Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Rethinking Class Relations: Absolute-relative Supervised and Unsupervised Few-shot Learning [157.6]
本稿では,現在の数ショット学習法における単純化型クラスモデリングの基本的問題について検討する。本稿では,ラベル情報をフル活用して画像表現を洗練するための,絶対相対学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:36:13 GMT)
Towards Defending against Adversarial Examples via Attack-Invariant Features [147.9]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の雑音に弱い。敵の強靭性は、敵の例を利用して改善することができる。目に見えない種類の敵の例に基づいて訓練されたモデルは、一般的に、目に見えない種類の敵の例にうまく一般化できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:49:54 GMT)
Chasing Sparsity in Vision Transformers: An End-to-End Exploration [127.1]
ビジョン・トランスフォーマー(ViT)は最近爆発的な人気を博したが、その巨大なモデルサイズとトレーニングコストは依然として大きなものだ。本稿では、達成可能な精度を犠牲にすることなく、トレーニングメモリのオーバーヘッドと推論の複雑さの両方を削減することを目的とする。具体的には、完全なViTをトレーニングする代わりに、固定された小さなパラメータ予算に固執しながら、スパースワークを動的に抽出し、訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:28:31 GMT)
Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference [112.6]
粒子変分推論(PVI)は、後部分布の実験的近似としてモデルのアンサンブルを用いる。 PVIは、最適化されたモデルの多様性を保証するために、各モデルを反発力で反復的に更新する。我々は,新たな一般化誤差を導出し,モデルの多様性を高めて低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:13:51 GMT)
Revisiting Point Cloud Shape Classification with a Simple and Effective Baseline [111.3]
評価手法の違い,データ拡張戦略,損失関数などの補助的要因が,性能に大きな違いをもたらすことがわかった。 SimpleViewと呼ばれるプロジェクションベースのメソッドは驚くほどうまく機能します。ポイントネット++の半分のサイズでありながら、ModelNet40の洗練された最先端メソッドよりも同等かそれ以上の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:01:11 GMT)
NeRF in detail: Learning to sample for view synthesis [104.8]
ニューラルレイディアンス場(NeRF)法は目覚ましい新しいビュー合成を実証している。この作業では、バニラ粗大なアプローチの明確な制限に対処します -- パフォーマンスに基づいており、手元にあるタスクのエンドツーエンドをトレーニングしていません。我々は、サンプルの提案と、そのネットワークにおける重要性を学習し、そのニューラルネットワークアーキテクチャに対する複数の代替案を検討し比較する、微分可能なモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:59:10 GMT)
Understanding Softmax Confidence and Uncertainty [95.7]
トレーニング分布から遠く離れたデータで予測する場合、ニューラルネットワークは不確実性を高めることができない、という指摘がしばしばある。しかし、不確実性のプロキシとしてソフトマックスの信頼性を生かして、このためにのみテストするタスクにおいて、控えめな成功を達成します。本稿では,この矛盾を解明し,ソフトマックスの信頼度と不確実性との相関を助長する2つの暗黙バイアスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:37:29 GMT)
PEBBLE: Feedback-Efficient Interactive Reinforcement Learning via Relabeling Experience and Unsupervised Pre-training [94.9]
我々は、フィードバックと非政治学習の両方の長所を生かした、非政治的、インタラクティブな強化学習アルゴリズムを提案する。提案手法は,従来ヒト・イン・ザ・ループ法で検討されていたよりも複雑度の高いタスクを学習可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:10:50 GMT)
CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes [93.9]
トランスフォーマーはモデル容量が大きくなる傾向にあるが、正しい帰納バイアスの欠如により、畳み込みネットワークよりも一般化が悪くなる可能性がある。 2つの重要な洞察から構築されたハイブリッドモデルのファミリーであるCoAtNetsを紹介します。実験により、我々のCoAtNetsはリソース制約の異なる最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:35:31 GMT)
Reliable Adversarial Distillation with Unreliable Teachers [93.4]
本稿では,教師を部分的に信頼する信頼性の高い内省的対位蒸留(IAD)を提案する。 IADは、自然データ(ND)と対応する逆データ(AD)のクエリが与えられた3つのケースを区別する: (a) 教師がADが得意な場合、そのSLが完全に信頼されている; (b) 教師がNDが得意だがADが得意でない場合、そのSLは部分的に信頼されており、生徒は自身のSLも考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:22:39 GMT)
Explaining Time Series Predictions with Dynamic Masks [91.4]
機械学習モデルの予測を説明するために動的マスク(Dynamask)を提案する。人工的および実世界のデータを用いて、Dynamaskのダイナミックな基盤は、そのパーシモニーとともに、時間とともに重要な特徴を識別する優れた改善をもたらすことを実証する。 Dynamaskのモジュラリティは、医療や金融といった分野における幅広い機械学習モデルの透明性を高めるためのプラグインとして理想的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:01:09 GMT)
Recovering AES Keys with a Deep Cold Boot Attack [91.2]
コールドブート攻撃は、電源がシャットダウンされた直後に破損したランダムアクセスメモリを検査する。本研究では,AES鍵に対する攻撃を適用するために,深誤り訂正符号手法の新たな暗号版とSATソルバ方式を併用する。以上の結果から,本手法は攻撃方法の精度を極めて高いマージンで上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:57:01 GMT)
A Bi-Level Framework for Learning to Solve Combinatorial Optimization on Graphs [91.1]
本稿では,2つの世界の長所を結合するハイブリッドな手法を提案する。この手法では,グラフを最適化する上層学習手法とバイレベルフレームワークを開発する。このような二段階のアプローチは、元のハードCOでの学習を単純化し、モデルキャパシティの需要を効果的に軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:18:18 GMT)
Making Better Use of Bilingual Information for Cross-Lingual AMR Parsing [88.1]
概念の誤認は、英語のトークンとAMRの概念の関連性が高いためである、と我々は主張する。モデルがより正確な概念を予測できるように、バイリンガル入力、すなわち翻訳されたテキストと非英語のテキストを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:14:54 GMT)
Point Cloud Upsampling via Disentangled Refinement [86.4]
3Dスキャンによって生成された点雲は、しばしばスパース、非均一、ノイズである。近年のアップサンプリング手法は, 分布均一性と近接場を両立させながら, 密度の高い点集合を生成することを目的としている。 2つのカスケードサブネットワーク、高密度ジェネレータ、空間精錬器を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:58:42 GMT)
Practical Machine Learning Safety: A Survey and Primer [81.7]
自動運転車のような安全クリティカルなアプリケーションにおける機械学習アルゴリズムのオープンワールド展開は、さまざまなML脆弱性に対処する必要がある。一般化エラーを低減し、ドメイン適応を実現し、外乱例や敵攻撃を検出するための新しいモデルと訓練技術。我々の組織は、MLアルゴリズムの信頼性を異なる側面から向上するために、最先端のML技術を安全戦略にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:56:42 GMT)
Distilling Image Classifiers in Object Detectors [81.6]
本研究では, 物体検出の事例について検討し, 標準検出器-検出器蒸留法に従わず, 分類器-検出器間知識伝達フレームワークを導入する。特に,検知器の認識精度とローカライゼーション性能を両立させるため,分類教師を利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:50:10 GMT)
Adaptive Inference through Early-Exit Networks: Design, Challenges and Directions [80.8]
初期のネットワークの設計手法をその重要コンポーネントに分解し、各コンポーネントの最近の進歩を調査する。我々は、他の効率的な推論ソリューションと早期に競合する立場をとり、この分野の研究における現在の課題と最も有望な今後の方向性についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:33:02 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） (Wed, 9 Jun 2021 07:23:14 GMT)
No Fear of Heterogeneity: Classifier Calibration for Federated Learning with Non-IID Data [78.7]
実世界のフェデレーションシステムにおける分類モデルのトレーニングにおける中心的な課題は、非IIDデータによる学習である。このアルゴリズムは, 近似されたssian混合モデルからサンプリングした仮想表現を用いて分類器を調整する。実験の結果,CIFAR-10,CIFAR-100,CINIC-10など,一般的なフェデレーション学習ベンチマークにおけるCCVRの現状が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:02:29 GMT)
Keeping Your Eye on the Ball: Trajectory Attention in Video Transformers [77.5]
暗黙的に決定された動き経路に沿って情報を集約するビデオトランスフォーマー用の新しいドロップインブロックを提案する。また,入力サイズに対する計算とメモリの二次的依存に対処する新しい手法を提案する。我々は、Kineetics、Something V2、Epic-Kitchensデータセットの最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:16:05 GMT)
Joint System-Wise Optimization for Pipeline Goal-Oriented Dialog System [76.2]
本稿では,パイプラインダイアログシステムのための新しい統合システムワイド最適化手法を提案する。まず,NLUトレーニングのためのラベル付けプロセスを自動化する新しいデータ拡張手法を提案する。第2に,ポアソン分布を用いた新しいポリシパラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:44:57 GMT)
Incorporating NODE with Pre-trained Neural Differential Operator for Learning Dynamics [73.8]
ニューラル微分演算子(NDO)の事前学習による動的学習における教師付き信号の強化を提案する。 NDOは記号関数のクラスで事前訓練され、これらの関数の軌跡サンプルとそれらの導関数とのマッピングを学習する。我々は,NDOの出力が,ライブラリの複雑さを適切に調整することで,基礎となる真理微分を適切に近似できることを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:30:46 GMT)
Integrating Expert ODEs into Neural ODEs: Pharmacology and Disease Progression [71.8]
潜在ハイブリッドモデル(LHM)は、専門家が設計したODEのシステムと機械学習したNeural ODEを統合し、システムのダイナミクスを完全に記述する。新型コロナウイルス患者のLHMと実世界の集中治療データについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:09:33 GMT)
Fractal Structure and Generalization Properties of Stochastic Optimization Algorithms [71.6]
最適化アルゴリズムの一般化誤差は、その一般化尺度の根底にあるフラクタル構造の複雑性'にバウンドできることを示す。さらに、特定の問題(リニア/ロジスティックレグレッション、隠れ/層ニューラルネットワークなど)とアルゴリズムに対して、結果をさらに専門化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:05:36 GMT)
Knowledge distillation: A good teacher is patient and consistent [71.1]
最先端のパフォーマンスを実現する大規模モデルと、実用的な用途で手頃な価格のモデルとの間には、コンピュータビジョンの相違が増えている。蒸留の有効性に大きな影響を及ぼす可能性のある,特定の暗黙的な設計選択を同定する。 ImageNetの最先端ResNet-50モデルが82.8%の精度で実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:20:40 GMT)
Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical Procedures [70.7]
カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:35:44 GMT)
Improving Generalization in Meta-learning via Task Augmentation [69.8]
本稿ではMetaMixとChannel Shuffleの2つのタスク拡張手法を提案する。 MetaMixとChannel Shuffleはどちらも、多くのデータセットにまたがる大きなマージンによって、最先端の結果を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:19:01 GMT)
Shannon theory for quantum systems and beyond: information compression for fermions [68.8]
フェミオン症例における絡み合いの忠実度は相関関係の保存性を評価することができることを示す。原符号定理のフェルミオン版を導入し、量子の場合と同様に、フォン・ノイマンエントロピーはフェルミオン圧縮スキームが存在する最小の速度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:19:18 GMT)
Rethinking Space-Time Networks with Improved Memory Coverage for Efficient Video Object Segmentation [68.5]
各オブジェクトのマスク特徴を再エンコードすることなく,フレーム間の直接対応性を確立する。対応によって、現在のクエリフレーム内の全てのノードは、過去の特徴を連想的に集約することによって推測される。すべてのメモリノードにコントリビュートする機会があることを検証し、そのような多彩な投票がメモリ効率と推論精度の両方に有益であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:50:57 GMT)
Self-Improved Retrosynthetic Planning [66.5]
再合成計画(Retrosynthetic Planning)は、標的分子を合成する反応の経路を見つけるための化学の基本的な問題である。最近の検索アルゴリズムは、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてこの問題を解決するための有望な結果を示している。そこで本研究では,DNNを直接訓練し,望ましい特性を持つ反応経路を生成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:03:57 GMT)
Self Normalizing Flows [65.7]
本稿では,各層における学習された近似逆数により,勾配の高価な項を置き換えることで,フローの正規化を訓練するための柔軟なフレームワークを提案する。これにより、各レイヤの正確な更新の計算複雑性が$mathcalO(D3)$から$mathcalO(D2)$に削減される。実験により,これらのモデルは非常に安定であり,正確な勾配値と類似したデータ可能性値に最適化可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:14:06 GMT)
Memory-based Optimization Methods for Model-Agnostic Meta-Learning [65.4]
本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)のための効率的なメモリベースアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムの重要な特徴は、メタモデル以外のタスクごとに個別のパーソナライズされたモデル(メモリ)を維持することである。理論結果はMAMLの最適化理論を大幅に改善し、経験的な結果も理論を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:47:58 GMT)
The dilemma of quantum neural networks [63.8]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的な学習モデルに対して何の恩恵も与えないことを示す。 QNNは、現実世界のデータセットの一般化が不十分な、極めて限られた有効モデル能力に悩まされている。これらの結果から、現在のQNNの役割を再考し、量子的優位性で現実の問題を解決するための新しいプロトコルを設計せざるを得ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:41:47 GMT)
Tracking by Joint Local and Global Search: A Target-aware Attention based Approach [63.5]
本研究では、ロバストな追跡のための局所的・グローバルな共同探索を行うための新たな目標認識型アテンション機構(TANet)を提案する。具体的には、ターゲットオブジェクトパッチと連続ビデオフレームの特徴を抽出し、それらをデコーダネットワークに追従して、ターゲットを意識したグローバルアテンションマップを生成する。追跡手順において、ロバストな追跡のための候補探索領域を探索することにより、ターゲット認識の注意を複数のトラッカーと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:54:15 GMT)
Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? [62.7]
標準の Transformer アーキテクチャをベースに構築された Graphormer について述べる。グラフでTransformerを利用する上で重要な洞察は、グラフの構造情報をモデルに効果的にエンコードする必要があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:18:52 GMT)
Low-Dimensional Structure in the Space of Language Representations is Reflected in Brain Responses [62.2]
言語モデルと翻訳モデルは,単語の埋め込み,構文的・意味的タスク,将来的な単語埋め込みとの間を円滑に介在する低次元構造を示す。この表現埋め込みは、各特徴空間が、fMRIを用いて記録された自然言語刺激に対する人間の脳反応にどれだけうまく対応しているかを予測することができる。これは、埋め込みが脳の自然言語表現構造の一部を捉えていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:59:12 GMT)
Bottom-up mechanism and improved contract net protocol for the dynamic task planning of heterogeneous Earth observation resources [61.8]
地球観測資源は、災害救助、被害評価、関連する領域においてますます不可欠になりつつある。観測要求の変更や悪天候の発生、資源の失敗など、予測できない多くの要因は、スケジュールされた観測計画が実行不可能になる可能性がある。不均質な地球観測資源の動的タスク計画を容易にするため、ボトムアップ分散協調フレームワークと改良された契約網を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:49:28 GMT)
Exploration in Approximate Hyper-State Space for Meta Reinforcement Learning [60.1]
本稿では,メタトレーニングに新たな報酬ボーナスを応用して,近似超状態空間を探索するHyperXを提案する。実験の結果,HyperXメタ学習はタスク探索に優れ,既存の手法よりも新しいタスクに適応できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:43:46 GMT)
Bayesian Attention Belief Networks [59.2]
