On the Robustness of Average Losses for Partial-Label Learning [125.7] 識別ベースの戦略(IBS)は、各ラベルセットを精製し、真のラベルを抽出する。
平均ベースの戦略(ABS)は、全ての候補者を平等に訓練するために扱う。
本稿では、ABSを理論的に解析し、損失関数のロバスト性という意味でも有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:41:59 GMT)
Composed Fine-Tuning: Freezing Pre-Trained Denoising Autoencoders for
Improved Generalization [111.9] 本稿では,出力の妥当性制約を考慮した構造化出力の予測問題に焦点をあてる。
事前トレーニングは、デノイザをトレーニングして、ラベルなし出力の破損したバージョンをデノイズすることによって、この構造をキャプチャする。
そこで本研究では,事前学習したデノイザを組み込んだ予測器を訓練するファインチューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 23:45:47 GMT)
Adversarial Robustness through the Lens of Causality [105.5] ディープニューラルネットワークの敵対的脆弱性は、機械学習において大きな注目を集めている。
我々は、因果関係を敵対的脆弱性の軽減に組み込むことを提案する。
我々の手法は、敵の脆弱性を緩和するために因果性を利用する最初の試みと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 06:55:02 GMT)
Quantum communication complexity beyond Bell nonlocality [87.7] 効率的な分散コンピューティングは、リソース要求タスクを解決するためのスケーラブルな戦略を提供する。
量子リソースはこのタスクに適しており、古典的手法よりも優れた明確な戦略を提供する。
我々は,ベルのような不等式に,新たなコミュニケーション複雑性タスクのクラスを関連付けることができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:00:09 GMT)
Length-Adaptive Transformer: Train Once with Length Drop, Use Anytime
with Search [84.9] 我々は,PoWER-BERT(Goyal et al., 2020)を拡張し,一発訓練後に様々な推論シナリオに使用できる長適応変換器を提案する。
我々は,任意の計算予算の下で,精度を最大化し,効率の指標を最小化する長さ構成を求めるために,多目的進化探索を行う。
提案手法の有効性を実証的に検証し,各種設定下での精度・効率のトレードオフを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:00:20 GMT)
Refining Pseudo Labels with Clustering Consensus over Generations for
Unsupervised Object Re-identification [84.7] 教師なしのオブジェクト再識別は、アノテーションなしでオブジェクト検索のための識別表現を学習することを目的としている。
本稿では,クラスタリングコンセンサスを用いた連続学習世代間の擬似ラベル類似性を推定し,時間的に伝播およびアンサンブルされた擬似ラベルを用いた洗練された擬似ラベルを提案する。
提案する擬似ラベル精錬戦略は単純だが有効であり、既存のクラスタリングに基づく教師なし再同定手法にシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:42:42 GMT)
Progressive Stage-wise Learning for Unsupervised Feature Representation
Enhancement [83.5] 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） (Fri, 11 Jun 2021 13:50:38 GMT)
An Integer Linear Programming Framework for Mining Constraints from Data [81.6] データから制約をマイニングするための一般的なフレームワークを提案する。
特に、構造化された出力予測の推論を整数線形プログラミング(ILP)問題とみなす。
提案手法は,9×9のスドクパズルの解法を学習し,基礎となるルールを提供することなく,例からツリー問題を最小限に分散させることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:34:33 GMT)
Simple and Efficient Hard Label Black-box Adversarial Attacks in Low
Query Budget Regimes [80.9] そこで我々は,ブラックボックス攻撃の簡易かつ効率的なベイズ最適化(BO)に基づく手法を提案する。
高次元におけるBOの性能に関する問題は、構造化された低次元部分空間における逆例を探すことによって回避される。
提案手法は,10倍から20倍のクエリを必要としながら,攻撃成功率を2倍から10倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:31:02 GMT)
Online Multi-Object Tracking and Segmentation with GMPHD Filter and
Mask-based Affinity Fusion [79.9] 本稿では,インスタンス分割結果を入力として利用するMOTS法を提案する。
提案手法は,ガウス混合確率仮説密度 (GMPHD) フィルタ,階層型データアソシエーション (HDA) モデル,マスクベース親和性融合 (MAF) モデルに基づく。
2つの人気のあるMOTSデータセットの実験では、主要なモジュールがいくつかの改善点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:55:36 GMT)
Local Explanation of Dialogue Response Generation [77.7] 反応生成の局所的説明(LERG)は、生成モデルの推論過程に関する洞察を得るために提案される。
LERGは、シーケンス予測を人間の応答の不確実性推定とみなし、入力を摂動させ、人間の応答に対する確実性の変化を計算することによって説明を作成する。
提案手法は, 提案手法を改良し, 提案手法の4.4～12.8%を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:58:36 GMT)
Invariance Principle Meets Information Bottleneck for
Out-of-Distribution Generalization [77.2] 線形分類タスクには分布シフトの強い制限が必要であり、そうでなければ OOD の一般化は不可能であることを示す。
不変な特徴がラベルに関するすべての情報をキャプチャし、そうでなければ既存の成功を保っている場合、情報ボトルネックの形式が重要な障害に対処するのに役立つことを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:42:27 GMT)
TOHAN: A One-step Approach towards Few-shot Hypothesis Adaptation [73.8] 少数ショットドメイン適応(FDA)では、ターゲットドメインの分類器は、ソースドメイン(SD)内のラベル付きデータとターゲットドメイン(TD)内のラベル付きデータとで訓練される。
データは通常、現在の時代の個人情報(例えば、携帯電話に分散されたデータ)を含んでいる。
本稿では,その問題を解決するために,目標指向仮説適応ネットワーク(TOHAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:46:20 GMT)
BiPointNet: Binary Neural Network for Point Clouds [73.1] BiPointNetは、ポイントクラウド上の効率的なディープラーニングのための最初のモデルバイナライズアプローチである。
BiPointNetは、実世界のリソース制約のあるデバイスで14.7倍のスピードアップと18.9倍のストレージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:03:56 GMT)
CAR-Net: Unsupervised Co-Attention Guided Registration Network for Joint
Registration and Structure Learning [73.0] 我々は,新しい深層学習ネットワークCAR-Net(Co-Attention Guided Registration Network)を提案する。
CAR-Netはコアテンションブロックを用いて入力の新しい表現を学習し、固定画像と移動画像の登録を駆動する。
イギリスバイオバンクの心臓磁気共鳴画像データを用いた実験により、CAR-Netは最先端の教師なし登録法よりも高い登録精度とスムーズな変形場が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 23:25:49 GMT)
Visualizing Classifier Adjacency Relations: A Case Study in Speaker
Verification and Voice Anti-Spoofing [72.4] 任意のバイナリ分類器によって生成される検出スコアから2次元表現を導出する簡単な方法を提案する。
ランク相関に基づいて,任意のスコアを用いた分類器の視覚的比較を容易にする。
提案手法は完全に汎用的であり,任意の検出タスクに適用可能だが,自動話者検証と音声アンチスプーフィングシステムによるスコアを用いた手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:03:33 GMT)
Revealing the Structure of Deep Neural Networks via Convex Duality [70.2] 我々は,正規化深層ニューラルネットワーク(DNN)について検討し,隠蔽層の構造を特徴付ける凸解析フレームワークを導入する。
正規正規化学習問題に対する最適隠蔽層重みの集合が凸集合の極点として明確に見出されることを示す。
ホワイトデータを持つ深部ReLUネットワークに同じ特徴を応用し、同じ重み付けが成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:21:01 GMT)
JKOnet: Proximal Optimal Transport Modeling of Population Dynamics [69.9] 入力凸ニューラルネットワーク(ICNN)を用いて解いた(小さな)最適変位と測定値のエネルギーモデルを組み合わせたニューラルアーキテクチャを提案する。
人口動態の説明と予測のためのモデルの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:30:43 GMT)
Online Continual Adaptation with Active Self-Training [69.6] 本研究では,ラベルなしサンプルと限定ラベルのアクティブクエリの両方を用いて,学習者が変化に継続的に適応することを目的としたオンライン環境を提案する。
Online Self-Adaptive Mirror Descent (OSAMD)は、未ラベルのデータからオンラインの自己学習を可能にするオンライン教師学生構造を採用している。
我々は,OSAMDが実世界とシミュレーションデータの両方に限定されたラベルを持つ環境変化下で,好意的な後悔を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:51:25 GMT)
Posterior Temperature Optimization in Variational Inference [69.5] ディープラーニングの文脈では、コールドフォレストは実践上より優れていることが報告されている。
本研究は,まず,平均場変動推定において,完全に温められた後部のためにELBOを導出する。
次にベイズ最適化を用いて最適後温度を自動的に求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:01:28 GMT)
DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning [65.0] 本稿では,概念的にシンプルで効果的なDouDizhu AIシステム,すなわちDouZeroを提案する。
DouZeroは、ディープニューラルネットワーク、アクションエンコーディング、並列アクターによる従来のモンテカルロ法を強化している。
ボットゾーンのリーダーボードでは344人のAIエージェントの中で第1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:45:51 GMT)
KRADA: Known-region-aware Domain Alignment for Open World Semantic
Segmentation [64.0] セマンティックセグメンテーションでは、画像中のすべてのピクセルにカテゴリラベルを割り当てるために、ピクセルレベルの分類器を訓練することを目指している。
オープンな世界では、ラベル付けされていないテスト画像はおそらく未知のカテゴリを含み、ラベル付けされた画像とは異なる分布を持つ。
本稿では,未知のクラスを識別し,ラベル付きおよびラベルなしのオープンワールド画像中の既知のクラスの分布を整列する,エンドツーエンドの学習フレームワークKRADAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:43:59 GMT)
Modeling Sequences as Distributions with Uncertainty for Sequential
Recommendation [63.8] 既存のシーケンシャルメソッドの多くは、ユーザが決定論的であると仮定する。
項目-項目遷移は、いくつかの項目において著しく変動し、ユーザの興味のランダム性を示す。
本稿では,不確実性を逐次モデルに注入する分散型トランスフォーマーシークエンシャルレコメンデーション(DT4SR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:35:21 GMT)
Randomized Entity-wise Factorization for Multi-Agent Reinforcement
Learning [59.6] 実世界のマルチエージェント設定は、エージェントや非エージェントエンティティのタイプや量が異なるタスクを伴うことが多い。
我々の方法は、これらの共通点を活用することを目的としており、「観察対象のランダムに選択されたサブグループのみを考えるとき、各エージェントが期待する効用は何か?」という問いを投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:53:47 GMT)
Spoken Style Learning with Multi-modal Hierarchical Context Encoding for
Conversational Text-to-Speech Synthesis [59.3] 歴史的会話から話し言葉のスタイルを学習する研究は、まだ初期段階にある。
歴史的会話の書き起こしのみが考慮され、歴史的スピーチの話し方を無視している。
マルチモーダル階層型コンテキスト符号化を用いた音声スタイル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:33:52 GMT)
Leveraging Pre-trained Language Model for Speech Sentiment Analysis [58.8] 本研究では、事前学習された言語モデルを用いて、文章の感情情報を学習し、音声の感情分析を行う。
本稿では,言語モデルを用いた擬似ラベルに基づく半教師付き訓練戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:15:21 GMT)
Generate, Annotate, and Learn: Generative Models Advance Self-Training
and Knowledge Distillation [58.6] Semi-Supervised Learning (SSL)は多くのアプリケーションドメインで成功している。
知識蒸留(KD)により、深層ネットワークとアンサンブルの圧縮が可能となり、新しいタスク固有の未ラベルの例について知識を蒸留する際に最良の結果が得られる。
我々は、非条件生成モデルを用いて、ドメイン内の未ラベルデータを合成する「生成、注釈、学習(GAL)」と呼ばれる一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:01:24 GMT)
Neural Symbolic Regression that Scales [58.5] 本稿では,大規模事前学習を利用した最初の記号回帰手法を提案する。
我々は,非有界な方程式の集合を手続き的に生成し,同時にインプット・アウトプット・ペアの集合からシンボル方程式を予測するためにトランスフォーマーを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:35:22 GMT)
Turn the Combination Lock: Learnable Textual Backdoor Attacks via Word
Substitution [57.5] 最近の研究では、ニューラルネットワーク処理(NLP)モデルがバックドア攻撃に弱いことが示されている。
バックドアを注入すると、モデルは通常、良質な例で実行されるが、バックドアがアクティブになったときに攻撃者が特定した予測を生成する。
単語置換の学習可能な組み合わせによって活性化される見えないバックドアを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:03:17 GMT)
Adversarial purification with Score-based generative models [56.9] 本稿では,DSM(Denoising Score-Matching)を訓練したEMMに基づく新しい逆浄化法を提案する。
本稿では,画像にランダムノイズを注入する簡易で効果的なランダム化浄化手法を提案する。
精製法は様々な攻撃に対して堅牢であり,その最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:35:36 GMT)
Taylor Expansion of Discount Factors [56.5] 実効強化学習(RL)では、値関数を推定するために使われる割引係数は、評価目的を定義するために使われる値としばしば異なる。
