GeoQA: A Geometric Question Answering Benchmark Towards Multimodal
Numerical Reasoning [172.4] 我々は、テキスト記述、視覚図、定理知識の包括的理解を必要とする幾何学的問題を解くことに注力する。
そこで本研究では,5,010の幾何学的問題を含む幾何学的質問応答データセットGeoQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:34:17 GMT)
Transformer-Based Deep Image Matching for Generalizable Person
Re-identification [114.6] 画像マッチングと距離学習にトランスフォーマーを適用する可能性について検討する。
視覚変換器 (ViT) とデコーダ付きバニラ変換器 (Vanilla Transformer) はイメージ・ツー・イメージ・アテンションの欠如により画像マッチングに適していないことがわかった。
そこで本研究では,クエリキーの類似性のみを保ちながら,ソフトマックス重み付けによる注意の完全な実装を省略する,単純化されたデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 05:38:33 GMT)
Z2P: Instant Rendering of Point Clouds [104.1] ニューラルネットワークを用いて点雲をレンダリングする手法を提案する。
既存のポイントレンダリング技術は、スプレイティングを使用するか、最初にレンダリング可能な表面メッシュを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:58:24 GMT)
NAS-BERT: Task-Agnostic and Adaptive-Size BERT Compression with Neural
Architecture Search [100.7] BERT圧縮の効率的な手法であるNAS-BERTを提案する。
NAS-BERTは、検索空間上で大きなスーパーネットをトレーニングし、適応的なサイズとレイテンシを持つ複数の圧縮モデルを出力する。
GLUEとSQuADベンチマークデータセットの実験は、NAS-BERTが以前のアプローチよりも高精度で軽量なモデルを見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:20:27 GMT)
Identity and Attribute Preserving Thumbnail Upscaling [93.4] 我々は、人物の低解像度サムネイル画像を高解像度画像にアップスケールする作業を検討し、その人物のアイデンティティやその他の属性を保存する。
以上の結果から,顔の類似性認識とルックアライズ生成の改善に加えて,入力サムネイルのアイデンティティを保ち,人種や属性を維持できる高解像度画像を生成する能力の向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 19:32:27 GMT)
Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.5] 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:19:27 GMT)
Entanglement Rate Optimization in Heterogeneous Quantum Communication
Networks [79.9] 量子通信ネットワークは、将来6G以降の通信ネットワークにおいて重要な構成要素となる可能性のある、有望な技術として登場しつつある。
近年の進歩は、実際の量子ハードウェアによる小規模および大規模量子通信ネットワークの展開に繋がった。
量子ネットワークにおいて、絡み合いは異なるノード間でのデータ転送を可能にする鍵となるリソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:34:23 GMT)
MLPruning: A Multilevel Structured Pruning Framework for
Transformer-based Models [78.5] プルーニングは、大きな自然言語処理モデルに関連するメモリフットプリントと計算コストを削減する効果的な方法である。
我々は,頭部刈り込み,行刈り,ブロックワイズ刈りという3つの異なるレベルの構造化刈り込みを利用する,新しいマルチレベル構造化刈り込みフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:00:44 GMT)
Generative Model-Based Loss to the Rescue: A Method to Overcome
Annotation Errors for Depth-Based Hand Pose Estimation [76.1] 本稿では,モデルに基づく生成損失を,ボリュームハンドモデルに基づく深度画像に基づく手ポーズ推定器の訓練に用いることを提案する。
この追加的な損失により、手振り推定器のトレーニングが可能となり、21個の手書きキーポイントのセット全体を正確に推測すると同時に、6つの手書きキーポイント(フィンガーチップと手首)の監視のみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:36:43 GMT)
Towards Bidirectional Protection in Federated Learning [70.4] F2ED-LEARNINGは、悪意のある集中型サーバとビザンティンの悪意のあるクライアントに対して双方向の防御を提供する。
F2ED-LEARNINGは各シャードの更新を安全に集約し、異なるシャードからの更新に対してFilterL2を起動する。
評価の結果,F2ED-LEARNing は最適あるいは最適に近い性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:24:12 GMT)
Learning Domain-Specialised Representations for Cross-Lingual Biomedical
Entity Linking [66.8] 言語横断型バイオメディカルエンティティリンクタスク(XL-BEL)を提案する。
まず、標準単言語英語BELタスクを超えて、標準単言語および多言語LMと同様に、標準的な知識に依存しない能力について検討する。
次に、リソースに富んだ言語からリソースに乏しい言語にドメイン固有の知識を移すことの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 00:50:00 GMT)
REAM$\sharp$: An Enhancement Approach to Reference-based Evaluation
Metrics for Open-domain Dialog Generation [63.5] オープンドメイン対話システムにおける参照ベースのEvAluation Metricsの拡張手法を提案する。
予測モデルは、与えられた基準セットの信頼性を推定するように設計されている。
本稿では,その予測結果が参照集合の増大にどのように役立つかを示し,測定値の信頼性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 10:04:13 GMT)
Computation-aided classical-quantum multiple access to boost network
communication speeds [61.1] 我々は,2次元のcq-MACに対する計算特性を持つ符号の達成可能な量子通信速度を定量化する。
従来の設計では実現不可能な通信速度(シングルユーザ容量)を最大化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:19:47 GMT)
Adversarial Intrinsic Motivation for Reinforcement Learning [60.3] 政策状態の訪問分布と目標分布とのワッサースタイン-1距離が強化学習タスクに有効に活用できるかどうかを検討する。
我々のアプローチは、AIM (Adversarial Intrinsic Motivation) と呼ばれ、このワッサーシュタイン-1距離をその双対目的を通して推定し、補足報酬関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:13:00 GMT)
StyTr^2: Unbiased Image Style Transfer with Transformers [59.3] イメージスタイル転送の目的は、オリジナルコンテンツを維持しながら、スタイル参照によってガイドされた芸術的特徴を持つ画像をレンダリングすることである。
従来のニューラルスタイルの転送法は通常バイアスを受けており、コンテントリークは、同じ参照画像でスタイル転送プロセスの何回かの実行によって観察することができる。