注意に基づくニューラルネットワークは、幅広いタスクにおいて最先端の結果を得た。本稿では,非正規化注意重みをモデル化してデコーダネットワークを構築するベイズ的注意信念ネットワークについて紹介する。提案手法は, 精度, 不確実性推定, ドメイン間の一般化, 敵攻撃において, 決定論的注意と最先端の注意よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:46:22 GMT)
Policy Finetuning: Bridging Sample-Efficient Offline and Online Reinforcement Learning [59.0]
本稿では、学習者が「参照ポリシー」にさらにアクセス可能なオンラインRLの政策微調整に関する理論的研究を開始する。我々はまず、$varepsilon$$widetildeO(H3SCstar/varepsilon2)$のエピソード内で、ほぼ最適ポリシーを求める鋭いオフライン還元アルゴリズムを設計する。次に、Omega(H3SminCstar, A/varepsilon2)$のサンプル複雑性を、任意のポリシー微調整アルゴリズムに対して低いバウンドで設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:28:55 GMT)
Predicting Deep Neural Network Generalization with Perturbation Response Curves [58.9]
トレーニングネットワークの一般化能力を評価するための新しいフレームワークを提案する。具体的には,一般化ギャップを正確に予測するための2つの新しい尺度を提案する。 PGDL(Predicting Generalization in Deep Learning)のNeurIPS 2020コンペティションにおけるタスクの大部分について、現在の最先端の指標よりも優れた予測スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:37:36 GMT)
Understanding (Generalized) Label Smoothing when Learning with Noisy Labels [57.4]
ラベルスムーシング(LS)は、ハードトレーニングラベルと一様分散ソフトラベルの両方の正の重み付け平均を使用する学習パラダイムである。雑音ラベルを用いた学習において,一般化ラベル平滑化(GLS)の特性について理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:52:34 GMT)
Deep Direct Volume Rendering: Learning Visual Feature Mappings From Exemplary Images [57.3]
本稿では,ディープ・ダイレクト・ボリューム・レンダリング(Deep Direct Volume Rendering,DVR)を導入し,ディープ・ニューラル・ネットワークをDVRアルゴリズムに統合する。潜在色空間におけるレンダリングを概念化し、深層アーキテクチャを用いて特徴抽出と分類のための暗黙マッピングを学習できるようにする。我々の一般化は、画像空間の例から直接エンドツーエンドにトレーニングできる新しいボリュームレンダリングアーキテクチャを導き出すのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 23:03:00 GMT)
Instantaneous Grammatical Error Correction with Shallow Aggressive Decoding [57.1]
即時文法的誤り訂正(GEC)のためのトランスフォーマーのオンライン推論効率を改善するために,Shallow Aggressive Decoding (SAD)を提案する。 SADは、計算並列性を改善するために、各ステップで1つのトークンだけを復号するのではなく、可能な限り多くのトークンを並列に復号する。英語と中国語のGECベンチマークでの実験では、アグレッシブな復号化がオンライン推論の大幅なスピードアップをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:30:59 GMT)
Bayesian Bellman Operators [56.0]
ベイズ強化学習(RL)の新しい視点について紹介する。我々のフレームワークは、ブートストラップが導入されたとき、モデルなしアプローチは実際には値関数ではなくベルマン作用素よりも後部を推測する、という洞察に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:20:46 GMT)
Submodular + Concave [53.2]
第一次最適化法が凹関数の最大目的値に収束できることはよく確立されている。本研究では、滑らかな函数凸体(英語版)の行列式を$F(x) = G(x) +C(x)$で始める。このクラスの函数は、保証がないような凹凸函数と連続DR-部分モジュラ函数の両方の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:59:55 GMT)
DGA-Net Dynamic Gaussian Attention Network for Sentence Semantic Matching [52.7]
本稿では,注意機構を改善するための新しい動的ガウス注意ネットワーク(DGA-Net)を提案する。まず、事前学習された言語モデルを用いて、入力文を符号化し、大域的な視点から意味表現を構築する。最後に,DGA(Dynamic Gaussian Attention)を開発し,重要な部分と対応するローカルコンテキストを詳細な視点から動的に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:43:04 GMT)
Contextual Recommendations and Low-Regret Cutting-Plane Algorithms [49.9]
本稿では、ナビゲーションエンジンやレコメンデーションシステムにおけるルーティングアプリケーションによって動機付けられた、コンテキスト線形帯域の次の変種について考察する。我々は、真の点$w*$と分離オラクルが返す超平面の間の全距離を、低い「回帰」を持つ新しい切断平面アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:39:05 GMT)
Learning Pseudo-Backdoors for Mixed Integer Programs [48.4]
そこで我々は,Mixed Programs (MIP) の解法として,擬似バックドア(擬似バックドア)と呼ばれる一連の決定変数の優先順位付けを学習し,解時間を短縮する機械学習手法を提案する。我々のアプローチは、これらの変数の分岐のみが最適積分解と最適性の証明となるような、小さな変数の集合に対応する強いバックドアの概念から着想を得ている。強力なバックドアに対する擬似バックドアの重要な利点は、データ駆動の識別や予測に非常に適している点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:59:53 GMT)
Initialization Matters: Regularizing Manifold-informed Initialization for Neural Recommendation Systems [47.5]
我々は、Laplacian Eigenmapsと呼ばれる、分離データ(LEPORID)に対する人気に基づく正規化を用いた新しいユーザ埋め込み方式を提案する。 LEPORIDは、データ多様体上のマルチスケール近傍構造に関する情報を埋め込みに付与し、データ分布の尾に高い埋め込み分散を補う適応正規化を行う。我々は、LEPORIDを持つ既存のニューラルネットワークが、KNNと同等かそれ以上に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:26:18 GMT)
Towards fully-fledged quantum and classical communication over deployed fiber with up-conversion module [47.2]
本稿では,古典光とQKD信号の共伝搬のためのアップコンバージョン支援受信機に基づく新しい手法を提案し,実証する。提案手法は,従来の受信機に比べて高い耐雑音性を示し,従来の4dB高電力条件下での秘密鍵の分配を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:52:27 GMT)
Salient Object Ranking with Position-Preserved Attention [44.9]
本研究では,検出対象のランク付け順序を視覚的サリエンシに応じて割り当てるSOR(Salient Object Ranking)タスクについて検討する。本稿では,SORタスクの最初のエンドツーエンドフレームワークを提案し,マルチタスク学習方式で解決する。また、SORブランチ用に調整されたPPAモジュールも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:00:05 GMT)
SDGMNet: Statistic-based Dynamic Gradient Modulation for Local Descriptor Learning [44.7]
本稿では,局所記述子学習における三重項損失を改善するためにSDGMNetという動的勾配変調を提案する。本稿では,一般的な三重項に基づく損失のバック伝播に関する深い解析を行い,距離測定のための包含角度を導入する。我々の新しい記述子は、パッチ検証、マッチング、検索タスクを含む標準ベンチマークにおける過去の最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:45:28 GMT)
Unifying Behavioral and Response Diversity for Open-ended Learning in Zero-sum Games [44.3]
オープンエンド学習アルゴリズムでは、多様性の定義が広く受け入れられておらず、多様なポリシーの構築と評価が困難である。行動多様性(BD)と反応多様性(RD)の両方に基づくマルチエージェントオープンエンド学習における多様性の統一尺度を提案する。現在,多くの多様性対策が,BDやRDのカテゴリの1つに該当するが,両方ではないことを示す。この統一された多様性尺度を用いて、オープンエンド学習における最良の応答を求める際に、対応する多様性促進目標と人口効果度を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:11:06 GMT)
Probabilistic task modelling for meta-learning [44.1]
本稿ではメタラーニングに使用されるタスクの集合に対する生成確率モデルを提案する。提案モデルは変分オートエンコーディングと潜時ディリクレアロケーションを組み合わせて,各タスクを埋め込み空間におけるガウス分布の混合としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:34:12 GMT)
Learning Multilingual Representation for Natural Language Understanding with Enhanced Cross-Lingual Supervision [42.7]
そこで本稿では,MAの代替として,DA(Decomposed attention)というネットワークを提案する。 DAは言語内注意(IA)と言語間注意(CA)から構成されており、それぞれ言語内および言語間監督をモデル化している。様々な言語間自然言語理解タスクの実験により、提案したアーキテクチャと学習戦略がモデルの言語間移動性を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:12:13 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） (Wed, 9 Jun 2021 09:27:45 GMT)
Dual-Modality Vehicle Anomaly Detection via Bilateral Trajectory Tracing [42.0]
本稿では,異常車両のロバスト検出のためのモジュール化手法を提案する。車両検出・追跡モジュールには, YOLOv5とマルチスケールトラッキングを採用し, 異常の局所化を行った。 NVIDIA 2021 AI City Challengeのトラック4テストセットで行われた実験では、0.9302 F1スコアと3.4039ルート平均二乗誤差(RMSE)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:04:25 GMT)
DESCGEN: A Distantly Supervised Datasetfor Generating Abstractive Entity Descriptions [41.8]
複数のドキュメントにまたがる言及を考えると、目的はエンティティの要約記述を生成することである。 DESCGENはWikipediaとFandomの37Kのエンティティ記述で構成されており、それぞれに平均9つの証拠文書が組み合わされている。結果として得られる要約は、既存のデータセットよりも抽象的で、新しいエンティティや新興エンティティを記述する上での課題に対して、より優れたプロキシを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:10:48 GMT)
Monocular 3D Object Detection with Decoupled Structured Polygon Estimation and Height-Guided Depth Estimation [41.3]
本稿では,検出問題を構造化ポリゴン予測タスクと深度回復タスクに分解する新しい統合フレームワークを提案する。広く使われている3Dバウンディングボックスの提案と比較すると、3D検出のためのより良い表現であることが示されている。 KITTIベンチマークにおいて,本手法が最先端検出精度を実現するための実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:20:56 GMT)
Attacking Adversarial Attacks as A Defense [40.9]
敵の攻撃は知覚不能な摂動でディープニューラルネットワークを騙す逆向きに訓練されたモデルでは、小さなランダムノイズで逆向きの例を摂動することで、誤った予測を無効にすることができる。我々はより効果的な防御的摂動を構築することで攻撃に対抗することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:31:10 GMT)
There Is No Turning Back: A Self-Supervised Approach for Reversibility-Aware Reinforcement Learning [40.4]
近似可逆性は単純なサロゲートタスクによって学習可能であることを示す。我々は,RLエージェントの可逆性を取り入れた2つの戦略,探索のための1つの戦略(RAE)と制御のための1つの戦略(RAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:55:31 GMT)
Online Optimization in Games via Control Theory: Connecting Regret, Passivity and Poincar\'e Recurrence [40.3]
受動性は制御理論の基本的な概念であり、物理系のエネルギー保存と散逸を抽象化する。ゲームにおけるオンライン最適化と学習の制御理論的理解を,パスティビティの概念を通じて新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:32:34 GMT)
Parameter and Feature Selection in Stochastic Linear Bandits [38.9]
線形帯域(LB)における2つのモデル選択設定について検討する。最初の設定では、LB問題の報酬パラメータは、$mathbb Rd$の重なり合うボールとして表される$M$モデルから任意に選択される。 2つ目の設定では、LB問題の期待される報酬は、少なくとも$M$特徴写像(モデル)の1つの線形スパンにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:37:29 GMT)
Generative Models as a Data Source for Multiview Representation Learning [38.6]
生成モデルは、訓練されたデータとほとんど区別できないリアルなイメージを生成することができる。十分な生成モデルがあれば、まだデータセットが必要なのでしょうか? ブラックボックス生成モデルから汎用的な視覚表現を学習する際の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:54:55 GMT)
Fixed-Budget Best-Arm Identification in Contextual Bandits: A Static-Adaptive Algorithm [38.1]
固定予算設定におけるコンテキスト的包帯におけるベストアーム識別(BAI)の問題について検討する。本稿では,段階的に進行し,各段階における準最適アームの一定割合を除去する汎用的逐次除去アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:32:43 GMT)
Nonlinear Hawkes Processes in Time-Varying System [37.8]
ホークス過程(英: Hawkes process)は、自己および相互興奮現象をモデル化する能力を持つ点過程のクラスである。この研究は、状態プロセスが点プロセスと相互作用するために組み込まれているフレキシブルで非線形で非均一な変種を提案する。推論には潜時変数拡張法を用いて2つの効率的なベイズ推論アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:06:05 GMT)
End-to-End Training of Multi-Document Reader and Retriever for Open-Domain Question Answering [36.8]
本稿では,検索拡張されたオープンドメイン質問応答システムに対するエンドツーエンドの差別化学習手法を提案する。我々は,検索決定を関連文書の集合よりも遅延変数としてモデル化する。提案手法は,一致点の精度を2～3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:25:37 GMT)
Towards the Memorization Effect of Neural Networks in Adversarial Training [36.4]
本研究では,有害な「非定型サンプル」の適合を避けるために,対人訓練を容易にするベニグナ・アドバイザリ・トレーニング(BAT)を提案する。 BATは、CIFAR100やTinyImageNetといったベンチマークデータセットにおいて、ベースラインメソッドよりもクリーンな精度とロバストなトレードオフを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:47:32 GMT)
Plan2Scene: Converting Floorplans to 3D Scenes [36.3]
住宅のフロアプランと関連する写真の集合をテクスチャ化された3Dメッシュモデルに変換するタスクに対処する。システム1)は、フロアプラン画像を3Dメッシュモデルに引き上げ、2)入力された写真に基づいて表面テクスチャを合成し、3)グラフニューラルネットワークアーキテクチャを用いて未観測表面のテクスチャを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:32:20 GMT)
DiffCloth: Differentiable Cloth Simulation with Dry Frictional Contact [35.3]
そこで本研究では,布関連の応用を促進するために,追加の勾配情報を付加した微分可能な布シミュレータを提案する。我々のシミュレータは、プロジェクティブ・ダイナミクスに基づく最先端の布シミュレータを拡張し、シノリニ・クーロン法により制御されるドライ摩擦接点を持つ。本稿では,システム識別,操作,逆設計,リアルタイムタスクなど,各種アプリケーションにおけるシミュレータの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:02:10 GMT)
TempoRL: Learning When to Act [34.9]
強化学習は環境との相互作用を通じて行動を学ぶための強力なアプローチである。エージェントが状態のアクションを選択し、そのアクションにどれくらいの期間コミットするかをプロアクティブに設定する。当社のTempoRLアプローチでは、状態間のスキップ接続を導入し、これらのスキップに沿って同じアクションを繰り返すスキップポリシーを学びます。本研究では,従来のRL環境におけるTempoRLの有効性を実証し,本手法がバニラQ-ラーニングよりも格段に高速にポリシーを学習可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:58:31 GMT)
Self-Paced Context Evaluation for Contextual Reinforcement Learning [34.9]
自己ペースト文脈評価(SPaCE) セルフペースの学習に基づいて、spcはオンラインのタスクキュリキュラを、計算オーバーヘッドが少なく自動的に生成する。 2つの環境における異なる値ベースRLエージェントの学習を高速化するSPaCEの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:39:09 GMT)
RealTranS: End-to-End Simultaneous Speech Translation with Convolutional Weighted-Shrinking Transformer [33.9]
RealTranSは、同時音声翻訳のためのエンドツーエンドモデルである。音声特徴を重み付き収縮操作と意味エンコーダでテキスト空間にマッピングする。実験により、Wait-K-Stride-N戦略を用いたRealTranSは、従来のエンドツーエンドモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:35:46 GMT)
Artificial Intelligence in Drug Discovery:Applications and Techniques [33.6]
我々は、薬物発見におけるAIの大きな応用を示し、関連するAI技術について議論し、AI駆動型薬物発見の最近の進歩について述べる。私たちは、この人工知能と薬物発見の交差する領域で働く研究者のためのガイドとして、この視点が役立つことを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:46:44 GMT)
Multi-layered Network Exploration via Random Walks: From Offline Optimization to Online Learning [33.5]
マルチレイヤネットワーク探索(MuLaNE)問題は、多くのアプリケーションから抽象化された重要な問題である。 MuLaNEには複数のネットワーク層があり、各ノードは重みを持ち、各レイヤはランダムウォークによって探索される。オフライン最適化からオンライン学習まで,この問題を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:35:39 GMT)
ChaCha for Online AutoML [32.2]