本研究では,この割引要因の相違が学習中に与える影響について検討し,2つの異なる割引要因の値関数を補間する目的のファミリーを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:02:17 GMT)
Self-Trained One-class Classification for Unsupervised Anomaly Detection [56.4] 異常検出(AD)は、製造から医療まで、さまざまな分野に応用されている。
本研究は、トレーニングデータ全体がラベル付けされておらず、正規サンプルと異常サンプルの両方を含む可能性のある、教師なしAD問題に焦点を当てる。
この問題に対処するため,データリファインメントによる堅牢な一級分類フレームワークを構築した。
本手法は6.3AUCと12.5AUCの平均精度で最先端の1クラス分類法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:36:08 GMT)
Space-time Mixing Attention for Video Transformer [55.5] 本稿では,ビデオシーケンス内のフレーム数と線形にスケールする複雑性をビデオトランスフォーマーモデルとして提案する。
我々は,最も人気のあるビデオ認識データセットに対して,認識精度が非常に高いことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:06:04 GMT)
A Cooperative-Competitive Multi-Agent Framework for Auto-bidding in
Online Advertising [53.6] 本稿では,自動入札のための総合的マルチエージェント強化学習フレームワーク,すなわちMAABを提案し,自動入札戦略を学習する。
当社のアプローチは、社会的福祉の観点から、いくつかの基準的手法を上回り、広告プラットフォームの収益を保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:07:14 GMT)
K-shot NAS: Learnable Weight-Sharing for NAS with K-shot Supernets [53.0] 我々は、$K$-shotスーパーネットを導入し、各操作の重みを辞書として取り込む。
textitsimplex-netを導入し、各パスに対してアーキテクチャにカスタマイズされたコードを生成する。
ベンチマークデータセットの実験では、KショットNASがパスの評価精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:57:36 GMT)
Optimal Rates for Averaged Stochastic Gradient Descent under Neural
Tangent Kernel Regime [50.5] 平均勾配勾配勾配は極小収束率が得られることを示す。
本稿では、ReLUネットワークのNTKで指定されたターゲット関数を最適収束速度で学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:51:53 GMT)
Policy Gradient Bayesian Robust Optimization for Imitation Learning [49.9] 我々は、期待される性能とリスクのバランスをとるために、新しいポリシー勾配スタイルのロバスト最適化手法PG-BROILを導出する。
その結果,PG-BROILはリスクニュートラルからリスク・アバースまでの行動のファミリを創出できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:49:15 GMT)
Offline Reinforcement Learning as Anti-Exploration [49.7] 我々は、新たなオフラインRLエージェントを設計するためのボーナスベースの探索に関する文献から着想を得た。
中心となるアイデアは、探索のために追加するのではなく、報酬から予測ベースの探査ボーナスを減じることだ。
我々のエージェントは、連続的な制御ロコモーションと操作タスクのセットにおいて、最先端技術と競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:41:30 GMT)
Improving Pretrained Cross-Lingual Language Models via Self-Labeled Word
Alignment [49.5] 言語間の言語モデルは通常、多言語テキストやパラレル文の言語モデリングで事前訓練される。
本稿では,新たな言語間事前学習課題として認知単語アライメントを導入する。
実験結果から,本手法は各種データセットの言語間移動性を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:36:01 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [48.8] 我々は、状態と行動の未知の線形コスト関数として安全を導入し、それは常に一定の閾値以下でなければならない。
次に,線形関数近似を用いたマルコフ決定過程(MDP)について,SLUCB-QVIおよびRSLUCB-QVIと呼ぶアルゴリズムを提案する。
SLUCB-QVI と RSLUCB-QVI は、Emphno safety violation で $tildemathcalOleft(kappasqrtd3H3Tright)$ regret, almost matching を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:46:57 GMT)
HR-NAS: Searching Efficient High-Resolution Neural Architectures with
Lightweight Transformers [48.7] 高分解能表現(HR)は、セグメンテーション、検出、ポーズ推定といった密集した予測タスクに不可欠である。
この研究はHR-NASと呼ばれる新しいNAS手法を提案し、異なるタスクに対して効率的かつ正確なネットワークを見つけることができる。
HR-NASは、3つの密集予測タスクと画像分類タスクに対して、パフォーマンスとFLOPの間の最先端のトレードオフを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:11:36 GMT)
Anomalous Sound Detection Using a Binary Classification Model and Class
Centroids [47.9] 本稿では, 正規データだけでなく, 他領域の外部データも擬似アノマラス音響データとして用いた二分分類モデルを提案する。
また,2値分類モデルをさらに改善するために,異常音データの追加の有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:35:06 GMT)
A Policy Gradient Algorithm for Learning to Learn in Multiagent
Reinforcement Learning [47.2] 本稿では,マルチエージェント学習環境に固有の非定常的ポリシーダイナミクスを考慮に入れたメタマルチエージェントポリシー勾配定理を提案する。
これは、エージェント自身の非定常ポリシーダイナミクスと、環境内の他のエージェントの非定常ポリシーダイナミクスの両方を考慮するために、勾配更新をモデル化することによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:21:49 GMT)
Meta-Adaptive Nonlinear Control: Theory and Algorithms [47.1] オンラインメタ環境制御(OMAC)と呼ばれる適応非線形制御のためのオンラインマルチタスク学習手法を提案する。
我々は、様々な条件下でアプローチのインスタンス化を提供し、マルチタスク適応非線形制御のための最初の非漸近的なエンドツーエンド収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:39:07 GMT)
Quantum-resistance in blockchain networks [46.6] 本稿では、ブロックチェーンネットワークにおける量子脅威を特定し、排除するために、米国間開発銀行、IDBラボ、LACChain、量子コンピューティング(CQC)、Tecnologicalo de Monterreyによる研究について述べる。
量子コンピューティングの出現は、非量子耐性暗号アルゴリズムを利用するため、インターネットプロトコルやブロックチェーンネットワークを脅かす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 23:39:25 GMT)
Signed Graph Metric Learning via Gershgorin Disc Perfect Alignment [46.1] プロジェクションフリーの高速な一般メトリック学習フレームワークを提案する。
距離あたりの線形制約が考えられるため、距離学習問題におけるPDコーン制約を置き換える。
実験により,我々のグラフ距離の最適化はコーン射影方式よりもはるかに高速であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:32:47 GMT)
Precise characterization of the prior predictive distribution of deep
ReLU networks [45.5] ガウス重み付き有限幅ReLUネットワークの事前予測分布を正確に推定する。
この結果は,例えば,ネットワークの重みについて,深さと幅にインフォームドされた事前の予測分散を制御するなど,事前設計に関する貴重なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:21:52 GMT)
Disentangling the Roles of Curation, Data-Augmentation and the Prior in
the Cold Posterior Effect [45.5] コールド後部効果(CPE)は、ベイズニューラルネットワークの予測性能を著しく改善できるという不快な観察を記述している。
冷後効果に関する既存の説明に関係のある,新規かつ曖昧な証拠を提示する。
以上の結果から,CPEは合成キュレーション,データ拡張,不良前駆体から分離される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:04:20 GMT)
Bridging Subword Gaps in Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language
Generation [43.7] プレトレイン・ファインチューン・パラダイムの制限は、1つの大きさの全ての語彙によって引き起こされるその柔軟性にある。
我々は,バニラ・プレトレイン・ファネチューンパイプラインを,追加の埋め込み転送ステップで拡張する。
プレトレイン-ファインチューン方式で様々なNLGタスクを実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:16:13 GMT)
Object Segmentation Without Labels with Large-Scale Generative Models [43.7] 教師なしおよび自己教師付き学習の最近の増加は、ラベル付きデータへの依存を劇的に減らした。
大規模な教師なしモデルは、ピクセルレベルも画像レベルのラベル付けも必要とせず、より困難なオブジェクトセグメンテーションタスクを実行することもできる。
近年の非教師付きGANでは,前景/背景画素の区別が可能で,高品質なサリエンシマスクが実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:49:40 GMT)
SimSwap: An Efficient Framework For High Fidelity Face Swapping [43.6] 我々は,汎用的で忠実な顔交換を目的とした,Simple Swap (SimSwap) と呼ばれる効率的なフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,対象顔の属性を保存しながら,任意の元顔の同一性を任意の対象顔に転送することができる。
我々のSimSwapは、従来の最先端手法よりも優れた属性を保ちながら、競争力のあるアイデンティティ性能を達成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:23:10 GMT)
Spectral Unsupervised Domain Adaptation for Visual Recognition [43.0] 教師なしドメイン適応(UDA)は、1つまたは複数の関連するソースドメインからラベル付きデータを活用することにより、ラベルなしのターゲットドメインで十分にパフォーマンスの高いモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では、スペクトル空間で機能し、検出、分類、セグメンテーションにおいて様々な視覚認識タスクにまたがる、効率的かつ効率的なUDA技術であるSpectral UDA(SUDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:31:52 GMT)
On Learnability via Gradient Method for Two-Layer ReLU Neural Networks
in Teacher-Student Setting [41.6] 教師-学生回帰モデルにおける2層ReLUネットワークについて検討する。
特定の正規化と十分な過剰パラメータ化により、学生ネットワークは降下によってパラメータを識別できることを示す。
測度空間における疎大なグローバルな性質のグローバルなミニマを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:05:41 GMT)
Invariant Information Bottleneck for Domain Generalization [41.2] 本稿では,学習領域やテスト領域で不変な最小限の表現を学習するアルゴリズムを提案する。
表現と入力間の相互情報の最小化により、IIBは擬似不変性への依存を緩和する。
その結果、IIBは2つの評価指標に対して平均2.8%と3.8%の精度で不変学習ベースライン(例えばIRM)より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:12:40 GMT)
A Shuffling Framework for Local Differential Privacy [40.9] ldpデプロイメントは、敵がノイズ応答をアイデンティティにリンクできるため、推論攻撃に対して脆弱である。
別のモデルであるシャッフルDPは、ノイズ応答をランダムにシャッフルすることでこれを防止している。
雑音応答の体系的なシャッフルは、意味のあるデータ学習性を維持しつつ、特定の推論攻撃を抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:36:23 GMT)
Towards User-Driven Neural Machine Translation [39.9] ユーザ駆動型ニューラルネットワーク翻訳(NMT)という新しいフレームワークを導入する。
キャッシュベースのモジュールとユーザ主導のコントラスト学習手法が提案され,NMTが過去の入力から潜在的なユーザ特性をキャプチャする機能を提供する。
UDT-Corpusと呼ばれるユーザ行動に注釈を付けた最初の中国語-英語並列コーパスを寄贈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:06:20 GMT)
Learning the Precise Feature for Cluster Assignment [39.3] 表現学習とクラスタリングを1つのパイプラインに初めて統合するフレームワークを提案する。
提案フレームワークは,近年開発された生成モデルを用いて,本質的な特徴を学習する能力を活用している。
実験の結果,提案手法の性能は,最先端の手法よりも優れているか,少なくとも同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:08:54 GMT)
Measuring the sensitivity of Gaussian processes to kernel choice [37.3] ガウス過程(英: Gaussian process、GP)は、医学的・科学的決定に使用されるプロセスである。
GPを用いた決定は、事前の引き分けがユーザに対して定性的に交換可能である場合でも、カーネル選択に対してかなりの感度を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:09:53 GMT)
Is Homophily a Necessity for Graph Neural Networks? [36.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多数のグラフベースの機械学習タスクに適した学習表現において大きな進歩を見せている。
GNNはホモフィリーな仮定(例: attracts like''' のような)のためにうまく機能すると広く信じられており、異種ノードが接続する異種グラフへの一般化に失敗している。
最近の研究は、このような不均一な制限を克服する新しいアーキテクチャを設計し、ベースライン性能の低さと、この概念の証拠として、いくつかの異種グラフベンチマークデータセットに対するアーキテクチャの改善を引用している。
我々の実験では、標準グラフ畳み込みネットワーク(GCN)が実際により良く実現できることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:44:00 GMT)
Exploiting Record Similarity for Practical Vertical Federated Learning [36.5] 我々は、より現実的なアプリケーションに適した新しい類似性ベースのVFLフレームワークであるFedSimを設計し、従来のVFLタスクで高いパフォーマンスを実現する。
3つの合成データセットと5つの実世界のデータセットに関する実験から、FedSimは他の最先端のベースラインを一貫して上回っていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:09:53 GMT)
Learning Compositional Shape Priors for Few-Shot 3D Reconstruction [36.4] 複雑なエンコーダ・デコーダアーキテクチャが,カテゴリごとの大量のデータを利用することを示す。
データから直接クラス固有のグローバルな形状を学習する3つの方法を提案する。
人気のShapeNetデータセットの実験から,本手法はゼロショットベースラインを40%以上上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:55:49 GMT)