我々は、この重要な問題に対処するために、トランスフォーマーベースのアプローチ、すなわちStyTr2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:57:09 GMT)
Multimodal Pretraining Unmasked: A Meta-Analysis and a Unified Framework
of Vision-and-Language BERTs [57.7] ビジョンと言語BERTを事前訓練して、これらの2つの重要なAI領域の交差点での課題に取り組む方法が提案されている。
これら2つのカテゴリの違いについて検討し、単一の理論的枠組みの下でそれらをどのように統合できるかを示す。
5つのV&L BERT間の経験的差異を明らかにするための制御実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 23:37:58 GMT)
Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation [53.6] 本研究では,画像ネット生成の課題に対して,カスケード拡散モデルを用いて高忠実度画像を生成可能であることを示す。
カスケード拡散モデルは、解像度が増大する画像を生成する複数の拡散モデルのパイプラインを含む。
その結果,カスケードパイプラインのサンプル品質は,条件付拡張に大きく依存していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 17:14:52 GMT)
AutoTrans: Automating Transformer Design via Reinforced Architecture
Search [52.5] 本稿では,手作業に適したトランスフォーマーアーキテクチャを実現するために,レイヤノルムの設定方法,スケール,レイヤ数,ヘッド数,アクティベーション関数などを実証的に検討する。
CoNLL03、Multi-30k、IWSLT14、WMT-14の実験は、探索されたトランスモデルが標準トランスモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:45:31 GMT)
DAAIN: Detection of Anomalous and Adversarial Input using Normalizing
Flows [52.3] 我々は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットと敵攻撃(AA)を検出する新しい手法であるDAINを導入する。
本手法は,ニューラルネットワークの内部動作を監視し,活性化分布の密度推定器を学習する。
当社のモデルは,特別なアクセラレータを必要とせずに,効率的な計算とデプロイが可能な単一のGPUでトレーニングすることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:07:13 GMT)
Polygonal Point Set Tracking [50.4] 本稿では,学習に基づく多角形点集合追跡手法を提案する。
私たちのゴールは、ターゲットの輪郭上の対応する点を追跡することです。
本稿では,部分歪みとテキストマッピングに対する本手法の視覚効果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 17:12:36 GMT)
Diversifying Dialog Generation via Adaptive Label Smoothing [49.2] 本稿では,異なるコンテキストに対して,各タイミングで目標ラベル分布を適応的に推定できる適応ラベル平滑化(AdaLabel)手法を提案する。
提案手法は, 多様な応答を生み出す上で, 様々な競争基準を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:41:09 GMT)
Pre-training Universal Language Representation [46.5] この研究は普遍言語表現学習、すなわち、一様ベクトル空間に非常に多様な長さを持つ言語単位やテキストの異なるレベルの埋め込みを導入している。
我々は、よく設計された事前学習スキームが、効果的に普遍的な言語表現をもたらすことを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:29:01 GMT)
Answering Ambiguous Questions through Generative Evidence Fusion and
Round-Trip Prediction [46.4] 本稿では,複数の通路からの証拠を集約し,一つの回答や質問対の集合を適応的に予測するモデルを提案する。
我々のモデルはRefuelと呼ばれ、AmbigQAデータセット上で新しい最先端のパフォーマンスを実現し、NQ-OpenおよびTriviaQA上での競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:07:19 GMT)
CLEVE: Contrastive Pre-training for Event Extraction [44.1] CLEVEはイベント抽出のための対照的な事前トレーニングフレームワークである。
大規模な教師なしデータとセマンティック構造からイベント知識を学ぶ。
ACE 2005とMAVENデータセットの実験では、CLEVEが大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:50:17 GMT)
Re-evaluating Word Mover's Distance [42.9] 単語移動器距離(WMD)に関する最初の研究は、WMDが古典的ベースラインを上回っていることを報告した。
我々はWMDと古典的ベースラインの性能を再評価する。
高次元空間におけるWMDは、次元性の呪いにより、低次元空間においてよりBOWに類似した振る舞いをする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 01:35:03 GMT)
Defending Pre-trained Language Models from Adversarial Word
Substitutions Without Performance Sacrifice [42.5] 敵対的単語置換は 最も困難な テキストの敵対的攻撃方法の1つです
本稿では、ADFAR(Anomaly Detection with Frequency-Aware Randomization)という、コンパクトかつ高性能に保存されたフレームワークを提案する。
本研究では, ADFAR が提案した防衛手法を, より高速な推論速度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） (Sun, 30 May 2021 14:24:53 GMT)
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional
Neural Network [42.0] 本研究では, ピラミッド分割注意(PSA)モジュールという, 軽量かつ効果的に注目する手法を提案する。
ResNetのボトルネックブロックにおける3x3畳み込みをPSAモジュールに置き換えることで、EPSA(Efficient Pyramid Split Attention)と呼ばれる新しい表現ブロックを得る。
EPSAブロックは、確立されたバックボーンネットワークにプラグイン・アンド・プレイコンポーネントとして簡単に追加でき、モデル性能の大幅な改善が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:26:41 GMT)
Good for Misconceived Reasons: An Empirical Revisiting on the Need for
Visual Context in Multimodal Machine Translation [41.5] ニューラルマルチモーダル機械翻訳(MMT)システムは,従来のテキストのみの翻訳モデルを多モーダル情報で拡張することにより,より良い翻訳を実現することを目的としている。
我々は、2つの解釈可能なMTモデルを考案し、MTにおけるマルチモーダル情報の貢献を再考する。
テキストのみに対するマルチモーダルモデルによる改善は、実際に正規化効果の結果であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 08:27:16 GMT)
Towards Diverse Paragraph Captioning for Untrimmed Videos [40.2] 既存のアプローチでは、主にイベント検出とイベントキャプションという2つのステップで問題を解決している。
本稿では,問題のあるイベント検出段階を抽出し,未トリミングビデオの段落を直接生成する段落生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:28:43 GMT)