ChaChaはチャンピオンを決め、ライブのチャレンジャーのセットをスケジューリングするプロセスを処理する。最適設定を考慮に入れた後、サブ線形後悔が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:20:56 GMT)
Probabilistic Forecasting of Imbalance Prices in the Belgian Context [32.2]
ベルギーの場合に特に焦点をあてた、2段階の確率的アプローチが提案されている。最初のステップは、ネット規制ボリューム状態遷移確率の計算である。アクティベーションレベルごとに対応する限界価格は、電気の配達の1日前にベルギーの送信システムオペレーターによって発行される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:02:34 GMT)
A New Notion of Individually Fair Clustering: $\alpha$-Equitable $k$-Center [31.9]
本稿では,クラスタリング問題に対する公平性の新たな定義を提案する。我々のモデルでは、各点$j$ は他の点の集合 $mathcalS_j$ を持ち、それ自身と似ていると知覚する。我々は、$k$-centerの目的に対して、効率的かつ容易に実装可能な近似アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:52:00 GMT)
ZoPE: A Fast Optimizer for ReLU Networks with Low-Dimensional Inputs [30.3]
低次元入力を持つフィードフォワードReLUネットワークの出力に対する最適化問題を解くZoPEアルゴリズムを提案する。我々はZoPEを用いて、ACAS Xuニューラルネットワーク検証ベンチマークのプロパティ1における25倍の高速化と、一連の線形最適化問題に対する85倍の高速化を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:36:41 GMT)
Fine-Grained System Identification of Nonlinear Neural Circuits [29.3]
高次元合成関数の疎非線形モデル回復問題について検討する。重み付けの制約がシステムの回復に必要な条件であることに気付きました。マウス網膜から収集したデータを用いて網膜神経節細胞回路を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:28:27 GMT)
Online Learning for Stochastic Shortest Path Model via Posterior Sampling [29.3]
PSRL-SSPは、最短経路(SSP)問題に対する後方サンプリングに基づく強化学習アルゴリズムである。これはそのような後方サンプリングアルゴリズムとしては初めてであり、これまで提案されていた楽観主義に基づくアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:46:39 GMT)
Order-Agnostic Cross Entropy for Non-Autoregressive Machine Translation [28.8]
非自己回帰的翻訳(NAT)モデルに対して、注文非依存的クロスエントロピー(OaXE)と呼ばれる新たなトレーニング目標を提案する。 OaXEは、モデル予測とターゲットトークンの最適なアライメントに基づいて、クロスエントロピー損失を計算する。主要なWMTベンチマークの実験により、OaXEは翻訳性能を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:15:12 GMT)
Crosslingual Embeddings are Essential in UNMT for Distant Languages: An English to IndoAryan Case Study [28.4]
言語間埋め込みによるUNMTモデルの埋め込み層の初期化は,既存の手法よりもBLEUスコアが大幅に向上したことを示す。提案手法は,MASS (Masked Sequence to Sequence) とDAE (Denoising Autoencoder) UNMT (Denoising Autoencoder) UNMT) を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:31:27 GMT)
Offline Reinforcement Learning from Human Feedback in Real-World Sequence-to-Sequence Tasks [28.1]
リアルタイムにデプロイされるNLPシステムから大量の対話ログを収集することができる。このようなインタラクションログをオフラインの強化学習設定で使用することは、有望なアプローチである。しかし、NLPタスクの性質と生産システムの制約により、一連の課題が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:23:44 GMT)
Reinforcement Learning for Industrial Control Network Cyber Security Orchestration [27.8]
本研究では,大規模産業用制御ネットワークにおけるサイバーセキュリティオーケストレーション問題を解決するため,深層強化学習をスケールする手法を提案する。本稿では,保護下のネットワークのサイズに不変な,大きさの複雑さを持つ新しい注目型ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:44:17 GMT)
Towards Training Stronger Video Vision Transformers for EPIC-KITCHENS-100 Action Recognition [27.8]
EPIC-KITCHENS-100行動認識データセット上で,より強力な映像ビジョン変換器をトレーニングするための実験結果を示す。単一のViViTモデルはEPIC-KITCHENS-100データセットの検証セットで47.4%のパフォーマンスを達成する。ビデオトランスフォーマーは,動詞-名詞行動予測タスクにおいて,名詞を予測するのに特に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:26:02 GMT)
The Lipschitz Constant of Self-Attention [27.6]
ニューラルネットワークのリプシッツ定数は、ディープラーニングにおいて様々な文脈で研究されている。配列モデリングに広く用いられている非線形ニューラルネットワークモジュールである自己アテンションのリプシッツ定数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:13:40 GMT)
Densely connected multidilated convolutional networks for dense prediction tasks [25.8]
密結合多重化DenseNet(D3Net)と呼ばれる新しいCNNアーキテクチャを提案する。 D3Netは、異なる解像度を同時にモデル化するために単一の層に異なる拡張因子を持つ新しい多重化畳み込みを含む。 Cityscapes を用いた画像セマンティックセグメンテーションタスクと MUSDB18 を用いた音源分離タスクの実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:31:49 GMT)
SMG: A Shuffling Gradient-Based Method with Momentum [25.4]
機械学習の最適化に広く使われている2つの先進的なアイデアを組み合わせる。我々はシャッフルに基づく新しいモーメント技術を開発した。私たちのテストでは、新しいアルゴリズムの性能が向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:50:24 GMT)
Regret and Cumulative Constraint Violation Analysis for Online Convex Optimization with Long Term Constraints [25.0]
本稿では,長期的制約を伴うオンライン凸最適化について考察する。新たなアルゴリズムが最初に提案され、静的後悔のために$mathcalO(Tmaxc,1-c)$bound、累積制約違反のために$mathcalO(T(1-c)/2)$boundを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:18:06 GMT)
Intermittent Speech Recovery [24.9]
この研究は、自発型IoTデバイスから間欠的な音声信号を再構成した最初の1つである。我々のISRシステムは、ほとんどの音声信号ベースのアプリケーションの性能を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:17:34 GMT)
Interaction-Grounded Learning [24.5]
そこで我々は,学習者の目的が環境と対話することであり,その政策を最適化するために,根拠や明確な報酬を伴わない「インタラクション・グラウンド・ラーニング」を提案する。そこで本研究では,ある自然な仮定を前提とした対話型学習環境において,学習者が潜在報酬を発見でき,対話を成功させるための政策を立案できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:13:29 GMT)
Offline Inverse Reinforcement Learning [24.3]
オフラインRLは、固定された探索的なデータセットが利用可能になったときに最適なポリシーを学ぶことである。オンライン環境での擬似演出の状態を達成したIRL技術の成功に触発されて、GANベースのデータ拡張手順を利用して、最初のオフラインIRLアルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:44:06 GMT)
A Second look at Exponential and Cosine Step Sizes: Simplicity, Adaptivity, and Performance [23.9]
Gradient Descent(SGD)は、大規模な機械学習モデルで人気のあるツールである。ステップサイズの選択にもよるが、非常に可変である。ステップサイズを調整するための様々な戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:26:34 GMT)
On Sample Based Explanation Methods for NLP:Efficiency, Faithfulness, and Semantic Evaluation [23.7]
我々は、任意のテキストシーケンスを説明単位として許容することにより、説明の解釈可能性を向上させることができる。本研究では,人間による説明の判断に適合する意味に基づく評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:49:56 GMT)
Operationalizing Complex Causes:A Pragmatic View of Mediation [23.5]
複素対象に対する因果応答推定の問題点について検討する。本稿では,粗利介入の因果反応を予測するための2段階の手法を提案する。我々は,新たな治療体制の限られたデータを用いて,原油介入の効果を効率的に推定することができることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:52:38 GMT)
Principled Hyperedge Prediction with Structural Spectral Features and Neural Networks [23.3]
Hypergraphは、現実世界の複雑なデータにおける多面的関係を記述するためのフレームワークを提供する。 SNALSは、その局所環境によってハイパーエッジの結合相互作用をキャプチャし、それらの接続のスペクトル情報を収集して取得する。 SNALSは染色体間で常に高い予測精度を示し、4方向遺伝子相互作用の新たな発見を生んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:48:43 GMT)
ST++: Make Self-training Work Better for Semi-supervised Semantic Segmentation [23.2]
半教師付きセグメンテーションにおいて、自己学習 -- シンプルだが人気のあるフレームワーク -- がよりうまく機能できるかどうかを調査する。より信頼性の高い未ラベル画像の選択と優先順位付けにより選択的な再学習を行う高度自己学習フレームワーク(ST++)を提案する。その結果、提案したST++は、半教師付きモデルの性能を大幅に向上させ、Pascal VOC 2012とCityscapesベンチマークにおいて、既存のメソッドをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:18:32 GMT)
Pretrained Encoders are All You Need [23.2]
自己監督型モデルでは、さまざまな設定への転送が成功している。また、自己教師付き技術を用いた微調整事前学習表現についても検討する。その結果、事前学習された表現は、ドメイン固有データに基づいて訓練された最先端の自己管理手法と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:27:25 GMT)
On Margin-Based Cluster Recovery with Oracle Queries [22.7]
1組の$n$ポイントのオラクルと"これらの2つのポイントは同じクラスタ内にあるのか? 本稿では,任意の凸クラスタを正確な時間で復元するアルゴリズムを提案する。一般の擬計量空間では、クラスターが凸でない場合や、形状の概念が存在しない場合、$O(log n)$クエリ境界を達成し、確実に最適に近いアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:48:23 GMT)
Semi-Supervised 3D Hand-Object Poses Estimation with Interactions in Time [22.6]
本研究では,3次元手とオブジェクトのポーズを半教師付き学習で推定する統合フレームワークを提案する。我々は,手とオブジェクトの表現を変換器で明示的な文脈的推論を行う,共同学習フレームワークを構築した。提案手法は,実世界の挑戦的データセットにおける手振り推定を改良するだけでなく,1インスタンスあたりの接地構造がより少ないオブジェクトポーズも大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:59:34 GMT)
Diversity Actor-Critic: Sample-Aware Entropy Regularization for Sample-Efficient Exploration [22.5]
提案したサンプル認識エントロピー正規化は、リプレイバッファから取得可能なサンプル分布をエクスプロイトすることにより、ポリシーアクション分布の重み付け和のエントロピーを最大化し、リプレイバッファからのサンプルアクション分布を最大化し、サンプリング効率の高い探索を行う。提案したサンプル認識エントロピー正則化を用いて,目的関数にポリシー反復を適用することで,多様性アクタクリティカル (DAC) という実用的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:05:50 GMT)
A Lyapunov-Based Methodology for Constrained Optimization with Bandit Feedback [22.2]
各アクションが未知の関節分布からランダムな報酬、コスト、ペナルティを返す問題を考える。我々は、$tt LyOn$という新しい低複雑さアルゴリズムを提案し、$O(sqrtBlog B)$ regretと$O(log B/B)$ constraint-violationを達成することを証明した。計算コストの低い$tt LyOn$は、Lyapunovをベースとしたアルゴリズム設計手法が制約付き帯域最適化問題の解決に有効であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:12:07 GMT)
From inexact optimization to learning via gradient concentration [22.2]
本稿では,滑らかな損失関数を持つ線形モデルの文脈における現象について検討する。本稿では、不正確な最適化と確率論、特に勾配集中のアイデアを組み合わせた証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:23:29 GMT)
Audiovisual transfer learning for audio tagging and sound event detection [21.6]
本研究では,2つの音声認識問題,すなわち音声タグ付けと音声イベント検出における伝達学習の利点について検討する。我々は、スペクトル音響入力のみを利用したベースラインシステムを適用し、事前訓練された聴覚と視覚的特徴を利用する。オーディオヴィジュアルなマルチラベルデータセット上で,これらのモデルを用いて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:55:05 GMT)
What causes the test error? Going beyond bias-variance via ANOVA [21.4]
現代の機械学習手法は、しばしば過度にパラメータ化され、細かいレベルでのデータへの適応を可能にする。最近の研究は、なぜ過度なパラメータ化が一般化に役立つのかをより深く理解することを目的としている。本研究では, 差分解析(ANOVA)を用いて, テスト誤差の分散を対称的に分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:46:33 GMT)
Geometry-Consistent Neural Shape Representation with Implicit Displacement Fields [21.0]
詳細な3次元幾何学のための新しい表現である暗黙の変位場を提示する。本手法は, 従来の表面変形法, 変位マッピングにヒントを得て, 複素曲面を平滑なベース表面と, ベース方向に沿った変位として表現する。この絡み合いは、構造によって固有の周波数階層を持つ設計を仕立てたため、教師なしである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:26:18 GMT)
Understanding Privacy Attitudes and Concerns Towards Remote Communications During the COVID-19 Pandemic [20.9]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、世界中の人々が社会的距離を取るようになった。この前例のない状況では、ユーザのセキュリティを守り、プライバシを尊重することが重要です。世界中の220人のProlific参加者を対象にオンライン調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:17:06 GMT)
Exploiting Learned Symmetries in Group Equivariant Convolutions [20.6]
群同変畳み込み(GConvs)は、畳み込みニューラルネットワークを様々な変換群に同変させることができる。我々は,GConvsを深層的に分離可能な畳み込みに効率的に分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:50:22 GMT)
Grounding inductive biases in natural images:invariance stems from variations in data [20.4]
本研究では,実際のデータセットであるImageNetの変動要因について検討する。標準的な拡張は、翻訳とスケールの正確な組み合わせに依存していることを示す。 ImageNetの変動の主な要因は外見に大きく関係していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:58:57 GMT)
FedDICE: A ransomware spread detection in a distributed integrated clinical environment using federated learning and SDN based mitigation [20.3]
統合臨床環境(ICE)は、病院における患者のケアに関する医療物のインターネットの接続と調整を可能にする。本稿では,フェデレート型分散統合臨床環境,別名FedDICEについて述べる。 FedDICEは、プライバシ保護学習であるフェデレーション学習(FL)を統合して、ランサムウェア攻撃の協調学習、検出、緩和を可能にする。我々は,最大4つの病院と4つのランサムウェア,すなわちPetya, BadRabbit, PowerGhostとの共同環境におけるFedDICEの重要性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 23:59:18 GMT)
Learning to Discover Multi-Class Attentional Regions for Multi-Label Image Recognition [20.3]
本稿では,グローバルイメージからローカル領域への多カテゴリオブジェクト認識のための,シンプルだが効率的な2ストリームフレームワークを提案する。グローバルストリームとローカルストリームのギャップを埋めるために,マルチクラス注目領域モジュールを提案する。提案手法は,パラメータフリー領域ローカライゼーションモジュールと安価な計算コストで,マルチクラスオブジェクトを効率よく,効果的に認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:27:59 GMT)
UniKeyphrase: A Unified Extraction and Generation Framework for Keyphrase Prediction [20.3]
キーワード予測タスクは、与えられたドキュメントのメインアイデアを要約できるいくつかのキーフレーズを予測することを目的としている。メインストリームKP法は、純粋に生成的アプローチと、抽出と生成を伴う統合モデルに分類することができる。キーフレーズの抽出と生成を共同で学習する新しいエンドツーエンド学習フレームワークUniKeyphraseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:09:51 GMT)
Stein Latent Optimization for GANs [20.1]
クラスタ化された潜在空間を持つGAN(Generative Adversarial Network)は、完全に教師なしの方法で条件付き生成を行うことができる。既存の教師なし条件付きGANは、属性の均一分布を仮定するため、潜在空間に属性を適切にクラスタ化できない。本稿では、遅延分布パラメータのパラメータ化可能な勾配推定を提供するスタイン潜時最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:15:30 GMT)
What Would a Teacher Do? Predicting Future Talk Moves [20.0]
未来話移動予測(FTMP)と呼ばれる新しいタスクを導入する。会話履歴とそれに対応する会話の動きが与えられたとき、次の会話の動きを予測する。このタスクのためのニューラルネットワークモデルを導入し、複数のベースラインを大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:45:16 GMT)
