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） (Fri, 4 Jun 2021 09:16:58 GMT)
KACC: A Multi-task Benchmark for Knowledge Abstraction, Concretization
and Completion [99.5] 包括的知識グラフ(KG)は、インスタンスレベルのエンティティグラフとオントロジーレベルの概念グラフを含む。
2ビューのKGは、知識の抽象化、包括化、完成に関する人間の能力を「シミュレーション」するためのモデルのためのテストベッドを提供する。
我々は,データセットのスケール,タスクカバレッジ,難易度の観点から,既存のベンチマークを改善した統一KGベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:23:10 GMT)
Forward Super-Resolution: How Can GANs Learn Hierarchical Generative
Models for Real-World Distributions [93.2] GAN(Generative Adversarial Network)は、高複雑で実世界の分布を学習する上で最も成功したネットワークの一つである。
本稿では,GANが実際の分布画像に対して階層的に効率的に学習する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:33:29 GMT)
Learning Graph Models for Retrosynthesis Prediction [90.2] 再合成予測は有機合成の基本的な問題である。
本稿では,前駆体分子のグラフトポロジーが化学反応中にほとんど変化しないという考え方を生かしたグラフベースのアプローチを提案する。
提案モデルでは,テンプレートフリーおよび半テンプレートベースの手法よりも高い5,3.7%の精度でトップ1の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:33:41 GMT)
Importance Weighted Policy Learning and Adaptation [89.5] 政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。
このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。
提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:21:40 GMT)
You Only Compress Once: Towards Effective and Elastic BERT Compression
via Exploit-Explore Stochastic Nature Gradient [88.6] 既存のモデル圧縮アプローチでは、さまざまなハードウェアデプロイメントに対応するために、さまざまな制約にまたがる再圧縮や微調整が必要となる。
圧縮を一度行い、至るところに展開するための新しいアプローチであるYOCO-BERTを提案する。
最先端のアルゴリズムと比較すると、YOCO-BERTはよりコンパクトなモデルを提供するが、GLUEベンチマークの平均精度は2.1%-4.5%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:17:44 GMT)
Scalable Transformers for Neural Machine Translation [86.5] トランスフォーマーは、そのキャパシティとシーケンス生成の並列トレーニングのため、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)で広く採用されている。
本稿では,異なるスケールのサブトランスフォーマーを自然に含み,パラメータを共有できる,スケーラブルなトランスフォーマーを提案する。
スケーラブルトランスフォーマーのトレーニングの難しさに対処する3段階のトレーニングスキームが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:04:10 GMT)
Contrastive Learning for Debiased Candidate Generation in Large-Scale
Recommender Systems [84.4] コントラスト損失の一般的な選択は、逆確率重み付けによる露光バイアスの低減と等価であることを示す。
我々はCLRecをさらに改良し、マルチCLRecを提案する。
提案手法は,少なくとも4ヶ月のオンラインA/Bテストとオフライン分析が実施され,大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:34:46 GMT)
Minimum Word Error Rate Training with Language Model Fusion for
End-to-End Speech Recognition [82.6] 内部言語モデル推定(ILME)に基づくLM融合では,Shallow Fusionから単語誤り率(WER)が大幅に低減されている。
N-best仮説と後部仮説を生成するため, ILME (MWER-ILME) を用いた新しいMWERトレーニングを提案する。
MWER-ILMEは平均8.8%と5.8%の相対的なWER削減をMWERとMWER-SFの6つの異なるテストセットで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:24:49 GMT)
Beyond Target Networks: Improving Deep $Q$-learning with Functional
Regularization [79.2] 本稿では,機能正規化に基づく代替トレーニング手法を提案する。
対象ネットワークとは違って,本手法では,目標である$Q$-valueを推定するために,最新のパラメータを使用する。
そこで本研究では,Atariおよびシミュレートされたロボット環境におけるサンプル効率と性能の実証的な改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:21:07 GMT)
Two-photon resonance fluorescence of two interacting non-identical
quantum emitters [77.3] 我々は、コヒーレント場によって駆動される相互作用する2つの非負の量子エミッタのシステムについて研究する。
共鳴蛍光スペクトルに2光子ダイナミクスによって印加された特徴は、エミッタ間の距離の変化に特に敏感である。
これは、ポイントライクなソースの超解像イメージングのような応用に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:13:01 GMT)
Single-shot quantum error correction with the three-dimensional
subsystem toric code [77.3] 我々は新しいトポロジカル量子コード、三次元サブシステムトーリックコード(3D STC)を導入する。
3次元STCは、開境界条件の立方体格子上での重量の幾何的に局所的なパリティチェックを測定することで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:35:00 GMT)
Select, Extract and Generate: Neural Keyphrase Generation with
Layer-wise Coverage Attention [75.4] 本稿では,2つの主要成分からなるニューラルキーフレーズ生成モデルであるemphSEG-Netを提案する。
科学的およびWeb文書から得られた7つのキーフレーズ生成ベンチマークの実験結果は、SEG-Netが最先端のニューラル生成手法よりも大きなマージンで優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:50:29 GMT)
Associating Objects with Transformers for Video Object Segmentation [74.5] 本稿では,複数のオブジェクトを一様に一致・復号化するためのAssociating Objects with Transformers (AOT)アプローチを提案する。
AOTは複数のターゲットを同一の高次元埋め込み空間に関連付けるための識別機構を用いる。
第3回大規模ビデオオブジェクトチャレンジでは1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:59:57 GMT)
Few-Shot Segmentation via Cycle-Consistent Transformer [74.5] 本稿では,サポートとターゲット画像間の画素ワイドな関係を利用して,数ショットのセマンティックセマンティックセグメンテーション作業を容易にすることに焦点を当てる。
本稿では, 有害なサポート機能を除去するために, 新規なサイクル一貫性アテンション機構を提案する。
提案したCyCTRは,従来の最先端手法と比較して著しく改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:57:48 GMT)
MASA-SR: Matching Acceleration and Spatial Adaptation for
Reference-Based Image Super-Resolution [74.2] 本稿では、RefSRのためのMASAネットワークを提案し、これらの問題に対処するために2つの新しいモジュールを設計する。
提案したMatch & extract Moduleは、粗大な対応マッチング方式により計算コストを大幅に削減する。
空間適応モジュールは、LR画像とRef画像の分布の差を学習し、Ref特徴の分布を空間適応的にLR特徴の分布に再マップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:15:32 GMT)
Sigma-Delta and Distributed Noise-Shaping Quantization Methods for
Random Fourier Features [73.3] 我々は、量子化 RFF が基礎となるカーネルの高精度な近似を可能にすることを証明した。
量子化 RFF はさらに圧縮され,メモリ使用量と精度のトレードオフに優れることを示す。
本手法は,この文脈におけるアート量子化手法の他の状態と比較し,いくつかの機械学習タスクにおいて,提案手法の性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:24:47 GMT)
Safe Tests and Always-Valid Confidence Intervals for contingency tables
and beyond [69.3] 2つのデータストリームが同じソースから来るかどうかをテストするためのE変数を開発します。
これらのE変数は、オプションの停止や継続のようなフレキシブルなサンプリングシナリオの下で、安全であり続けるテストにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:12:13 GMT)
A Discrete Variational Derivation of Accelerated Methods in Optimization [68.8] 最適化のための異なる手法を導出できる変分法を導入する。
我々は1対1の対応において最適化手法の2つのファミリを導出する。
自律システムのシンプレクティシティの保存は、ここでは繊維のみに行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:21:53 GMT)
Semantic Correspondence with Transformers [68.4] 本稿では,変換器を用いたコストアグリゲーション(CAT)を提案し,意味論的に類似した画像間の密接な対応を見出す。
初期相関マップと多レベルアグリゲーションを曖昧にするための外観親和性モデリングを含む。
提案手法の有効性を示す実験を行い,広範囲にわたるアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:39:03 GMT)
Meta-Learning with Fewer Tasks through Task Interpolation [67.0] 現在のメタ学習アルゴリズムは多数のメタトレーニングタスクを必要としており、実際のシナリオではアクセスできない可能性がある。
タスクグラデーションを用いたメタラーニング(MLTI)により,タスクのペアをランダムにサンプリングし,対応する特徴やラベルを補間することにより,タスクを効果的に生成する。
実証的な実験では,提案する汎用MLTIフレームワークが代表的なメタ学習アルゴリズムと互換性があり,他の最先端戦略を一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:15:34 GMT)
Predicting Themes within Complex Unstructured Texts: A Case Study on
Safeguarding Reports [66.4] 本稿では,教師付き分類手法を用いた保護レポートにおいて,主テーマの自動識別の問題に焦点をあてる。
この結果から,ラベル付きデータに制限のある複雑なタスクであっても,深層学習モデルが対象知識の振る舞いをシミュレートする可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:33:10 GMT)
NeuraCrypt: Hiding Private Health Data via Random Neural Networks for
Public Training [64.5] 我々は,ランダムな深層ニューラルネットワークに基づくプライベート符号化方式であるNeuraCryptを提案する。
NeuraCryptは、データ所有者のみが知っているランダムに構築されたニューラルネットワークを使用して、生の患者データをエンコードする。
我々は,NeuraCryptが,様々なX線タスクの非プライベートベースラインに対して,競合精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:42:21 GMT)
ERICA: An Empathetic Android Companion for Covid-19 Quarantine [63.8] 我々は,自己隔離下での人々の隔離を容易にするために,エンド・ツー・エンドの対話システムを導入する。
ユーザインタフェース, Nora 対 Android ERICA という Web ベースの仮想エージェントの効果をビデオ通話で評価するための制御シミュレーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:14:43 GMT)
Online reinforcement learning with sparse rewards through an active
inference capsule [63.0] 本稿では,将来期待される新しい自由エネルギーを最小化するアクティブ推論エージェントを提案する。
我々のモデルは、非常に高いサンプル効率でスパース・リワード問題を解くことができる。
また、複雑な目的の表現を単純化する報奨関数から事前モデルを近似する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:03:36 GMT)
RL-DARTS: Differentiable Architecture Search for Reinforcement Learning [63.0] 我々は、強化学習(RL)における微分可能なアーキテクチャ探索(DARTS)の最初の応用の1つであるRL-DARTSを紹介する。
画像エンコーダをDARTSスーパーネットに置き換えることにより、検索方法はサンプリング効率が高く、余分な計算資源が最小限必要であり、また、既存のコードに小さな変更を加える必要がなく、オフ・ポリティクスとオン・ポリティクスのRLアルゴリズムとも互換性がある。
スーパーネットはより優れたセルを徐々に学習し、手作業で設計したポリシーに対して高い競争力を持つ代替アーキテクチャへとつながり、RLポリシーの以前の設計選択も検証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:08:43 GMT)
ASCNet: Self-supervised Video Representation Learning with
Appearance-Speed Consistency [62.4] 本研究では,1)明示的な監督のためのラベルの欠如,2)構造化されていない,ノイズの多い視覚情報による自己指導型映像表現学習について検討する。
既存の方法は、主にビデオクリップをインスタンスとしてコントラスト損失を使用し、互いにインスタンスを識別することで視覚的表現を学ぶ。
本稿では,ロバストな映像表現を学ぶ上で,正のサンプル間の一貫性が鍵となることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:44:50 GMT)
Light Field Networks: Neural Scene Representations with
Single-Evaluation Rendering [60.0] 2次元観察から3Dシーンの表現を推定することは、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、人工知能の基本的な問題である。
そこで我々は,360度4次元光場における基礎となる3次元シーンの形状と外観の両面を表現した新しいニューラルシーン表現,光場ネットワーク(LFN)を提案する。
LFNからレイをレンダリングするには*single*ネットワークの評価しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:54:49 GMT)
Grounding 'Grounding' in NLP [59.3] コミュニティとして、この用語は、テキストをデータや非テキストのモダリティにリンクするために広く使われます。
認知科学(Cognitive Science)は、コミュニケーションの成功に必要な相互情報を確立するプロセスとして「接地」を正式に定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:40:59 GMT)
Controlling False Positive/Negative Rates for Deep-Learning-Based
Prostate Cancer Detection on Multiparametric MR images [58.9] そこで本研究では,病変からスライスまでのマッピング機能に基づく,病変レベルのコスト感受性損失と付加的なスライスレベルの損失を組み込んだ新しいPCa検出ネットワークを提案する。
1) 病変レベルFNRを0.19から0.10に, 病変レベルFPRを1.03から0.66に減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:51:27 GMT)
Aligning Pretraining for Detection via Object-Level Contrastive Learning [57.8] 画像レベルのコントラスト表現学習は、伝達学習の汎用モデルとして非常に有効であることが証明されている。
我々は、これは準最適である可能性があり、従って、自己教師付きプレテキストタスクと下流タスクのアライメントを促進する設計原則を提唱する。
Selective Object Contrastive Learning (SoCo) と呼ばれる本手法は,COCO検出における伝達性能の最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:59:52 GMT)
Approximation Algorithms for Sparse Principal Component Analysis [57.5] 主成分分析(PCA)は、機械学習と統計学において広く使われている次元削減手法である。
スパース主成分分析(Sparse principal Component Analysis)と呼ばれる,スパース主成分負荷を求める様々な手法が提案されている。
本研究では,SPCA問題に対するしきい値の精度,時間,近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:25:42 GMT)
The Image Local Autoregressive Transformer [57.3] 画像局所自己回帰変換器(iLAT)を提案する。
我々のiLATは、注目マスクと畳み込み機構の局所自己回帰変換器(LA)により、新しい局所離散表現を学習する。
iLATは、ポーズ誘導人物画像合成や顔編集など、様々な局所誘導画像合成に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:33:25 GMT)
Exposing the Implicit Energy Networks behind Masked Language Models via
