Generative Flows with Invertible Attentions [135.2] 生成フローモデルに対する2種類の非可逆的注意機構を導入する。
フロー特徴写像の2分割毎に注意重みと入力表現を学習するために,分割に基づく注意機構を利用する。
提案手法は, トラクタブルジャコビアン行列を用いた非可逆アテンションモジュールをフローベースモデルの任意の位置にシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:43:04 GMT)
NaturalProofs: Mathematical Theorem Proving in Natural Language [133.0] 数学的ステートメントの多領域コーパスであるNaturalProofsとその証明を開発した。
NaturalProofsは広範なカバレッジ、深いカバレッジ、低リソースの数学的ソースを統一する。
数式参照検索と生成タスクに関する強力なニューラルネットワーク手法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:58:06 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimisation with Variational Autoencoders and
Deep Metric Learning [119.9] 本研究では,高次元の入力空間上でベイズ最適化を行うためのディープ・メトリック・ラーニングに基づく手法を提案する。
このような帰納バイアスを、利用可能なラベル付きデータの1%だけを用いて達成する。
実証的な貢献として、実世界の高次元ブラックボックス最適化問題に対する最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:35:47 GMT)
Stability of Manifold Neural Networks to Deformations [118.8] 既存の安定性の結果はグラフのサイズに依存し、適度な大きさのグラフに適用性を制限する。
ニューラルネットワークは多様体上でサポートされ、ラプラス・ベルトラミ作用素の絶対摂動と相対摂動の両方に対して安定であることを示す。
無線ネットワークにおける資源配分問題において,結果が数値的に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:41:03 GMT)
Shape As Points: A Differentiable Poisson Solver [118.1] 本稿では,ポアソン表面再構成 (PSR) の微分可能な定式化を用いた,微分可能な点間メッシュ層を提案する。
微分可能なPSR層は、暗示指標場を介して、明示的な3D点表現を3Dメッシュに効率よく、かつ、差別的にブリッジすることができる。
ニューラル暗黙の表現と比較して、私たちのシェープ・アズ・ポイント(SAP)モデルはより解釈可能で、軽量で、1桁の推論時間を加速します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:28:38 GMT)
NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results [116.8] ノイズバーストが入力として与えられると、課題は解像度が4倍のクリーンなRGB画像を生成することだった。
この課題には、2つのトラックが含まれており、Track 1は合成されたデータに基づいて評価し、Track 2はモバイルカメラから現実世界のバーストを使用する。
最高性能の手法は、バースト超分解能タスクのための新しい最先端技術を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:55:28 GMT)
Increase and Conquer: Training Graph Neural Networks on Growing Graphs [116.0] 本稿では,このグラフからBernoulliをサンプリングしたグラフ上でGNNをトレーニングすることで,WNN(Graphon Neural Network)を学習する問題を考察する。
これらの結果から着想を得た大規模グラフ上でGNNを学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:05:59 GMT)
Measuring Generalization with Optimal Transport [111.3] 我々は、マージンを最適輸送コストで正規化する、マージンベースの一般化境界を開発する。
我々の境界は、大規模データセット上でトレーニングデータとネットワークパラメータを与えられた一般化誤差を強く予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 03:04:59 GMT)
PILOT: Introducing Transformers for Probabilistic Sound Event
Localization [107.8] 本稿では,受信したマルチチャンネル音声信号の時間的依存性を自己アテンション機構によってキャプチャする,トランスフォーマーに基づく新しい音声イベント定位フレームワークを提案する。
このフレームワークは, 公開されている3つの音声イベントローカライズデータセットを用いて評価し, 局所化誤差と事象検出精度の点で最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:29:19 GMT)
Video Imprint [107.1] 複雑なイベント検索,認識,記録のための統合ビデオ分析フレームワーク(ER3)が提案されている。
提案したビデオインプリント表現は、ビデオフレーム間の画像特徴間の時間的相関を利用する。
ビデオインプリントは、それぞれ、イベント認識/記録およびイベント検索タスクのために、推論ネットワークと特徴集約モジュールに入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 00:32:47 GMT)
Evaluating State-of-the-Art Classification Models Against Bayes
Optimality [106.5] 正規化フローを用いて学習した生成モデルのベイズ誤差を正確に計算できることを示す。
われわれの手法を用いて、最先端の分類モデルについて徹底的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:21:20 GMT)
Multi-Target Domain Adaptation with Collaborative Consistency Learning [105.8] 教師なしマルチターゲットドメイン適応を実現するための協調学習フレームワークを提案する。
提案手法は,ラベル付きソースドメインとラベルなしターゲットドメインの両方に含まれるリッチな構造化情報を効果的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:36:20 GMT)
3DB: A Framework for Debugging Computer Vision Models [105.5] 3DBでは、コンピュータビジョンシステムの脆弱性を発見することができる。
3DBは、以前の作業から多くの分析をキャプチャし、一般化する。
システムによって生成された洞察が,物理世界へ伝達されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:16:12 GMT)
Adversarial Attack and Defense in Deep Ranking [100.2] 本稿では,敵対的摂動によって選抜された候補者のランクを引き上げたり下げたりできる,ディープランキングシステムに対する2つの攻撃を提案する。
逆に、全ての攻撃に対するランキングモデルロバスト性を改善するために、反崩壊三重項防御法が提案されている。
MNIST, Fashion-MNIST, CUB200-2011, CARS196およびStanford Online Productsデータセットを用いて, 敵のランク付け攻撃と防御を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:41:45 GMT)
Source-Free Open Compound Domain Adaptation in Semantic Segmentation [99.8] SF-OCDAでは、ターゲットモデルを学習するために、ソース事前訓練されたモデルとターゲットデータのみが利用可能である。
そこで我々は,Cross-Patch Style Swap (CPSS)を提案する。
提案手法は,C-Drivingデータセット上で最先端の結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:38:41 GMT)
Learning Dynamics via Graph Neural Networks for Human Pose Estimation
and Tracking [98.9] ポーズ検出とは無関係なポーズダイナミクスを学習する新しいオンライン手法を提案する。
具体的には、空間的・時間的情報と視覚的情報の両方を明示的に考慮したグラフニューラルネットワーク(GNN)を通して、このダイナミクスの予測を導出する。
PoseTrack 2017とPoseTrack 2018データセットの実験では、提案手法が人間のポーズ推定とトラッキングタスクの両方において、技術の現状よりも優れた結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:36:50 GMT)
Commutative Lie Group VAE for Disentanglement Learning [96.3] 本研究では,データに表される因子の変動を同変的に反映する基盤構造を見いだすこととして,非絡み合い学習を考察する。
グループベースの非絡み合い学習を実現するために、Communative Lie Group VAEというシンプルなモデルが導入された。
実験により,本モデルでは,教師なしの非絡み合い表現を効果的に学習し,余分な制約を伴わずに最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:03:14 GMT)
Multi-Step Inference for Reasoning Over Paragraphs [95.9] テキスト上の複雑な推論には、自由形式の述語と論理的な連結体を理解し、連鎖する必要がある。
本稿では,ニューラルネットワークを連想させる構成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:09:02 GMT)
Incremental False Negative Detection for Contrastive Learning [95.7] 本稿では,自己指導型コントラスト学習のための新たな偽陰性検出手法を提案する。
対照的な学習では、検出された偽陰性を明示的に除去する2つの戦略について議論する。
提案手法は,制限された計算内での複数のベンチマークにおいて,他の自己教師付きコントラスト学習フレームワークよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:29:14 GMT)
Correcting Momentum in Temporal Difference Learning [95.6] 時間差(TD)学習のモーメントは2倍に不安定になる勾配を蓄積すると主張している。
この現象が存在することを示し、その上で運動量に対する一階補正項を提案する。
この研究の重要な洞察は、深いRL法は、常に監督された設定から直接テクニックをインポートすることで最適ではないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:41:15 GMT)
On Inductive Biases for Heterogeneous Treatment Effect Estimation [91.4] 我々は、異なる治療下で、個人の潜在的成果(PO)の構造的類似性を利用する方法について検討する。
この問題を克服するために、エンドツーエンドの学習戦略を3つ比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:30:46 GMT)
A Comprehensive Survey on Image Dehazing Based on Deep Learning [89.8] ヘイズの存在は画像の品質を著しく低下させる。
研究者は、ヘイズ画像の品質を回復するために、画像デハージング(ID)のための様々なアルゴリズムを設計した。
ディープラーニング(DL)ベースのデハージング技術を要約した研究はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 03:51:25 GMT)
Unsupervised Action Segmentation for Instructional Videos [86.8] 我々は,様々な指導ビデオから構造化された人間のタスクの原子的動作を学習するための教師なしのアプローチを提案する。
これは、タスクの異なるアトミックアクション間のシーケンシャルな関係を表現し、発見することを学び、自動的で教師なしの自己ラベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:02:06 GMT)
MC2G: An Efficient Algorithm for Matrix Completion with Social and Item
Similarity Graphs [85.9] MC2Gは、ソーシャルグラフとアイテム類似性グラフの存在下で行列補完を行うアルゴリズムである。
スペクトルクラスタリングと局所的な精細化のステップに基づいている。
我々は、MC2Gが他の最先端行列補完アルゴリズムより優れている合成データセットと実データセットの両方に関する広範な実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:29:32 GMT)
Refiner: Refining Self-attention for Vision Transformers [85.8] 視覚変換器(ViT)は、CNNと比較して画像分類タスクにおいて、競合する精度を示す。
本稿では,ViTの自己注意マップを直接洗練するために,ファインダと呼ばれる概念的にシンプルなスキームを導入する。
refinerはアテンションマップの局所的なパターンを拡大するために畳み込みを適用します。これは、ローカルなアテンション特徴を学習可能なカーネルで局所的に集約した上で、グローバルなアテンションで集約した分散ローカルアテンション特徴と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:24:54 GMT)
Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.4] 深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。
本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。
自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:47:16 GMT)
Orbital MCMC [82.5] 任意の微分同相写像から周期軌道を構築するための2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
また,両カーネルの実用的メリットを実証した実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:12:30 GMT)
On the Language Coverage Bias for Neural Machine Translation [81.8] 言語カバレッジバイアスは、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)において重要である。
実験を慎重に設計することにより、トレーニングデータにおける言語カバレッジバイアスの包括的分析を行う。
本稿では,言語カバレッジバイアス問題を軽減するための,シンプルで効果的な2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 01:55:34 GMT)
Semantics of the Unwritten: The Effect of End of Paragraph and Sequence
Tokens on Text Generation with GPT2 [80.6] 本稿では,eop や end-of-sequence (eos) といった暗黙的な「読まない」情報が,テキスト生成の質に与える影響について検討する。
事前学習された言語モデル GPT2 は、微調整段階において、eop を生成することを学習することで、より良い継続を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:26:58 GMT)
Weakly Supervised Volumetric Image Segmentation with Deformed Templates [80.0] 対象対象物の表面にスパースな3次元点のセットのみを提供する必要があるという意味で、真に弱い教師付きアプローチを提案する。
監督コストの削減により、3Dの弱スーパービジョンに対する従来のアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:09:34 GMT)
Learning Gaussian Mixtures with Generalised Linear Models: Precise
Asymptotics in High-dimensions [79.4] 多クラス分類問題に対する一般化線形モデルは、現代の機械学習タスクの基本的な構成要素の1つである。
実験的リスク最小化による高次元推定器の精度を実証する。
合成データの範囲を超えて我々の理論をどのように適用できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:53:56 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） (Mon, 7 Jun 2021 20:23:18 GMT)
Unsupervised Clustered Federated Learning in Complex Multi-source
Acoustic Environments [75.8] 現実的で挑戦的なマルチソース・マルチルーム音響環境を導入する。
本稿では,音響シーンの変動を考慮したクラスタリング制御手法を提案する。
提案手法はクラスタリングに基づく測度を用いて最適化され,ネットワークワイド分類タスクによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:51:39 GMT)
Post-Quantum Succinct Arguments: Breaking the Quantum Rewinding Barrier [73.7] キリアンの4メッセージ簡潔な引数系は、標準モデルでは量子後安全であることを示す。
これにより、任意の偽の仮定から最初の量子後簡潔な論証システムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:34:34 GMT)
ConVEx: Data-Efficient and Few-Shot Slot Labeling [72.0] ConVExはスロットラベルダイアログタスクのための効率的な事前学習と微調整のニューラルアプローチである。
ダイアログスロットラベリングのための多種多様なドメインとデータセットを対象に,ConVExの最先端性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:28:03 GMT)
When in Doubt: Neural Non-Parametric Uncertainty Quantification for
Epidemic Forecasting [70.5] 既存の予測モデルは不確実な定量化を無視し、誤校正予測をもたらす。
不確実性を考慮した時系列予測のためのディープニューラルネットワークの最近の研究にもいくつかの制限がある。
本稿では,予測タスクを確率的生成過程としてモデル化し,EPIFNPと呼ばれる機能的ニューラルプロセスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:31:47 GMT)
News consumption and social media regulations policy [70.3] 我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:26:32 GMT)
The Computational and Latency Advantage of Quantum Communication
Networks [70.0] 本稿では,従来の通信ネットワークの現状を要約する。
量子技術を活用することでのみ解決できる、いくつかの重要なオープンな研究課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:31:02 GMT)
SIMONe: View-Invariant, Temporally-Abstracted Object Representations via
Unsupervised Video Decomposition [69.9] この問題に対して教師なしの変分法を提案する。
我々のモデルは、RGBビデオ入力のみから2組の潜在表現を推論することを学ぶ。
これは、視点に依存しないアロセントリックな方法でオブジェクト属性を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:59:23 GMT)
PROST: Physical Reasoning of Objects through Space and Time [68.7] このデータセットには、14のテンプレートを手作業でキュレートした18,736の多重選択質問が含まれている。
我々は、最先端の事前学習モデルが物理的推論において不十分であることを示す分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:06:20 GMT)
Representation mitosis in wide neural networks [68.1] 有糸分裂を活性化する重要な要素は,訓練誤差がゼロになるまで訓練過程を継続していることが示される。
検討した学習課題の1つは、複数の自動開発クローンを持つワイドモデルが、最終レイヤがクローンと同じサイズであるアーキテクチャに基づいて、ディープアンサンブルよりもはるかに優れた性能を発揮することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:18:54 GMT)
Efficient training for future video generation based on hierarchical
disentangled representation of latent variables [66.9] 本稿では,従来の手法よりも少ないメモリ使用量で将来予測ビデオを生成する新しい手法を提案する。
1)映像フレームを潜伏変数にエンコードする画像再構成と,2)将来的なシーケンスを生成するための潜伏変数予測である。
提案手法は,従来の手法では処理できない複雑なデータセットであっても,将来予測ビデオを効率的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:43:23 GMT)
Photonic Differential Privacy with Direct Feedback Alignment [66.6] 本稿では,光乱射影の固有雑音を利用して,微分プライベートなDFA機構を構築する方法について述べる。
本研究は,エンドタスクの確固たるパフォーマンスを実現するための学習手順の実証実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:18:01 GMT)
Uncertainty Baselines: Benchmarks for Uncertainty & Robustness in Deep
Learning [66.6] 不確実性ベースライン(Uncertainty Baselines): 各種タスクにおける標準および最先端のディープラーニング手法の高品質な実装。
各ベースラインは、簡単に再利用可能で拡張可能なコンポーネントを備えた、自己完結型の実験パイプラインである。
