MSG-Transformer: Exchanging Local Spatial Information by Manipulating
Messenger Tokens [129.1] メッセンジャー(MSG)として機能する各領域に特化トークンを提案する。
これらのMSGトークンを操作することで、領域間で柔軟に視覚情報を交換することができる。
次に、MSGトークンをMSG-Transformerというマルチスケールアーキテクチャに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:16:42 GMT)
Scene-aware Generative Network for Human Motion Synthesis [125.2] シーンと人間の動きの相互作用を考慮した新しい枠組みを提案する。
人間の動きの不確実性を考慮すると、このタスクを生成タスクとして定式化する。
我々は、人間の動きと文脈シーンとの整合性を強制するための識別器を備えた、GANに基づく学習アプローチを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:05:50 GMT)
Robustifying $\ell_\infty$ Adversarial Training to the Union of
Perturbation Models [120.7] 我々は、広く普及しているシングルアタック$ell_infty$ ATフレームワークの機能を拡張する。
我々の手法はSNAP(Noss Augmented Processing)と呼ばれ、単一攻撃ATフレームワークの優れた副産物を利用する。
SNAPは、標準的なシングルアタックATを用いて、ネットワークパラメータとともに分布を学習する形状のノイズ増強層を持つ、与えられたディープネットをプリペイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:18:42 GMT)
Adversarial Training with Rectified Rejection [114.8] 本稿では,信頼度(T-Con)を確実性オラクルとして利用し,信頼度を補正してT-Conを予測することを提案する。
軽度の条件下では、正当性(R-Con)拒絶器と信頼性(R-Con)拒絶器を結合して、不正に分類された入力と正しく分類された入力を区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:24:53 GMT)
Federated Learning for Industrial Internet of Things in Future
Industries [106.1] 産業用IoT(Industrial Internet of Things)は,産業用システムの運用を変革する有望な機会を提供する。
近年、人工知能(AI)はインテリジェントIIoTアプリケーションの実現に広く利用されている。
フェデレートラーニング(FL)は、複数のIIoTデバイスとマシンを協調して、ネットワークエッジでAIトレーニングを実行することで、インテリジェントなIIoTネットワークにとって特に魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 01:02:59 GMT)
Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and
Benchmark [100.8] 224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,LaST(Large-scale Spatio-Temporal)の個人再IDデータセットを新たに提供した。
LaSTは、より困難で多彩なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:05:51 GMT)
Continual 3D Convolutional Neural Networks for Real-time Processing of
Videos [93.7] 連続3次元コンテンポラルニューラルネットワーク(Co3D CNN)について紹介する。
Co3D CNNはクリップ・バイ・クリップではなく、フレーム・バイ・フレームで動画を処理する。
本研究では,既存の映像認識モデルの重みを初期化したCo3D CNNを用いて,フレームワイズ計算における浮動小数点演算を10.0-12.4倍削減し,Kinetics-400の精度を2.3-3.8倍に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:30:52 GMT)
fastHan: A BERT-based Multi-Task Toolkit for Chinese NLP [92.6] fastHanは、中国語の自然言語処理における4つの基本的なタスクのためのオープンソースツールキットである。
fastHanのバックボーンは、pruned BERTをベースとしたマルチタスクモデルである。
ジョイントモデルは4つのタスクからなる13のコーパスで訓練され評価され、SOTA(State-of-the-art)性能に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:54:02 GMT)
Tesseract: Tensorised Actors for Multi-Agent Reinforcement Learning [92.1] MARLは、コミュニケーションと可観測性に様々な制約を課すことによって、問題を悪化させる。
値ベースの手法では、最適な値関数を正確に表現することが課題となる。
政策勾配法では、批判者の訓練を困難にし、遅れる批判者の問題を悪化させる。
学習理論の観点からは、関連するアクション値関数を正確に表現することで、両方の問題に対処できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:08:05 GMT)
A unified view of likelihood ratio and reparameterization gradients [91.5] 我々は、LRとRPが確率質量の運動を追跡する代替方法であることを示すために、第一原理のアプローチを用いる。
LRとRPを組み合わせた全ての可能な推定器の空間は、流れ場によって完全にパラメータ化可能であることを示す。
したがって、より優れたモンテカルロ勾配推定器をどこに探すべきかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:53:08 GMT)
1$\times$N Block Pattern for Network Sparsity [90.4] 我々は,この制限を破るために,ブロック間隔パターン(ブロックプルーニング)を1時間で定義する新しい概念を提案する。
このパターンはMobileNet-V2の上位1の精度でフィルタプルーニングよりも約3.0%改善されている。
また、重み付けによるCortex-A7 CPUの56.04msの推論も得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:50:33 GMT)
Max-Margin is Dead, Long Live Max-Margin! [87.9] 最大マージン損失は、距離間の誤差を計測する離散損失について、非常に限定的な仮定の下では、分類タスクと整合性しか持たないことが示される。
Restricted-Max-Marginでは、損失増大スコアが維持されるが、元のドメインのサブセット上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:55:52 GMT)
Counterfactual Invariance to Spurious Correlations: Why and How to Pass
Stress Tests [87.6] 素早い相関」とは、アナリストが重要とすべきでないと考える入力データのある側面に対するモデルの依存である。
機械学習では、これらにはノウ・イ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ」という特徴がある。
因果推論ツールを用いたストレステストについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:39:38 GMT)
Zero-shot Fact Verification by Claim Generation [85.3] 我々は,堅牢な事実検証モデルをトレーニングするフレームワークであるQACGを開発した。
われわれは自動的に生成されたクレームを使って、Wikipediaのエビデンスからサポートしたり、反論したり、検証したりできる。
ゼロショットシナリオでは、QACGはRoBERTaモデルのF1を50%から77%に改善し、パフォーマンスは2K以上の手作業による例に相当する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:13:52 GMT)
Emotional Voice Conversion: Theory, Databases and ESD [84.6] 新たな感情音声データベース(ESD)の開発をモチベーションとする。
ESDデータベースは、10人のネイティブイングリッシュと10人のネイティブ中国語話者によって話される350のパラレル発話で構成されている。
本データベースは,多言語・多言語間音声変換研究に適したデータベースである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:48:56 GMT)
Optimal Spectral Recovery of a Planted Vector in a Subspace [80.0] 我々は、$ell_4$ノルムが同じ$ell$ノルムを持つガウスベクトルと異なるプラントベクトル$v$の効率的な推定と検出について研究する。
規則$n rho gg sqrtN$ では、大クラスのスペクトル法(そしてより一般的には、入力の低次法)は、植込みベクトルの検出に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:10:49 GMT)
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with
Transformers [79.6] 我々は,トランスフォーマーを軽量多層認識(MLP)デコーダと統合するセマンティックセグメンテーションフレームワークであるSegFormerを提案する。
SegFormerは、マルチスケール機能を出力する、新しく構造化されたエンコーダで構成されている。
提案するデコーダは,異なるレイヤからの情報を集約し,局所的な注意とグローバルな注意の両方を強力な表現に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:59:51 GMT)
Energy-Efficient and Federated Meta-Learning via Projected Stochastic
Gradient Ascent [79.6] エネルギー効率のよいメタラーニングフレームワークを提案する。
各タスクは別々のエージェントによって所有されていると仮定するため、メタモデルをトレーニングするために限られたタスクが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:15:44 GMT)
Variational Autoencoders: A Harmonic Perspective [79.5] 本研究では,高調波解析の観点から変分オートエンコーダ(VAE)について検討する。
VAEのエンコーダ分散は、VAEエンコーダとデコーダニューラルネットワークによってパラメータ化された関数の周波数内容を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:39:25 GMT)
Geometry-aware Instance-reweighted Adversarial Training [78.7] 敵対的機械学習では、堅牢性と正確性がお互いを傷つけるという共通の信念があった。
本稿では,自然データ点の攻撃がいかに難しいかに基づいて,幾何対応のインスタンス再重み付き対向訓練を提案する。
実験の結果,本提案は標準的な対人訓練の堅牢性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:49:55 GMT)
Image-to-Video Generation via 3D Facial Dynamics [78.0] 静止画像から様々な映像を生成するために多目的モデルであるFaceAnimeを提案する。
私たちのモデルは、顔ビデオや顔ビデオの予測など、さまざまなAR/VRやエンターテイメントアプリケーションに汎用的です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:30:11 GMT)
Connecting Language and Vision for Natural Language-Based Vehicle
Retrieval [77.9] 本稿では,言語記述という新たなモダリティを,興味ある車両の探索に適用する。
言語と視覚を結びつけるために,トランスフォーマーに基づく言語モデルを用いて最先端の視覚モデルを共同で訓練することを提案する。
提案手法は第5回AIシティチャレンジで1位を獲得し、18.69%のMRRの精度で競争性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:42:03 GMT)
Controllable Person Image Synthesis with Spatially-Adaptive Warped
Normalization [72.7] 制御可能な人物画像生成は、望ましい属性を持つ現実的な人間の画像を作成することを目的としている。
本稿では,学習フロー場とワープ変調パラメータを統合した空間適応型ワープ正規化(SAWN)を提案する。
また,テクスチャ・トランスファータスクの事前学習モデルを洗練するための,新たな自己学習部分置換戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:07:44 GMT)
Multi-Objective SPIBB: Seldonian Offline Policy Improvement with Safety
Constraints in Finite MDPs [71.5] オフライン強化学習環境における制約下での安全政策改善(SPI)の問題について検討する。
本稿では,異なる報酬信号に対するトレードオフを扱うアルゴリズムのユーザの好みを考慮した,このRL設定のためのSPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:04:21 GMT)
Machine-Learning Non-Conservative Dynamics for New-Physics Detection [70.5] 未知の力によって支配される軌道を考えると、ニューラル・ニュー物理検出器(NNPhD)は新しい物理を検出することを目的としています。
我々はNNPhDが、力場を保守的かつ非保守的成分に分解することで、新しい物理学の発見に成功したことを実証する。
また,NNPhDと積分器の結合が,減衰二重振り子の将来を予測する従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:00:10 GMT)
Efficient and Modular Implicit Differentiation [68.7] 最適化問題の暗黙的な微分のための統一的で効率的かつモジュール化されたアプローチを提案する。
一見単純な原理は、最近提案された多くの暗黙の微分法を復元し、新しいものを簡単に作成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:45:58 GMT)
Early Detection of COVID-19 Hotspots Using Spatio-Temporal Data [66.7] 疾病予防管理センター(CDC)は他の連邦機関と協力して、新型コロナウイルス(COVID-19)の感染が増加する郡(ホットスポット)を特定する。
本稿では,米国における新型コロナウイルスホットスポットの早期発見のためのスパースモデルを提案する。
深層ニューラルネットワークは、カーネルの解釈可能性を維持しながらモデルの代表的なパワーを高めるために導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:28:17 GMT)
Why does CTC result in peaky behavior? [65.7] CTC損失と関連するトレーニング基準のピーク挙動と勾配勾配収束特性を形式解析する。
我々の分析は、なぜピーク性行動が起こるのか、いつそれが最適でないのかを深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:03:14 GMT)
CRPO: A New Approach for Safe Reinforcement Learning with Convergence
Guarantee [61.2] 安全強化学習(SRL)問題では、エージェントは期待される全報酬を最大化し、一定の制約の違反を避けるために環境を探索する。
これは、大域的最適ポリシーを持つSRLアルゴリズムの最初の分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:41:09 GMT)
Text Summarization with Latent Queries [60.5] 本稿では,LaQSumについて紹介する。LaQSumは,既存の問合せ形式と抽象的な要約のための文書から遅延クエリを学習する,最初の統一テキスト要約システムである。
本システムでは, 潜伏クエリモデルと条件付き言語モデルとを協調的に最適化し, ユーザがテスト時に任意のタイプのクエリをプラグイン・アンド・プレイできるようにする。
本システムでは,クエリタイプ,文書設定,ターゲットドメインの異なる要約ベンチマークにおいて,強力な比較システムの性能を強く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:14:58 GMT)
Factorising Meaning and Form for Intent-Preserving Paraphrasing [59.1] 本稿では,本来の意図を保ちつつ,異なる表面形状を用いる英語質問のパラフレーズを生成する手法を提案する。
我々のモデルは、訓練対象の慎重な選択と原則化された情報のボトルネックを組み合わせる。
従来の手法に比べて意味的保存と構文的ノベルティのトレードオフが良好であるパラフレーズを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:37:38 GMT)
Hierarchical Deep Network with Uncertainty-aware Semi-supervised
Learning for Vessel Segmentation [58.5] 本稿では,注目機構が血管全体に誘導される低コントラストキャピラリー領域を局在させる階層的なディープネットワークを提案する。
提案手法は,底部画像における網膜動脈/静脈の分画とCT画像における肝門/肝血管の分画のベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 06:55:43 GMT)
Sketch and Refine: Towards Faithful and Informative Table-to-Text
Generation [58.3] 自己回帰世代と非自己回帰世代(SANA)を組み合わせた新しい2段階法を提案する。
提案手法は,(1)ソーステーブルからキートークンを選択するための自己回帰ポインタネットワークを用いた骨格生成,(2)反復挿入と削除操作によるテキスト生成のための編集ベースの非自己回帰生成モデルを含む。
骨格から厳しい制約を統合することで、非自己回帰モデルはソーステーブル上の生成のカバレッジを改善し、その忠実性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:18:13 GMT)
Analogous to Evolutionary Algorithm: Designing a Unified Sequence Model [58.2] 実演的進化アルゴリズム(EA)と類似した視覚変換器の合理性について説明する。
我々は、より効率的なEATモデルを提案し、様々なタスクに柔軟に対処するタスク関連ヘッドを設計する。
近年のビジョントランスに比べて,イメージネット分類作業における最先端の成果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:20:03 GMT)
Long-term Person Re-identification: A Benchmark [58.0] 現実の世界では、場所、時間、日付、季節、天気、イベントによって異なる服装をすることが多い。