A Compression-Compilation Framework for On-mobile Real-time BERT
Applications [36.5] トランスフォーマーベースのディープラーニングモデルは、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいて高い精度を証明している。
本稿では,モバイルデバイスのリソースおよびリアルタイム仕様に適合する特定モデルを保証できる圧縮コンパイル協調設計フレームワークを提案する。
本稿では,質問応答 (QA) とテキスト生成 (テキスト生成) の2種類のBERTアプリケーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 16:19:11 GMT)
Modeling Text-visual Mutual Dependency for Multi-modal Dialog Generation [35.5] 実世界におけるマルチモーダルダイアログ生成の特定の事例を解決するためのフレームワークを提案する。
具体的には,テキスト・視覚的特徴間の相互依存をモデル化することを提案する。
テキストと視覚的特徴間の相互依存がモデル化されている場合、バニラモデルよりも顕著なパフォーマンス向上が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:20:28 GMT)
Deep kernel processes [35.0] 深いガウス過程(DGP)、ベイズニューラルネットワーク(BNN)、無限のBNN、ボトルネックのある無限のBNNは、すべてディープカーネルプロセスとして記述できる。
DGP について、同値性は、特徴の内積によって形成されるグラム行列がウィッシュアート分布であるから生じる。
深部逆ウィッシュアート法は、標準完全連結ベースライン上でのDGPおよび無限BNNよりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:23:26 GMT)
Into the Wild with AudioScope: Unsupervised Audio-Visual Separation of
On-Screen Sounds [33.4] 本稿では,新しい音声-視覚的分離フレームワークであるAudioScopeを紹介する。
実際の映像からスクリーン上の音源を分離するための監督なしでトレーニングすることができる。
オープンドメインYFCC100mビデオデータから抽出したビデオクリップのデータセットを用いて,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 03:47:08 GMT)
Fast Nearest Neighbor Machine Translation [30.2] $k$NN-MTは、近くの検索のためのデータストアとして参照コーパス全体を使用する。
Fast $k$NN-MTは、近隣の検索のためのはるかに小さなデータストアを構築する。
高速な$k$NN-MTは$k$NN-MTより2次高速で、標準のNTTモデルよりわずか2倍遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:10:32 GMT)
Parameter Estimation for the SEIR Model Using Recurrent Nets [28.1] 微分可能な目的に基づいて、最適な$Theta_textSEIR$を見つけます。
提案手法は,シミュレーション数が少なく,パラメータ推定精度が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:51:45 GMT)
Generating Adversarial Examples with Graph Neural Networks [26.7] 両手法の強みを生かしたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新たな攻撃を提案する。
PGDアタック,MI-FGSM,Carini,Wagnerアタックなど,最先端の敵攻撃に勝っていることを示す。
我々は、敵攻撃のより実証的な比較を可能にするために特別に設計された、新しい挑戦的なデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:46:41 GMT)
Heuristic Rank Selection with Progressively Searching Tensor Ring
Network [25.0] リングネットワーク(TRN)はディープネットワークに適用され、圧縮比と精度において顕著な成功を収めている。
本稿では,PSTRN (Progressive Searching Ring Network Search) という遺伝的アルゴリズムを提案する。
提案手法は, MNIST, CIFAR10/100, UCF11, HMDB51などの公開ベンチマークで検証され, 最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 08:44:25 GMT)
Robust Dynamic Network Embedding via Ensembles [23.8] 動的ネットワーク埋め込み(DNE)は、様々なアプリケーションにネットワークを埋め込むことの利点から注目されている。
動的ネットワークの場合、変更の度合い、すなわち連続するスナップショット間の変更エッジの平均は、現実世界のシナリオで非常に異なる可能性がある。
かなり多くのDNE法が提案されているが、既存のDNE法がどの程度変化の度合いに頑健であるかはいまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:44:26 GMT)
Determining the Credibility of Science Communication [22.9] これらの問題に対処し、残る課題を概説する第一歩を提示します。
これらの問題に対処し、残る課題を概説する第一歩を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:16:11 GMT)
Sparse Uncertainty Representation in Deep Learning with Inducing Weights [22.9] 我々はMatheronの条件付きガウスサンプリングルールを拡張し、高速な重量サンプリングを可能にする。
提案手法は,完全連結ニューラルネットワークとResNetを用いた予測および不確実性推定タスクにおける最先端の競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 18:17:47 GMT)
Longer Version for "Deep Context-Encoding Network for Retinal Image
Captioning" [21.6] 網膜画像の医療報告を自動的に生成する新しいコンテキスト駆動型符号化ネットワークを提案する。
提案するモデルは,主にマルチモーダル入力エンコーダと融合機能デコーダから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:37:03 GMT)
Overparameterization of deep ResNet: zero loss and mean-field analysis [19.5] データに適合するディープニューラルネットワーク(NN)内のパラメータを見つけることは、非最適化問題である。
基礎的な一階述語最適化法(漸進降下法)は,多くの現実的状況に完全に適合した大域的解を求める。
所定の閾値未満の損失を減らすために必要な深さと幅を高い確率で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 02:46:09 GMT)
$\ell_2$-norm Flow Diffusion in Near-Linear Time [18.3] 我々は$ell$-normフロー拡散問題に対して$widetildeO(m)$-timeランダム化アルゴリズムを提供する。
これは単純に双対解ベクトルを網羅することによって実現される。
Laplacianシステムソルバの高レベルなアルゴリズムフレームワークに適応するが、いくつかの新しいツールが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 21:27:58 GMT)
HIT: A Hierarchically Fused Deep Attention Network for Robust Code-mixed
Language Representation [18.1] コード混合テキストの堅牢な表現学習法であるHITを提案する。
HITは階層的なトランスフォーマーベースのフレームワークで、単語間の意味的関係をキャプチャする。
