Improving White-box Robustness of Pre-processing Defenses via Joint
Adversarial Training [159.7] 対向騒音の干渉を軽減するため,様々な対向防御技術が提案されている。
プレプロセス法は、ロバストネス劣化効果に悩まされることがある。
この負の効果の潜在的な原因は、敵の訓練例が静的であり、前処理モデルとは独立していることである。
本稿では,JATP(Joint Adversarial Training Based Pre-processing)防衛法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:45:32 GMT)
Toward Deep Supervised Anomaly Detection: Reinforcement Learning from
Partially Labeled Anomaly Data [150.9] 本稿では,一部のラベル付き異常事例と大規模ラベルなしデータセットを用いた異常検出の問題点について考察する。
既存の関連手法は、通常、一連の異常にまたがらない限られた異常例にのみ適合するか、ラベルのないデータから教師なしの学習を進めるかのいずれかである。
そこで本研究では,ラベル付きおよびラベルなし両方の異常の検出をエンドツーエンドに最適化する,深層強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:40:11 GMT)
Adversarial Motion Modelling helps Semi-supervised Hand Pose Estimation [116.1] そこで本稿では,非ラベルビデオに対人トレーニングとモーションモデリングのアイデアを組み合わせることを提案する。
本研究は,非ラベル映像系列の半教師あり学習により,逆方向が手ポーズ推定器の特性の向上につながることを示す。
このアプローチの主な利点は、ペアのトレーニングデータよりもはるかに容易に、未ペアのビデオとジョイントシーケンスデータを利用することができることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:50:19 GMT)
Compositional Video Synthesis with Action Graphs [112.9] アクションのビデオは、空間と時間の豊富な構成構造を含む複雑な信号である。
本稿では、アクショングラフと呼ばれるグラフ構造におけるアクションを表現し、新しいアクショングラフ・トゥ・ビデオ合成タスクを提案する。
このタスクのための生成モデル(AG2Vid)は、動作と外観の特徴を歪め、アクションのスケジューリング機構を組み込むことで、タイムリーかつ協調的なビデオ生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:07:15 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） (Thu, 10 Jun 2021 00:43:30 GMT)
ERMAS: Becoming Robust to Reward Function Sim-to-Real Gaps in
Multi-Agent Simulations [110.7] Epsilon-Robust Multi-Agent Simulation (ERMAS)は、このようなマルチエージェントのsim-to-realギャップに対して堅牢なAIポリシーを学ぶためのフレームワークである。
ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税政策を学び、複雑な時間シミュレーションで最大15%社会福祉を改善する。
特に、ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税制政策を学び、複雑な時間シミュレーションにおいて、社会福祉を最大15%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:32:20 GMT)
Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation [108.6] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt、UDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインから異なるラベル付けされていないターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。
対照的な自己教師型学習に基づいて、トレーニングとテストセット間のドメインの相違を低減するために、機能を整列させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:32:30 GMT)
Does Knowledge Distillation Really Work? [106.4] 知識蒸留は学生の一般化を改善することができるが、一般的に理解されているようには機能しない。
学生が教師に合わない理由として,最適化の難しさがあげられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:44:02 GMT)
Exploring Unsupervised Pretraining Objectives for Machine Translation [99.5] 教師なし言語間事前訓練は、ニューラルマシン翻訳(NMT)の強力な結果を得た
ほとんどのアプローチは、入力の一部をマスキングしてデコーダで再構成することで、シーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャにマスク付き言語モデリング(MLM)を適用する。
マスキングと、実際の(完全な)文に似た入力を生成する代替目的を、文脈に基づいて単語を並べ替えて置き換えることにより比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:18:23 GMT)
Within-layer Diversity Reduces Generalization Gap [98.9] 本研究では,階層内活性化の多様性がニューラルネットワークの一般化性能に与える影響について検討する。
隠れアクティベーションの多様性の増大が推定誤差を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:14:45 GMT)
Progressive Multi-Granularity Training for Non-Autoregressive
Translation [98.1] 非自己回帰翻訳(NAT)は、ターゲットシーケンス全体を予測することで推論プロセスを著しく加速する。
近年の研究では、NATは1対多翻訳のような高度な知識の学習に弱いことが示されている。
モードは様々な粒度に分けることができ、そこから容易に学習できると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:16:07 GMT)
MusicBERT: Symbolic Music Understanding with Large-Scale Pre-Training [97.9] シンボリック・ミュージックの理解(シンボリック・ミュージックの理解)とは、シンボリック・データから音楽を理解することを指す。
MusicBERTは、音楽理解のための大規模な事前訓練モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:13:05 GMT)
Temporal and Object Quantification Networks [95.6] 複雑な関係時間事象を認識できる構造バイアスを持つニューロシンボリックネットワークを新たに提案する。
我々は、TOQ-Netsが、少量のデータから、トレーニング中に存在したものよりも多くのオブジェクトを含むシナリオ、入力シーケンスの時間的ワープまでを一般化できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:18:21 GMT)
Score-based Generative Modeling in Latent Space [93.9] スコアベース生成モデル(SGM)は,最近,サンプル品質と分布範囲の両面で顕著な結果を示した。
本稿では,Latent Score-based Generative Model (LSGM)を提案する。
データから潜在空間への移動により、より表現力のある生成モデルをトレーニングし、非連続データにSGMを適用し、よりスムーズなSGMをより小さな空間で学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:26:35 GMT)
Sparse and Imperceptible Adversarial Attack via a Homotopy Algorithm [93.8] 少数の敵対的攻撃は、数ピクセルを摂動するだけでディープ・ネットワーク(DNN)を騙すことができる。
近年の取り組みは、他の等級のl_infty摂動と組み合わせている。
本稿では,空間的・神経的摂動に対処するホモトピーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 20:11:36 GMT)
Analysis and Design of Thompson Sampling for Stochastic Partial
Monitoring [91.2] 部分モニタリングのためのトンプソンサンプリングに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
局所可観測性を持つ問題の線形化変種に対して,新たなアルゴリズムが対数問題依存の擬似回帰$mathrmO(log T)$を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:00:24 GMT)
AFAN: Augmented Feature Alignment Network for Cross-Domain Object
Detection [90.2] オブジェクト検出のための教師なしドメイン適応は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。
本稿では、中間領域画像生成とドメイン・アドバイザリー・トレーニングを統合した新しい機能アライメント・ネットワーク(AFAN)を提案する。
提案手法は、類似および異種ドメイン適応の双方において、標準ベンチマークにおける最先端の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:01:20 GMT)
Learning to See by Looking at Noise [87.1] 簡単なランダムなプロセスから画像を生成する一連の画像生成モデルについて検討する。
これらは、対照的な損失を伴う視覚表現学習者のトレーニングデータとして使用される。
以上の結果から,実データの構造的特性を捉えることはノイズにとって重要であるが,現実的ではないプロセスでも良好な性能が達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:56:46 GMT)
SkeletonNet: A Topology-Preserving Solution for Learning Mesh
Reconstruction of Object Surfaces from RGB Images [85.7] 本稿では,RGB画像から3次元物体表面再構成を学習する上での課題に焦点を当てる。
我々は,SkeGCNNとSkeDISNの2つのモデルを提案する。
提案するSkeletonNetの有効性を検証するための徹底的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:26:02 GMT)
Towards Online Monitoring and Data-driven Control: A Study of
Segmentation Algorithms for Laser Powder Bed Fusion Processes [84.0] レーザーパウダーベッド融合機の増加は、オンライン監視とデータ駆動制御能力を改善するためにオフ軸赤外線カメラを使用する。
我々は、各赤外線画像を前景と背景に分割する30以上のセグメンテーションアルゴリズムについて検討する。
同定されたアルゴリズムは、レーザ粉体層融合機に容易に適用でき、上記の各制限に対処し、プロセス制御を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:49:10 GMT)
Distribution-Aware Semantics-Oriented Pseudo-label for Imbalanced
Semi-Supervised Learning [80.1] 本稿では,疑似ラベルの重み付けがモデル性能に悪影響を及ぼすような,不均衡な半教師付き学習に対処する。
本稿では,この観測の動機となるバイアスに対処する,一般的な擬似ラベルフレームワークを提案する。
不均衡SSLのための新しい擬似ラベルフレームワークを、DASO(Distributed-Aware Semantics-Oriented Pseudo-label)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:58:25 GMT)
SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation
Network [79.0] 本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。
基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。
シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:21:20 GMT)
PARP: Prune, Adjust and Re-Prune for Self-Supervised Speech Recognition [78.7] Prune-Adjust-Re-Prune (PARP) は、より優れたASR性能を実現するための細工品を発見する。
低リソースの英語および多言語ASRの実験では、事前訓練された音声SSLにスパースワークが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:32:25 GMT)
Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual
Representations [78.1] 対照的な自己教師型学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクにおいて教師付き事前訓練よりも優れています。
本稿では,データセットのバイアスが既存手法にどのように影響するかを最初に検討する。
現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:59:13 GMT)
Linear embedding of nonlinear dynamical systems and prospects for
efficient quantum algorithms [74.2] 有限非線形力学系を無限線型力学系(埋め込み)にマッピングする方法を述べる。
次に、有限線型系 (truncation) による結果の無限線型系を近似するアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:47:05 GMT)
GBHT: Gradient Boosting Histogram Transform for Density Estimation [73.9] textitGradient Boosting Histogram Transform (GBHT) と呼ばれる密度推定アルゴリズムを提案する。
そこで本研究では,高揚化がベース学習者の性能向上に寄与する理由を理論的に説明するための最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:40:28 GMT)
Progressive Stage-wise Learning for Unsupervised Feature Representation
Enhancement [71.3] 教師なし学習のためのプログレッシブ・ステージ・ワイド・ラーニング(PSL)フレームワークを提案する。
実験の結果,PSLは教師なしの指導方法の学習結果を継続的に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:33:19 GMT)
Coordinate Independent Convolutional Networks -- Isometry and Gauge
Equivariant Convolutions on Riemannian Manifolds [70.3] 平坦空間と比較して大きな複雑さは、コンボリューション核が多様体にどのようなアライメントを適用するべきかが不明確であることである。
コーディネート化の特定の選択は、ネットワークの推論に影響を与えるべきではない、と我々は主張する。
座標独立と重み共有の同時要求は、ネットワーク上の同変要求をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:54:19 GMT)
Black-box Explanation of Object Detectors via Saliency Maps [66.7] 対象検出器の予測のための視覚的説明を生成するD-RISEを提案する。
本稿では, YOLOv3などの1段検出器やFaster-RCNNのような2段検出器など, 異なる対象検出器に容易にD-RISEを適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:36:13 GMT)
Leveraged Weighted Loss for Partial Label Learning [64.9] 部分ラベル学習は、各インスタンスに候補ラベルのセットが割り当てられるデータを扱うが、そのうちの1つだけが真実である。
部分ラベルからの学習に関する多くの方法論の研究にもかかわらず、リスク一貫した性質に関する理論的理解はいまだに欠けている。
本稿では,テキスト重み付き損失(LW)と呼ばれる損失関数のファミリーを提案する。これはまず,部分ラベル上の損失と非部分的な損失とのトレードオフを検討するために,レバレッジパラメータ$beta$を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:25:13 GMT)
Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A Survey [64.4] 本稿では,自然言語処理のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)について概観する。
我々は,グラフ構築,グラフ表現学習,グラフベースエンコーダ・デコーダモデルという3つの軸に沿って,NLP用GNNの既存の研究を組織する,NLP用GNNの新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:59:26 GMT)
Generalizing Cross-Document Event Coreference Resolution Across Multiple
Corpora [63.4] クロスドキュメントイベントコア参照解決(CDCR)は、文書の集合全体にわたってイベントの特定とクラスタ化を行う必要があるNLPタスクである。
CDCRは、下流のマルチドキュメントアプリケーションに利益をもたらすことを目標としているが、CDCRの適用による改善はまだ示されていない。
これまでのCDCRシステムは,1つのコーパスでのみ開発,トレーニング,テストが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:06:08 GMT)
Near-Optimal High Probability Complexity Bounds for Non-Smooth
Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise [63.3] アルゴリズムが高い確率で小さな客観的残差を与えることを理論的に保証することが不可欠である。
既存の非滑らか凸最適化法は、負のパワーまたは対数的な信頼度に依存する境界の複雑さを持つ。
クリッピングを用いた2つの勾配法に対して, 新たなステップサイズルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:54:21 GMT)
Estimating the Robustness of Public Transport Systems Using Machine
