Dimerization of many-body subradiant states in waveguide quantum
electrodynamics [137.6] 一次元導波路で伝播する光子に結合した原子配列中の準放射状態について理論的に検討する。
正確な数値対角化に基づく多体多体絡み合いのエントロピーを導入する。
短距離二量化反強磁性相関の出現に伴い,フェミオン化サブラジアント状態が$f$の増加とともに崩壊することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:17:04 GMT)
Training Graph Neural Networks with 1000 Layers [133.8] 我々は、GNNのメモリとパラメータ効率を向上させるために、可逆接続、グループ畳み込み、重み付け、平衡モデルについて検討する。
我々の知る限りでは、RevGNN-Deepは文学で最も深いGNNである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:26:23 GMT)
Multi-level Motion Attention for Human Motion Prediction [132.3] 本研究は, 関節, 身体部分, フルポーズレベルなど, 異なる種類の注意力の使用について検討した。
我々は,Human3.6M,AMASS,3DPWを用いて,周期的および非周期的両方の行動に対するアプローチの利点を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:08:11 GMT)
Seesaw Loss for Long-Tailed Instance Segmentation [131.9] 本稿では,各カテゴリの正試料と負試料の動的再バランス勾配を求めるシーソー損失を提案する。
緩和因子は、異なるカテゴリ間の累積トレーニングインスタンスの比率に比例して、罰を尾のカテゴリに還元する。
補償係数は、末尾カテゴリーの偽陽性を避けるために、誤分類されたインスタンスのペナルティを増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:13:10 GMT)
Seeing Differently, Acting Similarly: Imitation Learning with
Heterogeneous Observations [126.8] 多くの実世界の模倣学習タスクでは、デモレーターと学習者は異なるが完全な観察空間で行動しなければならない。
本研究では、上記の学習問題を異種観察学習(HOIL)としてモデル化する。
本稿では,重要度重み付け,拒否学習,アクティブクエリに基づくIWREアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:44:04 GMT)
Learning to Associate Every Segment for Video Panoptic Segmentation [123.0] 粗いセグメントレベルのマッチングと細かなピクセルレベルのマッチングを同時に学習する。
本研究では,Cityscapes-VPSおよびVIPERデータセット上で,フレーム単位の計算モデルにより,最先端の計算結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:06:24 GMT)
DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [119.0] DeepLab2は、コンピュータビジョンにおける一般的な高密度ピクセル予測問題に対するディープラベリングのためのライブラリである。
DeepLab2には、トレーニング済みのチェックポイントとモデルトレーニングと評価コードを備えた、最近開発したDeepLabモデルのバリエーションがすべて含まれています。
DeepLab2の有効性を示すために、Axial-SWideRNetをネットワークバックボーンとして使用したPanoptic-DeepLabは、Cityscaspes検証セット上で68.0% PQまたは83.5% mIoUを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:04:53 GMT)
NeuroMorph: Unsupervised Shape Interpolation and Correspondence in One
Go [109.9] 入力2つの3次元形状を考慮したニューラルネットワークアーキテクチャであるNeuroMorphを提案する。
NeuroMorphはそれらの間のスムーズかつポイントツーポイント対応を生成する。
異なる対象カテゴリの非等尺性ペアを含む、さまざまな入力形状に対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:25:44 GMT)
Class2Simi: A Noise Reduction Perspective on Learning with Noisy Labels [98.1] そこで我々は,ノイズのあるクラスラベルを持つデータポイントを,ノイズの多い類似ラベルを持つデータペアに変換するClass2Simiというフレームワークを提案する。
Class2Simiは、この変換がミニバッチのオンザフライであるだけでなく、モデル予測上の損失をペアワイズに変化させるため、計算的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:10:10 GMT)
SECANT: Self-Expert Cloning for Zero-Shot Generalization of Visual
Policies [87.8] 総合化は強化学習(RL)の長年にわたる課題である。
本研究では,ゼロショットの一般化を目標としたロバストなポリシー学習を,大規模な分布シフトを伴う視覚環境に対して検討する。
本稿では,2段階のイメージ拡張を利用して,ロバスト表現学習をポリシー最適化から切り離す,新たな自己経験的クローニング手法であるSECANTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:28:18 GMT)
Indian Masked Faces in the Wild Dataset [86.8] 本研究では,ポーズ,照明,解像度,被検者の着用するマスクの多様さを特徴とする,IMFWデータセットを新たに提案する。
また,提案したIMFWデータセットにおいて,既存の顔認識モデルの性能をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:23:54 GMT)
Efficient Self-supervised Vision Transformers for Representation
Learning [86.6] 疎密な自己意識を持つマルチステージアーキテクチャは、モデリングの複雑さを著しく低減できることを示す。
そこで本研究では,モデルがよりきめ細かな領域依存を捕捉できるような,領域マッチングの事前学習タスクを提案する。
この2つの手法を組み合わせることで,ImageNet線形プローブ評価において,EsViTは81.3%のトップ1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:57:33 GMT)
An Attract-Repel Decomposition of Undirected Networks [84.0] 我々は、Dot積潜在空間埋め込みが、非方向グラフにおける表現学習の一般的な形式であることを示す。
本稿では、AR分解と呼ばれる単純な拡張を提案する。
実社会ネットワークにおけるAR分解を実証し, 潜伏するホモフィリーとヘテロフィリーの量を測定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:23:56 GMT)
Amortized Auto-Tuning: Cost-Efficient Transfer Optimization for
Hyperparameter Recommendation [83.9] 本稿では,機械学習モデルのチューニングを高速化する自動チューニング(AT2)を提案する。
マルチタスクマルチ忠実ベイズ最適化フレームワークの徹底的な解析を行い、最適なインスタンス化-アモータイズ自動チューニング(AT2)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 00:01:18 GMT)
WaveGrad 2: Iterative Refinement for Text-to-Speech Synthesis [80.6] WaveGrad 2は音声合成のための非自己回帰生成モデルである。
最先端のニューラルTSシステムの性能に近づき、高忠実度オーディオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:09:21 GMT)
Discovering Relationships between Object Categories via Universal
Canonical Maps [80.1] 変形可能なオブジェクトの複数カテゴリの幾何学を共同で学習する問題に取り組む。
近年の研究では、関連オブジェクトのいくつかのカテゴリに対して、統合された高密度ポーズ予測器を学習できることが示されている。
改良された対応性は,カテゴリ固有の高密度ポーズ予測器の自然な副産物として自動的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:38:18 GMT)
Taming Nonconvexity in Kernel Feature Selection---Favorable Properties
of the Laplace Kernel [77.7] カーネルベースの特徴選択の客観的機能を確立することが課題である。
非言語最適化に利用可能な勾配に基づくアルゴリズムは、局所ミニマへの収束を保証できるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:05:48 GMT)
Large Scale Private Learning via Low-rank Reparametrization [77.4] 本稿では、大規模ニューラルネットワークに微分プライベートSGDを適用する際の課題を解決するために、再パラメータ化方式を提案する。
BERTモデルにディファレンシャルプライバシを適用し、4つの下流タスクで平均精度が8,3.9%に達するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:14:43 GMT)
Deep Contrastive Graph Representation via Adaptive Homotopy Learning [76.2] Homotopyモデルは、機械学習の分野におけるさまざまな研究によって活用される優れたツールである。
マクローリン双対性を用いる新しい適応ホモトピーフレームワーク(AH)を提案する。
AHはホモトピーに基づくアルゴリズムを強化するために広く利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 04:46:04 GMT)
Just How Toxic is Data Poisoning? A Unified Benchmark for Backdoor and
Data Poisoning Attacks [74.9] データ中毒は、モデル盗難から敵の攻撃まで、脅威の中で一番の懸念事項だ。
データ中毒やバックドア攻撃は、テスト設定のバリエーションに非常に敏感である。
厳格なテストを適用して、それらを恐れるべき程度を判断します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:10:57 GMT)
Always Be Dreaming: A New Approach for Data-Free Class-Incremental
Learning [73.2] データフリークラスインクリメンタルラーニング(DFCIL)における高インパクト問題について考察する。
そこで本研究では, 改良型クロスエントロピートレーニングと重要重み付き特徴蒸留に寄与するDFCILの新たなインクリメンタル蒸留戦略を提案する。
本手法は,共通クラスインクリメンタルベンチマークにおけるSOTA DFCIL法と比較して,最終タスク精度(絶対差)が25.1%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:56:08 GMT)
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models [71.8] Low-Rank Adaptation (LoRA)はトレーニング済みモデルの重みを凍結し、トレーニング可能な階数分解をTransformerアーキテクチャの各層に注入する。