Balancing Reinforcement Learning Training Experiences in Interactive Information Retrieval [19.7]
対話型情報検索(IIR)と強化学習(RL)は、対話中に学習するエージェントなど、多くの共通点を共有している。 IIRにRLメソッドをうまく適用するには、RLエージェントを訓練するための十分な関連ラベルを得ることが課題である。本論文は、ドメインランダム化を用いて、より関連性の高い文書を合成することにより、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:41:34 GMT)
Deep Clustering based Fair Outlier Detection [19.6]
本稿では,統合深層クラスタリングと外乱検出を強化するために,インスタンスレベルの重み付き表現学習戦略を提案する。我々のDCFOD法は, 異常検出において, 異常検出の妥当性と2種類のフェアネス概念の両面において, 常に優れた性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:12:26 GMT)
Ex uno plures: Splitting One Model into an Ensemble of Subnetworks [18.8]
そこで本研究では,プレニング戦略によって計算され,独立に訓練された非重なり合っていないドロップアウトマスクに対応する,作業のアンサンブルを計算する戦略を提案する。提案手法は,精度と不確実性の両方において,標準的なディープアンサンブルと同等に動作可能であることを示す。我々は、ニューラルネットワークを効率的にアンサンブルする最近提案されたアプローチよりも、サブネットワークのアンサンブルが一貫して優れていることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:49:49 GMT)
Scaling Up Graph Neural Networks Via Graph Coarsening [18.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)のスケーラビリティは、マシンラーニングにおける大きな課題のひとつだ。本稿では,GNNのスケーラブルなトレーニングにグラフ粗大化を用いることを提案する。既成の粗大化法を単純に適用すれば,分類精度を著しく低下させることなく,ノード数を最大10倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:46:17 GMT)
Accelerating Neural Architecture Search via Proxy Data [17.9]
ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)に適した新しいプロキシデータ選択法を提案する。提案された選択でDARTSを実行するには、CIFAR-10で40分、単一のGPUでImageNetで7.5時間しかかからない。提案した選択を用いてImageNetで検索したアーキテクチャが逆CIFAR-10に転送されると、2.4%の最先端テストエラーが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:08:53 GMT)
Fast and More Powerful Selective Inference for Sparse High-order Interaction Model [17.5]
本研究では,Sparse High-order Interaction Model (SHIM)について考察する。統計的に重要な高次相互作用を見つけることは、その効果の本質的な高次元性のために困難である。我々の主な貢献は、高次相互作用モデルへの選択的推論のために最近開発されたパラメトリックプログラミングアプローチを拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:22:42 GMT)
Tensor feature hallucination for few-shot learning [17.4]
限られた監督と限られたデータによって、サンプルを分類するという課題に対処するショットは少ない。数ショット分類のための合成データ生成に関するこれまでの研究は、複雑なモデルを活用することに重点を置いていた。本稿では,単純かつ簡単な合成データ生成手法を効果的に利用する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:25:08 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） (Wed, 9 Jun 2021 15:25:04 GMT)
Streaming Belief Propagation for Community Detection [16.9]
現実世界のアプリケーションでは、ネットワーク構造は通常動的で、時間とともにノードが結合する。ストリーミングブロックモデル(StSBM)と呼ばれる,時間とともに成長するネットワークのためのシンプルなモデルを提案する。このモデルでは、投票アルゴリズムに基本的な制限があることが証明される。また,ストリーミング・プロパゲーション(StreamBP)アプローチを開発し,特定の状況下で最適性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:36:09 GMT)
Fair Disaster Containment via Graph-Cut Problems [16.8]
アルゴリズム設計と機械学習におけるグラフカット問題に対する公平性について検討する。具体的には、人口統計学と確率論的個人公正という、2つの異なる公正の定義を取り入れる。我々の結果は、証明可能な理論的保証を持つ様々な近似アルゴリズムを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:52:46 GMT)
It Takes Two to Tango: Mixup for Deep Metric Learning [16.6]
最先端の手法は、主に高度な損失関数や鉱業戦略に焦点を当てている。 Mixupは、2つ以上のサンプルと対応するターゲットラベルを同時に補間する強力なデータ拡張アプローチである。入力、中間表現、埋め込みを対象ラベルと組み合わせることで、表現を著しく改善し、4つのベンチマークデータセットにおける最先端のメトリック学習方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:20:03 GMT)
More than meets the eye: Self-supervised depth reconstruction from brain activity [16.3]
観測された2次元自然画像の高密度3次元深度マップは、fMRI脳波記録から直接復元可能であることを示す。自然画像の未知の深度マップを推定するために,オフ・ザ・シェルフ法を用いる。推定深度マップは、fMRIから直接深度再構成を訓練するための補助的再構成基準として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:46:09 GMT)
Deep Tiny Network for Recognition-Oriented Face Image Quality Assessment [16.2]
多くの顔認識(FR)のシナリオでは、顔画像は大きな変分を含むシーケンスから取得される。本稿では、画像品質評価(IQA)とFRを直接リンクするFRの非参照画像品質評価を行う。提案した品質測定に基づいて,データから品質予測関数を学習する深層顔品質ネットワーク(tinyFQnet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:20:54 GMT)
Communication-efficient SGD: From Local SGD to One-Shot Averaging [16.0]
複数の作業者に対して並列化することで,勾配降下(SGD)の高速化を検討する。そこで本研究では,反復数の増加に伴って通信頻度を小さくすることで,全体の通信を減らし,局所的なSGD方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:10:34 GMT)
Zero Time Waste: Recycling Predictions in Early Exit Neural Networks [15.9]
ゼロ時間ムダ(ZTW)は,各ICが前者によって返される予測を再利用する手法である。我々は、さまざまなデータセットやアーキテクチャにわたる広範な実験を行い、ZTWが推論時間トレードオフよりもはるかに優れた精度を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:57:18 GMT)
Large-scale optimal transport map estimation using projection pursuit [15.9]
本稿では,投影追従回帰の考え方と十分な次元削減を組み合わせ,大規模最適輸送マップ(OTM)の推定手法を提案する。提案手法はPPMM (Product Tracking Monge Map) と呼ばれ,各イテレーションにおいて最も情報に富む投影方向を適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:53:41 GMT)
From Understanding Genetic Drift to a Smart-Restart Parameter-less Compact Genetic Algorithm [15.6]
遺伝的なドリフトのない体制では、実行期間は人口規模にほぼ比例する。本稿では,遺伝的アルゴリズムのパラメータレスバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:16:21 GMT)
MICE: A Crosslinguistic Emotion Corpus in Malay, Indonesian, Chinese and English [15.1]
MICEは、現在進行中の4つの言語における感情語コーパスである。第1部:感情語コーパスと第2部:感情語サーベイ。インドネシア語では6,657人,中国語では3,347人,英語では8,683人,マレー語では3,750人の感情表現を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:33:30 GMT)
Eye of the Beholder: Improved Relation Generalization for Text-based Reinforcement Learning Agents [15.0]
我々は、これらの同じ世界の視覚的表現から学ばないことを示す。これにより、エージェントはゲームのシーンと周囲の世界との関係について全体の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:02:07 GMT)
Deep Survival Machines: Fully Parametric Survival Regression and Representation Learning for Censored Data with Competing Risks [14.9]
本稿では,検閲データを用いた時系列予測問題において,相対リスクを推定するための新しいアプローチについて述べる。我々のアプローチは、基礎となる生存分布の一定の比例的ハザードの強い仮定を必要としない。これは検閲の有無で競合するリスクを伴う生存時間を完全にパラメトリックに推定する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:09:21 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） (Wed, 9 Jun 2021 10:16:47 GMT)
Crowdsourced Labeling for Worker-Task Specialization Model [14.3]
我々は、$d$タイプのワーカータスク特化モデルに基づくクラウドソースラベリングについて検討する。我々は,作業者クラスタリング,作業者スキル推定,多数決の重み付けによる二元的タスクラベルを復元する推論アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:55:56 GMT)
Neighborhood Contrastive Learning Applied to Online Patient Monitoring [14.3]
集中治療単位 (ICU) では、重度疾患患者のオンラインモニタリングは、しばしば教師付き学習問題として定式化される。本研究では,この制限を,新たな対照的な学習目標を用いて時系列データ拡張手法を補足することで克服する。本実験は, 医用時間帯にコントラスト法を適用した既存の作業よりも顕著に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:30:25 GMT)
Neural Supervised Domain Adaptation by Augmenting Pre-trained Models with Random Units [14.2]
自然言語処理(NLP)におけるニューラルトランスファーラーニング(TL)の展開本稿では,その効率性にも拘わらず,主な限界に悩まされている解釈手法について述べる。本稿では,正規化,重み付け,ランダムに初期化を施した事前学習モデルの強化について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:29:11 GMT)
PCNet: A Structure Similarity Enhancement Method for Multispectral and Multimodal Image Registration [14.1]
非線形強度と勾配変動のため、マルチスペクトルまたはマルチモーダル画像の登録は困難である。本稿では,構造類似性を高め,非線形強度と勾配変動を軽減する位相整合性ネットワーク(PCNet)を提案する。類似性強化トレーニングのおかげで、PCNetは元の位相同期アルゴリズムより2/3少ない機能チャネルで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:00:51 GMT)
I Don't Need $\mathbf{u}$: Identifiable Non-Linear ICA Without Side Information [13.9]
本稿では,非線形ICAモデルの同定のための新しいアプローチを提案する。特に、潜在空間でクラスタリングを行う生成モデルに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:22:08 GMT)
Influence-Augmented Online Planning for Complex Environments [13.8]
本研究では,環境全体の因子化シミュレータを局所的なシミュレータに変換するための原理的手法であるインフルエンス拡張オンラインプランニングを提案する。本研究の主実験結果から,POMCPを用いたより精度は低いが,より高速なローカルシミュレータの計画がリアルタイム計画性能の向上に繋がることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:28:23 GMT)
Expectation Programming [13.4]
本稿では,期待の計算を自動化する期待プログラミングフレームワーク(EPF)の概念を紹介する。 EPFにおける推論エンジンの焦点は、プログラムの戻り値の期待結果を直接見積もることである。本研究は, 従来の後部推定法と比較して, 有意な改善がみられたことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:57:18 GMT)
Cross-Node Federated Graph Neural Network for Spatio-Temporal Data Modeling [13.4]
本稿では,ノード間フェデレーション学習の制約下でのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアーキテクチャを提案する。 CNFGNNは、デバイス上の時間計算とサーバ上の空間力学を分離して動作する。実験の結果, CNFGNNは, 帰納的および帰納的両方の学習環境において, 最高の予測性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:12:43 GMT)
Variational Quantum-Neural Hybrid Eigensolver [13.3]
本稿では、ニューラルネットワークによる古典的後処理により、浅帯域量子アンサッツをさらに高めることができる変分量子-ニューラルハイブリッド固有解法(VQNHE)を提案する。 VQNHEは、量子スピンと分子の基底状態エネルギーのシミュレーションにおいて、VQEを一貫して著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:31:45 GMT)
Self-Supervised Graph Learning with Hyperbolic Embedding for Temporal Health Event Prediction [13.2]
本稿では,情報フローを組み込んだハイパーボリック埋め込み手法を提案する。我々は、これらの事前学習された表現をグラフニューラルネットワークに組み込んで、疾患の合併症を検出する。本稿では,EHRデータを完全に活用する自己教師付き学習フレームワークに,階層型で強化された履歴予測代行タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:42:44 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） (Wed, 9 Jun 2021 01:24:23 GMT)
Diffusion Source Identification on Networks with Statistical Confidence [12.8]
拡散源同定のための統計的枠組みを導入し,仮説テストに着想を得た信頼セット推論手法を開発した。提案手法は,特定の信頼度を持つノードを確実にカバーするノードの小さなサブセットを効率よく生成する。これは一般ネットワークにおける理論的保証を実質的に有益とする最初の拡散源同定法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:21:03 GMT)
A Review of Human Evaluation for Style Transfer [12.6]
本稿では,97 スタイルのトランスファー論文に記述された人的評価の実践をレビューし,要約する。人間の評価のためのプロトコルは、しばしば不特定であり、標準化されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:29:42 GMT)
Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning [12.4]
ラベルのないデータを使ってエンコーダを事前訓練し、少数のタスク固有のデータに基づいて微調整する。 Atariゲーム上でのインタラクションが100万段階に制限された場合、我々のアプローチは以前の作業を大幅に上回っている。提案手法では,大規模モデルと組み合わせることで,より多様なタスク整合観測データが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:14:27 GMT)
Intelligent Tire-Based Slip Ratio Estimation Using Different Machine Learning Algorithms [12.2]
インテリジェントタイヤシステムで使用される三軸MEMS加速度計の加速度信号に基づいて, 4つの機械学習アルゴリズムを用いてスリップ比を推定する。本稿では,タイヤスリップ率の正確な推定方法として,インテリジェントタイヤシステムと機械学習アルゴリズムの融合による検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:41:02 GMT)
A Comparative Study on Neural Architectures and Training Methods for Japanese Speech Recognition [12.1]
本稿では,最新のE2Eモデリング技術に注目し,文字ベース日本語ASRの性能について検討する。最高の構成は、それぞれ独立日本語コーパス(CSJ)eval1、eval2、eval3タスクの4.1%、3.2%、および3.5%という最先端の文字誤り率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:42:29 GMT)
Multiple Kernel Representation Learning on Networks [12.1]
ネットワークのノードに関するランダムな歩行に基づく情報を符号化する重み付き行列分解モデルを提案する。我々は、カーネルの辞書の線形結合としてカーネルを学習する柔軟性を提供する複数のカーネル学習定式化により、アプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:22:26 GMT)
Matrix Completion with Model-free Weighting [11.6]
一般の非一様欠落構造の下での行列完備化手法を提案する。我々は、観察確率を明示的にモデル化することなく、経験的リスクの非均一性を積極的に調整できる重みを構築した。提案した重み付き経験的リスクの回復行列は、理論的な保証を魅力的に享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:28:20 GMT)
Massively Parallel and Asynchronous Tsetlin Machine Architecture Supporting Almost Constant-Time Scaling [11.6]
Tsetlin Machines (TMs) は、最近、精度、メモリフットプリント、エネルギー、学習速度の点で競合性能を得た。各TM節は特定のクラスに対して、または反対に投票し、多数決によって分類は解決された。本稿では,節の評価を非同期化し,投票ボトルネックを解消する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:17:34 GMT)
Probing transfer learning with a model of synthetic correlated datasets [11.5]
トランスファーラーニングはニューラルネットワークのサンプル効率を大幅に向上させることができる。我々は、データセット間の相関をモデル化するためのフレームワークとして、合成データの解決可能なモデルを再考する。本研究では,本モデルが実データを用いた伝達学習の多彩な特徴を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:15:41 GMT)
Towards Open Ad Hoc Teamwork Using Graph-based Policy Learning [11.5]
我々は、さまざまなチーム構成の下でエージェントモデルと共同アクション値モデルを学ぶために、グラフニューラルネットワーク上に構築する。私たちは、我々のアプローチが、他のエージェントが学習者に与える影響をうまくモデル化し、動的なチーム構成にしっかりと適応するポリシーを導いたことを実証的に実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:23:52 GMT)
Public Transit for Special Events: Ridership Prediction and Train Optimization [10.5]