Learning [63.0] 公共交通機関の計画は、多くのステップを含む非常に複雑なプロセスである。
乗客の観点からの堅牢性の統合により、作業はさらに困難になる。
本稿では,機械学習の手法を用いたシナリオベースロバストネス近似の新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:52:56 GMT)
Group Equivariant Subsampling [60.5] サブサンプリングは、プールやストライド畳み込みの形で畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で使用される。
まず、正確な翻訳同変CNNを構築するために使用できる翻訳同変サブサンプリング/アップサンプリング層を導入する。
次に、これらの層を一般群への変換を超えて一般化し、したがって群同変部分サンプリング/アップサンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:14:00 GMT)
Thompson Sampling with a Mixture Prior [59.2] 混合分布から不確実な環境をサンプリングするオンライン意思決定問題において,トンプソンサンプリング(TS)について検討した。
我々は,TSの後悔を先行して解析する,新しい一般的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:21:07 GMT)
Hyperspace Neighbor Penetration Approach to Dynamic Programming for
Model-Based Reinforcement Learning Problems with Slowly Changing Variables in
A Continuous State Space [58.7] 本稿では,強化学習における変数のゆるやかに変化する問題に対処するHyperspace Neighbor Peretration (HNP) アプローチを提案する。
HNPは、各遷移ステップで状態の部分的な「貫通」を、格子状超空間内の隣接する超タイルにキャプチャする。
要約すると、HNPは強化学習においてゆっくりと変化する変数を扱う場合、古典的な方法よりも桁違いに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:58:31 GMT)
Understanding the Under-Coverage Bias in Uncertainty Estimation [58.0] 量子レグレッションは、現実の望ましいカバレッジレベルよりもアンファンダーカバー(enmphunder-cover)する傾向がある。
我々は、量子レグレッションが固有のアンダーカバーバイアスに悩まされていることを証明している。
我々の理論は、この過大被覆バイアスが特定の高次元パラメータ推定誤差に起因することを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:11:55 GMT)
GroupBERT: Enhanced Transformer Architecture with Efficient Grouped
Structures [57.5] トランスフォーマー層の構造を改良し,より効率的なアーキテクチャを実現する。
自己認識モジュールを補完する畳み込みモジュールを追加し、局所的およびグローバルな相互作用の学習を分離する。
得られたアーキテクチャを言語表現学習に適用し、異なるスケールのBERTモデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:41:53 GMT)
FetReg: Placental Vessel Segmentation and Registration in Fetoscopy
Challenge Dataset [57.3] Fetoscopy Laser Photocoagulation はツイン・ツー・ツイン・トランスフュージョン症候群(TTTS)の治療に広く用いられている治療法である
これにより、プロシージャ時間と不完全アブレーションが増加し、持続的なTTTSが生じる可能性がある。
コンピュータ支援による介入は、ビデオモザイクによって胎児の視野を広げ、船体ネットワークのより良い視覚化を提供することによって、これらの課題を克服するのに役立つかもしれない。
本稿では,長期フェトスコープビデオからドリフトフリーモザイクを作成することを目的とした,胎児環境のための汎用的でロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションとビデオモザイクアルゴリズムを開発するための大規模マルチセントデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:14:27 GMT)
UneVEn: Universal Value Exploration for Multi-Agent Reinforcement
Learning [53.7] 我々はUniversal Value Exploration(UneVEn)と呼ばれる新しいMARLアプローチを提案する。
UneVEnは、一連の関連するタスクと、普遍的な後継機能の線形分解を同時に学習する。
一連の探索ゲームにおける実証的な結果、エージェント間の重要な調整を必要とする協調捕食・捕食作業への挑戦、およびStarCraft IIのマイクロマネジメントベンチマークは、UneVEnが他の最先端のMARLメソッドが失敗するタスクを解決できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:48:48 GMT)
Rethinking Architecture Design for Tackling Data Heterogeneity in
Federated Learning [53.7] 注意に基づくアーキテクチャ(例えばTransformers)は、分散シフトに対してかなり堅牢であることを示す。
我々の実験は、畳み込みネットワークをトランスフォーマーに置き換えることによって、過去のデバイスを壊滅的に忘れることを大幅に減らせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:04:18 GMT)
ImaginE: An Imagination-Based Automatic Evaluation Metric for Natural
Language Generation [53.6] 我々は、自然言語生成のための想像力に基づく自動評価指標ImaginEを提案する。
CLIPとDALL-Eの助けを借りて、大規模な画像テキストペアで事前訓練された2つのクロスモーダルモデルを作成し、テキストスニペットの具体的想像力として自動的に画像を生成する。
いくつかのテキスト生成タスクにまたがる実験により、我々のImaginEに想像力を加えることは、NLG評価にマルチモーダル情報を導入する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:59:52 GMT)
Universal Statistics of Vortices in a Newborn Holographic
Superconductor: Beyond the Kibble-Zurek Mechanism [52.8] 祝福されたキブルズレック機構(KZM)を超える普遍的シグネチャについて検討する。
我々は, 熱クエンチで発生する渦の分布を特徴付け, ホログラフィック超伝導体の形成に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:42:28 GMT)
MST: Masked Self-Supervised Transformer for Visual Representation [52.1] Transformerは自然言語処理(NLP)における自己教師型事前学習に広く利用されている。
我々は、画像の局所的コンテキストを明示的にキャプチャできる、MSTと呼ばれる新しいMasked Self-supervised Transformerアプローチを提案する。
MSTは、線形評価による300エポック事前トレーニングのみを使用して、DeiT-Sで76.9%のTop-1精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:05:18 GMT)
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via
Historical Embeddings [51.8] GNNAutoScale(GAS)は、任意のメッセージパスGNNを大規模グラフにスケールするためのフレームワークである。
ガスは、前回のトレーニングの繰り返しから過去の埋め込みを利用して計算グラフのサブツリー全体を掘り起こします。
ガスは大規模グラフ上で最先端のパフォーマンスに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:26:56 GMT)
Simplifying Deep Reinforcement Learning via Self-Supervision [51.2] 自己改善強化学習(Self-Supervised Reinforcement Learning, SSRL)は、純粋に監督された損失を伴うポリシーを最適化する単純なアルゴリズムである。
SSRLは、より安定した性能と実行時間の少ない現代アルゴリズムと驚くほど競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:29:59 GMT)
Self-Supervised 3D Hand Pose Estimation from monocular RGB via
Contrastive Learning [50.0] 本稿では,3次元ポーズ推定における構造化回帰タスクに対する自己教師付き手法を提案する。
我々は、不変および同変のコントラスト目的の影響を実験的に検討した。
追加のラベル付きデータに基づいてトレーニングされた標準のResNet-152が、FreiHAND上のPA-EPEで7.6%の改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:48:57 GMT)
Deep Implicit Surface Point Prediction Networks [49.3] 暗黙の関数としての3次元形状の深い神経表現は、高忠実度モデルを生成することが示されている。
本稿では,CSP(Nest Surface-point)表現と呼ばれる新しい種類の暗黙の表現を用いて,そのような曲面をモデル化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） (Thu, 10 Jun 2021 14:31:54 GMT)
Support Recovery of Sparse Signals from a Mixture of Linear Measurements [48.6] 簡単な測定からスパースベクトルの支持を回復することは、広く研究されている問題である。
この問題の一般化を考える:線形回帰の混合と線形分類器の混合である。
我々は$k, log n$ および quasi-polynomial を $ell$ で多くの測定値を用いて、混合中の未知ベクトルの全てのサポートを回復するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:48:13 GMT)
What Does Rotation Prediction Tell Us about Classifier Accuracy under
Varying Testing Environments? [47.7] 我々はマルチタスク方式で意味分類と回転予測を訓練する。
一連のデータセットにおいて、セマンティック分類精度は回転予測タスクの精度と強い線形関係を示すという興味深い発見を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:55:37 GMT)
Implicit-PDF: Non-Parametric Representation of Probability Distributions
on the Rotation Manifold [47.3] 我々はSO(3)上の任意の非パラメトリック分布を推定する手法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、入力画像と候補ポーズの確率を推定するニューラルネットワークで、分布を暗黙的に表現することです。
我々はPascal3D+とModelNet10-SO(3)ベンチマークの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:57:23 GMT)
Consistent Instance False Positive Improves Fairness in Face Recognition [46.6] 既存の手法は正確な人口統計学のアノテーションに大きく依存している。
これらの手法は典型的には特定の人口集団のために設計されており、一般には不十分である。
本稿では, 偽陽性率の一貫性を高め, 顔認識バイアスを緩和する偽陽性率ペナルティ損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:20:37 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） (Thu, 10 Jun 2021 02:23:59 GMT)
CodemixedNLP: An Extensible and Open NLP Toolkit for Code-Mixing [44.5] 私たちは、コードミックスNLPの進歩をまとめ、より広い機械学習コミュニティに開放するという目標を掲げた、オープンソースのライブラリであるCodemixedを紹介します。
このライブラリは、混合テキストに適した多目的モデルアーキテクチャの開発とベンチマークを行うツール、トレーニングセットを拡張する方法、混合スタイルの定量化技術、ヒングリッシュの7つのタスクのための微調整された最先端モデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:49:29 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） (Thu, 10 Jun 2021 16:00:18 GMT)
Unsupervised Co-part Segmentation through Assembly [42.9] 画像からのコパートセグメンテーションのための教師なし学習手法を提案する。
我々はビデオに埋め込まれた動作情報を活用し、意味のある対象をセグメント化する潜在表現を明示的に抽出する。
提案手法は,多種多様なベンチマークにおける最先端のアプローチよりも優れた,有意義でコンパクトな部分分割を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:22:53 GMT)
Optimal Transport Kernels for Sequential and Parallel Neural
Architecture Search [42.7] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)はディープニューラルネットワークの設計を自動化する。
主な課題の1つは、従来のユークリッド計量が捕捉できないようなネットワークの類似性を比較することである。
我々は OT の負定値変種であるtree-Wasserstein (TW) の上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:55:22 GMT)
On Under-exploration in Bandits with Mean Bounds from Confounded Data [41.1] 本稿では,各アームの平均値に有界な側面情報を提供するマルチアームバンディット問題の変種について検討する。
我々は,提案した平均値を用いた非最適グローバルアンダーエクスプローラー(GLUE)アルゴリズムを開発した。
このようなログから平均境界を自然に推定することができ、それによって学習プロセスを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:55:17 GMT)
Causal Analysis of Syntactic Agreement Mechanisms in Neural Language
Models [40.8] 本研究は、訓練済みニューラルネットワークモデルに因果媒介分析を適用した。
文法的屈折に対するモデルの好みの大きさについて検討する。
本研究は, 構文構造に応じて, 主語と主語を一致させる2つのメカニズムを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:50:51 GMT)
Variational Information Bottleneck for Effective Low-Resource
Fine-Tuning [40.7] 低リソースターゲットタスクの微調整において,無関係な特徴を抑えるために,変動情報ボット (VIB) を提案する。
我々のVIBモデルは、自然言語推論データセットのバイアスに対してより堅牢な文表現を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:08:13 GMT)
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images [40.2] 事前訓練されたStyleGANの生成力を利用する高度な顔編集技術が提案されている。
このような方法で画像の編集を成功させるためには、最初に訓練済みのジェネレータのドメインに画像を投影(あるいは反転)する必要がある。
これは、ジェネレータの領域外にある顔に対して、ID保存の顔潜時空間編集を適用することは依然として困難であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:47:59 GMT)
CAT: Cross Attention in Vision Transformer [39.9] クロスアテンション(Cross Attention)と呼ばれるトランスフォーマーにおける新しいアテンション機構を提案する。
画像全体ではなく、イメージパッチの内部に注意を置き、ローカル情報をキャプチャする。
我々は、他の視覚タスクのためのCAT(Cross Attention Transformer)と呼ばれる階層的なネットワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:38:32 GMT)
To The Point: Correspondence-driven monocular 3D category reconstruction [39.8] To The Point (TTP) は、弱い監督から学んだ2Dから3D対応を用いて、単一の画像から3Dオブジェクトを再構成する手法である。
我々は、CNNによるカメラポーズと非剛性変形の回帰を置き換え、より正確な3D再構成を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:21:14 GMT)
Implicit Feature Alignment: Learn to Convert Text Recognizer to Text
Spotter [38.4] 我々はIFA(Implicit Feature Alignment)と呼ばれるシンプルでエレガントで効果的なパラダイムを提案する。
IFAは、現在のテキスト認識器に容易に統合でき、その結果、IFA推論と呼ばれる新しい推論機構が生まれる。
IFAは、エンドツーエンドの文書認識タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:06:28 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） (Thu, 10 Jun 2021 03:19:43 GMT)
The Medical Segmentation Decathlon [37.4] 最先端の画像セグメンテーションアルゴリズムは、未確認のタスクで再訓練された場合、成熟し、正確で、一般化される。
一連のタスクにおける一貫した良いパフォーマンスは、以前は目に見えないタスクの異なるセットで、彼らの平均的なパフォーマンスを保った。
正確なAIセグメンテーションモデルのトレーニングは現在、非AI専門家にコモディティ化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:34:06 GMT)
GraphiT: Encoding Graph Structure in Transformers [37.3] 古典的グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて学習した表現を,ノードの特徴と構造的および位置的情報の集合として見ることにより,より優れた表現を実現できることを示す。