Assessing Political Prudence of Open-domain Chatbots [36.1] 責任ある、非党派的で安全な行動方法で政治的に敏感なコンテンツを扱うことは、オープンドメインチャットボットにとって不可欠である。
現在、政治的感受性を扱う主なアプローチは、そのようなトピックが検出されたときに単に変更することである。
政治の熟達度を評価するための指標のグループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:03:53 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、この新たなデータセット上での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） (Fri, 11 Jun 2021 07:41:58 GMT)
BoB: BERT Over BERT for Training Persona-based Dialogue Models from
Limited Personalized Data [35.7] 本稿では,新たなBERT-over-BERT(BoB)モデルを用いて,ペルソナに基づく対話生成を2つのサブタスクに分離する方法を示す。
具体的には、BERTベースのエンコーダとBERTベースの2つのデコーダで構成される。
異なる制限されたデータ設定の下では、自動評価と人的評価の両方が、提案モデルが応答品質とペルソナの整合性において強いベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:02:05 GMT)
MlTr: Multi-label Classification with Transformer [35.1] 本稿では,ウィンドウ分割,インウインドウ,クロスウインドウといった特徴を持つマルチラベルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
提案したMlTrは,MS-COCO, Pascal-VOC, NUS-WIDEなど,多言語多言語データセットの最先端結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 06:53:09 GMT)
Model-Free Learning for Two-Player Zero-Sum Partially Observable Markov
Games with Perfect Recall [34.7] 本研究では,不完全情報ゲーム(IIG)におけるナッシュ均衡(NE)学習の問題について,自己学習を通して検討する。
Inlicit Exploration Online Mirror Descent (IXOMD)アルゴリズムを提案する。
IXOMD は 1/sqrtT$ の NE への収束率に縛られる確率の高いモデルのないアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:51:29 GMT)
The Limitations of Large Width in Neural Networks: A Deep Gaussian
Process Perspective [34.7] 本稿では、ニューラルネットワークの一般化による容量と幅をディープガウス過程(ディープGP)に分離する。
驚くべきことに、非パラメトリックディープGPでさえガウス過程に収束し、表現力の増大なしに事実上より浅くなることを証明する。
GP動作を制限する前にテストセットのパフォーマンスを最大化する「スイートスポット」があることが、非パラメトリックディープGPの場合、幅 = 1 または幅 = 2 で発生する適応性を妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:58:58 GMT)
Interpreting Expert Annotation Differences in Animal Behavior [34.3] 手書きのアノテートデータは、主観的差異、ラター内変動、およびアノテータの専門性の違いによって異なる可能性がある。
我々は,動物行動ビデオのセットで同じ行動クラスをラベル付けした,異なる専門家のアノテーションについて検討した。
本稿では,行動分析におけるアノテーションの違いの解釈を支援するために,プログラム合成を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:36:03 GMT)
Catch-A-Waveform: Learning to Generate Audio from a Single Short Example [34.0] 任意の領域から1つの短い音声信号で訓練できるGANに基づく生成モデルを提案する。
いずれにせよ,20秒以内のトレーニングオーディオは,我々のモデルが最先端の結果を得るのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:35:11 GMT)
Artificial Intelligence in Drug Discovery: Applications and Techniques [33.6] 仮想スクリーニングやドラッグデザインなど、さまざまなAI技術が幅広い用途で使用されている。
まず、薬物発見の概要を説明し、関連するアプリケーションについて議論し、2つの主要なタスクに還元することができる。
次に、一般的なデータリソース、分子表現、ベンチマークプラットフォームについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:57:41 GMT)
Finding Physical Adversarial Examples for Autonomous Driving with Fast
and Differentiable Image Compositing [33.5] 本研究では、シミュレーションされた自律走行環境の逆修正を見つけるためのスケーラブルなアプローチを提案する。
ベイズ最適化に基づく最先端のアプローチよりも,我々のアプローチははるかにスケーラブルで,はるかに効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:42:30 GMT)
PAGE: A Simple and Optimal Probabilistic Gradient Estimator for
Nonconvex Optimization [33.3] 本報告では,NonpsOmegaのための新しい確率勾配エストリマト(フラスト)を提案する。
小さなPAGEからバニラSGDへと設計されているため、実装が容易である。
トレーニングにおいてSGDよりもはるかに早く収束するだけでなく、高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:37:35 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） (Fri, 11 Jun 2021 12:54:57 GMT)
To Beam Or Not To Beam: That is a Question of Cooperation for Language
GANs [31.0] 言語GANは、強化学習手法を通じて、差別者ネットワークが提供する報酬から最適化される必要がある。
この協調原理に基づいて構築されたSelfGANフレームワークは,Teacher Forcingより優れ,2つの課題に対する最先端の成果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:04:42 GMT)
Courteous Behavior of Automated Vehicles at Unsignalized Intersections
via Reinforcement Learning [30.0] 深層強化学習を用いた混在交通状況における交差点における交通流の最適化手法を提案する。
我々の強化学習エージェントは、信号のない交差点で接続された自動運転車が道路の権利を放棄し、交通の流れを最適化するために他の車両に利する、集中型制御器のポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:16:48 GMT)
Step-Wise Hierarchical Alignment Network for Image-Text Matching [29.1] 画像テキストマッチングを多段階のクロスモーダル推論プロセスに分解するステップワイズ階層アライメントネットワーク(SHAN)を提案する。
具体的には,まず,グローバル・ローカル・グローバル・グローバル・グローバル・グローバル・アライメントを文脈レベルで逐次実行し,フラグメントレベルでローカル・ローカル・アライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:05:56 GMT)
Evaluating Robustness of Predictive Uncertainty Estimation: Are
Dirichlet-based Models Reliable? [28.3] ディリクレに基づく不確実性モデル(DBU)は、不確実性認識モデルの有望なクラスである。
敵攻撃下でのDBUモデルのロバスト性について, 大規模かつ詳細な研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:32:11 GMT)
LocoProp: Enhancing BackProp via Local Loss Optimization [27.9] ニューラルネットワークの最適化のための局所的損失構築手法について検討する。
我々は, コンバージェンスを継続的に改善し, 第一次法と第二次法のギャップを小さくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:00:02 GMT)
Learning to Pool in Graph Neural Networks for Extrapolation [27.9] 我々は、任意のタスクに対して訓練可能な、$Lp$ノルムライクなプーリング関数であるGNPを提示する。
我々は、全てのプール関数をGNPに置き換えることによって、GNNが多くのノードレベル、グラフレベル、およびセット関連タスクでうまく外挿できることを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:30:26 GMT)
From Paraphrasing to Semantic Parsing: Unsupervised Semantic Parsing via
Synchronous Semantic Decoding [26.9] 教師なし意味解析手法の提案 -同期セマンティックデコーディング(SSD)-
SSDは、パラフレーズと文法制約付き復号を併用することにより、セマンティックギャップと構造ギャップを同時に解決することができる。
実験の結果、SSDは有望なアプローチであり、複数のデータセット上で競合する教師なしセマンティックパーシング性能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:16:35 GMT)
Semi-Supervised and Unsupervised Sense Annotation via Translations [26.6] 感性アノテートコーパスを作成するための3つの新しい手法を提案する。
我々の半教師あり手法は、既存のセンスアノテーションを他の言語に転送するために機械翻訳を適用する。
2つの教師なし手法は、知識に基づくWSDシステムを用いて並列コーパスを注釈し、語彙翻訳を識別することで得られた感覚アノテーションを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:32:46 GMT)
Automatic Risk Adaptation in Distributional Reinforcement Learning [26.1] 実践的応用における強化学習(RL)エージェントの使用は、最適以下の結果を考慮する必要がある。
これは特に安全クリティカルな環境において重要であり、エラーは高いコストや損害をもたらす可能性がある。
リスク認識エージェントとリスク認識エージェントの両方と比較して, 失敗率を最大7倍に低下させ, 一般化性能を最大14%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:31:04 GMT)
Global Neighbor Sampling for Mixed CPU-GPU Training on Giant Graphs [26.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータから学習するための強力なツールであり、様々なアプリケーションで広く利用されている。
大規模なグラフ上でのミニバッチトレーニングを実現するためのサンプリングベース手法が数多く提案されているが、これらの手法は真の産業規模のグラフ上では機能していない。
我々は,CPU-GPUの混合学習に特化して,GNNを巨大なグラフ上でトレーニングすることを目的としたグローバル近隣サンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:30:25 GMT)
Model Selection for Bayesian Autoencoders [25.6] 本稿では,オートエンコーダの出力と経験的データ分布との分散スライス-ワッサーシュタイン距離を最適化することを提案する。
我々のBAEは、フレキシブルなディリクレ混合モデルを潜在空間に適合させることにより、生成モデルに変換する。
我々は,教師なしの学習課題に対する膨大な実験的キャンペーンを質的かつ定量的に評価し,先行研究が重要となる小規模データ体制において,我々のアプローチが最先端の結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:55:00 GMT)
ChemRL-GEM: Geometry Enhanced Molecular Representation Learning for
Property Prediction [25.5] 化学表現学習のための新しい幾何強化分子表現学習法(GEM)を提案する。
まず、分子内の原子、結合、結合角を同時にモデル化する幾何学に基づくGNNアーキテクチャを設計する。
考案されたGNNアーキテクチャの上に,空間知識を学習するための幾何レベルの自己教師型学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:35:53 GMT)
Shared Cross-Modal Trajectory Prediction for Autonomous Driving [24.1] 本稿では,複数入力モダリティの利用のメリットを活かしたクロスモーダルな埋め込みフレームワークを提案する。
2つのベンチマーク駆動データセットを用いて,提案手法の有効性を示すため,広範囲な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:24:38 GMT)
Spatially Invariant Unsupervised 3D Object Segmentation with Graph
Neural Networks [23.7] 本研究では,空間混合モデルとして点雲をモデル化するフレームワークSPAIR3Dを提案する。
変分オートエンコーダ(VAE)を用いて3次元の多目的表現とセグメンテーションを共同で学習する。
実験の結果,SPAIR3Dは外見情報のない可変物体を検出・分割できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:07:16 GMT)
On Robust Mean Estimation under Coordinate-level Corruption [23.1] コーディネートレベルの汚職に対する分布シフトのハミング距離に基づく新しい尺度を導入する。
この尺度は、以前の作品よりも現実的な汚職を捉えた敵モデルが得られることを示す。
本研究では, 構造分布に対して, 理論的により正確な平均推定値を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:26:42 GMT)
Nonparametric Learning of Two-Layer ReLU Residual Units [22.9] 本稿では,線形整列ユニット(ReLU)を活性化した2層残基を学習するアルゴリズムについて述べる。
解析最小化器はそのパラメータと非線形性の観点から、正確な地上構造ネットワークを表現できる機能として層ワイドな目的を設計する。
我々は,アルゴリズムの統計的強い一貫性を証明し,実験によるアルゴリズムの堅牢性とサンプル効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:03:23 GMT)
Direct Simultaneous Speech-to-Text Translation Assisted by Synchronized
Streaming ASR [21.6] 音声からテキストへの同時翻訳は多くのシナリオで広く有用である。
最近の試みでは、ソース音声を同時にターゲットテキストに翻訳しようとする試みがあるが、これは2つの別々のタスクが組み合わさったため、はるかに難しい。
ケースドとエンド・ツー・エンドの両方のアプローチの利点を活かした新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 23:22:37 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$3%の性能向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:23:07 GMT)
Relaxing Local Robustness [21.4] ローカルロバスト性は、敵の存在においても自然な目的ではない。
緩和された各ロバスト性に対して効率よく検証できるモデルを構築する方法を示す。
これらの緩和されたロバスト性変異がいくつかの重要な分類問題によく適合していることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:02:03 GMT)
DG-LMC: A Turn-key and Scalable Synchronous Distributed MCMC Algorithm [21.1] ユーザフレンドリな分散MCMCアルゴリズムを用いて,高次元設定でのスケーリングを実現する。
本稿では,合成実験および実データ実験における提案手法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:37:14 GMT)
Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs [20.9] 本稿では,新しいグラフ構造を生成し,タスクに有用な接続を含むグラフトランスフォーマーネットワーク(GTN)を提案する。
Fast Graph Transformer Networks (FastGTNs) は230倍高速で、100倍少ないメモリを使用する。