交通機関は、ディスラプション、遅延、運賃収入への影響を理解することが重要である。本稿では,特殊イベントによる渋滞ピーク時の交通システムの性能評価,予測,管理を行うための一連のデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:52:18 GMT)
Ghosts in Neural Networks: Existence, Structure and Role of Infinite-Dimensional Null Space [10.5]
任意のヌル要素は、リッジレット変換の線形結合によって一意に書けることを示す。応用として,深層学習におけるゴーストの役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:05:38 GMT)
Phase Retrieval using Single-Instance Deep Generative Prior [10.5]
位相探索のための深層学習手法はいくつか存在するが、そのほとんどは正確な支援情報なしで現実的なデータで失敗している。複素数値結晶データによく作用する単一インスタンスの深部生成先行に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:11:33 GMT)
Spot the Difference: Topological Anomaly Detection via Geometric Alignment [10.4]
繰り返し発生する課題は、トポロジーが同じでない領域のアライメントである。教師なし位相差検出アルゴリズムを提案する。本手法は画像中の教師なし異常検出のプロキシタスクで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:49:23 GMT)
Spatio-Temporal Dual-Stream Neural Network for Sequential Whole-Body PET Segmentation [10.3]
連続体PETスキャンをセグメント化する「デュアルストリーム」ニューラルネットワーク(ST-DSNN)を提案する。我々のST-DSNNは、時間とともに行われたPET画像から画像の特徴を学習し、蓄積する。その結果,本手法は最新のPET画像分割法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:15:20 GMT)
Single-Server Private Linear Transformation: The Joint Privacy Case [10.1]
本稿では,プライベート情報検索とプライベート線形計算の問題を一般化するPLT(Private Linear Transformation)の問題を紹介する。この問題には、1つ以上のリモートサーバが$K$メッセージを格納する(IDコピー)ことと、$D$サブセットの独立線形結合を$L$で計算したいユーザが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:09:22 GMT)
Single-Server Private Linear Transformation: The Individual Privacy Case [10.1]
本稿では、個々のプライバシ保証を伴うシングルサーバのプライベートリニアトランスフォーメーション(PLT)問題について考察する。目標は、計算に必要な各メッセージのアイデンティティを個別にプライベートに保ちながら、ダウンロードコストを最小限にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:12:04 GMT)
Semi-supervised lane detection with Deep Hough Transform [9.9]
本稿では,ハフ空間におけるレーンの幾何学的知識を利用した新しい損失関数を提案する。レーンを別々のチャネルに分割することで、単純な大域的な最大プールによって各レーンをローカライズすることができる。提案したHough Transform Lossは,大量の未ラベル画像から学習することで,性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:17:29 GMT)
Fairness-Aware Node Representation Learning [9.9]
本研究は,グラフ強化設計によるグラフ対照的学習における公平性問題に対処する。グラフ上の異なる公平性の概念を導入し、提案されたグラフ拡張のガイドラインとして機能する。実ソーシャルネットワークにおける実験結果から,提案した拡張により,統計的平等と平等な機会の両面において公平性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:12:14 GMT)
AUGVIC: Exploiting BiText Vicinity for Low-Resource NMT [9.8]
AUGVICは低リソースNMTのための新しいデータ拡張フレームワークである。余分なモノリンガルデータを明示的に使用せずに、与えられたbitextのヴィジナルサンプルを利用する。 AUGVICは、従来のバックトランスレーションにおいて、関連ドメインと遠隔ドメインのモノリンガルデータの相違を緩和するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:29:18 GMT)
Psycholinguistic Tripartite Graph Network for Personality Detection [9.6]
本稿では,心理学的知識に基づく三部グラフネットワークTrigNetを提案する。このグラフネットワークは、精神言語分析のためのコンピュータ化された機器であるLIWCから構造的精神言語学の知識を注入する。グラフ学習における計算コストを削減するため,近隣の相手間でのみメッセージを送信する新しいフローグラフアテンションネットワーク(GAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:18:50 GMT)
Gaussian Mixture Estimation from Weighted Samples [9.4]
ガウス混合密度のパラメータを、与えられた加重サンプルの集合を最もよく表す成分数で推定することを検討する。重み付き成分を持つ連続領域上のディラック混合密度を離散的ディラック混合密度と見なして、サンプルの密度解釈を採用する。サンプル位置だけでなく,対応する重みも適切に検討する予測最大化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:38:46 GMT)
Multi-Facet Clustering Variational Autoencoders [9.2]
画像などの高次元データは通常、クラスタリング可能な複数の興味深い特徴を特徴付ける。 MFCVAE(Multi-Facet Clustering Variational Autoencoders)を導入する。 MFCVAEは複数のクラスタリングを同時に学習し、完全に教師なしでエンドツーエンドで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:36:38 GMT)
Cocktail: Leveraging Ensemble Learning for Optimized Model Serving in Public Cloud [9.1]
コスト効率の良いアンサンブル型モデル提供フレームワークであるCocktailを提案する。 AWS EC2プラットフォームであるCocktailonのプロトタイプ実装と、さまざまなワークロードを使用した徹底的な評価オプションにより、Cocktailcanがデプロイメントコストを1.45倍削減できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:23:58 GMT)
Catchphrase: Automatic Detection of Cultural References [9.0]
スノークロン(Snowclone)は、複数の、即時に認識される変種で実現可能なカスタマイズ可能なフレーズテンプレートである。ポップカルチャーの引用文とそれに対応するスノークロンの使用状況とトレーニングモデルを新たに公開して紹介する。我々は、リアルタイムで参照を自動的に検出しマークするブラウザプラグインであるCatchphraseのコードを公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:31:59 GMT)
Adversarial Evaluation of Multimodal Models under Realistic Gray Box Assumption [9.0]
本研究は, 対人的脅威に対するマルチモーダル(画像+テキスト)モデルの脆弱性を, ユニモーダル(画像またはテキストのみ)モデルに関する以前の文献で論じられたものと同様に検証する。モデル知識とアクセスに関する現実的な仮定を導入し、これらの仮定が、敵攻撃に関する現在の文献に共通する標準的な「ブラックボックス」/「ホワイトボックス」二分法とどのように異なるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:23:04 GMT)
Meta-Interpretive Learning as Metarule Specialisation [8.7]
メタ解釈学習のための2次メタルールをMILで学習可能であることを示す。ユーザ定義のソートメタルールは、言語クラスにおける最も一般的な行列メタルールの特殊化によって導出可能であることを示す。我々は、自動的に派生したメタルールが、ユーザ定義メタルールを置き換えることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:01:27 GMT)
Uncovering Closed-form Governing Equations of Nonlinear Dynamics from Videos [8.5]
本稿では,動画中の移動物体の力学を規定する方程式の数学的構造を明らかにするために,新しいエンドツーエンドの非教師なしディープラーニングフレームワークを提案する。このようなアーキテクチャは,(1)移動物体の低次元空間/画素座標を学習するエンコーダ・デコーダネットワーク,(2)抽出された空間/画素座標と動的の潜在物理状態とのマッピングを生成する学習可能な空間-物理変換コンポーネント,(3)学習された物理状態の擬似閉形式支配方程式を明らかにする数値積分器ベースのスパース回帰モジュールからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:50:11 GMT)
Embedding Physics to Learn Spatiotemporal Dynamics from Sparse Data [8.5]
本稿では,既知物理を残高の$Pi$-blockネットワークに強制的に埋め込む学習アーキテクチャを提案する。実験により、物理を埋め込んだ学習パラダイムは、時間力学を学ぶための顕著な精度、解釈可能性、一般化性を持っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:02:20 GMT)
CLCC: Contrastive Learning for Color Constancy [8.4]
カラー一貫性のための新しいコントラスト学習フレームワークであるCLCCを提案する。我々は,新規な原ドメインカラー増色法により,照度依存性の優れた特徴を学習するための効果的なコントラストペアを構築した。提案手法は,上位のディープラーニング手法と比較して,パラメータを3倍に抑えることで,Gehlerデータセット上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:16:31 GMT)
CLTR: An End-to-End, Transformer-Based System for Cell Level Table Retrieval and Table Question Answering [8.4]
本稿では,最初のエンドツーエンドのテーブル質問応答(QA)システムを提案する。自然言語の質問と大量のテーブルコーパスを入力として、最も関係のあるテーブルを検索し、質問に答えるために正しいテーブルセルを見つける。 76,242テーブル上の2,005の自然言語質問からなる2つの新しいオープンドメインベンチマークであるE2E_WTQとE2E_GNQを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:09:53 GMT)
Model Distillation for Revenue Optimization: Interpretable Personalized Pricing [8.1]
我々は、複雑なブラックボックス機械学習アルゴリズムから知識を抽出する、カスタマイズされた、規範的なツリーベースアルゴリズムを提案する。同様のバリュエーションで顧客を分割し、解釈可能性を維持しながら収益を最大化するような価格を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:22:11 GMT)
Any equation is a forest: Symbolic genetic algorithm for discovering open-form partial differential equations (SGA-PDE) [8.0]
偏微分方程式 (Partial differential equation, PDE) は、ドメイン知識の簡潔かつ理解可能な表現である。そこで本研究では,SGA-PDEアルゴリズムを用いて,方程式構造に関する事前知識を必要とせずに,データから直接オープン形式のPDEを探索する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:46:13 GMT)
Symmetric Spaces for Graph Embeddings: A Finsler-Riemannian Approach [7.8]
表現学習における対称空間の体系的利用を提案する。本研究では,組込み解析ツールを開発し,データセットの構造的特性を推定する。提案手法は, 各種合成および実世界のデータセット上でのグラフ再構成タスクにおいて, 競合的ベースラインよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:33:33 GMT)
SynthRef: Generation of Synthetic Referring Expressions for Object Segmentation [7.7]
ビデオオブジェクトセグメンテーションのための合成参照表現を用いた最初の大規模データセットを提示・配布する。実験により, 合成参照表現を用いて学習することにより, モデルが様々なデータセットにまたがって一般化する能力を向上できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:39:51 GMT)
Who Is the Strongest Enemy? Towards Optimal and Efficient Evasion Attacks in Deep RL [7.6]
最適な敵を見つけることは、最適な攻撃を見つけることができるかどうかと、それをどれだけ効率的に見つけることができるかという両面において困難である。本稿では,RLに基づく最適政策摂動を探索する「ディレクタ」と,ディレクタの指示に従う「アクタ」状態摂動を行う新たなアタックアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムであるPA-ADは,RLエージェントに対して理論的に最適であり,大または画素状態の環境における従来のRLベースの作業と比較して,効率を著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:06:53 GMT)
Realizing GANs via a Tunable Loss Function [7.5]
我々は$alpha$-GAN と呼ばれる調整可能な GAN を導入し、$alpha in (0,infty]$ でパラメータ化する。その結果,$alpha$-GANは有本発散と密接に関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:18:21 GMT)
Harmless Overparametrization in Two-layer Neural Networks [7.2]
明示的正則化器を組み込んだ超並列化ReLUネットワークの一般化理論を提案する。オーバーパラメトリゼーションは一般に2層ReLUネットワークに対して無害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:52:18 GMT)
Avoiding Traps in Nonconvex Problems [7.1]
反復射影法は、非制約集合が非制約であるときに非解に閉じ込められることがある。この機能を避けるために、2種類のパラメータが利用可能だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:47:53 GMT)
SHARP: Shape-Aware Reconstruction of People In Loose Clothing [6.8]
単眼画像からの3D人体再構築は、コンピュータビジョンにおける興味深い問題であり、不適切な問題である。本研究では,モノクロ画像から,ゆるい服装の3D人物の詳細な形状と外観を正確に復元する,エンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークであるSHARPを提案する。公開されているClos3DおよびTHumanデータセット上でSHARPを評価し、最先端のアプローチに優れた性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:54:53 GMT)
Polynomial magic! Hermite polynomials for private data generation [6.7]
カーネルとは、無限次元の特徴を考慮したもので、差分プライベートなデータ生成の文脈で扱うのが困難である。本稿では,有限次元のランダムな特徴を用いたカーネル平均データ分布の埋め込みを近似し,その特性の感度を解析的に抽出する手法を提案する。ランダムな特徴とは異なり、Hermiteの特徴は順序づけられており、低順序は高順序のものよりも分布に関するより多くの情報を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:56:41 GMT)
Self-supervision of Feature Transformation for Further Improving Supervised Learning [6.5]
CNNの機能は、セルフスーパービジョンにも使えます。私たちのタスクでは、特定の機能領域を廃止し、これらの特徴を区別するためにモデルをトレーニングします。オリジナルレーベルは、フィーチャートランスフォーメーションの自己監督を通じて、ジョイントレーベルに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:06:33 GMT)
Self-supervised Feature Enhancement: Applying Internal Pretext Task to Supervised Learning [6.5]
我々は,CNN内の特徴変換を,自己監督タスクを構築するための監視信号とみなすこともできることを示した。具体的には、まず異なるチャネルを破棄して内部特徴マップを変換し、その後、破棄されたチャネルを識別するための追加の内部プレテキストタスクを定義する。 CNNは、自己監督ラベルとオリジナルラベルの組み合わせによって生成されるジョイントラベルを予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:59:35 GMT)
Planning for Novelty: Width-Based Algorithms for Common Problems in Control, Planning and Reinforcement Learning [6.1]
幅に基づくアルゴリズムは、状態の新規性の一般的な定義を通じて解を探索する。これらのアルゴリズムは、古典的な計画において最先端のパフォーマンスをもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:46:19 GMT)
Information Avoidance and Overvaluation in Sequential Decision Making under Epistemic Constraints [6.0]
民間資産・制度の管理に関わる意思決定者は、社会規制によって課せられる制約の下で行動する。これらの制約のいくつかは、障害発生の確率とそれに対応するリスクとして、てんかん量と関連している。社会的規制が意思決定者と一致しない経済的な視点を符号化する場合、情報の価値(VoI)は否定的である。我々はこれらの現象を、情報回避(IA)と情報過度(IOV)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:05:13 GMT)
Attentional meta-learners are polythetic classifiers [5.5]
閾値メタラーナーは,これらの関数をエミュレートするために,特徴数の指数関数的な埋め込み次元を必要とすることを示す。非識別的特徴を適応的に希釈する自己認識的特徴選択機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:11:54 GMT)
DIGRAC: Digraph Clustering with Flow Imbalance [5.5]
有向ネットワークに対するノード埋め込みを実現するために,新しい混合経路アグリゲーション方式を用いたグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。提案手法は, 有向クラスタリングにおいて, 広範囲のノイズ, 疎度レベル, およびグラフ構造に対して, 最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:33:13 GMT)
Vector Symbolic Architectures as a Computing Framework for Nanoscale Hardware [5.4]
本稿では,計算フレームワークVector Symbolic Architectures(超次元コンピューティング)の開発における最近の進歩を概観する。このフレームワークはナノスケールハードウェアの実装に適しており、人工知能(AI)に必要な認知操作の種類を自然に表現している。本稿では,分散コンピューティングのためのVSAの技法と哲学を解説し,ニューロモルフィックコンピューティングなどの新興コンピューティングハードウェアとの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 23:38:39 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） (Wed, 9 Jun 2021 01:04:35 GMT)
EMFlow: Data Imputation in Latent Space via EM and Deep Flow Models [5.1]
本稿では,予測最大化アルゴリズムのオンライン版を用いて,潜在空間における命令処理を行うEMFlowという計算手法を提案する。提案するEMFlowは,計算精度と収束速度の両面で競合する手法よりも優れた性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:35:56 GMT)
Testing quantum theory with thought experiments [4.8]
量子理論を用いているエージェントを含むシステムをどうモデル化するか? 観測者を含む量子思考実験について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:08:23 GMT)
