Beyond Tikhonov: Faster Learning with Self-Concordant Losses via
Iterative Regularization [120.3] 我々は、チコノフ正則化の理論を一般化された自己協和損失関数に拡張する。
反復的チコノフ正規化スキームを用いて, GSC に対して高速かつ最適な速度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:25:41 GMT)
Shape from Blur: Recovering Textured 3D Shape and Motion of Fast Moving
Objects [115.7] 本研究では, 物体の3次元形状, テクスチャ, 動きを単一動画像から共同で再構成する新しい課題について述べる。
従来の手法では2次元画像領域でのみ遅延問題に対処するが、3次元領域における全ての物体特性の厳密なモデリングは任意の物体の動きの正確な記述を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:18:08 GMT)
Sleeper Agent: Scalable Hidden Trigger Backdoors for Neural Networks
Trained from Scratch [99.9] バックドア攻撃者は、トレーニングデータを改ざんして、そのデータに基づいてトレーニングされたモデルに脆弱性を埋め込む。
この脆弱性は、モデル入力に"トリガー"を配置することで、推論時にアクティベートされる。
我々は,工芸過程において,勾配マッチング,データ選択,ターゲットモデル再トレーニングを利用した新しい隠れトリガ攻撃,Sleeper Agentを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:09:55 GMT)
Global Rhythm Style Transfer Without Text Transcriptions [98.1] 韻律は、話者や感情のスタイルを特徴づける上で重要な役割を果たしている。
ほとんどの非並列音声や感情スタイルの転送アルゴリズムは韻律情報を変換しない。
テキストの書き起こしに頼らずに、グローバルな韻律スタイルを音声から切り離すことができるAutoPSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:21:00 GMT)
Multi-Class Classification from Single-Class Data with Confidences [90.5] 本稿では,損失/モデル/最適化非依存のリスク最小化フレームワークを提案する。
提案手法は, 与えられた信頼度が高ノイズであっても, 簡易な修正でベイズ整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:38:13 GMT)
Learning Dexterous Grasping with Object-Centric Visual Affordances [86.5] 控えめなロボットハンドは、機敏さと人間のような形態をアピールしています。
本稿では,厳密な把握を学習するためのアプローチを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、オブジェクト中心の視覚的余裕モデルを深い強化学習ループに埋め込むことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:28:15 GMT)
Behavioral Priors and Dynamics Models: Improving Performance and Domain
Transfer in Offline RL [82.9] 適応行動優先型オフラインモデルに基づくRL(Adaptive Behavioral Priors:MABE)を導入する。
MABEは、ドメイン内の一般化をサポートする動的モデルと、ドメイン間の一般化をサポートする振る舞いの事前が相補的であることの発見に基づいている。
クロスドメインの一般化を必要とする実験では、MABEが先行手法より優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:48:49 GMT)
ParticleAugment: Sampling-Based Data Augmentation [80.4] モデルトレーニング中に最適な拡張ポリシーとスケジュールを求めるために,粒子フィルタリングの定式化を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットにおいて, 自動拡張のための定式化が有望な結果に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:56:02 GMT)
Automatic Main Character Recognition for Photographic Studies [78.9] 画像の主人公は、最初に見る人の注意を引く最も重要な人間である。
画像中の主文字の同定は,従来の写真研究やメディア分析において重要な役割を担っている。
機械学習に基づく人間のポーズ推定を用いて主文字を識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:14:45 GMT)
Quantum Broadcast Channels with Cooperating Decoders: An
Information-Theoretic Perspective on Quantum Repeaters [78.8] 受信機間の協調による量子放送路上の通信を検討する。
各設定において、キャパシティ領域の上下境界を発達させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 19:49:46 GMT)
$C^3$: Compositional Counterfactual Constrastive Learning for
Video-grounded Dialogues [73.0] 映像対話システムの目的は、映像理解と対話理解を統合し、対話と映像コンテキストの両方に関連する応答を生成することである。
既存のアプローチのほとんどはディープラーニングモデルを採用しており、比較的小さなデータセットが利用可能であることを考えると、優れたパフォーマンスを実現している。
本稿では,映像対話における実例と反実例の対比学習を開発するために,合成対実的コントラスト学習の新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:05:27 GMT)
Insights into Data through Model Behaviour: An Explainability-driven
Strategy for Data Auditing for Responsible Computer Vision Applications [70.9] 本研究では,データ監査に対する説明可能性駆動型戦略について検討する。
2つの人気のある医療ベンチマークデータセットを監査することで、この戦略を実証する。
私たちは、ディープラーニングモデルに誤った理由を予測させる隠れたデータ品質の問題を発見します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:46:39 GMT)
DeepSplit: Scalable Verification of Deep Neural Networks via Operator
Splitting [70.6] 入力摂動に対するディープニューラルネットワークの最悪の性能を分析することは、大規模な非最適化問題の解決につながる。
解析解を持つ小さなサブプロブレムに分割することで,問題の凸緩和を直接高精度に解ける新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:43:49 GMT)
Revisit Visual Representation in Analytics Taxonomy: A Compression
Perspective [70.0] 圧縮された視覚表現を用いて複数のマシンビジョン分析タスクをサポートする問題について検討する。
異なるタスク間の本質的な転送性を利用することで、低ビットレートでコンパクトで表現力のある表現を構築できる。
表現にコンパクトさを課すために,コードブックベースのハイパープライヤを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 01:44:32 GMT)
Robust Training in High Dimensions via Block Coordinate Geometric Median
Descent [69.5] 幾何学的中央値 (textGm) は、未破損データのロバストな推定を達成するための統計学における古典的な方法である。
本稿では,テキストscGmを一度に選択した座標ブロックにのみ適用することにより,スムーズな非テキスト問題に対して0.5の分解点を保持することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:55:50 GMT)
A Wasserstein Minimax Framework for Mixed Linear Regression [69.4] マルチモーダル分布は、学習タスクにおいてクラスタ化されたデータをモデル化するために一般的に使用される。
混合線形回帰問題に対する最適輸送ベースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:45:42 GMT)
Locality defeats the curse of dimensionality in convolutional
teacher-student scenarios [69.2] 学習曲線指数$beta$を決定する上で,局所性が重要であることを示す。
我々は、自然の仮定を用いて、トレーニングセットのサイズに応じて減少するリッジでカーネルレグレッションを実行すると、リッジレスの場合と同じような学習曲線指数が得られることを証明して結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:27:31 GMT)
A Predictive Coding Account for Chaotic Itinerancy [68.8] 予測符号化を実装したリカレントニューラルネットワークが,入力雑音の存在下でカオス的反復性に類似したニューラルトラジェクトリを生成する方法を示す。
本モデルを用いて,無作為かつ非依存なトラジェクタスイッチングトラジェクトリを生成する2つのシナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:48:14 GMT)
Simultaneous Training of Partially Masked Neural Networks [67.2] トレーニングされたフルネットワークから事前定義された'コア'サブネットワークを分割して,優れたパフォーマンスでニューラルネットワークをトレーニングすることが可能であることを示す。
低ランクコアを用いたトランスフォーマーのトレーニングは,低ランクモデル単独のトレーニングよりも優れた性能を有する低ランクモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:57:51 GMT)
ICDAR 2021 Competition on Components Segmentation Task of Document
Photos [63.3] 3つの課題タスクが提案され、提供されたデータセット上で異なるセグメンテーションの割り当てが実行される。
収集されたデータはブラジルのいくつかのID文書のもので、その個人情報は便利に交換された。
さまざまなディープラーニングモデルが、各タスクで最高の結果を得るために、さまざまな戦略を持つ参加者によって適用されました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:49:58 GMT)
Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep
Learning-based Object Detection [60.8] 本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。
主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。
実験により、フィールド画像中の健康植物とストレス植物を識別し、平均Dice係数0.74を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:49:52 GMT)
Eigen Analysis of Self-Attention and its Reconstruction from Partial
Computation [58.8] ドット積に基づく自己注意を用いて計算した注意点のグローバルな構造について検討する。
注意点の変動の大部分は低次元固有空間にあることがわかった。
トークンペアの部分的な部分集合に対してのみスコアを計算し、それを用いて残りのペアのスコアを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:38:42 GMT)
Federated Semi-supervised Medical Image Classification via Inter-client
Relation Matching [58.3] フェデレートラーニング(FL)は、ディープ・ネットワークのトレーニングのために、分散医療機関とのコラボレーションで人気が高まっている。
本報告では,実践的かつ困難なFL問題であるtextitFederated Semi-supervised Learning (FSSL)について検討する。
本稿では, 従来の整合性正規化機構を改良し, クライアント間関係マッチング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:58:00 GMT)
Clustering Mixture Models in Almost-Linear Time via List-Decodable Mean
Estimation [58.2] 本稿では,データセットの大部分を敵が破壊できるリストデコタブル平均推定の問題について検討する。
我々は、ほぼ最適な統計的保証を達成するために、リストデコダブル平均推定のための新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:34:14 GMT)
Domain Consistency Regularization for Unsupervised Multi-source Domain
Adaptive Classification [57.9] 近年,深層学習に基づくマルチソース非教師付きドメイン適応(MUDA)が活発に研究されている。
MUDAのドメインシフトは、ソースドメインとターゲットドメインの間だけでなく、複数のソースドメインの間にも存在します。
本稿では、教師なしマルチソースドメイン適応分類において、ドメインの一貫性規則化を利用するエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:29:27 GMT)
Efficient Micro-Structured Weight Unification and Pruning 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） (Wed, 16 Jun 2021 16:43:08 GMT)
Non-PSD Matrix Sketching with Applications to Regression and
Optimization [56.7] 非PSDおよび2乗根行列の次元削減法を提案する。
複数のダウンストリームタスクにこれらのテクニックをどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 04:07:48 GMT)
Smoothing the Disentangled Latent Style Space for Unsupervised
Image-to-Image Translation [56.6] イメージ・ツー・イメージ(I2I)マルチドメイン翻訳モデルは通常、セマンティックな結果の品質を用いて評価される。
本稿では,翻訳ネットワークがスムーズでゆがみのあるラテントスタイル空間を学習するのに役立つ,3つの特定の損失に基づく新たなトレーニングプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:58:21 GMT)
Momentum Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Speech Recognition [55.4] 本稿では,半教師付き音声認識のための簡易かつ効果的な手法として,モーメント擬似ラベル(MPL)を提案する。
MPLは、平均的な教師メソッドにインスパイアされて、相互に相互作用し、学習するオンラインとオフラインの2つのモデルで構成されている。
実験の結果,MPLはベースモデルよりも効果的に改善され,様々な半教師付きシナリオに拡張可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:24:55 GMT)
Disentangling Online Chats with DAG-Structured LSTMs [55.3] DAG-LSTMはTree-LSTMの一般化であり、間接的な非循環的依存関係を処理できる。
提案する新モデルでは,リプライ・トゥ・リレーション(Repend-to-Relation)を回復する作業において,アート・ステータスの状態を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:00 GMT)
JRDB-Act: A Large-scale Multi-modal Dataset for Spatio-temporal Action,
Social Group and Activity Detection [54.7] 大学構内環境における生活行動の実際の分布を反映したマルチモーダルデータセットであるJRDB-Actを紹介する。
JRDB-Actには280万以上のアクションラベルがある。
JRDB-Actは、現場での対話に基づいて個人をグループ化するタスクに着想を得た社会集団識別アノテーションが付属している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:43:46 GMT)
Discrete Auto-regressive Variational Attention Models for Text Modeling [53.4] 変分オートエンコーダ(VAE)はテキストモデリングに広く応用されている。
情報不足と後部崩壊という2つの課題に悩まされている。
本稿では,自己回帰変動注意モデル(DAVAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:36:26 GMT)
LiRA: Learning Visual Speech Representations from Audio through
Self-supervision [53.2] セルフスーパービジョン(LiRA)による音声からの視覚的表現の学習を提案する。