この研究は、大きくて現実的な人物の再識別ベンチマークにタイムリーに貢献する。
1,1K人の身元から171Kの箱からなり、12ヶ月にわたって収集・構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:35:00 GMT)
Privileged Graph Distillation for Cold Start Recommendation [57.9] レコメンデーションシステムにおけるコールドスタートの問題は、歴史的相互作用の記録のない属性に基づいて新しいユーザー(イテム)に推奨することである。
特権グラフ蒸留モデル(PGD)を提案する。
提案手法は,新規ユーザ,新規ユーザ,新規ユーザを対象とする異なるコールドスタートシナリオに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:05:27 GMT)
Adaptive Feature Alignment for Adversarial Training [56.2] CNNは通常、敵攻撃に対して脆弱であり、セキュリティに敏感なアプリケーションに脅威をもたらす。
任意の攻撃強度の特徴を生成するための適応的特徴アライメント(AFA)を提案する。
本手法は任意の攻撃強度の特徴を自動的に整列するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:01:05 GMT)
Know Your Surroundings: Panoramic Multi-Object Tracking by Multimodality
Collaboration [56.0] MMPAT(MultiModality PAnoramic Multi-object Tracking framework)を提案する。
2次元パノラマ画像と3次元点雲を入力とし、マルチモーダルデータを用いて目標軌道を推定する。
提案手法は,検出タスクと追跡タスクの両方においてMMPATが最高性能を達成するJRDBデータセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:16:38 GMT)
First Full-Event Reconstruction from Imaging Atmospheric Cherenkov
Telescope Real Data with Deep Learning [55.4] チェレンコフ望遠鏡アレイは、地上のガンマ線天文学の未来である。
地上で作られた最初のプロトタイプ望遠鏡であるLarge Size Telescope 1は現在、最初の科学データを収集している。
我々は、深層畳み込みニューラルネットワークに基づくフルイベント再構築の開発とその実データへの適用を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:51:42 GMT)
Training ELECTRA Augmented with Multi-word Selection [53.8] 本稿では,マルチタスク学習に基づくELECTRAの改良を目的としたテキストエンコーダ事前学習手法を提案する。
具体的には、識別器を訓練し、置換トークンを同時に検出し、候補集合から元のトークンを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:19:00 GMT)
Exploration and Exploitation: Two Ways to Improve Chinese Spelling
Correction Models [51.7] 本稿では,モデルの弱点を継続的に識別し,より価値の高いトレーニングインスタンスを生成する手法を提案する。
実験結果から, 事前学習戦略と組み合わさって, 複数のCSCモデルの一般化とロバスト性を改善することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:17:33 GMT)
Transfer Learning for Sequence Generation: from Single-source to
Multi-source [50.3] そこで本研究では,2段階のファイントゥニング手法を提案する。また,MSGタスクにおいて,より優れた表現を学習するための微細エンコーダを備えた新しいMSGモデルを提案する。
提案手法は,WMT17 APE タスクと WMT14 テストセットを用いたマルチソース翻訳タスクにおいて,新たな最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:12:38 GMT)
Pchatbot: A Large-Scale Dataset for Personalized Chatbot [49.2] 本稿では,Weibo と Judicial のフォーラムから収集した2つのサブセットを含む大規模対話データセットである Pchatbot を紹介する。
生データセットを対話システムに適応させるため、匿名化などのプロセスを通じて生データセットを精巧に正規化する。
Pchatbotのスケールは、既存の中国のデータセットよりも大幅に大きく、データ駆動モデルの恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:53:44 GMT)
SemEval-2021 Task 4: Reading Comprehension of Abstract Meaning [47.5] 本稿では,SemEval-2021共有タスクについて紹介する。4: Reading of Abstract Meaning (ReCAM)。
パスとそれに対応する質問が与えられた場合、参加者システムは、抽象概念の5つの候補から正しい回答を選択することが期待される。
Subtask 1は、物理的な世界で直接認識できない概念を、システムがいかにうまくモデル化できるかを評価することを目的としている。
Subtask 2は、ハイパーニム階層にある非特異な概念を解釈するモデルの能力に焦点を当てている。
Subtask 3は、2種類の抽象性に対するモデルの一般化可能性に関する洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:04:17 GMT)
Language Model Evaluation Beyond Perplexity [47.3] 我々は、言語モデルから生成されたテキストが、訓練された人為的なテキストに存在する統計的傾向を示すかどうかを分析する。
ニューラルネットワークモデルは、考慮された統計的傾向のサブセットのみを学習しているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 20:13:44 GMT)
Dynamic Scheduling for Over-the-Air Federated Edge Learning with Energy
Constraints [44.3] アナログ勾配アグリゲーションを用いた空対空FEELシステムについて検討する。
トレーニング性能を最適化するために,エネルギーを考慮した動的デバイススケジューリングアルゴリズムを提案する。
高度に不均衡なローカルデータ分布の下では、提案アルゴリズムは精度を4.9%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:55:02 GMT)
Toward Understanding the Feature Learning Process of Self-supervised
Contrastive Learning [43.5] 本研究では,その特徴学習過程を解析することにより,ニューラルネットワークの特徴表現のコントラスト学習について検討する。
textbfReLUネットワークを用いたコントラスト学習は、適切な拡張が採用されれば、所望のスパース特徴を確実に学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:42:09 GMT)
SHAQ: Incorporating Shapley Value Theory into Q-Learning for Multi-Agent
Reinforcement Learning [40.9] 我々は連立ゲーム理論におけるシェープリーの価値をマルコフ凸ゲーム(MCG)に一般化する。
一般化されたShapley値には,最大大域値の正確な推定,(2)大域値の分解の公平性,(3)ダミーエージェントに敏感である,といった特徴がある。
提案した理論はシャープレーQ学習(SHAQ)と呼ばれる新しい学習アルゴリズムを生み出し、通常のQ学習の重要な利点を継承するが、それをMARLに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:50:52 GMT)
GWLAN: General Word-Level AutocompletioN for Computer-Aided Translation [40.7] オートコンプリート(オートコンプリート)は、コンピュータ支援翻訳(CAT)の中核機能である。
本稿では、実世界のCATシナリオから一般語レベルの自動補完(GWLAN)タスクを提案し、このトピックの研究を促進するために、最初の公開ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:27:39 GMT)
Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Vision Transformers with
Adaptive Sequence Length [40.4] 視覚変換器(ViT)は大規模画像認識において顕著な成功を収めた。
精度と速度の適切なトレードオフを達成するため、トークンの数は16x16に実証的に設定される。
入力画像ごとに適切な数のトークンを自動的に設定する動的変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:04:10 GMT)
VidFace: A Full-Transformer Solver for Video FaceHallucination with
Unaligned Tiny Snapshots [40.2] 複数のサムネイル間のフルレンジ時間構造と顔構造を利用するために、VidFaceと呼ばれる純粋なトランスフォーマーベースモデルを提案する。
また、パブリックなVoxceleb2ベンチマークから、大規模なビデオ顔幻覚データセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:40:41 GMT)
Fast Policy Extragradient Methods for Competitive Games with Entropy
Regularization [40.2] 本稿では,競争ゲームの均衡の計算問題について考察する。
エントロピー正則化のアルゴリズム的役割に動機付けられ、我々は証明可能な効率の良い指数関数法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:51:15 GMT)
A Semantic-based Method for Unsupervised Commonsense Question Answering [40.2] ラベル付きタスクデータに依存しないため、教師なしのコモンセンス質問応答は魅力的である。
教師なしコモンセンス質問応答のためのSemantic-based Question Answering法(SEQA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:21:52 GMT)
Adapting High-resource NMT Models to Translate Low-resource Related
Languages without Parallel Data [40.1] 並列データの不足は、低リソース言語向けの高品質機械翻訳システムのトレーニングにおいて大きな障害となる。
本研究では,この言語的重複を利用して,モノリンガルデータのみを用いた低リソース言語への翻訳を容易にする。
我々の手法であるNMT-Adaptは,低リソース適応にモノリンガルデータを利用するために,デノイング自動符号化,バックトランスレーション,対向目的を組み合わせた手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:01:18 GMT)
Active Learning of Continuous-time Bayesian Networks through
Interventions [38.7] 最小限の実験資源下での時間軸データから連続時間ベイズネットワーク(CTBN)の学習構造とパラメータの問題を考察する。
予測情報ゲインの変動近似に基づく実験設計のための新しい基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:13:50 GMT)
HiddenCut: Simple Data Augmentation for Natural Language Understanding
with Better Generalization [36.4] タスク固有のデータで訓練済みの大規模モデルを微調整することで、NLPで大きな成功を収めた。
我々は、モデルをより良く正規化し、より一般化可能な機能を学ぶことを奨励する、シンプルで効果的なデータ拡張手法であるHiddenCutを提案する。
実験の結果,HiddenCut 法は GLUE ベンチマークの最先端拡張法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:57:43 GMT)
RED : Looking for Redundancies for Data-Free Structured Compression of
Deep Neural Networks [36.0] 我々は、構造化プルーニングに取り組むために、データフリーで構造化された統一的なアプローチREDを提案する。
まず、同一ニューロンの数を増やすために、スカラー重量分布密度を適応的にハッシュする手法を提案する。
第2に、それらの距離によって定義される相対的類似性に基づいて、冗長ニューロンをマージすることで、ネットワークを訓練する。
第3に,畳み込み層をさらに深層化するための不均一な分離手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:44:14 GMT)
Automatic audiovisual synchronisation for ultrasound tongue imaging [35.6] 超音波と音声を同時に記録し、このデータを正しく利用するには、2つのモードを正しく同期させる必要がある。
同期化は特別なハードウェアを用いて記録時に達成されるが、このアプローチは実際に失敗し、ユーザビリティが制限される。
本稿では,データ収集後の超音波と音声の自動同期の問題に対処する。
自己教師型ニューラルネットワークによって駆動される自動同期に対する我々のアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:11:28 GMT)
A Novel Automatic Modulation Classification Scheme Based on Multi-Scale
Networks [35.0] 本稿では,マルチスケールネットワークを用いた新しい自動変調分類手法を提案する。
中心損失と交差エントロピー損失を組み合わせた新規な損失関数を用いて識別性と分離性の両方を学習する。
提案した自動変調分類方式は,分類精度の観点から,ベンチマーク方式よりも優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:18:58 GMT)
When Homomorphic Encryption Marries Secret Sharing: Secure Large-Scale
Sparse Logistic Regression and Applications in Risk Control [35.0] ロジスティック回帰(LR)は、その効率性、堅牢性、解釈可能性のために業界で最も広く使われている機械学習モデルである。
既存の作業の多くは、セキュアLRを構築するために、ホモモルフィック暗号化(HE)またはシークレット共有(SS)を使用する。
まず, HEとSSを組み合わせたCAESARを用いて, 大規模スパースロジスティック回帰モデルの構築を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:50:25 GMT)
Attention Flows are Shapley Value Explanations [34.4] 注意フローは、少なくとも階層レベルでは、共有値であることが示されます。
我々は、NLP実践者は、可能であれば、より伝統的なものと並行して、注意の流れの説明を採用するべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 00:06:10 GMT)
Representation Learning Beyond Linear Prediction Functions [33.9] そこで本研究では,音源タスクと対象タスクが線形関数以外の異なる予測関数空間を使用する場合,多様性が達成可能であることを示す。
一般関数クラスの場合、エローダ次元は多様性に必要なタスクの数に低い境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:21:52 GMT)
Can Attention Enable MLPs To Catch Up With CNNs? [33.7] 多層パーセプトロン(MLP)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、トランスフォーマーなど、学習アーキテクチャの簡単な歴史を提供する。
新たに提案された4つのアーキテクチャの共通点について検討し、今後の研究への刺激を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:08:46 GMT)
DISSECT: Disentangled Simultaneous Explanations via Concept Traversals [33.7] DISSECTは、ディープラーニングモデル推論を説明するための新しいアプローチである。
DISSECTは、分類器の信号から生成モデルを訓練することにより、異なる概念の分類器固有の「名詞」を発見する方法を提供する。
DISSECTは,複数の概念を分離し,共同訓練による推論と結合したCTを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:11:56 GMT)
UNiTE: Unitary N-body Tensor Equivariant Network with Applications to
Quantum Chemistry [33.1] 一般の対称テンソルに対するユニタリ$N$ボディテンソル同変ニューラルネットワーク(UNiTE)を提案する。
UNiTE は、3次元回転群のようなユニタリ群の作用に関して同変である。
量子化学に適用すると、UNiTEは最先端の機械学習手法をすべて上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 00:48:18 GMT)
Non-Convex Tensor Low-Rank Approximation for Infrared Small Target
Detection [32.7] 赤外線小目標検出は、多くの赤外線システムにおいて重要な役割を果たす。
ほとんどの低ランク手法は、異なる特異値を不正確な背景推定に割り当てる。
この小さな赤外線ターゲット検出アルゴリズムに対して,非ネイティブ空間近似(NTLA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:04:58 GMT)
StarGAN-ZSVC: Towards Zero-Shot Voice Conversion in Low-Resource
Contexts [32.2] より広い範囲の文脈で有効にするためには、音声変換システムは並列データにアクセスせずに訓練する必要がある。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく最新の音声変換モデルを拡張する。
非常に少ないデータで訓練されたモデルであっても、リアルタイムゼロショット音声変換が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:21:28 GMT)
Limitations of Autoregressive Models and Their Alternatives [31.8] これらの制限は、モデルをトレーニングするのにどれだけの計算とデータが使われようとも適用されます。
エネルギーベースのモデル(効率的なサンプリングを諦める)と潜在変数の自己回帰モデル(与えられた文字列の効率的なスコアを諦める)は、これらの制限から逃れるには十分強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:09:15 GMT)