グラフ変換を、メタパスを超えた非局所的な操作を可能にするノードの意味的近接に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:56:55 GMT)
Spoken Term Detection Methods for Sparse Transcription in Very
Low-resource Settings [20.4] 2つの口頭言語での実験では、ターゲット言語音声のほんの数分で微調整された、事前訓練された普遍的な電話認識器が、音声語検出に使用できることが示されている。
グラフ構造における音素認識の曖昧さの表現は、低リソース音声語検出タスクにおいて高い精度を維持しながら、リコールをさらに促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:09:54 GMT)
RefBERT: Compressing BERT by Referencing to Pre-computed Representations [19.8] RefBERTはバニラのTinyBERTを8.1%以上上回り、GLUEベンチマークでBERTBASE$の94%以上のパフォーマンスを達成した。
RefBERTは、BERT$_rm BASE$よりも7.4倍小さく、推論では9.5倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:22:08 GMT)
Dynamic Language Models for Continuously Evolving Content [19.4] 近年、BERTのような事前訓練された言語モデルは、コンテンツ理解タスクの最先端性を大幅に改善した。
本稿では,これらの言語モデルをウェブコンテンツの継続的な進化に適応させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:33:50 GMT)
Breaking the Limit of Graph Neural Networks by Improving the
Assortativity of Graphs with Local Mixing Patterns [19.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複数のグラフベースの学習タスクで大きな成功を収めています。
入力グラフを近接情報と構造情報の両方を含む計算グラフに変換することに集中する。
構造と近接度を適応的に選択することで,様々な混合条件下での性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:18:34 GMT)
Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning [19.3] オフライン強化学習における対向的堅牢性について検討する。
最悪な$Omega(デプシロン)最適性ギャップは避けられないことを示す。
本稿では,Last-Square Value Iteration (LSVI)アルゴリズムのロバストな変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:41:53 GMT)
Inter-domain Multi-relational Link Prediction [19.1] 関連するグラフが共存する場合には、より小さなグラフを統合することで、より大きなグラフを構築するという大きなメリットがあります。
この統合では、異なるグラフに属するエンティティ間の隠れたリレーショナル接続を予測する必要がある。
ドメイン間リンク予測問題に対して,異なるドメイン間のエンティティ分布をソフトに整合させることにより,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:10:31 GMT)
Guarantees for Tuning the Step Size using a Learning-to-Learn Approach [18.8] ステップサイズを2次的損失に調整する簡単な問題に対して、学習から学習までのアプローチに対してメタ最適化を保証する。
メタ・グラディエント・オブジェクトを設計してメタ・グラディエントを束縛したままにしておく方法はあるが、バックプロパゲーションを用いて直接メタ・グラディエントを計算すれば、数値的な問題が発生する。
また,メタオブジェクトを別個の検証セットで計算し,学習性能を確保する必要がある場合の特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:21:42 GMT)
Order Matters: Probabilistic Modeling of Node Sequence for Graph
Generation [18.0] グラフ生成モデルはグラフ上の分布を定義する。
グラフ上の正確な結合確率とシーケンシャルプロセスのノード順序を導出する。
我々は,従来の手法のアドホックノード順序を使わずに,この境界を最大化してグラフ生成モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 06:37:52 GMT)
Indistinguishability Obfuscation of Null Quantum Circuits and
Applications [17.7] 我々は、ヌル量子回路(量子ヌル-iO)の不明瞭性難解化の概念を研究する。
我々は、量子null-iOが、我々の研究に先立って、仮定さえも存在しないような、新しい暗号プリミティブのシリーズを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:08:14 GMT)
Instance-Level Task Parameters: A Robust Multi-task Weighting Framework [17.6] 最近の研究によると、ディープニューラルネットワークは、複数の関連するタスク間で共有表現を学習することで、マルチタスク学習の恩恵を受けている。
トレーニングプロセスは、データセットの各インスタンスに対するタスクの最適な重み付けを規定します。
我々は,SURREALとCityScapesのデータセットを用いて,人間の形状とポーズ推定,深さ推定,セマンティックセグメンテーションタスクについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:35:42 GMT)
Understanding Deflation Process in Over-parametrized Tensor
Decomposition [17.3] 過度にパラメータ化されたテンソル分解問題における勾配流のトレーニング力学について検討する。
経験的に、このようなトレーニングプロセスは、まず大きなコンポーネントに適合し、次に小さなコンポーネントを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:51:36 GMT)
A3C-S: Automated Agent Accelerator Co-Search towards Efficient Deep
Reinforcement Learning [17.0] 本稿では,最適に整合したDRLエージェントとアクセルを自動的に共同検索する,A3C-S(Automated Agent Accelerator Co-Search)フレームワークを提案する。
我々の実験は、最先端技術よりもA3C-Sの方が優れていることを一貫して検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:56:44 GMT)
Auto-NBA: Efficient and Effective Search Over the Joint Space of
Networks, Bitwidths, and Accelerators [16.4] 本稿では,ネットワーク,ビット幅,アクセラレータを共同で検索するためのAuto-NBAというフレームワークを提案する。
本フレームワークは,各ターゲットデータセットとアクセラレーション仕様の巨大な共同設計空間内で,最適設計を効率的にローカライズする。
われわれのAuto-NBAは、ネットワークとアクセラレーターが一貫して最先端の設計を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:54:29 GMT)
Mirror3D: Depth Refinement for Mirror Surfaces [15.8] 3つのRGBDデータセットに基づいた3DミラープレーンデータセットであるMirror3Dデータセットを作成します。
次に、ミラー表面の誤差を補正するために、生のセンサー深度や推定深度を洗練するモジュールであるMirror3DNetを開発する。
実験の結果,Mirror3DNetは入力深度データの誤りを著しく軽減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:30:12 GMT)
Nonmyopic Multifidelity Active Search [15.7] 本稿では,多要素能動探索のモデルと,この設定のための新しい,計算効率の良いポリシーを提案する。
実世界のデータセット上でのソリューションの性能を評価し,自然ベンチマークよりもはるかに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:55:51 GMT)
Shallow Optical Flow Three-Stream CNN for Macro- and Micro-Expression
Spotting from Long Videos [15.3] 本稿では,表現区間にあるフレームの確率を推定するモデルを提案する。
本稿では,最新のMEGC 2020ベンチマークにおいて提案手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:19:48 GMT)
Exploiting Large-scale Teacher-Student Training for On-device Acoustic
Models [15.2] 音響モデル(AM)の半教師付き学習(SSL)におけるAlexa音声チームの結果を示す。
少数のフットプリント設定でAMのSSLについて議論し、100万時間の教師なしデータで訓練されたより小さなキャパシティモデルが、14.3%のワードエラー率削減(WERR)によってベースライン監視システムより優れていることを示した。
教師なしデータによる学習効率が高い一方で、学生モデルはそのような設定で教師モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:23:40 GMT)
Maximizing Influence of Leaders in Social Networks [15.1] 我々は、$n$ノードと$m$エッジを持つソーシャルネットワークにおける意見力学のDeGrootモデルに対するエッジ加算問題を考察する。
提案アルゴリズムは,100万以上のノードを持つ大規模ネットワークに対して,効率的かつ効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:31:46 GMT)
Defect-free arbitrary-geometry assembly of mixed-species atom arrays [14.6] 充填率0.88(0.89)を85ドルRb(87ドルRb)原子とする2次元6時間4$二重種原子組立体の最初の実演を報告した。
スケーラブルな利点の完全なチューニング可能なハイブリッド原子システムは、高忠実度量子論理の出発点となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:03:59 GMT)
Data-Driven Multiscale Design of Cellular Composites with Multiclass
Microstructures for Natural Frequency Maximization [14.3] 本稿では,データ駆動型トポロジ最適化(TO)手法を提案する。
このフレームワークは、熱コンプライアンスや動的応答最適化など、他のマルチスケールTO問題にも容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:59:33 GMT)
TellMeWhy: A Dataset for Answering Why-Questions in Narratives [14.3] TellMeWhyは、30万以上の質問と、短い物語の登場人物が説明されているアクションを実行する理由に関する自由形式の回答からなる、クラウドソースによる新しいデータセットである。
このタスクの自動評価の限界を考えると、このデータセットのための体系化された人間評価インタフェースも提示する。
我々の最先端モデルの評価は、そのような疑問に答える上で、人間のパフォーマンスよりもはるかに低いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:40:06 GMT)
Probability Paths and the Structure of Predictions over Time [14.2] 天気予報から政治的予測に至るまで、将来の2次結果の確率推定はしばしば時間とともに進化する。
時間とともに動的予測の構造をモデル化するためのベイズ的枠組みを導入する。
予測の動的構造を時間とともに解明することで、個人がより情報のある選択を行えるようにしたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:18:05 GMT)
Calibration and Auto-Refinement for Light Field Cameras [13.8] 本稿では,一対のパターンに基づくパラメータ抽出に基づく光場カメラキャリブレーションと補正のアプローチを提案する。
その後、三角フィルタと非線形最適化を用いて任意のシーンからのカメラパラメータの精製を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:49:14 GMT)
Distributional Soft Actor-Critic: Off-Policy Reinforcement Learning for
Addressing Value Estimation Errors [13.5] 本稿では,Q値過大評価を緩和し,ポリシー性能を向上させるための分散型ソフトアクター・クリティック(DSAC)アルゴリズムを提案する。
我々は,MuJoCo連続制御タスクのスイート上でDSACを評価し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:21:17 GMT)
Towards Understanding Generalization via Decomposing Excess Risk
Dynamics [13.4] 一般化力学を解析してアルゴリズム依存境界(安定性など)を導出する。
ニューラルネットは、ノイズの嵌合時に緩やかな収束率を示すという観測から着想を得て、余剰リスクダイナミクスを分解することを提案する。
分解の枠組みの下では、新しい境界は安定性に基づく境界と一様収束境界よりも理論的および経験的証拠とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:42:45 GMT)
Neural Optimization Kernel: Towards Robust Deep Learning [13.1] 近年の研究では、ニューラルネットワーク(NN)とカーネルメソッドの関連性が示されている。
本稿では,カーネル(NOK)という新しいカーネルファミリーを提案する。
パラメータ化ディープNN(NOK)は,経験的リスクを低減し,有界一般化を同時に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:34:55 GMT)
How Should Agents Ask Questions For Situated Learning? An Annotated
Dialogue Corpus [13.1] 本稿では,HuRDLコーパス(HuRDL: Human-Robot Dialogue Learning)について紹介する。
コーパスデータとそれに対応するアノテーションスキームを記述し、人間が現在位置する環境での学習を促進するために求める質問の形式と内容について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:58:22 GMT)
Machine Unlearning for Random Forests [13.1] 我々は,データ除去可能な森林(DaRE)を導入し,最小限の再トレーニングによるトレーニングデータの除去を可能にするランダム森林の変種について紹介する。
DaREツリーはランダム性とキャッシュを使用してデータの削除を効率的にする。
DaREの森林は、データの順序をスクラッチからリトレーニングするよりもはるかに早く削除し、予測力をほとんど、あるいは全く犠牲にしない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:04:44 GMT)
Federated Learning with Spiking Neural Networks [13.1] 従来のニューラルネットワーク(ANN)に代わるエネルギー効率の高い代替手段として、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場している
SNNの分散・プライバシ保護トレーニングのための連合学習フレームワークを提案する。
フェデレーションにおいて,データを多数のクライアントに分散した場合,SNNが全体の精度で15%以上向上することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:00:58 GMT)
Sample-efficient Linguistic Generalizations through Program Synthesis:
Experiments with Phonology Problems [12.7] ドメイン固有言語におけるプログラムとして音韻規則を学習する合成モデルを開発した。
我々は、言語学オリンピアードの新たな問題データセットを用いて、少数のトレーニング例からモデルを一般化する能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:36:07 GMT)
EPICURE Ensemble Pretrained Models for Extracting Cancer Mutations from
Literature [12.6] EPICUREは、条件付きランダムフィールドパターン層とスパン予測パターン層を備え、テキストからがんの突然変異を抽出するアンサンブル事前訓練モデルである。
3つのベンチマークデータセットの実験結果から,ベースラインモデルと比較して競争力のある結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:08:15 GMT)
Dictionary and prior learning with unrolled algorithms for unsupervised
inverse problems [12.5] 本稿では,二段階問題として,劣化測定による辞書と事前学習について検討する。