GPT-3では、LoRAはトレーニング可能なパラメータの数を1万倍に減らし、計算ハードウェアの要求をフル微調整の3倍に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:37:18 GMT)
Physics-informed CoKriging model of a redox flow battery [68.8] レドックスフロー電池(RFB)は、大量のエネルギーを安価かつ効率的に貯蔵する機能を提供する。
RFBの充電曲線の高速かつ正確なモデルが必要であり、バッテリ容量と性能が向上する可能性がある。
RFBの電荷分配曲線を予測する多相モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 00:49:55 GMT)
Backward Gradient Normalization in Deep Neural Networks [68.8] ニューラルネットワークトレーニングにおける勾配正規化のための新しい手法を提案する。
勾配は、ネットワークアーキテクチャ内の特定の点で導入された正規化レイヤを使用して、後方通過中に再スケールされる。
非常に深いニューラルネットワークを用いたテストの結果、新しい手法が勾配ノルムを効果的に制御できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:24:43 GMT)
THUNDR: Transformer-based 3D HUmaN Reconstruction with Markers [67.9] THUNDRは、人の3Dポーズと形状を再構築するトランスフォーマーベースのディープニューラルネットワーク手法である。
完全教師付きモデルと自己教師型モデルの両方に対して,Human3.6Mと3DPWの最先端結果を示す。
野生で収集された難易度の高い人間のポーズに対して, 非常に堅固な3次元再構成性能を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:09:24 GMT)
Why Do Pretrained Language Models Help in Downstream Tasks? An Analysis
of Head and Prompt Tuning [66.4] 本稿では,事前学習タスクと下流タスクをテキストの潜在変数生成モデルに関連付ける分析フレームワークを提案する。
HMMの特定の非退化条件下では、単純な分類ヘッドがダウンストリームタスクを解くことができ、また、迅速なチューニングにより、より弱い非退化条件で下流の保証を得ることができ、さらに、メモリ拡張HMMの回復保証がバニラHMMよりも強いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:31:47 GMT)
Voice2Series: Reprogramming Acoustic Models for Time Series
Classification [65.9] Voice2Seriesは、時系列分類のための音響モデルをプログラムする新しいエンドツーエンドアプローチである。
V2Sは20のタスクで性能が優れるか、最先端のメソッドと結びついているかを示し、平均精度を1.84%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:59:15 GMT)
On the Dark Side of Calibration for Modern Neural Networks [65.8] 予測キャリブレーション誤差(ECE)を予測信頼度と改善度に分解する。
正規化に基づくキャリブレーションは、モデルの信頼性を損なうことのみに焦点を当てる。
ラベルの平滑化やミキサアップなど,多くのキャリブレーション手法により,DNNの精度を低下させることで,DNNの有用性を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:04:14 GMT)
Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion
based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks [62.9] 本稿では,MDFに基づくADシステムにおけるセキュリティ問題の最初の研究について述べる。
物理的に実現可能な逆3Dプリントオブジェクトを生成し、ADシステムが検出に失敗してクラッシュする。
以上の結果から,攻撃は様々なオブジェクトタイプおよびMSFに対して90%以上の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:11:07 GMT)
Long-Short Temporal Contrastive Learning of Video Transformers [62.7] ビデオのみのデータセットにおけるビデオトランスフォーマーの自己教師付き事前トレーニングは、大規模画像データセットでの教師付き事前トレーニングで得られたものよりも、同等以上のアクション認識結果につながる可能性がある。
我々の手法は、長短時空間コントラスト学習(Long-Short Temporal Contrastive Learning)と呼ばれ、ビデオトランスフォーマーが、より長い時間的範囲から捉えた時間的文脈を予測することによって、効果的なクリップレベルの表現を学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:30:26 GMT)
LNN-EL: A Neuro-Symbolic Approach to Short-text Entity Linking [62.6] 本稿では,解釈可能なルールとニューラルネットワークの性能を併用したニューラルシンボリックアプローチであるLNN-ELを提案する。
ルールの使用に制約があるにもかかわらず、LNN-ELはSotAのブラックボックスニューラルアプローチと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:22:45 GMT)
Scientific Language Models for Biomedical Knowledge Base Completion: An
Empirical Study [62.4] 我々は,KG の完成に向けた科学的 LM の研究を行い,生物医学的リンク予測を強化するために,その潜在知識を活用できるかどうかを探る。
LMモデルとKG埋め込みモデルを統合し,各入力例をいずれかのモデルに割り当てることを学ぶルータ法を用いて,性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:55:33 GMT)
Multi-head or Single-head? An Empirical Comparison for Transformer
Training [62.3] マルチヘッドアテンションは、最近のTransformerモデルの成功において重要な役割を担っている。
複数のポジションに共同で出席することは、多面的注意のユニークな特徴ではないことを示す。
近年のディープラーニングの進歩により、384層トランスのトレーニングを安定させることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:53:22 GMT)
Learning Explicit Prosody Models and Deep Speaker Embeddings for
Atypical Voice Conversion [60.8] 本稿では,明示的な韻律モデルと深層話者埋め込み学習を用いたVCシステムを提案する。
韻律補正器は音素埋め込みを取り入れ、典型的な音素持続時間とピッチ値を推定する。
変換モデルは、音素埋め込みと典型的な韻律特徴を入力として、変換された音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:50:49 GMT)
Class Balancing GAN with a Classifier in the Loop [58.3] 本稿では,GANを学習するための理論的動機付けクラスバランス正則化器を提案する。
我々の正規化器は、訓練済みの分類器からの知識を利用して、データセット内のすべてのクラスのバランスの取れた学習を確実にします。
複数のデータセットにまたがる既存手法よりも優れた性能を達成し,長期分布の学習表現における正規化器の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:41:30 GMT)
Adversarial Visual Robustness by Causal Intervention [56.8] 敵の訓練は、敵の例に対する事実上最も有望な防御である。
しかし、その受動性は必然的に未知の攻撃者への免疫を妨げる。
我々は、敵対的脆弱性の因果的視点を提供する: 原因は、学習に普遍的に存在する共同創設者である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:23:54 GMT)
EMOVIE: A Mandarin Emotion Speech Dataset with a Simple Emotional
Text-to-Speech Model [56.8] 音声ファイルを含む9,724のサンプルとその感情ラベル付きアノテーションを含むマンダリン感情音声データセットを導入,公開する。
入力として追加の参照音声を必要とするこれらのモデルとは異なり、我々のモデルは入力テキストから直接感情ラベルを予測し、感情埋め込みに基づいてより表現力のある音声を生成することができる。
実験段階では、まず感情分類タスクによってデータセットの有効性を検証し、次に提案したデータセットに基づいてモデルをトレーニングし、一連の主観評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:34:21 GMT)
DocNLI: A Large-scale Dataset for Document-level Natural Language
Inference [55.9] 自然言語推論(NLI)は、様々なNLP問題を解決するための統一的なフレームワークとして定式化されている。
ドキュメントレベルのNLI用に新たに構築された大規模データセットであるDocNLIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:02:26 GMT)
Gone Fishing: Neural Active Learning with Fisher Embeddings [55.1] ディープニューラルネットワークと互換性のあるアクティブな学習アルゴリズムの必要性が高まっている。
本稿では,ニューラルネットワークのための抽出可能かつ高性能な能動学習アルゴリズムBAITを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:26:31 GMT)
Statistical Query Lower Bounds for List-Decodable Linear Regression [55.1] 本稿では,リスト復号化可能な線形回帰問題について考察する。
我々の主な成果は、この問題に対して$dmathrmpoly (1/alpha)$の統計的クエリ(SQ)の低いバウンダリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:45:21 GMT)
BABEL: Bodies, Action and Behavior with English Labels [53.8] モーキャップシーケンスで実行される動作を記述した言語ラベル付き大規模データセットであるBABELを提案する。
BABELには28k以上のシーケンスラベルと63kのフレームラベルがあり、250以上のユニークなアクションカテゴリに属している。
ベンチマークとしてBABELの価値を実証し、3次元動作認識におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:51:14 GMT)
AN-GCN: An Anonymous Graph Convolutional Network Defense Against
Edge-Perturbing Attack [53.1] 近年の研究では、エッジ摂動攻撃に対するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の脆弱性が明らかにされている。
まず、エッジ摂動攻撃の定式化を一般化し、ノード分類タスクにおけるこのような攻撃に対するGCNの脆弱性を厳密に証明する。
これに続いて、匿名グラフ畳み込みネットワークAN-GCNがエッジ摂動攻撃に対抗するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:41:29 GMT)