モデルチェックポイント、Pythonノートブックとしての実験出力、結果を比較するためのリーダーボードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:57:32 GMT)
Learnable Uncertainty under Laplace Approximations [65.2] 我々は、予測そのものに分離された方法で不確実性を明示的に「訓練」するために形式主義を発展させる。
これらのユニットは不確実性を認識した目標によってトレーニング可能であり、標準的なラプラス近似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） (Mon, 7 Jun 2021 15:06:19 GMT)
Efficient Training of Visual Transformers with Small-Size Datasets [64.6] 進化的ネットワーク(CNN)に代わるアーキテクチャパラダイムとして、ビジュアルトランスフォーマー(VT)が登場している。
ImageNetでトレーニングされた場合、同等の精度を持つにもかかわらず、より小さなデータセットでのパフォーマンスは、大きく異なる可能性があることを示す。
本稿では,計算オーバーヘッドの少ない画像から追加情報を抽出できる自己教師型タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:14:06 GMT)
Improved Predictive Uncertainty using Corruption-based Calibration [64.5] モデル予測が正しいという信頼性/不確かさをデータ上で推定するための簡単なポストホック校正法を提案する。
我々は、既知の腐敗の強度の異なるキャリブレーションセットを破損させることにより、サロゲート校正セットを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:27:18 GMT)
SPANet: Generalized Permutationless Set Assignment for Particle Physics
using Symmetry Preserving Attention [62.4] 大型ハドロン衝突型加速器の衝突は、観測された粒子の可変サイズの集合を生成する。
崩壊生成物の物理対称性は、観測された粒子の崩壊生成物の割り当てを複雑にする。
本稿では,対称性を保った注目ネットワークを構築するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:18:20 GMT)
Deep Active Surface Models [60.0] アクティブサーフェスモデルは複雑な3次元表面をモデル化するのに有用な長い歴史を持っているが、ディープネットワークと組み合わせて使用されるのはアクティブ・コンターのみである。
グラフ畳み込みネットワークにシームレスに統合して、洗練された滑らかさを強制できるレイヤを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:19:00 GMT)
Interplay between transport and quantum coherences in free fermionic
systems [58.7] 自由フェルミオン系のクエンチダイナミクスについて検討する。
特に,入力として定常電流の値をとり,出力として相関値を与えるEmphtransition Mapをダブする関数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:08:17 GMT)
Channel DropBlock: An Improved Regularization Method for Fine-Grained
Visual Classification [58.1] 既存のアプローチは主に、識別的部分を見つけるための注意機構や、高度にパラメータ化された特徴を弱教師付きで抽出する特徴符号化アプローチを導入することでこの問題に対処している。
本研究では,CDB(Channel DropBlock)と呼ばれる軽量で効果的な正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:03:02 GMT)
CAiRE in DialDoc21: Data Augmentation for Information-Seeking Dialogue
System [55.4] DialDoc21コンペティションでは,サブタスク1で74.95 F1スコア,60.74 Exact Matchスコア,サブタスク2で37.72 SacreBLEUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:40:55 GMT)
Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking
Fairness and Algorithm Utility [54.2] Bipartiteランキングは、ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング機能を学ぶことを目的としている。
学習したスコアリング機能が、異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。
本稿では、二部構成のランキングシナリオにおいて、それらのバランスをとるためのモデル後処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:26:05 GMT)
Quantifying and Improving Transferability in Domain Generalization [53.2] アウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、実験室から現実世界にモデルを移す際の重要な課題の1つである。
我々は、領域一般化において量子化と計算が可能な転送可能性を正式に定義する。
転送可能な特徴を学習し、様々なベンチマークデータセット上でテストするための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:04:32 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） (Mon, 7 Jun 2021 09:03:46 GMT)
BayesIMP: Uncertainty Quantification for Causal Data Fusion [52.2] 本研究では,複数の因果グラフに関連するデータセットを組み合わせ,対象変数の平均処理効果を推定する因果データ融合問題について検討する。
本稿では、確率積分とカーネル平均埋め込みのアイデアを組み合わせて、再生されたカーネルヒルベルト空間における干渉分布を表現するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:14:18 GMT)
Learning Stochastic Behaviour from Aggregate Data [52.0] 集約データから非線形ダイナミクスを学習することは、各個人の完全な軌道が利用できないため、難しい問題である。
本稿では,Fokker Planck Equation (FPE) の弱い形式を用いて,サンプル形式のデータの密度変化を記述する手法を提案する。
このようなサンプルベースのフレームワークでは、偏微分方程式(PDE)FPEを明示的に解くことなく、集約データから非線形ダイナミクスを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:41:35 GMT)
X2Parser: Cross-Lingual and Cross-Domain Framework for Task-Oriented
Compositional Semantic Parsing [51.8] タスク指向コンポジションセマンティックパーシング(TCSP)は複雑なネストされたユーザクエリを処理する。
本報告では,TCSPの変換可能なクロスランガルとクロスドメインを比較した。
本稿では,フラット化意図とスロット表現を別々に予測し,両方の予測タスクをシーケンスラベリング問題にキャストすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:40:05 GMT)
Novel View Video Prediction Using a Dual Representation [51.6] 単一/複数ビューから入力されたビデオクリップのセットを考慮すれば,ネットワークは新たなビューからビデオを予測することができる。
提案手法では事前の知識は必要とせず,より広い角距離から最大45度まで映像を予測できる。
SSIMは26.1%、PSNRは13.6%、FVDスコアは60%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:41:33 GMT)
Learning the Positions in CountSketch [51.2] 本稿では,まずランダムなスケッチ行列に乗じてデータを圧縮し,最適化問題を高速に解くスケッチアルゴリズムについて検討する。
本研究では,ゼロでないエントリの位置を最適化する学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは, 従来よりも低階近似の精度を向上し, 初めて$k$-meansクラスタリングのような他の問題に適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:30:46 GMT)
Top-KAST: Top-K Always Sparse Training [50.1] トレーニングを通して一定間隔を保存するTop-KASTを提案する。
確立したImageNetベンチマークのトレーニングモデルでは,従来の作業と同等かそれ以上に動作可能であることを示す。
ImageNetの結果に加えて、言語モデリングの分野においても、我々のアプローチを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:13:05 GMT)
Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.9] プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。
ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:13:59 GMT)
Learning to Efficiently Sample from Diffusion Probabilistic Models [49.6] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、様々な領域にわたる高忠実度サンプルと競合する対数類似度が得られる。
我々は,事前学習したDDPMに対して最適な離散時間スケジュールを求める,正確な動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:15:07 GMT)
ContourRender: Detecting Arbitrary Contour Shape For Instance
Segmentation In One Pass [48.6] 一方のパスにおける輪郭点の回帰の難しさは、滑らかな輪郭をポリゴンに識別する際のあいまいさが主な原因である。
あいまいさに対処するために,textbfContourRender という新しい差別化可能なレンダリング方式を提案する。
まず、可逆形状シグネチャによって生成された輪郭を予測し、それから、より安定したシルエットで輪郭を最適化し、それを輪郭メッシュに変換してメッシュを2Dマップにレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:23:03 GMT)
Recovery Analysis for Plug-and-Play Priors using the Restricted
Eigenvalue Condition [48.1] 本稿では, プラグアンドプレイ先行(ノイズ)の理論的回復保証の確立方法と, RED法による正規化について述べる。
以上の結果から,事前学習したアーティファクト除去ネットワークを用いたモデルの方が,既存の最先端手法と比較して有意に優れた結果が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:45:38 GMT)
Sum of Ranked Range Loss for Supervised Learning [47.0] 本稿では,学習目標を定式化するための一般的なアプローチとして,ランキング範囲(SoRR)の和を紹介した。
ランク付き範囲は、実数の集合のソートされた値の連続的なシーケンスである。
サンプルレベルでのバイナリ/マルチクラス分類におけるAoRR集約損失と,ラベルレベルでのマルチラベル/マルチクラス分類におけるTKML個別損失という,SoRRフレームワークの最小化のための機械学習の2つの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 02:11:27 GMT)
Wide-Baseline Relative Camera Pose Estimation with Directional Learning [46.2] 提案するDirectionNetは,新しいパラメータ化を用いて5次元相対ポーズ空間上の離散分布を推定し,推定問題を抽出できるようにする。
本研究では,Matterport3DとInstituteNetから構築した合成・実ポーズ推定データセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:46:09 GMT)
Narrative Question Answering with Cutting-Edge Open-Domain QA
Techniques: A Comprehensive Study [45.9] 我々は,NarrativeQAデータセットについて,最先端ODQA技術を用いた実験でベンチマークを行った。
このことは、書籍のQAがもたらす課題を定量化し、発行された最先端技術がルージュ-Lの絶対的な改善として$sim$7%で進歩する。
その結果,イベント中心の質問がこのタスクを支配しており,イベント指向シナリオを扱うための既存のQAモデルの欠如を実証していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:46:09 GMT)
Task-Generic Hierarchical Human Motion Prior using VAEs [44.4] 人間の動きを記述する深い生成モデルは、幅広いコンピュータビジョンやグラフィックタスクに役立てることができる。
本稿では,グローバル・ローカル・ラテント・スペースの組み合わせを用いて,特定のタスクに依存しない複雑な人間の動作を学習する手法を提案する。
映像に基づく人間のポーズ推定を含む様々なタスクにおいて,階層的な動き変動自動エンコーダの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:11:42 GMT)
Training Strategies for Deep Learning Gravitational-Wave Searches [43.6] 我々は、非スピン性二元ブラックホールからの信号に分析を限定する。
トレーニングデータをネットワークに提示するさまざまな戦略を体系的にテストする。
深層学習アルゴリズムは低信号-雑音比(SNR)信号を高SNR信号に一般化できるが、その逆はできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:04:29 GMT)
Attention Temperature Matters in Abstractive Summarization Distillation [43.1] 本稿では,高速な推論と性能損失の最小化のために,大規模なシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーモデルをより小さなモデルに蒸留することを目的とする。
トランスフォーマーの注意温度を単純に操作すれば、学生モデルの擬似ラベルの学習が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:18:21 GMT)
DoubleField: Bridging the Neural Surface and Radiance Fields for
High-fidelity Human Rendering [43.1] DoubleFieldは、高忠実な人間のレンダリングのための表面場と放射場の両方の利点を組み合わせた表現である。
DoubleFieldは、幾何学と外見モデリングのための連続的だが非絡み合いの学習空間を持ち、高速なトレーニング、推論、微調整をサポートする。
DoubleFieldの有効性は、複数のデータセットの定量的評価と、実世界のスパースマルチビューシステムにおける質的な結果によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:08:17 GMT)
Sample Complexity of Uniform Convergence for Multicalibration [43.1] 多重校正誤差に対処し、予測誤差から分離する。
我々の研究は、多重校正誤差の統一収束保証のためのサンプル複雑性境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:28:21 GMT)
Neural Auction: End-to-End Learning of Auction Mechanisms for E-Commerce
Advertising [42.7] 我々は,オークションからコンテキストを効率的に抽出する深層モデルを開発し,オークションデザインのための豊富な特徴を提供する。
タオバオのEコマース広告システムにDNAが配備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:20:40 GMT)
Concave Utility Reinforcement Learning: the Mean-field Game viewpoint [42.4] Concave Utility Reinforcement Learning (CURL) は、エージェントのポリシーによって引き起こされる占有度測定において、線形から凹凸ユーティリティまでRLを拡張する。
このより一般的なパラダイムは、古典的なベルマン方程式を無効にし、新しいアルゴリズムを要求する。
CURLは平均フィールドゲーム(MFG)のサブクラスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:51:07 GMT)
On the Expressive Power of Self-Attention Matrices [41.7] 固定自己アテンションモジュールは入力に応じて任意のスパースパターンを近似することができることを示す。
行列を近似するために適応的な入力と固定された自己アテンションパラメータを求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:30:28 GMT)
Stein ICP for Uncertainty Estimation in Point Cloud Matching [41.2] 点雲マッチングにおける不確実性の定量化は、ポーズ推定、センサー融合、把握といった多くのタスクにおいて重要である。
反復最近点 (ICP) は、2つの点雲間の変換の点推定を提供する、一般的に使用されるポーズ推定アルゴリズムである。
我々は,ICPの変換パラメータの不確かさを正確に推定できる2点雲を整列する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 01:07:34 GMT)
How Tight Can PAC-Bayes be in the Small Data Regime? [39.2] PAC-Bayesとテストセット境界は、小さなデータセットに対して作成できる。
PAC-Bayes境界は、よく用いられるチャーノフテストセット境界と驚くほど競合することを示した。
最もシャープなテストセット境界は、我々が考慮しているPAC-Bayes境界よりも、一般化誤差のより良い保証につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 12:11:32 GMT)
Leveraging Tripartite Interaction Information from Live Stream
E-Commerce for Improving Product Recommendation [39.0] オンラインショッピングの新しい形態は、ライブストリーミングとEコマースのアクティビティを組み合わせたものだ。
業界における成功例にもかかわらず、データサイエンスコミュニティでは、ライブストリームEコマースは十分に研究されていない。
本稿では,各二部グラフのノード表現を学習するための新しいLive Stream E-Commerce Graph Neural Network(LSEC-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:32:19 GMT)
Energy Aligning for Biased Models [39.0] クラス不均衡データのトレーニングは通常、多数クラスのサンプルを予測する傾向にあるバイアスのあるモデルをもたらす。
本稿では, バイアスを除去する簡易かつ効果的なEnergy Aligning法を提案する。
実験結果から,エネルギー整合性はクラス不均衡問題を効果的に軽減し,いくつかのベンチマークで最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:12:26 GMT)
Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation [38.6] 文書レベルの関係抽出は、文書から複数のエンティティペア間の関係を抽出することを目的としている。
本稿では,局所的およびグローバルな情報を取得するために,エンティティレベルの関係行列を予測することで,この問題に対処する。
文書レベルの関係抽出のための文書U字型ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:44:44 GMT)
RedditBias: A Real-World Resource for Bias Evaluation and Debiasing of
Conversational Language Models [38.0] テキスト表現モデルは、様々な社会的バイアスを示す傾向がある。
最近の研究は、事前訓練された言語モデルにおけるバイアスの測定と緩和に重点を置いている。
RedditBiasは、Redditによる人間の会話をベースとした初めての会話データセットだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:22:39 GMT)
GTM: A Generative Triple-Wise Model for Conversational Question
Generation [36.3] オープンドメイン対話型質問生成(CQG)のための階層的変動を考慮した3次元生成モデルを提案する。
提案手法は, 競争ベースラインよりも流線型, コヒーレンス, 多様性の観点から, 質問の質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:07:07 GMT)
The Power of Exploiter: Provable Multi-Agent RL in Large State Spaces [36.1] そこで本研究では,多くのサンプルを用いてナッシュ均衡政策を立証可能なアルゴリズムを提案する。
新しいアルゴリズムの重要な要素はエクスプローラーであり、彼女の弱点を意図的に活用することで、メインプレイヤーの学習を容易にする。
我々の理論フレームワークは汎用的であり、MG、線形あるいはカーネル関数近似のMG、リッチな観測のMGなど、幅広いモデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:39:09 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） (Mon, 7 Jun 2021 17:00:57 GMT)
A Joint Model for Dropped Pronoun Recovery and Conversational Discourse
