Detecting Hallucinated Content in Conditional Neural Sequence Generation [165.7] 出力シーケンスの各トークンが(入力に含まれていない)幻覚化されているかどうかを予測するタスクを提案する。
また、合成データに微調整された事前学習言語モデルを用いて幻覚を検出する方法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:26:55 GMT)
Enriching Transformers with Structured Tensor-Product Representations
for Abstractive Summarization [131.2] 抽象的な要約のタスクに対して,明示的に構成された製品表現(TPR)をTP-TRANSFORMERに適用する。
モデルの主な特徴は、トークンごとに2つの別々の表現を符号化することで導入する構造バイアスである。
本稿では,TP-TRANSFORMER が Transformer と TP-TRANSFORMER より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:32:33 GMT)
Variational Empowerment as Representation Learning for Goal-Based
Reinforcement Learning [114.1] 本稿では,標準目標条件付きRL (GCRL) を目的変動エンパワーメントによってカプセル化する方法について論じる。
我々の研究は、ゴールベースRLで表現学習技術を評価し、分析し、開発する新しい基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:12:26 GMT)
SocAoG: Incremental Graph Parsing for Social Relation Inference in
Dialogues [112.9] 対話から社会的関係を推定することは、感情的に知的なロボットを構築するのに不可欠である。
我々は、グループ間の関係の整合性のために、SocAoGという名前のAnd-or Graphとしてソーシャルネットワークをモデル化する。
DialogRE と MovieGraph の実証実験結果から,我々のモデルは最先端の手法よりも社会的関係を正確に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:07:42 GMT)
Learning to Rehearse in Long Sequence Memorization [107.1] 既存の推論タスクは、しばしば、推論中に入力内容が常にアクセス可能であるという重要な仮定を持つ。
メモリ拡張ニューラルネットワークは、人間のような書き込み読み取りメモリを導入し、1回のパスで長い入力シーケンスを圧縮し記憶する。
しかし、2つの重大な欠点がある: 1) メモリを現在の情報から継続的に更新し、必然的に初期の内容を忘れる; 2) 重要な情報を区別せず、全てのコンテンツを平等に扱う。
本稿では,履歴サンプリング装置を用いた自己教師型リハーサルによる長期記憶向上のためのリハーサルメモリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:58:30 GMT)
FIVES: Feature Interaction Via Edge Search for Large-Scale Tabular Data [106.8] 本稿では,FIVES (Feature Interaction Via Edge Search) という新しい手法を提案する。
FIVESは、定義された特徴グラフ上のエッジを探すために、インタラクティブな特徴生成のタスクを定式化する。
本稿では,対話的特徴の探索を動機づける理論的証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:00:12 GMT)
Rethinking Cross-modal Interaction from a Top-down Perspective for
Referring Video Object Segmentation [103.4] ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)は、ビデオオブジェクトを自然言語参照のガイダンスでセグメント化することを目的としている。
以前の手法では、画像格子上の言語参照を直接グラウンド化することで、RVOSに対処するのが一般的であった。
そこで本研究では,複数のサンプルフレームから検出されたオブジェクトマスクをビデオ全体へ伝播させることにより,オブジェクトトラッカーの徹底的なセットを構築した。
次に,Transformerベースのトラックレット言語基底モジュールを提案し,インスタンスレベルの視覚的関係とモーダル間相互作用を同時に,効率的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:26:13 GMT)
Self-Training Sampling with Monolingual Data Uncertainty for Neural
Machine Translation [98.8] 並列データを補完するために最も情報に富んだ単言語文を選択することでサンプリング手順を改善することを提案する。
並列データから抽出したバイリンガル辞書を用いて単言語文の不確実性を計算した。
大規模WMT英語$Rightarrow$Germanと英語$Rightarrow$ Chineseデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:01:36 GMT)
Rejuvenating Low-Frequency Words: Making the Most of Parallel Data in
Non-Autoregressive Translation [98.1] 知識蒸留(KD)は、非自己回帰翻訳(NAT)モデルを訓練するための合成データを構築するために一般的に用いられる。
低周波対象語に対するアライメントを向上するために,逆KDを提案する。
その結果,提案手法は翻訳品質を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:41:40 GMT)
Robustifying Algorithms of Learning Latent Trees with Vector Variables [92.2] Recursive Grouping (RG) と Chow-Liu Recursive Grouping (CLRG) のサンプル複雑性について述べる。
RG,CLRG,Neighbor Joining (NJ) およびSpectral NJ (SNJ) をトラッピングした内積を用いて強化する。
我々は、潜在木の構造学習において、最初の既知のインスタンス依存の不合理性の結果を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:37:52 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） (Wed, 2 Jun 2021 03:11:24 GMT)
JUMBO: Scalable Multi-task Bayesian Optimization using Offline Data [86.9] 追加データをクエリすることで制限をサイドステップするMBOアルゴリズムであるJUMBOを提案する。
GP-UCBに類似した条件下では, 応答が得られないことを示す。
実世界の2つの最適化問題に対する既存手法に対する性能改善を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:03:38 GMT)
Container: Context Aggregation Network [83.1] 最近の発見は、従来の畳み込みやトランスフォーマーコンポーネントを使わずに、シンプルなベースのソリューションが効果的な視覚表現を生成できることを示している。
マルチヘッドコンテキストアグリゲーションのための汎用ビルディングブロックCONText Ion NERtwokを提案する。
より大規模な入力画像解像度に依存する下流タスクにはスケールしないTransformerベースの手法とは対照的に、当社の効率的なネットワークであるModellightは、オブジェクト検出やインスタンスセグメンテーションネットワークに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:09:11 GMT)
Answer Generation for Retrieval-based Question Answering Systems [80.3] シーケンス・トゥ・シークエンス・トランスモデルを訓練し、候補集合から解を生成する。
英語のAS2データセットを3つ比較したところ, 精度は32点まで向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:45:49 GMT)
VECO: Variable and Flexible Cross-lingual Pre-training for Language
Understanding and Generation [77.8] 我々はTransformerエンコーダにクロスアテンションモジュールを挿入し、言語間の相互依存を明確に構築する。
独自の言語でコンテキストにのみ条件付けされたマスク付き単語の予測の退化を効果的に回避することができる。
提案した言語間モデルでは,XTREMEベンチマークのさまざまな言語間理解タスクに対して,最先端の新たな結果が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:15:11 GMT)
VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos [77.6] 偽造検知器の性能は、人間の目で見られる人工物の存在にどのように依存するかを示す。
前例のない品質の顔ビデオ偽造検出のための新しいベンチマークデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:00:26 GMT)
Parameterizing Branch-and-Bound Search Trees to Learn Branching Policies [76.8] Branch and Bound (B&B) は、Mixed-Integer Linear Programming Problem (MILP) の解法として一般的に用いられる木探索法である。
本稿では,新しい模倣学習フレームワークを提案し,分岐を表現するための新しい入力機能とアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:11:03 GMT)
More Embeddings, Better Sequence Labelers? [75.4] 最近の研究は、文脈埋め込みのファミリを提案し、非文脈埋め込みよりもシーケンスラベルの精度を大幅に向上させる。
我々は18のデータセットと8の言語にまたがる3つのタスクについて広範囲にわたる実験を行い、様々な埋め込み結合を用いたシーケンスラベリングの精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:09:58 GMT)
multiPRover: Generating Multiple Proofs for Improved Interpretability in
Rule Reasoning [73.1] 我々は、自然言語の事実と規則の形で明示的な知識を推論することを目的としている言語形式推論の一種に焦点を当てる。
PRoverという名前の最近の研究は、質問に答え、答えを説明する証明グラフを生成することによって、そのような推論を行う。
本研究では,自然言語規則ベースの推論のために複数の証明グラフを生成するという,新たな課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:58:35 GMT)
A Constraint-Based Algorithm for the Structural Learning of
Continuous-Time Bayesian Networks [70.9] 連続時間ベイズネットワークの構造を学習するための制約に基づく最初のアルゴリズムを提案する。
我々は,条件付き独立性を確立するために提案した,異なる統計的テストと基礎となる仮説について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:27:44 GMT)
Structural Knowledge Distillation: Tractably Distilling Information for
Structured Predictor [70.7] 知識蒸留の目的的機能は、典型的には教師と学生の出力分布の相互エントロピーである。
構造化予測問題の場合、出力空間は指数関数的である。
本稿では, 構造的知識の蒸留における, シーケンスラベリングと依存性解析モデル間のトラクタビリティと実証的有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:31:19 GMT)
Human-centric Spatio-Temporal Video Grounding With Visual Transformers [70.5] 我々は,Human Spatio-Temporal Video Grounding(HC-STVG)という新しいタスクを紹介する。
HC-STVGは、所定の記述に基づいて、対象者の時間管をアンビデオからローカライズすることを目的としている。
我々は,S-Temporal Grounding with Visual Transformers (STGVT) という,効果的なベースライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:51:34 GMT)
Machine-Learning Non-Conservative Dynamics for New-Physics Detection [69.5] 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） (Wed, 2 Jun 2021 02:05:53 GMT)
Speakers Fill Lexical Semantic Gaps with Context [69.3] 我々は単語の語彙的あいまいさを意味のエントロピーとして運用する。
単語のあいまいさの推定値と,WordNetにおける単語の同義語数との間には,有意な相関関係が認められた。
これは、あいまいさの存在下では、話者が文脈をより情報的にすることで補うことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:13:18 GMT)
On the Efficacy of Adversarial Data Collection for Question Answering:
Results from a Large-Scale Randomized Study [65.2] 逆データ収集(ADC)では、人間の労働力がモデルとリアルタイムで対話し、誤った予測を誘発する例を作成しようとする。
ADCの直感的な魅力にも拘わらず、敵対的データセットのトレーニングがより堅牢なモデルを生成するかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 00:48:33 GMT)
Ethical-Advice Taker: Do Language Models Understand Natural Language
Interventions? [62.7] 読解システムにおける自然言語介入の有効性について検討する。
本稿では,新たな言語理解タスクであるLingguistic Ethical Interventions (LEI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:57:58 GMT)
Towards Emotional Support Dialog Systems [61.6] 本稿では,感情支援会話タスクを定義し,ヘルピングスキル理論に基づくESCフレームワークを提案する。
本研究では,豊かなアノテーション(特にサポート戦略)をヘルプシーカとサポーターモードで組み込んだ感情支援会話データセット(ESConv)を構築した。
情緒的サポートを提供する能力に関して、最先端の対話モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:30:43 GMT)
Decision-making Oriented Clustering: Application to Pricing and Power
Consumption Scheduling [61.1] 本稿では、意思決定指向クラスタリングの枠組みを定式化し、データ空間の判断に基づく分割と適切な代表決定を提供するアルゴリズムを提案する。
この新しいフレームワークとアルゴリズムを、リアルタイム価格と消費電力スケジューリングの典型的な問題に適用することにより、洞察に富んだ分析結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:41:04 GMT)
DynaEval: Unifying Turn and Dialogue Level Evaluation [60.7] 統合された自動評価フレームワークDynaEvalを提案する。
ターンレベルの評価を行うことができるが、対話全体の品質を公平に考慮することもできる。
実験の結果,DynaEvalは最先端の対話コヒーレンスモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:23:18 GMT)
Minimax Optimization with Smooth Algorithmic Adversaries [59.5] 対戦相手が展開するスムーズなアルゴリズムに対して,Min-playerの新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,制限周期のない単調進行を保証し,適切な勾配上昇数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:03:36 GMT)
A Multi-Level Attention Model for Evidence-Based Fact Checking [59.0] シーケンス構造をトレーニング可能な,シンプルなモデルを提案する。
Fact extract and VERification のための大規模データセットの結果、我々のモデルはグラフベースのアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:40:12 GMT)
DFGC 2021: A DeepFake Game Competition [58.8] 本稿では,DFGC 2021コンペティションの概要を紹介する。
DeepFakeの技術は急速に発展しており、現実的なフェイススワップはますます認知しにくくなっている。
このコンペティションは、現在の最先端のDeepFake生成と検出方法の間の対戦ゲームをベンチマークするための共通プラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:10:13 GMT)
Boosting energy-time entanglement using coherent time-delayed feedback [58.7] 本稿では,コヒーレントな時間遅延フィードバック機構を実装することにより,2次コヒーレンス関数における干渉の可視性を制御することを提案する。
3レベル系(3LS)から放出される2つの光子の視認性は,3LS上層部の崩壊を遅くすることで,幅広いパラメータに対して著しく向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:24:17 GMT)
Metaphor Generation with Conceptual Mappings [58.6] 我々は、関連する動詞を置き換えることで、リテラル表現を与えられた比喩文を生成することを目指している。
本稿では,認知領域間の概念マッピングを符号化することで生成過程を制御することを提案する。
教師なしCM-Lexモデルは,近年のディープラーニングメタファ生成システムと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:27:05 GMT)
