Probabilistic Margins for Instance Reweighting in Adversarial Training [151.3] 本稿では,3種類の確率的マージン (PM) を提案し, 近さを計測し, 対向データを再重み付けする。
異なるPMは異なる幾何学的性質を捉えるが、3つのPMはいずれもデータの脆弱性と負の相関を持つ。
実験により、PMは信頼性の高い測定であり、PMに基づく再重み付け法は最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:37:55 GMT)
Predicting Unreliable Predictions by Shattering a Neural Network [145.4] 線形ニューラルネットワークは、サブファンクションに分割することができる。
サブファンクションは、独自のアクティベーションパターン、ドメイン、経験的エラーを持っている。
完全なネットワークに対する経験的エラーは、サブファンクションに対する期待として記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:34:41 GMT)
Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational
Inequalities [128.5] 問題データが多くのデバイスに分散している分散分散変分不等式について考察する。
本稿では,任意の時間変化のあるネットワークトポロジ上で,参加するデバイスが通信可能な,段階外に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:45:51 GMT)
Pre-Trained Models: Past, Present and Future [126.2] 大規模事前訓練モデル(PTM)は近年大きな成功を収め、人工知能(AI)分野におけるマイルストーンとなった。
知識を巨大なパラメータに格納し、特定のタスクを微調整することで、巨大なパラメータに暗黙的にエンコードされた豊富な知識は、さまざまな下流タスクの恩恵を受けることができる。
AIコミュニティが、モデルをスクラッチから学習するのではなく、下流タスクのバックボーンとしてPTMを採用することは、今、コンセンサスになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:08:31 GMT)
Randomized Exploration for Reinforcement Learning with General Value
Function Approximation [122.7] 本稿では,ランダム化最小二乗値反復(RLSVI)アルゴリズムに着想を得たモデルレス強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,スカラーノイズを用いたトレーニングデータを簡易に摂動させることにより,探索を促進する。
我々はこの理論を、既知の困難な探査課題にまたがる実証的な評価で補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:23:07 GMT)
Vision-Language Navigation with Random Environmental Mixup [112.9] 視覚言語ナビゲーション(VLN)タスクは、視覚的な観察を認識し、自然言語の命令を解釈しながら、エージェントがステップバイステップでナビゲートする必要がある。
従来の研究では、データのバイアスを減らすために様々なデータ拡張手法が提案されている。
本研究では,混成環境を介し,相互接続された住宅シーンを付加データとして生成するランダム環境混成(REM)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:34:26 GMT)
Control Variates for Slate Off-Policy Evaluation [112.4] 多次元動作を伴うバッチ化されたコンテキスト帯域データから政治外評価の問題について検討する。
我々は, PIと自己正規化PIの双方に対して, リスク改善を保証した新しい推定器を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:59:53 GMT)
Causal Navigation by Continuous-time Neural Networks [108.8] 本研究では,連続時間ニューラルネットワークを用いた因果表現学習のための理論的,実験的枠組みを提案する。
本手法は,ドローンの視覚制御学習の文脈において,一連の複雑なタスクにおいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:45:32 GMT)
Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks [102.0] 本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。
我々は,ネットワークトポロジとは無関係に,前方および後方に計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる,柔軟な深層ニューラルネットワーク形式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:03:28 GMT)
SUPER-ADAM: Faster and Universal Framework of Adaptive Gradients [99.1] 一般的な問題を解決するための適応アルゴリズムのための普遍的な枠組みを設計することが望まれる。
特に,本フレームワークは,非収束的設定支援の下で適応的手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:16:28 GMT)
End-to-End Learning of Keypoint Representations for Continuous Control
from Images [84.9] 教師なしの事前学習、デコーダ、追加の損失を必要とせずに、エンドツーエンドで効率的なキーポイント表現を学習できることが示される。
提案アーキテクチャは,ソフトアクター・クリティカルエージェントに直接座標を供給するキーポイント抽出器で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:17:06 GMT)
Learning Equivariant Energy Based Models with Equivariant Stein
Variational Gradient Descent [80.7] 本稿では,確率モデルに対称性を組み込むことにより,確率密度の効率的なサンプリングと学習の問題に焦点をあてる。
まず、等変シュタイン変分勾配Descentアルゴリズムを導入する。これは、対称性を持つ密度からサンプリングするスタインの同一性に基づく同変サンプリング法である。
我々はエネルギーベースモデルのトレーニングを改善し、スケールアップする新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:35:17 GMT)
Real-time Pose and Shape Reconstruction of Two Interacting Hands With a
Single Depth Camera [79.4] 本稿では,2つの強く相互作用する手の位置と形状をリアルタイムに再現する新しい手法を提案する。
われわれのアプローチは、有利なプロパティの広範なリスト、すなわちマーカーレスを組み合わせている。
過去の研究で示された複雑性レベルを超える場面で、最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:39:49 GMT)
Voting for the right answer: Adversarial defense for speaker
verification [79.1] ASVは敵の攻撃のレーダー下にあり、これは人間の知覚による本来の攻撃と似ている。
盲点領域におけるASVのリスクの高い決定を防止するため、「正しい回答を求める」という考え方を提案する。
実験結果から,本手法は両攻撃者に対するロバスト性を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:05:28 GMT)
Brain Drain and Brain Gain in Russia: Analyzing International Migration
of Researchers by Discipline using Scopus Bibliometric Data 1996-2020 [77.3] 我々は、1996-2020年に、スコパスのインデクシングされたソースでロシア関連アドレスを公表したすべての研究者を分析した。
ロシアは1990年代後半から2000年代初頭にかけてドナー国であったが、近年は比較的バランスの取れた研究者の流通を経験した。
全体として、ロシアから移住した研究者は、ロシアに移住した研究者よりも多く、成績が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:34:33 GMT)
Author Clustering and Topic Estimation for Short Texts [69.5] 同じ文書中の単語間の強い依存をモデル化することにより、遅延ディリクレ割当を拡張できる新しいモデルを提案する。
同時にユーザをクラスタ化し、ホック後のクラスタ推定の必要性を排除しています。
我々の手法は、短文で生じる問題に対する従来のアプローチよりも、-または----------- で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:55:55 GMT)
Ctrl-P: Temporal Control of Prosodic Variation for Speech Synthesis [68.8] テキストは音声形式を完全には規定しないので、テキストから音声へのモデルは、対応するテキストで説明されない方法で異なる音声データから学習できなければならない。
韻律の3つの一次音響相関に明示的に条件付けされた音声を生成するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:03:48 GMT)
Enabling AI and Robotic Coaches for Physical Rehabilitation Therapy:
Iterative Design and Evaluation with Therapists and Post-Stroke Survivors [66.1] 人工知能(AI)とロボットコーチは、社会的相互作用を通じてリハビリテーション運動における患者の関与を改善することを約束する。
これまでの研究は、AIやロボットコーチの運動を自動的に監視する可能性を探ったが、デプロイは依然として難しい課題だ。
我々は,AIとロボットコーチが患者の運動をどのように操作し,指導するかに関する詳細な設計仕様を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:06:39 GMT)
Learning to Aggregate and Personalize 3D Face from In-the-Wild Photo
Collection [65.9] 非パラメトリックフェースモデリングは形状仮定なしで画像からのみ3次元フェースを再構成することを目的としている。
本稿では,教師なしのロバストな3次元顔モデリングのための学習・アグリゲート・パーソナライズ・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:10:17 GMT)
Is negative kinetic energy meta-stable? [63.0] 負の運動エネルギー(ゴースト)を持つ理論が、宇宙論的に長い時間にメタ安定できる可能性を探る。
古典力学では、ゴーストは弱い結合と非共鳴の場合には脱走ではなく、自発的なロックダウンを行う。
量子力学において、これは真空崩壊と同様の準安定をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:19:51 GMT)
On the Power of Multitask Representation Learning in Linear MDP [61.6] 本稿では,線形マルコフ決定過程(MDP)におけるマルチタスク表現学習の統計的メリットについて分析する。
簡単な最小二乗アルゴリズムが $tildeO(H2sqrtfrackappa MathcalC(Phi)2 kappa dNT+frackappa dn) というポリシーを学ぶことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:21:06 GMT)
Consistency Regularization for Cross-Lingual Fine-Tuning [61.1] 整合性正規化による言語間微調整の改善を提案する。
具体的には、例の整合性正規化を用いて、予測感度を4種類のデータ拡張にペナルティ化する。
XTREMEベンチマークの実験結果から,本手法は様々なタスクにおける言語間微調整を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:35:44 GMT)
STAN: A stuttering therapy analysis helper [59.4] 発声は、繰り返し、音、音節または単語の延長、発話中のブロックによって識別される複雑な音声障害である。
本稿では, 言語療法士を支援するシステムSTANについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:48:12 GMT)
Credit Assignment in Neural Networks through Deep Feedback Control [59.1] ディープフィードバックコントロール(Deep Feedback Control, DFC)は、フィードバックコントローラを使用して、望ましい出力ターゲットにマッチするディープニューラルネットワークを駆動し、クレジット割り当てに制御信号を使用する新しい学習方法である。
学習規則は空間と時間において完全に局所的であり、幅広い接続パターンに対するガウス・ニュートンの最適化を近似する。
さらに,DFCと皮質錐体ニューロンのマルチコンパートメントモデルと,局所的な電圧依存性のシナプス可塑性規則を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:30:17 GMT)
Learning Stable Classifiers by Transferring Unstable Features [59.1] 本研究では,素早い相関関係の存在下での伝達学習について検討する。
提案手法は, ソースタスクで学習した安定な特徴抽出器を直接転送しても, 対象タスクのバイアスを排除できないことを実験的に実証する。
我々は、ソースタスクの不安定な特徴とターゲットタスクの不安定な特徴が直接関連していると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:41:12 GMT)
Divergence Frontiers for Generative Models: Sample Complexity,
Quantization Level, and Frontier Integral [58.4] 多様性フロンティアは生成モデルの評価フレームワークとして提案されている。
分岐フロンティアのプラグイン推定器のサンプル複雑性の非漸近的境界を確立する。
また,スムーズな分布推定器の統計的性能を調べることにより,分散フロンティアの枠組みも強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:26:25 GMT)
Contextualizing Multiple Tasks via Learning to Decompose [58.2] 1つのインスタンスは複数のポートレートを持ち、異なるコンテキストで他のインスタンスとの多様な関係を明らかにすることができる。
両事例にネットワーク分割学習(LeadNet)を提案する。
LeadNetは、オブジェクト内とオブジェクト間のリッチなセマンティクスを組み込むことで、適切な概念を自動的に選択することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:10:56 GMT)
Very Deep Graph Neural Networks Via Noise Regularisation [57.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力グラフを介して学習されたメッセージパッシングを実行する。
最大100のメッセージパッシングステップを持つディープGNNをトレーニングし、いくつかの最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:50:10 GMT)
Efficient Micro-Structured Weight Unification for Neural Network
Compression [56.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、特にリソース制限されたデバイスにおいて、実用的なアプリケーションに不可欠である。
既往の非構造的あるいは構造化された重量刈り法は、推論を真に加速することはほとんど不可能である。
ハードウェア互換のマイクロ構造レベルでの一般化された重み統一フレームワークを提案し,高い圧縮と加速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:22:59 GMT)
Kernel Identification Through Transformers [54.4] カーネル選択はガウス過程(GP)モデルの性能決定において中心的な役割を果たす。
この研究は、高次元GP回帰モデルのためのカスタムカーネル関数を構築するという課題に対処する。
KITT: Kernel Identification through Transformersを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:32:38 GMT)
Scaling Neural Tangent Kernels via Sketching and Random Features [53.6] 最近の研究報告では、NTKレグレッションは、小規模データセットでトレーニングされた有限範囲のニューラルネットワークより優れている。
我々は、アークコサインカーネルの拡張をスケッチして、NTKの近距離入力スパーシティ時間近似アルゴリズムを設計する。
CNTKの特徴をトレーニングした線形回帰器が,CIFAR-10データセット上での正確なCNTKの精度と150倍の高速化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:44:52 GMT)
Residual Reinforcement Learning from Demonstrations [51.6] 報酬信号の最大化のために,従来のフィードバックコントローラからの制御動作を適用することで,ロボット作業の課題を解決する手段として,残留強化学習(Residual reinforcement learning, RL)が提案されている。
視覚的インプットから学習するための残差定式化を拡張し,実演を用いて報酬をスパースする。
6-DoFのUR5アームと28-DoFのデキスタラスハンドのシミュレーション操作に関する実験的評価は、デモからの残留RLが、行動クローニングやRL微調整よりも柔軟に、見えない環境条件に一般化できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:16:49 GMT)
CBLUE: A Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark [51.4] 中国初のバイオメディカル言語理解評価ベンチマークを提示する。
名前付きエンティティ認識、情報抽出、臨床診断正規化、単文/文対分類を含む自然言語理解タスクのコレクションである。
本研究は,現在の11種類の中国モデルによる実験結果について報告し,その実験結果から,現在最先端のニューラルモデルがヒトの天井よりもはるかに悪い性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:25:30 GMT)
Learning Revenue-Maximizing Auctions With Differentiable Matching [50.6] サンプル評価から,インセンティブに適合し,収益を最大化するオークションを大まかに学習する新しいアーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャはシンクホーンアルゴリズムを用いて、ネットワークが防御的な収益最大化メカニズムを学習できるように、差別化可能な二部マッチングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:37:57 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning In Continuous State Spaces: A
Perspective Beyond Linearity [50.4] 線形性を仮定しないMDP上の構造条件であるEPW(Effective Planning Window)条件を導入する。
EPW条件は、この条件を満たすMDPを確実に解くアルゴリズムを提供することで、サンプル効率のよいRLを許容することを示した。