Metropolis--Hastings [57.1] 我々は,エネルギーに基づくシーケンスモデルとしてシーケンスを解釈し,訓練者から導出される2つのエネルギーパラメトリゼーションを提案する。
我々はメトロポリス・ハスティングス・モンテカルロのアルゴリズムに基づく抽出可能なエンフスキームを開発した。
提案手法の有効性を,これらのエネルギーモデルから得られた試料の品質を探索することによって検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:04:30 GMT)
Fuzzy Clustering with Similarity Queries [57.0] ファジィ(fuzzy, soft objective)は、よく知られた$k$-means問題の一般化である。
クエリを少なくすることで、問題の解決が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:32:26 GMT)
Annotation Curricula to Implicitly Train Non-Expert Annotators [56.7] 自発的な研究は、しばしば、アノテータがタスク、そのアノテーションスキーム、およびデータドメインに精通することを要求する。
これは最初は圧倒的であり、精神的に課税され、結果として生じるアノテーションにエラーを誘導する。
暗黙的にアノテータを訓練する新しい手法であるアノテーションキュリキュラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:48:28 GMT)
AdaTag: Multi-Attribute Value Extraction from Product Profiles with
Adaptive Decoding [55.9] 本稿ではアダプティブデコーディングを用いて属性抽出を行うAdaTagを提案する。
実世界のeコマースデータセットに関する我々の実験は、以前の方法よりも顕著に改善されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:54:11 GMT)
Ambulatory blood pressure monitoring versus office blood pressure
measurement: Are there sex differences? [55.4] オフィス血圧測定(英語: Office Blood Pressure Measurement, OBP)は、血圧を24時間で測定する技術である。
本研究の目的は,高血圧を疑う822名の患者において,性差がOBPとABPMの相違に及ぼす影響について検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:09:44 GMT)
Over-the-Air Adversarial Flickering Attacks against Video Recognition
Networks [54.8] ビデオ分類のためのディープニューラルネットワークは、敵の操作を受けることができる。
本稿では,フリックング時間摂動を導入することで,ビデオ分類器を騙す操作手法を提案する。
攻撃はいくつかの標的モデルに実装され、攻撃の伝達性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:11:54 GMT)
Churn Reduction via Distillation [54.6] 本研究は, 基礎モデルを教師として用いた蒸留によるトレーニングと, 予測的チャーンに対する明示的な制約によるトレーニングとの等価性を示す。
次に, 蒸留が近年の多くのベースラインに対する低チャーン訓練に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:03:31 GMT)
The Surprising Power of Graph Neural Networks with Random Node
Initialization [54.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係データ上での表現学習に有効なモデルである。
標準 GNN はその表現力に制限があり、Weisfeiler-Leman グラフ同型(英語版)の能力以外の区別はできない。
本研究では,ランダムノード(RNI)を用いたGNNの表現力の解析を行う。
我々はこれらのモデルが普遍的であることを証明し、GNNが高次特性の計算に頼らない最初の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:52:04 GMT)
Stochastic Multi-Armed Bandits with Unrestricted Delay Distributions [54.3] アルゴリズムが受信したフィードバックにランダムな遅延を伴うマルチアーマッド・バンドイット(MAB)問題について検討する。
報酬非依存の遅延設定は、報酬非依存の遅延設定と、報酬非依存の遅延設定に依存する可能性がある。
私たちの主な貢献は、それぞれの設定でほぼ最適に後悔するアルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:26:06 GMT)
X-volution: On the unification of convolution and self-attention [52.8] 本稿では,畳み込み操作と自己注意操作の両方からなるマルチブランチ基本モジュールを提案する。
提案したX-進化は、非常に競争力のある視覚的理解の改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:32:02 GMT)
ZeroWaste Dataset: Towards Automated Waste Recycling [51.1] 産業レベルの廃棄物検出・分別データセットZeroWasteについて述べる。
このデータセットには、実際の廃棄物処理工場から収集された1800以上のビデオフレームが含まれている。
最先端のセグメンテーション手法では,対象物を正しく検出・分類することが困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:17:09 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: ひとつは、AIアプリケーション開発ライフサイクルにおける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とともに、合理化するための幅広い能力を提供すること、もうひとつは、信頼できるAIの他の柱とのUQの接続をさらに探求することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:08:35 GMT)
Spatially relaxed inference on high-dimensional linear models [49.0] 本研究では,空間的に制約されたクラスタリング,統計的推論,アンサンブルを組み合わせ,複数のクラスタリング推論解を集約するアンサンブルクラスタリング推論アルゴリズムの特性について検討する。
アンサンブルクラスタ推論アルゴリズムは,最大クラスター径に等しい$delta$-FWERの標準仮定で$delta$-FWERを制御することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:37:19 GMT)
Learning Contextualized Knowledge Structures for Commonsense Reasoning [47.4] ハイブリッドグラフネットワーク(HGN)という新しいKG拡張モデルを提案する。
HGNは、統合されたグラフ構造内の両方について推論することで、抽出された知識と生成された知識を共同で文脈化することを学ぶ。
HGNの有効性は、4つのコモンセンス推論ベンチマークにおけるかなりの性能向上と、エッジの有効性と有用性に関するユーザスタディによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:16:35 GMT)
MultiOpEd: A Corpus of Multi-Perspective News Editorials [46.9] MultiOpEdはオープンドメインのニュース編集コーパスであり、ニュース編集における議論構造に関連する様々なタスクをサポートする。
本研究では,マルチタスク学習環境における視点要約の問題について,事例研究として考察する。
誘導タスクを補助タスクとすることで、視点要約の質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:23:22 GMT)
Challenges in Information-Seeking QA: Unanswerable Questions and
Paragraph Retrieval [46.3] 情報検索クエリの応答がより難しい理由と,その原因を解析する。
制御実験の結果,2つのヘッドルーム – 段落選択と応答可能性予測 – が示唆された。
私たちは6つの言語で800の未解決例を手動で注釈付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:13:41 GMT)
Do Syntactic Probes Probe Syntax? Experiments with Jabberwocky Probing [45.8] 学習データにおける意味的手がかりは,構文的プローブが適切に構文を分離しないことを意味する。
私たちは、いくつかの人気のある言語モデルでプローブをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:46:39 GMT)
An Intelligent Resource Reservation for Crowdsourced Live Video
Streaming Applications in Geo-Distributed Cloud Environment [45.6] 本研究では,地理的分散クラウドサイトを対象とした機械学習に基づく予測リソース割り当てフレームワークを提案する。
まず,ビューア近傍の分散領域において,必要なリソースを決定するオフライン最適化を提案する。
第2に、機械学習を使用して予測モデルを構築し、事前に各クラウドサイトに予約すべきリソースを積極的に予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 11:45:09 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） (Fri, 4 Jun 2021 01:59:22 GMT)
Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation [44.5] 従来の手法を補完する新しい意味データ拡張アルゴリズムを提案する。
提案手法はディープネットワークが線形化特徴の学習に有効であるという興味深い性質に着想を得たものである。
提案した暗黙的セマンティックデータ拡張(ISDA)アルゴリズムは,新たなロバストCE損失を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:52:11 GMT)
Learning Hard Optimization Problems: A Data Generation Perspective [44.5] 本稿では,トレーニングデータのボラティリティと,それを近似する能力について述べる。
そこで本研究では,教師付きタスクに対処可能な最適化問題に対して,(実際にあるいは近似的に)解を生成(生成)する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:03:44 GMT)
The R-U-A-Robot Dataset: Helping Avoid Chatbot Deception by Detecting
User Questions About Human or Non-Human Identity [41.4] システムデザイナがシステムに対して,その人間以外のアイデンティティを確認できるようにする方法を理解することを目的としている。
ロボットの意図にまつわる2500以上のフレーズを集めていますか?
分類器を比較して、意図を認識し、精度/リコールとモデルの複雑さのトレードオフについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:04:33 GMT)
Counterfactual Explanations Can Be Manipulated [40.8] 反事実的説明の脆弱性を記述した最初のフレームワークを紹介し,その操作方法を示す。
反事実的説明は、それらが堅牢でないことを示す小さな摂動の下で、大きく異なる反事実に収束する可能性がある。
これらのモデルが、監査者に対して公正に見せながら、データ内の特定のサブグループに対して、不公平に低コストなリコースを提供する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:56:15 GMT)
NMS-Loss: Learning with Non-Maximum Suppression for Crowded Pedestrian
Detection [39.4] ネットワークパラメータを追加せずにNMSプロシージャをエンドツーエンドにトレーニングできる新しいNMS-Lossを提案する。
我々のNMS-ロスは、FPが抑制されず、FNがNMSによって誤って排除された2つの症例を罰する。
NMS-Lossの助けを借りて、我々の検出器、すなわちNMS-Pedは、CityPersonsデータセットで5.92%、CityPersonsデータセットで10.08%のミスレートで印象的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:06:46 GMT)
Modeling the Unigram Distribution [39.2] ユニグラム分布は、コーパス内の特定の単語形式を見つける非文脈確率である。
我々はそれを言語で推定するための新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:02:49 GMT)
Learning Slice-Aware Representations with Mixture of Attentions [38.7] この研究は、最近のスライスベース学習(SBL)トポチェン2019スライスを拡張し、注意(MoA)を混合してスライス対応の注意的二重表現を学習する。
2つの自然言語理解タスクを持つ監視されたスライスに対して,MoAアプローチがベースライン手法と元のSBLアプローチより優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:22:24 GMT)
Exploring Adversarial Learning for Deep Semi-Supervised Facial Action
Unit Recognition [38.6] 一部AU標識顔画像からの顔動作単位認識のための深層半教師付きフレームワークを提案する。
提案手法は、逆学習によりAU分布を捕捉し、最先端のAU認識作業より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:50:00 GMT)
Improving the Robustness of QA Models to Challenge Sets with Variational
Question-Answer Pair Generation [38.4] 質問応答モデル(QA)は,分布内テストセットにおいて人間レベルの精度を実現している。
彼らは、トレーニングセットとは異なる分布を持つ挑戦セットに対して堅牢性が欠如していることが示されている。
段落から多種多様なQAペアを生成する変分QAGモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:21:14 GMT)
Debiasing a First-order Heuristic for Approximate Bi-level Optimization [38.1] 近似バイレベル最適化(ABLO)は、数値的な(インナーレベルの)最適化ループを含む(外部レベルの)最適化問題からなる。
FOMの収束性に関する理論的理解の欠如がある。
本稿では,メモリの複雑さを一定に保った非バイアスなFOMを$r$の関数として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:46:48 GMT)
RGBT Tracking via Multi-Adapter Network with Hierarchical Divergence
Loss [38.0] 本稿では,モダリティ共有型,モダリティ特化型,インスタンス認識型ターゲット表現学習を共同で行うための,新しいマルチアダプタネットワークを提案する。
2つのRGBT追跡ベンチマークデータセットの実験は、提案したトラッカーの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:53:08 GMT)
Self-Supervised Learning of Domain Invariant Features for Depth
Estimation [35.7] 単一画像深度推定のための教師なし合成-現実的領域適応の課題に対処する。
単一画像深度推定の重要なビルディングブロックはエンコーダ・デコーダ・タスク・ネットワークであり、RGB画像を入力とし、出力として深度マップを生成する。
本稿では,タスクネットワークにドメイン不変表現を自己教師型で学習させる新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:45:48 GMT)
NAST: A Non-Autoregressive Generator with Word Alignment for
Unsupervised Text Style Transfer [35.5] 教師なしテキストスタイル転送(NAST)のための非自己回帰生成器を提案する。
提案するジェネレータは,スタイル間の単語レベルの伝達を学習する,一致した単語間の接続に焦点を当てている。
その結果、NASTは全体的な性能を大幅に改善し、説明可能な単語アライメントを提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:23:54 GMT)
The Smoothed Likelihood of Doctrinal Paradox [34.5] 穏やかな条件下では、ドクトリンパラドックスの滑らかな確率は、$0$、$exp(-Theta(n))$、$Theta(n-1/2)$または$Theta(1)$である。
我々の主定理は、穏やかな条件下では、ドクトリンパラドックスの滑らかな確率は、$0$、$exp(-Theta(n))$、$Theta(n-1/2)$または$Theta(1)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:39:25 GMT)
Differentially Private Deep Learning under the Fairness Lens [34.3] 微分プライバシー(DP)は、プライベート機械学習システムにとって重要なプライバシー強化技術である。
計算に個々の参加に伴うリスクを計測し、バウンドすることができる。
近年,DP学習システムは,個人集団の偏見や不公平性を悪化させる可能性が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:10:09 GMT)
Communication-Efficient Distributed SVD via Local Power Iterations [34.0] 通信効率を向上させるために,texttLocalPower というアルゴリズムを開発した。
texttLocalPower の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:37:24 GMT)
Decentralized Q-Learning in Zero-sum Markov Games [33.8] ゼロサムマルコフゲームにおけるマルチエージェント強化学習(MARL)について検討した。
我々は、合理的かつ収束的な、根本的に非結合なQ-ラーニングダイナミクスを初めて開発する。
この分散環境における鍵となる課題は、エージェントの観点から学習環境の非定常性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:42:56 GMT)
SOLQ: Segmenting Objects by Learning Queries [33.0] SOLQでは、各クエリは1つのオブジェクトを表し、クラス、ロケーション、マスクの複数の表現を持つ。
SOLQは最先端のパフォーマンスを達成でき、既存のアプローチの多くを上回ります。
統合クエリ表現の合同学習は、元のDETRの検出性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:03:31 GMT)
Discovering Multi-Agent Auto-Curricula in Two-Player Zero-Sum Games [32.0] 明示的な人間設計なしに更新ルールの発見を自動化するフレームワークであるLMACを導入する。
意外なことに、人間のデザインがなくても、発見されたMARLアルゴリズムは競争力や性能が向上する。