Rethinking conditional GAN training: An approach using geometrically
structured latent manifolds [58.1] 条件付きGAN(cGAN)は、生成された出力の多様性の欠如などの重大な欠点に悩まされる。
本稿では,バニラcGANの多様性と視覚的品質を両立させる新しいトレーニング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:50:46 GMT)
Towards Practical Lipreading with Distilled and Efficient Models [57.4] ニューラルネットワークの復活により、リリーディングは多くの進歩を目の当たりにした。
最近の研究は、最適なアーキテクチャを見つけるか、一般化を改善することで、パフォーマンスを改善するといった側面に重点を置いている。
現在の方法論と、実践的なシナリオにおける効果的なリップリーディングのデプロイ要件との間には、依然として大きなギャップがあります。
まず, LRW と LRW-1000 をそれぞれ 88.5% と 46.6% に比例して, 最先端の性能を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:02:09 GMT)
NTIRE 2021 Challenge on High Dynamic Range Imaging: Dataset, Methods and
Results [56.9] 本稿では,CVPR 2021と共同で開催されているニュートレンド・イメージ・リカバリ・エンハンスメント(NTIRE)ワークショップ(New Trends in Image Restoration and Enhancement, NTIRE)におけるハイダイナミックレンジイメージングの課題について概説する。
この課題は、1つまたは複数の低ダイナミックレンジ(LDR)観測からHDR画像を推定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:45:16 GMT)
Unsupervised Out-of-Domain Detection via Pre-trained Transformers [56.7] ドメイン外の入力は予測不能なアウトプットを引き起こし、時には破滅的な安全性の問題を引き起こす。
本研究は、教師なしのドメイン内データのみを用いて、ドメイン外サンプルを検出する問題に対処する。
検出精度を高めるために、ドメイン固有の2つの微調整手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:21:25 GMT)
One Teacher is Enough? Pre-trained Language Model Distillation from
Multiple Teachers [54.1] 本稿では,事前学習型言語モデル圧縮のためのMT-BERTという多言語知識蒸留フレームワークを提案する。
MT-BERTは、複数の教師PLMから高品質な学生モデルを訓練できることを示す。
PLMの圧縮におけるMT-BERTの有効性を3つのベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:42:33 GMT)
Learning a Single Neuron with Bias Using Gradient Descent [53.2] 単一ニューロンをバイアス項で学習する基本的な問題について検討する。
これはバイアスのないケースとは大きく異なり、より難しい問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:09:55 GMT)
Is Sparse Attention more Interpretable? [52.9] 我々は,空間が注意力を説明可能性ツールとして活用する能力にどのように影響するかを検討する。
入力とインデックス付き中間表現の間には弱い関係しか存在しません。
この設定では、疎度を誘導することで、モデルの振る舞いを理解するためのツールとして注意が使用できることが、より確実になる可能性があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:42:56 GMT)
Energy-Efficient Model Compression and Splitting for Collaborative
Inference Over Time-Varying Channels [52.6] 本稿では,エッジノードとリモートノード間のモデル圧縮と時間変化モデル分割を利用して,エッジデバイスにおける総エネルギーコストを削減する手法を提案する。
提案手法は, 検討されたベースラインと比較して, エネルギー消費が最小限であり, 排出コストが$CO$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:36:27 GMT)
Hi-Transformer: Hierarchical Interactive Transformer for Efficient and
Effective Long Document Modeling [51.8] 高速かつ効率的な長文モデリングのための階層型対話型変換器(Hi-Transformer)を提案する。
Hi-Transformerは文書を階層的にモデル化し、まず文表現を学び、次に文書表現を学ぶ。
3つのベンチマークデータセットの実験は、長期文書モデリングにおけるHi-Transformerの有効性と有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:30:29 GMT)
A Preliminary Study of a Two-Stage Paradigm for Preserving Speaker
Identity in Dysarthric Voice Conversion [50.0] 変形性音声変換(DVC)における話者同一性維持のための新しいパラダイムを提案する。
変形性音声の質は統計VCによって大幅に改善される。
しかし, 変形性関節症患者の通常の発話は, ほとんど収集できないため, 過去の研究は患者の個性を取り戻すことはできなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:41:03 GMT)
Addressing the Long-term Impact of ML Decisions via Policy Regret [49.9] 意思決定者が腕を引っ張るたびに、各腕からの報酬が進化する状況について検討する。
我々は、許容可能な機会の逐次配分は、成長の可能性を考慮に入れなければならないと論じている。
十分に長い時間的地平線に対して、確実にサブ線形ポリシーを後悔するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:38:10 GMT)
Uncertainty Quantification 360: A Holistic Toolkit for Quantifying and
Communicating the Uncertainty of AI [49.6] 我々は、AIモデルの不確実性定量化のためのオープンソースのPythonツールキットUncertainty Quantification 360 (UQ360)について述べる。
このツールキットの目標は2つある: 第一に、広範囲の機能を合理化して、不確実性を定量化し、評価し、改善し、伝達する共通のプラクティスを育むことである。
Pythonパッケージ以外にも、研究者や開発者が高品質な不確実性を作成し、伝達するのを助けるための、インタラクティブな体験と教材を教育ツールとして開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:29:04 GMT)
NeRP: Neural Rearrangement Planning for Unknown Objects [49.2] 我々は,多段階のニューラルオブジェクト再構成計画のためのディープラーニングに基づくアプローチであるNeRP(Neural Rearrangement Planning)を提案する。
NeRPは、シミュレーションデータに基づいてトレーニングされ、現実世界に一般化される、これまで見たことのないオブジェクトで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:56:27 GMT)
Exploring Discourse Structures for Argument Impact Classification [48.9] 本稿では、文脈経路に沿った2つの議論間の談話関係が、議論の説得力を特定する上で不可欠な要素であることを実証的に示す。
本研究では,文レベルの構造情報を大規模言語モデルから派生した文脈的特徴に注入・融合するDisCOCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:49:19 GMT)
Enhanced Universal Dependency Parsing with Second-Order Inference and
Mixture of Training Data [48.8] 本稿では,テキストIWPT 2020共有タスクに使用するシステムについて述べる。
低リソースのタミルコーパスでは、タミルの訓練データを他の言語と特別に混合し、タミルの性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:07:41 GMT)
Learning to Select: A Fully Attentive Approach for Novel Object
Captioning [48.5] 新たなオブジェクトキャプション(NOC)は、トレーニング期間中に見えないオブジェクトに対してキャプションモデルをテストするパラダイムとして最近登場した。
我々は,トレーニングセットへの準拠性に関係なく,画像の最も関連性の高いオブジェクトを選択することを学習するNOCに対して,新しいアプローチを提案する。
私たちのアーキテクチャは、制約を組み込む際にも、完全に適応的でエンドツーエンドのトレーニングが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:11:21 GMT)
Communication-Efficient Split Learning Based on Analog Communication and
Over the Air Aggregation [48.2] スプリットラーニング(SL)は、その固有のプライバシー保護機能と、限られた計算能力を持つデバイスに対する協調推論を可能にする能力により、最近人気を集めている。
標準SLアルゴリズムは、理想的なデジタル通信システムを想定し、通信帯域不足の問題を無視している。
本稿では,エージェント側で追加層を導入し,重みとバイアスの選択を制約し,空気の凝集を確実にするための新しいSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:49:41 GMT)
Lightweight Adapter Tuning for Multilingual Speech Translation [47.9] 適応モジュールはNLPのファインチューニングの代替として最近導入された。
本稿では,多言語音声翻訳用アダプタの包括的解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:51:42 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、考慮された傾向のサブセットのみを学習しているように見えるが、提案された理論分布よりも経験的傾向とより密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:41:11 GMT)
Exploiting Global Contextual Information for Document-level Named Entity
Recognition [47.0] 我々は、GCDoc(Global Context enhanced Document-level NER)と呼ばれるモデルを提案する。
単語レベルでは、文書グラフは単語間のより広範な依存関係をモデル化するために構築される。
文レベルでは、単一文を超えてより広い文脈を適切にモデル化するために、横断文モジュールを用いる。
我々のモデルは、CoNLL 2003データセットで92.22(BERTで93.40)、Ontonotes 5.0データセットで88.32(BERTで90.49)のスコアに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:52:07 GMT)
Predicting trends in the quality of state-of-the-art neural networks
without access to training or testing data [46.6] 公開されている何百もの事前学習モデルの詳細なメタ分析を提供する。
パワーローベースのメトリクスは -- 訓練された一連のモデル間での識別が、定量的に優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:21:02 GMT)
Linear-Time Gromov Wasserstein Distances using Low Rank Couplings and
Costs [45.9] 異種空間に居住する関連するデータセットを比較して整列する能力は、機械学習においてますます重要な役割を担っている。
グロモフ・ワッサーシュタイン (Gromov-Wasserstein, GW) 形式主義はこの問題に対処するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:50:56 GMT)
SAINT: Improved Neural Networks for Tabular Data via Row Attention and
Contrastive Pre-Training [45.1] タブラルデータは、機械学習の多くのハイインパクトな応用を支えている。
近年のディープラーニング手法は、一般的な技術と競合する性能を達成している。
提案手法であるSAINTは,行と列の双方に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:51:05 GMT)
Differential Privacy for Text Analytics via Natural Text Sanitization [45.0] 本稿では,本論文のテキスト・サニタイズへの直接的なアプローチとして,新たなローカルDP概念による感度と類似性を考察する。
衛生化されたテキストは、我々の衛生に配慮した事前訓練と微調整にも貢献し、将来性のあるユーティリティを備えたBERT言語モデル上でのプライバシー保護自然言語処理を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:15:10 GMT)
Generating SOAP Notes from Doctor-Patient Conversations Using Modular
Summarization Techniques [43.1] 私たちは、深い要約モデルを利用してSOAPノートを生成するための最初の完全なパイプラインを紹介します。
本稿では,各要約部に関連する重要な発話を抽出するアルゴリズムであるCluster2Sentを提案する。
本研究は,要約コーパスを構築する際に,要約をセクションに構造化し,証拠を注釈する利点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:48:09 GMT)
Towards Deeper Deep Reinforcement Learning [43.0] コンピュータビジョンや自然言語処理では、最先端の強化学習アルゴリズムは小さな内在性のみを使用することが多い。
データセットのサイズが制限要因ではないことを示し、代わりに、SACのアクターが批判を通じて勾配を取る不安定性が原因であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:41:02 GMT)
Examining the Inductive Bias of Neural Language Models with Artificial
Languages [42.7] 本稿では,人工言語を用いた言語モデルの帰納的バイアスを調査するための新しい手法を提案する。
これは完全に制御された因果関係のフレームワークを構成し、文法工学がニューラルモデルを分析するのに有用なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:34:32 GMT)
The Semi-Supervised iNaturalist Challenge at the FGVC8 Workshop [42.0] Semi-iNatは、クラス、きめ細かいカテゴリ、ラベル付きデータとラベルなしデータのドメインシフトの長い分布を持つ、半教師付き分類のための挑戦的なデータセットである。
このデータセットは、CVPR 2021のFGVC8ワークショップで開催される、半教師付き認識チャレンジの第2回の背後にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:59:41 GMT)
Tight High Probability Bounds for Linear Stochastic Approximation with
Fixed Stepsize [41.4] 本稿では,線形近似 (LSA) アルゴリズムの漸近的解析を行う。
我々は、より弱い条件下での LSA の性能に高い確率境界を導出する:$(bf A_n, bf b_n): n in mathbbN*$。
bf A_n: n in mathbbN*$ {\displaystyle \mathbbN*=} の列について追加の仮定なしでは、我々の結論は改善できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:10:37 GMT)
Compressing Large-Scale Transformer-Based Models: A Case Study on BERT [41.0] 事前訓練されたTransformerベースのモデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成した。
これらのモデルは数十億のパラメータを持ち、そのため、リソース不足と計算集約が多すぎて、低機能デバイスやアプリケーションに適合しない。
これに対する潜在的な対策の1つはモデル圧縮であり、多くの研究が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:38:20 GMT)
Barbershop: GAN-based Image Compositing using Segmentation Masks [40.9] 本稿では,GAN-インバージョンに基づく画像ブレンディング,特にヘアスタイル転写問題に対する新しい解を提案する。
ユーザによる調査では,ブレンディングソリューションが95%以上であるのに対して,ユーザによる評価では,現在の技術よりも大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:20:43 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） (Wed, 2 Jun 2021 03:21:36 GMT)
SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language
Semantics [39.8] 自然言語セマンティックス(SyGNS)に基づく体系的一般化テストベッドを提案する。
ニューラルネットワークが、量化子や否定といった論理式の新しい組み合わせを含む文を体系的に解析できるかどうかを検証する。
実験により、Transformer と GRU モデルは、与えられたトレーニングインスタンスの形式に類似しているが、他のモデルには似ていない量化器、否定器、修飾器の組み合わせに一般化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:24:41 GMT)
A Unified Generative Framework for Various NER Subtasks [39.8] 本研究では,NERサブタスクをエンティティスパンシーケンス生成タスクとして定式化する。