Parsing in Chinese Conversational Speech [35.0] 中国語会話音声におけるDPRと会話談話解析のためのニューラルモデルを提案する。
我々はDPRとCDPが密接に関連していることを示し、共同モデルが両方のタスクに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:22:37 GMT)
Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection [35.0] そこで本研究では,集中損失法とコントラスト損失法の両方の障害モードを克服できる新たな損失関数を提案する。
私たちの改善は、$textitMean-Shifted Contrastive Loss$に基づいて、新しい異常検出アプローチをもたらします。
提案手法は,ROC-AUC$9.5%を含む複数のベンチマークにおいて,最先端の異常検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:58:03 GMT)
Optimal Beam Association for High Mobility mmWave Vehicular Networks:
Lightweight Parallel Reinforcement Learning Approach [34.7] 我々は、高モビリティ下でのmmWave車両ネットワークのための最適ビームアソシエーションフレームワークを開発した。
半マルコフ決定プロセスを用いて環境の力学と不確実性を捉える。
提案手法は,データレートを47%向上し,他の解に比べて解離確率を29%低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:47:25 GMT)
Knowledge-aware Deep Framework for Collaborative Skin Lesion
Segmentation and Melanoma Recognition [34.6] メラノーマ診断は、有用な皮膚科臨床知識を学習プロセスに組み込むことが困難であるため、依然として難しい課題である。
本稿では,2つの重要なメラノーマ診断タスクの協調学習に臨床知識を取り入れた新しい知識認識深層フレームワークを提案する。
2つの公開皮膚病変データセットの実験結果から,メラノーマ解析法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:33:45 GMT)
Batch Reinforcement Learning with a Nonparametric Off-Policy Policy
Gradient [34.2] オフライン強化学習は、より良いデータ効率を約束する。
現在の非政治政策勾配法は、高いバイアスまたは高い分散に悩まされ、しばしば信頼できない見積もりを提供する。
閉形式で解ける非パラメトリックベルマン方程式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:10:01 GMT)
SIGTYP 2021 Shared Task: Robust Spoken Language Identification [33.5] 多くの低リソースおよび絶滅危惧言語は、望まれるアプリケーションシナリオと異なるドメインを持つことができる。
今年の音声言語識別に関する共通課題は、このシナリオだけを調査することであった。
ドメインと話者のミスマッチは、95%以上の精度でドメイン内で実行できる現在の手法にとって非常に困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:12:27 GMT)
Resolution learning in deep convolutional networks using scale-space
theory [33.1] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解像度は、一般的に、フィルタサイズを通じて受容野のサイズと、特徴写像上の層や強みのある畳み込みによって制限される。
我々は、ハードコードされた高解像度パラメータを廃止し、データから適切な解像度を学習することを提案する。
スケール空間理論を用いてフィルタの自己相似パラメトリゼーションを求め、ガウス微分フィルタの学習的組み合わせによりフィルタを近似するために、N-Jet: truncated Taylor級数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:23:02 GMT)
Lexicon Learning for Few-Shot Neural Sequence Modeling [32.5] 本稿では,既存の複写機構を一般化した語彙変換機構を提案する。
認知科学、形式意味論、機械翻訳から引き出された様々なシーケンスモデリングタスクの体系的な一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:35:04 GMT)
Exploiting Emotional Dependencies with Graph Convolutional Networks for
Facial Expression Recognition [31.4] 本稿では,視覚における表情認識のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。
MTL設定において、離散認識と連続認識の両方のために共有特徴表現が学習される。
実験の結果,本手法は離散FER上での最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:20:05 GMT)
Deep Medial Fields [31.4] 占拠場や符号付き距離場(SDF)のような幾何学の暗黙の表現は、最近、機能的な形で3Dソリッドな形状の符号化において、再び人気が高まっている。
本稿では,媒体軸変換(MAT)から導かれるフィールド関数であるメディカル場を導入し,基礎となる3次元幾何学に関する情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:15:38 GMT)
Diverse Pretrained Context Encodings Improve Document Translation [31.0] 複数の事前訓練された文書コンテキスト信号を組み込んだ文レベルのシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマに適応する新しいアーキテクチャを提案する。
最高のマルチコンテキストモデルは、既存のコンテクスト対応トランスフォーマーよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:28:01 GMT)
FINet: Dual Branches Feature Interaction for Partial-to-Partial Point
Cloud Registration [31.0] FINetは,複数段階の入力を関連づける情報を有効化・強化する機能を備えた,機能間相互作用に基づく構造である。
実験により,本手法は従来の手法に比べて精度が高く,頑健性も高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:15:02 GMT)
BERTGEN: Multi-task Generation through BERT [30.9] 本稿では,マルチモーダルモデルと多言語事前学習モデルとを融合させることにより,BERTを拡張した新規なデコーダ専用モデルであるBERTGENを提案する。
総合的な評価によって、BERTGENは探索されたタスク全体で多くの強いベースラインを上回ります。
また、BERTGENのゼロショット言語生成能力を示すとともに、教師付き言語と競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:17:45 GMT)
Chow-Liu++: Optimal Prediction-Centric Learning of Tree Ising Models [30.6] 我々は、Chow-Liuアルゴリズムの要素とツリーメートル法を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは不特定性や敵の腐敗をモデル化するのに堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:09:29 GMT)
Vanishing Curvature and the Power of Adaptive Methods in Randomly
Initialized Deep Networks [30.5] 本稿では,ニューラルネットワークの深部で一般的に発生する,いわゆる消滅勾配現象を再考する。
ネットワーク幅が O(depth) 未満のスケールでは, 消失勾配を回避できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:29:59 GMT)
A Globally Normalized Neural Model for Semantic Parsing [30.2] 文脈自由文法(CFG)に基づく意味解析のためのグローバル正規化モデルを提案する。
本モデルでは各ステップで実値スコアを予測し,ラベルバイアス問題に悩まされない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:06:36 GMT)
Video Instance Segmentation using Inter-Frame Communication Transformers [28.5] 最近では、フレーム単位のパイプラインは、フレーム単位のメソッドよりも優れたパフォーマンスを示している。
以前は、フレーム間通信を実現するために、大量の計算とメモリ使用量が必要だった。
フレーム間の情報転送のオーバーヘッドを大幅に低減するフレーム間通信変換器(IFC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 02:08:39 GMT)
Interactive Label Cleaning with Example-based Explanations [28.4] 既存のアプローチは、モデルに不審に思われるような、入ってくる例だけを取り除きます。
Cincerは、相互に互換性のない例のペアを特定することによって、新しいデータと過去のデータの両方をクリーン化する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:11:00 GMT)
OoD-Bench: Benchmarking and Understanding Out-of-Distribution
Generalization Datasets and Algorithms [28.4] 1つの分布シフトにおいて経験的リスク最小化よりも優れた既存のOoDアルゴリズムは、通常、他の分布シフトに制限があることを示す。
新しいベンチマークは、将来のOoD一般化研究で活用できる強力な基盤として機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:34:36 GMT)
Securing Secure Aggregation: Mitigating Multi-Round Privacy Leakage in
Federated Learning [27.8] 複数ラウンドのプライバシー保証を備えたセキュアアグリゲーションフレームワークを導入する。
トレーニングラウンドの回数に対して,ユーザの長期的プライバシを保証する構造化されたユーザ選択戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:14:05 GMT)
Amortized Generation of Sequential Counterfactual Explanations for
Black-box Models [26.9] 事実的説明(CFE)は、フォームのフィードバックを提供する。
現在のCFEアプローチは、シングルショット -- つまり、単一の期間で$x$を$x'$に変更できると仮定する。
我々は、$x$を中間状態から最終状態に移動させるシーケンシャルなCFEを生成する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:54:48 GMT)
Local Algorithms for Estimating Effective Resistance [26.5] 本研究では,大規模グラフ上での有効抵抗を推定するための複数のエンファンローカアルゴリズムを設計する。
主アルゴリズムは任意の頂点対 $s,t$ と任意に小さな加算誤差の間の有効抵抗を近似する。
いくつかのベンチマークデータセットについて広範な実験を行い、アルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:08:12 GMT)
Deep Proxy Causal Learning and its Application to Confounded Bandit
Policy Evaluation [25.0] プロキシ因果学習(英: Proxy causal learning、PCL)は、治療の因果効果を未観察の結束の有無で推定する方法である。
そこで本研究では,PCLの新しい手法であるDFPV(Deep Feature proxy variable method)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:36:13 GMT)
Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for
Recommendation [22.6] 本稿では,組込みテーブルを深層埋め込みネットワークに置き換え,組込みを高速に計算する別の組込みフレームワークを提案する。
エンコーディングモジュールは決定論的であり、学習不能であり、ストレージが不要である一方、埋め込みネットワークはトレーニング時間中に更新され、埋め込み生成が学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:31:19 GMT)
Deep Unfolding of Iteratively Reweighted ADMM for Wireless RF Sensing [22.5] 我々は,MIMO無線レーダを用いた層状材料構造中の材料欠陥の検出に対処する。
多くのシナリオでは、階層構造に挑戦する欠陥の数は、低ランク構造としてモデル化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:00:33 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） (Mon, 7 Jun 2021 05:36:36 GMT)
Digital Taxonomist: Identifying Plant Species in Citizen Scientists'
Photographs [22.1] 画像データだけで 植物標本を分類するのは 難しい。
ほとんどの種は、空間的、時間的、生態的な文脈に関する副次的な情報を伴っている。
統合フレームワークにおけるこれらの追加手法を考慮した機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:38:02 GMT)
Characterizing the Latent Space of Molecular Deep Generative Models with
Persistent Homology Metrics [22.0] 変分オート(VAE)は、エンコーダとデコーダのネットワークペアをトレーニングデータ分散の再構築のために訓練する生成モデルである。
本研究では, 深部生成モデルの潜伏空間が, 構造的および化学的特徴をエンコードできるかどうかを計測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:29:56 GMT)
Physics-aware Spatiotemporal Modules with Auxiliary Tasks for
Meta-Learning [21.6] 実世界の物理システムのダイナミクスは予測タスクには不可欠だが、データに制限がある場合には困難である。
本稿では,空間モジュールにPDEに依存しない知識が組み込まれ,時空間モジュールが空間モジュールから一般化された特徴を利用する,補助的タスクを伴う物理認識型メタラーニングフレームワークを提案する。
提案手法を実世界の時間的予測タスクの合成に応用し,その優れた性能を限られた観測で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:03:35 GMT)
Hierarchical Robot Navigation in Novel Environments using Rough 2-D Maps [21.2] 本研究では,環境の粗い2次元マップを利用して,新たな環境を探索する手法を提案する。
低レベルのコントローラはローカルな振る舞いでしか訓練されないので、このフレームワークは新しい環境に一般化することができます。
実測環境と新鮮環境の両方において,提案手法の有効性を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:42:51 GMT)
Shuffle Transformer: Rethinking Spatial Shuffle for Vision Transformer [20.9] そこで我々はShuffle Transformerという新しい視覚変換器を提案する。
提案アーキテクチャは,画像レベルの分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションなど,幅広い視覚的タスクにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:22:07 GMT)
Network Inference and Influence Maximization from Samples [20.9] 本研究では,これらの種子の拡散を最大化するために,ソーシャルネットワーク上で少数の種子ノードを選択するタスクについて検討する。
我々は,データから拡散パラメータとネットワーク構造を学習するネットワーク推論問題に対して,カスケードの新しい解を提供する。
我々のIMSアルゴリズムは, 拡散パラメータの学習が困難な場合でも, 一定の近似比を許容することにより, 学習と最適化のアプローチを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:06:36 GMT)
Deep Neural Network-based Enhancement for Image and Video Streaming
Systems: A Survey and Future Directions [20.8] ディープラーニングは、品質の低い画像から高品質な画像を生成する上で、前例のないパフォーマンスをもたらした。
本稿では,高速応答時間と高画質を実現する上で重要な要素として,ニューラルエンハンスメントを用いた最新のコンテンツ配信システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:42:36 GMT)
How Interpretable and Trustworthy are GAMs? [20.7] 一般化加法モデル(GAM)は、解釈可能な機械学習の主要なモデルクラスとなっている。
本稿では,実データとシミュレーションデータを用いて,様々なGAMアルゴリズムを定量的に定性的に検討する。
特徴頻度の高いGAMは,データ中のパターンを見逃し,稀なサブ集団に対して不公平であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 02:53:40 GMT)
Instrument Space Selection for Kernel Maximum Moment Restriction [20.3] 最小識別可能な楽器空間(LIIS)の原理に基づいて,パラメータ推定のための楽器空間を体系的に選択する方法を提案する。
我々の選択基準は、そのような最適空間を決定するために、2つの異なる目的を組み合わせる: (i) 識別可能性をチェックするテスト基準; (ii) 複雑性尺度としてのRKHSの有効次元に基づく情報基準。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:07:12 GMT)
Contextual Guided Segmentation Framework for Semi-supervised Video
Instance Segmentation [20.2] ビデオインスタンスのセグメンテーションを3つのパスで行うためのContextual Guided (CGS) フレームワークを提案する。
最初のパス、すなわちプレビューセグメンテーションでは、各インスタンスの主特性を推定するためにインスタンス再識別フローを提案します。
第2のパス、すなわちコンテキストセグメンテーションでは、複数のコンテキストセグメンテーションスキームを導入する。
DAVIS Test-Challengeデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:16:50 GMT)
MemStream: Memory-Based Anomaly Detection in Multi-Aspect Streams with
Concept Drift [20.1] 本稿では,ストリーミングマルチアスペクト異常検出フレームワークであるMemStreamを提案する。
我々はデノナイズドオートエンコーダのパワーを活用して表現とメモリモジュールを学習し、データの動的に変化する傾向を学習する。
実験により,最先端のストリーミングベースラインと比較して,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:54:57 GMT)
Error Loss Networks [20.1] 教師付き学習のための誤り損失関数を構築するために,エラー損失ネットワーク(ELN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
ELNはRBFニューラルネットワークに似た構造であるが、その入力はエラーサンプルであり、出力はエラーサンプルに対応する損失である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:36:41 GMT)
Multi-task Transformation Learning for Robust Out-of-Distribution
Detection [19.9] アウト・オブ・ディストリビューションのサンプルの検出は、自律システムや医療など、オープンワールドおよび安全上重要なアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
自己教師付き表現学習技術は、OODサンプルを識別できる学習表現に適している。
OOD検出のための効果的な表現の訓練にマルチタスク変換学習を利用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:18:26 GMT)
Measuring Conversational Uptake: A Case Study on Student-Teacher
Interactions [19.8] 教育における教員の学生貢献の獲得は、より高い生徒の達成と結びついている。
そこで本稿では,米国数学教室の授業書から抽出した学生と教師の交流のデータセットを,専門家の取り込みにアノテートしたデータとして公開することにより,取り込みを計測する枠組みを提案する。
pJSDは反復に基づくベースラインよりも優れており,質問応答や修正など,より広い範囲の取り込み現象を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:00:06 GMT)
Verifiable and Compositional Reinforcement Learning Systems [19.6] このフレームワークは、パラメトリックマルコフ決定プロセス(pMDP)として表される高レベルモデルで構成されている。
サブシステム間のインターフェースを定義することで、フレームワークはタスク仕様の自動分解を可能にする。
サブタスク仕様を自動的に更新する手法として,pMDPにおけるパラメータの最適セットの探索問題として定式化された手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:05:14 GMT)
GAN Cocktail: mixing GANs without dataset access [18.7] 実世界でしばしば発生する2つの制約を考えると、モデルマージの問題に取り組みます。
