Exploring the Diversity and Invariance in Yourself for Visual
Pre-Training Task [192.7] 自己指導型学習法は視覚前訓練において顕著な成功を収めた。
これらの手法は、限られた領域のみに焦点を当てたり、抽出された特徴を各画像内の全く異なる領域に当てはめることはほぼ同じである。
本稿では,自身のE-DIYにおける多様性と不変性を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:52:36 GMT)
Sample Selection with Uncertainty of Losses for Learning with Noisy
Labels [145.1] ノイズの多いラベルで学習する際、サンプル選択アプローチは非常に人気があり、小さなロスデータをトレーニング中に正しくラベル付けされているとみなす。
しかし、ノイズラベルでトレーニングされたモデルに基づいて、損失をオンザフライで発生させるため、大容量のデータはおそらく正しくないが、確実に誤りではない。
本稿では,損失点推定の代わりに間隔推定を採用することにより,損失の不確実性を取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:53:53 GMT)
Instance Correction for Learning with Open-set Noisy Labels [145.1] オープンセットノイズラベルの処理にはサンプル選択方式を用いる。
廃棄されたデータは間違ったラベルで書かれており、トレーニングには参加していない。
廃棄されたデータのインスタンスを変更して、廃棄されたデータの予測をラベルに一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:05:55 GMT)
GLGE: A New General Language Generation Evaluation Benchmark [139.3] General Language Generation Evaluation (GLGE)は、NLGモデルの一般化能力を評価するための新しいマルチタスクベンチマークである。
NLGモデルにおける事前学習と伝達学習の研究を促進するため、GLGEを一般公開し、強力なベースラインを持つリーダーボードを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:01:50 GMT)
Fourier Space Losses for Efficient Perceptual Image Super-Resolution [131.5] 提案した損失関数の適用のみで,最近導入された効率的なジェネレータアーキテクチャの性能向上が可能であることを示す。
フーリエ空間における周波数に対する損失の直接的強調は知覚的画質を著しく向上させることを示す。
訓練されたジェネレータは、最先端の知覚的SR法である RankSRGAN と SRFlow よりも2.4倍、48倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:34:52 GMT)
What Can I Do Here? Learning New Skills by Imagining Visual Affordances [128.7] 提案手法は,ロボットが可利用性の視覚的表現を学習する上で,どのような結果が得られるかを示す。
実際、事前データは、ロボットが不慣れな状況に遭遇したとき、そのモデルから潜在的な結果をサンプリングするように、どのような結果が得られるかを学ぶのに使用される。
本稿では, VAL(visuomotor affordance learning)を用いて, 生画像入力で動作する目標条件付きポリシーの学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:58:02 GMT)
Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer
for Unsupervised Domain Adaptation [102.7] Unsupervised adaptUDA (UDA) は、ラベル付きソースデータセットから学んだ知識を活用して、新しいラベル付きドメインで同様のタスクを解決することを目的としている。
従来のUDAメソッドは、モデルに適応するためには、通常、ソースデータにアクセスする必要がある。
この作業は、訓練済みのソースモデルのみが利用できる実践的な環境に取り組み、ソースデータなしでそのようなモデルを効果的に活用してUDA問題を解決する方法に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:06:00 GMT)
Adversarial Defense for Automatic Speaker Verification by
Self-Supervised Learning [101.4] この研究は、特定の攻撃アルゴリズムを知らずにASVの敵防衛を行う最初の試みの一つである。
本研究の目的は,1) 対向摂動浄化と2) 対向摂動検出の2つの視点から対向防御を行うことである。
実験の結果, 検出モジュールは, 約80%の精度で対向検体を検出することにより, ASVを効果的に遮蔽することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:10:54 GMT)
Natural Statistics of Network Activations and Implications for Knowledge
Distillation [95.2] 様々な層におけるディープニューラルネットワーク活性化の自然統計について検討する。
解析的にも経験的にも、この電力法則の指数が深いほど線形速度で増加することが示される。
我々は知識蒸留(KD)を行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:18:30 GMT)
End-to-End Multihop Retrieval for Compositional Question Answering over
Long Documents [93.6] 本稿では,長い文書の合成問題に答えるマルチホップ検索手法であるDocHopperを提案する。
各ステップでDocHopperは文書から段落や文を検索し、検索した結果とクエリを混合し、次のステップでクエリを更新する。
文書構造を活用すれば、長い文書の質問応答や検索性能を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:13:35 GMT)
Semi-Supervised Domain Generalization with Stochastic StyleMatch [91.0] 実世界のアプリケーションでは、アノテーションのコストが高いため、各ソースドメインから利用可能なラベルはわずかです。
本研究では,より現実的で実践的な半教師付き領域一般化について検討する。
提案手法であるStyleMatchは,擬似ラベルに基づく最先端の半教師付き学習手法であるFixMatchに着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:00:08 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） (Tue, 1 Jun 2021 11:59:07 GMT)
PIGLeT: Language Grounding Through Neuro-Symbolic Interaction in a 3D
World [86.2] 我々はPIGLeTを物理力学モデルと別言語モデルに分類する。
PIGLeTは文を読み、次に何が起こるか神経的にシミュレートし、その結果を文字通りの記号表現を通して伝達する。
80%以上の英語の文から「次に何が起こるか」を正確に予測することができ、100倍以上のテキスト・テキスト・アプローチを10%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:32:12 GMT)
Rethinking Pseudo Labels for Semi-Supervised Object Detection [84.7] 物体検出に適した確実な擬似ラベルを導入する。
我々は,クラス不均衡問題を緩和するために,各カテゴリの擬似ラベルと再重み付き損失関数を生成するために使用する閾値を動的に調整する。
提案手法では,COCOのラベル付きデータのみを用いて,教師付きベースラインを最大10%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:32:03 GMT)
Improving Compositionality of Neural Networks by Decoding
Representations to Inputs [84.0] 我々は、ニューラルネットワークのアクティベーションを制約し、入力に"デコード"するように生成モデルを共同で訓練することで、従来のディープラーニングプログラムの利点を橋渡しする。
本稿では,デオード可能な表現の分布外検出,逆例,校正,公平性への応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:07:16 GMT)
Concurrent Adversarial Learning for Large-Batch Training [83.6] 逆学習は、決定面を滑らかにし、平坦な領域に偏りを付けるための自然な選択である。
本稿では,安定パラメータを用いて,逐次勾配計算を分離するConcurrent Adversarial Learning(ConAdv)手法を提案する。
これは、ResNet-50トレーニングバッチサイズを96Kにスケールする最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:26:02 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） (Tue, 1 Jun 2021 08:59:58 GMT)
A Road-map to Robot Task Execution with the Functional Object-Oriented
Network [77.9] 関数型オブジェクト指向ネットワーク(FOON)はロボットの知識グラフ表現である。
FOONは、二部グラフの形で、ロボットの環境やタスクに対する理解に関係のある象徴的あるいは高レベルな情報を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 00:43:04 GMT)
InfoScrub: Towards Attribute Privacy by Targeted Obfuscation [77.5] 視覚データに流出した個人情報を個人が制限できる技術について検討する。
我々はこの問題を新しい画像難読化フレームワークで解決する。
提案手法では,元の入力画像に忠実な難読化画像を生成するとともに,非難読化画像に対して6.2$times$(または0.85bits)の不確実性を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:55:02 GMT)
Automated Concatenation of Embeddings for Structured Prediction [75.4] 本稿では, 埋め込みの自動結合(ACE)を提案し, 構造予測タスクにおける埋め込みのより優れた結合を見つけるプロセスを自動化する。
我々は、強化学習の戦略に従い、制御器のパラメータを最適化し、タスクモデルの精度に基づいて報酬を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:23:25 GMT)
Consistent Two-Flow Network for Tele-Registration of Point Clouds [74.5] 任意のポーズで提示される点群間の登録を可能とし,重複がほとんどあるいは全くない学習ベースの手法を提案する。
本手法は,一群の形状の先行を学習し,部分的な形状を完遂できる新しいニューラルネットワーク設計に基づいている。
個別のフローと比較して、この2フローのトレーニングが堅牢で信頼性の高い遠隔登録につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:03:21 GMT)
Language-Driven Image Style Transfer [72.4] 我々は、テキストでガイドされたコンテンツイメージのスタイルを操作するための新しいタスク、言語駆動型イメージスタイル転送(textttLDIST)を導入する。
識別器は、スタイルイメージの言語とパッチの相関や、変換された結果の相関を考慮し、スタイル命令を共同で埋め込む。
実験により, CLVAは有効であり, textttLDIST 上で超高速に転送された結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:58:50 GMT)
Search Methods for Sufficient, Socially-Aligned Feature Importance
Explanations with In-Distribution Counterfactuals [72.0] 特徴重要度(FI)推定は一般的な説明形式であり、テスト時に特定の入力特徴を除去することによって生じるモデル信頼度の変化を計算し、評価することが一般的である。
FIに基づく説明の未探索次元についていくつかの考察を行い、この説明形式に対する概念的および実証的な改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:36:48 GMT)
Adversarially Adaptive Normalization for Single Domain Generalization [71.8] 一般化正規化アプローチ,適応標準化と再スケーリング正規化(ASR-Norm)を提案する。
ASR-Normは、ニューラルネットワークを介して標準化と再スケーリングの統計学を学ぶ。
ASR-Normは最先端のADAアプローチに一貫した改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:58:23 GMT)
IID-GAN: an IID Sampling Perspective for Regularizing Mode Collapse [65.7] GAN(Generative Adversarial Network)はまだモード崩壊に悩まされている。
我々は、この問題を独立かつ同一に分散されたIIDサンプリング視点で分析し、規則化しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:20:34 GMT)
Is good old GRAPPA dead? [64.3] XPDNetは、古典的なアプローチであるGRAPPAと比較して、MRI再構成のための最先端のディープラーニングアプローチである。
私たちはこれを複数の設定で実行し、特にXPDNetの堅牢性を目に見えないようにテストし、XPDNetがある程度の一般化が可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:59:21 GMT)
The zoo of Fairness metrics in Machine Learning [63.0] 近年,機械学習(ML)と自動意思決定における公平性の問題が注目されている。
MLにおける公平性の定義の多様さが提案され、人口の個人に影響を与える状況において「公正な決定」とは何かという異なる概念が検討されている。
本研究では、この定義の動物園からある程度の順序付けを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:19:30 GMT)
SpanNer: Named Entity Re-/Recognition as Span Prediction [62.7] スパン予測モデルは名前付きエンティティ認識に使用される。
我々は11のデータセットに154のシステムを実験的に実装し、3つの言語をカバーした。
私たちのモデルはExplainaBoardプラットフォームにデプロイされました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:11:42 GMT)
ConvoSumm: Conversation Summarization Benchmark and Improved Abstractive
Summarization with Argument Mining [61.8] 我々は、さまざまなオンライン会話形式のニュースコメント、ディスカッションフォーラム、コミュニティ質問応答フォーラム、電子メールスレッドに関する4つの新しいデータセットをクラウドソースする。
我々は、データセットの最先端モデルをベンチマークし、データに関連する特徴を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:17:13 GMT)
Post-mortem on a deep learning contest: a Simpson's paradox and the
complementary roles of scale metrics versus shape metrics [61.5] 我々は、ニューラルネットワーク(NN)モデルの一般化精度を予測するために、コンテストで公に利用可能にされたモデルのコーパスを分析する。
メトリクスが全体としてよく機能するが、データのサブパーティションではあまり機能しない。
本稿では,データに依存しない2つの新しい形状指標と,一連のNNのテスト精度の傾向を予測できるデータ依存指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:19:49 GMT)
Markov Localisation using Heatmap Regression and Deep Convolutional
Odometry [59.3] 我々は,最新のディープラーニングハードウェアを活用する新しいCNNベースのローカライゼーション手法を提案する。
画像に基づくローカライゼーションと,1つのニューラルネットワーク内でのオドメトリーに基づく確率伝搬を行うハイブリッドCNNを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:28:49 GMT)
Search from History and Reason for Future: Two-stage Reasoning on
Temporal Knowledge Graphs [56.3] そこで我々は,CluSTeRを提案し,2段階の予測手法であるClue SearchとTemporal Reasoningを提案する。
CluSTeRは、強化学習(RL)を通じてビームサーチポリシーを学び、歴史的事実から複数の手がかりを導き出す。
時間的推論段階では、グラフ畳み込みネットワークに基づくシーケンス法を採用し、手がかりから回答を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:01:22 GMT)
Improving Long-Term Metrics in Recommendation Systems using
Short-Horizon Offline RL [56.2] セッションベースのレコメンデーションシナリオについて検討し、シーケンシャルなインタラクションの間、ユーザに対してアイテムを推薦し、長期的なユーティリティを改善する。
我々は、セッション間のポリシーによる分散シフトを近似するショートホライズンポリシー改善(SHPI)と呼ばれる新しいバッチRLアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:58:05 GMT)
Near-Field Radiative Heat Transfer Eigenmodes [55.4] ナノスケール物体間の近接場電磁相互作用は、放射熱伝達を増強する。
ナノ構造の集合体における放射熱伝達の時間的ダイナミクスを記述するための理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:18:20 GMT)
Invertible Surrogate Models: Joint surrogate modelling and
reconstruction of Laser-Wakefield Acceleration by invertible neural networks [55.4] 可逆ニューラルネットワークは、機械学習の最近の技術である。
我々は、レーザープラズマ加速器(iLWFA)に関わる物理学の複雑な前方シミュレーションを近似する可逆サロゲートモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:26:10 GMT)
Reinforced Iterative Knowledge Distillation for Cross-Lingual Named
Entity Recognition [54.9] 言語間NERは、知識をリッチリソース言語から低リソース言語に転送する。
既存の言語間NERメソッドは、ターゲット言語でリッチなラベル付けされていないデータをうまく利用しない。
半教師付き学習と強化学習のアイデアに基づく新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:46:22 GMT)
Comparing Test Sets with Item Response Theory [53.8] 我々は,18の事前学習トランスフォーマーモデルから予測した29のデータセットを個別のテスト例で評価した。