LMAC は,例えば Kuhn Poker のトレーニングやPSRO の成績など,小型ゲームから大規模ゲームへの一般化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:30:25 GMT)
Towards Fairness Certification in Artificial Intelligence [31.9] 我々は,AIフェアネス認証に必要な運用手順を定義するための最初の共同作業を提案する。
我々は、オフィシャルサービスに入る前にAIシステムが満たすべき基準と、公正な判断のためにその機能を監視するのに役立つ適合性評価手順を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:12:12 GMT)
Can convolutional ResNets approximately preserve input distances? A
frequency analysis perspective [31.9] 正規化スキームとbi-Lipschitznessの理論的関係は、実際には成り立たない条件下でのみ有効であることを示す。
距離保存条件に対する逆例を探索する簡単な構成的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:12:42 GMT)
Tractable Regularization of Probabilistic Circuits [31.8] 確率回路(PC)は確率的モデリングのための有望な道である。
我々は,PCのトラクタビリティを活かしたデータソフト化とエントロピー正規化という2つの直感的な手法を提案する。
両手法が多種多様なPCの一般化性能を一貫して向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 05:11:13 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） (Fri, 4 Jun 2021 06:56:48 GMT)
Enabling Lightweight Fine-tuning for Pre-trained Language Model
Compression based on Matrix Product Operators [31.5] 本稿では,量子多体物理学の行列積演算子(MPO)に基づく,新しい事前学習言語モデル(PLM)圧縮手法を提案する。
提案手法は, より軽量なネットワークを導出し, 微調整を行うパラメータを大幅に削減する, 汎用的な手法でオリジナルのPLMや圧縮PLMに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:50:15 GMT)
How Good Is NLP? A Sober Look at NLP Tasks through the Lens of Social
Impact [31.4] NLPタスクの直接的および間接的実世界の影響を評価するためのフレームワークを提案する。
我々は、NLP研究の優先要因を特定するために、グローバル優先研究の方法論を採用する。
最後に、我々の理論的枠組みを用いて、今後のNLP研究のための実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:17:15 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） (Fri, 4 Jun 2021 01:31:46 GMT)
Self-supervised Dialogue Learning for Spoken Conversational Question
Answering [29.5] 音声対話質問応答(SCQA)では、複数の会話を含む固定された音声文書を検索して分析することにより、対応する質問に対する回答を生成する。
本研究では,不整合判定,挿入検出,質問予測などの自己教師付き学習手法を導入し,コア参照の解決と対話のコヒーレンスを明確に把握する。
提案手法は,従来の事前学習言語モデルと比較して,より一貫性があり,意味があり,適切な応答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:09:38 GMT)
Training Energy-Efficient Deep Spiking Neural Networks with
Time-to-First-Spike Coding [29.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は人間の脳の動作を模倣する。
ディープラーニングでは、ディープニューラルネットワーク(DNN)が深刻な問題になっている。
本稿では,TTFS符号化を用いたエネルギー効率の高い深部SNNの学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:02:27 GMT)
PCA Initialization for Approximate Message Passing in Rotationally
Invariant Models [29.0] 主成分分析は自然推定器であり、その性能は高次元状態において急激な結果が得られた。
近年,PCAの精度を向上させる可能性のある代替推定器として,AMPアルゴリズムが提案されている。
そこで本研究では,AMPをPCAに初期化する2つの手法を組み合わせて,この推定器の性能を厳密に評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:13:51 GMT)
A New Gastric Histopathology Subsize Image Database (GasHisSDB) for
Classification Algorithm Test: from Linear Regression to Visual Transformer [28.9] GasHisSDBは、245196の画像を持つ新しい胃病理組織分類画像データベースである。
GasHisSDBは画像分類を評価する機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:19:14 GMT)
Conversations Are Not Flat: Modeling the Dynamic Information Flow across
Dialogue Utterances [28.3] オープンドメイン対話モデルは、歴史的文脈に応じて許容可能な応答を生成することができる。
本稿では,コンテキストフローをモデル化する動的フロー機構を導入するダイアロフローモデルを提案する。
コードと事前訓練されたモデルは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:04:06 GMT)
Addressing Inquiries about History: An Efficient and Practical Framework
for Evaluating Open-domain Chatbot Consistency [28.3] 整合性評価のためのAIH(Addressing Inquiries about History)フレームワークを提案する。
会話の段階では、AIHは対話履歴に関する適切な質問に対処し、チャットボットに歴史的な事実や意見を再宣言する。
矛盾認識段階では、人間の判断または自然言語推論(NLI)モデルを用いて、質問に対する回答が歴史と矛盾しているかどうかを認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:04:13 GMT)
ViViT: Curvature access through the generalized Gauss-Newton's low-rank
structure [26.2] ヘッセンあるいはその一般化されたガウスニュートン(GGN)近似の形での曲線は、深層ネットワークの訓練、圧縮、説明の損失に局所モデルに依存するアルゴリズムに有用である。
本稿では,GGNの低ランク構造を利用した曲率モデルViViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:37:47 GMT)
Hybrid attention network based on progressive embedding scale-context
for crowd counting [25.9] 本稿では,PES(Progressive Embedding Scale-Context)情報を利用したハイブリッド注意ネットワークを提案する。
我々は、空間的注意とチャネル的注意モジュールを並列化することで、ハイブリッドな注意機構を構築する。
PES情報により、ネットワークはノイズを同時に抑制し、ヘッドスケールの変動を適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:10:21 GMT)
DOCTOR: A Simple Method for Detecting Misclassification Errors [25.5] 彼らの使用を確実にするための有望なアプローチは、他の人を捨てながら正しい可能性が高い決定を受け入れることです。
そこで本研究では,DNN分類器の予測が信頼すべきか否かを判断するシンプルな手法であるDOCTORを提案する。
実験により、DOCTORは、様々なよく知られた画像や感情分析データセットにおいて、最先端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） (Fri, 4 Jun 2021 10:20:10 GMT)
How to Decompose a Tensor with Group Structure [25.3] 本研究では、未知のグループ動作下での雑音測定から、植込み信号の回復問題に対する自然な抽象化である軌道回復問題について検討する。
我々の主な成果は、SO(3)$-すなわち低温電子トモグラフィー問題を解くための準多項式時間アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:27:24 GMT)
Local Adaptivity in Federated Learning: Convergence and Consistency [25.3] フェデレートラーニング(FL)フレームワークは、局所的に訓練されたモデルを定期的に集約することで、エッジクライアントデバイスに格納された分散データを使用して機械学習モデルをトレーニングする。
局所適応法は収束を加速できるが, 解バイアスを生じさせる可能性があることを示す。
本稿では,この不整合を克服し,FLの局所適応手法を補完する補正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:36:59 GMT)
A Holistic Approach to Interpretability in Financial Lending: Models,
Visualizations, and Summary-Explanations [25.1] そのような機密性のない未来の世界では、正当な融資決定にどのような意思決定支援ツールを使いたいのか?
本稿では,グローバルな解釈可能な機械学習モデル,インタラクティブな可視化,および任意の決定に対するいくつかの要約と説明を含む,そのような決定のためのフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、Explainable Machine Learning ChallengeでFICO認識賞を受賞しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:05:25 GMT)
An Even More Optimal Stochastic Optimization Algorithm: Minibatching and
Interpolation Learning [24.6] 我々は,ミニバッチ勾配推定を用いて,滑らかで凸な目標,あるいは凸な目標を最適化するアルゴリズムを提案し,解析する。
このアルゴリズムは、ミニバッチサイズと最小損失の両方に同時に依存する点において最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:06:00 GMT)
S2SD: Simultaneous Similarity-based Self-Distillation for Deep Metric
Learning [23.9] DMLは視覚的類似性とゼロショットアプリケーションにとって重要なツールである。
我々は,emphSimultaneous similarity-based Self-distillation (S2SD)を提案する。
S2SDはDMLを拡張し、補助的、高次元埋め込みおよび特徴空間からの知識蒸留を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 23:07:38 GMT)
Language Scaling for Universal Suggested Replies Model [23.5] 本論文では,Outlook メールシステムに対する自動応答を複数の言語に拡張する問題を考察する。
プロダクションシステムの品質を改善し、実行時のコストを削減するための、単一のユニバーサルモデルを構築します。
本稿では,多タスク連続学習フレームワークを提案し,各領域にまたがる普遍的な言語表現を学習するための補助的タスクと言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:15:52 GMT)
Learning Curves for SGD on Structured Features [23.4] 本研究では,学習中におけるテストエラーを正確に予測するために,特徴空間内のデータの幾何学が重要であることを示す。
提案手法は,学習中のテストエラーを正確に予測するためには,特徴空間内のデータの幾何をモデル化することが極めて重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:48:20 GMT)
Intelligent Radio Signal Processing: A Survey [23.4] 本調査では、変調分類、信号検出、ビームフォーミング、チャネル推定を含む、無線物理層のための4つのインテリジェント信号処理トピックについて述べる。
必要な背景を提供するため、まず、機械学習、ディープラーニング、フェデレーション学習などのAI技術の概要を紹介する。
我々は、インテリジェント無線信号処理分野における多くの研究課題と今後の方向性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:48:27 GMT)
Knowing the No-match: Entity Alignment with Dangling Cases [22.9] 本稿では,知識グラフ(KG)におけるエンティティアライメントの新しい問題設定について検討する。
KG は異なる実体の集合を持つため、それらの間にアライメントが見つからない実体が存在する可能性があり、実体をダングリングする問題を引き起こす。
我々は、新しいデータセットを構築し、エンティティアライメントとダングリングエンティティ検出の両方のためのマルチタスク学習フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:28:36 GMT)
Graph Barlow Twins: A self-supervised representation learning framework
for graphs [22.8] Graph Barlow Twinsは、自己教師付きグラフ表現学習のためのフレームワークである。
非対称ニューラルネットワークアーキテクチャに依存しない。
最先端の自己教師付きグラフ表現学習法であるBGRLと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:10:51 GMT)
Distributional Sliced Embedding Discrepancy for Incomparable
Distributions [22.6] Gromov-Wasserstein (GW) 距離は多様体学習とクロスドメイン学習の鍵となるツールである。
本稿では,分散スライシング,埋め込み,スライスされた分布間の閉形式ワッサーシュタイン距離の計算という2つの計算分布を比較する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:11:30 GMT)
Cross-language Sentence Selection via Data Augmentation and Rationale
Training [22.1] 雑音のある並列文データに対するデータ拡張と負のサンプリング技術を用いて、言語間埋め込みに基づくクエリ関連モデルの学習を行う。
その結果、同じ並列データでトレーニングされた複数の最先端機械翻訳+モノリンガル検索システムよりも、このアプローチが優れているか、あるいは優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:08:47 GMT)
Materials Representation and Transfer Learning for Multi-Property
Prediction [22.1] 材料科学における機械学習の採用は、急速に材料特性の予測に変化をもたらした。
機械学習の最近の進歩の完全な資本化を制限するハードルには、複数の要素の基本的な相互作用を学ぶ方法の限定的な開発が含まれる。
我々は,材料組成のみを用いて(i)予測をシームレスに統合する階層的相関学習フレームワーク,(ii)多目的回帰における対象特性間の相関関係の学習と活用,および(iii)生成的伝達学習による接尾辞領域からの学習データを活用する階層的相関学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:00:34 GMT)
Out-of-Distribution Generalization in Kernel Regression [22.0] トレーニングとテストの分布が異なる場合のカーネル回帰の一般化について検討する。
与えられたカーネルの分布間のミスマッチを定量化する重なり行列を同定する。
本研究では,データ予算に対するトレーニングとテストの配分を最適化する手法を開発し,そのシフトの下で最良のケースと最悪のケースの一般化を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:54:25 GMT)
Cross-Trajectory Representation Learning for Zero-Shot Generalization in
RL [21.6] 高次元の観察空間上のいくつかのタスクで学んだポリシーを、トレーニング中に見えない同様のタスクに一般化する。
この課題に対する多くの有望なアプローチは、RLを2つの関数を同時に訓練するプロセスと見なしている。
本稿では,RLエージェント内で動作するクロストラジェクトリ表現学習(CTRL, Cross-Trajectory Representation Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:43:10 GMT)
History Encoding Representation Design for Human Intention Inference [21.3] 本稿では,解釈可能かつ予測に有効である履歴符号化表現を提案する。
人為的意図予測問題において,表現設計を符号化した歴史を持つ予測フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:55:46 GMT)
Do You Listen with One or Two Microphones? A Unified ASR Model for
Single and Multi-Channel Audio [20.9] 本稿では,テキストプライマリオンリー(PO)モードとPPAモードの両方に対応可能な統合ASRモデルを提案する。
我々は,1つのデバイスが1つの一次オーディオチャンネルをストリームする現実的なシナリオにおいて,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:58:42 GMT)
Decoupled Dialogue Modeling and Semantic Parsing for Multi-Turn
Text-to-SQL [20.9] 本稿では,対話コンテキストの完了をまず発話書き直しモデルで明示的に解決する,疎結合なテキスト・ツー・エンド・フレームワークを提案する。
データ疎性問題に対処する発話書き直しモデルにも,デュアルラーニング手法が提案されている。
わずか数回の書き直しケースで、分離されたメソッドは、SParCとCo両方のデータセットでリリースされた最先端のエンドツーエンドモデルを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:31:39 GMT)
Celebrating Diversity in Shared Multi-Agent Reinforcement Learning [20.9] 深層多エージェント強化学習は、複雑な協調的な課題を解決することを約束している。
本稿では,共有型マルチエージェント強化学習の最適化と表現に多様性を導入することを目的とする。
提案手法は,Google Research Footballと超硬度StarCraft IIマイクロマネジメントタスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:55:03 GMT)