具体的には、ResNet+Conformerモデルをトレーニングし、未学習の視覚音声から音響的特徴を予測する。
提案手法は,WildデータセットのLip Readingにおいて,他の自己教師的手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:20:06 GMT)
ECKPN: Explicit Class Knowledge Propagation Network for Transductive
Few-shot Learning [53.1] クラスレベルの知識は、ほんの一握りのサンプルから人間が容易に学習することができる。
本稿では,この問題に対処する明示的クラス知識伝達ネットワーク(ECKPN)を提案する。
筆者らは,4つの数ショット分類ベンチマークについて広範な実験を行い,提案したECKPNが最先端の手法よりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:29:43 GMT)
Offline Contextual Bandits with Overparameterized Models [52.8] オフラインの文脈的盗賊にも同じ現象が起こるかどうかを問う。
この相違は, 目的の強調安定性によるものであることを示す。
大規模なニューラルネットワークを用いた実験では、アクション安定な値ベース目標と不安定なポリシベース目標とのギャップは、大きなパフォーマンス差をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:15:32 GMT)
Discrete Variational Attention Models for Language Generation [51.9] 本稿では,言語における離散性に起因する注意機構のカテゴリー分布を考慮した離散的変動注意モデルを提案する。
離散性の特質により,提案手法の訓練は後部崩壊に支障を来さない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:35:02 GMT)
Specializing Multilingual Language Models: An Empirical Study [50.8] 事前訓練された多言語モデルからの文脈化語表現は、自然言語タスクに対処するデファクトスタンダードとなっている。
これらのモデルではまれに、あるいは一度も見られない言語では、そのようなモデルを直接使用すると、最適な表現やデータの使用につながることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:13:55 GMT)
Alternated Training with Synthetic and Authentic Data for Neural Machine
Translation [49.4] ニューラルマシン翻訳(NMT)のための合成および認証データを用いた交互トレーニングを提案する。
従来の研究と比較して,ノイズの多い合成データによってNMTモデルのトレーニングが妨げられるのを防止するためのガイダンスとして,認証データを導入している。
中国語・ドイツ語・英語の翻訳タスクの実験は、我々のアプローチがいくつかの強いベースラインにまたがって性能を向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:13:16 GMT)
SPeCiaL: Self-Supervised Pretraining for Continual Learning [49.3] SPeCiaLは、継続学習に適した表現の教師なし事前学習方法である。
本研究では,SPeCiaLを連続的なFew-Shot学習環境において評価し,他の教師付き事前学習手法に適合または優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:15:15 GMT)
Offline RL Without Off-Policy Evaluation [49.1] 政治Qを用いた制約付き/規則化された政策改善の一段階を単に行うだけで、行動方針の予測が驚くほどうまく機能することを示す。
この1ステップのアルゴリズムは、D4RLベンチマークの大部分において、以前報告された反復アルゴリズムの結果を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:04:26 GMT)
Topic Classification on Spoken Documents Using Deep Acoustic and
Linguistic Features [48.6] ASRの転写文字の代わりに、音声文書のトピック分類において、深い音響的特徴と言語的特徴の融合が用いられる。
Switchboard corpus から選択したサブセットを用いて行った実験により,提案手法が従来の ASR+TTC システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:54:31 GMT)
Learning Category- and Instance-Aware Pixel Embedding for Fast Panoptic
Segmentation [47.3] パノプティックセグメンテーション(英: Panoptic segmentation、PS)は、複雑なシーン理解タスクである。
PSの結果は、検出されたインスタンスやモノのクラスに各ピクセルを割り当てることによって、単純に導き出される。
提案手法は,高速な推論速度を示すだけでなく,二段法に匹敵する性能を実現する最初の一段法でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 01:13:09 GMT)
Real-Time Selfie Video Stabilization [47.2] 本稿では,リアルタイムのセルフィー動画安定化手法を提案する。
私たちの方法は完全に自動で、26fpsで動作します。
従来のオフラインの自撮りビデオ手法と比較して、我々の手法は桁違いの速度向上と同等の画質が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:04:42 GMT)
Safe Reinforcement Learning Using Advantage-Based Intervention [45.8] 多くのシーケンシャルな決定問題は、安全性の制約に従いながら全報酬を最大化するポリシーを見つけることである。
本稿では,エージェントの安全性を確保するために,アドバンテージ関数に基づく介入機構を用いた新しいアルゴリズムであるSAILRを提案する。
私たちの方法には、トレーニングとデプロイメントの両方において、安全性が強く保証されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:28:56 GMT)
Self-supervised GANs with Label Augmentation [43.8] 本稿では,ラベルの強化,すなわち,自己教師付き擬似ラベルによるGANラベル(実物または偽物)の増大を図った,新たな自己教師型GANフレームワークを提案する。
提案手法は,生成モデルと表現学習の両面において,競争ベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:58:00 GMT)
HELP: Hardware-Adaptive Efficient Latency Predictor for NAS via
Meta-Learning [43.8] ハードウェア適応型予測器(HELP)は、メタ学習問題としてデバイス固有の遅延推定問題である。
レイテンシを出力するブラックボックス関数として考慮し,ハードウェア適応型遅延予測器をデバイス依存でメタ学習する,新たなハードウェア埋め込みを導入する。
提案するHELPの遅延推定性能について検証し,最大10個の測定サンプルを用いて高い推定性能を達成し,関連するベースラインを全て上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:36:21 GMT)
Unsupervised Video Prediction from a Single Frame by Estimating 3D
Dynamic Scene Structure [42.3] まず,移動物体のセグメンテーションを含むシーンの潜伏3次元構造を推定するモデルを開発する。
そして、オブジェクトとカメラのダイナミクスをシミュレートし、その結果のビューをレンダリングすることで、将来のフレームを予測する。
自然ビデオの2つの挑戦的なデータセットの実験により、我々のモデルは単一のフレームから3次元構造と動きのセグメンテーションを推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:12 GMT)
Fast Quantum Property Prediction via Deeper 2D and 3D Graph Networks [41.7] 2次元分子グラフから直接学習することで量子特性を予測するディープグラフニューラルネットワークを設計する。
また,ローコスター集合から学習する3次元グラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 05:07:28 GMT)
Scalable Quasi-Bayesian Inference for Instrumental Variable Regression [40.3] 本稿では,最近開発されたカーネル化IVモデルに基づいて,拡張性のある準ベイズ的回帰法を提案する。
提案手法では,データ生成プロセスに関する追加の仮定を必要とせず,対応する点推定法に匹敵する時間コストで,スケーラブルな近似推論アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:52:19 GMT)
Model-Based Counterfactual Synthesizer for Interpretation [40.0] 機械学習モデルを解釈するためのモデルベース対実合成器(MCS)フレームワークを提案する。
まずモデルに基づく逆ファクト過程を分析し、条件付き生成逆数ネット(CGAN)を用いてベースシンセサイザーを構築する。
それらの希少なクエリに対する反ファクト宇宙をよりよく近似するために,MCSフレームワークのトレーニングを行うために,傘サンプリング手法を新たに採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:09:57 GMT)
Can I Be of Further Assistance? Using Unstructured Knowledge Access to
Improve Task-oriented Conversational Modeling [39.6] この研究は、外部の非構造化の知識ソースを組み込むことによって、APIをカバーしていないユーザターンに応答することに焦点を当てている。
最初の2つのステップで新たなデータ拡張手法を導入し、対話コンテキストから抽出した情報を使用することで、知識選択とエンドツーエンドのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:31:42 GMT)
Work in Progress: Mobile or FPGA? A Comprehensive Evaluation on Energy
Efficiency and a Unified Optimization Framework [38.1] 本稿では,FPGAベースおよびモバイルベースDeep Neural Networks(DNN)実行のエネルギー効率を質的かつ定量的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:38:04 GMT)
Named Entity Recognition with Small Strongly Labeled and Large Weakly
Labeled Data [38.0] 弱監視は、名前付きエンティティ認識(NER)など、多くの自然言語処理タスクにおいて有望な結果を示している。
本稿では,弱ラベル補完,雑音認識損失関数,強ラベル付きデータに対する最終微調整という,3つの重要な要素を持つ多段階計算フレームワークNEEDLEを提案する。
NEEDLEは、弱いラベルのノイズを効果的に抑制し、既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:18:14 GMT)
Alzheimer's Disease Detection from Spontaneous Speech through Combining
Linguistic Complexity and (Dis)Fluency Features with Pretrained Language
Models [28.0] 本稿では,アルツハイマー病検出の課題に対して,言語複雑性と(非)周波数特性を事前学習言語モデルと組み合わせた。
83.1%の精度がテストセットで達成され、ベースラインモデルよりも4.23%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:50:18 GMT)
Drum-Aware Ensemble Architecture for Improved Joint Musical Beat and
Downbeat Tracking [27.8] 本稿では,音楽信号におけるブラインド音源分離とジョイントビートとダウンビート追跡を統合した新しいシステムアーキテクチャを提案する。
ソース分離モジュールは、入力信号のパーカッシブ成分と非パーカッシブ成分を分離する。
このシステムは、入力信号のトラッキング結果が入力のパーカッシブ成分や非パーカッシブ成分にどの程度依存するかを適応的に決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:47:44 GMT)
The Oxford Road Boundaries Dataset [27.6] オックスフォード道路境界データセットは、機械学習に基づく道路境界検出と推論アプローチのトレーニングとテストのために設計されている。
我々は,オックスフォード・ロボットカー・データセットから10kmの地点でハンドアノテートを行い,さらに数千の地点でセミアノテートされた道路境界マスクを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:23:34 GMT)
Teacher-Student MixIT for Unsupervised and Semi-supervised Speech
Separation [27.2] エンド・ツー・エンド音声分離のための新しい半教師付き学習フレームワークを提案する。
提案手法はまず,教師モデルを訓練するために,未分離音源と混合不変訓練基準の混合を用いる。
単一チャネルと複数チャネルの混合実験により,教師と学生の学習がオーバーセパレーションの問題を解決することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:25:29 GMT)
KALE Flow: A Relaxed KL Gradient Flow for Probabilities with Disjoint
Support [27.2] 移動音源と固定目標分布との間のクルバック・リーブラー分岐に対する緩和近似の勾配流について検討した。
この近似は KALE (KL 近似下界推定器) と呼ばれ、関数の制限クラス上で KL を定義するフェンシェル双対問題の正規化版を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:37:43 GMT)
Structure First Detail Next: Image Inpainting with Pyramid Generator [26.9] いくつかのサブジェネレータを積み重ねてピラミッドジェネレータを構築することを提案する。
低層サブジェネレータは画像構造の復元に重点を置いており、高層サブジェネレータは画像の詳細を強調する。
我々の手法は、徐々に穴の大きさを拡大し、大きな穴の画像の復元を可能にする学習手法を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:00:16 GMT)
Shuffle Transformer with Feature Alignment for Video Face Parsing [26.1] The 3rd Person in Context (PIC) Workshop and Challengeでは,86.9519%のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:25:33 GMT)
2nd Place Solution for Waymo Open Dataset Challenge - Real-time 2D
Object Detection [26.1] 本稿では,画像から2次元物体を検出するリアルタイム手法を提案する。
我々は、加速度RTを活用して、検出パイプラインの推論時間を最適化する。
我々のフレームワークはNvidia Tesla V100 GPU上で45.8ms/frameのレイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:32:03 GMT)
Towards a Rigorous Theoretical Analysis and Evaluation of GNN
Explanations [26.0] 本稿では,最新のGNN説明法を理論的に解析し,評価し,比較するための最初の公理的枠組みを提案する。
我々はこれらの特性を利用して、最先端のGNN説明法の有効性を初めて理論的に解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:38:30 GMT)
X-MAN: Explaining multiple sources of anomalies in video [25.9] ビデオ中の異常を検出するのに適した解釈可能な特徴表現を構築する方法を示す。
また,その応答の背後にある理由を記述可能な,解釈可能な確率的異常検出器を提案する。
提案手法は,公開データセット上の技術状況とよく競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:25:50 GMT)
Optimal Accounting of Differential Privacy via Characteristic Function [25.8] 本稿では,プライバシ・プロフィール,プライバシ・プロファイル,$f$-DP,PLDフォーマリズムなどの最近の進歩を,ある最悪のケースのプライバシ・ロスランダム変数の特徴関数(phi$-function)を介して統一することを提案する。
我々のアプローチは、Renyi DPのような自然適応的な構成を可能にし、PDDのような厳密なプライバシ会計を提供し、プライバシープロファイルや$f$-DPに変換できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:13:23 GMT)
On the proper role of linguistically-oriented deep net analysis in
linguistic theorizing [25.6] 深層ネットワークは言語発話の受容性について明確な予測を行う理論として扱われるべきである。