Quoref、HellaSwag、MC-TACOは最先端のモデルを区別するのに最適である。
また、QAMRやSQuAD2.0のようなQAデータセットに使用されるスパン選択タスク形式は、強いモデルと弱いモデルとの差別化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:33:53 GMT)
Learning Relation Alignment for Calibrated Cross-modal Retrieval [52.8] 言語的・視覚的関係のセマンティックな距離を計測し,関係の一貫性を定量化するための新しい指標ISD(Intra-modal Self-attention Distance)を提案する。
ISDを最適化し、モダル間アライメントを介してモダル内アライメントを相互に調整するための正規化訓練法である、モダル内アライメント(IAIS)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:16:22 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） (Tue, 1 Jun 2021 15:18:14 GMT)
Data-Driven Shadowgraph Simulation of a 3D Object [50.6] 我々は、数値コードをより安価でプロジェクションベースのサロゲートモデルに置き換えている。
このモデルは、数値的な方法で必要となるすべての前の電場を計算することなく、所定の時間で電場を近似することができる。
このモデルでは, シミュレーションパラメータの狭い範囲におけるデータの摂動問題において, 高品質な再構成が示されており, 大規模な入力データに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:46:04 GMT)
A Survey of Knowledge Tracing [49.8] 新型コロナウイルスの感染拡大は、オンライン教育の流行を引き起こしている。
オンライン学習プラットフォームを使用して、大量の学習データを記録および研究することが可能になった。
知識追跡(KT)は、学生の進化する知識状態を監視することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:43:30 GMT)
SHUOWEN-JIEZI: Linguistically Informed Tokenizers For Chinese Language
Model Pretraining [48.9] 事前学習された言語モデルの中国語トークン化に対する3つの要因の影響について検討する。
本稿では,発音に基づくトークン化システムであるSHUOWEN (Talk Word) と,グリフに基づくトークン化システムであるJIEZI (Solve Character) の3種類のトークン化手法を提案する。
SHUOWENとJIEZIは、一般的に従来のシングル文字トークンよりも優れた性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:20:02 GMT)
A Coarse to Fine Question Answering System based on Reinforcement
Learning [48.8] 本システムは,多段階質問応答を実現するために,アクタ批判に基づく深層強化学習モデルを用いて設計されている。
我々は、WIKEREADING、WIKIREADING LONG、CNN、SQuADの4つのQAデータセットでモデルをテストし、1.3$%$-1.7$%の精度向上と1.5x-3.4xのトレーニングスピードアップを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:41:48 GMT)
Semi-supervised Models are Strong Unsupervised Domain Adaptation
Learners [48.4] 非教師付きドメイン適応(UDA)と半教師付き学習(SSL)は、機械学習における高価な手動アノテーションを減らすための典型的な2つの戦略である。
UDAとSSLはタスクの目的とソリューションに関して密接に関連しています。
最先端のSSLメソッドは、DomainNetの挑戦的なUDAベンチマークにおいて、既存のUDAメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:59:48 GMT)
Aggregated Learning: A Vector-Quantization Approach to Learning Neural
Network Classifiers [48.1] IB学習は、実際、量子化問題の特別なクラスと等価であることを示す。
ニューラルネットワークモデルを用いた分類のための新しい学習フレームワーク"集約学習"を提案する。
本フレームワークの有効性は,標準画像認識およびテキスト分類タスクに関する広範な実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:42:00 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） (Tue, 1 Jun 2021 10:45:27 GMT)
Adversarial VQA: A New Benchmark for Evaluating the Robustness of VQA
Models [45.8] 本稿では,新たな大規模VQAベンチマークであるAdversarial VQAを紹介する。
非熟練アノテータは比較的容易にSOTA VQAモデルに攻撃できることがわかった。
大規模な事前訓練モデルと敵のトレーニング方法はどちらも、標準的なVQA v2データセットで達成できるものよりもはるかに低いパフォーマンスしか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:54:41 GMT)
On Riemannian Optimization over Positive Definite Matrices with the
Bures-Wasserstein Geometry [45.2] 本稿では,Bres-Wasserstein (BW) 幾何を一般的な Affine-Invariant (AI) 幾何を用いて解析する。
我々は、AIメトリックの二次的依存とは対照的に、BWメトリックがSPD行列に線形依存しているという観測に基づいて構築する。
BW幾何学は非負の曲率を持ち、非正の曲線を持つAI幾何に対するアルゴリズムの収束率をさらに向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:39:19 GMT)
A unified PAC-Bayesian framework for machine unlearning via information
risk minimization [44.3] 本稿では,機械学習のための統一的なPAC-Bayesianフレームワークを開発する。
情報リスクの最小化問題として,変分未学習とラグランジアンを忘れるという,最近の2つの設計原則を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:55:37 GMT)
Enabling Efficiency-Precision Trade-offs for Label Trees in Extreme
Classification [43.8] Extreme Multi-label Classification (XMC) は、非常に大きなラベルセットから関連するラベルのサブセットでデータポイントをタグ付けできるモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,両者の利点を交換する中間操作点を構築するための,効率的な情報理論に基づくアルゴリズムを提案する。
提案手法は,Parabelと同じ精度を維持しながら,予測レイテンシのプロキシを最大28%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:02:09 GMT)
Open Domain Dialogue Generation with Latent Images [43.8] 画像対話とテキスト対話の両方を用いて応答生成モデルを学ぶことを提案する。
第1のシナリオでは、静止画像とのテキスト対話によって、画像地上対話を効果的に拡張することができる。
第2のシナリオでは、潜伏した画像は応答の内容を強化し、同時にそれらがコンテキストと関連性を保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:43:08 GMT)
What Matters for Adversarial Imitation Learning? [43.7] 我々は、汎用的な敵模倣学習フレームワークで50以上の選択肢を実装している。
人工および人為的な実演による大規模研究における影響について検討する。
私たちの発見の多くは、一般的なプラクティスを裏付けていますが、いくつかは驚きや、それ以前の仕事と矛盾するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:58:08 GMT)
Preview, Attend and Review: Schema-Aware Curriculum Learning for
Multi-Domain Dialog State Tracking [43.5] 既存のダイアログ状態追跡(DST)モデルは、ランダムな順番でダイアログデータをトレーニングする。
課題指向対話におけるカリキュラム構造とスキーマ構造の両方をよりよく活用するために,カリキュラム学習(CL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:52:35 GMT)
Multi-Hop Fact Checking of Political Claims [43.3] 相互接続された証拠チャンクよりも、複数のホップを持つ自然発生クレームのより複雑なクレーム検証について検討する。
クレーム検証のための証拠文の小さな注釈付きデータセットPolitHopを構築した。
タスクは複雑で、エビデンスを推論するアーキテクチャーで最高のパフォーマンスを達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:06:14 GMT)
Exploring Dynamic Selection of Branch Expansion Orders for Code
Generation [43.0] Seq2Treeモデルにコンテキストベースのブランチセレクタを装備する。
セレクタは、マルチブランチノードに対するブランチの最適な拡張順序を動的に決定できる。
いくつかの一般的なデータセットに対する実験結果と詳細な分析により,本手法の有効性と汎用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:52:41 GMT)
Quantum control of the tin-vacancy spin qubit in diamond [41.7] ダイヤモンドにおけるグループIVカラーセンターは、量子ネットワークデバイスにとって有望なライトマッターインターフェースである。
負電荷のスズ空洞中心(SnV)は、大きなスピン軌道結合がフォノンの脱落を強く防いでいるため、特に興味深い。
我々は、全光刺激されたラマンドライブを介してSnVスピン量子ビットの多重軸コヒーレント制御を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:36:12 GMT)
You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through
Object Detection [40.6] You Only Look at One Sequence(ユー・オン・ワン・シークエンス・オブ・ワン・シークエンス)は、ナイーブ・ビジョン・トランスフォーマーに基づく一連の物体検出モデルである。
中間サイズのImageNet-$1k$データセットで事前トレーニングされたYOLOSは、すでに競合するオブジェクト検出性能を達成できるのみであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:54:09 GMT)
Separating the Effects of Batch Normalization on CNN Training Speed and
Stability Using Classical Adaptive Filter Theory [40.6] バッチ正規化(BatchNorm)は、トレーニング速度と安定性を改善するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で一般的に使用される。
本稿では、従来の適応フィルタ領域の概念を用いて、BatchNormの動的および内部動作に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:22:32 GMT)
Information-Theoretic Analysis of Epistemic Uncertainty in Bayesian
Meta-learning [39.6] 本稿では,ベイズ的メタラーニングにおける情報理論の枠組みにおける不確実性について論じる。
タスクの数やタスク毎のトレーニングデータの量に不確実性が依存していることに対する洞察をもたらす。
ニューラル相互情報推定器を用いて評価した提案した情報理論境界と,ベイズ的メタラーニング戦略を近似した新しい手法の性能を比較する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:23:12 GMT)
On Finding the $K$-best Non-projective Dependency Trees [39.6] 我々はCamerini et al. (1980) の$K$-bestスパンニングツリーアルゴリズムを単純化する。
ルート制約を受けるグラフの$K$-best依存木を復号するアルゴリズムを新たに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:23:41 GMT)
Higher-order Derivatives of Weighted Finite-state Machines [39.6] 本研究では、重み付き有限状態機械の正規化定数に関する高次微分の計算について検討する。
文献に記載されていないすべての順序の導関数を評価するための一般アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは以前のアルゴリズムよりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:51:55 GMT)
Nora: The Well-Being Coach [39.0] Noraは対話システムで自然言語理解を活用するために設計された仮想コーチングプラットフォームである。
自給自足や在宅勤務を行う人々に支援と協力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） (Tue, 1 Jun 2021 11:42:07 GMT)
HERALD: An Annotation Efficient Method to Detect User Disengagement in
Social Conversations [39.0] HERALDは、トレーニングデータアノテーションプロセスを再設計する効率的なフレームワークである。
HERALDは,2つのダイアログコーパスにおいて,アノテーション効率を大幅に向上し,ユーザ切り離し検出精度を86%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:09:55 GMT)
Semi-Supervised Disparity Estimation with Deep Feature Reconstruction [38.5] 本研究では,ラベル付き合成データとラベル付き実データを用いた自己教師付きトレーニングを併用することにより,DispNetを実世界のドメインに適応させる半教師付きパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:48:38 GMT)
CoRI: Collective Relation Integration with Data Augmentation for Open
Information Extraction [38.3] 我々は,対象KGにおける対象-関係オブジェクト抽出における自由テキスト関係を,対象KGにおける関係に整合させることを目的とした関係統合について検討する。
本稿では,第1段階が独立して予測を行う2段階の集合関係統合モデルを提案する。
第2段階では、グローバルに一貫性のある予測を行うために、すべての候補予測にアクセスする集合モデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:01:43 GMT)
Locally Valid and Discriminative Confidence Intervals for Deep Learning
Models [37.6] 不確実性情報は有効(保証対象)で差別的(予想されるリスクが高い場合にさらに不確実)でなければならない
既存のベイジアン法の多くは、頻繁なカバレッジ保証がなく、通常モデルのパフォーマンスに影響を与える。
ほぼどんな深層学習モデルに対しても,識別的信頼区間(CI)を構築するための簡易かつ効率的かつ軽量な手法であるLVD(Locally Valid and Discriminative confidence intervals)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:39:56 GMT)
Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection [36.7] 単一フレーム赤外線小ターゲット(SIRST)検出は、小さなターゲットを乱雑な背景から分離することを目的としている。
既存のCNNベースのメソッドは、赤外線小ターゲットに対して直接適用することはできない。
本稿では,高密度ネステッドアテンションネットワーク(DNANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:45:35 GMT)
Cooperative Multi-Agent Transfer Learning with Level-Adaptive Credit
Assignment [36.1] 本稿では,ロバストな協調知識伝達を実現するアーキテクチャを提案する。
エージェント調整を実現するために、レベル適応QTransformer (LA-QTransformer) という新しい混合ネットワークを用いる。
さらに,Transformer (PIT) を用いた新しいエージェントネットワークである Population Invariant を用いてコーディネート転送を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:22:57 GMT)
Fair Clustering Using Antidote Data [35.4] クラスタリングにおける公正性に対する代替的アプローチとして,アンチドテデータと呼ばれる少数のデータポイントで元のデータセットを拡大する手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、他の最先端のフェアクラスタリングアルゴリズムと比較して、フェアネスコストと競合クラスタリング性能を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:07:52 GMT)
An In-depth Study on Internal Structure of Chinese Words [34.9] 本研究は,中国語の単語の深い内部構造を,構文的関係を識別するための11のラベルを持つ依存木としてモデル化することを提案する。
中国語の Penn Treebank から 30K 以上の多字語からなる単語内構造木バンク (WIST) を手動で注釈する。
我々は,中国語の単語形成に関する知見を明らかにするために,WISTに関する詳細な,興味深い分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:09:51 GMT)
Shapley Counterfactual Credits for Multi-Agent Reinforcement Learning [34.9] 本稿では,エージェントの連立性を考慮した明示的な信用割当手法であるシェープリー・カウンセリング・クレジット・アサインメントを提案する。
提案手法は,既存の協調型MARLアルゴリズムを著しく上回り,特に難易度の高いタスクにおいて,最先端のアルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:38:34 GMT)
Minimax Regret for Bandit Convex Optimisation of Ridge Functions [34.7] f(x) = g(langle x, thetarangle)$ for convex $g : mathbb R to mathbb R$ and $theta in mathbb Rd$.} という形の函数の演奏に制限される対向的な対向的バンドイ・凸最適化を解析する。
我々は、ミニマックス後悔が少なくとも$O(dsqrtn log(operatornamediammathcal K))$であるという短い情報理論の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:51:48 GMT)