統合されたフレームワークに基づいて、トレーニング済みのSeq2Seqモデルを利用して、3種類のNERサブタスクをすべて解決できる。
提案するフレームワークは実装が容易で,8つの英語NERデータセット上で,最先端(SoTA)あるいはSoTAに近い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:19:23 GMT)
Rotation Equivariant Feature Image Pyramid Network for Object Detection
in Optical Remote Sensing Imagery [39.3] 本稿では、回転同値畳み込みに基づく画像ピラミッドネットワークである回転同変特徴像ピラミッドネットワーク(REFIPN)を提案する。
提案するピラミッドネットワークは, 新規な畳み込みフィルタを用いて, 広い範囲で特徴を抽出する。
提案モデルの検出性能は2つの一般的な航空ベンチマークで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:33:49 GMT)
HERALD: An Annotation Efficient Method to Detect User Disengagement in
Social Conversations [39.0] ユーザの離脱を検出するための既存の作業は、通常、多くのダイアログサンプルを手作業でラベル付けする必要がある。
本稿では,学習データアノテーションプロセスを再編成する,効率的なアノテーションフレームワークHERALDを提案する。
実験の結果,HERALDはアノテーション効率を大幅に向上し,2つのダイアログコーパスにおいて86%のユーザ解離検出精度を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:15:17 GMT)
Rectangular Flows for Manifold Learning [38.6] 正規化フローは、トラクタブル・オブ・ボリューム項を持つ可逆ニューラルネットワークである。
興味のあるデータは、通常、高次元の周囲空間に埋め込まれたいくつかの(しばしば未知の)低次元多様体に生きていると仮定される。
本稿では,モデルのパラメータに関して,この項の勾配を抽出可能な2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:30:39 GMT)
TransMIL: Transformer based Correlated Multiple Instance Learning for
Whole Slide Image Classication [38.6] マルチプル・インスタンス・ラーニング(MIL)は、スライド画像全体(WSI)に基づく病理診断において、弱い教師付き分類を解決する強力なツールである。
我々は、相関MILと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、収束の証明を提供した。
我々は3つの異なる計算病理問題に対する様々な実験を行い、最先端の手法と比較してより優れた性能と高速な収束を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:57:54 GMT)
Dynamic Algorithms for Online Multiple Testing [38.5] 我々は、偽発見超越(FDX)を確実に制御するオンライン多重テストのための新しいアルゴリズムを導出する。
我々は, 様々な合成実験において, アルゴリズムが高い出力を達成することを実証した。
SupLORDは、私たちの知る限り、オンライン設定の時間停止時にFDRを制御できる最初の非自明なアルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:43:59 GMT)
Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question
Answering [37.4] 本稿では,メモリ効率の高いニューラル検索モデルであるBinary Passage Retriever(BPR)を紹介する。
BPRは、最先端のDense Passage Retrieverに学習からハッシュ技術を統合する。
DPRと比較して、BPRはメモリコストを65GBから2GBに大幅に削減し、精度を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:34:42 GMT)
Learning to Time-Decode in Spiking Neural Networks Through the
Information Bottleneck [37.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)をトレーニングする上で重要な課題の1つは、ターゲット出力が通常、自然な信号の形で現れることである。
これは、ターゲットのスパイク信号を手作りして、スパイクを自然な信号にデコードするメカニズムを暗黙的に修正する。
本研究では、符号化SNNと復号ニューラルネットワークからなるハイブリッド変分オートエンコーダアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:14:47 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） (Wed, 2 Jun 2021 06:16:03 GMT)
Solving Large-Scale Extensive-Form Network Security Games via Neural
Fictitious Self-Play [35.6] NFSP(Neural Fictitious Self-Play)に基づく大規模広義NSGの学習パラダイムNSG-NFSPを提案する。
我々のアルゴリズムは、スケーラビリティとソリューション品質の両方において最先端のアルゴリズムよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:22:52 GMT)
Unsupervised Spoken Term Discovery Based on Re-clustering of
Hypothesized Speech Segments with Siamese and Triplet Networks [35.3] 本稿では,初期仮説列クラスタからトレーニング例を生成することを提案する。
Siamese/Tripletネットワークは、2つの音声セグメント間の類似度を測定するために、仮説上の例に基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:06:44 GMT)
LGESQL: Line Graph Enhanced Text-to-SQL Model with Mixed Local and
Non-Local Relations [35.2] この研究は、テキストからネイティブタスクにおける不均一なグラフ符号化問題に取り組むことを目的としている。
本稿では,Line Graph Enhanced Text-to-native (LGE)モデルを提案する。
我々のフレームワークは、クロスドメインテキスト-ネイティブベンチマークで最先端の結果(Gloveは62.8%、Electraは72.0%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:53:35 GMT)
Contrastive ACE: Domain Generalization Through Alignment of Causal
Mechanisms [35.0] ドメインの一般化は、異なる分布にまたがる知識不変性を学ぶことを目的としている。
ラベルに対する特徴の因果効果の平均的因果効果の因果不変性を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:01:22 GMT)
Unbiased Gradient Estimation for Variational Auto-Encoders using Coupled
Markov Chains [34.8] 変分オートエンコーダ(VAE)は、オートエンコーダのようなアーキテクチャで2つのニューラルネットワークを持つ、潜伏変数モデルである。
ログ型勾配の偏りのない推定器を導入することにより,VAEのトレーニング手法を開発する。
偏りのない推定器を装着したVAEは予測性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:37:29 GMT)
Deep Learning based Full-reference and No-reference Quality Assessment
Models for Compressed UGC Videos [34.8] フレームワークは、機能抽出モジュール、品質回帰モジュール、品質プーリングモジュールの3つのモジュールで構成されている。
特徴抽出モジュールでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ネットワークの中間層から特徴を最終品質認識表現に融合する。
品質回帰モジュールでは、完全連結(FC)層を用いて品質認識機能をフレームレベルスコアに回帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:23:16 GMT)
Deep learning-based multi-output quantile forecasting of PV generation [34.5] 本稿では,近年のディープラーニングのブレークスルーを生かして,確率的PV予測器を開発する。
Encoder-decoderと名付けられたこの予測ツールは、日中多出力PV量子化予測を計算するために実装されている。
モデルは、非パラメトリックなアプローチである量子回帰を用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:28:10 GMT)
A Privacy-Preserving and Trustable Multi-agent Learning Framework [34.3] 本稿では,プライバシ保護と信頼性のある分散学習(PT-DL)を提案する。
PT-DLは、エージェントのデータに対する強力なプライバシ保護を保証するために、差分プライバシに依存する、完全に分散化されたフレームワークである。
本論文は,PT-DLが50%の衝突攻撃に対して,悪意のある信頼モデルで高い確率で回復可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:46:27 GMT)
SemiFL: Communication Efficient Semi-Supervised Federated Learning with
Unlabeled Clients [34.2] 我々はSemiFLと呼ばれる新しいフェデレートラーニングフレームワークを提案する。
SemiFLでは、クライアントは完全にラベル付けされていないデータを持ち、サーバは少量のラベル付きデータを持っている。
学習性能を向上させるためのSemiFLの様々な効率的な戦略を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:22:26 GMT)
Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages [33.5] 我々は8つの異なる言語に対する要約コーパスを取り、フォーカス(精度)とカバレッジ(リコール)のために手動で生成された要約を注釈付けする。
BERTScoreにおける多言語BERTの使用は、英語よりも高いレベルにおいて、すべての言語でうまく機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:28:01 GMT)
Unsupervised Action Segmentation with Self-supervised Feature Learning
and Co-occurrence Parsing [32.7] 時間的アクションセグメンテーションは、ビデオの各フレームをアクションラベルで分類するタスクである。
本研究では,ラベル付けされていないビデオのコーパスで動作する自己教師型手法を探索し,ビデオ全体にわたる時間的セグメントのセットを予測する。
我々は,行動の構造に基づくサブアクション間の相関を捉えるだけでなく,そのサブアクションの時間的軌跡を正確かつ一般的な方法で推定する,新しい共起動作解析アルゴリズムであるCAPを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:14:27 GMT)
Generating Informative Conclusions for Argumentative Texts [32.3] 論証文の目的は、ある結論を支持することである。
明確な結論は、議論文のよい候補要約である。
これは、結論が情報であり、特定の概念をテキストから強調する場合に特に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:35:59 GMT)
TSI: Temporal Saliency Integration for Video Action Recognition [32.2] 本稿では,SME(Salient Motion Excitation)モジュールとCTI(Cross-scale Temporal Integration)モジュールを主成分とするTSI(Temporal Saliency Integration)ブロックを提案する。
SMEは、局所的な動きモデリングを通して、動きに敏感な領域を強調することを目的としている。
CTIは、それぞれ別々の1D畳み込みの群を通じて、マルチスケールの時間的モデリングを実行するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:43:49 GMT)
MOLEMAN: Mention-Only Linking of Entities with a Mention Annotation
Network [31.7] 本稿では、エンティティリンクに対して、インスタンスベースの近接アプローチを提案する。
我々は、同じ実体の類似した言及を、異なる実体の言及よりもベクトル空間に近づけることを学ぶ、文脈化された参照エンコーダを構築する。
本モデルは,ウィキペディアのハイパーリンクから派生した参照ペアの多言語コーパスに基づいて学習し,約7億の参照のインデックス上で最寄りの推測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:54:36 GMT)
Second-Order Neural Dependency Parsing with Message Passing and
End-to-End Training [31.6] 本稿では,メッセージパッシングとエンドツーエンドニューラルネットワークを用いた2階グラフに基づくニューラル依存解析を提案する。
我々のアプローチは、最新の最先端の2階グラフベースのニューラル依存の精度とよく一致していることを実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:06:52 GMT)
Feedback Network for Mutually Boosted Stereo Image Super-Resolution and
Disparity Estimation [30.8] ステレオ設定では、画像超解像(SR)と不均一推定の問題が相互に関連している。
我々はSSRDE-FNet(Sreo Super-Resolution and Disparity Estimation Feedback Network)を提案する。
SSRDE-FNetは、統合されたフレームワークにおいて、ステレオ画像の超解像と不均一性推定を同時に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:05:17 GMT)
Adversarial Robustness of Stabilized NeuralODEs Might be from Obfuscated
Gradients [30.6] 我々は、ホワイトボックス攻撃下での非自明な対角的ロバスト性を実現するニューラルネットワーク正規微分方程式(ODE)の実証可能な安定なアーキテクチャを提案する。
動的システム理論に触発されて, ODEブロックが歪対称であり, 入力出力安定であることが証明されたSONetというニューラルネットワークを設計した。
自然訓練により、SONetは、自然な精度を犠牲にすることなく、最先端の対人防御手法と同等の堅牢性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:14:08 GMT)
KO-PDE: Kernel Optimized Discovery of Partial Differential Equations
with Varying Coefficients [30.5] 隣接係数のカーネル密度推定を組み込んだカーネル最適化回帰手法KO-PDEを提案する。
KO-PDEは、以前のベースラインが失敗し、データ内の避けられないノイズに対してより堅牢なPDE-VCを発見することができる。
KO-PDEは最先端の性能で、現実世界で発見されたPDEを用いて自然現象の自動記述に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:24:49 GMT)
The Generalized Mean Densest Subgraph Problem [30.3] 1つのパラメータ$p$でパラメータ化された、高密度なサブグラフ対象の新しいファミリーを導入する。
我々の目的は、標準の高密度部分グラフ問題と特別な場合の最大$k$-coreの両方をキャプチャする。
我々の研究の大きな貢献は、理論と実践の両方において、密接な部分グラフに対する様々な種類の剥離アルゴリズムの性能を分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:58:35 GMT)
On the Convergence Rate of Off-Policy Policy Optimization Methods with
Density-Ratio Correction [28.5] 状態-作用密度比の補正を施した非政治政策改善アルゴリズムの収束特性について検討する。
有限時間収束を保証する2つの戦略を提案する。
我々は,O-SPIMが総複雑性$O(epsilon-4)$の定常点に収束していることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:26:29 GMT)
ProSelfLC: Progressive Self Label Correction for Training Robust Deep
Neural Networks [27.2] 本稿では,出力正則化,自己ラベル補正,非自己ラベル補正など,いくつかの目標修正手法について検討する。
本稿では,学習時間とエントロピーに基づいて設計したProSelfLCという新しいエンドツーエンド手法を提案する。
クリーンかつノイズの多い環境において,ProSelfLCの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:27:53 GMT)
Not All Knowledge Is Created Equal [26.7] 相互知識蒸留(MKD)は、他のモデルから知識を蒸留することによってモデルを改善する。
すべての知識が確実で正しいわけではない、特に悪条件下では。
CMDの鍵となるコンポーネントは汎用的な知識選択の定式化であり、選択しきい値が静的(CMD-S)かプログレッシブ(CMD-P)になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:06:55 GMT)
Automatic Speech Recognition in Sanskrit: A New Speech Corpus and
Modelling Insights [25.7] サンスクリット語で表現される言語的特徴を忠実に捉えた78時間のASRデータセットをリリースする。
単語中の1つの母音から次の母音への文字列をキャプチャする,音節レベルの単位選択にインスパイアされた新しいモデリング単位を提案する。
我々はこれらの知見をサンスクリットASRから拡張し、他の2つのIndic言語であるGujaratiとTeluguでASRシステムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:06:32 GMT)