このアイデアを真剣に追求する上で、いくつかの障害を克服すれば、私たちは強力な新しい理論ツールを手に入れることになる、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:57:24 GMT)
Anomaly Detection in Video Sequences: A Benchmark and Computational
Model [25.3] 本稿では,ビデオシーケンスにおける異常検出のベンチマークとして,新しい大規模異常検出(LAD)データベースを提案する。
通常のビデオクリップや異常なビデオクリップを含む2000の動画シーケンスが含まれており、クラッシュ、火災、暴力など14の異常なカテゴリーがある。
ビデオレベルラベル(異常/正常ビデオ、異常タイプ)やフレームレベルラベル(異常/正常ビデオフレーム)を含むアノテーションデータを提供し、異常検出を容易にする。
完全教師付き学習問題として異常検出を解くために,マルチタスク深層ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:34:38 GMT)
Learning to Disentangle GAN Fingerprint for Fake Image Attribution [25.1] 本稿では,GAN生成画像から指紋を遠ざけるためのGFD-Netを提案する。
指紋の安定性と識別性を保証するために,一連の制約が設けられている。
我々のGFD-Netは、クローズドワールドとオープンワールドの両方のテストにおいて、優れたフェイク画像帰属性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:50:40 GMT)
Amortized Synthesis of Constrained Configurations Using a Differentiable
Surrogate [25.1] 設計、製造、制御の問題において、我々はしばしば合成の課題に直面している。
この多対一の地図は、フィードフォワード合成の教師あり学習に挑戦する。
どちらの問題にも,オートエンコーダであると考えられる2段階のニューラルネットワークアーキテクチャで対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:59:45 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） (Wed, 16 Jun 2021 07:00:12 GMT)
PRASEMap: A Probabilistic Reasoning and Semantic Embedding based
Knowledge Graph Alignment System [22.7] PRASEMapは教師なしのKGアライメントシステムで、確率推論(PR)とセマンティック埋め込み(SE)の両方の手法でマッピングを反復的に計算する。
PRASEMapは、SEモジュールとして様々な埋め込みベースのKGアライメントアプローチをサポートし、簡単なヒューマンコンピュータインタラクションを可能にする。
このデモでは、ユーザフレンドリーなインターフェースを備えたスタンドアロンのWebアプリケーションを通じて、これらの機能を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:06:09 GMT)
Grounding Spatio-Temporal Language with Transformers [22.5] 具体的エージェントの行動トレースの意味を学習するために,新しい時間的言語タスクを導入する。
これは、ある記述が与えられた観測履歴と一致するかどうかを予測する関数を訓練することによって達成される。
このタスクにおけるアーキテクチャ一般化の役割を研究するために,マルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャを含むいくつかのモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:28:22 GMT)
Evolving Image Compositions for Feature Representation Learning [22.2] PatchMixは、グリッドのようなパターンで一対のイメージからパッチを合成することで、新しいサンプルを作成するデータ拡張手法である。
PatchMixを使用したImageNetでトレーニングされたResNet-50モデルは、幅広いベンチマークで優れた転送学習能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:57:18 GMT)
Ada-BKB: Scalable Gaussian Process Optimization on Continuous Domain by
Adaptive Discretization [21.9] GPUCBのようなアルゴリズムは計算の複雑さを禁止している。
関数のノアアルゴリズムは、連続最適化の真の問題を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:55:45 GMT)
Optical Tactile Sim-to-Real Policy Transfer via Real-to-Sim Tactile
Image Translation [21.8] 触覚ロボットと強化学習に適したシミュレーション環境について紹介する。
データ駆動型アプローチにより、実際の触覚センサの現在の状態を、対応するシミュレーションされた深度画像に変換することができる。
このポリシーは、物理ロボットのリアルタイム制御ループ内に実装され、ゼロショットシム対リアルポリシー転送を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:58:35 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） (Wed, 16 Jun 2021 04:51:04 GMT)
Variational Disentanglement for Rare Event Modeling [21.3] 本稿では,不均衡な分類問題における希少事象から学ぶための変分非絡み合い手法を提案する。
具体的には、潜在空間に課せられる極端分布の挙動を利用して、低頻度事象から情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:50:43 GMT)
EEG-GNN: Graph Neural Networks for Classification of
Electroencephalogram (EEG) Signals [21.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は脳波(EEG)から主観的不変の特徴を抽出するために頻繁に用いられる。
電極部位の機能的ネットワークに対する2次元グリッド型入力に適用される畳み込みとプーリングの概念を調整することにより、この制限を克服する。
我々は,グラフのノードに電極を投影する様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを開発し,ノードの特徴を試行錯誤時に収集したEEGチャネルのサンプルとして表現し,ノードを重み付き/非重み付きエッジで接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:19:12 GMT)
Imperfect ImaGANation: Implications of GANs Exacerbating Biases on
Facial Data Augmentation and Snapchat Selfie Lenses [20.4] 一般的なGAN(Generative Adversarial Networks)は,顔ショットのスキュー分布を与えられると,性別や肌の色調の軸に沿ってバイアスが増すことを示す。
GANはまた、非白人の肌の色を明るくし、工学教授の顔を生成する際に女性の顔の特徴を男性に変化させることによってバイアスを悪化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:13:46 GMT)
Out-of-Scope Intent Detection with Self-Supervision and Discriminative
Training [20.2] タスク指向対話システムにおいて、スコープ外インテント検出は実用上重要である。
本稿では,テストシナリオをシミュレートして,スコープ外インテント分類器をエンドツーエンドに学習する手法を提案する。
提案手法を4つのベンチマーク・ダイアログ・データセット上で広範囲に評価し,最先端のアプローチに対する大幅な改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:17:18 GMT)
AMA-GCN: Adaptive Multi-layer Aggregation Graph Convolutional Network
for Disease Prediction [20.2] 空間分布に応じて適切な表現型尺度を自動的に選択するエンコーダを提案する。
また,多層アグリゲーション機構を用いた新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:13:23 GMT)
Bridging Multi-Task Learning and Meta-Learning: Towards Efficient
Training and Effective Adaptation [19.8] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクを共同で学習することで一般化することを目的としている。
現代のメタ学習は、テストフェーズ中にラベルが限定された目に見えないタスクを可能にし、それらに対する迅速な適応を期待する。
MTLは、勾配に基づくメタラーニング(GBML)アルゴリズムのクラスと同じ最適化形式を共有していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:58:23 GMT)
Techniques for Symbol Grounding with SATNet [19.7] 本稿では,SATNetがシンボルグラウンディング問題を克服できる自己教師付き事前学習パイプラインを提案する。
本手法により,SATNet がより困難な問題でも完全精度を達成できることが実証された。
また,SATNetアーキテクチャの性能をさらに向上する実証読解手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:42:12 GMT)
Structured DropConnect for Uncertainty Inference in Image Classification [19.2] 本稿では,ディープニューラルネットワークの出力をディリクレ分布によってモデル化する構造化DropConnect (SDC) フレームワークを提案する。
提案したSDCは、特定の一般化能力と研究の展望を持つ異なるネットワーク構造に適応している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:31:14 GMT)
Detection of Morphed Face Images Using Discriminative Wavelet Sub-bands [18.2] 識別可能な2次元離散ウェーブレット変換(2D-DWT)に基づく手法を提案する。
識別ウェーブレットサブバンドは、実画像と形態画像との整合性を強調することができる。
我々は22個の識別サブバンドで訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)が、変形したサンプルを正確に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:03:08 GMT)
AtrialGeneral: Domain Generalization for Left Atrial Segmentation of
Multi-Center LGE MRIs [18.2] 左心房細動 (LA) は, 心房細動の治療計画において重要なステップである。
深層学習に基づく手法は、有望なLAセグメンテーション結果を提供することができるが、しばしば目に見えない領域に一般化する。
マルチセンターLGE MRIのLAセグメント化には4つの一般的なセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:58:11 GMT)
Understanding and Evaluating Racial Biases in Image Captioning [18.2] 画像キャプション内のバイアス伝搬経路について検討し,特にCOCOデータセットに着目した。
より軽い人と暗い肌の人の画像のキャプション性能,感情,言葉選択の差異を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 01:07:24 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） (Wed, 16 Jun 2021 07:45:48 GMT)
Breaking The Dimension Dependence in Sparse Distribution Estimation
under Communication Constraints [18.0] サンプルサイズ$n$が最低しきい値$n*(s, d, b)$を超えると、$Oleft( fracsn2bright)$の$ell$推定誤差を達成できることを示す。
対話的な設定のために,新しい木に基づく推定手法を提案し,次元自由収束を実現するために必要な最小サンプルサイズを,さらに$n*(s, d, b)$に縮めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:52:14 GMT)
On the long-term learning ability of LSTM LMs [17.7] 本研究では,文レベルおよび談話レベルのLSTM LMに対して,CBOWモデルに基づく文脈拡張を評価する。
長期的文脈モジュールを用いた文レベルモデルは、バニラ談話レベルLSTM LMと同等に動作する。
一方、この拡張は談話レベルのモデルに対して利得を提供しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:34:37 GMT)
A Simple Fix to Mahalanobis Distance for Improving Near-OOD Detection [17.3] マハラノビス距離(英: Mahalanobis distance, MD)は、ニューラルネットワークにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力を検出するための単純で一般的な後処理法である。
本稿では,その故障モードを分析し,RMD(Restative Mahalanobis distance)と呼ばれる簡単な修正を提案し,性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:43:56 GMT)
Automatic Construction of Evaluation Suites for Natural Language
Generation Datasets [17.1] 我々は、制御された摂動を生成し、テキストからスカラー、テキストからテキストへ、あるいはデータからテキストへ設定したサブセットを識別するフレームワークを開発する。
80個のチャレンジセットからなる評価スイートを提案し、現在の世代モデルの限界に光を当てることを可能にした分析の種類を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:20:58 GMT)
A Pseudo Label-wise Attention Network for Automatic ICD Coding [17.1] 本稿では,ICD(International Classification of Diseases)符号化の課題に対処するために,ラベルを意識した疑似アテンション機構を提案する。
異なるICDコードに対する異なるアテンションモードを計算する代わりに、擬似ラベル対応アテンション機構は、類似のICDコードと自動的にマージし、類似のICDコードに対して1つのアテンションモードしか計算しない。
提案モデルは,MIMIC-IIIデータセットとプライベートXiangyaデータセットにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:33:53 GMT)
Improving Entity Linking through Semantic Reinforced Entity Embeddings [16.9] そこで本稿では, コンテキスト共通性の学習を容易にするため, 実体埋め込みに微粒な意味情報を注入する手法を提案する。
エンティティの埋め込みに基づいて、エンティティリンクにおける最先端のパフォーマンスを新たに達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:27:56 GMT)
SiamAPN++: Siamese Attentional Aggregation Network for Real-Time UAV
Tracking [16.8] リアルタイムUAVトラッキングには,新しい注意型シームズトラッカー(SiamAPN++)が提案されている。
SiamAPN++は、リアルタイムで有望なトラッキング結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:28:57 GMT)
Topology Distillation for Recommender System [16.6] Recommender Systems (RS) は、コンパクトな学生モデルを訓練するモデル圧縮技術である知識蒸留を採用している。
近年の研究では、教師の中間層から知識を伝達することで、学生の推薦品質が大幅に向上することが示されている。
本稿では,教師空間におけるトポロジカルな構造を伝達することで,生徒を導く新しいトポロジ的蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:06:52 GMT)
Scaling-up Diverse Orthogonal Convolutional Networks with a Paraunitary
Framework [16.6] 直交畳み込み層の理論的枠組みを提案する。
我々の枠組みは、その正確性を維持しつつ、様々な畳み込み層に高い表現力を与える。
我々の層は、以前の設計と比較してディープ・ネットワークにとってメモリと計算効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:50:59 GMT)
Generating Tertiary Protein Structures via an Interpretative Variational
Autoencoder [16.6] 本稿では,タンパク質の機能的関連3次元構造を生成するための代替手法を提案し,評価する。
いくつかの深層建築の包括的評価は、新しい第三次構造をサンプリングするための潜伏空間を直接明らかにする上で、生成モデルの可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:02:16 GMT)