Prior-Enhanced Few-Shot Segmentation with Meta-Prototypes [32.9] Few-shot segmentation (FSS) のパフォーマンスは、エピソードトレーニングとクラスワイドプロトタイプの導入によって広範囲に向上している。
本稿では,これらの制約に対処するために,メタプロトタイプを用いた事前拡張ネットワークを提案する。
PASCAL-5i$とCOCO-20i$では平均IoUスコアが60.79%、41.16%となり,5ショット設定では3.49%,5.64%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:34:30 GMT)
Part of Speech and Universal Dependency effects on English Arabic
Machine Translation [32.4] 本稿では、英語とアラビア語間の構文現象に基づく機械翻訳モデルの評価手法について詳述する。
それらを容易かつ多様に評価する方法を見つけることは、それらを改善するためのタスクに大いに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:48:23 GMT)
Optimizing Functionals on the Space of Probabilities with Input Convex
Neural Networks [32.3] この問題を解決する典型的なアプローチは、動的ジョルダン・キンドルラー・オットースキームとの接続に依存する。
本稿では,最近導入された入力-ニューラルネットワーク(ICNN)を利用して凸関数の空間をパラメータ化してJKOスキームを近似する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:13:18 GMT)
Implicit Representations of Meaning in Neural Language Models [31.7] 会話を通して進化する実体や状況のモデルとして機能する文脈表現を同定する。
その結果,事前学習されたニューラルネットワークモデルにおける予測は,少なくとも部分的には,意味の動的表現と実体状態の暗黙的なシミュレーションによって支持されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:23:20 GMT)
What Ingredients Make for an Effective Crowdsourcing Protocol for
Difficult NLU Data Collection Tasks? [31.4] 我々は、データ品質を改善する方法として、先行研究で提案された介入の有効性を比較した。
我々は,NLU例の難易度を高めるための非効率なスタンドアロン戦略として,実例の説明書を書くよう労働者に求めていることを見出した。
専門家評価を伴う反復的プロトコルからのデータは、いくつかの尺度によりより困難であることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:05:52 GMT)
CIDER: Commonsense Inference for Dialogue Explanation and Reasoning [31.4] CIDER — 手動でキュレートされたデータセット — には、コモンセンス推論を用いて推論される暗黙的かつ明示的な知識三つ子という形で、ダイアディックな対話の説明が含まれている。
本データセットでは,対話レベル自然言語推論,スパン抽出,複数選択選択という3つのタスクを設定した。
トランスフォーマーモデルを用いて得られた結果は、これらのタスクが困難であることを明らかにし、将来の有望な研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:14:46 GMT)
Incorporating Visual Layout Structures for Scientific Text
Classification [31.2] 本研究では,VILA(Visual LAyout Structure)の新たな手法として,ページテキストをテキスト行やテキストブロックにグループ化する手法を言語モデルに導入する。
モデル入力にレイアウト構造の境界を示す特別なトークンを追加するI-VILAアプローチは、トークン分類タスクにおいて+14.5 F1のスコア改善をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:59:00 GMT)
Reinforce Security: A Model-Free Approach Towards Secure Wiretap Coding [30.7] セキュアな符号化関数を近似する深層学習技術は、無線通信にかなりの関心を集めている。
本稿では,強化学習のアプローチについて検討し,特にニューラルネットワークを用いたセキュアエンコーディングのモデルフリーアプローチに対するポリシー勾配法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:30:15 GMT)
Distribution Matching for Rationalization [30.5] 合理化は、入力テキストの一部を論理として抽出し、テキスト分類タスクにおけるニューラルネットワークの予測を正当化することを目的としている。
特徴空間と出力空間の両方における有理と入力テキストの分布に一致する新しい有理化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:49:32 GMT)
Efficient Explanations With Relevant Sets [30.3] 本稿では,$delta$-relevant 集合の実用的限界に対処するための解について検討する。
$delta$-relevant 集合の部分集合の計算は NP であり、NP のオラクルへの多くの呼び出しで解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:57:58 GMT)
Discovering Diverse Nearly Optimal Policies withSuccessor Features [30.1] 強化学習では、多様なポリシーの集合が探索、移動、階層化、堅牢性に有用である。
本稿では,継承的特徴の空間において多種多様であるポリシーを発見する方法として,多元的継承政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:56:13 GMT)
OpenBox: A Generalized Black-box Optimization Service [30.1] ブラックボックス最適化(BBO)は、自動機械学習、工学、物理学、実験設計など、幅広い応用がある。
本稿では,ユーザビリティを向上したオープンソースの汎用BBOサービスであるOpenBoxを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:02:50 GMT)
ICDAR 2021 Competition on On-Line Signature Verification [29.8] SVC 2021の目標は、一般的なシナリオにおけるオンライン署名検証システムの限界を評価することである。
SVC 2021で得られた結果は、ディープラーニング手法の可能性が高いことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:33:46 GMT)
Look Wide and Interpret Twice: Improving Performance on Interactive
Instruction-following Tasks [29.7] 近年の研究では、タスクのためのよく設計されたデータセットであるALFREDを用いてこの問題に対処している。
本稿では,従来の手法を大きなマージンで上回る新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:06:09 GMT)
QLSD: Quantised Langevin stochastic dynamics for Bayesian federated
learning [27.8] フェデレーション学習は、データが分散化され、複数のクライアントにローカルに保存された場合に推論を実行することを目的としている。
本稿では,グラデーション・ランゲヴィン・ダイナミクスの量子化バージョンに基づいて,モンテカルロアルゴリズムのテキストtQLSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:08:54 GMT)
Compositional Generalization and Natural Language Variation: Can a
Semantic Parsing Approach Handle Both? [27.6] 私たちは、自然言語のバリエーションと合成の一般化の両方を扱う意味解析アプローチを開発できますか?
我々は、この能力をよりよく評価するために、非合成データセットの新しいトレインとテスト分割を提案する。
また、NQG-T5は、高精度文法に基づくアプローチと事前学習されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルを組み合わせたハイブリッドモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:25:04 GMT)
Reconciliation of Statistical and Spatial Sparsity For Robust Image and
Image-Set Classification [27.3] 分類のための画像や画像セットデータをモデル化するために,textitJ3Sと呼ばれる新しい統計空間スパース表現を提案する。
本稿では,J3Sモデルに基づく結合スパース符号化問題の解法を提案する。
実験の結果,提案手法はFMD, UIUC, ETH-80, YTCデータベース上での競合手法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:33:24 GMT)
Reward is enough for convex MDPs [27.3] 我々は,コンベックスMDP問題を政策とコスト(負の報酬)のプレイヤー間のmin-maxゲームとして再構成する。
コストプレーヤが生み出す非定常報酬を最大化するRLエージェントが生み出すポリシーの平均は、凸MDPに対する最適解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:46:25 GMT)
Information Theoretic Measures for Fairness-aware Feature Selection [27.1] 我々は,特徴の精度と識別的影響に関する情報理論に基づく,公平性を考慮した特徴選択のためのフレームワークを開発する。
具体的には、この機能が正確性や非差別的判断にどのように影響するかを定量化する、各機能に対する公平性ユーティリティスコアを設計することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:11:54 GMT)
Rethinking Re-Sampling in Imbalanced Semi-Supervised Learning [26.1] Semi-Supervised Learning (SSL)はラベル付きデータが不足している場合にラベル付きデータを利用する強力な能力を示している。
ほとんどのSSLアルゴリズムは、クラスディストリビューションがトレーニングセットとテストセットの両方でバランスが取れているという仮定の下で動作します。
本研究では,クラス不均衡データに対するSSLの問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:58:18 GMT)
Explanations for Monotonic Classifiers [26.0] 多くの分類タスクでは、単調性の要求がある。
単調な分類法を学ぶための包括的な努力にもかかわらず、単調な説明のための専用のアプローチは乏しい。
本稿では,ブラックボックス単調分類器の一形式的説明の計算アルゴリズムについて述べる。
本稿では,形式的説明を列挙する実用的なモデル非依存アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 00:14:12 GMT)
Divide and Rule: Recurrent Partitioned Network for Dynamic Processes [25.9] 多くの動的なプロセスは、物理的システムから社会学的分析まで、相互作用する変数に関与している。
我々のゴールは、部分全体階層を持つシステムを表現し、システム内変数間の暗黙の依存関係を発見することである。
提案アーキテクチャは, (i) 複数のレベルにおける観測の階層的かつ時間的に一貫した表現を抽出する知覚モジュール, (ii) 各レベルにおけるニューロン間の関係性を決定する導出モジュール, (iii)時間分布推定を条件に未来を予測する統計的モジュールからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:45:56 GMT)
3D WaveUNet: 3D Wavelet Integrated Encoder-Decoder Network for Neuron
Segmentation [24.7] 本稿では3次元ウェーブレットとディープラーニングに基づく3次元ニューロン分割法を提案する。
統合された3Dウェーブレットは、3Dニューロンセグメンテーションと再構成の性能を効率よく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:46:50 GMT)
Gender Bias Amplification During Speed-Quality Optimization in Neural
Machine Translation [24.2] 我々は,ニューラルマシン翻訳(NMT)モデルが高速に最適化され,BLEUを用いた汎用テストセットで評価される場合,バイアスが増幅されるかどうかを検討する。
本研究は, 男女差テストセットであるSimpleGENを構築し, 性別付き名詞句を1つ, 曖昧で, 正解が1つ存在する。
速度最適化を適用すると、BLEUの全体的な劣化は最小限に抑えられるが、性別付き名詞翻訳性能ははるかに高速に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:32:08 GMT)
Detecting Anomalies in Semantic Segmentation with Prototypes [24.0] 本稿では,プロトタイプ学習による異常セグメンテーションに対処することを提案する。
我々のアプローチは、過去の作品よりも大きな差で、新しい芸術の状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:22:33 GMT)
Robust Mutual Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation [23.5] 従来のアプローチを2つの側面で改善する頑健な相互学習を提案する。
モデル結合を緩和するためには、強いデータ拡張、モデルノイズ、異種ネットワークアーキテクチャが不可欠であることを示す。
提案した頑健な相互学習は、低データ状態におけるセマンティックセグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:22:01 GMT)
Separated-Spectral-Distribution Estimation Based on Bayesian Inference
with Single RGB Camera [23.3] 典型的なRGBカメラで撮影した画像からスペクトル分布を推定する新しい手法を提案する。
提案手法は、スペクトル分布を統一的に推定することができ、ノイズに対する推定のロバスト性を高めることができる。
実験では,従来の推定手法をRMSEで上回るだけでなく,騒音に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:31:47 GMT)
Predicting COVID-19 Spread from Large-Scale Mobility Data [22.6] 将来のケースナンバーのほぼリアルタイム予測には、人間の移動性がある。
本稿では,モビリティマークホークスモデルと呼ばれる,モビリティデータに基づく流行予測の新しいモデルを提案する。
私たちの研究は、通信データから新型コロナウイルスの感染拡大を予測する最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:05:02 GMT)
Greedy Bayesian Posterior Approximation with Deep Ensembles [22.5] 独立して訓練された目的の集合は、ディープラーニングにおける予測の不確実性を推定するための最先端のアプローチである。
関数空間における任意の問題に対する成分の混合に対して,本手法は部分モジュラーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:29:42 GMT)
Wireless Federated Learning with Limited Communication and Differential
Privacy [21.3] 本稿では,空力計算(AirComp)に基づくフェデレーション学習(FL)モデルにおいて,リモートユーザにおけるローカルデータセットの効率的な通信と差分プライバシー(DP)における次元性低減の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:23:12 GMT)
Vacuum-gap transmon qubits realized using flip-chip technology [20.9] 我々はフリップチップ技術を用いて「フリップモン」として寄贈されたトランスモン量子ビットを改良した。
真空ギャップが約5ミクロンである場合、電場参加比は約53%の空気中に到達する。
フリップモンのコヒーレンス時間は30-60マイクロ秒の範囲で測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:26:01 GMT)
Question-aware Transformer Models for Consumer Health Question
Summarization [20.3] 我々は,医療機関の認識を通じて質問の意味的解釈を活用する抽象的質問要約モデルを開発した。
MeQSumベンチマークコーパスで評価すると、我々のフレームワークは最先端の手法を10.2ROUGE-Lで上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:21:31 GMT)
Asymptotics of representation learning in finite Bayesian neural
networks [19.8] 有限ネットワークの学習された隠蔽層表現は無限ネットワークの固定表現と異なることを示す。
その結果,ベイジアンニューラルネットワークがどの特徴を表現できるかを解明し始めた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:30:30 GMT)
Uncertainty Characteristics Curves: A Systematic Assessment of
Prediction Intervals [19.5] 回帰タスクでは、不確実性は通常、特定の操作点に調整された予測間隔を用いて定量化される。
本稿では,予測区間に対する新しい動作点評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:46:44 GMT)
A Unified Cognitive Learning Framework for Adapting to Dynamic
Environment and Tasks [19.5] 動的無線環境とタスクのための統合認知学習(CL)フレームワークを提案する。
提案するCLフレームワークには,動的な環境やタスクに適応する能力,自己学習能力,そして,変調認識を例に挙げて,「悪いお金を追い出す良い金」の能力という,3つの利点があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:08:20 GMT)
Volta at SemEval-2021 Task 9: Statement Verification and Evidence
Finding with Tables using TAPAS and Transfer Learning [19.3] 本稿では,SemEval-2021のタスク9:表によるステートメント検証とエビデンス検索を解くためのシステムを提案する。
タスクは2つのサブタスクから構成される: (A) テーブルとステートメントを付与し、テーブルがステートメントをサポートするかどうかを予測し、(B) テーブル内のどのセルがステートメントの証拠を提供するかを予測する。
サブタスクではF1スコアが67.34、サブタスクでは72.89、サブタスクBでは62.95である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:06:29 GMT)
EV-VGCNN: A Voxel Graph CNN for Event-based Object Classification [18.2] イベントカメラは、少ない強度変化を報告し、ポータブルデバイス上での視覚知覚と理解のための低消費電力、高ダイナミックレンジ、高応答速度の顕著な利点を目立たせる。