我々のモデルであるGraphiTは,グラフ上の正定値カーネルに基づく自己注意スコアにおける相対的な位置符号化戦略と,短距離パスなどの局所的なサブ構造を列挙して符号化することで,そのような情報を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:36:22 GMT)
Automated Self-Supervised Learning for Graphs [37.1] 本研究の目的は、複数のプリテキストタスクを効果的に活用する方法を検討することである。
我々は、多くの実世界のグラフ、すなわちホモフィリーの鍵となる原理を、様々な自己教師付きプレテキストタスクを効果的に探索するためのガイダンスとして利用している。
本稿では,自己教師型タスクの組み合わせを自動的に検索するAutoSSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:09:20 GMT)
Ruddit: Norms of Offensiveness for English Reddit Comments [35.8] 英語のRedditコメントの最初のデータセットを作成します。
本手法は信頼性の高い攻撃性スコアを生成する。
我々はまた、この新たなデータセットで攻撃性スコアを予測するために広く使われているニューラルネットワークの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:27:47 GMT)
Unsupervised Video Person Re-identification via Noise and Hard frame
Aware Clustering [35.7] 教師なしビデオベースの人物識別(re-ID)手法は、画像ベースのものよりも、ビデオトラックレットからよりリッチな特徴を抽出する。
本稿では,ノイズ・ハードフレーム・アウェア・クラスタリング(NHAC)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 00:52:06 GMT)
Towards a Unified Quadrature Framework for Large-Scale Kernel Machines [35.3] 数値積分表現を用いて,大規模カーネルマシンのための二次的フレームワークを開発する。
完全対称補間規則を利用して、カーネル近似のための二次ノードと関連する重みを効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:29:22 GMT)
Fair Classification with Adversarial Perturbations [35.0] 本研究は,学習サンプルの任意の$eta$-fractionを選択でき,保護属性を任意に摂動することができるような,万能な逆境の存在下での公平な分類について検討する。
我々の主な貢献は、精度と公正性に関する証明可能な保証を伴うこの逆条件で公平な分類法を学ぶための最適化フレームワークである。
我々は、自然な仮説クラスに対する我々のフレームワークの保証のほぼ正当性を証明している: どのアルゴリズムもはるかに精度が良く、より良い公正性を持つアルゴリズムは、より低い精度でなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:56:59 GMT)
Achieving Diverse Objectives with AI-driven Prices in Deep Reinforcement
Learning Multi-agent Markets [35.0] 深層学習政策立案者を通じて市場価格と割当を計算するための実践的アプローチを提案する。
政策立案者はより柔軟で、多様な目的について価格を調整できます。
この結果のハイライトとして,我々の政策立案者は,資源の持続可能性を維持することに大きく成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:26:17 GMT)
Synthesizing Adversarial Negative Responses for Robust Response Ranking
and Evaluation [34.5] オープンドメインニューラルダイアログモデルは、応答のランク付けと評価タスクにおいて高い性能を達成している。
コンテンツ類似性への過度な依存は、モデルが不整合の存在に敏感でないようにする。
本稿では,逆負の学習データを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:20:55 GMT)
VT-SSum: A Benchmark Dataset for Video Transcript Segmentation and
Summarization [33.3] 本稿では,VT-SSumについて述べる。VT-SSum,VT-SSum,VT-SSum,VT-SSum,VT-SSum,VT-SSum,VT-SSum。
VT-SSumはVideoLectures.NETのビデオを利用して、スライドコンテンツを弱い監督力として利用し、ビデオ書き起こしの抽出要約を生成する。
最先端のディープラーニングアプローチによる実験では、VT-SSumでトレーニングされたモデルは、AMI音声テキスト要約ベンチマークに大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:19:58 GMT)
Exploiting Local Convergence of Quasi-Newton Methods Globally: Adaptive
Sample Size Approach [33.2] 準ニュートン法の超線形収束を利用する適応型サンプルサイズスキームを, 学習過程を通じて, 全世界的に活用する。
初期サンプルサイズが十分に大きく、準ニュートン法を用いて各サブプロブレムを解くと、サブプロブレムは超直線的に高速に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:08:51 GMT)
Learning to Affiliate: Mutual Centralized Learning for Few-shot
Classification [33.2] 少ないショット学習は、トレーニング中に見えない新しいタスクに容易に適応できる分類器を学習することを目的としている。
最近の手法では、混合グローバル機能を使う代わりに、局所的な特徴の集合を使って画像を密に表現する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:16:00 GMT)
Learning Based Proximity Matrix Factorization for Node Embedding [33.2] ノード埋め込みの最近の進歩は、近接行列因数分解法は、数百万のノードを持つ大規模グラフに対して、非常に高い性能とスケールが得られることを示している。
トレーニング可能な近接測度を持つフレームワークである Em Lemane を提案する。
提案手法は,ほぼすべてのデータセットにおいて,リンク予測とノード分類タスクの両方において,既存のソリューションよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:29:15 GMT)
Gradual Domain Adaptation in the Wild:When Intermediate Distributions
are Absent [32.9] 目標が目標分布に向かってモデルをシフトさせる場合、ドメイン適応の問題に焦点をあてる。
本稿では,ソース領域とターゲット領域の例を補間することで,中間分布から仮想サンプルを作成するGIFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:47:06 GMT)
Marginal Utility Diminishes: Exploring the Minimum Knowledge for BERT
Knowledge Distillation [32.9] そこで本研究では, BERT を圧縮する KD パラダイムを提案する。
2種類の学生モデルとコンピュータデバイスに対して、提案されたKDパラダイムは2.7x3.4xのトレーニングスピードアップをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 12:21:47 GMT)
Early-stopped neural networks are consistent [32.4] 本研究では,二項分類データに基づく勾配降下によるロジスティック損失を学習したニューラルネットワークの挙動について検討する。
人口リスクの早期停止に伴う勾配降下は,ロジスティックな損失や誤分類の損失だけでなく,キャリブレーションの観点からも達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:26:40 GMT)
Vector Quantized Models for Planning [32.0] 我々は、部分的に観測可能な環境を扱う新しいアプローチを提案する。
私たちの重要な洞察は、個別のオートエンコーダを使用して、環境におけるアクションの複数の影響を捉えることです。
我々はモンテカルロ木探索の変種を用いて、エージェントの動作と環境応答を表す離散潜在変数の両方を計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:02:41 GMT)
Vertical Federated Learning without Revealing Intersection Membership [30.6] Vertical Federated Learning (vFL)は、同じデータエンティティの異なる属性を持つ複数のパーティが共同でモデルをトレーニングすることを可能にする。
通常はプライベート・セット・インターセクション(PSI)によって達成される。
本稿では,PSU(Private Set Union)に基づくvFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:26:50 GMT)
RNN with Particle Flow for Probabilistic Spatio-temporal Forecasting [30.3] 古典的な統計モデルの多くは、時系列データに存在する複雑さと高い非線形性を扱うのに不足することが多い。
本研究では,時系列データを非線形状態空間モデルからのランダムな実現とみなす。
粒子流は, 複雑で高次元的な設定において極めて有効であることを示すため, 状態の後方分布を近似するツールとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:49:23 GMT)
Online and Distribution-Free Robustness: Regression and Contextual
Bandits with Huber Contamination [29.9] 線形回帰と文脈的帯域幅という2つの古典的高次元オンライン学習問題を再考する。
従来の手法が失敗した場合にアルゴリズムが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:54:35 GMT)
Lower Bounds on Metropolized Sampling Methods for Well-Conditioned
Distributions [29.3] 我々は、実際に最もポピュラーなサンプリング手法であるランゲヴィンアルゴリズム(MALA)とマルチステップのハミルトンモンテカルロ(HMC)の2つの性能に低い限界を与える。
我々の主な結果は、指数的に暖かい開始からMALAの混合時間における$widetildeOmega(kappa d)$のほぼ28の低い境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:47:39 GMT)
A Dataset And Benchmark Of Underwater Object Detection For Robot Picking [29.0] 我々は,すべての関連するデータセットの収集と再アノテーションに基づいて,データセット,水中オブジェクトの検出(DUO)およびそれに対応するベンチマークを紹介する。
DUOはより合理的な注釈を持つ多様な水中画像のコレクションを含んでいる。
対応するベンチマークは、学術研究および産業応用のためのSOTAの効率と精度の指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:56:19 GMT)
Data augmentation in Bayesian neural networks and the cold posterior
effect [28.1] 拡張データセットのログライクな構造を見つける方法を示す。
提案手法では,テスト時と列車時の両方で,同じ画像が複数回拡大され,ロジットや予測確率が平均化される。
冷たい後部効果と相互作用するが、平均的なロジットや平均的な確率は排除しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:39:10 GMT)
Semantic-aware Binary Code Representation with BERT [27.9] バグ発見、マルウェア分析、コードクローン検出など、幅広いバイナリ分析アプリケーションでは、バイナリコード上でのコンテキスト意味の回復が必要である。
近年,バイナリのコード表現を自動再構築するために,機械学習に基づくバイナリ解析手法が提案されている。
本稿では,バイナリコードのセマンティックなコード表現を生成するためにBERTを利用するDeepSemanticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:31:29 GMT)
Job Dispatching Policies for Queueing Systems with Unknown Service Rates [27.1] サービスレートや待ち行列の長さの知識のないジョブディスパッチの問題に対処する。
この問題は、ジョブをすべてのサーバに送信してサービスレートを見積もる、という、新たな探索と探索のトレードオフを提示する。
本稿では,離職者からサービス率を学習するバンディットに基づく調査政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:39:26 GMT)
Progressive-Scale Boundary Blackbox Attack via Projective Gradient
Estimation [26.2] 境界ベースのブラックボックス攻撃は、攻撃者が最終的なモデル予測にのみアクセスする必要があるため、実用的で効果的であると認識されている。
このような効率性は、攻撃が適用される規模に大きく依存し、最適なスケールでの攻撃は効率を著しく向上させることを示す。
本稿では,プログレッシブスケール対応型プログレッシブ・スケール・プロジェクティブ・バウンダリ・アタック(PSBA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:13:41 GMT)
AUGNLG: Few-shot Natural Language Generation using Self-trained Data
Augmentation [26.0] 本稿では,自己学習型ニューラル検索モデルと数ショット学習型NLUモデルを組み合わせた新しいデータ拡張手法であるAUGNLGを提案する。
提案方式はBLEUとSlot Error Rateの両方でFewShotWOZデータの最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:45:28 GMT)
Separation Results between Fixed-Kernel and Feature-Learning Probability
Metrics [25.4] 固定カーネルと特徴学習識別器を用いた確率測定値の分離結果を提供する。
我々の研究は、固定カーネル判別器は、対応するメトリクスが弱いため、特徴学習器よりもパフォーマンスが悪いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:41:33 GMT)
View Generalization for Single Image Textured 3D Models [25.3] このトレードオフを管理するために幾何学的剛性を容易に制御できるモデルのクラスについて述べる。
本稿では、ビューの一般化を改善するサイクル整合性損失について述べる。
本手法を最先端の手法と比較し,質的および定量的な改善点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:59:57 GMT)
CogAlign: Learning to Align Textual Neural Representations to Cognitive
Language Processing Signals [25.2] 自然言語処理モデルに認知言語処理信号を統合するためのCogAlignアプローチを提案する。
我々は、CogAlignが、パブリックデータセット上の最先端モデルよりも、複数の認知機能で大幅な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:10:25 GMT)
Fairness for Cooperative Multi-Agent Learning with Equivariant Policies [24.9] 我々は協調型マルチエージェント学習のレンズを通して公正性を研究する。
マルチエージェント学習のためのグループベースのフェアネス尺度であるチームフェアネスを導入する。
次に、ポリシー最適化にチームフェアネスを取り入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:17:46 GMT)
Unsupervised Neural Hidden Markov Models with a Continuous latent state
space [24.3] 本研究では,非教師付き隠れマルコフモデルに対して,連続例でニューラル化を行う新しい手法を提案する。
これにより、下層の潜伏変数で問題を解決する柔軟性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:53:38 GMT)
CALTeC: Content-Adaptive Linear Tensor Completion for Collaborative
Intelligence [24.2] 本稿では,CALTeC (Content-Adaptive Linear Completion) という手法を提案する。
提案手法は高速でデータ適応的であり,事前学習を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:45:52 GMT)
Spatially Invariant Unsupervised 3D Object Segmentation with Graph
Neural Networks [23.7] RGB情報のないポイントクラウドから、教師なしの3Dオブジェクトセグメンテーション。
bf SPAIR3Dは、さまざまなシーンにまたがる外観情報なしで、可変数のオブジェクトを検出し、セグメンテーションすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:20:16 GMT)
Score Matching Model for Unbounded Data Score [23.7] 実際のデータセットでは、摂動ノイズ(sigma$)が0に減少するにつれてスコア関数は分岐する。
スコア問題を解消するunbounded noise Score Network (UNCSN)を導入する。
また、新しいタイプのSDEを導入し、新たに提案したSDEから正確なログ確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:30:16 GMT)
Dynamics-Regulated Kinematic Policy for Egocentric Pose Estimation [23.6] 本研究では,動力学的モデリング,動的モデリング,シーンオブジェクト情報を密に統合したオブジェクト認識型3Dエゴセントリックポーズ推定手法を提案する。
ウェアラブルカメラ1台を用いて、物理的に証明可能な3Dオブジェクトインタラクションを推定する能力を初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:59:50 GMT)
A Continuized View on Nesterov Acceleration for Stochastic Gradient
