Empowering Language Understanding with Counterfactual Reasoning [141.5] 本稿では,反現実的思考を模倣した反現実的推論モデルを提案する。
特に,各実例に対して代表的対実サンプルを生成する生成モジュールを考案し,その対実サンプルと実例サンプルを比較してモデル予測を振り返るレトロスペクティブモジュールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 06:36:52 GMT)
Should Graph Convolution Trust Neighbors? A Simple Causal Inference
Method [114.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は情報検索(IR)アプリケーションのための新興技術である。
この研究は、ほとんど精査されていないテストノードの局所的な構造差に焦点を当てている。
本稿では,GCNの動作メカニズムを因果グラフを用いて解析し,ノードの局所構造による因果効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 06:29:34 GMT)
Towards an Understanding of Benign Overfitting in Neural Networks [104.3] 現代の機械学習モデルは、しばしば膨大な数のパラメータを使用し、通常、トレーニング損失がゼロになるように最適化されている。
ニューラルネットワークの2層構成において、これらの良質な過適合現象がどのように起こるかを検討する。
本稿では,2層型ReLUネットワーク補間器を極小最適学習率で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:08:53 GMT)
PAC Best Arm Identification Under a Deadline [101.1] 我々は$(epsilon, delta)$-PACベストアーム識別について研究し、意思決定者は少なくとも1 - delta$の確率で最適なアームを識別し、アームプルの数を最小化する(サンプル)。
この作業では、決定者はT$ラウンドの期限が与えられ、各ラウンドで、どのアームを引っ張るか、何回引っ張るかを適応的に選ぶことができる。
本稿では,この設定のための新しいアルゴリズムであるElastic Batch Racing (EBR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:48:32 GMT)
Go with the Flows: Mixtures of Normalizing Flows for Point Cloud
Generation and Reconstruction [98.4] 正規化フロー(NF)は、3Dポイントクラウドのモデリングにおける最先端のパフォーマンスを示している。
この研究は、点雲にNFの混合物を適用することで、それらの表現力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:25:45 GMT)
3D Human Mesh Regression with Dense Correspondence [95.9] 単一の2D画像から人体の3Dメッシュを推定することは、拡張現実や人間とロボットのインタラクションといった多くのアプリケーションにおいて重要なタスクである。
前者は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて抽出した大域的画像特徴から3Dメッシュを再構成した。
本稿では,メッシュとUV空間の局所像特徴との密接な対応性を明確に確立する,DecoMRというモデルフリーな3次元メッシュ推定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:00:47 GMT)
Efficient Lottery Ticket Finding: Less Data is More [87.1] Lottery ticket hypothesis (LTH) は、高密度ネットワークに対する当選チケット(希少だが批判的)の存在を明らかにする。
入場券の発見には, 列車プルー・リトラクションのプロセスにおいて, 煩雑な計算が必要となる。
本稿では、特別に選択されたデータのみを用いて、より効率的に宝くじを発見できる新しい視点を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:58:17 GMT)
Structured Reordering for Modeling Latent Alignments in Sequence
Transduction [86.9] 本稿では,分離可能な置換の辺りを正確に推定する効率的な動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
結果のSeq2seqモデルは、合成問題やNLPタスクの標準モデルよりも体系的な一般化が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 21:53:54 GMT)
Asymmetric Loss Functions for Learning with Noisy Labels [82.5] そこで本研究では,様々なノイズに対する雑音ラベルによる学習に頑健な,新しい損失関数,すなわちテクスティタ対称損失関数を提案する。
ベンチマークデータセットの実験結果は、非対称損失関数が最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 12:52:48 GMT)
Constrained episodic reinforcement learning in concave-convex and
knapsack settings [81.1] コンケーブ報酬と凸制約のある設定に対して、強力な理論的保証を持つモジュラー解析を提供する。
実験により,提案アルゴリズムは既存の制約付きエピソード環境において,これらの手法を著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:30:29 GMT)
Alpha Matte Generation from Single Input for Portrait Matting [79.6] 目標は、各画素が前景の被写体に与える影響を識別するアルファマットを予測することである。
従来のアプローチや既存の作業の多くは、アルファマットの予測にトリマップ、背景画像などの追加入力を使用していた。
我々は、GAN(Generative Adversarial Nets)を用いたポートレート・マッティングを行うための追加の入力不要アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:53:42 GMT)
TinyTL: Reduce Activations, Not Trainable Parameters for Efficient
On-Device Learning [78.8] デバイス上での学習により、エッジデバイスはAIモデルを新しいデータに継続的に適応できる。
既存の作業は、トレーニング可能なパラメータの数を減らすことで、この問題を解決する。
メモリ効率の高いオンデバイス学習のためのTiny-Transfer-Learning(TinyTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 01:23:16 GMT)
Transformer in Convolutional Neural Networks [78.7] マルチヘッド自己認識における高計算・空間複雑さに起因する視覚変換器の低効率欠陥に対処する。
本稿では階層型MHSA(Hierarchical MHSA)を提案する。
実験により、TransCNNは画像認識の最先端の精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:01:13 GMT)
A novel Deep Neural Network architecture for non-linear system
identification [78.7] 非線形システム識別のための新しいDeep Neural Network (DNN)アーキテクチャを提案する。
メモリシステムにインスパイアされたインダクティブバイアス(アーキテクチャ)と正規化(損失関数)を導入する。
このアーキテクチャは、利用可能なデータのみに基づいて、自動的な複雑性の選択を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:06:07 GMT)
3D UAV Trajectory and Data Collection Optimisation via Deep
Reinforcement Learning [75.8] 無人航空機(UAV)は現在、無線通信におけるネットワーク性能とカバレッジを高めるために配備され始めている。
UAV支援モノのインターネット(IoT)のための最適な資源配分方式を得ることは困難である
本稿では,UAVの最も短い飛行経路に依存しつつ,IoTデバイスから収集したデータ量を最大化しながら,新しいUAV支援IoTシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:08:41 GMT)
Brain Age Estimation From MRI Using Cascade Networks with Ranking Loss [75.0] T1強調MRIデータから脳年齢を推定するために,新しい3次元畳み込みネットワークである2段エイジネットワーク(TSAN)を提案する。
686ドルのMRIによる実験では、TSANが正確な脳年齢を推定できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 07:11:25 GMT)
Cold atoms meet lattice gauge theory [72.2] 我々は、粒子物理学に関連する量子場論モデルを検討し、これらのモデルにおけるフェルミオン性物質をボゾン性物質に置き換える。
これは「ボソンがよりアクセスしやすく、実験者にとって操作しやすい」という事実によって動機づけられるが、「この置換」は新しい物理学や新しい現象にも繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 08:53:47 GMT)
An Adversarial Learning based Multi-Step Spoken Language Understanding
System through Human-Computer Interaction [70.3] 対戦型学習に基づく多段階音声言語理解システムを提案する。
我々は,F1の観点で解析性能を少なくとも2.5%向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:46:53 GMT)
Attend and Select: A Segment Attention based Selection Mechanism for
Microblog Hashtag Generation [69.7] ハッシュタグは、原文の様々な断片的な部分に由来する可能性のあるトークンまたはフレーズによって形成される。
本稿では,エンコーディング,セグメント選択,デコードという3つのフェーズからなるエンドツーエンドのトランスフォーマーベース生成モデルを提案する。
中国語のWeiboと英語のTwitterから新たに収集した2つの大規模ハッシュタグ生成データセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:13:58 GMT)