Neural semi-Markov CRF for Monolingual Word Alignment [20.9] 可変長スパンによる単語と句のアライメントを統一するニューラルセミマルコフCRFアライメントモデルを提案する。
また、人間のアノテーションによる新しいベンチマークを作成し、4つの異なるテキストジャンルをカバーし、モノリンガルな単語アライメントモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:04:00 GMT)
Hallucination In Object Detection -- A Study In Visual Part Verification [20.7] 対象物検知器が視覚的部分検証タスクで対象物に幻覚を与えることを示す。
最初のビジュアル部分検証データセットであるDelftBikesを紹介します。
本稿では,DelftBikesのリコールに頼って視覚的部分の検証を行い,DelftBikesで人気の物体検出器と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:47:11 GMT)
ERNIE-Tiny : A Progressive Distillation Framework for Pretrained
Transformer Compression [20.2] プレトレーニング言語モデル(PLM)を圧縮するための4段階進行蒸留フレームワークERNIE-Tinyを提案する。
実験によると、4層のERNIE-TinyはGLUEベンチマークで12層のBERTベースの98.0%のパフォーマンスを維持している。
ERNIE-Tinyは、中国の5つのNLPタスクに対する新しい圧縮SOTAを達成し、BERTベースの精度を0.4%上回り、パラメータは7.5倍、推論速度は9.4倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:00:16 GMT)
Be Considerate: Objectives, Side Effects, and Deciding How to Act [18.8] AIの安全性に関する最近の研究は、シーケンシャルな意思決定において、目的はしばしば不特定または不完全であることが強調されている。
我々は、安全行動を学ぶために、強化学習(RL)エージェントは、その行動が環境における他者の幸福やエージェンシーに与える影響を考察するべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:32:15 GMT)
Understanding and Improving Fairness-Accuracy Trade-offs in Multi-Task
Learning [18.7] 我々は,マルチタスクシナリオにおいて,MLフェアネスの概念としてのグループフェアネスが果たす役割を懸念している。
マルチタスク学習では、より効率的な帰納的伝達のためにタスク相関を利用するために、複数のタスクが共同で学習される。
マルチタスク学習における公平性向上のためのマルチタスク認識フェアネス(MTA-F)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:28:54 GMT)
Accelerating Inference for Sparse Extreme Multi-Label Ranking Trees [18.6] Masked sparse chunk multiplication (MSCM) は、XMR木に特化されたスパース行列法である。
MSCMは実装が容易で、恥ずかしく並列化でき、既存のツリー推論パイプラインに大幅なパフォーマンス向上を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:17:30 GMT)
Learning Policies with Zero or Bounded Constraint Violation for
Constrained MDPs [17.8] 我々は、マルコフ決定過程のエピソディックな枠組みで問題を提起する。
$tildemathcalO(sqrtK)$を許容し、$tildemathcalO(sqrtK)$制約違反を許容しながら、$tildemathcalO(sqrtK)$の報酬後悔を達成することができる。
厳密な安全ポリシーが知られている場合、任意の確率で制約違反をゼロに抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:46:55 GMT)
RegionViT: Regional-to-Local Attention for Vision Transformers [17.7] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、画像分類における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に匹敵する結果を達成するための強力な能力を示している。
本稿では,ピラミッド構造を取り入れた新しい建築物を提案する。
我々のアプローチは、多くの並行処理を含む最先端のViT亜種に匹敵する、あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:57:11 GMT)
Tackling the Background Bias in Sparse Object Detection via Cropped
Windows [17.5] モデル自体を変更することなく、リモートセンシングケースにおける検出能力を向上する簡単なタイリング手法を提案する。
この手順は3つの異なるデータセットで検証され、性能と速度において同様のアプローチより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:59:56 GMT)
CLIP: A Dataset for Extracting Action Items for Physicians from Hospital
Discharge Notes [17.1] 我々はMIMIC-III上に注釈付けされた臨床行動項目のデータセットを作成する。
このデータセットはCLIPと呼ばれ、医師によって注釈付けされ、1万の文章を表す文書をカバーしています。
本稿では,これらの文書からアクション項目を抽出するタスクを多アスペクト抽出要約として記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:49:02 GMT)
COINS: Dynamically Generating COntextualized Inference Rules for
Narrative Story Completion [16.7] 我々は、文脈文を反復的に読み出し、文脈化された推論規則を生成し、それらを符号化し、タスク固有の出力生成をガイドするフレームワークであるCOINSを提案する。
繰り返しモデルで推論と文生成のステップをモジュール化することにより、推論のステップとその次の文生成に対する影響を透過的にすることを目指す。
自動的および手動的評価は、特にコヒーレンスの観点から、SOTAベースラインよりも優れたストーリー文を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:06:33 GMT)
Deep Contextual Learners for Protein Networks [16.6] 本稿では,タンパク質の埋め込みに細胞および組織コンテキストを注入するグラフニューラルメッセージパッシングアプローチであるAWAREを紹介する。
AWAREは、タンパク質、細胞型、組織埋め込みを学習し、細胞型と組織階層を保持する。
AWAREは、遺伝子が疾患に関連付けられているか、そして人体に最も出現する可能性が最も高いかを予測するための新しい課題について実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:26:27 GMT)
Prediction or Comparison: Toward Interpretable Qualitative Reasoning [16.0] 現在のアプローチでは、セマンティクスを使用して自然言語入力を論理式に変換するか、あるいは1ステップで解決する"ブラックボックス"モデルを使用する。
本研究では,定性的推論タスクを,予測と比較という2つのタイプに分類する。
特に、2つの推論プロセスをシミュレートするために、エンドツーエンドでトレーニングされたニューラルネットワークモジュールを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:27:55 GMT)
Efficient Classification of Very Large Images with Tiny Objects [15.8] Zoom-Inネットワークと呼ばれるエンドツーエンドCNNモデルを用いて,大容量画像を小さなオブジェクトで分類する。
本研究では,2つの大画像データセットと1ギガピクセルデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:13:04 GMT)
Fundamental tradeoffs between memorization and robustness in random
features and neural tangent regimes [15.8] モデルがトレーニングのごく一部を記憶している場合、そのソボレフ・セミノルムは低い有界であることを示す。
実験によって初めて、(iv)ミンノルム補間器の堅牢性における多重発色現象が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:52:50 GMT)
Designing Toxic Content Classification for a Diversity of Perspectives [15.5] 我々は17,280人の参加者を対象に,有毒なコンテンツを構成するものに対するユーザの期待が,人口動態,信念,個人的経験によってどのように異なるかを調査した。
歴史的に嫌がらせのリスクがあるグループは、Reddit、Twitter、あるいは4chanから無作為なコメントを有害であると警告する傾向にある。
JigsawのパースペクティブAPIのような、現在の一大毒性分類アルゴリズムは、パーソナライズされたモデルチューニングによって、平均86%の精度で改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:45:15 GMT)
Hierarchical Video Generation for Complex Data [14.9] 粗大なアプローチに追従した映像生成のための階層モデルを提案する。
まず、低解像度の映像を生成し、グローバルなシーン構造を確立し、その後、階層の次のレベルによって精査する。
我々はKinetics-600とBDD100Kのアプローチを検証し、48フレームで256x256ビデオを生成することができる3レベルモデルをトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:03:52 GMT)
SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural
Networks [14.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ機械学習問題の第一選択方法である。
GNNトレーニングのための大量の実世界のグラフデータを集中させることは、ユーザ側のプライバシー上の懸念から禁じられている。
本研究では,新しいマルチタスク・フェデレーション・トレーニング・フレームワークであるSpreadGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:20:47 GMT)
Recurrent Neural Networks with Mixed Hierarchical Structures for Natural
Language Processing [14.0] 階層構造は言語処理と自然言語処理の両方に存在している。
自然言語の階層的表現を学習するためにRNNを設計する方法は、長年にわたる課題である。
本稿では,静的境界と動的境界という2種類の境界を定義し,文書分類タスクのための多層階層構造を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:50:42 GMT)
Authentication of Metropolitan Quantum Key Distribution Network with
Post-quantum Cryptography [13.9] 金南大都市圏のQKDネットワークは、14のユーザノードと5の光スイッチングノードから構成されていた。
量子後暗号(PQC)アルゴリズムの実現可能性,有効性,安定性,信頼性の高いリレーを光スイッチングで置き換える利点を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:15:57 GMT)
Glance-and-Gaze Vision Transformer [13.8] 我々は Glance-and-Gaze Transformer (GG-Transformer) という新しい視覚変換器を提案する。
自然の場面で物体を認識するとき、人間のGlance and Gazeの行動によって動機付けられている。
提案手法は,従来の最先端変圧器よりも一貫した性能を実現することを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:13:47 GMT)
Retrieve & Memorize: Dialog Policy Learning with Multi-Action Memory [13.5] 本稿では,システム行動の学習を促進するための検索・記憶フレームワークを提案する。
メモリ拡張型マルチデコーダネットワークを用いて、候補動作に条件付きシステム動作を生成する。
本手法は,コンテキスト・ツー・レスポンス生成タスクにおける最先端モデル間の競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:53:56 GMT)
Emergent Communication of Generalizations [13.1] 共有された視覚的コンテキストにおける1つのオブジェクトのコミュニケーションは、過度に適合する傾向があり、具体的な参照を超えて、言語が役に立つことを奨励しない、と我々は主張する。
抽象的な視覚概念を表すオブジェクトの集合上での通信一般化を必要とするゲームを提案する。
これらのゲームは学習言語の体系性と解釈可能性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:02:18 GMT)
A Few Shot Adaptation of Visual Navigation Skills to New Observations
using Meta-Learning [12.8] 本稿では,新しいセンサ構成やターゲットオブジェクトへの迅速な適応を可能にする学習アルゴリズムを提案する。
実験の結果,学習したナビゲーションポリシーを,未知の状況に対してわずか3ショットで適用できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:30:22 GMT)
Visual Question Rewriting for Increasing Response Rate [12.7] 人からの回答率を改善するために、自然言語の質問を自動的に書き換える方法について検討する。
視覚的情報を用いて新しい質問を改善するために,視覚的質問書き換え(VQR)タスクが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:46:47 GMT)
Domain-Adversarial and Conditional State Space Model for Imitation
Learning [12.7] 部分的に観測可能なマルコフ決定過程における状態表現学習(SRL)は、ロボット制御タスクに有用なデータの抽象的特徴を学習するために研究されている。
本稿では,ドメインに依存しない,タスクに依存しない状態と動的状態の制御システムを実現するために,DAC-SSM(Domain-Adversarial and Conditional State Space Model)を提案する。
シミュレータにおけるスパース報酬タスクの連続制御のための模擬学習によるモデル予測制御性能を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:51:25 GMT)
F-Drop&Match: GANs with a Dead Zone in the High-Frequency Domain [12.3] 本稿では,F-Drop(F-Drop)とF-Match(F-Match)という2つの新しいトレーニング手法を紹介する。
F−Dropは、識別器の入力画像から不要な高周波成分をフィルタリングする。
F-Matchは、よりリアルな画像を生成するために周波数領域における実画像と偽画像の差を最小限にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:51:58 GMT)
Top-$k$ Regularization for Supervised Feature Selection [11.9] 教師付き特徴選択のための新しい,シンプルで効果的な正規化手法である Top-k$ regularization を導入する。
上位$kの正規化は、教師付き特徴選択に有効で安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:12:47 GMT)
Quantum State Classification via Quantum Fourier [11.5] 我々は、量子データ、特に応用のある量子状態分類から学ぶことを研究する。
この学習モデルでは、トレーニングサンプルとして古典的なラベルを持つ量子状態が$n$である。
量子学習アルゴリズムを提案し、量子サンプルの複雑性がそのような測定クラスの互換性構造に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:11:47 GMT)
Optimal Rates of (Locally) Differentially Private Heavy-tailed
Multi-Armed Bandits [11.4] 本稿では,DP/LDPモデルにおけるマルチアームバンディット(MAB)の問題について検討する。
本稿では,SEアルゴリズムの局所的プライベートかつロバストなバージョンとみなすアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:17:21 GMT)
Bi-Granularity Contrastive Learning for Post-Training in Few-Shot Scene [10.8] トークンレベルとシーケンスレベルの両方のコントラスト学習を統合するために,ポストトレーニングのためのコントラストマスク言語モデリング(CMLM)を提案する。
CMLMは、データ拡張を必要とせずに、数ショット設定で、最近のいくつかのポストトレーニングメソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:17:48 GMT)
DeepActsNet: Spatial and Motion features from Face, Hands, and Body
Combined with Convolutional and Graph Networks for Improved Action
Recognition [10.7] 本稿では,ビデオシーケンスからのアクションをエンコードする新しいデータ表現である"Deep Action Stamps (DeepActs)"を提案する。
深層学習に基づくアンサンブルモデルである"DeepActsNet"も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:09:54 GMT)
Revisiting Hilbert-Schmidt Information Bottleneck for Adversarial
Robustness [10.6] HSICのボトルネックは,理論的にも実験的にも,敵攻撃に対する堅牢性を高めることが示唆された。
複数のベンチマークデータセットとアーキテクチャに関する実験により、HSICボトルネック正規化器を組み込むことで、競争力のある自然精度が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:53:20 GMT)
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards
Autonomous Driving [10.2] 低コストのカメラとコンパクトな視覚的セマンティックマップに依存する軽量なローカライゼーションソリューションを提案する。
地図は簡単に作成され、センサリッチな車両によってクラウドソースで更新される。
実世界の実験で提案したマップの性能を検証し,他のアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:55:10 GMT)