合成と解析の近似定式化を解くために, アンロールアルゴリズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:21:26 GMT)
What Can Knowledge Bring to Machine Learning? -- A Survey of Low-shot
Learning for Structured Data [11.5] ローショット学習により、モデルはトレーニングデータをほとんど、あるいは全く持たずに、優れた予測力を得ることができる。
構造化知識は、人間の高度な意味表現として重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:07:07 GMT)
Knowledge Enhanced Machine Learning Pipeline against Diverse Adversarial
Attacks [10.9] ドメイン知識をグラフィカルモデルに統合するための知識強化機械学習パイプライン(KEMLP)を提案する。
特に,主DNNモデルとの論理的関係に基づいて,多様な弱補助モデルを統合することで,KEMLPを開発する。
KEMLPは, 対人訓練やその他のベースラインと比較して, 物理的攻撃に対する高い堅牢性, $mathcalL_p$境界攻撃, 予期せぬ攻撃, および自然汚職を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:37:53 GMT)
Bridge the Gap Between Model-based and Model-free Human Reconstruction [10.8] グラフ畳み込みニューラルネットワークによって構築された暗黙の面と明示的なメッシュモデルを同時に予測するエンド・ツー・エンドニューラルネットワークを提案する。
DeepHumanデータセットの実験は、我々のアプローチが効果的であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:13:42 GMT)
Deception Detection and Remote Physiological Monitoring: A Dataset and
Baseline Experimental Results [10.7] 本稿では,認知検出と生理モニタリングのデータセットと,このデータセットに対する初期ベースライン結果について述べる。
アプリケーション・コンテキストは,面接者が面接者の選択した回答を騙そうとする面接シナリオである。
インタビュアーはRGB、近赤外線、長波赤外線、心拍、血液酸素、オーディオで記録される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:08:23 GMT)
Toward Accurate and Realistic Outfits Visualization with Attention to
Details [10.7] 商用アプリケーションに必要な重要な視覚的詳細を捉えるために,アウトフィット・ビジュアライゼーション・ネットを提案する。
OVNetは,1)意味的レイアウト生成器と2)複数の協調ワープを用いた画像生成パイプラインから構成される。
この手法を利用した対話型インターフェースは,ファッションeコマースのウェブサイトに展開され,圧倒的に肯定的なフィードバックを受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:53:34 GMT)
Coded-InvNet for Resilient Prediction Serving Systems [10.6] Coded-InvNetは、ストラグラーやノード障害を優雅に処理できるレジリエントな予測サービスシステムの設計を行う。
実験の結果,特に計算リソースのオーバーヘッドが10%以下であれば,Coded-InvNetは既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:02:11 GMT)
Topological Detection of Trojaned Neural Networks [10.6] トロイの木馬攻撃は、攻撃者がモデルの動きを密かに操作する際に起こる。
トロイの木馬模型を特徴付ける微妙な構造偏差が見つかる。
トロイの木馬モデルのロバスト検出のための戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:48:16 GMT)
Survey of Image Based Graph Neural Networks [10.4] 入力データの30%を削減するために、まずQuickshiftアルゴリズムを用いて画像をスーパーピクセルに変換する。
スーパーピクセルはその後、領域隣接グラフを生成するために使用される。
グラフは最先端のグラフ畳み込みニューラルネットワークを通過して、分類スコアを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:56:43 GMT)
Quantifying and Reducing Bias in Maximum Likelihood Estimation of
Structured Anomalies [10.4] 異常推定は、機械学習とデータマイニングにおける問題である。
MLE (Maximum Likelihood Estimator) は、いくつかの異常な家族に対する$textitbiased$ estimatorである。
MLEのバイアスは異常な家族の大きさに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:54:00 GMT)
Quantile Bandits for Best Arms Identification [10.3] 多腕バンディットにおける最適な腕識別タスクの変種について検討する。
リスクと逆の意思決定の問題によって動機づけられた当社の目標は、固定予算内で最高の$tau$-quantileの値を持つ、$m$の武器のセットを特定することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:17:41 GMT)
TrafficStream: A Streaming Traffic Flow Forecasting Framework Based on
Graph Neural Networks and Continual Learning [10.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)と連続学習(CL)に基づくストリームトラフィックフロー予測フレームワークであるTrafficStreamを提案する。
新たなトラフィックパターンをマイニングするために,JS-divergence に基づくアルゴリズムを提案する。
モデルの有効性と有効性を検証するために,ストリーミングトラフィックデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:42:37 GMT)
HMM-Free Encoder Pre-Training for Streaming RNN Transducer [10.0] 本研究では,ストリームリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)モデルのトレーニングを改善するために,フレームワイズラベルを用いたエンコーダ事前トレーニング手順について述べる。
我々の知る限り、これはCTCモデルを用いてHMMベースのフレームワイドラベルを事前学習する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:11:39 GMT)
Optimal Model Selection in Contextual Bandits with Many Classes via
Offline Oracles [9.7] 文脈的包帯に対するモデル選択の問題について検討する。
本稿では,文脈的帯域幅のモデル選択をオフラインモデル選択オラクルに還元する手法を提案する。
我々の主な成果は、文脈的盗賊に対する新しいモデル選択保証である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:08:03 GMT)
Statistical Analysis from the Fourier Integral Theorem [9.6] 条件分布関数のモンテカルロに基づく推定器について検討する。
マルコフ過程の予測など,多くの問題について検討する。
推定器は明示的なモンテカルロベースであり、反復アルゴリズムを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:44:54 GMT)
Going Beyond Linear Transformers with Recurrent Fast Weight Programmers [9.2] RFWP(Recurrent Fast Weight Programmers)を紹介する。
我々は,2つの合成アルゴリズム,Wikitext-103言語モデル,およびAtari 2600 2Dゲーム環境において,新しいFWP(RFWP)を評価する。
強化学習環境では,アタリゲームにおけるLSTMの大幅な改善が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:32:11 GMT)
ModelDiff: Testing-Based DNN Similarity Comparison for Model Reuse
Detection [9.1] ModelDiffは、ディープラーニングモデル類似性比較に対するテストベースのアプローチである。
モバイルディープラーニングアプリの研究は、現実世界のモデルにおけるModelDiffの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:16:18 GMT)
Pedestrian Attribute Recognition in Video Surveillance Scenarios Based
on View-attribute Attention Localization [8.8] 注目度(VALA)に基づく新しいビュー属性ローカライズ手法を提案する。
特定のビュー属性は、抽出された属性特徴と、異なるビューからの属性に対する信頼度としてビュー予測器によって予測される4つのビュースコアによって構成される。
3つのワイドデータセット(RAP, RAPv2, PETA, PA-100K)による実験により, 最先端手法と比較して, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:09:31 GMT)
GDI: Rethinking What Makes Reinforcement Learning Different From
Supervised Learning [8.8] 我々は、一般化政策イテレーション(GPI)と呼ばれるRLの基本パラダイムを、一般化データ分散イテレーション(GDI)と呼ばれるより一般的なバージョンに拡張する。
提案アルゴリズムは, 平均正規化スコア(HNS)9620.98%, 中央値HNS1146.39%, HWRB22を200フレームのトレーニングフレームで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:31:12 GMT)
Zero-Shot Controlled Generation with Encoder-Decoder Transformers [8.5] ゼロショット方式でエンコーダ・デコーダ変換器に基づくNLGモデルを制御するための新しい手法を提案する。
これらのNLGモデルがこのような操作に対して堅牢であるだけでなく、その動作が世代性能に影響を与えることなく制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:07:19 GMT)
Pay Attention with Focus: A Novel Learning Scheme for Classification of
Whole Slide Images [8.4] スライド画像全体(WSI)を解析するための新しい2段階アプローチを提案する。
まず、WSIから代表パッチ(モザイクと呼ばれる)を抽出する。
モザイクの各パッチは、ディープネットワークを用いて特徴ベクトルに符号化される。
第2段階では、WSIから符号化されたパッチレベルの一連の特徴を用いて、一次診断確率を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:59:02 GMT)
NAAQA: A Neural Architecture for Acoustic Question Answering [8.4] AQAタスクの目的は、音響シーンの内容に関する自由形式のテキスト質問に答えることである。
音響入力の特定の特性を活用するニューラルネットワークであるNAAQAを紹介する。
NAAQAは従来のVQAモデルの約7倍のパラメータでAQAタスクの精度の91.6%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:05:48 GMT)
Neural Architecture Search without Training [8.1] 本研究では,未学習ネットワークにおけるデータポイント間のアクティベーションの重複について検討する。
ネットワークのトレーニングされたパフォーマンスを示すのに有用な指標を、どのように提供できるかを動機付けます。
この測度を単純なアルゴリズムに組み込むことで、単一のGPU上で数秒のトレーニングをすることなく、強力なネットワークを検索できるのです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:31:02 GMT)
Scaling Laws for Acoustic Models [7.9] 近年の研究では、クロスエントロピー目的関数を持つ自己回帰生成モデルがスムーズなパワー-ロー関係を示すことが示されている。
自動予測符号損失で訓練された音響モデルは、まるで同様のスケーリング法則に従うかのように振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:59:24 GMT)
DECORE: Deep Compression with Reinforcement Learning [7.7] 本稿では,ネットワーク圧縮プロセスを自動化する強化学習手法であるDECOREを提案する。
他のアーキテクチャ検索手法とは対照的に、DECOREはシンプルで高速にトレーニングでき、1GPU上でのトレーニングに数時間しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:03:41 GMT)
Quantum phase transition in a non-Hermitian XY spin chain with global
complex transverse field [7.4] 非エルミート効果を導入した後、イジング相転移の臨界点が臨界遷移帯に拡大することを示す。
その結果,相図の異なる領域,非エルミートエネルギーギャップ,長距離相関関数の関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:49:42 GMT)
A deep learning approach to clustering visual arts [7.4] 本稿では,deep Learning approach to cLustering vIsUal artSを提案する。
この方法は、事前訓練された畳み込みネットワークを使用して特徴を抽出し、これらの特徴を深い組込みクラスタリングモデルに供給する。
生の入力データを潜在空間にマッピングするタスクは、この潜在空間内のクラスタセントロイドの集合を見つけるタスクと共同で最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:35:26 GMT)
Locally Sparse Networks for Interpretable Predictions [7.4] 本稿では,局所的な疎度をサンプル固有のゲーティング機構を用いて学習する,局所スパースニューラルネットワークのトレーニングフレームワークを提案する。
サンプル固有の間隔は、テキスト予測ネットワークで予測され、テキスト予測ネットワークとタンデムでトレーニングされる。
本手法は,1インスタンスあたりの機能が少ないターゲット関数の予測において,最先端のモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:46:50 GMT)
Self-Guided Quantum State Learning for Mixed States [7.3] 我々のアルゴリズムの健全な特徴は、非忠実次元$d$状態における効率的な$O left(d3 right)$後処理である。
測定ノイズに対する高いレジリエンスは、ノイズの多い中間スケール量子アプリケーションに我々のアルゴリズムを適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:40:26 GMT)
Deep Conditional Gaussian Mixture Model for Constrained Clustering [7.1] 制約付きクラスタリングは、部分的にラベル付けされたデータの増加量に関する事前情報を利用することができる。
本稿では、直感的で解釈可能で、勾配変動推論の枠組みで効率的に訓練できる制約付きクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:38:09 GMT)
HIFI: Anomaly Detection for Multivariate Time Series with High-order
Feature Interactions [7.0] HIFIは自動的に多変量特徴相互作用グラフを構築し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用して高次特徴相互作用を実現する。
3つの公開データセットの実験は、最先端のアプローチと比較して、我々のフレームワークの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:57:03 GMT)
Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a
Student Re-Ranking Network [7.0] テキストエンティティ表現を利用した深層畳み込みネットワークを構築した。
進化的ネットワークからの知識を学生ネットワークに蒸留し、有望な候補を再度ランク付けする。
この再ランクステージは、パフォーマンスをさらに向上させ、知識グラフの補完のためにエンティティを再ランク付けする効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:01:27 GMT)
Attention-based Partial Face Recognition [6.8] 本研究では,隠蔽領域の異なる顔を認識する部分的顔認識手法を提案する。
本稿では、ResNetの中間機能マップと個別のアグリゲーションモジュールの注意プールを組み合わせることで、これを実現する。