Descent and Randomized Gossip [23.5] 連続時間パラメータで変数をインデックス化したNesterov加速度の近変種である連続Nesterov加速度を導入する。
離散化はネステロフ加速度と同じ構造であるが、ランダムパラメータを持つことを示す。
非同期ゴシップアルゴリズムの最初の厳密な高速化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:35:55 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） (Thu, 10 Jun 2021 17:55:53 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） (Thu, 10 Jun 2021 13:49:36 GMT)
Joint Landmark and Structure Learning for Automatic Evaluation of
Developmental Dysplasia of the Hip [22.3] 乳児股関節の超音波検診は発達性股関節異形成症(DDH)の早期診断に不可欠である
本稿では,ランドマークと構造物間の関係を共同で学習し,DDHを自動評価するマルチタスクフレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はDDHの自動評価を正確かつ確実に実現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 02:12:08 GMT)
FEVEROUS: Fact Extraction and VERification Over Unstructured and
Structured information [21.6] 我々は、87,026の検証済みクレームからなる新しいデータセットとベンチマーク、Fact extract and VERification Over Unstructured and Structured Information (FEVEROUS)を導入する。
それぞれのクレームには、ウィキペディアの表の文やセルの形での証拠と、この証拠が評決に達するのに十分な情報を提供していないかどうかを示すラベルが添付されている。
本研究は, 請求書の正しい証拠と18%の判定の両方を予測できる, テキストや表に対する請求を検証するためのベースラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 12:47:36 GMT)
Adversarial Graph Augmentation to Improve Graph Contrastive Learning [21.5] 本稿では,GNNがトレーニング中に冗長な情報を捕捉することを避けるために,AD-GCL(adversarial-GCL)と呼ばれる新しい原理を提案する。
我々は、AD-GCLを最先端のGCL法と比較し、教師なしで最大$14%、転送で$6%、半教師なしの学習環境で$3%の性能向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:34:26 GMT)
dFDA-VeD: A Dynamic Future Demand Aware Vehicle Dispatching System [21.2] 本稿では,動的な将来需要対応型配車システムを提案する。
移動需要と交通条件の両方を考慮して、移転センターを探索することができる。
提案システムでは,サービス提供率を大幅に向上し,運用コストが極めて少ないことが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:40:17 GMT)
Convolutions and Self-Attention: Re-interpreting Relative Positions in
Pre-trained Language Models [20.9] 自己アテンション層における相対的な位置埋め込みは、最近提案された動的軽量畳み込みと等価であることを示す。
本稿では,従来の相対的位置埋め込み手法を畳み込みの枠組みで結合した複合的注意法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:11:35 GMT)
Unsupervised Hyperspectral Mixed Noise Removal Via Spatial-Spectral
Constrained Deep Image Prior [20.8] HSI混合雑音除去のための空間スペクトル制約深部画像(S2DIP)を提案する。
提案したS2DIPは、訓練データなしで深部CNNから得られる表現力を利用する。
提案手法は, DIPのHSI復調能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:22:11 GMT)
Investigating Alternatives to the Root Mean Square for Adaptive Gradient
Methods [20.5] Adamは適応勾配法であり、高速で信頼性の高いトレーニング性能のために広く採用されている。
最近のアプローチでは、Adamよりも大幅に改善されていないが、多くの場合、その中核的な特徴の1つ、すなわち最近の勾配のルート平均平方(RMS)による正規化を革新しないためである。
適応勾配法に対する異なる$Lp$ノルムの影響を理論的かつ実証的に初めて特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:38:37 GMT)
Exploring Text Specific and Blackbox Fairness Algorithms in Multimodal
Clinical NLP [19.9] 本稿では,モダリティ非依存の公正性アルゴリズム,等化オッズポストプロセッシングについて検討し,テキスト固有の公正性アルゴリズムと比較する。
偏りのある単語埋め込みは、保護されたグループの等化確率に明示的に対応しないが、公平性に対するテキスト固有のアプローチは、性能のバランスと古典的な公正性の概念を同時に達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:54:39 GMT)
Combining Static Word Embeddings and Contextual Representations for
Bilingual Lexicon Induction [19.4] 静的な単語埋め込みと文脈表現を組み合わせた,シンプルで効果的な機構を提案する。
教師付きおよび教師なしのBLIベンチマーク設定下で, 様々な言語ペア上で, 組み合わせのメカニズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:48:05 GMT)
Feature Extraction for Novelty Detection in Network Traffic [18.7] データ表現は、機械学習における新規性検出手法の性能において重要な役割を果たす。
我々は、オープンソースのツール、付随するPythonライブラリ、ネットワークトラフィックの新規検出のためのエンドツーエンドパイプラインをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:58:34 GMT)
Disentangled Attention as Intrinsic Regularization for Bimanual
Multi-Object Manipulation [18.4] 本稿では,スパース報酬を伴う複数のオブジェクト上での複雑な双方向ロボット操作タスクの解決問題に対処する。
本研究では,2つのロボットが個別のサブタスクとオブジェクトに焦点を合わせるための本質的な正規化を提供する,非絡み合い注意と呼ばれる新しい手法を提案する。
実験結果から,本提案の本質的正則化は支配を回避し,政策の対立を軽減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:53:04 GMT)
Two-stage Textual Knowledge Distillation for End-to-End Spoken Language
Understanding [18.3] 本研究では,事前学習と微調整の2つのモードの発話レベル表現と予測ロジットを一致させる2段階のテキスト知識蒸留法を提案する。
我々は、Fluent Speech Commandsの最先端を推し進め、完全なデータセット設定で99.7%のテスト精度、10%サブセットで99.5%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:09:38 GMT)
Transformed CNNs: recasting pre-trained convolutional layers with
self-attention [18.0] 視覚変換器(ViT)は、畳み込みネットワーク(CNN)の強力な代替手段として登場した。
本研究では、これらレイヤを畳み込み層として初期化することによって、これらのレイヤのトレーニングに要する時間を短縮するアイデアについて検討する。
微調整は50回しか行われず、結果として得られたT-CNNの性能は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:56:10 GMT)
Brittle AI, Causal Confusion, and Bad Mental Models: Challenges and
Successes in the XAI Program [17.5] ディープニューラルネットワーク駆動モデルは、ベンチマークの自律性タスクにおいて、人間レベルのパフォーマンスを上回っている。
しかし、これらのエージェントの根底にあるポリシーは容易には解釈できない。
本稿では,これらの取組みの起源を論じ,情報の増幅と今後の課題について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:21:10 GMT)
Informative Policy Representations in Multi-Agent Reinforcement Learning
via Joint-Action Distributions [17.1] 多エージェント強化学習において、他のエージェントの行動によって引き起こされる環境の非定常性は、エージェントが独立して良い政策を学ぶのに重大な困難を生じさせた。
本稿では,インタラクションでサンプリングされた協調行動分布を用いて,他のエージェントのポリシーの表現を学習する一般的な方法を提案する。
提案手法は,未確認エージェントに直面する場合のマルチエージェントタスクにおいて,既存の作業よりも優れていることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:09:33 GMT)
A Central Limit Theorem, Loss Aversion and Multi-Armed Bandits [17.0] 本稿では、条件分散がほとんど構造化されていない歴史依存的な方法で変化できるという仮定のもと、中心極限定理を確立する。
第二の寄与は、この結果が、意思決定者が損失を逆転する多武装バンディット問題に適用されることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:15:11 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） (Thu, 10 Jun 2021 18:13:03 GMT)
Fair Feature Distillation for Visual Recognition [16.4] 視覚認識タスクのための特徴蒸留によるアルゴリズムバイアスを低減する体系的なアプローチを考案する。
MFDは、合成と実世界の両方の顔データセットの精度を損なうことなく、特定のマイノリティに対する偏見を著しく軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:55:34 GMT)
A Template-guided Hybrid Pointer Network for
Knowledge-basedTask-oriented Dialogue Systems [15.7] 本稿では,知識に基づくタスク指向対話システムのためのテンプレート誘導型ハイブリッドポインタネットワークを提案する。
本研究では,ゲーティング機構を備えたメモリポインタネットワークモデルを設計し,検索した回答と接地トラス応答とのセマンティックな相関関係をフル活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:49:26 GMT)
Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts [15.4] 我々は、最大密度のネットワークとスケーラブルで競合するVision TransformerのスパースバージョンであるVision MoE(V-MoE)を提示する。
画像認識に適用すると、V-MoEは最先端のネットワークの性能と一致し、推論時に計算の半分しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:10:56 GMT)
Super-Resolution Image Reconstruction Based on Self-Calibrated
Convolutional GAN [15.4] 本稿では,新たな自己校正型畳み込み生成対向ネットワークを提案する。
ジェネレータは特徴抽出と画像再構成からなる。
実験により,提案したネットワークの有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:12:27 GMT)
A self-adapting super-resolution structures framework for automatic
design of GAN [15.4] 本稿では,超高解像度画像再構成生成ネットワークフレームワークを提案する。
生成器と識別器のハイパーパラメータを最適化するためにベイズ最適化を用いる。
本手法は,GANの最適化ポリシとしてベイズ最適化を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:11:29 GMT)
3D Semantic Mapping from Arthroscopy using Out-of-distribution Pose and
Depth and In-distribution Segmentation Training [14.4] 膝関節鏡による最初の3次元意味マッピングシステムを提案する。
我々は, 大腿骨, ACL, 半月板に画素をラベル付けする完全教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションシステムを訓練した。
これら2つのシステムの結果を組み合わせて、人間の膝の3Dセマンティックマップを自動的に作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:28:44 GMT)
A Modular Analysis of Provable Acceleration via Polyak's Momentum:
Training a Wide ReLU Network and a Deep Linear Network [13.2] 本稿では,一層ワイドReLUネットワークとディープリニアネットワークをトレーニングするために,Polyakの運動量の漸近加速線形速度を示す。
この研究は、運動量によってニューラルネットのトレーニングが加速されることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:08:06 GMT)
U2++: Unified Two-pass Bidirectional End-to-end Model for Speech
Recognition [12.9] U2++は、精度をさらに向上するU2の強化バージョンである。
U2++の中核となる考え方は、トレーニング時に同時にラベリングシーケンスの前方情報と後方情報を使用することである。
また、U2++モデルをより正確かつ堅牢にするために、SpecSubと呼ばれる新しいデータ拡張手法を提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:25:15 GMT)
AGGGEN: Ordering and Aggregating while Generating [12.8] 本稿では,2つの明示的な文計画段階をニューラルデータ・トゥ・テキストシステムに再導入するデータ・ツー・テキスト・モデルAGGGENを提案する。
AGGGENは、入力表現とターゲットテキスト間の遅延アライメントを学習してテキストを生成すると同時に、文計画を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:14:59 GMT)
Predicting Next Local Appearance for Video Anomaly Detection [12.8] 本研究では,シーンの次のフレームにおいて,普通に振る舞う物体の出現を予測することによって,時間的局所的な外観変化を学習する逆向きの枠組みを提案する。
異常な振る舞いのある物体が存在する場合、その物体の現実と予測される次の出現の間の再構成誤差は異常の可能性を示唆する。
提案手法は,既存の最先端技術と競合すると同時に,トレーニングと推論の両面において極めて高速であり,映像シーンの非表示化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:26:07 GMT)
Gradient Disaggregation: Breaking Privacy in Federated Learning by
Reconstructing the User Participant Matrix [12.7] 連合学習におけるモデル更新の集約は安全でない可能性があることを示す。
信頼できない中央サーバは、参加者間のアップデートの合計からユーザ更新を分離することができる。
我々の攻撃は、学習したプロパティの個々のユーザへの属性を許容し、匿名性を侵害する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:55:28 GMT)
Align, then memorise: the dynamics of learning with feedback alignment [12.6] 直接フィードバックアライメント(DFA)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングのためのユビキタスバックプロパゲーションアルゴリズムの効率的な代替手段である。
DFAはTransformersのような最先端モデルのトレーニングに成功したが、畳み込みネットワークのトレーニングには失敗している。
本稿では,DFAの成功に関する理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:20:37 GMT)
An Ensemble Approach Towards Adversarial Robustness [12.4] 敵の頑丈さが自然の正確さの犠牲となることは知られている現象である。
本稿では,複雑なロバスト分類タスクを単純なサブタスクに分割するアンサンブル手法を提案する。
新たな手法はMNISTとFashion-MNISTで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:25:15 GMT)
Deep neural network loses attention to adversarial images [11.7] 敵アルゴリズムは様々なタスクにおいてニューラルネットワークに対して有効であることが示されている。
Pixelアタックの場合、乱れたピクセルがネットワークの注意を自分自身に呼び出すか、それらから注意を逸らすかを示す。
また,どちらの攻撃もサリエンシマップとアクティベーションマップに異なる影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:06:17 GMT)
Dual Attention on Pyramid Feature Maps for Image Captioning [11.4] 本稿では、ピラミッド画像の特徴マップに二重注意を適用し、視覚・意味的相関を探索し、生成文の品質を向上させることを提案する。
Flickr8K, Flickr30K, MS COCOの3つのよく知られたデータセットについて総合的な実験を行った。
複合キャプションモデルは単一モデルモードで非常に有望な性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:14:55 GMT)
Data augmentation to improve robustness of image captioning solutions [11.2] 本研究では2段階画像キャプションソリューションにおける動きのぼかしの影響について検討する。