また, EPW のような条件の必要性も示し, わずかに非線形な単純な MDP を効率的にサンプリングできないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:06:59 GMT)
Robust Reinforcement Learning Under Minimax Regret for Green Security [50.0] グリーン・セキュリティ・ドメインは、密猟者、違法なロガー、違法な漁師の敵対行動の不確実さに直面してパトロールを計画する被告を特徴としている。
文献では検討されていないミニマックスの後悔基準に従って,グリーンセキュリティのための堅牢なシーケンシャルパトロール計画に着目する。
対戦行動のパラメータ値を制御するディフェンダーと自然のゲームとしてこの問題を定式化し,ロバストなポリシーを見つけるアルゴリズムMIRRORを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:11:12 GMT)
Amortized Probabilistic Detection of Communities in Graphs [49.5] そこで我々は,アモータイズされたコミュニティ検出のためのシンプルなフレームワークを提案する。
我々はGNNの表現力と最近のアモータイズクラスタリングの手法を組み合わせる。
我々は、合成および実データセットに関するフレームワークから、いくつかのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:07:29 GMT)
CAN-LOC: Spoofing Detection and Physical Intrusion Localization on an
In-Vehicle CAN Bus Based on Deep Features of Voltage Signals [48.8] 車両内ネットワークのためのセキュリティ強化システムを提案する。
提案システムは,CANバスで測定した電圧信号から抽出した深い特徴を処理する2つの機構を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:12:33 GMT)
Image Feature Information Extraction for Interest Point Detection: A
Comprehensive Review [48.5] 関心点検出は、コンピュータビジョンと画像処理における最も根本的で重要な問題の1つである。
既存の関心点検出手法が入力画像からIFIを抽出する方法を体系的に紹介するために,関心点検出のためのIFI抽出手法の分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:31:31 GMT)
On the Sample Complexity and Metastability of Heavy-tailed Policy Search
in Continuous Control [47.7] 強化学習(Reinforcement learning)は、システムダイナミクスモデルなしで、時間をかけてインセンティブを順次明らかにする、インタラクティブな意思決定のためのフレームワークである。
定義された連鎖を特徴付け、テールインデックスのレヴィプロセスに関連するポリシーがより広いピークに収まることを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:12:44 GMT)
Deriving Word Vectors from Contextualized Language Models using
Topic-Aware Mention Selection [47.0] 本稿では,この基本戦略に従って単語表現を学習する手法を提案する。
我々は、文脈を符号化するワードベクトルの袋ではなく、文脈化された言語モデル(CLM)を利用する。
この単純な戦略は、単語埋め込みや既存のCLMベースの戦略よりも意味的特性をより予測し、高品質な単語ベクトルに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:02:42 GMT)
Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions [46.7] 本稿では,オブジェクト検出ヘッドと注意を一体化するための新しい動的ヘッドフレームワークを提案する。
標準のResNeXt-101-DCNバックボーンでは、一般的な物体検出器よりも性能が大幅に向上し、54.0 APで新しい最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:55:22 GMT)
Augmented Tensor Decomposition with Stochastic Optimization [46.2] 実世界のテンソルデータは、通常高次で、数百万から数十億のエントリを持つ大きな次元を持つ。
テンソル全体を従来のアルゴリズムで分解するのは高価である。
本稿では、データ拡張を効果的に取り入れて下流の分類を向上する拡張テンソル分解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:29:05 GMT)
Characterizing Structural Regularities of Labeled Data in
Overparameterized Models [46.0] ディープニューラルネットワークは、共通のパターンや構造を共有するインスタンスをまたいで一般化することができる。
一貫性スコアを用いて、個々のインスタンスがモデルによってどのように扱われるかを分析する。
本稿では,ディープラーニングシステムの解析への潜在的な応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:22:27 GMT)
Physion: Evaluating Physical Prediction from Vision in Humans and
Machines [45.7] 我々は、この能力を正確に測定する視覚的および身体的予測ベンチマークを示す。
我々は、様々な物理予測を行う能力について、アルゴリズムの配列を比較した。
物理的な状態にアクセス可能なグラフニューラルネットワークは、人間の振る舞いを最もよく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:13:39 GMT)
Revisiting the Calibration of Modern Neural Networks [44.3] 現代のニューラルネットワークにおける誤校正の多くの事例が報告されており、より新しい、より正確なモデルが低い校正された予測を生み出す傾向が示唆されている。
モデルキャリブレーションと精度を体系的に関連付け,最新のモデル,特に畳み込みを使用しないモデルが最適なキャリブレーションであることを示す。
また,モデルサイズと事前学習量の差が完全には説明できないことを示し,アーキテクチャがキャリブレーション特性の主要な決定要因であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:24:43 GMT)
BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers [43.7] 本稿では,画像変換器の双方向表現を表す自己教師型視覚表現モデルBEiTを紹介する。
具体的には、各画像には事前トレーニング、すなわち画像パッチと視覚トークンの2つのビューがある。
まず最初にオリジナル画像を視覚トークンに"トークン"します。次にランダムに画像パッチをマスクして、バックボーントランスフォーマーに入力します。
事前学習の目的は、破損した画像パッチに基づいて元の視覚トークンを復元することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:02:37 GMT)
Keep CALM and Improve Visual Feature Attribution [42.8] クラスアクティベーションマッピング(クラスアクティベーションマッピング、CAM)は、複数の視覚タスクのための特徴属性法の基礎となっている。
定式化における認識のためのキューの位置を符号化する潜在変数を明示的に組み込むことにより、CAMを改善する。
結果のモデルであるクラスアクティベーション潜在マッピング(CALM)は、期待最大化アルゴリズムを用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:33:25 GMT)
Scene Transformer: A unified multi-task model for behavior prediction
and planning [42.8] 実世界の運転環境における全てのエージェントの行動予測モデルを定式化する。
近年の言語モデリングアプローチにインスパイアされた我々は、マスキング戦略をモデルに対するクエリとして使用しています。
我々は,行動予測のための自律走行データセットに対するアプローチを評価し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:20:44 GMT)
Machine learning-based conditional mean filter: a generalization of the
ensemble Kalman filter for nonlinear data assimilation [42.6] スパース観測に基づく非線形ダイナミクスを持つ高次元非ガウス状態モデルを追跡する機械学習ベースのアンサンブル条件付き平均フィルタ(ML-EnCMF)を提案する。
提案手法は条件付き期待値に基づいて開発され,機械学習(ML)技術とアンサンブル法を組み合わせて数値的に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:40:32 GMT)
A Spacecraft Dataset for Detection, Segmentation and Parts Recognition [42.3] 本稿では,宇宙船検出,インスタンスのセグメンテーション,部分認識のためのデータセットをリリースする。
この研究の主な貢献は、宇宙ステーションと衛星の画像を用いたデータセットの開発である。
また、データセットのベンチマークとして、オブジェクト検出やインスタンスセグメンテーションにおける最先端の手法による評価も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:36:56 GMT)
Correlation Clustering in Constant Many Parallel Rounds [42.1] 相関クラスタリングは教師なし学習において中心的なトピックであり、MLやデータマイニングに多くの応用がある。
本研究では,従来よりもかなり高速な超並列計算(MPC)アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは,ノード数にメモリサブリニアを持つマシンを使用し,一定回数のラウンドでのみ実行しながら,一定の近似を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:45:45 GMT)
Towards Adversarial Robustness via Transductive Learning [41.5] 対向的堅牢性にトランスダクティブラーニングを使うことへの関心が高まっている。
まず、トランスダクティブロバストネスのモデリング側面を定式化し分析する。
本稿では,トランスダクティブ・ラーニングの有用性を裏付ける理論的,実証的な証拠を新たに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:32:12 GMT)
Coupled Gradient Estimators for Discrete Latent Variables [41.4] 非バイアス勾配推定器の高分散のため、離散潜伏変数を持つ訓練モデルは困難である。
重要サンプリングと統計的結合に基づく新しい推定器の導出を提案する。
提案した分類的勾配推定器は,最先端の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:28:44 GMT)
Accelerate CNNs from Three Dimensions: A Comprehensive Pruning Framework [40.6] ほとんどのニューラルネットワークプルーニング手法は、計算予算を満たすために、ネットワークモデルを1つ(深さ、幅、解像度)に沿ってプルークする。
刈り取りは3次元を包括的に行うべきだと論じる。
提案アルゴリズムは最先端のプルーニングアルゴリズムやニューラルアーキテクチャ検索アルゴリズムを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:02:09 GMT)
An Automated Quality Evaluation Framework of Psychotherapy Conversations
with Local Quality Estimates [38.8] CBTインタラクションの品質を自動評価する階層型フレームワークを提案する。
まず、セグメントレベルの(局所的な)品質スコアを予測するために、BERTを微調整する。
次に、双方向LSTMベースのニューラルネットワークへの低レベル入力としてセグメント埋め込みを使用し、セッションレベル(グローバル)の品質推定を予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:18:30 GMT)
A Value-Function-based Interior-point Method for Non-convex Bi-level
Optimization [38.8] バイレベル最適化モデルは、実践的な関心を持って、幅広い複雑な学習タスクをキャプチャすることができる。
そこで我々は,下層問題における正規化値関数を上層目標にペナルティ化する,新しい内部Biレベル値に基づく内点法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:10:40 GMT)
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection [38.5] 画像中の欠陥部分の発見問題を解決するために,PatchCoreを提案する。
PatchCoreは、検出とローカライゼーションの両方で最先端のパフォーマンスを達成しながら、競合する推論時間を提供します。
標準データセットMVTec ADでは、PatchCoreはイメージレベルの異常検出AUROCスコアを99.1%で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:27:02 GMT)
ARTA: Collection and Classification of Ambiguous Requests and Thoughtful
Actions [35.6] ヒューマンアシストシステムは、曖昧なユーザリクエストに対して、慎重に適切なアクションを取らなければならない。
あいまいなユーザリクエストを対応するシステムアクションに分類するモデルを開発する。
実験により,PU学習法は一般的な正負学習法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:28:39 GMT)
On Multi-objective Policy Optimization as a Tool for Reinforcement
Learning [34.5] 我々は、MORLの基礎となる原理を研究し、新しいアルゴリズムDistillation of a Mixture of Experts (DiME)を導入する。
我々は、標準MOベンチマーク問題にその強みを強調し、オフラインRLをリキャストし、専門家からMO問題として学ぶケーススタディを検討する。
オフラインのRLでは、MOパースペクティブを使用して、標準のRL目的と行動的クローン項を最適化する単純なアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:59:14 GMT)
Defending Touch-based Continuous Authentication Systems from Active
Adversaries Using Generative Adversarial Networks [34.2] 本稿では,集団攻撃に対する弾力性を示す,新しいジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークを用いたTCASフレームワークを提案する。
V-TCASの偽受入率(FAR)の上昇はスマートフォンのG-TCAS(13%)よりもはるかに高い(22%)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:04:58 GMT)
Direction-aware Feature-level Frequency Decomposition for Single Image
Deraining [34.1] 単一画像デライニングのための方向認識型特徴レベル周波数分解ネットワークを提案する。
従来のアルゴリズムとは異なり、画像レベルではなく特徴レベルで周波数分解を行うことを提案する。
提案手法を3つの代表的なデータセットで広範囲に評価し、実験結果により、我々のアプローチは最先端のデラリニングアルゴリズムを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:51:19 GMT)
NDPNet: A novel non-linear data projection network for few-shot
fine-grained image classification [33.7] 本稿では,非線形データ投影の概念を,メートル法に基づくきめ細かい画像分類アーキテクチャの設計に導入する。
提案したアーキテクチャは,任意のエピソードトレーニング機構にスクラッチからエンド・ツー・エンド・トレーニングに簡単に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:22:17 GMT)
Improving the List Decoding Version of the Cyclically Equivariant Neural
Decoder [33.6] 本稿では,BCH符号と句読点RM符号に対するリスト復号アルゴリズムの改良版を提案する。
我々の新しいデコーダはBERによって測定された場合、以前のリストデコーダよりも最大2ドル高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:37:36 GMT)
Sequence-Level Training for Non-Autoregressive Neural Machine
Translation [33.2] 非自己回帰ニューラルネットワーク変換(NAT)は自己回帰機構を取り除き、大幅なデコード高速化を実現する。
本研究では,NATの出力を全体として評価し,実際の翻訳品質とよく相関するNATモデルをトレーニングするためのシーケンスレベルのトレーニング目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:30:09 GMT)
Communicating Natural Programs to Humans and Machines [32.7] 我々は、ARCタスクの解決における人間同士のコミュニケーションの仕方について研究する。
「収集した命令を自然プログラムとして分析する」
人間は、効果的にコミュニケーションするために、予想と搾取の両方を期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:05:04 GMT)
What Context Features Can Transformer Language Models Use? [32.5] 英語ウィキペディアで学習したトランスフォーマー言語モデルにおいて,語彙情報と構造情報を選択的に評価することにより,有用な情報を測定する。
中・長距離両方のコンテキストにおいて、いくつかの極めて破壊的なコンテキスト操作が使用可能な情報の15%未満を除去していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:38:57 GMT)
PairConnect: A Compute-Efficient MLP Alternative to Attention [31.7] メモリを多用するが、Transformerの計算効率は大幅に向上した。
提案手法はPairConnectと呼ばれ,単語間のペアワイドな相互作用を明示的なペアワイドな単語埋め込みによってモデル化する。
言語モデリング実験の結果,PairConnect は Transformer と同等の計算コストを抑えつつ,計算コストを大幅に削減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:39:45 GMT)
Online Learning with Optimism and Delay [31.5] パラメータチューニングを必要としない楽観的なオンライン学習アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズム -- DORM、DORM+、AdaHedgeD -- は、遅延オンライン学習から楽観的なオンライン学習への新たな削減から生まれます。
我々は,4つの季節下気候予測課題について,我々のアルゴリズムをベンチマークし,最先端の予測モデルと比較して低い後悔を示すことで結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:27:59 GMT)