Learning Topology from Synthetic Data for Unsupervised Depth Completion [66.3] 画像から高密度深度マップとスパース深度測定を推定する手法を提案する。
我々は,疎点雲と密度の高い自然形状の関係を学習し,その画像を用いて予測深度マップの検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 00:21:12 GMT)
Robust Implicit Networks via Non-Euclidean Contractions [63.9] 暗黙のニューラルネットワークは、精度の向上とメモリ消費の大幅な削減を示す。
彼らは不利な姿勢と収束の不安定さに悩まされる。
本論文は,ニューラルネットワークを高機能かつ頑健に設計するための新しい枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:05:02 GMT)
Synthesis of Quantum Circuits with an Island Genetic Algorithm [63.0] 特定の演算を行うユニタリ行列が与えられた場合、等価な量子回路を得るのは非自明な作業である。
量子ウォーカーのコイン、トフォリゲート、フレドキンゲートの3つの問題が研究されている。
提案したアルゴリズムは量子回路の分解に効率的であることが証明され、汎用的なアプローチとして、利用可能な計算力によってのみ制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:15:25 GMT)
No MCMC for me: Amortized sampling for fast and stable training of
energy-based models [62.1] エネルギーベースモデル(EBM)は、不確実性を表す柔軟で魅力的な方法である。
本稿では,エントロピー規則化ジェネレータを用いてEMMを大規模に訓練し,MCMCサンプリングを記憶する簡単な方法を提案する。
次に、最近提案されたジョイント・エナジー・モデル(JEM)に推定器を適用し、元の性能と高速で安定したトレーニングとを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:40:14 GMT)
SoftDICE for Imitation Learning: Rethinking Off-policy Distribution
Matching [61.2] SoftDICEは、模倣学習のための最先端のパフォーマンスを達成する。
我々は、模倣学習のための最先端のパフォーマンスを実現するSoftDICEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:37:11 GMT)
An Adaptive Framework for Learning Unsupervised Depth Completion [59.2] カラー画像から高密度深度マップとそれに伴うスパース深度測定を推定する手法を提案する。
正規化とコビジュアライゼーションは、モデルの適合度とデータによって関連付けられており、単一のフレームワークに統合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 02:27:55 GMT)
Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization [54.0] クロスビューなジオローカライゼーションは、異なるプラットフォームから同じ地理的ターゲットの画像を見つけることである。
既存の手法は通常、画像センター内の地理的ターゲットの微細な特徴をマイニングすることに集中している。
我々は、文脈情報を活用するために、ローカルパターンネットワーク(LPN)と呼ばれるシンプルで効果的なディープニューラルネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 02:46:25 GMT)
Learning MDPs from Features: Predict-Then-Optimize for Sequential
Decision Problems by Reinforcement Learning [52.7] 我々は、強化学習を通して解決された逐次決定問題(MDP)の文脈における予測列最適化フレームワークについて検討した。
2つの重要な計算課題は、意思決定中心の学習をMDPに適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:53:31 GMT)
Oriented Object Detection with Transformer [51.6] 我々は,エンドツーエンドネットワークに基づくTRansformer(bf O2DETR$)によるオブジェクト指向オブジェクト検出を実装した。
注意機構を奥行き分離可能な畳み込みに置き換えることで,トランスフォーマーの簡易かつ高効率なエンコーダを設計する。
私たちの$rm O2DETR$は、オブジェクト指向オブジェクト検出の分野における別の新しいベンチマークになり、より高速なR-CNNとRetinaNetに対して最大3.85mAPの改善が達成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:57:17 GMT)
Selective Inference for Latent Block Models [50.8] 本研究では,潜在ブロックモデルに対する選択的推論法を提案する。
我々は,潜在ブロックモデルの行と列クラスタのメンバシップの集合に対する統計的テストを構築した。
提案された正確で近似されたテストは、選択バイアスを考慮していない単純なテストと比較して効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 04:38:39 GMT)
Occlusion-aware Unsupervised Learning of Depth from 4-D Light Fields [50.4] 4次元光場処理と解析のための教師なし学習に基づく深度推定法を提案する。
光場データの特異な幾何学構造に関する基礎知識に基づいて,光場ビューのサブセット間の角度コヒーレンスを探索し,深度マップを推定する。
提案手法は,従来の手法と同等の精度で計算コストを低減した深度マップを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 06:19:50 GMT)
Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration [47.6] 画像復元のためにTransformerブロックを用いた階層型エンコーダデコーダネットワークを構築した。
いくつかの画像復元タスクの実験は、Uformerの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 12:33:22 GMT)
Variational (Gradient) Estimate of the Score Function in Energy-based
Latent Variable Models [46.7] 本稿では,一般的なEBLVMにおけるモデルパラメータに対するスコア関数とその勾配の変動推定について述べる。
最小限のモデル仮定で、VaESとVaGESは、EBLVMを学習するためのカーネル化されたSteindisrepancy(KSD)およびスコアマッチング(SM)ベースのメソッドに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:26:16 GMT)
Registration of serial sections: An evaluation method based on
distortions of the ground truths [46.3] 本研究は, 地盤構造に基づく登録評価手法を提案する。
我々は、直列断面の切削歪みと似た方法で、自然に登録された画像スタックを歪ませる。
テストケースは既存の3Dデータセットから生成されるため、基礎的な真実は分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:01:02 GMT)
Referring Transformer: A One-step Approach to Multi-task Visual
Grounding [45.4] 視覚的グラウンドタスクのための単純なワンステージマルチタスクフレームワークを提案する。
具体的には、2つのモダリティを視覚言語エンコーダに融合させるトランスフォーマーアーキテクチャを利用する。
我々のモデルは、コンテキスト情報とマルチタスクトレーニングから大きな恩恵を受けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:53:39 GMT)
Deep Matching Prior: Test-Time Optimization for Dense Correspondence [37.5] 入力対のイメージ上で、トレーニングされていないマッチングネットワークを最適化することで、画像ペア固有の先行情報をキャプチャできることを示す。
実験により、私たちのフレームワークはDeep Matching Prior (DMP)と呼ばれ、最新の学習ベースの手法に対して競争力があり、性能も優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:56:01 GMT)
Neural Active Learning with Performance Guarantees [37.2] 非パラメトリックなレシエーションにおけるストリーミング環境におけるアクティブラーニングの問題について検討する。
我々は最近提案されたニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)近似ツールを用いて、アルゴリズムが操作する特徴空間と学習したモデルを上から計算する適切なニューラル埋め込みを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:44:23 GMT)
Meta-Learning Reliable Priors in the Function Space [36.9] 本稿では,F-PACOHと呼ばれるメタ学習フレームワークを紹介し,メタ学習をプロセスとして扱い,関数空間内で直接メタレベル正規化を行う。
これにより、メタラーナーの予測を、不十分なメタトレーニングデータの領域における高い不確実性に向けて直接操縦することができ、よく校正された不確実性推定が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:07:49 GMT)
Neural Implicit 3D Shapes from Single Images with Spatial Patterns [36.8] 1枚の画像から3次元形状を復元することは、コンピュータビジョンの長年の問題であった。
そこで本研究では,空間パターンの先行点を学習し,その背景となる形状の見えない領域を推定する手法を提案する。
本研究では,空間パターン表現を統合したニューラルネットワークを考案し,提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:35:31 GMT)
On the Effectiveness of Adapter-based Tuning for Pretrained Language
Model Adaptation [36.4] プリトレーニング言語モデル(PrLM)に軽量アダプタモジュールを追加することで、アダプタベースのチューニングが機能する
新しいタスクごとにいくつかのトレーニング可能なパラメータを追加するだけで、高いパラメータ共有が可能になる。