Multi-mode Transformer Transducer with Stochastic Future Context [53.0] マルチモード音声認識モデルは、より長期のコンテキストを処理して高い精度を達成することができ、遅延予算が柔軟でない場合には、モデルが信頼できる精度を達成することができる。
マルチモードのASRモデルに匹敵する競合が,異なるレイテンシ予算でトレーニングされた,競争力のあるストリーミングベースラインのセットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:42:11 GMT)
How Low Can We Go: Trading Memory for Error in Low-Precision Training [52.9] 低精度算術は、少ないエネルギー、少ないメモリ、少ない時間でディープラーニングモデルを訓練する。
私たちは貯金の代償を支払っている: 精度の低い方がラウンドオフエラーが大きくなり、したがって予測エラーが大きくなる可能性がある。
私たちはメタラーニングのアイデアを借りて、メモリとエラーのトレードオフを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:38:07 GMT)
Layer Pruning on Demand with Intermediate CTC [50.5] 我々はコネクショニスト時間分類(CTC)に基づくASRの訓練と刈り取り方法を提案する。
本稿では,Transformer-CTCモデルをオンデマンドで様々な深さでプルーニングできることを示し,GPU上でのリアルタイム係数を0.005から0.002に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:40:18 GMT)
Sphynx: ReLU-Efficient Network Design for Private Inference [49.7] そこでは、サービスプロバイダのモデルを使用して、ユーザのデータサンプルに対する推論を実行することを目標としています。
ディープネットワークのための既存のPIメソッドは、機能低下の少ない暗号的にセキュアな推論を可能にする。
本稿では,畳み込みセル設計のためのマイクロサーチ手法に基づくReLU効率の高いネットワーク設計手法であるSphynxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:11:10 GMT)
Dual-Teacher Class-Incremental Learning With Data-Free Generative Replay [49.7] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)のための2つの新しい知識伝達手法を提案する。
まず,データフリーな生成リプレイ(DF-GR)を提案し,生成モデルからの合成サンプルを用いてCILの破滅的忘れを緩和する。
第2に,2人の教師から1人の生徒に知識蒸留を行うための2つの教員情報蒸留(DT-ID)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:13:15 GMT)
Smart Contract Vulnerability Detection: From Pure Neural Network to
Interpretable Graph Feature and Expert Pattern Fusion [48.7] 従来のスマートコントラクトの脆弱性検出方法は、専門家の規則に大きく依存している。
最近のディープラーニングアプローチはこの問題を軽減するが、有用な専門家の知識をエンコードすることができない。
ソースコードから専門家パターンを抽出する自動ツールを開発する。
次に、深いグラフの特徴を抽出するために、コードをセマンティックグラフにキャストします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:12:13 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） (Thu, 17 Jun 2021 02:12:28 GMT)
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning Based Distributed Dynamic
Spectrum Access in Cognitive Radio Networks [46.7] ダイナミックスペクトルアクセス(DSA)は、非効率的なスペクトル利用の問題を改善するための、有望なパラダイムである。
本稿では,一般的な認知無線ネットワークにおけるマルチユーザに対する分散DSA問題について検討する。
我々は、各認知ユーザに対する状態の部分的観測可能性に対処するために、DRQN(Deep Recurrent Q-network)を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:52:21 GMT)
Physion: Evaluating Physical Prediction from Vision in Humans and
Machines [46.2] 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） (Thu, 17 Jun 2021 17:20:27 GMT)
Towards Heterogeneous Clients with Elastic Federated Learning [45.3] フェデレーション学習では、エッジプロセッサやデータウェアハウスなどのデバイスやデータサイロ上で、データをローカルに保ちながら、マシンラーニングモデルをトレーニングする。
本稿では,不均一性に対処する非バイアスアルゴリズムであるElastic Federated Learning (EFL)を提案する。
上流と下流の両方の通信を圧縮する効率的かつ効率的なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:30:40 GMT)
Learning to Predict Visual Attributes in the Wild [43.9] 260K以上のオブジェクトインスタンスに対して,927K以上の属性アノテーションからなる大規模なウィジェット内属性予測データセットを導入する。
本稿では,低レベルCNN機能と高レベルCNN機能の両方を利用するベースモデルを含む,これらの課題に体系的に対処する手法を提案する。
これらの技術を用いることで,現状よりも3.7mAP,5.7ポイントのF1点が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:58:02 GMT)
STN4DST: A Scalable Dialogue State Tracking based on Slot Tagging
Navigation [43.8] スロットタグナビゲーションに基づく拡張性のある対話状態追跡手法を提案する。
提案モデルは最先端のベースラインよりも性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:00:12 GMT)
MetaBalance: High-Performance Neural Networks for Class-Imbalanced Data [42.8] あるクラスが他のクラスよりもはるかに多くのサンプルを含むクラス不均衡データは、現実世界のアプリケーションではユビキタスである。
クラス不均衡を扱う標準的なテクニックは、通常、再重み付けされた損失や再均衡されたデータのトレーニングによって機能する。
本手法は,画像分類,クレジットカード不正検出,ローンデフォルト予測,顔認識タスクを極めて不均衡なデータで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:42:50 GMT)
Latent Correlation-Based Multiview Learning and Self-Supervision: A
Unifying Perspective [41.8] この研究は、教師なしのマルチビュー学習のための理論支援フレームワークを提供する。
私たちの開発は、各ビューが共有コンポーネントとプライベートコンポーネントの非線形混合であるマルチビューモデルの提案から始まります。
さらに、各ビュー内のプライベート情報を適切な正規化設計を用いて共有から確実に切り離すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:51:29 GMT)
CROP: Certifying Robust Policies for Reinforcement Learning through
Functional Smoothing [41.1] 本稿では, 逆境状態の摂動に対する強化学習(CROP)のためのロバスト政策の認定のための最初の枠組みを提案する。
本研究では,国家ごとの行動の堅牢性と累積報酬の低限界の2種類のロバスト性認定基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:58:32 GMT)
PAC Prediction Sets Under Covariate Shift [40.7] 基礎となるデータ分布に変化がある場合、不確実性は重要です。
既存の不確実性定量化アルゴリズムの多くは、そのようなシフトの存在下で崩壊する。
本稿では,この課題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 23:28:42 GMT)
Realization of high-fidelity CZ and ZZ-free iSWAP gates with a tunable
coupler [40.5] スケールでの2量子ゲートは、量子計算とシミュレーションの完全な約束を実現するための鍵となる要件である。
本稿では,分散近似を超越して,カプラの工学的レベル構造を利用し,その制御を最適化する体系的アプローチを提案する。
我々は、それぞれ99.76 pm 0.07$% と99.87 pm 0.23$% の2量子相互作用係数を持つ CZ と $Z$-free iSWAP ゲートを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:38:05 GMT)
Meta-Calibration: Meta-Learning of Model Calibration Using
Differentiable Expected Calibration Error [40.4] 本稿では,キャリブレーション誤差の予測値に微分可能な指標を導入し,メタ学習の目的として活用する手法を提案する。
モデルキャリブレーションを直接最適化するためにメタラーニングを用いる新たな方向を示す手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:47:50 GMT)
Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual
Intelligence: A Review and New Outlooks [39.3] 知識蒸留(KD)は、あるモデルから他のモデルへ学習した情報を伝達するために提案されている。
本稿では,近年積極的に研究されているKDとS-T学習について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:17:50 GMT)
Visual Correspondence Hallucination: Towards Geometric Reasoning [38.5] 我々は,ネットワークをトレーニングして,応答者の位置上のピーク確率分布を出力する。
我々は、このネットワークが、目に見えない画像のペアの対応を幻覚することができることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:58:35 GMT)
End-to-End Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing with Auxiliary Task [38.3] 我々は、スキーマリンクと値フィリングという、ドメイン間テキスト間セマンティック解析タスクにおける2つの重要なコンポーネントに焦点を当てる。
本稿では,列選択補助タスクを提案し,学習目標の明示的利用により,エンコーダに関連性マッチング機能を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:15:58 GMT)
A General Framework For Detecting Anomalous Inputs to DNN Classifiers [37.8] 本稿では,内部のディープニューラルネットワーク層表現に基づく教師なし異常検出フレームワークを提案する。