Towards Explainable Abnormal Infant Movements Identification: A Body-part Based Prediction and Visualisation Framework [4.8]
一般運動評価(GMA)に基づく幼児の身体運動の自動分類のための新しい枠組みを提案する。提案するフレームワークセグメントは,GMAに時間的に関連付けられたFidgety Movements (FM) の存在を検出するための特徴を抽出する。提案するフレームワークの分類性能と文献からの他のいくつかの手法とを定量的に比較し、可視化の妥当性を質的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:25:34 GMT)
Visual Sensor Pose Optimisation Using Rendering-based Visibility Models for Robust Cooperative Perception [4.5]
Visual Sensor Networksは、複雑な道路セグメントにおける自動運転のためのインフラストラクチャのサポートなど、さまざまな認識アプリケーションで使用することができる。このようなネットワーク内のセンサーのポーズは、環境と対象のカバレッジを直接決定する。本稿では,勾配上昇法とプログラミング法に基づく2つの新しいセンサポーズ最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:02:32 GMT)
Salient Positions based Attention Network for Image Classification [4.3]
本稿では、位置に基づく注意体系SPANetを提案する。これは、自己注意スキームで生成された注意マップと親和性行列に関する興味深い観察から着想を得たものである。本実装では, チャネル次元に沿った特徴写像の2乗パワーを, 位置の正則度として捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:32:29 GMT)
A Canonical Transform for Strengthening the Local $L^p$-Type Universal Approximation Property [4.2]
任意の機械学習モデルクラス $mathscrFsubseteq C(mathbbRd,mathbbRD)$ が $Lp_mu(mathbbRd,mathbbRD)$ で密であることを保証する。本稿では、「$mathscrF$'s approximation property」という正準変換を導入することにより、この近似理論問題に対する一般的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:55:00 GMT)
GP-ConvCNP: Better Generalization for Convolutional Conditional Neural Processes on Time Series Data [4.1]
畳み込み条件ニューラルネットワーク(ConvCNP)は,先行技術よりも優れた性能を示した。時系列データに適用した場合,一般化に苦慮することがある。特に、それらは分布シフトに対して堅牢ではなく、観測されたパターンを将来への外挿に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:26:39 GMT)
DravidianMultiModality: A Dataset for Multi-modal Sentiment Analysis in Tamil and Malayalam [3.9]
人間の感情と感情を分析することは、人工知能の新たな分野である。アンダーリソースのDravidian言語で利用可能なマルチモーダルリソースは少ない。これは、タミルとマラヤラムにとって、ボランティアアノテーターによる最初のマルチモーダル感情分析データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:25:26 GMT)
CARPe Posterum: A Convolutional Approach for Real-time Pedestrian Path Prediction [3.9]
本稿では,リアルタイム歩行者経路予測のための畳み込み手法CARPeを提案する。グラフ同型ネットワークのバリエーションとアジャイルの畳み込みニューラルネットワーク設計を組み合わせて、高速で正確なパス予測アプローチを形成する。予測速度と予測精度の両面での結果が得られ、現在の最先端手法と比較してFPSを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:36:25 GMT)
Key Information Extraction From Documents: Evaluation And Generator [3.9]
本研究プロジェクトは,文書からの情報抽出のための最先端モデルと比較する。その結果,NLPに基づく事前処理はモデル性能に有益であることが示唆された。境界ボックス回帰デコーダの使用により、長方形に従わないフィールドに対してのみモデル性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:12:21 GMT)
Non-Parametric Stochastic Sequential Assignment With Random Arrival Times [3.9]
ジョブがランダムに到着し、ランダムな値を仮定する問題を考える。本稿では,NPSA(Non-Parametric Sequential Allocation)アルゴリズムを提案する。 NPSAアルゴリズムによって返される期待報酬は、M$が大きくなるにつれて、最適性に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:41:38 GMT)
A machine learning pipeline for aiding school identification from child trafficking images [3.8]
本研究では,子どもをインターセプト画像から識別するための概念実証機械学習パイプラインを開発した。機械学習パイプラインがなければ、この膨大な時間と労働集約的なタスクは、法執行機関の職員が手作業で実行されます。データ収集,ラベル付け,モデル開発,検証プロセス,およびモデル予測を用いた効率的な学校探索戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:57:58 GMT)
Optimizing Reusable Knowledge for Continual Learning via Metalearning [3.8]
時間の経過とともにタスクを学習するとき、人工知能は破滅的予測(CF)と呼ばれる問題に悩まされる。これは、新しいタスクのトレーニング中にネットワークの重みが上書きされ、古い情報を忘れてしまう場合に発生する。我々は,新しいタスクを学習する際の上書きではなく,ウェイト・リユースビリティを向上させる新しい手法であるMetA Reusable Knowledge(MARK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:09:21 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） (Wed, 9 Jun 2021 21:21:11 GMT)
Very Compact Clusters with Structural Regularization via Similarity and Connectivity [3.8]
本稿では,汎用データセットのためのエンドツーエンドのディープクラスタリングアルゴリズムであるVery Compact Clusters (VCC)を提案する。提案手法は,最先端のクラスタリング手法よりも優れたクラスタリング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 23:22:03 GMT)
Learning normal form autoencoders for data-driven discovery of universal,parameter-dependent governing equations [3.8]
複雑系は、自然界において正則である少数の不安定性と分岐を示す。このようなパラメトリック不安定性は、数学的には普遍的アンフォールディング(un-folding)または正規形式力学によって特徴づけられる。本稿では,基礎となるパラメトリック依存を捉える座標変換を発見するためのディープラーニングオートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:25:18 GMT)
Phraseformer: Multimodal Key-phrase Extraction using Transformer and Graph Embedding [3.7]
我々は,変換器とグラフ埋め込み技術を用いて,多モーダルなキーフレーズ抽出手法であるPhraseformerを開発した。 Phraseformerでは、各キーワード候補は、テキストと構造学習表現の連結であるベクトルによって提示される。 Inspec、SemEval2010、SemEval 2017の3つのデータセット上でのPhraseformerの性能をF1スコアで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:32:17 GMT)
Learning to Rank Words: Optimizing Ranking Metrics for Word Spotting [3.6]
ユーザが定義した関連度スコアに従ってランク付けされた検索リストを期待する検索フレームワークを検討する。単語スポッティング問題の文脈では、クエリ文字列から文字列編集距離に応じて関連スコアが設定されている。本研究では,手書き語と実シーン語の両方の単語スポッティングにおいて,提案手法の競合性能を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:39:05 GMT)
We Can Always Catch You: Detecting Adversarial Patched Objects WITH or WITHOUT Signature [3.5]
本稿では,オブジェクト検出に対する逆パッチ攻撃の検知問題について検討する。高速シグネチャベース防御法を提案し,有効であることが実証された。新たに生成された敵パッチは、提案されたシグネチャベースの防御を回避できる。本稿では,内部コンテンツセマンティクスの整合性に基づく署名に依存しない新しい検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:58:08 GMT)
Rethink Transfer Learning in Medical Image Classification [3.4]
深部畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた伝達学習は医用画像分類(MIC)において成功している本稿では,2つの胸部X線データセットの分類のための浅部ネットワークと深部ネットワークの実験的比較を行う。私たちは、ディープモデルは必ずしも好ましくないということに気付き、細かな切り詰められたディープモデルは、特にデータ貧弱なレシエーションにおいて、ほとんどの場合、最高のパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:51:03 GMT)
Local Algorithms for Finding Densely Connected Clusters [3.3]
局所グラフクラスタリングは、巨大なグラフを分析するための重要なテクニックである。最近の研究は、実世界のデータセットを分析する際に、クラスタ間の相互接続の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:40:45 GMT)
Independent mechanism analysis, a new concept? [3.3]
Identifiabilityは、通常観察される変数が生成プロセスに含まれる設定で回復することができる。我々は,非線形ブラインド音源分離における非識別性問題の多くを回避できるという理論的,実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:45:00 GMT)
Spin Pumping of an Easy-Plane Antiferromagnet Enhanced by Dzyaloshinskii-Moriya Interaction [3.1]
ジアロシンスキー-モリヤ相互作用により実現された缶型簡易平面反強磁性体α-Fe2O3における音響共鳴モードによるdcスピンポンピング本研究は,次世代機能スピントロニクスデバイスの開発において,缶型平面反強磁性体において低周波音響共振モードがもたらす可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:29:27 GMT)
Text-to-SQL in the Wild: A Naturally-Occurring Dataset Based on Stack Exchange Data [3.1]
SEDEは12,023対の発話とsqlクエリを備えたデータセットである。これらのペアには、他のセマンティック解析データセットにはほとんど反映されていない、さまざまな現実的な課題が含まれていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:09:51 GMT)
Pulling back information geometry [3.0]
我々は,幅広いデコーダ分布に対して有意義な潜在測地を実現できることを示す。我々は,幅広いデコーダ分布に対して有意義な潜在測地を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:16:28 GMT)
Agile wide-field imaging with selective high resolution [3.0]
2つの検出器しか必要としない選択的高分解能のアジャイルワイドフィールドイメージングフレームワークを報告する。この仮定では、短焦点カメラを用いて一定の低解像度で広視野を撮像し、長焦点カメラを用いてROIのHR画像を取得する。リアルタイムにROIを自動的に特定するために,効率的な深層学習に基づくマルチスケール登録手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:01:34 GMT)
Energy-Based Models for Code Generation under Compilability Constraints [2.9]
本研究では,コンパイル可能なコードを制約満足度として生成する学習の課題を提起する。本稿では,コンパイル可能なシーケンスのみを生成する制約を課した,事前学習された生成モデルを表すEnergy-Based Model(EBM)を定義する。次に,KL-Adaptive Distributional Policy Gradientアルゴリズムを用いて,EMMを近似した生成モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:06:32 GMT)
An Efficient Point of Gaze Estimator for Low-Resolution Imaging Systems Using Extracted Ocular Features Based Neural Architecture [2.9]
本稿では、画面上の11.31degの視覚範囲に表示される9つの位置で、ユーザの視線を予測するためのニューラルネットワークベースのアーキテクチャを提案する。視線追跡システムは身体障害者が組み込むことができ、限られた通信手段しか持たない人には最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:35:55 GMT)
DASVDD: Deep Autoencoding Support Vector Data Descriptor for Anomaly Detection [2.8]
半教師付き異常検出は、通常のデータにのみ訓練されたモデルを用いて、通常のサンプルから異常を検出することを目的としている。既存の作業では、オートエンコーダなどのニューラルネットワークを使用して、データを作業が容易な新しい表現にマッピングし、異常検出アルゴリズムを適用することが一般的である。本稿では,自己エンコーダのパラメータを協調的に学習する手法であるDASVDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:57:41 GMT)
A multi-stage GAN for multi-organ chest X-ray image generation and segmentation [2.8]
GAN(Generative Adrial Networks)に基づく新しい多段階生成アルゴリズムを提案する。他のアプローチとは異なり、生成はいくつかの段階で発生し、手順を単純化し、非常に小さなデータセットで使用することができる。多段階のアプローチは最先端を実現し、GANを訓練するのに非常に少ない画像を使用する場合、対応する単一段階のアプローチよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:15:19 GMT)
Unsupervised Automatic Speech Recognition: A Review [2.6]
研究文献をレビューし、完全に教師なしのASRにつながる可能性のあるモデルとアイデアを特定します。本研究の目的は,音声データのみから学習できることの限界を特定し,音声認識の最小要件を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:33:20 GMT)
Swiss Parliaments Corpus, an Automatically Aligned Swiss German Speech to Standard German Text Corpus [2.6]
このコーパスの最初のバージョンは、ベルヌ州議会の公開データに基づいており、293時間のデータで構成されている。新規な強制文アライメント手順とアライメント品質推定器を用いて作成された。我々は,データの各サブセットのベースラインとして自動音声認識(ASR)モデルを訓練し,SPCテストセットで0.278のワード誤り率(WER)と0.586のBLEUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:47:40 GMT)
Error Mitigation for Deep Quantum Optimization Circuits by Leveraging Problem Symmetries [2.5]
本稿では,古典的目的関数に含まれる対称性を活用して,QAOA進化における誤差を軽減するためのアプリケーション固有のアプローチを提案する。具体的には、QAOA状態は対称性に制限された部分空間に投影され、投影は回路の終端または進化全体において実行される。提案手法はQAOA状態の忠実度を向上し,QAOA目標の標本推定精度と,その目的値に対応するバイナリ文字列をサンプリングする確率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:49:36 GMT)
Learning Domain Invariant Representations by Joint Wasserstein Distance Minimization [2.5]
機械学習モデルは、ドメインシフトとは独立してうまく機能するべきです。ソースに関するプライバシの懸念は、ドメイン不変の表現も必要である。本研究では,ドメイン不変表現を半教師あり学習目標にリンクする理論的結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:08:51 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） (Wed, 9 Jun 2021 02:25:34 GMT)
An Extensible Dashboard Architecture For Visualizing Base And Analyzed Data [2.2]
本稿では,解析データだけでなく,基盤の可視化にも着目する。本稿では,ユーザインタラクション,ビジュアライゼーション管理,およびベースデータの複雑な解析を行うためのダッシュボードのモジュラーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:45:43 GMT)
On the Use of Minimum Penalties in Statistical Learning [2.1]
本稿では,多変量回帰モデルと結果変数の関係を同時に推定する枠組みを提案する。現状技術手法を一般化する反復アルゴリズムを解法として提案する。我々は、提案したMinPenフレームワークを他の指数関数的なファミリー損失関数に拡張し、複数の二項応答に特異的に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:15:46 GMT)
Active Inference and Behavior Trees for Reactive Action Planning and Execution in Robotics [2.0]
本研究では,動的環境における動的行動計画と実行のための活性推論と行動木(BT)の組み合わせを提案する。提案手法により、部分的に観測可能な初期状態を扱うことができ、予期せぬ事態に対する古典的なBTの堅牢性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:07:30 GMT)
Cervical Cytology Classification Using PCA & GWO Enhanced Deep Features Selection [2.0]
子宮頸癌は世界でも最も致命的かつ一般的な疾患の1つである。ディープラーニングと特徴選択を利用した完全自動化フレームワークを提案する。このフレームワークは3つの公開ベンチマークデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:57:22 GMT)
HASI: Hardware-Accelerated Stochastic Inference, A Defense Against Adversarial Machine Learning Attacks [1.9]
本稿では,逆入力の検出に推論と呼ぶ手法を用いたハードウェアアクセラレーション・ディフェンスHASIを提案する。その結果, 平均87%の逆検出率が, 最先端手法の検出率を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:31:28 GMT)
Quantum Annealing for Automated Feature Selection in Stress Detection [1.8]
量子アニーリング(QA)を用いた生理信号プールからの自動特徴部分選択手法を提案する。特徴は足部EDA、手指EDA、心電図、呼吸の4つの信号源から抽出される。その結果,QAに基づく特徴サブセット選択は古典的手法と同等に行われたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:17:48 GMT)
Efficient Active Search for Combinatorial Optimization Problems [1.7]
能動探索により、学習したモデルが、トレーニング中に見られたものよりもはるかに大きいインスタンスを効果的に解決できることが示される。提案手法は、与えられたモデルの探索性能を大幅に向上する簡単な方法を提供し、ルーティング問題に対する最先端の機械学習手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:08:03 GMT)
Timestamping Documents and Beliefs [1.4]