ヨーロッパ語(スペイン語)とインド語(ヒンディー語、ベンガル語、タミル語、テルグ語、マラヤラム語)に対するHITの評価は、様々な最先端システムに対する大幅な性能向上を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 18:53:33 GMT)
How Attentive are Graph Attention Networks? [16.4] グラフ注意ネットワーク(GAT)は、グラフを用いた表現学習のための最先端アーキテクチャであると考えられている。
本稿では,クエリノード上でのノードのランク付けが無条件である場合,GATは制限された種類の注意しか処理できないことを示す。
我々は、この制限された注意を静的な注意と定義し、より表現力のあるダイナミックな注意と区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 10:17:58 GMT)
Human Interpretable AI: Enhancing Tsetlin Machine Stochasticity with
Drop Clause [16.0] 本稿では,TMの重要な学習要素をランダムにドロップする,Tsetlin Machine (TM) の新たな変種を紹介する。
精度は+2%から+4%,学習速度は2倍から4倍に向上した。
解析可能な機械学習アルゴリズムがピクセルレベルの人間解釈可能な結果を生成するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:29:49 GMT)
On the geometry of generalization and memorization in deep neural
networks [15.3] 本研究では,深層ネットワークにおいて,いつ,どこで暗記が起こるかという構造について検討する。
すべてのレイヤは、機能を共有する例から優先的に学び、この振る舞いを一般化のパフォーマンスにリンクする。
我々は,物体の半径と寸法を減少させるため,より深い層に暗記が顕著に起こることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 19:07:33 GMT)
Gaze Estimation using Transformer [14.3] 我々は、純粋変換器とハイブリッド変換器の2種類の視覚変換器について考察する。
私たちはまず、人気の高いViTに従い、画像から視線を推定するために純粋なトランスフォーマーを使用します。
一方、我々は畳み込み層を保存し、CNNとトランスフォーマーを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 04:06:29 GMT)
Non-local Patch-based Low-rank Tensor Ring Completion for Visual Data [14.0] 我々は,非局所パッチベースのテンソルリング補完アルゴリズムを開発した。
本稿では、視覚データの空間的領域と時間的領域に沿って、参照パッチ毎に類似したパッチを抽出する。
また,新しい間隔サンプリング型ブロックマッチング戦略とハイブリッドコンプリート戦略も提案し,効率と精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:33:36 GMT)
NeuralWOZ: Learning to Collect Task-Oriented Dialogue via Model-Based
Simulation [13.9] 本稿では,モデルに基づく対話シミュレーションを用いた対話収集フレームワークNeuralWOZを提案する。
収集者は(1)ユーザの目標指示(自然言語におけるユーザコンテキストとタスク制約)と(2)システムのAPI呼び出し結果から対話を生成する。
ラベルラは、アノテーションを複数選択問題として定式化し、目標指示とAPI呼び出し結果から候補ラベルを抽出することにより、生成された対話に注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:54:54 GMT)
Hamiltonian singular value transformation and inverse block encoding [12.4] ハミルトンのブロックとして埋め込まれた行列に対して量子特異値変換を行う方法を示す。
また、ハミルトニアン量子特異値変換を用いて逆ブロック符号化を行い、与えられたハミルトニアンがブロックであるユニタリを実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 19:50:09 GMT)
Pattern Discovery in Time Series with Byte Pair Encoding [12.3] そこで本研究では,時系列の共通パターンに基づいて時系列の表現を学習するための教師なし手法を提案する。
このようにして、この方法は、データに存在する長期的および短期的な依存関係の両方をキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 00:47:19 GMT)
Learning Personal Style from Few Examples [11.8] 設計作業における重要なタスクは、クライアントの暗黙の味をつかむことです。
我々は,このタスクを支援するために,計算モデルのパターン認識機能を利用する。
本稿ではPseudoClientについて紹介する。PseudoClientはパーソナルグラフィックデザインスタイルの計算モデルを学ぶフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 08:04:42 GMT)
CSCAD: Correlation Structure-based Collective Anomaly Detection in
Complex System [11.7] 大規模システムにおける高次元異常検出問題に対する相関構造に基づく集団異常検出モデルを提案する。
本フレームワークでは,変分オートエンコーダを組み合わせたグラフ畳み込みネットワークを用いて,特徴空間の相関とサンプルの再構成不足を共同で活用する。
異常判別ネットワークは、低異常度サンプルを正のサンプルとして、高異常度サンプルを負のサンプルとしてトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:28:25 GMT)
VersatileGait: A Large-Scale Synthetic Gait Dataset Towards in-the-Wild
Simulation [11.5] 我々は、制御可能なコンピュータシミュレーションの助けを借りて、大規模な歩行データセットを構築した。
多様な属性を持つ多数の文字を生成し、様々なタイプの歩行スタイルでそれらを強化する。
その結果、100万以上のシルエット配列を持つVersatileGaitと呼ばれる、Wildの歩行データセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 03:39:53 GMT)
Hop-Aware Dimension Optimization for Graph Neural Networks [11.3] LADDER-GNNという,単純で効果的なラグスタイルのGNNアーキテクチャを提案する。
具体的には、異なるホップからメッセージを分離し、ノード表現を得るためにそれらを結合する前に異なる次元を割り当てます。
その結果,提案した単純なホップ認識型表現学習ソリューションは,ほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 10:12:56 GMT)
Deep Hierarchical Super-Resolution for Scientific Data Reduction and
Visualization [11.1] 我々は,オクツリーデータ表現上のニューラルネットワークを用いた階層的超解像(SR)に対するアプローチを提案する。
ニューラルネットワークの階層構造をトレーニングし、それぞれの空間次元を2段階のディテールで2倍のアップスケーリングを可能にします。
我々は,これらのネットワークを,オクツリーノード境界にシームアーティファクトを導入することなく,マルチレゾリューションデータを一様に高分解能にスケールアップする階層的超分解能アルゴリズムで活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 18:32:11 GMT)
LRTuner: A Learning Rate Tuner for Deep Neural Networks [10.9] 学習率のスケジュールの選択は、計算コストがミニマに近づくこと、実際にミニマにどれだけ近づいたか、そして最も重要なのは、ローカルなミニマ(ワイド/ナロー)が到達したかを決定する。
現在のシステムは、手動チューニングされた学習率スケジュールを採用しており、各ネットワークとデータセットに対して面倒な調整がなされている。