イベントベースの学習手法は、従来の2次元学習アルゴリズムを適用するために、イベントを密度の高いフレームベースの表現に統合することで、オブジェクト認識において大きな成功を収めている。
これらのアプローチは、スパース・トゥ・ディエンス変換の期間中に多くの冗長な情報を導入し、重量と大容量のモデルを必要とするため、リアルタイムアプリケーションにおけるイベントカメラの可能性を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:07:03 GMT)
More Behind Your Electricity Bill: a Dual-DNN Approach to Non-Intrusive
Load Monitoring [17.5] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、家庭のエネルギー消費を個々の家電の項目別エネルギー使用量に分解することを目的としている。
近年の研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアプローチがNILMタスクに有望であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:06:33 GMT)
Quotation Recommendation and Interpretation Based on Transformation from
Queries to Quotations [17.0] 本稿では,クエリ表現を直接引用表現にマッピングする変換行列を提案する。
英語と中国語の2つのデータセットの実験では、我々のモデルは過去の最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:07:23 GMT)
MalPhase: Fine-Grained Malware Detection Using Network Flow Data [16.8] 2017年、世界のサイバー攻撃による経済への影響は445～600億米ドルと推定されている。
伝統的に、マルウェアに対する防御に使われるアプローチの1つは、ネットワークトラフィック分析である。
集約フローの限界に対処するシステムであるMalPhaseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:53:38 GMT)
Stability Analysis of a Quantum Network with Max-Weight Scheduling [16.7] 本稿では,ネットワークに接続された複数のユーザに対して,絡み合った量子状態を分散する量子ネットワークについて検討する。
ネットワークのすべてのリンクは、特定の確率を持つ各タイムスロットにおいて、二部構成のベル状態の絡み合った状態を生成する。
我々は,最大ウェイトスケジューリングポリシを提案し,このポリシがネットワークを安定化し,すべての実現可能な到着率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:19:33 GMT)
Finite-sample Analysis of Interpolating Linear Classifiers in the
Overparameterized Regime [16.1] 2クラス線形分類における最大マージンアルゴリズムの集団リスクに関するバウンダリを証明した。
誤分類ノイズを含むランダムデータに適用したこのアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:03:02 GMT)
Towards Real-time and Light-weight Line Segment Detection [15.8] そこで本稿では,Mobile LSD という資源制約環境に対するリアルタイムかつ軽量な線分検出手法を提案する。
線形セグメント増分と幾何学的学習スキームのセグメンテーションという,新しいトレーニングスキームを提案する。
我々のモデル(M-LSD-tiny)は、GPUにおけるモデルサイズ2.5%、推論速度130.5%の競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:28:08 GMT)
Bootstrap Your Own Correspondences [15.7] BYOCはRGB-Dビデオから視覚的特徴と幾何学的特徴を学習する自己教師型アプローチである。
屋内シーンのデータセットに対するアプローチを評価し,従来の記述子や学習した記述子よりも優れた手法であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:59:08 GMT)
SHINE: SHaring the INverse Estimate from the forward pass for bi-level
optimization and implicit models [15.5] 近年,深層ニューラルネットワークの深度を高める手法として暗黙の深度学習が登場している。
トレーニングは双レベル問題として実行され、その計算複雑性は巨大なヤコビ行列の反復反転によって部分的に駆動される。
本稿では,この計算ボトルネックに対処する新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:07:34 GMT)
Learning Representations for Sub-Symbolic Reasoning [15.1] 本稿では,学習者の潜在深部空間において本質的推論を行う新しいエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
ニューロシンボリックな方法は、神経アーキテクチャ、知識表現、推論を統合する。
提案モデルは,拡張性や表現性に制限された従来のニューロシンボリックな手法のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:02:22 GMT)
On using distributed representations of source code for the detection of
C security vulnerabilities [14.9] 本稿では,C ソースコードの脆弱性検出作業において,コード表現モデル Code2vec の評価を行った。
我々はオープンソースのライブラリAstminerを利用して、ラベル付きC関数のコーパスの抽象構文木からパスコンテキストを抽出する。
Code2vecは、関数を脆弱性または非脆弱性として分類するタスクで、結果のパスコンテキストに基づいてトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:18:23 GMT)
Sequential Domain Adaptation by Synthesizing Distributionally Robust
Experts [14.7] 教師付きドメイン適応は、目標分布に近いソース分布からラベル付きトレーニングサンプルを追加することにより、予測精度を向上させることを目的としている。
我々は、提案した頑健な専門家の家系のBernsteinオンライン集約アルゴリズムを用いて、ターゲットサンプルの逐次的ストリームの予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:51:55 GMT)
DLA-Net: Learning Dual Local Attention Features for Semantic
Segmentation of Large-Scale Building Facade Point Clouds [14.5] セマンティックセグメンテーションのための大規模なファサードポイントクラウドベンチマークデータセットを構築した。
本稿では,DLA(Dual Local Attention feature)と呼ばれる,DLA(Dual Local Attention feature)を学習可能なアテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:39:11 GMT)
Quantifying Predictive Uncertainty in Medical Image Analysis with Deep
Kernel Learning [14.0] 本研究では,予測の不確かさを推定できる不確実性を考慮した深層カーネル学習モデルを提案する。
ほとんどの場合、提案したモデルは一般的なアーキテクチャよりも優れた性能を示している。
私たちのモデルは、挑戦的で議論の余地のあるテストサンプルを検出するためにも使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:09:47 GMT)
Discontinuous Named Entity Recognition as Maximal Clique Discovery [13.5] 名前付きエンティティ認識(NER)は、エンティティの言及が不連続である場合、依然として困難である。
文ごとにセグメントグラフを構築し、各ノードがセグメントを表し、エッジが同一のエンティティに属する2つのノードをリンクする。
提案手法は,F1よりも最大3.5ポイント向上し,SOTAモデルよりも5倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:13:39 GMT)
TransVOS: Video Object Segmentation with Transformers [13.3] 本研究では,時間的・空間的関係をフル活用し,モデル化する視覚変換器を提案する。
人気のある2エンコーダパイプラインをスリム化するために,単一の2パス特徴抽出器を設計する。
実験では、DAVISとYouTube-VOSのデータセットにおける最先端の手法よりもTransVOSの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:56:10 GMT)
Improving Conditional Coverage via Orthogonal Quantile Regression [12.8] 特徴空間のすべての領域にまたがるユーザ指定のカバレッジレベルを持つ予測区間を生成する手法を開発した。
我々は損失関数を変更し、間隔の大きさと誤発見イベントの指標との間の独立性を促進する。
いくつかの指標から, 改良された損失関数が条件付きカバレッジの向上につながることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:02:29 GMT)
ConvTransformer: A Convolutional Transformer Network for Video Frame
Synthesis [12.8] 本稿では,ビデオフレームシーケンス学習とビデオフレーム合成のための,畳み込みトランスフォーマ(convolutional Transformer)あるいはコンブトランスフォーマ(Conv Transformer)と呼ばれる,新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
我々の知る限りでは、ConvTransformerアーキテクチャが提案され、ビデオフレーム合成に適用されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:01:10 GMT)
Low-resource expressive text-to-speech using data augmentation [12.4] 本稿では,大量のターゲットデータを記録するコストのかかる操作を回避するために,新しい3段階の手法を提案する。
我々は、他の話者からの所望の話し方での録音を活用することで、音声変換によるデータ拡張を行う。
次に、利用可能な録音の上に合成データを使って、TSモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:18:08 GMT)
Large-scale, Dynamic and Distributed Coalition Formation with Spatial
and Temporal Constraints [11.8] 空間的制約問題 (CFSTP) と時間的制約問題 (CFSTP) はマルチエージェントタスク割り当て問題である。
完了したタスクの数を最大化するために、エージェントは連立を結成し、解散し、改革することで協力する必要がある。
D-CTSは、最初の大規模、動的、分散CFSTPベンチマークを設定。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:41:49 GMT)
Extended Tactile Perception: Vibration Sensing through Tools and Grasped
Objects [11.6] ロボットがツールを具現化し、標準的把握オブジェクトを使って知覚を拡張できることを示します。
ロボット指の動的触覚センサを用いた視覚触覚センシングと機械学習モデルにより,ロボットが接触情報を解読できることを提案する。
本稿では,BioTacマイクロ振動センサと4kHzでのマルチタキセルセンシングが可能な新しいイベントダイナミックセンサであるNUSkinを用いた広範囲な実験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:49:31 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） (Tue, 1 Jun 2021 02:53:54 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） (Tue, 1 Jun 2021 12:59:51 GMT)
DP-MERF: Differentially Private Mean Embeddings with Random Features for
Practical Privacy-Preserving Data Generation [11.3] カーネル平均埋め込みのランダムな特徴表現を用いた差分プライベートなデータ生成パラダイムを提案する。
ランダムな特徴表現を2つの重要な利点として活用する。
我々のアルゴリズムは、いくつかのデータセットでテストした場合に、既存の方法よりもはるかに優れたプライバシーとユーティリティのトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:38:20 GMT)
Exposing Previously Undetectable Faults in Deep Neural Networks [11.2] 本稿では,他の手法では不可能なDNNの欠陥を見つける新しい手法を提案する。
生成機械学習を活用することで、高いレベルの特徴によって異なる新しいテストインプットを生成することができる。
提案手法は, 現状のDNNにおいて, 故意に注入された断層だけでなく, 新たな断層も検出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:37:30 GMT)
Hardness Sampling for Self-Training Based Transductive Zero-Shot
Learning [10.8] 既存のZSL作業におけるドメインシフト問題を緩和するトランスダクティブゼロショット学習(T-ZSL)が近年注目を集めている。
まず,学習過程における難易度が異なる未確認級試料の役割を実証的に分析した。
本研究では,与えられた未知のデータセットから多種多様なサンプルと硬質サンプルのサブセットを選択するための2つのハードネスサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:55:19 GMT)
Momentum via Primal Averaging: Theoretical Insights and Learning Rate
Schedules for Non-Convex Optimization [10.7] ディープニューラルネットワークのような非トレーニングモデルのために、機械学習コミュニティ内で広く使用されている。
本研究では、SGDSPA(SGDSPA)形式のSGD等価な書き直しを利用して、運動量を持つSGDのリアプノフ解析を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:53:38 GMT)
A Way to a Universal VR Accessibility Toolkit [10.5] VRにおけるアクセシビリティの問題は今のところほとんど解決されておらず、統一的なアプローチや標準は今のところ存在しない。
システムレベルで実装されたカスタマイズ可能なツールキットを提案し、このアプローチの潜在的なメリットと、実装を成功させるために克服する必要がある課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:50:46 GMT)
DYPLOC: Dynamic Planning of Content Using Mixed Language Models for Text
Generation [10.5] 本稿では,少なくとも2つの課題に直面する長文意見テキスト生成の課題について検討する。
既存のニューラルジェネレーションモデルはコヒーレンスに欠けており、効率的なコンテンツプランニングが必要である。
DYPLOCは、混合言語モデルの新しい設計に基づいて出力を生成しながら、コンテンツの動的計画を行う生成フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:56:10 GMT)
Towards Efficient Cross-Modal Visual Textual Retrieval using
Transformer-Encoder Deep Features [10.2] クロスモーダル検索は、現代の検索エンジンにおいて重要な機能である。
本稿では,画像文検索に焦点をあてる。
我々は最近導入されたTERNアーキテクチャを画像文特徴抽出器として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:11:46 GMT)
Wide-minima Density Hypothesis and the Explore-Exploit Learning Rate
Schedule [9.9] 我々は、広いミニマの密度が狭いミニマの密度よりも低いという新しい仮説の実証的な証拠を提供する。
調査・公開スケジュールは,当初のトレーニング予算を用いて,最大0.84%の絶対精度を達成できることを示す。
例えば、ハイパフォーマンスモデルの学習率スケジュールを変更するだけで、IWSLT'14データセットのSOTA(State-of-the-art)精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:48:04 GMT)
Memory Wrap: a Data-Efficient and Interpretable Extension to Image
Classification Models [9.8] Memory Wrapは、任意の画像分類モデルのプラグアンドプレイ拡張である。
データ効率性とモデル解釈性の両方を改善し、コンテンツアテンションメカニズムを採用する。
メモリラップは,限られたデータ集合から学習すると,標準的な分類器よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:24:19 GMT)
Deep Clustering Activation Maps for Emphysema Subtyping [9.3] 本稿では,CTスキャンから気腫のサブタイプを抽出するためのセグメンテーションネットワークから高密度な特徴を生かしたディープラーニングクラスタリング手法を提案する。
高密度特徴を用いた高密度クラスタリングアクティベーションマップ(dCAM)によるクラスタ割り当てに対応する画像領域の高分解能可視化
COPDGenestudyによる500名の被験者のクラスタリング結果について検討し,画像CTによる肺気腫サブタイプを手動でアノテートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:24:48 GMT)
Omnizart: A General Toolbox for Automatic Music Transcription [9.3] 新しいPythonライブラリであるOmnizartは、自動音楽転写(AMT)の合理化ソリューションを提供する。
Omnizartは、ディープラーニングベースのATTのライフサイクルを構成するモジュールを含み、コンパクトなコマンドラインインタフェースでの使用を容易にするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:00:14 GMT)
Improving Automatic Hate Speech Detection with Multiword Expression
Features [9.2] 自動ヘイトスピーチ検出(HSD)のための単語レベルの新しい特徴として,マルチワード表現(MWE)を提案する。
MWEは、慣用的で構成的な意味を持つ単語よりも大きい語彙単位である。
実験の結果,MWE特徴を持つHSDシステムはマクロF1の点でベースラインシステムよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:30:29 GMT)
Two-stage domain adapted training for better generalization in