特に、両段を増大させることで、CIDEr-Dの劣化を低減し、高い動きのぼかし強度を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 00:17:50 GMT)
A multi-objective perspective on jointly tuning hardware and
hyperparameters [10.6] 完全なAutoMLソリューションでは、適切なハードウェアを自動選択する必要がある。
ハードウェア構成を自動的に選択し適応する多目的アプローチを採用しています。
我々はNASとHPOの広範な実験において、両者が大きなスピードアップとコスト削減をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:52:55 GMT)
Multi-VFL: A Vertical Federated Learning System for Multiple Data and
Label Owners [10.5] 本稿では,複数のデータとラベルを持つ場合のVFLモデルの学習方法として,Multi-VFL(Multi-VFL)を提案する。
モデルアグリゲーションのための適応データセットを用いることで収束が加速し、精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:00:57 GMT)
Distributionally Robust Prescriptive Analytics with Wasserstein Distance [10.5] 本稿では、ワッサーシュタイン曖昧性集合の下での新しい分布的ロバストなアプローチを提案する。
固有分布は、ワッサーシュタイン距離の下での実際の条件分布に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:08:17 GMT)
A numerical framework for elastic surface matching, comparison, and
interpolation [10.1] 表面比較とマッチングはコンピュータビジョンにおいて難しい問題である。
本稿では,再パラメータ化の直接推定を回避した代替手法を提案する。
再パラメータ化の必要性を完全に回避することによって、単純なメッシュを扱うための柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:14:23 GMT)
A Unified Framework for Task-Driven Data Quality Management [10.1] 高性能なデータは、高性能機械学習(ML)モデルのトレーニングに不可欠である。
既存のデータ品質管理スキームは、MLのパフォーマンスを十分に改善することはできない。
本稿では,タスク駆動型モデルに依存しないDQMフレームワークDataSifterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 03:56:28 GMT)
A Nonmyopic Approach to Cost-Constrained Bayesian Optimization [10.1] コスト制約付きBOを制約付きマルコフ決定過程(CMDP)として定式化する。
コストと将来のイテレーションを考慮に入れた最適CMDPポリシーに対する効率的なロールアウト近似を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:44:37 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） (Thu, 10 Jun 2021 01:04:07 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） (Thu, 10 Jun 2021 01:06:50 GMT)
Supervising the Transfer of Reasoning Patterns in VQA [9.8] VQA(Visual Question Anwering)は、推論を行うのではなく、データセットのバイアスを活用することで有名である。
本稿では,損失関数の正規化項に基づく知識伝達手法を提案する。
また,本手法の有効性をGQAデータセット上で実験的に検証し,BERTライクな自己教師付き事前学習の補完効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:58:43 GMT)
Scalable Polyhedral Verification of Recurrent Neural Networks [9.8] 本稿では, Prover と呼ばれる再帰型ニューラルネットワークのスケーラブルかつ高精度な検証手法を提案する。
評価の結果,Proverはコンピュータビジョン,音声,モーションセンサの分類において,いくつかの難解な再帰モデルを検証できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:49:38 GMT)
Probabilistic, Structure-Aware Algorithms for Improved Variety,
Accuracy, and Coverage of AMR Alignments [9.7] 本稿では,抽象的意味表現(AMR)の成分を英文で並べるアルゴリズムを提案する。
教師なし学習をグラフと組み合わせて活用し、前回のAMRから両世界を最大限に活用する。
提案手法は,従来考えられていたより多様なAMRサブ構造を網羅し,ノードとエッジのより高いカバレッジを実現し,精度の高いAMRサブ構造を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:46:32 GMT)
Neural Higher-order Pattern (Motif) Prediction in Temporal Networks [9.7] 時間ハイパーグラフにおける高次パターン予測のための最初のモデルHITを提案する。
ヒッタは、時間ハイパーグラフ上のノード三重項の構造的表現を抽出し、それを使って、この三重項において相互作用の展開が起こる理由、時期、および理由を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 20:42:41 GMT)
Projection Neural Network for a Class of Sparse Regression Problems with
Cardinality Penalty [9.7] 対象関数は凸損失関数の和と基数ペナルティの和である。
濃度関数の平滑化関数を構築することにより、予測されたニューラルネットワークを提案し、この問題を解決するための補正法を設計する。
提案したニューラルネットワークの解は、ユニークな、グローバルな存在、有界な、そしてグローバルなリプシッツ連続である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:55:41 GMT)
A Decentralized Adaptive Momentum Method for Solving a Class of Min-Max
Optimization Problems [9.7] 我々は、min-max最適化問題を解決するために、分散適応運動量 (ADAM) 型アルゴリズムを開発した。
我々は、(確率的な)一階のナッシュ平衡点を求めるための提案アルゴリズムの非漸近収束率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:32:01 GMT)
Validation of Simulation-Based Testing: Bypassing Domain Shift with
Label-to-Image Synthesis [9.5] 本稿では,異なる転送可能性尺度とともに生成ラベル-画像合成モデルからなる新しいフレームワークを提案する。
シーンを駆動するセマンティックセグメンテーションタスクにおいて,本手法を実証的に検証する。
後者は実生活と合成テストを区別できるが、前者は自動車と歩行者の両方で0.7の驚くほど強い相関関係を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:23:58 GMT)
Improving multi-speaker TTS prosody variance with a residual encoder and
normalizing flows [9.5] 話者IDと韻律のアンタングル化は、自然性を改善し、より可変な合成を生成するために、テキストから音声へのシステムにおいて不可欠である。
本稿では,流れ正規化話者埋め込みにTacotron2のようなアーキテクチャを適用し,絡み合う問題にアプローチする新しいニューラルテキスト音声合成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:08:42 GMT)
One Sense Per Translation [9.2] そこで本論文では,なぜ合理的なアイデアが有用でなかったのかという疑問に答えられる理論的枠組みを提案する。
我々は、単語の翻訳がその感覚とどのように関連しているか、また同義語と多節語の関係についていくつかの命題を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:24:26 GMT)
Multiple Dynamic Pricing for Demand Response with Adaptive
Clustering-based Customer Segmentation in Smart Grids [9.1] 本稿では,小売市場における需要応答に対する現実的なマルチダイナミックな価格設定手法を提案する。
提案するフレームワークは,実世界のデータセットに基づくシミュレーションによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:47:15 GMT)
Learning ordered pooling weights in image classification [9.0] Bag-of-Wordsは、畳み込みニューラルネットワークやBag-of-Wordsメソッドのようなコンピュータビジョンシステムにおいて重要なステップである。
本稿では,Bag-of-Wordsフレームワークと畳み込みニューラルネットワークを用いて,OWA集約演算子の重み付けを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:38:56 GMT)
Co-occurrence of deep convolutional features for image search [9.0] 画像検索は、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の深い特徴を用いて取り組むことができる
我々は、この最後の畳み込み層から付加的な関連情報を抽出するために、深層畳み込み特徴から共起物の新しい表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:47:42 GMT)
Coarse-to-Fine Imitation Learning: Robot Manipulation from a Single
Demonstration [8.6] 視覚的模倣学習のためのシンプルな新しい手法を導入し,新しいロボット操作タスクを1人の人間による実演から学習できるようにする。
提案手法は、状態推定問題として模倣学習をモデル化し、状態がエンドエフェクタのポーズとして定義される。
テスト時、エンドエフェクタは線形経路を通って推定状態に移動し、元のデモのエンドエフェクタ速度を単に再生する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:58:27 GMT)
Curiously Effective Features for Image Quality Prediction [8.6] 特徴抽出器の品質に加えて,その量も重要な役割を担っていることを示す。
この興味深い結果を分析し,特徴抽出器の品質に加えて,その量も重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:44:04 GMT)
Context-Free TextSpotter for Real-Time and Mobile End-to-End Text
Detection and Recognition [8.5] 本稿では、単純な畳み込みと、Context-Free TextSpotterという、いくつかの後処理からなるテキストスポッティング手法を提案する。
標準ベンチマークを用いた実験によると、Context-Free TextSpotterは、300万のパラメータしか持たないGPU上のリアルタイムテキストスポッティングを実現している。
私たちのテキストスポッターは、安価なレイテンシでスマートフォン上で実行できるので、スタンドアロンのOCRアプリケーションを構築するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:32:52 GMT)
Flow-based sampling for fermionic lattice field theories [8.5] この研究は、動的フェルミオンを持つ理論のフローベースサンプリングを可能にするアプローチを開発する。
実演として、これらの手法は、無質量安定フェルミオンの2次元理論のための場配置のサンプリングに応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:32:47 GMT)
Experimental characterization of the energetics of quantum logic gates [7.9] 制御単位ゲートの導入に伴うエネルギーとエントロピーの変動統計を実験的に再構成する。
我々の研究は、今後の量子技術の基盤となる量子回路を運用する際のエネルギー的コストに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:39:34 GMT)
Linguistically Informed Masking for Representation Learning in the
Patent Domain [7.9] 本稿では、特許の言語パターンにドメイン適応型事前学習を集中させる、経験的動機付け言語情報マスキング(LIM)手法を提案する。
我々は、特許、科学および汎用言語間の関連する相違を定量化する。
特許ドメインのドメイン適応において、異なる情報ソースからの学習のバランスをとることが及ぼす影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:20:57 GMT)
On Information Plane Analyses of Neural Network Classifiers -- A Review [7.8] 情報平面に可視化された圧縮は必ずしも情報理論ではないことを示す。
フィードフォワードニューラルネットワークでさえ、データ処理の不平等は、相互情報の見積のために保持する必要はない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:06:30 GMT)
Learning by Watching [7.8] 観察による学習(LbW)は、国家や専門家の行動の知識を必要とせず、運転方針を学習することができる。
LbWは、エゴ車両の観察を視界に変換することで、あるシーンにおける他の車両のデモンストレーションを利用する。
我々のLbWエージェントは、データ効率のよい学習を可能にしながら、より堅牢な運転ポリシーを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:58:34 GMT)
KARI: KAnari/QCRI's End-to-End systems for the INTERSPEECH 2021 Indian
Languages Code-Switching Challenge [7.7] 本稿では,低リソースのインド言語に対するICS(Interspeech 2021 Code-switching)チャレンジに参加するために使用される,Kanari/QCRIシステムとモデリング戦略について述べる。
このサブタスクには、ヒンディー語とベンガル語という2つのCSデータセットのための音声認識システムの開発が含まれていた。
CSの課題に対処するために、公開のモノリンガルヒンディー語、ベンガル語、英語の音声データを取り入れるためにトランスファーラーニングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:12:51 GMT)
AI-enabled Automation for Completeness Checking of Privacy Policies [7.7] ヨーロッパでは、プライバシーポリシーは一般データ保護規則に準拠する。
本稿では,プライバシーポリシーの完全性チェックのためのAIベースの自動化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 12:10:51 GMT)
Automatic Construction of Context-Aware Sentiment Lexicon in the
Financial Domain Using Direction-Dependent Words [6.7] 我々は、方向依存語からなる感性語彙に対してSenti-DDという語彙を構築する。
実験の結果,Senti-DDでは高い分類性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:08:00 GMT)
An adaptive Origin-Destination flows cluster-detecting method to
identify urban mobility trends [6.6] Origin-Destination (OD) フローは、都市移動と人間と土地の相互作用パターンを明らかにするために使われてきた。
既存のODフロークラスタ検出法は,パラメータの設定が異なるため,空間スケールと不確実性の両方で制限されている。
本稿では,OpTICSアルゴリズムに基づく新しいODフロークラスタ検出手法を提案し,様々な集約スケールでODフロークラスタを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 00:14:54 GMT)
Beyond BatchNorm: Towards a General Understanding of Normalization in
Deep Learning [6.4] 我々は、ランダムディープニューラルネットワーク(DNN)におけるBatchNormの既知の特性を、最近提案された9つの正規化層に拡張する。
BatchNormと同様、アクティベーションベースの正規化レイヤはResNetsの爆発的なアクティベーションを回避することができる。
GroupNormを使用すると、アクティベーションのランクが少なくとも$Omega(sqrtfractextwidthtextGroup Size)$であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:51:30 GMT)
Convergence and Alignment of Gradient Descentwith Random Back
propagation Weights [6.3] バックプロパゲーションによる勾配降下は 人工ニューラルネットワークの 働き方です
Lillicrapらは、ランダムなバックプロパゲーションと固定されたバックプロパゲーションの重みを利用する、生物学的にもっともらしい「フィードバックアライメント」アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 20:58:05 GMT)
Linear Classifiers that Encourage Constructive Adaptation [6.3] 本研究では,2段階ゲームとしての予測と適応のダイナミクスを考察し,モデルデザイナとその決定対象に対する最適な戦略を特徴付ける。
シミュレーションおよび実世界のデータセットのベンチマークでは、我々の手法を用いて訓練された分類器が既存の手法の精度を維持しつつ、より高いレベルの改善と少ない操作を誘導していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:13:23 GMT)
MiDeCon: Unsupervised and Accurate Fingerprint and Minutia Quality
Assessment based on Minutia Detection Confidence [6.3] ミリ波検出信頼度(MiDeCon)に基づくミナミズムと指紋品質評価の新しい概念を提案する。