我々は,強力な逆攻撃とOOD入力を用いた画像分類データセットについて,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:04:47 GMT)
Multi-Label Learning from Single Positive Labels [37.2] 与えられた画像に対して適用可能なラベルを全て予測することは、マルチラベル分類(multi-label classification)として知られている。
その結果,ラベルの確認が著しく少ないにもかかわらず,完全ラベル付き分類器の性能にアプローチできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:58:04 GMT)
Federated CycleGAN for Privacy-Preserving Image-to-Image Translation [35.9] CycleGANのような教師なしのイメージ・ツー・イメージの翻訳手法では、異なるドメインのトレーニングデータセットを使用して、あるドメインから別のドメインへのイメージ変換を学ぶ。
これらのアプローチには、プライバシやセキュリティ上の問題に反する可能性のある、集中的に収集されていないレコードが必要です。
本稿では,データプライバシを維持しつつ,教師なしの方法で画像翻訳を学習可能な,新しいフェデレーション型CycleGANアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:01:59 GMT)
Uniform Convergence of Interpolators: Gaussian Width, Norm Bounds, and
Benign Overfitting [35.8] 任意の仮説クラスにおける補間子の一般化誤差に対して一様収束を保証する。
ユークリッド標準球への一般境界の適用は、最小ノルム補間器に対するBartlett et al. (2020) の一貫性を回復する。
我々は、少なくともいくつかの設定において、ノルムベースの一般化境界がどのように説明され、良性過剰適合の分析に使用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:58:10 GMT)
ShuffleBlock: Shuffle to Regularize Deep Convolutional Neural Networks [35.7] 本稿では,ディープ畳み込みネットワークにおける正規化手法としてのチャネルシャッフルの動作について検討する。
トレーニング中のチャネルのランダムシャッフルは性能を大幅に低下させるが、小さなパッチをランダムにシャッフルすると性能が大幅に向上することを示した。
ShuffleBlockモジュールは実装が容易で、CIFARとImageNetデータセットの画像分類タスクにおいて、いくつかのベースラインネットワークの性能を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:23:00 GMT)
Text2Event: Controllable Sequence-to-Structure Generation for End-to-end
Event Extraction [35.4] イベントの抽出は、イベントレコードの複雑な構造と、テキストとイベント間のセマンティックなギャップのために難しい。
従来の方法では、複雑な構造予測タスクを複数のサブタスクに分解することでイベントレコードを抽出する。
エンドツーエンドでテキストからイベントを直接抽出できるシーケンス・ツー・構造生成パラダイムであるText2Eventを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 04:00:18 GMT)
Deep generative modeling for probabilistic forecasting in power systems [34.7] 本研究では,近年のディープラーニング技術である正規化フローを用いて,正確な確率予測を行う。
我々の方法論は他の最先端のディープラーニング生成モデルと競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:41:57 GMT)
On Anytime Learning at Macroscale [33.7] 多くの実用的なアプリケーションでは、データが一度に到着するのではなく、時間の経過とともにバッチになる。
欲求予測器は、これらが利用可能になったらすぐにバッチでトレーニングすることで、非自明な予測を生成することができるが、将来のデータの準最適利用も可能かもしれない。
荒々しい予測器は、複数のバッチをより大きなデータセットに集約するのに長い時間を要するが、最終的にははるかに優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:45:22 GMT)
Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification [32.6] ディープサブドメイン適応ネットワーク(DSAN)は、ドメイン固有のレイヤアクティベーションの関連するサブドメイン分布を調整することで、転送ネットワークを学習する。
我々のDSANは非常に単純だが効果的であり、敵の訓練を必要とせず、迅速に収束する。
実験は、オブジェクト認識タスクと桁分類タスクの両方において顕著な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:07:21 GMT)
The 2021 Image Similarity Dataset and Challenge [32.2] 本稿では,大規模画像類似度検出のための新しいベンチマークを提案する。
目標は、クエリイメージが、サイズ100万の参照コーパス内の任意のイメージの修正コピーであるかどうかを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:23:59 GMT)
Do Large Scale Molecular Language Representations Capture Important
Structural Information? [31.8] 本稿では,MoLFormerと呼ばれる効率的なトランスフォーマーエンコーダモデルのトレーニングにより得られた分子埋め込みについて述べる。
実験の結果,グラフベースおよび指紋ベースによる教師付き学習ベースラインと比較して,学習された分子表現が競合的に機能することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:33:55 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） (Thu, 17 Jun 2021 01:44:12 GMT)
An interpretable prediction model for longitudinal dispersion
coefficient in natural streams based on evolutionary symbolic regression
network [31.0] 縦分散係数(LDC)の予測には様々な方法が提案されている。
本稿では,まずこれらの手法の詳細な解析を行い,その欠陥を明らかにする。
次に、進化的記号回帰ネットワーク(ESRN)と呼ばれる新しい記号回帰法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:06:05 GMT)
Quantized Federated Learning under Transmission Delay and Outage
Constraints [30.9] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、無線エッジ内の巨大なモバイルデバイスと協調して機械学習モデルをトレーニングする、実行可能な分散学習パラダイムである。
無線リソースが限られている実用的なシステムでは、多数のモデルパラメータの送信は量子化エラー(QE)と送信停止(TO)に必然的に悩まされる。
我々は,無線リソースと量子化ビットをクライアント間で共同で割り当て,QEを最小化するとともに,クライアントがTO確率を持つようにする,堅牢なFLスキームFedTOEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:29:12 GMT)
A Random CNN Sees Objects: One Inductive Bias of CNN and Its
Applications [30.8] 実験の結果,提案したTobiasは,特に物体検出において,下流タスクを大幅に改善することがわかった。
また,Tobiasは異なるサイズのトレーニングセットに対して一貫した改良を施しており,画像強化の変化に対してより耐性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:07:49 GMT)
Pre-training is a Hot Topic: Contextualized Document Embeddings Improve
Topic Coherence [29.9] 提案手法は,従来のbag-of-wordsトピックモデルや最近のニューラルモデルよりも有意義で一貫性のあるトピックを生成する。
以上の結果から,言語モデルの今後の改良は,より優れたトピックモデルに変換されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:06:11 GMT)
De-biasing Distantly Supervised Named Entity Recognition via Causal
Intervention [29.6] ディスタント監視は、辞書マッチングを通じてトレーニングインスタンスを自動的に生成することで、NERのデータボトルネックに取り組む。
残念なことに、DS-NERの学習は辞書バイアスが強く、急激な相関に悩まされている。
本稿では、構造因果モデル(SCM)を用いて辞書バイアスを説明し、そのバイアスを辞書内および辞書間バイアスに分類し、その原因を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 04:01:02 GMT)
Unsupervised Path Representation Learning with Curriculum Negative
Sampling [29.5] 本稿では,異なる下流タスクに対応する汎用パス表現を学習するために,教師なしのInfo PathMax(PIM)を提案する。
PIMは入力パスの表現と負のパスの表現を区別する。
2つの道路ネットワークデータセットを用いて、ランキングスコア推定と走行時間推定という2つの下流タスクの実験を行った結果、PIMは他の教師なし手法よりも大幅に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:47:19 GMT)
Improving On-Screen Sound Separation for Open Domain Videos with
Audio-Visual Self-attention [28.9] 本稿では,現在最先端の音声教師付きオンスクリーン音声分離システムについて紹介する。
音を別々に学習し、それを画面上のオブジェクトに関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:23:44 GMT)
"What's This?" -- Learning to Segment Unknown Objects from Manipulation
Sequences [27.9] 本稿では,ロボットマニピュレータを用いた自己教師型把握対象セグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
本稿では,モーションキューとセマンティック知識を共同で組み込んだ,エンドツーエンドのトレーニング可能な単一アーキテクチャを提案する。
我々の手法は、運動ロボットや3Dオブジェクトモデルの視覚的登録にも、正確な手眼の校正や追加センサーデータにも依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:00:03 GMT)
Beyond VQA: Generating Multi-word Answer and Rationale to Visual
Questions [27.8] ViQAR(Visual Question Answering and Reasoning)では、モデルが完全な回答と、生成した回答を正当化する根拠を生成する必要がある。
我々は,人間のチューリングテストと同様に質的,定量的な評価によって,モデルが強い答えと有理性を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:44:12 GMT)