Parkinsonian Chinese Speech Analysis towards Automatic Classification of
Parkinson's Disease [31.4] パーキンソン病(PD)の早期に発する発声障害
中国語の音声コーパスを新たに構築し,PD患者の分類について検討した。
我々の分類精度は最先端の研究をはるかに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:51:44 GMT)
Boosting the Performance of Video Compression Artifact Reduction with
Reference Frame Proposals and Frequency Domain Information [31.1] 本稿では,既存のマルチフレーム手法の性能向上のための効果的な参照フレーム提案手法を提案する。
実験結果から,MFQE 2.0データセットの忠実度と知覚性能は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:46:11 GMT)
Quantum Compiling by Deep Reinforcement Learning [30.2] 回路量子コンピュータのアーキテクチャは、高レベルな量子アルゴリズムを量子ゲートの低レベルな回路にコンパイルするための層を必要とする。
量子コンパイルの一般的な問題は、量子計算を記述する任意のユニタリ変換を、普遍的な量子ゲートの有限基底から選択された要素の列として近似することである。
我々は,探索時間と搾取時間とのトレードオフが著しく異なる,より深い強化学習手法を代替戦略として活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:32:15 GMT)
Bringing Structure into Summaries: a Faceted Summarization Dataset for
Long Scientific Documents [30.1] FacetSumは、Emeraldのジャーナル記事上に構築された顔の要約ベンチマークである。
データセットの分析と実験結果から,構造を要約に組み込むことの重要性が明らかになった。
我々は、FacetSumが要約研究のさらなる進歩を促し、NLPシステムの開発を促進すると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:58:38 GMT)
Generalization Error Rates in Kernel Regression: The Crossover from the
Noiseless to Noisy Regime [29.7] 我々はKRR(Kernel Ridge Regression)をガウスの設計に基づいて検討する。
サンプルの複雑さが増大するにつれて、ノイズのない指数とノイズのない値との雑音環境における遷移の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:39:08 GMT)
Spatio-Temporal Point Processes with Attention for Traffic Congestion
Event Modeling [29.0] 本稿では,道路ネットワーク上での交通渋滞イベントをモデル化するための新しいフレームワークを提案する。
交通センサからのカウントデータと交通事故を報告した警察の報告を組み合わせることで、マルチモーダルデータを用いて、渋滞イベントに対する2種類のトリガー効果を捉えることを目指す。
ある場所での現在の交通渋滞は、将来の道路網の混雑を引き起こす可能性があり、交通事故は広範な交通渋滞を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:54:08 GMT)
Towards Explainable Convolutional Features for Music Audio Modeling [27.5] 深層畳み込みモデル上で「ブラックボックス」を開き、将来の音楽オーディオタスクを知らせる。
深層畳み込み機能は、もともとそのタスクで訓練された深層アーキテクチャから抽出されるか否かに関わらず、様々な目標タスクに対して良好に機能することを示す。
深部の特徴は手作りのウェーブレットの特徴と高い類似性を示し、深部の特徴が訓練されたモデルから抽出されるか、訓練されていないモデルから抽出されるかのどちらかである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:31:27 GMT)
Improving Tree-Structured Decoder Training for Code Generation via
Mutual Learning [27.1] コード生成は、入力された自然言語の発話に与えられたコードを自動的に生成することを目的としている。
まず、異なるデコードを持つニューラルコード生成モデル間のコンテキストモデリングの違いを網羅的に分析する。
本稿では,これらのモデルを協調的に学習するための相互学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:44:13 GMT)
Efficient Hierarchical Exploration with Stable Subgoal Representation
Learning [26.5] 本研究では,よく探索された領域におけるサブゴール埋め込みを安定化する状態特異な正規化を提案する。
我々は、新しい有望なサブゴールや国家を積極的に追求する効率的な階層的な探索戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:28:59 GMT)
Human-level COVID-19 Diagnosis from Low-dose CT Scans Using a Two-stage
Time-distributed Capsule Network [26.5] 低線量および超低線量(LDCTとLDCT)スキャンプロトコルは、単一のX線に近い放射線被曝を減らす。
提案したAIモデルは、LDCT/ULDCTスキャンに基づいて、放射線曝露を低減した人間レベルの診断を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 00:49:34 GMT)
G-Transformer for Document-level Machine Translation [26.4] 変換ユニットをドキュメント全体に拡大すると、Transformerの教師付きトレーニングが失敗する可能性があることを示す。
分析の結果,ターゲット・ソース・アテンションの複雑化が失敗の原因であることが示唆された。
そこで我々は,G-Transformerを提案する。G-Transformerは,Transformerへの帰納バイアスとして仮定を導入し,ターゲットからソースへの注目の仮説空間を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:47:10 GMT)
Dual-stream Network for Visual Recognition [26.2] 本稿では、画像分類のための局所的およびグローバルなパターン特徴の表現能力を探索する汎用Dual-stream Network(DS-Net)を提案する。
我々のDS-Netは、細粒度と統合された機能を同時に計算し、それらを効率的に融合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 06:56:29 GMT)
Fine-grained Generalization Analysis of Structured Output Prediction [25.8] 機械学習では、しばしば構造化出力予測問題(SOPP)に遭遇する。
本稿では, 対数依存性を持つ新しい高確率境界を$d$で開発することにより, 技術の現状を著しく改善する。
そこで本研究は,大規模SOPPの学習に有効な理論基盤を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:44:14 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） (Mon, 31 May 2021 13:09:19 GMT)
A study on the plasticity of neural networks [24.3] 連続学習における可塑性の喪失の意味について論じる。
そこで本研究では,データ分布と微調整したデータから事前学習したモデルが,新たな初期化モデルと同じ一般化に到達しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:21:06 GMT)
Document-level Event Extraction via Heterogeneous Graph-based
Interaction Model with a Tracker [24.0] 文書レベルのイベント抽出は、記事全体からイベント情報を認識することを目的としている。
この2つの課題のために既存の手法は有効ではない。
トラッカーを用いた異種グラフベースインタラクションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:45:03 GMT)
Verdi: Quality Estimation and Error Detection for Bilingual [23.5] Verdiはバイリンガルコーパスのための単語レベルおよび文レベルの後編集作業推定のための新しいフレームワークである。
バイリンガルコーパスの対称性を活用し,NMT予測器にモデルレベル二重学習を適用した。
我々の手法は競争の勝者を圧倒し、他の基準法よりも大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:04:13 GMT)
ACNet: Mask-Aware Attention with Dynamic Context Enhancement for Robust
Acne Detection [23.4] 本稿では,3つのコンポーネント,具体的には複合特徴再構成,動的コンテキスト拡張,マスク対応マルチアテンションからなるアクネ検出ネットワークを提案する。
本稿では, PASCAL VOC 2007におけるACNE04の最先端化と従来の最先端化手法との競合性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:31:45 GMT)
Q-attention: Enabling Efficient Learning for Vision-based Robotic
Manipulation [23.3] 本稿では,アテンション駆動型ロボットマニピュレーション(ARM)アルゴリズムを提案する。
ARMは、スパース・リワードされたタスクに応用できる汎用的な操作アルゴリズムである。
我々は、現在の学習アルゴリズムがRLBenchタスクで失敗し、ARMが成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:44:16 GMT)
Corpus-level and Concept-based Explanations for Interpretable Document
Classification [23.2] 本稿では,キーワードとモデル予測の間の因果関係を捉えるためのコーパスレベルの説明手法を提案する。
また,より高レベルな概念を自動学習し,モデル予測タスクにおいて重要となる概念に基づく説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:22:08 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用いてモノリンガルとクロスリンガルの要約の逐次連結を生成することで、MCLASはモノリンガルの要約タスクをクロスリンガルの要約タスクの前提条件とする。
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） (Mon, 31 May 2021 03:26:58 GMT)
LIIR at SemEval-2021 task 6: Detection of Persuasion Techniques In Texts
and Images using CLIP features [22.6] マルチモーダルコンテンツ(ミーム)における説得手法検出のためのアプローチについて述べる。
本システムは,事前学習型マルチモーダルモデル(CLIP)と連鎖型分類器を組み合わせたシステムである。
また,データ拡張手法によりデータを強化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:16:34 GMT)
GANs Can Play Lottery Tickets Too [22.2] GAN(Deep Generative Adversarial Network)は、多くのシナリオで人気が高まっている。
圧縮技術を適用すると、GANのトレーニング不安定さが悪名高いため、通常不満足な結果につながる。
本研究では,深部GANにおけるこのようなトレーニング可能なマッチングワークの存在を初めて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:03:00 GMT)
How transfer learning impacts linguistic knowledge in deep NLP models? [22.0] ディープNLPモデルは、モデルの異なる層でキャプチャされた、非自明な量の言語知識を学習する。
下流のNLPタスクに対する微調整が学習言語知識に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:43:57 GMT)
Meta-HAR: Federated Representation Learning for Human Activity
Recognition [21.7] ユビキタスコンピューティングにおいて,モバイルセンサに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)が重要な役割を担っている。
本稿では,信号埋め込みネットワークをメタ学習した表現学習フレームワークMeta-HARを提案する。
埋め込みネットワークの表現能力を向上するため,ユーザ毎のHAR問題を別のタスクとして扱い,モデルに依存しないメタラーニングフレームワークを通じて共有埋め込みネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:04:39 GMT)
Fast, Accurate and Interpretable Time Series Classification Through
Randomization [20.6] 時系列分類(TSC)は、与えられた時系列のクラスラベルを予測することを目的としている。
我々は、ランダム化された時系列フォレスト(r-STSF)という新しいTSC手法を提案する。
r-STSFは非常に効率的で、最先端の分類精度を実現し、解釈性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:59:11 GMT)
AppBuddy: Learning to Accomplish Tasks in Mobile Apps via Reinforcement
Learning [20.0] モバイルアプリのタスクを学習するためのRLベースのフレームワークを紹介した。
RLエージェントは、オンスクリーン要素の基本的な表現から派生した状態を備える。
我々は,効率的なRLトレーニング環境を実現するために,いくつかの工学的課題に対処するプラットフォームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:02:38 GMT)
Learning Free-Form Deformation for 3D Face Reconstruction from
In-The-Wild Images [19.8] 本稿では,自由形変形(FFD)による3次元顔メッシュの再構成を初めて行う学習手法を提案する。
複数のデータセットに対する実験により,2次元顔画像から3次元顔形状と表情をうまく推定する方法が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:19:20 GMT)
The effectiveness of feature attribution methods and its correlation
with automatic evaluation scores [19.7] 320名のレイユーザと11名のエキスパートユーザを対象とした大規模ユーザスタディを初めて実施し、最先端の属性手法の有効性を明らかにする。
全体として、機能の属性は、人間が最も近いトレーニングセットの例を示すよりも、驚くほど効果的ではないことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:23:50 GMT)
Federated Estimation of Causal Effects from Observational Data [19.7] フェデレートされたデータソースを用いた因果推論のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、異なるプライベートデータソースからの局所因果効果を中央集権化せずに評価し、統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:06:00 GMT)
Crowdsourcing Learning as Domain Adaptation: A Case Study on Named
Entity Recognition [19.4] この作業では、個々のアノテーションに関して、すべてのクラウドソースアノテーションをゴールドスタンダードとして扱う点が異なる。
クラウドソーシングはドメイン適応と非常によく似ており,近年のクロスドメイン手法の進歩は,クラウドソーシングにほぼ直接適用可能である。
本研究は,クラウドソーシングの非教師的および教師的双方の学習について検討し,小規模のエキスパートアノテーションが利用できないか,あるいは利用できないことを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:11:08 GMT)
Similarity Embedding Networks for Robust Human Activity Recognition [19.2] 我々は、入力センサ信号を、慎重に設計された畳み込み層とLSTM層を通して実ベクトルにマッピングする類似性埋め込みニューラルネットワークを設計する。
埋め込みネットワークは、ペアワイズな類似性損失でトレーニングされ、埋め込み実空間内の同じクラスからのサンプルのクラスタリングを奨励する。
2つの公開データセットに基づく広範囲な評価により、提案された類似性埋め込みネットワークは、HAR分類タスクにおける最先端のディープモデルを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:52:32 GMT)
Learning to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
with Language and Speech in Non-Clinical Interviews [18.9] 双極性障害(BD)と境界性パーソナリティ障害(BPD)はどちらも慢性精神疾患である。
これらの重なり合う症状と共通の相違は、臨床インタビューに基づいて、臨床医が2つの症状を区別することを困難にしている。
本稿ではまず,BD や BPD を対象とするインタビューを含むマルチモーダルデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:23:15 GMT)
Dominant Patterns: Critical Features Hidden in Deep Neural Networks [18.3] Deep NeuralNetworks (DNN) に隠された重要な機能の存在を発見した。
これらの特徴を支配的なパターンと呼びます。
支配的パターンの直接的な応用は、ユニバーサル・ディバイサル摂動(UAP)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:43:04 GMT)
More than just Frequency? Demasking Unsupervised Hypernymy Prediction
Methods [18.3] ハイパーネミー予測の教師なしの方法(すなわち、魚の巣のような一対の単語の中でどの単語がハイパーネムであり、偽名であるかを予測する)
WeedsPrec, invCL, SLQS Rowの3つの手法は重なり、周波数ベースの予測と強く相関している。