アダプタベースのチューニングは,低リソースタスクと多言語タスクの微調整に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 16:10:12 GMT)
SADRNet: Self-Aligned Dual Face Regression Networks for Robust 3D Dense
Face Alignment and Reconstruction [36.1] 野生における3次元の顔のアライメントと再構築は難しい問題である。
我々は,自己整合両面回帰ネットワーク(SADRNet)と呼ばれるエンドツーエンドフレームワークを提案する。
AFLW2000-3D と Florence の2つのベンチマーク実験により,提案手法が既存の最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:31:24 GMT)
CAPE: Encoding Relative Positions with Continuous Augmented Positional
Embeddings [33.9] 絶対位置埋め込みのための拡張型アプローチ(CAPE)を提案する。
CAPEは絶対(単純さと速度)と相対的な位置埋め込み(一般化)の両方の利点を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:54:55 GMT)
Semantic-Enhanced Explainable Finetuning for Open-Domain Dialogues [33.5] 本稿では,事前訓練された言語モデルとオープンドメイン対話モデルのためのモジュール型対話パラダイムを組み合わせることを提案する。
セマンティック・エンハンスド・ファインタニング(セマンティック・エンハンスド・ファインタニング)は,言語モデルファインタニングタスクとして会話理解,計画,応答生成をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:03:41 GMT)
Transformed ROIs for Capturing Visual Transformations in Videos [31.9] 我々は、CNNのプラグイン・アンド・プレイモジュールであるTROIを紹介し、それ以外は空間と時間で区切られている中レベルの特徴表現を推論する。
我々は,大規模データセットである something-Something-V2 と Epic-Kitchens-100 の動作認識結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:59:53 GMT)
PreferenceNet: Encoding Human Preferences in Auction Design with Deep
Learning [31.5] 制約をエンコードする既存のニューラルネットワークベースのオークション機構の拡張であるPreferenceNetを提案する。
提案手法は,現在最先端のニューラルネットベースのオークション設計と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:29:40 GMT)
Learning Video Models from Text: Zero-Shot Anticipation for Procedural
Actions [30.9] 本稿では,大規模テキストコーパスから指導知識を一般化し,その知識をビデオに転送する階層モデルを提案する。
指導ビデオの一部が与えられた後、我々のモデルは、リッチな自然言語で、未来への複数のステップにおいて、一貫性のある、もっともらしい行動を認識し、予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:43:39 GMT)
TabularNet: A Neural Network Architecture for Understanding Semantic
Structures of Tabular Data [30.5] 本稿では,テーブルから空間情報と関係情報を同時に抽出する新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるTabularNetを提案する。
リレーショナル情報のために,WordNet木に基づく新しいグラフ構築法を設計し,GCNベースのエンコーダを採用する。
私たちのニューラルネットワークアーキテクチャは、さまざまな理解タスクのための統一されたニューラルネットワークバックボーンであり、マルチタスクシナリオで利用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 11:48:09 GMT)
Hybrid-Attention Guided Network with Multiple Resolution Features for
Person Re-Identification [30.3] 本稿では,ハイレベルな特徴を学習する際の情報損失を低減するために,ハイレベルな埋め込みと低レベルな埋め込みを融合した新しい人物再IDモデルを提案する。
また,対象物に関するより識別的な特徴を抽出することを目的とした,空間的およびチャネル的注意機構をモデルに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:05:03 GMT)
Adversarial Classification of the Attacks on Smart Grids Using Game
Theory and Deep Learning [27.7] 本稿では,攻撃者によるパワー測定における変動を評価するためのゲーム理論的手法を提案する。
ゼロサムゲームは、攻撃者とディフェンダーの間の相互作用をモデル化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:43:28 GMT)
Feature-based Style Randomization for Domain Generalization [27.2] ドメイン一般化(Domain Generalization、DG)は、まず複数のソースドメイン上のジェネリックモデルを学習し、その後、追加の適応なしに任意の未確認ターゲットドメインに直接一般化することを目的としている。
本稿では,機能レベルの拡張を実現するために,シンプルだが効果的な特徴ベーススタイルのランダム化モジュールを開発する。
既存の画像レベルの拡張と比較して、我々の特徴レベルの拡張は、よりゴール指向でサンプルの多様性のある方法を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 16:34:44 GMT)
Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning via Offline Data
Without Great Coverage [27.1] 本稿では、エージェントがオンライン環境の相互作用を伴わずに専門家の実証者を模倣することを学習するオフラインImitation Learning(IL)について研究する。
その代わり、学習者は、潜在的に未熟な行動ポリシーから状態-動作-次の状態遷移の静的なオフラインデータセットを提示される。
オフラインデータ(MILO)からモデルベースのILを導入し,理論上も現実的にも,オフラインのIL問題を効率的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:31:08 GMT)
On Training Sample Memorization: Lessons from Benchmarking Generative
Modeling with a Large-scale Competition [27.1] 本研究では,生成的モデリングコンペティションを設計,展開することで,メトリクスのゲーム性を評価する。
参加者間の競争力は, 生成モデルにおける意図的, 非意図的記憶の両面を調査することを可能にした。
意図的な暗記を検出するため,新しい暗記対応指標として,暗記インフォームドFr'echet Inception Distance'(MiFID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 08:24:42 GMT)
Towards Fast and Accurate Multi-Person Pose Estimation on Mobile Devices [26.1] 本稿では,モバイルデバイス上での多人数ポーズ推定を高速化するアーキテクチャ最適化と重み付けフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,代表的軽量多人数ポーズ推定器と比較して,最大2.51倍の精度でモデル推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 22:39:40 GMT)
Combinatorial Optimization for Panoptic Segmentation: An End-to-End
Trainable Approach [23.3] 本稿では,同時セマンティクスとインスタンスセグメンテーションのためのエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案する。
提案手法は,大規模実世界の課題において,ディープラーニングと協調して最適化を用いることの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:39:13 GMT)
A Near-Optimal Algorithm for Debiasing Trained Machine Learning Models [21.6] 我々は、深層ニューラルネットワーク(DNN)を含む訓練済みモデルのデバイアス化のためのスケーラブルな後処理アルゴリズムを提案する。
過剰なベイズリスクを限定することで、ほぼ最適であることを証明します。
標準ベンチマークデータセットでその利点を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:45:37 GMT)
The FLORES-101 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual
Machine Translation [21.6] 本研究では,英語ウィキペディアから抽出した3001文からなるFLORES-101評価ベンチマークを紹介する。
結果として得られたデータセットは、低リソース言語の長い尾におけるモデル品質のより良い評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:58:12 GMT)
ModelCI-e: Enabling Continual Learning in Deep Learning Serving Systems [21.4] 本稿では,この問題を解決するために,ModelCI-e(継続的インテグレーションと進化)と呼ばれる軽量MLOpsプラグインを実装した。
ModelCI-eは継続学習(CL)とMLデプロイメント技術を採用し、モデルの更新と検証をエンドツーエンドでサポートする。
予備的な結果は、ModelCI-eのユーザビリティを示し、モデル更新と推論ワークロード間の干渉を取り除くことが、システム効率の向上に不可欠であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:28:51 GMT)
MOC-GAN: Mixing Objects and Captions to Generate Realistic Images [21.2] より合理的な設定を導入し、オブジェクトやキャプションからリアルなイメージを生成します。