Knowledgeable or Educated Guess? Revisiting Language Models as Knowledge
Bases [27.4] 事前トレーニングされたマスク付き言語モデル(MLM)BERTが、いくつかのデータセット上で競合する事実知識抽出を実現するためのリーク。
以上の結果から,現在の文献が信頼性のある事実知識基盤として機能する可能性があるという,これまでの結論に強く疑問が持たれた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:59:45 GMT)
Element Intervention for Open Relation Extraction [27.4] OpenREは、同じ基盤となる関係を参照する関係インスタンスをクラスタ化することを目的としている。
現在のOpenREモデルは、一般的に遠隔監視から生成されたデータセットに基づいてトレーニングされている。
本稿では,OpenREの手順を因果的観点から再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:37:13 GMT)
MoDist: Motion Distillation for Self-supervised Video Representation
Learning [27.1] MoDistは、モーション情報を自己教師付きビデオ表現に蒸留する新しい方法である。
我々は,MoDistがフォアグラウンドの動作領域をより重視し,下流のタスクをより一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:57:11 GMT)
Denoising Distantly Supervised Named Entity Recognition via a
Hypergeometric Probabilistic Model [26.8] ハイパージオメトリ・ラーニング(HGL)は、遠距離教師付きエンティティ認識のための認知アルゴリズムである。
HGLはノイズ分布とインスタンスレベルの信頼性の両方を考慮に入れている。
実験により、HGLは遠方の監督から取得した弱いラベル付きデータを効果的に復調できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 04:01:25 GMT)
Poisoning and Backdooring Contrastive Learning [26.1] CLIPのような対照的な学習方法は、ノイズの多いデータセットと未処理のデータセットでトレーニングする。
この慣行がバックドアや毒殺を重大な脅威にしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:20:45 GMT)
Double/Debiased Machine Learning for Dynamic Treatment Effects via
g-Estimation [25.6] 複数の治療が時間とともに割り当てられる場合の設定における治療効果の推定について検討する。
本稿では、治療の動的効果を推定するために、ダブル/デバイアスの機械学習フレームワークの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:57:43 GMT)
Invertible Concept-based Explanations for CNN Models with Non-negative
Concept Activation Vectors [24.6] コンピュータビジョンのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルは強力だが、最も基本的な形式では説明不可能である。
近似線形モデルの特徴的重要性による最近の説明に関する研究は、入力レベル特徴から概念活性化ベクトル(CAV)の形で中間層特徴写像から特徴へと移行した。
本稿では,Ghorbani etal.のACEアルゴリズムを再考し,その欠点を克服するために,別の非可逆的概念ベース説明(ICE)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:31:21 GMT)
Implicit Bias of SGD for Diagonal Linear Networks: a Provable Benefit of
Stochasticity [24.4] 直交線形ネットワーク上の勾配降下の力学を,その連続時間,すなわち勾配流を用いて研究する。
トレーニング損失の収束速度がバイアス効果の大きさを制御することを示し,収束速度が遅くなるほどバイアスが良くなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:16:04 GMT)
On the Power of Preconditioning in Sparse Linear Regression [24.1] プレコンディショニングされたラッソは、大まかな線形回帰問題をほぼ最適に解くことができることを示す。
最適条件のラッソに対して証明が難しいランダム設計のインスタンスを初めて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:12:01 GMT)
Distance Metric Learning for Graph Structured Data [23.4] グラフ分類問題に対する教師付き距離メトリック学習法を提案する。
本手法は,IGML (Interpretable graph metric learning) と命名され,サブグラフに基づく特徴空間における識別的指標を学習する。
いくつかのベンチマークデータセットを用いて,IGMLの計算効率と分類性能を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:22:00 GMT)
Secure Multi-Function Computation with Private Remote Sources [23.0] 本稿では,リモートソースのノイズバージョンを観測する当事者が,公的な通信を通じて融合センターで観測する関数の計算を容易にする分散関数計算問題を考察する。
分散関数の計算には、信頼性とストレージだけでなく、プライバシと機密性といった制約がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:34:40 GMT)
Accuracy, Interpretability, and Differential Privacy via Explainable
Boosting [22.3] 我々は、EBM(Explainable Boosting Machines)に差分プライバシーを追加することで、プライバシーを保護しながら最先端の精度が得られることを示す。
複数分類および回帰データセットを用いた実験により,DP-EBMモデルでは,強い差分プライバシー保証を伴っても驚くほど精度の低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:33:00 GMT)
First Place Solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge
Graph-Level Track [22.2] 我々は KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge - PCQM4M-LSC Track のソリューションを提案する。
それぞれのモデルを8倍のクロスバリデーションでトレーニングし、トレーニングセットと検証セットの結合で2つのGraphormerモデルをトレーニングします。
我々のチームは,本手法を用いてテストセットで0.1200 MAEを達成し,KDDカップグラフレベルトラックで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:24:39 GMT)
Wide stochastic networks: Gaussian limit and PAC-Bayesian training [22.0] 極端に大きなネットワークは、訓練前後のガウス過程によって近似されることを示す。
出力分布の明示的な評価は、境界を直接最適化するPAC-ベイズ訓練手順を可能にする。
大規模だが有限幅のネットワークでは、このトレーニング手法が標準的なPAC-ベイジアン法より優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:25:38 GMT)
Optimum-statistical collaboration towards efficient black-box
optimization [22.0] 我々は,ブラックボックス最適化における統計的不確実性の役割について,より効率的なアルゴリズム設計の導出を行う。
この枠組みに着想を得て,局所滑らか性仮定のみを仮定した目的関数に対するtextttVHCTアルゴリズムを提案する。
理論上,我々のアルゴリズムは,速度-最適後悔境界を満足することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:37:39 GMT)
Randomized Value Functions via Posterior State-Abstraction Sampling [21.9] 我々は、潜在タスク構造を探究するエージェントは、その構造に対する不確実性を明確に表現し、維持する必要があると論じる。
本稿では、状態抽象化と抽象状態値の2つの後続分布を用いて、これを実現するための実用的なアルゴリズムを提案する。
私たちのアプローチを実証的に検証すると、マルチタスク設定でかなりのパフォーマンス向上が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:33:59 GMT)
Deep Learning Through the Lens of Example Difficulty [21.5] 本稿では,与えられた入力の予測を行う際の計算困難度,すなわち(有効)予測深さを測る尺度を提案する。
我々の研究は、与えられた入力の予測深さとモデルの不確実性、信頼性、正確性、そしてそのデータポイントの学習速度との間の驚くほど単純な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:48:12 GMT)
X-FACT: A New Benchmark Dataset for Multilingual Fact Checking [21.3] 本稿では,X-FACTについて紹介する。X-FACTは,自然に存在する実世界のクレームの事実検証のための,多言語データセットとして最大である。
データセットには25の言語で短いステートメントが含まれており、専門家のファクトチェッカーによって正確性を示すラベルが付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:09:54 GMT)
Coded Federated Learning Framework for AI-Based Mobile Application
Services with Privacy-Awareness [21.2] 本稿では,プライバシを意識したモバイルアプリケーションサービスのための新しいFLベースのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはトレーニング時間を最大49%スピードアップし、予測精度を最大4.6倍向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:10:53 GMT)
Leakage of Dataset Properties in Multi-Party Machine Learning [21.1] 複数パーティの計算は、当事者間でのグローバルなデータセット特性の漏洩を引き起こす可能性があることを示す。
好奇心のある当事者は、他の当事者のデータにおける機密属性の分布を高精度に推測することができる。
我々の攻撃は、異なるタイプのデータセットで集団レベルのプロパティをリークする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:00:51 GMT)
To fit or not to fit: Model-based Face Reconstruction and Occlusion
Segmentation from Weak Supervision [20.4] 単一画像からの3D顔の復元は、その不適切な性質のため困難である。
モデルベースフェースオートエンコーダは、ターゲット画像にフェースモデルを弱教師付きで適合させることにより、この問題に効果的に対処する。
本研究では,モデルベースの顔オートエンコーダにより,追加の監視を必要とせず,オクローダを正確にセグメント化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:52:19 GMT)