Lower Perplexity is Not Always Human-Like [25.2] 我々は、確立された一般化 -- 言語モデルが持つ低い難易度、言語モデルがより人間らしくなる -- を再検討する。
我々の実験は、この確立された一般化が驚くほど普遍性の欠如を示すことを示した。
この結果から,人型計算モデルの構築には言語間評価が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:27:29 GMT)
Topic-Driven and Knowledge-Aware Transformer for Dialogue Emotion
Detection [24.7] 上記の課題に対処するトピック駆動の知識認識変換器を提案する。
まず、トピック検出に特化した追加レイヤを持つトピック拡張言語モデル(LM)を設計する。
トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャは、トピック情報とコモンセンス情報を融合し、感情ラベルシーケンス予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:57:44 GMT)
Robot in a China Shop: Using Reinforcement Learning for
Location-Specific Navigation Behaviour [24.4] 本稿では,マルチタスク学習問題として扱われるナビゲーションに対する新しいアプローチを提案する。
これによりロボットは、異なる環境における視覚的なナビゲーションタスクにおいて、異なる振る舞いを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:31:27 GMT)
Sequence to General Tree: Knowledge-Guided Geometry Word Problem Solving [23.6] 解析可能かつ実行可能な操作木を生成することを学習するシーケンス・ツー・ジェネラル・ツリー(S2G)を提案する。
S2Gは、数学的領域の知識を問題解決に取り入れることを学び、その結果をより解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:15:06 GMT)
Survey Equivalence: A Procedure for Measuring Classifier Accuracy
Against Human Labels [22.3] 多くの分類タスクでは、根底的な真理はうるさいか主観的である。
本稿では,任意の精度尺度を直観的な解釈に再スケールする手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:07:32 GMT)
Self-Supervised Document Similarity Ranking via Contextualized Language
Models and Hierarchical Inference [21.2] 本稿では,任意の長さの文書に適用可能な文書類似性の自己管理手法であるSDRを紹介する。
SDRは、Longformerの最大トークン制限4,096を超え、非常に長いドキュメントに効果的に適用できる。
我々は、長い文書の類似性評価を人間に注釈付けした2つのテストセットを公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:29:35 GMT)
COM2SENSE: A Commonsense Reasoning Benchmark with Complementary
Sentences [21.1] 常識推論は人間にとって直感的であるが、人工知能(AI)の長期的な課題である。
事前訓練された言語モデルの最近の進歩は、いくつかのCommonsenseベンチマークデータセットで有望な結果を示している。
本稿では,自然言語真偽文からなる新しいコモンセンス推論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） (Wed, 2 Jun 2021 06:31:55 GMT)
Learn to Predict Equilibria via Fixed Point Networks [21.0] この研究は、暗黙の深度ニューラルネットワークのクラスであるNash Fixed Point Networks (N-FPNs)を導入し、コンテキストゲームのNash平衡を出力する。
本稿では,N-FPNのエンドツーエンドトレーニング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:55:46 GMT)
Needle in a Haystack: Label-Efficient Evaluation under Extreme Class
Imbalance [20.5] 本稿では,適応的重要度サンプリングに基づくオンライン評価フレームワークを開発する。
実験では、固定ラベル予算において最先端のMSEよりも平均的なMSEが優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:33:19 GMT)
SMURF: SeMantic and linguistic UndeRstanding Fusion for Caption
Evaluation via Typicality Analysis [20.0] 情報理論に根ざした評価の新しい定式化である「定型性」を導入する。
これらの分割された意味論と流布の次元が、キャプタの違いに関するシステムレベルの洞察をいかに与えているかを示す。
提案手法とそれらの組み合わせであるSMURFは,他のルールベース評価指標と比較した場合,人間の判断と最先端の相関が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:58:20 GMT)
Cross-document Coreference Resolution over Predicted Mentions [20.0] 原文からのCDコア参照解決のための最初のエンドツーエンドモデルを提案する。
我々のモデルは、金の言及に対するイベントとエンティティのコア参照の解決のための競合的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:56:28 GMT)
DialoGraph: Incorporating Interpretable Strategy-Graph Networks into
Negotiation Dialogues [19.9] 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた交渉対話において,現実的な戦略を取り入れた交渉システムDialoGraphを提案する。
提案手法は、戦略/対話行動予測の精度と下流対話応答生成の品質の両方において、最先端の交渉モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:34:36 GMT)
Knowing More About Questions Can Help: Improving Calibration in Question
Answering [19.9] 質問応答のキャリブレーションについて検討し、各質問に対する解答が正しく予測されるかどうかを推定する。
モデルの信頼性スコアに大きく依存する以前の作業とは異なり、キャリブレータには入力例に関する情報が組み込まれています。
我々のシンプルで効率的なキャリブレータは、多くのタスクやモデルアーキテクチャに容易に適応でき、全ての設定で堅牢なゲインを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:22:52 GMT)
End-to-End NLP Knowledge Graph Construction [19.3] 本稿では科学論文からNLP知識グラフ(KG)のエンドツーエンド構築について考察する。
タスクとデータセット間のアセスメント、タスクとアセスメントメトリクス間のアセスメント、および同じタイプのエンティティ間のコアフェレントおよび関連性。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:03:06 GMT)
Topic-Aware Evidence Reasoning and Stance-Aware Aggregation for Fact
Verification [19.1] 本稿では,事実検証のための新たな話題認識型証拠推論とスタンス認識型アグリゲーションモデルを提案する。
2つのベンチマークデータセットで実施されたテストは、事実検証のためのいくつかの最先端アプローチよりも提案モデルの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:33:12 GMT)
Towards Unified Surgical Skill Assessment [18.6] 自動手術スキル評価のための統合型マルチパスフレームワークを提案する。
手術シミュレーションのJIGSAWSデータセットと腹腔鏡下手術の新たな臨床データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:06:43 GMT)
A Cluster-based Approach for Improving Isotropy in Contextual Embedding
Space [18.5] 文脈的単語表現(CWR)における表現退化問題は、埋め込み空間の表現性を損なう。
本研究では,文脈埋め込み空間における縮退問題に対処する局所クラスタベースの手法を提案する。
動詞表現の主流方向を除去することで,空間をセマンティックな応用に適合させることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:26:37 GMT)
High-Quality Diversification for Task-Oriented Dialogue Systems [18.5] 多様な対話路を持つDRLエージェントの訓練は、稀なユーザ要求や目に見えない状況に備える。
1つの効果的な多様化方法は、エージェントが多様な学習されたユーザーモデルと対話できるようにすることである。
シミュレータで訓練されたタスク指向対話システムのための新しい対話多様化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:10:07 GMT)
Conversational Question Answering: A Survey [18.4] 本調査は,会話質問回答(CQA)の最先端研究動向を包括的に概観する試みである。
この結果から,会話型AIの分野をさまざまな観点から活性化する一ターンから多ターンQAへの傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:06:34 GMT)
MISIM: A Neural Code Semantics Similarity System Using the Context-Aware
Semantics Structure [18.4] コードセマンティクスの類似性は、コードレコメンデーション、自動ソフトウェア欠陥修正、クローン検出など、多くのタスクに利用できる。
本稿では、2つのコアコンポーネントからなるニューラルネットワークセマンティックス類似システムであるMachine Inferred Code similarity (MISIM)を提案する。
MISIMの精度は8.08%(MAP@R)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:34:31 GMT)
Figurative Language in Recognizing Textual Entailment [18.0] 既存の5つのデータセットをさまざまな図形言語に活用しています。
我々は、人気のあるRTEデータセットでトレーニングされた最先端のモデルが、比喩言語の異なる側面をいかに捉えているかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:37:32 GMT)
Inferring Black Hole Properties from Astronomical Multivariate Time
Series with Bayesian Attentive Neural Processes [17.1] 本稿では,AGN時系列を再構成し,同時に後続確率密度分布を推定する手法を提案する。
この研究は、AGNの確率的時系列再構成とパラメータ推論をエンドツーエンドで扱う最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:17:31 GMT)
A Generalizable Approach to Learning Optimizers [16.3] このシステムは、トレーニング中に見えないモダリティを含むあらゆるニューラルネットワークタスクにおいて、Adamより優れています。
ImageNetでは2倍のスピードアップを実現し、トレーニングタスクよりも5桁以上の計算量で言語モデリングタスクの2.5倍のスピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:03:18 GMT)
Ember: No-Code Context Enrichment via Similarity-Based Keyless Joins [15.8] 本研究では,キーレス結合を抽象化し,自動化してコンテキストエンリッチメントを一般化するシステムであるEmberを提案する。
Emberは、タスク固有の埋め込みに集約されたインデックスを構築することで、一般的なキーレスジョイン演算を可能にする。
最大で39%のリコールが可能だが、1行構成の変更はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:02:26 GMT)
IrEne: Interpretable Energy Prediction for Transformers [15.7] NLPモデルの既存のソフトウェアベースのエネルギー測定は、エネルギー消費とモデル実行の間の複雑な相互作用を考慮していないため正確ではない。
本稿では,幅広いトランスフォーマーベースNLPモデルの推論エネルギー消費を正確に予測する,解釈可能なエネルギー予測システムIrEneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:43:51 GMT)
Transformers are Deep Infinite-Dimensional Non-Mercer Binary Kernel
Machines [15.6] 本稿では,トランスフォーマーの動作のコアとなる「ドット生成注意」が,バナッハ空間上のカーネル学習手法として特徴付けられることを示す。
特にトランスフォーマーのカーネルは無限の特徴次元を持つ。
本稿は、現代の機械学習において、非常に重要だが理解されていないモデルについて、新たな理論的理解を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:24:06 GMT)
MathBERT: A Pre-trained Language Model for General NLP Tasks in
Mathematics Education [15.4] 本研究では,大容量の数学コーパスを事前学習したBERTであるMathBERTを提案する。
我々は、MathBERTで事前学習するためのカスタマイズされた数学的語彙を生成し、その性能を元のBERT語彙と事前学習されたMathBERTと比較する。
実験の結果, MathBERT は BERT を 2-9% 差で上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:43:18 GMT)
Towards Robustness of Text-to-SQL Models against Synonym Substitution [15.0] 我々は、テキストから世界への質問翻訳のためのSpiderベンチマークに基づくデータセットであるSpider-Synを紹介する。
我々は,NL質問とテーブルスキーマとの明示的な対応を排除し,精度を劇的に低下させることを観察した。
モデルロバスト性を改善するためのアプローチのカテゴリを2つ提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:36:23 GMT)
Connections and Equivalences between the Nystr\"om Method and Sparse
Variational Gaussian Processes [15.0] 回帰問題の文脈において、Nystr"omとSVGP近似という2つの一般的なアプローチについて検討する。
我々は,SVGP近似のRKHS解釈を行い,SVGPのエビデンス下界がNystr"om近似の目的関数を含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:45:49 GMT)
Self-supervised Lesion Change Detection and Localisation in Longitudinal
Multiple Sclerosis Brain Imaging [14.9] シリアルイメージングにおける病変変化の存在は、臨床的意思決定に重大な影響を及ぼす可能性がある。
病変を含まないシリアル画像のみをトレーニングした,新しい教師なし異常検出および局所化手法を提案する。
本訓練では, 連続画像の病変変化を自動的に合成し, 検出と局所化の擬似ラベルを導入している。
多発性硬化症患者における経時的磁気共鳴画像診断における新しい脱髄病変の検出と局在の競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:34:10 GMT)
Fully Steerable 3D Spherical Neurons [14.9] 本稿では,球面決定曲面からなり,点雲上で動作可能なフィードフォワード学習方式を提案する。
我々の理論の固有の幾何学的3次元構造のため、我々はその原子部分に対して3次元の操舵性制約を導出する。
モデルパラメータが推論時にどのように完全に制御可能であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:30:02 GMT)
Consumer Image Quality Prediction using Recurrent Neural Networks for
Spatial Pooling [13.8] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、人間の視覚系(HVS)の注意機構を模倣する画像品質モデルを提案する。
最近発表された2つの画像品質データセットの解像度の異なる画像を用いて行った実験により、提案手法の品質予測精度は、最先端技術を表すベンチマークモデルと競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:31:44 GMT)
Attention-based Contextual Language Model Adaptation for Speech
Recognition [13.5] 我々は,テキストおよび非言語文脈データに基づいて,ニューラル音声認識言語モデルを訓練するための注意機構を導入する。
本手法は,文脈情報を含まない標準LMに対して,パープレキシティを7.0%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:19:57 GMT)
Improved Rates for Differentially Private Stochastic Convex Optimization
with Heavy-Tailed Data [13.5] 差分プライバシーの制約の下で,重み付きデータを用いた凸最適化について検討した。
我々は、純粋な差分プライバシーの制約の下で、ほぼ一致する低い境界を証明し、我々の境界が厳密であることを示す強力な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:45:47 GMT)
Cascade versus Direct Speech Translation: Do the Differences Still Make
a Difference? [13.5] 音声翻訳への直接的なアプローチは、現在、伝統的なカスケードソリューションと競合している。
2つのパフォーマンスのギャップが閉じていると主張することはできますか?