この設定では、オブジェクトはターゲットイメージにおける重要な役割を明示的に定義し、キャプションは、そのリッチな属性とコネクションを暗黙的に記述する。
2つのモードの入力を混合して現実的な画像を生成するMOC-GANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:04:07 GMT)
Embracing Ambiguity: Shifting the Training Target of NLI Models [21.2] 自然言語推論(NLI)タスクにおけるアノテータのラベル分布を推定する学習オプションについて検討する。
このデータを微調整すると,ChaosNLIの発散スコアを低減できることが示され,言語的曖昧さを捉えるための第一歩として期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:18:53 GMT)
Combining Static Word Embeddings and Contextual Representations for
Bilingual Lexicon Induction [19.4] 静的な単語埋め込みと文脈表現を組み合わせた,シンプルで効果的な機構を提案する。
教師付きおよび教師なしのBLIベンチマーク設定下で, 様々な言語ペア上で, 組み合わせのメカニズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:31:02 GMT)
Exploring the Limits of Out-of-Distribution Detection [19.0] 大規模事前学習型トランスフォーマーはOODタスクに近い範囲における最先端(SOTA)を大幅に改善できることを示す。
CLIPのようなマルチモーダルな画像テキスト事前学習型トランスフォーマーでは、情報ソースとして単にoutlierクラスの名前を使用する新しい方法を模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 01:45:11 GMT)
Reducing the feature divergence of RGB and near-infrared images using
Switchable Normalization [16.6] 特徴のばらつきを考慮に入れずに、異なるモダリティを鼻で組み合わせることで、準最適結果が得られることを示す。
We apply a Switchable Normalization block to our DeepLabV3 segmentation model to improve the feature divergence。
我々のモデルは、以前公表されたベースラインよりも平均IoUが10%近く改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:48:59 GMT)
End-to-End Neuro-Symbolic Architecture for Image-to-Image Reasoning
Tasks [15.6] 画像入力から画像出力への変換を必要とするタスクを推論するためのニューラル・シンボリック・ニューラルモデルについて検討する。
画像再構成損失と新たな出力エンコーダを組み合わせてスーパーバイザ信号を生成するアーキテクチャであるNSNnetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:27:33 GMT)
Neural Tangent Kernel Maximum Mean Discrepancy [15.2] 我々は,ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)とMDD統計との接続を同定し,新しいニューラルネットワークの最大平均離散性(MMD)統計量を示す。
この接続により,MDD統計量を計算するための計算効率が高く,メモリ効率のよい手法が開発できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:00:39 GMT)
Boosting a Model Zoo for Multi-Task and Continual Learning [15.1] モデル動物園」はモデルのアンサンブルを構築するアルゴリズムであり、それぞれが非常に小さく、小さなタスクセットで訓練されている。
モデルZooは,マルチタスクおよび連続学習における最先端手法と比較して,予測精度が大きく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 04:25:09 GMT)
Fisher-Pitman permutation tests based on nonparametric Poisson mixtures
with application to single cell genomics [13.5] 本稿では,未知の混合分布の等価性を評価するためのフィッシャー・ピットマン型変質試験の理論的および経験的性能について検討する。
混合分布の非パラメトリック最大度推定器(NPMLE)上に構築すると、これらの試験はカウントデータの複雑な不特定構造に適応できることが理論的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:31:53 GMT)
Complexity Analysis of Stein Variational Gradient Descent Under
Talagrand's Inequality T1 [12.8] 我々は、$pi(x) propto exp(-Fx)からサンプリングするアルゴリズムであるStein Variational Gradient Descent (SVGD)の複雑さについて検討する。
我々の重要な仮定は、対象分布が不等式の不等式 T1 を満たすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:51:32 GMT)
The Fine-Grained Hardness of Sparse Linear Regression [12.8] この問題に対して、より優れたブルートフォースアルゴリズムは存在しないことを示す。
また,予測誤差が測定された場合,より優れたブラトフォースアルゴリズムが不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:19:43 GMT)
MURANA: A Generic Framework for Stochastic Variance-Reduced Optimization [12.3] MULtiple RANdomized Algorithm (MURANA) と呼ぶ汎用分散還元アルゴリズムを提案する。
本手法は一般演算子で定式化され,計算複雑性を低減するための様々な戦略をモデル化することができる。
ELVIRAと呼ばれるその1つを強調し、Loopless SVRGで改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 07:39:01 GMT)
PYROBOCOP : Python-based Robotic Control & Optimization Package for
Manipulation and Collision Avoidance [12.3] PYROBOCOPはPythonベースのロボットシステムの制御と最適化のためのパッケージである。
相補性制約によって記述される接触を持つシステムを扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:46:29 GMT)
Collaborative Causal Discovery with Atomic Interventions [12.2] 我々は、複数の独立したエンティティをそれぞれ独自の因果グラフで持つ一般的なシナリオをモデル化する。
目標は、これらの因果グラフを同時に学習することだ。
我々はこの問題を因果補足仮定なしで研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 04:30:29 GMT)
Rethinking Training from Scratch for Object Detection [11.5] ImageNet事前トレーニングは、オブジェクト検出のデファクト標準である。
我々は、事前学習と微調整に続く物体検出のための新しい訓練パイプラインを提案する。
我々はこれを直接検出事前訓練と呼び、また略して直接事前訓練を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:05:57 GMT)
Multi-Level Graph Encoding with Structural-Collaborative Relation
Learning for Skeleton-Based Person Re-Identification [11.3] Skeletonベースの人物再識別(Re-ID)は、安全クリティカルなアプリケーションに優れた価値を提供する、新たなオープントピックである。
既存の方法は通常、手作りの特徴やモデル骨格のダイナミクスを体関節の軌跡から抽出する。
Re-IDの識別グラフ特徴を符号化するために,構造協調関係学習(MG-SCR)を用いたマルチレベルグラフ符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:09:57 GMT)
Control-Oriented Model-Based Reinforcement Learning with Implicit
Differentiation [11.2] そこで本研究では,暗黙の微分を用いたモデル学習において,期待値を直接最適化するエンド・ツー・エンドのアプローチを提案する。
モデル不特定化方式におけるアプローチの利点を、確率に基づく手法と比較した理論的および実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:15:49 GMT)
On Local Aggregation in Heterophilic Graphs [11.1] 我々は,従来のGNNと多層パーセプトロンを適切に調整した手法が,ヘテロ親和性グラフ上の最近の長距離アグリゲーション手法の精度に適合しているか,あるいは超越しているかを示す。
本稿では,新しい情報理論グラフ計量であるNativeborhood Information Content(NIC)メトリックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:12:31 GMT)
Expressive Power of Invariant and Equivariant Graph Neural Networks [10.4] Folklore Graph Neural Networks (FGNN) は、与えられたテンソル次数に対してこれまで提案されてきた最も表現力のあるアーキテクチャである。
FGNNはこの問題の解決方法を学ぶことができ、既存のアルゴリズムよりも平均的なパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:37:55 GMT)
ScheduleNet: Learn to solve multi-agent scheduling problems with
reinforcement learning [10.2] 我々は、複数のエージェントを効果的に調整してタスクを完了させる分散意思決定ポリシーであるScheduleNetを学ぶ。
各種マルチエージェントスケジューリングタスクの一般的な学習ベーススケジューラとしてのScheduleNetの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 07:08:58 GMT)