2階法SLQSは、全体的な精度は低いが、他の方法が間違っているかを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:41:39 GMT)
Rawlsian Fair Adaptation of Deep Learning Classifiers [18.2] 分類におけるグループフェアネスは、人種や性別など、様々な敏感なサブ人口にまたがる予測ユーティリティの平等を目標としている。
本稿では、Rawls分類器が、最悪の低感度サブ集団におけるエラー率を最小限に抑えることを示す。
実験結果から, フェアネスのトレーニングを行なわずとも, 最先端のグループフェアアルゴリズムよりも有意な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:31:30 GMT)
HEMET: A Homomorphic-Encryption-Friendly Privacy-Preserving Mobile
Neural Network Architecture [16.9] プライバシー保護ニューラルネットワーク(PPNN)の実装に同型暗号化(HE)を用いる
我々は、textbfHEに親しみやすいプライバシー保護を行う textbfMobile Neural ntextbfETwork Architecture, textbfHEMET を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:05:53 GMT)
QueryNet: An Efficient Attack Framework with Surrogates Carrying
Multiple Identities [16.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱であると認識されている。
ブラックボックス攻撃は、高い成功率を達成するために、被害者に対して広範囲なクエリを必要とする。
クエリ効率では、被害者の代理モデルが転送可能なアタッカーとして採用されている。
我々は、クエリを大幅に削減できる効率的な攻撃ネットワークであるQueryNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:45:10 GMT)
Demographic Fairness in Biometric Systems: What do the Experts say? [16.7] アルゴリズム決定システムは「バイアス」、「人種差別」、「セクシスト」、「不公平」とラベル付けされている。
このような評価が正当化されるかどうか、市民や政策立案者が懸念すべきかどうか、議論が続いている。
近年、欧州バイオメトリックス協会は「生体システムにおけるデコグラフィーフェアネス」をテーマとしたイベントシリーズを組織した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:58:51 GMT)
CTSpine1K: A Large-Scale Dataset for Spinal Vertebrae Segmentation in
Computed Tomography [16.7] CTSpine1Kと呼ばれる大規模な脊椎CTデータセットを導入する。
このデータセットは1,005CTボリュームを含み、11,100以上のラベル付き脊椎は異なる脊椎の状態に属している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:34:27 GMT)
Do Multilingual Neural Machine Translation Models Contain Language Pair
Specific Attention Heads? [16.4] 本稿では,多言語ニューラルトランスフォーメーション(NMT)モデルの個々のコンポーネントを解析することを目的とする。
我々は、ある言語対の翻訳に特有なエンコーダの自己注意とエンコーダ・デコーダのアテンションヘッドについて、他のものよりも検討する。
実験の結果、驚くほど重要な注意点のセットは言語ペア間で非常によく似ていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:15:55 GMT)
An Interpretable and Uncertainty Aware Multi-Task Framework for
Multi-Aspect Sentiment Analysis [15.8] 文書レベルのマルチアスペクト感性分類(DMSC)は困難かつ差し迫った問題である。
DMSC問題に対して,意図的な自己注意に基づく深層ニューラルネットワークモデル,すなわちFEDARを提案する。
FEDARは、予測を解釈しながら、競争性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:44:49 GMT)
A Minimax Lower Bound for Low-Rank Matrix-Variate Logistic Regression [15.7] ロジスティック回帰問題における係数行列の推定に関する基本的な誤差閾値は、ミニマックスリスクの低い境界を導出することによって得られる。
本論文は,低ランク係数行列に対するミニマックスリスク低境界の導出に焦点をあてる。
結果として生じる境界は、問題の内在的な自由度に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:06:34 GMT)
A Protection Method of Trained CNN Model with Secret Key from
Unauthorized Access [15.5] 本稿では,秘密鍵セットを用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを保護する新しい手法を提案する。
本手法は,著作権侵害から保護するだけでなく,モデルの機能も不正アクセスから保護することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:37:33 GMT)
Supporting Cognitive and Emotional Empathic Writing of Students [15.1] 本稿では,ドイツ語のビジネスモデルに関する学生によるピアレビューにおいて,感情的・認知的共感を捉えるためのアノテーションアプローチを提案する。
我々は、注釈付き共感構造を検知し、適応的な筆記支援システムに組み込む予測モデルを訓練した。
58名の学生を対象としたピアラーニング演習において, 共感スキル学習, フィードバックの精度, 使用意図に対する有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:18:50 GMT)
Beyond Noise: Mitigating the Impact of Fine-grained Semantic Divergences
on Neural Machine Translation [14.6] 本研究は,トランスフォーマーモデルにおける様々な種類の細粒度セマンティックな違いの影響を解析する。
自然に発生する発散による劣化からNMTが回復するのに役立つ因子を用いた発散型NMTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:15:35 GMT)
SDNet: mutil-branch for single image deraining using swin [14.6] 画像デラリニングの分野にスウィントランスを初めて導入する。
具体的には,Swin-transformerの基本モジュールを改良し,単画像降雨除去を実現する3分岐モデルの設計を行う。
提案手法は,現在主流となっている降雨ストリーク除去モデルに対して,性能と予測速度の優位性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:06:02 GMT)
Consistency Regularization for Variational Auto-Encoders [14.4] 変分自動エンコーダ(VAE)は教師なし学習の強力なアプローチである。
本稿では,VAEの整合性を強制する正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:26:32 GMT)
Telling Stories through Multi-User Dialogue by Modeling Character
Relations [14.1] 本稿では,登場人物の1対2のナレーションと対話を通して物語が現れるキャラクター主導の物語継続について考察する。
文字対話と文字関係情報を訓練するマルチタスクモデルにより,トランスフォーマーによる物語の継続性が向上する,という仮説を立てる。
文字関係を用いたマルチタスクモデルでは,強いベースラインよりもストーリー継続精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:39:41 GMT)
Automatic Fault Detection for Deep Learning Programs Using Graph
Transformations [13.6] ディープラーニングプログラムのためのモデルに基づく故障検出手法であるNeuraLintを提案する。
NeuraLintは、70.5%のリコールと100%の精度で、合成および実世界の両方の例の欠陥と設計上の問題を効果的に検出する。
提案するメタモデルはフィードフォワードニューラルネットワーク用に設計されているが、他のニューラルネットワークアーキテクチャをサポートするように拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:17:12 GMT)
DiaKG: an Annotated Diabetes Dataset for Medical Knowledge Graph
Construction [13.3] 本稿では,Diabetesナレッジグラフのための高品質な中国語データセットであるDiaKGを紹介する。
このデータセットには22,050のエンティティと6,890の関係が含まれている。
このデータセットのリリースは、糖尿病知識グラフの構築を支援し、AIベースのアプリケーションを促進することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:12:49 GMT)
Tuning Convolutional Spiking Neural Network with Biologically-plausible
Reward Propagation [13.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、より生物学的に現実的な構造と生物学的に着想を得た学習原則を含んでいる。
BRPアルゴリズムはスパイキング畳み込み層とフル接続層の両方でSNNアーキテクチャに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:50:56 GMT)
Effective Batching for Recurrent Neural Network Grammars [11.6] リカレントニューラルネットワーク文法(RNNG)は、科学と工学の両方の観点から大きな注目を集めている。
本稿では,複数の文にまたがるテンソルと並列に全ての操作を演算するRNNGに有効であることを示す。
我々のPyTorch実装は、既存のC++ DyNet実装と比較してGPUとx6のスピードアップを効果的に利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:34:07 GMT)
Towards One Model to Rule All: Multilingual Strategy for Dialectal
Code-Switching Arabic ASR [11.4] 自己アテンションに基づくコンストラクタアーキテクチャを用いて,多言語対応の大規模ASRを設計する。
我々はアラビア語(Ar)、英語(En)、フランス語(Fr)を用いてシステムを訓練した。
以上の結果から,最先端のモノリンガル方言アラビア語およびコードスイッチングアラビアASRよりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:20:38 GMT)
Urban Traffic Surveillance (UTS): A fully probabilistic 3D tracking
approach based on 2D detections [11.3] 都市交通監視(Urban Traffic Surveillance、UTS)は、モノクロカメラとキャリブレーションカメラをベースとした監視システムである。
UTSは3Dバウンディングボックス表現と物理的に合理的な3Dモーションモデルを用いて車両を追跡している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:29:02 GMT)
A Survey on Conversational Recommender Systems [11.3] 会話レコメンデータシステム(CRS)は異なるアプローチを採用し、よりリッチなインタラクションをサポートする。
CRSに対する関心は、ここ数年で大幅に増加した。
この開発は主に自然言語処理の分野における著しい進歩によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 06:16:57 GMT)
On Compositional Generalization of Neural Machine Translation [11.2] 合成一般化の観点からNMTモデルについて検討する。
我々は216kクリーンで一貫した文ペアからなるベンチマークデータセットCoGnitionを構築した。
複合翻訳誤り率を用いて種々の因子の効果を定量的に分析し,NMTモデルが構成一般化に悪影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:04:29 GMT)
Learning and Generalization in RNNs [11.1] 単純なリカレントニューラルネットワークがシーケンスの関数を学習できることを実証する。
新しいアイデアは、我々の証明でRNNの隠れた状態から情報を抽出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:27:51 GMT)
On Fast Sampling of Diffusion Probabilistic Models [11.0] 我々は拡散確率モデルにおける高速サンプリングのための統合フレームワークであるFastDPMを提案する。
FastDPMは従来の手法を一般化し、サンプル品質を改善した新しいアルゴリズムを生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:00:54 GMT)
An Explanatory Query-Based Framework for Exploring Academic Expertise [10.9] 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） (Mon, 31 May 2021 10:46:56 GMT)
Locally Private $k$-Means Clustering with Constant Multiplicative
Approximation and Near-Optimal Additive Error [10.6] 2つの新しいアルゴリズムで加算誤差の上と下の境界における$n$の指数のギャップを埋める。
局所的にプライベートな$k$-meansの問題を、定数係数乗算近似を持つ一定数のラウンドで解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:41:40 GMT)
A Bytecode-based Approach for Smart Contract Classification [10.5] ブロックチェーンプラットフォームにデプロイされるスマートコントラクトの数は指数関数的に増えているため、ユーザは手動のスクリーニングによって望ましいサービスを見つけることが難しくなっている。
スマートコントラクト分類に関する最近の研究は、契約ソースコードに基づく自然言語処理(NLP)ソリューションに焦点を当てている。
本稿では,これらの問題を解決するために,ソースコードの代わりにコントラクトバイトコードの特徴に基づく分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:00:29 GMT)
Learning from Perturbations: Diverse and Informative Dialogue Generation
with Inverse Adversarial Training [10.2] Inverse Adversarial Training (IAT) アルゴリズムを提案する。
IATはモデルに対話履歴の摂動に敏感であり、従って摂動から学ぶことを奨励する。
提案手法は対話履歴をモデル化し,より多様で一貫した応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:28:37 GMT)
Deep learning for prediction of hepatocellular carcinoma recurrence
after resection or liver transplantation: a discovery and validation study [10.1] 列車セットは切除でHCCを治療した患者を含み,明確な結果が得られ,LTセットはLTでHCCを治療した患者を含んでいた。
MobileNetV2_HCC_ClassはHCC切除後やLT後の他の因子よりも高い判別力を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 20:27:41 GMT)
Low-Dose CT Denoising Using a Structure-Preserving Kernel Prediction
Network [10.1] CNNに基づくアプローチは、CT画像のすべての領域を等しく扱い、不均一に分布するノイズと共存する微細な構造が共存する場合、非効率である。
本稿では,カーネル予測ネットワークと構造認識損失関数を組み合わせた構造保存カーネル予測ネットワーク(StructKPN)を提案する。
提案手法は, 合成データセットと非合成データセットの両方において優れた性能を達成し, 臨床スクリーニングや低線量プロトコル最適化において望まれる構造を良好に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:42:21 GMT)
Debiasing classifiers: is reality at variance with expectation? [9.7] 私たちは、デバイアスは実際に、サンプル外データを一般化するのに失敗することが多く、実際は、改善よりも公平さを悪くする可能性があることを示しています。
公正さを考えると、パフォーマンスのトレードオフは、部分的偏りが実際にサンプル外データで実践した場合により良い結果をもたらすという直感的な考え方を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 00:06:53 GMT)
Gradient-based Data Subversion Attack Against Binary Classifiers [9.4] 本研究では,攻撃者がラベルのラベルに毒を盛り,システムの機能を損なうようなラベル汚染攻撃に焦点を当てる。
我々は、予測ラベルに対する微分可能凸損失関数の勾配をウォームスタートとして利用し、汚染するデータインスタンスの集合を見つけるための異なる戦略を定式化する。
本実験は,提案手法がベースラインより優れ,計算効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:04:32 GMT)
Dynamic Masking for Improved Stability in Spoken Language Translation [8.6] 翻訳品質を犠牲にすることなく、マスクが遅延フリックのトレードオフを改善する方法を示す。
考えられる解決策は、MTシステムの出力に固定遅延(mask)を追加することである。
このマスクを動的に設定する方法を示し、翻訳品質を犠牲にすることなくレイテンシ・フリックストレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:04:56 GMT)
Dynamics of domain walls in a Bose-Einstein condensate driven by
density-dependent gauge field [8.3] 物質とゲージ場の動的結合は、凝縮した物質における多くのエキゾチック粒子のような励起の出現の基盤となる。
