GO FIGURE: A Meta Evaluation of Factuality in Summarization [131.1] 本稿では,現実性評価指標を評価するメタ評価フレームワークGO FIGUREを紹介する。
10個の実測値のベンチマーク分析により、我々のフレームワークが堅牢で効率的な評価を提供することが明らかとなった。
また、QAメトリクスは、ドメイン間の事実性を測定する標準的なメトリクスよりも一般的に改善されているが、パフォーマンスは、質問を生成する方法に大きく依存していることも明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 18:21:36 GMT)
Training Robust Graph Neural Networks with Topology Adaptive Edge
Dropping [116.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造情報を利用してネットワークデータから表現をモデル化する処理アーキテクチャである。
彼らの成功にもかかわらず、GNNは限られた訓練データから得られる準最適一般化性能に悩まされている。
本稿では、一般化性能を改善し、堅牢なGNNモデルを学習するためのトポロジ適応エッジドロップ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 13:20:36 GMT)
Conditional Contrastive Learning: Removing Undesirable Information in
Self-Supervised Representations [108.3] 我々は,自己指導型表現において望ましくない情報を除去するために,条件付きコントラスト学習を開発する。
提案手法は,下流タスクの自己教師付き表現をうまく学習できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:51:26 GMT)
HMRL: Hyper-Meta Learning for Sparse Reward Reinforcement Learning
Problem [107.5] スパース報酬RL問題のためのメタ強化学習フレームワークHyper-Meta RL(HMRL)を開発した。
異なる環境に適応するために共通のメタ状態空間を構築するクロス環境メタ状態埋め込みモジュールを含む3つのモジュールで構成されている。
スパース・リワード環境を用いた実験は、伝達性および政策学習効率の両方においてHMRLの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:36:21 GMT)
Resource Allocation in Multi-armed Bandit Exploration: Overcoming
Sublinear Scaling with Adaptive Parallelism [107.5] 腕の引っ張りに様々な量の資源を割り当てることができる分割可能な資源にアクセス可能な場合,マルチアームの帯状地における探索について検討する。
特に、分散コンピューティングリソースの割り当てに重点を置いており、プル毎により多くのリソースを割り当てることで、結果をより早く得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:25:31 GMT)
Patch Slimming for Efficient Vision Transformers [107.2] 与えられたネットワーク上で冗長な計算を行うことにより,視覚変換器の効率性について検討する。
我々は、トップダウンパラダイムで無駄なパッチを捨てる、新しいパッチスリム化アプローチを提案する。
ベンチマークによる実験結果から,提案手法は視覚変換器の計算コストを大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:46:00 GMT)
Learnable Fourier Features for Multi-DimensionalSpatial Positional
Encoding [97.0] 本稿では,学習可能なフーリエ特徴に基づく位置符号化手法を提案する。
本研究では,多次元位置符号化のための学習可能な特徴表現が既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:40:18 GMT)
Integrating Auxiliary Information in Self-supervised Learning [94.1] まず、補助情報がデータ構造に関する有用な情報をもたらす可能性があることを観察する。
補助情報に基づいてデータクラスタを構築する。
我々はCl-InfoNCEがデータクラスタリング情報を活用するためのより良いアプローチであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 11:01:15 GMT)
Energy-Based Learning for Cooperative Games, with Applications to
Feature/Data/Model Valuations [91.4] 本稿では, 最大エントロピーフレームワークによる理論的正当性を備えた, 協調ゲームのための新しいエネルギーベース処理法を提案する。
驚くべきことに、エネルギーベースモデルの変分推論を行うことで、Shapley値やBanzhafインデックスといった様々なゲーム理論の評価基準を復元する。
提案する変分指数は,特定の合成および実世界のバリュエーション問題において,興味深い特性を享受できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 17:39:04 GMT)
Orthogonal Over-Parameterized Training [90.9] 超球面上のニューロンの多様性を特徴付ける超球面エネルギーを確実に最小化できる新しいトレーニングフレームワークを提案する。
OPTがインダクティブスタンダードトレーニングよりも優れた一般化をもたらす理由について,いくつかの知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 00:31:21 GMT)
An Efficient Algorithm For Generalized Linear Bandit: Online Stochastic
Gradient Descent and Thompson Sampling [83.5] プレイヤーが過去の観測結果に基づいて逐次意思決定を行い、累積報酬を最大化する文脈的帯域幅問題を考える。
この問題を解決する自然な方法は、ステップごとの時間とメモリの複雑さを一定に抑えるために、オンライン勾配降下(SGD)を適用することである。
本研究では,オンラインSGDが一般化線形帯域問題に適用可能であることを示す。
過去の情報を活用するためにシングルステップのSGD更新を利用するSGD-TSアルゴリズムは、全時間複雑度で$tildeO(sqrtT)$ regretを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 22:35:57 GMT)
Low Budget Active Learning via Wasserstein Distance: An Integer
Programming Approach [81.2] アクティブラーニング(Active Learning)とは、ラベル付きデータプールのコアサブセットをラベルに選択することで、ラベル付きデータでモデルをトレーニングするプロセスである。
本稿では,未ラベルプールからワッサーシュタイン距離を最小化するコアセットを選択するための新しい整数最適化問題を提案する。
我々の戦略は、ラベルのないプールで教師なし学習によって得られる高品質な潜伏的特徴を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:25:03 GMT)
Robust Stochastic Linear Contextual Bandits Under Adversarial Attacks [81.1] 近年の研究では、最適なバンディットアルゴリズムは敵攻撃に対して脆弱であり、攻撃の有無で完全に失敗する可能性があることが示されている。
既存の堅牢なバンディットアルゴリズムは、報酬の攻撃下では、非コンテキスト設定でのみ機能する。
完全適応的かつ全能的な攻撃下での線形文脈帯域設定のための最初の頑健な帯域幅アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 22:20:34 GMT)
PURS: Personalized Unexpected Recommender System for Improving User
Satisfaction [77.0] 本稿では、予期せぬことを推奨プロセスに組み込んだ、新しいPersonalized Unexpected Recommender System(PURS)モデルについて述べる。
3つの実世界のデータセットに対する大規模なオフライン実験は、提案されたPURSモデルが最先端のベースラインアプローチを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:33:21 GMT)
Dual Attentive Sequential Learning for Cross-Domain Click-Through Rate
Prediction [77.0] クロスドメインレコメンダシステムは、コールドスタートとスパシティの問題に対処するための強力な方法である。