文書デートは、文書の時間構造に関する推論を必要とする難しい問題である。本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく文書年代測定手法であるNeuralDaterを提案する。また,注意に基づく文書デートシステムであるAD3: Attentive Deep Document Daterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:12:18 GMT)
Multistep Electric Vehicle Charging Station Occupancy Prediction using Mixed LSTM Neural Networks [1.4]
本稿では,従来の帯電状態列と時間的特徴を併用した長期記憶ニューラルネットを提案する。このモデルは、イギリスのダンディーのオープンデータポータルから得られたEV充電データに基づいて、最先端の機械学習とディープラーニングのアプローチと比較される。その結果,提案手法は1ステップ(10分)で99.99%,81.87%の精度で1ステップ(10分)先進6ステップ(1時間)の精度で予測し,ベンチマーク手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:10:14 GMT)
Noise and the frontier of quantum supremacy [1.3]
ノイズはNISQ時代の決定的な特徴であるが、ノイズの多い量子デバイスが量子スピードアップが可能かどうかは不明だ。本研究では,現実的な雑音を伴う量子ランダム回路サンプリング実験の複雑さについて検討する。意外なことに、ノイズの多いランダムな量子回路の出力確率を誤り訂正なしで計算することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 23:00:41 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） (Wed, 9 Jun 2021 16:58:52 GMT)
Convolutional Complex Knowledge Graph Embeddings [1.2]
複素数値埋め込みベクトルのエルミート内積との2次元畳み込みを利用して、欠落リンクを推論するConExと呼ばれる新しい手法を提案する。 We evaluate ConEx against state-of-the-art approach on the WN18RR, FB15K-237, KINSHIP and UMLS benchmark datasets。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:25:01 GMT)
Wearable Health Monitoring System for Older Adults in a Smart Home Environment [1.1]
スマートホームにおける高齢者に適したウェアラブル型健康モニタリングシステムの設計について述べる。提案システムは,スマートホーム環境における個人のストレス,血圧,位置をモニタリングするソリューションを提供する。音声ベースのプロトタイプも実装し、スマートホーム環境に統合するシステムの実現可能性について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:16:54 GMT)
A Contribution to COVID-19 Prevention through Crowd Collaboration using Conversational AI & Social Platforms [1.0]
我々は,対話型AIとソーシャルプラットフォームを用いた大規模デジタル社会実験を行った。本稿では,AIを活用した議論システムのサポートを使わずに,真理を見つける確率を最大化する予防策を決定することは本質的に困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:46:42 GMT)
Quantum Carry Lookahead Adders for NISQ and Quantum Image Processing [1.0]
耐故障性ゲートと誤り訂正符号に基づく量子回路を耐環境騒音として使用すべきである。 NISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum)と呼ばれる現在のマシンは、フォールトトレラント設計に関連するオーバーヘッドをサポートできない。回路内のゲート層(または深さ)の数が増加するにつれて、ノイズエラーやデコヒーレンスのリスクが増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 01:02:39 GMT)
Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical images [0.8]
オートデコーダフィードフォワードニューラルネットワークは、組織型のプロキシ上の空間座標と確率の間のマッピングという形で、健康な画像の分布を学習する。回復画像のモデルにより予測されたボクセル的確率を用いて,異常の局所化を行う。脳MR画像におけるグリオーマの非教師的局在化の課題に対して,本手法を検証し,他のVAEによる異常検出法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:57:22 GMT)
Neural UpFlow: A Scene Flow Learning Approach to Increase the Apparent Resolution of Particle-Based Liquids [0.7]
本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたシーンフロー推定に基づく高分解能液体の生成手法を提案する。本手法は, 低分解能粒子ベース液体シミュレーションのみで, 小型・大規模の細部を推測, 合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:36:23 GMT)
All-optical neural network quantum state tomography [0.4]
我々は、オールオプティカルニューラルネットワーク(AONN)に基づいて、ニューラルネットワークQSTのための統合されたオールオプティカルセットアップを構築する。実験結果は全光学装置の有効性と効率を実証した。統合されたAONN-QSTのオール光学構成は、最後のレンガで全光学量子ネットワークを補充することに光を当てるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:57:24 GMT)
A Modest Pareto Optimisation Analysis of Dependency Parsers in 2021 [0.4]
異なるパラダイムの3つの主要な依存システムを、小さいが多様なサブセット言語上で評価する。効率性に関心があるので、事前訓練された言語モデルなしでコアを評価する。バイアス解析は、バランスの取れたデフォルト選択として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:48:21 GMT)
AutoPtosis [0.4]
AutoPtosisは、人工知能ベースのシステムで、臨床診断の迅速化のために解釈可能な結果を提供する。提案アルゴリズムは, 急速かつタイムリーに診断し, 医療システムの負担を大幅に軽減し, 患者や診療所の貴重な資源を節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:41:00 GMT)
Higgs mode stabilization by photo-induced long-range interactions in a superconductor [0.3]
2D BCS超伝導体の励起は外部駆動キャビティに結合すると著しく変化することを示す。ボゴリューボフ準粒子励起エネルギーを増大させるために, 非線形と内在的な局所相互作用を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:53:04 GMT)
Local Transformations of Multiple Multipartite States [0.3]
古典的コミュニケーション(LOCC)を活用したローカル操作による状態変換の研究 1つの状態からもう1つの状態への絡み合いを移すことで、1つのコピーケースでは不可能な状態変換を行うことができることを示す。バイパルタイトの場合、多くの非自明な変換を同定し、源絡みが加法的でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:44:45 GMT)
CoviLearn: A Machine Learning Integrated Smart X-Ray Device in Healthcare Cyber-Physical System for Automatic Initial Screening of COVID-19 [0.3]
H-CPS(Healthcare Cyber-Physical System)における機械学習(ML)統合X線デバイスについて述べる。本稿では,X線画像の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 CoviLearnは、個人の胸部X線画像を考慮し、COVID-19陽性か陰性かを検出するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:40:16 GMT)
Continuous-discrete multiple target tracking with out-of-sequence measurements [0.3]
本稿では、複数の目標追跡のための連続時間におけるOOS(out-of-sequence)測定の最適ベイズ処理を導出する。連続時間でモデル化されたマルチターゲットシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:37:01 GMT)
Simulating Continuum Mechanics with Multi-Scale Graph Neural Networks [0.2]
非定常力学を学習するためのネットワークマルチスケールニューラルグラフモデルであるMultiScaleGNNを導入する。提案モデルは,一様対流場から,テスト時間における複素領域上の高次場への一般化と,レイノルズ数の範囲内での長期ナビエ・ストークス解の推算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:37:38 GMT)
XBNet : An Extremely Boosted Neural Network [0.0]
XBNetは、ツリーベースのモデルとニューラルネットワークのモデルを組み合わせて、新しい最適化テクニックであるBoosted Gradient Descent for Tabular Dataを使用してトレーニングされた堅牢なアーキテクチャを作成しようとしている。本稿では,新しい最適化手法であるBoosted Gradient Descent for Tabular Dataを用いてトレーニングされた堅牢なアーキテクチャを構築するために,ツリーベースモデルとニューラルネットワークのアーキテクチャを組み合わせた新しいアーキテクチャXBNetについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:31:50 GMT)
Visualizing the emission of a single photon with frequency and time resolved spectroscopy [0.0]
Wigner と Weisskopf は、2レベル系による単一の光子の放出の完全な解析的な記述を得た。この肖像画の直接的な実験的再構成は、時間分解蛍光スペクトルの正確な測定を要求する。超伝導導波路量子力学プラットフォームにおいて,このような実験手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:01:18 GMT)
Using a New Nonlinear Gradient Method for Solving Large Scale Convex Optimization Problems with an Application on Arabic Medical Text [0.0]
凸上二乗関数を解く非線形勾配法を提案する。また、アラビア語の医学用語における名前付きエンティティの問題への応用も提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:27:53 GMT)
Ultra-low vibration closed-cycle cryogenic surface-electrode ion trap apparatus [0.0]
超低振動閉サイクル極低温イオントラップ装置の設計, 設計, 設計, 運用について述べる。 100行の低周波信号と8本のマイクロ波/ラジオ周波数の同軸フィードラインは、小型のイオントラップ量子プロセッサやシミュレータを実装する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:38:53 GMT)
Tractable Density Estimation on Learned Manifolds with Conformal Embedding Flows [0.0]
正規化フローは、単純な基底分布を複素対象分布に変換することにより、トラクタブル密度推定を提供する。この問題を治療するための最近の試みは、正確な密度推定という、フローを正規化するという中心的な利益を損なう幾何学的な合併症を導入している。我々は、訓練可能な共形埋め込みで標準流れを構成することが、多様体が支持するデータをモデル化する最も自然な方法であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:00:00 GMT)
Towards hole-spin qubits in Si pMOSFETs within a planar CMOS foundry technology [0.0]
半導体量子ドット内のホールスピンは、電気的に制御された量子ビットの実装のための実行可能な経路である。我々は、Siチャネル内でよく定義されたホール量子ドットの形成と、一般的な電気制御の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:32:44 GMT)
Towards Deep Industrial Transfer Learning for Anomaly Detection on Time Series Data [0.0]
ディープラーニングは、時間変動データセットのパフォーマンス異常検出を約束する。ディープトランスファー学習は、異なるタスクや場所から以前の知識に基づいて構築されたアルゴリズムを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:58:56 GMT)
Time scaling and quantum speed limit in non-Hermitian Hamiltonians [0.0]
非エルミート系における量子プロトコルの性能向上のための時間スケーリング手法について報告する。非エルミート的ハミルトニアンによって支配される系の量子速度限界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 15:56:16 GMT)
Tight-Binding realization of non-abelian gauge fields: singular spectra and wave confinement [0.0]
フェルミオン上のゲージ場の作用をエミュレートする格子の幾何学的構成を示す。エミュレーションはアーベルゲージ場と非アーベルゲージ場の両方をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:15:24 GMT)
Theoretical Modeling of Communication Dynamics [0.0]
評論ゲームは、参加するエージェントの信頼性、他者が認識する誠実さに焦点を当てている。シコファント、自我中心性、病理的嘘、送信者に対する攻撃性など、様々な送信者および受信者戦略が研究されている。ミニマリストの悪意ある戦略は、操作的、支配的、破壊的であり、他人のコストに対する評判を著しく高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:02:19 GMT)
Testing the foundations of quantum physics in space Interferometric and non-interferometric tests with Large Particles [0.0]
我々は、量子物理学の基礎をテストするために、量子技術と宇宙科学の組み合わせから生まれる約束に焦点を当てる。特に、ナノ粒子のメソスコピック重ね合わせの分野と、宇宙における干渉・非干渉実験の可能性について調査する。我々は、宇宙ベースの干渉法の可能性について、これまで検討された中で最大のシステムで推定し、前例のない詳細レベルで量子力学のテストを行う余地があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:28:49 GMT)
StreamBrain: An HPC Framework for Brain-like Neural Networks on CPUs, GPUs and FPGAs [0.0]
StreamBrainは、BCPNNに基づくニューラルネットワークを、高性能コンピューティングシステムに実践的にデプロイすることを可能にするフレームワークである。 StreamBrainがよく知られたMLベンチマークデータセットMNISTを数秒でトレーニングできることを実証的に実証した。我々は,STL-10 サイズネットワーク上で BCPNN を初めて実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:28:18 GMT)
Sentence Embeddings using Supervised Contrastive Learning [0.0]
教師付きコントラスト学習によって文埋め込みを構築する新しい手法を提案する。 SNLIデータ上のBERTを微調整し,教師付きクロスエントロピー損失と教師付きコントラスト損失を併用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 03:30:29 GMT)
SCARI: Separate and Conquer Algorithm for Action Rules and Recommendations Induction [0.0]
本稿では,逐次被覆手法に基づく行動規則誘導アルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムは、ソースとターゲット決定クラスの観点からアクションルールを誘導することを可能にする。ルール品質対策の適用により、様々な品質基準を満たすアクションルールの誘導が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:27:30 GMT)
Rodeo Algorithm for Quantum Computing [0.0]
量子ハミルトニアンの固有ベクトルを生成できる量子計算アルゴリズムを提案する。固有状態生成の速度は、推定や断熱進化の速度よりも指数関数的に速い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 22:16:41 GMT)
Response theory for nonequilibrium steady-states of open quantum systems [0.0]
ハミルトン摂動を受ける開量子系に対する応答理論を導入する。システムの小さな摂動に対する応答は,システム内の相関関数にのみ関連しているわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:29:53 GMT)
Reentrance of the Disordered Phase in the Antiferromagnetic Ising Model on a Square Lattice with Longitudinal and Transverse Magnetic Fields [0.0]
反強磁性イジングモデルの基底状態相図を縦方向と横方向の磁場を持つ正方形格子上にマッピングする。小さいがゼロでない逆場の場合、遷移長手場はほぼ一定である。我々の位相図は、Rydberg原子系の量子シミュレーションに有用なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:51:23 GMT)
Real Time Egocentric Object Segmentation: THU-READ Labeling and Benchmarking Results [0.0]
エゴセントリックセグメンテーションは、MR(Mixed Reality)アプリケーションの可能性から、コンピュータビジョンコミュニティにおいて近年関心を集めている。 RGB-D THU-READデータセットから2124個の画像のサブセットのセマンティックワイズラベリングに寄与する。また,リアルタイムセマンティックセグメンテーションネットワークであるThundernetによるベンチマーク結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:10:02 GMT)
Rare event estimation using stochastic spectral embedding [0.0]
まれな障害事象の確率を推定することは、エンジニアリングシステムの信頼性評価において重要なステップである。稀な事象推定問題を効率的に解くためにアルゴリズムを調整した一連の修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:10:33 GMT)
Quickest change detection with unknown parameters: Constant complexity and near optimality [0.0]
変化前分布と後分布の両方のパラメータが未知である場合、最も早い変化検出問題を考える。我々は、より複雑なマルコフ設定に適応した$mathcalO(1)$で実行する、ほぼ最適な性能を持つスケーラブルな近似アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 13:29:26 GMT)
Purifying Deep Boltzmann Machines for Thermal Quantum States [0.0]
量子多体系の精製有限温度状態を表すディープニューラルネットワークを構築するための2つの手法を開発した。最初の方法は、精製されたギブス状態を表すディープ・ボルツマンマシンを正確に生成するための完全に決定論的手法である。第2の方法は、ニューラルネットワークの表現可能性において、想像時間進化のようなネットワークパラメータを最適化するためにサンプリングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:07:39 GMT)
Proving Equivalence Between Complex Expressions Using Graph-to-Sequence Neural Models [0.0]
プログラム同値性のためのグラフ・ツー・シーケンスニューラルネットワークシステムを開発した。我々は、リッチな多型線形代数表現言語を用いて、我々のシステムを広範囲に評価する。我々の機械学習システムは、全ての真正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:42:43 GMT)
Probing charge dynamics in diamond with an individual color center [0.0]
