You Never Cluster Alone [150.9] 我々は、主流のコントラスト学習パラダイムをクラスタレベルのスキームに拡張し、同じクラスタに属するすべてのデータが統一された表現に寄与する。
分類変数の集合をクラスタ化代入信頼度として定義し、インスタンスレベルの学習トラックとクラスタレベルの学習トラックを関連付ける。
代入変数を再パラメータ化することで、TCCはエンドツーエンドでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:59:59 GMT)
DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token
Sparsification [134.9] 入力に基づいて冗長なトークンを抽出する動的トークンスペーシフィケーションフレームワークを提案する。
入力トークンの66%を階層的にプルーニングすることで,FLOPの31%37%を大幅に削減し,スループットを40%以上向上する。
DynamicViTモデルは、ImageNetの最先端CNNやビジョントランスフォーマーと比較して、非常に競争力のある複雑性/精度のトレードオフを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:57:41 GMT)
Do Neural Optimal Transport Solvers Work? A Continuous Wasserstein-2
Benchmark [133.5] 最適輸送のためのニューラルネットワークに基づく解法の性能を評価する。
既存の解法では,下流タスクでは良好に機能するにもかかわらず,最適な輸送マップを復元できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:59:28 GMT)
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at
Scale [112.9] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、最先端の畳み込みネットワークと比較して優れた結果を得ると同時に、トレーニングする計算リソースを著しく少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:08:56 GMT)
When Vision Transformers Outperform ResNets without Pretraining or
Strong Data Augmentations [111.4] Vision Transformer (ViTs) と既存のVisionNetsは、ハンドワイヤ機能やインダクティブスループットを汎用神経アーキテクチャに置き換えようとしている。
本稿では、損失幾何学のレンズからViTとRes-Mixersを解析し、トレーニングおよび推論時のモデルのデータ効率を改善することを目的とする。
最初の数層では、スペーサー活動ニューロンの頑健性が改善していることが示されている。
その結果、ViTsは、大規模な事前トレーニングや強力なデータ拡張なしに、ImageNet上でスクラッチからトレーニングした時に、同様のサイズと滑らかさのネットより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:08:03 GMT)
Anticipative Video Transformer [105.2] Precipative Video Transformer (AVT) は、エンド・ツー・エンドの注意に基づくビデオモデリングアーキテクチャである。
我々は,連続した将来のフレームの特徴を予測可能なフレーム特徴エンコーダを学習しながら,ビデオシーケンスにおける次のアクションを予測するためにモデルを共同で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:57:55 GMT)
A Consciousness-Inspired Planning Agent for Model-Based Reinforcement
Learning [104.4] 本稿では、その状態の関連部分に動的に対応できるエンドツーエンドのモデルベース深層強化学習エージェントを提案する。
この設計により、エージェントは関連するオブジェクトに参画することで効果的に計画を学ぶことができ、配布外一般化がより良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:35:19 GMT)
Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and
Benchmark [100.8] 224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,LaST(Large-scale Spatio-Temporal)の個人再IDデータセットを新たに提供した。
LaSTは、より困難で多彩なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:29:58 GMT)
Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via
Kullback-Leibler Divergence [100.7] 既存の回転物体検出器は、主に水平検出パラダイムから受け継がれている。
本稿では,回転回帰損失の設計を帰納パラダイムから導出手法に変更することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:29:19 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） (Thu, 3 Jun 2021 07:23:19 GMT)
CitationIE: Leveraging the Citation Graph for Scientific Information
Extraction [89.3] 引用論文と引用論文の参照リンクの引用グラフを使用する。
最先端技術に対するエンド・ツー・エンドの情報抽出の大幅な改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:00:12 GMT)
APES: Audiovisual Person Search in Untrimmed Video [87.4] 音声人物探索データセット(APES)について述べる。
APESには36時間のビデオにラベル付けされた1,9K以上のIDが含まれている。
APESの重要な特徴は、顔と同一アイデンティティの音声セグメントをリンクする密集した時間アノテーションを含むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:16:42 GMT)
Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem [84.8] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、通常、単一ステップポリシーや単一ステップモデルの推定に関係している。
我々は、RLをシーケンスモデリング問題とみなし、高い報酬のシーケンスにつながる一連のアクションを予測することを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:58:51 GMT)
Structure Preserving Stain Normalization of Histopathology Images Using
Self-Supervised Semantic Guidance [84.8] 本稿では,GANに基づく染色正規化フレームワークにセマンティックガイダンスを組み込むための自己教師型アプローチを提案する。
本手法では,既存の手法に対して大きな優位性を持つ手動分割マップを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:35:06 GMT)
Optimization Variance: Exploring Generalization Properties of DNNs [83.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)のテストエラーは、しばしば二重降下を示す。
そこで本研究では,モデル更新の多様性を測定するために,新しい測度である最適化分散(OV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:34:17 GMT)
Deconfounded Video Moment Retrieval with Causal Intervention [80.9] 本研究は,ビデオ中の特定のモーメントをテキストクエリに従ってローカライズすることを目的とした,ビデオモーメント検索(VMR)の課題に取り組む。
既存の手法は主に複雑な相互モーダル相互作用によるクエリとモーメントのマッチング関係をモデル化する。
本稿では,クエリとビデオコンテンツが予測に与える影響を捉えるために,構造因果モデルを構築する因果性に着想を得たVMRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:33:26 GMT)
Neural Actor: Neural Free-view Synthesis of Human Actors with Pose
Control [80.8] 任意の視点と任意の制御可能なポーズの下での人間の高品質な合成法を提案する。
提案手法は,新しいポーズ合成法と同様に,再生時の最先端技術よりも優れた品質を実現し,トレーニングポーズと大きく異なる新しいポーズを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:40:48 GMT)
Towards Learning to Play Piano with Dexterous Hands and Touch [79.5] そこで我々は,エージェントが機械可読音楽から直接学習して,模擬ピアノで器用な手でピアノを弾く方法を示した。
我々は、タッチ強化された報酬と、新しいタスクのカリキュラムを使用することで、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:59:31 GMT)
Robust Reference-based Super-Resolution via C2-Matching [77.5] 超解像(Ref-SR)は、最近、高分解能(HR)参照画像を導入して、低分解能(LR)入力画像を強化するための有望なパラダイムとして登場した。
既存のRef-SR法は主に暗黙の対応に頼り、参照画像からHRテクスチャを借用し、入力画像の情報損失を補う。
本稿では,C2-Matchingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:40:36 GMT)
UmlsBERT: Clinical Domain Knowledge Augmentation of Contextual
Embeddings Using the Unified Medical Language System Metathesaurus [73.9] 事前学習プロセス中にドメイン知識を統合するコンテキスト埋め込みモデルであるUmlsBERTを紹介する。
これらの2つの戦略を適用することで、UmlsBERTは、臨床領域の知識を単語埋め込みにエンコードし、既存のドメイン固有モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:07:58 GMT)
Controllable Person Image Synthesis with Spatially-Adaptive Warped
Normalization [72.7] 制御可能な人物画像生成は、望ましい属性を持つ現実的な人間の画像を作成することを目的としている。
本稿では,学習フロー場とワープ変調パラメータを統合した空間適応型ワープ正規化(SAWN)を提案する。
本稿では,テクスチャ・トランスファータスクの事前学習モデルを洗練するための,新たな自己学習部分置換戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:24:00 GMT)
Luna: Linear Unified Nested Attention [71.7] 本稿では,2つの重み付き線形注意関数でソフトマックスアテンションを近似する線形統合ネスト型注意機構であるLunaを提案する。
具体的には、第1の注意関数により、Lunaは入力シーケンスを固定長のシーケンスにまとめ、次に、第2の注意関数を使用して充填シーケンスをアンパックする。
従来のアテンション機構と比較して、Lunaは入力として固定長の付加シーケンスとそれに対応する出力を導入し、Lunaはアテンション操作を線形に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:47:26 GMT)
PC-DAN: Point Cloud based Deep Affinity Network for 3D Multi-Object
Tracking (Accepted as an extended abstract in JRDB-ACT Workshop at CVPR21) [68.1] 点雲は3次元座標における空間データの密集したコンパイルである。
我々は3次元多目的追跡(MOT)のためのPointNetベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:36:39 GMT)
Safe RAN control: A Symbolic Reinforcement Learning Approach [63.0] 本稿では,無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションの安全管理のためのシンボル強化学習(SRL)アーキテクチャを提案する。
我々は、ユーザが所定のセルネットワークトポロジに対して高レベルの論理的安全性仕様を指定できる純粋に自動化された手順を提供する。
ユーザがシステムに意図仕様を設定するのを支援するために開発されたユーザインターフェース(UI)を導入し、提案するエージェントの動作の違いを検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:45:40 GMT)
MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood
Inference from Sampled Trajectories [61.3] シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。
あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。
モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:59:16 GMT)
Influence Estimation and Maximization via Neural Mean-Field Dynamics [60.9] 本稿では,ニューラル平均場(NMF)ダイナミクスを用いた新しい学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは拡散ネットワークの構造とノード感染確率の進化を同時に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 00:02:05 GMT)
NeRFactor: Neural Factorization of Shape and Reflectance Under an
Unknown Illumination [60.9] 照明条件が不明な物体の多視点像から物体の形状と空間的反射率を復元する問題に対処する。
これにより、任意の環境照明下でのオブジェクトの新たなビューのレンダリングや、オブジェクトの材料特性の編集が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:18:01 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） (Thu, 3 Jun 2021 07:21:35 GMT)
Less is More: Sparse Sampling for Dense Reaction Predictions [60.0] 本稿では,ビデオチャレンジからの2021Evoked Expressionを提案する。
本モデルでは,音声と画像の両モードを入力として,視聴者の感情変化を予測する。
提案手法は, 最終プライベートテストセットにおいて, ピアソンの相関スコア0.04430を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:33:59 GMT)
Projection-free Graph-based Classifier Learning using Gershgorin Disc
Perfect Alignment [59.9] グラフベースのバイナリ学習では、既知のラベルのサブセット$hatx_i$を使って未知のラベルを推論する。
ラベルの$x_i$をバイナリ値に制限する場合、問題はNPハードである。
代わりに線形プログラム(LP)の列を解くことにより,高速なプロジェクションフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:22:48 GMT)
MPC-BERT: A Pre-Trained Language Model for Multi-Party Conversation
Understanding [59.0] MPC理解のための事前学習モデルであるMPC-BERTを提案する。
我々は,MPC-BERTを,話者認識,話者識別,応答選択を含む3つの下流タスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:49:12 GMT)
Exploring Distantly-Labeled Rationales in Neural Network Models [58.6] 遠距離ラベル付き有理理論をうまく活用するための2つの新しい補助的損失関数を提案する。
提案手法は,非完全理性から重要な手がかりを効果的に学習するために,分類モデルを推し進めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:00:25 GMT)
Exploring Memorization in Adversarial Training [58.4] 本稿では, 能力, 収束, 一般化, 特に強靭なオーバーフィッティングの深い理解を促進するための, 対人訓練(AT)における記憶効果について検討する。
本稿では,詳細な記憶分析を動機とした新たな緩和アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:39:57 GMT)
Risk Minimization from Adaptively Collected Data: Guarantees for
Supervised and Policy Learning [57.9] 経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)は、機械学習のワークホースであるが、適応的に収集されたデータを使用すると、そのモデルに依存しない保証が失敗する可能性がある。
本研究では,仮説クラス上での損失関数の平均値を最小限に抑えるため,適応的に収集したデータを用いた一般的な重み付きERMアルゴリズムについて検討する。
政策学習では、探索がゼロになるたびに既存の文献のオープンギャップを埋める率-最適後悔保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:50:13 GMT)
Reactive Human-to-Robot Handovers of Arbitrary Objects [57.8] 本稿では、未知の物体の人間とロボットのハンドオーバを可能にするビジョンベースシステムを提案する。
提案手法は,クローズドループ運動計画とリアルタイムかつ時間的に一貫性のあるグリップ生成を組み合わせたものである。
提案手法の汎用性,ユーザビリティ,ロバスト性を,26種類の家庭用オブジェクトからなる新しいベンチマークで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:48:44 GMT)
Three Sentences Are All You Need: Local Path Enhanced Document Relation
Extraction [55.0] 本稿では,文書レベルREのエビデンス文を選択するための,恥ずかしいほど単純だが効果的な方法を提案する。
私たちはhttps://github.com/AndrewZhe/Three-Sentences-Are-All-You-Need.comでコードを公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:29:40 GMT)
SSMD: Semi-Supervised Medical Image Detection with Adaptive Consistency
and Heterogeneous Perturbation [47.0] SSMD(Semi-Supervised Medical Image Detector)を提案する。
SSMDの背後にあるモチベーションは、各位置での予測を一貫性のあるものにすることで、ラベルのないデータに対して、自由かつ効果的な監視を提供することである。