本稿では,二元学習機構に基づくクロスドメインシーケンシャルなレコメンデーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:21:21 GMT)
Syndicated Bandits: A Framework for Auto Tuning Hyper-parameters in
Contextual Bandit Algorithms [74.6] 文脈的盗賊問題は、探索と搾取の間のトレードオフをモデル化する。
我々のSyndicated Banditsフレームワークは最適な後悔の上限を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 22:30:21 GMT)
Accelerating Stochastic Simulation with Interactive Neural Processes [74.1] 対話型ニューラル・プロセス(INP)は、ディープラーニングモデルを学び、シミュレーションを加速する対話型フレームワークである。
我々はベイジアン能動学習アルゴリズムを設計し、シミュレータを反復的にクエリし、より多くのデータを収集し、モデルを継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:31:51 GMT)
Integrating Expert ODEs into Neural ODEs: Pharmacology and Disease
Progression [71.8] 潜在ハイブリッドモデル(LHM)は、専門家が設計したODEのシステムと機械学習したNeural ODEを統合し、システムのダイナミクスを完全に記述する。
新型コロナウイルス患者のLHMと実世界の集中治療データについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 11:42:45 GMT)
Navigating to the Best Policy in Markov Decision Processes [68.8] マルコフ決定過程における純粋探索問題について検討する。
エージェントはアクションを逐次選択し、結果のシステム軌道から可能な限り早くベストを目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:16:28 GMT)
Making CNNs Interpretable by Building Dynamic Sequential Decision
Forests with Top-down Hierarchy Learning [62.8] 本稿では,CNN(Convlutional Neural Networks)を解釈可能なモデル転送方式を提案する。
我々は、CNNの上に微分可能な意思決定林を構築することで、これを実現する。
DDSDF(Dep Dynamic Sequential Decision Forest)と命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 07:41:18 GMT)
MALib: A Parallel Framework for Population-based Multi-agent
Reinforcement Learning [61.3] 人口ベースマルチエージェント強化学習(PB-MARL)は、強化学習(RL)アルゴリズムでネストした一連の手法を指す。
PB-MARLのためのスケーラブルで効率的な計算フレームワークMALibを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 03:27:08 GMT)
GraphMI: Extracting Private Graph Data from Graph Neural Networks [59.1] GNNを反転させてトレーニンググラフのプライベートグラフデータを抽出することを目的とした textbfGraph textbfModel textbfInversion attack (GraphMI) を提案する。
具体的には,グラフ特徴の空間性と滑らかさを保ちながら,グラフエッジの離散性に対処する勾配モジュールを提案する。
エッジ推論のためのグラフトポロジ、ノード属性、ターゲットモデルパラメータを効率的に活用するグラフ自動エンコーダモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 07:07:52 GMT)
Differentially Private Multi-Armed Bandits in the Shuffle Model [58.2] シャッフルモデルにおけるマルチアームバンディット(MAB)問題に対して,$(varepsilon,delta)$-differentially privateアルゴリズムを提案する。
我々の上限は、集中モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムの後悔とほぼ一致し、局所モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 14:11:01 GMT)
An Attribute-Aligned Strategy for Learning Speech Representation [57.9] 属性選択機構によってこれらの問題に柔軟に対処できる音声表現を導出する属性整合学習戦略を提案する。
具体的には、音声表現を属性依存ノードに分解する層式表現可変オートエンコーダ(LR-VAE)を提案する。
提案手法は,IDのないSER上での競合性能と,無感情SV上でのより良い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:19:14 GMT)
Meta-Learning with Variational Semantic Memory for Word Sense
Disambiguation [56.8] メタ学習環境におけるWSDのセマンティックメモリモデルを提案する。
我々のモデルは階層的変動推論に基づいており、ハイパーネットワークを介して適応的なメモリ更新ルールを組み込んでいる。
極めて少ないシナリオでの効果的な学習を支援するために,本モデルがWSDで最先端の技術を数ショットで実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 20:40:01 GMT)
BalaGAN: Image Translation Between Imbalanced Domains via Cross-Modal
Transfer [53.8] ドメイン不均衡問題に対処するために特別に設計されたBalaGANを紹介する。
我々は、画像から画像への変換問題を、バランスよく、複数クラス、条件付き翻訳問題に変換するために、よりリッチなドメインの潜在モダリティを利用する。
本研究では,BalaGANが,無条件およびスタイル変換に基づく画像から画像への変換方式の強いベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 14:24:50 GMT)
BiToD: A Bilingual Multi-Domain Dataset For Task-Oriented Dialogue
Modeling [53.0] BiToDは、エンドツーエンドのタスク指向対話モデリングのための最初のバイリンガルなマルチドメインデータセットである。
BiToDには、大規模で現実的なバイリンガル知識ベースを持つ7k以上のマルチドメイン対話(144k発声)が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 03:38:42 GMT)
A Deep Variational Bayesian Framework for Blind Image Deblurring [46.6] ブラインド画像の劣化は、低レベルの視覚において重要な問題であるが、非常に難しい問題である。
視覚障害者のための深い変分ベイズ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 12:47:36 GMT)
Principle Bit Analysis: Autoencoding with Schur-Concave Loss [45.4] 線形オートコーダは,雑音によって変数が遅延したり劣化したりする。
第2の応用として、原型的原型固定レート圧縮機を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:45:30 GMT)
Rethink the Connections among Generalization, Memorization and the
Spectral Bias of DNNs [44.6] 学習バイアスの単調性は必ずしも保たないことを示す。
深層降下実験では,DNNの高周波成分は訓練後期に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 11:18:34 GMT)
Zero-shot Task Adaptation using Natural Language [43.8] 本稿では,エージェントにデモンストレーションと説明の両方を付与する,新しい環境を提案する。
テンプレートベースの記述を使用すれば,目標タスクの95%以上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:39:04 GMT)
Enhancing Taxonomy Completion with Concept Generation via Fusing
Relational Representations [41.6] 既存の分類の展開や完成法は、新しい概念が正確に抽出され、それらの埋め込みベクトルがテキストコーパスから学習されたと仮定する。