Reverse Engineering of Generative Models: Inferring Model
Hyperparameters from Generated Images [30.8] State-of-the-art (SOTA) Generative Models (GM)は、人間が本物の写真と区別するのが難しい写真リアルな画像を合成することができる。
これらのモデルによって生成された画像からモデルハイパーパラメータを推測するために、GMのリバースエンジニアリングを行う。
フィンガープリント推定ネットワーク(FEN)とパーシングネットワーク(PN)の2つのコンポーネントからなるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:19:26 GMT)
Implicit Finite-Horizon Approximation and Efficient Optimal Algorithms
for Stochastic Shortest Path [29.3] 本稿では,最短経路(SSP)モデルにおいて,後悔するアルゴリズムを開発するための汎用テンプレートを提案する。
まず、厳密な正のコストでモデルフリーとミニマックス最適の2つの新しいアルゴリズムを開発する。
どちらのアルゴリズムも高度にスパースな更新を認めており、既存のアルゴリズムよりも計算効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:15:17 GMT)
Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with
Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation [29.3] 色を鮮やかな色で満たしてグレースケールの画像媒体を復活させるため,カラーカラー化手法としてColor2Styleを提案する。
提案手法は,参照画像から抽出した色埋め込みを入力されたグレースケール画像の深部表現に注入する,単純だが効果的な深部特徴変調(DFM)モジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:05:58 GMT)
Evaluating Modules in Graph Contrastive Learning [29.0] グラフコントラスト学習モデルを4つのモジュールに分解するフレームワークを提案する。
ノード分類タスクとグラフ分類タスクについて実験を行う。
モジュール化されたツールキットOpenGCLとして実装と結果をリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:14:23 GMT)
ResDepth: A Deep Prior For 3D Reconstruction From High-resolution
Satellite Images [29.0] ResDepthは畳み込みニューラルネットワークで、例データからそのような表現幾何学を学習する。
一連の実験において,提案手法はステレオDSMを定量的かつ定性的に一貫的に改善することがわかった。
ネットワーク重みに符号化された先行符号化は、都市デザインの意義ある幾何学的特徴を捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:51:28 GMT)
Machine learning-based analysis of hyperspectral images for automated
sepsis diagnosis [28.8] ハイパースペクトル画像データに基づく自動機械学習による敗血症診断は、これまで検討されていない。
我々は、既存のデータを用いて、980,%以上の精度で敗血症を分類することができたが、調査では、いくつかの主題、治療、画像関連共同設立者も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:33:59 GMT)
Exploration in Online Advertising Systems with Deep Uncertainty-Aware
Learning [26.2] 本稿では,クリックスルー率(CTR)予測モデルを学習するための新しいDeep Uncertainty-Aware Learning(DUAL)手法を提案する。
DUALは既存のモデルに簡単に実装でき、最小限の計算オーバーヘッドでリアルタイムシステムにデプロイできる。
また、広告システムにおける社会福祉等の長期的なユーティリティ向上戦略も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:28:13 GMT)
Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization [25.1] 本稿では,CVPR 2021 における AVA-Kinetics Crossover Challenge of ActivityNet ワークショップの報告を行う。
提案手法は,関係時間的行動検出に複数種類の関係手法を用いており,大規模ビデオデータセットのエンドツーエンドトレーニングにおいて,複数の関係モデリングを統合するためのトレーニング戦略を採用している。
AVA-Kineticsのテストセットで40.67 mAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:40:18 GMT)
Collaborative Learning and Personalization in Multi-Agent Stochastic
Linear Bandits [24.3] エージェント(ユーザ)が似ているが、すべて同一ではないような、N$エージェントの不均一な線形帯域幅フレームワークにおける後悔を最小限に抑える問題を考える。
任意のエージェントに対して、後悔のスケールが$mathcalO(sqrtT/N)$、エージェントが十分に分離されたクラスタにある場合、あるいはクラスタが$mathcalO(Tfrac12 + varepsilon/(N)frac12 -varepsilon)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:45:55 GMT)
Multi-StyleGAN: Towards Image-Based Simulation of Time-Lapse Live-Cell
Microscopy [23.7] 生体細胞の時間分解蛍光顕微鏡像をシミュレートする手法としてMulti-StyleGANを提案する。
この新規な生成逆ネットワークは連続した時間ステップのマルチドメイン配列を合成する。
このシミュレーションは、細胞の形態、成長、物理的相互作用、および蛍光レポータータンパク質の強度など、基礎となる生理的要因と時間的依存を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:51:16 GMT)
Self-Supervised Learning with Kernel Dependence Maximization [23.6] 我々はHilbert-Schmidt Independence Criterion (SSL-HSIC)による自己指導型学習を提案する。
SSL-HSICは、画像の変換されたバージョンの表現とイメージアイデンティティの依存関係を最大化する。
この自己教師型学習フレームワークは、異なる変換間の相互情報(MI)の変動的下限であるInfoNCEを新たに理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:51:16 GMT)
Unsupervised Abstractive Opinion Summarization by Generating Sentences
with Tree-Structured Topic Guidance [23.6] 本稿では,意見文の非教師的抽象要約手法を提案する。
我々は,木構造した話題指導文を生成し,そこでは根文が一般的な内容を伝達し,葉文が特定の話題を記述する。
実験の結果, 生成した話題文は, 意見文の要約として適切であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:37:04 GMT)
Evading Malware Classifiers via Monte Carlo Mutant Feature Discovery [23.3] 悪意のあるアクターが代理モデルを訓練して、インスタンスが誤分類される原因となるバイナリ変異を発見する方法を示す。
そして、変異したマルウェアが、抗ウイルスAPIの代わりとなる被害者モデルに送られ、検出を回避できるかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:31:02 GMT)
On the Convergence of Deep Learning with Differential Privacy [23.0] 差分プライバシ(DP)を用いたディープラーニングでは、ニューラルネットワークは通常、非プライベートプライバシよりも収束の遅い(つまりパフォーマンスの低下)コストでプライバシを実現する。
この研究は、トレーニングダイナミクスのレンズとニューラルタンジェントカーネル(NTK)を通して、DP深層学習の最初の収束解析を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:32:29 GMT)
Combining Semantic Guidance and Deep Reinforcement Learning For
Generating Human Level Paintings [22.9] 脳卒中に基づく非フォトリアリスティック画像の生成は、コンピュータビジョンコミュニティにおいて重要な問題である。
従来の手法は、前景オブジェクトの位置、規模、正当性にほとんど変化のないデータセットに限られていた。
本研究では,1)前景と背景の筆画の区別を学習するための2段階の塗装手順を備えたセマンティック・ガイダンス・パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:39:15 GMT)
On Commonsense Cues in BERT for Solving Commonsense Tasks [22.6] BERTはCommonsenseQAなどのCommonsenseタスクの解決に使用されている。
本研究では,BERTにおけるコモンセンスタスクの解決における構造的コモンセンスキューの存在と,モデル予測におけるそのようなキューの重要性を定量的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:07:25 GMT)
Awardee Solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge Graph-Level
Track [22.2] KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge - PCQM4M-LSC Track
我々は、基本モデルとしてGraphormerとExpCを採用し、各モデルを8倍のクロスバリデーションでトレーニングし、異なるランダムシードでトレーニングと検証セットの結合について2つのGraphormerモデルをトレーニングする。
最終的な提出にあたっては,これらの18モデルに対して,平均出力を採算してナイーブアンサンブルを使用する。我々の手法を用いて,我々のチームはテストセットで0.1200 MAEを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:45:31 GMT)
Spoofing Generalization: When Can't You Trust Proprietary Models? [22.1] 特に、トレーニングデータに適合するモデルgを構築することを目標とする悪意のあるエージェントのパワーについて検討するが、正確なモデルfとは区別できない。
暗号的仮定では、強いスプーフィングが可能であり、2. 任意の c> 0 に対して、c-弱スプーフィングは無条件で可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:46:53 GMT)
Learning-based Support Estimation in Sublinear Time [21.9] 本研究では,その要素のランダムなサンプルから,大規模データセット内の異なる要素数を推定する問題を考察する。
過去10年間にわたる一連の研究の結果、サンプルから最大$ pm varepsilon n$までのサポートを推定するアルゴリズムが作られた。
本稿では、任意の要素が与えられた場合、その周波数を推定する機械学習ベースの予測器を付加した推定アルゴリズムを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:53:12 GMT)
Generating Thermal Human Faces for Physiological Assessment Using
Thermal Sensor Auxiliary Labels [21.9] 熱画像は、人間のストレス、炎症の兆候、そして目に見える画像では見えない感情的な感情に関する、医学的に重要な生理的情報を明らかにする。
本稿では,画像からサーマルフェイスを生成するための補助センサラベル予測ネットワークを備えた画素画像変換モデルであるfavtGANを紹介する。
これらの組み合わせデータセットの実験により、favtGANは、単一の顔データセットだけでのトレーニングと比較して、生成された熱面のSSIMとPSNRスコアの増加を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:32:52 GMT)
Thompson Sampling for Unimodal Bandits [21.5] 本稿では, 半順序の腕に対して期待される報酬が一様であるアンフンモダル・バンディットに対するトンプソンサンプリングアルゴリズムを提案する。
ガウスの報酬に対して、我々のアルゴリズムの後悔は$mathcalO(log T)$であり、標準的なトンプソンサンプリングアルゴリズムよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:40:34 GMT)
A White Paper on Neural Network Quantization [20.5] 本稿では,量子化ノイズがネットワークの性能に与える影響を緩和する最新アルゴリズムを提案する。
我々は,ポストトレーニング量子化(PTQ)と量子化アウェア・トレーニング(QAT)の2つのアルゴリズムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:12:42 GMT)
Code to Comment Translation: A Comparative Study on Model Effectiveness
& Errors [19.7] 機械翻訳モデルは、コードスニペットを関連する自然言語記述に"翻訳"するために使用される。
このようなモデルのほとんどの評価は、自動参照ベースメトリクスを用いて行われる。
本稿では,スムーズなBLEU-4, METEOR, ROUGE-L機械翻訳指標に基づくソースコード要約モデルを提案する。
実験によって得られた誤り分類において,メトリックベース性能とモデル予測誤差の関係について新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:13:14 GMT)
On Large-Cohort Training for Federated Learning [19.4] フェデレートされた学習方法は、典型的には、クライアントの集団から更新を反復的にサンプリングすることによってモデルを学習する。
本研究では,各ラウンドでサンプリングされたクライアント数が,学習モデルの品質とフェデレート学習アルゴリズムのトレーニングダイナミクスに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:40:40 GMT)
Perceptually-inspired super-resolution of compressed videos [18.7] 空間分解能適応は、符号化効率を高めるためにしばしばビデオ圧縮に使用される技法である。
近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく高度な超解像法を用いて、再構築品質をさらに向上させている。
本稿では,CNNモデルを用いた圧縮映像の空間的アップサンプリングのために,知覚にインスパイアされた超解像法(M-SRGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:50:24 GMT)
Demographic Fairness in Face Identification: The Watchlist Imbalance
Effect [18.2] ウォッチリストの不均衡効果」を「ウォッチリスト不均衡効果」と呼ぶ。
このデータベース構成は生体認証システムの性能差に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:09:06 GMT)
Weakly-supervised High-resolution Segmentation of Mammography Images for
Breast Cancer Diagnosis [17.9] がん診断において、入力画像の出力に責任のある領域を局在させることにより、解釈可能性を実現することができる。
本稿では,高解像度画像の弱教師付きセグメンテーションを実現するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
乳がん検診にマンモグラフィーを用いて適用し, 大規模臨床応用データセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:46:23 GMT)
Dialectal Speech Recognition and Translation of Swiss German Speech to
Standard German Text: Microsoft's Submission to SwissText 2021 [17.7] スイスドイツ語(Swiss German)は、スイスのドイツ語圏で話されるアレマン語の方言。
本稿では,翻訳を組み込んだ辞書を用いたハイブリッド音声認識システムを提案する。
我々の応募は盲目の会話テストセットで46.04% BLEUに達し、第2位の競争相手を12%の差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:34:02 GMT)
Language Tags Matter for Zero-Shot Neural Machine Translation [17.4] 言語タグ(LT)戦略は、MNMTの翻訳方向を示すためにしばしば採用される。
我々は,LTが翻訳方向の指標であるだけでなく,ゼロショット翻訳の品質にも重要であることを実証した。
実験の結果、ソース言語タグ(SLT)を無視して、ターゲット言語タグ(TLT)をエンコーダに追加することで、ゼロショット翻訳は+8BLEUスコア差が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:32:36 GMT)
Cross-sentence Neural Language Models for Conversational Speech
Recognition [17.3] 本稿では, ASR N-best 仮説を再帰する, 効果的なクロス文ニューラル LM 手法を提案する。
また,タスク固有のグローバルトピック情報からクロス文履歴を抽出する手法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:44:55 GMT)
Graph cuts always find a global optimum for Potts models (with a catch) [17.0] MAP推論のための$alpha$-expansionアルゴリズムは、常にポッツ対ポテンシャルを持つマルコフランダム場に対して、大域的に最適な代入を返すことを証明している。
拡張移動に関するすべての局所ミニマは、問題のわずかに摂動されたバージョンに対する大域的ミニマである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:33:06 GMT)
TextStyleBrush: Transfer of Text Aesthetics from a Single Example [16.3] 本稿では,その外観のあらゆる面からテキスト画像の内容を切り離すための新しいアプローチを提案する。
我々はこの混乱を自己管理的に学ぶ。
以前は特殊な手法で処理されていた異なるテキスト領域で結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:28:49 GMT)
Pathological voice adaptation with autoencoder-based voice conversion [15.7] 音源として健全な音声を使用する代わりに、既存の病的音声サンプルを新しい話者の音声特性にカスタマイズする。
この手法は,典型的な音声を病的音声に変換する際に通常持つ評価問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:38:10 GMT)
Two-sample Test using Projected Wasserstein Distance: Breaking the Curse
of Dimensionality [15.2] 統計学と機械学習の基本的な問題である2サンプルテストのための予測されたワッサースタイン距離を開発する。