広範な実験結果から,提案したSSMDは,幅広い環境下での最先端性能を実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:59:50 GMT)
An Improved Attention for Visual Question Answering [46.9] VQA(Visual Question Answering)の問題点について考察する。
自然言語で表現された画像と自由形式の自由な質問が与えられた場合、VQAシステムの目的は、画像に関してこの質問に対する正確な回答を提供することである。
モダクティブ内およびモダクティブ間の依存関係をキャプチャするアテンションは、これらの課題に対処するための最も広く使用されるメカニズムとして現れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:59:08 GMT)
Imperceptible Adversarial Examples for Fake Image Detection [46.7] 本稿では,鍵画素を偽画像検出器に判定し,鍵画素のみを攻撃することにより,偽画像検出を妨害する手法を提案する。
3つの偽画像検出器を用いた2つの公開データセット実験により,提案手法は,ホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃の両方において最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:25:04 GMT)
Why Attentions May Not Be Interpretable? [46.7] 近年の研究では、注目・重要解釈は期待どおりに機能しないことが多いことが判明した。
この現象の根本原因の一つがショートカットであり、注意重み自体が余分な情報を運ぶ可能性があることを示している。
この問題を緩和する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:51:16 GMT)
Multi-Scale Feature Aggregation by Cross-Scale Pixel-to-Region Relation
Operation for Semantic Segmentation [44.8] 本研究の目的は,隣接する高次特徴写像からの補的コンテキストを,クロススケールなピクセル・ツー・リージョン操作で集約することである。
マルチスケール特徴量を得るために,効率的な特徴ピラミッドネットワークを用いる。
実験の結果,RSPヘッドはセマンティックセグメンテーションとパノプティクスセグメンテーションの両方で高い効率で競争力を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:49:48 GMT)
Transferable Adversarial Examples for Anchor Free Object Detection [44.7] 我々は、アンカーフリー物体検出器に対する最初の対向攻撃を示す。
我々は高レベルなセマンティック情報を活用し、転送可能な敵の例を効率的に生成する。
提案手法は,最先端の性能と転送性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:38:15 GMT)
Metaheuristics "In the Large" [44.3] 新たなアプローチの開発、分析、比較を支援するために、より強力な科学的および計算インフラが必要である。
インフラ支援の原則的選択によって、この分野はより高度な科学的探求を追求できると我々は主張する。
我々は,すべてのメタヒューリスティックスに対する共通プロトコルの採用が,この分野の可能性の解放にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:04:10 GMT)
An Improved Model for Voicing Silent Speech [42.8] 音声を顔筋電図(EMG)信号から合成するサイレント音声の発声モデルを提案する。
我々のモデルは畳み込み層を用いて信号から特徴を抽出し、トランスフォーマー層はより長い距離で情報を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:33:23 GMT)
Few-shot Knowledge Graph-to-Text Generation with Pretrained Language
Models [42.4] 本稿では,知識グラフ(KG)の事実を記述した自然言語テキストの自動生成方法について検討する。
数ショットの設定を考えると、言語理解と生成において事前学習された言語モデル(PLM)の優れた能力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:48:00 GMT)
Noise Doesn't Lie: Towards Universal Detection of Deep Inpainting [42.2] 本研究は, ディープ・インパインティングの普遍的検出に向けた最初の試みであり, 検出ネットワークの一般化を図っている。
提案手法は,既存の検出手法を大きなマージンで上回り,未確認の深層塗膜技術に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:29:29 GMT)
Near Optimal Stochastic Algorithms for Finite-Sum Unbalanced
Convex-Concave Minimax Optimization [41.4] 本稿では,$min_bf xmax_yf(bfbf y)という形の凸-凸最小値問題の1次アルゴリズムを同時に検討する。
我々の手法は、より一般的な不均衡なミニマックス問題を解くために使用することができ、また、ほぼ最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:30:32 GMT)
Noisy Labels are Treasure: Mean-Teacher-Assisted Confident Learning for
Hepatic Vessel Segmentation [39.8] そこで本研究では,肝血管分割作業において,ノイズラベル付きデータを頑健に活用するための平均教師支援型自信学習フレームワークを提案する。
具体的には、サードパーティが支援する信頼度の高い学習によって、付加された低品質データセットのノイズラベルは、プログレッシブピクセルワイドのソフトコレクションを通じて、"エンクエンス"から"トレジャー"に変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:02:45 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） (Thu, 3 Jun 2021 01:16:48 GMT)
Discovering Chatbot's Self-Disclosure's Impact on User Trust, Affinity,
and Recommendation Effectiveness [39.2] 我々は3つの自己開示レベルを持つソーシャルボットを設計し、小さな講演を行い、人々に適切なレコメンデーションを提供した。
372人のMTurk参加者が、映画と新型コロナウイルスの2つの話題でボットと会話するために、異なる自己開示レベルを持つ4つのグループのうちの1つにランダム化された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:16:25 GMT)
Syntax-augmented Multilingual BERT for Cross-lingual Transfer [38.0] この研究は、言語構文とトレーニングmBERTを明示的に提供することが、言語間転送に役立つことを示している。
実験の結果,mBERTの構文拡張は,一般的なベンチマーク上での言語間移動を改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:12:50 GMT)
Single Image Depth Estimation using Wavelet Decomposition [37.5] 単眼画像から精度の高い深度を高効率で予測する新しい手法を提案する。
この最適効率はウェーブレット分解を利用して達成される。
我々はスパースウェーブレット係数を予測して高忠実度深度マップを再構築できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:42:25 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） (Thu, 3 Jun 2021 09:30:05 GMT)
Semantic Palette: Guiding Scene Generation with Class Proportions [34.7] 本稿では,シーン生成プロセスの指針として,クラス比率を効果的に許容する,新しいアーキテクチャ設計と学習目標を備えた条件付きフレームワークを提案する。
セマンティックコントロールにより、実際の分布に近いレイアウトを生成でき、シーン生成プロセス全体の拡張に役立つ。
実際のレイアウトとイメージのペアでトレーニングされたセグメンテーションセグメントは、実際のペアでトレーニングされたモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:04:00 GMT)
The Smoothed Satisfaction of Voting Axioms [34.7] 我々は,2つのよく研究された投票公理(コンドルチェット基準と参加)の円滑な満足度を特徴付けることに重点を置いている。
我々は1994年にベルクとレペリーによるこれらのルールに関するオープンな質問に回答し、以下のハイレベルなメッセージを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:55:11 GMT)
JIZHI: A Fast and Cost-Effective Model-As-A-Service System for Web-Scale
Online Inference at Baidu [34.3] JIZHIはモデル・アズ・ア・サービス(Model-as-a-Service)システムである。
JIZHIはBaiduが1000万ドルあまりのハードウェアとユーティリティ費用を節約し、推論効率を犠牲にすることなく200%以上のトラフィックを処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:23:24 GMT)
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via
Ablation and Attribution [34.3] 本稿では,要約モデル決定を解釈する2段階の手法を提案する。
まず、各デコーダ決定を複数の生成モードの1つに分類するために、モデル全体を非難することでモデルの振舞いを解析する。
入力に依存する決定を分離した後、いくつかの異なる帰属法を用いてこれらの決定を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 00:54:16 GMT)
Counterfactual Graph Learning for Link Prediction [34.0] そこで本研究では,グラフ学習を現実的推論によって促進する新しいリンク予測手法を提案する。
複数のベンチマークデータセットの実験により,提案手法がリンク予測における最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:27:00 GMT)
Bilingual Alignment Pre-training for Zero-shot Cross-lingual Transfer [33.7] 本稿では,埋め込みの整合性を向上し,ゼロショットの言語間転送性能を向上させることを目的とする。
本稿では,従来の知識として統計アライメント情報を用いて,バイリンガル単語予測を導出するアライメント言語モデル(Alignment Language Model, AlignLM)を提案する。
その結果、AlignLMはMLQAおよびXNLIデータセット上でゼロショット性能を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:18:43 GMT)
Global Convergence of Multi-Agent Policy Gradient in Markov Potential
Games [33.4] マルコフポテンシャルゲーム(MPG)の新たな定義を提案する。
MPGは、複雑なステートフルなマルチエージェント調整をキャプチャする以前の試みを一般化する。
我々は,MPGが決定論的ナッシュポリシーの存在など,標準的な望ましい特性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:17:46 GMT)
Segmental Contrastive Predictive Coding for Unsupervised Word
Segmentation [33.4] 本稿では,信号構造を音素レベルでより高レベルにモデル化できるSCPC( segmental contrastive predictive coding)フレームワークを提案する。
微分可能な境界検出器は可変長のセグメントを見つけ、NCEを介してセグメントエンコーダを最適化する。
本稿では,TIMITおよびBuckeyeデータセットにおける既存の音素・単語分割手法より,単一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） (Thu, 3 Jun 2021 23:12:05 GMT)
Defending against Backdoor Attacks in Natural Language Generation [33.2] バックドア攻撃と防御の正式な定義を与え、対応するベンチマークを開発する。
本稿では,特定の単語の削除や置き換えが生成出力に与える影響を調べることにより,攻撃トリガを検出することを提案する。
この研究が、深いNLGシステムに隠されたバックドアリスクの認識を高めることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:00:28 GMT)
Elaborative Simplification: Content Addition and Explanation Generation
in Text Simplification [33.1] テキスト単純化におけるコンテンツ追加に関する最初のデータ駆動型研究について述べる。
我々は、文脈的特異性のレンズを通して、エンティティ、アイデア、概念がどのように精巧化されているかを分析する。
本研究は, 作業の複雑さを概説し, 今後の課題について多くの興味深い方向性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:01:09 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） (Thu, 3 Jun 2021 11:24:28 GMT)
PsyQA: A Chinese Dataset for Generating Long Counseling Text for Mental
Health Support [32.2] 質問と回答のペアの形式で心理的健康支援の中国のデータセットであるPsyQAを提案する。
PsyQAは中国のメンタルヘルスサービスプラットフォームからクロールされ、22Kの質問と56Kの長文で構造化された回答を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:06:25 GMT)
GL-GIN: Fast and Accurate Non-Autoregressive Model for Joint Multiple
Intent Detection and Slot Filling [31.8] マルチインテントSLUは、発話中に複数のインテントを処理できるため、注目を集めている。
本稿では,複数方向検出とスロット充填のための非自己回帰モデルについて検討する。
我々のフレームワークは11.5倍高速で最先端の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） (Thu, 3 Jun 2021 15:22:38 GMT)
E2E-VLP: End-to-End Vision-Language Pre-training Enhanced by Visual
Learning [31.6] 本稿では,V+L理解と生成のための視覚言語事前学習モデルを提案する。
視覚表現と画像とテキスト間のセマンティックアライメントを共同で学習するための統合トランスフォーマーフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:50:26 GMT)
Semi-Empirical Objective Functions for MCMC Proposal Optimization [31.2] 本稿では、任意パラメータ化された提案分布を最適化するのに適した、近似目的関数を決定するための半経験的手順を紹介し、実証する。
我々は、Ab Initio目的関数が十分に頑健であり、深層生成ネットワークによってパラメータ化されたMCMC提案分布の確実な最適化を可能にすることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:52:56 GMT)
Graph Intervention Networks for Causal Effect Estimation [30.5] 本稿では, グラフ化処理における条件平均処理効果(CATE)の推定に対処する。
本稿では,CATE推定を分割して,より単純な最適化問題に分解するプラグイン推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:41:00 GMT)
Provably Secure Generative Linguistic Steganography [29.9] 提案手法は, 新規にセキュアな生成言語分類法ADGである。
ADGは、市販の言語モデルによって与えられる確率に応じて、トークンの適応動的グループ化によって秘密情報を埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:27:10 GMT)
Data Augmentation with Unsupervised Machine Translation Improves the
Structural Similarity of Cross-lingual Word Embeddings [29.5] 言語間単語埋め込み法は、2つの単言語埋め込み空間をマッピングする線形変換行列を学習する。
我々は、教師なし機械翻訳モデルによって生成された擬似並列コーパスを用いることで、2つの埋め込み空間の構造的類似性が促進されると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:00:44 GMT)
Discriminative Reasoning for Document-level Relation Extraction [28.6] 文書レベルの関係抽出(DocRE)モデルは、文書内の1つのエンティティペア間の関係に関する推論スキルを暗黙的にモデル化する。
本論文では、各エンティティペア間の推論スキルのパスを明示的にモデル化する、新たな識別的推論フレームワークを提案する。
実験の結果,本手法は大規模DocREデータセットにおいて,従来の最先端性能よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:09:38 GMT)
Online Descriptor Enhancement via Self-Labelling Triplets for Visual
Data Association [28.0] オブジェクトレベルの視覚データアソシエーションのタスクにおいて,視覚記述子を漸進的に精製する自己教師型手法を提案する。
本手法は,ドメインに依存しないデータで事前学習した画像分類ネットワークを継続的にトレーニングすることにより,オンラインのディープディスクリプタジェネレータを最適化する。
提案手法はトラッキング・バイ・ディテクト・タスクに適用された他の視覚的データ・アソシエーション手法を超越し,観測情報に適応しようとする他の手法と比較して,優れた性能向上を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:12:07 GMT)
A Dataset and Baselines for Multilingual Reply Suggestion [27.8] MRSは10言語からなる多言語応答提案データセットである。
MRSは、1) 一定の集合から応答を選択する検索モデルと、2) ゼロから応答を生成する生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:36:32 GMT)
The Limitations of Limited Context for Constituency Parsing [27.3] Shen et al., 2018a)の構文解析アーキテクチャは、教師なし構文解析を最初に行った。
現在の構文に対するニューラルアプローチはどのような構文構造を表現できるのか?