本稿では,2つのパラダイムを表す最先端システムの体系的比較について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:37:37 GMT)
More Identifiable yet Equally Performant Transformers for Text
Classification [13.4] 変圧器の予測は、注意重み、すなわち自己注意単位(頭部)で生じる確率分布によって広く説明される。
現在の実証研究は、注意重みが特異でないことを証明することによって説明できないという証拠のシャーレを提供している。
頭部への所定の入力とその出力について、注意重みがユニークであれば、重みを識別可能と呼ぶ。
我々は、キーと値ベクトルの関係を分離し、入力の所望の長さまで同定可能な重みを与えるエンコーダ層の変種を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:21:38 GMT)
On the Distribution, Sparsity, and Inference-time Quantization of
Attention Values in Transformers [13.4] NLPタスクに必要な典型的な注意値の全範囲について検討する。
注意値の80%近くは、最小限(1.0%$)の精度でゼロにプルーニングできる。
我々は,このプルーニング手法と組み合わせて,注意値を3ビット形式に定量化することで,微調整されたRoBERTaによる質問応答の精度を0.8%低下させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:45:47 GMT)
Learning by Semantic Similarity Makes Abstractive Summarization Better [13.3] 近年のLM, BART, およびベンチマークデータセットCNN/DMの参照要約を比較した。
興味深いことに、モデル生成サマリーは参照サマリーと比較して高いスコアを受け取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:02:43 GMT)
Assessing the Reliability of Deep Learning Classifiers Through
Robustness Evaluation and Operational Profiles [13.3] 本稿では,Deep Learning (DL)分類器のモデルに依存しない信頼性評価手法を提案する。
入力空間を小さなセルに分割し、与えられたアプリケーションの運用プロファイル(OP)に従って、その堅牢性を(基礎的な真実に)"組み立てる。
信頼度は、入力(pmi)毎の誤分類の確率で推定され、信頼度とともに導出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:10:46 GMT)
A Differentiable Point Process with Its Application to Spiking Neural
Networks [13.2] Jimenez Rezende & Gerstner (2014) は、隠れたニューロンでSNNを訓練するための変分推論アルゴリズムを提案した。
本稿では,経路ワイド勾配推定器に基づくSNNの代替勾配推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:40:17 GMT)
Testing Group Fairness via Optimal Transport Projections [13.0] 提案試験は, 摂動に偏りを示すか, データのランダム性に起因するかを評価するための, 柔軟な, 解釈可能な, 統計的に厳密なツールである。
グループフェアネスを定義する複数の影響基準から生じる可能性のある統計的課題は、グループフェア確率モデルの集合に経験的測度を投影することによって、都合よく取り組まれる。
提案フレームワークは,複数属性の合成固有フェアネス仮説およびフェアネスの試験にも使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:51:39 GMT)
When and Why does a Model Fail? A Human-in-the-loop Error Detection
Framework for Sentiment Analysis [12.2] 本稿では,説明可能な特徴に基づく感情分析のための誤り検出フレームワークを提案する。
実験結果から,ループ内介入が限定された場合,未確認データの誤モデル予測を高精度に検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:45:42 GMT)
Framing RNN as a kernel method: A neural ODE approach [11.4] 我々は,RNNの解を,入力シーケンスの特定の特徴集合の線形関数と見なせることを示す。
我々は,大規模なリカレントネットワークの一般化と安定性に関する理論的保証を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:46:40 GMT)
Evaluation Metrics for Graph Generative Models: Problems, Pitfalls, and
Practical Solutions [11.3] グラフ生成モデルは、機械学習の非常に活発な分野である。
それらを評価し、比較するための原則的な方法を提供することが必要です。
比較指標の望ましい基準を列挙し、これらの指標の開発について議論し、それぞれの表現力の比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:04:29 GMT)
Translational Symmetry-Aware Facade Parsing for 3D Building
Reconstruction [11.3] 本稿では,深部ニューラルネットワーク改善のための新しい翻訳対称性に基づくアプローチを提案する。
本研究では,単一段ネットワークにおけるアンカーフリー検出を融合させる新しい手法を提案する。
我々はBlenderのような市販のレンダリングエンジンを使用して、手続きモデルを用いて現実的な高品質な3Dモデルを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:10:51 GMT)
Quantum Key Recovery Attack on SIMON Block Cipher [11.1] Q1モデルにおける量子振幅増幅アルゴリズムを用いてSIMONブロック暗号に対する量子鍵回復攻撃について検討する。
例えば、19ラウンドのSIMON32/64の量子攻撃を例に挙げ、鍵回復過程の量子回路を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:03:06 GMT)
Database Reasoning Over Text [11.1] 我々は、最先端のトランスフォーマーモデルが、小さなデータベースに対して非常によく機能していることを示します。
テキストから複数のスパンにまたがるデータベーススタイルのクエリに応答するモジュールアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは何千もの事実を含むデータベースにスケールしますが、現代のモデルは、何つの事実をエンコードできるかによって制限されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:09:40 GMT)
Posthoc Verification and the Fallibility of the Ground Truth [10.4] 我々は,エンティティリンク(EL)タスクにおいて,系統的なポストホック検証実験を行う。
プレアノテーション評価と比較して,最先端ELモデルはポストホック評価法により極めて良好に動作した。
驚くべきことに、ELモデルからの予測は、基礎的な真実よりも類似または高い検証率を持っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:57:09 GMT)
Discrete Cosine Transform as Universal Sentence Encoder [10.4] 我々は離散コサイン変換(DCT)を用いて、異なる言語に対する普遍的な文表現を生成する。
実験結果からDCT符号化の有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:43:54 GMT)
FedHealth 2: Weighted Federated Transfer Learning via Batch
Normalization for Personalized Healthcare [10.4] FedHealth 2はFedHealthの拡張で、ドメインシフトに対処し、ローカルクライアント向けにパーソナライズされたモデルを取得する。
プライバシーとセキュリティを損なうことなく、より正確な精度(アクティビティ認識の10%以上の改善)とパーソナライズされたヘルスケアを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:10:50 GMT)
BERT-Defense: A Probabilistic Model Based on BERT to Combat Cognitively
Inspired Orthographic Adversarial Attacks [10.3] 敵対的攻撃は、ディープラーニングシステムの重要な盲点を露呈する。
文字レベルの攻撃は通常入力ストリームにタイプミスを挿入する。
トレーニングされていない反復的アプローチは,3ショット学習によって指導されるヒトの群集労働者と同等に実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:21:03 GMT)
Probabilistic Reasoning across the Causal Hierarchy [10.1] 私たちの言語は厳格に表現力を高めている。
それぞれの言語に対する満足度と妥当性は空間的に決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:14:53 GMT)
Detecting Bot-Generated Text by Characterizing Linguistic Accommodation
in Human-Bot Interactions [9.6] 言語生成モデルの民主化は、悪質な活動のために、人間のようなテキストを大規模に生成しやすくする。
人々がボットとどのように相互作用するかを理解し、ボット生成テキストを検出する方法を開発することが不可欠である。
本稿では,ボットが生成するテキスト検出手法が,人々の反応に関する情報を使用する場合,データセットやモデル間でより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:10:28 GMT)
Uncovering Constraint-Based Behavior in Neural Models via Targeted
Fine-Tuning [9.4] 本研究は,言語知識が不明な言語内での競合する言語プロセスを示す。
人間の行動は言語間で類似していることがわかったが、モデル行動の言語間差異は見いだされている。
以上の結果から,言語における言語的制約と相対的ランクの双方をモデルが学習する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:52:11 GMT)
Learning to schedule job-shop problems: Representation and policy
learning using graph neural network and reinforcement learning [9.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)と強化学習(RL)を用いて,ジョブショップ問題(JSSP)のスケジューリングを学習するフレームワークを提案する。
我々は、GNNスケジューラが、その超一般化能力により、様々なベンチマークJSSP上で、現実的に好まれるルールやRLベースのスケジューラよりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:40:22 GMT)
Minimax and Neyman-Pearson Meta-Learning for Outlier Languages [9.3] モデルに依存しないメタラーニングにおけるi.d.仮定は、言語間NLPに不適であると主張する。
Minimax MAMLは言語間の最大リスクを低減し、Neyman-Pearson MAMLは言語間のリスクを最大しきい値に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:53:06 GMT)
An Empirical Comparison of Off-policy Prediction Learning Algorithms on
the Collision Task [9.2] 他の政策に従えば、ある政策のデータからある政策の価値関数を学習するオフ政治予測は、強化学習において最も困難なサブプロブレムの1つだ。
本稿では,線形関数近似を用いた11個の非政治学習アルゴリズムによる経験的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:45:43 GMT)
Improving low-resource ASR performance with untranscribed out-of-domain
data [8.4] 半教師あり訓練(SST)は、非転写/ラベルなし音声データを活用する一般的な手法である。
Web リソースを用いた会話/電話音声(ターゲットドメイン)の性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:23:34 GMT)
Testing Directed Acyclic Graph via Structural, Supervised and Generative
Adversarial Learning [8.2] 有向非巡回グラフ(DAG)の新しい仮説テスト法を提案する。
非常に柔軟なニューラルネットワーク学習者に基づいてテストを構築します。
シミュレーションと脳接続ネットワーク解析による実験の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:18:59 GMT)
Coverage-based Scene Fuzzing for Virtual Autonomous Driving Testing [7.8] 本稿では,様々な構成パラメータを自動生成して新たな運転シーンを生成するための,カバレッジ駆動型ファジリング手法を提案する。
実験結果から, このファジィ法は, テスタが設計した初期設定から, 新たな危険シーンを抽出する際のコストを大幅に削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 00:49:59 GMT)
Statistical optimality conditions for compressive ensembles [7.8] 本研究では,高次元データの無作為圧縮を訓練した低複雑さ経験的リスク最小化器のアンサンブルの理論解析のための枠組みを提案する。
本稿では, 圧縮性の概念として, 余剰リスクに関する一般分布依存上界を導入する。
次に、ジョンソン-リンデンシュトラウス写像を圧縮スキームとして考慮し、この一般化を分類および回帰タスクに縛り付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:52:31 GMT)
On the Effectiveness of Vision Transformers for Zero-shot Face
Anti-Spoofing [7.7] 本研究では、ゼロショットアンチスプーフィングタスクにおいて、視覚変換器モデルからの伝達学習を用いる。
提案手法は、HQ-WMCAおよびSiW-Mデータセットにおけるゼロショットプロトコルにおける最先端の手法を大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:37:30 GMT)
John praised Mary because he? Implicit Causality Bias and Its
Interaction with Explicit Cues in LMs [7.6] 事前学習された言語モデルがICバイアスを符号化し、推論時に利用するかどうかを検討する。
主節の動詞に付随する矛盾したICバイアスは、人間の処理の遅れにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:26:07 GMT)
Spectral embedding for dynamic networks with stability guarantees [7.6] 動的ネットワークベクトルを埋め込み、各ノードの時間進化表現を得る問題を考える。
これらの性質は、一般的な動的潜在位置モデルの中で正式に定義される。
このモデルを多層ランダムドット積グラフとして再キャストする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:43:43 GMT)
Towards Robust Classification Model by Counterfactual and Invariant Data
Generation [7.5] 純粋さは、一部の特徴がラベルと相関するが因果関係がないときに起こる。
本稿では2つのデータ生成プロセスを提案する。
我々のデータ生成は、スプリアス相関が壊れたときの精度で最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:48:29 GMT)
GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules [7.5] 有向エッジ埋め込みと2ホップメッセージパッシングを備えたGNNは、予測の普遍的近似器であることを示す。
次にこれらの洞察と複数の構造的改善を活用して、幾何学的メッセージパッシングニューラルネットワーク(GemNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:44:55 GMT)
Improvement over Pinball Loss Support Vector Machine [6.9] バイナリ分類タスクのための既存のPin-SVMモデルを改善する。
そこで,Pin-SVM モデルでは -1 leq tau 0$ に対して異なる最適化問題を解く必要があることを示す。
統一ピンSVM(Unified Pin-SVM)と呼ばれる統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:19:28 GMT)
Avoiding coherent errors with rotated concatenated stabilizer codes [6.9] コード結合による定常励起符号と安定化器符号を統合する。
量子メモリとしてのこのコードの可能性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:05:28 GMT)
Matrix factorisation and the interpretation of geodesic distance [6.4] グラフや類似性行列が与えられた場合、ノード間の真の距離の概念を回復する問題を考察する。
行列の分解と非線形次元の減少という2つのステップで達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:11:33 GMT)
Use of Formal Ethical Reviews in NLP Literature: Historical Trends and
Current Practices [6.2] 近年,言語技術研究の倫理的側面が注目されている。
専門的な倫理委員会・委員会によって審査・承認された人間の被験者を対象とする研究を得るための標準的慣行である。
NLPの倫理に関する懸念や議論が高まり、NLP研究の形式的倫理的レビューの高まりも観察できるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:12:59 GMT)