重要な貢献は、投影された確率分布の間のワッサーシュタイン距離を最大化する低次元線型写像を見つけるために最適射影を結合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:58:06 GMT)
Is this Harmful? Learning to Predict Harmfulness Ratings from Video [15.1] 現場のプロが注釈を付けた約4000のビデオクリップのデータセットを作成します。
モデリング選択に関する詳細な研究を行い、視覚とオーディオのモダリティを組み合わせることで大きなメリットが得られます。
データセットは公開時に公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:57:12 GMT)
A Syntax-Guided Edit Decoder for Neural Program Repair [15.0] プレースホルダ生成機能を備えた構文誘導編集デコーダであるRecoderを提案する。
Defects4J v1.2の395のバグ、Defects4J v2.0の420のバグ、IntroClassJavaの297のバグ、QuixBugsの40のバグについて、Recoderを評価する実験を行います。
以上の結果からRecoderはDefects4J v1.2の53のバグを修復し,従来よりも26.2% (11のバグ)の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:01:51 GMT)
Seeing Through Clouds in Satellite Images [14.8] 本稿では,衛星画像中の雲に隠されたピクセルを回復するためのニューラルネットワークベースのソリューションを提案する。
我々は、雲を貫通する超高周波数帯の電波周波数(RF)信号を活用し、マルチスペクトル画像における隠蔽領域の再構成を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:01:27 GMT)
Achieving Domain Robustness in Stereo Matching Networks by Removing
Shortcut Learning [14.5] 合成領域における特徴の学習は,合成データに示される2つの「ショートカット」の影響を強く受けていることを示す。
このようなショートカットを取り除くことで、最先端のステレオマッチングフレームワークでドメインの堅牢性を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 23:22:54 GMT)
Object detection and Autoencoder-based 6D pose estimation for highly
cluttered Bin Picking [14.1] そこで本研究では,小物体の散らばったシーンにおけるポーズ推定のためのフレームワークを提案する。
本研究では,オブジェクト検出とポーズ推定のための合成データ生成手法の比較を行う。
本稿では,最も正確な推定ポーズを決定するポーズフィルタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:01:07 GMT)
Zero-sample surface defect detection and classification based on
semantic feedback neural network [13.8] 本論文では,複数角度からの画像タグ埋め込みにおける予測誤差を適応的に低減するアンサンブル協調学習アルゴリズムを提案する。
産業分野におけるゼロショットデータセットとシリンダーライナーデータセットを用いた各種実験により,競争結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:26:36 GMT)
Gradient Forward-Propagation for Large-Scale Temporal Video Modelling [13.7] バックプロパゲーションは前方と後方のパスが完了するまで計算をブロックする。
時間信号の場合、これはレイテンシが高く、リアルタイム学習を妨げる。
本稿では,Sideways上に構築し,時間内に近似勾配を伝搬することでブロッキングを回避する。
計算を分離し、個々のニューラルネットワークモジュールを異なるデバイスに委譲する方法を示し、分散および並列トレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:50:22 GMT)
Adversarial Attacks on Deep Models for Financial Transaction Records [13.3] トランザクションレコードを入力として使用する機械学習モデルは、金融機関の間で人気がある。
ディープラーニングモデルは敵の攻撃に対して脆弱であり、入力のわずかな変更はモデルの出力を損なう。
本研究では,取引記録データに対する敵攻撃と,これらの攻撃からの防御について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:15:26 GMT)
Online Learning with Uncertain Feedback Graphs [12.8] 専門家間の関係をフィードバックグラフで把握し、学習者の意思決定を支援する。
実際には、名目上のフィードバックグラフはしばしば不確実性を伴うため、専門家間の実際の関係を明らかにすることは不可能である。
本研究は、潜在的な不確実性の諸事例を考察し、それらを扱うための新しいオンライン学習アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:21:30 GMT)
Efficient Optimization Methods for Extreme Similarity Learning with
Nonlinear Embeddings [12.1] すべての可能なペアからの非線形埋め込みモデルを用いて類似性を学習する問題を考察する。
本稿では, 一般非線形埋め込みの結果を拡張することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:53:13 GMT)
Quantized Adam with Error Feedback [11.9] 本稿では,深層ニューラルネットワークを学習するための適応勾配法の分散変種について述べる。
労働者間の通信コストを低減するために,2種類の量子化方式を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:41:03 GMT)
Machine Learning with Electronic Health Records is vulnerable to
Backdoor Trigger Attacks [11.7] 本研究では,攻撃者がEHRを用いて機械学習予測を容易かつ選択的に操作できることを実証する。
我々は,MIMIC-IIIデータベースによるロジスティック回帰,多層パーセプトロン,長期記憶モデルに対する死亡予測タスクの平均攻撃成功率を97%とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:27:39 GMT)
The Recurrent Neural Tangent Kernel [11.6] 本稿では、過度にパラメータ化されたRNNの動作に関する新たな洞察を提供するRNTK(Recurrent Neural Tangent Kernel)を紹介し、研究する。
56個の実世界のデータ実験により、RNTKは他のカーネルよりも大幅に性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:43:41 GMT)
Quantum Turing bifurcation: Transition from quantum amplitude death to
quantum oscillation death [11.4] 等質定常状態はチューリング分岐を通じて不均一定常状態に変換されることを示す。
本研究では,量子古典界面におけるパラダイム的チューリング分岐を探索し,そのより広い理解への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:02:54 GMT)
ASR Adaptation for E-commerce Chatbots using Cross-Utterance Context and
Multi-Task Language Modeling [11.2] クロス発話の文脈的手がかりは、音声からドメイン固有の内容語を曖昧にするのに重要な役割を担っている。
本稿では, Transformer-XL Neural Language Model (NLM) の文脈化, 内容語頑健性, ドメイン適応性を改善するための様々な手法について検討する。
我々の最高のNLMリスコラーは、Eコマースオーディオテストセットで19.2%のコンテンツWER削減と6.4%のスロットラベルF1の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:27:34 GMT)
Gradient-trained Weights in Wide Neural Networks Align Layerwise to
Error-scaled Input Correlations [11.2] 我々は、勾配降下によって訓練された非線形活性化を伴う無限幅ニューラルネットワークの層方向の重みダイナミクスを導出する。
我々は、バックプロパゲーションと同じアライメントを理論的に達成するバックプロパゲーションフリー学習ルール、Align-zeroとAlign-adaを定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:56:38 GMT)
Towards Long-term Non-invasive Monitoring for Epilepsy via Wearable EEG
Devices [11.0] 並列な超低消費電力組込みプラットフォーム上での最小数の脳波チャンネルに基づく発作検出アルゴリズムの実装について述べる。
我々は23個の電極または4つの時間チャネルを考慮し、グローバルおよび主題固有のアプローチを分析する。
8sウィンドウサイズと主観的アプローチでは,偽陽性はゼロ,感度は100%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:37:09 GMT)
Nonreciprocal high-order sidebands induced by magnon Kerr nonlinearity [11.0] マイクロ波帯における高次サイドバンドの頑健な非相互性を実現するための効果的な手法を提案する。
我々は、サイドバンドの順序が高ければ高いほど、最適なデチューニング状態における高い分離比によって特徴付けられる伝送不整合性が強くなることを見出した。
このような等間隔の高次サイドバンドは周波数コムのような精度測定に潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:58:10 GMT)
On the Objective Evaluation of Post Hoc Explainers [11.0] 機械学習研究の最近の傾向は、それらがブラックボックスであると考えられる程度に、ますます複雑化しているアルゴリズムにつながっている。
意思決定の不透明度を低減するため、そのようなモデルの内部動作を人間に理解可能な方法で解釈する手法が提案されている。
本稿では,モデルの加法構造から直接導出される地底真理に基づくポストホック説明器の評価のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:06:51 GMT)
Population-coding and Dynamic-neurons improved Spiking Actor Network for
Reinforcement Learning [11.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパイキングニューロンの多様な集団を含み、空間的および時間的情報による状態表現に自然に強力である。
本稿では,2つの異なるスケールからの効率的な状態表現を実現するために,PDSAN(Population-coding and Dynamic-neurons improve Spiking Actor Network)を提案する。
我々のTD3-PDSANモデルは,4つのOpenAIジムベンチマークタスクにおける最先端モデルよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:14:41 GMT)
Graph-based Label Propagation for Semi-Supervised Speaker Identification [10.9] 家庭シナリオにおける話者識別のためのグラフに基づく半教師付き学習手法を提案する。
提案手法は,2つの最先端スコアリング手法と比較して,ラベル付きデータの有効利用と話者識別精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:10:33 GMT)
Cluster-guided Asymmetric Contrastive Learning for Unsupervised Person
Re-Identification [10.7] Re-ID(unsupervised person re-identification)は、異なるカメラビューからの歩行者イメージを教師なし環境でマッチングすることを目的としている。
教師なしのRe-IDのための既存のメソッドは通常、クラスタリングの擬似ラベル上に構築される。
本稿では、教師なしのRe-IDに対して、クラスタ誘導型非対称コントラスト学習(CACL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:40:22 GMT)
Domain Adaptive SiamRPN++ for Object Tracking in the Wild [10.6] 我々は、トラッカーのクロスドメイン転送性とロバスト性を改善するために、Domain Adaptive SiamRPN++を導入する。
A-距離理論に着想を得て,Pixel Domain Adaptation (PDA) と Semantic Domain Adaptation (SDA) の2つのドメイン適応モジュールを提案する。
PDAモジュールはテンプレートと検索領域の画像の特徴マップを整列し、ピクセルレベルのドメインシフトを排除する。
SDAモジュールは、セマンティックレベルのドメインシフトを排除するために、トラッキングターゲットの外観の特徴表現を整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:40:53 GMT)
A Principle of Least Action for the Training of Neural Networks [10.3] ネットワークの輸送マップに低運動エネルギー偏差バイアスが存在することを示し、このバイアスと一般化性能を関連づける。
本稿では,与えられたタスクの複雑さに自動的に適応する新しい学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:42:46 GMT)
An Analytical Theory of Curriculum Learning in Teacher-Student Networks [10.3] 人間や動物では、カリキュラム学習は迅速な学習と効果的な教育に不可欠である。
機械学習では、キュリキュラは広く使われておらず、経験的には適度な利益しか得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:48:52 GMT)
Federated Learning for Internet of Things: A Federated Learning
Framework for On-device Anomaly Data Detection [10.2] 我々は、N-BaIoT、FedDetectアルゴリズム、IoTデバイスのシステム設計を使用した合成データセットを含むFedIoTプラットフォームを構築します。
現実的なIoTデバイス(PI)のネットワークにおいて,FedIoTプラットフォームとFedDetectアルゴリズムをモデルおよびシステムパフォーマンスの両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:53:42 GMT)
Detect and remove watermark in deep neural networks via generative
adversarial networks [10.1] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いたディープニューラルネットワークにおける透かしの検出と除去手法を提案する。
第1フェーズでは、DNNモデルの透かしを検出・反転するために、GANとほとんどクリーンな画像を使用しません。
第2フェーズでは、逆バックドア画像に基づいて透かしDNNを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:45:22 GMT)
Constraining Linear-chain CRFs to Regular Languages [9.9] CRF(Linear-chain Conditional random Field)は、出力シーケンスの局所的な依存関係を学習できるモデルクラスである。
我々は、非局所的な制約を含む幅広い制約を強制できるCRFの一般化を提案する。
制約付きトレーニングが制約付き復号化よりも悪くないことを証明し、実際にかなり良い結果が得られることを合成データを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:15:59 GMT)
Natural continual learning: success is a journey, not (just) a
destination [9.5] 自然継続学習(NCL)は、重み付け正規化と射影勾配降下を統一する新しい手法である。
提案手法は,RNNにおける連続学習問題に適用した場合,標準重み付け正規化手法とプロジェクションベースアプローチの両方に優れる。
トレーニングされたネットワークは、生体回路の実験的な発見と同様に、新しいタスクが学習されると強く保存されるタスク固有ダイナミクスを進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:24:53 GMT)
Wavelength-based Attributed Deep Neural Network for Underwater Image
Restoration [9.4] 本稿では,色チャネルの移動範囲に基づいて,適切な受容場サイズ(コンテキスト)を付与することで,大幅な性能向上が期待できることを示す。
第2の新規性として、学習したマルチコンテキスト特徴を適応的に洗練するための注意的スキップ機構を組み込んだ。
提案するフレームワークはDeep WaveNetと呼ばれ、従来のピクセル単位で機能ベースのコスト関数を使って最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:47:51 GMT)
A Lightweight ReLU-Based Feature Fusion for Aerial Scene Classification [9.0] 航空シーン分類問題に対するトランスファーラーニングに基づくモデル構築手法を提案する。
提案手法のコアとなるのはReLU-Based Feature Fusion (RBFF) と呼ばれる層選択戦略であり, 事前学習したCNNに基づく単一対象画像分類モデルから特徴写像を抽出する。
RBFFは、分類器のいくつかのパラメータを除いて、ベースCNNモデルのトレーニングを著しく含まないため、実用的な展開に非常に費用対効果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:43:41 GMT)
Snail Mail Beats Email Any Day: On Effective Operator Security
Notifications in the Internet [8.8] 本稿では,代替配送媒体としての文字の使用と,攻撃シナリオの記述の2つの方法について検討する。
手動で収集したアドレスは、以前の作業に比べてデリバリ率が大きく向上し、メールよりも非常に効果的であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:17:59 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） (Tue, 15 Jun 2021 04:44:24 GMT)
Learning to Compensate: A Deep Neural Network Framework for 5G Power
Amplifier Compensation [8.6] 本稿では,5G通信におけるパワーアンプ(PA)をモデル化し,補償するための学習ベースのフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてPAの特性を学習し,対応するディジタル事前歪み(DPD)もPAの非線形およびメモリ効果を補うように学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:11:26 GMT)
Zero-Shot Controlled Generation with Encoder-Decoder Transformers [8.5] ゼロショットでエンコーダ・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） (Tue, 15 Jun 2021 16:25:11 GMT)