LRTunerは,学習が進むにつれて学習率のスケジュールを調整できる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:06:26 GMT)
Organizational Artifacts of Code Development [10.9] 我々は、異なる国に関連付けられたソフトウェアリポジトリの違いを測定することで、国の社会的影響を研究する。
本稿では,レポジトリのシーケンシャル埋め込みタスクとして,開発活動のシーケンスに基づく新しいモデリング手法を提案する。
我々は、よく知られた企業からのレポスに関するケーススタディを行い、国が企業自体よりも開発における違いをうまく表現できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:04:09 GMT)
Shaped Policy Search for Evolutionary Strategies using Waypoints [10.8] 我々はブラックボックス法、特に進化戦略(ES)の探索を改善しようとしている。
ロールアウト/評価時に得られた軌跡から得られた状態-作用対を用いてエージェントのダイナミクスを学習する。
学習したダイナミクスは、トレーニングを高速化する最適化手順で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:15:06 GMT)
A Matrix Autoencoder Framework to Align the Functional and Structural
Connectivity Manifolds as Guided by Behavioral Phenotypes [10.4] 静止状態fMRI(rs-fMRI)から拡散イメージング(DTI)の構造コネクトームにマップする新しいマトリックスオートエンコーダを提案する。
我々は、Human Connectome Projectデータベースから275名の健常者のデータセットと、自閉症スペクトラム障害57名からなる第2の臨床データセットを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 02:06:12 GMT)
Unsupervised Joint Learning of Depth, Optical Flow, Ego-motion from
Video [9.9] 深度、カメラの動き、画像からの光学的流れなどの幾何学的要素を推定することは、ロボットの視覚的知覚の重要な部分である。
我々は3つの幾何学的要素を推定するために,共同自己教師手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:39:48 GMT)
Xihe: A 3D Vision-based Lighting Estimation Framework for Mobile
Augmented Reality [9.1] 我々はXiheと呼ばれるエッジ支援フレームワークを設計し、モバイルARアプリケーションに対して、全方位照明の正確な推定をリアルタイムで行えるようにした。
オンデバイス・ポイント・クラウド処理に適したGPUパイプラインを開発し,ネットワーク伝送バイトを削減するエンコーディング技術を用いた。
この結果から、Xiheは照明推定に20.67msを要し、最先端のニューラルネットワークよりも9.4%の精度で推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:48:29 GMT)
Institutionalising Ethics in AI through Broader Impact Requirements [8.8] 私たちは、世界最大級のAIカンファレンスの1つによる、新しいガバナンスイニシアチブを反映しています。
NeurIPSは、著者に対して、彼らの研究のより広範な社会的影響に関する声明を提出する要求を導入した。
このようなイニシアティブのリスクや課題,潜在的なメリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:36:43 GMT)
Periodic-GP: Learning Periodic World with Gaussian Process Bandits [8.5] 我々はこの季節法を生かして周期的世界を学ぶことに集中する。
本稿では,高信頼度境界に基づく時間周期カーネルを用いた周期GP法を提案する。
実験的に,提案アルゴリズムは,マドリードの交通汚染に対する合成データ実験と実データ応用の両方において,既存の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 03:40:16 GMT)
A logic for binary classifiers and their explanation [8.4] 本稿では,二項分類器の推論を支援するセテリスパリバスの性質のモーダル言語を提案する。
我々は二項分類器の判定モデル群について研究し、これらを公理化し、公理化の完全性を示す。
我々は、この言語を利用して、反事実的条件を定式化し、多くの説明概念を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:49:56 GMT)
Entanglement bootstrap approach for gapped domain walls [7.8] 2つの空間次元における位相順序系間のギャップ付き領域壁の理論を考案する。
パルトンセクターと呼ばれる新しいタイプのスーパーセレクションセクターを見つけ、既知のスーパーセレクションセクターを分割し、ギャップのあるドメインウォールにローカライズする。
本稿では,パルトンセクターから構成される複合スーパーセレクションセクターの特性について紹介し,研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:34:49 GMT)
Investigating Cross-Domain Losses for Speech Enhancement [7.6] 近年,音声強調(SE)と認識のためのフレームワークが急増している。
本研究では,それぞれのアプローチの利点について,音声の明瞭さと品質に対する影響を別々に調べて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 01:56:54 GMT)
Maximizing Parallelism in Distributed Training for Huge Neural Networks [7.5] 本稿では,大規模言語モデルの高速化を目的とした3次元モデル並列化手法を提案する。
提案手法は,既存の1-Dモデルと2-Dモデルによる並列処理よりも,メモリと通信コストを小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:41:08 GMT)
2.5-dimensional distributed model training [7.5] 本稿では,言語モデル並列化による不要な伝送損失を克服するために,言語モデルのためのSUMMA2.5-LMを提案する。
従来の1次元モデルと2次元モデルの並列化と比較すると,SUMMA2.5-LMは各層での伝送コストを削減でき,効率は1.45倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:06:49 GMT)
Reducing the Deployment-Time Inference Control Costs of Deep
Reinforcement Learning Agents via an Asymmetric Architecture [6.8] 計算コストの高い政策と経済的な政策を切り替えることで、全体的な推論コストを削減できる非対称アーキテクチャを提案する。
その結果,提案手法はエージェント全体の性能を維持しつつ,推論コストを低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:14:39 GMT)
RFCBF: enhance the performance and stability of Fast Correlation-Based
Filter [6.8] 分類精度を向上させるために再サンプリング技術を組み合わせた新しいFCBF拡張RFCBFを提案する。
実験結果から,RFCBFアルゴリズムは従来の最先端手法よりも,分類精度と実行時間で有意に優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:36:32 GMT)
Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic
algorithm for cancer classification [6.8] マイクロアレイデータセットにおける癌分類のための極勾配増強(XGBoost)と多目的最適化遺伝的アルゴリズム(XGBoost-MOGA)を組み合わせた2段階遺伝子選択手法を提案する。