第一段階では、モデルルートと呼ぶ手法により、全てのモデルの重みを同じパラメータ空間に変換する。
第2段階では、ルートモデルの重みを平均化し、元のトレーニングされたモデルによって生成されたデータのみを使用して、特定のドメイン毎に微調整することで、ルートモデルとマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:59:04 GMT)
The Future is Log-Gaussian: ResNets and Their Infinite-Depth-and-Width
Limit at Initialization [18.6] ReLU ResNets in the infinite-depth-and-width limit, where both depth and width tend to infinity as their ratio, $d/n$。
モンテカルロシミュレーションを用いて、標準ResNetアーキテクチャの基本的な性質でさえガウス極限で十分に捉えられていないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:47:37 GMT)
Learning Stochastic Optimal Policies via Gradient Descent [18.0] 学習に基づく最適制御処理(SOC)を体系的に開発する。
本稿では, 微分方程式に対する随伴感度の導出について, 変分計算の直接適用により提案する。
本稿では,比例トランザクションコストを伴う連続時間有限地平線ポートフォリオ最適化における提案手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:43:07 GMT)
On Learning to Rank Long Sequences with Contextual Bandits [18.0] 本稿では,様々な報酬と損失を伴うフレキシブルな長さ列を考慮したカスケーディング・バンディットモデルを提案する。
我々の分析は、バニラカスケードの盗賊に特化して、文献で以前よりも厳しい保証をもたらす厳格な後悔の限界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 12:16:34 GMT)
Reconciling Rewards with Predictive State Representations [17.5] 予測状態表現(英: Predictive state representations、PSR)は、制御された非マルコフ観測シーケンスのモデルであり、下層の潜在状態に依存することなく、POMDP観測を管理する同じ生成過程を示す。
PSRは報酬の概念を無視しており、制御、計画、強化学習のためのPSRモデルの汎用性を損なう。
報奨予測状態表現(R-PSR)を提案する。これはPSRの一般化であり、観測と報奨の両方を正確にモデル化し、R-PSRの値を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:32:08 GMT)
FedNILM: Applying Federated Learning to NILM Applications at the Edge [17.3] 我々は、エッジクライアントでのNILMアプリケーションのための実用的なFLパラダイムであるFedNILMを提示する。
特にFedNILMは、プライバシ保護とパーソナライズされたNILMサービスを大規模エッジクライアントに提供するように設計されている。
実世界のエネルギーデータに関する実験により、FedNILMは最先端の精度でパーソナライズされたエネルギー分散を実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:05:19 GMT)
Deriving Autism Spectrum Disorder Functional Networks from RS-FMRI Data
using Group ICA and Dictionary Learning [17.2] 我々は、ICA群と辞書学習モデルを用いて、自閉症スペクトラム障害集団のための機能的ネットワークを導出する。
実験では, 静止状態磁気共鳴画像(rs-fMRI)データから, ASD関数ネットワークを導出した。
分類の結果,ICAと辞書学習を併用した関数ネットワークは,単一のICAモデルや単一の辞書学習モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:58:52 GMT)
Beyond Bandit Feedback in Online Multiclass Classification [17.1] 学習者のフィードバックが任意の有向グラフによって決定されるような環境で,オンライン多クラス分類の問題について検討する。
任意のフィードバックグラフで動作する,初のオンラインマルチクラスアルゴリズムであるGappletronを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:22:30 GMT)
DSelect-k: Differentiable Selection in the Mixture of Experts with
Applications to Multi-Task Learning [17.0] 最先端のMoEモデルは、トレーニング可能なスパースゲートを使用して、入力例ごとに専門家のサブセットを選択する。
DSelect-kは、新しいバイナリエンコーディングの定式化に基づいて、MoEのための最初の、連続的な差別化可能かつスパースゲートである。
DSelect-kに基づくMoEモデルは,予測および専門家の選択性能において統計的に有意な改善を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:25:27 GMT)
Learning without Knowing: Unobserved Context in Continuous Transfer
Reinforcement Learning [16.8] 連続状態と行動空間における伝達強化学習問題を、観測不能な文脈情報の下で検討する。
我々のゴールは、コンテキスト認識の専門家データを使用して、学習者に最適なコンテキスト認識ポリシーを学習することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:49:22 GMT)
Believe What You See: Implicit Constraint Approach for Offline
Multi-Agent Reinforcement Learning [16.7] 現在のオフラインRLアルゴリズムは、累積外挿誤差のため、マルチエージェントシステムでは有効ではない。
本稿では,外挿誤差を効果的に軽減する新しいオフラインRLアルゴリズム,Implicit Constraint Q-learning (ICQ)を提案する。
実験結果から, 外挿誤差はほぼゼロに減少し, エージェント数に敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:02:31 GMT)
Position Bias Mitigation: A Knowledge-Aware Graph Model for EmotionCause
Extraction [15.8] 広く使われているCEデータセットは、注釈付き原因節の大多数が関連する感情節の直前にあるか、あるいは感情節自体である、というバイアスを呈している。
ECEの既存のモデルは、そのような相対的な位置情報を探索し、データセットバイアスに悩まされる傾向がある。
本稿では,相対的な位置情報がもはや原因節の指示的特徴ではない敵例を生成するための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:14:58 GMT)
Unsupervised Discovery, Control, and Disentanglement of Semantic
Attributes with Applications to Anomaly Detection [15.8] 画像の意味的属性を制御する潜在因子を検出する教師なし生成表現に着目する。
a)マルチスケール生成モデルと相互情報(MI)を組み合わせたネットワークアーキテクチャを提案する。
b) について、解析的結果(Lemma 1) を導出し、2つの関連する異なる概念に明瞭さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:50:10 GMT)
Random features for adaptive nonlinear control and prediction [15.4] 本稿では,適応制御と適応予測の両方のためのトラクタブルアルゴリズムを提案する。
未知のダイナミクスを$textitrandom$基底関数の有限拡張で近似する。
注目すべきは、明示的な境界は、システムの根底にあるパラメータに$textitpolynomially$のみ依存するということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:15:40 GMT)
HoroPCA: Hyperbolic Dimensionality Reduction via Horospherical
Projections [15.2] 双曲型次元減少法であるHoroPCAを提案する。
HoroPCAは、主方向を抽出するコア問題に焦点を合わせ、理論上、元のデータの情報をよりよく保存する。
データホワイトニングでは、ホワイトニングを使用しない方法と比較して、下流の分類を最大3.9%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 02:32:56 GMT)
Improving Social Welfare While Preserving Autonomy via a Pareto Mediator [15.1] エージェントが自身のアクションを選択したり、中央のメディエーターにアクションを委譲したりできるドメインでは、オープンな質問は、エージェントを委譲する代わりに仲介者がどのようにアクションをとるべきかである。
既存のアプローチでは、デリゲートエージェントを使用して非デリゲートエージェントを罰し、すべてのエージェントを委譲しようとする。
エージェントを悪化させることなく、エージェントの委譲結果を改善することを目的としたPareto Mediatorを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:34:42 GMT)
Temporal Spike Sequence Learning via Backpropagation for Deep Spiking
Neural Networks [15.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率の良いイベント駆動ニューロモルフィックプロセッサの計算と実装に適している。
深部SNNを訓練するためのTSSL-BP(Temporal Spike Sequence Learning Backpropagation)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:24:25 GMT)
Weakly-supervised word-level pronunciation error detection in non-native
English speech [14.4] 非ネイティブ(L2)英語音声における単語レベルの誤発音検出のための弱教師付きモデル
音素的に書き起こされたL2音声は不要であり、誤発音した単語のみをマークする必要がある。
本研究では,L2ポーランド語話者のGUTアイルコーパスでは30%,L2ドイツ語話者とイタリア語話者のアイルコーパスでは21.5%の精度でAUCメトリックの単語レベルの発音誤りを検出する精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:31:53 GMT)
Exploiting Language Relatedness for Low Web-Resource Language Model
Adaptation: An Indic Languages Study [14.3] 言語族における言語間の関連性は、LRLのコーパス制限を克服するために悪用される可能性があると論じる。
我々はインドの言語に焦点をあて,(1)スクリプト(ブラフミック文字から派生した多くのインデックススクリプト)と(2)文構造という2つの次元に沿った関連性を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:43:02 GMT)
FEAR: A Simple Lightweight Method to Rank Architectures [14.0] 検索空間のアーキテクチャをランク付けするために,FEARと呼ぶシンプルだが強力な手法を提案する。
FEARは、精度を損なうことなく、検索時間を約2.4倍削減できる。
また,最近提案されたランキングのゼロコスト対策を実証的に検討し,トレーニングが進むにつれてランキングのパフォーマンスが低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:38:21 GMT)
Reveal of Vision Transformers Robustness against Adversarial Attacks [14.0] この研究は、CNNと比較して異なる$L_p$ベースの敵攻撃に対するViT変異の堅牢性について研究する。
我々は,バニラ ViT やハイブリッド-ViT が CNN よりも堅牢であることを明らかにする分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:59:49 GMT)
Multi-modal Entity Alignment in Hyperbolic Space [13.8] ハイパボリック・マルチモーダル・エンティティアライメント(HMEA)の新たな多モード・エンティティアライメント手法を提案する。
まず、ハイパーボリックグラフ畳み込みネットワーク(HGCN)を用いて、エンティティの構造表現を学習する。
次に、双曲空間の構造と視覚表現を組み合わせて、集約された埋め込みを用いて潜在的なアライメントの結果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:45:03 GMT)
Enabling On-Device Self-Supervised Contrastive Learning With Selective
Data Contrast [13.6] ラベルなし入力ストリームから最も代表的なデータを自動的に選択するフレームワークを提案する。
実験により、精度と学習速度が大幅に向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:04:56 GMT)
DMIDAS: Deep Mixed Data Sampling Regression for Long Multi-Horizon Time
Series Forecasting [13.5] 本研究では,高周波医療と電力価格データを用いた長期エネルギー価格の予測手法を開発した。
我々は,最先端モデルの予測精度を5%向上し,NBEATSのパラメータ数を約70%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:36:38 GMT)
On Linear Optimization over Wasserstein Balls [13.4] ワッサースタイン球は、基準測度に対する事前指定距離内のすべての確率測度を含む。
弱い条件下では、ワッサーシュタイン球は弱コンパクトであることが証明される。
ワッサーシュタイン球が離散参照測度に集中している場合、解の空間性を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 01:50:16 GMT)
Uncertain Process Data with Probabilistic Knowledge: Problem
Characterization and Challenges [13.1] 本稿では,プロセス観察に関連するタスクを,データセットから描画可能なプロセスモデルに提示する。
物理的デバイスやセンサを含む複数の情報源から得られた不確実な事象データを多量に収集した上で,本論文は3種類の課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 03:56:14 GMT)
Rethinking Graph Transformers with Spectral Attention [13.1] 我々は、学習された位置符号化(LPE)を用いて、与えられたグラフ内の各ノードの位置を学習するtextitSpectral Attention Network$(SAN)を提示する。
ラプラシアンの完全なスペクトルを利用することで、我々のモデルは理論上グラフの区別に強力であり、類似のサブ構造を共鳴からよりよく検出することができる。
我々のモデルは最先端のGNNよりも同等かそれ以上の性能を発揮し、あらゆる注目ベースモデルよりも広いマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:11:11 GMT)
Hierarchical Task Learning from Language Instructions with Unified
Transformers and Self-Monitoring [13.0] タスク学習を,サブゴール計画,シーンナビゲーション,オブジェクト操作という3つのサブプロブレムに分解する。
階層的なタスク構造を学習するために,各サブプロブレムを統一的に扱うモデルHiTUTを開発した。
ALFREDベンチマークでは、HiTUTは極めて高い一般化能力で最高のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:48:44 GMT)
Towards robust and domain agnostic reinforcement learning competitions [12.7] 強化学習コンペティションは標準研究ベンチマークの基礎を形成している。
それにもかかわらず、ほとんどの課題は、同じ根本的な問題に悩まされている。
本稿では,これらの障壁を克服するアルゴリズムの開発を促進する,競争設計の新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:15:46 GMT)
Measuring and Improving BERT's Mathematical Abilities by Predicting the
Order of Reasoning [12.7] 一般に使われている言語モデルであるBERTは、そのような数学的能力を持ち、もしそうであれば、どの程度の程度で調べる。
我々は、単語数問題のための一般的なデータセットであるAQuA-RATでBERTを微調整し、学習された表現をよりよく理解するためにいくつかのテストを実行する。
我々は、自然言語で訓練されたモデルにフォーマルな数学を教えるので、そのようなモデルは、数学結果の導出方法を説明する半形式的なステップのトレーニングの恩恵を受けるだろうと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:08:29 GMT)
Pointwise visual field estimation from optical coherence tomography in
glaucoma: a structure-function analysis using deep learning [12.7] SAP(Standard Automated Perimetry)は、緑内障治療における視野(VF)の喪失を監視するための金の標準である。
我々は,光学コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)スキャンによる点方向および全体的VF損失を推定する深層学習(DL)回帰モデルを開発し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:58:38 GMT)
Launchpad: A Programming Model for Distributed Machine Learning Research [12.6] 分散システムの定義と起動のプロセスを簡単にするプログラミングモデルであるLaunchpadを紹介します。
提案するフレームワーク,設計哲学,実装について述べるとともに,このアプローチによって設計が大幅に単純化された共通学習アルゴリズムの例を多数紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:02:10 GMT)
Traffic Refinery: Cost-Aware Data Representation for Machine Learning on
Network Traffic [12.5] 本稿では,機械学習性能とネットワークトラフィックの異なる表現のシステムレベルのコストを共同評価できる新しいフレームワークとシステムを開発する。
ネットワークトラフィックを10Gbpsで監視し,リアルタイムにトラフィックを変換して,機械学習のためのさまざまな特徴表現を生成する,概念実証実装であるTraffic Refineryを,ネットワークトラフィックのさまざまな表現の探索のメリットとして紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:06:48 GMT)
Scalable Computation of Monge Maps with General Costs [12.3] モンジュマップ(Monge map)は、2つの確率分布の間の最適な輸送マップを指す。
本稿では,2つの確率分布間のMongeマップをスケーラブルに計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:23:24 GMT)
Semi-Supervised Statistical Inference for High-Dimensional Linear
Regression with Blockwise Missing Data [12.1] 異なるソースやモダリティが相補的な情報を含んでいるマルチソースまたはマルチモダリティデータを統合すると、ブロックワイドなデータが頻繁に発生する。
本稿では,不偏推定方程式と多重ブロックワイズ計算法に基づく回帰係数ベクトルの計算効率の高い推定法を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブの数値的研究と応用分析により、提案手法は既存の方法よりも教師なしのサンプルより優れた性能と利益を得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:12:42 GMT)
COVID-Fact: Fact Extraction and Verification of Real-World Claims on
COVID-19 Pandemic [12.1] 我々は、COVID-19パンデミックに関する4,086ドルという、FEVERに似たデータセットのCOVID-Factを紹介します。
データセットには、クレーム、クレームの証拠、および証拠によって否定される矛盾するクレームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:59:46 GMT)
DMBGN: Deep Multi-Behavior Graph Networks for Voucher Redemption Rate
Prediction [11.9] 本稿では,この領域に光を当てる深層多行動グラフネットワーク(DMBGN)を提案する。
UVG(User-Behavior Voucher Graph)によって、複雑な構造的ユーザ-ボウチャー-イテム関係が捉えられる
UVGのシーケンスの上にアテンションネットワークが構築され、ユーザの長期的ボウチャー償却の好みを学習するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:16:49 GMT)
RoSearch: Search for Robust Student Architectures When Distilling
Pre-trained Language Models [11.9] 知識蒸留によって得られた学生モデルは敵の攻撃に悩まされ、セキュリティに敏感なシナリオでの使用を制限する。
有向非巡回グラフに基づく探索空間を構築し、進化的探索戦略を用いて探索手法を導出する。