ここでは、安定ボース=アインシュタイン凝縮体における領域壁の決定論的形成を、原子密度に依存する合成ゲージ場に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:36:20 GMT)
Characterization of Generalizability of Spike Time Dependent Plasticity
trained Spiking Neural Networks [8.0] Spike Time Dependent Plasticity (STDP) で訓練されたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、神経にインスパイアされた教師なし学習手法である。
本稿では,学習アルゴリズムの軌跡のハウスドルフ次元を用いたSTDP学習過程の一般化性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:19:06 GMT)
3D Object Detection from a Single Fisheye Image Without a Single Fisheye
Training Image [7.9] 魚眼カメラから画像中の3次元物体を検出するために,リチリニア画像のみを用いて訓練された既存のモノクロ3次元物体検出モデルを使用する方法を示す。
合成データのベンチマークにより,パノラマにおけるモノクロ3次元物体検出法は,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:56:56 GMT)
On the Interplay Between Fine-tuning and Composition in Transformers [7.5] 本研究では,微調整が文脈的埋め込み能力に及ぼす影響について検討する。
具体的には、語彙重なりの大きい逆パラフレーズ分類タスクと感情分類タスクを微調整する。
微調整はこれらの表現における構成性の恩恵をほとんど得られないが、感情に関するトレーニングは特定のモデルに対して小さな局所的な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 01:49:56 GMT)
Reinforced Generative Adversarial Network for Abstractive Text
Summarization [7.5] シーケンス・ツー・シーケンス・モデルは、生成的要約に対する実行可能な新しいアプローチを提供する。
これらのモデルには3つの欠点がある: 原文の詳細の把握はしばしば不正確なものであり、そのようなモデルによって生成されたテキストは繰り返しとなることが多い。
本稿では,強化学習と敵対的生成ネットワークを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し,シーケンス・ツー・シーケンス・アテンション・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:34:47 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） (Mon, 31 May 2021 03:03:21 GMT)
Explainability via Interactivity? Supporting Nonexperts' Sensemaking of
Pretrained CNN by Interacting with Their Daily Surroundings [7.5] 我々は,CNN(Convolutional Neural Networks)を対話的に理解するための非専門家を支援するモバイルアプリケーションを提案する。
ユーザーは周囲のオブジェクトの写真を撮ることで、事前訓練されたCNNで遊べる。
モデルの決定を直感的に視覚化するために、最新のXAI技術(Class Activation Map)を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:22:53 GMT)
Multi-Objectivizing Software Configuration Tuning (for a single
performance concern) [7.3] 補助的な性能目標を考慮したメタ目的化モデル(MMO)を提案する。
我々のモデルは,局所最適性を克服する上で,最先端の単目的モデルよりも統計的に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 03:03:53 GMT)
Permutation-invariant quantum coding for quantum deletion channels [6.9] 置換不変な量子符号が$t+1$の距離を持つ場合、量子ビットとquditの設定の両方において任意の正の整数$t$に対して$t$量子削除を補正できることを示す。
我々は、シフトしたgnu符号と呼ばれる、$N$-qubitの置換不変量子符号の特定の族に着目し、それらの符号化と復号アルゴリズムが$O(N)$および$O(N2)$で実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:52:58 GMT)
Mobility edges in $\mathcal{PT}$-symmetric cross-stitch flat band
lattices [6.8] 我々は、$mathcalPT$-symmetric on-site potentialと正確な解を持つモビリティエッジを明らかにすることで、クロススティッチフラットバンド格子について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 06:40:19 GMT)
A Probabilistic Model for Discriminative and Neuro-Symbolic
Semi-Supervised Learning [6.8] 本稿では、その古典的な生成過程を反映した識別的SSLの確率モデルを提案する。
我々は、よく知られたSSLメソッドを事前の近似として解釈でき、改善可能であることを示す。
我々は識別モデルをニューロシンボリックSSLに拡張し、上記のルールを直接関連付けることによって、ラベルの特徴が論理規則を満たすようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:20:00 GMT)
HyperEmbed: Tradeoffs Between Resources and Performance in NLP Tasks
with Hyperdimensional Computing enabled Embedding of n-gram Statistics [6.5] 本稿では,テキストのn-gram統計量の分散表現について検討する。
これらの表現は、超次元コンピューティングによって実現された埋め込みを用いて形成される。
分類タスクのための1つの大小3つの標準データセットへの埋め込みの適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:28:49 GMT)
Control Occupation Kernel Regression for Nonlinear Control-Affine
Systems [6.3] 非線形高次制御アフィン力学系の近似を求めるアルゴリズムを提案する。
ヒルベルト空間のベクトル値構造は、ドリフトと制御アフィン系の制御有効成分の同時近似を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:14:30 GMT)
ArtGraph: Towards an Artistic Knowledge Graph [6.2] 本稿では,WikiArtとDBpediaをベースとした芸術知識グラフArtGraphについて述べる。
芸術領域におけるより強力な情報検索および知識発見ツールのための貴重な資源として、アート、アーティスト、絵画学校等の豊富な情報を統一された構造化された枠組みに統合する知識グラフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:09:05 GMT)
Picking Pearl From Seabed: Extracting Artefacts from Noisy Issue
Triaging Collaborative Conversations for Hybrid Cloud Services [5.6] 本稿では,最小ラベル付きデータを用いたノイズの多い会話から成果物を抽出する手法を提案する。
人間の介入を最小限に抑えた教師なしモデルと教師なしモデルの組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:51:44 GMT)
Tensor decomposition to Compress Convolutional Layers in Deep Learning [5.2] 本稿では,CP分解法を用いて,ディープラーニングにおける畳み込み層(CPAC-Conv層)を近似的に圧縮することを提案する。
提案するCPAC-Conv層に対して, 提案したCPAC-Conv層に対して, 提案したCPAC-Conv層を圧縮するためにCP分解を適用し, 提案したCPAC-Conv層と比較して, 提案したCPAC-Conv層は, 予測性能を損なうことなくパラメータ数を減少させることができ, (3) 分解されたカーネルの値は, 対応する特徴写像の意義を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 01:53:10 GMT)
Leveraging Mobile Phone Data for Migration Flows [5.0] 移動フローに関する統計は、しばしば固有の制限に悩まされる国勢調査データから導かれる。
調査やフィールド観測などの代替データソースも、信頼性、コスト、スケール制限に悩まされている。
携帯電話の普及により、移動に関連する最新のデータの正確かつ効率的な収集が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:41:47 GMT)
Know Your Model (KYM): Increasing Trust in AI and Machine Learning [4.9] 信頼度の各要素を分析し、最適なAI機能を確保するために活用できる20のガイドラインのセットを提供します。
このガイドラインは、信頼性が証明可能で、実証可能であること、実装に依存しないこと、あらゆる分野のあらゆるAIシステムに適用可能であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:08:22 GMT)
Learning to infer in recurrent biological networks [4.6] 大脳皮質は逆アルゴリズムで学習するかもしれないと我々は主張する。
画像とビデオのデータセットをモデル化するために訓練されたリカレントニューラルネットワークについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:33:06 GMT)
A Simple and General Debiased Machine Learning Theorem with Finite
Sample Guarantees [4.6] 我々は、あらゆる機械学習アルゴリズムのグローバルまたはローカル機能を含む、漸近的不偏性機械学習定理を提供する。
この結果は、アナリストが現代の学習理論の速度を従来の統計的推論に翻訳するために使用できる、単純な条件のセットで決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:57:02 GMT)
Variational Combinatorial Sequential Monte Carlo Methods for Bayesian
Phylogenetic Inference [4.3] Vari Combinatorial Monte Carlo (VCSMC) は複雑な構造について学習するための変分探索を確立する強力なフレームワークである。
本稿では,VCSMC と CSMC が,従来のタスクよりも高い確率空間を探索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:44:24 GMT)
Predicting User Engagement Status for Online Evaluation of Intelligent
Assistants [4.3] 我々は、ユーザエンゲージメントのステータスを予測することが、インテリジェントアシスタントのオンライン評価における第1かつ重要なステップであると考えている。
ユーザエンゲージメントのステータスを,達成,継続,改革,放棄という4つのカテゴリに分類する新しい枠組みを提案する。
また,機械学習によるユーザエンゲージメント予測の自動化も目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:34:58 GMT)
SN-Graph: a Minimalist 3D Object Representation for Classification [4.1] 本稿では,3次元オブジェクトを表現するためのSphere Node Graph (SN-Graph)を提案する。
具体的には、署名された距離場(SDF)から特定の内部球体(ノードとして)を抽出し、その後、球体ノード間の接続(エッジとして)を確立してグラフを構築する。
ModelNet40データセットで行った実験では、グラフにノードが少ない場合や、テスト対象が任意に回転する場合、SN-Graphの分類精度が著しく高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:24:09 GMT)
PUDLE: Implicit Acceleration of Dictionary Learning by Backpropagation [4.1] 本稿では,PUDLE(Provable Unfolded Dictionary LEarning)による実験結果に関する最初の理論的証明を提供する。
我々は、損失の最小化、展開、収束のバックプロパゲーションについて強調する。
合成および画像復号化実験により,本研究の成果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:49:58 GMT)
OASIS: An Active Framework for Set Inversion [4.0] 本稿では,二項分類問題として定式化することで,集合反転問題の解法を提案する。
従来の学習手法に比べて少ないデータポイントで同じレベルの精度を達成できる、新しい強力なテクニックのファミリーであるアクティブラーニングに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:04:43 GMT)
Reinforcement Learning-based Dynamic Service Placement in Vehicular
Networks [4.0] さまざまなタイプのサービスの要求におけるトラフィックモビリティパターンとダイナミックスの複雑さは、サービスの配置を困難なタスクにしました。
トラフィックモビリティやサービスのダイナミクスを考慮していないため、典型的な静的配置ソリューションは効果的ではありません。
本稿では,エッジサーバに最適なサービス配置を見つけるために,強化学習に基づく動的(RL-Dynamic)サービス配置フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:01:35 GMT)
Machine Learning for Security in Vehicular Networks: A Comprehensive
Survey [4.0] 本稿では,車載ネットワークにおけるさまざまなセキュリティ問題に対するMLベースの手法に関する包括的調査を行う。
本稿では、車両ネットワークにおけるセキュリティ攻撃の分類を提案し、様々なセキュリティ課題と要件について議論する。
さまざまなセキュリティ課題に対処する上で、これらのMLテクニックのソリューションアプローチと動作原則を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:15:03 GMT)
Detecting Fetal Alcohol Spectrum Disorder in children using Artificial
Neural Network [4.0] 胎児アルコールスペクトラム障害(英: Fetal alcohol spectrum disorder, FASD)は、妊娠中の母親のアルコール摂取量と他の子供の状態との違いのみが異なる症候群である。
本研究は,小児のFASD分類における人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の有用性を評価することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:02:01 GMT)
Compositional Learning of Image-Text Query for Image Retrieval [3.9] 画像検索のための画像とテキストクエリの合成を学習するための自動エンコーダベースモデルComposeAEを提案する。
我々は、深層メトリック学習アプローチを採用し、ソース画像とテキストクエリの合成をターゲット画像に近づけるメトリクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:35:55 GMT)
Bounded logit attention: Learning to explain image classifiers [3.9] 我々は、有界ロジットアテンション(BLA)と呼ばれる畳み込み画像分類器のための訓練可能な説明モジュールを提案する。
BLAモジュールは、各入力インスタンスに対して畳み込み特徴マップのサブセットを選択することを学習し、次に分類器の予測の説明として機能する。
ユーザスタディでは、人気のある(Grad-)CAM法で生成された説明よりも、BLAの説明の方が好ましいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:36:05 GMT)
Robust discovery of partial differential equations in complex situations [3.7] 本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を組み込んだ頑健な深層学習遺伝的アルゴリズム(R-DLGA)を提案する。
いくつかの複雑な状況下でのR-DLGAの安定性と精度を実証・概念として検討した。
提案手法は,PINNの最適化により,導関数を正確に計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:11:59 GMT)
Theory of quasi-exact fault-tolerant quantum computing and
valence-bond-solid codes [3.6] 我々は、準エクサクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタク
QEQのモデルは、誤り訂正のない通常のノイズの多い量子普遍性と、通常のフォールトトレラントな量子計算の間にあるが、後者に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:17:30 GMT)
Feasibility Assessment of Multitasking in MRI Neuroimaging Analysis:
Tissue Segmentation, Cross-Modality Conversion and Bias correction [3.5] 本研究では, 組織分割, モダリティ変換, バイアス場補正など, マルチタスキングの3つの応用の可能性について検討した。
2つのよく知られたネットワーク、U-Netはよく知られた畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであり、条件付き生成対向ネットワークに基づくクローズドアーキテクチャを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:16:28 GMT)
Bangla Natural Language Processing: A Comprehensive Review of Classical,
Machine Learning, and Deep Learning Based Methods [3.4] バングラ語は世界で7番目に話される言語であり、2億6500万人の母国語話者と非母国語話者がいる。
英語は、オンラインリソース、技術知識、ジャーナル、ドキュメントの主要な言語である。
オンラインおよび技術分野において、Bangla言語の使用を容易にするため、多くの取り組みが進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:58:58 GMT)