XGBoost-MOGAは、精度、Fスコア、精度、リコールなどの様々な評価基準の観点から、従来の最先端アルゴリズムよりもはるかに優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 03:43:22 GMT)
On the benefits of representation regularization in invariance based
domain generalization [6.2] ドメインの一般化は、観測された環境と見えない環境の間のこのような予測ギャップを軽減することを目的としている。
本稿では、単に不変表現の学習が、目に見えない環境に対して脆弱であることを明らかにする。
さらに, 領域一般化におけるロバスト性向上のための効率的な正則化手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:13:55 GMT)
Approximate Implication with d-Separation [5.7] 有向グラフィカルモデルで推定されるCIの集合に対して保証が存在することを示す。
限界CIから派生した独立関係の近似保証も証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 08:30:14 GMT)
Rethinking the constraints of multimodal fusion: case study in
Weakly-Supervised Audio-Visual Video Parsing [5.4] 最適な特徴抽出ネットワークのコロケーションを選択することは、マルチモーダルタスクにおいて非常に重要なサブプロブレムであることを示す。
数学における極値変換の一般的な実践を参照して、最適化問題を比較上界の問題に変換する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 05:13:30 GMT)
Structured Sentiment Analysis as Dependency Graph Parsing [5.2] 我々は、この区分が非生産的になり、状況を改善するための新しい統一された枠組みを提案する。
我々は、構造化された感情問題を依存グラフ解析として、ノードは感情保持者、ターゲット、表現の領域であり、弧はそれらの関係であると考えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:19:46 GMT)
Multiscale IoU: A Metric for Evaluation of Salient Object Detection with
Fine Structures [5.1] 汎用オブジェクト検出アルゴリズムは、しばしば検出されたオブジェクトの微細構造を除去する。
一般的な評価指標であるIoU(Intersection over Union)とフラクタル次元(fractal dimension)という幾何学的概念の結婚について述べる。
IoU と f1-score が完全に見落としている境界構造に対して MIoU が本当に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:31:42 GMT)
Scalable and Interpretable Marked Point Processes [5.1] スケーラビリティと解釈可能性の両方を享受するマークポイントプロセスのための新しい推論フレームワークを導入します。
このフレームワークは変分推論に基づいており、マークされたポイントプロセスの柔軟なファミリーの推論を高速化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:37:57 GMT)
A Compact and Interpretable Convolutional Neural Network for
Cross-Subject Driver Drowsiness Detection from Single-Channel EEG [5.0] 本稿では,ドライバの眠気検出のために,複数の被験者間で共有された脳波特徴を検出するための,コンパクトで解釈可能な畳み込みニューラルネットワークを提案する。
その結果,脳波信号の分類では,被験者11名に対して平均73.22%の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:36:34 GMT)
Evaluating Resilience of Encrypted Traffic Classification Against
Adversarial Evasion Attacks [4.2] 本稿では,異なる回避攻撃の有効性を検討することに集中し,機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムの弾力性について検討する。
実験結果の大部分において、ディープラーニングは、機械学習と比較して、敵のサンプルに対してより優れたレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:07:12 GMT)
Convergence of End-to-End Training in Deep Unsupervised Contrastive
Learning [3.8] 教師なしのコントラスト学習は、ラベルのないデータから表現を学習するための強力な方法であることが証明されている。
この研究は、これらの教師なし手法の実践的成功に関する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 17:23:28 GMT)
Power and Performance Efficient SDN-Enabled Fog Architecture [3.7] フォグコンピューティングは、リアルタイムに大量のデータを提供する強い可能性を秘めている。
本稿では、電力効率と性能を向上させるために、SDN対応の新しいフォグアーキテクチャを提案する。
広範囲なシミュレーションによる予備的な結果は、電力利用率の改善と全体的な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 19:28:52 GMT)
Knowledge Transfer for Few-shot Segmentation of Novel White Matter
Tracts [3.7] 拡散磁気共鳴画像(dMRI)に基づく白質(WM)トラクションセグメンテーションにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最先端性能
これらのCNNは、一般に労働集約的でコストがかかる訓練のために、WMの関心事の多くの手作業による記述を必要とする。
本稿では,これらの知識を,いくつかの場面で新規なWMトラクツのセグメンテーションに伝達する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:57:41 GMT)
Unsupervised Shadow Removal Using Target Consistency Generative
Adversarial Network [3.2] 教師なしのシャドウ除去は、シャドウデータと非シャドウデータがない状態で、元の画像をシャドウドメインから非シャドウドメインにマッピングする非線形関数を学習することを目的としている。
シャドウ除去作業のための簡易かつ効率的な目標整合性生成対向ネットワーク(TC-GAN)を教師なし方式で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 08:07:03 GMT)
Kolmogorov-Smirnov Test-Based Actively-Adaptive Thompson Sampling for
Non-Stationary Bandits [2.9] 我々は,非定常マルチアーム・バンディット(MAB)フレームワークを考察し,コルモゴロフ・スミルノフ(KS)テストに基づくトンプソンサンプリング(TS-KS)アルゴリズムを提案する。
特に、両腕のバンディットの場合、報奨分布のサンプル数に基づいて境界を導出し、一度変化が生じたときにその変化を検出する。
その結果,TS-KSアルゴリズムは静的TSアルゴリズムよりも優れた性能を示し,非定常環境向けに設計された他の帯域幅アルゴリズムよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 17:28:41 GMT)
Introducing "Neuromorphic Computing and Engineering" [2.9] これらの問題のいくつかに対処するために提案されている戦略の1つは、新しい脳にインスパイアされた処理方法を開発することである。
ニューロモーフィックコンピューティングとエンジニアリングは、この新しいコミュニティをサポートするために立ち上げられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:12:27 GMT)