我々は,新しい概念を必要とする位置を特定し,適切な概念名を生成することにより,分類の強化を図るためにGenTaxoを提案する。
GenTaxoは、概念埋め込みのためにコーパスに頼る代わりに、周囲のグラフベースおよび言語ベースの情報からコンテキスト埋め込みを学び、概念名ジェネレータを事前トレーニングするためにコーパスを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:50:13 GMT)
k-Mixup Regularization for Deep Learning via Optimal Transport [38.8] Mixupは、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための一般的な正規化テクニックである。
他の$k$-batchesの方向に、トレーニングポイントの$k$-batchesを摂動することで、ミックスアップをemph$k$-mixupに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 17:08:08 GMT)
Low-rank Characteristic Tensor Density Estimation Part I: Foundations [38.1] テンソル因子化ツールに基づく新しい手法を提案する。
次元の呪いを回避するため、この特性テンソルの低ランクモデルを導入する。
提案手法の有望な性能を,複数の測定データを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 03:06:33 GMT)
Denoising Word Embeddings by Averaging in a Shared Space [34.2] 単語埋め込みの品質を円滑にし,改善するための新しい手法を提案する。
一般化プロクリスト解析(GPA)手法の効率的な実装を用いて,すべてのモデルを共有ベクトル空間に投影する。
新しい表現はより安定し信頼性が高いため、稀な単語評価において顕著な改善がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:49:02 GMT)
Sparsification for Sums of Exponentials and its Algorithmic Applications [33.3] 指数関数の和をスパース化するための新しい手法を導入し、様々なアルゴリズムを応用する。
周波数/成分数を$k' = widetildeO(k)$に減らし、対数係数に最適化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:58:40 GMT)
Signal Transformer: Complex-valued Attention and Meta-Learning for
Signal Recognition [33.2] 本稿では,理論収束保証を伴う一般の非評価問題に対して,CAMEL(complex-valued Attentional MEta Learner)を提案する。
本報告では, 状態が小さい場合に, 提案したデータ認識実験の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 03:57:41 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation via Adaptive and Progressive Feature
Alignment [32.8] SSDASはラベル付きターゲットサンプルを、ラベル付きソースサンプルとラベルなしターゲットサンプルの間に適応的かつプログレッシブな特徴アライメントのためのアンカーとして採用している。
さらに、反復学習過程において、異種音源の特徴を高信頼目標特徴に置き換える。
広範な実験により、提案されたSSDASは、多くのベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:12:50 GMT)
RDA: Robust Domain Adaptation via Fourier Adversarial Attacking [32.8] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt、UDA)は、ラベル付きソースドメインにおける教師なしの損失とラベルなしターゲットドメインにおける教師なしの損失を含む。
本稿では,UDAにおけるオーバーフィッティングを軽減するために,対角攻撃を導入した頑健なドメイン適応手法であるRDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 11:38:41 GMT)
Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks [32.8] 本稿では,視覚的 UDA タスクのインスタンス識別に先立って,セマンティックな事前情報を導入した新しいカテゴリコントラスト手法(CaCo)を提案する。
CaCoは既存のUDAメソッドを補完し、半教師付き学習や教師なしモデル適応などの他の学習設定に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 12:51:35 GMT)
Bandwidth-based Step-Sizes for Non-Convex Stochastic Optimization [31.9] 帯域幅に基づくステップサイズネットワークの収束保証を導出する。
運動量変動(SGDM)は帯域幅ベースのステップサイズでSGDに匹敵する速さで訓練されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 13:12:15 GMT)
Heuristic-Guided Reinforcement Learning [31.1] Tabula rasa RLアルゴリズムは、意思決定タスクの地平線に合わせてスケールする環境相互作用や計算を必要とする。
我々のフレームワークは、有限の相互作用予算の下でRLのバイアスと分散を制御するための地平線に基づく正規化と見なすことができる。
特に,従来の知識を超越してRLエージェントを外挿できる「改良可能な」新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 00:04:09 GMT)
Improving Automated Evaluation of Open Domain Dialog via Diverse
Reference Augmentation [30.8] 本稿では,人間の生成した参照を自動的に拡張する手法を提案する。
我々は、知識ソースから妥当な参照を取得し、それらが、問題となるダイアログインスタンスのコンテキストにより精通するように適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 08:18:41 GMT)
On the Role of Entropy-based Loss for Learning Causal Structures with
Continuous Optimization [30.5] 非循環性制約付き最小二乗損失を用いた連続最適化問題として因果構造学習問題を定式化する。
ガウス雑音の仮定に違反すると因果方向の同定が妨げられることを示す。
より一般的なエントロピーに基づく損失は、任意の雑音分布下での確率スコアと理論的に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 08:29:51 GMT)
T-Net: Deep Stacked Scale-Iteration Network for Image Dehazing [30.1] Hazyイメージは画像の内容の可視性を低下させ、hazeはその後のコンピュータビジョンタスクの処理に失敗する。
本稿では,U-Netアーキテクチャに基づくバックボーンネットワークとデュアルアテンションモジュールからなる,T-Netというデハージングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:01:05 GMT)
MoCL: Contrastive Learning on Molecular Graphs with Multi-level Domain
Knowledge [28.4] そこで我々は,表現学習を支援するために,地域レベルとグローバルレベルの両方でドメイン知識を利用するMoCLという新しいフレームワークを提案する。
我々は, 線形および半教師付き条件下で, 種々の分子データセット上でMoCLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 18:00:51 GMT)
Mutual Information Regularized Identity-aware Facial
ExpressionRecognition in Compressed Video [27.6] 本稿では,相互情報(MI)を最小化するための新しい協調ミンミニゲームを提案する。
同一人物からの識別ラベルや複数の表現サンプルは不要である。
我々のソリューションは、最近のデコードされた画像ベース手法に匹敵する、あるいは優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 15:09:55 GMT)
Convolutional Neural Networks with Gated Recurrent Connections [25.8] リカレント畳み込みニューラルネットワーク(RCNN)は、動物の視覚系における豊富なリカレント接続にインスパイアされている。