Approximate Fixed-Points in Recurrent Neural Networks [10.0] リカレントニューラルネットワークは、音声処理や言語処理で広く使われている。
過去に依存するため、これらのモデルをトレーニングするための標準的なアルゴリズムは効率的に並列化できない。
本稿では,リカレントニューラルネットワークが非線形方程式系の固定点として再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 11:33:34 GMT)
Transferable and Distributed User Association Policies for 5G and Beyond
Networks [9.7] 本研究では,ユーザ・アソシエーションの課題,すなわち,基地局におけるユーザ・アソシエーションの最適割り当てについて検討する。
本稿では,ゼロショット一般化機能を持つユーザ間で転送可能な分散ポリシネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:08:39 GMT)
How to select and use tools? : Active Perception of Target Objects Using
Multimodal Deep Learning [9.7] 我々は,ロボットが物体と相互作用する間,マルチモーダル感覚運動子データを用いた能動的知覚に焦点を当てた。
物体の特徴を認識することを学ぶディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを構築した。
また, 画像, 力, 触覚データのコントリビューションについても検討し, 多様なマルチモーダル情報を学習することで, ツール使用に対する認知度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:49:30 GMT)
Mixture of Virtual-Kernel Experts for Multi-Objective User Profile
Modeling [9.6] ディープラーニングは、歴史的行動からユーザの好みを記述するために、表現力のあるタグをマイニングするために広く使用されている。
従来のソリューションは通常、異なるアクションからタグをマイニングするために複数の独立したTwo-Towerモデルを導入します。
本稿では,Mixture of Virtual- Kernel Experts (MVKE) と呼ばれる新しいマルチタスクモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:52:52 GMT)
FedBABU: Towards Enhanced Representation for Federated Image
Classification [9.5] 本稿では,フェデレートトレーニング中のモデルのみを更新するフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
実験では、一貫した性能改善とフェドバブの効率的なパーソナライズが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:34:26 GMT)
Using Social Media Background to Improve Cold-start Recommendation Deep
Models [8.4] 本稿では,ソーシャルメディアの背景を余分な文脈情報として利用してレコメンデーションモデルを改善することができるかどうかを検討する。
既存のディープニューラルネットワークモデルに基づいて,ソーシャルメディアの背景を埋め込みとして表現する方法を提案する。
その結果,既存のモデルとソーシャルメディアの背景を融合させる手法は,一般的にレコメンデーション性能を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:46:29 GMT)
Increasing Depth Leads to U-Shaped Test Risk in Over-parameterized
Convolutional Networks [8.4] 幅によるモデルキャパシティの増大は、ニューラルネットワークのテストリスクの低下につながる。
しかし、ニューラルネットワークの場合、モデルキャパシティは深さを通じて増大する可能性があるが、テストリスクに対する深度の増加の影響を理解することは、未解決の問題である。
本稿では,テストリスクに対する深さの影響を特徴付けるための新しい線形回帰フレームワークを提案し,深さの増加が線形CNTKのU字型テストリスクにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:57:42 GMT)
Representation formulas and pointwise properties for Barron functions [8.2] ReLU活性化を伴う無限広2層ニューラルネットワークの自然関数空間(バロン空間)について検討する。
特異集合がフラクタルあるいは湾曲した関数は、有限経路ノルムを持つ無限に広い2層ネットワークでは表現できないことを示す。
この結果は、2層ニューラルネットワークが一般的に信じられているよりも多種多様な機能を近似できる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:18:07 GMT)
Consensus Multiplicative Weights Update: Learning to Learn using
Projector-based Game Signatures [8.1] 2つ目のアルゴリズムである textitConsensus MWU を導入し、局所収束を証明し、OMWU よりも高速で堅牢な収束を経験的に示す。
提案アルゴリズムは,新たな対象であるテクスチシプレックス・ヘシアンの重要性と,ゲームとベクトルの(固有)空間との相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:26:54 GMT)
BO-DBA: Query-Efficient Decision-Based Adversarial Attacks via Bayesian
Optimization [8.0] 決定に基づく攻撃(DBA)パーターブは、出力ラベルのみを観察することによって、スプーフ学習アルゴリズムに入力する。
BO-DBAは、いわゆる摂動の遠近法を探索することで、敵の例を生成する。
その後、この問題をBO問題として定式化し、摂動の実際の値の歪みを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:46:37 GMT)
Detecting and Adapting to Novelty in Games [7.9] オープンワールドのノベルティは、ゲームプレイヤが「ハウスルール」に遭遇するなど、環境のルールが突然変化するときに起こる。
ゲームの状態とルールを知識グラフとして表現するモデルベース強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:41:02 GMT)
Subgroup Fairness in Two-Sided Markets [7.9] 両面市場における新たな市場浄化機構を提案する。
ある種の非線形問題は、時間内に任意の部分群に近似できることを示す。
Uberのようなシステムにおけるドライバサイドの割り当ての例では、このアプローチの有効性とスケーラビリティを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:26:16 GMT)
Meaning Representation of Numeric Fused-Heads in UCCA [7.8] 暗黙的なUCCAは、数値的な融合ヘッドに一貫して対応しない。
我々はこの現象がテキストに広まり、正しい推論に欠かせないため重要であると考えている。
我々は、AMRなどの他の意味表現によるこの現象の治療について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:00:12 GMT)
Great Service! Fine-grained Parsing of Implicit Arguments [7.8] ある種の暗黙の議論は、他のものよりも解析するのが困難であることを示す。
この作業は、暗黙的かつ未特定な言語をより理解しやすくし、それを意味表現にホリスティックに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:50:35 GMT)
W-RST: Towards a Weighted RST-style Discourse Framework [7.4] テキストセグメント間の重要度のバイナリアセスメントを割り当てるRST Nuclearityは、自動生成された実値スコアに置き換えられる。
補助的なタスクから重み付けされた談話木は、核性中心のアプローチと比較して、重要なNLP下流応用に有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:12:09 GMT)
SAND-mask: An Enhanced Gradient Masking Strategy for the Discovery of
Invariances in Domain Generalization [7.3] ネットワークの各端に流れる勾配の一致に基づいて連続的な重みを決定するマスキング戦略を提案する。
SAND-maskはドメイン一般化のためのDomainbedベンチマークで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 05:20:54 GMT)
Incomplete Graph Representation and Learning via Partial Graph Neural
Networks [7.2] 多くのアプリケーションでは、グラフノードの属性が部分的に未知/欠落している不完全な形式でグラフがやってくる可能性がある。
既存のGNNは、属性不完全なグラフデータを直接処理できない完全なグラフに基づいて設計されている。
本研究では,属性不完全グラフ表現と学習のための部分グラフニューラルネットワーク(PaGNN)を新たに開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:23:46 GMT)
BERTTune: Fine-Tuning Neural Machine Translation with BERTScore [7.0] 本稿では,最近提案したBERTScore評価基準に基づいて,新しい学習目標を用いた微調整ニューラルマシン翻訳モデルを提案する。
BERTScoreは、n-gramベースのメトリクスの典型的な制限を克服するコンテキスト埋め込みに基づくスコアリング関数である。
4つ以上の多様な言語ペアの実験は、BLEUスコアの最大0.58pp (3.28%)、強いベースラインを微調整する際のBERTScoreの最大0.76pp (0.98%)の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:13:59 GMT)
Robustifying Reinforcement Learning Policies with $\mathcal{L}_1$
Adaptive Control [7.0] 強化学習(RL)ポリシーは、動的変動が存在するため、新しい/摂動環境において失敗する可能性がある。
本稿では, 適応制御を$mathcalL_1$で行うことで, 事前学習した非ロバストRLポリシーを堅牢化する手法を提案する。
提案手法は,シミュレータでも実世界でも,標準(非ロバスト)方式で訓練されたRLポリシーのロバスト性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:28:46 GMT)
Improve the Interpretability of Attention: A Fast, Accurate, and
Interpretable High-Resolution Attention Model [6.9] そこで本稿では,タスク関連情報を取り込むための,非線形代表非パラメトリックアテンション(BR-NPA)戦略を提案する。
提案したモデルは、分類が関与する様々な近代的な深層モデルに容易に適応できる。
また、通常のニューラルアテンションモジュールよりも正確で高速で、メモリフットプリントも小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:57:37 GMT)
Discovery of Causal Additive Models in the Presence of Unobserved
Variables [6.7] 観測されていない変数に影響されたデータからの因果発見は、重要だが解決が難しい問題である。
本研究では,非観測変数に偏らされることなく理論的に同定可能なすべての因果関係を同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:28:27 GMT)
Adam in Private: Secure and Fast Training of Deep Neural Networks with
Adaptive Moment Estimation [6.3] 本稿では,最先端の機械学習アルゴリズムを効率的に評価するフレームワークを提案する。
これは、MLアルゴリズムを「MPCフレンドリ」な変種に置き換える以前のほとんどの作業とは対照的である。
我々は、最先端のサードパーティシステムより優れたセキュアなトレーニングを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:40:09 GMT)
Inferring Granger Causality from Irregularly Sampled Time Series [6.3] 本稿では,セプシス関連乱れ(SAD)の生理的特徴に基づくGrangerグラフに適合する一般化線形モデル(GLM)を提案する。
提案手法は,高いレベルの解釈性を維持しつつ,XGBoostのような人気かつ強力な予測手法に匹敵する性能を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:59:24 GMT)
Teaching keyword spotters to spot new keywords with limited examples [6.3] 多数のキーワードを認識するタスクに基づいて事前学習した音声埋め込みモデルであるKeySEMを提案する。
KeySEMは、デプロイ後の学習とカスタマイズの容易さが望ましいオンデバイス環境に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:43:36 GMT)
Towards Equal Gender Representation in the Annotations of Toxic Language
Detection [6.1] 本研究では,男女の有毒度に対するコメントの注釈方法の違いについて検討する。
BERTモデルは、男性アノテーターによる攻撃的な言葉を含む有毒なコメントを連想させ、男性によって注釈付けされたとして67.7%の有毒なコメントを予測した。
本研究では、この男女差を、攻撃的な言葉と非常に有毒なコメントをトレーニングデータから取り除くことで軽減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:12:38 GMT)
Strategyproof Learning: Building Trustworthy User-Generated Datasets [5.6] 私たちは、おそらく驚くべきことに、データの誤レポートのインセンティブは致命的なものではないことを示しています。
実証可能な戦略の安全性を保証するために,最初のパーソナライズされた協調学習フレームワークであるLicchaviを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:24:49 GMT)
Real Time Video based Heart and Respiration Rate Monitoring [5.3] スマートフォンカメラは心拍数(HR)と呼吸速度(RR)を測定することができる
グリーンチャネルの強度の変化は、ビデオのi信号によって測定できる。
本研究の目的は、個人の顔の映像を用いて心拍数と呼吸率を抽出する方法を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:03:21 GMT)
Understanding and Countering Stereotypes: A Computational Approach to
the Stereotype Content Model [4.9] ステレオタイプコンテンツモデル(SCM)を用いてテキスト中のステレオタイプを解釈する計算手法を提案する。
SCMは、ステレオタイプは温かさと能力の2つの主要な次元に沿って理解することができると提案している。
反ステレオタイプ的な例によるステレオタイプに対抗することは、偏見的思考を減らす最も効果的な方法の1つであることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:53:37 GMT)
Spatial Graph Attention and Curiosity-driven Policy for Antiviral Drug
Discovery [4.9] 蒸留グラフアテンションポリシーネットワーク(DGAPN)は、新しいグラフ構造化化学表現を生成する。
本稿では,ノード属性とエッジ属性の両方に対する自己アテンションと空間構造を符号化する空間グラフアテンションネットワーク(sGAT)を提案する。
実験では,我々のフレームワークは最先端のアルゴリズムと比較して優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:36:47 GMT)
Quantum state rotation: Circularly transferring quantum states of
multiple users [4.8] 我々は、量子状態交換タスクを、M$ユーザのための量子通信タスクに一般化する。
3人以上のユーザの量子状態回転タスクと,量子状態交換タスクとの差を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:01:26 GMT)
Chaotic time-delay signature suppression using quantum noise [4.7] 量子ノイズを用いたカオスレーザーの時間遅延署名を効果的に抑制する手法を数値解析および実験的に実証する。
量子ノイズの強度と帯域幅がカオス的TDS抑制および複雑性向上に及ぼす影響について検討した。
改良されたカオスレーザーはカオスベースの乱数生成とセキュアな通信に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 05:36:42 GMT)
Fair Exploration via Axiomatic Bargaining [4.6] 我々は、多腕バンディットの文脈でナッシュバーゲインソリューションを開発した。
一方、このような政策下での「公正の価格」は限定的である一方で、残念な最適政策は一般的な条件下では任意に不公平であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:34:11 GMT)
Ukiyo-e Analysis and Creativity with Attribute and Geometry Annotation [4.5] 本稿では,コヒーレントなセマンティックラベルと幾何学的アノテーションを備えた大規模浮世絵データセットを提案する。
そして、これらのラベルや注釈を用いて浮世絵の物体を定量的に分析し、その価値を示す。
さらに,浮世絵の柔らかい色分解によるスタイル学習を支援する機械学習手法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 05:24:20 GMT)
Price graphs: Utilizing the structural information of financial time
series for stock prediction [4.5] 株価予測に関する両問題に対処する新しい枠組みを提案する。
時系列を複雑なネットワークに変換するという点では、市場価格をグラフに変換する。
予測モデル入力として時間点間の関係を表すためにグラフ埋め込みを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:46:08 GMT)
Encoder-Decoder Neural Architecture Optimization for Keyword Spotting [4.4] キーワードスポッティングは、特定のキーワードの音声発話を特定することを目的としている。
深層畳み込みニューラルネットワークはキーワードスポッティングシステムで広く利用されている。
本稿では,キーワードスポッティングの性能を向上させる畳み込みニューラルネットワークモデルの設計にニューラルネットワーク探索を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:09:05 GMT)
Alexa, Google, Siri: What are Your Pronouns? Gender and Anthropomorphism