An Exploratory Analysis of Multilingual Word-Level Quality Estimation
with Cross-Lingual Transformers [3.4] 単語レベルの多言語QEモデルは、現在の言語固有のモデルと同等に機能することを示す。
ゼロショットおよび少数ショットQEの場合、他の言語ペアで訓練されたモデルから、任意の新しい言語ペアに対する単語レベルの品質を正確に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:21:10 GMT)
An Exploratory Analysis of the Relation Between Offensive Language and
Mental Health [3.3] 我々は,自己報告型うつ病診断の有無にかかわらず,個人グループによって書かれたソーシャルメディア投稿における攻撃的言語の使用を比較するために,計算モデルを訓練する。
分析の結果,自己報告型うつ病の患者やうつ病の徴候を呈する患者では,攻撃的言語がより頻繁に使用されることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:25:07 GMT)
ILDC for CJPE: Indian Legal Documents Corpus for Court Judgment
Prediction 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） (Mon, 31 May 2021 11:17:43 GMT)
Stable High Power deep-UV Enhancement Cavity in Ultra High Vacuum with
Fluoride Coatings [3.2] 高真空(10～8$ mbar)では、フルオライド光学系は1時間の時間スケールで安定したキャビティ・パワーの最高10wを維持できる。
酸化物光学では、酸素圧の低下に伴って増加する速度ですぐに劣化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:07:34 GMT)
Data Fusion for Deep Learning on Transport Mode Detection: A Case Study [3.0] トランスポートモード検出では,センサや前処理,使用するモデルなど,さまざまな手法が選択されている。
この領域では、各選択肢の比較は必ずしも完全とは限らない。
パブリックな実生活データセットの実験は、データフュージョンメソッドに特に重点を置いて、選択された各選択を慎重に評価するために導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:35:25 GMT)
Parallel transport dynamics for mixed quantum states with applications
to time-dependent density functional theory [3.0] 我々は、純状態から一般的な量子状態へのシミュレーションのための並列輸送(PT)ダイナミクスの最近の研究を一般化する。
PT力学は最適ゲージ選択を提供し、フォン・ノイマン力学に匹敵する時間ステップサイズを用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:37:19 GMT)
Does the Venue of Scientific Conferences Leverage their Impact? A Large
Scale study on Computer Science Conferences [2.8] 我々は,3,838件のコンピュータサイエンスコンファレンスから抽出したデータと,30年以上にわたる研究を対象とする250万件以上の論文を大規模に分析した。
会場の「真実性」を定量化するために、我々は、会場を主催する都市のウィキペディアページのサイズや、世界経済フォーラム(World Economic Forum)のレポートからの他の指標など、いくつかの指標を利用した。
さらに、観光サービスインフラ指数とのほぼ直線的な相関は、特定の国における観光・宿泊施設の重要性を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:51:39 GMT)
Finite-temperature topological phase transitions of spin-$j$ systems in
Uhlmann processes: General formalism and experimental protocols [2.7] ウルマン過程の磁場中における理想的なスピンj量子パラマグネットを解析する。
ウルマン相の量子化ジャンプは、基礎となる過程のトポロジカル量子相転移(TQPT)を表す。
j=1/2系とj=1系の正確な結果は、有限温度でしか生存しないが、0温度では生存しないトポロジカルな状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:21:11 GMT)
Deep-Learning Discovers Macroscopic Governing Equations for Viscous
Gravity Currents from Microscopic Simulation Data [2.6] 本研究では,高分解能顕微鏡シミュレーションデータに基づいて,粘性重力電流のマクロ的支配方程式を発見するためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。
提案したディープラーニングフレームワークは,データ空間における実験結果やシミュレーション結果から,科学的意味空間における未発見の意味法則を発見できる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:24:57 GMT)
Pho(SC)Net: An Approach Towards Zero-shot Word Image Recognition in
Historical Documents [2.5] ゼロショット学習法は、歴史的文書画像において、目に見えない/見えない単語を認識するのに適当に使用できる。
本稿では,2つの異なる単語を区別するために,キャラクタの形状の外観を考慮したハイブリッド表現を提案する。
PHOSとPHOCの両方の特性を有する埋め込みの有効性について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:22:33 GMT)
A Multilingual Modeling Method for Span-Extraction Reading Comprehension [2.5] XLRCと呼ばれる多言語抽出読解手法を提案する。
我々のモデルはCMRC 2018タスクにおいて最先端のベースライン(RoBERTa_Large)よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:05:30 GMT)
Training Domain-invariant Object Detector Faster with Feature Replay and
Slow Learner [2.3] NDFT (Nuisance Disentangled Feature Transformation) は、NDFT(Nuisance Disentangled Feature transformation) の略で、NDFT(Nuisance Disentangled Feature transformation)の略である。
A-NDFTは2つのアクセラレーション技術、フィーチャリプレイとスローラーナーを利用している。
NDFTのトレーニング時間を31時間から3時間に短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:09:00 GMT)
Refined Deep Neural Network and U-Net for Polyps Segmentation [2.3] Inception module, Adaptive Convolutional Neural Network with U-Net model, and PraNet for semantic segmentation of various types of polyps in endoscopic image。
提案手法は,複数実験による精度と効率性を示すとともに,Jaccardインデックス0.765で上位3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:02:52 GMT)
A Multilingual Entity Linking System for Wikipedia with a
Machine-in-the-Loop Approach [2.3] ウィキペディアの編集者によるコンテンツの追加とメンテナンスの努力にもかかわらず、多くの言語版ではリンクの配布は少ないままである。
本稿では,リンクを付加するためのコミュニティガイドラインに従うことのできる,ループ内のマシン・イン・ザ・ループ・エンティティ・リンクシステムを提案する。
筆者らは,推薦の確認,拒否,適応が可能な編集者への候補リンクを提案する対話型レコメンデーションインタフェースを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:29:42 GMT)
Closer Look at the Uncertainty Estimation in Semantic Segmentation under
Distributional Shift [2.1] セマンティックセグメンテーションのタスクの不確かさをドメインシフトの異なるレベルで評価する。
単純な色変換は、既に強いベースラインを提供していることが示されている。
モデルのアンサンブルは、擬似ラベル生成を改善するために自己学習設定に利用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:50:43 GMT)
Using Pareto Simulated Annealing to Address Algorithmic Bias in Machine
Learning [2.1] バランスの取れた精度と過小評価の両方を最適化する多目的最適化戦略を提案する。
我々は,この戦略の有効性を,1つの実世界のデータセットと2つの実世界のデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:51:43 GMT)
Effect of large-scale pre-training on full and few-shot transfer
learning for natural and medical images [2.0] 我々は,自然(ImageNet-21k/1k)と医用胸部X線画像のいずれにおいても,大規模な事前トレーニングを行う。
自然画像領域と医用画像領域の両方の異なるターゲットデータセットを用いて、フルショットと少数ショットの転送を比較した。
我々の観察は、近縁なデータセットの事前トレーニングと転送は、事前トレーニング中にモデルとデータサイズが増加するという明らかな利点を示すが、ソースとターゲットデータセットがさらに離れている場合、そのような利点は明らかでないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:55:56 GMT)
Procedural Content Generation: Better Benchmarks for Transfer
Reinforcement Learning [2.0] 強化学習の移行は、より早く学習し、より複雑な方法を学ぶことを約束する。
2018年からのディープラーニングの採用は驚くほど遅かったことに注意が必要だ。
ディープラーニングはTRLの最大の課題である一般化をまだ解決していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:21:03 GMT)
Neural Networks for Entity Matching: A Survey [2.0] ニューラルネットワークがエンティティマッチングにどのように使われているかを示す。
ニューラルネットワークを用いて、既存の作業が対象とするエンティティマッチングプロセスのどのステップを識別する。
本稿では,エンティティマッチングのためのディープニューラルネットワークの分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:51:58 GMT)
Policies for the Dynamic Traveling Maintainer Problem with Alerts [1.9] 本稿では,動的旅行管理問題(DTMPA)のモデル化フレームワークを提案する。
目標は、無限の時間的地平線上で発生した割引メンテナンスコストを最小化することである。
本稿では,この問題を解決するための3つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:35:15 GMT)
CVaR-based Flight Energy Risk Assessment for Multirotor UAVs using a
Deep Energy Model [1.9] エネルギー管理は、無人航空機(UAV)のリスク評価の重要な側面である。
時間的畳み込みネットワークを用いたUAVの深部エネルギーモデルを構築し,その時間的変化を捉える。
条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)は、名目上の最悪のエネルギー消費に関連するリスクをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:51:55 GMT)
Unifying Distillation with Personalization in Federated Learning [1.8] Federated Learning(FL)は、クライアントがデータを共有せずに中央アグリゲータを通じて共同作業モデルを学習する分散プライバシ保護学習技術である。
この設定では、すべてのクライアントが単一の共通予測器(FedAvg)を学習する。
本稿では,2段階のパーソナライズされた学習アルゴリズムPersFLを用いてこの問題に対処する。
第1段階では、PersFLはFLトレーニングフェーズにおいて各クライアントの最適な教師モデルを見つけ、第2段階では、PersFLは有用な知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:54:29 GMT)
Combining resampling and reweighting for faithful stochastic
optimization [1.5] 損失関数が複数の項の和であるとき、一般的な方法は勾配降下である。
損失関数における複数の項のリプシッツ定数の差は、異なる最小値における異なる分散への勾配降下を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:21:25 GMT)
Towards Lower Bounds on the Depth of ReLU Neural Networks [1.4] 我々は、ReLUアクティベーションと所定のアーキテクチャを持つニューラルネットワークによって表現される関数のクラスをよりよく理解するために貢献する。
より多くの層を追加することで、正確に表現可能な関数のクラスが厳密に増大するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:49:14 GMT)
Robustness Verification of Quantum Classifiers [1.4] 我々は、雑音に対する量子機械学習アルゴリズムの検証と解析のための正式なフレームワークを定義する。
堅牢な境界が導出され、量子機械学習アルゴリズムが量子トレーニングデータに対して堅牢であるか否かを確認するアルゴリズムが開発された。
我々のアプローチはGoogleのQuantum分類器に実装されており、ノイズの小さな乱れに関して量子機械学習アルゴリズムの堅牢性を検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:59:52 GMT)
The Role of Entropy in Guiding a Connection Prover [1.3] 定理証明における推論ステップを選択するための優れたアルゴリズムの学習法について検討する。
まず、現在最先端の学習アルゴリズムであるグラフニューラルネットワーク(GNN)をplCoP定理証明器に組み込むことから始める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 04:57:44 GMT)
Dips in high-order harmonics spectra from a subcycle-driven two-level
system reflected in the negativity structure of the time-frequency Wigner
function [1.1] 強広帯域ハーフサイクルパルスと単一サイクルパルスで駆動される2レベルモデル系から放射される高次高調波スペクトルについて検討する。
強い駆動系からの放射に典型的な周波数スペクトルのプラトーは、同じ周波数の波の干渉によって振幅が顕著に変調され、異なるタイミングで放射される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:26:00 GMT)
Hybrid Henry Gas Solubility Optimization Algorithm with Dynamic
Cluster-to-Algorithm Mapping for Search-based Software Engineering Problems [1.0] 本稿ではHenry Gas Solubility Optimization(HGSO)アルゴリズムの新しい変種であるHGSO(Hybrid HGSO)について述べる。
前者とは異なり、HHGSOは異なるメタヒューリスティックアルゴリズムを提供する複数のクラスタを同じ集団内で共存させることができる。
HHGSOは、適応的な切替係数を持つペナル化および報酬モデルによる動的クラスタ-アルゴリズムマッピングを発明し、メタヒューリスティックなハイブリダイゼーションのための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:42:15 GMT)
Overcoming Measurement Inconsistency in Deep Learning for Linear Inverse
Problems: Applications in Medical Imaging [0.9] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、線形逆問題の解法である。
本稿では,DNNの出力を,測定一貫性を強制する最適化アルゴリズムで後処理するフレームワークを提案する。
MR画像を用いた実験により,本手法による測定の整合性向上は再建性能を大きく向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:28:45 GMT)
SMASH: a Semantic-enabled Multi-agent Approach for Self-adaptation of
Human-centered IoT [0.9] 本稿では、人間中心環境におけるIoTアプリケーションの自己適応のためのマルチエージェントアプローチであるSMASHを提案する。
SMASHエージェントは、BDIエージェントモデルに基づく4層アーキテクチャを備え、人間の価値観とゴール推論、計画、行動を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:33:27 GMT)
Retweet communities reveal the main sources of hate speech [0.7] 高度なディープラーニングを導入し,高品質なヘイトスピーチ分類モデルを構築した。
リツイートネットワークを作成し、コミュニティを検出し、時間を通してその進化を監視します。
ヘイトスピーチは、政治的、イデオロギー的な問題に関連する攻撃的なツイートによって支配されている。
受け入れがたいツイートの約60%は、中程度のサイズの1つの右翼コミュニティによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:43:19 GMT)
Probabilistic Deep Learning with Probabilistic Neural Networks and Deep
Probabilistic Models [0.6] 確率論的深層学習には,確率論的ニューラルネットワークと深部確率論的モデルという2つのアプローチを区別する。