real-world image restoration and super-resolution [9.2] まず、入力された劣化した画像を中間領域にマッピングし、次に中間領域から出力された画像を形成するための第2のネットワークを訓練することにより、逆問題に定式化できることを示す。
実験の結果、この2段階のドメイン適応型トレーニング戦略は、未知の劣化のクラスにおいてより良い結果を得るだけでなく、他の未知の劣化のクラスにも一般化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:10:12 GMT)
THG: Transformer with Hyperbolic Geometry [8.9] X-former"モデルは、自己注意の2次時間とメモリの複雑さにのみ変更を加える。
ユークリッド空間と双曲空間の両方の利点を生かした,双曲幾何モデル(THG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:09:33 GMT)
Investigation of Uncertainty of Deep Learning-based Object
Classification on Radar Spectra [8.8] ディープラーニング(DL)は、自動車レーダのオブジェクトタイプ分類を改善することへの関心が高まっている。
現在のDL研究は、予測の不確実性を定量化する方法について研究している。
本稿では,これらの手法が安全で自動車のレーダ認識に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:50:19 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） (Tue, 1 Jun 2021 20:14:01 GMT)
Unsupervised Representation Learning for Time Series with Temporal
Neighborhood Coding [8.5] 非定常時系列に対する一般化可能な表現を学習するための自己教師型フレームワークを提案する。
我々のモチベーションは、時系列データの動的性質をモデル化する能力が特に有用である医療分野に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:53:24 GMT)
A method using deep learning to discover new predictors of CRT response
from mechanical dyssynchrony on gated SPECT MPI [8.4] 本研究の目的は、ゲートSPECT MPIの位相解析から新しいLVMDパラメータを抽出することである。
CRT反応は左室収縮容積の低下と定義された。
ベースラインゲートSPECT MPIからオートエンコーダによって抽出された新しいLVMDパラメータは、CRT応答の予測を改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:49:31 GMT)
"Why wouldn't someone think of democracy as a target?": Security
practices & challenges of people involved with U.S. political campaigns [8.4] 政治キャンペーンに関わった人々は、資金豊富な高度な攻撃者によるデジタルセキュリティの脅威に直面する。
キャンペーンのセキュリティ問題を特定するため,米国政治分野の28人の参加者を対象に質的研究を行った。
脅威、制約、労働文化の独特な組み合わせによって、政治キャンペーンに関わった人々は、彼らに任せる方法で技術を使うようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:27:51 GMT)
Graph-based Exercise- and Knowledge-Aware Learning Network for Student
Performance Prediction [8.2] 学生のスコアを正確に予測するためのグラフベースのエクササイズ・アンド・ナレッジ・アウェアラーニングネットワークを提案する。
我々は,エクササイズとナレッジ概念の熟達度を学習し,エクササイズとナレッジ概念の2倍の効果をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:53:17 GMT)
ClustRank: a Visual Quality Measure Trained on Perceptual Data for
Sorting Scatterplots by Cluster Patterns [8.2] 我々はClustRankと呼ばれる新しいデータ駆動手法を提案する。
ClustRankは、2ガウスのクラスタパターン上の人間の判断を模倣することで、既存のVQMテクニックを改善している。
我々は、ゲノムワイド・アソシエーション研究のための親族データを分析することで、その利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:07:50 GMT)
On systems of maximal quantum chaos [8.0] 多体量子系におけるカオスの顕著な特徴は、量子リャプノフ指数上の有界の存在である。
ここでは、このようなシステムにおけるカオスの流体力学の起源のさらなる証拠を提供し、最大カオスシステムの目印について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:58:09 GMT)
Gradient Play in Multi-Agent Markov Stochastic Games: Stationary Points
and Convergence [7.9] マルチエージェントマルコフ決定過程(MDP)における勾配プレイアルゴリズムの性能について検討する。
この設定では、ナッシュ均衡(NE)と1次定常ポリシーが等価であることを示す。
以上の結果から,指数関数ではなく指数関数的に,$epsilon$-NEに達する反復数とエージェント数とが線形にスケールできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:03:45 GMT)
Volta at SemEval-2021 Task 6: Towards Detecting Persuasive Texts and
Images using Textual and Multimodal Ensemble [7.8] そこで本研究では, BERT をベースとしたモデルに対して, 異なるモダリティで伝達学習手法を提案する。
57.0, 48.2, 52.1のF1スコアを対応するサブタスクで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:41:03 GMT)
ViTA: Visual-Linguistic Translation by Aligning Object Tags [7.8] マルチモーダル機械翻訳(Multimodal Machine Translation、MMT)は、翻訳のための視覚情報でソーステキストを豊かにする。
本稿では,WAT 2021の多モーダル翻訳タスクを英語からヒンディー語に翻訳するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:19:29 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） (Tue, 1 Jun 2021 01:11:04 GMT)
Learning Football Body-Orientation as a Matter of Classification [7.4] 本稿では,ビデオ映像から直接向きを推定するための最初のディープラーニングモデルを提案する。
このモデルは、ウェアラブルEPTSデバイスから得られた地中構造データを用いて訓練される。
絶対的な中央値誤差はプレイヤー1人当たり12度未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:12:32 GMT)
Tensor decomposition for learning Gaussian mixtures from moments [6.6] データ処理と機械学習では、データを正確に表現できるモデルを復元し、活用することが重要な課題である。
この問題に対処するための対称テンソル分解法について検討し,データ分布の経験的モーメントからテンソルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:11:08 GMT)
Enhancing Trajectory Prediction using Sparse Outputs: Application to
Team Sports [6.3] プレイヤー予測のためにディープラーニングモデルをトレーニングするのは、驚くほど難しいかもしれません。
本研究では,スパース軌道の予測と一定加速度による補間によりトレーニングを改善する新しい手法を提案する。
我々は,他の選手の完全な軌跡を条件にすることで,プレイヤーのサブセットに対する予測軌跡の精度を向上できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:43:19 GMT)
Claim Matching Beyond English to Scale Global Fact-Checking [5.8] 我々は、ファクトチェックされたクレームに加えて、WhatsAppのチップラインと公開グループメッセージの新しいデータセットを構築します。
我々のデータセットには、高リソース(英語、ヒンディー語)と低リソース(ベンガル語、マラヤラム語、タミル語)のコンテンツが含まれています。
我々は、低リソース言語と高リソース言語の埋め込み品質の不均衡に対応するため、知識蒸留と高品質な「教師」モデルを用いて、独自の埋め込みモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:28:05 GMT)
AAPM DL-Sparse-View CT Challenge Submission Report: Designing an
Iterative Network for Fanbeam-CT with Unknown Geometry [5.8] 我々はAAPM DL-Sparse-View CT Challenge(チーム名:robust-and-stable)に貢献する。
この課題は,データ駆動再建技術を用いて,限られたビューファンビーム測定から乳房モデルファントム画像の復元を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:20:33 GMT)
The Care Label Concept: A Certification Suite for Trustworthy and
Resource-Aware Machine Learning [5.7] 機械学習アプリケーションがユビキタスになった。これにより、マシンラーニングを信頼できるものにするための努力が増えた。
メソッドや学習モデルを理解するために時間を費やしたくない人のために、ケアラベルを提供しています。
ケアラベルは、保証が保持されているかどうかをテストする認定スイートの結果です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:16:41 GMT)
Towards an accountable Internet of Things: A call for reviewability [5.6] 本章では、モノのインターネットに関する説明責任について概説する。
具体的には、IoTシステムのレビューを容易にするメカニズムの緊急性の必要性を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:57:23 GMT)
LenAtten: An Effective Length Controlling Unit For Text Summarization [5.6] 固定長要約は、予め設定された単語や文字の数で要約を生成することを目的としている。
近年の研究では、繰り返し復号器への入力として、単語の埋め込みを伴う長さ情報が組み込まれている。
我々は、このトレードオフを断ち切るために、有効長制御ユニットLenAtten(LenAtten)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:45:41 GMT)
RAI-Net: Range-Adaptive LiDAR Point Cloud Frame Interpolation Network [5.2] 捕捉されたフレーム間の中間フレームを合成するLiDARポイントクラウドフレームは、多くのアプリケーションにおいて重要な問題となっている。
本稿では,CNNとの中間表現として範囲画像(RI)を利用してフレーム処理を行う,新しいLiDARポイントクラウド光フレーム法を提案する。
提案手法は,最新の映像フレーム方式よりも知覚的品質の優れたフレームを連続的に実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:59:08 GMT)
Hybrid Generative Models for Two-Dimensional Datasets [5.2] 2次元配列ベースのデータセットは、さまざまな領域で広く使われている。
生成モデリングの現在のアプローチは、通常、従来の画像データセットに限られている。
本稿では,計算を表現ベース空間に移動させることにより,2次元データセットを生成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:21:47 GMT)
Full-Resolution Encoder-Decoder Networks with Multi-Scale Feature Fusion
for Human Pose Estimation [5.2] 我々は,エンコーダ・デコーダネットワーク,単純なベースラインネットワーク(SBN)を3つの方法で拡張する。
大きな出力ストライドサイズに起因する量子化誤差を低減するため、単純なベースラインネットワークの端にさらに2つのデコーダモジュールを付加する。
次に、グローバルコンテキストブロック(GCB)をエンコーダモジュールとデコーダモジュールに追加し、グローバルコンテキスト機能で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:30:09 GMT)
KGPool: Dynamic Knowledge Graph Context Selection for Relation
Extraction [5.1] 知識グラフ(KG)において、文と2つの与えられた実体を標準事実にマッピングする、単一の文から関係抽出する新しい方法を提案する。
本稿では,KGPool法を用いて,KGから追加事実を付加してコンテキストを動的に拡張する手法を提案する。
KGPool表現をグラフニューラルネットワークに入力することで、全体的な手法は最先端の手法よりもはるかに正確になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:12:24 GMT)
NewsEmbed: Modeling News through Pre-trained DocumentRepresentations [5.0] そこで本研究では,人間をほとんど監督せず,意味に関連のある新鮮文書とそのトピックラベルをマイニングする新しい手法を提案する。
提案手法は,何十億もの高品質な有機的学習例を提供し,自然に多言語環境に拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:59:40 GMT)
Evaluating Recipes Generated from Functional Object-Oriented Network [4.9] 機能的オブジェクト指向ネットワーク(FOON)は知識表現として導入され、グラフの形式を採っている。
ロボットは、操作タスクのシーケンシャルプランを得るために、FOONから知識検索プロセスを通じてタスクツリーを得ることができる。
獲得したタスクツリーの品質を,レシピやマニュアルといった従来のタスク知識と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:00:52 GMT)
Tight Accounting in the Shuffle Model of Differential Privacy [4.9] 差分プライバシのシャッフルモデルは、ローカルプライバシメカニズムと信頼できるシャッフルの組み合わせに基づく、新しい分散プライバシモデルである。
シャフラーによって提供される追加のランダム化は、純粋に局所的なメカニズムと比較してプライバシー境界を改善することが示されている。
シャッフルモデルにおける複数のユビキタスメカニズムのマルチメッセージバージョンに対して,Fourier Accountantを用いて厳密なプライバシー境界を計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:30:32 GMT)
Decision Concept Lattice vs. Decision Trees and Random Forests [4.9] 我々は、新しい教師付き機械学習モデルを提案することによって、決定木、それらのアンサンブル、FCAの考え方を融合する。
具体的には、まず、決定木に基づく概念格子の一部を構成する状態時間アルゴリズムを提案する。
次に,分類問題と回帰問題の両方を解決するための概念格子に基づく予測スキームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:45:35 GMT)
Improving Formality Style Transfer with Context-Aware Rule Injection [4.7] コンテキストアウェア・ルール・インジェクション(CARI)は形式性スタイル・トランスファー(FST)の革新的な方法である
CARIは、エンドツーエンドのBERTベースのエンコーダとデコーダモデルに複数のルールを注入する。
コンテキストに基づいて最適なルールを選択することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:59:07 GMT)
Three Dimensional Orientation of Complex Molecules Excited by Two-Color
Femtosecond Pulses [4.6] 二色フェムト秒レーザーパルスによる非対称トップ(キラルを含む)分子の励起について検討した。
キラル分子では、交差偏光二色パルスによって誘導される配向がレーザー伝播方向に沿ってエナンチオ選択的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:09:08 GMT)
Invariant Policy Learning: A Causal Perspective [4.6] 基礎となるメカニズムの変更を可能にするマルチ環境コンテキストバンドレットを提案する。
本研究の結果は, 環境変化問題に対する解決策を提供するだけでなく, 因果関係, 不変性, 文脈帯域間の具体的な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:20:48 GMT)
Quantum Internet- Applications, Functionalities, Enabling Technologies,
Challenges, and Research Directions [4.4] 今日のインターネット技術は盗聴者の遊び場です。
これにより研究者たちは、より安全である新しい技術に切り替える動機となった。
量子インターネットの実現には、様々なリモートノード間の量子通信が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:03:20 GMT)
Quantification of Carbon Sequestration in Urban Forests [4.3] 本稿では,多スペクトル空中画像とLiDARデータを用いて,樹木の炭素貯蔵量を推定する手法を提案する。
マンハッタン、ニューヨークでは、木に沈んだ炭素の合計5万2000ドルを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:15:20 GMT)
nnDetection: A Self-configuring Method for Medical Object Detection [4.2] nnU-Netは、画像セグメンテーションの課題に対して、大きな成功を収めた。
本研究では,医療対象検出のための構成プロセスの体系化と自動化を行う。
結果の自己設定方法であるnnDetectionは、手動による介入なしに、任意の医学的検出問題に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:55:03 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） (Tue, 1 Jun 2021 13:38:15 GMT)
Gaussian Processes with Differential Privacy [3.9] 我々は、差分プライバシー(DP)を介して、ガウス過程(GP)に強力なプライバシー保護を加える。
我々は、スパースGP手法を用いて、既知の誘導点に関するプライベートな変分近似を公開することによってこれを達成した。
我々の実験は、十分な量のデータがあれば、強力なプライバシー保護下で正確なモデルを生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:23:16 GMT)