Itihasa: A large-scale corpus for Sanskrit to English translation [9.6] イティハサ (Itihasa) は、サンスクリット語の93,000対のスロカとその英訳を含む大規模な翻訳データセットである。
まず、このようなデータセットのキュレーションの背後にあるモチベーションを説明し、そのニュアンスを引き出すための経験的分析を続行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 22:58:13 GMT)
Causal Abstractions of Neural Networks [9.3] 本稿では,テキストの抽象の形式的理論に基づく新しい構造解析手法を提案する。
本稿では,Multiply Quantified Natural Language Inference (MQNLI) コーパスで学習したニューラルネットワークの解析に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 01:07:43 GMT)
A call for better unit testing for invariant risk minimisation [8.8] IRMv1(とその変種)フレームワークは、最適回帰器の小さな変更で不安定になる可能性があることを示す。
これは特に、ERMと比較して、新しい環境へのさらなる一般化につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:07:46 GMT)
How Did This Get Funded?! Automatically Identifying Quirky Scientific
Achievements [8.7] 覚醒は重要な社会現象であり、複雑な社会的・心理的機能に寄与する。
何千年も研究されてきたが、ユーモアはコンピュータではあまり理解されていない。
ユーモアマイニングにおいて,面白く珍しい科学的論文を自動的に検出する新たな設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 06:54:40 GMT)
Do Grammatical Error Correction Models Realize Grammatical
Generalization? [8.6] 本研究は, GECモデルが誤り訂正に必要な文法的知識をどの程度一般化するかを考察する。
現在の標準変換器ベースGECモデルでは, 簡単な設定でも文法的一般化が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 04:59:29 GMT)
Preservation of the Global Knowledge by Not-True Self Knowledge
Distillation in Federated Learning [8.5] フェデレートラーニング(FL)では、強力なグローバルモデルが、クライアントのローカルにトレーニングされたモデルを集約することによって、協調的に学習される。
偏りのある地域分布への適応は、その特徴をグローバルな分布にシフトさせ、グローバルな知識を忘れる結果をもたらすことを観察する。
本稿では, ローカルデータに対するグローバルな知識を活用した, 簡便かつ効果的なフェデレートローカル自己蒸留(FedLSD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 11:51:47 GMT)
Graph2Graph Learning with Conditional Autoregressive Models [8.2] グラフ・ツー・グラフ学習のための条件付きオートレアモデルを提案する。
本稿では,グラフアルゴリズムの挑戦的部分グラフ予測実験を通じて,その表現能力について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:28:07 GMT)
Knowing when we do not know: Bayesian continual learning for
sensing-based analysis tasks [8.2] 本研究では,実世界のセンサベース分析タスクの集合を継続的に学習するベイズ推論に基づくフレームワークを提案する。
本実験は,学習モデルの堅牢性と信頼性を実証し,センサ環境の変化に適応させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:45:06 GMT)
Extractive Research Slide Generation Using Windowed Labeling Ranking [8.2] 本稿では,学術論文のスライドを自動的に生成する手法を提案する。
本手法の文ラベルモジュールは,抽出要約のためのニューラルネットワークモデルSummaRuNNerに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:56:43 GMT)
Noise Conditional Flow Model for Learning the Super-Resolution Space [8.1] 超解法におけるノイズ条件流モデルNCSRは、画像の視覚的品質と多様性を高める。
NCSRは,従来のGANモデルよりも,多様性と視覚的品質が向上し,視覚的品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 07:43:52 GMT)
Distributional Reinforcement Learning with Unconstrained Monotonic
Neural Networks [7.9] 本稿では,ランダムリターン分布の異なる表現を学習するための方法論を提案する。
制約のない単調深Q-network (UMDQN) と呼ばれる新しい分布RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:03:50 GMT)
A Deep Joint Sparse Non-negative Matrix Factorization Framework for
Identifying the Common and Subject-specific Functional Units of Tongue Motion
During Speech [7.9] 音声中の舌運動の共通および主観的機能単位を特定するための新しいディープラーニングフレームワークを開発した。
スパースとグラフ正規化によるNMFを、ディープニューラルネットワークに似たモジュラーアーキテクチャに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:10:25 GMT)
Meta-learning for downstream aware and agnostic pretraining [7.2] 本稿では,メタラーニングを用いて,事前学習の各エピソードにおいて最も有意義な学習信号を提供するタスクを選択することを提案する。
本手法とその2つの変種である下流認識と下流認識事前学習のアルゴリズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:08:09 GMT)
FlexParser -- the adaptive log file parser for continuous results in a
changing world [7.1] 我々は、ログメッセージの段階的な変更にもかかわらず、望ましい値を抽出できるFlexという、フレキシブルな新しい処理を提案する。
我々は、データセットごとに1つのイベントを解析するステートフルLSTMをトレーニングし、ステートフルネスは、複数のメッセージにわたってログメッセージ構造を学ぶモデルを強制します。
我々のモデルは7つの異なる公開ログファイルデータセットと様々な変異でテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 16:30:01 GMT)
Efficient Continuous Control with Double Actors and Regularized Critics [7.1] 我々は,長期にわたって無視されてきた二重アクターの可能性を探り,連続的な設定におけるより良い値関数推定法を提案する。
我々は、DDPGの過大評価バイアスとTD3の過小評価バイアスに対処するため、シングル・批評家とダブル・批評家に二重アクターを構築した。
二重批評家による価値推定の不確実性を軽減するため、二重アクターアーキテクチャの下での批判ネットワークの正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 07:04:48 GMT)
Hierarchical Bayesian Mixture Models for Time Series Using Context Trees
as State Space Partitions [6.9] 実数値時系列との混合モデリングと推論のための一般ベイズフレームワークが導入された。
最大後続確率(MAP)モデルは,その正確な後続確率とともに正確に同定可能であることを示す。
この汎用フレームワークの実用性は、異なる自己回帰(AR)モデルが各状態空間で使用されるときに詳細に説明され、結果として混合ARモデルクラスとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:46:49 GMT)
A Primer on Multi-Neuron Relaxation-based Adversarial Robustness
Certification [6.7] 敵対的な例は、ディープニューラルネットワークが現実世界に展開されるときに、本当に危険をもたらす。
本研究では,緩和に基づくロバスト性認証手法を記述するために,統一的な数学的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 11:59:27 GMT)
Enhancing Label Correlation Feedback in Multi-Label Text Classification
via Multi-Task Learning [6.2] ラベル相関フィードバックを高めるために,マルチタスク学習を用いた新しい手法を提案する。
本稿では,ラベル相関学習を強化するための2つの補助ラベル共起予測タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 12:26:14 GMT)
Deep Learning-based Type Identification of Volumetric MRI Sequences [5.4] MRI配列の標準化されていない命名は、自動システムでは識別が困難である。
本稿では,深層学習に基づく脳MRIシークエンスを同定するシステムを提案する。
我々のシステムは96.81%の精度でシーケンスタイプを分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:34:47 GMT)
On Memorization in Probabilistic Deep Generative Models [5.0] 深層生成モデルの最近の進歩は、様々なアプリケーション領域において印象的な結果をもたらしている。
深層学習モデルが入力データの一部を記憶する可能性に触発されたため、記憶の仕組みを理解するための努力が増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:33:04 GMT)
Predicting Quantum Potentials by Deep Neural Network and Metropolis
Sampling [4.9] そこで我々は,メトロポリスサンプリングとディープニューラルネットワークを組み合わせることで,固有状態を与えるシュロディンガー方程式のポテンシャルを解くことを提案する。