TCLNet: Learning to Locate Typhoon Center Using Deep Neural Network [1.9] そこで本研究では,TCLNetという完全畳み込み型深層ニューラルネットワークを提案し,台風中心位置を自動的に特定する。
本モデルでは,SOTA深層学習による台風中心位置推定法と比較して,パラメータの92.7%削減に基づいて14.4%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:19:32 GMT)
Generating the Cloud Motion Winds Field from Satellite Cloud Imagery
Using Deep Learning Approach [1.9] データ駆動型ディープラーニングアプローチに基づくクラウドモーションウィンドアルゴリズムについて検討する。
深層学習モデルを用いて、運動特徴表現を自動的に学習し、雲の風の場を直接出力する。
我々はまた、従来のアルゴリズムでは達成できない固定領域における雲の動きの風場を予測するために、単一の雲画像を使用することも試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 07:21:57 GMT)
How Low is Too Low? A Computational Perspective on Extremely
Low-Resource Languages [1.8] シュメール語のための最初の言語間情報抽出パイプラインを紹介する。
また、低リソースNLPのための解釈可能性ツールキットであるInterpretLRをキュレートする。
パイプラインのほとんどのコンポーネントは、解釈可能な実行を得るために、他の言語に一般化することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 12:09:59 GMT)
BABA: Beta Approximation for Bayesian Active Learning [1.2] ベイジアンアクティブラーニングフレームワークBABAで新たな獲得機能を導入する。
これは、以前に確立されたBALDと、モデルパラメータとデータの予測出力の間の相互情報をキャプチャするBatchBALDによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:49:10 GMT)
Embedding Principle of Loss Landscape of Deep Neural Networks [1.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)のロスランドスケープが,すべてのDNNの重要な原則を“含んでいる”ことを示す。
広いDNNは、狭いDNNから埋め込まれた高度に退化した臨界点に埋め込まれていることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:32:32 GMT)
ICDAR 2021 Competition on Scientific Table Image Recognition to LaTeX [1.1] 本稿では,ICDAR 2021コンペティションのデータセット,課題,参加者の方法,結果について論じる。
本稿では,画像から構造コードを再構成し,画像からコンテンツコードを再構成する2つのサブタスクを提案する。
本報告では、データセットと基礎的真理仕様、使用したパフォーマンス評価指標の詳細、最終結果の提示、参加メソッドの要約について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 04:17:55 GMT)
Efficient Bayesian phase estimation using mixed priors [1.1] 本稿では、雑音と複数の固有状態の存在下でのベイズ量子位相推定の効率的な実装について述べる。
この研究の主な貢献は、位相分布の異なる表現間の動的切替である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 19:56:32 GMT)
An exploratory study of skill requirements for social media positions: A
content analysis of job advertisements [0.9] エントリーレベルのマーケティング・ポジションに必要なスキル、特にソーシャル・メディア・マネージャー(SMMgr)とソーシャル・メディア・マーケッター(SMMkt)のスキルについて検討した。
データは、Webクローラを使用して、SMMgrとSMMktのジョブ投稿を抽出するためにIndeed.comから収集された。
調査の結果、最も望ましいスキルは職業的デジタルマーケティングスキルであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 02:09:36 GMT)
Primal-dual Learning for the Model-free Risk-constrained Linear
Quadratic Regulator [0.9] リスク対応コントロールは、予期せぬイベントに取り組むことを約束しながら、既知のダイナミックなモデルを必要とする。
本稿では,線形システムに着目したリスク対応制御系を学習するためのモデルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:11:51 GMT)
Attention Based Semantic Segmentation on UAV Dataset for Natural
Disaster Damage Assessment [0.8] 我々は,高解像度UAVデータセット上に,自己アテンションに基づくセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを実装した。
その結果、人命を救うとともに経済損失を減らす自然災害被害評価に自己注意型スキームを使うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:39:03 GMT)
Surrogate Model Based Hyperparameter Tuning for Deep Learning with SPOT [0.4] 本稿では、Keras/tensorflowで実装されたディープラーニングモデルのアーキテクチャレベルのパラメータをどのように最適化できるかを示す。
チューニング手順の実装は、統計コンピューティングのソフトウェア環境であるRに基づいて100%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 21:16:51 GMT)
Evolution of Activation Functions: An Empirical Investigation [0.3] 本研究は、完全に新しい活性化関数の探索を自動化する進化的アルゴリズムを提案する。
これらの新しい活性化関数を、既存の一般的なアクティベーション関数と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:08:20 GMT)
The Sample Fr\'echet Mean of Sparse Graphs is Sparse [0.0] グラフハミング距離とスペクトル隣接度疑似測度について、非常に異なる引数を用いて結果を証明する。
ここでは、以下の結果が証明される: サンプル Fr はスパースグラフの集合の意味ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 00:40:43 GMT)
Sharper bounds for online learning of smooth functions of a single
variable [0.0] ここでは$opt_1+epsilon(mathcalF_q) = Theta(epsilon-frac12)$を示します。
また、$opt_1+epsilon(mathcalF_q) = Theta(epsilon-frac12)$ も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 23:06:21 GMT)
Review of Low-Voltage Load Forecasting: Methods, Applications, and
Recommendations [0.0] 本稿では,ランドスケープ,現在のアプローチ,コアアプリケーション,課題,レコメンデーションについて概観する。
また、最も関連性があり有望なトレンドについても調査している。
研究と開発を促進するために、既知のLVレベルのオープンデータセットのオープンでコミュニティ主導のリストを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:18:43 GMT)
Quantum localization measures in phase space [0.0] 位相空間における量子状態の局在度を測定することは、量子系の力学と平衡を記述するのに不可欠である。