Efficient entanglement generation and detection of generalized
stabilizer states [3.9] 本論文では,ハイゼンベルク相互作用を用いて,多数の量子ビットの真の多部絡み合わせを生成する効率的なスキームを提案する。
この方法は超伝導、閉じ込められたイオン、低温原子系を含む様々な物理プラットフォームで便利に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:52:22 GMT)
Weighting vectors for machine learning: numerical harmonic analysis
applied to boundary detection [3.9] 距離空間がユークリッド空間であるとき、重み付けベクトルが境界検出の有効なツールであることを示す。
我々は,ベンチマークデータセット上での最先端技術の性能を競争力のある,あるいは超越した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:14:22 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） (Tue, 1 Jun 2021 04:54:59 GMT)
Energy-aware placement optimization of UAV base stations via
decentralized multi-agent Q-learning [3.5] 航空基地局(UAV-BS)として機能する無人航空機は、ネットワーク需要の増加、既存のインフラの障害点、災害時の地上機器への無線接続を提供するために配備することができる。
バッテリー容量が限られていることを考えると、長時間のカバー作業でUAVのエネルギーを節約することは困難である。
本稿では,各UAV-BSに,地上機器との接続性を最大化し,エネルギー利用の向上を図る自律エージェントを組み込んだ分散Q-ラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:49:42 GMT)
Statistical Mechanics of Neural Processing of Object Manifolds [3.5] この論文は、物体の神経処理の計算理論の基礎を築いた。
多様体のキャパシティは,有効半径, R_M, 有効次元, D_Mと決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:49:14 GMT)
Deep Learning for Reliable Classification of COVID-19, MERS, and SARS
from Chest X-Ray Images [3.2] 重症急性呼吸症候群(SARS)と中東呼吸器症候群(MERS)の流行は2002年と2011年に発生し、現在のCOVID-19パンデミックはいずれも同じ種類の新型コロナウイルスである。
本研究の目的は、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、COVID-19、SARS、MERS胸部X線画像(CXR)を分類することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:37:22 GMT)
Validating GAN-BioBERT: A Methodology For Assessing Reporting Trends In
Clinical Trials [3.2] 本研究では,半教師付き自然言語プロセスモデルを用いた臨床試験要約のための感情分類アルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムの精度は91.3%であり、マクロF1スコアは0.92であり、従来の手法に比べて精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:51:54 GMT)
A reinforcement learning approach to improve communication performance
and energy utilization in fog-based IoT [3.2] 本稿では,各移動体フォグ中継エージェント(MFRA)が自律エージェントによって制御される,Qラーニングに基づく分散型アプローチを提案する。
当社のアプローチでは、データの信頼性を確保し、全体のエネルギーコストを56.76%削減できる -- 88.03%。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:38:20 GMT)
Quantum advantages of communication complexity from Bell nonlocality [3.1] 本稿では,ベル試験からCC問題をグラフ理論的に構築する手法を提案する。
絡み合った状態の事前共有によって、成功確率は任意の古典的戦略よりも高い。
Popescu-Rohrlich ボックスに基づく非署名プロトコルについても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:16:06 GMT)
DoT: An efficient Double Transformer for NLP tasks with tables [3.0] DoTは、問題を2つのサブタスクに分解するダブルトランスフォーマーモデルである。
少ない精度でDoTはトレーニング時間と推論時間を少なくとも50%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:33:53 GMT)
A survey of machine learning-based physics event generation [3.0] 高エネルギー核・粒子物理学におけるイベントジェネレータは、粒子反応の研究を促進する上で重要な役割を果たしている。
物理イベントジェネレータの構築における機械学習(ML)の取り組みについて概観する。
本稿では、これらの課題を克服するために、MLモデル設計に物理を組み込む様々なアプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:23:15 GMT)
Online Detection of Vibration Anomalies Using Balanced Spiking Neural
Networks [2.9] スパイキングニューラルネットワークを用いた振動解析のためのニューロモルフィック手法を提案する。
振動データからシステム異常を検出することができるスパイクに基づくエンドツーエンドパイプラインを提案する。
提案手法は,2つの公開データセットに対して,最先端の性能や性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Low Complexity Recruitment for Collaborative Mobile Crowdsourcing Using
Graph Neural Networks [2.8] コラボレーティブ・モバイル・クラウドソーシング(CMCS、Collaborative Mobile crowdsourcing)は、例えば地方自治体や個人が、インターネットに接続された人々の群衆から労働者のチームを雇うことを可能にする。
本稿では,2つのCMCS採用戦略について検討し,課題依頼者が社会的に結びついた,熟練した労働者のチームを構成できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:24:02 GMT)
A Survey of Deep Reinforcement Learning Algorithms for Motion Planning
and Control of Autonomous Vehicles [2.7] 本稿では,自動運転車の運動計画と制御に強化学習(RL)を適用した研究について,現在の文献を体系的に要約する。
多くの既存のコントリビューションは、手作りのモジュールで構成され、それぞれが人間の解釈の容易さのために選択された機能を持つパイプラインアプローチに起因している。
本稿は、エンド・ツー・エンドのアプローチに該当する作業の増加傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 03:50:52 GMT)
Cleaning and Structuring the Label Space of the iMet Collection 2020 [2.7] iMet 2020データセットは、細粒度アート属性認識の分野で貴重なリソースだが、その真の可能性には達していない。
データセットのユニークな特性を文書化し、多くの属性ラベルがノイズであることを観察する。
我々は,iMet 2020ラベルのクリーニングと構造化のアプローチを提案し,その意義と価値について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:36:26 GMT)
Integrative Use of Computer Vision and Unmanned Aircraft Technologies in
Public Inspection: Foreign Object Debris Image Collection [2.7] 無人航空機システム(UAS)は公共サービス事業者やスマートシティにとって重要な資源となっている。
本研究の目的は,コンピュータビジョンとUAS技術を統合して公衆検査を自動化することである。
最初のケーススタディとして、軽量自動検出の可能性を評価するために、一般的な異物デブリ(FOD)のデータセットが開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 00:45:32 GMT)
Fair Principal Component Analysis and Filter Design [2.7] 我々は、複数のターゲットベクトルに公平にまたがる低次元部分空間を探索する。
ターゲットの場合の最適化の背景となる環境を解析する。
ランドスケープが良性であることを証明し、すべての局所ミニマがグローバルに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:10:20 GMT)
Automatic CT Segmentation from Bounding Box Annotations using
Convolutional Neural Networks [2.6] 提案手法は,1)k平均クラスタリングによる境界ボックスアノテーションを用いた擬似マスクの生成,2)分割モデルとして3次元U-Net畳み込みニューラルネットワークを反復的に訓練する。
肝臓、脾臓、腎臓のセグメンテーションでは、それぞれ95.19%、92.11%、91.45%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:06:47 GMT)
Collaborative Nonstationary Multivariate Gaussian Process Model [2.4] 我々は、協調非定常ガウス過程モデル(CNMGP)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
CNMGPは、出力が共通の入力セットを共有していないデータを、入力と出力のサイズに依存しない計算複雑性でモデル化することができる。
また,本モデルでは,出力毎に異なる時間変化相関を推定し,予測性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:25:22 GMT)
Fast symplectic integrator for Nesterov-type acceleration method [2.2] 本稿では,非自明な常微分方程式(ODE)に対して,シンプレクティック・コンタクト・ジオメトリに基づく明確な安定な測地を提案する。
提案したシンプレクティック構造はODE内に隠されたシンプレクティック構造と接触構造を保持するため、ランゲ・クッタ法よりも安定である。
数値実験により, 2階シンプレクティック積分器は安定であり, 高収束率が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:57:51 GMT)
Asymmetrical Bi-RNN for pedestrian trajectory encoding [2.1] シーケンスエンコーダとしてU-RNNと呼ばれる非対称双方向リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
Trajnet++ベンチマークの実験結果から、U-LSTMの変種は、利用可能なすべてのメトリックについて、より良い結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:05:15 GMT)
Coupler-Assisted Controlled-Phase Gate with Enhanced Adiabaticity [1.9] 高忠実性2量子エンタングゲートは、フォールトトレラント量子コンピュータにとって必須のビルディングブロックである。
本稿では,高コントラストZZ相互作用の起源を説明する理論的研究について述べる。
このスキームは10～5ドル近くで2ビットゲートエラー率を達成する可能性があり、フォールトトレラントな量子計算の進歩を劇的に加速させるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:50:17 GMT)
Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G
O-RAN [1.8] 本稿では,AI駆動型6G無線アクセスネットワーク(RAN)のセキュリティへの影響について検討する。
Open RAN(O-RAN)では、業界主導のオープンアーキテクチャと、AIコントロールを備えた次世代RANを構築するためのインターフェースについて説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:36:37 GMT)
Algorithm for Computing Approximate Nash Equilibrium in Continuous Games
with Application to Continuous Blotto [1.7] 連続ゲームにおけるナッシュ均衡戦略を近似する新しいアルゴリズムを提案する。
また,2プレイヤーゼロサムゲームに加えて,マルチプレイヤーゲームや不完全な情報を持つゲームにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:46:50 GMT)
Understanding peacefulness through the world news [1.7] 我々は,GDELT(Global Data on Events, Location, and Tone)デジタルニュースデータベースから抽出した情報を利用して,GPI(Global Peace Index)を通して平和性を捉える。
予測機械学習モデルを用いることで,GDELTからのニュースメディアの注目度を,GPIを月次レベルで測定するためのプロキシとして利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:24:57 GMT)
Analysis of Vision-based Abnormal Red Blood Cell Classification [1.6] 赤血球(RBC)の異常の同定は、貧血から肝疾患まで幅広い医学的疾患を診断する鍵となる。
本稿では,機械学習の利点を利用したセル異常検出のキャパシティ向上と標準化を目的とした自動化プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:52:41 GMT)
deep21: a Deep Learning Method for 21cm Foreground Removal [1.6] 我々は、シミュレーション観測に基づいて、UNetアーキテクチャと3次元畳み込みによる深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
クリーニングマップは、すべての関連する角スケールと周波数で10%以内の宇宙的クラスタリング統計を回復する。
提案手法は, 今後の無線実験において, 21cmの強度マップを解析可能であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:12:44 GMT)
An Entropy Regularization Free Mechanism for Policy-based Reinforcement
Learning [1.5] 政策に基づく強化学習手法は、政策崩壊問題に悩まされる。
ポリシーに基づく手法のために設計されたエントロピー正規化自由機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:04:19 GMT)
The Impact of Network Connectivity on Collective Learning [1.4] 分散自律システムでは、システムの集団行動を管理する個々のエージェント間の相互作用である。
本稿では,ネットワークが集団学習の文脈における性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:39:26 GMT)
Z3 gauge theory coupled to fermions and quantum computing [1.3] 量子コンピュータ上でのフェルミオンを用いたZ3ゲージ理論について検討する。
最大9量子ビットを使用して、基底状態エネルギーの正確な結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:59:51 GMT)
Independent Prototype Propagation for Zero-Shot Compositionality [1.3] 本稿では,新しいプログレッシブグラフ法であるProtoPropを提案する。
まず、条件付き独立な対象の原型表現を学習する。
次に、合成グラフを通して独立プロトタイプを伝搬する。
一般化された合成ゼロショット設定では、最先端の結果よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:24:09 GMT)
Image-Audio Encoding to Improve C2 Decision-Making in Multi-Domain
Environment [1.0] 軍隊はマルチドメインオペレーション(MDO)におけるコミュニケーションと機敏性を改善する方法を検討している
IoT(Internet of Things)の利用は将来の戦場に革命をもたらし、戦略的優位性をもたらす可能性がある。
この技術は軍事能力のレバレッジを提供するが、不確実性と関連するリスクが問題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:39:25 GMT)
Multi-task fully convolutional network for tree species mapping in dense
forests using small training hyperspectral data [1.0] 本研究は、密林における樹木種マッピングのためのマルチタスク完全畳み込みアーキテクチャを提案する。
本モデルでは, 木の意味的ラベル付け結果の高密度化を可能にする部分的損失関数を実装した。
ツリークラウン境界制約を強制する距離回帰補完タスクは、モデル性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:10:10 GMT)
Parameter-Efficient Neural Question Answering Models via Graph-Enriched
Document Representations [0.8] グラフ畳み込み文書表現を用いることで,相互に対応可能な質問応答システムにたどり着くことができ,場合によってはSOTAソリューションを超えていることを示す。
GCNをNLPに適用する際の大きな問題は文書表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:24:51 GMT)
Probing Hawking radiation through capacity of entanglement [0.8] 重力相転移に伴うモデルにおける絡み合いの容量を考察する。
放射するブラックホールの世界ブレインモデルの終わりには、容量はページ時間付近でピークを持つ。
ホーキング放射を記述する移動ミラーモデルでは、支配的なサドルが2つの相を切り替えるときに、キャパシティが不連続を示すのが典型的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:03:30 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） (Tue, 1 Jun 2021 18:11:43 GMT)
Comprehensive Validation of Automated Whole Body Skeletal Muscle,
Adipose Tissue, and Bone Segmentation from 3D CT images for Body Composition
Analysis: Towards Extended Body Composition [0.6] ディープラーニングのような強力な人工知能のツールは、3D画像全体を分割し、すべての内部解剖の正確な測定を生成することができるようになった。
これにより、これまで存在した深刻なボトルネック、すなわち手動セグメンテーションの必要性の克服が可能になる。