Conformal prediction for time series [16.4] textttEnbPIは、共形予測(CP)と密接に関連しているが、データ交換性を必要としないアンサンブル予測をラップする。
提案手法の有効性を実証するため,広範囲なシミュレーションと実データ解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:03:23 GMT)
Exploring the Loss Landscape in Neural Architecture Search [15.8] 最も単純なヒルクライミングアルゴリズムはNASの強力なベースラインであることを示す。
また,雑音の減少に伴って局所最小値が大幅に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:41:03 GMT)
Neural Bellman-Ford Networks: A General Graph Neural Network Framework
for Link Prediction [15.5] リンク予測のための経路に基づく汎用的で柔軟な表現学習フレームワークを提案する。
最短経路問題の解法としてベルマン・フォード法を用いて,提案した経路定式化を効率的に解けることを示す。
経路定式化の能力を高めるため,一般的なグラフニューラルネットワークフレームワークであるNeural Bellman-Ford Network (NBFNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:13:08 GMT)
Leveraging Probabilistic Circuits for Nonparametric Multi-Output
Regression [15.5] GPエキスパートを用いた大規模マルチアウトプットレグレッションに対するエキスパートベースアプローチを提案する。
モデルでは,推論を正確に,効率的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:49:55 GMT)
End-to-End Spoken Language Understanding for Generalized Voice
Assistants [15.2] 商用音声アシスタント(VA)における一般化音声認識のためのE2Eモデル構築のためのアプローチを提案する。
本研究では,ASRレベルとNLUレベルの両方で事前学習が可能な,完全に微分可能なトランスフォーマーベースの階層システムを提案する。
これは転写と意味分類の両方の損失に基づいて微調整され、多種多様な意図と引数の組み合わせを扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:56:47 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Variational Approximation for
Cardiac Segmentation [15.2] 非教師なし領域適応は、医用画像セグメンテーションに有用である。
両ドメインの潜在機能を共通かつパラメータ化された変分形式に駆動する新しいフレームワークを提案する。
これは、変分オートエンコーダ(VAE)とこの変分近似の正規化に基づく2つのネットワークによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:00:39 GMT)
GKNet: grasp keypoint network for grasp candidates detection [15.2] 本稿では、キーポイント検出として扱うことにより、検出を把握するための異なるアプローチを提案する。
ディープネットワークは、各グリップ候補を一対のキーポイントとして検出し、コーナーポイントの三重項や四重項ではなく、グリップ表現g = x, y, w,thetaTに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:34:55 GMT)
Collaborative Training of Acoustic Encoders for Speech Recognition [15.2] 音声認識のための異なる大きさの音響エンコーダを協調的に訓練する手法を提案する。
We performed experiment using the LibriSpeech corpus and demonstrate that the collaboratively trained acoustic encoders can provide a 11% relative improvement in the word error rate。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:05:47 GMT)
Dataset Dynamics via Gradient Flows in Probability Space [15.2] 本稿では,データ生成連立確率分布の最適化を目的とした,データセット変換のための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、分類データセットに制約を課したり、トランスファーラーニングに適応させたり、固定またはブラックボックスモデルを再使用して -- 高精度で -- 以前は見つからなかったデータセットを分類するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:33:12 GMT)
An Empowerment-based Solution to Robotic Manipulation Tasks with Sparse
Rewards [14.9] ロボットマニピュレータは、非常にまばらな指示信号しか提供されていなくても、タスクを達成できることを学ぶことが重要である。
本稿では,任意の標準強化学習アルゴリズムに容易に組み込むことができる本質的な動機づけ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:07:55 GMT)
Real-time Attacks Against Deep Reinforcement Learning Policies [14.1] 本稿では,DRL ポリシーを騙す新たな攻撃法を提案する。
我々は,UAP法を用いて,適用対象の個々の入力に依存しない効果的な摂動を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:44:59 GMT)
Unbiased Methods for Multi-Goal Reinforcement Learning [13.8] マルチゴール強化学習では、各ゴールに対する報酬は希少であり、ゴールの小さな近傍に位置する。
我々は,HER(Hindsight Experience Replay)が,チャンシーの結果を過大評価することにより,低リターンポリシーに収束できることを示す。
我々は、このような無限にスパースな報酬を処理し、おもちゃの環境でそれらをテストできる、偏見のない深いQ-ラーニングとアクター-クリティカルなアルゴリズムを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:31:51 GMT)
Disentangling Semantic-to-visual Confusion for Zero-shot Learning [13.6] 我々はDCR-GAN(Disentangling Class Representation Generative Adrial Network)と呼ばれる新しいモデルを開発する。
DCR-GANは、歪んだ表現から恩恵を受け、見えない特徴と見えない特徴の両方に対して、より現実的な分布に適合する可能性がある。
提案モデルは,4つのベンチマークデータセット上での最先端モデルよりも優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:04:11 GMT)
Distilling Self-Knowledge From Contrastive Links to Classify Graph Nodes
Without Passing Messages [13.2] 接続ノード対から自己知識を多層パーセプトロンに変換するLinkDistという手法を開発した。
8つの実世界のデータセットによる実験は、LinkDistの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:56:03 GMT)
Positional Contrastive Learning for VolumetricMedical Image Segmentation [13.1] コントラストデータペアを生成するための新しい位置コントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,半教師付き設定と移動学習の両方において既存の手法と比較して,セグメンテーション性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:15:28 GMT)
Momentum-inspired Low-Rank Coordinate Descent for Diagonally Constrained
SDPs [12.8] 本稿では,制約付き半有限計画法(SDP)を高速化した非自明なプログラムを用いて大規模に解くための,新しい,実用的で証明可能なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:35:40 GMT)
Zeroth-Order Methods for Convex-Concave Minmax Problems: Applications to
Decision-Dependent Risk Minimization [12.7] 有限和構造を持つ凸凹最小値問題の解法として,無作為なリシャッフィングを基本とした最適勾配Descent-Ascentアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは凸最小化問題に対するゼロ階アルゴリズムと同じ収束率を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:49:59 GMT)
Do Acoustic Word Embeddings Capture Phonological Similarity? An
Empirical Study [12.2] 本稿では,音響埋め込み空間内の距離が音韻的相似性と相関しているかを問う。
我々は、AWEモデルを2つの言語(ドイツ語とチェコ語)の制御設定で訓練し、単語識別と音韻的類似性という2つのタスクへの埋め込みを評価する。
実験の結果,(1)ベストケースにおける埋め込み空間内の距離は音韻的距離と適度に相関すること,(2)単語識別タスクの性能向上が必ずしも単語の音韻的類似性を反映したモデルを生成するとは限らないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:47:56 GMT)
Deformation Driven Seq2Seq Longitudinal Tumor and Organs-at-Risk
Prediction for Radiotherapy [12.1] 畳み込み長短記憶(ConvLSTM)に基づく新しい3次元シーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。
将来の解剖学的変化と腫瘍の体積の変化を予測し、重要なOARも予測する。
私たちは2つの放射線治療データセットでモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:29:16 GMT)
Towards Long-term Non-invasive Monitoring for Epilepsy via Wearable EEG
Devices [12.0] 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） (Wed, 16 Jun 2021 10:12:42 GMT)
Semantic sentence similarity: size does not always matter [12.0] 我々は、よく知られた意味的テキスト類似性データベースの合成および自然な音声バージョンを作成している。
我々のVGSモデルは人間の意味的類似性とよく相関する埋め込みを生成する。
小さな画像キャプチャーデータベースでトレーニングされたモデルは、はるかに大きなデータベースでトレーニングされた2つのモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:22:58 GMT)
Predictive Modeling of Hospital Readmission: Challenges and Solutions [12.0] 退院予測とは、退院後30日または90日後に患者が退院する確率を予測するために、歴史的な医療データからモデルを学ぶ研究である。
その動機は、医療提供者がより良い治療と退院戦略を提供し、病院の入院率を下げ、最終的には医療費を下げることである。
疾患や医療のエコシステムが本質的に複雑化しているため、病院の入院のモデル化は多くの課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:00:27 GMT)
A Winning Hand: Compressing Deep Networks Can Improve
Out-Of-Distribution Robustness [11.7] ロータリーチケットスタイル」のプルーニングアプローチは、ハイパフォーマンスなCARDを作成するのに驚くほど有効である。
具体的には、非常にコンパクトなCARDを作成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:03:24 GMT)
Dissecting Hessian: Understanding Common Structure of Hessian in Neural
Networks [11.6] Hessianは、ディープニューラルネットワークロスランドスケープの重要な特性をキャプチャする。
我々は、層ワイド・ヘッセンの最高固有空間に関する新しい観測を行う。
クロネッカー因数分解を用いてヘッセンを近似することにより、新しい固有空間構造を説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:27:49 GMT)
Maxmin-Fair Ranking: Individual Fairness under Group-Fairness
Constraints [11.3] グループフェアの制約を課す際に生じる個人不公平の量を最小限に抑えることを目的としたランキングにおける公平性の新たな問題について検討する。
提案手法は, ランダム化を用いて, 最悪の個人が期待する満足度を最大化する分布最大化理論に根ざしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:27:12 GMT)
Counterfactual Graphs for Explainable Classification of Brain Networks [11.3] グラフとブラックボックスが与えられたとき、カウンターファクトは元のグラフと高い構造的類似性を持つグラフであり、異なるクラスのブラックボックスによって分類される。
異なるブラックボックス分類器の振る舞いを正確に把握するグローバルな説明を構築するために、反ファクトグラフを使用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:04:43 GMT)
Pre-processing with Orthogonal Decompositions for High-dimensional
Explanatory Variables [11.2] PRODアプローチは高次元のペナル化回帰の性能を向上させるために効果的に構築できる。
我々の理論解析は、LASSOを用いた高次元のペナル化線形回帰に対するそれらの性質と利点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:22:16 GMT)
Costs and Benefits of Wasserstein Fair Regression [11.1] 本稿では,レグレッション・セッティングにおける統計的パリティと精度の相違点を特徴付ける。
我々の下限はシャープでアルゴリズムに依存しておらず、単純な解釈を許している。
我々は,表現学習のレンズを用いて,公正回帰のための実用的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:24:44 GMT)
Explaining the Behavior of Black-Box Prediction Algorithms with Causal
Learning [11.0] ノードが予測結果を表す因果グラフの構造を学習する。
得られたグラフは、解釈可能な特徴のどれが予測結果の可能な原因であるかを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:49:13 GMT)
Improving the expressiveness of neural vocoding with non-affine
Normalizing Flows [10.8] 改良されたパラレルウェーブネット(PW)による表現的音声ボコーディングの改善
我々は,PW論文が提案する確率密度手順を原論文と比較することにより,確率密度を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:25:18 GMT)
A Survey on Semi-Supervised Learning for Delayed Partially Labelled Data
Streams [10.4] 本調査は, 半教師付き環境で, 不正なデータを利用する手法に特に注意を払っている。
完全教師付き手法と半教師付き手法の両方に影響を及ぼす遅延ラベル問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:14:20 GMT)
Best of both worlds: local and global explanations with
human-understandable concepts [10.2] 解釈可能性のテクニックは、モデルの決定の背後にある理論的根拠を提供することを目的としている。
提案手法は, 地上の真理と比較して, TCAVのグローバルな説明を改善するとともに, 有用な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:05:25 GMT)
Probing Image-Language Transformers for Verb Understanding [10.0] マルチモーダル画像言語変換器は、微調整に依存する様々なタスクにおいて印象的な結果を得た。
我々は、事前学習データに視覚的または一般的に見られる421の動詞からなる画像と文のペアのデータセットを収集する。
このデータセットを用いて、事前訓練された画像言語変換器を評価し、他の部分の音声に比べて動詞理解を必要とする状況で失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:36:36 GMT)