徹底的な分析により、複数のベンチマークプロトコルで全てのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:16:06 GMT)
Exploring the many-body dynamics near a conical intersection with
trapped Rydberg ions [6.4] 電子ポテンシャル表面間の円錐交差は非断熱過程の研究においてパラダイム的である。
我々は、閉じ込められたRydbergイオンが円錐交叉を工学するプラットフォームであることを実証した。
円錐交差の存在が核力学と電子力学の両方にどのように影響するかを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:26:42 GMT)
Improving RNN-T ASR Performance with Date-Time and Location Awareness [6.3] 文脈情報を個別に使用すると、ベースラインに対して最大3.48%の性能が向上することを示す。
特定の領域では、これらの文脈信号は最大11.5%の改善を示すが、他の領域では顕著な劣化はない。
以上の結果から,ASRモデルの訓練に限られたデータを用いると,文脈信号により性能が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:57:30 GMT)
Statistical Mechanical Analysis of Neural Network Pruning [6.0] DPPに基づくノードプルーニング法は,実データセット上でテストした場合,競合するアプローチよりも優れていることを示す。
提案手法は,提案手法を理論的に検証し,ベースラインのランダムエッジプルーニング法でさえ,DPPノードプルーニング法よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:34:46 GMT)
GANs N' Roses: Stable, Controllable, Diverse Image to Image Translation
(works for videos too!) [6.0] 顔画像から抽出したコンテンツコードと、ランダムに選択されたスタイルコードからアニメ画像へ、マップを学習する方法を示す。
文体や内容の単純かつ効果的な定義から敵意の喪失を導出する。
コンテンツとスタイルの形式化によって、ビデオのトレーニングをすることなくビデオ翻訳を実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:23:00 GMT)
A Knowledge Distillation Ensemble Framework for Predicting Short and
Long-term Hospitalisation Outcomes from Electronic Health Records Data [5.8] 既存の結果予測モデルは、頻繁なポジティブな結果の低いリコールに悩まされる。
我々は、死亡率とICUの受け入れによって表される逆さを自動的に予測する、高度にスケーリング可能な、堅牢な機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:10:29 GMT)
HPO-B: A Large-Scale Reproducible Benchmark for Black-Box HPO based on
OpenML [5.7] 我々はHPOアルゴリズムを比較するための大規模ベンチマークであるHPO-Bを提案する。
ベンチマークはOpenMLリポジトリから収集され、事前処理されています。
我々は,非伝達学習および伝達学習HPOの手法の比較のための,明示的な実験的プロトコル,分割,評価方法について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:18:39 GMT)
A Discussion on Building Practical NLP Leaderboards: The Case of Machine
Translation [5.5] リーダーボードは、NLPの進歩を追跡し、加速するための一般的なメカニズムとして現れています。
本稿では,精度の指標にのみ焦点をあてるリスクについて,予備的な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:24:35 GMT)
The application of adaptive perturbation theory in strongly coupled
double harmonic oscillator system [5.4] 本稿では、適応摂動理論を用いて、強結合二重高調波発振器系の可解成分を抽出する。
本研究は,2次摂動と2次摂動からの解析的研究を実証する。
全体として、数値的なギャップは約1%から3%であり、これは悪い結果ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:32:21 GMT)
Transformer-based Spatial-Temporal Feature Learning for EEG Decoding [4.8] 本稿では,主に注意機構に依存する新しい脳波復号法を提案する。
我々はより少ないパラメータで、脳波の多分類化における最先端のレベルに達しました。
脳-コンピュータインタフェース(BCI)の実用性を促進する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:48:18 GMT)
A comprehensive solution to retrieval-based chatbot construction [4.8] 我々は、未ラベルのチャットログからデプロイされたチャットボットへ読者を連れて行くための、エンドツーエンドのソリューションセットを提示する。
このソリューションセットには、セルフ教師付きデータセットと、チャットログから弱いラベル付きデータセットを作成すること、および、缶詰されたレスポンスの固定リストを選択するための体系的なアプローチが含まれる。
自己教師付きコントラスト学習モデルを使用することで、弱いラベル付きデータセット上でのバイナリクラスとマルチクラス分類モデルのトレーニングに優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:54:33 GMT)
A dataset of mentorship in science with semantic and demographic
estimations [4.3] 112分野にわたる738989科学者間の743176のメンターシップ関係のクラウドソーシングデータセットについて述べる。
我々は、Microsoft Academic Graphの出版データとディープラーニングコンテンツ分析を用いた研究の「セマンティック」表現で科学者のプロファイルを豊かにする。
我々は、プロファイル-パブリケーションマッチング、セマンティックコンテンツ、人口統計学的推測の広範な検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:12:15 GMT)
A New Formalism, Method and Open Issues for Zero-Shot Coordination [4.3] マルチエージェント強化学習における新たなフロンティアとしてゼロショットコーディネートが提案されている。
ラベルフリーコーディネート問題に対する最適解ではないことを示す。
本稿では,LFC問題とLFCゲームにおける平衡に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:06:04 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） (Fri, 11 Jun 2021 13:46:13 GMT)
DRLD-SP: A Deep Reinforcement Learning-based Dynamic Service Placement
in Edge-Enabled Internet of Vehicles [4.0] 5Gとエッジコンピューティングは、車載インターネット(IoV)の出現を可能にした
エッジでの限られたリソース、車両の高モビリティ、需要の増加、サービス要求タイプの動的性は、サービスの配置を困難なタスクにしました。
トラフィックモビリティやサービスのダイナミクスを考慮していないため、典型的な静的配置ソリューションは効果的ではありません。
本稿では,最大エッジリソース使用量とサービス遅延を最小限に抑えることを目的とした,Deep Reinforcement Learningに基づく動的サービス配置フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:17:27 GMT)
States of confusion: Eye and Head tracking reveal surgeons' confusion
during arthroscopic surgery [3.9] 関節鏡視下手術における眼球運動と頭部運動の相違について検討した。
94%以上の精度と検出速度0.039秒の精度で,鏡視下手術における外科医の知覚認知過程のオンライン診断・訓練システムに向けたステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:22:49 GMT)
Modeling Language Usage and Listener Engagement in Podcasts [3.9] 語彙の多様性、特徴性、感情、構文の様々な要因がエンゲージメントとどのように相関するかを検討する。
異なるテキスト表現を持つモデルを構築し、識別された特徴がエンゲージメントを非常に予測可能であることを示す。
我々の分析は、ハイエンゲージメントポッドキャストのスタイル的要素に関する一般的な知恵を検証し、いくつかの側面を分類し、他の側面に新たな視点を加える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:40:15 GMT)
Optimal Counterfactual Explanations in Tree Ensembles [3.8] 我々は「最適」な説明を目的としたモデルに基づく探索を提唱し、効率的な混合整数プログラミング手法を提案する。
孤立林は我々のフレームワーク内でモデル化され、低いアウトリーチスコアで妥当な説明に焦点を絞ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:44:27 GMT)
Decoupled Greedy Learning of CNNs for Synchronous and Asynchronous
Distributed Learning [3.8] Decoupled Greedy Learning (DGL)と呼ばれる,最小限のフィードバックに基づくシンプルな代替案を検討する。
近年,大規模な画像分類において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の文脈で有効であることが示されている。
我々は、この手法が収束し、シーケンシャル・ソルバと比較されることを理論的、実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:55:17 GMT)
AugNet: End-to-End Unsupervised Visual Representation Learning with
Image Augmentation [3.7] 我々は、未ラベル画像の集合から画像特徴を学習するための新しいディープラーニングトレーニングパラダイムであるAugNetを提案する。
実験により,低次元空間における画像の表現が可能であることを実証した。
多くのディープラーニングベースの画像検索アルゴリズムとは異なり、我々のアプローチは外部アノテーション付きデータセットへのアクセスを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:02:30 GMT)
Recovery of Meteorites Using an Autonomous Drone and Machine Learning [3.4] 現場でドローンが撮影した画像から隕石を認識するために、さまざまな畳み込みニューラルネットワークの組み合わせをオフラインで展開する概念的隕石分類器について説明する。
このシステムは概念的なドローンで実装され、ネバダ州ウォーカー湖近くで最近落下した隕石の被疑地でテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:36:33 GMT)
Zero-field spin noise spectrum of an alkali vapor with strong
spin-exchange coupling [3.1] 強いスピン交換結合を有する熱状態ホット87Rb蒸気に対するゼロフィールド光スピンノイズスペクトル(OSN)について検討した。
OSNの総力はSE結合の強さとは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:51:58 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） (Fri, 11 Jun 2021 04:14:53 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） (Fri, 11 Jun 2021 08:55:58 GMT)
Genetic U-Net: Automatically Designed Deep Networks for Retinal Vessel
Segmentation Using a Genetic Algorithm [2.7] 遺伝的U-Netは、より優れた網膜血管セグメンテーションを実現することができるが、アーキテクチャに基づくパラメータが少ないU字型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を生成するために提案されている。
実験の結果,提案手法を用いて得られたアーキテクチャは,元のU-Netパラメータの1%以下で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:58:57 GMT)
SPPL: Probabilistic Programming with Fast Exact Symbolic Inference [2.4] Sum-Product Probabilistic Language (SPPL)は、幅広い確率的推論クエリに対して正確なソリューションを提供する。
SPPLは確率的プログラムを、新しい記号表現と関連する意味領域である要約生成表現に変換する。
モジュールアーキテクチャでSPPLのプロトタイプを実装し,システム対象のベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:21:13 GMT)
Cross-replication Reliability -- An Empirical Approach to Interpreting
Inter-rater Reliability [2.2] 経験的かつ文脈的に解釈された新しいIRRの解釈手法を提案する。
これは複製におけるベースライン測度に対するIRRのベンチマークに基づいており、そのうちの1つはコーエンのカッパに基づく新しいクロスレプリケーション信頼性(xRR)尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:15:46 GMT)
Assessing the Effectiveness of Syntactic Structure to Learn Code Edit
Representations [2.2] ソースコード編集の表現には抽象構文木(AST)の構造情報を用いる。
code2seqアプローチに触発されて,ASTの構造情報の利用がコード編集のタスクにどのように役立つかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:23:07 GMT)
Feature Selection Tutorial with Python Examples [2.1] 機械学習では、モデル開発に使用するデータセットで利用可能な機能のサブセットを選択する必要がある。
本稿では,Python の実装における主要な手法の概要と実例を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:49:43 GMT)
The Complexity of Sparse Tensor PCA [1.9] 1leq leq k$の場合、我々のアルゴリズムは信号対雑音比$lambda geq tildemathcalO (sqrtt cdot (k/t)p/2)$のスパースベクトルを時間内に回収する。
PCAの制限されたケースでさえ、既知のアルゴリズムは、$lambda geq tildemathcalO(k cdot r)のスパースベクトルのみを復元する一方、我々のアルゴリズムは$lambda geを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:57:00 GMT)
Learning the optimal regularizer for inverse problems [1.8] 線形逆問題 $y=Ax+epsilon$ を考えると、$Acolon Xto Y$ は分離可能なヒルベルト空間 $X$ と $Y$ の間の既知の線型作用素である。
この設定は、デノイング、デブロアリング、X線トモグラフィーなど、画像のいくつかの逆問題を含んでいる。
古典的な正規化の枠組みの中では、正規化関数が優先順位を与えられず、データから学習される場合に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:14:27 GMT)
Analyzing the Travel and Charging Behavior of Electric Vehicles -- A
Data-driven Approach [1.7] 電気自動車(EV)は電力システムにかなりの電力需要をもたらす可能性がある。
本プロジェクトでは,全国住宅ホルドサーベイ(NHTS)データを用いて旅行の順序を定めている。
我々は、旅行開始時間、終了時間、距離など、ドライバーの次の旅行のパラメータを予測する機械学習モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:53:59 GMT)
CONDA: a CONtextual Dual-Annotated dataset for in-game toxicity
understanding and detection [1.6] CONDAは,ゲーム内有害言語検出のための新しいデータセットである。
データセットは、1.9Kの完了したDota 2マッチのチャットログから12Kの会話から45Kの発話で構成されている。
ゲーム内毒性分析は、発話、トークン、二重レベルにおけるコンテキストの包括的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:42:12 GMT)
A Framework to Enhance Generalization of Deep Metric Learning methods