Hyperdimensional Computing for Efficient Distributed Classification with
Randomized Neural Networks [5.9] 本研究では,データを中央に保存することも共有することもできない状況下で利用できる分散分類について検討する。
ローカルな分類器を他のエージェントと共有する場合に、ロッキーな圧縮アプローチを適用することにより、分散分類のためのより効率的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:33:56 GMT)
GAMI-Net: An Explainable Neural Network based on Generalized Additive
Models with Structured Interactions [5.8] 構造的相互作用を持つ一般化付加モデル(GAMI-Net)に基づく説明可能なニューラルネットワークを提案し,予測精度とモデル解釈可能性とのバランスを良好に追求する。
GAMI-Net(英語版)は、複数の添加物を持つ非絡み合ったフィードフォワードネットワークである。
合成関数と実世界のデータセットの双方に関する数値実験により,提案モデルが優れた解釈性を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:02:15 GMT)
Ebola Optimization Search Algorithm (EOSA): A new metaheuristic
algorithm based on the propagation model of Ebola virus disease [5.5] エボラウイルスとこの病気は、感染、隔離、入院、回復、死亡するサブ集団を中心に、人口をランダムに移動させる傾向がある。
ウイルスを媒介する病気の伝播効果により,新たなバイオインスパイアされた集団最適化アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:41:56 GMT)
Opening the Black Box of Deep Neural Networks in Physical Layer
Communication [5.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの物理層技術は、通信システムを強化する可能性から、かなりの関心を集めている。
本稿では,DNNが従来の手法と比較して物理層で同等の性能を達成できる理由と,計算複雑性の観点からコストを定量的に分析することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:48:15 GMT)
MedNLI Is Not Immune: Natural Language Inference Artifacts in the
Clinical Domain [5.4] クラウドワーカーによって構築された自然言語推論(NLI)データセットは、統計的アーティファクトを含むことが発見されている。
臨床記録から抽出した前提付き医師注記データセットであるMedNLIには,そのようなアーティファクトが含まれているかを検討した。
ニュートラル仮説(Neutral hypothess)は、前提における条件と共起する、あるいは原因となる条件と振舞いを特徴付ける。
矛盾仮説は、前提を明確に否定し、良い健康の主張を通じて暗黙的に否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:12:39 GMT)
Deep Personalized Glucose Level Forecasting Using Attention-based
Recurrent Neural Networks [5.3] 本研究では,血糖予測の問題点について検討し,深いパーソナライズド・ソリューションを提供する。
データを解析し、重要なパターンを検出する。
実データセット上でモデルの有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:36:53 GMT)
Smooth Bilevel Programming for Sparse Regularization [5.2] 反復再重み付き最小二乗法(IRLS)は、機械学習における空間的回帰問題を解くための一般的な手法である。
両レベルスキームが組み合わさって、IRLSの驚くほど再パラメータ化が、いかにスパーシティの上位化を実現するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:18:22 GMT)
Global-Selector: A New Benchmark Dataset and Model Architecture for
Multi-turn Response Selection [5.0] マルチターン応答選択は,対話流速を改善するために,複数の候補の中から最適な応答を選択することを目的としている。
既存のアプローチはしばしば文のスコアリング問題として定式化され、応答間の関係を考慮しない。
上記の問題に対処するため、ConvAI2+と呼ばれる新しいデータセットを作成し、Global-Selectorと呼ばれる新しい応答セレクタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:14:51 GMT)
Dual Script E2E framework for Multilingual and Code-Switching ASR [4.7] インド語のための多言語およびコードスイッチングASRシステムを訓練する。
テキスト音声合成の結果に触発されて、私たちは社内ルールベースの共通ラベルセット(CLS)表現を使用する。
Indic ASR Challenge 2021の多言語およびコードスイッチングタスクについて,本研究の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:08:27 GMT)
An Extendible, Graph-Neural-Network-Based Approach for Accurate Force
Field Development of Large Flexible Organic Molecules [4.5] 我々はCWレベルの精度で大きなフレキシブル有機分子に対する伸縮性ab initio力場を開発する。
ポリエチレングリコールポリマー鎖の試験により, 異なる大きさの分子に対して, 我々の戦略は極めて正確かつ堅牢であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:12:54 GMT)
Who Blames or Endorses Whom? Entity-to-Entity Directed Sentiment
Extraction in News Text [4.2] そこで本稿では,あるニュース資料から政治団体間の有向感情関係を識別する新たなNLPタスクを提案する。
百万件のニュースコーパスから,政治団体の感情関係を手作業でアノテートするニュース文のデータセットを構築した。
本稿は、2016年アメリカ合衆国大統領選挙と新型コロナウイルス(COVID-19)の2つの主要なイベントにおいて、政治団体間の肯定的・否定的な意見を分析することによって、社会科学研究問題に対する提案手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:02:14 GMT)
Debate on Online Social Networks at the Time of COVID-19: An Italian
Case Study [4.2] イタリアで人気のインフルエンサーたちの交流パターンが、2020年前半にどう変わったかを分析した。
1億4000万件以上の投稿に5400万件以上のコメントが寄せられた。
また,コメントの心理言語的特性からユーザ感情を分析し,パンデミックに関連する話題の急激なブームと消失を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:25:19 GMT)
DNA-GCN: Graph convolutional networks for predicting DNA-protein binding [4.2] シーケンスk-merグラフを構築し、データセット全体のDNA-GCN(DNA-GCN)を学習する。
DNA-GCNは全てのノードに対して1ホット表現を持ち、その後、k-merとシーケンスの両方の埋め込みを共同で学習する。
ENCODEから50のデータセットでモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:36:11 GMT)
Expected Scalarised Returns Dominance: A New Solution Concept for
Multi-Objective Decision Making [4.1] 多くの実世界のシナリオでは、ユーザのユーティリティはポリシーの単一実行から導かれる。
多目的強化学習を適用するためには、期待される戻り値の有用性を最適化する必要がある。
本稿では,期待されるユーティリティを最大化するためのソリューションセット構築の基準として,一階優位性を提案する。
次に、ESR支配的なポリシーの集合であるESRセットと呼ばれる新しいソリューションの概念を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:42:42 GMT)
Solving Arithmetic Word Problems with Transformers and Preprocessing of
Problem Text [4.1] 本稿では,代名詞問題から代名詞,接頭辞,接頭辞における等価な算術式への変換を訓練したTransformerネットワークの利用について概説する。
その結果, 従来報告した4つのデータセットのうち3つに比較して, 精度が20ポイント以上向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:12:45 GMT)
Bottom-Up and Top-Down Neural Processing Systems Design: Neuromorphic
Intelligence as the Convergence of Natural and Artificial Intelligence [3.9] ムーアの法則は指数計算能力の期待を加速させており、システム全体の性能を改善するための新たな方法を求める最終段階に近づいている。
これらの方法の1つは、生体神経処理システムの柔軟性と計算効率を達成することを約束する、脳にインスパイアされた新しい代替コンピューティングアーキテクチャの探索である。
ニューロモルフィックインテリジェンス(Neuromorphic Intelligence)は、スパイクニューラルネットワークアーキテクチャの実装に基づく、コンピューティングのパラダイムシフトである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:51:45 GMT)
Frequency Estimation in Data Streams: Learning the Optimal Hashing
Scheme [3.8] 本稿では,最適化と機械学習に基づくデータストリームの周波数推定問題に対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は、観測されたストリームプレフィックスをほぼ最適にハッシュ要素に利用し、ターゲット周波数分布を圧縮する。
提案手法は, 推定誤差の平均(要素単位)と推定誤差の平均(要素単位)で1～2桁, 予測誤差で45～90%の精度で既存手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:38:39 GMT)
OntoGUM: Evaluating Contextualized SOTA Coreference Resolution on 12
More Genres [3.5] 本稿では、最新のニューラルLMベースのエンドツーエンドシステムがドメイン外において著しく劣化していることを示すデータセットと包括的評価を提供する。
OntoNotesライクなコア推論データセットOntoGUMを公開し、12のジャンルをカバーする英語コーパスであるGUMから変換し、決定論的ルールを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:42:51 GMT)
A Reconfigurable Relay for Polarization Encoded QKD Networks [3.5] 本稿では,量子鍵分布(QKD)ネットワークの分極化のためのリレーノードを再構成する手法を提案する。
リレーは信頼モードと信頼できないモードを切り替えて、異なるネットワーク条件に適応することができる。
これはQKDネットワークが動作する距離を延ばすだけでなく、P2MPネットワークトポロジも可能とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:24:47 GMT)
ImVoxelNet: Image to Voxels Projection for Monocular and Multi-View
General-Purpose 3D Object Detection [3.3] ImVoxelNetは、モノクロまたはマルチビューRGB画像に基づく3Dオブジェクト検出の新しい完全畳み込み方式である。
ImVoxelNetは、屋内と屋外の両方のシーンをうまく処理する。
SUN RGB-Dデータセット上の既存のRGBベースの3Dオブジェクト検出方法を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:20:24 GMT)
Weakly Supervised Learning Creates a Fusion of Modeling Cultures [3.3] 弱い監督下でのみアルゴリズムモデリングを使用することは、不安定で誤解を招く結果につながる可能性がある。
有望な方向性は、データモデリングの文化をこのようなフレームワークに統合することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:52:05 GMT)
Causal Discovery in Knowledge Graphs by Exploiting Asymmetric Properties
of Non-Gaussian Distributions [3.2] 我々は、知識グラフで原因と影響の関係を発見できるハイブリッドアプローチを定義します。
提案手法は, 非ガウスモデルを用いて, 非実験行列の瞬時因果構造を求めることに基づく。
因果発見には2つのアルゴリズム、知識グラフの分解には1つのアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:33:05 GMT)
Concurrent Learning Based Tracking Control of Nonlinear Systems using
Gaussian Process [2.8] 本稿では,パラメータ推定ツールとしての並列学習と,オンライン外乱学習における非パラメトリックガウス過程の適用性を示す。
制御法則は、フィードバック線形化の文脈において、両方の手法を逐次的に用いて開発される。
n階系の閉ループ系安定性はリャプノフ安定性定理を用いて証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:59:48 GMT)
Artificial Perceptual Learning: Image Categorization with Weak
Supervision [2.7] 弱教師付き画像分類の問題に対処するために,新しい機械学習フレームワークである人工知能(APL)を提案する。
APLは、幼児分類として知られる認知発達過程を模倣するビルディングブロックとして、最先端の機械学習アルゴリズムを用いて構築されている。
提案手法は,高品質な人間のアノテーションを付加した少数の画像を用いて検証し,提案手法が人間レベルの認知経済を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:12:20 GMT)
A Span Extraction Approach for Information Extraction on Visually-Rich
Documents [2.3] 視覚豊かな文書(VRD)を事前学習する言語モデルの能力向上のための新しいアプローチを提案する。
まず、クエリベースの新しいIEモデルを導入し、一般的に使用されるシーケンスラベリングアプローチの代わりにスパン抽出の定式化を採用する。
また、文書内の意味的エンティティ間の関係をモデル化することに焦点を当てた新しいトレーニングタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:50:04 GMT)
Benchmarking CNN on 3D Anatomical Brain MRI: Architectures, Data
Augmentation and Deep Ensemble Learning [2.1] 我々は最近のSOTA(State-of-the-art)3D CNNの広範なベンチマークを提案し、データ拡張と深層アンサンブル学習の利点も評価した。
年齢予測,性別分類,統合失調症診断の3つの課題について,N=10kスキャンを含む多地点の脳解剖学的MRIデータセットを用いて実験を行った。
その結果,VBM画像の予測精度は擬似RAWデータよりも有意に向上した。
DenseNetとSmall-DenseNetは、私たちが提案したより軽量なバージョンで、すべてのデータレシエーションのパフォーマンスにおいて優れた妥協を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:00:35 GMT)
Smooth Q-learning: Accelerate Convergence of Q-learning Using Similarity [2.1] 提案手法では,異なる状態と行動の類似性を考察する。
トレーニング中に、同様の状態-動作ペアのQ値が同期的に更新される新しい更新メカニズムが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:05:24 GMT)
"Call me sexist, but...": Revisiting Sexism Detection Using
Psychological Scales and Adversarial Samples [2.0] 我々は、性差別の異なる側面を心理学的尺度でそれらの実践に基礎を置いて概説する。
このスケールから、ソーシャルメディアにおける性差別のためのコードブックを導き、既存のデータセットや新しいデータセットに注釈を付けるために使用します。
結果は、現在の機械学習モデルは、性差別の非常に狭い言語マーカーの集合を拾い上げ、ドメイン外の例にうまく一般化しないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:39:03 GMT)
Accurate and Robust Deep Learning Framework for Solving Wave-Based
Inverse Problems in the Super-Resolution Regime [1.9] 本稿では,すべての長さスケールにわたる逆波散乱問題を包括的に解決するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,新たに導入された広帯域バタフライネットワークと,トレーニング中に動的にノイズを注入する簡単なトレーニング手順から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:30:28 GMT)
DeepCompress: Efficient Point Cloud Geometry Compression [1.8] 本稿では,ポイントクラウド圧縮のためのより効率的なディープラーニングベースのエンコーダアーキテクチャを提案する。
CENIC(Efficient Neural Image Compression)から学習した活性化関数を組み込むことで,効率と性能が劇的に向上することを示す。
提案手法は,BjontegardデルタレートとPSNR値において,ベースラインアプローチよりも小さなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:18:11 GMT)
MNL-Bandit with Knapsacks [1.8] 我々は,販売者が定額でN$の代替品を在庫する動的アソシエーション選択問題を考える。