本稿では、繰り返し接続にゲートを導入することにより、ニューロンの受容野(RF)を変調することを提案する。
GRCNNは、オブジェクト認識、シーンテキスト認識、オブジェクト検出などのコンピュータビジョンタスクで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:14:59 GMT)
Causal Bandits with Unknown Graph Structure [24.6] 因果グラフを知らずに新たな因果バンディットアルゴリズムを開発する。
我々のアルゴリズムは、因果樹、因果樹、および一般的な因果グラフに対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 23:41:38 GMT)
A Sharp Blockwise Tensor Perturbation Bound for Orthogonal Iteration [23.3] 高次直交反復(HOOI)に対するブロックワイドテンソル摂動境界を確立する。
モード-$k$特異部分空間推定の上限は、摂動と信号強度のブロックワイズ誤差を特徴とする量に一側収束することを示す。
一つの反復しか持たない一段階 HOOI がテンソル再構成の点でも最適であり,計算コストの低減に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 20:34:04 GMT)
Numerical Composition of Differential Privacy [22.5] 我々は、任意の精度で微分プライベート(DP)アルゴリズムのプライバシー保証を最適に構成する高速アルゴリズムを提供する。
本手法は、DPアルゴリズムのプライバシー損失を定量化するために、プライバシー損失ランダム変数の概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:20:15 GMT)
Local Disentanglement in Variational Auto-Encoders Using Jacobian $L_1$
Regularization [21.8] 変分自動エンコーダ(VAEs)とその拡張は、潜伏変数をPCA方向と整列させることが示されている。
本稿では, 局所潜伏変数アライメントを促進するために, VAE生成ヤコビアンに$L_$1の損失を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 15:40:55 GMT)
Same State, Different Task: Continual Reinforcement Learning without
Interference [21.6] 連続学習(CL)における主な課題は破滅的な忘れことであり、これは新しいタスクを学ぶ際に、以前にマスターされたタスクのパフォーマンスが低下したときに生じる。
干渉の有無で共有再生バッファを持つ単一ニューラルネットワーク予測器をベースとした既存のCL法が失敗することを示す。
本稿では,この課題に対処する簡単な方法であるOWLを提案する。OWLは,共有特徴抽出層を用いて因子化ポリシーを学習するが,それぞれが新しいタスクを専門とする分離ヘッドを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 17:55:10 GMT)
Can Subnetwork Structure be the Key to Out-of-Distribution
Generalization? [21.0] 本稿では,OOD設定下での深部モデル構造解析に関数型モジュラー探索法を用いる。
バイアスのあるモデル(刺激的な相関にフォーカスする)でさえ、まだバイアスのない機能ワークが存在することを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 13:19:27 GMT)
Radar-Camera Pixel Depth Association for Depth Completion [20.7] 本稿では,レーダリターンから画素へのマッピングを学習するレーダ・ツー・ピクセル・アソシエーション・ステージを提案する。
我々はレーダーとビデオで画像誘導深度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:21:52 GMT)
Context-Aware Sparse Deep Coordination Graphs [20.6] エージェント間の協調力学に適応するスパースコーディネーショングラフの学習は、協調型マルチエージェント学習における長年の問題である。
本稿では、動的トポロジを学習し、それらを新しいマルチエージェントコーディネート(MACO)ベンチマークで評価するための値ベースおよび観測ベースのスキームを提案する。
問題の種類ごとの学習手法の個々の利点と全体的な性能を解析することにより、実用差関数の分散を利用したコンテキスト対応のスパース調整トポロジの学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 12:59:03 GMT)
Lifelong Learning of Hate Speech Classification on Social Media [20.6] ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチ分類の生涯学習を提案する。
本稿では,LB-SOINNに基づくメモリモジュールとともに,変分表現学習(VRL)を提案する。
実験により、変分表現学習とLB-SOINNメモリモジュールを組み合わせることで、一般的な生涯学習技術よりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 07:14:34 GMT)
An End-to-End Breast Tumour Classification Model Using Context-Based
Patch Modelling- A BiLSTM Approach for Image Classification [19.6] 我々は, この関係を, 特定の腫瘍領域から抽出したパッチ間の特徴に基づく相関関係と統合しようと試みている。
我々は、顕微鏡画像とWSI腫瘍領域の2つのデータセットでモデルをトレーニングし、テストした。
CNN機能付きBiLSTMは、パッチをエンドツーエンドの画像分類ネットワークにモデル化する上で、はるかに優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:43:58 GMT)
Weakly-Supervised Methods for Suicide Risk Assessment: Role of Related
Domains [19.4] 本稿では,自殺リスク評価に対する弱監督的アプローチのいくつかのクラスに対する実証的研究を提案する。
精神保健に関する問題(不安、抑うつなど)に基づく疑似ラベルの使用は、自殺リスク評価のためのモデルパフォーマンスの向上に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:31:06 GMT)
VolterraNet: A higher order convolutional network with group
equivariance for homogeneous manifolds [19.4] 畳み込みニューラルネットワークは、画像ベースの学習タスクで非常に成功した。
最近の研究は、畳み込みニューラルネットワークの伝統的な畳み込み層を非ユークリッド空間に一般化した。
本稿では,関数のサンプルとして定義されたデータに対する高次Volterra畳み込みニューラルネットワーク(VolterraNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:28:16 GMT)
Multi-Task Hierarchical Learning Based Network Traffic Analytics [18.0] 約1.3Mのラベル付きフローを含む3つのオープンデータセットを提示する。
我々は、マルウェア検出とアプリケーション分類の両方を含む、ネットワークトラフィック分析の幅広い側面に焦点を当てる。
成長を続けるにつれて、データセットはAI駆動の再現可能なネットワークフロー分析研究の共通基盤として機能することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:25:59 GMT)
Hierarchical Temperature Imaging Using Pseudo-Inversed Convolutional
Neural Network Aided TDLAS Tomography [16.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像再構成においてより堅牢で正確であることが証明されている。
階層型温度イメージングのためのPseudo-Inversed CNN(PI-CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 14:14:41 GMT)
Motion Planning Transformers: One Model to Plan Them All [15.8] 本稿では,複雑な動き計画問題を効率的に解くためのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。
提案手法では,まずトランスフォーマーを用いて地図上の領域を同定し,最適経路を含む可能性のある地図領域に注意を向けるとともに,最終衝突のない経路を生成するためにローカルプランナーを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:29:16 GMT)