これらの測定は不可能であったため、フィールドを非常に小さく限られたサブセットに制限した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:30:45 GMT)
Fair-Net: A Network Architecture For Reducing Performance Disparity
Between Identifiable Sub-Populations [0.5] 特定可能なサブ人口間での分類精度と確率校正の両方を改善するマルチタスクニューラルネットワークアーキテクチャであるFair-Netを導入する。
3つの実世界のベンチマークデータセットによる実証研究は、Fair-Netが分類と校正性能を改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:26:08 GMT)
Latent Space Refinement for Deep Generative Models [0.4] 反復生成モデルによる空間改良が, 位相的障害を回避し, 精度を向上できることを示す。
本稿では,LaSeR(Latent Space Refinement)プロトコルを実例で紹介し,正規化フローと生成逆数ネットワークの組み合わせに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:01:39 GMT)
Automated Grading of Anatomical Objective Structured Practical Exams
Using Decision Trees [0.4] 決定木(DT)は、インテリジェントでオンラインのOSPE学習システムを構築するための第一歩としてテストされた。
DTの平均精度は54問中94.49%に達した。
これは、DTのような機械学習アルゴリズムがOSPEのグレーディングに非常に効果的な選択肢であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:09:18 GMT)
COV-ECGNET: COVID-19 detection using ECG trace images with deep
convolutional neural network [0.4] 本研究は、心電図(ECG)からCOVID-19を検出するために、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを使用することの可能性を検討する。
本研究は、深層学習技術を用いて、COVID-19および他の心血管疾患(CVD)を検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 12:33:08 GMT)
Some Ethical Issues in the Review Process of Machine Learning
Conferences [0.4] 最近の機械学習コミュニティの成功により、カンファレンスに提出された論文の数が大幅に増加した。
この増加は、これらのカンファレンスが使用している現在のレビュープロセスに影響を及ぼすいくつかの問題をより顕著にした。
本研究では, 審査員の採用問題, 二重盲検プロセスの侵害, 不正行為, 数値評価のバイアス, 付録現象について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:22:41 GMT)
Resonance interaction of two entangled atoms accelerating between two
mirrors [0.3] 非慣性運動中の原子配置によって、2つの原子の絡み合った状態の放射過程がどう操作できるかを示す。
ハイゼンベルク運動方程式における自己反応寄与から, 2つの原子系の共鳴エネルギーシフトと緩和速度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:01:24 GMT)
Replicating and Extending "\textit{Because Their Treebanks Leak}": Graph
Isomorphism, Covariants, and Parser Performance [0.3] NLPの他の統計分析と同様に、結果は線形回帰の評価に基づいていた。
そこで本研究では,グラフの同型性に関して,短い文のサブセットのみの性能が異なることを確認した。
このような統計的分析から得られた結論は、より容易に要因を分解することで、制御された実験がそれらを補う必要があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:00:46 GMT)
H-FL: A Hierarchical Communication-Efficient and Privacy-Protected
Architecture for Federated Learning [0.3] 本稿では,この課題に対処するため,階層型連合学習(H-FL)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。
トレーニングデータの統計的不均一性によるモデル性能の劣化を考慮すると,実行時分布再構成戦略を考案する。
さらに,H-FLに組み込まれた圧縮補正機構を設計し,モデル性能を犠牲にすることなく通信オーバーヘッドを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:15:31 GMT)
Neural Network Structure Design based on N-Gauss Activation Function [0.3] 我々は、MNIST、CIFAR10、CIFAR100を訓練するために、コアブロックN-Gauss、N-Gauss、Swishニューラルネットワーク構造設計を導入する。
N-Gaussは、深い畳み込みニューラルネットワークが階層的な非線形マッピング学習能力を持つように、活性化関数の非線形モデリングの主要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:16:37 GMT)
Synaptic Integration of Spatiotemporal Features with a Dynamic
Neuromorphic Processor [0.2] DYNAP-SENAPの動的シナプスを持つ単一点ニューロンは、特定の時間構造を持つシナプス前スパイクに対して選択的に応答できることを示す。
この構造は、例えば単一ニューロンの視覚的特徴調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:05:32 GMT)
Accurately computing electronic properties of a quantum ring [0.1] 超伝導量子ビットを用いた正確な凝縮マターシミュレータの実験的青写真を提供する。
1次元ワイヤの単一粒子バンド構造を再構築することにより,基礎となる手法をベンチマークする。
凝縮マター系の2つのキーテレットである磁束と乱れ局所電位を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:10:01 GMT)
Hybrid Deep Neural Network for Brachial Plexus Nerve Segmentation in
Ultrasound Images [0.1] 超音波ガイド下局所麻酔(UGRA)は鎖骨外科手術後の腕神経叢(BP)に応用できる。
超音波画像からのBPの同定は、訓練された専門家にとっても困難である。
超音波画像中のBP神経領域を分割するための分類モデルとセグメンテーションモデルを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:31:47 GMT)
Value propagation-based spatio-temporal interpolation inspired by Markov
reward processes [0.1] 本稿では,マルコフ報酬プロセス(MRP)にインスパイアされた伝搬値法を空間的手法として提案する。
その結果,実験条件下でのSD-MRPの平均性能は,他の手法に比べて有意に高かった。
さらに,本手法がベースラインに対して有意な優位性を持っていない場合においても,本手法はベースラインよりもターゲットグリッドの構造を良好に保存することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:52:54 GMT)
Witnessing entanglement via the geometric phase in a impurity-doped
Bose-Einstein condensate [0.0] 不純物ドープボース・アインシュタイン凝縮(BEC)における幾何学的位相による量子絡み合いを目撃する理論的スキームを提案する。
不純物量子ビットの幾何学的位相は、量子間マイクロ・マイクロ・アンタングルだけでなく、キュービット-BECマイクロ・マクロ・アンタングルも観測可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:36:51 GMT)
What's a good imputation to predict with missing values? [0.0] ほぼすべての計算関数に対して、強力な学習者を持つ暗黙の回帰手順がベイズ最適であることを示す。
本稿では、観測変数と観測変数の条件付きリンクをキャプチャするニューラルネットワークであるNeuMissを適用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:40:30 GMT)
VA-GCN: A Vector Attention Graph Convolution Network for learning on
Point Clouds [0.0] 本稿では,各入力点の隣接点を抽出する効率的なベクトル注意変換モジュール(VAConv)を提案する。
提案したVAConvは、ModelNet40、S3DIS、ShapeNetなどの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
3D分類のためのModelNet40データセットでは、VA-GCNはベースラインに比べて2.4%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 04:49:25 GMT)
Using Integrated Gradients to explain Linguistic Acceptability learnt by
BERT [0.0] BERTは、そのアーキテクチャにおけるマルチヘッド自己認識メカニズムを活用することで、言語理解のブレークスルーとなっている。
この研究は、BERTが学習した言語アクセプティビリティの基準を説明するために、Layer Integrated Gradients Attribution Scores (LIGAS)を利用した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:17:45 GMT)
Transformation Models for Flexible Posteriors in Variational Bayes [0.0] ニューラルネットワークでは、変分推論は、計算が難しい後部を近似するために広く使われている。
変換モデルは任意の分布に適合するほど柔軟です。
TM-VIは、1つのパラメータを持つモデルの複雑な後部を正確に近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:43:47 GMT)
Towards the Heisenberg limit in microwave photon detection by a qubit
array [0.0] 量子ビットアレイを用いた検出器は、単一光子の検出において基礎的なハイゼンベルク限界を達成することができることを示す。
超伝導量子ビットの場合、これは重要なマイクロ波領域における量子センシングと通信の新しい機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:34:03 GMT)
To trust or not to trust an explanation: using LEAF to evaluate local
linear XAI methods [0.0] 実際に説明を定量的に評価する方法については合意がない。
説明は一般にブラックボックスモデルの検査にのみ使用され、意思決定支援としての説明の積極的な使用は一般的に見過ごされる。
XAIへの多くのアプローチのうち、広く採用されているパラダイムは、局所線形説明(Local Linear Explanations)である。
これらの手法は不安定な説明、約束された理論特性からの実際の実装のばらつき、間違ったラベルの説明など、多くの欠陥に悩まされている。
これは標準的かつ偏見のない評価手順の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:14:12 GMT)
The Sample Fr\'echet Mean of Sparse Graphs is Sparse [0.0] 空間性は遺伝的性質であり、グラフサンプルからサンプルFr'echet平均に伝達できることを示す。
この結果は、スパーシリティが遺伝性であることを保証するもので、グラフサンプルからサンプルFr'echet平均に送信することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:52:21 GMT)
Symmetry-via-Duality: Invariant Neural Network Densities from
Parameter-Space Correlators [0.0] ネットワーク密度の対称性は、ネットワーク相関関数の二重計算によって決定できる。
初期密度における対称性の量は、Fashion-MNISTで訓練されたネットワークの精度に影響を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:00:06 GMT)
Students Programming Competitions as an Educational Tool and a
Motivational Incentive to Students [0.0] オカナガン大学(OC)コンピュータサイエンス科(COSC)の学生によるプログラミングコンペティションの結果について報告する。
学位・学位課程の新入生や2年生の中には,早ければ2学期まで,応用研究プロジェクトへの参加を熱望する者もいた。
学生は、コンテストに参加することで、プログラミングコースで効果的に学び、より深く、より徹底的に学習し、クラスでより良い結果を得るのを助ける動機を与えると報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:10:33 GMT)
Student Performance Prediction Using Dynamic Neural Models [0.0] 本稿では, 学生の次の受験質問に対する回答の正しさを, 以前のインタラクションに基づいて予測する問題に対処する。
我々は、その解に対する動的ニューラルネットワークの2つの主要なクラス、すなわち有限メモリ時間遅延ニューラルネットワーク(TDNN)と潜在的無限メモリリカレントニューラルネットワーク(RNN)を比較した。
実験の結果,これまでに使用したすべてのデータセットにおいて,RNNアプローチの性能はTDNNアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:40:28 GMT)
Restrictions on shareability of classical correlations for random
multipartite quantum states [0.0] 我々はHaarによる非自明な上界がランダムな多部状態を生成する可能性を探る。
より多くのパーティにとって、量子不協和や局所的な作業の古典的な部分は、モノガミーに基づく上界をシャラビリティに従わせることができる。
ランダム状態における古典的相関測度に対するシャーラビリティの傾向は、古典的相関の公理的定義と従来とを明確に区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:03:33 GMT)
Remote state preparation of two-component Bose-Einstein condensates [0.0] スピンアンサンブルのための遠隔状態準備プロトコルを提案する。
目的は、リモートスピンアンサンブル上で所定のスピン期待値のセットを持つ状態を作成することである。
2軸2スピン(2A2S)ハミルトニアンを最大絡み合う状態の代わりに用いた状態について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:16:49 GMT)
Refining the bounding volumes for lossless compression of voxelized
point clouds geometry [0.0] 提案手法は、1つの投影方向に関連する2つの深度マップから幾何を部分的に再構成することから始める。
部分的再構成は、一方向に沿って断面を掃除し、2つの深度マップに含まれていない点を符号化することにより、点雲の完全な再構築に完了する。
ベンチマークデータセット上で、最先端のビット/ボクセル結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:16:06 GMT)
Raman spectral analysis of mixtures with one-dimensional convolutional
neural network [0.0] 近年、ロバストな1次元畳み込みニューラルネットワーク (1-D CNN) とラマン分光法の組み合わせは、未知の物質を迅速に同定する大きな可能性を示している。
この手法を未知の混合物中の純粋な化合物の分類にまで拡張しようとする研究もある。
ここでは、多成分混合物中の化学成分のスペクトル認識と定量化における新しいアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:23:30 GMT)
Radiation pressure on single atoms: generalization of an exact
analytical approach to multilevel atoms [0.0] 2レベル原子が経験する放射力の半古典的状態における計算の標準化された正確な解析形式を提供する。
ここでは、この処理を多レベル原子の場合にまで拡張し、原子レベルの縮退が考慮され、光の偏光が遊びに入る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:56:31 GMT)
Quantum-Optical Spectrometry in Relativistic Laser-Plasma Interactions
Using the High-Harmonic Generation Process: A Proposal [0.0] 量子光学分光法(quantum-optical spectrometry)は、最近開発された光子相関法である。
強いレーザー・マッター相互作用の量子光学的性質を明らかにするために用いられている。
この方法は、強いレーザー-磁場相互作用生成物の生成に向けて、駆動レーザ場から光子を吸収する確率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:30:39 GMT)
Quantum versus classical transport of energy in coupled two-level
systems [0.0] チェーン内でコヒーレントまたは非コヒーレントなエネルギーホッピングが行われる場合について検討する。
本研究は,量子輸送の資源として量子侵襲性が果たす重要な役割を強く示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 20:21:53 GMT)
Quantum hypothesis testing for exoplanet detection [0.0] 弱い二次源の存在を検知する誤りの確率を著しく低減できることを示す。
この結果は、天文学から顕微鏡まで、光学画像のツールボックスにおいて補完的な手法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:48:05 GMT)
Quantum crosstalk cancellation for fast entangling gates and improved
multi-qubit performance [0.0] 本稿では、結合量子ビット上の交流スターク効果を同時に行うことで、エネルギーレベルを制御し、クロストークを緩和する新しい手法を提案する。
この研究は、より高速なゲートと、多ビット回路の忠実度を大幅に改善した超伝導ハードウェアの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:59:00 GMT)
Quantum Heat Engines with Singular Interactions [0.0] ボソニックな加工媒体はフェルミオン媒質よりも優れた性能が得られることを示す。
エンジン性能における粒子間相互作用と波動関数対称性の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 21:18:46 GMT)
Predicting Vehicles Trajectories in Urban Scenarios with Transformer