RAR-U-Net: a Residual Encoder to Attention Decoder by Residual
Connections Framework for Spine Segmentation under Noisy Labels [9.8] 本稿では,ノイズラベルに基づく医用画像分割手法を提案する。
この方法は4つの新しいコントリビューションを取り入れ、ディープラーニングパラダイムの下で機能する。
実験結果は,脊椎CTのベンチマークデータベース上で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:53:28 GMT)
Identifiability-Guaranteed Simplex-Structured Post-Nonlinear Mixture
Learning via Autoencoder [9.8] この研究は、非線形に混合された潜伏成分を教師なしの方法で解き放つ問題に焦点を当てる。
潜伏成分は確率単純度内に存在すると仮定され、未知の非線形混合系によって変換される。
この問題は、非線形ハイパースペクトルアンミックス、画像埋め込み、非線形クラスタリングなど、信号およびデータ分析における様々な応用を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:20:58 GMT)
Silent Speech and Emotion Recognition from Vocal Tract Shape Dynamics in
Real-Time MRI [9.6] 本稿では,音声合成中の声道形状の可変長列における音響情報を理解する,ディープニューラルネットワークに基づく学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、畳み込み、繰り返しネットワーク、接続性時間的分類損失から成り、完全にエンドツーエンドに訓練されている。
我々の知る限りでは、この研究は、rtMRIビデオで捉えた個人の動脈の動きに基づいて、音声文全体の認識を示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:20:02 GMT)
A Neural Model for Joint Document and Snippet Ranking in Question
Answering for Large Document Collections [9.5] 共同文書とスニペットランキングのためのアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャは汎用的であり、ニューラルテキスト関連ローダで使用することができる。
BIOASQのバイオメディカルデータを用いた実験により,我々の関節モデルはスニペット検索においてパイプラインを大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:04:19 GMT)
Exponential Error Convergence in Data Classification with Optimized
Random Features: Acceleration by Quantum Machine Learning [9.0] 量子コンピュータによる機械学習のためのアルゴリズム、量子機械学習(QML)は、最適化されたランダムな特徴のサンプリングを指数関数的に高速化することができる。
ここでは、最適化されたランダムな特徴によって加速される分類タスクのためのQMLアルゴリズムを構築する。
最適化されたランダムな特徴量に対するQMLアルゴリズムと勾配降下(SGD)を組み合わせることで、最先端の指数収束速度を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:00 GMT)
QuantumFed: A Federated Learning Framework for Collaborative Quantum
Training [8.3] 本稿では,複数の量子ノードを持つ量子連合学習フレームワークであるQuantumFedを提案する。
我々の実験は、我々のフレームワークの実現可能性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:28:11 GMT)
GelSight Wedge: Measuring High-Resolution 3D Contact Geometry with a
Compact Robot Finger [8.0] GelSight Wedgeセンサーは、高解像度の3D再構成を実現しつつ、ロボットの指のコンパクトな形状に最適化されている。
3次元空間におけるポーズ追跡のための再構成3次元幾何の有効性と可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:15:29 GMT)
Binary classification with corrupted labels [8.0] 精度の高い予測器に適合することを目標とする分類問題では、トレーニングデータセットに破損したラベルが存在することがさらなる課題となる可能性がある。
例えば、もし正と負のラベルが完全に分離可能であれば、破損したラベルのごく一部は堅牢性を確保して性能を向上させることができる。
以上の結果から, 崩壊したデータポイントの存在は, サンプルサイズの平方根でスケーリングすることで, サンプル全体のごく一部にのみ有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:23:48 GMT)
Robustness of Object Detectors in Degrading Weather Conditions [7.9] 自律走行のための最先端の物体検出システムは、晴天条件下で有望な結果を達成する。
これらのシステムは、雨や霧、雪などの気象条件の悪化に対処する必要がある。
ほとんどのアプローチは、晴天のシーンのみからなるKITTIデータセットでのみ評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:56:07 GMT)
Multi-scale Neural ODEs for 3D Medical Image Registration [7.7] 医用画像解析において画像登録は重要な役割を担っている。
ラーニング・トゥ・マップのような深層学習手法はより高速であるが、大きな動きを扱うための精度を改善するために反復的あるいは粗大なアプローチが必要である。
本研究では,マルチスケールのニューラルODEモデルを用いて登録を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:26:53 GMT)
Mobile Augmented Reality: User Interfaces, Frameworks, and Intelligence [7.7] Mobile Augmented Reality (MAR)は、コンピュータ生成された仮想オブジェクトとモバイルデバイスの物理的環境を統合する。
MARシステムは、スマートフォンやヘッドウーンウェアラブルなどのMARデバイスと対話し、物理世界からデジタルエンティティとの混在世界へのシームレスな遷移を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:26:37 GMT)
Compound Frechet Inception Distance for Quality Assessment of GAN
Created Images [7.6] GANの注目すべき応用の1つは、ディープフェイク(deep fakes)として知られる偽の人間の顔を開発することである。
生成された画像の品質を測定することは本質的に主観的だが、標準化されたメトリクスを使って品質を客観化しようとする試みがなされている。
我々は,より広い視覚的欠陥をカバーするために,低レベルの特徴を統合することにより,評価プロセスの堅牢性を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:53:27 GMT)
Towards Automatic Actor-Critic Solutions to Continuous Control [7.3] 本稿では,アクター批判アルゴリズムを新しいドメインにチューニングする進化的アプローチを提案する。
私たちの設計は、サンプル効率が高く、ベースラインアプローチよりも実用的な利点を提供します。
次に、計算と研究の最小限の労力で高性能なソリューションを見つけるために、新しい制御タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:18:20 GMT)
Revisiting the Weaknesses of Reinforcement Learning for Neural Machine
Translation [7.0] 政策勾配アルゴリズムは、NLPで広く採用されているが、最近は批判の対象となり、NMTに対する適合性を疑っている。
本稿では,これらの主張を再考し,より広範な構成下で研究する。
ドメイン内およびドメイン間適応に関する実験は、探索と報酬スケーリングの重要性を明らかにし、これらの主張に実証的な反証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:54:49 GMT)
Low-memory stochastic backpropagation with multi-channel randomized
trace estimation [7.0] ニューラルネットワークにおける畳み込み層の勾配を多チャンネルランダム化トレース推定手法を用いて近似する。
他の手法と比較して、このアプローチは単純で分析に適しており、メモリフットプリントを大幅に削減する。
本稿では、バックプロパゲーションでトレーニングしたネットワークの性能と、メモリ使用量の最大化と計算オーバーヘッドの最小化を図りながら、エラーを制御する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:02:56 GMT)
Targeted Data Acquisition for Evolving Negotiation Agents [7.0] 成功した交渉者は、自己利益と協力のために最適化のバランスをとる方法を学ばなければならない。
現在の人工交渉エージェントは、トレーニングされた静的データセットの品質に大きく依存することが多い。
我々は、強化学習エージェントの探索をガイドするターゲットデータ取得フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:49:13 GMT)
Tracing Back Music Emotion Predictions to Sound Sources and Intuitive
Perceptual Qualities [6.8] 音楽感情認識は,音楽情報検索研究において重要な課題である。
より良いモデルに向けた重要なステップの1つは、モデルが実際にデータから学んでいるものを理解することである。
本研究では,高レベルの感情予測に結びつくスペクトル画像セグメントを用いて,モデル予測の説明を導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:25:14 GMT)
Automatic Curricula via Expert Demonstrations [6.7] 本稿では、強化学習(RL)アプローチとして、エキスパートデモ(ACED)による自動カリキュラムを提案する。
ACEDは、デモンストレーションをセクションに分割し、トレーニングエピソードを異なるセクションからサンプリングされた状態に初期化することによって、専門家のデモ軌跡からキュリキュラを抽出する。
本稿では,ACEDと行動クローニングを組み合わせることで,最大1個の実演と20個の実演で積み重ねタスクを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:21:09 GMT)
Data Augmentation for Graph Convolutional Network on Semi-Supervised
Classification [6.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)におけるグラフデータ拡張の問題について検討する。
具体的には、元の特徴に基づいてコサイン類似性に基づくクロスオペレーションを行い、新しいノード属性を含む新しいグラフ機能を作成する。
また,これらのGCNによって符号化された隠れノード埋め込みを最終ノード埋め込みに重み付けした注意統合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:13:51 GMT)
Toward Robotic Weed Control: Detection of Nutsedge Weed in Bermudagrass
Turf Using Inaccurate and Insufficient Training Data [6.3] 本研究では,ブムダグラス芝からナッツゲ科雑草を検出するアルゴリズムを開発した。
合成データと生データを組み合わせてネットワークを訓練する。
本稿では,提案アルゴリズムを実装し,Faster R-CNNとMask R-CNNを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:58:00 GMT)
Watching Too Much Television is Good: Self-Supervised Audio-Visual
Representation Learning from Movies and TV Shows [6.2] 本研究では,映画やテレビ番組からの学習の有効性を,音声・視覚的自己指導学習のための未計算データの形式として検討する。
映画やテレビ番組のコレクションで訓練された、コントラスト学習に基づくシンプルなモデルが、より複雑な手法を劇的に上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:00:11 GMT)
FastAno: Fast Anomaly Detection via Spatio-temporal Patch Transformation [6.1] 本研究では,空間回転変換 (SRT) と時間混合変換 (TMT) を提案し,通常のフレームキューブ内で不規則なパッチキューブを生成する。
提案手法は,3つの異常検出ベンチマークで評価され,競争精度が向上し,それまでのすべての作業を速度的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:14:31 GMT)
Mungojerrie: Reinforcement Learning of Linear-Time Objectives [6.0] 強化学習は、システムの事前の知識なしにコントローラを合成する。
Mungojerrieは、有限モデル上の$omega$-regularの目的に対する報酬スキームをテストするためのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:26:16 GMT)
An Imprecise SHAP as a Tool for Explaining the Class Probability
Distributions under Limited Training Data [5.8] クラス確率分布が不正確で分布の集合で表される場合に、不正確なSHAPを提案する。
不正確なSHAPの背後にある最初のアイデアは、機能の限界貢献を計算するための新しいアプローチである。
第二のアイデアは、間隔値シャプリー値の計算と縮小に対する一般的なアプローチを考える試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:30:26 GMT)
Nonparametric Empirical Bayes Estimation and Testing for Sparse and
Heteroscedastic Signals [5.7] 大規模な現代データは、しばしば高次元未知パラメータの推定とテストを伴う。
粗い信号、干し草の巣の針を精度と誤検出制御で識別することが望ましい。
本稿では,SNP(Spyke-and-Nonparametric mixture prior)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:55:44 GMT)
Improved CNN-based Learning of Interpolation Filters for Low-Complexity
Inter Prediction in Video Coding [5.5] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた新しい予測手法を提案する。
新たなトレーニングフレームワークにより、各ネットワークブランチは特定の分数シフトに類似することができる。
Versatile Video Coding (VVC)テストモデルで実装されると、0.77%、1.27%、および2.25%のBDレートの節約が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:48:01 GMT)
Guided Exploration with Proximal Policy Optimization using a Single
Demonstration [5.1] エージェントを実演と経験の組み合わせで訓練し、初期条件の異なる問題を解く。
エージェントは、自身の過去の軌跡を再生することで、その性能を高め、困難な問題に対処することができる。
私たちの知識を最大限に活用するために、人間の実演を1つだけ使う前に、同等の難易度を持つ3次元環境でタスクを学習することは、これまで考えられなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:38:35 GMT)
Temporal Convolution Networks with Positional Encoding for Evoked
Expression Estimation [4.9] 本稿では、ビデオから誘発された表情を予測することを目的とした、EEV(Evoked Expressions from Videos)チャレンジに対するアプローチを提案する。
我々は,映像中のタイムスタンプの深部表現を抽出するために,コンピュータビジョンと音声信号における大規模データセットの事前学習モデルを利用する。
我々は,2021年のPearson相関係数0.05477を用いて,脳波課題における最先端の成果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:49:36 GMT)
Tackling the Challenges in Scene Graph Generation with Local-to-Global
Interactions [4.7] SGG(Scene Graph Generation)タスクの根底にある課題に対する新たな洞察を求めている。
この分析に触発され、我々は新しいSGGフレームワークLOGIN(LoGIN)を設計した。
本フレームワークは,シーングラフを設計により局所的・言語的に予測し,相補性を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:58:21 GMT)
An Intelligent Question Answering System based on Power Knowledge Graph [4.4] 本稿では、電力の巨大異種データからグラフデータベースとグラフコンピューティング技術を用いて、ドメイン知識グラフを紹介する。