我々は確率論的自由文法(PCFG)のサンドボックスにこの疑問を解いた。
これらのアプローチの表現力の重要な側面は、予測者がアクセス可能なコンテキストの量と方向性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:58:35 GMT)
A Comparison for Anti-noise Robustness of Deep Learning Classification
Methods on a Tiny Object Image Dataset: from Convolutional Neural Network to
Visual Transformer and Performer [27.0] まず,ディープラーニングにおける畳み込みニューラルネットワークとビジュアルトランスフォーマーの開発について概説する。
次に、畳み込みニューラルネットワークとビジュアルトランスフォーマーの様々なモデルを用いて、小さなオブジェクトの画像データセット上で一連の実験を行う。
小型物体の分類における問題点を論じ, 今後, 小型物体の分類を展望する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:28:17 GMT)
Partial Graph Reasoning for Neural Network Regularization [26.8] ドロップアウト(Dropout)は、よく使われる正規化手法であり、ネットワーク最適化中にニューロンのc-tivationsを無効にする。
バックボーンの特徴からスタンドアローングラフを構築することで正規化関数を学習するDropGraphを提案する。
このアドオングラフはトレーニング中にネットワークを正規化し、推論中に完全にスキップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:57:01 GMT)
A Discussion On the Validity of Manifold Learning [26.8] 次元性低減(DR)と多様体学習(ManL)は多くの機械学習タスクに広く応用されている。
多様体のチャートマッピング関数を用いて学習結果の有効性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:52:58 GMT)
MANTRA: Memory Augmented Networks for Multiple Trajectory Prediction [26.2] メモリ拡張ニューラルネットワークを用いたマルチモーダル軌道予測の問題に対処する。
提案手法は、繰り返しニューラルネットワークを用いて過去と将来の軌道埋め込みを学習し、関連性のある外部メモリを活用して、そのような埋め込みを保存・取得する。
次に、観測過去の条件付きメモリ内未来の符号化を復号して軌道予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:52:06 GMT)
Minimax Optimal Regression over Sobolev Spaces via Laplacian
Regularization on Neighborhood Graphs [25.6] 非パラメトリック回帰に対するグラフに基づくアプローチであるラプラシア平滑化の統計的性質について検討する。
ラプラシアン滑らか化が多様体適応であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:20:41 GMT)
Adjacency List Oriented Relational Fact Extraction via Adaptive
Multi-task Learning [24.8] 本稿では,すべての事実抽出モデルをグラフ指向分析の観点から整理可能であることを示す。
この分析枠組みに基づいて,効率的なモデルaDjacency lIst oRientational faCT(Direct)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:57:08 GMT)
Implicit MLE: Backpropagating Through Discrete Exponential Family
Distributions [24.4] Implicit Maximum Likelihood Estimationは、離散指数族分布と微分可能なニューラル成分を組み合わせたモデルのエンドツーエンド学習のためのフレームワークである。
I-MLEは、問題固有の緩和に依存する既存のアプローチよりも優れており、しばしば優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:42:21 GMT)
Fundamental Limits of Prediction, Generalization, and Recursion: An
Entropic-Innovations Perspective [23.2] 予測アルゴリズムに有効な予測誤差の$mathcalL_p$ノルムの一般的な下限を導出する。
また, 適合性(学習)問題における一般化の基本的な限界を解析する上で, 結果の意味についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:25:52 GMT)
Feedback Capacity and a Variant of the Kalman Filter with ARMA Gaussian
Noises: Explicit Bounds and Feedback Coding Design [23.2] 色付きガウス雑音に対するフィードバック容量の比較的明確な下界を求める。
我々の結果は、フィードバックキャパシティ問題に対する潜在的に厳密な境界を指摘しながら、別の視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:40:32 GMT)
Reduce and Reconstruct: ASR for Low-Resource Phonetic Languages [22.7] 2つの言語で音響的に類似したグラフエムの集合を同定する。
まず、言語的に意味のある減算を用いて、ASRシステムの出力アルファベットを減少させる。
次に、スタンドアロンモジュールを使用して元のアルファベットを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:11:49 GMT)
Unsupervised Learning of KB Queries in Task-Oriented Dialogs [21.6] タスク指向ダイアログ(TOD)システムは、ユーザ意図に応じた知識ベース(KB)クエリを定式化する必要があることが多い。
既存のアプローチでは、これらのKBクエリに明示的にアノテートするためにダイアログデータセットが必要である。
KBクエリの予測やダイアログエージェントのトレーニングにおいて,明示的なKBクエリアノテーションを使わずに新たな問題を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:27:47 GMT)
Cross-Network Learning with Partially Aligned Graph Convolutional
Networks [21.5] モデル間のノード表現を学習するために,部分整列グラフ畳み込みネットワークを提案する。
実世界の知識グラフと協調ネットワークの実験は,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:07:26 GMT)
Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs [20.5] 時間的知識グラフ(Temporal Knowledge Graphs)は、KGの各エッジに時間的スコープ(開始時間と終了時間)を提供することによって、通常の知識グラフを拡張する。
KG に関する質問回答 (KGQA) は研究コミュニティから注目されているが、時間 KG に関する質問回答 (Temporal KGQA) は比較的未調査の分野である。
本稿では,時間的KGQAデータセットとして最大であるCRONQUESTIONSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 00:45:07 GMT)
Template-Based Named Entity Recognition Using BART [20.3] シーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークにおいて,NERを言語モデルランキング問題として扱うテンプレートベースのNER法を提案する。
提案手法は,CoNLL03において92.55%のF1スコアを達成し,微調整したBERT10.88%,15.34%,11.73%のF1スコアをMIT Movie,MIT Restaurant,ATISで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:29:43 GMT)
Self-Guided Contrastive Learning for BERT Sentence Representations [19.2] 本稿では,BERT文表現の品質向上に自己指導を利用したコントラスト学習手法を提案する。
提案手法は,BERTを自己教師型で微調整し,データ拡張に頼らず,通常の[]トークン埋め込みを文ベクトルとして機能させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:52:43 GMT)
MICo: Learning improved representations via sampling-based state
similarity for Markov decision processes [18.8] マルコフ決定過程の状態空間上での新しい行動距離を示す。
我々は,この距離を深層強化学習エージェントの学習表現を効果的に形成する手段として用いることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:24:12 GMT)
Spline Positional Encoding for Learning 3D Implicit Signed Distance
Fields [18.6] 多層パーセプトロン(MLP)は3次元形状を暗黙的に、コンパクトに表現するのに成功している。
本稿では,Spline Positional cloudsと呼ばれる新しい位置符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:37:47 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） (Thu, 3 Jun 2021 01:02:38 GMT)
Multi-UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting with Deep
Reinforcement Learning [18.3] 本稿では,データ収集ミッションを定義するシナリオパラメータの深い変化に適応できるマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。
提案するネットワークアーキテクチャにより,データ収集タスクを慎重に分割することで,エージェントが効果的に協調できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:38:05 GMT)
The Algorithmic Phase Transition of Random $k$-SAT for Low Degree
Polynomials [18.0] 満足な代入は、節密度$m/n 2k log 2 - frac12で高い確率で存在することが知られている。
低次アルゴリズムは節密度$(1 - o_k(1)) 2k log k / k$で満足な代入を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:01:02 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） (Thu, 3 Jun 2021 14:20:10 GMT)
LearnDA: Learnable Knowledge-Guided Data Augmentation for Event
Causality Identification [17.8] イベント因果同定のためのトレーニングデータ強化のための新しいアプローチを提案する。
我々のアプローチは知識誘導型であり、既存の知識ベースを活用して、十分に整形された新しい文を生成することができる。
一方,本手法では,学習可能な拡張フレームワークである2つのメカニズムを採用し,タスク関連文を生成するための生成プロセスを対話的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:42:20 GMT)
Improving Event Causality Identification via Self-Supervised
Representation Learning on External Causal Statement [17.8] イベント因果同定に外部因果文を活用するCauSeRLを提案する。
まず、外部因果文から文脈固有の因果パターンを学習するための自己教師型フレームワークを設計する。
我々は、学習した文脈固有の因果パターンを対象のECIモデルに組み込むために、コントラッシブトランスファー戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:50:50 GMT)
A Systematic Investigation of KB-Text Embedding Alignment at Scale [17.6] 知識ベース(KB)とテキストは相補的な知識を含むことが多い。
相補的な情報を完全に活用するために、両方の知識ソースと共同で埋め込み、推論する方法は、いまだに未解決の問題である。
共同推論のためのKBとテキストの埋め込みを協調する大規模かつ体系的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:14:11 GMT)
Men Are Elected, Women Are Married: Events Gender Bias on Wikipedia [16.9] ウィキペディアのコーパスにおいて,ジェンダーバイアスに関する最初のイベント中心の研究を提示する。
我々は、最先端のイベント検出モデルを用いてイベントを検出し、戦略的に生成されたテンプレートを用いて結果を校正し、性別と非対称な関係を持つイベントを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:22:16 GMT)
Attention-Guided Supervised Contrastive Learning for Semantic
Segmentation [16.7] 画素ごとの予測タスクでは、セグメンテーションのために1つのイメージに複数のラベルが存在する可能性がある。
本研究では,1つの意味的対象を目標として毎回強調する,注意誘導型教師付きコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:01:11 GMT)
How Great is the Great Firewall? Measuring China's DNS Censorship [16.7] GFWatchは、毎日数億のドメインをテストできる大規模で縦方向の計測プラットフォームである。
GFWatchの運用期間は9ヶ月で、1日平均4100万ドメインをテストした。
私たちの知る限りでは、この文献で発見された最も多くのドメインがテストされ、検閲された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:59:27 GMT)
Individual vs. Joint Perception: a Pragmatic Model of Pointing as
Communicative Smithian Helping [16.7] 単純なポインティングのジェスチャーは、観察に基づいて世界の状態を理解できる能力を大幅に増強することができる。
我々は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いて、個々の観察に基づいて世界に対する信念を更新するエージェントをモデル化する。
それに加えて、我々は、指摘された観察が関連し、解釈可能であるべきであるという相互理解を持つエージェント間のコミュニケーション行為であることを示すモデルを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:21:23 GMT)
Semi-Supervised Multi-aspect Detection of Misinformation using
Hierarchical Joint Decomposition [16.2] 本稿では,ニュース記事の特徴となる多種多様なリソースをタップすることで,ラベルの欠如を補う方法について検討する。
我々は,Twitter と Politifact のデータセットでそれぞれ 74% と 81% の F1 スコアで最先端の手法より優れた2レベル分解パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:30:14 GMT)
NODE-GAM: Neural Generalized Additive Model for Interpretable Deep
Learning [16.2] 一般化付加モデル(GAM)は、リスクの高いドメインで長い歴史を持つ。
ニューラルGAM(NODE-GAM)とニューラルGA$2$M(NODE-GA$2$M)を提案する。
我々は,提案モデルが他の非解釈モデルと同等の精度で,大規模データセット上での他のGAMよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:20:18 GMT)
SIRE: Separate Intra- and Inter-sentential Reasoning for Document-level
Relation Extraction [16.1] 本稿では,異なる方法で文内関係と文間関係を表現する効果的なアーキテクチャであるSIREを提案する。
公開データセットの実験では、SIREは以前の最先端メソッドよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:25:44 GMT)
How to Adapt Your Pretrained Multilingual Model to 1600 Languages [16.0] 事前訓練された多言語モデル(PMM)は、言語間移動によるゼロショット学習を可能にする。
1600以上の言語で利用可能なリソースを用いて,PMMを新しい言語に適用するための既存手法の性能を評価する。
すべてのアプローチでパフォーマンスが低下する一方で、音声タグ付けの精度は17.69%まで向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:50:02 GMT)
Cross-Domain First Person Audio-Visual Action Recognition through
Relative Norm Alignment [15.5] ファースト・パーソン・アクション・認識は、ウェアラブル・カメラの人気が高まっているため、ますます研究が進んでいるトピックである。
これは、この文脈でまだ解決されていない、軽量なドメイン横断の問題をもたらします。