Networks and Augmented Information [0.0] 本稿では,トランスフォーマーネットワークに基づく歩行者軌道予測のための単純な構造を利用する。
我々は,最大5秒の地平線における都市シナリオにおける車両軌道予測の問題にそれらの利用を適応させる。
我々のモデルは最先端の成果を達成し、異なるタイプの都市環境に柔軟で適応可能であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:18:55 GMT)
Predicting Driver Intention Using Deep Neural Network [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） (Tue, 1 Jun 2021 12:48:51 GMT)
Optical hyperpolarization of heteronuclear spin singlet order in liquids [0.0] 核スピン一重項秩序は、スピン格子緩和時間よりもはるかに長い時間の間、核スピン過分極を室温液体に貯蔵するために用いられる。
同一種の超分極一重項位はアクセス可能であるが、超分極ヘテロ核スピン・シンレット位はまだ示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:54:04 GMT)
On-Line Policy Iteration for Infinite Horizon Dynamic Programming [0.0] 有限状態無限地平線割引動的プログラミングのためのオンラインポリシー反復(PI)アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは有限個の段階に収束し、局所最適ポリシーの一種となる。
また、価値とポリシーを近似したオンラインPIアルゴリズムにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:50:22 GMT)
On the KLM properties of a fuzzy DL with Typicality [0.0] ファジィ論理を典型演算子で拡張することにより,多層パーセプトロンのファジィ多重参照セマンティクスを定義する手法が提案されている。
本稿では,その特性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:57:46 GMT)
Non-Hermitian Maryland Model [0.0] これは、Grempelによって提唱された有名な量子カオスの可積分モデルに対する非可換な非エルミート拡張である。
エルミート・メリーランドのモデルとは対照的に、非エルミート拡張はよりリッチなシナリオを示し、複素エネルギー平面における位相的モビリティエッジを経由した局在化-非局在化相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:05:40 GMT)
Logistic Regression Through the Veil of Imprecise Data [0.0] ロジスティック回帰は、いくつかの予測変数に基づいて結果の確率を評価する重要な統計ツールである。
標準的な手法は、正確に知られているデータのみを扱うことができるが、多くのデータセットには、従来の手法が単一ポイントに縮小するか、完全に無視されるかの不確実性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:51:46 GMT)
Leveraging Pre-Images to Discover Nonlinear Relationships in
Multivariate Environments [0.0] 因果発見は、人工知能を用いた科学的発見において重要な機能を提供する。
多くの実世界の時間観測が互いに非線形に関連していることが判明した。
本手法は,観測が時間によって制限され,非線形に関連している場合に,最先端の因果発見法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 22:42:51 GMT)
Is it a click bait? Let's predict using Machine Learning [0.0] このプロジェクトの目的は、新しい記事に関連するソーシャルメディア投稿(つぶやき)がクリックベイトになる確率を予測できるシステムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:07:28 GMT)
Inverse Anderson transition in photonic cages [0.0] アンダーソン局在による輸送阻害は、乱れた周期格子においてユビキタスである。
平らなバンド障害のみを示す結晶では、マクロなバンド平坦化を持ち上げ、幾何学的局在を除去し、特定の条件下での輸送を可能にする。
ここでは、単純な擬似1次元フォトニックフラットバンドシステム、すなわちアハロノフ・ボームフォトニックケージを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 05:14:06 GMT)
Interferometric Visibility in Curved Spacetimes [0.0] M. Zych et al., Nat. Commun. 2, 505 (2011) において、著者らは、インターフェロメトリーの可視性は重力場の影響を受けており、適切な時間という一般相対論的概念なしでは説明できないと予測した。
本研究では,ニュートン極限における局所ローレンツ変換のユニタリ表現を用いて,同じ効果の導出を開始する。
重力による干渉計の視認性への影響は、異なる時空測地において持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 19:31:02 GMT)
Hyperspectral Band Selection for Multispectral Image Classification with
Convolutional Networks [0.0] ハイパースペクトル画像から波長の減少したセットを選択するための新しいバンド選択法を提案する。
本手法により,マルチスペクトルセンサの設計に適した結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 17:24:35 GMT)
Gender Bias Hidden Behind Chinese Word Embeddings: The Case of Chinese
Adjectives [0.0] 本論文は,中国語形容詞の独特な視点から,静的単語埋め込みにおける性別バイアスについて検討する。
生成した結果と人間によって表されたデータセットを比較することで,単語埋め込みに符号化された性別バイアスが人々の態度とどのように異なるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:12:45 GMT)
Finite-size effects of electron transport in PdCoO$_2$ [0.0] 第一原理計算と異方性ボルツマン方程式の数値モデリングを組み合わせた電子輸送の解明のための理論的枠組みを提案する。
本研究では, 異なる電子・フォノン散乱機構を解明し, 準粒子の平均自由経路階層を異なる温度で確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:00:17 GMT)
Fast and Eager k-Medoids Clustering: O(k) Runtime Improvement of the
PAM, CLARA, and CLARANS Algorithms [0.0] Partitioning Around Medoids (PAM) は非ユークリッドデータをクラスタリングするためのアルゴリズムである。
本稿では,アルゴリズムの第2フェーズ(SWAP)でO(k)倍の高速化を実現するPAMの修正を提案する。
k=100,200の実データを用いた実験では,元のPAM SWAPアルゴリズムと比較して,それぞれ458倍のスピードアップを観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 08:16:45 GMT)
Extended Wigner's friend problem and the internal consistency of
standard quantum mechanics [0.0] 我々は、ファインマンが暴露した量子力学の基本規則に頼って、ウィグナーの友人問題を調べる。
近年の議論では、拡張されたウィグナーの友人問題は量子論では一貫して説明できないことが示唆されているが、ここでは、これらの標準規則の直接的な適用は、関係するすべてのエージェントの計測結果の曖昧で一貫した説明をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 15:03:57 GMT)
Experiments with graph convolutional networks for solving the vertex
$p$-center problem [0.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ上に定義されたNPハード最適化問題(COP)に取り組むために、機械学習コミュニティで人気のある研究方向となっている。
本稿では, 頂点p-center問題(PCP)の解法としてGCNを用いた予備的検討を行う。
得られた予備結果は,ネットワークアーキテクチャのアイデアの直接転送があまりうまくいかないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 10:06:31 GMT)
Experimental Realization of Schumacher's Information Geometric Bell
Inequality [0.0] 量子力学は古典的に許容されるよりも強い相関関係を生み出すことができる。
1991年、シューマッハはベルの有名な結果に類似した美しい幾何学的アプローチを推し進めた。
ここでは彼の構造を実験的に再現し、2つの光子のベル状態に対する決定的な違反を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:45:47 GMT)
Efficient verification and fidelity estimation of discrete bipartite
squeezed states [0.0] そのような2つの現象はくしゃみと絡み合いである。
2量子単軸スケザリングハミルトニアンを用いて生成される状態を考える。
本研究では, 局所的な測定値を用いて, 生成した状態の忠実度を効率よく検証し, 直接推定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:49:56 GMT)
Effective quantum dynamics induced by a driven two-level-system bath [0.0] 損失のあるがコヒーレントに駆動される2レベル系の浴によって引き起こされる散逸を記述するボルン・マルコフのマスター方程式を導出する。
駆動型TLS浴の非熱定常状態から生じる系の定常状態とそのエキゾチック特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:37:57 GMT)
Dual Normalization Multitasking for Audio-Visual Sounding Object
Localization [0.0] 本研究では,音の視覚的位置のあいまいさを軽減するため,新しい概念である音場オブジェクトを提案する。
この新たなAVSOL問題に対処するために、デュアル正規化マルチタスクと呼ばれる新しいマルチタスクトレーニング戦略とアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 02:02:52 GMT)
Don't Tell Me The Cybersecurity Moon Is Shining... (Cybersecurity Show
And Tell) [0.0] 「ええ、言うなよ」は、どの作家にとっても文学の戒めとなっている。
サイバーセキュリティを説明するために、さまざまな種類のアートワークが利用できるかについて議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:57:20 GMT)
Digital rock reconstruction with user-defined properties using
conditional generative adversarial networks [0.0] 優れた視覚的および地質学的リアリズムを持つ訓練画像の再生が可能なGAN(generative adversarial Network)が人気を博している。
本研究では,実際のトレーニングデータに類似したサンプルを再現するだけでなく,ユーザ固有の特性を満たすことを目的とした,ディジタルロック再構築のための条件付きGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:32:43 GMT)
Did I do that? Blame as a means to identify controlled effects in
reinforcement learning [0.0] 制御効果ネットワーク(英語: Controled Effect Network, CEN)は、非教師なしの手法である。
CENは、アクション予測に基づいて、一般的なモデルよりも制御された効果を識別できることを示し、幅広い環境で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 06:58:31 GMT)
Detection of preventable fetal distress during labor from scanned
cardiotocogram tracings using deep learning [0.0] 労働・納入における広範な適用にもかかわらず、電子胎児モニタリング(EFM)の価値についてかなりの議論が続いている。
EFMは胎児の心拍数(FHR)パターンを母性子宮収縮とともに監視する。
本研究は、先天的または過去の胎児傷害の訓練および検出のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:40:50 GMT)
Defect production due to time-dependent coupling to environment in the
Lindblad equation [0.0] 例外点を通して非エルミート結合を直線的に時間的に増加させることで、欠陥はエルミート臨界点に近づくのと全く同じ方法で生成される。
時間内に環境結合を線形に増加させ、リウビリアの定常解を超えることで、欠陥密度は全てのケースにおいて駆動速度と線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 18:39:09 GMT)
Decoupling Shape and Density for Liver Lesion Synthesis Using
Conditional Generative Adversarial Networks [0.0] 合成データの質と多様性は、モデルを訓練するのに使われる注釈付きデータに大きく依存する。
本稿では,肝病変合成のための形状と密度を分離する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 16:45:19 GMT)
Dataset for eye-tracking tasks [0.0] 本稿では、視線追跡タスクのための畳み込みニューラルネットワークのカスタムモデルのトレーニングに適したデータセットを提案する。
このデータセットは1万枚の眼画像を416ピクセルから416ピクセルに拡張している。
この原稿は、視線追跡装置用のデータセットを作成するためのガイドとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:54:23 GMT)
Controls of a superconducting quantum parametron under a strong pump
field [0.0] パラメトロンの制御精度に及ぼす非共鳴急速発振項(NROT)の影響について検討した。
また,ポンプの脱調の調整時間依存性は,非断熱遷移とNROTによるパラメトロン状態の乱れの両方を抑制できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 11:45:36 GMT)
Combinatorial necessary conditions for regular graphs to induce periodic
quantum walks [0.0] 正規混合グラフで定義される離散時間量子ウォークに必要な条件を周期的に導出する。
この研究の応用として、混合完備グラフと混合混合グラフの素数との周期性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 01:23:02 GMT)
Bayesian Reasoning with Trained Neural Networks [0.0] トレーニングされたニューラルネットワークを用いてベイズ推論を行い、初期スコープ外のタスクを解決する方法を示す。
深層生成モデルは事前知識を提供し、分類/回帰ネットワークは制約を課す。
既にトレーニング済みのネットワーク上に構築されたアプローチと、対処可能な質問は、利用可能なネットワークの数とともに、極端に指数関数的に増加しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:55:29 GMT)
Average concurrence and entanglement swapping [0.0] 量子ネットワークにおけるエンタングルメントスワップにおける平均コンカレンスの役割について検討する。
混合量子状態の例を見て、純状態の関係は混合状態で何が可能であるかに上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 23:01:18 GMT)
Analysis of classifiers robust to noisy labels [0.0] 本稿では,クラス依存ラベリングノイズを克服するための現代的ロバストな分類アルゴリズムについて考察する。
深層学習を3つのデータセットに適用し,CIFARデータセット上の未知ノイズを用いたエンドツーエンド解析をスクラッチから導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:14:51 GMT)
AI-Ethics by Design. Evaluating Public Perception on the Importance of
Ethical Design Principles of AI [0.0] 倫理的原則が相互に重み付けされているかを検討する。
倫理的に設計されたシステムに対する異なる選好モデルが、ドイツ国民の間に存在していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 09:01:14 GMT)
A trustable and interoperable decentralized solution for citizen-centric
and cross-border eGovernance: A conceptual approach [0.0] 本稿では,ビッグデータ交換とサービス提供を効果的に行うために,受益者がデセンタライズされたネットワークに参加することができるAI強化ソリューションを提案する。
i)データ共有のための信頼性が高く効率的な分散化機構、(ii)利害関係者のニーズに合わせたモバイルサービスを提供するためのエコシステム、(iii)複数のサービスによるトランザクションを管理するための単一サインオンウォレット機構、(iv)既存のeGovernmentシステム間で情報の安全な交換を行う通信層を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 13:25:10 GMT)
A Novel Graph-Theoretic Deep Representation Learning Method for
Multi-Label Remote Sensing Image Retrieval [0.0] 本稿では,マルチラベルリモートセンシング(RS)画像検索の枠組みにおけるグラフ理論の深層表現学習手法を提案する。
提案手法は,アーカイブ内の各RS画像に関連付けられた複数ラベルの共起関係を抽出し,活用することを目的としている。
提案手法のコードはhttps://git.tu-berlin.de/rsim/GT-DRL-CBIRで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 14:11:08 GMT)
A Non-commutative Extension of Lee-Seung's Algorithm for Positive
Semidefinite Factorizations [0.0] 正の半定値分解(PSD)を計算するために,行列乗法更新(MMU)アルゴリズムと呼ぶLee-Seungアルゴリズムの非可換拡張について述べる。
更新方式では,2乗損失目標が非増加的であり,不動点が臨界点に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Jun 2021 07:55:09 GMT)