その後、電力知識グラフに基づくIQAシステムを提案し、自然尋問の意図と制約を抽出した。
提案した研究は、文脈対応のインテリジェントな質問と回答の基盤を提供することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:57:51 GMT)
Replica Exchange for Non-Convex Optimization [4.4] 勾配降下(GD)は凸目的関数に対して急速に収束することが知られているが、局所的なミニマに閉じ込められることがある。
ランゲヴィン力学(LD)は状態空間を探索し、大域的な最小値を見つけることができるが、正確な推定を得るためには、LDは小さな離散化ステップサイズで実行し、弱い力を検証する必要がある。
本稿では,これら2つのアルゴリズムとその非スワッピング変種が,単純な交換機構によって協調可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:23:31 GMT)
Explainable AI for Natural Adversarial Images [4.4] 人間は、AIの決定プロセスが自分自身を反映していると仮定する傾向があります。
ここでは、説明可能なAIの手法がこの仮定を破り、参加者が敵画像と標準画像のAI分類を予測するのに役立つかどうかを評価する。
正当性マップと実例の両方がAIエラーのキャッチを容易にするが、その効果は加法的ではなく、正当性マップは実例よりも効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:19:04 GMT)
Study of visual processing techniques for dynamic speckles: a
comparative analysis [4.3] スペックルパターンから情報を得るのに使用される主な視覚技術は、藤井法、一般化差、重み付け一般化差、平均窓分差、構造関数(SF)、修正SFなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:15:04 GMT)
How memory architecture affects performance and learning in simple
POMDPs [4.3] 強化学習は、エージェントの観察が部分的またはうるさいときにさらに複雑になる。
このケースは、部分的に観察可能なプロセス(POMDP)に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:14:27 GMT)
A Fair and Comprehensive Comparison of Multimodal Tweet Sentiment
Analysis Methods [3.8] 本研究は,6つの最先端手法による総合的な実験評価と比較を行った。
結果は、ツイートと対応するイメージの2つの異なる公開ベンチマークデータセットに対して提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:44:48 GMT)
One-Shot Static Entanglement Cost of Bipartite Quantum Channels [3.8] まず,非絡み合うチャネルの集合の下で二部量子チャネルをシミュレートするための1ショットの静的絡み合いコストについて検討する。
我々は、非絡み合うチャネルの集合を拡張する量子チャネルの集合を考える。
拡張されたチャネルセットにおける1ショットの静的絡み合いコストは、チャネルの標準的なログロバスト性によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:26:40 GMT)
Memorization and Generalization in Neural Code Intelligence Models [3.6] 我々は,ニューラルネットワークインテリジェンスモデルにおける記憶と一般化の傾向をケーススタディにより評価した。
私たちの結果は、トレーニングにおけるノイズの多いデータセットの影響に光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:11:41 GMT)
The Difficulty of Novelty Detection in Open-World Physical Domains: An
Application to Angry Birds [3.6] 本稿では,オープンワールドな物理領域に着目した新規性検出の難しさを定量化する手法を提案する。
我々は,一般的な物理シミュレーションゲーム,Angry Birdsに本手法を適用した。
その結果、計算された難易度値は、人間のプレーヤーの検知難度と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:14:09 GMT)
To Raise or Not To Raise: The Autonomous Learning Rate Question [3.6] ディープラーニングの世界には、学習率というパラメータがある。
この質問に対する真の答えは、しばしば退屈で、得られるのに時間がかかり、最適なトレーニングパフォーマンスを達成するために、学習率の選択と修正方法に関して、近年、多くのアーク的知識が蓄積されている。
本稿では,自律学習率コントローラという,学習率に関する質問に対する新しい回答を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:22:52 GMT)
Moving Quantum States without SWAP via Intermediate Higher Dimensional
Qudits [3.5] 本稿では,SWAP操作を使わずに移動量子状態の新たな定式化を導入する。
量子状態の量子ビットによる移動は、一時的な中間クエット状態の採用によって達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 19:21:53 GMT)
A Spiking Neural Network for Image Segmentation [3.5] 我々は,深層ニューラルネットワーク(ANN)アーキテクチャのU-Netを,Nengoフレームワークを用いたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャに変換する。
レートベースモデルとスパイクベースモデルの両方がトレーニングされ、パフォーマンスとパワーのベンチマークに最適化されている。
Intel Loihiのニューロモルフィックチップのニューロモルフィック実装は、従来のハードウェアよりも2倍エネルギー効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:23:18 GMT)
Benefits, Challenges and Contributors to Success for National eHealth
Systems Implementation: A Scoping Review [3.4] 成功に影響を及ぼす主な要因は、システムの信頼の促進、ユーザ間の広く受け入れられること、法的要件によるシステムの整合性、適応可能な技術プラットフォームの確保である。
本研究は、eHealthシステム実装の成功に挑戦し、貢献する主要な社会技術的、法的、倫理的要因を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:25:54 GMT)
Coreference Augmentation for Multi-Domain Task-Oriented Dialogue State
Tracking [3.3] 本稿では,コア参照機能を明示的にモデル化したCDST(Coreference Dialogue State Tracker)を提案する。
MultiWOZ 2.1データセットの実験結果は、提案モデルが56.47%の最先端のジョイントゴール精度を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:47:29 GMT)
Rotation Based Slice Error Correction Protocol for Continuous-variable
Quantum Key Distribution and its Implementation with Polar Codes [3.3] Reconciliation is a essential procedure for continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD)
本稿では,RSEC(Rotation-based SEC)と呼ばれる改良されたSECプロトコルを提案する。
有限サイズの効果では、秘密鍵レート7.83times10-3$ps/パルスを33.93kmの距離で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:54:40 GMT)
Domain-independent User Simulation with Transformers for Task-oriented
Dialogue Systems [3.1] 強化学習による対話ポリシの最適化には,多数のトレーニングインタラクションが必要である。
多くのセットアップは、人間ではなくユーザーシミュレータに頼っている。
手書きのルールベースのユーザシミュレータは、複雑なドメインに対して、小さくてシンプルなドメインでは十分であることが示されている。
ドメインに依存しないトランスフォーマーベースユーザシミュレータ(TUS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:56:04 GMT)
Averaging on the Bures-Wasserstein manifold: dimension-free convergence
of gradient descent [3.0] 我々は,新たな測地的凸性の結果を証明し,イテレートのより強力な制御,自由収束を実現した。
また, この手法により, 平均化の概念, エントロピック規則化バリセンタ, 幾何中央値の2つの解析が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 01:05:19 GMT)
Reflexive Design for Fairness and Other Human Values in Formal Models [2.9] 公平さなどの人的価値を取り入れたアルゴリズムやその他の形式モデルは、コンピュータ科学でますます人気が高まっている。
人間の価値を形式モデルに適切に組み込むための4つの反射的値 - 値の忠実さ、適切な精度、値の正当性、および値の競合 - を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:24:05 GMT)
SEOVER: Sentence-level Emotion Orientation Vector based Conversation
Emotion Recognition Model [2.8] 文ベクトル間の感情の潜在的な相関をモデル化するために,文レベル感情指向ベクトルの新しい表現パラダイムを提案する。
そこで我々は,言語モデルから文レベルの感情指向ベクトルを抽出し,対話感情分析モデルから共同学習する感情認識モデルを設計した。
2つのベンチマークデータセットで実験を行い、5つのベースラインモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:44:03 GMT)
Selection of Source Images Heavily Influences the Effectiveness of
Adversarial Attacks [2.6] すべてのソースイメージが敵の例に等しく適合しているわけではないことを示す。
モデル間転送性の成功で最大12.5%の差を持つことができる。
次に、敵対的な例を作成するために使用される画像の堅牢性を評価するための最初のステップの1つを取り上げます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:32:16 GMT)
Ideal formulations for constrained convex optimization problems with
indicator variables [2.6] 本研究では,指標変数と指標に対する制約を用いた凸最適化問題のクラスを凸化することを検討した。
スパース回帰問題の凸化に関する従来の研究とは異なり、非線形非分離対象、指標変数、制約を同時に検討する。
階層性,多行性,空間性制約といった問題に対する理想的な凸化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:34:08 GMT)
An unifying point of view on expressive power of GNNs [2.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ処理のための接続モデルの一種である。
Wesfeiler-Lehman テストは、展開する同値性と正確に一致するグラフノード上で同値関係を誘導する。
一般的なGNNは、任意の精度で、確率で近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:46:51 GMT)
Giant Enhancement of Unconventional Photon Blockade in a Dimer Chain [2.3] 非伝統的な光子遮断は、弱い非線形光共振器における多光子状態の抑制を指す。
結合共振器の連鎖において、従来と異なる光子遮断が大幅に向上できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:38:42 GMT)
Adaptive Visibility Graph Neural Network and It's Application in
Modulation Classification [2.3] 本稿では,時系列を適応的にグラフにマッピングできる適応可視グラフ(AVG)アルゴリズムを提案する。
次に,無線通信分野において重要な課題である無線信号変調分類にAVGNetを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:00:49 GMT)
Comparison of Outlier Detection Techniques for Structured Data [2.3] 外れ値(outlier)は、与えられたデータセットの残りのデータポイントから遠く離れた観測またはデータポイントである。
モデリングの前にトレーニングデータセットから外れ値を削除することで、より良い予測が可能になることが示されている。
この研究の目的は、データサイエンティストがその情報を使って外れ値のアルゴリズムの選択を行うために、既存の外れ値検出技術をいくつか強調し、比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:40:02 GMT)
Developing a Fidelity Evaluation Approach for Interpretable Machine
Learning [2.2] 複雑なモデルの解釈性を改善するために、説明可能なAI(XAI)メソッドが使用される。
特に、ブラックボックスの説明の忠実さを評価するには、さらなる発展が必要である。
本評価は, 基礎となる予測モデルの内部メカニズム, 使用法の内部メカニズム, モデルおよびデータの複雑さが, すべて説明忠実性に影響を与えることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:21:16 GMT)
Soft Attention: Does it Actually Help to Learn Social Interactions in
Pedestrian Trajectory Prediction? [2.2] 本研究では,歩行者の移動履歴と周辺歩行者の移動履歴を用いて,歩行者の将来経路を予測することの課題について考察する。
ディープラーニングは、歩行者の動きに対する社会的相互作用の影響をモデル化するための主要なツールとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:39:35 GMT)
Now You See It, Now You Dont: Adversarial Vulnerabilities in
Computational Pathology [2.2] 病理画像における腫瘍パッチの分類の高精度なモデルが,最小限の摂動で容易に攻撃可能であることを示す。
解析結果から,高い成功率と低摂動エネルギーで,特定の入力画像に対して単一インスタンスのホワイトボックス攻撃を発生できることが示唆された。
本研究は, 対人攻撃の摂動エネルギー, 臨床的意義の形態的構造, 訓練された病理医による受容性, 深層学習モデルを用いて得られた塩分濃度マップとの関係を系統的に解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:34:31 GMT)
Less is More: A privacy-respecting Android malware classifier using
Federated Learning [2.1] LiMは、Federated Learningを利用して悪意のあるアプリを検出し、分類するマルウェア分類フレームワークである。
新たにインストールされたアプリに関する情報は、ユーザのデバイスにローカルに保持されるため、プロバイダは、ユーザがインストールしたアプリを推測することはできない。
LiMは、クライアントの半数を制御している敵による毒殺攻撃と、正直だが悪質なクラウドサーバによる推論攻撃の両方に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:41:05 GMT)
Metamorphic image registration using a semi-Lagrangian scheme [2.0] 測地線撮影のための半ラグランジアンスキームを用いた大変形拡散度距離マッピング(LDDMM)と変態画像登録の実装を提案する。
画像登録において,半ラグランジュ型スキームの使用は標準ユーレリア型スキームよりも安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:29:08 GMT)
Solving Continuous Control with Episodic Memory [1.9] エピソード記憶により、強化学習アルゴリズムは過去の有望な体験を記憶し、活用してエージェントのパフォーマンスを向上させることができる。
本研究の目的は, エピソード記憶を連続制御におけるエージェントの性能向上に有効か, という問いに答えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:51:39 GMT)
Machine Learning for Variance Reduction in Online Experiments [1.9] MLRATEと呼ばれる機械学習回帰調整処理効果推定器を提案する。
MLRATEは、結果の機械学習予測器を使用して推定値の分散を低減する。