本稿では,音声・視覚信号の本質的な相補性を利用して,学習中のデータによく作用する表現を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:46:43 GMT)
AliCG: Fine-grained and Evolvable Conceptual Graph Construction for
Semantic Search at Alibaba [14.8] Alibabaにおける概念グラフの実装とデプロイのアプローチを紹介します。
本稿では,微細な概念を抽出できるAliCGというフレームワークを提案する。
Alibaba UC Browserでこのフレームワークをデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:44:03 GMT)
Finding and Fixing Spurious Patterns with Explanations [14.6] 画像分類器のスプリアスパターンを識別・緩和するためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
人を隠すとテニスラケットの予測が63%の時間変化する」といったパターンが見つかる。
そして、パターンが刺激的であれば、新しい形式のデータ拡張によってそれを緩和します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:07:46 GMT)
SimCLS: A Simple Framework for Contrastive Learning of Abstractive
Summarization [14.2] 我々は抽象的な要約のための概念的に単純だが経験的に強力なフレームワークSimを提案する。
既存のトップスコアシステムに対して小さな変更を加えることで、Simは既存のトップスコアシステムの性能を大きなマージンで向上させることができる。
提案したモデルの結果はExplainaBoardプラットフォームにデプロイされ、研究者はより詳細な方法でシステムを理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:34:17 GMT)
A Provably-Efficient Model-Free Algorithm for Constrained Markov
Decision Processes [13.9] 本稿では,制約付きマルコフ決定過程(CMDP)に対するモデルフリーでシミュレータフリーな強化学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、累積報酬のQ-関数、制約の累積効用Q-関数、累積制約違反を推定する仮想キューの3つの主要な成分を持つため、トリプルQと名付けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:53:27 GMT)
TVDIM: Enhancing Image Self-Supervised Pretraining via Noisy Text Data [13.7] テキスト強化型ビジュアルディープインフォマティクス(TVDIM)を提案する。
自己教師型学習の中核となる考え方は、複数の視点から抽出された特徴間の相互情報の最大化である。
TVDIMは、同じ画像の集合を処理する際に、従来の視覚的自己監督手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:36:01 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） (Thu, 3 Jun 2021 04:40:12 GMT)
Greenberger-Horne-Zeilinger States: Their Identifications and Robust
Violations [13.3] N$-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger状態(GHZ状態)は、$N$ qubitsの最大絡み合った状態である。
N$-qubit GHZ状態は、一般化CHSH不等式の最大値違反によって実際に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:25:45 GMT)
Noisy student-teacher training for robust keyword spotting [13.3] ストリーミングキーワードスポッティングのためのノイズの多い生徒-教師による自己学習手法を提案する。
提案手法は,生徒と教師の両方の入力に対してアグレッシブなデータ拡張を施す。
実験の結果,ノイズの多い学生-教員養成による自己学習は,いくつかの条件の厳しいテストセットの精度を最大60%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:36:18 GMT)
A Differentiable Point Process with Its Application to Spiking Neural
Networks [13.2] Jimenez Rezende & Gerstner (2014) は、隠れたニューロンでSNNを訓練するための変分推論アルゴリズムを提案した。
本稿では,経路ワイド勾配推定器に基づくSNNの代替勾配推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:15:32 GMT)
Dynamic radiomics: a new methodology to extract quantitative
time-related features from tomographic images [12.9] 本研究では,同じ患者の時間依存トモグラフィ画像を用いた新しい動的放射能特徴抽出ワークフローを提案する。
まず、ダイナミックラジオミクスの数学的パラダイムを定義し、時間とともに特徴の変換過程を記述することができる3つの具体的な方法を紹介した。
従来の2次元および3次元の静的特徴を用いた動的特徴の評価には,3つの異なる臨床問題が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:52:06 GMT)
Privately Learning Mixtures of Axis-Aligned Gaussians [12.8] ここでは,$widetildeO(k2 d log3/2 (1/delta) / alpha2 varepsilon)$サンプルは,$k$軸整列ガウスの混合を学習するのに十分であることを示す。
混合分布をプライベートに学習する新しい手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:34:23 GMT)
SIMLR: Machine Learning inside the SIR model for COVID-19 Forecasting [12.4] SIMLRモデルは、機械学習(ML)を疫学的SIRモデルに組み込む。
各地域について、SIMLRは政府レベルで実施された政策の変更を追跡する。
1週間から4週間の新規感染者数を予測するためのSIRモデルの時間変化パラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:22:43 GMT)
Deep Probabilistic Time Series Forecasting using Augmented Recurrent
Input for Dynamic Systems [12.3] 我々は、深部生成モデルと状態空間モデル(SSM)の両方の進歩を組み合わせて、新しいデータ駆動の深部確率的シーケンスモデルを考え出す。
特に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた変動配列モデルを構築するために、一般的なエンコーダデコーダ生成構造に従う。
トレーニングと予測の不整合を緩和するために,次のステップでハイブリッド出力を入力として使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:41:11 GMT)
Language Embeddings for Typology and Cross-lingual Transfer Learning [11.6] 我々はデノナイズドオートエンコーダを用いて29言語に対して高密度な埋め込みを生成する。
言語構造学の世界アトラス(World Atlas of Language Structures)を用いて埋め込みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:00:02 GMT)
Robotic Inspection and 3D GPR-based Reconstruction for Underground
Utilities [11.6] 地中貫入レーダ (GPR) は、地中物体を検査・調査するための有効な非破壊評価(NDE)装置である。
GPRデータ収集の現在のプラクティスは、事前にマークされたグリッド線に沿ってGPRカートを動かすために、人間のインスペクタを必要とする。
本稿では,GPRデータの収集,GPRデータの解釈,地下ユーティリティのローカライズ,地下オブジェクトの高密度点雲モデルの再構築と可視化を行う新しいロボットシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:58:49 GMT)
LyricJam: A system for generating lyrics for live instrumental music [11.5] 本稿では、ジャムセッションからライブオーディオストリームを受信し、演奏中のライブ音楽と一致した歌詞行を生成するリアルタイムシステムについて述べる。
学習した音声およびテキスト表現の潜在空間を整列させる2つの新しい手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:06:46 GMT)
Neural Collapse Under MSE Loss: Proximity to and Dynamics on the Central
Path [11.2] 最近の研究は、今日のディープネットトレーニングパラダイムで広範に発生するNeural Collapse(NC)と呼ばれる現象を発見した。
本研究では、3つの原型ネットワークと5つの標準データセットの実験的観測を報告し、MSE-NCの実証的現実を確立した。
我々は、制約のない特徴モデルにおいて、完全なニューラル崩壊を予測するクローズドフォームダイナミクスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:31:41 GMT)
The Case for Translation-Invariant Self-Attention in Transformer-Based
Language Models [11.1] 既存の言語モデルの位置埋め込みを分析し、翻訳不変性の強い証拠を見出す。
本稿では,トークン間の相対的な位置を解釈可能な方法で記述する翻訳不変自己アテンション(TISA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:56:26 GMT)
Data-Driven Design-by-Analogy: State of the Art and Future Directions [11.0] デザイン・バイ・アナロジー(Design-by- Analogy、DbA)は、ソース・ドメインから引き出されたインスピレーションに基づいて、ターゲット・ドメインに新しいソリューション、機会、あるいは設計が生成される設計手法である。
近年,DbA サポートのためのデータ駆動手法やツールを開発するための新たな機会として,設計データベースやデータサイエンス,人工知能技術が急速に進歩している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:35:34 GMT)
Solving Schr\"odinger Bridges via Maximum Likelihood [10.9] シュル「オーディンガー橋問題 (SBP) は、2つの確率分布の間の最も起こりうる進化を発見した。
我々は,SBPと最大推定値の等価性を証明し,機械学習技術の直接適用を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:58:12 GMT)
Can Generative Pre-trained Language Models Serve as Knowledge Bases for
Closed-book QA? [10.3] SQuADを用いたクローズドブックQAの新しいデータセットを構築し,BARTの性能について検討する。
実験の結果,BARTが高精度に学習事実を記憶することは困難であり,関連する知識が保持されている場合でも,クローズドブックの質問に答えることは困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:04:06 GMT)
A Graduate Course on E-commerce Information Systems Engineering [10.2] 本稿では,電子商取引教育における大学院課程の開発について述べる。
本コースの目的は,大学院生に対して,電子商取引システム開発を成功させるために,幅広い基礎と総合的なスキルセットを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:05:22 GMT)
Hierarchical Representation Learning for Markov Decision Processes [9.9] マルコフ決定過程の階層的表現を学習するための新しい手法を提案する。
我々の手法は状態空間をサブセットに分割することで機能し、パーティション間の遷移を実行するためのサブタスクを定義する。
本手法は,ナビゲーション領域において有用な階層表現をうまく学習できることを示し,実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:53:18 GMT)
nmT5 -- Is parallel data still relevant for pre-training massively
multilingual language models? [9.6] 本研究は,mT5事前学習における並列データの導入が及ぼす影響について考察する。
機械翻訳などの目的を持つマルチタスク言語モデリングは,性能向上のための簡単な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:12:27 GMT)
Generate, Prune, Select: A Pipeline for Counterspeech Generation against
Online Hate Speech [9.5] オフザシェルフ自然言語生成(NLG)法は, 日常的, 反復的, 安全な応答を生成する点で制限されている。
本稿では,多様性と妥当性を効果的に向上する3モジュールパイプラインを設計する。
提案したパイプラインは,まず多様性を促進するために生成モデルを用いて様々な反音声候補を生成し,次にBERTモデルを用いて非文法的候補をフィルタリングし,最後に最も関連性の高い反音声応答を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:54:03 GMT)
Fine-Grained Visual Classification of Plant Species In The Wild: Object
Detection as A Reinforced Means of Attention [9.4] オブジェクト検出を注目の場として使うという考え方を探求し、データ変動の影響を緩和する。
そこで本研究では,植物器官検出に基づくボトムアップ手法を導入し,多様な臓器型分類器の予測を融合させる手法を提案する。
我々は,植物器官の検出と器官に基づく種同定を評価するために,長い尾の分布を持つ新しいデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:22:18 GMT)
Linear regression with partially mismatched data: local search with
theoretical guarantees [9.4] 本稿では,予測と応答のペアが部分的に一致しない線形回帰の重要な変種について検討する。
最適化定式化を用いて、基礎となる回帰係数とミスマッチに対応する置換を同時に学習する。
我々は,局所探索アルゴリズムが線形速度でほぼ最適解に収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:32:12 GMT)
Adaptive Epidemic Forecasting and Community Risk Evaluation of COVID-19 [9.1] 本稿では、公共衛生データを第3のクライアントデータとシームレスに統合し、コミュニティを再オープンするリスクを正確に見積もるフレキシブルなエンドツーエンドソリューションを提案する。
中心となるのは、トランスミッションとモビリティのトレンドを自動キャプチャする最先端の予測モデルだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:26:37 GMT)
Machine learning models for DOTA 2 outcomes prediction [8.4] 本研究は,Dota 2 MOBAゲームの結果を特定するための予測機械学習モデルとディープラーニングモデルの構築に主に焦点をあてる。
リニア回帰(LR)、ニューラルネットワーク(NN)、リカレントニューラルネットワーク(LSTM)の3つのモデルについて検討・比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:10:26 GMT)
Comparing Acoustic-based Approaches for Alzheimer's Disease Detection [8.4] 近年のADReSSoチャレンジデータセットにおける音声からのAD検出のための3つのアプローチの性能と一般化性について検討した。
機能ベースのアプローチは精度が高いが、埋め込みと機能の組み合わせによる分類アプローチは、複数のパフォーマンス指標でより高い、よりバランスの取れたパフォーマンスを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:44:40 GMT)
BiFair: Training Fair Models with Bilevel Optimization [8.3] 我々は,ユーティリティの最小化と公正な関心の喪失を両立させる,BiFairという新しいトレーニングアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、常により良い性能、すなわち、与えられた公正度メトリックのより優れた値、あるいはより高い精度で到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:36:17 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Examples with New Iteration
Framework and Input Dropout [8.2] 本稿では,反復ステップサイズ,摂動数,最大イテレーションの関係を再定義する,新たな勾配反復フレームワークを提案する。
本枠組みでは,DI-TI-MIMの攻撃成功率を容易に向上させる。