個々の窒素空孔(NV)中心の単発電荷状態の読み出しを利用してダイヤモンドの電荷ダイナミクスを探索する。 NV中心電荷状態は、多数のマイクロンの欠陥の光学的照明によって生じる穴の捕捉によって変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:47:26 GMT)
Probing Multilingual Language Models for Discourse [0.0]
XLM-RoBERTaファミリーのモデルが常に最高のパフォーマンスを示していることが分かりました。また, モデル蒸留は, 文表現の言語間移動能力に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 06:34:21 GMT)
Partial Wasserstein and Maximum Mean Discrepancy distances for bridging the gap between outlier detection and drift detection [0.0]
監視の重要な側面は、入力が検証されたディストリビューションから逸脱したかどうかを確認することである。我々は、与えられた入力数を基準分布の自動的に選択された部分と比較することにより、外乱検出とドリフト検出のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:49:55 GMT)
Optimized ensemble deep learning framework for scalable forecasting of dynamics containing extreme events [0.0]
2つの機械学習技術は、モデルの精度、安定性、スケーラビリティを相乗的に改善し、ダイナミクスの予測において新しい応用の波を促すために共同で使用される。フィードフォワードニューラルネットワーク、貯水池コンピューティング、長期記憶の最良の凸結合に基づくOEDLモデルは、極端な事象からなるダイナミクスの予測を前進させる上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:59:41 GMT)
Non-adiabatic dynamics across a first order quantum phase transition: Quantized bubble nucleation [0.0]
我々は、横フィールドと縦フィールドの両方が存在する場合、量子イジング鎖の1次量子相転移を横切るドライブを考える。量子化バブル核のそのようなダイナミクスはランダウ・ツェナー転移の観点で理解できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:17:01 GMT)
Network insensitivity to parameter noise via adversarial regularization [0.0]
本稿では,学習中にネットワークパラメータを攻撃できる新しい対向的ネットワーク最適化アルゴリズムを提案する。提案手法は,対象パラメータの変動に対してより堅牢なモデルを生成する。私たちの研究は、計算非理想性に苦しむデバイスを推論するために、ニューラルネットワークアーキテクチャをデプロイするためのアプローチを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:11:55 GMT)
Multiple simultaneous solution representations in a population based evolutionary algorithm [0.0]
フレサはストロベリー植物の伝播にインスパイアされ、集団で共存する複数の表現が可能である。バッチリアクターシステムの運転条件設計におけるケーススタディは、不均一な人口探索を示すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:22:28 GMT)
Mixture weights optimisation for Alpha-Divergence Variational Inference [0.0]
本稿では,変分推論のための$alpha$-divergence最小化手法について述べる。すべての$alpha neq 1$に対して定義されるパワードネッセントはそのようなアルゴリズムである。一階近似により、新しいアルゴリズムであるRenyi Descentを導入することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 14:47:05 GMT)
Meeting the SDGs : Enabling the Goals by Cooperation with Crowd using a Conversational AI Platform [0.0]
アフガニスタン持続可能な開発目標に関する1099人の市民との大規模なオンラインディスカッションについて報告する。本稿では,アフガニスタン持続可能な開発目標に関する1099人の市民による大規模オンラインディスカッションについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:14:19 GMT)
Match What Matters: Generative Implicit Feature Replay for Continual Learning [0.0]
クラス増分学習のためのGenIFeR(Generative Implicit Feature Replay)を提案する。主な目的は、GAN(Generative Adversarial Network)をトレーニングして、現実的な特徴を含む画像を生成することである。我々は、GenIFeRが従来の生成画像と特徴再生の両方よりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 19:29:41 GMT)
Markovianization with approximate unitary designs [0.0]
相関のすべての順序に対して高度にマルコフ的に見える物理的非マルコフ的過程が存在することを証明する。量子プロセスが近似ユニタリ設計によって与えられるダイナミクスを持つ場合、非マルコフメモリのサイズに依存する大きな偏差が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:32:36 GMT)
Long-time integration of parametric evolution equations with physics-informed DeepONets [0.0]
ランダムな初期条件を関連するPDE解に短時間でマッピングする無限次元演算子を学習するための効果的なフレームワークを提案する。その後、訓練されたモデルを反復的に評価することにより、一連の初期条件にわたるグローバルな長期予測が得られる。これは時間領域分解に対する新しいアプローチを導入し、正確な長期シミュレーションを実行するのに有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 20:46:17 GMT)
Koopman wavefunctions and Clebsch variables in Vlasov-Maxwell kinetic theory [0.0]
クープマンの古典力学のヒルベルト空間定式化への異なるアプローチを、ヴラソフ・マクスウェル運動論の文脈で提示する。新しい文脈におけるゲージ変換の役割を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 17:22:45 GMT)
Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers as Non-Classical Light Source for Microwave Quantum Illumination [0.0]
本稿では,JTWPA(Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers)の役割について論じる。得られた広い帯域幅により、JTWPAは量子気象学および情報処理応用において量子放射を生成する理想的な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:49:48 GMT)
Irreducible multi-partite correlations as an order parameter for k-local nontrivial states [0.0]
与えられた状態の k-局所的非自明性を捉えることのできる非幾何学的量を求める。このような相関関係を捉えるために設計された順序パラメータを導入する。本稿では,この順序パラメータと量子誤り訂正符号の消去しきい値の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:00:00 GMT)
Grover's Algorithm for Question Answering [0.0]
我々はGroverのアルゴリズムを英語の自然言語問題に対する正しい解を求める問題に適用する。テンソル収縮と解釈できる文法を用いて、各単語は量子回路への入力として機能する量子状態として表される。我々は、量子重ね合わせにおいて、様々な異なる意味を保ちながら、ある種類のあいまいな句を扱うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:00:13 GMT)
Geospatial Reasoning with Shapefiles for Supporting Policy Decisions [0.0]
本稿では、OWL、PROV-O、GeoSPARQL標準を用いて、地理空間データセットからLinked Dataに変換するアプローチを提案する。我々は、Census.govデータセットにおける無線送信機座標と政策規制領域の関係を特定するために、位置感応性無線スペクトルポリシーにアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:19:01 GMT)
Fully differentiable model discovery [0.0]
ニューラルネットワークに基づくサロゲートとスパースベイズ学習を組み合わせたアプローチを提案する。我々の研究は、PINNを様々なタイプのニューラルネットワークアーキテクチャに拡張し、ニューラルネットワークベースのサロゲートをベイズパラメータ推論のリッチフィールドに接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:11:23 GMT)
Fragmented and Valuable: Following Sentiment Changes in Food Tweets [0.0]
ラトビア語における食のつぶやきによって表される匂い、味、温度に関する感情と頻度を分析した。食品関係のメンタルマップにおける嗅覚,味覚,温度の役割をより深く理解するために,我々は「味」や「健康」といったカテゴリーを調べた。「これらのカテゴリーに関連する単語の発生頻度を分析して、食談全般が味によって浸透していることを発見した。」
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:42:14 GMT)
Fast Computational Ghost Imaging using Unpaired Deep Learning and a Constrained Generative Adversarial Network [0.0]
本稿では,計算ゴーストイメージングを利用する深層学習の能力について検討する。そこで提案する深層学習手法により,ゴースト画像から高速ゴースト画像の高速化が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 05:50:54 GMT)
Estimation of Optimal Dynamic Treatment Assignment Rules under Policy Constraint [0.0]
個人の歴史に基づいて各段階毎の最適治療課題を導出する最適動的治療則を推定することを検討する。本稿では,各段階における処理代入問題と,各段階における動的処理代入問題とを同時に解く方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:42:53 GMT)
Entanglement-enhanced sensing using a chain of qubits with always-on nearest-neighbor interactions [0.0]
量子ビット間の常にオンに近い近接相互作用を持つ絡み合い増強型センシング手法を提案する。現実的なデコヒーレンスの影響下においても、標準量子限界を超えて改良された感度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 09:23:48 GMT)
Emergent four-body parameter in universal two-species bosonic systems [0.0]
本研究では,AABB$テトラマーに特有のスケールの存在について検討する。我々は、$AABB$と$AAAB$/$ABBB$テトラマーを、$N$ボディシステムの2つの異なる普遍クラスの代表として理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:50:21 GMT)
EF21: A New, Simpler, Theoretically Better, and Practically Faster Error Feedback [0.0]
エラーフィードバック(EF)は、教師付き機械学習の分散トレーニングの文脈において、非常に一般的な安定化メカニズムである。我々はEF21と呼ばれる新しいEFメカニズムを提案し,解析する。特に、EF21が滑らかな非収束問題に対する高速なO(1/T)$収束率を享受していることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:45:53 GMT)
Domain Specific Transporter Framework to Detect Fractures in Ultrasound [0.0]
本稿では、手首超音波スキャンから関連するキーポイントを特定するための、教師なしドメイン固有トランスポーターフレームワークを提案する。本フレームワークは,3次元超音波シーケンスにおける構造変化の高い領域を強調表示する簡潔な幾何学的表現を提供する。 30名の被験者から得られた3DUSビデオに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:54:39 GMT)
Deception in Social Learning: A Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective [0.0]
本研究は、問題ステートメントを導入し、重要な概念を定義し、既存の証拠を批判的に評価し、今後の研究で解決すべき課題に対処する。マルチエージェント強化学習(Multi-Agent Reinforcement Learning)の枠組みの中で、ソーシャルラーニング(Social Learning)は、エージェントが他のエージェントの報酬機能を再形成することを可能にする新しいアルゴリズムのクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 21:34:11 GMT)
Coulomb Correlation and Information Entropies in Confined Helium-Like Atoms [0.0]
この研究は、情報エントロピーを用いたH$-$、HeおよびLi$+$の基底状態における電子相関の側面を研究する。得られた$S_r$,$S_p$および$S_t$エントロピーの値は、クーロン相関効果に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 04:04:19 GMT)
Cooperative Online Learning [0.0]
エージェントネットワークを用いたオンライン学習環境について検討する。完全, 包括的, 半包括的フィードバックの事例を考察する。本研究は, 単エージェント学習の遅れを軽減し, 包括的フィードバックケースと包括的フィードバックケースの両方に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 11:01:55 GMT)
Combined analysis of neutrino decoherence at reactor experiments [0.0]
反応器実験は、波束分離によるニュートリノ振動のコヒーレンス損失を調査するのに適している。短基線実験のデイアベイとニュートリノ振動の反応器実験(RENO)と長基線反応器実験のカムランDからのデータを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:00:18 GMT)
Classically-Boosted Variational Quantum Eigensolver [0.0]
短期量子コンピュータは古典的に難解な量子状態を表現することができる。サンプリング誤差やデバイスノイズに対する感度は、古典的に抽出可能な状態が固有状態を記述することができる極限においてゼロに近づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:56:50 GMT)
Case Studies on using Natural Language Processing Techniques in Customer Relationship Management Software [0.0]
我々は,対応するテキストコーパスを用いて単語埋め込みを訓練し,これらの単語埋め込みはデータマイニングだけでなく,RNNアーキテクチャにも利用できることを示した。その結果、CRMで構造化されたテキストデータは、非常に貴重な情報をマイニングするのに使えることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 16:07:07 GMT)
CaloFlow: Fast and Accurate Generation of Calorimeter Showers with Normalizing Flows [0.0]
正規化フローに基づく高速検出器シミュレーションフレームワークであるCaloFlowを紹介する。本研究は, フローの正規化により, 極めて高い忠実度で多チャンネルのカロリーメータシャワーを再現できることを初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Bayesian Boosting for Linear Mixed Models [0.0]
本稿では,線形混合モデルに対するブースティングとベイジアンを組み合わせた新しい推論手法"BayesBoost"を提案する。この手法はベイズ推定の欠点を克服し、正確で曖昧なガイドラインを提示する。新しいアプローチの有効性は、シミュレーションや、神経生理学の分野のデータ例を通して観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:40:00 GMT)
Automatic Sexism Detection with Multilingual Transformer Models [0.0]
本稿では,AIT_FHSTPチームによる2つのsexism Identification in Social neTworksタスクに対するEXIST 2021ベンチマークの貢献について述べる。これらの課題を解決するために,多言語BERTとXLM-Rをベースとした2つの多言語変換モデルを適用した。我々のアプローチでは、トランスフォーマーを性差別的コンテンツの検出に適用するために、2つの異なる戦略を用いています。両方のタスクに対して、最高のモデルは、EXISTデータと追加データセットを教師なしで事前トレーニングしたXLM-Rです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 08:45:51 GMT)
Auto-tagging of Short Conversational Sentences using Natural Language Processing Methods [0.0]
手動で10の基本的なカテゴリに約14万のビジターインプットをタグ付けしました。我々は3種類の最先端モデルを検討し、自動タグ付け機能について報告した。これらの実験で使用されるモデルの実装は、GitHubリポジトリからクローンすることができ、同様の自動タグ問題に対して、多くの労力なしでテストできます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:14:05 GMT)
ArQTiC: A full-stack software package for simulating materials on quantum computers [0.0]
ArQTiCは、量子コンピュータ上の材料シミュレーションのために開発されたオープンソースでフルスタックのソフトウェアパッケージである。現在は、一般的な1次元の時間依存のハイゼンベルク・ハミルトラインから派生した任意のハミルトニアンによってモデル化できる材料をシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 00:33:47 GMT)
An effective solution to convex $1$-body $N$-representability [0.0]
固定スペクトル $mathbfw$ のアンサンブル状態に対する1ドルボディ$N$表現可能性問題の一般化について検討する。我々は、対称ポリトープ、スイープポリトープ、ガレオーダーなどのツールを適応し、さらに開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 10:54:38 GMT)
A reversible system based on hybrid toggle radius-4 cellular automata and its application as a block cipher [0.0]
我々は、ハイブリッドセルオートマトン(CA)機構を用いて、HCAと呼ばれるブロック暗号アルゴリズムを作成し、可逆性を実現する。ここではモデル上で行ったいくつかの評価と分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:52:05 GMT)
A general approach for Explanations in terms of Middle Level Features [0.0]
本稿では,入力特徴量の観点から説明を構築可能なXAI一般手法を提案する。 MLF(Middle-Level input Features)は、ユーザにとってより健全で理解しやすい入力特性を表す。 2つの異なるデータセットと3つの異なるタイプのMLFを用いて、我々のアプローチを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 12:51:40 GMT)
A Case Study: Using Genetic Algorithm for Job Scheduling Problem [0.0]
本研究の目的は,1) 作業の優先度を自動的に決定し,待ち時間を削減すること,2) 作業毎に機械資源を自動的に割り当てることである。 GAアルゴリズムを用いて、ジョブの優先順位とリソース需要を自動的に決定し、個別のメースパンとリソース使用量を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 07:26:21 GMT)
A 2020 taxonomy of algorithms inspired on living beings behavior [0.0]
行動を考慮したバイオインスパイアされたアルゴリズムを通した旅である。アルゴリズムのコンパイルは、2020年までバイオインスパイアされた生物や王国の知性に関するいくつかのレビューや調査を考慮して行われる。分類学の発展のために、動物群菌、植物、真菌、および原虫のいくつかの枝を生成する生物学者によって用いられるように分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Jun 2021 02:37:46 GMT)