in the Design and Perception of Conversational Assistants [4.3] 一部の企業は、AIアシスタントは性別や人間らしくないと主張している。
これらの主張を、AIアシスタントを参照する際に使用する代名詞を分析することによって、ユーザ認識と比較する。
一部の企業は倫理的懸念に対処しているように見えるが、場合によっては彼らの主張は真実ではないようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:19:40 GMT)
Evaluation of Local Model-Agnostic Explanations Using Ground Truth [4.3] 説明手法は人為的手法を用いて一般的に評価される。
本稿では,局所モデルに依存しない説明手法に関する機能的評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:47:31 GMT)
SE(3)-equivariant prediction of molecular wavefunctions and electronic
densities [4.3] 本稿では,幾何点クラウドデータのためのディープラーニングアーキテクチャを構築するための汎用SE(3)-同変演算とビルディングブロックを紹介する。
本モデルでは,従来の最先端モデルと比較して,予測誤差を最大2桁まで低減する。
低精度参照波動関数で訓練されたモデルが電子的多体相互作用の正当性を暗黙的に学習するトランスファーラーニングアプリケーションにおいて、我々のアプローチの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:57:46 GMT)
A Deep Local and Global Scene-Graph Matching for Image-Text Retrieval [4.2] シーングラフの提示は画像テキストマッチングの課題に適した方法である。
本稿では,最先端の手法を強化するローカル・グローバル・シーングラフマッチング(LGSGM)モデルを提案する。
Flickr30kデータセットのリコールを10%以上増やすことで,レベルの組み合わせによる改善により,ベースライン手法の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:33:14 GMT)
Learning transition times in event sequences: the Event-Based Hidden
Markov Model of disease progression [4.1] 我々は、イベントベースと隠れマルコフモデリングのアイデアを結びつけて、疾患進行の新しい生成モデルを作成する。
我々のモデルは、限られたデータセットから最も可能性の高いグループレベルのシーケンスとイベントのタイミングを推測することができる。
我々は,アルツハイマー病神経画像イニシアチブの臨床的,画像的,バイオ流体的データを用いて,我々のモデルの有効性と有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:15:17 GMT)
Language Model Metrics and Procrustes Analysis for Improved Vector
Transformation of NLP Embeddings [4.1] 鍵となる問題は、NLP埋め込み空間におけるベクトル間の類似性や距離を測定することである。
ベクトル間の言語距離を測る最良の方法は、それらを生成する言語モデル(LM)を利用することである。
バイリンガル単語マッピングのためのProcrustesアルゴリズムを学習する単純なニューラルネットワークに適用することにより,この指標の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:56:10 GMT)
Understanding the Dynamics between Vaping and Cannabis Legalization
Using Twitter Opinions [3.9] 大麻に関する意見を含むTwitterのデータと、非常に人気のある電子タバコブランドであるJUULを分析します。
我々は,レクリエーション大麻の合法化政策が,すでに電子タバコを好んでいるユーザに対するプロ大麻の態度向上に効果があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:34:20 GMT)
Hidden Markov Modeling for Maximum Likelihood Neuron Reconstruction [3.6] 脳のクリアリングとイメージングの最近の進歩により、哺乳類の脳全体をサブミクロン分解能で画像化することが可能になった。
これらの画像は、投射ニューロン形態学の脳全体のアトラスを組み立てる可能性を秘めているが、手動ニューロン再構築はいまだにボトルネックとなっている。
ここでは, 隠れマルコフモデルに触発された蛍光ニューロン画像の出現モデリングを行い, ニューロンの過程を自動的に追跡する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:24:56 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） (Fri, 4 Jun 2021 07:56:43 GMT)
Improving Computer Generated Dialog with Auxiliary Loss Functions and
Custom Evaluation Metrics [3.4] この研究は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を生成するダイアログを作成することによって探索に加わる。
我々のカスタム損失関数は、最大相互情報(MMI)とエントロピーの計算を含めることで、より優れた凝集とコヒーレンスを実現する。
本システムの有効性を,自然言語処理の試行錯誤原理に基づく一組のカスタム評価指標を用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:35:05 GMT)
Probabilistic Neural Network to Quantify Uncertainty of Wind Power
Estimation [3.4] モンテカルロ・ドロップアウトを用いた確率論的ニューラルネットワークは、パワーカーブ推定のモデル不確かさを定量化すると考えられる。
開発したネットワークは、性能を評価するのに有用なツールであるモデルとノイズの不確実性の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:15:53 GMT)
Deep Switching State Space Model (DS$^3$M) for Nonlinear Time Series
Forecasting with Regime Switching [3.4] 本稿では,非線形時系列の効率的な推測と予測を行うための切替状態空間モデル(DS$3$M)を提案する。
レギュラー間のスイッチングは、離散変数と連続変数の両方によって、繰り返しニューラルネットワークによって捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:25:47 GMT)
Characterizing Residential Load Patterns by Household Demographic and
Socioeconomic Factors [3.4] 本研究の目的は, 人口統計情報と社会経済情報に基づいて, ユーザの負荷パターンを特徴づけ, 推定することである。
我々は、ユーザの負荷パターンと人口動態と社会経済的特徴との関係を分析するディープニューラルネットワーク(DNN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:01:35 GMT)
RTFE: A Recursive Temporal Fact Embedding Framework for Temporal
Knowledge Graph Completion [3.3] 近年,時間知識グラフ (TKG) 埋め込み (TKGE) が出現している。
本稿では,5つのデータセットを移植するRecursive Temporal FactEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:19:14 GMT)
Data-driven discovery of interacting particle systems using Gaussian
processes [3.1] 本研究では,2次相互作用粒子系における距離に基づく相互作用則の発見について検討する。
本稿では,潜在相互作用カーネル関数をガウス過程としてモデル化する学習手法を提案する。
異なる集団行動を示すシステムにおける数値的な結果から,ノイズの少ない軌道データから,我々のアプローチを効果的に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:00:53 GMT)
A Learning-based Optimal Market Bidding Strategy for Price-Maker Energy
Storage [3.1] モデルベースコントローラを用いたオンラインスーパーバイザード・アクター・クリティカル (SAC) アルゴリズム-モデル予測制御 (MPC) を実装した。
エネルギー貯蔵剤は、市場浄化価格への影響を学習し、調整しながら最適な入札を行うように、このアルゴリズムを用いて訓練される。
私たちのコントリビューションは、オンラインで安全なSACアルゴリズムであり、現在のモデルベースの現状よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:22:58 GMT)
Cognitive-aware Short-text Understanding for Inferring Professions [3.1] マイクロブログの著者の職業を推定するために短文のコンテンツを活用することは、多くのアプリケーションにおいて大きな利益をもたらす。
本稿では,短文の内容を推論し,認知的特徴を活用できる新しいフレームワークを提案する。
実生活のTwitterデータに関する総合的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:19:16 GMT)
Pose and Semantic Map Based Probabilistic Forecast of Vulnerable Road
Users' Trajectories [3.0] 脆弱な道路利用者(VRU)の確率的軌道予測手法を提案する。
過去の動きは、個々の身体部分の姿勢と動きを反映した3Dのポーズによって表現される。
周囲のシーンは、道路、歩道、障害物の発生など、セマンティックマップの形式でモデル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:56:13 GMT)
Fluctuation-dissipation Type Theorem in Stochastic Linear Learning [2.8] ゆらぎ散逸定理(英: fluctuation-dissipation theorem, FDT)は、一階微分方程式の単純かつ強力な結果である。
入力ベクトルが学習対象となる線形行列によって出力ベクトルに写像される線形学習力学は、全バッチ勾配降下スキームを勾配降下のものと置き換えるときにランゲヴィン力学を忠実に模倣する検証版を持つ。
我々は,MNIST, CIFAR-10, CIFAR-10などの機械学習データセットにおける線形学習力学の一般化検証とその妥当性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:54:26 GMT)
On (co-lex) Ordering Automata [2.8] 言語Lを受け入れる正準、最小幅、部分的に順序付けられたオートマトンを提示できることを示す。
Hを用いて、言語を認識する最小限のオートマトンから、言語幅を効果的に計算できることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:41:58 GMT)
Extreme sparsity gives rise to functional specialization [2.7] 構造的モジュラリティの強制は,サブネットワークの機能的特殊化につながることを示す。
我々の結果は神経科学と機械学習の両方に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:39:36 GMT)
AdvPicker: Effectively Leveraging Unlabeled Data via Adversarial
Discriminator for Cross-Lingual NER [2.7] エンコーダがラベル付きソースコードからエンティティドメインの知識を学習する逆学習フレームワークを設計する。
提案手法は, このデータ選択プロセスの恩恵を強く受け, 既存の最先端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） (Fri, 4 Jun 2021 07:17:18 GMT)
A Procedural World Generation Framework for Systematic Evaluation of
Continual Learning [2.6] 都会のシーンのフラグメントのみを描画するコンピュータグラフィックスシミュレーションフレームワークを提案する。
中心となるのは、適応可能な生成因子を持つモジュラーパラメトリック生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:31:43 GMT)
DISCO: accurate Discrete Scale Convolutions [2.1] スケールは、多くのビジョンタスクにおいて与えられた、乱雑な要因と見なされることが多い。そうすると、学習中により多くのデータを必要とする要因の1つである。
我々は,スケールの粒度とフィルタサイズが小さい問題に適用可能な,高精度なスケール等価畳み込みニューラルネットワーク(SE-CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:48:09 GMT)
High-Performance FPGA-based Accelerator for Bayesian Recurrent Neural
Networks [2.1] 本稿では,ベイジアンLSTMベースのRNNを高速化するFPGAベースのハードウェア設計を提案する。
GPU実装と比較して、FPGAベースの設計では、最大106倍のエネルギー効率で10倍のスピードアップを実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:30:39 GMT)
Effective Matrix Model for Gauge Theories at Finite Temperature and
Density using Quantum Computing [1.9] 量子コンピュータ上でのゲージ場とフェルミオンの計算に有効な行列モデルについて検討する。
基本表現にフェルミオンを含む SU(2) と SU(3) の有効行列モデルとして IBM QISKit を用いた変分量子固有解器 (VQE) を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 00:55:19 GMT)
On the Design of Strategic Task Recommendations for Sustainable
Crowdsourcing-Based Content Moderation [1.8] クラウドソーシングベースのコンテンツモデレーションは、クラウドワーカーのためのコンテンツモデレーションタスクをホストするプラットフォームである。
現在の最先端のレコメンデーションシステムは、労働者のメンタルヘルスへの影響を無視している。
本稿では,作業者のメンタルステータスに基づいた求職を推薦するクラウドソーシングプラットフォームのための,新たな戦略的レコメンデーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:35:14 GMT)
Neural Architecture Search via Bregman Iterations [1.8] 本稿では,Bregman反復に基づくニューラルアーキテクチャ探索(NAS)の新たな戦略を提案する。
我々の勾配に基づくワンショットアルゴリズムは、徐々に、逆スケール空間の方法で関連するパラメータを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:37:47 GMT)
CNNs and GANs in MRI-based cross-modality medical image estimation [1.5] クロスモダリティ画像推定では、別のモダリティの画像から1つの医療画像モダリティの画像を生成する。
CNNは画像パターンの識別、特徴付け、抽出に有用であることが示されている。
生成敵対ネットワーク(GAN)は、CNNをジェネレータとして使用し、推定画像は追加ネットワークに基づいて真または偽と判別される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:27:57 GMT)
Bonsai-Net: One-Shot Neural Architecture Search via Differentiable
Pruners [1.4] ワンショットニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、最先端のモデルを発見する際の計算コストを最小限にすることを目的としている。
緩和された検索空間を探索するために,効率的なワンショットNAS手法であるBonsai-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:40:29 GMT)
AI Driven Road Maintenance Inspection [1.4] 本稿では,人工知能とコンピュータビジョンの最先端技術を用いて,保守検査サブタスクの相当な部分を自動化する手法を提案する。
提案手法は,物体検出やセマンティックセグメンテーションといった最先端のコンピュータビジョン技術を用いて,主要道路構造物の検査を自動化する。
我々のAIモデルは、主要道路構造物の保守検査を自動化するだけでなく、従来の手動検査と比較して高いリコールをもたらすことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:59:46 GMT)
Graph-based Deep Learning for Communication Networks: A Survey [1.2] 本稿では,通信ネットワークにおけるグラフベースのディープラーニング手法の適用に焦点を当てた最初の調査である。
フォローアップ調査を追跡するために、パブリックGitHubリポジトリが作成され、関連する論文が継続的に更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:59:10 GMT)
MexPub: Deep Transfer Learning for Metadata Extraction from German
Publications [1.2] 本稿では,PDF文書を画像として見ることにより,異なるレイアウトやスタイルでメタデータを抽出する手法を提案する。
提案手法は, 各種PDF文書からメタデータを正確に抽出する能力を検証し, 平均90%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:43:48 GMT)
Optimal Static Mutation Strength Distributions for the $(1+\lambda)$
Evolutionary Algorithm on OneMax [1.1] 人口が十分に大きくなると、このような最適な分布は驚くほど複雑で直感に反する可能性がある。
人口が十分に大きくなると、このような最適な分布は驚くほど複雑で直感に反する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:58:28 GMT)
Resource efficient single photon source based on active frequency
multiplexing [1.0] そこで,本論文では,群発光子の能動多重化原理に基づく新しい単一光子源を提案する。
実装の鍵となるパラメータの関数として,単一光子の実現可能性,純度,識別性の両面を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:18:37 GMT)
Computer-Assisted Analysis of Biomedical Images [1.0] 本論文は, バイオメディカル画像解析のための新しい, 先進的なコンピュータ支援手法を提案することを目的とする。
これらの研究の最終的な目標は、臨床および生物学的に有用な知見を得て、鑑別診断と治療を導くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:59:48 GMT)