MiDeConは任意の深層学習に基づく微栄養抽出器に適用でき、学習に品質ラベルを必要としない。
実験はFVC 2006の公開データベース上で行われ、いくつかのベースラインと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:06:01 GMT)
A Semi-supervised Multi-task Learning Approach to Classify Customer
Contact Intents [6.3] EコマースのWebサイト上で、顧客サポートサービスのためのテキストベースの意図分類モデルを構築します。
我々は、モデルをマルチクラス分類からセミ教師付きマルチタスク学習に進化させることにより、性能を著しく向上させる。
評価において、最終モデルは、ベースラインの微調整されたマルチクラス分類ALBERTモデルと比較して平均AUC ROCを約20ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:13:05 GMT)
Classical algorithms and quantum limitations for maximum cut on
high-girth graphs [6.3] すべての(量子または古典的な)一局所アルゴリズムが$D$正規グラフに対して$5$の最大カットが1/2 + C/sqrtD$ for $C=1/sqrt2 approx 0.7071$であることを示す。
1/2 + C/sqrtD - O (1/sqrtk)$ for $D$-regular graphs of $> 2k+1$,
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:28:23 GMT)
Probabilistic bounds on neuron death in deep rectifier networks [6.2] 神経細胞死は、モデルの訓練可能性に影響を及ぼす複雑な現象である。
本研究では、ReLUネットワークがトレーニング可能な点に到達する確率に基づいて、上界と下界の両方を導出する。
幅が大きくなる限り,ネットワークの深さを無限に増加させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 20:54:09 GMT)
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data [5.9] 変分深層クラスタリングにおけるクラスタサバイバルデータに対する新しい確率的アプローチを提案する。
提案手法は,説明変数と潜在的に検閲された生存時間の両方の分布を明らかにするために,深い生成モデルを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:10:25 GMT)
A modular framework for object-based saccadic decisions in dynamic
scenes [5.7] 動的実世界のシーンにおける人間の眼球運動挙動をシミュレーションするための新しいモデルを提案する。
我々は、この活発なシーン探索をシーケンシャルな意思決定プロセスとしてモデル化する。
可能な選択ごとに、モデルは時間とともにエビデンスを統合し、エビデンスが決定しきい値を越えるとすぐに決定(サッカディック・アイ・ムーブメント)がトリガーされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:28:45 GMT)
Surveillance of COVID-19 Pandemic using Social Media: A Reddit Study in
North Carolina [5.4] 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） (Thu, 10 Jun 2021 03:48:19 GMT)
A Survey and Tutorial on Security and Resilience of Quantum Computing [5.1] 現在の量子コンピュータは、ゲートエラー、緩和、デフォーカス、読み出しエラー、クロストークといった様々なノイズやエラーに悩まされている。
量子プログラムは レジリエンスの問題と 出力不確かさに直面する
クラウドベースの量子コンピュータアクセスにおけるノイズは、セキュリティとプライバシの新たなモードも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:22:41 GMT)
On the overlooked issue of defining explanation objectives for
local-surrogate explainers [5.1] 機械学習モデル予測を説明するローカルサロゲートアプローチには、魅力的な性質がある。
この記述に適合し、この目標を共有するいくつかの方法が存在する。
本研究の目的は, 合意の欠如, 明確さの欠如が, 説明可能性の研究・実践に与える影響について考察することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:24:49 GMT)
Multi-resolution Outlier Pooling for Sorghum Classification [4.4] Sorghum-100データセットは,最先端のガントリーシステムによって得られたソルガムのRGB画像の大規模なデータセットである。
Dynamic Outlier Poolingと呼ばれる新しいグローバルプール戦略は、このタスクにおける標準的なグローバルプール戦略より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:57:33 GMT)
Noncyclic Geometric Quantum Gates with Smooth Paths via Invariant-based
Shortcuts [4.4] Invariant-based shortcuts を用いて非循環的・非断熱的進化を伴う幾何量子ゲートを実現する手法を提案する。
提案手法は,スケーラブルな量子計算のための高忠実なフォールトトレラント量子ゲートを実現するための有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 12:41:28 GMT)
Anatomy X-Net: A Semi-Supervised Anatomy Aware Convolutional Neural
Network for Thoracic Disease Classification [3.9] この研究は、解剖学的注意に基づくアーキテクチャAnatomy X-Netを提案する。
事前に同定された解剖学的領域によって導かれる空間的特徴を優先する。
提案手法は,AUCスコアが0.8439のNIHテストセットに対して,新しい最先端性能を設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:01:23 GMT)
Quantized Conditional COT-GAN for Video Prediction [3.8] 因果的最適輸送(COT)は、古典的最適輸送問題に時間的因果性制約を課すことによって生じる。
シーケンス予測に適した条件付きCOT-GANを開発した。
得られた量子化された条件付きCOT-GANアルゴリズムは、ビデオ予測に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:10:53 GMT)
Date Estimation in the Wild of Scanned Historical Photos: An Image
Retrieval Approach [3.6] 本稿では,史料からの古写真年代推定手法を提案する。
主な貢献は、検索タスクとして日付推定を定式化することであり、クエリが与えられた場合、検索した画像は推定日付類似度でランク付けされる。
我々は,日時推定と日時感応画像検索の2つのタスクにおいて,提案手法の性能を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:53:03 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） (Thu, 10 Jun 2021 07:38:23 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） (Thu, 10 Jun 2021 16:40:18 GMT)
A Mathematical Foundation for Robust Machine Learning based on
Bias-Variance Trade-off [3.3] いくつかのサンプルは学習が難しく、いくつかのサンプルはノイズが多く、サンプルの不平等な寄与はトレーニングのパフォーマンスにかなりの影響を及ぼす。
多数の学習アルゴリズムが提案されているが, 難易度・難易度・難易度は異なる。
本研究では、バイアス分散トレードオフ理論に基づいて、ロバスト機械学習(RML)の数学的基礎を構築することを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:21:55 GMT)
RLCorrector: Reinforced Proofreading for Connectomics Image Segmentation [3.2] 本稿では,強化学習に基づく完全自動校正手法を提案する。
主な考え方は、強化剤を用いた証明読解における人間の決定過程をモデル化することである。
提案手法を最先端の実証読解法と比較することにより,提案方式の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:02:41 GMT)
Meta-Learning for Symbolic Hyperparameter Defaults [2.9] 機械学習(ML)におけるハイパーパラメータ最適化は、データから最適なアルゴリズム構成を経験的に学習する問題を扱う。
本稿では,メタラーン記号のデフォルトパラメータ設定に対するゼロショット法を提案し,データセットの特性の観点から表現する。
これにより、MLアルゴリズムのより高速で、なおデータ依存的な構成が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:20:28 GMT)
Machine Learning Framework for Sensing and Modeling Interference in IoT
Frequency Bands [2.7] モノのインターネットをサポートする新しいアクセス技術によって、スペクトルの占有度をよりよく理解する必要性が高まっている。
共有帯域におけるIoTアプリケーションのための短時間スペクトル占有のトラフィック挙動をキャプチャし、モデル化し、既存の干渉を判定するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:10:40 GMT)
Deciphering Implicit Hate: Evaluating Automated Detection Algorithms for
Multimodal Hate [2.7] 本稿では,暗黙的かつ明示的な憎悪を検出するための意味的・マルチモーダル的文脈の役割を評価する。
テキストと視覚の豊かさがモデル性能を向上させることを示す。
すべてのモデルが完全なアノテータ契約でコンテンツ上でより優れた性能を発揮しており、マルチモーダルモデルはアノテータが同意しないコンテントの分類に最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:29:42 GMT)
An SMT Based Compositional Model to Solve a Conflict-Free Electric
Vehicle Routing Problem [2.6] CF-EVRP(Electric Conflict-Free Vehicle Routing Problem)は、車両の運転範囲の制限、顧客への配送時間帯の制限、道路セグメントが許容できる車両数に対する制限といった制約を含む。
我々は、問題をより小さく、より単純なサブプロブレムに分解し、準最適で実現可能なソリューションを提供する構成モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 20:37:46 GMT)
The 2021 Hotel-ID to Combat Human Trafficking Competition Dataset [2.6] ホテルの認識は、被害者がホテルの部屋でしばしば撮影されるため、人身売買の捜査にとって重要な課題である。
本稿では,この問題に対する意識を高め,新たなアプローチを生み出すために,2021年のHotel-IDデータセットを提案する。
データセットは、TraffickCamモバイルアプリケーションを通じてクラウドソースされアップロードされたホテルのルームイメージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:50:28 GMT)
Input Augmentation Improves Constrained Beam Search for Neural Machine
Translation: NTT at WAT 2021 [2.6] 本稿では,WAT 2021の制限翻訳タスクに送信されたシステムについて述べる。
本システムでは,入力拡張と制約ビーム探索アルゴリズムを組み合わせた。
En->JaとJa->Enは,自動評価において最適評価性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:39:59 GMT)
Verifying Quantized Neural Networks using SMT-Based Model Checking [2.4] インクリメンタルモデルチェック(IMC)と満足度変調理論(SMT)を用いたシンボリック検証フレームワークの開発と評価を行った。
浮動小数点演算と不動小数点演算の両方で実装されたANNの安全な挙動を保証できる。
小規模から中規模のANNの場合、我々の手法は検証のほとんどを数分で完了します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:27:45 GMT)
Quantum Natural Gradient for Variational Bayes [2.4] 変分ベイズ(VB)は、機械学習と統計学において重要な手法である。
本稿では,自然勾配計算のスケーリング特性を改善するために,ハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
標準条件下では、量子自然勾配のVBアルゴリズムは収束することが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:15:07 GMT)
A New Model for Fractons, Fluxons, and Freeons [2.3] 3次元トーリック符号とX-キューブフラクトンモデルの多くの性質を共有する立方体格子上の格子スピンモデル。
安定化符号であるため、基底状態は正確に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:45:10 GMT)
Studying the characteristics of scientific communities using
individual-level bibliometrics: the case of Big Data research [2.2] 我々は,ビッグデータ研究に携わる作家コミュニティの学齢,生産,研究の焦点について検討する。
以上の結果から,「ビッグデータ」の学術領域は,著者のコミュニティが拡大する中で,近年の話題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:17:09 GMT)
Academics evaluating academics: a methodology to inform the review
process on top of open citations [1.9] オープンな引用のみを考慮して計算された引用に基づくメトリクスが、人間の査定演習のピアレビューの実施方法に関する洞察を得ることのできるデータを提供するかどうかを考察する。
我々は,研究評価演習の委員会の決定を再現するために,一連の機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:09:15 GMT)
Linear Classifiers Under Infinite Imbalance [1.8] 無限不均衡極限における二項分類のための線形判別関数の挙動について検討する。
広い種類の重み関数に対して、インターセプトは分岐するが、残りの係数ベクトルは無限の不均衡の下で有限極限を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:01:54 GMT)
Data-driven battery operation for energy arbitrage using rainbow deep
reinforcement learning [1.8] モデルフリーの深部強化学習アルゴリズムであるRainbow Deep Q-Networksは、小さなマイクログリッドのバッテリーを制御するために使用される。
このグリッドは、キール大学で収集されたデータセットに基づいて、独自の需要と再生可能世代で運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:27:35 GMT)
Domain Transformer: Predicting Samples of Unseen, Future Domains [1.7] 教師なしの方法でドメイントランスフォーマーを学習し、目に見えないドメインのデータを生成する。
提案手法はまず,Cycle-GANを用いて自動エンコーダから得られた2つの領域の潜在表現を独立に学習する。
逆に、元のサンプルの変換を学習して、未確認領域への外挿を反復的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:20:00 GMT)
Hierarchical Agglomerative Graph Clustering in Nearly-Linear Time [1.6] エッジ重み付きグラフ上での階層的凝集クラスタリング(HAC)アルゴリズムについて検討する。
階層的な集合グラフクラスタリングのためのアルゴリズムフレームワークを定義する。
提案手法は,ポイントデータセットのクラスタリングを20.7～76.5倍の速度で高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:29:05 GMT)
Exploration-Exploitation Motivated Variational Auto-Encoder for
Recommender Systems [1.5] 協調フィルタリングにおいて,エクスプロビテーション探索型変分自動エンコーダ(XploVAE)を導入する。
パーソナライズされたレコメンデーションを容易にするために、観測されたユーザとイテムのインタラクションを1次にキャプチャする、ユーザ固有のサブグラフを構築した。
階層的潜在空間モデルを用いて、各ユーザに対するパーソナライズされたアイテム埋め込みと、全ユーザサブグラフの人口分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:24:10 GMT)
Next-Gen Machine Learning Supported Diagnostic Systems for Spacecraft [1.5] 将来の短期または長期の宇宙ミッションは、新しい世代の監視と診断システムを必要とする。
今後のミッションに照らして,このようなシステムの課題と適用性について論じる。
本稿では,宇宙船上での機械学習モデルの生成と利用を成功させるために,提案手法と制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:12:41 GMT)
DUET: Detection Utilizing Enhancement for Text in Scanned or Captured
Documents [1.5] 提案手法は,テキスト検出だけでなく,ノイズ低減やテキスト領域の強調を行うように設計されている。
テキスト検出と強調のためにラベル付けされた文書画像の合成により,モデルのトレーニングデータを充実させる。
提案手法は,他のテキスト検出手法を上回る性能を有する実文書データセットで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:08:31 GMT)
Enforcing Morphological Information in Fully Convolutional Networks to