各期間において、売り手は顧客に提供すべき商品の品揃えを決定する必要がある。
特に、当社の政策は、大規模な在庫設定において、ほぼ最適に近い$tilde O(sqrtT)を後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:05:34 GMT)
Single-component gradient rules for variational quantum algorithms [1.3] そのようなアルゴリズムの一般的なボトルネックは、変動パラメータの最適化によって構成される。
一般的な最適化手法のセットは、回路評価によって得られる勾配の推定に有効である。
この研究は、量子ゲートのパラメータを個別に変化する勾配規則の族を包括的に描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:00:10 GMT)
Multilingual Medical Question Answering and Information Retrieval for
Rural Health Intelligence Access [1.0] いくつかの発展途上国の農村部では、高品質な医療、医療インフラ、専門的診断へのアクセスはほとんど利用できない。
このような医療アクセスの欠如、患者の以前の健康記録の欠如、および先住民語での情報の置換によるいくつかの死を、容易に防ぐことができる。
本稿では,機械学習とNLP(Natural Language Processing)技術における現象の進展を利用して,低リソース・多言語・予備的ファーストポイント・オブ・コンタクト・メディカルアシスタントを設計するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:05:24 GMT)
Quantifying language changes surrounding mental health on Twitter [1.0] メンタルヘルスの課題は、毎年世界の人口の約10%を占めると考えられている。
2012年以降、英国全ツイートの約10%のデータストリームから分析された1-、2-、および3-gramの収集を通じて、メンタルヘルスに関連する単語やフレーズの傾向を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:35:53 GMT)
End-to-End Information Extraction by Character-Level Embedding and
Multi-Stage Attentional U-Net [0.9] 本稿では,文書の2次元キャラクタグリッド埋め込みにおけるエンドツーエンド情報抽出のための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
このモデルでは,パラメータを40%減らしながら,ベースラインのU-Netアーキテクチャを大きなマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 05:42:51 GMT)
Deep Reinforcement Learning-based UAV Navigation and Control: A Soft
Actor-Critic with Hindsight Experience Replay Approach [0.9] 深部強化学習 (DRL) アルゴリズムのクラスとして, 後視体験リプレイ (HER) を用いたSACHER (Software actor-critic, SAC) を提案する。
HERはSACのサンプル効率を向上するため,SACHERはSACよりも高速かつ高精度に最適な結果が得られることを示す。
無人航空機(UAV)の航法・制御問題にSACHERを適用し,SACHERが最適航法経路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:30:14 GMT)
IoT Solutions with Multi-Sensor Fusion and Signal-Image Encoding for
Secure Data Transfer and Decision Making [0.8] 軍では、異質なIoTデバイスがプロセスやタスクをどのように役立つかを調査している。
本稿では,IoTウェアラブルデバイスからのデータを,可逆かつ支援意思決定の可視化が容易な画像に統合(融合)するために,情報(信号)を変換するための画像符号化アプローチの信号を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:48:06 GMT)
One Representation to Rule Them All: Identifying Out-of-Support Examples
in Few-shot Learning with Generic Representations [0.8] 本稿では,プロトタイプネットワークフレームワーク内での'out-of- supported'(OOS)例を識別する新しい手法について述べる。
本稿では,本手法が文献における既存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） (Wed, 2 Jun 2021 19:07:27 GMT)
End-to-End Hierarchical Relation Extraction for Generic Form
Understanding [0.6] 本稿では,エンティティ検出とリンク予測を併用する新しいディープニューラルネットワークを提案する。
本モデルでは,複数段階の意図的U-Netアーキテクチャを拡張し,リンク予測のための部分強度場と部分連想場を拡張した。
本稿では,ノイズの多い文書データセットの形式理解におけるモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 06:51:35 GMT)
BraggNN: Fast X-ray Bragg Peak Analysis Using Deep Learning [0.6] 従来の擬似Voigtのピークフィッティングよりも高速にピーク位置を決定できる深層学習に基づくBraggNNを提案する。
テストデータセットに適用された場合、BraggNNは従来の手法と比較して0.29ピクセル未満と0.57ピクセル未満のエラーをそれぞれ、75%と95%のピークに対して与えている。
BraggNNによって計算されたピーク位置を用いた3次元再構成では、従来の2次元擬似ボジグトフィッティングを用いて決定されたピーク位置を用いた再現に比べて平均15%良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:10:12 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） (Wed, 2 Jun 2021 00:45:23 GMT)
Replicating and Extending "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） (Wed, 2 Jun 2021 07:18:18 GMT)
Tips and Tricks to Improve CNN-based Chest X-ray Diagnosis: A Survey [0.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は本質的に大規模なデータを必要とするが、Chest X-Ray(CXR)のイメージはデータ/アノテーションを欠く傾向にあり、過度に適合する。
本稿では,CXRの診断における一般化の手法を徹底的に紹介する: (i) 追加データをどのように活用するか, (ii) 増補・希釈データをどのように活用するか, (iii) トレーニングを正規化し, (iv) 効率的なセグメンテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:46:02 GMT)
Random Forest classifier for EEG-based seizure prediction [0.1] 本稿では,機械学習を用いたてんかん発作予測手法を提案する。
発作予測地平線(SPH)を5分,発作発生期間(SOP)を30分とするベンチマーク頭皮脳波CHB-MITデータセットの20例について検討した。
提案手法は感度82.07 %,低偽陽性率0.0799/hを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:46:35 GMT)
belabBERT: a Dutch RoBERTa-based language model applied to psychiatric
classification [0.0] 本稿では,RoBERTaアーキテクチャを拡張した新しいオランダ語モデルであるbelabBERTを提案する。
belabBERTは、大規模なオランダ語コーパス(+32GB)のWebクロードテキストでトレーニングされている。
belabBERT を用いてテキスト分類の強度を評価し,既存の RobBERT モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:50:49 GMT)
Undecidability of Learnability [0.0] 新たに提案したモデルが実際にデータから学べるかどうかを厳格に評価するための汎用的な手順が存在しないことを示す。
PACバイナリ分類、一様および普遍的なオンライン学習、教師と教師の相互作用による正確な学習では、学習性は一般に決定不可能である。
私たちの研究は、機械学習の理論的基盤に決定不可能が現れることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:00:04 GMT)
Towards an Explanation Space to Align Humans and Explainable-AI Teamwork [0.0] 本稿では,ユーザインスパイアされた視点から説明空間を定義する形式的アーキテクチャを提案する。
アーキテクチャは、タスクの説明要件を概説する5つのコンポーネントから構成される。
アーキテクチャのコンポーネントを集約してデザイナを支援するモデリングツールであるAbstracted Explanation Spaceを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:17:29 GMT)
The Struggle with Academic Plagiarism: Approaches based on Semantic
Similarity [0.0] 本稿では, 盗作検知タスクにおいて意味的類似度をいかに活用できるかを報告する。
現在のソフトウェアは成功したことが証明されているが、パラフレーズや難解な盗作を識別する問題は未解決のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:00:33 GMT)
Teaching Machine Learning in K-12 Computing Education: Potential and
Pitfalls [0.0] 本稿は、K-12教育における機械学習教育に関連する教育実践、理論、技術における新たな軌跡を概説する。
重要なステップは、ルールベースの"伝統的"プログラミングが、次世代の計算思考の発展における中心的な側面であり、ブロックを構築するという信念を捨てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:45:47 GMT)
T-BERT -- Model for Sentiment Analysis of Micro-blogs Integrating Topic
Model and BERT [0.0] 生のライブデータセットからの感情分類タスクにおけるBERT(Bidirectional Representations from Transformers)の有効性を示す。
T-BERT フレームワークは、潜在トピックとコンテキスト BERT 埋め込みを組み合わせることで得られる性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:01:47 GMT)
Synthesis of standard 12-lead electrocardiograms using two dimensional
generative adversarial network [0.0] 提案モデルは,LVHが98%,LBBBが93%,ACUTMIが79%,正常が59%の合成標準ECG信号を生成することができる。
2D GANを使用して、実際のECGの多様なデータベースを人工的に増強するのに適した、標準の12リードのECGを生成することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 00:59:04 GMT)
Susceptibility of Trapped-Ion Qubits to Low-Dose Radiation Sources [0.0] イオン化放射線の少ない線量に対するトラップイオン量子系のリアルタイム感受性について検討した。
低線量放射線源の存在下では,イオントラップ性能の定量的劣化は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 23:45:39 GMT)
Structural Inference in Sparse High-Dimensional Vector Autoregressions [0.0] スパース, 構造的高次元ベクトル自己回帰系におけるインパルス応答の統計的推測を考察する。
我々は高次元設定におけるインパルス応答の一貫した推定手法を導入し、同じパラメータに対して有効な推論手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:00:17 GMT)
Spin-mechanics with nitrogen-vacancy centers and trapped particles [0.0] 固相中での粒子と電子スピンの相互作用を利用したスピン力学の分野における最近の実験的研究を概説する。
我々の焦点は、現在の実験に近い理論的な背景と、これらのシステムが潜在能力を解き放つための実験的な限界に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:45:41 GMT)
Spin-Valley Qubit Dynamics In Exchange Coupled Silicon Quantum Dots [0.0] シリコンバレーの州は、シリコン量子ドットで量子情報技術を実現するための重要な障害である。
我々は、交換結合された量子ドットの力学と、バレー自由度の研究に摂動論的分析アプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:00:20 GMT)
Spectral features of Pb-related color centers in diamond [0.0] Pb不純物に基づくダイヤモンド色中心の系統的特徴について報告する。
異なる励起波長で光放射のアンサンブル光ルミネッセンス解析を行った。
490.5nmレーザー励起下での単一光子エミッタの室温調査を報告し、異なるスペクトルシグネチャを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:49:32 GMT)
Qubit Motion as a Microscopic Model for the Dynamical Casimir Effect [0.0] 鏡の動きによる真空からの光子の生成は、動的カシミール効果(DCE)として知られている。
鏡の最も簡単なシステムとして、空洞内を移動し、ボソニックモードの1つと結合する量子ビットについて検討する。
物理特性に依存しないキュービット運動のある条件下では、キュービット状態を変化させることなく多数の光子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:22:16 GMT)
Quantifying the difference between many-body quantum states [0.0] 情報理論の新しい手法である重み付き距離を導入する。
彼らは多くの粒子の2つの量子状態の区別がいかに難しいかを定量化する。
それらは、複雑な量子デバイスの理論的性能と実験的な性能の両方を評価するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:28:47 GMT)
Prediction of the Position of External Markers Using a Recurrent Neural
Network Trained With Unbiased Online Recurrent Optimization for Safe Lung
Cancer Radiotherapy [0.0] 肺癌放射線療法では、胸部における赤外線反射物体の位置を記録し、腫瘍の位置を推定することができる。
この現象を考慮に入れないことは、健康な組織に不必要に損傷を与え、放射線肺炎などの副作用を引き起こす可能性がある。
健常人の胸部および腹部に3つの外部マーカーの3次元位置を73sから222s間隔で観察した。
我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、0.1秒から2.0秒の間、各マーカーの位置と地平線値(事前に予測する時間間隔)を同時に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:07:31 GMT)
Optoelectronic sampling of ultrafast electric transients with single
quantum dots [0.0] スターク効果により、時間依存の電気信号が遷移エネルギーの時間依存シフトに変換される。
量子ドットセンサー装置を用いて、mV範囲の電圧分解能を持つ20pps以下のトランジェントをサンプリングすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:35:51 GMT)
Optimization of Heterogeneous Systems with AI Planning Heuristics and
Machine Learning: A Performance and Energy Aware Approach [0.0] 不均一コンピューティングシステムは高い性能とエネルギー効率を提供する。
このようなシステムを最適に活用するには、ホストCPUとアクセラレーションデバイスにまたがるソリューションが必要である。
本稿では,パラメータ空間探索のためのAI計画と,性能とエネルギー評価のための機械学習モデルを組み合わせた,性能とエネルギーを考慮したアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 19:45:53 GMT)
Online and Real-Time Tracking in a Surveillance Scenario [0.0] 提案手法はMultiple Object Tracking Benchmark 20 (MOT20)上でリアルタイムに動作可能であることを示す。
検出から指紋を生成するために、リニアランタイムのために再構成された高速なシームズネットワークに寄与することにより、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:43:25 GMT)
OctoPath: An OcTree Based Self-Supervised Learning Approach to Local
Trajectory Planning for Mobile Robots [0.0] 我々は,エンコーダ・デコーダ・ディープニューラルネットワークであるOctoPathを導入し,エゴ車両の最適軌道を予測するための自己教師型訓練を行った。
トレーニング中、OctoPathは、所定のトレーニングデータセット内の予測と手動で駆動するトラジェクトリ間のエラーを最小限にする。
我々は,室内と屋外の異なる運転シナリオにおけるOctoPathの予測を,ベースラインハイブリッドA-Starアルゴリズムに対してベンチマークしながら評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:10:54 GMT)
Multiple quantum NMR in solids as a method of determination of