損失関数は、その正確な評価のために、最適化にエネルギーを明示的に巻き込むために提案される。
MPNNは、シュロディンガー方程式を満たす可能性だけでなく、固有エネルギーも予測する上で優れた精度と安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:03:17 GMT)
Regularization in ResNet with Stochastic Depth [4.1] 残留ニューラルネットワーク(ResNets)の代替正則化手法として深度(SD)が登場した
本稿では,SDの異なる正則化効果について,摂動解析と信号伝搬を組み合わせたハイブリッド解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:56:54 GMT)
A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Traffic State Estimation
and Fundamental Diagram Discovery [3.8] 本稿では,基礎図形学習器(PIDL+FDL)を用いた物理インフォームド深層学習という,改良されたパラダイムに寄与する。
PIDL+FDLはML用語をモデル駆動コンポーネントに統合し、基本図(FD)の機能形式、すなわち交通密度から流れや速度へのマッピングを学ぶ。
PIDL+FDLを用いて、人気のある1次・2次トラフィックフローモデルの解法とFD関係の再構築を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:54:32 GMT)
Selecting Miners within Blockchain-based Systems Using Evolutionary
Algorithms for Energy Optimisation [3.6] 我々は,ブロックチェーンのエネルギー消費を最適化問題として,エネルギー消費と信頼という2つの相反する目標を定式化する。
提案モデルは、その性能を示すために、異なるアルゴリズム間で比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 00:00:41 GMT)
DAMSL: Domain Agnostic Meta Score-based Learning [3.6] ドメインに依存しないメタスコアベースの学習は、クロスドメインの少数ショット学習のための、新しく、多目的で、非常に効果的なソリューションである。
我々は,従来のメタ学習手法がソースドメインに過度に適合する点と,サポートセットの構造を応用した過去のトランスファー学習手法の問題点を同定する。
提案手法は,従来のメタラーニングとトランスファーラーニングの限界を克服し,より小さな領域シフトと大規模な領域シフトの双方で精度を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 06:08:05 GMT)
Minibatch and Momentum Model-based Methods for Stochastic Non-smooth
Non-convex Optimization [3.5] モデルベース手法に対する2つの重要な拡張を行う。
まず,各イテレーションのモデル関数を近似するために,サンプルの集合を用いる新しいミニバッチを提案する。
第二に、運動量法の成功により、新しい凸モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 05:31:57 GMT)
DIPS-Plus: The Enhanced Database of Interacting Protein Structures for
Interface Prediction [2.7] DIPS-Plusはタンパク質界面の幾何学的深層学習のための42,112複合体の強化された機能豊富なデータセットである。
DIPSの以前のバージョンは、与えられたタンパク質複合体を構成する原子のカルテシアン座標とタイプのみを含む。
DIPS-Plusには、プロテクション指標、半球アミノ酸組成、および各アミノ酸に対する新しいプロファイル隠れマルコフモデル(HMM)ベースの配列機能を含む、新しい残基レベルの特徴が多数含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:56:27 GMT)
A Hybrid APM-CPGSO Approach for Constraint Satisfaction Problem Solving:
Application to Remote Sensing [2.7] 制約満足度問題(CSP)は、様々な複雑な実世界の問題のモデル化と解決に積極的に用いられている。
既存の問題解決手法は、ほとんどの場合不適当である。
本稿では,問題解決のための不完全なCSP法と完全CSP法を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 22:05:22 GMT)
PID-GAN: A GAN Framework based on a Physics-informed Discriminator for
Uncertainty Quantification with Physics [2.4] 科学的応用においては、物理の知識を持つ深層学習モデルを学習して、物理的に一貫した一般化された解を生成することが重要である。
本稿では,PID-GANと呼ばれる新しい物理インフォーム型GANアーキテクチャを提案する。
提案するPID-GANフレームワークは,複数損失項からのジェネレータ勾配の不均衡に悩まされないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 00:12:57 GMT)
Transient Chaos in BERT [2.4] 変換器による双方向表現(BERT)は、最近、いくつかのNLPベンチマークで最先端のスコアを確立することで人気を集めている。
Lite BERT (ALBERT) は、文字通りBERTの軽量バージョンとして特徴付けられ、BERTパラメータの数が減少する。
本研究では,ALBERTの組込み特性について検討し,NLPタスクの動的利用による効果的解法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:02:29 GMT)
Big-Five, MPTI, Eysenck or HEXACO: The Ideal Personality Model for
Personality-aware Recommendation Systems [2.4] パーソナリティを考慮したレコメンデーションシステムは従来のレコメンデーションシステムと比較して精度が高いことが証明されている。
本稿では,異なるパーソナリティモデルに基づく4つのパーソナリティ認識レコメンデーションシステムについて検討・比較する。
本稿では,人格特性モデルと人格モデルとを活かしたハイブリッドな人格モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 08:17:55 GMT)
Using GANs to Augment Data for Cloud Image Segmentation Task [2.3] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)によるデータ生成の有効性を示す。
また,GAN生成した画像の2進2進写像を推定し,画像として有効に活用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:01:43 GMT)
$\mathcal{PT}$-Symmetric Quantum Discrimination of Three States [2.0] 通常のエルミート量子力学では、確率$p1$で識別が成功する。
$mathcalPT$-symmetric quantum mechanicsでは、成功率$p$でテキストシミュレーションされた単一測定量子状態の識別を行うことができる。
我々は,IBM量子プロセッサ上での$mathcalPT$対称性の最近の実装とアプローチの関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:52:43 GMT)
Deep Particulate Matter Forecasting Model Using Correntropy-Induced Loss [1.8] 大気汚染と気象データの統計的特性を解析するために, 回帰(MCCR)損失の最大コレントロピー基準を用いる。
MCCRの損失は、従来の平均2乗誤差損失よりも、極端な値を予測するのに適切である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 05:17:24 GMT)
An evaluation of template and ML-based generation of user-readable text
from a knowledge graph [1.8] これらの誤りのどれが人間による低品質判断と大きく関連しているのかは不明である。
人文の誤りと人文の自然さと質の判断の低さとの間に有意な関連性はなかった。
どちらのアプローチも、知識グラフのための自然言語インターフェースを設計するための実行可能な選択肢であるようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:47:19 GMT)
A Targeted Assessment of Incremental Processing in Neural LanguageModels
and Humans [1.5] 本稿では,人間とニューラル言語モデルにおけるインクリメンタル処理のスケールアップ比較について述べる。
データはInterpolated Maze Taskと呼ばれる新しいオンライン実験パラダイムに由来する。
人間と言語モデルの両方が、非文法的な文領域における処理困難を増大させていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:04:39 GMT)
Machine Learning Based Anxiety Detection in Older Adults using Wristband
Sensors and Context Feature [1.5] 本手法は,1つの生理的信号の特徴と実験的文脈に基づく特徴を組み合わせ,不安検出手法を提案する。
本研究は, 高齢者の不安の長期モニタリングを容易にするために, 低コストのコンシューマーデバイスを用いた不安検知手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:17:29 GMT)
A Meta Learning Approach to Discerning Causal Graph Structure [1.5] 分布の単純度を最適化することにより,変数間の因果方向を導出するためのメタラーニングの活用について検討する。
潜在変数を含むグラフ表現を導入し、より一般化性とグラフ構造表現を可能にする。
我々のモデルは、潜在共同設立者の影響にもかかわらず、複雑なグラフ構造の因果方向インジケータを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 22:44:44 GMT)
Understand and Improve Contrastive Learning Methods for Visual
Representation: A Review [1.5] 手動ラベリングなしで効果的なデータ表現を学習できる可能性から、有望な自己教師型学習が人気を集めている。