Ensemble Defense with Data Diversity: Weak Correlation Implies Strong
Robustness [15.2] 本稿では,DNN(Deep Neuralnetworks)のフィルタに基づくアンサンブルの枠組みを提案する。
我々のアンサンブルモデルは、敵の訓練のような従来の防御手法によって構築されたものよりも頑丈である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:56:48 GMT)
Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization [14.8] フォトリアリスティックな合成画像を得るためには、背景と互換性のある前景の外観と視覚スタイルを調整する必要がある。
合成画像の調和のための既存のディープラーニング手法は、合成画像から実画像へのマッピングネットワークを直接学習する。
本研究では、背景から視覚スタイルを明示的に定式化し、前景に適応的に適用する、領域対応適応型インスタンス正規化(RAIN)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:57:17 GMT)
Tetrad: Actively Secure 4PC for Secure Training and Inference [14.3] Tetradは、プライバシ保護機械学習のための混合プロトコルフレームワークである。
公正な乗算プロトコルでは、トライデントの最先端プロトコルよりも改善された5つのリング要素のみを通信する必要がある。
Fairフレームワークは、LeNetやVGG16といったディープニューラルネットワークのベンチマークでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:34:43 GMT)
GLSD: The Global Large-Scale Ship Database and Baseline Evaluations [13.8] グローバルな大規模船舶データベース(GLSD)について紹介する。
設計されたGLSDデータベースには、100,729の画像から合計140,616の注釈付きインスタンスが含まれている。
収集した画像に基づいて,国際ルートに広く存在する13のカテゴリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:49:41 GMT)
Virtual Screening of Pharmaceutical Compounds with hERG Inhibitory
Activity (Cardiotoxicity) using Ensemble Learning [13.0] 本稿では,様々な機械学習手法の適用について考察し,分子活動予測のためのアンサンブルを提案する。
我々は,第1参照データセット上での心毒性の予測に2次元表記しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 16:57:35 GMT)
IPS300+: a Challenging Multimodal Dataset for Intersection Perception
System [12.8] 混雑した都市交差点における不十分な認識は、人間ドライバーと自律アルゴリズムの両方にとって深刻な安全リスクとなる。
本稿では,交差点認識タスクのための高品質なマルチモーダルデータセットを提案する。
私たちのデータセットは、http://www.openmpd.com/column/other_datasets.comで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:48:27 GMT)
Multi-Camera Vehicle Counting Using Edge-AI [12.7] 本稿では、異なる視点からより広い駐車場を監視できる複数の視覚源を提案する。
提案するマルチカメラシステムは、エッジデバイス上で駐車場全体に存在する車両数を自動推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 08:52:20 GMT)
Feature Flow Regularization: Improving Structured Sparsity in Deep
Neural Networks [12.5] プルーニングはディープニューラルネットワーク(DNN)の冗長パラメータを除去するモデル圧縮法である
特徴フロー正則化(FFR)と呼ばれる特徴の進化という新たな視点から, 単純かつ効果的な正則化戦略を提案する。
VGGNets、CIFAR-10/100上のResNets、Tiny ImageNetデータセットによる実験では、FFRが非構造化と構造化の両方の空間性を大幅に改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 15:00:50 GMT)
On Perceptual Lossy Compression: The Cost of Perceptual Reconstruction
and An Optimal Training Framework [12.1] 完全知覚品質を達成するためのコストは、達成可能なMSE歪みの2倍であることを示す。
完全知覚制約下で最小のMSE歪みを与えられたビットレートで達成するための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:53:38 GMT)
Matching in Selective and Balanced Representation Space for Treatment
Effects Estimation [10.9] 深層表現学習とマッチングに基づく特徴選択表現マッチング(FSRM)手法を提案する。
本研究では, FSRM法の性能を3つのデータセットで評価し, 現状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） (Sat, 5 Jun 2021 09:12:23 GMT)
Extracting Weighted Automata for Approximate Minimization in Language
Modelling [10.5] 1文字のアルファベット上でのデータの言語モデリングのために訓練されたブラックボックスの近似最小化のためのアルゴリズムを提供する。
ブラックボックスの潜在的無限ランクハンケル行列を研究するための理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:19:42 GMT)
Tensor Normal Training for Deep Learning Models [10.2] 我々は,新しい近似的自然勾配法,Normal Trainingを提案し,解析する。
実験では、TNTは1次法よりも優れた最適化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 15:57:22 GMT)
Controller Synthesis for Omega-Regular and Steady-State Specifications [9.9] 本稿では,$omega$-regularかつ定常制約を満たす決定論的ポリシーを求めるアルゴリズムを提案する。
我々は我々のアプローチを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:34:22 GMT)
Privacy-Preserving Training of Tree Ensembles over Continuous Data [9.9] 分散データ上の決定ツリーのプライバシ保護トレーニングのための既存のプロトコルのほとんどは、その機能がカテゴリ的であることを前提としている。
ソーティングは、MPCで高価な操作であるため、そのような高価なステップを避けるセキュアなプロトコルを見つけることは、プライバシ保護機械学習における関連する問題である。
本稿では,連続的な特徴を持つデータに基づく決定木に基づくモデルのセキュアなトレーニングのための,より効率的な3つの選択肢を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:28:59 GMT)
Variational Leakage: The Role of Information Complexity in Privacy
Leakage [9.8] プライバシリークにおける情報複雑性の役割について,敵の関心事の属性について検討する。
そこで我々はColored-MNISTとCelebAデータセットの実験を行い,情報複雑さが本質的漏洩量に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:56:39 GMT)
Escaping Saddle Points Faster with Stochastic Momentum [9.5] ディープネットワークでは、モーメントは収束時間を大幅に改善しているように見える。
我々は,SGDを高速に回避できるため,運動量が深度トレーニングを改善することを示す。
また、理想運動量パラメータの選択方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 23:34:02 GMT)
Trajectory Optimization of Chance-Constrained Nonlinear Stochastic
Systems for Motion Planning and Control [9.4] 本研究では、連続時間確率制約非線形最適制御問題(SNOC)に対する準最適解を求める。