A Self-supervised Method for Entity Alignment [20.4] エンティティアライメントは、大規模知識グラフ(KG)を構築するための根本的な問題である
自己指導型学習の最近の進歩に触発されて、組織的アライメントの監督を除去できる範囲を探求する。
我々は、この発見を活用して、2つのKGにまたがる対照的な学習戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:22:20 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） (Thu, 17 Jun 2021 09:25:31 GMT)
Post-selection inference with HSIC-Lasso [19.9] 本稿では,多面体補題と混在するガウスの枠組みを用いた選択的推論手法を提案する。
次に,計算コストの低いアルゴリズムを開発し,正規化パラメータの選択を行う。
提案手法の性能は, 実世界のデータベース実験と実世界のデータベース実験の両方で説明され, サンプルサイズが小さい場合でも, タイプI誤差の厳密な制御を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:19:29 GMT)
Model Generalization in Deep Learning Applications for Land Cover
Mapping [19.6] 深層学習モデルが特定の大陸/シリーズのデータに基づいて訓練される場合,サンプル外大陸/シリーズのモデル性能に高いばらつきがあることが示される。
これは、モデルがひとつの大陸や季節における土地利用クラスを正確に予測するからといって、異なる大陸や季節における土地利用クラスを正確に予測するという意味ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:04:16 GMT)
Multi-Task Learning and Adapted Knowledge Models for Emotion-Cause
Extraction [18.7] 感情認識と感情原因検出の両方に共同で取り組むソリューションを提案する。
暗黙的に表現された感情を理解する上で,常識的知識が重要な役割を担っていることを考慮し,新しい手法を提案する。
共通センス推論とマルチタスクフレームワークを含む場合,両タスクのパフォーマンス改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:11:04 GMT)
Improving adversarial robustness of deep neural networks by using
semantic information [17.9] 対人訓練は、敵の堅牢性を改善するための主要な方法であり、対人攻撃に対する第一線である。
本稿では,ネットワーク全体から,あるクラスに対応する決定境界に近い領域の重要部分に焦点を移す,対向ロバスト性の問題に対する新たな視点を提供する。
MNISTとCIFAR-10データセットの実験的結果は、この手法がトレーニングデータから非常に小さなデータセットを使用しても、敵の堅牢性を大幅に向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:24:45 GMT)
Batch Value-function Approximation with Only Realizability [17.7] バッチ強化学習(RL):探索データセットからQstar$を学習する。
我々のアルゴリズムであるBVFTは、トーナメントの手順を通じて硬さ予想(探索データというより強い概念の下では)を破る。
また、BVFTが他の拡張と開問題の間のモデル選択にどのように適用できるかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 04:41:20 GMT)
PAC-Bayes, MAC-Bayes and Conditional Mutual Information: Fast rate
bounds that handle general VC classes [17.5] 条件付きPAC-Bayesianと相互情報(MI)の一般化境界を統一的に導出する。
一般VCクラスに対して非自明な PAC-Bayes と MI-スタイルのバウンダリが得られるが、最近、標準的な PAC-Bayesian/MI バウンダリでは不可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:35:29 GMT)
Semi-Autoregressive Transformer for Image Captioning [17.5] 画像キャプションのための半自己回帰モデル(SATIC)を提案する。
グローバルに自己回帰特性を保持するが、局所的に並列に単語を生成する。
MSCOCO画像キャプションベンチマークの実験では、SATICは鐘や笛なしでより良いトレードオフを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:36:33 GMT)
A Short Note of PAGE: Optimal Convergence Rates for Nonconvex
Optimization [17.3] 最適収束率を達成するために,PAGEの簡易かつクリーンな解析を行う。
このメモが洞察を提供し、他の作業に役立つことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:11:57 GMT)
Modeling Worlds in Text [16.7] 対話的な物語の知識グラフに基づく世界モデルを構築することができる学習エージェントの作成を可能にするデータセットを提供する。
我々のデータセットは、豊かな自然言語観測と知識グラフの間の24198のマッピングを提供する。
トレーニングデータは、複数のジャンルの27のゲームにまたがって収集され、さらに7836のホールトアウトインスタンスがテストセットに追加の9つのゲームに格納されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:02:16 GMT)
Learning Knowledge Graph-based World Models of Textual Environments [16.7] 本研究は,テキストベースのゲーム環境のワールドモデル構築に焦点をあてる。
1)知識グラフとして世界を表現する際のエージェントの行動によって引き起こされる世界の変化を予測し,(2)世界での操作に必要な文脈的に関連する自然言語行動の集合を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:45:54 GMT)
Quantum error as an emergent magnetic field [16.5] 観測されたブラウンSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルに対する量子誤差の影響について検討する。
エラーは測定結果に関する情報の喪失を記述し、非単体進化または進化の終わりに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:24:58 GMT)
Empathy and Hope: Resource Transfer to Model Inter-country Social Media
Dynamics [16.1] インドで進行中の医療危機に対するパキスタンのTwitterユーザーの反応に注目します。
パキスタンでは#IndiaNeedsOxygenや#PakistanStandsWithIndiaなどのハッシュタグが上位にランクインする一方で、#EndiaSaySorryToKashmirのような分割ハッシュタグも同時にトレンド化を始めた。
本研究では,ソーシャル・インパクト・ツールの既存のemphNLPをターンアラウンド時間内に効果的に活用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:31:50 GMT)
Optical Mouse: 3D Mouse Pose From Single-View Video [15.1] 単眼ビデオから手足を含むマウスの3Dポーズを推定する方法を提案する。
この方法は、動物の健康を非侵襲的に測定する継続的モニタリングシステムの一部として適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:12:36 GMT)
The Trimmed Lasso: Sparse Recovery Guarantees and Practical Optimization
by the Generalized Soft-Min Penalty [14.9] 本稿では,古典ラッソと一般パターンを補間するスパース近似あるいは最良部分集合の解法を提案する。
我々は、一般的なソフトミンペナルティを計算するためにスパースタイムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 21:44:57 GMT)
An Evaluation of Self-Supervised Pre-Training for Skin-Lesion Analysis [14.5] 自己指導型プレトレーニングは、トランスファーラーニングのための教師付きプレトレーニングの代替となる。
プリテキストタスクでアノテーションを合成することで、セルフスーパービジョンは、ターゲットタスクでそれらを微調整する前に、大量の擬似ラベルでモデルを事前訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:47:36 GMT)
Multi-Agent Training beyond Zero-Sum with Correlated Equilibrium
Meta-Solvers [14.0] 本稿では,n-player, general-sum extensive form game におけるエージェントのトレーニングアルゴリズムを提案する。
また,メタソリューションとして相関平衡(CE)を提案するとともに,新しい解法概念であるGini Correlated Equilibrium(MGCE)を提案する。
JPSROのためのCEメタソルバを用いていくつかの実験を行い、n-player, general-sumゲーム上で収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:34:18 GMT)
Knowledge distillation from multi-modal to mono-modal segmentation
networks [13.2] 学習したマルチモーダルネットワーク(教師)からモノモーダルネットワーク(学生)へ知識を伝達するフレームワークであるKD-Netを提案する。
学生ネットワークは教師から効果的に学習し、セグメンテーションの精度で常にベースラインのモノモーダルネットワークより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:46:57 GMT)
Adaptive Low-Rank Regularization with Damping Sequences to Restrict Lazy
Weights in Deep Networks [13.1] 本稿では,過適合の原因となる重み付け層のサブセットを検出し,重み付けは行列およびテンソル条件数によって認識する。
重み付け層のサブセットを低ランク因子化(LRF)に収束させる適応型低ランク法(ALR)を提案する。
実験の結果、ALRは訓練速度とリソース使用量の少ない深層ネットワークをよく正規化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:28:14 GMT)
Towards Explainable Student Group Collaboration Assessment Models Using
Temporal Representations of Individual Student Roles [12.9] 学生グループコラボレーションを評価するために,簡単な時間-CNN深層学習モデルを提案する。
学生グループコラボレーション評価における動的に変化する特徴表現の適用性を検討する。
また、ディープラーニングモデルの決定に繋がった重要な時間指標をよりよく理解し、解釈するために、Grad-CAM視覚化を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:00:08 GMT)
Towards Long-term Non-invasive Monitoring for Epilepsy via Wearable EEG