さらに,入力ドロップアウトに基づく勾配反復攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 06:36:38 GMT)
A Closer Look at the Worst-case Behavior of Multi-armed Bandit
Algorithms [8.1] アッパー信頼境界 (UCB) は楽観的なMABアルゴリズムである。
本稿では,UCBのアームサンプリング動作に関する新しい知見を提供する。
また、UPBの下でのMAB問題のプロセスレベルの特徴付けも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:52:26 GMT)
Equivalence Checking of Dynamic Quantum Circuits [7.8] 最先端の量子デバイスは依然として非常に限られた数の量子ビットしか持たない。
短期量子デバイスでより現実的なアルゴリズムを実行する1つの方法は、動的量子回路を使用することである。
この技術は、量子アルゴリズムの与えられた精度を達成するのに必要なリソースを大幅に削減するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:03:22 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） (Thu, 3 Jun 2021 06:14:35 GMT)
Continual Learning in Deep Networks: an Analysis of the Last Layer [7.4] 出力層における破滅的忘れ込みには,(1)重み付け,(2)干渉,(3)投射ドリフトの3因子が影響した。
最適な出力層タイプは、データ分散のドリフトや利用可能なデータ量に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:41:29 GMT)
SOCCER: An Information-Sparse Discourse State Tracking Collection in the
Sports Commentary Domain [7.1] 自然言語理解の追求において、物語全体の状態変化を追跡することに対する長年の関心が高まってきた。
本稿では,これらの特性を示す,シンプルで完全に観測可能なシステムに転換することを提案する。
そこで本研究では,異なるタイムスタンプでのゲーム解説文を前提として,ゲーム内イベントの発生を認識させるタスクの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:21:13 GMT)
ProtoRes: Proto-Residual Architecture for Deep Modeling of Human Pose [7.0] 我々はスパースと可変ユーザ入力に基づいて、フル静的な人間のポーズを構築する問題に取り組む。
本稿では,残余接続と部分的に指定されたポーズのプロトタイプエンコーディングを組み合わせて,新しい完全ポーズを生成するニューラルアーキテクチャを提案する。
リアルタイム3D開発プラットフォームであるUnityにニューラルネットワークを統合するためのユーザインターフェースを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:56:58 GMT)
Fingerprinting Fine-tuned Language Models in the Wild [6.7] 本研究では,野生における微調整型LMの大規模指紋認証の問題点について検討する。
その結果, 微調整自体が, 微調整による合成テキストの生成に最も有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:07:54 GMT)
Unsupervised Learning of General-Purpose Embeddings for Code Changes [6.7] 事前学習中にコード変更の埋め込みを得る手法を提案する。
コードの変更とコミットメッセージ生成という、2つの異なる下流タスクでそれらを評価します。
本モデルでは,完全編集シーケンスを用いたモデルの精度を5.9ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:08:53 GMT)
Decentralised Approach for Multi Agent Path Finding [6.6] MAPF (Multi Agent Path Finding) は、空間的に拡張されたエージェントに対する競合のない経路の同定を必要とする。
これらは、Convoy Movement ProblemやTraning Schedulingといった現実世界の問題に適用できる。
提案手法であるDecentralized Multi Agent Path Finding (DeMAPF) は、MAPFを経路計画と割り当ての問題の系列として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:07:26 GMT)
Reordering Examples Helps during Priming-based Few-Shot Learning [6.6] PERO は 10 個の例から効率よく一般化できることを示す。
提案手法が感情分類,自然言語推論,事実検索のタスクに与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:02:36 GMT)
The Signed Cumulative Distribution Transform for 1-D Signal Analysis and
Classification [6.6] 本稿では,非剛性信号の変位に関する情報の復号に特に適する新しい数学的信号変換を提案する。
解析式と逆合成式をともに提示し, 変換, スケーリング, 凸性, 線形分離性などの特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:45:32 GMT)
Off-Policy Evaluation via Adaptive Weighting with Data from Contextual
Bandits [5.1] 本研究では,2重に重み付けすることで2重に頑健な (DR) 推定器を改良し,その分散を制御した。
推定器の精度向上と既存の代替手段に対する推論特性に関する実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:54:44 GMT)
A Prospective Observational Study to Investigate Performance of a Chest
X-ray Artificial Intelligence Diagnostic Support Tool Across 12 U.S.
Hospitals [5.1] 人工知能(AI)に基づく、胸部X線(CXR)所見から新型コロナウイルスの可能性を予測するモデルは、臨床的意思決定を加速するための重要な副産物となる。
我々は、時間的および外部的検証に高い性能を持つAIモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:22:32 GMT)
Normalizing Flows for Knockoff-free Controlled Feature Selection [4.9] 制御された特徴選択のためのノックオフを生成する方法は、しばしば偽発見率(FDR)を制御するのに失敗する。
両問題を修復するFlowSelectを提案する。
FlowSelectは特定の大豆形質に関連する遺伝的変異を正しく推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:19:01 GMT)
ZmBART: An Unsupervised Cross-lingual Transfer Framework for Language
Generation [4.9] 自然言語生成のための言語間移動は、比較的研究が進められている。
NLGの4つのタスク(テキスト要約、質問生成、ニュース見出し生成、イントラクタ生成)と3つの構文的に多様な言語について検討する。
並列あるいは擬似並列/バックトランスレートデータを使用しない教師なし言語間言語生成フレームワーク(ZmBART)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:08:01 GMT)
Modeling Communication to Coordinate Perspectives in Cooperation [4.8] 本稿では,共有エージェントの観点から過負荷信号の計算法を提案する。
このフレームワークの下では、コミュニケーションは共同作業者が視点を調整し、共通の目標を達成するために一緒に行動するのに役立つ。
我々はこのモデルを、あいまいさの増大と推論の層の増加の下で、このモデルの成功を示す一連のシミュレーションで実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:37:20 GMT)
Neural Lyapunov Model Predictive Control: Learning Safe Global
Controllers from Sub-optimal Examples [4.8] 多くの実世界の産業アプリケーションでは、例えば人間の操作者による実行など、既存の制御戦略を持つことが典型的である。
この研究の目的は、安全と安定性を維持する新しいコントローラを学習することで、この未知の、安全だが、最適でないポリシーを改善することである。
提案アルゴリズムは、端末コストを学習し、安定性基準に従ってMPCパラメータを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:37:05 GMT)
Learning Representation over Dynamic Graph using Aggregation-Diffusion
Mechanism [4.7] 本稿では,アグリゲーション・ディフュージョン(AD)機構を提案する。
動的リンク予測タスクにおける2つの実世界のデータセットの実験において、ADメカニズムは情報を伝達するために集約のみを使用するベースラインモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:25:42 GMT)
Decentralized Structural-RNN for Robot Crowd Navigation with Deep
Reinforcement Learning [4.7] 本研究では, 群集ナビゲーションにおけるロボット決定のための空間的・時間的関係を考慮に入れた構造的リカレントニューラルネットワーク(DS-RNN)を提案する。
我々のモデルは、群衆ナビゲーションのシナリオに挑戦する上で、過去の手法よりも優れていることを実証する。
シミュレータで学んだポリシーを現実世界のTurtleBot 2iに転送することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:51:50 GMT)
Robust Learning via Persistency of Excitation [4.7] 勾配勾配勾配を用いたネットワークトレーニングは力学系パラメータ推定問題と等価であることを示す。
学習率スケジュールをスケーリングするだけで、ベンチマークデータセット上で最大15%の逆精度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:49:05 GMT)
Realistic molecule optimization on a learned graph manifold [4.6] 学習されたリアリズムサンプリングは、経験的により現実的な分子を生成し、類似性制約を伴う分子最適化のタスクにおいて、最近のすべてのベースラインを上回ります。
本研究では,自動回帰モデルを用いてデータセットの分布を学習し,スコア最適化をメトロポリスアルゴリズムを用いて行うハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:39:35 GMT)
Graph convolutions that can finally model local structure [4.6] 最近の研究では、現代のグラフニューラルネットワークは、小さなサイクルを検出するなど、非常に単純なタスクで失敗する可能性があることが示されている。
我々は,現在標準となっているGIN畳み込みに対する非常に単純な修正を提案し,時間とパラメータ数の面でほとんどコストがかからない小さなサイクルをネットワークが検出できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:58:32 GMT)
Intrinsic Robotic Introspection: Learning Internal States From Neuron
Activations [4.6] 我々は、アクター・クリティカルモデルの性能を向上させるために、ニューラルネットワークのアクティベーションから内部状態を構築する。
内部状態はアクター批判の訓練中に約1300回必要となるエピソード数を減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:44:16 GMT)
LGBTQ-AI? Exploring Expressions of Gender and Sexual Orientation in
Chatbots [4.5] 本研究は,テキストベースの会話エージェント5名を対象に,半構造化インタビューを行った。
性別と性同一性に関する6つの共通テーマを同定した。
チャットボットは、人間の体験によって実現される柔軟性の理解が欠如していることから、人間の対話相手とは異なることは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:47:52 GMT)
A Little Robustness Goes a Long Way: Leveraging Universal Features for
Targeted Transfer Attacks [4.5] 我々は、ソース分類器を「わずかに堅牢」に訓練することで、標的攻撃の転送可能性を大幅に向上させることを示した。
この結果は非逆仮説を支持すると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:53:46 GMT)
To Point or Not to Point: Understanding How Abstractive Summarizers
Paraphrase Text [4.4] 本稿では、Seeなどのポインタジェネレータモデルである1つの一般的な抽象モデルが、その抽象レベルを制御するために、その明示的なコピー/ジェネレータスイッチを使用していることを特徴付ける。
コピー/ジェネレーションスイッチを変更してモデルを強制すると、実際の不正確さと幻覚とともに単純な神経能力のみが明らかになる。
これらの結果から,抽象的要約モデルには,抽象的かつ忠実なパラフレーズを生成するために必要な意味的理解が欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:03:15 GMT)
Bayesian Inference for Gamma Models [4.2] 正規分散平均混合の理論を用いて、ガンマ関数を含むモデルに対するデータ拡張スキームを導出する。
本稿では, ガンマ形状推定, 負二項回帰, ディリクレ割り当てなど, 多数の例について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:58:39 GMT)
A Normative Model of Classifier Fusion [4.1] 新たに相関したディリクレ分布に基づく確率的分類融合の階層的ベイズモデルを提案する。
提案モデルでは,古典的な独立性オピニオンプールと他の独立性融合アルゴリズムを特殊ケースとして扱う。
合成および実世界のデータセット上での核融合の不確かさの低減と正しさによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:52:13 GMT)
Self-Supervised Learning of Event-Based Optical Flow with Spiking Neural
Networks [3.7] ニューロモルフィックコンピューティングの大きな課題は、従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)の学習アルゴリズムがスパイクニューラルネットワーク(SNN)に直接転送されないことである。
本稿では,イベントベースカメラ入力からの光フロー推定における自己教師型学習問題に着目した。
提案するANNとSNNの性能は,自己教師型で訓練された現在の最先端のANNと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:03:41 GMT)
"You made me feel this way": Investigating Partners' Influence in
Predicting Emotions in Couples' Conflict Interactions using Speech Data [3.6] 対立の間、ロマンチックなパートナーが相互にどのように相互作用するかは、相互作用の最後にどのように感じるかに影響します。
本研究では,368人のドイツ語話者スイス人カップルのデータセットから,BERTを用いて言語的特徴(つまり,パートナーが言ったこと)とopenSMILEを抽出し,パラ言語的特徴(すなわち,どのように言ったか)を抽出した。
これらの機能に基づいて、私たちは機械学習モデルをトレーニングし、対立間の相互作用の後、パートナーが肯定的または否定的と感じているかどうかを予測しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:15:41 GMT)
Machine Learning Based Texture Analysis of Patella from X-Rays for
Detecting Patellofemoral Osteoarthritis [3.6] ランドマーク検出ツール(BoneFinder)を用いてROI(Patellar region-of-interest)を自動的に検出した。
次に、LocalBinary Patterns (LBP)に基づく手作りの特徴を抽出し、パテラーテクスチャを記述した。
膝蓋骨遠位端変形性関節症(PFOA)検出のためのテクスチャパッチに直接、エンドツーエンド訓練深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:03:31 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） (Thu, 3 Jun 2021 13:39:50 GMT)
Fast improvement of TEM image with low-dose electrons by deep learning [3.4] エンド・ツー・エンドのトレーニングに基づいて,短時間露光画像処理のためのパイプラインを構築した。
1ピクセルあたりの総線量で取得した画像の質は、1ピクセルあたりの総線量で取得した画像の質に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:42:16 GMT)
The Contestation of Tech Ethics: A Sociotechnical Approach to Ethics and