提案手法は,不確実性下でのロボットシステムの動作計画と制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 05:15:05 GMT)
Graph Infomax Adversarial Learning for Treatment Effect Estimation with
Networked Observational Data [9.1] 本稿では,処理効果推定のためのグラフ情報最大適応学習(GIAL)モデルを提案する。
我々は,GIALモデルの性能を2つのベンチマークデータセットで評価し,その結果が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） (Sat, 5 Jun 2021 12:30:14 GMT)
A Variational Perspective on Diffusion-Based Generative Models and Score
Matching [8.9] 連続時間生成拡散の確率推定のための変分フレームワークを導出する。
本研究は,プラグイン逆SDEの可能性の低い境界を最大化することと,スコアマッチング損失の最小化が等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 05:50:36 GMT)
Optimal Bounds between $f$-Divergences and Integral Probability Metrics [8.4] 確率分布の類似性を定量化するために、$f$-divergencesとIntegral Probability Metricsが広く使われている。
両家系の関係を凸双対性の観点から体系的に研究する。
我々は、Hoeffdingの補題のような統一的な方法でよく知られた結果を回復しながら、新しい境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:47:28 GMT)
Multimodal Story Generation on Plural Images [8.3] 我々は、StoryGenと呼ばれるテキスト生成モデルの入力として画像を使用することを提案する。
モデルでは,入力画像から抽出した特徴を含む意味のあるテキストの段落を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:44:37 GMT)
On the Robustness of Vision Transformers to Adversarial Examples [7.6] 視覚変換器のロバスト性について, 逆例を用いて検討する。
我々は,CNNとトランスフォーマーの相互変換が困難であることを示す。
ブラックボックスの敵の下では、クリーンな精度を犠牲にすることなく、アンサンブルが前例のない堅牢性を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 00:31:29 GMT)
Forced Variational Integrator Networks for Prediction and Control of
Mechanical Systems [7.5] 強制的変動積分器ネットワーク(FVIN)アーキテクチャにより,エネルギー散逸と外部強制を正確に考慮できることを示す。
これにより、高データ効率のモデルベース制御が可能となり、実際の非保守的なシステムで予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:39:09 GMT)
BERTnesia: Investigating the capture and forgetting of knowledge in BERT [7.3] 我々はBERTを探索し、そのパラメトリックメモリで捉えた関係知識を理解し、測定する。
以上の結果から,知識はBERTの最終層にのみ含まれていないことが明らかとなった。
BERTが微調整されると、関係知識は忘れられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 14:23:49 GMT)
Visual Search Asymmetry: Deep Nets and Humans Share Similar Inherent
Biases [7.2] 古典的な探索タスクの興味深い性質は、邪魔者Bの目標Aを見つけることが、Aの中の目標Bを見つけることよりも容易である、という非対称性である。
本稿では,対象物と探索画像を入力として取り込んで,対象物が見つかるまで眼球運動列を生成する計算モデルを提案する。
ヒトの非対称性を示す6つのパラダイム探索課題において、人間の行動に対するモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:46:42 GMT)
Simulation-based Algorithm for Determining Best Package Delivery
Alternatives under Three Criteria: Time, Cost and Sustainability [6.9] 本稿では,同日宅配業者が即時顧客にサービスを提供するシミュレーションアルゴリズムを開発した。
提案するレコメンデータシステムは,コスト,時間,持続可能性という3つの基準に関して,最良のソリューションを提供する。
また、新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックの存在下では、最適な配達手段も検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 18:17:09 GMT)
Cavity Quantum Electrodynamics Design with Single Photon Emitters in
Hexagonal Boron Nitride [6.4] 我々は,h-BNマイクロディスク共振器における単一光子放射器の欠陥を考慮したキャビティ量子力学(キャビティQED)方式を数値解析した。
マイクロディスクのささやき声特性は、放射状および方位モードの指標が異なる複数の空洞共鳴の族を同時に支援することができる。
この研究は、低閾値マイクロキャビティレーザーや高純度単一光子源などのh-BNフォトニック成分の実現に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:53:44 GMT)
The Random Feature Model for Input-Output Maps between Banach Spaces [6.3] ランダム特徴モデルは、カーネルまたは回帰法に対するパラメトリック近似である。
本稿では、入力バナッハ空間を出力バナッハ空間にマッピングする演算子のためのデータ駆動サロゲートとしてランダム特徴モデルを使用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 22:47:16 GMT)
Neural dSCA: demixing multimodal interaction among brain areas during
naturalistic experiments [6.2] 神経集団間の多地域間相互作用は、私たちの日常生活における脳の豊富な感覚情報の処理の根底にある。
最近の神経科学と神経イメージングの研究は、脳内のそのような現実的な感覚計算を識別するために、自然主義的な刺激と実験的デザインをますます利用してきた。
そこで我々は,多機能なタスクや刺激パラメータを用いて,異なる神経集団によってどのように,どのような情報を共有するかを明らかにする,クロスリアルなインタラクション分析手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 19:16:21 GMT)
A Generative Node-attribute Network Model for Detecting Generalized
Structure [6.2] トポロジ情報と属性情報の両方を生成できる原理モデル(GNAN)を提案する。
新しいモデルは、コミュニティ構造だけでなく、ネットワーク内の他の種類の構造も検出できる。
合成と実世界の両方のネットワークの実験は、新しいモデルが他の最先端モデルと競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 12:07:04 GMT)
Solving hybrid machine learning tasks by traversing weight space
geodesics [6.1] 機械学習の問題は、ニューラルネットワークの重み空間を含む中心的な対象として固有の幾何学的構造を持つ。
本稿では,機械学習の目的を統一し,複数のクラスニューラルネットワークアーキテクチャに適用可能な幾何学的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:37:03 GMT)
IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With
Unknown Topology [5.6] 実世界のインフルエンス応用(IM)において、ネットワーク構造はしばしば不明である。
我々は、クエリとノードメタデータの両方から情報を取得することで、未知のトポロジを持つネットワークにおけるIMのエンドツーエンドソリューションであるIM-METAを開発した。
ノードの5%しかクエリできないため、IM-METAは上限性能の93%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 16:11:02 GMT)