Devices [11.6] 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） (Thu, 17 Jun 2021 09:28:03 GMT)
Multi-modal fusion with gating using audio, lexical and disfluency
features for Alzheimer's Dementia recognition from spontaneous speech [11.3] 本論文は、自発音声(ADReSS)によるアルツハイマー認知症への挑戦である。
本研究の目的は、音声データからアルツハイマー病の重症度の自動予測を支援する方法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:20:57 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） (Thu, 17 Jun 2021 09:10:05 GMT)
Population transfer under local dephasing [10.8] 我々は、あるスピンから別のスピンへの量子集団移動を、ノイズを軽視する中間スピンを通して考える。
我々は,特定の駆動プロトコルの下での転送効率の解析式を求め,デファス化が転送効率を低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:35:43 GMT)
An Empirical Study on Hyperparameter Optimization for Fine-Tuning
Pre-trained Language Models [10.6] GLUEデータセット上で2つの最先端言語モデルを微調整したHPOアルゴリズムの性能について検討・報告する。
同じ時間予算で、HPOは2つの理由でグリッド検索を上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:58:32 GMT)
PEN4Rec: Preference Evolution Networks for Session-based Recommendation [10.4] セッションベースのレコメンデーションは、匿名セッションにおける歴史的な振る舞いに基づいて、ユーザの次のアクションを予測することを目的としている。
より良いレコメンデーションのためには、ユーザの好みとダイナミクスを捉えることが不可欠です。
本稿では,セッションベースレコメンデーション(PEN4Rec)のためのPreference Evolution Networksを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:18:52 GMT)
Identifiability of AMP chain graph models [10.3] We study identifiability of Andersson-Madigan-Perlman chain graph model。
AMPモデルは、自身が無向グラフであるチェーンコンポーネント上のDAGによって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:09:30 GMT)
Many Agent Reinforcement Learning Under Partial Observability [10.1] 我々は,平均場法よりもエージェントネットワークの幅広いクラスにおいて,最適動作を学習できることを実証した。
我々は,平均場法よりもエージェントネットワークの幅広いクラスにおいて,最適動作を学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 21:24:29 GMT)
Scale-Consistent Fusion: from Heterogeneous Local Sampling to Global
Immersive Rendering [9.9] 画像に基づく幾何モデリングと、スパースに基づく新しいビュー合成は、バーチャルリアリティや没入型テレプレゼンスのような新興マルチメディアアプリケーションにとって難しいが重要な課題である。
LFカメラの普及により、LF画像(LFI)の撮影は通常の写真撮影と同じくらい便利になり、幾何情報も確実に推測できる。
本稿では,大域的幾何融合のための異なるキャプチャ間の分散確率ボリューム(DPV)を頑健に整合させる,新しいスケール一貫性ボリューム再スケーリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:27:08 GMT)
Classifying vaccine sentiment tweets by modelling domain-specific
representation and commonsense knowledge into context-aware attentive GRU [9.8] ワクチンのヘシタシーと拒絶はワクチン接種率の低いクラスターを生じさせ、ワクチン接種プログラムの有効性を低下させる。
ソーシャルメディアは、地理的な位置を含み、ワクチンに関する懸念を詳述することで、ワクチンの受け入れに対する新たなリスクを見積もる機会を提供する。
ワクチン関連ツイートなどのソーシャルメディア投稿を分類する手法では、一般的なドメインテキストで訓練された言語モデル(LM)を使用する。
本稿では、ワクチン関連ツイートで訓練されたドメイン固有LMを用いて相互接続されたコンポーネントで構成された新しいエンドツーエンドフレームワークについて、コンテキスト対応の双方向ゲート再帰ネットワーク(CK-BiGRU)にコモンセンス知識をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:16:08 GMT)
Guided Integrated Gradients: An Adaptive Path Method for Removing Noise [9.8] 統合グラディエンツ(IG)は、ディープニューラルネットワークのための一般的な特徴属性法である。
問題の原因の1つは、IG経路に沿ったノイズの蓄積である。
我々は、帰属経路自体に適応することを提案し、画像だけでなく、説明されるモデルにも経路を条件付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:00:55 GMT)
Time Series is a Special Sequence: Forecasting with Sample Convolution
and Interaction [9.4] 時系列データ(英: time series)とは、時系列データの一種で、時系列で記録された観測の集合である。
既存のディープラーニング技術では、時系列解析にジェネリックシーケンスモデルを使用しており、そのユニークな性質を無視している。
本稿では,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,時系列予測問題に適用し,時間的モデリングのための複数の解像度でサンプル畳み込みと相互作用を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:15:04 GMT)
Model Reduction and Neural Networks for Parametric PDEs [9.4] 無限次元空間間の入出力マップをデータ駆動で近似するフレームワークを開発した。
提案されたアプローチは、最近のニューラルネットワークとディープラーニングの成功に動機づけられている。
入力出力マップのクラスと、入力に対する適切な選択された確率測度について、提案手法の収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:45:06 GMT)
Epitaxial growth and magnetic characterization of EuSe thin films with
various crystalline orientations [9.4] BaF2, Pb1-xEuxSe, GaAs, Bi2Se3基板上に分子線エピタキシャル成長したEuSe薄膜の異なる成長モードとそれに伴う磁気特性を報告する。
高分解能透過電子顕微鏡測定により、(001)および(111)EuSe薄膜の急激かつ高結晶性界面が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:08:37 GMT)
Symbolic Parallel Adaptive Importance Sampling for Probabilistic Program
Analysis [9.2] 確率論的ソフトウェア分析は、プログラムの実行中に発生するターゲットイベントの確率を定量化することを目的としている。
本稿では,SYMbolic Parallel Adaptive Importance Sampling (SYMPAIS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:32:14 GMT)
CRIL: Continual Robot Imitation Learning via Generative and Prediction
Model [8.9] 本研究では,ロボットが個別に新しいタスクを継続的に学習することを可能にする,連続的な模倣学習能力を実現する方法について研究する。
本稿では,生成的対向ネットワークと動的予測モデルの両方を利用する新しいトラジェクトリ生成モデルを提案する。
本手法の有効性をシミュレーションと実世界操作の両方で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:15:57 GMT)
Adversarial Attack Vulnerability of Medical Image Analysis Systems:
Unexplored Factors [8.6] 敵対的攻撃は、機械学習システムにとって深刻なセキュリティ脅威であると考えられている。
深層学習型MedIAシステムにおける敵攻撃の脆弱性に影響を及ぼす要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:50:56 GMT)
SIFT Matching by Context Exposed [8.0] 本稿では、マッチングコンテキスト情報を利用して、ローカル画像記述子マッチングをステップアップする方法を検討する。
新しいマッチング戦略と,それぞれにブロブマッチング(blob matching)とデラウネー三角法マッチング(Delaunay Triangulation Matching, DTM)と呼ばれる新しい局所空間フィルタが考案された。
DTMは、特に非平面シーンにおいて、精度とロバストさの整合性の観点から、最先端技術よりも同等か優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:10:59 GMT)
On Invariance Penalties for Risk Minimization [7.9] 不変リスク最小化の原理は、Arjovskyらによって最初に提案された。
本稿では,データ表現のグラミアン行列を再検討することにより,別の不変ペナルティを提案する。
本手法は, 軽度非退化条件下での線形設定の不変表現を復元することが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:40:31 GMT)
Dungeon and Platformer Level Blending and Generation using Conditional
VAEs [7.9] 条件付きVAE(CVAE)は、最近、所望のコンテンツを指定するラベルを使用して変更可能な出力を生成する能力を示した。
CVAEを使用してプラットフォームレベルとダンジョンレベルを生成し、これらのジャンルをブレンドすることで、これらの作業を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:46:03 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） (Thu, 17 Jun 2021 21:05:42 GMT)
Pruning Randomly Initialized Neural Networks with Iterative
Randomization [7.7] 我々は、反復的に重み値(IteRand)をランダムに生成する新しい枠組みを導入する。
理論的には、我々のフレームワークで近似定理を証明し、ランダム化演算がパラメータの必要な数を減らすのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:32:57 GMT)
Learning Perceptual Manifold of Fonts [7.4] 本稿では,フォント生成モデルの潜在空間における知覚的調整を可視化するために,フォントの知覚多様体を提案する。