実験の結果、RoSearchは学生モデルの堅牢性を7%18%から45.8%47.8%に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:38:16 GMT)
Self-Supervised Structure-from-Motion through Tightly-Coupled Depth and
Egomotion Networks [11.9] 結合の概念を導入し、既存のアプローチを分類し、新しい密結合アプローチを提案する。
提案手法は,テスト時の深度とエゴモーション予測の整合性を向上し,新しいデータの一般化を促進し,室内および屋外の深度およびエゴモーション評価ベンチマークにおける最先端の精度をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:30:45 GMT)
Generative Adversarial Networks: A Survey Towards Private and Secure
Applications [11.8] Generative Adversarial Networks (GAN) はコンピュータビジョンや自然言語処理などの様々な応用を推進してきた。
GANは、データ生成ベースのタスクに優れたパフォーマンスを提供するだけでなく、プライバシとセキュリティ指向の研究のための受精を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:47:13 GMT)
Formalizing Distribution Inference Risks [11.7] プロパティ推論攻撃は、統計機械学習の主な目的と区別することが難しい。
プロパティ推論攻撃の形式的で汎用的な定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:10:06 GMT)
Quasi-polynomial time algorithms for free quantum games in bounded
dimension [11.6] 2プレイヤフリーゲームの値に対する加法$epsilon$-approximationsを計算するために、$exp(mathcalObig(T12(log2(AT)+log(Q)log(AT))/epsilon2big))という半定値プログラムを与える。
量子分離性問題と接続し、線形制約を伴う改良された多部量子デ・フィネッティ定理を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:50:35 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） (Mon, 7 Jun 2021 01:56:07 GMT)
Causal Influence Detection for Improving Efficiency in Reinforcement
Learning [11.4] 条件付き相互情報に基づく状況依存因果関係の尺度を導入する。
影響の状態を確実に検出できることが示される。
修正アルゴリズムはすべて、ロボット操作タスクにおけるデータ効率の大幅な向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:21:56 GMT)
Class of Bell-Clauser-Horne inequalities for testing quantum nonlocality [11.4] 本稿では,Bell-CHの不等式を多種多様に証明するために,再配置と線形不等式を求める手法を提案する。
また、いくつかの量子絡み合った状態において破れるようなこれらの手法を用いてベル-CHの不等式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:53:52 GMT)
Investigating Transfer Learning in Multilingual Pre-trained Language
Models through Chinese Natural Language Inference [11.1] 中国語と英語の自然言語推論(NLI)におけるXLM-Rの言語間移動能力について検討する。
言語移動をより深く理解するために、中国語の課題と敵対課題の4つのカテゴリを作成しました。
英語のNLIで訓練された言語間のモデルが、中国語のタスク間でうまく伝達されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:00:18 GMT)
Generating Relevant and Coherent Dialogue Responses using Self-separated
Conditional Variational AutoEncoders [10.9] 条件変分自動エンコーダ (CVAE) は, オープンエンド対話生成タスクにおける応答の多様性と情報伝達性を効果的に向上させる。
本稿では,自己分離型条件変分オートエンコーダ(SepaCVAE)を提案する。
SepaCVAEは、入力データをグループに積極的に分割し、データペアと異なるグループとの絶対差を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:19:31 GMT)
Cascaded Context Enhancement Network for Automatic Skin Lesion
Segmentation [10.6] 自動皮膚病変分割のためのカスケードコンテキスト拡張ニューラルネットワークを定式化する。
ゲートベースの情報統合アプローチを用いた新しいコンテキストアグリゲーションモジュールを提案する。
4つの皮膚皮膚内視鏡画像データセットに対するアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:01:03 GMT)
PcDGAN: A Continuous Conditional Diverse Generative Adversarial Network
For Inverse Design [10.5] 我々はPcDGAN(Performance Conditioned Diverse Generative Adversarial Network)を紹介する。
PcDGANは新しい自己強化スコアである Lambert Log Exponential Transition Score (LLETS) を使用して条件付けを改善する。
合成問題と実世界の翼設計に関する実験は、PcDGANが最先端のGANモデルより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:45:12 GMT)
Implementation of geometric quantum gates on microwave-driven
semiconductor charge qubits [9.9] 二重量子ドットに制限された半導体ベースの電荷量子ビットは、量子コンピューティングを実装するためのプラットフォームとなる。
このシステムに普遍的な幾何学的量子ゲートを実装するための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 03:07:37 GMT)
Calibrating multi-dimensional complex ODE from noisy data via deep
neural networks [9.8] 通常の微分方程式(ODE)は、生物学、化学、工学、金融、物理学などにおいて生じる複雑な力学をモデル化するために広く用いられている。
この問題に対処するための2段階の非パラメトリック手法を提案する。
まず、境界カーネル法を用いて、除音データとその高次導関数を抽出し、ReLUアクティベーション関数で疎結合なディープニューラルネットワークに供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:17:16 GMT)
The Distance Transform and its Computation [9.7] このチュートリアルでは、様々なアプローチを詳細に説明し、例を使って比較する。
このチュートリアルの目的は、任意の距離変換と正確なユークリッド距離変換の違いを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:46:26 GMT)
Heavy Tails in SGD and Compressibility of Overparametrized Neural
Networks [9.6] 本研究では, 勾配降下学習アルゴリズムの力学が圧縮性ネットワークの獲得に重要な役割を担っていることを示す。
我々は,ネットワークが「$ell_p$-compressible」であることが保証され,ネットワークサイズが大きくなるにつれて,異なるプルーニング手法の圧縮誤差が任意に小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:02:59 GMT)
An Information-theoretic Approach to Distribution Shifts [9.5] 機械学習モデルを現実世界に安全にデプロイすることは、しばしば難しいプロセスである。
特定の地理的位置から得られたデータで訓練されたモデルは、他の場所で得られたデータでクエリされたときに失敗する傾向がある。
集団のサブセットに適合するニューラルネットワークは 選択バイアスを 与えるかもしれない
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:44:21 GMT)
A Comprehensive Assessment of Dialog Evaluation Metrics [9.3] 標準言語評価指標は、ダイアログを評価するのに有効ではない。
近年の研究では、人間の判断とよく相関する、対話特有の新しい指標がいくつか提案されている。
本稿では,最近提案された対話評価指標を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:17:03 GMT)
Learning to Guide a Saturation-Based Theorem Prover [9.2] TRAILは、ニューラルネットワーク内で証明される飽和に基づく定理の中核要素を特徴付ける、深い学習に基づく定理証明のアプローチである。
我々の知る限りでは、TRAILは最先端の伝統的な定理証明器の性能を超える最初の強化学習に基づくアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:35:57 GMT)
Progressive Multi-scale Fusion Network for RGB-D Salient Object
Detection [9.1] 本稿では,いわゆるプログレッシブ・マルチスケール・フュージョン法の利点について論じ,マスク誘導型特徴集合モジュールを提案する。
提案フレームワークは,異なるモードの2つの特徴を効果的に組み合わせ,誤った深さ特徴の影響を軽減する。
さらに,マスク誘導型改良モジュール(MGRM)を導入し,高レベルの意味的特徴を補完し,マルチスケール融合から無関係な特徴を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:02:39 GMT)
Person Re-Identification with a Locally Aware Transformer [9.0] そこで我々は,局所的に拡張された局所的分類トークンを集約するための,パートベースの畳み込みベースライン(PCB)にインスパイアされた戦略を取り入れた,局所的認識変換器(LA-Transformer)を提案する。
ブロックワイズ微調整のLA-Transformerは、標準偏差がマーケット1501で0.13ドル、標準偏差がCUHK03で0.1ドル、ランク1の精度が980.27ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:31:19 GMT)
Zero-Shot Knowledge Distillation from a Decision-Based Black-Box Model [8.9] 知識蒸留は、ディープニューラルネットワークアクセラレーションのアプローチとして成功している。
伝統的に、KDは通常、伝達された知識を得るために、トレーニングサンプルとホワイトボックスの教師のパラメータへのアクセスに依存している。
本稿では,意思決定に基づくブラックボックス(DB3)知識蒸留の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 02:46:31 GMT)
LAWDR: Language-Agnostic Weighted Document Representations from
Pre-trained Models [8.7] 言語間文書表現は、多言語コンテキストにおける言語理解を可能にする。
BERT、XLM、XLM-RoBERTaのような大規模な事前学習言語モデルは、文レベルの下流タスクを微調整することで大きな成功を収めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:14:00 GMT)
Proxy-Normalizing Activations to Match Batch Normalization while
Removing Batch Dependence [8.4] 階層正規化とインスタンス正規化の両方が、ニューラルネットワークのプレアクティベーションにおける障害モードの出現を誘導することがわかった。
本稿では,プロキシ分布を用いたポストアクティベーションの正規化手法であるプロキシ正規化を提案する。
層正規化やグループ正規化と組み合わせると、バッチ非依存の正規化はバッチ正規化の振る舞いをエミュレートし、そのパフォーマンスを一貫して一致または超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:08:48 GMT)
Making EfficientNet More Efficient: Exploring Batch-Independent
Normalization, Group Convolutions and Reduced Resolution Training [8.4] 我々は、新しいクラスのアクセラレーターであるGraphcore IPU上で、最先端のEfficientNetモデルの実用効率を改善することに重点を置いている。
i)グループ畳み込みに深い畳み込みを一般化すること、(ii)バッチ正規化性能とバッチ非依存統計量とを一致させるためにプロキシ正規化アクティベーションを追加すること、(iii)トレーニング解像度を下げることによる計算の削減と、高解像度で安価に微調整を行うことにより、このモデル群を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:10:52 GMT)
How to Design a Three-Stage Architecture for Audio-Visual Active Speaker
Detection in the Wild [8.4] 本研究は,音声-視覚的能動話者検出のための実践的ガイドラインを提示する。
我々は、AVA-ActiveSpeakerデータセット上で93.5%のmAPで新しい最先端技術を実現するASDNetという新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:44:56 GMT)
Efficient Iterative Amortized Inference for Learning Symmetric and
Disentangled Multi-Object Representations [8.2] 本稿では,オブジェクト中心表現の教師なし学習のための効率的なフレームワークであるEfficientMORLを紹介する。
対称性と非絡み合いの両方を必要とすることによる最適化の課題は、高コスト反復的償却推論によって解決できることを示す。
標準のマルチオブジェクト・ベンチマークでは,強いオブジェクト分解と歪みを示しながら,ほぼ1桁の高速なトレーニングとテスト時間推定を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:02:49 GMT)
Unsupervised Learning for Cuboid Shape Abstraction via Joint
Segmentation from Point Clouds [8.2] 複雑な3Dオブジェクトを、形状抽象化として知られる単純な幾何学的原始体として表現することは、幾何学的モデリング、構造解析、形状合成において重要である。
本研究では、点雲をコンパクトな立方体表現にマッピングするための教師なし形状抽象化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:15:16 GMT)
Unsupervised Representation Disentanglement of Text: An Evaluation on
Synthetic Datasets [7.9] 本稿では,画像領域から適用されたモデルの代表集合を選択する。
我々は,これらのモデルについて,下流の分類タスクやホモトピーと同様に,6つのアンタングルメント指標で評価する。
我々の研究は、教師なし表現の不絡とテキストの交わりに対する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:04:32 GMT)
Expressivity of Emergent Language is a Trade-off between Contextual
Complexity and Unpredictability [7.8] 本稿では,異なる言語ゲーム間での一般化性能に基づく表現性間の部分順序の定義を提案する。
また、創発的言語の表現性は文脈の複雑さと予測不可能性のトレードオフであるという仮説を検証した。
コントラスト損失を用いることで、標準的な参照損失関数を用いたメッセージタイプの崩壊が軽減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:57:11 GMT)
DINs: Deep Interactive Networks for Neurofibroma Segmentation in
Neurofibromatosis Type 1 on Whole-Body MRI [7.8] 自動畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の限界に対処するディープ・インタラクティブ・ネットワーク(DIN)を提案する。
本稿では,ユーザインタラクションを空間的・外見的なガイドマップに変換する簡易かつ効果的なExpDT(Exponential Distance Transform)を提案する。
実験の結果,DSCの44%と14%の大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:29:29 GMT)
Heralded entanglement distribution between two absorptive quantum
memories [7.2] 吸収性量子メモリ間の密接な絡み合いの実験的実証
吸収量子メモリに基づく量子リピータは制限を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:22:12 GMT)
Distributed Inference with Sparse and Quantized Communication [7.2] ネットワーク内のエージェントが未知の状態によって生成されたプライベート信号のストリームを観測する分散推論の問題を考察する。
本研究では,各仮説に対する低信念を拡散する原理に基づく,イベントトリガー型分散学習ルールを開発する。
逐次量子化器の範囲を精製することにより、各エージェントは1ドルビットで各仮説の信念を符号化しながら、ほぼ確実に指数関数的に真理を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:45:35 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） (Mon, 7 Jun 2021 10:25:01 GMT)
Extending counterfactual accounts of intent to include oblique intent [6.9] Intentionを定義するアプローチのひとつは、Causalityを定義するために開発された反ファクトツールを使用することだ。
本論文は, 航空機所有者の正統的な例を用いて, 自機に爆弾を仕掛けて保険を回収し, 航空機の乗客と乗員の殺害が直接意図されていると結論づけない2つの事実を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:00:20 GMT)
Average-Reward Reinforcement Learning with Trust Region Methods [6.8] 我々は、ディスカウントと平均基準を備えた統合信頼領域理論を策定する。
平均的基準により、信頼領域内での新たな性能は摂動解析(PA)理論によって導かれる。
本稿では,平均値制約(Average Value Constraint)と呼ばれる新しい手法を用いて,平均値推定法(APO)という実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:19:42 GMT)
A Simple Recipe for Multilingual Grammatical Error Correction [6.3] 本稿では,最新の多言語文法的誤り訂正(GEC)モデルを学習するためのレシピを提案する。
まず,多数の合成例を生成するための言語に依存しない手法を提案する。
第2の要素は、大規模多言語言語モデルを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:47:04 GMT)
Decentralized Optimization with Heterogeneous Delays: a Continuous-Time
Approach [6.2] 非同期アルゴリズムを解析するための新しい連続時間フレームワークを提案する。
我々は,スムーズな凸関数と強い凸関数の和を最小化するために,完全に非同期な分散アルゴリズムを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:09:25 GMT)
Application of Deep Learning in Generating Desired Design Options:
Experiments Using Synthetic Training Dataset [5.6] 本研究では,Deep Learning (DL) アルゴリズムを用いて要求された設計オプションを生成する手法を適用した。
物体認識問題は, 異なる種類の合成2次元形状からなるトレーニングデータセットに基づいて, 未知のサンプル画像のラベルを最初に予測するために検討される。
次のステップでは、空間日光自律性(sDA)メトリクスに基づいて、所望の光/影のパフォーマンスのためのウィンドウ/壁パターンを生成するようにアルゴリズムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:33:48 GMT)
Relative Importance in Sentence Processing [5.5] 本研究では,人間とモデルによる英語処理における相対的重要性のパターンを比較した。
その結果,英語における人間の処理パターンは,言語モデルにおけるサリエンシに基づく重要性と強く相関していることがわかった。
以上の結果から,サリエンシは,ニューラルネットワークモデルを解釈する上で,認知的により妥当な指標である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:56:18 GMT)
The ground state in a proximity to a possible Kitaev spin liquid: An
undistorted honeycomb iridate NaxIrO3 (0.60 < x < 0.80) [5.4] 単結晶NaxIrO3は歪みや積層障害を伴わないハニカム格子を顕著に採用している。
NaxIrO3は、主に擬スピン=1状態のモット絶縁体である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:47:15 GMT)
A Prospective Observational Study to Investigate Performance of a Chest
X-ray Artificial Intelligence Diagnostic Support Tool Across 12 U.S.