Quantum Reduction of Finding Short Code Vectors to the Decoding Problem [0.9] ランダムな線形コード中の短いコードワードの発見から、ハミング計量の復号化まで、量子的に低減する。
このような還元(古典的あるいは量子的)が得られたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:42:38 GMT)
BERT based sentiment analysis: A software engineering perspective [0.9] 本稿では、感情分析のためのBERTモデルを分析するための3つの戦略を提案する。
実験結果から, BERTに基づくアンサンブル手法と圧縮BERTモデルにより, 3つのデータセットのF1測定ツールよりも6-12%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:28:26 GMT)
Kernel approximation on algebraic varieties [0.8] スパースデータやローランクデータにまつわる問題において, より優れた近似が得られることを示す。
この結果は、アプリケーションで使用されるカーネルの主要なクラスであるスムーズな等方性カーネルに対して提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 23:42:19 GMT)
Principled change point detection via representation learning [0.6] 本稿では,CDDタスクの特異性を考慮した基本的微分可微分損失関数を提案する。
本稿では,深層表現学習CPDモデルの訓練のためのエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:04:13 GMT)
FedCCEA : A Practical Approach of Client Contribution Evaluation for
Federated Learning [0.6] データアセスメントとしても知られるクライアントコントリビューション評価は、クライアントの選択とインセンティブアロケーションのための連邦学習(FL)において重要なアプローチである。
精度近似(FedCCEA)によるフェデレーション・コントリビューション・アセスメント(Federated Contribution Evaluation)と呼ばれる経験的評価手法を提案する。
本手法は、サンプルデータサイズの入力を用いてシミュレーションされたテスト精度を推定し、クライアントのデータ品質とデータサイズを抽出し、クライアントのコントリビューションを測定する精度近似モデル(AAM)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:42:56 GMT)
Model-agnostic and Scalable Counterfactual Explanations via
Reinforcement Learning [0.6] 本稿では,最適化手順をエンドツーエンドの学習プロセスに変換する深層強化学習手法を提案する。
実世界のデータを用いた実験により,本手法はモデルに依存しず,モデル予測からのフィードバックのみに依存することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:54:36 GMT)
Predify: Augmenting deep neural networks with brain-inspired predictive
coding dynamics [0.5] 我々は神経科学の一般的な枠組みからインスピレーションを得た:「予測コーディング」
本稿では、この戦略をVGG16とEfficientNetB0という2つの人気ネットワークに実装することで、様々な汚職に対する堅牢性を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:48:13 GMT)
Auction-based and Distributed Optimization Approaches for Scheduling
Observations in Satellite Constellations with Exclusive Orbit Portions [0.5] 本研究では,複数のユーザと衛星による地球観測シナリオに関する問題に対するマルチエージェント割当手法の適用について検討する。
EOSCSPの解法として,分散制約最適化に基づく市場ベース手法と分散問題解決手法を提案する。
これらのコントリビューションは、実大規模または非常に矛盾する観測順序書に基づいて、ランダムに生成されたEOSCSPインスタンス上で実験的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:34:20 GMT)
Detect the Interactions that Matter in Matter: Geometric Attention for
Many-Body Systems [0.4] ユークリッド空間における任意の原子配置の幾何学的関係を記述する変種を提案する。
学習した注目行列の連続的な応用が、分子幾何学を飛行中の個々の原子寄与の集合に効果的に変換する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:28:27 GMT)
Limitations on sharing Bell nonlocality between sequential pairs of
observers [0.4] 2つのキュービットは、双方の側にある複数の独立観測者の間でベル非局所性を生成するためにリサイクルできない。
我々は, 幅広いパラメータの両面のリサイクルを除外する「一方のモノガミー関係」を導出する。
我々の手法は、ステアリングや絡み合いなど、他の種類の量子相関にも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:26:04 GMT)
Regularization and Reparameterization Avoid Vanishing Gradients in
Sigmoid-Type Networks [0.4] 本稿では,シグモイド型アクティベーションの文脈における消滅段階の問題を再考する。
我々は、この現象の2つの異なる原因、すなわち大きな個々のパラメータと層間の効果を浮き彫りにするために数学的議論を用い、また、正規化と再スケーリングという2つの単純な治療法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 04:53:22 GMT)
Manifold-Aware Deep Clustering: Maximizing Angles between Embedding
Vectors Based on Regular Simplex [0.3] 多様体対応直流 (M-DC) は, もともとの直流よりも効率よく超空間利用を向上させることができる。
本手法は,正規表現の性質に基づいて,超空間の目標角度を最大化することを目的とした一意な損失関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:27:01 GMT)
Hong-Ou-Mandel interference of two independent continuous-wave coherent
photons [0.2] 2つの独立した連続波コヒーレント光源とのHong-Ou-Mandel(HOM)干渉が観測された。
2つの独立レーザー源から高度に区別できない光子を合成するために、我々は高精度の周波数安定化技術を採用している。
また、2つの干渉光子の周波数差が個々のコヒーレント光子のスペクトル帯域を超えている場合に、2光子のビーティングを含む干渉線が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:07:56 GMT)
Adiabatic Quantum Feature Selection for Sparse Linear Regression [0.2] 合成および実世界のデータセット上でQUBOソリューションの品質を定式化し比較する。
その結果, 最適解を求める上で, 提案した断熱量子コンピューティング手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:14:01 GMT)
cs60075_team2 at SemEval-2021 Task 1 : Lexical Complexity Prediction
using Transformer-based Language Models pre-trained on various text corpora [0.0] 本稿では,SemEval 2021 Task 1 - Lexical Complexity Predictionにおけるチームcs60075_team2の性能について述べる。
本論文の主な貢献は,いくつかのテキストコーパスで事前学習したトランスフォーマーに基づく言語モデルの構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:42:00 GMT)
Time-resolved two-photon interference of weak coherent pulses [0.0] We report on the experimental demonstration of the Hong-Ou-Mandel-type two-photon interference (TPI)
この2つの干渉光のうちの1つに周波数雑音を印加することにより、2つの弱コヒーレント光間の相互コヒーレンス時間を決定する。
我々は、コヒーレンス時間とパルス持続時間との比に応じてHOM型TPIの可視性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:17:34 GMT)
Thermoelectric transport in a correlated electron system on the surface
of liquid helium [0.0] マイクロ波によって誘起される表面結合状態間の電子の垂直遷移の励起は、その横流に繋がる。
この電子の流れはシーベック効果によって生じることが示され,本手法は障害のない相関電子系における熱電性の研究のための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:39:22 GMT)
Temporally coherent video anonymization through GAN inpainting [0.0] 本研究は,自然映像ストリームにおける顔の時間的コヒーレントな匿名化の問題に取り組む。
ビデオの個々のフレームに黒い画像パッチを貼って顔を検出しマスクする2段階のシステムであるJaGANを提案する。
最初の実験では、画像ベースの生成モデルでは、隣接するビデオフレーム間の時間的コヒーレントな出現を示すパッチを塗布できないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:19:44 GMT)
Symmetries and Geometries of Qubits, and their Uses [0.0] Felix Klein氏のErlangen Program for symmetries and geometriesのレビュー。
15の連続SU(4) 2量子ビットのリー生成器は有限射影幾何学と1対1の対応に置かれる。
拡張は多重キュービットと高スピンあるいは高次元キュービットに対して考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 21:06:46 GMT)
Stochastic gradient descent with noise of machine learning type. Part
II: Continuous time analysis [0.0] 特定の雑音条件下では、最適化アルゴリズムは、同質雑音を伴う連続時間SGDの平坦な最小選択とは異なる意味で、目的関数の「平坦な」ミニマを好むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:34:32 GMT)
SpikePropamine: Differentiable Plasticity in Spiking Neural Networks [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)におけるシナプス可塑性と神経調節シナプス可塑性のダイナミクスを学習するための枠組みを導入する。
異なる可塑性で強化されたSNNは、時間的学習課題の集合を解決するのに十分であることを示す。
これらのネットワークは、高次元のロボット学習タスクで移動を生成できることも示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:29:07 GMT)
Specular reflections removal in colposcopic images based on neural
networks: Supervised training with no ground truth previous knowledge [0.0] スペクトル反射を除去するためのニューラルネットワークに基づく新しい戦略が導入された。
本稿では,ニューラルネットワークをトレーニングし,コポスコープ画像の隠れた領域を復元する方法を学習するための教師あり学習手法を提案する。
本手法は頸部癌の早期発見に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:54:56 GMT)
Scalable semidefinite programming approach to variational embedding for
quantum many-body problems [0.0] 量子埋め込み理論では、量子多体系は局所化された部位のクラスタに分けられる。
最近導入された量子多体問題に対する変分埋め込みアプローチは、半定緩和と量子埋め込み理論の洞察を組み合わせたものである。
我々は、低レベルなグローバル制約を強制する更新と高レベルな量の並列化可能なローカル更新を交互に行うアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:31:37 GMT)
Roof Damage Assessment from Automated 3D Building Models [0.0] GISおよび3DCGコンポーネントは、建築フットプリント(ポリゴン)から3Dハウスモデルを生成する
提案したGISと3DCGの統合システムパーティションは、多角形を長方形に分割する。
各矩形は、どの長方形が隣接しているか、どの辺が隣接しているかを知っているため、窓とドアの不要な交点を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:17:01 GMT)
Revealing Collective Emission in the Single-to-Bulk Transition of
Quantum Emitters in Nanodiamond Agglomerates [0.0] 蛍光寿命測定により, 個々の放射体からバルク放出への遷移を定量化する。
放射光のゆらぎ統計に基づく集団効果の追跡のための新しい尺度を提案し,適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:45:20 GMT)
Quantum state smoothing as an optimal estimation problem with three
different cost functions [0.0] このスムーズな量子状態は最適状態推定器であることを示す。
最適状態推定器を導出し, ゆがんだ滑らかな状態と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:12:22 GMT)
Quantum optimization via four-body Rydberg gates [0.0] 高速で高忠実な4体リドベルクパリティゲートを提案し,解析する。
我々のゲートは1回最適化された断熱レーザーパルスに依存しており、動作中に2回のホールドタイムを調整することで完全にプログラム可能である。
小型テスト問題に対する量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の実装を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:33:09 GMT)
Quantum analysis of second-order effects in superconducting
travelling-wave parametric amplifiers [0.0] 我々は、進行波パラメトリック増幅器(TWPA)の量子力学的解析を行った。
インピーダンスミスマッチ,上面のアイドラーモードの存在,量子および熱雑音の存在,圧縮状態の生成,増幅時の前処理状態の保存について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:49:59 GMT)
Provably Strict Generalisation Benefit for Invariance in Kernel Methods [0.0] Elesedy と Zaidi arXiv:2102.10333 の函数空間パースペクティブの上に構築し、厳密な非ゼロ一般化の利点を導出する。
一般化は、カーネルと群の間の相互作用から生じる有効次元の概念によって支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:55:28 GMT)
Point Cloud Failure Criterion for Composites using k-Nearest Neighbor
Classification [0.0] 本稿では, 故障表面データの点雲を用いて, 有限要素解析中にクエリ可能な故障表面データの点雲を生成する方法を示す。
一方向合成を用いた線形で弾性的で静的な有限要素の例は、フレームワークを効果的に、効率的に生成し、使用することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:49:56 GMT)
Online Convex Optimization Perspective for Learning from Dynamically
Revealed Preferences [0.0] オンライン学習の課題を、明らかにした嗜好から検討する。
学習者は、変化する環境において、エージェントのユーティリティ最大化動作を観察して、非戦略エージェントのプライベートユーティリティ機能を学びたい。
我々は,学習者がエージェントの行動の流れをオンライン形式で観察し,損失関数に関連付けられた後悔によって学習性能を測定するオンライン逆最適化装置を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:31:11 GMT)
Neural Network Surrogate Models for Absorptivity and Emissivity Spectra
of Multiple Elements [0.0] 特に、プラズマの不透明度の計算は、シミュレーションの他の全てのコンポーネントの合計計算時間を何倍も必要とする場合に費用がかかる。
これまでの研究では、完全に接続されたオートエンコーダとディープジョイントインフォームドニューラルネットワーク(DJINN)を組み合わせることで、クリプトンの不透明度に対する標準的なNLTE計算を置き換えることに成功した。
この研究は、幅広い原子番号にわたる複数の要素を1つのオートエンコーダに結合でき、個々の完全連結オートエンコーダに匹敵する精度を維持していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:55:16 GMT)
Natural Way to Overcome the Catastrophic Forgetting in Neural Networks [0.0] 本稿では,ネットワークの各接続を経由する総絶対信号に基づいて,破滅的忘れを克服する手法を提案する。
本手法は簡単な実装であり,動物の脳内で発生したプロセスに近づき,その後に学習したスキルを保存できると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:44:46 GMT)
Nara: Learning Network-Aware Resource Allocation Algorithms for Cloud
Data Centres [0.0] Naraは強化学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくフレームワークで、ネットワーク対応のアロケーションポリシを学習する。
トレーニング中に見られるDCNよりも10倍の計算ノードのオーダーで、DCNにデプロイされた場合、最高のベースラインよりも最大33%多くのリクエストを受信できる。
トレーニング中に見られる以上のサーバ数で、DCN上でのポリシーのパフォーマンスを維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 10:56:49 GMT)
Musical Prosody-Driven Emotion Classification: Interpreting Vocalists