Mean Embeddings with Test-Time Data Augmentation for Ensembling of
Representations [8.3] 表現のアンサンブルを考察し、MeTTA(Test-time augmentation)を用いた平均埋め込みを提案する。
MeTTAは、教師付きモデルと自己教師付きモデルの両方において、ImageNetの線形評価の質を大幅に向上させる。
我々は、より高品質な表現を推論するためにアンサンブルの成功を広めることが、多くの新しいアンサンブルアプリケーションを開く重要なステップであると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:49:46 GMT)
Simon Says: Evaluating and Mitigating Bias in Pruned Neural Networks
with Knowledge Distillation [8.2] プルーニングニューラルネットワークの評価と緩和に関する現在の文献には明確なギャップがある。
本稿では,CEV(Combined Error Variance)とSDE(Symmetric Distance Error)の2つの簡易かつ効果的な指標を提案する。
第二に、知識蒸留は、不均衡なデータセットであっても、刈り取られたニューラルネットワークにおける誘導バイアスを軽減することができることを実証する。
第3に、モデル類似性はプルーニング誘起バイアスと強い相関関係があることを明らかにし、なぜプルーニングニューラルネットワークでバイアスが発生するのかを説明する強力な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:59:32 GMT)
Fairness as Equality of Opportunity: Normative Guidance from Political
Philosophy [8.2] 政治哲学から機会平等主義(EOP)を用いた公正理想の分類法を導入する。
我々は、哲学におけるそれらの概念と、公正な機械学習における体系化の提案を明確にする。
フェアネス・アズ・エOPフレームワークを使用して、哲学的な観点から不合理な結果を再解釈します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:07:58 GMT)
COVID-19 Vaccines: Characterizing Misinformation Campaigns and Vaccine
Hesitancy on Twitter [8.2] 新型コロナウイルスワクチンの誤情報・共謀キャンペーンとその特徴について検討する。
本研究は,ワクチンに関する議論において,誤情報を促進するために協調的努力が用いられているかどうかを判断する。
極右抗ワクチン共謀集団を含む,大規模な抗ワクチン誤情報コミュニティと小規模な抗ワクチンコミュニティについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:32:10 GMT)
Top-Related Meta-Learning Method for Few-Shot Object Detection [8.1] 分類タスクのためのTop-C分類損失(TL-C)とメタモデルにより得られたカテゴリベースメタ機能のためのカテゴリベースグループ化機構を提案する。
我々の技術は、数発の撮影で過去の最先端の手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:29:50 GMT)
An Empirical Characterization of Fair Machine Learning For Clinical Risk
Prediction [7.9] 臨床的意思決定を導くための機械学習の使用は、既存の健康格差を悪化させる可能性がある。
近年のいくつかの研究は、この問題をアルゴリズム的公正(英語版)の問題と位置づけている。
我々は,グループフェアネス違反の罰則がモデル性能とグループフェアネスの一連の尺度に与える影響を実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:28:53 GMT)
Mutation Sensitive Correlation Filter for Real-Time UAV Tracking with
Adaptive Hybrid Label [7.8] 無人航空機(UAV)による視覚追跡は多くの課題に直面している。
これらの課題は、標的外見の予期せぬ突然変異を導入し、結果として障害を追跡する。
本稿では,適応型ハイブリッドラベルを用いた変異に対する感受性と耐性を高めるための新しいDCF法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:04:22 GMT)
Direction is what you need: Improving Word Embedding Compression in
Large Language Models [7.7] 本稿では,AutoEncoderアーキテクチャを利用してトランスフォーマーモデルにトークン埋め込みを圧縮する新たな損失目標を提案する。
提案手法は,初期の言語モデルであるPerplexityにおいて,よく使われるSVDベースの行列分解手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:28:00 GMT)
Black Box Probabilistic Numerics [7.6] 本稿では,従来の手法からの最終的な出力のみに基づいて確率的数値法を構築することを提案する。
興味の量に対する近似の収束列はデータセットを構成する。
このブラックボックスアプローチは、確率的数値が適用可能なタスクの範囲を大幅に拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:21:10 GMT)
NLHD: A Pixel-Level Non-Local Retinex Model for Low-Light Image
Enhancement [7.5] 新たな画素レベルの非局所ハール変換を用いた照明・反射率分解法(NLHD)を提案する。
一致した類似画素群における画素の完全類似性と単純な分離可能なハール変換はより適切な画像分解を得るのに役立つ。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案手法は主観的・客観的評価において,低照度画像強調結果の精度が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:08:50 GMT)
S-LIME: Stabilized-LIME for Model Explanation [7.5] 摂動に基づくポストホックの説明は、機械学習モデルの構築後に解釈するために広く使われているアプローチである。
本稿では,中心極限定理に基づく仮説テストフレームワークを用いて,解析結果の安定性を保証するのに必要な摂動点数を決定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:24:59 GMT)
The Evidence Lower Bound of Variational Autoencoders Converges to a Sum
of Three Entropies [7.4] 標準的なVAEに対して、変分境界は3つのエントロピーの和によって与えられる値に収束することを示す。
固定点における変分境界値を決定する上で,エンコーダとデコーダの分散パラメータが重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:38:52 GMT)
SAR Image Classification Based on Spiking Neural Network through
Spike-Time Dependent Plasticity and Gradient Descent [7.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳のような知能のコアコンポーネントの1つである。
本稿では、教師なしおよび教師なし学習SNNに基づいて、完全なSAR画像を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:36:04 GMT)
The Possible, the Plausible, and the Desirable: Event-Based Modality
Detection for Language Processing [7.0] この研究はGeorgetown Gradable Modal Expressions (GME) のルービンシュタインらによる理論的基礎に基づいている。
本稿では,細粒度モーダル概念の検出と分類を目的としたGMEコーパスの実験を行う。
モーダル表現の検出と分類は可能であるだけでなく,それ自身でモーダル表現を検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:47:57 GMT)
A Hybrid mmWave and Camera System for Long-Range Depth Imaging [6.7] mmWaveレーダーは、ミリ波無線周波数での高帯域幅のため、優れた奥行き分解能を提供する。
しかし、本来は角分解能が悪く、これはカメラシステムより桁違いに悪いため、独立して3Dイメージングソリューションにはならない。
本稿では,レーダーとカメラシステムの相補的な強度を組み合わせたメタモランを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:19:35 GMT)
Circa: Stochastic ReLUs for Private Deep Learning [6.5] 我々はReLU計算を再考し、ニューラルネットワークに適したPIの最適化を提案する。
具体的には,ReLUを近似手形テストとして再構成し,手形テストのための新しい切り抜き手法を導入する。
最大4.7倍のストレージと3倍のランタイムをベースライン実装で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:52:45 GMT)
Code Integrity Attestation for PLCs using Black Box Neural Network
Predictions [6.3] プライバシ保護ブラックボックスモデルに基づく実用的なコード整合性チェックソリューションを提案する。
モデルのブラックボックスの性質を活用することで、当社のソリューションは元のPLCコードのプライバシを維持することができる。
筆者らは, 現代の6段水処理プラント試験場において, PLC入力からアクチュエータ状態をほぼ100%精度で予測できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:09:29 GMT)
Multi-Resolution Continuous Normalizing Flows [6.0] MRCNF(Multi-Resolution variant of such model)を導入する。
このアプローチは,GPUを1つだけ使用して,高解像度で性能を向上し,パラメータが少なく,様々な画像データセットに対して同等の値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:14:56 GMT)
Reproducing Kernel Hilbert Space, Mercer's Theorem, Eigenfunctions,
Nystr\"om Method, and Use of Kernels in Machine Learning: Tutorial and Survey [6.0] まず、機能分析と機械学習におけるカーネルの歴史のレビューから始めます。
本稿では,カーネル手法,半確定プログラミングによるカーネル学習,Hilbert-Schmidt独立性基準,最大平均誤差,カーネル平均埋め込み,カーネル次元削減など,機械学習におけるカーネルの利用方法を紹介する。
本論文は, 機械学習, 次元減少, 数学の関数解析, 量子力学の数学物理学など, 様々な科学分野に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:29:12 GMT)
Incorporating Word Sense Disambiguation in Neural Language Models [5.8] 語彙資源からの光沢定義をニューラルネットワークモデル(LM)に組み込むための教師付き(事前)学習手法を2つ提案する。
このトレーニングは、Word Sense Disambiguation(WSD)のモデルの性能を改善するとともに、パラメータをほとんど追加することなく、一般的な言語理解タスクにも役立ちます。
XLNet は BERT よりも WSD に適していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:44:08 GMT)
Minimizing Communication while Maximizing Performance in Multi-Agent
Reinforcement Learning [5.6] エージェント間通信は、コーディネーションを必要とするマルチエージェントタスクのパフォーマンスを著しく向上させることができる。
通信が帯域幅、電力、ネットワーク容量といったシステムの制約によって制限されるような現実世界のアプリケーションでは、送信されるメッセージの数を減らす必要がある。
性能を損なうことなく、コミュニケーションを75%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 23:13:51 GMT)
S2Engine: A Novel Systolic Architecture for Sparse Convolutional Neural
Networks [5.4] S2Engineは圧縮されたデータを内部で送信し、各処理要素が圧縮されたデータフローから整列したデータを畳み込みで動的に選択できるようにする。
単純なシストリックアレイと比較すると、S2Engine は約3.2times$と約3.0times$のスピードとエネルギー効率の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:08:37 GMT)
Biomedical Entity Linking with Contrastive Context Matching [5.3] バイオメディカルエンティティリンクのための対照的な学習フレームワークであるBioCoMを紹介する。
生のPubMed記事から辞書マッチングによるトレーニングインスタンスを構築する。
最寄りのサーチにより,生物医学の正規化を推論時に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:47:29 GMT)
Fundamental Limits of Reinforcement Learning in Environment with
Endogeneous and Exogeneous Uncertainty [5.1] オンライン強化学習(RL)は情報処理のシナリオに広く応用されている。
一般のマルコフ決定過程(MDP)において、不均一なRLを内在的および外在的不確実性とみなす。
我々は、文献の最新の結果と比較して、少なくとも$sqrtS$または$Sfrac16Tfrac112$で保存の後悔の限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:57:45 GMT)
CT Image Synthesis Using Weakly Supervised Segmentation and Geometric
Inter-Label Relations For COVID Image Analysis [4.9] 解剖学的ラベル間の関係を学習し,GANを用いた医用画像合成法の改良を提案する。
本手法から得られた合成画像を用いて,肺CT画像から新型コロナウイルス感染領域を抽出するネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:21:24 GMT)
Quantifying the Preferential Direction of the Model Gradient in
Adversarial Training With Projected Gradient Descent [4.8] 逆行訓練の後、入力に対するモデルの勾配は優先的な方向を持つ。
決定空間における最も近い不正確なクラスのサポートの最も近い点を指すベクトルの方向として、この方向の新たな定義を提案する。
我々は,PGD学習モデルが基準値よりも高いアライメントを示し,我々の測定値が競合する計量の定式化よりも高いアライメント値を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 23:49:44 GMT)
Three-part diachronic semantic change dataset for Russian [4.8] 我々は、ロシア語のRuShiftEvalに対して、手動で注釈付き語彙意味変化データセットを提示する。
その斬新さは、3つの期間にわたるダイアクロニックなセマンティックシフトにアノテートされた1組の標的単語によって保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:12:25 GMT)
StockBabble: A Conversational Financial Agent to support Stock Market
Investors [4.6] 株式市場への理解と関与を支援するために設計された会話エージェントであるStockBabbleを紹介します。
ユーザーは企業に関する情報を問い合わせて、株式の全体的および財務的概要を検索することができる。
エージェントの可能性を評価するため,15名の被験者を対象にユーザスタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:19:30 GMT)
Efficient Facial Expression Analysis For Dimensional Affect Recognition
Using Geometric Features [4.6] 本研究では, 顔表情分析システム(FEA)を導入する。
提案手法は堅牢で効率的であり、現代のディープラーニングモデルに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:28:16 GMT)
How Modular Should Neural Module Networks Be for Systematic
Generalization? [4.5] NMNは、サブタスクに取り組むモジュールの合成を通じて、ビジュアル質問回答(VQA)を目指している。
本稿では,モジュラリティが定義される段階と程度が,体系的な一般化に大きな影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:13:47 GMT)
PRANK: motion Prediction based on RANKing [4.5] エージェントの動作を予測することは、自律運転領域における最も重要な問題の一つである。
エージェントの軌道の条件分布を所定のシーンで決定できるPRANK法を提案する。
PRANKを社内とArgoverseのデータセットで評価し、競争結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:39:33 GMT)
Encouraging Intra-Class Diversity Through a Reverse Contrastive Loss for
Better Single-Source Domain Generalization [4.3] 従来のディープラーニングアルゴリズムは、トレーニングデータの領域外でテストされると、一般化に失敗することが多い。
本稿では,テスト領域に関する情報が得られていない1つのトレーニング領域から,ディープラーニングアルゴリズムを一般化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:04:39 GMT)
On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU
Networks [4.3] 平方函数は、ReLU関数を置き換えることができる2$の最良の次数ではないことを示す。
実験の結果,提案したアクティベーション関数は正方形関数と比較して最大9.4%の精度で精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:14:03 GMT)
An Analysis of the Deployment of Models Trained on Private Tabular
Synthetic Data: Unexpected Surprises [4.1] 異なるプライベート(DP)合成データセットは、機械学習モデルをトレーニングするための強力なアプローチである。
差分プライベートな合成データ生成が分類に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:00:57 GMT)
Temporal Consistency Checks to Detect LiDAR Spoofing Attacks on
Autonomous Vehicle Perception [4.1] 最近の研究は、深刻なLiDARスプーフィング攻撃と警告的な結果をもたらしている。