using General Discriminative Feature Learning and Class Adversarial Neural
Networks [1.5] メトリック学習アルゴリズムは、意味論的に類似したデータアイテムをまとめて、異種データを遠くに保持する距離関数を学習することを目的としている。
データから特徴を自動的に抽出し,入力空間から意味的な埋め込み空間への非線形変換を学習するDeep Metric Learning (DML)法が提案されている。
ゼロショット学習(ZSL)環境において,既存のDML手法の一般化能力を高める枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:24:40 GMT)
The Analysis of Bulk Boundary Correspondence under the Singularity of
the Generalized Brillouin Zone in Non-Hermitian System [1.5] 一般化ブリルアンゾーン(英: generalized Brillouin zone、GBZ)は、非ブロックバンド理論の中核概念である。
この研究で、GBZ自体が一点に崩壊しても、連続体バンドによる開境界エネルギースペクトルの回復は変わらないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:37:23 GMT)
Monotonic Neural Network: combining Deep Learning with Domain Knowledge
for Chiller Plants Energy Optimization [1.5] 現実世界の物理システムにおける深層ネットワークトレーニングのための膨大なデータ収集は困難である。
本稿では,非線形モデルを構築するための深層ネットワークの構造と損失設計におけるドメイン知識について考察する。
特に、ほとんどの冷却器のエネルギー消費推定は、入力出力単調問題として物理的に見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 03:01:26 GMT)
Sparse Bayesian Learning via Stepwise Regression [1.3] 我々は、RMP(Relevance Matching Pursuit)と呼ばれるSBLのための座標加算アルゴリズムを提案する。
ノイズ分散パラメータがゼロになるにつれて、RMPはステップワイド回帰と驚くべき関係を示す。
ステップワイド回帰アルゴリズムの新たな保証を導き、RMPにも光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:20:27 GMT)
Collaborative Multidisciplinary Design Optimization with Neural Networks [1.3] 協調最適化の場合、二項分類の興味深い問題を解くことにより、より高速で信頼性の高い収束が得られることを示す。
本稿では,非対称な損失関数,リプシッツ連続性を保証する構造,基本距離関数の性質を尊重する正規化を含むニューラルネットワークのトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:03:47 GMT)
Neural Text Classification and Stacked Heterogeneous 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） (Fri, 11 Jun 2021 13:23:15 GMT)
FedNLP: An interpretable NLP System to Decode Federal Reserve
Communications [1.2] 我々は連邦準備制度の通信を復号化するための解釈可能な多成分自然言語処理システムであるFedNLPを提案する。
このシステムは、NLP技術がNOコーディングによるFRBのコミュニケーションの全体的理解にどのように役立つかをエンドユーザが調査するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:58:36 GMT)
Twin Neural Network Regression is a Semi-Supervised Regression Algorithm [0.9] ツインニューラルネットワーク回帰(TNNR)は、半教師付き回帰アルゴリズムである。
TNNRは、ターゲット自体ではなく、2つの異なるデータポイントのターゲット値の違いを予測するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:10:52 GMT)
An adaptive cognitive sensor node for ECG monitoring in the Internet of
Medical Things [0.8] インターネット・オブ・メディカル・モノズ(IoMT)パラダイムは、複数の臨床試験や医療処置で主流になりつつある。
本研究では,資源制約型コンピューティングプラットフォームにおける認知データ解析アルゴリズムの実装について検討する。
コンボリューションニューラルネットワークを用いて心電図のトレースを分類する手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:49:10 GMT)
Differentially Private Algorithms for Clustering with Stability
Assumptions [0.8] 安定な入力をクラスタリングするためのより単純なアルゴリズムを提案する。
我々はWasserstein距離とk-meansコストの両方でその実用性を分析する。
我々のアルゴリズムは、k-medianインスタンスの「ニッチ」と微分プライバシの局所モデルのためのストレートフォワードアナログを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:45:39 GMT)
Federated Learning with Buffered Asynchronous Aggregation [0.7] Federated Learning (FL)は、トレーニングデータをデバイス上に保持しながら、分散デバイス間で共有モデルをトレーニングする。
ほとんどのFLスキームは同期であり、個々のデバイスからモデル更新を集約する。
同期FLと非同期FLを組み合わせたFedBuffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 23:29:48 GMT)
Time Series Anomaly Detection with label-free Model Selection [0.6] ラベルのない時系列データに対するラベルなしモデル選択を用いた新しい異常検出アルゴリズムであるLaF-ADを提案する。
我々のアルゴリズムは容易に並列化可能であり、不条件データや季節データに対してより堅牢であり、多数の異常モデルに対して非常にスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:21:06 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection Ensembles using Item Response Theory [0.5] 項目応答理論(IRT)を用いて、教師なしの異常検出アンサンブルを構築する。
IRTの潜伏特性は、潜伏特性が隠れた地上の真実を明らかにするために使用できるため、異常検出に役立ちます。
我々は、IRTアンサンブルの広範なデータリポジトリにおける効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:51:26 GMT)
Optomechanical interface between telecom photons and spin quantum memory [0.4] 量子ネットワークの基盤は、通信光子と量子メモリのインターフェースである。
スピン量子ビットのひずみに対する感受性を利用した空洞光学に基づく新しい手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 21:05:01 GMT)
Quantum steering is the resource for secure tripartite Quantum State
Sharing [0.4] 量子状態共有(Quantum State Sharing、QSS)は、(秘密の)量子状態が安全に分割され、複数の潜在的不適切なプレイヤー間で共有され、再構成されるプロトコルである。
我々は、信頼できない3人のプレーヤーによるQSSプロトコルを分析し、このプロトコルを安全に進めるために必要なリソースである量子ステアリングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:19:27 GMT)
Soft thermodynamics of gravitational shock wave [0.3] 重力衝撃波と微小領域の変形を関連づける簡単な熱力学関係を導出する。
中心となるアイデアは重力衝撃波を探査することであり、これは地平線を$u$方向にシフトさせる。
応用として、ガウス・ボンネット重力に対するその利用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:35:25 GMT)
Asynchronous \epsilon-Greedy Bayesian Optimisation [0.0] バッチベイズ最適化(BO)は高価なブラックボックス関数の最適化に成功している手法である。
非同期BOは、別の評価が終了するとすぐに新たな評価を開始することで、ウォールクロック時間を短縮し、リソース利用を最大化する。
そこで我々は,新たな非同期BO法であるAEGiS (Asynchronous $epsilon$-Greedy Global Search) を開発し,シュロゲートの平均予測を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:15:36 GMT)
WAX-ML: A Python library for machine learning and feedback loops on
streaming data [0.0] WAX-MLは研究指向のPythonライブラリである。
強力な機械学習アルゴリズムを設計するためのツールを提供する。
JAXを時系列専用のツールで補完しようと努力しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:42:02 GMT)
Visualization Techniques to Enhance Automated Event Extraction [0.0] このケーススタディでは,NLPを用いたニュース記事から,国家主導による大量殺人の潜在的な引き金を探究する。
可視化は、生データの探索分析から機械学習トレーニング分析、最後に推論後の検証に至るまで、各段階でどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:24:54 GMT)
ViT-Inception-GAN for Image Colourising [0.0] 提案手法では,視覚変換器-インセプション-生成逆数ネットワーク(ViT-I-GAN)を用いて画像のカラー化を試みる。
安定かつロバストなネットワークでは、視覚変換器(ViT)を識別器として使用しています。
我々は、インセプション-v3埋め込みによる改善を示すために、UnsplashとCOCOデータセットでモデルをトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:41:14 GMT)
The role of quantum coherence in energy fluctuations [0.0] オープン量子系のエネルギーゆらぎにおける量子コヒーレンスの役割について論じる。
本稿では,エネルギー変化統計を初期状態の進化後にのみ行うエネルギー測定の関数として定義するプロトコルを提案する。
我々は,IBM Quantum Experience の超伝導量子ビットプラットフォーム上で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 15:32:24 GMT)
The origin of chirality induced spin selectivity in photo-induced
electron transfer [0.0] 光電子移動中のキラル分子系においてスピン偏極を動的に生成する機構を提案する。
提案機構は、電荷輸送が非コヒーレントホッピングによって支配されるシステムにおいてスピン分極がどのように現れるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:01:05 GMT)
Team RUC_AIM3 Technical Report at ActivityNet 2021: Entities Object
Localization [0.0] キャプション生成とオブジェクトグラウンド化を2段階に分けて,システム全体の性能向上を図る。
本システムでは,サブタスクIの試験セットにおける72.57の局所化精度と,サブタスクIIの隠れテストセットにおける0.2477のFall_per_sentを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:50:25 GMT)
Symmetry Violation of Quantum Multifractality: Gaussian fluctuations
versus Algebraic Localization [0.0] 量子多フラクタル性に関連する基本対称性の存在や存在の起源について論じる。
マルチフラクタル対称性関係 mbox$Delta_q=Delta_1-q$ は、多くの既知のシステムで普遍的に満たされているが、近年、それが成り立たない重要な例がいくつか出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:34:18 GMT)
Sprachsynthese -- State-of-the-Art in englischer und deutscher Sprache [0.0] メル・スペクトログラム生成とボコーダのために、音声合成技術の現状を別々に提示する。
英語からドイツ語への優れた音声合成結果の伝達性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 08:25:08 GMT)
Small Object Detection for Near Real-Time Egocentric Perception in a
Manual Assembly Scenario [0.0] 手動組立シナリオにおける自我中心認識のための,ほぼリアルタイムな小型物体検出パイプラインについて述べる。
まず、コンテキストが認識され、その後、関心の小さなオブジェクトが検出される。
拡張現実デバイスであるMicrosoft Hololens 2.0のパイプラインを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 13:59:44 GMT)
Self-induced entanglement resonance in a disordered Bose-Fermi mixture [0.0] 本研究では, フェミオンの自己誘起測定に有効なボゾンと不規則なボース・フェルミ混合物の絡み合い成長について検討した。
本研究は,多種系統における自己誘起相関相の実験的実現の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:48:14 GMT)
Scale-invariant scale-channel networks: Deep networks that generalise to
previously unseen scales [0.0] 従来提案されていた2つのスケールチャネルネットワーク設計が,トレーニングセットに存在しないスケールにうまく一般化していないことを示す。
そこで我々は,画像のより大きな部分を分解能を低下させて処理する,新しいタイプのスケールチャネルアーキテクチャを提案する。
提案するFovMaxとFovAvgのネットワークは,1スケールのトレーニングデータを用いたトレーニングにおいても,ほぼ同一のスケール範囲で動作し,また,小さなサンプル状態の大規模変動から学習する際の性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:22:26 GMT)
Scalars are universal: Gauge-equivariant machine learning, structured
like classical physics [0.0] 物理的な法則のゲージ対称性を尊重するニューラルネットワーク。
これらの対称性の下で同変な普遍近似関数をパラメータ化することは簡単であることを示す。
これらの結果は、古典物理学におけるゲージ不変深層学習モデルが、大問題に対する優れたスケーリングで現在実現可能であることを理論的に証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 20:51:38 GMT)
Sample-efficient adaptive calibration of quantum networks using Bayesian
optimization [0.0] 区別不可能な光子は高度な量子通信ネットワークに必須である。
通信チャネルによって付与される環境誘起光子変換と損失のため、識別し難い。
本稿では,量子ネットワークにおける個々の光子の識別不可能性を迅速に校正する資源効率の高いベイズ最適化手法を提案し,開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:35:04 GMT)
Robust laboratory limits on a cosmological spatial gradient in the
electromagnetic fine-structure constant from accelerometer experiments [0.0] 準スペクトルデータは、電磁的微細構造定数$alpha$における空間勾配の存在を示す。
トーションペンデュラや原子干渉計を含む加速度計を用いた実験は、宇宙空間勾配の感度プローブとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 06:21:57 GMT)
Roadmap on Atomtronics: State of the art and perspective [0.0] 原子トロニクス(Atomtronics)は、磁気またはレーザー生成ガイドによって操作された超低温原子の物質波回路を扱う。
新しいタイプの量子ネットワークを構築することができ、コヒーレント流体が制御される。
物質波回路の設計と原子チップにおける最新の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 09:09:26 GMT)
Quasi-Locality Bounds for Quantum Lattice Systems. Part II.