A/Aテストでは、Facebookの実験で一般的に監視される48の結果メトリクスのセットに対して、推定器は単純な差分推定器よりも70%以上低いばらつきを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:28:27 GMT)
Automating Augmentation Through Random Unidimensional Search [1.9] トレーニング中の適切なデータ拡張戦略を見つけることは、最先端の結果とミレニアムランキングの差を意味する。
ランダム一次元拡張(Random Unidimensional Augmentation)を用いて,わずか7:でさらに優れたパフォーマンスを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:07:59 GMT)
Unsupervised Person Re-identification via Multi-Label Prediction and
Classification based on Graph-Structural Insight [1.8] 本稿では,多ラベル予測とグラフ構造的洞察に基づく分類を用いた教師なし人物再識別(Re-ID)について述べる。
提案手法は,人物画像から特徴を抽出し,特徴と特徴をノードとエッジとして相互に類似したグラフを生成する。
グラフに基づいて,提案したグラフ構造に基づくマルチラベル予測(GSMLP)法は,各ノードのペアの類似性と隣接ノード分布を考慮したマルチラベルの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:00:40 GMT)
Contrastive Learning with Continuous Proxy Meta-Data for 3D MRI
Classification [1.7] 我々は、y-Aware InfoNCE Losという新たな損失を導入することで、対照的な学習フレームワークにおいて、継続的なプロキシメタデータを活用することを提案する。
104ドルの健康脳MRIスキャンで事前訓練された3D CNNモデルは、3つの分類タスクに関連する特徴を抽出することができる。
微調整された場合、これらのタスクをスクラッチからトレーニングした3D CNNと、最先端の自己管理手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:17:04 GMT)
Quantum Algorithms based on the Block-Encoding Framework for Matrix
Functions by Contour Integrals [1.5] 本稿では,量子コンピュータ上での逆の線形結合を実現するための枠組みを示す。
本稿では,このフレームワークに基づく行列関数の量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 02:06:41 GMT)
Maximum power heat engines and refrigerators in the fast-driving regime [1.4] 本研究では, 周期駆動熱機械の性能の最適化について検討する。
熱機関の抽出電力, 冷凍機の冷却電力, および一般には熱電流の線形結合を普遍的に最大化する最適サイクルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:26:09 GMT)
Efficient verification of continuous-variable quantum states and devices
without assuming identical and independent operations [1.3] 本稿では,マルチモード連続変数の絡み合った状態とデバイスを検証するための,信頼性の高いプロトコルの最初のセットを提案する。
完全に普遍的ではないが、これらのプロトコルはガウスの量子状態、非ガウスのハイパーグラフ状態、増幅、減衰、ノイズコヒーレント状態の浄化にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:47:56 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） (Wed, 16 Jun 2021 10:42:48 GMT)
Frustration-induced emergent Hilbert space fragmentation [0.9] 格子幾何学と量子力学は、制約された量子力学と関連するガラスの挙動を生み出すために共謀することができる。
加護目格子上のXXZモデルの様々な限界におけるフラグメンテーションのコヒーレントな図を作成するために,それらのレベル統計と緩和ダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:00 GMT)
An Urban Population Health Observatory System to Support COVID-19
Pandemic Preparedness, Response, and Management: Design and Development Study [0.9] 本研究は、新型コロナウイルスのパンデミックに対応するため、健康者2030 SDoHの分類を再定義することを試みた。
我々は,グループレベルのSDoH指標を個別および集団レベルの人口健康データに統合するWebプラットフォームであるUrban Population Health Observatory(UPHO)のプロトタイプの実装を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:48:55 GMT)
Algorithm to Compilation Codesign: An Integrated View of Neural Network
Sparsity [0.9] BERT言語モデルの変圧器ブロックの重み付けに構造化および非構造化プルーニングを適用した。
本研究では,モデル決定と空間的拡張実行に対する直接的影響の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:13:26 GMT)
PatchNet: Unsupervised Object Discovery based on Patch Embedding [0.8] 少数の画像からランダムにサンプリングされたパッチを自己スーパービジョンでトレーニングすることで、頻繁に現れる物体が発見できることを実証する。
このアプローチの鍵となるのは、与えられた画像データのすべてのサブイメージを表すパターンの潜在空間であるパターン空間である。
この方法は驚くほど効果的であることが証明され、自然画像から複数の人間の顔や身体を見つけるのに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:56:19 GMT)
A Dataset-Level Geometric Framework for Ensemble Classifiers [0.8] 多数決と重み付けされた多数決は、アンサンブル学習で一般的に使用される2つの組み合わせスキームである。
本稿では,これら2つの組み合わせスキームの特性群を,データセットレベルの幾何学的枠組みの下で正式に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:48:12 GMT)
Mining Interpretable Spatio-temporal Logic Properties for Spatially
Distributed Systems [0.8] 本稿では,時間的データに対する教師なし学習のためのアルゴリズムセットを提案する。
本手法は,複雑性決定木手法を用いて,有界記述のSTREL式を生成する。
本研究では, 都市交通, グリーンインフラストラクチャ, 大気質モニタリングなど多様な分野の事例研究におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 04:51:26 GMT)
Selecting for Selection: Learning To Balance Adaptive and Diversifying
Pressures in Evolutionary Search [0.5] 本稿では,メタ進化ループを用いて,高性能なニューラルネットワークに基づく選択関数を探索するアルゴリズムであるSel4Selを紹介する。
最強のSel4Selネットワークの解析により、早期に高度に新規な個人を優先する傾向が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:11:27 GMT)
Semiparametric count data regression for self-reported mental health [0.4] データレグレッションをカウントするための半パラメトリック推定および推測フレームワークを設計する。
データ生成プロセスは、潜在ガウス回帰モデルであるSTARを同時に変換して定義される。
STARは、自己報告されたメンタルヘルスに関連する要因を研究するためにデプロイされ、既存のカウントデータ回帰モデルと比較して、適合性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:38:13 GMT)
Detecting message modification attacks on the CAN bus with Temporal
Convolutional Networks [0.3] 本稿では,CANネットワークに対する新しい機械学習による侵入検出手法を提案する。
提案手法は,CAN信号の正常な動作を学習し,悪質な信号と区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:51:58 GMT)
Improving Inference Lifetime of Neuromorphic Systems via Intelligent
Synapse Mapping [0.3] RRAMセルは、コンテンツを一定回数読み込んだ後に状態を切り替えることができる。
本稿では,RRAMに基づくニューロモルフィックシステムの可読性向上のためのアーキテクチャ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:12:47 GMT)
Lorenz System State Stability Identification using Neural Networks [0.2] ニューラルネットワークをトレーニングして,ロレンツシステムのシステム状態を安定かつ不安定に分類する。
次に、ニューラルネットワークモデルを用いて、異なる初期条件を用いて生成された異なるローレンツ系の安定状態と不安定状態を特定する能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 00:03:47 GMT)
Federated Learning for Intrusion Detection System: Concepts, Challenges
and Future Directions [0.2] 侵入検知システムは、スマートデバイスのセキュリティとプライバシを確保する上で重要な役割を果たす。
本稿では,侵入検知システムにおけるFLの使用について,広範囲かつ徹底的に検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:13:04 GMT)
Evaluating Gender Bias in Hindi-English Machine Translation [0.2] 我々は,ヒンディー語の文法的考察に基づいて,TGBI計量の修正版を実装した。
我々は、事前学習した埋め込みのための複数のメトリクスと、機械翻訳モデルで学習したメトリクスを比較して比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:35:51 GMT)
mSHAP: SHAP Values for Two-Part Models [0.0] 2部構成のモデルは保険やアクチュアリアル・サイエンスにおいて重要である。
SHAP値は様々なブラックボックスモデルの解釈を可能にするが、2部モデルではほとんど進歩していない。
本研究では,各モデルのSHAP値を用いて2部モデルのSHAP値を計算する手法であるmSHAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:45:07 GMT)
mPyPl: Python Monadic Pipeline Library for Complex Functional Data
Processing [0.0] mPyPlは関数型アプローチによる複雑なデータ処理タスクの簡略化を目的としている。
ビデオにおけるイベント検出の複雑な深層学習タスクにおいて,このライブラリがどのように使われたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 22:34:01 GMT)
Unsupervised-learning-based method for chest MRI-CT transformation using
structure constrained unsupervised generative attention networks [0.0] PET/MRIスキャナは、PETによる代謝情報の同時取得と、MRIを用いた形態情報の取得を容易にする。
PET/MRIは、ガンマ線減衰情報とMRIとの直接的関係がないため、MRIから減衰補正マップを生成する必要がある。
本稿では,非対位画像の変換が可能なGAN(Generative Adversarial Network)に,モダリティ非依存的近傍記述子(MIND)を用いた構造制約を加えることにより,人間のアノテーションを使わずに解剖学的構造変化を最小限に抑える手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 05:22:27 GMT)
Unsupervised Lexical Acquisition of Relative Spatial Concepts Using
Spoken User Utterances [0.0] フレキシブルな音声対話システムを持つロボットは、言語表現を取得できなければならない。
相対的な空間概念は私たちの日常生活で広く使われている。
ロボットが相対空間概念を学ぶとき、どの物体が参照対象であるかは明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:44:27 GMT)
Understanding Boolean Function Learnability on Deep Neural Networks [0.0] 計算学習理論 (Computational learning theory) は、多くの式が時間内に学習可能であることを述べる。
本稿では, ニューラルネットワークを用いて, 実際にそのような公式を学習する方法について, 未研究の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 19:50:28 GMT)
Towards Optimally Weighted Physics-Informed Neural Networks in Ocean
Modelling [0.0] 海流と温度の流れの複雑さを捉えるモデルを開発するには最先端の技術が必要である。
本研究は,海洋モデルに関連する偏微分方程式の解法として物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:48:13 GMT)
The Fishnet Open Images Database: A Dataset for Fish Detection and
Fine-Grained Categorization in Fisheries [0.0] 商業漁船における魚の発見と細粒度分類の大規模データセットである魚網オープン画像データベースについて述べる。
データセットは、34のオブジェクトクラスを含む86,029の画像で構成されており、これまでで最大かつ最も多様な水産EM画像の公開データセットとなっている。
我々は,既存の検出・分類アルゴリズムの性能を評価し,そのデータセットが漁業におけるコンピュータビジョンアルゴリズム開発のための挑戦的なベンチマークとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 23:53:18 GMT)
TSO: Curriculum Generation using continuous optimization [0.0] 連続最適化に基づく簡便かつ効率的な手法を提案する。
エンコーダネットワークは、トレーニングシーケンスを連続空間にマップ/組込みする。
予測ネットワークは、戦略の連続表現を入力として使用し、固定ネットワークアーキテクチャの精度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:32:21 GMT)
Strong-field approximation for high-harmonic generation in infrared
laser pulses in the accelerated Kramers-Henneberger frame [0.0] 加速クラマース・ヘネベルガーフレームにおいて、近赤外および赤外レーザーパルスにおける高調波発生のための強磁場近似を定式化する。
付随する物理画像について論じ、先行項の性質を3段階モデルと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:40:04 GMT)
Silhouettes and quasi residual plots for neural nets and tree-based
classifiers [0.0] ここでは、トレーニングデータとテストデータの両方において、分類されたケースを視覚化する、別の目標を追求します。
重要な側面は、あるケースが与えられたクラス(ラベル)に分類されたかどうか、または、分類器がそれを別のクラスに割り当てたいかどうかである。
グラフィカルディスプレイは、画像、混合機能、ツイートを含むベンチマークデータセットで図示され、解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:26:31 GMT)
Sentiment Progression based Searching and Indexing of Literary Textual
Artefacts [0.0] 本稿では,本を検索・推薦するためのセンチメント・プログレクションに基づく索引付けを提案する。
1076の英語タイトル+20のマラティー語タイトルのデータベースを作成し、データベース http://www.cs.cmu.edu/dbamman/booksummaries.html に16559のタイトルとそれらの要約を追加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 20:49:51 GMT)
SEEN: Sharpening Explanations for Graph Neural Networks using
Explanations from Neighborhoods [0.0] 本稿では,補助的説明の集約によるノード分類タスクの説明品質の向上手法を提案する。