本研究では、このような攻撃を検出するために、本物の物体の物理的不変量としての運動の利用について検討する。
3D-TC2の試作機の設計と実装は、非常に有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:36:40 GMT)
G$^2$DA: Geometry-Guided Dual-Alignment Learning for RGB-Infrared Person
Re-Identification [3.9] RGB-IRの人物再識別は、異種間の興味のある人物を検索することを目的としている。
本稿では,サンプルレベルのモダリティ差に対処するための幾何誘導デュアルアライメント学習フレームワーク(G$2$DA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:14:31 GMT)
Convergence Analysis of the Hessian Estimation Evolution Strategy [3.8] Hessian Estimation Evolution Strategies (HE-ESs) は、目的関数の曲率を直接推定することによって、サンプリング分布の共分散行列を更新する。
1+4)-HE-ESは家族の最小のエリート主義者である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:08:27 GMT)
RyanSpeech: A Corpus for Conversational Text-to-Speech Synthesis [3.6] RyanSpeechは、自動音声合成(TTS)システムの研究のための新しい音声コーパスである。
44.1kHzで録音されたプロの男性声優のスピーチの10時間以上が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:24:38 GMT)
Deep Phasor Networks: Connecting Conventional and Spiking Neural
Networks [3.6] 我々は、ニューロンの活性化が単位円上に横たわっている複素数の角度に対応するという仮定に基づいて、標準的なニューラルネットワークを拡張する。
このようなネットワークの各層は、前の層の位相を重み付けして新しい位相値を計算することにより、新しい活性化を生成する。
我々は,標準的な深層学習課題におけるファサーネットワークの時間的訓練を実演し,それらのネットワークを従来の時間的ドメインで実行したり,変換ステップを必要とせずに時間的ドメインをスパイクしたりすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:37:08 GMT)
Bilateral Personalized Dialogue Generation with Dynamic Persona-Aware
Fusion [3.5] マルチタスク・トランスファー・ラーニングによる動的ペルソナ・アウェア・フュージョンを用いた双方向対話生成手法を提案する。
実験の結果,提案手法は自動評価と手動評価の両面で,いくつかの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 03:21:19 GMT)
Automatic linear measurements of the fetal brain on MRI with deep neural
networks [3.5] 本研究の目的は、胎児脳MRIを用いたCBD, BBD, TCDの完全自動計測法を開発することである。
1) 異方性3次元U-Net分類器を用いた胎児脳を含む興味領域の計算,2) 畳み込みニューラルネットワークによる参照スライス選択,3) 胎児脳中矢状線と胎児脳の向きの計算,5) 計測の計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:20:11 GMT)
Approximate tensorization of the relative entropy for noncommuting
conditional expectations [3.4] 我々は、エントロピーの強部分付加性の新しい一般化を有限次元フォン・ノイマン代数への一般条件期待の設定に導いた。
ペッツ回復写像から生じる条件付き期待値とデイビーズ半群の条件付き期待値の等価性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:06:55 GMT)
Complexity aspects of local minima and related notions [3.4] 我々は (i) 臨界点、 (ii) 二次点、 (iii) 局所ミニマ、 (iv) 多変量に対する厳密な局所ミニマの概念を考える。
立方体が臨界点を持つかどうかを決定することはNPハードであることを示す。
本稿では,3階ニュートン法の設計における局所最小値立方体探索の可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:05:57 GMT)
CODA: Constructivism Learning for Instance-Dependent Dropout
Architecture Construction [3.2] インスタンス依存型ドロップアウトアーキテクチャ(CODA)のための構成論的学習を提案する。
理論に基づいて、一様プロセス混合モデルというより良いドロップアウトテクニックを設計しました。
我々は,提案手法を実世界の5つのデータセット上で評価し,その性能を他の最先端のドロップアウト手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:32:28 GMT)
A Clinically Inspired Approach for Melanoma classification [3.2] メラノーマは皮膚がんによる死因の1つである。
メラノーマの診断における最近のアプローチはパターン認識か分析的認識である。
実際には、外れ値が検出され、ネビ/レセオンを評価するために使用される差分アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:12:24 GMT)
On the Evaluation of Sequential Machine Learning for Network Intrusion
Detection [3.1] 本稿では,悪質な活動パターンを示すNetFlowの時間的シーケンスを抽出するための詳細な手法を提案する。
次に,この手法を適用し,従来の静的学習モデルと逐次学習モデルの有効性を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:29:28 GMT)
Semantic Representation and Inference for NLP [3.0] この論文は、新しい意味表現と推論のための深層学習の利用について考察する。
我々は,自動クレーム検証を目的とした,現実の事実クレームの公開データセットとして最大である。
語句表現を外部単語埋め込みと知識グラフで豊かにすることにより,句の構成性を文脈的に操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:22:48 GMT)
Multi-script Handwritten Digit Recognition Using Multi-task Learning [2.9] 堅牢で多目的なシステムの開発を促進するマルチスクリプトの桁認識では、あまり一般的ではない。
本研究では,マルチタスク学習を用いた手書き文字認識について検討する。
ラテン文字、アラビア文字、カンナダ文字を含む3文字の手書き桁は、個々のタスクを書き換えたマルチタスクモデルが有望な結果を示していることを示すために研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:30:37 GMT)
Comment on "Reentrant Localization Transition in a Quasiperiodic Chain" [2.8] 著者らはレター[Phys. Rev. Lett. 126, 106803 (2021) の中で、準周期性障害のある1次元二量体格子に興味深い再帰的な局所化現象を発見した。
彼らは、この再帰的な特徴は、停滞した障害の場合に現れるが、一様ではないと主張した。
このコメントでは、システムパラメータが大きい場合、このような再帰的特徴が一様障害にも現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:35:02 GMT)
Graphical Gaussian Process Regression Model for Aqueous Solvation Free
Energy Prediction of Organic Molecules in Redox Flow Battery [2.8] 本稿では,有機分子の溶解自由エネルギーを学習し,予測する機械学習モデルを提案する。
我々は,MLモデルを用いて,分子の解離自由エネルギーを1kcal/mol未満の平均絶対誤差で化学的精度で予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:48:26 GMT)
Active feature selection discovers minimal gene-sets for classifying
cell-types and disease states in single-cell mRNA-seq data [2.6] 現在、単細胞mRNA-seqコストは、多くの生物学的および臨床的タスクに対する単細胞mRNA-seqの適用を禁止している。
本稿では, 細胞型と生理状態の高精度な分類を可能にする, 圧縮された遺伝子セットを構成する能動的学習フレームワークを提案する。
コンパクトだが高情報性の高い遺伝子セットの発見は、単一細胞mRNA-seqの応用に対するシークエンシング要求の劇的な削減を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:49:26 GMT)
SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification [2.4] 隠れベクトルではなく入力テキストで操作を行う新しい混合手法であるSSMixを提案する。
SSMixは、スパンベースのミキシングによって2つの原文の局所性を保ちながら文を合成する。
我々は,本手法がテキスト分類ベンチマークにおいて,隠れレベル混合手法より優れていることを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:40:23 GMT)
Identifying Roles, Requirements and Responsibilities in Trustworthy AI
Systems [2.3] 我々は、ドメインの実践者の視点からAIシステムを検討し、システムデプロイメントに関与する重要な役割を特定します。
各役割の異なる要件と責任を考慮し、対処すべき透明性とプライバシの緊張関係を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:05:10 GMT)
Decomposition of Global Feature Importance into Direct and Associative
Components (DEDACT) [2.0] DEDACT - 確立された直接的・連想的重要度尺度をそれぞれの連想的・直接的要素に分解するフレームワーク。
DEDACTは、データ内の予測関連情報のソースと、その情報がモデルに入力される直接的および間接的特徴経路の両方について洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:25:23 GMT)
Time Series Anomaly Detection for Cyber-physical Systems via Neural
System Identification and Bayesian Filtering [2.0] AIoT技術は、サイバー物理システム(CPS)の運用障害を検出するために機械学習アルゴリズムを活用する人気が高まっている。
本稿では,ニューラルシステム同定とベイズフィルタ (NSIBF) と呼ばれる新しい時系列異常検出手法を提案する。
NSIBFは最先端の手法と比較し,CPSにおける異常検出の大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:11:35 GMT)
Improving Search by Utilizing State Information in OPTIC Planners
Compilation to LP [2.0] 多くのプランナーはドメインに依存しないので、さまざまなドメインにデプロイできる。
これらのプランナーは、Forward Searchを実行し、リニアプログラミング(LP)ソルバを複数の状態に呼び出して、一貫性を確認し、数値変数にバウンダリを設定する。
本稿では, 評価中の特定の状態に関する情報を同定し, 方程式の定式化により, より優れた解法選択と高速なLP解法を実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:23:31 GMT)
Challenges and Considerations with Code-Mixed NLP for Multilingual
Societies [1.7] 本稿では,NLP研究の現状,限界,予測可能な落とし穴について論じる。
また,社会福祉のための多言語NLPアプリケーションにおける現在の研究を著しく進めることができる未来的データセット,モデル,ツールも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:53:55 GMT)
Quantum algorithm for matrix functions by Cauchy's integral formula [1.4] 量子状態 $lvert f rangle$ をベクトル $f(A)boldsymbolb$ に対応する問題を考える。
固有値推定を回避する手法として,コーシーの積分公式と台形規則を用いる量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:10:16 GMT)
Emotions in Macroeconomic News and their Impact on the European Bond
Market [1.4] 我々は、Global Database of Events、Language、Toneとして知られる大規模なオープンソースデータベースを使用して、債券市場の感情状態の感情指標を構築します。
ニュースから抽出した否定的な感情は、苦しい期間に政府利回りスプレッドモデルの予測能力を向上させることが判明した。
さらに、パニックのような強い負の感情は、短期的な地平線における拡散の変化を予測するのに有用な情報を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:15:18 GMT)
Absence of thermalization of free systems coupled to gapped interacting
reservoirs [1.4] 本研究は, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 長鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖, 短鎖の
これらの系は、可積分ではないが、非常に遅い熱化を示すか、あるいはその欠如を示すように見える。
これは開系に重要な意味を持ち、強く相互作用する鉛はしばしば中心系を熱化すると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:54:51 GMT)
Modeling morphology with Linear Discriminative Learning: considerations
and design choices [1.4] 本研究では,線形識別学習を用いて屈折形態をモデル化する際に生じる一連の方法論的問題に対処する。
形態の表現と意味がモデルパフォーマンスに与える影響について、どのように判断したかを説明する。
本稿では,文脈における単語の学習を近似するために,モデルをどのように設定するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:37:52 GMT)
Explaining decision of model from its prediction [1.3] この文書は、CAM、Grad-CAM、およびMultiple Instance Learningを用いたローカライゼーションのような異なる視覚的説明手法を要約する。
また, CAM, GradCAM, Guided Backpropagationの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:36:54 GMT)
Towards Safe Control of Continuum Manipulator Using Shielded Multiagent
Reinforcement Learning [1.3] ロボットの制御は、MADQNフレームワークにおける1つのエージェント問題である1-DoFとして定式化され、学習効率が向上する。
シールドされたMADQNにより、ロボットは外部負荷下で、サブミリ単位のルート平均二乗誤差で点と軌道追跡を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:55:05 GMT)
Optimal Latent Vector Alignment for Unsupervised Domain Adaptation in
Medical Image Segmentation [1.2] OLVAは、変分オートエンコーダ(VAE)と最適輸送(OT)理論に基づく、軽量な教師なしドメイン適応手法である。
以上の結果より, 同時生成訓練に比べて12.5%の利得が得られ, 顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:41:09 GMT)
Hotel Recognition via Latent Image Embedding [1.0] 我々は,メトリクス学習モデルをベンチマークするための堅牢なパイプラインを構築した。
対照的なTriplet損失は、Hotels-50kデータセットでのより良い検索を実現するために示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:52:07 GMT)
Epidemic modelling of multiple virus strains:a case study of SARS-CoV-2
B.1.1.7 in Moscow [1.0] 我々は同じ集団内で複数のウイルス株をシミュレートするSEIRモデルを開発した。
ケーススタディとして,SARS-CoV-2株B.1.1.7がモスクワ市に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:07:59 GMT)
Site-Agnostic 3D Dose Distribution Prediction with Deep Learning Neural
Networks [1.0] 現在の線量予測モデルは少量のデータに限られており、特定の場所で再訓練する必要がある。
本研究では, 深層学習を用いたサイトに依存しない3次元線量分布予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:14:10 GMT)
Privacy Assessment of Federated Learning using Private Personalized
Layers [0.9] Federated Learning(FL)は、データを共有することなく、複数の参加者にまたがって学習モデルをトレーニングするコラボレーティブスキームである。
プライベートなパーソナライズされたレイヤを用いてFLスキームの実用性とプライバシのトレードオフを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:40:16 GMT)
Deep Neural Networks for Approximating Stream Reasoning with C-SPARQL [0.9] C-SPARQLはRDFデータのストリーム上の連続的なクエリのための言語である。
本稿では,C-SPARQLを用いた推論を,リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを用いて近似できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:51:47 GMT)
Contrastive Mixture of Posteriors for Counterfactual Inference, Data
Integration and Fairness [0.9] バッチ効果の補正、データ統合、反ファクト推論といった課題に対処できるデータの意味的な表現を学ぶ。
条件付きVAEフレームワークを採用することで、条件変数から極端に独立した表現を学ぶという、これらの課題を統一する数学的原理を特定できる。
本稿では,この独立を強制するために,新しい調整ミスペナルティを用いたContrastive Mixture of Posteriors (CoMP)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:04:55 GMT)
Benchmark dataset of memes with text transcriptions for automatic