Improve Cell Instance Segmentation in Fluorescence Microscopy Images [1.4] 本稿では,よく知られたU-Netアーキテクチャに基づく新しいセルインスタンス分割手法を提案する。
深部距離変換器(DDT)がバックボーンモデルとして機能する。
その結果,従来のU-Netアーキテクチャよりも性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:54:38 GMT)
PSB2: The Second Program Synthesis Benchmark Suite [1.4] 新しいベンチマークスイートであるPSB2を構成する25の新しい汎用プログラム合成ベンチマーク問題について述べる。
これらの問題は、プログラミング方や大学コースなど、さまざまなソースから収集されている。
これらの新たな問題は、今後6年以上にわたる一般的なプログラム合成研究の道のりを指して、改善の余地を十分に与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:44:05 GMT)
On the Use of Data from Multiple Mobile Network Operators in Europe to
fight COVID-19 [1.3] 世界レベルでの新型コロナウイルス感染の急速な拡大は、正確で透明でタイムリーな情報の必要性を浮き彫りにした。
本稿では,欧州のモバイルネットワーク事業者と欧州委員会との間で,ユニークなB2G(Business-to-Government)イニシアティブの教訓と成果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:39:21 GMT)
Neural Text Classification and StackedHeterogeneous Embeddings for Named
Entity Recognition in SMM4H 2021 [1.2] 名前付きエンティティ認識(NER)とテキスト分類について検討した。
NERに対処するため,重み付き異種埋め込みと言語的特徴を用いたBiLSTM-CRFの探索を行った。
提案手法は様々な言語に一般化することができ、英語とスペイン語で有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:43:21 GMT)
Wheelchair automation by a hybrid BCI system using SSVEP and eye blinks [1.1] プロトタイプは、定常的に視覚的に誘発される電位と眼の点滅の複合メカニズムに基づいている。
プロトタイプは、ユーザを不快にさせることなく、家庭環境で効率的に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:02:31 GMT)
Unsupervised Behaviour Discovery with Quality-Diversity Optimisation [1.0] 品質多様性アルゴリズム(Quality-Diversity algorithm)は、与えられた問題に対する多様な高性能なソリューションの集合を見つけるために設計された進化的アルゴリズムのクラスを指す。
ロボット工学において、そのようなアルゴリズムはロボットの動作のほとんどをカバーするコントローラーの集合を生成するのに使用できる。
本稿では,自律型ロボットの能力を実現するアルゴリズムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:40:18 GMT)
AMU-EURANOVA at CASE 2021 Task 1: Assessing the stability of
multilingual BERT [0.9] サブタスク4、イベント情報抽出に焦点を当てた。
このサブタスクには小さなトレーニングデータセットがあり、このサブタスクを解決するために多言語BERTを微調整しました。
データセットの不安定性問題を調査し、緩和を試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:54:39 GMT)
Hard Choices in Artificial Intelligence [0.9] この曖昧さは数学的形式主義だけでは解決できないことを示す。
この曖昧さは数学的形式主義だけでは解決できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:49:34 GMT)
Analyzing Non-Textual Content Elements to Detect Academic Plagiarism [0.8] 論文では、学術文書における非テクスト内容の分析という、異なる概念を実装する盗作検出アプローチを提案する。
非テキストとテキストをベースとした検出手法を組み合わせる利点を示すために、論文では、引用に基づく、画像に基づく、数学に基づく、テキストベースの文書類似性の分析を統合する最初のプラジャリズム検出システムを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:11:52 GMT)
SVMA: A GAN-based model for Monocular 3D Human Pose Estimation [0.8] 1枚の画像から抽出した2次元関節位置から3次元人間のポーズを復元するための教師なしGANモデルを提案する。
再投射制約を考慮すると,本モデルはカメラを推定し,推定された3次元ポーズを元の2次元ポーズに再投射することができる。
Human3.6Mの結果,本手法は最先端の手法を全て上回り,MPI-INF-3DHPの手法は最先端の手法を約15.0%上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:43:57 GMT)
Distance Metric Learning through Minimization of the Free Energy [0.8] 本稿では, 統計物理学の概念に基づく簡単なアプローチを提案し, 与えられた問題に対する最適距離計量を学習する。
物理学における多くの問題と同様に、我々はメトロポリス・モンテカルロに基づくアプローチを提案し、最良の距離計量を求める。
提案手法は局所最小値を含む様々な制約を扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:54:25 GMT)
Parallel Deep Learning-Driven Sarcasm Detection from Pop Culture Text
and English Humor Literature [0.8] ベンチマークポップカルチャー Sarcasm corpus のサーカシックな単語分布特徴を手作業で抽出する。
このような単語から重み付きベクトルからなる入力シーケンスを生成する。
提案するサルカズム検出モデルは,提案したデータセットを用いてトレーニングした場合,98.95%のトレーニング精度をピークとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:01:07 GMT)
Algorithms and Decision-Making in the Public Sector [0.6] 政府はアルゴリズムシステムを採用し、調達し、いくつかの文脈でその機能をサポートするために利用する。
市町村のアルゴリズムシステムの社会的意味を,様々な段階にわたって検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 02:33:35 GMT)
Learning effective stochastic differential equations from microscopic
simulations: combining stochastic numerics and deep learning [0.5] ニューラルネットワークを用いた実効SDEにおけるドリフトと拡散関数を近似した。
当社のアプローチでは、長いトラジェクトリを必要とせず、散在するスナップショットデータで動作し、スナップショット毎に異なるタイムステップを自然に処理するように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:00:18 GMT)
Ramsey imaging of optical traps [0.5] 本研究では,ラムゼイ干渉計を用いて超微細な遷移を求めることにより,光双極子トラップのその場撮影を行う。
我々は、マイクロメートル分解能とショットノイズ制限スペクトルの精度で、ポテンシャルランドスケープの絶対マップを得る。
光トラップの撮像技術は、超低温原子に基づく量子技術に広く応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:58:14 GMT)
Adaptive machine learning for protein engineering [0.5] 実験的な測定のためにシーケンス・ツー・ファンクショナル・機械学習・サロゲートモデルを用いてシーケンスを選択する方法について論じる。
まず,1ラウンドの機械学習最適化によってシーケンスを選択する方法について議論する。
次に、最適化されたシーケンスを発見し、複数のラウンドにわたるトレーニング、最適化、実験的な測定でモデルを改善することが目的であるシーケンシャルな最適化について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 02:56:35 GMT)
Spatiotemporal Spike-Pattern Selectivity in Single Mixed-Signal Neurons
with Balanced Synapses [0.3] 混合信号ニューロモルフィックプロセッサは推論と学習に使用できる。
ネットワーク層の実装に不均一なシナプス回路をいかに利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 12:04:03 GMT)
Adaptive Streaming Perception using Deep Reinforcement Learning [0.3] ストリーミングビジュアルデータ上でコンピュータビジョンモデルを実行することは、新たな問題である。
ストリーミング認識のための,これらのトレードオフを実行時に学習するための,深層強化学習に基づく新しいアプローチについて述べる。
我々のエージェントは、複数の意思決定範囲で競合ポリシーを学習でき、公開データセットにおける最先端のポリシーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:28:10 GMT)
Real-time simulation of parameter-dependent fluid flows through deep
learning-based reduced order models [0.3] 還元次数モデル (ROM) はパラメータ依存の流体力学問題を高速に近似する。
ディープラーニング(DL)ベースのROMは、非線形トライアル多様体と還元力学の両方を非侵襲的に学習することで、これらの制限をすべて克服する。
得られたPOD-DL-ROMは、シリンダーベンチマークの周囲の流れ、固定された剛性ブロックに付着した弾性ビームとラミナー非圧縮性フローとの流体構造相互作用、大脳動脈瘤内の血流のほぼリアルタイムに正確な結果をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:07:33 GMT)
DT-grams: Structured Dependency Grammar Stylometry for Cross-Language
Authorship Attribution [0.2] 本稿では,依存性グラフと音声タグの普遍的部分に基づく著者分析のための新しい言語非依存機能DT-gramを提案する。
我々は、バイリンガル著者の翻訳されていないデータセットに対して、クロスランゲージなオーサリング属性を実行することでDT-gramを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:50:07 GMT)
Problem-solving benefits of down-sampled lexicase selection [0.2] ダウンサンプルのレキシケース選択の主な利点は、進化過程が同じ計算予算内でより多くの個人を調べることができるという事実から来ています。
しかし、ダウンサンプリングが役立つ理由は、まだ完全には理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 23:42:09 GMT)
Identifying and Supporting Financially Vulnerable Consumers in a
Privacy-Preserving Manner: A Use Case Using Decentralised Identifiers and
Verifiable Credentials [0.2] 脆弱性のある個人は、合理的な金銭的決定と選択を行う能力に制限がある。
本稿では、金融の脆弱な消費者を特定するために、分散ID(Decentralized Identifiers)とVC(Verifiable Credentials)の2つの新興技術の組み合わせの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 21:05:34 GMT)
SemEval-2021 Task 11: NLPContributionGraph -- Structuring Scholarly NLP
Contributions for a Research Knowledge Graph [0.2] SemEval-2021 Shared Task NLPContributionGraph (別名「NCGタスク」)は、NLPの学術論文からの貢献を構造化する自動システムの開発に参加する。
SemEvalシリーズの第一種であるこのタスクは、NLPの学術論文から構造化されたデータを3レベルの情報粒度でリリースした。
ベストエンド・ツー・エンドのタスク・システムは、貢献の文章を57.27% F1、フレーズを46.41% F1、トリプルを22.28% F1と分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:43:47 GMT)
Visual scoping operations for physical assembly [0.0] 本稿では,次のサブゴールとして空間領域を交互に定義することで,計画と行動のインターリーブを行う視覚スコープを提案する。
ビジュアルスコーピングは,計算コストのごく一部しか必要とせず,サブゴールプランナーに匹敵するタスク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:50:35 GMT)
Towards an Automated Pipeline for Detecting and Classifying Malware
through Machine Learning [0.0] Windows Portable Executable File (PE) を分類できるマルウェア分類パイプラインを提案する。
入力PEサンプルが与えられた場合、悪意または良性のいずれかに分類される。
悪意のある場合、パイプラインは脅威タイプ、家族、行動を確立するためにさらに分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:07:50 GMT)
The Hidden Cost of Using Amazon Mechanical Turk for Research [0.0] 本研究では,アマゾン・メカニカル・トルク(MTurk)による参加者の注意力について検討した。
我々は、最もエリートなMTurk労働者の間でもかなりの不注意が存在していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:01:00 GMT)
TIRA: An OpenAPI Extension and Toolbox for GDPR Transparency in RESTful
Architectures [0.0] 透明性は、どの個人データがどの目的で収集されたか、どのくらいの期間保存されたか、どの当事者が転送されたかに関する情報を提供する。
しかし、実際に透明性を実装するための技術的なアプローチは、まれに考慮される。
1) 透明性を重視したOpenAPI仕様の拡張で、ボトムアップ方式で、個々のサービス記述に透明性関連のアノテーションを組み込むことができ、2) 複数の相互依存サービス間で各情報を集約し、私たちのアプローチを自動CI/CDパイプラインに統合するための高階ツールセットを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:42:50 GMT)
Supersymmetric Solutions of D-Dimensional Dirac Equation for Woods-Saxon
Potential in Minimal Length Formalism [0.0] D-次元ディラック方程式の半径部分は超対称量子力学法を用いて解く。
境界状態エネルギー固有値と次元および量子数の挙動を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 01:03:38 GMT)
Spectrum of End of the World Branes in Holographic BCFTs [0.0] 共形場理論における2つの正規化境界状態の重なりについて検討する。
規則化された境界状態は、AdS/BCFTを介してAdSブラックホールの世界のブレーンの両端である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 00:50:16 GMT)
Shades of BLEU, Flavours of Success: The Case of MultiWOZ [0.0] 本研究では、このデータセットで使用される3つのコーパスベースのメトリクスについて、データ前処理とレポートの不整合を同定する。
我々は,MultiWOZベンチマークのいくつかの問題として,不満足な事前処理,不十分あるいは不明確な評価指標,厳密なデータベースなどを挙げている。
将来のシステムの比較を容易にするために,スタンドアローンで標準化された評価スクリプトをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:33:53 GMT)
Scattering of mesons in quantum simulators [0.0] コールド原子プラットフォームは、ゲージ理論における非摂動現象の量子シミュレーションを実現するための有望な候補である。
現在の量子シミュレータは線形粒子加速器を模倣することができ、弾性および非弾性中間子衝突のS-行列測定にアクセスできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:26:48 GMT)
Reply to: Comment on (t, n) Threshold d-level Quantum Secret Sharing [0.0] KaoとHwangによって提起された対応するコメントは、再建者Bob1が予想される秘密情報を入手できないと主張している。
我々は,TDQSSスキームが,ディスタングルの段階を付加した状態でディーラーの秘密情報を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 04:12:52 GMT)
Randomly repeated measurements on quantum systems: Correlations and
topological invariants of the quantum evolution [0.0] 最初の検出までの平均測定数は整数であり、すなわちアクセス可能なヒルベルト空間の次元である。
この研究の主な目的は、平均戻り時間の量子化を、定量化されたベリー位相の観点から説明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:55:57 GMT)
Quantum heat statistics with time-evolving matrix product operators [0.0] 非マルコフ開量子系における熱伝達の総計数統計量を計算するための数値的精度のよい方法を提案する。
系-貯留層間相関は低温の熱統計に大きく寄与することを示した。
また,高温における熱分布の平均と分散を結合した揺らぎ・散逸関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:04:22 GMT)