Technology in Action [3.4] 倫理に関する議論はデジタル技術の世界に広まっている。
テクノロジー倫理は曖昧で歯のないものであり、企業論理やインセンティブに当てはまる。
技術的倫理は、中心的な障害線が倫理的であることが望ましいかどうかではなく、「倫理」が意味するものであり、誰がそれを定義することができるのかという議論の場である、と私は考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:16:08 GMT)
BERT meets LIWC: Exploring State-of-the-Art Language Models for
Predicting Communication Behavior in Couples' Conflict Interactions [3.0] 我々は、ドイツ語話者のスイス人368人のカップルのコミュニケーションコードを自動的に予測するために機械学習モデルを訓練する。
結果は、心理学における事実上の言語的特徴であるLIWCの近代的な代替案を検討する時が来たことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 01:37:59 GMT)
Efficient methods for Gaussian Markov random fields under sparse linear
constraints [2.7] 線形制約付きガウスマルコフランダム場(GMRF)の推論とシミュレーション法は、制約数が大きければ計算的に禁止される。
本稿では,スパース制約の一般的な場合において,これらの課題を克服するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:31:12 GMT)
Quantum correlation alignment for unsupervised domain adaptation [2.6] 相関アライメント(CoRAL)は、代表領域適応(DA)アルゴリズムである。
我々は2つの異なる方法で量子デバイス上でCORALを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:23:11 GMT)
EmoDNN: Understanding emotions from short texts through a deep neural
network ensemble [2.5] 本稿では,短い内容から潜伏した個々の側面を推定する枠組みを提案する。
また,テキストコンテキストから感情を抽出する動的ドロップアウト共振器を備えた新しいアンサンブル分類器を提案する。
提案モデルでは,ノイズのある内容から感情を認識する上で,高い性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:17:34 GMT)
A diachronic evaluation of gender asymmetry in euphemism [2.4] 女性は男性よりもエウヘミズムを使うことが提案されている。
スピーチと文章の両方を含む広い範囲の環境では、女性は男性よりもエウヘミズムを使わないか、あるいは形成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:00:11 GMT)
Attack Prediction using Hidden Markov Model [2.3] 隠れマルコフモデル(HMM)を用いて、関連する攻撃のファミリーを予測する。
我々は,HMMに基づく予測モデルを構築し,ビタビアルゴリズムを用いて提案手法を実装した。
概念実証およびモデルの性能実証として,アクションスポーフィングと呼ばれる攻撃群を予測するためのケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:32:06 GMT)
Grounding Complex Navigational Instructions Using Scene Graphs [2.2] 我々はCLEVR視覚質問応答データセットを適用し、複雑な自然言語ナビゲーション命令と付随するシーングラフを生成する。
このデータセットの使用を実演するために、シーンをVizDoom環境にマッピングし、シテトゲートアテンションでアーキテクチャを使用してエージェントにこれらのより複雑な言語命令を実行するように訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:45:21 GMT)
The modified logarithmic Sobolev inequality for quantum spin systems:
classical and commuting nearest neighbour interactions [2.1] 系の相対エントロピーにおける強い指数収束を空間混合条件下で平衡に証明する。
空間混合の概念は、最近のドブルシンの量子一般化とシュロスマンの平衡における自由エネルギーの完全な解析性の結果であることを示す。
我々の結果は量子情報に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:34:36 GMT)
Toward Explainable Users: Using NLP to Enable AI to Understand Users'
Perceptions of Cyber Attacks [2.1] 本論文は,ユーザの行動とコンテキストに対する認識の説明とモデル化にAI技術を用いた最初の事例である。
我々の知る限り、この論文は、ユーザーの行動とコンテキストに対する認識の説明とモデル化にAI技術を使用した最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:17:16 GMT)
Modeling Influencer Marketing Campaigns In Social Networks [2.0] 世界の38億人以上がソーシャルメディアを積極的に利用している。
本研究では、インフルエンサー広告キャンペーンのダイナミクスをシミュレートできるエージェントベースモデル(ABM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:01:06 GMT)
Gaussian Processes on Hypergraphs [2.0] ハイパーグラフの頂点上でMatern Gaussian Process (GP) を導出する。
本稿では,ハイパーグラフGPを用いてハイパーグラフの頂点を潜在空間に埋め込む枠組みを提案する。
実世界の3つの課題に対して,我々のフレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:58:05 GMT)
BGC: Multi-Agent Group Belief with Graph Clustering [2.0] エージェントがコミュニケーションなしで情報を交換できる半通信方式を提案する。
近接するエージェントを小さなグループに分割し,グループ内のエージェントの信念を最小化するグループベースのモジュールを提案する。
その結果,提案手法はSMACベンチマークの大幅な改善を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:21:33 GMT)
A Case Study of Spanish Text Transformations for Twitter Sentiment
Analysis [2.0] 感性分析は、与えられたテキストの極性、すなわちその正性または負性を決定するテキストマイニングタスクである。
テキスト表現の新しい形式は、スラング、正書法、文法的誤りを用いてテキストを分析するための新しい課題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:24:31 GMT)
Hyperbolically-Discounted Reinforcement Learning on Reward-Punishment
Framework [1.8] この提案は, 標準強化学習よりも優れていた。
報酬と罰の割引係数の平均は、動物行動のサインエフェクトのように、互いに異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 00:47:12 GMT)
Cybersecurity Information Exchange with Privacy (CYBEX-P) and TAHOE -- A
Cyberthreat Language [1.8] この研究は、これらの課題に取り組むために、CISフレームワークとしてCybersecurity Information Exchange with Privacy (CYBEX-P)を導入している。
CYBEX-Pは、組織が不均一なデータを粒度の細かい属性ベースのプライバシコントロールで共有することを可能にする。
データを相関付け、直感的なレポートと防御ルールを自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:10:16 GMT)
Can vectors read minds better than experts? Comparing data augmentation
strategies for the automated scoring of children's mindreading ability [1.7] 子どもが他人の思考を理解する能力を自動的に評価するタスクのために,7つの異なるデータ強化戦略を実装し,比較する。
我々は,10,320対の質問応答対からなる,マインドリーディングテストにおける子どものパフォーマンスの新しいコーパスであるUK-MIND-20を作成する。
我々は,MIND-CAコーパス上での最先端性能を新たに獲得し,マクロF1スコアを6ポイント改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:12:00 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） (Thu, 3 Jun 2021 14:17:03 GMT)
Preparation of Many-body Ground States by Time Evolution with
Variational Microscopic Magnetic Fields and Incomplete Interactions [1.7] 状態準備は量子物理学において基本的な重要性である。
量子多体系における後者の研究は、固定結合と変動磁場による時間発展によって行われる。
時間の離散化を「微粒化」することで磁場を最適化する最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:04:36 GMT)
Semantic-WER: A Unified Metric for the Evaluation of ASR Transcript for
End Usability [1.6] 最先端のシステムでは単語誤り率(WER)は5%未満である。
Semantic-WER (SWER) は、一般に下流のアプリケーションに対して、ASRの書き起こしを評価するための指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:35:14 GMT)
Learning and Executing Re-usable Behaviour Trees from Natural Language
Instruction [1.5] ビヘイビアツリーは、堅牢でモジュラーな制御アーキテクチャを提供するために、自然言語命令と組み合わせて使用することができる。
提案手法を用いて生成した行動木を,新しいシナリオに一般化する方法を示す。
本研究は,既存の自然言語命令コーパスに対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:47:06 GMT)
Winning the War by (Strategically) Losing Battles: Settling the
Complexity of Grundy-Values in Undirected Geography [1.5] 我々は,非方向性地理学のグランディ値が計算に完全であることを証明した。
初めて、Grundy値$ast n$ と size in n でundirected Geographyインスタンスを構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:13:18 GMT)
Double Descent Optimization Pattern and Aliasing: Caveats of Noisy
Labels [1.4] この研究は、小さなデータセットとノイズラベルで二重降下が発生することを確認した。
学習率の増大は、二重降下パターンを抑えることなく隠蔽するアナライザー効果を生じさせることを示した。
本研究は,脳波連続記録によるてんかん患者の事象の予測を現実の応用に翻訳したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:41:40 GMT)
Representing Syntax and Composition with Geometric Transformations [1.4] 単語の文脈としての構文グラフ(SyG)は分布意味モデル(DSM)に有用であることが示されている。
本稿では,GTが構文的関係をよりよく符号化し,これらの表現を構文的文脈化による句レベル構成の強化に利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:53:34 GMT)
What Happened Next? Using Deep Learning to Value Defensive Actions in
Football Event-Data [1.3] 我々は、このような防御行動を評価する新しいメトリクスを定義するために、ディープラーニング技術を使用します。
それらに先行するプレイパスの脅威を研究することで、私たちは防御行動を評価することができます。
我々のモデルは、イベントデータを用いてディフェンスディフェンダーの影響を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:18:26 GMT)
Machine Learning and Variational Algorithms for Lattice Field Theory [1.2] 格子量子場論の研究において、格子理論を定義するパラメータは連続体物理学にアクセスする臨界性に向けて調整されなければならない。
経路積分の領域に適用される輪郭変形に基づいてモンテカルロ推定器を「変形」する手法を提案する。
我々は,フローベースMCMCが臨界減速を緩和し,オブザーシフォールドが原理的応用のばらつきを指数関数的に低減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:37:05 GMT)
Towards urban scenes understanding through polarization cues [1.1] 動的都市景観を解析するための偏光指標に基づく2軸パイプラインを提案する。
従来の測光特性に加えて,偏光センシングも含むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:40:08 GMT)
A Survey on Optimal Transport for Machine Learning: Theory and
Applications [1.1] 最適輸送(OT)理論はコンピュータ科学コミュニティから注目を集めている。
本稿では,簡単な紹介と歴史,先行研究の紹介,今後の研究の方向性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:10:42 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） (Thu, 3 Jun 2021 01:56:22 GMT)
GMAIR: Unsupervised Object Detection Based on Spatial Attention and
Gaussian Mixture [0.9] 教師なしオブジェクト検出のためのフレームワークGMAIRを提案する。
空間的注意とガウス混合を統合された深部生成モデルに組み込む。
GMAIRは,最先端の手法と比較して,ローカライゼーションとクラスタリングの競合的な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:50:13 GMT)
Atmospheric effects on satellite-to-ground quantum key distribution
using coherent states [0.9] 衛星-地上通信路を用いたコヒーレント状態CV-QKDの実現可能性について検討した。
実験により,QKDキーレートを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 02:26:55 GMT)
Stochastic tree ensembles for regularized nonlinear regression [0.9] 本稿では,非線形回帰のための新しいツリーアンサンブル法を開発し,これをXBARTと呼ぶ。
ベイズモデルからの正規化と探索戦略と計算効率のよい手法を組み合わせることで、新しい手法は最先端の性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:44:02 GMT)
Nonuniform Defocus Removal for Image Classification [0.6] 機械学習アルゴリズムを用いて,画像分類に伴う単一フレーム異方的デコンボリューション問題について検討する。
DRアルゴリズムのグローバル収束は、検証不可能な仮定を課すことなく確立される。
当初NDR問題の調査を動機づけたアプリケーションに遡ると、畳み込みニューラルネットワークを用いて歪んだ画像の分類精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:39:21 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） (Thu, 3 Jun 2021 07:14:35 GMT)
Exposing Backdoors in Robust Machine Learning Models [0.6] 逆向きに堅牢なモデルがバックドア攻撃の影響を受けやすいことを示す。
バックドアはそのようなモデルの 特徴表現に反映されます
この観測は、AEGISと呼ばれる検出技術を用いて、バックドア感染モデルを検出するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:02:14 GMT)
Lymph Node Graph Neural Networks for Cancer Metastasis Prediction [0.3] 局所リンパ節に転移する既存の癌の画像特徴をグラフベースで表現する手法を提案する。
我々は,遠隔転移のリスクを正確に予測するために,エッジゲートグラフ畳み込みネットワーク(Gated-GCN)を訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:28:14 GMT)
Two-photon scattering in mixed cavity optomechanics [0.3] 混合共振器光学系における2光子散乱について検討した。