detection of multi-modal misogynistic content [0.8] データセットは、最も人気のあるソーシャルメディアプラットフォームから収集された800のミームで構成されています。
専門家は800のミームのデータセットを、ミソジスティックなものと非ミソジニスティックなものとで等しくバランスしている。
このデータは,Web上の疑似コンテンツを自動的に検出する問題に対処するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:01:28 GMT)
Generating Contrastive Explanations for Inductive Logic Programming
Based on a Near Miss Approach [0.8] Inductive Logic Programming (textscGeNME) を用いて学習した関係概念のための説明生成アルゴリズムを提案する。
近いミスをカバーするが、元のインスタンスではない修正されたルールが説明として与えられる。
また,ルールベース,例に基づく人間の嗜好と,家族やアーチ領域におけるミスに近い説明とを比較検討した心理実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 11:42:05 GMT)
Canonical Face Embeddings [0.8] フェース検証のために訓練された多くの共通畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、回転下でほぼ等価な関数を学習する証拠を示す。
一方の面検証モデルの埋め込みは、回転や線形変換のみの後に、他方のモデルの埋め込みと直接比較できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:52:05 GMT)
Learning Incident Prediction Models Over Large Geographical Areas for
Emergency Response Systems [0.7] 本稿では,道路の地形,気象,歴史的事故,リアルタイム交通渋滞に関するデータを用いて,事故予測を支援するパイプラインについて述べる。
実験結果から,本手法は現状の手法と比較して,現場での応答時間を著しく短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:33:36 GMT)
Game of GANs: Game Theoretical Models for Generative Adversarial
Networks [0.7] Generative Adversarial Networkは、AIコミュニティにおける有望な研究方向である。
本稿では, GANにおけるゲーム理論を活用する文献をレビューし, ゲームモデルが特定の生成モデルの課題を緩和する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:20:01 GMT)
Faster than LASER -- Towards Stream Reasoning with Deep Neural Networks [0.7] Stream Reasonerは、推論とストリーム処理のギャップを埋めることを目指している。
LASERはデータストリーム上の複雑な推論を解析・実行するために設計されたストリーム推論器である。
本稿では、時系列予測や分類に特に適していることを示す畳み込みニューラルネットワークと反復ニューラルネットワークが、LASERによる推論を近似するために訓練可能であるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:06:12 GMT)
Automated triaging of head MRI examinations using convolutional neural
networks [0.7] 頭磁気共鳴画像検査(MRI)の需要が増加し、世界中の放射線技師が不足しているため、頭部MRI検査の報告に要する時間が増加した。
自動トリアージツールは、画像撮影時の異常を識別し、これらのスキャンの報告を優先順位付けすることで、異常検査の報告時間を短縮することができる。
本報告では,$textT$-weighted head MRIで臨床関連異常を検出する畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:21:27 GMT)
Towards quantum 3D imaging devices: the Qu3D project [0.7] 量子望遠カメラは、運動量配置の絡み合いと光子数相関を利用して、光学素子の典型的な再焦点化と超高速で走査不要な3Dイメージング機能を提供する。
しかし、提案されたデバイスの量子的利点がエンドユーザに効果的で魅力的であるためには、2つの大きな課題に取り組む必要がある。
3D画像の検索や2D画像の再焦点を行うために、この膨大な量のデータを抽出するには、高性能で時間を要する計算が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:14:51 GMT)
Interpretable Self-supervised Multi-task Learning for COVID-19
Information Retrieval and Extraction [0.6] 本研究では,情報検索(IR)と抽出(IE)の課題に対処する自己指導型マルチタスク学習モデルを提案する。
その結果,本モデルではマルチタスクと自己教師型学習を効果的に活用し,データセットシフト問題に対する一般化,データ効率,堅牢性の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:01:44 GMT)
Deep Transfer Learning for Brain Magnetic Resonance Image Multi-class
Classification [0.6] 我々は、Deep Transfer Learningを用いて脳MRI画像中の腫瘍の多重分類を行うフレームワークを開発した。
新たなデータセットと2つの公開MRI脳データセットを使用して、提案手法は86.40%の精度で分類された。
本研究は,脳腫瘍のマルチクラス化タスクにおいて,トランスファーラーニングのためのフレームワークが有用かつ効果的な方法であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:01:46 GMT)
Optimality of short-term synaptic plasticity in modelling certain
dynamic environments [0.5] ランダムだが連続的に変化する環境のベイズ最適予測と推測は、短期的なスパイクタイミング依存の塑性に依存している。
興味深いことに、これは生物学的にモデル化されたAIを導入し、視覚的なタスクにおいて、ディープラーニングの複数の制限を克服し、人工知能より優れた人工知能を初めて導入する。
結果は,短期的可塑性から高次皮質機能,自然環境に対する自然知能の最適性,単なる効率性から計算上の優位性まで,ニューロモルフィックなAIを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:14:34 GMT)
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs [0.5] マルチホップ論理推論は知識グラフ上の表現学習の分野で確立された問題である。
我々はマルチホップ推論問題をハイパーリレーショナルなKGに拡張し、この新しいタイプの複雑なクエリに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 14:08:50 GMT)
ReS2tAC -- UAV-Borne Real-Time SGM Stereo Optimized for Embedded ARM and
CUDA Devices [0.4] FPGAは長い間、高性能コンピューティングが可能な唯一の処理ハードウェアであった。
最近のGPUベースのシステムでは、グラフィックスハードウェア上で非常に並列な組み込みコンピューティングが可能になる。
ARMおよびDJI対応デバイス上でのリアルタイムな組み込みステレオ処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:29:25 GMT)
Development of Quantized DNN Library for Exact Hardware Emulation [0.2] 量子化は、AIチップのようなエッジデバイス上でDeep Neural Network(DNN)を実行する際の実行時間を短縮し、電力を節約するために使用される。
我々は、ハードウェアと全く同じ振る舞いで量子化されたDNNを実行するライブラリであるPyParchを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:42:40 GMT)
Employing an Adjusted Stability Measure for Multi-Criteria Model Fitting
on Data Sets with Similar Features [0.1] 提案手法は,2つの確立したアプローチと比較して,同じあるいはより良い予測性能が得られることを示す。
このアプローチでは、関係のない機能や冗長な機能を避けながら、関連する機能を選択することに成功しています。
多くの類似した特徴を持つデータセットの場合、特徴選択安定性は調整された安定性尺度で評価されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:48:07 GMT)
Improving the compromise between accuracy, interpretability and
personalization of rule-based machine learning in medical problems [0.1] 特定の患者に対してルールが正しいか否かを予測するための新しいコンポーネントを導入し、その手順にパーソナライズを導入する。
3つの公開臨床データセットを用いた検証結果から,選択したルールセットの予測性能の向上も可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:19:04 GMT)
Robust Out-of-Distribution Detection on Deep Probabilistic Generative
Models [0.1] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は機械学習システムにおいて重要な課題である。
深い確率的生成モデルは、データサンプルの可能性を推定することによって、OODの検出を容易にする。
本稿では,外周露光を伴わない新しい検出指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:36:10 GMT)
rSoccer: A Framework for Studying Reinforcement Learning in Small and
Very Small Size Robot Soccer [0.0] 本稿では,強化学習実験に最適化されたIEEE Very Small Size SoccerとSmall Size Leagueのオープンソースシミュレータを紹介する。
また,単一エージェントおよびマルチエージェントロボットサッカースキルを評価するためのベンチマークタスクのセットを用いて,OpenAI Gym環境を作成するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:30:21 GMT)
Two-photon exchange corrections to the $g$ factor of Li-like ions [0.0] 電子間の2つの仮想光子の交換によって誘導されるLi様イオンの$g$因子に対するQED補正の計算を報告する。
理論結果は, 従来の計算結果と一致するが, シリコンおよびカルシウムの実験結果と3～4の標準偏差が異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:34:56 GMT)
Tree-Values: selective inference for regression trees [0.0] データから推定された木が標準的な保証を達成できないという事実を説明できない推論に対する単純なアプローチ。
適応したCARTツリー上での推論を行うための選択推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:25:11 GMT)
Towards the design of chemical reactions: Machine learning barriers of
competing mechanisms in reactant space [0.0] 本稿では,アクティベーションエネルギーと遷移状態ジオメトリを迅速かつ正確に推論するリアクション・ツー・バリア(R2B)機械学習モデルを提案する。
R2Bは、トレーニングセットが大きくなるにつれて精度を向上し、反応体の入力のみの分子グラフ情報を必要とする。
有機合成,E2およびSN2に関連する2つの競合するテキストブック反応に対するR2Bの適用性を示す数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:56:49 GMT)
Textual Data Distributions: Kullback Leibler Textual Distributions
Contrasts on GPT-2 Generated Texts, with Supervised, Unsupervised Learning on
Vaccine & Market Topics & Sentiment [0.0] 効率的なテキストデータ分散(TDD)アライメントと生成は、テキスト分析とNLPにおけるオープンな研究課題である。
我々は、KL Textual Distributions Contrastsという、Kulback-Leibler分散アプリケーションからTDDへの独自のプロセス駆動のバリエーションを開発した。
そこで本研究では、トピックと感情によるTDDの生成と検証のためのユニークなアプローチを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 21:30:46 GMT)
Supersymmetric quantum mechanics and coherent states for a deformed
oscillator with position-dependent effective mass [0.0] 非付加(変形)変位作用素の文脈における古典的および量子的発振子について検討する。
超対称パートナーハミルトニアンから、はしご作用素とともに固有状態と固有値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:23:33 GMT)
Subsystem complexity after a local quantum quench [0.0] 2つのハーモニック鎖が突然結合した局所クエンチ後の回路複雑性の時間的変化について検討した。
本稿では,チェーン全体の複雑性と連続するサイトブロックのサブシステム複雑性の数値計算結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:48:43 GMT)
Role of symmetry in quantum search via continuous-time quantum walk [0.0] グラフの対称性がそのような不変部分空間の存在とどのように関連しているかについて議論する。
この議論はまた、すべての対称性が不変部分空間で使用され、ハミルトニアンの非対称部分は量子探索の目的のために非常に重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 19:55:37 GMT)
Rinascimento: searching the behaviour space of Splendor [0.0] 本研究の目的は,ゲーム内の行動空間(BSpace)を一般手法を用いてマッピングすることである。
特に、イベント値関数の使用は、古典的なスコアベースの報酬信号に基づくエージェントと比較して、BSpaceのカバレッジが著しく改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:46:57 GMT)
Response to "Entanglement growth in diffusive systems with large spin" [0.0] T. Rakovszky, F. Pollmann, C. W von Keyserlingk [arXiv:2010.07969] によるコメントへの返信。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:16:10 GMT)
Remote state preparation of single photon orbital angular momentum
lattices [0.0] 我々は、格子構造で絡み合った光子状態を生成し、それらをリモート状態準備プロトコルで使用する。
量子状態におけるこれらの新しい構造波の制御は、周期構造を量子的に検出し、操作する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 20:40:24 GMT)
RFpredInterval: An R Package for Prediction Intervals with Random
Forests and Boosted Forests [0.0] 我々は、ランダムな森林や森林の増生を伴う予測区間を構築するために、16の手法を統合した包括的RパッケージRFpredIntervalを開発した。
このパッケージに実装された手法は,Roy と Larocque (2020) が提案したランダムな森林で予測間隔を生成するために,PRBFと15の異なる変種で予測間隔を構築する新しい方法である。
その結果,提案手法は競争力が高く,世界規模では競合手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:27:50 GMT)
Quantum-inspired event reconstruction with Tensor Networks: Matrix
Product States [0.0] ニューラルネットワークは量子力学の概念を機械学習技術に結びつけるのに理想的な手段であることを示す。
エンタングルメントのエントロピーは,ネットワークの学習内容の解釈に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Phase Transitions of Repulsive Two-Component Fermi Gases in Two
Dimensions [0.0] 2つのスピン成分間の反発性接触型相互作用を持つ2次元フェルミガスの相分離を予測した。
我々は、強磁性密度プロファイルへの小さな反発相互作用における常磁性状態から普遍的な遷移を明らかにする。
基底状態密度プロファイルとエネルギカルに匹敵する準安定な構成の動物園を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:45:13 GMT)
Out-of-equilibrium dynamics of the XY spin chain from form factor
expansion [0.0] 任意の時間依存性の磁場と異方性を持つXYスピン鎖を考える。
我々は、[1]に従うコヒーレント・アンサンブル(CE)と呼ばれるガウス状態のある種のサブクラスが、非平衡物理学の自然な統一的な枠組みを提供すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:06:36 GMT)
On the Feasibility of Bell Inequality Violation at ATLAS Experiment with
Flavor Entanglement of $B^{0}\bar{B}^{0}$ Pairs from $pp$ Collisions [0.0] CERNにおける大型ハドロン衝突型加速器(LHC)におけるベル試験(ベル不等式違反の検出)の有効性について,B中間子間のフレーバーの絡み合いから検討した。
シミュレーションでは,現実的な条件下では(LHC Run 3 操作から推測される)ベル試験は軽度の仮定で実現可能であることを示す。
この結果は、ベルテストがはるかに高いエネルギー領域で起こりうることを示唆し、量子基底の実験研究のための新たな場を開く可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:07:59 GMT)
Non-asymptotic convergence bounds for Wasserstein approximation using
point clouds [0.0] モデル確率分布からサンプルしたような離散データを生成する方法を示す。
収束型アルゴリズムに対して明示的な上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:53:08 GMT)
Multivariate Business Process Representation Learning utilizing Gramian
Angular Fields and Convolutional Neural Networks [0.0] データの意味のある表現を学習することは、機械学習の重要な側面である。