確率的ディープラーニング(probabilistic Deep Learning)は、モデル不確実性とデータ不確実性の両方を考慮に入れたディープラーニングである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:13:21 GMT)
Predicting Chronic Homelessness: The Importance of Comparing Algorithms
using Client Histories [0.3] より複雑なロジスティック回帰アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムとの比較を行った。
従来の二分分類性能指標では、機械学習アルゴリズムはしきい値法よりも優れた性能を示すが、3つのアルゴリズムで同定されたコホートのシェルターアクセス履歴を調べると、非常に類似した特徴を持つグループを選択することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:09:43 GMT)
Towards a Federated Learning Framework for Heterogeneous Devices of
Internet of Things [0.3] フェデレートラーニング(FL)は、業界や研究コミュニティでかなりの注目を集めている。
本稿では,IoTデバイスの不均一性を対象とするFLフレームワークを提案する。
我々は,IoT対応FLの設計を容易にするための予備実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 02:08:36 GMT)
How Lexical Gold Standards Have Effects On The Usefulness Of Text
Analysis Tools For Digital Scholarship [0.3] 本稿では,現在の語彙的類似性と類似金の標準が,それらが評価するために設計したモデルが何のために使用されるかという特定の考え方に適合するように構築されていることを述べる。
本稿では,デジタル人文科学と社会科学の要件の体系的な定式化を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:40:10 GMT)
SA2SL: From Aspect-Based Sentiment Analysis to Social Listening System
for Business Intelligence [0.2] 本稿では,ベトナムにおけるアスペクトベース感情分析に基づくソーシャルリスニングシステムの構築プロセスについて述べる。
UIT-ViSFDはアスペクトベースの感情分析を評価するためのベンチマークコーパスであり,11,122の人文付コメントをモバイルeコマース向けに作成する。
最後に重要なのは、データセット上で最高のパフォーマンスモデルに基づいたソーシャルリスニングシステムであるSA2SLを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:09:26 GMT)
What's in a Scientific Name? [0.0] 本研究は,「予測」,「モデル」,「最適化」,「複雑」,「エントロピー」,「ランダム」,「決定論的」,「パターン」,「データベース」の語源を考察した。
いくつかの単語は、異なる領域で顕著に異なる関連性を持っていることが観察され、生物学はコンピュータ科学と関連し、データベースと関連性を共有することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:06:20 GMT)
Using machine learning for quantum annealing accuracy prediction [0.0] 我々は、ネットワーク分析、バイオインフォマティクス、計算化学において重要な応用を持つ古典的なNPハード問題であるMaximum Clique問題に焦点をあてる。
基本問題特性に基づいて機械学習分類モデルを訓練することにより、解硬度への寄与順に特定の特徴をランク付けすることができる。
そこで本研究では,D-Wave 2000Qアニールを用いて最適解法が解けるかどうかを予測できる簡易決定木を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:14:37 GMT)
Unified Reinforcement Q-Learning for Mean Field Game and Control
Problems [0.0] 本稿では、無限水平平均場ゲーム(MFG)と平均場制御(MFC)問題を解決するために強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,2つの学習パラメータの比率を単純に調整することで,MFGとMFCのどちらでも学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:08:26 GMT)
Transfer Learning as an Enhancement for Reconfiguration Management of
Cyber-Physical Production Systems [0.0] 製造システムの要求の頻繁な変更により、再構成需要が増加している。
近年のアプローチでは、最適な構成を選択可能な構成代替案を検討することを目的としている。
本稿では,伝達学習による総合的再構成管理の強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 06:50:58 GMT)
The use of Generative Adversarial Networks to characterise new physics
in multi-lepton final states at the LHC [0.0] 機械学習のセミスーパービジョンは、信号と背景領域がラベル付けされていない新しい物理学の探索に使用できる。
我々は、ウェイサースタインガン(WGAN)とウェイザースタインガン(WGAN)と、グラデーションペナルティ(WGAN-GP)の使用を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:58:17 GMT)
The influence of the symmetry of identical particles on flight times [0.0] 同一粒子の対称性は、非相対論的および相対論的領域における自由粒子の時間進化に影響を与える。
フェルミオンは、デルタバリアに散らばっているときに、ボソンよりも早く到着する。
フェルミオンは、デルタバリアに散らばっているときに、ボソンよりも早く到着する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:56:40 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） (Mon, 31 May 2021 01:44:50 GMT)
The Logic of Strategic Assets: From Oil to Artificial Intelligence [0.0] 本稿では、社会的に最適な行動が市場や個々の国家安全保障機関によって単独で生み出されない重要な競合する外部性に基づく理論を提案する。
次にこれらの論理を用いて、1950年代のエイヴォン2エンジン、1980年代後半の日米技術競争、人工知能に関する現代の会話の3つの重要な事例を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:16:10 GMT)
TBA Equations and Quantization Conditions [0.0] 我々は,TBA方程式の壁交差挙動を研究するために,トレドによるグラフィカルな手法を開発した。
多くの例において、全順序のWKB周期に対する量子補正を計算する。
特に,この手法を用いて電位共鳴を決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:52:30 GMT)
Spin dynamics under the influence of elliptically rotating fields:
Extracting the field topology from time-averaged quantities [0.0] 静磁場コプラナーを対象とする局所スピン=s$粒子として効果的に記述できる量子系に着目する。
印加磁場のトポロジーにリンクした2つの時間平均量の関係を導出する。
本稿では,トラップイオン量子システムによるアプローチの実現の可能性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 12:26:20 GMT)
Single-Hole Pump in Germanium [0.0] Ge/SiGeヘテロ構造界面で静電気的に定義された可変バリア量子ドットを持つ単一ホールポンプを示す。
単一正弦波駆動を100MHzまでの周波数で駆動することで、量子化された電流プラトーを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:35:53 GMT)
Scorpion detection and classification systems based on computer vision
and deep learning for health security purposes [0.0] スコーピオンの2つの属の検出と分類のための2つの新しい自動およびリアルタイムシステムを開発した。
88%と91%の高精度な値、90%と97%の高精度なリコール値が両モデルで達成されている。
開発されたシステムは、他の属やスコーピオンに容易に拡張でき、これらの用途を利用できる領域を拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:26:09 GMT)
Rotational Coherence Times of Polar Molecules in Optical Tweezers [0.0] 量子ビット状態間の差分偏光性による不均一な拡張が抑制される。
単一のスピンエチョパルスはコヒーレンス時間を半秒近くまで延長することができる。
測定されたコヒーレンス時間は、高忠実度量子ビットとしての極性分子のポテンシャルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:58:02 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） (Mon, 31 May 2021 02:43:47 GMT)
RNN-based Online Learning: An Efficient First-Order Optimization
Algorithm with a Convergence Guarantee [0.0] 理論的には最適なネットワークパラメータに収束することを保証できる効率的な一階述語学習アルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは真にオンラインであり、収束を保証するための学習環境を仮定しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:30:41 GMT)
Questioning the adequacy of certain quantum arrival-time distributions [0.0] Wlodarz, Marchewka, Schuss および Jurman と Nikoli'c が提案する指数関数的に崩壊する確率分布のクラスはガウス波列の振る舞いを示さないことが示されている。
対照的に、量子束分布(ボヘミア到着時分布の特別な場合)は期待される振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:17:43 GMT)
Quantum computing hardware in the cloud: Should a computational chemist
care? [0.0] クラウドサービスを通じて一般公開された量子コンピューティングハードウェアのタイプについてレビューする。
それぞれについて、基本的な物理的操作、要件、パフォーマンスを要約します。
それぞれの系が分子化学問題にどの程度使われているかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:58:29 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） (Mon, 31 May 2021 11:58:57 GMT)
Quantization of Out-of-Time-Ordered Correlators in non-Hermitian Chaotic
Systems [0.0] このレターは、量子キックロータモデルを用いて、時間外順序付き相関器(OTOC)の遅延動作の発見を報告する。
この背景にある物理学は、非エルミート駆動電位からのエネルギーの量子化された吸収である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:30:04 GMT)
Product Progression: a machine learning approach to forecasting
industrial upgrading [0.0] 予測すべき重要な対象は新製品の活性化であり、木に基づくアルゴリズムは、非常に強力な自動相関ベンチマークと他の教師付きアルゴリズムの両方を明らかに上回っている。
当社のアプローチには直接的な政策上の意味があり、その国に新しい製品を導入する可能性の定量的かつ科学的に検証された指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:59:37 GMT)
Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks
Without A Validation Set [0.0] 本稿では,代数的トポロジー,特に永続的ホモロジーを用いたニューラルネットワークのトレーニングについて考察する。
ニューラルネットワークの単純な複雑な表現を用いて、ニューラルネットワーク学習プロセスにおけるPHダイアグラム距離の進化について検討する。
その結果,連続するニューラルネットワーク状態間のPHダイアグラム距離は,検証精度と相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:17:31 GMT)
Online Bayesian inference for multiple changepoints and risk assessment [0.0] 本研究の目的は,多次元連続信号の平均における急激な傾向変化を検出することである。
実用化には、部分的に観察されたマルチアセット投資戦略の回帰が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:09:09 GMT)
On overall measure of non-classicality of $N$-level quantum system and
its universality in the large $N$ limit [0.0] 我々は、$N$レベルの量子系の状態空間の非古典性のグローバル測度を導入する。
我々は、その正確な値を$Nto infty$の極限で主張する命題を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:05:08 GMT)
Neural message passing for joint paratope-epitope prediction [0.0] 抗体は、抗原に結合して抗原を検出し中和する免疫系のタンパク質である。
抗体-抗原相互作用における結合部位の予測は、それぞれパラトープおよびパラトープとして知られ、ワクチンおよび合成抗体発生の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:37:55 GMT)
Model Mis-specification and Algorithmic Bias [0.0] 機械学習アルゴリズムは、批判的な決定を伝えるためにますます使われています。
偏見に対する懸念が高まっており、アルゴリズムは異なる人口集団の個人に対して不均一な結果をもたらす可能性がある。
本研究では,グループ間の平均予測誤差の差として偏差を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:45:12 GMT)
Master equations for Wigner functions with spontaneous collapse and
their relation to thermodynamic irreversibility [0.0] 位相空間における量子力学の再構成を可能にするウィグナー関数は、量子古典遷移の研究において中心的な重要性を持つ。
4つの重要な自然崩壊モデルに対する動的方程式を導出する。
我々はGRW理論の位相空間形式を用いて分子動力学シミュレーションを通じて、自発的崩壊によって引き起こされるマスター性は熱力学的不可逆性の出現に寄与する、というデビッド・アルバートの提案を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:08:21 GMT)
MAOMaps: A Photo-Realistic Benchmark For vSLAM and Map Merging Quality
Assessment [0.0] 本稿では,視覚に基づく同時ローカライゼーションとマッピング(vSLAM)とマップマージアルゴリズムの品質を定量的に評価することを目的とした,新しいベンチマークを提案する。
データセットはフォトリアリスティックで、ローカライゼーションとマップグラウンドの真理データの両方を提供する。
vSLAMで構築した地図と地上の地図を比較するために、SLAMコンテキストを考慮に入れた、それらの間の対応を見つける新しい方法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:30:36 GMT)
Low-Resource Spoken Language Identification Using Self-Attentive Pooling
and Deep 1D Time-Channel Separable Convolutions [0.0] 本稿では,言語識別タスクの低リソース設定において,自己認識型プーリング層を用いた畳み込みニューラルネットワークが有望な結果を示すことを示す。
また、性別、年齢などの他の分類要素が良好に評価されるようにデータセットが十分に多様である場合、LIDシステムの混乱行列が言語類似度測定を担っているという仮説を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:35:27 GMT)
Localization versus inhomogeneous superfluidity: Submonolayer He-4 on
fluorographene, hexagonal boron nitride, and graphene [0.0] フルオログラフェン (GF) およびヘキサゴナル窒化ホウ素 (hBN) に低被覆で吸着したサブ単層He-4について検討した。
吸着されたHe-4原子の性質は、モンテカルロの経路積分で有限温度で計算されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 11:02:54 GMT)
Interferometric-Spectroscopy With Quantum-Light; Revealing
Out-of-Time-Ordering Correlators [0.0] インターフェロメトリ要素は、物質の構成的または破壊的寄与を誘導することができる。
量子応答関数には、OTOC(Out-of-time-ordering matter correlator)が含まれる
OTOCは、ブラックホール、高エネルギー、凝縮物質物理学など、他の分野における量子情報学の研究に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:07:38 GMT)
Integrated source of path-entangled photon pairs with efficient pump
self-rejection [0.0] このスキームは、Kerr非線形媒体における導波路系の相関損失に基づいている。
この設定により、フィルタを追加せずに100dBポンプの拒絶が可能であることが実証された。
同様のセットアップは、2光子NOON状態の生成にも実現でき、ポンプ自己還元も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:19:13 GMT)