Hospitals [5.1] 人工知能(AI)に基づく、胸部X線(CXR)所見から新型コロナウイルスの可能性を予測するモデルは、臨床的意思決定を加速するための重要な副産物となる。
我々は、時間的および外部的検証に高い性能を持つAIモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 01:56:02 GMT)
Surveillance of COVID-19 Pandemic using Social Media: A Reddit Study in
North Carolina [5.1] 我々はソーシャルメディアに侵入し、緩和と検出戦略の取り込みを回避し、パンデミックに関する問題や懸念を捉えます。
ノースカロライナの4大サブレディットコミュニティから6ヶ月にわたって新型コロナウイルス関連の投稿を抽出した後、ノイズの多いデータをきれいにするためにNLPベースの前処理を行いました。
我々は,「マスク」,「フル」,「テスト」が「個人保護装置」,「症状」,「検査」のカテゴリーで最も多い名前であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:55:25 GMT)
Generalized Linear Bandits with Local Differential Privacy [4.9] パーソナライズドメディカルやオンライン広告などの多くのアプリケーションは、効果的な学習のために個人固有の情報を活用する必要がある。
これは、局所微分プライバシー(LDP)というプライバシーの厳格な概念を文脈的盗賊に導入する動機となっている。
本稿では,一般線形バンドレットに対するLDPアルゴリズムを設計し,非プライバシ設定と同じ後悔点を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:42:00 GMT)
Double Descent and Other Interpolation Phenomena in GANs [4.8] 一般化誤差を潜在空間次元の関数として検討し,学習条件に応じて2つの主な挙動を同定する。
そこで我々は,実出力サンプルと組み合わせて,一対の合成(雑音)入力を利用するGANのための新しい擬似教師付き学習手法を開発した。
解析は主に線形GANに焦点をあてるが、非線形多層GANの一般化に重要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:07:57 GMT)
Self-Supervised Graph Learning with Proximity-based Views and Channel
Contrast [4.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近傍の集約をコアコンポーネントとして使用し、近接ノード間の機能を滑らかにする。
この問題に対処するため、我々は2つのグラフビューでグラフを強化し、ノードは最も類似した特徴や局所構造を持つものと直接リンクする。
生成したビューと元のグラフをまたいだ表現の一致を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:38:36 GMT)
Robust Learning via Persistency of Excitation [4.7] 勾配勾配勾配を用いたネットワークトレーニングは力学系パラメータ推定問題と等価であることを示す。
極値理論を用いて対応するリプシッツ定数を推定する効率的な手法を提案する。
我々の手法は、様々な最先端の対数訓練モデルにおいて、対数精度を0.1%から0.3%に普遍的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:12:55 GMT)
Adversarially Regularized Graph Attention Networks for Inductive
Learning on Partially Labeled Graphs [4.5] グラフ上の半教師付き学習のための新しい帰納的埋め込み法を提案する。
本手法は,近隣からの情報を集約するパラメトリック関数を学習してノード表現を生成する。
敵の訓練は、学習された表現を事前の分布に合わせるように強制する外部正規化として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:43:28 GMT)
supervised adptive threshold network for instance segmentation [4.3] 適応しきい値に基づくマスクR-CNN法
層状適応ネットワーク構造
アダプティブ・フィーチャー・プール
ベンチマークデータセットの実験から,提案モデルの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:25:44 GMT)
A generative model for molecule generation based on chemical reaction
trees [4.1] 多段階化学反応木を用いた分子生成モデルを提案する。
具体的には,まず,予測された反応テンプレートと市販分子を用いた化学反応ツリーを提案する。
実験により, 生成物分子が所望の化学的性質を持つ化学反応を生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:47:18 GMT)
Understanding Neural Code Intelligence Through Program Simplification [4.0] コードインテリジェンスシステムにおけるモデルに対する重要な入力特徴を特定するためのモデルに依存しないアプローチを提案する。
当社のアプローチであるSIVANDでは,CIモデルの入力プログラムのサイズを縮小する単純化手法を採用しています。
SIVANDの抽出した特徴は、ニューラルCIシステムの予測と学習行動を理解するのに役立つと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:44:29 GMT)
Exploring to establish an appropriate model for mage aesthetic
assessment via CNN-based RSRL: An empirical study [3.8] CNNの最終層FCノードの絡み合い度を反映したD尺度を導入する。
複数の写真スコア予測モデルから最適なモデルを決定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 03:20:00 GMT)
Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment
Analysis [3.7] 本研究では,深い文脈情報を持つサブタスク間での対話的関係を実現するディープ・コンテクスチュアライズド・リレーア・アウェア・ネットワーク(DCRAN)を提案する。
DCRANは3つの広く使用されているベンチマークにおいて、従来の最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:16:15 GMT)
Deep Learning 3D Dose Prediction for Conventional Lung IMRT Using
Consistent/Unbiased Automated Plans [3.5] 本研究では、社内の自動計画システム(ECHO')によって生成される一貫した計画を用いて、DLモデルをトレーニングする。
ECHOは、大規模な制約付き最適化問題を逐次解決することで、一貫した/偏りのない計画を生成する。
予測の質は、最近AAPMの知識に基づく計画大挑戦によって導入された線量スコアとDVHスコアと同様に、異なるDVHメトリクスを用いて比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:15:05 GMT)
Low-Temperature Spectroscopic Investigation of Lead-Vacancy Centers in
Diamond Fabricated by High-Pressure and High-Temperature Treatment [3.4] Pbイオン注入法により作製したダイヤモンド中の鉛空孔(PbV)中心の光学的観察を報告する。
光学特性は、温度が5.7Kまで変化する光発光によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:25:25 GMT)
CDN-MEDAL: Two-stage Density and Difference Approximation Framework for
Motion Analysis [3.3] 本稿では,2つの畳み込みニューラルネットワークを用いた2段階変化検出手法を提案する。
筆者らの2段階フレームワークは, 約3.5Kのパラメータを含むが, 複雑な動きパターンに対する迅速な収束は維持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:39:42 GMT)
SizeFlags: Reducing Size and Fit Related Returns in Fashion E-Commerce [3.3] SizeFlagsは、顧客からの弱い注釈付き大規模データに基づく確率ベイズモデルである。
提案手法が14か国にわたるオンラインファッションにおけるサイズ関連リターンを減少させる上での強い影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:43:40 GMT)
Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology
Constraints [3.3] 語彙制約を満たすためにニューラルマシン翻訳を奨励する新しいアプローチを提案する。
本手法は,トレーニング段階において動作し,推論段階における計算オーバーヘッドの増大を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:46:07 GMT)
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine Learning
Models to Changing Image Acquisition [3.2] 医用画像のデータストリームを用いた連続的能動学習手法を提案する。
新たな画像ソース(ドメイン)のシフトや追加を認識し、トレーニングを順応する。
提案手法は,手動ラベリングを少なくしながら,能動的学習に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:39:06 GMT)
Batch Normalization Orthogonalizes Representations in Deep Random
Networks [3.1] 我々は、深度、幅、深度表現の直交性の間の相互作用の非漸近的特徴を確立する。
直交性からの表現の偏差は、ネットワーク幅に逆比例する項までの深さで急速に減衰することを示す。
この結果は2つの主な意味を持つ: 1) 理論的には、深さが大きくなるにつれて、表現のコントラクトのワッサーシュタイン-2球への分布は、等方ガウス分布の周りにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:14:59 GMT)
DEEPMIR: A DEEP neural network for differential detection of cerebral
Microbleeds and IRon deposits in MRI [3.0] 脳小血腫(CMB)と基底核の非出血鉄鉱床は脳老化、血管疾患、神経変性疾患と関連している。
我々は,CMBと鉄鉱床のセグメンテーションに適した深層学習に基づくセグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 05:40:41 GMT)
High Resolution Solar Image Generation using Generative Adversarial
Networks [2.9] 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)と呼ばれるディープラーニングアルゴリズムを適用し、太陽画像から画像への変換を行った。
高解像度の太陽画像を生成するには、Pix2PixHDとPix2Pixアルゴリズムを用いる。
我々の研究は、SDO/HMIのPix2PixHDアルゴリズムをSDO/AIA0304画像から画像への変換に活用する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:24:33 GMT)
Kernel Smoothing, Mean Shift, and Their Learning Theory with Directional
Data [2.9] 本稿では,方向データに対するカーネル平滑化の統計的および計算的問題について検討する。
我々は、古典平均シフトアルゴリズムを指向性データに一般化し、指向性カーネル密度推定器(KDE)の局所モードを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:38:34 GMT)
End-to-end reconstruction meets data-driven regularization for inverse
problems [2.8] 本稿では,不適切な逆問題に対するエンド・ツー・エンドの再構成演算子を学習するための教師なしアプローチを提案する。
提案手法は,古典的変分フレームワークと反復的アンローリングを組み合わせたものである。
我々は,X線CT(Computerd tomography)の例で,最先端の教師なし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） (Mon, 7 Jun 2021 12:05:06 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） (Mon, 7 Jun 2021 05:49:34 GMT)
Deterministic Iteratively Built KD-Tree with KNN Search for Exact
Applications [2.7] K-Nearest Neighbors (KNN)サーチは、ロボット工学や自動運転車に応用された人工知能ソフトウェアの基本アルゴリズムである。
二分木と同様に、kd-treesはオンラインアプリケーションに新しいデータが付加され、木が再構築されない限り、検索性能が急速に低下する可能性があるため、不均衡になる。
クエリ結果の正確さを損なうことなく、ツリー再構築の回数を減らす「インターバルkd-treesのフォレスト」を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:09:22 GMT)
Resilience of quantum random access memory to generic noise [2.5] 本稿では,量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)に対するデコヒーレンスの影響について検討する。
本研究は,このノイズレジリエンスの起源を,メモリコンポーネント間の限られた絡み合いとして確認する。
我々は、量子誤り訂正なしで高忠実度クエリが可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:47:21 GMT)
Closed-Form Analytical Results for Maximum Entropy Reinforcement
Learning [2.4] 本稿では,最大エントロピー強化学習(MaxEnt RL)とマルコフ過程のマッピングを導入する。
我々は、MaxEnt RLにおける力学一般の場合の最適方針、力学、初期状態の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:42:06 GMT)
Antipodes of Label Differential Privacy: PATE and ALIBI [2.3] 我々は、訓練されたモデルが差分プライバシー(DP)を満たす必要がある、プライバシ保護機械学習(ML)の設定について検討する。
本稿では,Laplace メカニズムと PATE フレームワークに基づく2つの新しいアプローチを提案する。
いくつかの体制において、PATEフレームワークを適応させて、非常に強力なプライバシレベルを達成する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:14:32 GMT)
Learning a performance metric of Buchberger's algorithm [2.1] Buchbergerのアルゴリズムが実行されている間に発生する加算の数を、開始入力だけで予測しようと試みる。
我々の研究は概念実証として機能し、Buchbergerのアルゴリズムの加算数を予測することは機械学習の観点からの問題であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:57:57 GMT)
MixRL: Data Mixing Augmentation for Regression using Reinforcement
Learning [2.1] データ拡張のための既存のテクニックは、主に分類タスクに焦点を当てており、回帰タスクに簡単には適用できない。
その結果,大容量データとラベル距離の混合がモデル性能に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。
そこで本研究では,データ拡張メタ学習フレームワークであるMixRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:01:39 GMT)
Equivariant Graph Neural Networks for 3D Macromolecular Structure [2.1] 幾何ベクトルパーセプトロンの研究を拡張し、構造生物学から幅広いタスクに等変グラフニューラルネットワークを適用した。
提案手法は,ATOM3Dベンチマークの8つのタスクのうち4つのタスクにおいて参照アーキテクチャよりも優れており,回転不変グラフニューラルネットワークよりも広範囲に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:57:04 GMT)
Exact solution of single impurity problem in non-reciprocal lattices:
impurity induced size-dependent non-Hermitian skin effect [2.0] 本研究では,Hatano-NelsonモデルとSu-Schreieffer-Heegerモデルにおける単一不純物問題について検討する。
有限サイズの系に対する正確な解から、不純物強度の増大は、バルク状態が非皮膚状態から皮膚状態へ遷移することにつながることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:37:24 GMT)
What the foundations of quantum computer science teach us about
chemistry [2.0] フルスケールの量子コンピュータが利用可能になる前から、量子コンピュータ科学は驚くべき成果を上げてきた。
直接化学シミュレーションはデジタル実験として最もよく理解される位置にある。
我々は、この視点は敗北論ではなく、むしろ既存の化学モデルの成功に光を当てるのに役立つと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:40:11 GMT)
How to Evaluate Uncertainty Estimates in Machine Learning for
Regression? [2.0] ニューラルネットワークが普及するにつれて、それに伴う不確実性推定の必要性が高まっている。
現在のテスト手法は、予測の不確実性推定が、これまで見つからなかったテストセットにおける予測と観察の違いを説明するのがいかに優れているかに焦点を当てている。
しかしながら、この不確実性推定の質を評価する方法には深刻な欠陥があることを理論的議論とシミュレーションの両方を通して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:47:46 GMT)
Encoding-dependent generalization bounds for parametrized quantum
circuits [1.9] データエンコーディングに使用する戦略に明示的に依存するPQCベースのモデルに対するバウンダリを導出する。
この結果は最適なデータエンコーディング戦略の選択を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:01:38 GMT)
Controlling the dynamics of open quantum systems with periodic driving
field [1.8] オープン量子系の正確な力学を周期的駆動場の場合と比較する。
強い駆動の場合、強いエネルギーの正規化が元の局所的有界状態に変化したため、状態は崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:23:39 GMT)
Deep Neural Network Modeling of Unknown Partial Differential Equations
in Nodal Space [1.8] 本稿では、軌跡データを用いた未知時間依存偏微分方程式(PDE)のディープニューラルネットワーク(DNN)モデリングフレームワークを提案する。
本稿では,基礎となるPDEの進化演算子と直接対応するDNN構造を提案する。
トレーニングされたDNNは、構造のないグリッド上の未知のPDEの予測モデルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:27:09 GMT)