FedNL: Making Newton-Type Methods Applicable to Federated Learning [5.4] フェデレートニュートン学習(FedNL)手法のファミリーを提案する。
FedNLは、(i)コーディネートサーバに公開するトレーニングデータに依存しないため、プライバシを向上させる異なるヘッセン学習技術を採用している。
本研究では,条件数,トレーニングデータ点数,圧縮分散に依存しない局所収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:30:11 GMT)
MergeDistill: Merging Pre-trained Language Models using Distillation [5.4] 我々は、最小限の依存関係で彼らの資産を最大限に活用できる方法で、事前訓練されたLMをマージするフレームワークであるMergeDistillを提案する。
我々は,既存の教師LMと,何桁ものデータと固定モデルキャパシティで訓練された教師LMとの競争力や性能を向上する訓練学生LMを活用して,実践的にフレームワークの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 08:22:05 GMT)
Empirically Evaluating Creative Arc Negotiation for Improvisational
Decision-making [5.2] 本稿では,CARNIVALによる創造的アークネゴシエーションの経験を,クラウドソーシングによる2つの観察者および1つのインプロバイザ実験を通じて評価する。
以上の結果から,観衆は演奏における創造的弧の同定に成功していることが示された。
どちらのグループもエージェントの創造性と論理的一貫性における創造的なアーク交渉を好み、観察者もそれをより楽しんだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 15:20:36 GMT)
Sensor Fusion-based GNSS Spoofing Attack Detection Framework for
Autonomous Vehicles [4.9] 自律走行車のための3つの同時戦略からなる,センサフュージョンに基づく攻撃検出フレームワークを提案する。
複数の低コストの車載センサーからのデータを融合し、リカレントニューラルネットワークモデルに入力する。
我々はk-Nearest Neighbors (k-NN) と Dynamic Time Warping (DTW) のアルゴリズムを組み合わせて、操舵角センサからのデータを用いて回転を検出する。
解析の結果,センサフュージョンに基づく検出フレームワークは,必要な計算遅延閾値内で,3種類のスプーフィング攻撃をすべて検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 23:02:55 GMT)
AOSLO-net: A deep learning-based method for automatic segmentation of
retinal microaneurysms from adaptive optics scanning laser ophthalmoscope
images [3.9] トレーニングポリシをカスタマイズしたディープニューラルネットワークフレームワークであるAOSLO-netを導入し、AOSLOイメージからMAを自動的に分割する。
87 DR AOSLO画像を用いたAOSLO-netの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 05:06:36 GMT)
Impact of data-splits on generalization: Identifying COVID-19 from cough
and context [3.6] 我々は、携帯電話から取得可能なデータを用いて、新型コロナウイルスと非新型コロナウイルスの個人を識別する深層学習技術の応用を検討する。
生地とコンテキスト(症状とメタデータ)を使うことは、このような有望なアプローチを表している。
本モデルでは, 入力の有意な特徴, うっ血の有意な特徴, コンテキストの関連症状に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 07:48:05 GMT)
Pinball-OCSVM for early-stage COVID-19 diagnosis with limited
posteroanterior chest X-ray images [3.5] 本研究は、新型コロナウイルス陽性のCXRサンプルを限定した状態で動作可能な、ピンボール損失関数に基づく1クラスサポートベクターマシン(PB-OCSVM)を提案する。
提案モデルの性能は従来のOCSVMや既存のディープラーニングモデルと比較し,実験結果から,提案モデルが最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:32:07 GMT)
Constructive Universal High-Dimensional Distribution Generation through
Deep ReLU Networks [3.5] 本稿では,一様分布の1次元雑音を任意の2次元リプシッツ連続目標分布の任意の近接近似に変換する明示的なディープニューラルネットワーク構成を提案する。
我々は、ニューラルネットワーク構築において、ターゲット分布とネットワークによって実現された近似とのワッサーシュタイン距離をゼロにする際の深さの重要性を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 20:23:27 GMT)
Learning Treatment Effects in Panels with General Intervention Patterns [2.8] パネルデータによる因果推論の問題は、中心的な計量的問題である。
合成制御パラダイムは、$Z$が1行にサポートを配置するときに$tau*$を推定するアプローチを提供する。
本稿では、このフレームワークを拡張して、一般の$Z$に対して$tau*$の利率最適回復を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:42:46 GMT)
Network Estimation by Mixing: Adaptivity and More [2.3] 我々は、利用可能な任意のモデルを利用して、個々のパフォーマンスを改善する混合戦略を提案する。
提案手法は計算効率が高く,チューニングがほとんどない。
提案手法は,真のモデルが個々の候補に含まれる場合のオラクル推定と同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 05:17:04 GMT)
Bench-top Cooling of a Microwave Mode using an Optically Pumped Spin
Refrigerator [1.9] マイクロ波モードから1.45GHzの温度光子を実験的に除去する。
マイクロ波モードのノイズ温度は50+18_-32$Kに低下した。
本システムは,低雑音検出,量子メモリ,量子化マシンを実現するための,狭帯域かつ極めて便利なプラットフォームとして認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:35:40 GMT)
A Review of Machine Learning Classification Using Quantum Annealing for
Real-world Applications [1.8] 物理量子アニールの実装は、D-Waveシステムによって実現されている。
量子アニールを用いた各種機械学習アプリケーションに関する最近の実験結果から興味深い結果が得られた。
我々は、画像認識、リモートセンシング画像、計算生物学、粒子物理学などの応用のために、D-Wave量子アニールを用いた実験を議論し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 21:15:34 GMT)
Immediate Proximity Detection Using Wi-Fi-Enabled Smartphones [1.4] 本稿では,2つのWi-Fi対応デバイスが物理的に近接しているかどうかを検知する新しい手法を提案する。
我々の目標は、スマートフォンによる露出通知と接触追跡システムの精度を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:17:01 GMT)
Accelerated Learning with Robustness to Adversarial Regressors [1.0] 本稿では,逆回帰器の存在下での安定性と収束性を保証する離散時間アルゴリズムを提案する。
特に、回帰器が一定である場合、我々のアルゴリズムは少なくとも $tildemathcalO (1/sqrtepsilon)$ において $epsilon$ 準最適点に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 00:15:51 GMT)
Web based disease prediction and recommender system [0.9] 病歴を保存し,病状を予知する Web ベースの患者診断システムを提案する。
早期の疾患予測は、ユーザが病気の重症度を判断し、迅速な行動を取るのに役立つ。
中央データベースは、医療データが保存され、システムに透明性があることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 06:47:54 GMT)