SEENを適用するにはグラフを変更する必要はなく、さまざまな説明可能性のテクニックで使用することができる。
与えられたグラフからモチーフ参加ノードをマッチングする実験では、説明精度が最大12.71%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:04:46 GMT)
Reinforcement learning for pursuit and evasion of microswimmers at low
Reynolds number [0.0] 我々は,低レイノルズ数環境に浸漬しながら,追従回避作業に従事した2人のマイクロスウィマーのモデルを考える。
強化学習によってプレイヤーは、非自明に流体力学環境を利用する、効率的かつ物理的に説明可能な戦略を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 08:08:40 GMT)
Reinforcement Learning for Markovian Bandits: Is Posterior Sampling more
Scalable than Optimism? [0.0] 古典マルコフ帯域問題に対する学習アルゴリズムを割引で検討する。
本稿では, PSRL [24] と UCRL2 [2] を適用し, 問題構造を利用する方法について説明する。
MB-PSRL と MB-UCRL2 のエピソード的後悔は、K がエピソード数、n が盗賊数、S が各盗賊の状態数である(S $sqrt$nK)ことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:29:12 GMT)
Regularization of Mixture Models for Robust Principal Graph Learning [0.0] D$次元データポイントの分布から主グラフを学習するために,Mixture Modelsの正規化バージョンを提案する。
モデルのパラメータは期待最大化手順によって反復的に推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Recursive Construction of Stable Assemblies of Recurrent Neural Networks [0.0] 機械学習の高度な応用には、訓練されたネットワークの組み合わせが含まれるだろう。
本稿では、非線形リカレントネットワークとニューラルODEの幅広いクラスにおける収縮特性を確立することにより、この方向への一歩を踏み出す。
結果は、リカレントネットワークと物理システムと定量化された収縮特性を組み合わせるために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 16:35:50 GMT)
Predicting crop yields with little ground truth: A simple statistical
model for in-season forecasting [0.0] シーズン内収量予測のための完全自動モデルを提案する。
我々のアプローチは主に衛星データに依存しており、簡単な回帰モデルと組み合わせた注意深い特徴工学が特徴である。
10種類の異なる品種に施すと,9ヶ月の予測では5%～10%,3ヶ月の予測では7%～14%のRMSEが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:44:37 GMT)
Nonequilibrium thermodynamics of self-supervised learning [0.0] エネルギーベースモデルの自己教師付き学習(SSL)は平衡熱力学と直感的な関係を持つ。
いくつかのSSLパラダイムは、非平衡貯水池と接触した表現と自己ラベルによって形成される熱力学的複合システムとして振る舞うことを示す。
本稿では,フィードバック測定を用いてシステムからネガティブな作業を引き出すことによって,学習をサイクルで動作させるデーモンとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:21:59 GMT)
Nonequilibrium open quantum systems with multiple bosonic and fermionic
environments: A hierarchical equations of motion approach [0.0] 一般開放量子系における非平衡輸送の数値計算について述べる。
結果は、この非平衡輸送シナリオにおける電子的および振動的自由度の複雑な相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:27:34 GMT)
Non-Equilibrium Dynamics in Two-Color, Few-Photon Dissociative
Excitation and Ionization of D$_2$ [0.0] D$+$イオンフラグメントモータと角分布は4光子吸収(1 XUV + 3 NIR)後の2つの異なる4段階の解離イオン化経路に由来する
また、中性D$$分子の中間状態のBstate電子状態における核波パケットの進化をリアルタイムで調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:58:12 GMT)
Modeling and Accomplishing the BEREC Network Neutrality Policy [0.0] ネットワーク中立性は、ネットワークインフラストラクチャにおけるデータの平等な扱いの原則である。
現在のツールや手法は、ネットワーク中立性違反を検出し、トラフィックの区別を検出することで、NN問題に対処している。
本稿では、帯域割り当てモデルを用いてBERECネットワーク中立性ポリシーをデプロイするNN-PCMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:11:11 GMT)
Millimeter wave to terahertz compact and low-loss superconducting
plasmonic waveguides for cryogenic integrated nano-photonics [0.0] 高温超伝導体BSCCOを用いたプラズモンスロット導波路をナノスケールで実証した。
提案装置は,ナノスケールで低温低損失フォトニック集積回路を実現するための新たな経路を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 07:41:09 GMT)
Listen to Your Favorite Melodies with img2Mxml, Producing MusicXML from
Sheet Music Image by Measure-based Multimodal Deep Learning-driven Assembly [0.0] 深層学習が光音楽認識(OMR)に応用された。
本稿では,MMdA(Measure-based Multimodal Deep Learning (DL)-driven Assembly)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 03:35:33 GMT)
HydroPower Plant Planning for Resilience Improvement of Power Systems
using Fuzzy-Neural based Genetic Algorithm [0.0] 本稿では,負荷周波数制御(LFC)に基づく小規模水力発電所の最適化手法を提案する。
本手法では,自己調整型ファジィ比導関数(PD)法を用いて予測・予測を行う。
ディープスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、この負荷周波数制御を最適化するために、主にディープラーニング技術として使用されるもので、ディープスパイキングニューラルネットワーク(DSNN)となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:08:01 GMT)
Hippocampus segmentation in magnetic resonance images of Alzheimer's
patients using Deep machine learning [0.0] 本研究の目的は,深層機械学習を用いたアルツハイマー病患者のMRI画像における海馬のセグメンテーションである。
提案手法は有望であり,早期の海馬容積変化の予測によりアルツハイマー病の予後に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 06:07:08 GMT)
Hilbert Space Fragmentation and Exact Scars of Generalized Fredkin Spin
Chains [0.0] スピン-$1/2$多体ハミルトニアンの族を3つのサイト相互作用で導入する。
断片化と断片化の間の相互作用は、リッチなチューニング可能な非エルゴード力学をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:25:32 GMT)
Gauge protection in non-Abelian lattice gauge theories [0.0] 主な課題は、非アベリアゲージ理論におけるゲージ保護スキームの信頼性である。
ヒルベルト空間の目標ゲージセクターをエネルギー的に安定化させるゲージ保護項を用いる。
単一体保護項がゲージ違反を頑健に抑制し,到達可能な進化時間をすべて抑制する実験的なエラーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:01 GMT)
Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models
Smaller, Faster, and Better [0.0] ディープラーニングモデルの進歩的な改善により、パラメータの数、レイテンシ、トレーニングに必要なリソースなどが大幅に増加した。
深層学習における効率性の問題の提示と動機付けを行い,続いてモデル効率の5つの中核領域を徹底的に調査した。
これは、モデリング技術からハードウェアサポートまで、モデル効率のランドスケープをカバーした、効率的なディープラーニング分野における初めての総合的な調査であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 17:31:38 GMT)
Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation [0.0] 本稿では,機械学習機能マップなどの高度なオブジェクトから定義された損失のテールリスクを推定するためのImportance Smpling(IS)について考察する。
本稿では,リスクにおける価値とリスクにおける条件的価値を推定するための効率的なISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 01:29:11 GMT)
EVA: a quantum Exponential Value Approximation algorithm [0.0] 単一回路を用いて値を求めるアルゴリズムを設計した。
時間費用の研究が行われ、より複雑なハミルトン派では優れた性能が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 12:13:00 GMT)
Directed Graph Embeddings in Pseudo-Riemannian Manifolds [0.0] 一般的な有向グラフは、3つの成分を結合した埋め込みモデルで効果的に表現できることを示す。
本稿では,リンク予測のタスクに適用することで,この手法の表現能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:31:37 GMT)
Covariance-based smoothed particle hydrodynamics. A machine-learning
application to simulating disc fragmentation [0.0] 滑らかなPCAは、共分散の主成分に比例した固有値を持つように計算される。
応用として、非磁性で回転する気体球の崩壊と破砕のシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 15:44:49 GMT)
Contrastive Reinforcement Learning of Symbolic Reasoning Domains [0.0] シンボリックな問題を解決するための学習は、機械学習アルゴリズムでは難しい。
既存のモデルは、人間のソリューションから学ぶか、手作業による機能を使うかのいずれかで、新しいドメインに適用するのにコストがかかる。
本稿では,記号領域を,状態や動作が構造化されていないテキストとして与えられる単純な環境とみなし,二項報酬は問題が解決されるかどうかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:46:07 GMT)
Contextuality without incompatibility [0.0] 一般化された非コンテクスト性の失敗の証明には、測定の不整合性は必要でなく、十分ではないことを示す。
準備シナリオにおける一般化された非コンテキスト性の失敗のすべての証明は、不整合測定のない対応するシナリオにおける一般化された非コンテキスト性の失敗の証明に変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:00:04 GMT)
Comparison of Automated Machine Learning Tools for SMS Spam Message
Filtering [0.0] Short Message Service (SMS)は、モバイルユーザーによるコミュニケーションに使用される人気のサービスである。
本研究では,SMSスパムメッセージフィルタリングのための3つの自動機械学習(AutoML)ツールの分類性能比較を行った。
実験の結果,アンサンブルモデルが最も優れた分類性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:16:07 GMT)
Comment on "Steady-State Coherences by Composite System-Bath
Interactions" [0.0] Guarnieriらは、単一熱浴の単独作用による2レベル系のエネルギーベースで定常コヒーレンス(SSC)を発生させる可能性について報告した。
著者らが報告した結果は、技術的な欠陥と概念上の限界の両方を示し、主要な結論のいくつかに大きく影響しているとコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:28:43 GMT)
Comment on "Scheme of the arrangement for attack on the protocol BB84" [0.0] BB84を攻撃するために弱い測定値を使用するためのプロトコルが提案された。
この攻撃は、期待通り、標準的な量子力学を用いて検討すると失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 11:36:12 GMT)
Clustering of check-in sequences using the mixture Markov chain process [0.0] 時間依存型データの数学的モデルとして,混合マルコフ連鎖法を用いる。
クラスタリングでは、期待最大化(EM)アルゴリズムを調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 18:37:13 GMT)
CloudCast: A Satellite-Based Dataset and Baseline for Forecasting Clouds [0.0] 本稿では,CloudCast'と呼ばれる新しい衛星ベースのデータセットを提案する。
画像は70,080枚で、雲の種類は10種類あり、大気の複数の層がピクセルレベルでアノテートされている。
データセットの空間解像度は928 x 1530ピクセル(1ピクセルあたり3x3km)で、2017-01-01から2018-12-31までのフレーム間隔は15分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 09:08:24 GMT)
Anomaly Detection and Automated Labeling for Voter Registration File
Changes [0.0] アメリカ合衆国大統領選挙における投票資格は、市民が投票する資格のある情報を含む州データベースのパッチワークによって決定される。
投票登録ファイル(VRF)の変更の監視は、米国の民主的プロセスを妨害したい悪意のあるアクターが、これらのファイルの内容を操作して目標を達成するよう、適切にアドバイスされることを考えると、極めて重要である。
本稿では、機械学習を利用して、投票者のロールを保護する際のアナリストや管理者の負担を軽減する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 21:48:31 GMT)
Analysis and Optimisation of Bellman Residual Errors with Neural
Function Approximation [0.0] 近年のDeep Reinforcement Learningは,大規模あるいは連続的な状態空間における課題解決において,ニューラルネットワークの優れた性能を実証している。
1つの具体的なアプローチは、Mean Squared Bellman Error関数を最小化することで、ニューラルネットワークを近似値にデプロイすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 13:35:14 GMT)
A discrete optimisation approach for target path planning whilst evading
sensors [0.0] 我々は軍事的状況で生じる現実的な問題に対処する。
問題は、敵のセンサーによって検出されることなく、1つ(またはそれ以上)のエージェントがターゲットに到達するための経路を計画することである。
エージェントアクションはパス依存であり、時間制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 14:42:52 GMT)
A Comparison of Various Classical Optimizers for a Variational Quantum
Linear Solver [0.0] 変分型ハイブリッド量子古典アルゴリズム(VHQCAs)は、ノイズの多い量子デバイス上で動作することを目的とした量子アルゴリズムのクラスである。
これらのアルゴリズムは、パラメータ化量子回路(アンサッツ)と量子古典フィードバックループを用いる。
古典的なデバイスは、量子デバイス上ではるかに効率的に計算できるコスト関数を最小限に抑えるためにパラメータを最適化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jun 2021 10:40:00 GMT)