Perturbations of Frustration-Free Spin Models with Gapped Ground States [0.0] 量子スピン系のギャップ状基底状態相の幅広い摂動に関する安定性について検討する。
局所的トポロジカル量子オーダーの条件の下では、バルクギャップは、ストレッチされた指数よりも速い距離で崩壊する摂動の下で安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 22:53:37 GMT)
PyGAD: An Intuitive Genetic Algorithm Python Library [0.0] PyGADは遺伝的アルゴリズムを構築するためのPythonライブラリである。
PyGADは幅広いパラメータをサポートし、ライフサイクルのすべてをユーザがコントロールできるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 04:08:30 GMT)
Programming the full stack of an open-access quantum computer [0.0] 量子プログラミング言語Qualaについて紹介する。
Qualaは量子ハードウェアの真のフルスタックプログラミングを可能にする。
この言語は、実際のハードウェア上での回路レベルのプログラミングと物理操作のギャップを埋めることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Probing local density of states near the diffraction limit using
nanowaveguide coupled cathode luminescence [0.0] 光局所状態密度(PLDOS)は、ナノフォトニックデバイスにおける光物質相互作用強度を決定する。
ナノ導波路結合カソード発光(CL)を用いた導波路サイズパラメータのPLDOS依存性の測定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:41:27 GMT)
Neural Network Modeling of Probabilities for Coding the Octree
Representation of Point Clouds [0.0] 本稿では,ボクセルの占有状況に対する符号化確率をニューラルネットワークを用いて推定する,新しいポイントクラウド圧縮アルゴリズムについて述べる。
提案したアルゴリズムは、ベンチマークデータセット上で最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:07:46 GMT)
Nested and Balanced Entity Recognition using Multi-Task Learning [0.0] 本稿では,重複するケースとネストされたケースの複雑さを扱う部分層ネットワークアーキテクチャを提案する。
私たちは、概念(CR)と名前付きエンティティ(NER)という2種類のエンティティを認識するために、このアーキテクチャを訓練し、評価します。
提案手法は最先端のNER性能を実現し,従来のCR手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 07:52:32 GMT)
N-Best ASR Transformer: Enhancing SLU Performance using Multiple ASR
Hypotheses [0.0] Spoken Language Understanding (SLU)は、音声をダイアログやスロットのような意味構造に解析する。
提案手法は,低データ体制下での先行技術よりも著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 17:29:00 GMT)
Mid-Infrared Microscopy via Position Correlations of Undetected Photons [0.0] 検出されていない光子(QIUP)を用いた量子イメージングは、最近、新しい強力なイメージングツールとして登場した。
誕生時の光子対の内部に形成されるタイトな位置相関を利用して, 理論的, 数値的に相補的なシナリオを実装し, 検証する。
感光波長3.7mu$mで10mu$m未満の分解能を実験的に示し、生命科学におけるその技術の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:44:43 GMT)
Maximum logarithmic derivative bound on quantum state estimation as a
dual of the Holevo bound [0.0] 量子推定理論において、ホレヴォ境界は非バイアス推定器の共分散の重み付きトレースの下界として知られている。
最大対数微分境界は、$d+1$次元モデルが SLD 空間の $d+1$次元 $mathcalD$不変量を持つとき、明示的な解を持つことを示す。
この明示的な解は、鈴木によって与えられる2次元ヒルベルト空間に対する解の一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:29:47 GMT)
Many-body localization in tilted and harmonic potentials [0.0] 傾斜光学格子における相互作用するスピンレスフェルミオンの非エルゴードダイナミクスについて論じる。
時間力学は、小さな鎖の正確な伝播とより大きなシステムサイズのための行列積状態技術を用いて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:55:01 GMT)
Manipulation of Multipartite Entanglement in an Array of Quantum Dots [0.0] 我々は、入射光子と導波路上の量子ドットとの結合を制御することにより、W状態とW様状態が量子ドットアレイ内でどのように生成されるかを研究する。
我々の研究は量子情報処理における潜在的な応用を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:40:05 GMT)
How to define quantum mean-field solvable Hamiltonians using Lie
algebras [0.0] 平均場理論とは何か、特定の作用素の集合におけるハミルトニアン実現とは独立に定義する。
次に、ハミルトニアンが平均体可解であることの基準を定式化する。
電子ハミルトニアンにとって、我々のアプローチは二次性よりも高いフェルミオン作用素の平均場可解ハミルトニアンの存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:17:56 GMT)
HUI-Audio-Corpus-German: A high quality TTS dataset [0.0] HUI-Audio-Corpus-German"は、TTSエンジン用の大規模なオープンソースデータセットで、処理パイプラインで作成されている。
このデータセットは、高品質なオーディオから書き起こしアライメントを生成し、作成に必要な手作業を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:59:09 GMT)
Evaluating Deep Neural Networks for Image Document Enhancement [0.0] この研究は、文書画像の強化問題に適用された6つの最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを評価する。
優れたアーキテクチャは、既存のアルゴリズムと比較して、一般的に優れた拡張を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:48:28 GMT)
Enhanced Parameter Estimation with Periodically Driven Quantum Probe [0.0] 我々は、高周波駆動と低ボゾン周波数の限界において、量子Jahn-Teller系が臨界挙動を示すことを示した。
この手法の大きな利点は、スピンデコヒーレンスに対するシステムの堅牢性であり、スピンデフォーカスによって制限されない測定時間でパラメータ推定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:43:44 GMT)
Efficient Deep Learning Architectures for Fast Identification of
Bacterial Strains in Resource-Constrained Devices [0.0] 本研究は、細菌の分類問題をDigital Image of bacteriaal Speciesデータセット上で解決するために、12の微調整深層学習アーキテクチャを提案する。
全ての実験は10倍のクロスバリデーションで行われ、トップ1とトップ5の精度、精度、リコール、F1スコアの5つの測定基準で評価された。
総じて、11のアーキテクチャのうち8つはトップ1の精度で0.95点を超え、データ拡張法は0.9738点を最高1の精度で上った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:59:22 GMT)
Dynamical phases in a "multifractal" Rosenzweig-Porter model [0.0] 確率行列モデルにおいて生存確率の一般理論を示す。
指数、伸縮指数、凍結力学相を同定する。
我々の理論は、見かけの位相遷移線の有限系サイズでのシフトを計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 18:25:28 GMT)
Duality approach to quantum annealing of the 3-XORSAT problem [0.0] 単純ハイパーグラフ上での特異な基底状態を持つモデルに対する量子アルゴリズムの性能について検討する。
古典的基底状態多様体の退化性は、多くの$Z$対称性の出現に変換される。
この研究で開発された双対性は、古典的に退化したエネルギー多様体を持つ量子モデルの研究のための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 12:30:08 GMT)
Dise\~no y desarrollo de aplicaci\'on m\'ovil para la clasificaci\'on de
flora nativa chilena utilizando redes neuronales convolucionales [0.0] 本研究は,モバイルアプリに実装されたキリアン種データセットと最適化された分類モデルの開発を紹介する。
データセットは、フィールドで捕獲されたいくつかの種の写真をまとめ、オンラインで利用可能な他のデータセットから利用可能ないくつかの写真を選択することで構築された。
最良のモデルはモバイルアプリ上で実装され、テストセットに対して95%正確な予測率を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:43:47 GMT)
Differentially Private Federated Learning via Inexact ADMM [0.0] 差分プライバシー(DP)技術は、データプライバシを推論攻撃から保護するために、フェデレーション付き学習モデルに適用することができる。
我々は,信頼領域のサブプロブレム列を解く乗算器アルゴリズムのDP不正確な交互方向法を開発した。
提案アルゴリズムは,既存のDPアルゴリズムと比較してテストエラーを少なくとも22%削減すると同時に,データプライバシのレベルも同等に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:28:07 GMT)
Diffeomorphisms of Scalar Quantum Fields via Generating Functions [0.0] 正規微分同相のスカラー場への応用について検討する。
木振幅の相互作用が結果として生じる理論でなくなるという新しい証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 00:19:53 GMT)
Deterministic Generation of Genuine Tri-Partite Hybrid Atom-Photon
Entanglement through Dissipation [0.0] 真のマルチパーティの絡み合いを決定論的に生成する能力は、量子情報科学の発展に不可欠である。
電磁誘導透過条件下での光の絡み合いと原子アンサンブルとの相互作用が、真のハイブリッド三粒子絡みの発生に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 05:18:21 GMT)
Decoherence in quantum cavities: Environmental erasure of carpet-type
structures [0.0] 本稿では,デコヒーレンスを基盤とする干渉過程の堅牢性について検討する。
単純力学モデルを用いてデコヒーレンスの影響を数値解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:14:41 GMT)
Classification algorithms applied to structure formation simulations [0.0] ランダムフォレスト分類アルゴリズムを用いて、暗黒物質粒子が初期状態まで遡ると、質量がしきい値を超える暗黒物質ハロスになるかどうかを推定する。
この結果から,無作為林は,全プロセスを実行することなく,宇宙シミュレーションの出力を予測するのに有用なツールであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 19:24:47 GMT)
Casimir pressure in peptide films on metallic substrates: Change of sign
via graphene coating [0.0] 金属基板上に堆積したペプチド膜のカシミール圧力は常に反発的であり, 膜安定性が低下することがわかった。
ペプチドフィルム上にグラフェンシートを添加することにより、カシミール圧力のサインを魅力的なものにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 11:42:18 GMT)
Cardiovascular Disease Prediction using Recursive Feature Elimination
and Gradient Boosting Classification Techniques [0.0] 本稿では,心疾患の正確な予測を実現するため,RFE-GBアルゴリズムを提案する。
CVDに重要な特徴を持つ患者の健康記録を, 評価のために分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 16:17:42 GMT)
Analysis of the Evolution of Parametric Drivers of High-End Sea-Level
Hazards [0.0] 我々は、将来の気候リスクのパラメトリックなドライバーと、それらのドライバーの相対的な重要性が時間の経過とともにどのように変化するかを調べるためにランダムな森林を使用します。
大気エアロゾルが放射強制に与える影響を増大させる要因は,2020年から2150年の間,低放射強制シナリオと高放射強制シナリオの両方において,常に最も重要な気候モデルパラメトリック不確実性であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 01:50:16 GMT)
An Image Forensic Technique Based on JPEG Ghosts [0.0] JPEG画像に対するディジタル画像法則手法を提案する。
ゴースト画像と呼ばれる鍛造部が、カバー画像と異なる圧縮品質を有する場合、画像中の偽物を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 14:52:43 GMT)
A Unified Framework for Constructing Nonconvex Regularizations [0.0] この論文では、非正規化関数の構築方法が未定である。
本稿では,非正規化関数の形で補足する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 02:10:01 GMT)
A Novel Approach to Lifelong Learning: The Plastic Support Structure [0.0] 本稿では,ネットワークが新たなタスクを学習するために必要な容量を拡大する能力を備えた,コンパクトなカプセル化されたサポート構造を導入する,生涯学習のための新しいアプローチを提案する。
これは、ニューロンを高いセマンティックドリフトで分割し、新しいタスクを手元にエンコードする隣のネットワークを構築することで達成される。
我々はこれをPlastic Support Structure (PSS)と呼び、ネットワークの既存の構造に効率的にエンコードできない新しいタスクを学習するためのコンパクトな構造である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jun 2021 10:34:37 GMT)