Wigner-Yanase skew information [0.0] Wigner-Yanase skew information at temperature $T$ is equal to the double second moment of the MQ NMR spectrum at the double temperature for any evolution time。
Wigner-Yanase情報とFisher情報とで得られる多スピン絡みの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:34:11 GMT)
Multi-stage, multi-swarm PSO for joint optimization of well placement
and control [0.0] 本研究は,多段マルチスワムPSO (MS2PSO) を提案する。
アルゴリズムの有効性を比較するために,Olympusベンチマークを用いて複数の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:34:50 GMT)
Low-cost Stereovision system (disparity map) for few dollars [0.0] 我々はステレオビジョンの理論を説明し、カメラやデータ転送プロトコルに関する情報を提示した。
我々は Windows オペレーティングシステムのpython 言語でステレオビジョンパラメータをリアルタイムに調整するソフトウェアを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:55:03 GMT)
Long-range Ising interactions mediated by $\lambda\phi^4$ fields:
probing the renormalisation of sound in crystals of trapped ions [0.0] 自己相互作用型スカラー量子場理論は、多部結合型2レベルセンサーの集合にマッピングすることができる。
本研究では、常時オンの高調波源を用いることで、検出プロトコルを実質的に単純化できることが示されている。
特定の状態において、量子センサの効果的なリアルタイムダイナミクスは、長距離結合を持つ量子イジングモデルによって記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:20:10 GMT)
Long Term Object Detection and Tracking in Collaborative Learning
Environments [0.0] 私の論文は、長いビデオ中の物体を検出し、追跡するための正確な方法の開発に焦点を当てている。
すべてのモデルは、7つのセッションから45分から90分まで、ビデオで検証される。
0.5 IoUで平均精度(AP)を72%達成し, 最適データ拡張パラメータを用いて81%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:15:14 GMT)
Learning neural network potentials from experimental data via
Differentiable Trajectory Reweighting [0.0] ニューラルネットワーク(NN)電位を直接実験データから学習するトップダウンアプローチは、あまり注目されていない。
本稿では,時間非依存オブザーバのMDシミュレーションにより,微分を回避できるDiffTRe法を提案する。
本研究では,ダイヤモンドの原子モデルと粒度の粗い水モデルに対するNN電位の学習におけるDiffTReの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 13:10:43 GMT)
Lattice gauge theory and dynamical quantum phase transitions using noisy
intermediate scale quantum devices [0.0] 本研究では, (1+1)D U(1)量子リンクモデルの時間的変動について検討した。
このシステムでは、考慮された全てのシステムサイズに対して、動的量子相転移が実行される。
U(1)量子リンクモデルの汎用実装のための超伝導回路のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 07:26:19 GMT)
John Bell on 'Subject and Object': an Exchange [0.0] この三部紙は、ベルの1973年の論文「目的と対象」のハルヴァーソンによる批評である。
アペンディックスは、ハルヴァーソンの批評の焦点であるベルからの一節を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 17:07:05 GMT)
Information theoretic analysis of computational models as a tool to
understand the neural basis of behaviors [0.0] 今世紀最大の研究課題の1つは、脳の身体環境システムにおける行動の神経基盤を理解することである。
計算モデルは、モデルシステムを研究することができる別のフレームワークを提供する。
本稿では,計算モデルの情報理論解析が強力な研究手法であることを示すための紹介,レビュー,議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 02:08:18 GMT)
Hybrid Ensemble optimized algorithm based on Genetic Programming for
imbalanced data classification [0.0] 本稿では,2種類の不均衡データ分類のための遺伝的プログラミング(GP)に基づくハイブリッドアンサンブルアルゴリズムを提案する。
実験結果から,提案手法をトレーニングセットのサイズで指定したデータセット上での性能は,マイノリティクラス予測の他の次元よりも40%,50%高い精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:14:38 GMT)
How Do Neural Networks Estimate Optical Flow? A Neuropsychology-Inspired
Study [0.0] 本稿では,深部ニューラルネットワークが光フローをどのように推定するかを検討する。
本研究では,光フロー推定のためのエンコーダデコーダニューラルネットワークのプロトタイプとして,FlowNetSに着目した。
神経心理学的な研究において,動物の脳に存在する運動フィルターの発見に重要な役割を担ったフィルタ同定法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:16:45 GMT)
Heterogeneous Noisy Short Signal Camouflage in Multi-Domain Environment
Decision-Making [0.0] 画像や音声信号に変換することで,情報(センサ信号)を隠蔽する手法を提案する。
軍事近代化に向けた最新の試みの1つとして、インテリジェントな識別・検出操作を実現する上での課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 22:59:58 GMT)
Heisenberg uncertainty relations for relativistic bosons [0.0] この研究は citebb1,bb2,bb3 で開始されたプログラムを完了し、相対論的粒子に対するハイゼンベルクの不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:05:45 GMT)
Generalized string-net models: A thorough exposition [0.0] 一般化文字列ネットモデルの構築方法について述べる。
これらのモデルの基底状態は、異なる「ストリングネット構成」の重ね合わせと考えることができる。
これらのモデルで任意の励起を生成する文字列演算子を構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 21:14:05 GMT)
General Rough Modeling of Cluster Analysis [0.0] このアプローチの本質は簡潔に説明され、例によって支持されます。
クラスタリングを解析するための新しい一般的な粗い手法が発明され、より明確な概念と汚染のない証明がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:54:10 GMT)
Experimental investigation of the relation between measurement
uncertainties and non-local quantum correlations [0.0] ベルの不等式は、それぞれの系における非可換可観測性を含む相関の和によって定義される。
ベルの不等式に対する振動は、これらの観測値のいかなる関節測定の精度も量子力学的不確実性関係によって制限されるためのみ可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 09:58:38 GMT)
Evaluating Word Embeddings with Categorical Modularity [0.0] 単語の埋め込み品質を評価するための新しい低リソース計量である分類的モジュラリティを導入する。
我々は29言語で59の神経生物学的に動機付けられた意味カテゴリーに属する500語のコアセットを使用する。
感情分析と単語類似度計算の単言語的タスクにおいて,分類的モジュラリティと性能との間には,中程度から強い正の相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:29:11 GMT)
Evaluating Mixed-Initiative Procedural Level Design Tools using a
Triple-Blind Mixed-Method User Study [0.0] インタラクティブな進化的最適化を用いてレベルを生成するツールを,本研究のために設計した。
このツールは、手書き地図のレベルデザインパターンを特定し、その情報を使ってインタラクティブな最適化アルゴリズムを駆動する。
複雑なイニシアティブツールを使用したデザイナの経験を、完全にランダムなレベルの提案を提供するツールを与えられたデザイナと比較した厳密なユーザスタディが設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:46:49 GMT)
Electron-positron vacuum instability in strong electric fields.
Relativistic semiclassical approach [0.0] 強電場における電子-陽電子真空の不安定性について検討した。
上連続点の「電子凝縮」が下連続点の境界を越えた。
いくつかの議論は、QEDの論理的整合性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:46:20 GMT)
Efficient qubit phase estimation using adaptive measurements [0.0] 物理系の量子位相を推定することは、量子パラメータ推定理論における中心的な問題である。
量子位相を推定する現在の方法では、量子クラム・ラオ境界に達することができない。
この問題を回避するために,共変量測定に基づく新しい適応方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 03:36:58 GMT)
Domain Adaptation for Facial Expression Classifier via Domain
Discrimination and Gradient Reversal [0.0] 表情認識(FER)の分野での研究は、過去10年間に増加傾向にある。
本稿では、FERタスクのための新しいアーキテクチャを提案し、ドメイン識別損失正規化が学習プロセスに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 20:58:24 GMT)
Digital-Analog Quantum Simulations Using The Cross-Resonance Effect [0.0] デジタルアナログ量子計算は、短期的な量子情報処理に必要な、現在実現不可能なリソース要件を減らすことを目的としている。
超伝導アーキテクチャを考察し、理論上は2量子相互作用から1次元鎖と2次元正方格子に作用するアナログハミルトニアンまで、クロス共振効果を1次まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:20:40 GMT)
Digital homotopy relations and digital homology theories [0.0] 我々は「強ホモトピー」と呼ばれるデジタル連続関数に対する新しいタイプのホモトピー関係を導入する。
デジタルホモトピーと強ホモトピーはどちらも古典的トポロジカルホモトピーの自然なデジタル化である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 14:10:46 GMT)
Design and Comparison of Reward Functions in Reinforcement Learning for
Energy Management of Sensor Nodes [0.0] IoT(Internet-of-Things)パラダイムの最近の進歩により、リモート監視への関心が高まっている。
センサノードと呼ばれる小さなデバイスを使って、環境からデータを収集して処理できる新しいアプリケーションが登場した。
バッテリー技術は、これらの増大するニーズに対応するのに十分な速さで改善されていない。
従来のエネルギー源を補完するために、小型のエネルギー収穫装置が出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:23:47 GMT)
Deep Learning for Network Traffic Classification [0.0] ネットワークトラフィックを監視してコンテンツ、サービス、アプリケーションを特定することは、ネットワークトラフィック制御システムにおいて活発な研究トピックである。
これまでの研究では、アプリケーションとサービスの識別を可能にする機械学習の手法が特定されていた。
本稿では,パケット,ペイロード,時間列の深層学習アーキテクチャのアンサンブルを用いた分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 04:11:32 GMT)
Deep Learning Based Analysis of Prostate Cancer from MP-MRI [0.0] 前立腺癌の診断は、過剰診断の問題に直面し、不必要な治療による副作用を損なう。
本研究では,MRIを応用したコンピュータ支援診断のための深層学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 12:42:35 GMT)
Data augmentation and pre-trained networks for extremely low data
regimes unsupervised visual inspection [0.0] MVTec ADデータセットで利用可能なデータの量を変化させる際に、事前訓練済みの深い特徴に基づく3つのアプローチを比較する。
これらの手法はほとんどの場合、小さなサンプルサイズに対して堅牢であるが、元の画像空間でデータ拡張を使用することで大きなメリットを享受できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 16:37:20 GMT)
Complete complementarity relations in system-environment decoherent
dynamics [0.0] システム全体の自由度の間に、絡み合いがどのように再分布し、一般的な相関関係に変換されるかを研究する。
純粋な量子系の一部として環境を考えることで、線形エントロピーは特定の部分系の混合性の尺度であるだけでなく、世界の他の部分系の相関測度であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 11:39:50 GMT)
Chaos and subdiffusion in the infinite-range coupled quantum kicked
rotors [0.0] 無限範囲結合型量子キックローターを無限範囲結合型ボソニックモデル上にマッピングする。
熱力学の極限において、系は効果的な非線形単回転ハミルトニアンと同値のグロス=ピタエフスキー方程式の集合によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:54:50 GMT)
Automatic Assessment of the Design Quality of Python Programs with
Personalized Feedback [0.0] 本稿では,プログラムの設計を評価するニューラルネットワークモデルを提案し,修正の仕方を学生に教えるためにパーソナライズされたフィードバックを提供する。
モデルの有効性はPythonで書かれた学生プログラムのコーパスで評価される。
この研究に参加した学生はプログラムのデザインスコアを19.58%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:04:53 GMT)
Ab initio framework for systems with helical symmetry: theory, numerical
implementation and applications to torsional deformations in nanostructures [0.0] 我々は、ヘリカル対称性を持つナノ構造のための自己整合第一原理シミュレーション法であるヘリカルDFTを定式化し、実装する。
ヘリカルナノ構造に対する単一電子問題に対する特殊解の存在と完全性について厳密に証明する。
ジグザグおよびキラル単一壁黒蛍光体ナノチューブの特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 18:52:50 GMT)
A Novel Edge Detection Operator for Identifying Buildings in Augmented
Reality Applications [0.0] 本稿では, エッジ検出のための新しいフィルタ演算子を提案する。
提案フィルタは,我々の目的にとって重要な特徴である垂直・水平方向のエッジを見つけるために,より重みを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 10:06:50 GMT)
A NEAT Quantum Error Decoder [0.0] トリック符号の量子誤り復号を行うポリシネットワークの最適化に,進化的NEATアルゴリズムを用いて,ビットフリップと分極雑音を同時に1キュービットずつ有する手法について検討する。
これらのNEAT最適化ネットワークデコーダは、以前報告した機械学習ベースのデコーダと同等の性能を持つが、それを行うために約3～4桁のパラメータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 08:21:58 GMT)
A Cognitive Science perspective for learning how to design meaningful
user experiences and human-centered technology [0.0] 本稿では,認知科学,ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI),自然言語処理(NLP)の文献をレビューし,アナログ推論(AR)がコミュニケーションと学習技術の設計にどのように役立つかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 15:00:50 GMT)