本文献レビューは, 自己指導型学習の鍵となる構成要素と限界を理解するための研究者の取り組みについて, 最新の分析を行うことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 21:59:49 GMT)
Highlighting the Importance of Reducing Research Bias and Carbon
Emissions in CNNs [1.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンにおける大きな課題に対処する上で、一般的な場所となっている。
特定の重要な変数を無視しながら、パフォーマンス改善を過度に強調する傾向があります。
建築設計と評価においてこれらの変数を見渡すことは、研究バイアスと環境影響を著しく否定する結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:42:00 GMT)
Assessing Attendance by Peer Information [1.0] 本稿では,出席率を測定するためにRAI(Relative Attendance Index)と呼ばれる新しい手法を提案する。
伝統的な出席は一人またはコースの記録に焦点をあてるが、相対的出席は関連する個人またはコースのピア出席情報を強調する。
実生活データによる実験結果から、RAIは学生のエンゲージメントをより良く反映できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:00:40 GMT)
Fast and Robust Online Inference with Stochastic Gradient Descent via
Random Scaling [1.0] 本稿では,勾配降下アルゴリズムの平均化法により推定されるパラメータのベクトルに対するオンライン推論法を提案する。
我々のアプローチはオンラインデータで完全に運用されており、機能中心極限定理によって厳格に支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:38:37 GMT)
Path-specific Effects Based on Information Accounts of Causality [0.9] 仲介分析における経路特異的な効果は、公正分析に有用なツールである。
操作なしの因果関係」は、経路特異的な効果が特定の介入によって引き起こされる可能性があることを示唆している。
本稿では,因果関係の情報記述にインスパイアされた新たな経路介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 16:50:06 GMT)
DL-DDA -- Deep Learning based Dynamic Difficulty Adjustment with UX and
Gameplay constraints [0.9] ゲームによって課される他のプレイヤーやマクロ制約を考慮して,ユーザエクスペリエンスを自動的に最適化する手法を提案する。
ゲームデザインの専門家が作成したマニュアルを,20万ドルで実験し,その成果を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 09:47:15 GMT)
Topological Measurement of Deep Neural Networks Using Persistent
Homology [0.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現は解読不能である。
持続的ホモロジー(PH)は、訓練されたDNNの複雑さを調べるために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:06:15 GMT)
Inverse design of two-dimensional materials with invertible neural
networks [0.7] 非可逆ニューラルネットワークを利用した逆設計フレームワーク(MatDesINNe)は、前と逆のプロセスの両方をマッピングできる。
フレームワークは、新しい、高い忠実度、多種多様な候補を、ほぼ化学的精度で生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 02:49:09 GMT)
Online Trading Models in the Forex Market Considering Transaction Costs [0.6] 本稿では,人工知能モデルである深層強化学習モデルに基づく投資エージェントを提案する。
このモデルは、実際の取引に関わる取引コストを考慮し、長期間にわたって取引を行うためのフレームワークを作成します。
実際の運用を考慮し,最新のオンラインデータを常に更新することで,学習を継続できるようにオンライン学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 05:36:12 GMT)
Few-shot segmentation of medical images based on meta-learning with
implicit gradients [0.5] 医用画像セグメンテーションのための数ショット設定において,最適化に基づく暗黙的メタ学習iMAMLアルゴリズムを活用することを提案する。
このアプローチでは、さまざまなトレーニングサンプルから学んだ重みを活用でき、新しい未知のデータセットにデプロイすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 19:52:06 GMT)
A Pre-training Oracle for Predicting Distances in Social Networks [0.3] 本研究では,現実のソーシャルネットワークにおける距離予測手法を提案する。
私たちは、アプローチを"Oracle Search Pre-Training"(OSP)と呼びます。
ソーシャルネットワークからサンプリングされた距離の1%しか持たない1ホップ未満の予測誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:06:44 GMT)
DPER: Efficient Parameter Estimation for Randomly Missing Data [0.2] 本稿では,1クラス・複数クラスのランダムに欠落したデータセットに対して,最大推定値(MLE)を求めるアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、データを通して複数のイテレーションを必要としないので、他の方法よりも時間のかかることを約束します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 16:37:48 GMT)
What if we Increase the Number of Objectives? Theoretical and Empirical
Implications for Many-objective Optimization [0.0] 本稿では,多くの目的に対処するための一般的な手順とアルゴリズムの実践的挙動と問題特性に対する目的数の影響について検討する。
我々は,アルゴリズム設計を支援するための実践的な勧告を導出するために,理論的および実証的な知見を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:25:35 GMT)
Universal singlet-triplet qubits implemented near the transverse sweet
spot [0.0] 半導体二重量子ドット(DQD)におけるシングルトリップ(ST)量子ビットのフォールトトレラント量子計算の実現のための鍵
ノイズの先行順序を減少させるために、横スイーツスポット(TSS)の近くでqubitを操作すること。
控えめなパルスシーケンスを適用すると、シングルビットゲートと2ビットゲートの両方が99%以上の忠実度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 11:11:40 GMT)
Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need [0.0] AutoMLシステムの主要な要素は、タスクの種類ごとに使用されるモデルのタイプを設定することである。
表データの分類や回帰問題では、通常、ツリーアンサンブルモデル(XGBoostなど)の使用が推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 21:22:39 GMT)
Signatured Deep Fictitious Play for Mean Field Games with Common Noise [0.0] 平均場ゲーム(MFG)を共通のノイズで解くための既存のディープラーニング手法は、サンプリングされた共通のノイズパスを固定し、対応するMFGを解く。
そこで我々は,固定されていない共通雑音設定を用いてネストループ構造を回避できる新しい単一ループアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ニューラルネットワークのさらなるトレーニングを行うことなく,共通不確実性の変化が平均場平衡に与える影響を正確に把握することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 23:09:46 GMT)
Real-Time Cognitive Evaluation of Online Learners through Automatically
Generated Questions [0.0] 本稿では,ビデオ講義から質問を自動的に生成する手法を提案する。
生成された質問は、学習者の低レベルの認知能力を評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 05:45:56 GMT)
Quasi-polynomial time approximation of output probabilities of
geometrically-local, shallow quantum circuits [0.0] 本稿では,任意の3次元局所多元数量子回路に対する古典的アルゴリズムを提案する。
準多項式時間における任意の逆多項式加法誤差に$| x |C|0otimes n>|2$を演算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 00:11:10 GMT)
Quantum-like model for unconscious-conscious interaction and emotional
coloring of perceptions and other conscious experiences [0.0] 量子測定理論は、知覚と感情のコヒーレントな生成の量子的モデリングに適用される。
我々のアプローチでは、脳は、情報処理を量子論の定式化によって記述できるマクロ的なシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:40:07 GMT)
Quantum estimation of a time dependent perturbation [0.0] 量子システムに作用する時間依存摂動の推定を解析する。
量子測定理論と古典フィルタ理論を時間発展型ハイブリッド量子軌道と古典的軌跡に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 12:11:39 GMT)
On the Power of Shallow Learning [0.0] カーネルが与えられたら、それを実現するネットワークを見つけることができますか?