Coherent exciton-exciton interactions and exciton dynamics in a
MoSe\textsubscript{2}/WSe\textsubscript{2} heterostructure [1.7] エクシトン間のコヒーレントカップリングは遷移金属ジアルコゲナイド(TMD)ヘテロ構造との多体相互作用の中心である。
単層MoSetextsubscript2/WSetextsubscript2ヘテロ構造に多次元コヒーレント分光を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:02:15 GMT)
Encoding Involutory Invariance in Neural Networks [1.6] ある状況では、ニューラルネットワーク(NN)は、基礎となる物理対称性に従うデータに基づいて訓練される。
本研究では、関数がパリティまでのインボリュート線型/ファイン変換に対して不変な特別な対称性について検討する。
数値実験により,提案モデルが与えられた対称性を尊重しながらベースラインネットワークより優れていたことが示唆された。
また,本手法を水平/垂直反射対称性を持つデータセットに対する畳み込みNN分類タスクに適用する手法も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:07:15 GMT)
Multilingual Neural Semantic Parsing for Low-Resourced Languages [1.6] 英語,イタリア語,日本語の新しい多言語意味解析データセットを提案する。
本研究では,事前学習したエンコーダを用いた多言語学習がTOPデータセットのベースラインを大幅に上回ることを示す。
英語データのみに基づいて訓練されたセマンティクスは、イタリア語の文に対して44.9%の精度でゼロショットのパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:53:02 GMT)
JANUS: Parallel Tempered Genetic Algorithm Guided by Deep Neural
Networks for Inverse Molecular Design [1.6] 逆分子設計、すなわち特定の目的特性を持つ分子を設計することは最適化問題として考えられる。
ジャヌス (Janus) は、2つの個体群を伝播させ、もう1つは探索用、もう1つは搾取用の遺伝的アルゴリズムである。
Janusは、化学空間のサンプリングを増強するために能動的学習を通じて分子特性を近似するディープニューラルネットワークによって強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:41:34 GMT)
Graph Neural Networks in Network Neuroscience [1.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ディープグラフ構造を学ぶための巧妙な方法を提供する。
GNNベースの手法は、脳グラフ合成の欠如や疾患の分類など、脳グラフに関連するいくつかのアプリケーションで使用されている。
神経疾患の診断と集団グラフ統合のためのネットワーク神経科学分野におけるGNNモデルのより良い応用に向けての道筋をグラフ化して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:49:57 GMT)
A Semi-Personalized System for User Cold Start Recommendation on Music
Streaming Apps [1.6] 本稿では,音楽ストリーミングサービスDeezerに最近導入したシステムについて述べる。
このソリューションは、ディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づいた半個人化されたレコメンデーション戦略を活用する。
本稿では,Deezerにおけるコールドスタートユーザの今後の音楽嗜好を予測する上で,このシステムの実用的影響と有効性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:35:44 GMT)
Electric field noise in a high-temperature superconducting surface ion
trap [1.6] 高温超伝導体YBCOを用いた表面イオントラップ実験を行った。
超伝導電極リードからの電圧ノイズは, 感度$S_V=9times 10-20, mathrmV2mathrmHz-1$で無視できる。
ノイズのスペクトル依存性と非自明な温度依存性は1/f$、ノイズの台地は約60,mathrmK$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:11:46 GMT)
Diversity driven Query Rewriting in Search Advertising [1.5] 生成的検索モデルは、このようなクエリの書き直しを生成するタスクにおいて有効であることが示されている。
高品質かつ多様な書き直しを生成するフレームワークであるCLOVERを紹介します。
提案手法の有効性を,3つの主要言語にまたがる検索クエリのオフライン実験により実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:30:45 GMT)
Bias Mitigation of Face Recognition Models Through Calibration [1.5] 顔認識モデルは、法執行機関で使用される際、少数派に不均等で否定的に影響を及ぼす可能性がある。
バイアス緩和法(BMC)を導入し, モデル精度の向上(最先端技術の改善)と, (II) 公平な校正確率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:26:26 GMT)
A Computational Model of Representation Learning in the Brain Cortex,
Integrating Unsupervised and Reinforcement Learning [1.4] ドーパミンアウトバーストは基底神経節に限らず、前頭前野、運動、高次感覚皮質にまで達する。
我々は、大脳皮質において、同じ報酬に基づく試行錯誤プロセスが運動表現の獲得を支援することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:03:02 GMT)
Holographic entanglement negativity and replica symmetry breaking [1.4] 我々は、関連する絡み合いの負性の性質と、ホログラフィック双対性におけるR'enyi一般化について論じる。
R'enyi Negativities はしばしばレプリカ対称性を破るバルク解によって支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:54:03 GMT)
Partonic Structure by Quantum Computing [1.3] 本稿では、パルトン分布関数を研究するための体系的量子アルゴリズムを提案する(PDF)。
概念実証として,1+1次元のNambu-Jona-Lasinio(NJL)モデルにおいて,PDFの最初の直接シミュレーションを実現する。
提案された量子アルゴリズムは、高エネルギー粒子と核物理学に多くの応用が期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:00:02 GMT)
A Distance Covariance-based Kernel for Nonlinear Causal Clustering in
Heterogeneous Populations [1.3] 本稿では,異なるサンプルの非線形因果構造間の類似性を測定するために,距離共分散に基づくカーネルを提案する。
このカーネルはクラスタリングを行い、同種サブポピュレーションを識別する。
遺伝子学の応用による因果的クラスタリングにカーネルを用いることで、測定された遺伝子発現レベルを調節する潜伏転写因子ネットワークを解明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:16:34 GMT)
Neural Abstractive Unsupervised Summarization of Online News Discussions [1.3] 本稿では,オンラインニュース討論の要約を抽象的に生成する新しい手法を提案する。
本モデルは,生成した要約とスレッド上の各コメントのROUGEスコアを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:33:51 GMT)
Smart Village: An IoT Based Digital Transformation [1.2] スマートビレッジは、デジタルトランスフォーメーションの助けを借りて、伝統的な農村の側面を改善するコンセプトです。
低コストでセキュアで効率的な技術エコシステムを設計する機会はたくさんあります。
この記事では、スマートビレッジでIoTを適用可能な、重要なアプリケーション領域を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:16:33 GMT)
Widening Access to Applied Machine Learning with TinyML [1.2] 我々は,Tiny Machine Learning (TinyML)上で,大規模なオープンオンラインコース (MOOC) を通じて応用機械学習 (ML) へのアクセスを増やすための教育的アプローチについて述べる。
この目的のために、学界(ハーバード大学)と産業(Google)の協力により、TinyMLを使ってソリューションを開発するためのアプリケーション指向の指導を提供する4つのMOOCが作成された。
このシリーズは、edX MOOCプラットフォームで公開されており、基本的なプログラミング以上の前提条件がなく、世界中のさまざまなバックグラウンドから学習者向けに設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:31:47 GMT)
Free-Choice Nets With Home Clusters Are Lucent [1.1] マークされたペトリネットは、同じ遷移の集合を可能にする2つの異なる到達可能なマーキングが存在しない場合、光沢がある。
本稿では,ホームクラスタを有するすべての自由選択ネットがキラキラであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 12:34:29 GMT)
A compact ion-trap quantum computing demonstrator [1.1] 線形ポールトラップにおける40textrmCa+$光量子ビットに基づく19インチラック量子コンピューティング実証器を提案する。
量子コンピューティングスタックの自動化とリモートアクセスコンポーネントについて述べる。
我々は,最大で24イオンのグリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:59:04 GMT)
Never guess what I heard... Rumor Detection in Finnish News: a Dataset
and a Baseline [1.1] 本研究は,フィンランド語ニュースの見出しにおいて,うわさ検出に関する新しいデータセットを提示する。
2つのLSTMモデルと2つのBERTモデルを評価し,結果に大きな違いが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:36:36 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Increasing User Trust in
Deep Reinforcement Learning Driven Autonomous Systems [0.9] 我々は3つの説明を提供する説明可能な人工知能(XAI)フレームワークを提供する。
我々は,XAIフレームワークのユーザインタフェースを作成し,その有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:38:43 GMT)
Predicting Different Types of Subtle Toxicity in Unhealthy Online
Conversations [0.8] 健康で不健康なコメントを7種類の微妙な毒性でラベル付けした44万件のオンラインコメントの公開データセットを活用しました。
これらのコメントを上位のマイクロF1スコア、マクロF1スコア、ROC-AUCの88.76%、67.98%、0.71で区別することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:32:42 GMT)
R\'enyi free energy and variational approximations to thermal states [0.7] 2-R'enyiアンサンブルに対するテンソルネットワーク近似を求めるアルゴリズムを提供する。
一次元スピンチェーン上でのアルゴリズムの性能とアンサンブルの特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:44:06 GMT)
Self-supervised Depth Estimation Leveraging Global Perception and
Geometric Smoothness Using On-board Videos [0.5] 我々は,グローバルな特徴と局所的な特徴を同時に抽出する画素ワイド深度推定のためのDLNetを提案する。
幾何学的に自然な深度マップを予測するために3次元形状の滑らかさ損失を提案する。
KITTIとMake3Dベンチマークの実験では、提案したDLNetは最先端の手法と競合する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:53:27 GMT)
Hybrid Machine Learning Forecasts for the UEFA EURO 2020 [0.4] フットボールの試合を予測するための3つの最先端統計ランキング法は、ハイブリッド機械学習モデルにおいて、他のいくつかの予測器と組み合わせられる。
すなわち、履歴試合に基づく各チームの能力推定、ブックメーカーのコンセンサスに基づく各チームの能力推定、ホームクラブやナショナルチームにおける個々のパフォーマンスに基づく平均プラスマイナス選手の評価である。
ランダムな森林モデルでは、イングランド(13.5%)とスペイン(12.3%)の前に14.8%の確率で現在の世界チャンピオンフランスを好んでいる
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:56:49 GMT)
Parallel Quantum Simulation of Large Systems on Small Quantum Computers [0.2] NISQネットワークは計算と絡み合いの資源をヒルベルト空間の興味深い領域に集中させる。
無限の変換不変行列積状態(iMPS)アルゴリズムを有限深度量子回路マシンに変換するCirqおよびQiskit符号を提供する。
達成可能な回路サイズに対するこれらの符号の図示的シミュレート出力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:07:25 GMT)
Active Speaker Detection as a Multi-Objective Optimization with
Uncertainty-based Multimodal Fusion [0.1] 本稿では, 能動話者検出を多目的学習問題として概説し, 新たな自己注意・不確実性に基づくマルチモーダル融合方式を用いて各モーダルを最大限活用する。
その結果,提案した多目的学習アーキテクチャは,mAPとAUCのスコアを改善する従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:38:55 GMT)
Free versus Bound Entanglement: Machine learning tackling a NP-hard
problem [0.1] 高次元系の絡み合い検出は、効率的な方法が欠如しているため、NPハード問題である。
魔法のように対称な二分四重項状態の族を見つけ、自由絡み合うには82%$、確実に分離可能な場合は$2%$、有界絡みを持つには10%$がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 21:38:39 GMT)
Tripartite Entanglement of Hawking Radiation in Dispersive Model [0.0] サブアルミナ分散モデルにおけるホーキング放射のエンタングルメントについて検討した。
多部交絡の構造を符号化する三部交絡状態の正確な形を得る。
その結果, 純三部体の絡み合いは, サブルミナル分散から生じるカットオフまで全周波数範囲で持続することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 04:57:47 GMT)
Towards a Multi-purpose Robotic Nursing Assistant [0.0] 多目的知的看護支援ロボットシステム(MINA)は、患者に歩行支援を提供し、使い易く直感的なグラフィカルユーザインタフェース(GUI)で遠隔操作を行う。
本稿では,現在最先端の手法を改良した歩行支援タスクの予備的結果を提示し,遠隔操作のためのGUIについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:00:12 GMT)
Time-resolved observation of a dynamical phase transition of atoms in a
cavity [0.0] 当初準備された純粋な状態の原子は、レーザードライブからキャビティモードを調整して送信を遮断する。
しかし、相互作用システムは、クリティカルランナウェイプロセスで開封された非線形チャネルを介して、透明な明るい位相に向かってアンカップリング状態に移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 12:13:42 GMT)
The effect of phased recurrent units in the classification of multiple
catalogs of astronomical lightcurves [0.0] 本研究では, LSTM と LSTM をベースとしたアーキテクチャが天文学的な光曲線の分類に有効であることを示す。
その結果,LSTMは6/7データセット上でPSSTMより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:01:38 GMT)
The PREVENTION Challenge: How Good Are Humans Predicting Lane Changes? [0.0] 本稿では,高速道路のシナリオにおける車線変化を予測する能力について分析する。
ユーザーは車線変更操作が行われていると考えた瞬間を示す必要がありました。
得られた結果は慎重に分析され、地上の真理ラベルと比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:49:54 GMT)
The Inductive Bias of Quantum Kernels [0.0] 量子カーネルで定義された関数クラスを解析する。
カーネル評価は指数関数的に多くの測定を必要とする可能性があるため,適切な量子カーネルの発見は容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:14:32 GMT)
Super-resolution Optical Fluctuation Imaging -- fundamental estimation
theory perspective [0.0] レイリー限界に打ち勝つために、光源の光度時間変動を利用する超高分解能イメージング技術の定量的解析を行う。
我々は、累積的画像処理技術に焦点をあてて、最先端の手法の性能を微調整し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:46:28 GMT)
Sub-Planck structures: Analogies between the Heisenberg-Weyl and SU(2)
groups [0.0] コヒーレント状態の重ね合わせは多くの量子主題にとって非常に重要である。
ここでは、これらの状態の様々な側面について、そのウィグナー関数に存在するサブプランク構造と変位に対する感度の関係について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:49:06 GMT)
Shape-Preserving Dimensionality Reduction : An Algorithm and Measures of
Topological Equivalence [0.0] 本稿では, 位相的特徴を持続的ホモロジーで保存する線形次元減少手法を提案する。
この方法は直線射影$L$を見つけるよう設計されており、これは点クラウド$mathbbX$の永続図を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:59:07 GMT)
Set coherence: basis-independent quantification of quantum coherence [0.0] 量子系の集合のコヒーレンスを基底非依存的に特徴づけるための集合コヒーレンスの概念を導入する。