Portrayal of Emotions Through Machine Learning [0.0] 音楽の韻律の役割は、いくつかの研究が韻律と感情の強い結びつきを示しているにもかかわらず、まだ解明されていない。
本研究では,従来の機械学習アルゴリズムの入力を音楽韻律の特徴に限定する。
我々は,ボーカリストの個人データ収集手法と,アーティスト自身による個人的根拠的真理ラベル付け手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:40:19 GMT)
Mesh-based graph convolutional neural network models of processes with
complex initial states [0.0] セグメント化やクラスタリングなしに,初期構造の離散化表現を直接利用するグラフ畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案するネットワークの性能を実証し、従来のピクセルベースの畳み込みニューラルネットワークモデルと3つの大きなデータセット上の特徴ベースの畳み込みニューラルネットワークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 03:40:40 GMT)
Low-Rank Projections of GCNs Laplacian [0.0] 本研究では,スペクトル操作によるコミュニティ検出のための標準モデルの挙動について検討する。
ノード分類に必要な情報の多くは低周波領域に含まれることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:54:26 GMT)
Layered gradient accumulation and modular pipeline parallelism: fast and
efficient training of large language models [0.0] 分散トレーニングのさまざまな構成について、可能な限り最短のトレーニング時間を分析します。
本稿では,最短トレーニング時間を半減する2つの新しい手法,テキスト層勾配蓄積法とテキストモジュールパイプライン並列化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:21:49 GMT)
Latent Time-Adaptive Drift-Diffusion Model [0.0] 本稿では,動物実験データと一致する行動特性を示す動物学習モデルとして,潜時適応ドリフト拡散モデル(LTDDM)を提案する。
LTDDMは、リカレントニューラルネットワークよりも桁違いに高速にこれらのイベント時系列を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 22:18:16 GMT)
Interferometric Graph Transform for Community Labeling [0.0] コミュニティグラフにおける教師なしノード表現を学習するための新しいアプローチを提案する。
この非線形演算子は、復調演算によってグラフトポロジを利用する特徴を反復的に抽出する。
我々は,この教師なし表現が,Cora, Citeseer, Pubmed, WikiCSといった,標準および挑戦的なデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:14:33 GMT)
Intelligent Transportation Systems to Mitigate Road Traffic Congestion [0.0] 渋滞を緩和し、緊急車両ができるだけ早く到着できるよう、2つの交通管理モデルが作成されている。
ツールチェーンSUMO-JADEを用いて、トラフィックの相互作用を象徴する顕微鏡シミュレーションを作成する。
シミュレーションモデルでは、平均時間遅延が50%以上減少し、旅行時間全体の実質的な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:51:02 GMT)
Floquet dynamical phase transition and entanglement spectrum [0.0] フロッケ力学量子相転移(FDQFT)は1次元のp波超伝導体で研究されている。
FDQFTはクエンチに頼らずに運転周波数の範囲内で発生することを示す。
準スピンが共鳴状態にある領域にFDQFTが出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:58:07 GMT)
Finding Pythons in Unexpected Places [0.0] 我々は、ブラックホール内部の再構成において、新しい(非常に古典的でない)量子極端表面が重要な役割を担っていると主張している。
非最小量子超曲面はホログラフィック辞書における指数関数的な複雑さの排他的源である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:51:09 GMT)
Expressibility of comb tensor network states (CTNS) for the P-cluster
and the FeMo-cofactor of nitrogenase [0.0] PクラスターやFeMo-Cofactor of nitrogenaseのような多核遷移金属錯体は、現在の電子構造法において大きな課題である。
我々は,これらの課題に対処するための多体波動関数アサッツとして,コムテンソルネットワーク状態(CTNS)の使用を開始した。
我々は、Schmidt分解に基づいて、構成相互作用(CI)波動関数をCTNSに表現するアルゴリズムを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 20:48:20 GMT)
Exchangeability, Conformal Prediction, and Rank Tests [0.0] 本稿では、交換可能性の概念を概観し、整合性予測とランクテストの意義について論じる。
我々はこれらのトピックについて低レベルの紹介を行い、整合予測とランクテストの類似性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 01:35:40 GMT)
Event Classification with Multi-step Machine Learning [0.0] マルチステップ機械学習(ML)は、既知の中間推論目標を持つ接続されたサブタスクに編成される。
分散アーキテクチャサーチ(DARTS)と単一パスワンショットNAS(SPOS-NAS)をテストし、損失関数の構築を改善し、すべてのMLモデルをスムーズに学習する。
DARTSとSPOS-NASを最適化と選択、多段階機械学習システムとの接続として使用することにより、(1)高パフォーマンスモデルの組み合わせを迅速かつうまく選択でき、(2)グリッドサーチなどのベースラインアルゴリズムと整合性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:22:05 GMT)
Entangling power and quantum circuit complexity [0.0] 状態の絡み合いとユニタリのコストが小さい値を取る場合、そのような単純な関係について論じる。
この境界は、絡み合いのエントロピーが時間内に線形に成長するならば、コストもかかることを意味する。
量子シミュレーションの文脈では、デジタルとアナログの量子シミュレータを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 05:48:26 GMT)
Ensemble reduced density matrix functional theory for excited states and
hierarchical generalization of Pauli's exclusion principle [0.0] 我々は、相互作用する多電子系の固有状態のエネルギーを計算するために、還元密度行列汎関数理論(RDMFT)を提案し、研究する。
歴史的にこのようなアプローチを行なわなかった様々な障害が克服される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:49:31 GMT)
Empirical observations on the effects of data transformation in machine
learning classification of geological domains [0.0] 本研究の目的は,データを用いた機械学習の学習において,データ変換が地域分類に与える影響を検討することである。
トレーニングインプットは、西オーストラリア州のピルバラ鉄鉱床から得られた調査ホールアッセイのサンプルから成っている。
調査した変換には、ログ比(ILR)、中央ログ比(CLR)、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)などがある。
その結果、異なるML分類器はこれらの変換に対して様々な感度を示し、いくつかは他よりも明らかに有利または有害であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:45:24 GMT)
Efficient trainability of linear optical modules in quantum optical
neural networks [0.0] m$モードのコヒーレント光は、総強度が$m$でサブ線形にスケールした場合、効率的にコンパイル可能であることを示す。
さらに,$m$で指数関数的にエネルギーが消滅しない入力状態に対する正の二次ハミルトニアン平均場エネルギー推定のための,$m$モード線形量子回路の効率的なトレーニング性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 18:00:33 GMT)
Efficient optimization of cut-offs in quantum repeater chains [0.0] 我々は,リピータチェーンプロトコルによって生成される待ち時間と絡み合いの確率分布を計算するアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムを用いてカットオフを最適化し,リピータチェーンの終端ノード間の秘密鍵レートを最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 15:28:13 GMT)
Efficient ground state preparation in variational quantum eigensolver
with symmetry breaking layers [0.0] ハミルトニアンの基底状態を解く変分量子固有解法(VQE)は、ノイズの多い中間スケール量子デバイスの有望な応用である。
本稿では,対称性破断性のある問題を解くために,対称性破断層を有する変分アンザッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:25:48 GMT)
Dutch Named Entity Recognition and De-identification Methods for the
Human Resource Domain [0.0] HRドメインの現在のオランダ語テキスト識別手法を4段階で評価した。
BERTje変換器と組み合わせたCoNLL 2002コーパスに基づくNERモデルは、人を抑制するのに最適な組み合わせである。
第2のNER評価は、エンティティの厳密な非識別(人として抑圧されなければならない)と、緩やかな非識別の感覚に関する第3の評価の両方に基づいている。
4番目のステップと最後のステップでは、テキスト内のジョブの認識のために、新しいタイプのNERデータセットがテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 06:59:25 GMT)
Differentiable Dynamic Quantization with Mixed Precision and Adaptive
Resolution [0.0] 微分可能な動的量子化(DDQ)は、MobileNetsのような挑戦的な軽量アーキテクチャを定量化することができる。
DDQはハードウェアフレンドリーであり、低精度行列ベクトル乗算を用いて容易に実装できる。
実験の結果、DDQは多くのネットワークやベンチマークで先行技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 07:10:41 GMT)
Credit spread approximation and improvement using random forest
regression [0.0] 本稿では,CDS(CDS)の構造近似について述べる。
このE2C式でランダムな森林回帰が実行され、選択された財務データにより、CDS近似において87.3%のアウト・オブ・サンプル精度が得られる。
本アルゴリズムの透明性特性は,CDS予測におけるE2C推定の優位性と,企業の債務評価と規模の影響を確認するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:38:21 GMT)
Covering Polygons is Even Harder [0.0] MCCはMINIMUM CONVEX COVER問題において$mathsfNP$-hardであることが知られている。
MCC が $existmathbbR$-hard であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 08:29:48 GMT)
COVID-19 cases prediction using regression and novel SSM model for
non-converged countries [0.0] 2020年1月20日から7月21日まで、新たに新型コロナウイルスに関する情報が収集された。
収束していない国では,SARIMAX,線形回帰モデルを用いて新たな新型コロナウイルス感染者を予想した。
本フレームワークは,インド,米国,ブラジルなどの各国において,このパンデミックの線形回帰と転倒を利用したR-Squared値0.986のピークコロナ症例を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:02:08 GMT)
COLD: Concurrent Loads Disaggregator for Non-Intrusive Load Monitoring [0.0] 本稿では,最大10個の同時負荷で集約された消費をシミュレートする正規化署名(SNS)アルゴリズムを提案する。
我々は,比較的シンプルで理解しやすいコンカレント負荷分散器(COLD)というニューラルアーキテクチャを開発した。
我々のモデルでは、平均F1スコア78.95%と同時に動作する1から10個のアプライアンスを識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:04:33 GMT)
Bounding and simulating contextual correlations in quantum theory [0.0] 一般化された文脈性シナリオにおける量子相関の集合の半定緩和階層を導入する。
我々は、これまで最大違反が不明であったいくつかの非文脈不等式に対する最大量子違反を決定するためにこれを用いる。
その後さらに進み、ある種の準備・文脈的相関が純粋な状態では説明できないことを証明するために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 16:52:58 GMT)
Barcode Method for Generative Model Evaluation driven by Topological
Data Analysis [0.0] 本研究では,そのトポロジ的データ解析にインスパイアされたバーコードというアルゴリズムを提案する。
実世界のデータセットに関する広範な実験と、高次元の正規標本に関する理論的アプローチにおいて、埋め込みベクトルの「通常の」正規性仮定にはいくつかの欠点があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:07:07 GMT)
BIM, Digital Twin and Cyber-Physical Systems: crossing and blurring
boundaries [0.0] 本研究の目的は,3つの概念(Digital Twin, BIM, CPS)の共通性と相違について検討することである。
本研究の結果は,本テーマと建築環境における議論の促進に寄与することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:24:32 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） (Fri, 4 Jun 2021 07:26:10 GMT)
Analysis of the robustness of NMF algorithms [0.0] 本研究では,L2-norm,L1-norm,L2,1-normの3つの非負行列分解法について検討した。
我々の目的は、これらの異なるアプローチのパフォーマンスと、現実世界のアプリケーションにおけるそれらの堅牢性を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 02:35:24 GMT)
An uncertainty view on complementarity and a complementarity view on
uncertainty [0.0] 量子不確実性、古典的不確実性、予測可能性に関する完全な相補性関係を得る。
我々は、Brukner-Zeilingerの不変情報が量子の波動特性と粒子特性の両方を定量化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 17:00:38 GMT)
A novel multi-scale loss function for classification problems in machine
learning [0.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた分類問題に適用した様々な勾配降下アルゴリズムにおける2スケールの損失関数を提案する。
これらの2スケールの損失関数は、十分に分類されていないトレーニングセット内のオブジェクトにトレーニングを集中させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:11:11 GMT)
A long-lived solid-state optical quantum memory for high-rate quantum
repeaters [0.0] 我々は、光コヒーレンス時間が1.1msに達することを示し、レーザーパルスを用いて、原子周波数コムプロトコルに基づく光ストレージを最大100mu$sまで実証する。
以上の結果から,Tm:YGGが長い光記憶時間で量子メモリを生成できる可能性を示し,拡張量子ネットワーク構築への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 14:56:34 GMT)
A World without Pythons would be so Simple [0.0] 極端表面と境界の境界の間に位置するバルク作用素は、古典的極限における単純な境界再構成を許容することを示す。
単純なウェッジは、Pythonのランチを平均化することで得られる、特定の粗いCFT状態と双対であることがわかった。
効率的な量子回路は、この粗粒状状態を、局所モジュラーハミルトニアンを持つ状態と有限時間で区別できない「単純状態」に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 19:47:21 GMT)
A Survey on Deep Domain Adaptation for LiDAR Perception [0.0] LiDARは自動走行のための重要なセンサーであり、車両の周囲の詳細な3Dスキャンを提供する。
本稿では,近年のドメイン適応手法の進歩を概観し,LiDARの知覚を対象とする興味深い研究課題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 09:42:51 GMT)
A Novel Semi-supervised Framework for Call Center Agent Malpractice
Detection via Neural Feature Learning [0.0] 本研究は,コールセンターエージェントの不正行為問題に対する実用的な解決法を提案する。
非線形電力変換、ニューラル特徴学習、k平均クラスタリングからなる半教師付きフレームワークを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 12:16:40 GMT)
A Note on Bell's Theorem Logical Consistency [0.0] 偽定性はベルの定理を下敷きにするはずである。
反事実的確定性は不必要かつ矛盾した仮定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Jun 2021 13:54:23 GMT)