我々は、完全に接続されたアーキテクチャに対して、この質問に答え、達成可能なカーネルの空間を完全に特徴づける。
提案手法を実験的に検証し,アクティベーション関数を選択するだけで,広帯域で完全接続されたネットワークの一般化性能を模倣した幅の浅いネットワークを設計できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:25:33 GMT)
Mean Field Approximation for solving QUBO problems [0.0] 平均場焼鈍における統計物理学的アプローチと量子力学的アプローチが同じ結果をもたらすことを示す。
提案手法は連続変数を持つ単純な勾配に基づく最小化からなるため,シミュレーションが容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:35:28 GMT)
Let's be explicit about that: Distant supervision for implicit discourse
relation classification via connective prediction [0.0] 暗黙の談話関係分類では,任意の談話接続が存在しない場合,隣り合う文間の関係を予測したい。
我々は,暗黙関係の明示を通じてデータ不足を回避し,タスクを2つのサブプロブレム(言語モデリングと明示的談話関係分類)に減らした。
実験結果から,本手法は同等性能の代替モデルよりも遥かに単純であるにもかかわらず,最先端技術よりもはるかに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 17:57:32 GMT)
Learning proofs for the classification of nilpotent semigroups [0.0] 機械学習は 4-nilpotent semigroup の分類のための小または小数のノードの証明を見つけるために用いられる。
機械学習は 4-nilpotent semigroup の分類のための小または小数のノードの証明を見つけるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 03:03:04 GMT)
Identifying Populist Paragraphs in Text: A machine-learning approach [0.0] 本稿では,テキスト中のポピュリストコンテンツを識別可能なテキスト分類モデルを提案する。
BERTベースのモデルは、テキスト中のポピュリストの内容を特定することに大きく成功し、無視できる量の偽陰性しか生成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 15:58:34 GMT)
From DNNs to GANs: Review of efficient hardware architectures for deep
learning [0.0] ニューラルネットワークとディープラーニングが現在の研究パラダイムに影響を与え始めている。
DSPプロセッサは、ニューラルネットワーク、アクティベーション機能、畳み込みニューラルネットワーク、生成的敵ネットワーク操作を実行することができない。
異なるアルゴリズムは、ニューラルネットワーク、アクティベーション機能、畳み込みニューラルネットワーク、生成対向ネットワークにおける高速なパフォーマンスに適合するDSPプロセッサを設計するために適合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:23:06 GMT)
Distributed Learning and its Application for Time-Series Prediction [0.0] 極度の出来事は、規模とポテンシャルが人、インフラ、環境に大きなダメージを与える出来事である。
新型コロナウイルスのパンデミックに悩まされている現在の世界の健康環境の極端な性質に触発され、私たちは極端な出来事をよりよく理解し、モデル化したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:57:30 GMT)
DisTop: Discovering a Topological representation to learn diverse and
rewarding skills [0.0] DisTopは多様なスキルを同時に学習し、報酬スキルの改善にフォーカスした新しいモデルだ。
DisTopは、教師なしのコントラスト損失、成長するネットワーク、目標条件付きポリシーを使用して、環境の離散的なトポロジを構築する。
報奨が不十分な場合, DisTop は階層的強化学習 (HRL) と比較して最先端の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 10:09:05 GMT)
Deep Neural Networks using a Single Neuron: Folded-in-Time Architecture
using Feedback-Modulated Delay Loops [0.0] 本稿では、任意の大きさのディープニューラルネットワークを、複数の時間遅延フィードバックループを持つ単一ニューロンに折り畳む方法を提案する。
本発明の単一ニューロン深部ニューラルネットワークは、単一の非線形性のみを含み、フィードバック信号の調整を適切に調整する。
Folded-in-time DNN(Fit-DNN)と呼ばれる新しい手法は、ベンチマークタスクのセットで有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 13:37:50 GMT)
Chaotic Einstein-Podolsky-Rosen pairs, measurements and time reversal [0.0] 我々は、古典的極限における量子カオス状態において、絡み合ったアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン対(EPR)の進化が起こる状況を考える。
小さな誤差の存在が古典力学の時間反転を破るとしても、時間進化は可逆である。
EPR対の絡み合いにより、ある粒子の逆転時点における測定が、近似時間逆転しか示さない別の粒子の正確な時間逆転を破ることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:59:43 GMT)
A response to the Mucino-Okon-Sudarsky's Assessment of Relational
Quantum Mechanics [0.0] ムチーノ、オコン、スダルスキーの最近の論文は量子力学解釈の評価を試みた。
論文は、解釈において正確に疑問視されている仮定が評価の価値を損なうと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 18:26:52 GMT)
A Theory of Language Learning [0.0] 特徴構造(スクリプト)とスクリプト関数のベイズ的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的言語学習の理論について述べる。
言語における各単語感覚は、単語のすべての構文と意味を具現化したm-script(スクリプト関数)によって精神的に表現される。
M-scriptは、アダルト言語をサポートすることができる完全に語彙化された統一文法を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 11:06:42 GMT)
A Projection-based Reduced-order Method for Electron Transport Problems
with Long-range Interactions [0.0] 長距離相互作用は電子輸送において中心的な役割を果たす。
クーロンポテンシャルを正確に計算するために、長距離相互作用を計算に含まなければならない。
本稿では, 縮密度行列に対する開量子モデルを導出することにより, 減階法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 20:37:09 GMT)
3D Convolution Neural Network based Person Identification using Gait
cycles [0.0] この研究では、歩行の特徴を個人を特定するために使用される。このステップには、物体の検出、背景の抽出、シルエット抽出、骨格化、これらの歩行の特徴に関する3D畳み込みニューラルネットワークのトレーニングが含まれる。
提案法は, 膝と大腿の角度, 股関節角度, 接触角度などの特徴を抽出するために, 下肢に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 6 Jun 2021 14:27:06 GMT)