この系では、2光子散乱に関連する4つの物理過程が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:19:09 GMT)
Measurement of DC and AC electric fields inside an atomic vapor cell
with wall-integrated electrodes [0.3] ホウケイ酸塩ガラス管間にシリコンリング電極が直接埋め込まれた原子蒸気セルを特徴付ける。
リング電極は、セルの内部に電界を印加するために外部に接続することができる。
細胞中の電界を測定するために、原子をベースとした全光学的レーザー分光場センシング法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:15:20 GMT)
Pathology-Aware Generative Adversarial Networks for Medical Image
Augmentation [0.2] GAN(Generative Adversarial Networks)は、現実的だが斬新なサンプルを生成し、実際の画像分布を効果的にカバーする。
この論文は、医師とのコラボレーションにおいて、そのような新しい応用の臨床的意義を提示することを目的とした4つのGANプロジェクトを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:08:14 GMT)
Macroscopic Superposition States in Isolated Quantum Systems [0.2] シュロディンガー進化中の大きな孤立量子系は、ほとんどの時間をマクロな重ね合わせ状態に費やしている。
固体球といくつかの気体分子を含む箱を考える。
初期状態にかかわらず、システムは、球をマクロ的に異なる位置に置く状態の量子重ね合わせへと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:53:21 GMT)
Effort-free Automated Skeletal Abnormality Detection of Rat Fetuses on
Whole-body Micro-CT Scans [0.2] そこで本研究では,ラット胎児の骨格の局在・ラベル・異常検出を全身微小CTスキャンで徹底的に自動化する骨特徴工学手法を提案する。
骨格ラベリングと異常検出では,49頭の胎児の訓練データに制限があったが,それぞれ0.900と0.810の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:31:16 GMT)
Introductory Tutorial for SPSA and the Quantum Approximation
Optimization Algorithm [0.2] このチュートリアルは量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の紹介を提供する。
具体的には、Max-Cut問題を解決するために、SPSAアルゴリズムを用いてQAOAを使用する方法である。
アルゴリズムの全てのステップは明示的に示され、理論や複雑な数学は使われない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 03:54:24 GMT)
The Emotion coding and Propagation based on improved Genetic algorithm [0.2] 本稿では,情報感情に改良された遺伝的アルゴリズムを導入することにより,情報感情の伝播モデルを確立する。
このモデルでは、情報感情とネットワークノード感情はバイナリコードとして定量化される。
我々の研究は、提案モデルが実際の感情伝達現象と本質的に一致していることを証明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:21:06 GMT)
Influence of cognitive, geographical, and collaborative proximity on
knowledge production of Canadian nanotechnology [0.2] 研究と発明による知識生産が科学的・技術的発展の鍵となる。
カナダはナノテクノロジーの研究で主要な役割を担っていると報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:07:08 GMT)
Relevance-Guided Modeling of Object Dynamics for Reinforcement Learning [0.1] 現在の深層強化学習(RL)アプローチでは、環境に関する最小限の事前知識が組み込まれている。
本稿では,最小限およびタスク固有のオブジェクト表現を迅速に決定するために,オブジェクトのダイナミクスと振る舞いを推論するフレームワークを提案する。
また、オブジェクト表現と標準RLと計画アルゴリズムを用いて、Atariゲームにおけるこのフレームワークの可能性を強調し、既存の深層RLアルゴリズムよりも劇的に高速に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:38:32 GMT)
Nonlinear Matrix Approximation with Radial Basis Function Components [0.1] 本稿では,放射基底関数 (RBF) 成分の和への分解による行列近似の導入と検討を行う。
提案手法は, 行列型に同じ$L$-errorで近似するために必要なメモリを劇的に削減し, SVDよりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:37:41 GMT)
Weakly- and Semi-Supervised Probabilistic Segmentation and
Quantification of Ultrasound Needle-Reverberation Artifacts to Allow Better
AI Understanding of Tissue Beneath Needles [0.0] 人工物から所望の組織ベースのピクセル値を分離する確率論的ニードル・アンド・レバーベーション・アーティファクトセグメンテーション法を提案する。
提案手法は,最先端のアーティファクトセグメンテーション性能と一致し,アーティファクトの画素ごとのコントリビューションを,基礎となる解剖学に対して推定する新しい標準を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:57:04 GMT)
Variational optimization of continuous matrix product states [0.0] 非均一な外部ポテンシャルを持つ系に対する連続行列積状態の最適化方法を示す。
エネルギーと後方微分の両方を、結合次元の立方体としてスケールするコストで正確に計算できることを示す。
このことは、外部ポテンシャルにおける相互作用するボソンの基底状態を発見し、連続多体系のバウンダリやカシミールエネルギー補正を計算することによって説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:59:01 GMT)
Towards a Mathematical Theory of Abstraction [0.0] 抽象化とは何か、そしておそらくもっと重要なのは、データから直接抽象化がどのように学習できるかを示唆する正確な特徴付けを提供します。
この結果は統計的推論や機械学習に深く影響し,データから直接正確な抽象化を学習するための明示的な手法の開発に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:23:49 GMT)
Topological and dynamical features of periodically driven spin ladders [0.0] ラング方向にスピン-スピン相互作用を持つクリーンな準1次元系として周期的に駆動されるスピンはしごについて検討した。
これらの系は、有限系サイズで離散時間結晶(DTC)に類似したサブハーモニック磁化ダイナミクスを示す。
特に、はしごのラング方向のカップリングが、単一のスピン励起によって異なる状態間の縮退を防止しているかに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 11:05:33 GMT)
The Earth Mover's Pinball Loss: Quantiles for Histogram-Valued
Regression [0.0] 本稿では,クロスビン情報を組み込んだDeep Learningベースのヒストグラム回帰法を提案する。
本手法は,具体例,サッカー関連課題,天体物理学的コンピュータビジョン問題を用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:00:04 GMT)
Surgical task expertise detected by a self-organizing neural network map [0.0] ロボットによる外科的シミュレータータスクを実行する真の専門家と初心者のグリップ力の変動は,タスクの専門知識の関数として統計的に有意な差異を明らかにした。
本稿では,自己組織型ニューラルネットワークマップの出力測定値から,局所グリップ力のスキル特異的差が予測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:48:10 GMT)
Study of magnetization relaxation in molecular spin clusters using an
innovative kinetic Monte Carlo method [0.0] 分子磁気学の分野では、分子磁気の遮断温度が長年にわたって問題となっている。
分子磁気鎖10万の集合体に対する速度論的モンテカルロ (kMC) アプローチを用いてこの問題を考察する。
磁化緩和に対するエネルギー障壁は、オンサイト異方性、交換異方性、スピン双極子相互作用の強さの増加とともに増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:14:06 GMT)
Simultaneous Multi-View Object Recognition and Grasping in Open-Ended
Domains [0.0] オープンなオブジェクト認識と把握を同時に行うために,メモリ容量を増強したディープラーニングアーキテクチャを提案する。
シミュレーションと実世界設定の両方において,本手法が未確認のオブジェクトを把握し,現場でのごくわずかな例を用いて,新たなオブジェクトカテゴリを迅速に学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:12:11 GMT)
Shape-Preserving Dimensionality Reduction : An Algorithm and Measures of
Topological Equivalence [0.0] 本稿では, 位相的特徴を持続的ホモロジーで保存する線形次元減少手法を提案する。
この方法は直線射影$L$を見つけるよう設計されており、これは点クラウド$mathbbX$の永続図を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:28:52 GMT)
Semi-supervised Conditional Density Estimation for Imputation and
Classification of Incomplete Instances [0.0] 本稿では,新しい条件付き正規化フロー(SSCFlow)を提案する。
SSCFlowは、観測されたラベルを明示的に利用し、同時に計算と分類を容易にする。
提案アルゴリズムの堅牢性と効率性を示すために,実世界のデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:24:58 GMT)
Sample Selection Bias in Evaluation of Prediction Performance of Causal
Models [0.0] 因果モデルは、共起に関する証明不可能な仮定を行うため、検証が難しいことが知られている。
ケメレンの遺伝的摂動データセットを用いて,最近提案されたいくつかの因果関係モデルの予測性能を再検討した。
サンプル選択バイアスがモデル性能の重要な要因であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:15:30 GMT)
Rich dynamics caused by known biological brain network features
resulting in stateful networks [0.0] ニューロン/ネットワークの内部状態は、情報がどのようにネットワーク内で表現されるかを定義する要素となる。
本研究では,ネットワーク状態のダイナミクスを豊かにするニューロンの固有の内在的パラメータが与える影響について検討した。
このような効果は密結合ネットワークよりも疎結合ネットワークにおいて深いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:32:43 GMT)
Reversible Cellular Automata as Integrable Interactions Round-a-Face:
Deterministic, Stochastic, and Quantized [0.0] 可逆決定論的セルオートマトンファミリーは、積分可能なフロケ回路モデルに対応している。
変形した規則54モデルは、ネットソリトン電流以外の局所保存量を持たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:53:25 GMT)
Resonant transmission of fermionic carriers: comparison between
solid-state physics and quantum optics approaches [0.0] 我々は、異なる化学ポテンシャルを持つ2つの接触に接続された量子デバイスを介してフェルミオンキャリアの共振伝達現象を再考する。
我々は、固体物理学における従来のランダウアー・B・ウーティカー法に加えて、量子デバイスにおけるフェルミオンの還元密度行列に対する非マルコフ的マスター方程式により、この現象を記述できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:42:56 GMT)
Resonant and first-order dipolar interactions between ultracold
molecules in static and microwave electric fields [0.0] マイクロ波または静電場により偏光された極性超低温分子間の衝突について検討した。
観測可能な2体衝突の損失を実験的に計算する。
結果はフェルミオン2,3$Na$40$Kおよびボゾン2,3$Na$39$K分子に対して数値的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:58:20 GMT)
Quantum solvability of quadratic Li'enard type nonlinear oscillators
possessing maximal Lie point symmetries: An implication of arbitrariness of
ordering parameters [0.0] 2つの1次元二次リーナード型非線形発振器は最大(8パラメータ)リー点対称性群に分類される。
古典的には、どちらの系も線形化可能であり、等時的であることも示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:27:20 GMT)
Quantum imprints of gravitational shockwaves [0.0] 重力衝撃波が試験量子場の真空状態に量子インプリントを残すことを示す。
このインプリントは、この時空でウンルー-デウィット検出器を運んでいる地元の観測者にもアクセス可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:16:28 GMT)
Partial particle and wave information and weak duality games [0.0] 双対ゲームは波動粒子の双対性を見る方法である。
ハウスは、アリスとボブの2つのサブゲームのうちどれがプレイするかをランダムに指定する。
一般に、波動粒子の双対性のため、アリスとボブは常にゲーム全体を獲得することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 00:30:30 GMT)
Optimization-Based Algebraic Multigrid Coarsening Using Reinforcement
Learning [0.0] 線型方程式の系は未知の集合上のグラフを定義する。
多重グリッドソルバの各レベルは、粗グラフの適切な選択と、粗表現への写像と演算子を必要とする。
粗いグラフ選択を条件として、AMGと制限演算子を直接学習できることが示されている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく強化学習エージェントを用いたスパース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:57:32 GMT)
Low random duty-cycle errors in periodically-poled KTP revealed by
sum-frequency generation [0.0] 市販チタニル酸カリウム(ppKTP)のポーリング特性について検討した。
ランダムなデューティサイクルの誤差の標準偏差は、ドメイン長の2%以下と推定できる。
この結果から,現在最先端の単一ステップ周波数変換器に比べて少なくとも1桁小さい雑音スペクトル密度が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:29:21 GMT)
Limits of quantum speed-ups for computational geometry and other
problems: Fine-grained complexity via quantum walks [0.0] いくつかの計算問題に対して、量子アルゴリズムの時間的複雑さを最適に下界として証明する。
我々の下界のほとんどは、既知の上界と一致しているため、量子スピードアップに厳しい制限が課せられるため、最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 17:22:08 GMT)
Lifetime policy reuse and the importance of task capacity [0.0] マルチ政治強化学習技術は、多くのタスクを学習することができる。
一時的なポリシーや永続的なポリシーを多数生成でき、結果としてメモリの問題が発生する。
本稿では, ライフサイクルスケーラブル政策の再利用に向けた最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:42:49 GMT)