量子状態の集合の集合コヒーレンスと量子測度を定量化する尺度を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 07:20:25 GMT)
Semiclassical trajectories in the double-slit experiment [0.0] 個々の粒子とその半古典的軌道の進化を示し、よく知られた量子干渉パターンをまとめて再現する。
ボヘミア力学において, トラジェクトリーの非交差規則は, 本処理では不要であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 00:15:20 GMT)
Self-Supervision & Meta-Learning for One-Shot Unsupervised Cross-Domain
Detection [0.0] 本研究では, 対象サンプルを1つだけ使用して, ドメイン間の教師なし適応を実現できるオブジェクト検出アルゴリズムを提案する。
メタラーニングを利用して、単サンプルのクロスドメイン学習エピソードをシミュレートし、テスト条件の整合性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:33:04 GMT)
SNR optimization of multi-span fiber optic communication systems
employing EDFAs with non-flat gain and noise figure [0.0] 信号間雑音(SNR)最適化のためのマルチスパン伝送システムのコンポーネントワイズモデルを提案する。
GFFのないCバンド増幅器のゲインおよびノイズフィギュアスペクトルプロファイルについて、機械学習に基づくモデルを訓練する。
SNR平坦度を1.2dBまで同時に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:09:53 GMT)
Rotating spiders and reflecting dogs: a class conditional approach to
learning data augmentation distributions [0.0] 拡張変換のクラス条件分布を学習する手法を提案する。
メソッドがクラスによって異なる意味のない変換を学習する例をいくつか挙げる。
本手法は,潜在的に複雑なデータセットに固有の対称性を探索するためのツールとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 23:36:24 GMT)
Realization of a Universal Quantum Gate Set for Itinerant Microwave
Photons [0.0] 超伝導回路を用いて実現したマイクロ波帯における非選択的, 決定論的, 光子光子ゲートについて述べる。
放射損失とデコヒーレンスを主要因とする量子プロセスの忠実度は, シングルビットで75,%, 2ビットゲートで57,%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:16:55 GMT)
Quantum RNG Integration in an NG-PON2 Transceiver [0.0] NG-PON2トランシーバにおけるQRNG操作のための最小侵襲光オーバーレイを提案する。
0.5Gb/sの確率でランダムな数値を生成できることを実験的に実証し,統計的試験によりランダム性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:41:34 GMT)
Quantum Computers Can Find Quadratic Nonresidues in Deterministic
Polynomial Time [0.0] 整数 $a$ が素数 $p$ の二次的非残留であるとき、$x2 equiv a modb p$ は解を持たない。
決定論的時間で二次的非残留を生成する量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:22:51 GMT)
QKD based on symmetric entangled Bernstein-Vazirani [0.0] プロトコルの2つの変種、1つは完全対称、1つは半対称である。
完全に対称なバージョンでは、双方が無視できない場所から秘密鍵を入力できる。
半対称版では、アリスは選択した秘密鍵をボブ(またはその逆)に送る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:24:45 GMT)
Open source disease analysis system of cactus by artificial intelligence
and image processing [0.0] YOLOv5アルゴリズムは、より高速なR-CNNアルゴリズムよりも、サボテン病の検出と同定に有効であることが判明した。
YOLOv5アルゴリズムは、画像毎のテスト時間は26ミリ秒に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 14:46:23 GMT)
Offline Policy Comparison under Limited Historical Agent-Environment
Interactions [0.0] 強化学習システムの現実的な応用における政策評価の課題に対処する。
我々は,利用可能な歴史データに基づいて,政策比較,すなわち,その価値の観点から,政策のランク付けを行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 19:51:00 GMT)
Occode: an end-to-end machine learning pipeline for transcription of
historical population censuses [0.0] ノルウェーの1950年の人口統計では、Occodeのエンドツーエンド機械学習パイプラインを開発し、調整し、使用し、7300万行を手書きの職業コードで書き起こした。
我々は、自動転写されたコードに対して97%の精度を実現し、手動による検証のために3%のコードを送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 22:39:06 GMT)
Neurons on Amoebae [0.0] ニューラルネットワークなどの機械学習の手法を応用して,アメーバの研究を行う。
計算コストの低いアメーバの属を決定するのによい近似を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:07:41 GMT)
NISQ Algorithm for Semidefinite Programming [0.0] 半有限計画法(SDP)のNISQアルゴリズムについて述べる。
NISQ固有解器の設計には,SDPに基づくハミルトン基底状態問題の定式化を利用する。
我々の研究は、過去数十年で最も成功したアルゴリズムフレームワークの1つにNISQコンピュータの応用を拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 18:08:53 GMT)
Multi-frame sequence generator of 4D human body motion [0.0] 本稿では,翻訳と回転を含むグローバルな移動をエンコードする自動エンコーダに基づく生成フレームワークと,単一遅延空間ベクトルとしての多フレーム時間運動を提案する。
本研究は,低誤差境界内でのヒト形態素の4次元配列の再構成能力について検証した。
また,最初の人間のフレームから将来のフレームの4次元動作予測を行う手法の利点についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:56:46 GMT)
Multi-armed Bandit Requiring Monotone Arm Sequences [0.0] 腕列が単調である必要がある場合の連続武器バンドイット問題について考察する。
未知の目的関数がリプシッツ連続であるとき、後悔は提案アルゴリズムの下で$tilde O(T3/4)$であることを示す。
これは、連続武装バンディット文学における最適レート$tilde O(T2/3)$から逸脱し、単調性要求によってもたらされる学習効率のコストを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:53:05 GMT)
Measuring the originality of intellectual property assets based on
machine learning outputs [0.0] 原性基準は資産の比較、特に知的財産権(IP)の妥当性を評価するために頻繁に用いられる。
この研究において、資産の独創性は、この資産とコンパランドの間の距離の関数として定式化される。
特に、資産の原性は、2つの平均距離の比、すなわち、この資産からそのコンパランドまでの距離の調和平均を、唯一のコンパランド間の距離の調和平均で割ったものとして表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 11:24:04 GMT)
Measurement simulability and incompatibility in quantum theory and other
operational theories [0.0] 量子論や他の操作理論における測定の特性について考察する。
既存の測定装置にこのプロセスを適用することで,新しいデバイスを動作的に模倣する方法について検討する。
物理量の制限された集合は、シミュレーションプロセスに関して閉じなければならないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:12:02 GMT)
MONCAE: Multi-Objective Neuroevolution of Convolutional Autoencoders [0.0] 我々は、ニューラルネットワークでオートエンコーダを探索する際のハイパーボリュームインジケータを、私たちの現在の知識に初めて使用します。
その結果、画像は10以上の因子で圧縮され、多くのタスクにおいて画像分類を実現するのに十分な情報を保持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:24:08 GMT)
Learning stable reduced-order models for hybrid twins [0.0] ハイブリッドツインの概念は、物理モデルに基づくモデルをモデル順序還元フレームワーク内で組み合わせて、リアルタイムのフィードバック率とデータサイエンスを得る。
本稿では,Hybrid Twinフレームワークにおける安定,高速,高精度な補正の計算に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:47:01 GMT)
Identifiability in inverse reinforcement learning [0.0] 逆強化学習はマルコフ決定問題における報酬関数の再構成を試みる。
エントロピー正則化問題に対するこの非識別可能性に対する解決法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:35:52 GMT)
Higher Order Derivatives of Quantum Neural Networks with Barren Plateaus [0.0] バレン高原(BP)において,ヘッセンの元素が指数関数的に抑制されていることを示す。
BPは(一階の)勾配勾配を超える最適化戦略に影響を与えるだろう。
量子ハードウェア上の高次偏微分を解析的に評価するために用いられる新しい一般公式を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:15:14 GMT)
HERS Superpixels: Deep Affinity Learning for Hierarchical Entropy Rate
Segmentation [0.0] スーパーピクセルセグメンテーションのための2段階グラフベースのフレームワークを提案する。
最初の段階では,ペアワイズ画素親和性を学習するディープ親和性学習ネットワークを導入する。
第2段階では階層エントロピーレート(HERS)と呼ばれる高効率スーパーピクセル法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:20:04 GMT)
Graphene in curved Snyder space [0.0] 我々は,外磁場を受けるスナイダー時空のグラフェン層中の無質量ディラックフェルミオンについて検討した。
運動量空間における表現を用いて、系のエネルギー固有値と固有関数を導出した。
グラフェン層の熱量に及ぼす基本スケールの影響を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:38:04 GMT)
Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation on complex scenes [0.0] 本研究では,1つのオブジェクトの翻訳のために開発された手法が,より多彩でコンテンツに富んだ画像に対してどのように機能するかを評価する。
本稿では,オブジェクト検出に基づくデータセットの拡張手法を提案する。さらに,オブジェクト検出のパワーを活用するために,FUNITフレームワークを適用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 16:33:19 GMT)
Experimental Lower Bounds to the Classical Capacity of Quantum Channels [0.0] ノイズのあるキュービットチャネルの古典的容量を証明するための実験的な手順を示す。
この方法は、固定された二部交絡状態を利用して、システムキュービットをチャネル入力に送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 09:14:45 GMT)
Evaluating Meta-Feature Selection for the Algorithm Recommendation
Problem [0.0] 本稿では,アルゴリズムレコメンデーション問題のメタレベルにおける特徴選択と特徴抽出の実証分析について述べる。
次元性低減法(DR)は一般に予測性能を向上しなかった。
元のメタ機能の約20%を使用して高い予測性能を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:36:47 GMT)
Estimation of dense stochastic block models visited by random walks [0.0] ランダムネットワークをグラフンで近似できるような場合を考える。
この問題は、各インタビュアーがソーシャルネットワークで連絡相手に関する情報を提供するチェーン・リファラル調査から導かれる。
Athreya と Roellin による新たな評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:39:19 GMT)
Community Detection for Access-Control Decisions: Analysing the Role of
Homophily and Information Diffusion in Online Social Networks [0.0] ACL(Access-Control Lists)は、オンラインソーシャルネットワーク(OSN)の最も重要なプライバシー機能のひとつである。
本研究は,OSNにおけるACLの自動生成におけるコミュニティ検出アルゴリズムの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:55:24 GMT)
Can a single neuron learn quantiles? [0.0] 単一ユニットからなる最小限のニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて、連続確率変数に対する新しい非パラメトリック量子化推定法を導入する。
回帰の文脈では、分割された共形予測設定の下で予測の不確かさを定量化するためにこの手法を用いることができる。
ベンチマーク実験は、この手法が最先端のソリューションと品質とカバレッジの競争力があることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 15:12:47 GMT)
Automation for Interpretable Machine Learning Through a Comparison of
Loss Functions to Regularisers [0.0] 本稿では、機械学習回帰自動化におけるFit to Median Errorの活用について検討する。
学習した入力-出力関係を条件中央値に規則化することで、解釈可能性を向上させる。
Fit to Median Errorのために最適化されたネットワークは、より一貫して基礎的な真実を近似することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 08:50:56 GMT)
Application of neural networks to classification of data of the TUS
orbital telescope [0.0] 我々は、TUS蛍光望遠鏡のデータ分類にニューラルネットワークを用いる。
TUSデータでは、光検出器の宇宙線照射によって発生するトラックライクフラッシュと、遠方の雷から発生するフラッシュの2種類の信号に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 06:31:56 GMT)
An enhanced simulation-based iterated local search metaheuristic for
gravity fed water distribution network design optimization [0.0] 重力給水ネットワーク設計(WDND)の最適化問題は、水道網の管径を決定することである。
そこで本研究では,高品質な解を求めるために,新たなシミュレーションに基づく反復型局所探索メタヒューリスティックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 10:38:52 GMT)
An efficient hybrid hash based privacy amplification algorithm for
quantum key distribution [0.0] 本稿では,新しいプライバシー増幅アルゴリズムを提案する。
デスクトップCPUやサーバCPUではなく、モバイルCPUプラットフォームで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 12:17:12 GMT)
An Intelligent Hybrid Model for Identity Document Classification [0.0] デジタル化は、生産性の向上、災害復旧、環境に優しいソリューションなどの機会とビジネスへの挑戦を提供する。
主な課題の1つは、顧客によって毎日アップロードされた多数のスキャンされたドキュメントを正確に分類することである。
画像分類の応用としてこの課題に対処する研究はほとんどない。
提案手法はPythonを用いて実装され、合成および実世界のデータセットで実験的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 13:08:00 GMT)
Accurate and robust Shapley Values for explaining predictions and
focusing on local important variables [0.0] 共有価値(SV)は、説明可能なAIで広く使われているが、理解が不十分で、見積もることができる。
我々は、特に符号化に敏感な分類変数のSVを計算するための正しいアプローチを導出する。
加法的説明を解釈するためには、非インフルエンシャル変数をフィルタリングし、影響力のある変数のグループに対してのみシェープ値を計算することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 17:35:54 GMT)
A highly scalable repository of waveform and vital signs data from
bedside monitoring devices [0.0] 機械学習は、患者バイタルのような様々な種類の信号データに対する研究コミュニティの欲求を喚起している。
医療システムは大量のデータの大量処理には適していない。
我々は,患者を夜間に,オンプレミスのバイオメディカルシステムから永久アーカイブとしてクラウドストレージの場所まで,患者のバイタルデータを同期するソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:59:58 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） (Mon, 7 Jun 2021 06:42:57 GMT)
A Possibility in Algorithmic Fairness: Can Calibration and Equal Error
Rates Be Reconciled? [0.0] 意思決定者は、保釈、融資、医療介入を含むバイナリ治療へのアクセスを決定するために、アルゴリズムによるリスクスコアをますます頼りにしている。
校正と誤り率の平等という2つのフェアネスの基準を、これまで矛盾していたものと再検討する。
本稿では,キャリブレーションと最小誤差率の相違を考慮し,最も正確なスコアを求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Jun 2021 20:41:16 GMT)