Visual communication of object concepts at different levels of
abstraction [0.7] 異なる抽象レベルでオブジェクトを描画することは感覚情報と表現目標の両方に依存していることを示す。
その結果,ラベル付きカテゴリー図は基本レベルでは最も認識しにくいが,写真用例図は認識しにくいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:13:31 GMT)
Constrained Generalized Additive 2 Model with Consideration of
High-Order Interactions [0.4] 一般化加法2モデル(GA2M)に基づくCGA2M+を提案する。
本研究では,一般化加法2モデル(GA2M)に基づくCGA2M+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 08:31:20 GMT)
Meta-research on COVID-19: An overview of the early trends [0.2] パンデミックは 既知の課題の 深刻さを弱め 新たな課題を浮き彫りにした
このレビューでは、COVID-19のメタ研究から生まれた早期トレンドについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 20:50:43 GMT)
Reinforcement Learning for Assignment Problem with Time Constraints [0.0] 本稿では、労働者グループに複数のタスクをマッピングしたアサインメント問題のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々は,課題に関連する総コストを最小化することにより,問題の最適解を見つけるための強化学習エージェントを訓練する。
また、同じフレームワークを用いて、ビンパッキングおよび静電容量化車両ルーティング問題に関する結果も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:10:52 GMT)
Quantum scars from zero modes in an Abelian lattice gauge theory on
ladders [0.0] 我々は、制約されたヒルベルト空間において、量子多体傷(固有状態熱化仮説に違反した高エネルギー固有状態)を発生させる新しいメカニズムを示す。
最大560ドルのスピンを持つ2脚のはしごにそのような傷跡の証拠を与えるが、これは量子シミュレーターの利用可能な提案を用いてテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 07:22:58 GMT)
Points2Polygons: Context-Based Segmentation from Weak Labels Using
Adversarial Networks [0.0] 画像セグメンテーションタスクでは、多数の正確なラベルをトレーニング用に提供できる能力は、推論時のモデルの精度に最優先される。
このオーバヘッドは無視されることが多く、最近提案されたセグメンテーションアーキテクチャは、最先端のアキュラシーを達成するために、基底真理ラベルの可用性と忠実さに大きく依存している。
本稿では,P2P(Points2Polygons,P2P)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 05:17:45 GMT)
Multi-armed Bandit Algorithms on System-on-Chip: Go Frequentist or
Bayesian? [0.0] Multi-armed Bandit (MAB)アルゴリズムは、複数の腕の中で最高の腕を識別する。
再構成可能でインテリジェントなMAB(RI-MAB)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 10:07:31 GMT)
Learning Routines for Effective Off-Policy Reinforcement Learning [0.0] このような制約を効果的に緩和する強化学習のための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワーク内では、エージェントは日常的な空間上で効果的な行動を学ぶ。
その結果,各エピソードごとの環境との相互作用を少なくしながら,関連するパフォーマンス改善が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 18:41:57 GMT)
Identifying Linked Fraudulent Activities Using GraphConvolution Network [0.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたリンクされた不正行為の同定手法を提案する。
GCNは、類似した試みのクラスタを特定するために不正なノード間の類似性を学び、学習するデータセットをはるかに小さくする必要がある。
提案手法は, ラベル伝搬コミュニティ検出と教師付きGBTアルゴリズムを, ソリューションの品質と時間の観点から比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:56:08 GMT)
Hierarchy and robustness of multilevel two-time temporal quantum
correlations [0.0] 量子ステアリング(Quantum steering)とは、エンタングルメントとベル非局所性の間の中間的な関係である。
我々は,ベル非局所性と絡み合いの時間的相違を時間的非局所性堅牢性と時間的絡み合い堅牢性で定量化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 09:03:17 GMT)
Group Invariant Dictionary Learning [0.0] 我々は,基本構造ブロックの集合がそのような対称性の下で不変であることの制約の下で,データに対する辞書を学習するためのフレームワークを開発する。
本フレームワークは,整数シフトを考慮した畳み込み辞書学習問題に特化している。
合成データとECGデータに関する数値実験により,データセットにデータポイントがほとんどない場合には,前者のような対称性が組み込まれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 04:58:41 GMT)
Frequency measurements beyond the Heisenberg time-energy limit with a
single atom [0.0] ハイゼンベルクの時間-エネルギー関係は、原子遷移の決定を測定時間の逆数よりも良くするのを防ぐ。
ここでは1つの原子でハイゼンベルク極限以下の大きさの不確かさの順序を与える周波数推定手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 02:23:05 GMT)
Euler's Reflection Formula, Infinite Product Formulas, and the
Correspondence Principle of Quantum Mechanics [0.0] ガンマ関数の特定の組み合わせに対する無限積公式を導出する。
ボーアの対応原理は、ガンマ関数の極限定義を必要とせず、積公式と反射公式を導出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 18:22:44 GMT)
Electron Dynamics with the Time-Dependent Density Matrix Renormalization
Group [0.0] 分子系の電子力学をシミュレーションするために,時間依存密度行列正規化群 (TD-DMRG) アルゴリズムを用いる。
波動関数を行列積状態としてパラメータ化することにより、最大20個の電子と32個の軌道を含む系の力学を正確にシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 16:45:51 GMT)
Dispersion-engineered $\chi^{(2)}$ nanophotonics: a flexible tool for
nonclassical light [0.0] 本稿では, 準相整合$chi(2)$非線形ナノフォトニクスの最近の進歩を概観する。
我々は、様々な非線形プロセスの帯域幅と相互作用長の設計規則を確立し、これらのプロセスがナノフォトニックデバイスでどのように構築できるかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 00:52:01 GMT)
Dephasing-induced growth of discrete crystalline order in spin networks [0.0] 物質の量子相は系のハミルトニアンの対称性から理解することができる。
時間軸に沿った系対称性は、離散時間結晶(DTC)と呼ばれる新しい物質の相を示すために提案されている。
DTCは非平衡系の物質の量子相であり、初期状態の対称性と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Jun 2021 01:00:41 GMT)