Quantum Surface-Response of Metals Revealed by Acoustic Graphene
Plasmons [0.0] 近くの金属の量子表面応答関数を探索するために、超高密度のグラフェンプラズモンがどのように使用できるかを示す。
以上の結果から,金属の量子応答を探索する有望なスキームが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:26:04 GMT)
Quantum Chemistry Calculations using Energy Derivatives on Quantum
Computers [0.0] 本研究では、基底状態と励起状態エネルギーの両方のエネルギー微分を計算する方法を提案する。
ハイブリッドパラダイムにおける量子回路の詳細な実装を設計する。
量子化学のいくつかの重要な応用に組み込むことにより,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:57:34 GMT)
Probing thermal fluctuations through scalar test particles [0.0] 量子場の基本的な真空状態は、物理的システムの記述に現実をもたらすために抑制されなければならない発散ゆらぎを生み出す。
これは文献では亜真空現象として扱われている。
顕著な結果は、温度が負の速度変動を改善できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:02:49 GMT)
Photoassociation of ultracold long-range polyatomic molecules [0.0] 外部磁場に配向した極性分子の極性分子の超低温対から、光学的に長範囲のテトラトミックおよび大型の多原子分子を基底電子状態に形成する可能性を探る。
テトラトミックは、非常に長いハロ状態の弱い結合複合体として、あるいはコリナー分子またはほぼコリナー二原子分子からなる純粋な長鎖分子として形成することができる。
後者は、2つの二原子分子が長い分子範囲で結合し、低温および超低温状態で安定であると予測される新しいタイプのテトラトミック分子である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:30:27 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） (Thu, 10 Jun 2021 07:36:55 GMT)
Multi-Dataset Benchmarks for Masked Identification using Contrastive
Representation Learning [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で受け入れられた基準を大きく変えた。
パスポート、運転免許証、国籍カードなどの公式文書には、完全な顔画像が登録されている。
空港やセキュリティチェックポイントでは、マスクの取り外しを依頼するのではなく、識別文書の未マスク画像とマスク付き人物とを一致させる方が安全である。
本稿では,マスクとマスクのない顔マッチングに特化した,視覚表現学習に基づく事前学習ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:58:10 GMT)
Mapping cone of $k$-Entanglement Breaking Maps [0.0] 我々は、$k$-正の線型写像が$k$-絡み合うような多くの等価条件を証明している。
我々は、シュミット数を減らす完全正の写像を別の完全正の写像で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 05:55:42 GMT)
Local Post-Hoc Explanations for Predictive Process Monitoring in
Manufacturing [0.0] 本研究では,製造におけるデータ駆動型意思決定を容易にするための,革新的な予測品質分析ソリューションを提案する。
プロセスマイニング、機械学習、説明可能な人工知能(XAI)メソッドを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:58:41 GMT)
Lindbladian approximation beyond ultra-weak coupling [0.0] リンドブラッド型方程式はマルコフ ME の最も一般的なクラスを提供する。
リンドブラッド型MEは一般に回転波近似(RWA)を通してボルン-マルコフ-レッドフィールド方程式から導かれる。
ここでは、超弱系-バス結合に依存しないレッドフィールド方程式に対するリンドブラディアン近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:37:30 GMT)
Leveraging Unknown Structure in Quantum Query Algorithms [0.0] 本研究では,事前の約束がなくても,これらのスピードアップが持続することを示すために,修正されたスパンプログラムアルゴリズムを示す。
我々のアルゴリズムは、$tildeO(sqrtkn)$クエリを使って、少なくとも$k$のエッジを持つパスがある場合、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:43:48 GMT)
Learning Nonparametric Volterra Kernels with Gaussian Processes [0.0] 本稿では、ガウス過程(GP)を用いて表現されたカーネルを持つボルテラ級数を用いて、非線形作用素の非パラメトリックベイズ学習法を提案する。
NVKMは、演算子への入力関数が観測されず、GP先行を持つとき、単出力と多重出力の両方の回帰のための強力な方法を構成し、非線形および非パラメトリック潜在力モデルと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:21:00 GMT)
Identifying Populist Paragraphs in Text: A machine-learning approach [0.0] 本稿では,テキスト中のポピュリストコンテンツを識別可能なテキスト分類モデルを提案する。
BERTベースのモデルは、テキスト中のポピュリストの内容を特定することに大きく成功し、無視できる量の偽陰性しか生成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:29:43 GMT)
Identifiability of interaction kernels in mean-field equations of
interacting particles [0.0] 非接触粒子系の平均場方程式における相互作用核の同定可能性
2つの再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)の任意の部分空間に同一性があることを証明し、その再生成カーネルはシステムに固有のものであり、データ適応的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:45:48 GMT)
How Robust are Model Rankings: A Leaderboard Customization Approach for
Equitable Evaluation [0.0] トップリーダーボードのモデルは、現実世界のアプリケーションにデプロイされた場合、しばしば不満足に機能します。
本稿では,その難易度に基づいてサンプルを重み付けすることで,リーダボードを探索するタスク非依存手法を提案する。
リーダーボードは敵に攻撃される可能性があり、トップパフォーマンスモデルは必ずしもベストモデルであるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:47:35 GMT)
Geometric superinductance qubits: Controlling phase delocalization
across a single Josephson junction [0.0] 我々は、同じ回路から発せられる様々な量子ビットを、非常に異なる特性エネルギースケールで提示する。
幾何学的インダクタの使用は、トップダウンリソグラフィーによって保証されるように、インダクティブエネルギーと容量エネルギーの高精度化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 16:09:36 GMT)
Generation of entanglement between quantum dot molecule with the
presence of phonon effects in a voltage-controlled junction [0.0] 振動フォノンモードの影響下で量子ドット分子による絡み合いの発生について検討する。
分子量子ドットシステムは、懸濁したカーボンナノチューブ内の結合量子ドットによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:37:08 GMT)
Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for
Object Detection [0.0] 本稿では,ガウス分布を用いた対象領域のファジィ表現について述べる。
また,Helinger Distance に基づくガウス分布の類似度尺度も提示し,確率的交叉対ユニオン(ProbIoU)とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:24:31 GMT)
Front Contribution instead of Back Propagation [0.0] エラーバックプロパゲーション(BP)は、メモリ使用量と速度において重要かつ未解決のボトルネックである。
本稿では,BPのコンパクトな代替として,シンプルで斬新なFront-Contributionアルゴリズムを提案する。
近年提案されているBP近似アルゴリズムとは対照的に,提案アルゴリズムはBPと全く同じ出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:47:53 GMT)
Face mask detection using convolution neural network [0.0] 本論文は,オフィスや多くの人が働く職場でマスクを装着するか否かを検知する手法を提案する。
このモデルは実世界のデータセットでトレーニングされ、ライブビデオストリーミングで高い精度でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 13:18:57 GMT)
Entanglement Distribution in Multi-Platform Buffered-Router-Assisted
Frequency-Multiplexed Automated Repeater Chains [0.0] NV$-$カラーセンターに基づく量子処理デバイスに基づく量子ネットワークアーキテクチャを提案する。
遠距離エンタングルメント分布は、希土類イオンドープ結晶と不完全エンタングルド光子ペア源に基づくスペクトル多重量子リピータにより実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 02:28:08 GMT)
Efficient Quantum State Sample Tomography with Basis-dependent
Neural-networks [0.0] 測定された量子状態からデータを解析するために,メタ学習型ニューラルネットワークアプローチを用いる。
トレーニングデータに含まれない測定ベースの状態の測定を効率的にサンプリングすることができる。
これらのサンプルは期待値やその他の有用な量の計算に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 14:58:14 GMT)
Defending IEEE Software Standards in Federal Criminal Court [0.0] IEEEの独立したソフトウェアとハードウェアの検証と検証のための1012標準は、アメリカ合衆国連邦刑事裁判所で攻撃を受けている。
科学者、エンジニア、IEEEは、裁判所がIEEE 1012とIV&Vを理解し、尊重する上で重要な役割を持っている。
科学者、技術者、IEEEが関与しない場合、裁判所は信頼できない科学的証拠が人々の生活と自由を奪うことを引き続き許可する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 02:40:01 GMT)
Compositional Modeling of Nonlinear Dynamical Systems with ODE-based
Random Features [0.0] この問題に対処するための新しいドメインに依存しないアプローチを提案する。
我々は、通常の微分方程式から導かれる物理インフォームド・ランダムな特徴の合成を用いる。
提案手法は,ベンチマーク回帰タスクにおいて,他の多くの確率モデルに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 17:55:13 GMT)
Coherent control of a symmetry-engineered multi-qubit dark state in
waveguide quantum electrodynamics [0.0] 量子電磁力学はモード連続体に結合された量子ビットを研究し、それらを損失チャネルに露出させ、コヒーレントな操作を行う前に量子情報が失われる。
ここでは、4つの量子ビット間の対称性と相互作用を利用するダーク状態を実現することでコヒーレンスを復元する。
我々の実験は、導波路における量子多体物理学の実装とデコヒーレンスフリー部分空間を用いた量子情報プロトコルの実現の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:06:23 GMT)
Bayesian Optimisation with Formal Guarantees [0.0] 本稿では,ベイズ最適化とSMTに基づく制約解を組み合わせることで,最適性を保証する安全で安定した解を実現する。
私たちが興味を持っている機能は、産業環境に適用された複雑な実世界のシステムを記述することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 22:09:27 GMT)
Artifact Detection and Correction in EEG data: A Review [0.0] EEGアプリケーションは低信号対雑音比で制限されている。
これらのアーティファクトを検出し、修正するための多くの技術が提案されている。
本稿では,脳波データアーチファクトの検出と修正に関する,最新の技術および古典的手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 18:16:21 GMT)
An Interpretable Neural Network for Parameter Inference [0.0] 本稿では,回帰モデルのパラメータに対する局所的な後部分布を推定できる生成型ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
パラメータは入力の観点から予測を完全に説明し、複雑な異種効果や特徴依存の存在下での可視化、解釈、推論を可能にする。
提案されたニューラルネットワークは、パラメータ推論が重要な役割を果たす経済や金融の応用に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 06:56:01 GMT)
An Epidemiological Model for contact tracing with the Dutch CoronaMelder
App [0.0] 多数のメトリクスに対して,CoronaMelderと手作業による契約トレースの有効性を比較した。
CoronaMelderは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックを減速させるには、小さいが顕著な効果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 11:58:36 GMT)
Adaptive-optics-enabled quantum communication: A technique for daytime
space-to-Earth links [0.0] 昼光における自由空間量子通信の実証は、グローバルスケールの量子ネットワークの開発において重要であると評価されている。
空間からの日中ダウンリンクを表す条件下での量子通信実験を報告する。
高信号対雑音確率と低量子ビット誤り率を広範囲の流路放射線と乱流条件で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:40:41 GMT)
A statistical mechanism for operator growth [0.0] この「ユニバーサル作用素成長仮説」の無限温度版は、$d ge 2$次元の量子イジングスピンモデルに対して成り立つことを示す。
多体局在を示す混乱したカオスIsing鎖は、熱化モデルと同じ高周波スペクトル密度減衰を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:26:57 GMT)
A quantitative comparison of amplitude versus intensity interferometry
for astronomy [0.0] 振幅と強度干渉計の性能の比較分析を行った。
非常に小さな角分離の場合、強度干渉法で達成可能な大きなベースラインは、信号強度の低下を補うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 10:24:35 GMT)
A look into the possibility of negative mass [0.0] 反対に、より対称な世界において、それらの存在は不可欠であることを示す。
相対論的量子力学では、残りのフレームの負の質量双スピナーは正の質量双スピナーとは異なる形をとる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 09:50:45 GMT)
A concise method for feature selection via normalized frequencies [0.0] 本稿では,普遍的特徴選択のための簡潔な手法を提案する。
提案手法は, フィルタ法とラッパー法を融合して行う。
評価結果から,提案手法は,精度,精度,リコール,Fスコア,AUCの点で,いくつかの最先端技術に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 15:29:54 GMT)
A Neural Tangent Kernel Perspective of GANs [0.0] GAN(Generative Adversarial Networks)の理論解析は、任意に大きな差別者の族を仮定する。
我々は,この分析の枠組みがあまりに単純すぎて,GANトレーニングを適切に分析できないことを示した。
我々は、無限幅ニューラルネットワークの理論を利用して、幅広い敵の損失に対するニューラルディミネータートレーニングをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 07:46:02 GMT)
A Discontinuity Capturing Shallow Neural Network for Elliptic Interface
Problems [0.0] 連続関数を$d$次元で近似し,楕円型インタフェース問題を解くための不連続キャプチャ・シャローニューラルネットワーク(DCSNN)を開発した。
DCSNNモデルは、トレーニングが必要なパラメータの適度な数だけのために、比較的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 08:40:30 GMT)
$\mathcal{PT}$ symmetric evolution, coherence and violation of
Leggett-Garg inequalities [0.0] 我々は、Parity-Time(mathcalPT$)対称ハミルトニアンによって生成される非エルミート進化を受ける量子ビットにおける量子コヒーレンスの異常な蓄積を報告する。
コヒーレンス(英: coherence)は、例外点(EP)、すなわち固有値と固有ベクトルの合体点について最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jun 2021 19:56:36 GMT)