Learning to Draw: Emergent Communication through Sketching [0.0] タスクを協調的に解決するために,エージェントがコミュニケーションを学ぶ方法を示す。
既存の研究は言語に重点を置いており、エージェント間で個別のトークンのシーケンスを学習された通信チャネルで送信している。
我々のエージェントはディープニューラルネットワークによってパラメータ化されており、描画手順は微分可能であり、エンドツーエンドのトレーニングを可能にします。
参照型コミュニケーションゲームの枠組みでは,エージェントが図面によるコミュニケーションをうまく学べるだけでなく,適切な帰納的バイアスを伴って,人間が解釈できる方法で行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 18:17:55 GMT)
Homological Time Series Analysis of Sensor Signals from Power Plants [0.0] 我々は、トポロジカルデータ解析技術を用いて、発電所全体のセンサ信号を学習するタスクに適したニューラルネットワーク分類器を構築する。
我々は1次元の深い畳み込み層と、積み重ねられた長い短期記憶を組み合わせたアーキテクチャを導出する。
検証のために, 同一建設方式の4つの発電所のセンサデータを用いて数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:52:47 GMT)
Heat kernel for the quantum Rabi model II: propagators and spectral
determinants [0.0] 量子ラビモデル(QRM)は量子システムにおいて重要なモデルとして広く認識されている。
我々は、ハミルトニアン $H_textRabi$ と $H_pm$ のシュリンガー方程式のプロパゲータに対して明示的な公式を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:09:10 GMT)
Gr\"o{\ss}e als Erfolgsgarant? Zur Bedeutung der Organisationstruktur
f\"ur die Einwerbung von Drittmitteln der Deutschen Forschungsgemeinschaft [0.0] ドイツ研究財団(DFG)の資金は、財団の評判の高さから中心的な役割を果たしている。
本研究は、大学研究の文脈におけるDFG資金の分析である。
施設の大きさ、設備、教育活動など、いくつかの要因が分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:47:34 GMT)
Evolutionary computation for adaptive quantum device design [0.0] 結合量子ビットの任意の配列のパラメータを自動チューニングする進化的アルゴリズムが提示される。
このアルゴリズムの使用例は、量子状態の分布とマルチキュービットゲートの設計のためのスキームの生成である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:27:30 GMT)
Equivalence of Dataflow Graphs via Rewrite Rules Using a
Graph-to-Sequence Neural Model [0.0] 本研究では,2つのプログラム間の等価性の問題を,セマンティクスに則った書き直し規則の集合を一方から他方へ保存する問題として定式化する。
そこで我々は,プログラム等価性のための最初のグラフからシーケンスまでのニューラルネットワークシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 21:40:34 GMT)
Entanglement in highly symmetric multipartite quantum states [0.0] 群論に基づく真に絡み合った多部量子状態の構成を提案する。
このような状態を生成する量子回路を提案するが、これは一般に、完全に対称な状態を生成するために必要な回路よりも複雑さが小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:18:09 GMT)
Embedded Deep Regularized Block HSIC Thermomics for Early Diagnosis of
Breast Cancer [0.0] マトリックス因子化(MF)技術は、がん患者の血管拡張に対応する熱パターンを検出することができる。
このような技術の最大の課題の1つは、熱基底の最良の表現を選択することである。
熱画像検査のためのDeep-semi-non negative matrix factorization (Deep-SemiNMF)を導入し, 乳癌検診208例を対象に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 19:54:31 GMT)
Eigenstate Thermalisation on Average [0.0] 孤立量子系がミクロカノニカル平衡状態に近づく条件を考える。
主要な構成要素は固有状態熱化仮説であり、これは全てのエネルギー固有状態が熱的に現れることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 13:23:37 GMT)
Drivers' Manoeuvre Modelling and Prediction for Safe HRI [0.0] 心の理論は、ロボット工学や、最近は自律車や半自律車のために広く研究されている。
本研究では、人間の動き、車の状態、人間の入力からのデータを組み合わせることで、行動の前に人間の意図を予測する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:07:55 GMT)
Digital quantum simulation of molecular dynamics and control [0.0] 分子系を制御するために最適形状の場を設計するために量子コンピュータをどのように利用できるかを研究する。
本稿では,時間内に分子系の場誘起量子力学をシミュレートする量子コンピュータを用いたハイブリッドアルゴリズムを提案する。
数値図解は、パラダイム的振動と回転制御の問題を明示的に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 23:20:13 GMT)
DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in
Conversations [0.0] 本稿では,会話コンテキストを認知的視点から完全に理解するための新しい文脈推論ネットワーク(DialogueCRN)を提案する。
感情認知理論(Cognitive Theory of Emotion)に触発された我々は、感情の手がかりを抽出し統合するための多ターン推論モジュールを設計する。
推論モジュールは、人間の独特な認知的思考を模倣する直感的検索プロセスと意識的推論プロセスを反復的に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:47:38 GMT)
Denoising and Optical and SAR Image Classifications Based on Feature
Extraction and Sparse Representation [0.0] 本稿では,光学画像とSAR画像の分類を識別し,特徴抽出し,比較する手法を提案する。
光画像データは、リモートセンシングの作業員によって、容易に解釈できるため、土地利用と被覆について調査するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 14:39:30 GMT)
Defending Democracy: Using Deep Learning to Identify and Prevent
Misinformation [0.0] 本研究では、公開Twitterデータを用いて、ソーシャルメディア上での誤情報拡散の分類と可視化を行う。
この研究は、偽情報検出のためのスケーラブルなモデルを提供するためのBERTの適合性をさらに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:34:54 GMT)
DeepOpt: Scalable Specification-based Falsification of Neural Networks
using Black-Box Optimization [0.0] 我々は,ディープニューラルネットワーク(DNN)の仕様に基づくファルシフィケーションを,デバッグと修復をサポートするために検討する。
ブラックボックス最適化に基づくファルシフィケーション手法であるDeepOptを提案する。
DeepOptは入力出力仕様を解析できるので、堅牢性仕様のみをサポートするファルシフィケーションアプローチよりも一般的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:09:43 GMT)
Corporate core values and social responsibility: What really matters to
whom [0.0] この研究は、異なる企業のコアバリューにおける利害関係者の関心を評価するために、革新的な指標であるセマンティックブランドスコア(Semantic Brand Score)を用いている。
我々は、企業社会責任(CSR)のコアバリューステートメントと、彼らが5つの利害関係者から受ける関心に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:25:26 GMT)
Convolutional Neural Network(CNN/ConvNet) in Stock Price Movement
Prediction [0.0] 本稿では,市場において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN/ConvNet)と呼ばれる,特定のタイプのニューラルネットワークの利用を試みた。
私は、過去の株価データに基づいて畳み込みニューラルネットワークを構築し、訓練し、その後、株価の動きを予測しようとしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 15:14:46 GMT)
Choose a Transformer: Fourier or Galerkin [0.0] 我々は,データ駆動型演算子学習問題に対して,最新技術であるTransformer in Attention Is All You Needの自己注意を適用した。
スケールしたドット積の注意におけるソフトマックス正規化は十分であるが必要ではないことを示し、ペトロフ・ガレルキン射影として線形変項の近似能力を証明した。
本稿では,ビルガース方程式,インターフェースダーシー流,および逆インターフェース係数同定問題を含む3つの演算子学習実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 16:06:10 GMT)
Causality in Neural Networks -- An Extended Abstract [0.0] 因果推論は、人間が使用する主要な学習および説明ツールである。
因果性の概念を機械学習に導入することは、より良い学習と説明可能なモデルを提供するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:52:36 GMT)
Bogoliubov Quasiparticles in Superconducting Qubits [0.0] 回路QEDの3次元キャビティ実装において, 超伝導量子ビットのコヒーレンスは光子放出に伴う損失を減らすことにより劇的に向上した。
コヒーレンスの改善における次のフロンティアには、超伝導準粒子の悪影響の緩和が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:48:37 GMT)
Backscattering in Nonlinear Microring Resonators Via A Gaussian
Treatment of Coupled Cavity Modes [0.0] 結合キャビティモードのシステムは、非常に多目的な方法で光の明るい量子光学状態を提供する可能性がある。
後方散乱と後方カップリングは後方散乱と後方カップリングによるキャビティモードの分割を引き起こす。
マイクロリングの寄生的バックプロパゲーションモードは、モードのハイブリッド化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:50:07 GMT)
Automatically Detecting Cyberbullying Comments on Online Game Forums [0.0] We use the Cyberbullying dataset collected from World of Warcraft (WoW) and League of Legends (LoL) forums。
我々は、プレイヤーのコメントが悪用されているか否かを自動的に検出するために分類モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 05:08:11 GMT)
Auto-tagging of Short Conversational Sentences using Transformer Methods [0.0] 短い音声文は意味的特徴に応じて分類される。
短いスピーチの文は、会社の顧客代表者や会社のウェブサイトの訪問者から取られる。
主な目的は、訪問者からの質問やリクエストを、最も正確な方法で自動的にタグ付けすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:23:58 GMT)
Attention mechanisms and deep learning for machine vision: A survey of
the state of the art [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、確立されたディープラーニングベースのマシンビジョン技術にかなり挑戦している。
いくつかの最近の研究は、これらの2つの異なるフィールドの組み合わせが、両方のフィールドの利点を持つシステムを構築することを証明することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:23:32 GMT)
Analyzing crosstalk error in the NISQ era [0.0] NISQハードウェアには避けられないノイズがあり、クロストークエラーは重要なエラー源である。
本稿では,クロストークを特徴付けるいくつかのプロトコルについて報告する。
次に、ハードウェアとソフトウェアの観点から異なるクロストーク緩和手法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 08:20:40 GMT)
Alert Classification for the ALeRCE Broker System: The Real-time Stamp
Classifier [0.0] 我々は、ALeRCEブローカーに対して、天文イベントのリアルタイムスタンプを提示する。
我々の研究は、次世代の大型望遠鏡による迅速な警報分類に向けた重要なマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:30:38 GMT)
Advances in Classifying the Stages of Diabetic Retinopathy Using
Convolutional Neural Networks in Low Memory Edge Devices [0.0] 糖尿病網膜症(DR)は重症合併症であり、網膜血管障害を引き起こす可能性がある。
これは視覚障害と視覚障害の主要な原因の1つである。
低メモリエッジマイクロコントローラ上でDRのすべてのステージを検出するために畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 10:40:54 GMT)
A remark on a paper of Krotov and Hopfield [arXiv:2008.06996] [0.0] 最近の"MLP-mixer"の層と[arXiv:2105.02723]の本質的に等価なモデルがその中にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 07:14:13 GMT)
A generalized framework for active learning reliability: survey and
benchmark [0.0] 本研究では,効果的な能動学習戦略を構築するためのモジュラーフレームワークを提案する。
信頼性ベンチマーク問題20の解決策として39の戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 09:33:59 GMT)
A Tiny CNN Architecture for Medical Face Mask Detection for
Resource-Constrained Endpoints [0.0] 新型コロナウイルス感染を防ぐ最も効果的な方法は、医療用マスクを着用することである。
公共の場所でのフェイスマスクの使用の監視は、手動による監視が安全でない可能性があるため、課題となっている。
本稿では,メモリフットプリントが極めて少ないリソース制約されたエンドポイント上に展開する医療マスクを検出するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 12:55:21 GMT)
A Subspace-based Approach for Dimensionality Reduction and Important
Variable Selection [0.0] 本研究では, ランダム化探索に基づいて, 部分空間, 縮小次元の物理空間を創出する手法を提案する。
複合金属開発プロセスから収集した高次元データに適用した場合,提案手法は予測および重要な変数選択において,その優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 04:10:34 GMT)
A Scalable Second Order Method for Ill-Conditioned Matrix Completion
from Few Samples [0.0] 低ランク行列補完のための反復アルゴリズムを提案する。
ほとんどサンプルから最大10ドルの条件数で、非常に不調な行列を完遂することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 20:31:00 GMT)
A Framework for Discovering Optimal Solutions in Photonic Inverse Design [0.0] フォトニック逆設計は複雑な光学系にとって必須の工学ツールとして登場した。
グローバル最適に近づく解を見つけることは、計算的に難解なタスクを示すかもしれない。
我々は,複雑な最適化空間上でのグローバル最適化に近い解の探索を高速化するフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Jun 2021 22:11:03 GMT)