ここでは、測度空間における局所化を定義する一般的なスキームについて述べる。
モデルがカオス的な状態におけるフシミ関数に基づく2つの局所化対策の詳細な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 23:56:15 GMT)
Quantum interference control of perfect photon absorption in a
three-level atom-cavity system [0.0] 3レベル原子空洞系における共ヒーレント光子吸収を共振器電磁誘導透過(EIT)により制御する手法を解析した。
コヒーレント完全吸収(CPA)は、ラシング過程の時間反転対称性が得られ、キャビティ界面で破壊的な干渉が起こるときに起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 11:02:55 GMT)
Parallelized Computation and Backpropagation Under Angle-Parametrized
Orthogonal Matrices [0.0] そこで本研究では, 連続した初等回転パラメトリゼーションを可換演算ブロックに再構成する方法を示す。
本稿では、生成モデルに対する関心のパラメトリックな制限について論じ、GPUのプロトタイプ実装による有望な性能結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 00:47:03 GMT)
Neural Models for Offensive Language Detection [0.0] 攻撃的言語検出は、成長を続ける自然言語処理(NLP)アプリケーションである。
このような有害なコンテンツと戦うために、さまざまな機械学習モデルの改善と比較に貢献することが、この論文の重要な、挑戦的な目標である、と私たちは信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 13:02:45 GMT)
Machine learning moment closure models for the radiative transfer
equation II: enforcing global hyperbolicity in gradient based closures [0.0] 放射移動方程式(RTE)のための機械学習(ML)モーメントクロージャモデルを開発するシリーズにおける2番目の論文である。
本稿では,ML閉鎖モデルの大域的双曲性を強制する手法を提案する。
新しいML閉包系は、RTEの散逸性を継承し、クンスデン数が 0 になるにつれて正しい拡散限界を保っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 02:10:59 GMT)
Improving Entropic Out-of-Distribution Detection using Isometric
Distances and the Minimum Distance Score [0.0] エントロピック・アウト・オブ・ディストリビューション検出ソリューションは、トレーニング用IsoMax損失と、アウト・オブ・ディストリビューション検出用エントロピックスコアとを含む。
我々は,IsoMax損失における距離の等化を行い,エントロピースコアを最小距離スコアに置き換えることを提案する。
実験の結果,これらの簡単な修正により,解をシームレスに保ちながら分布外検出性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 00:55:03 GMT)
How effective are Graph Neural Networks in Fraud Detection for Network
Data? [0.0] グラフベースニューラルネットワーク(GNN)は、ノード(およびグラフ)の表現を学習するために作成された最近のモデルである。
金融詐欺は社会経済的関連性や、正の(詐欺)と負の(定期的な)取引(英語版)の間の極端な不均衡など、特定の課題を提示することで際立っている。
この2つの課題を考慮し,既存のネットワーク不正検出手法の評価実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 15:17:13 GMT)
High Performance Hyperspectral Image Classification using Graphics
Processing Units [0.0] リアルタイムリモートセンシングアプリケーションは、オンボードのリアルタイム処理機能を必要とする。
軽量で小型で低消費電力のハードウェアは、オンボードのリアルタイム処理システムに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 09:26:03 GMT)
Gravitational effects in macroscopic quantum systems: a first-principles
analysis [0.0] 一般相対性理論の弱場限界を物質とその量子化によって解析する。
この分析は、マクロ量子系における重力効果の第一原理記述を提供するための予測量子理論を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 16:26:30 GMT)
Generating Ten BCI Commands Using Four Simple Motor Imageries [0.0] 本研究は,小型ディープニューラルネットワーク(DNN)を実装することにより,4つのモータ画像から生成されたBCIコマンドの高分類性能を実現することを目的とする。
提案手法は,BCIコンペティションIII,IVの4クラスデータセットを用いて評価し,平均分類性能は10クラス81.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 10:34:41 GMT)
Exotic equilibration dynamics on a 1-D quantum CNOT gate lattice [0.0] 量子ビットの1次元格子の局所エントロピーと近傍の相互情報のダイナミクスを考察する。
我々は、開境界条件、周期境界条件、および無限格子熱力学極限についても、異なる初期積状態に対するエントロピー力学を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 20:13:10 GMT)
Empirical Models for Multidimensional Regression of Fission Systems [0.0] 我々は、中性子輸送の多次元回帰のための経験的モデルを開発するためのガイドラインを開発する。
精度と精度を評価すると、SVRがANNに追随し、最高の性能を発揮することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 22:53:39 GMT)
DikpolaSat Mission: Improvement of Space Flight Performance and Optimal
Control Using Trained Deep Neural Network -- Trajectory Controller for Space
Objects Collision Avoidance [0.0] 本稿では,宇宙船を所望の経路に追従させることにより,制御器の実証を行う方法について述べる。
障害回避アルゴリズムは、ニューラルネットワークからの入力を使用して自然に応答する制御機能に組み込まれる。
飛行制御と燃料消費を最適化するための複数のアルゴリズムは、軌道の飛行力学の知識を用いて実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 23:35:13 GMT)
CLRGaze: Contrastive Learning of Representations for Eye Movement
Signals [0.0] 眼球運動の特徴ベクトルを自己指導的に学習する。
我々は、対照的な学習アプローチを採用し、深層ニューラルネットワークが顕著な視線パターンと粒度のパターンを識別することを奨励する一連のデータ変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 14:14:23 GMT)
An improved LogNNet classifier for IoT application [0.0] 本稿では、半線形ヘノン型離散カオスマップを用いてMNIST-10データセットを分類したフィードフォワードLogNNetニューラルネットワークを提案する。
エントロピーの値と分類の精度の間には直接的な関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 May 2021 02:12:45 GMT)