予測的プロセス分析では、プロセスインスタンスのすべての説明的特性を利用できるようにすることが不可欠である。
本稿では,ビジネスプロセスインスタンスの表現学習のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:21:14 GMT)
Model Extraction and Adversarial Attacks on Neural Networks using
Switching Power Information [0.0] 人工ニューラルネットワーク(ANN)は、医療、輸送、防衛といった分野において、狭いAI問題を解決することで、過去10年間で大きな人気を集めている。
ANNは、ネットワークのトレーニングやテストに使用されるデータとほとんど区別がつかないにもかかわらず、ANNが高信頼の誤分類を行う原因となる、多くの敵対的回避攻撃の影響を受けやすい。
この研究は、ANNのハードウェア実装のサイドチャネル情報、特に電力消費の切り替えによって、これらの例がどの程度役立つかを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 17:20:56 GMT)
Mixed Model OCR Training on Historical Latin Script for Out-of-the-Box
Recognition and Finetuning [0.0] 本研究では,文字誤り率(CER)が約2%の多焦点認識モデルを構築した。
我々は、このモデルを、手作業や計算の労力をほとんど必要とせずに、印刷の特定のクラスにさらに微調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 04:51:54 GMT)
Medical Code Prediction from Discharge Summary: Document to Sequence
BERT using Sequence Attention [0.0] ICD符号の自動割り当てにシーケンスアテンション法を用いた変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現に基づくモデルを提案する。
我々はMIMIC-IIIベンチマークデータセットのap-proachを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:35:50 GMT)
Maximum Spanning Trees Are Invariant to Temperature Scaling in
Graph-based Dependency Parsing [0.0] 現代のグラフベースの構文依存は、文内の各トークンに対して、その可能な構文ヘッド上の確率分布を予測することによって機能する。
ニューラルネットワークのポストホックキャリブレーションの一般的な手法である温度スケーリングは、解析手順の出力を変えることができないことを実証する。
我々は,グラフ依存の誤校正に対処するためには,他の手法が必要であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:57:24 GMT)
Machine Learning for Postprocessing Ensemble Streamflow Forecasts [0.0] 機械学習と動的モデリングを統合して,短期から中規模(1～7日)におけるストリームフロー予測の質向上を実証する。
我々はLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて、動的モデリングから得られた生のアンサンブルストリームフロー予測における予測バイアスを補正する。
検証結果から,LSTMは気候,時間的持続性,決定論的,生のアンサンブル予測に対して,ストリームフロー予測を改善することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:46:30 GMT)
Knowledge-Rich BERT Embeddings for Readability Assessment [0.0] 本稿では,BERTモデルの情報豊富な埋め込みを共同学習手法により活用する方法を提案する。
提案手法は,英語とフィリピン語のデータセットを用いた可読性評価において,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:37:48 GMT)
Improved SVRG for quadratic functions [0.0] ヘッセン行列 $H$ がランダム対称 $dtimes d$ 行列の期待値である二次函数を最小化する反復アルゴリズムを解析する。
最小二乗回帰、リッジ回帰、線形判別分析、正規化線形判別分析を含むいくつかのアプリケーションでは、各イテレーションの実行時間は$d$に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:36:41 GMT)
How to find a unicorn: a novel model-free, unsupervised anomaly
detection method for time series [0.0] ユニコーン(unicorn)またはユニークなイベントと呼ばれる新しい異常の概念を導入し、ユニコーンを検出するためのモデルなしの教師なし検出アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムの性能は,異常を伴う様々な種類のシミュレーションデータセット上でのユニークな事象の認識において検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:08:02 GMT)
Generating Data Augmentation samples for Semantic Segmentation of Salt
Bodies in a Synthetic Seismic Image Dataset [0.0] 本研究では,2つの生成モデルのトレーニングに基づくデータ拡張手法を提案し,塩分の意味的セグメンテーションのための地震画像データセットにおけるサンプル数を増大させる。
提案手法では, 深層学習モデルを用いて, データ拡張のための2組の地震画像パッチと各ソルトマスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:32:32 GMT)
Full Bitcoin Blockchain Data Made Easy [0.0] 本稿では、完全なbitcoinブロックチェーンデータの収集と処理に焦点を当てる。
非常にベーシックで標準的なツールに依存しており、プロシージャは信頼性が高く、容易に再現できる。
これにより、データ全体を簡単に処理し、適切なサブセットを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:02:49 GMT)
Evaluating the Effect of the Financial Status to the Mobility Customs [0.0] CDR(Call Detail Records)データから移動度指標を決定する。
PCA調査の結果、住宅価格と移動習慣の顕著な相関が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:47:05 GMT)
Economic Nowcasting with Long Short-Term Memory Artificial Neural
Networks (LSTM) [0.0] 人工知能ニューラルネットワーク(ANN)は、様々な分野や分野において多くの進歩の触媒となっている。
長期記憶ネットワーク(LSTM)の一種であるANNは、特に経済的な時系列を扱うのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 13:32:06 GMT)
Diagnosing the Impact of AI on Radiology in China [0.0] 2021年の放射線学者の最大50%は、2025年にAIモデルによって実行される。
2021年に既存の放射線学サービスの供給不足により、中国では放射線学者が解雇されることはない。
放射線学におけるAIの応用は、2025年の中国のGDPに17億米ドルの貢献が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 07:18:07 GMT)
Density-potential functional theory for fermions in one dimension [0.0] 軌道自由密度ポテンシャル汎関数論(英: orbit-free density-potential functional theory、DPFT)は、ホヘンベルク・コーン密度汎関数論のより柔軟な変種である。
DPFTは拡張性があり、位置空間と運動量空間の両方に普遍的に適用でき、運動エネルギーと相互作用エネルギーを一貫して近似することができる。
モースポテンシャルにおけるフェルミガスの高品質化は、よりエキゾチックなシステムを記述するためにDPFTの使用を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:10:23 GMT)
Density Estimation using Entropy Maximization for Semi-continuous Data [0.0] 半連続データは、0の点質量と正の実数直線を支持する連続分布の混合である分布から来る。
本稿では,半連続データの密度関数を最大エントロピーの原理を用いて推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 22:26:14 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Conservation Decisions [0.0] 我々は、最も困難な保全決定問題に対処するために、_reinforcement learning_(RL)として知られる機械学習の有望なコーナーの可能性を示す。
RLは明らかに、エージェントを設計することに焦点を当てている。
動的で不確実な環境と相互作用します
注釈付きコードを持つ4つの付録は、これらのアプローチを採用し、評価し、拡張しようとしている研究者に、具体的な紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:32:48 GMT)
Computer-aided Interpretable Features for Leaf Image Classification [0.0] 52種類の植物を分類するための計算効率の良い特徴を紹介する。
長さ、幅、面積、テクスチャの相関、単調性、発癌性は少ない。
その結果,教師付き学習環境と教師なし学習環境の両方において,興味のクラスを識別するのに十分な特徴があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:11:10 GMT)
Classification of Documents Extracted from Images with Optical Character
Recognition Methods [0.0] 今日では機械学習が非常に一般的で、1日に何十回も使われており、おそらく無知である。
本研究では,2つの異なる機械学習手法を組み合わせた。
手書きや印刷された文書はスキャナーやデジタルカメラでデジタル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:56:00 GMT)
Cine-MRI detection of abdominal adhesions with spatio-temporal deep
learning [0.0] 癒着は腹部手術後の慢性痛の重要な原因である。
近年の腹部シネMRIの進歩により,非侵襲的接着診断が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 12:33:54 GMT)
Chemistry on quantum computers with virtual quantum subspace expansion [0.0] 仮想量子部分空間展開は水素とリチウムの二量体に対して完全な基底精度を達成することができる。
一般化固有値問題の安定性に対する実験ノイズの影響を最小限に抑える手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:21:00 GMT)
Charging batteries with quantum squeezing [0.0] 本稿では,コヒーレントな量子スクイーズ処理を施したオープン量子システムのダイナミクスに基づく,量子電池の充電方式を提案する。
我々は、コヒーレントスクイーズの適用によって導かれる量子コヒーレンスが、充電プロセスの性能決定に重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 06:27:14 GMT)
Characterization and Modeling of Self-Heating in Nanometer Bulk-CMOS at
Cryogenic Temperatures [0.0] この研究は、周囲温度300Kから4.2Kまでの40nmバルクCMOS技術の自己加熱研究を示す。
流路内の温度上昇とシリコン基板周辺の温度上昇を測定するためにカスタムテストチップが設計・製造された。
この研究で示された結果とモデリングは、完全な自己加熱型IC設計フローに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:58:54 GMT)
Cavity magnon-polaritons in cuprate parent compounds [0.0] 量子物質の空洞制御は、多体系の研究と操作の新しい方法を提供するかもしれない。
カップレート親化合物の反強磁性変動にテラヘルツ共振器を結合する手法を提案する。
我々は、高非対称な空洞ラインサップを生成する強い、しかし非常に減衰した、bimagnon-cavity相互作用を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 01:19:57 GMT)
CausalNLP: A Practical Toolkit for Causal Inference with Text [0.0] CausalNLPは観測データから因果関係を推定するためのツールキットである。
メタラーナーを用いて治療効果を推定する。
生のテキストとその言語特性を、処理と"制御された"変数の両方として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:57:44 GMT)
CatBoost model with synthetic features in application to loan risk
assessment of small businesses [0.0] CatBoostは強力な機械学習アルゴリズムであり、多くのカテゴリ変数を持つデータセットに適している。
本稿では,ローン状況の分類問題に寄与する重要なリスク要因を同定する。
関連研究の文献と比較すると,95.74%の精度,98.59%の精度のAUCが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:17:00 GMT)
Capabilities of Deep Learning Models on Learning Physical Relationships:
Case of Rainfall-Runoff Modeling with LSTM [0.0] 本研究では,深層学習手法が入力データと出力データとを識別できる関係について検討する。
日中降水量と平均空気温度をモデル入力として, 日中流量を推定した。
本研究では,入力変数と対象変数との明示的な物理的関係を,深層学習では適切に学習できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 08:36:16 GMT)
Canonical-Correlation-Based Fast Feature Selection [0.0] 特徴ランキング基準として2乗正準相関係数の和を用いる。
提案手法は,グリージー検索におけるランキング基準の計算速度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:55:17 GMT)
Boundary supersymmetry of 1+1 d fermionic SPT phases [0.0] 非自明な1+1次元内在的なフェルミオン対称性保護位相の境界が超対称性量子力学系であることを証明する。
この超対称性は、基礎となるハミルトニアンの微調整を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 02:34:19 GMT)
Boson Sampling in a reconfigurable continuously-coupled 3D photonic
circuit [0.0] 本稿では,フォトニックなボソンサンプリングのためのコンパクトで再構成可能な3D統合プラットフォームの採用について述べる。
その結果、このようなコンパクトで高構成可能なレイアウトは、より多くの光子やモードで実験できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 16:10:12 GMT)
Attoscience in Phase Space [0.0] 我々は、強磁場電離および再散乱、高次高調波発生、安定化、自由電子レーザーに焦点を当てた。
我々は、量子光学、量子情報、物理化学において利用可能なツールの重要性を強調したレビューを締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:42:12 GMT)
Aspects of Pseudo Entropy in Field Theories [0.0] 自由スカラー場の理論とXYスピンモデルを数値的に解析する。
これは多体系における擬エントロピーの基本的性質を明らかにする。
差の非正則性は、初期状態と最終状態が異なる量子相に属する場合にのみ破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 10:55:51 GMT)
Analog quantum simulation of chemical dynamics [0.0] アナログ量子シミュレータは、ボゾンモードを用いて分子動力学を効率的にシミュレートし、振動を表現できることを示す。
我々の手法は、ボソニック発振器に制御的に結合されたクーディットを持つ任意のデバイスで実装できる。
提案手法は, 近い将来, 古典的かつ難解な化学動力学シミュレーションを可能にすることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 00:15:57 GMT)
An enriched category theory of language: from syntax to semantics [0.0] テキスト上の確率分布を単位区間に富んだカテゴリとしてモデル化する。
次に,この統語的カテゴリーにおける単位区間値コプレシーブの豊富なカテゴリに渡して意味情報を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 05:40:51 GMT)
Adaptive Margin Circle Loss for Speaker Verification [0.0] 本稿では,話者検証のための適応的辺縁サークル損失という新しい角損失関数を提案する。
ステージベースマージンとチャンクベースマージンを適用して、トレーニングセット上での円損失の角偏差を改善させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:35:59 GMT)
Achieving digital-driven patient agility in the era of big data [0.0] 本研究は, 病院部門がデジタルダイナミック機能を活用して患者の機敏性を高める方法について検討した。
以上の結果から,患者知覚・応答能力の発達におけるデジタルダイナミックな能力の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 15:08:26 GMT)
A baseline for semi-supervised learning of efficient semantic
segmentation models [0.0] 半教師付き学習は、ピクセルレベルの地上真実のコストが高いため、密度予測の文脈で興味深い。
このようなアプローチの多くは、非常に遅いトレーニングとGPU RAMの高要求のために研究を妨げている時代遅れのアーキテクチャに基づいて評価されている。
私たちは、標準アーキテクチャと効率的なアーキテクチャの両方で非常にうまく機能する、シンプルで効果的なベースラインを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 09:08:19 GMT)
A Multi-Layered Approach for Measuring the Simulation-to-Reality Gap of
Radar Perception for Autonomous Driving [0.0] 仮想テストに頼るためには、採用されているセンサーモデルを検証する必要がある。
レーダ知覚のこのシミュレーションと現実のギャップを測定するための音響手法は存在しない。
提案手法の有効性を,詳細なセンサモデルによる評価により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jun 2021 18:51:39 GMT)