Improved description of trapped ions as an electro-mechanical system [0.0] トラップイオンは量子コンピューティング技術の主要な候補である。
異なるトラップにおける対向イオン量子ビットと超伝導量子ビットによる対向イオン量子ビットは、量子コンピュータをスケールアップするための多くの課題の1つである。
両方の問題を克服するためのアプローチの1つは、導電線を使って異なるトラップにおけるイオン間、またはイオンと超伝導量子ビット間のクーロン相互作用を仲介することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:49:40 GMT)
Group actions and monotone metric tensors: The qubit case [0.0] グループアクションと忠実な量子状態の空間の情報メトリクスとの関係は、最近の研究で強調されている。
このコントリビューションでは、キュービットの特定の場合について、この例について完全な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:55:47 GMT)
Greedy Layer Pruning: Decreasing Inference Time of Transformer Models [0.0] 教師なし事前学習後の微調整変圧器モデルは、多くの異なるNLPタスクにおいて非常に高い性能に達する。
1つの解決策は知識蒸留を使うことであり、これは大きな教師モデルからより小さな学生モデルに情報を転送することでこの問題を解決する。
もう1つの解決策は、トランスモデルの高い圧縮速度に達する層ワイドプルーニング法を使用することである。
本稿では, 層状プルーニングの最先端化のために, GLP (greedy layer pruning) を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:52:41 GMT)
Grassmannian diffusion maps based dimension reduction and classification
for high-dimensional data [0.0] グラスマン多様体上の点に対応する低次元部分空間として表現することで、点間の親和性を定義する新しい非線形次元減少法。
本手法は,低次元部分空間でコンパクトに表現可能な画像認識や高次元データのデータベース分類などの応用のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:51:41 GMT)
Global sensitivity analysis for stochastic simulators based on
generalized lambda surrogate models [0.0] グローバル感度分析は、入力変数が計算モデルの応答の変化に与える影響を定量化することを目的としている。
しかし、決定論的シミュレータは、(擬)ランダム数を使用するために固有のランダム性を持つ。
このランダムな性質のため、グローバルな感度分析に使用される従来のソボの指標は、異なる方法でシミュレータに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:56:02 GMT)
Generalized KG-oscillator with a uniform magnetic field under the
influence of Coulomb-type potentials in cosmic string space-time and
Aharonov-Bohm effect [0.0] エネルギー固有値と対応する固有関数を求め、境界状態に対するアハロノフ・ボーム効果の相対論的類似を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:34:38 GMT)
Generalized AdaGrad (G-AdaGrad) and Adam: A State-Space Perspective [0.0] 非機械学習問題の解法として,高速で一般化されたAdaGrad(G-AdaGrad)を提案する。
具体的には、G-AdaGradとAdamという収束加速アルゴリズムを解析するために状態空間の視点を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 20:30:25 GMT)
Fully Symmetric Relativistic Quantum Mechanics and Its Physical
Implications [0.0] 新しい相対論的量子力学の定式化をミンコフスキー時空における自由、質量、スピンゼロ素粒子に適用する。
この改革は時間と空間、時間や空間のような間隔が等しく扱われることを要求するため、新しい理論は特殊相対性理論と完全に対称で一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:13:19 GMT)
Event-Based Backpropagation can compute Exact Gradients for Spiking
Neural Networks [0.0] スパイクニューラルネットワークは、離散スパイクを用いたアナログ計算とイベントベースの通信を組み合わせる。
この研究は、連続時間スパイクニューラルネットワークと一般損失関数のバックプロパゲーションアルゴリズムを初めて導いた。
EventProp経由で計算した勾配を用いて,スパイク時間あるいは電圧に基づく損失関数を用いて,Yin-YangおよびMNISTデータセット上のネットワークをトレーニングし,競合性能を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:00:07 GMT)
Driver Intention Anticipation Based on In-Cabin and Driving Scene
Monitoring Using Deep Learning [0.0] 本稿では,Brain4Carsデータセットを用いたダイバー操作の予測に4つの入力を使用する新しいフレームワークを提案する。
フレームワークを3つのシナリオで評価しました。
最先端の研究と比較すると、アーキテクチャは高速で、2番目と3番目のシナリオで高いパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 08:34:57 GMT)
Diffusion Self-Organizing Map on the Hypersphere [0.0] 単位超球面上の自己組織化マップの拡散に基づく実装について論じる。
本手法は線形代数法のみを用いて効率よく実装できることを示すとともに, ピソンヌンピーの実装を行い, MNISTデータセットを用いたアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:27:50 GMT)
Deep Reinforcement Learning in Quantitative Algorithmic Trading: A
Review [0.0] 深層強化学習エージェントはChessやGoといった多くのゲームで想定される力であることが証明された。
本稿では、ファイナンスにおけるAIのサブドメインにおける深層強化学習の進歩を概観する。
我々は、株取引におけるDRLは、強い前提の下でプロのトレーダーと競合する可能性が大きいと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:26:43 GMT)
Damped oscillators within the general theory of Casimir and van der
Waals forces [0.0] カシミールとファン・デル・ワールスの力の一般的な理論は、減衰した調和振動子の相互作用によって誘起される平衡熱力学ポテンシャルを環境に双線型に結合させるものである。
カシミールおよびファンデルワールス力の一般理論の線に沿って減衰振動子の拡張モデルを提案し、対応する熱力学量を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 10:17:35 GMT)
Corpus-Based Paraphrase Detection Experiments and Review [0.0] パラフレーズ検出は、盗作検出、著者帰属、質問応答、テキスト要約など、多くのアプリケーションにとって重要である。
本稿では,多種多様なコーパスベースモデル,特にディープラーニング(DL)モデルの性能概要とパラフレーズ検出の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 23:29:24 GMT)
Conformal Uncertainty Sets for Robust Optimization [0.0] マハラノビス距離を多目的回帰と共同予測領域の構築のための新しい関数として用いる。
また、共形予測領域をロバストな最適化に結び付け、有限サンプル有効かつ保守的な不確実性集合を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 13:42:24 GMT)
Complementary Resource Relation of Concurrence and Roughness for atwo
Qubits State [0.0] 2つの量子ビット状態の量子性とエンタングルメントの度合いをそれぞれRoughnessとConcurrenceで測る相補関係があることが示されている。
表面上の状態の分布は、より低い粗さの領域、すなわちより大きなエントロピーの状態の部分集合における収束の濃度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 18:04:49 GMT)
Comment on `Local available quantum correlations for Bell Diagonal
states and markovian decoherence' [0.0] ベル対角線状態に対する古典的相関といわゆる局所的量子相関の量化器を解析する。
最適化に2つのケースを含めると、前述した式に修正が導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:15:25 GMT)
Combining density functional theory with macroscopic QED for quantum
light-matter interactions in 2D materials [0.0] グラフェンと完全導体の間に挟まれた多層遷移金属ジアルコゲナイドのサブバンド間遷移に107ドルを要した。
我々の研究は、現実的なナノ構造材料における光物質相互作用の実践的初期的量子処理の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:37:45 GMT)
Clustering-friendly Representation Learning via Instance Discrimination
and Feature Decorrelation [0.0] 本稿では,インスタンス識別と特徴デコレーションを用いたクラスタリングに親しみやすい表現学習手法を提案する。
CIFAR-10とImageNet-10を用いた画像クラスタリングの評価では,それぞれ81.5%,95.4%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 22:59:31 GMT)
Choose a Transformer: Fourier or Galerkin [0.0] 本研究では,データ駆動型演算子学習問題に適用する。
スケールしたドット積の注意におけるソフトマックス正規化は十分であるが必要ではないことを示し、ペトロフ・ガレルキン射影として線形変項の近似能力を証明した。
本稿では,ビルガース方程式,インターフェースダーシー流,および逆インターフェース係数同定問題を含む3つの演算子学習実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:30:53 GMT)
Can a pure state remain pure in the Unruh effect? [0.0] 慣性真空中の一様加速検出器は、避けられない消散を行い、最終定常状態は熱となる。
ここでは、同じエネルギー準位を持つ2つの原子に対して、シナリオは全く異なることを示す。
散逸力学の生成元は弱い対称性変換の下で不変であることが観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 05:41:23 GMT)
Byakto Speech: Real-time long speech synthesis with convolutional neural
network: Transfer learning from English to Bangla [0.0] Byaktaは、音声合成システムへの最初のオープンソースのディープラーニングベースのバイリンガルテキスト(バングラ語と英語)である。
TTSモデルの性能を評価するため,音声認識モデルに基づく自動スコアリング尺度も提案した。
音声品質評価のためのBangla音声合成モデルのためのテストベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 20:39:35 GMT)
Bio-inspired visual attention for silicon retinas based on spiking
neural networks applied to pattern classification [0.0] Spiking Neural Networks(SNN)は、従来の人工ネットワークよりも生物学に近い、非同期タイプの人工ニューラルネットワークである。
本稿では,SNNを用いたイベントビデオ分類のケーススタディについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:34:13 GMT)
Automating Visualization Quality Assessment: a Case Study in Higher
Education [0.0] 本稿では、可視化品質評価にマシン+人間混合インテリジェンスを応用したケーススタディを提案する。
画像情報アルゴリズムのセットは、学生の可視化のマシン分析を生成する。
画像インフォマティクスのアウトプットからの洞察は,作業評価の指標として有用であることが証明され,その成果の報告の一部として学生に提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 19:52:08 GMT)
Artificial neural network states for non-additive systems [0.0] ニューラルコヒーレントな状態は、非付加的なシステムの基底状態を非常によく学習できることを示す。
我々のアプローチは汎用的であり、システムの詳細を前提とせず、幅広い応用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 17:54:55 GMT)
Analysis of convolutional neural network image classifiers in a
hierarchical max-pooling model with additional local pooling [0.0] 画像分類を考慮し,局所プールを付加した階層的最大プールモデルを提案する。
追加の局所プーリングにより、階層モデルは、異なる相対距離を持つ画像の一部を互いに結合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 16:08:00 GMT)
An ordinal CNN approach for the assessment of neurological damage in
Parkinson's disease patients [0.0] 3D画像スキャンはパーキンソン病(PD)患者の神経学的損傷を評価するツールである。
本稿では,PD患者の神経障害レベルを評価するための3次元CNNオーディナルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:38:59 GMT)
An exact counterfactual-example-based approach to tree-ensemble models
interpretability [0.0] 高性能モデルは、決定を完全に理解するために必要な透明性を示さない。
多次元間隔の集まりの形で、決定領域の正確な幾何学的特徴付けを導出できる。
回帰問題に対する推論への適応も考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 09:32:46 GMT)
Achieving Online Regression Performance of LSTMs with Simple RNNs [0.0] 本稿では,パラメータ数に線形時間を要する1次学習アルゴリズムを提案する。
SRNNが我々のアルゴリズムでトレーニングされている場合、LSTMと非常によく似た回帰性能を2～3倍の短いトレーニング時間で提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:22:57 GMT)
Accuracy of the typicality approach using Chebyshev polynomials [0.0] トレース推定器は、驚くべき精度で熱力学的平衡を近似することができる。
ここでは、チェビシェフを宇宙重量の指数的拡大を記述する別のアプローチとして用いたアプローチを報告する。
この手法は一般に非常に正確であるが、低温では系統的な不正確さを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:56:38 GMT)
A remark on a paper of Krotov and Hopfield [arXiv:2008.06996] [0.0] 最近の"MLP-mixer"の層と[arXiv:2105.02723]の本質的に等価なモデルがその中にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 15:13:00 GMT)
A Time Series Analysis-Based Stock Price Prediction Using Machine
Learning and Deep Learning Models [0.0] 我々は、統計的、機械学習、ディープラーニングモデルの集合から成り立つ、非常に堅牢で正確な株価予測の枠組みを提示する。
当社は、インドの国立証券取引所(NSE)に上場している非常に有名な企業の、毎日の株価データを5分間隔で収集しています。
統計,機械学習,深層学習を組み合わせたモデル構築の凝集的アプローチは,株価データの揮発性およびランダムな動きパターンから極めて効果的に学習できる,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:46:58 GMT)
A Study On the Effects of Pre-processing On Spatio-temporal Action
Recognition Using Spiking Neural Networks Trained with STDP [0.0] ビデオ分類タスクにおいて,教師なし学習手法で訓練したSNNの行動を研究することが重要である。
本稿では,時間情報を静的な形式に変換し,遅延符号化を用いて視覚情報をスパイクに変換する手法を提案する。
スパイクニューラルネットワークを用いた行動認識における行動の形状と速度の類似性の効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 07:07:48 GMT)
A Meta-model for Process Failure Mode and Effects Analysis (PFMEA) [0.0] 本稿では,PFMEAの自動化を支援するメタモデルを提案する。
この方法は、製品要求、生産工程、品質測定を区別し、共通のメタモデリング言語を使用して工場のあらゆるインスタンスで複雑な品質要求に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 14:00:19 GMT)
3D map creation using crowdsourced GNSS data [0.0] 本稿では,GNSS(Global Navigation Satellite Systems)信号を用いて2.5Dマップを無償で作成するための新しい手法を提案し,実装する。
これにより、信号可用性のパターンを見つけ出し、3Dマップを作成することができる。
提案手法は, 自動処理データを用いて3次元地図を作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 May 2021 21:24:35 GMT)