本研究における従来のユーザインタフェースとは対照的に,フォント探索型ユーザインタフェースは,指定されたユーザ嗜好に対して効率的かつ有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:22:52 GMT)
Deep HDR Hallucination for Inverse Tone Mapping [7.3] 本研究は,LDR画像の被曝領域から欠落した情報を幻覚するGANに基づく手法を提案する。
これは、よく露出した領域に対して優れたダイナミックレンジ拡張と、飽和した領域と未露出の領域に対するプラウシブル幻覚を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:35:40 GMT)
using multiple losses for accurate facial age estimation [6.9] 本稿では,分類に基づく手法と比較して,年齢推定をシンプルかつ効果的に行う手法を提案する。
CVPR Chalearn 2016データセット上での年齢-粒度-ネットフレームワークの有効性を検証し,提案手法が個々の損失と比較して予測誤差を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:18:16 GMT)
Gradient-free optimization of chaotic acoustics with reservoir computing [6.3] 時間平均音響コスト関数を最小化する設計パラメータを求める多目的最適化法を開発した。
この方法は、勾配のないモデルインフォームドと、エコー状態ネットワークに基づく貯水池計算によるデータ駆動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:49:45 GMT)
PyKale: Knowledge-Aware Machine Learning from Multiple Sources in Python [6.3] Pykaleは、グラフ、画像、テキスト、ビデオに関する知識を意識した機械学習のためのPythonライブラリである。
我々は、標準的なソフトウェアエンジニアリングプラクティスに基づいて、新しいグリーン機械学習ガイドラインを定式化する。
私たちはPyTorch上にPyKaleを構築し、リッチなPyTorchエコシステムを活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:35:37 GMT)
On Effects of Compression with Hyperdimensional Computing in Distributed
Randomized Neural Networks [6.3] ランダム化ニューラルネットワークと超次元計算に基づく分散分類モデルを提案する。
本研究では,従来の圧縮アルゴリズムや次元減少,量子化技術と比較し,より柔軟な圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:02:40 GMT)
Joining datasets via data augmentation in the label space for neural
networks [6.0] ラベル空間におけるデータセットの結合を成功させるために,人工的に作成した知識グラフ,繰り返しニューラルネットワーク,ポリシー勾配を活用する新しい手法を提案する。
画像とテキストの分類における実験結果は,我々のアプローチの有効性を正当化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:08:11 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach towards Pendulum Swing-up Problem
based on TF-Agents [6.0] 深層Q学習エージェントでCartPoleをトレーニングするというアイデアに適応して、ポールが落ちないようにする有望な結果を見つけることができます。
環境とエージェントの相互作用から学習する強化学習能力は、最適な制御戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:35:48 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） (Thu, 17 Jun 2021 02:15:55 GMT)
Hi-Phy: A Benchmark for Hierarchical Physical Reasoning [5.9] 物理的オブジェクトの振る舞いに関する推論は、物理世界で動くエージェントの重要な能力である。
身体的推論能力のテストを可能にする物理推論のための新しいベンチマークを提案する。
本ベンチマークでは,Angry Birdsで生成した物理推論タスクを用いて,この階層に従って性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:46:50 GMT)
Understanding Peer Review of Software Engineering Papers [5.7] 我々は、審査で受賞した者を含むレビュアーが、ソフトウェア工学論文のレビューをどのように行うかを理解することを目的としている。
肯定的なレビューをもたらす論文の最も重要な特徴は、明確で支持された検証、興味深い問題、そして新規性である。
著者は論文でその作品の貢献を非常に明確にすべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:52:25 GMT)
Pre-treatment of outliers and anomalies in plant data: Methodology and
case study of a Vacuum Distillation Unit [5.7] 短期値(誤データ、ノイズ)と長期値(例えば長期間の故障)の2種類が検討された。
我々は3$sigma$メソッドが時系列全体に適用される3$sigma$メソッドよりも、短期的な外れ値検出により良いアプローチを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:17:29 GMT)
Causal Bias Quantification for Continuous Treatment [5.7] 本研究では, 連続処理環境における限界因果効果と因果バイアスの新たな評価法を開発した。
条件付き確率分布に対する期待として表現できることを示す。
期待項の全ての項は、高度に非線形なモデルに対しても自動微分によって計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:44:48 GMT)
Towards Understanding Deep Learning from Noisy Labels with Small-Loss
Criterion [5.5] 理論上、広く使われている小さめの基準がなぜ機能するのかを説明する。
この説明に基づき,バニラの低損失基準を改良し,ノイズラベルに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:53:12 GMT)
External Service Sensing (ESS): Research Framework, Challenges and
Opportunities [5.2] textit External Service Sensing(ESS)という新しい研究課題は、サービスのさまざまな変更に対処するために定義される。
サービス変更に関連する研究を、標準的なサービスコンピューティング問題として体系的に定義するのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:12:11 GMT)
Learning from Demonstration without Demonstrations [5.0] 本稿では,専門家にアクセスせずにデモンストレーションを自動的に発見する手法として,実証発見のための確率的計画法(P2D2)を提案する。
本研究では,探索問題として実演の発見を定式化し,高速探索型ランダムツリーなどの広く利用されている計画アルゴリズムを活用して,実演軌跡の探索を行う。
本手法は,古典的かつ本質的な探査RL技術よりも,古典的な制御やロボット工学のタスクに優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:57:08 GMT)
Predicting Water Temperature Dynamics of Unmonitored Lakes with Meta
Transfer Learning [4.9] モニタリングされていない湖沼(ターゲット)の深度比温度を正確に予測する新しい移動学習フレームワークを実証する。
キャリブレーションプロセスベースモデリング (PB) と最近開発されたプロセス誘導深層学習 (PGDL) を用いた145のよくモニタリングされた湖の水源モデルを構築した。
わずかに監視された標的湖では、PGDL-MTLは標的湖自体で訓練されたPGDLモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:26:43 GMT)
Hyperparameter Optimization via Sequential Uniform Designs [4.6] 本稿では,HPOをコンピュータ実験として再設計し,新しい逐次一様設計(SeqUD)戦略を提案する。
提案されたSeqUD戦略はHPOメソッドのベンチマークよりも優れており、既存のAutoMLツールに代わる有望で競争力のある選択肢となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:12:26 GMT)
Generalized Learning Vector Quantization for Classification in
Randomized Neural Networks and Hyperdimensional Computing [4.5] 本稿では,トレーニング中の計算コストの高い行列操作を回避する改良型RVFLネットワークを提案する。
提案手法は,UCI Machine Learning Repositoryから取得したデータセットの集合に対して,最先端の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 21:17:17 GMT)
Trainable Discrete Feature Embeddings for Variational Quantum Classifier [4.4] 我々は、QRAC(Quantum Random Access Coding)を用いて、より少ない量子ビットで離散的な特徴をマップする方法を示す。
QRACと最近提案された量子量学習(quantum metric learning)と呼ばれる量子特徴マップのトレーニング戦略を組み合わせることで、個別の特徴をトレーニング可能な量子回路に埋め込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:02:01 GMT)
Disentangling Identifiable Features from Noisy Data with Structured
Nonlinear ICA [4.3] 我々は、SNICA(Structured Independent Component Analysis)と呼ばれる原則的絡み合いのための新しい一般化可能なフレームワークを導入する。
我々の貢献は、非常に広い階層構造モデルに対する深層生成モデルの識別可能性理論を拡張することである。
我々は,未知分布の雑音の存在下でも,このフレームワークの識別可能性が維持可能であるという主要な結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:56:57 GMT)
Uncorrelated problem-specific samples of quantum states from zero-mean
Wishart distributions [4.3] 量子状態空間からサンプリングする2段階のアルゴリズムを提案する。
量子状態に対するウィッシュアート分布の明示的な形式を確立する。
このサンプリングアルゴリズムは1量子状態と2量子状態に対して非常に効率的であり、3量子状態に対しては合理的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:43:23 GMT)
Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor
aerial navigation [4.3] 本研究では,生物にインスパイアされた深層学習アルゴリズムによる同時位置決めとマッピング(SLAM)とそのドローンナビゲーションシステムへの応用について述べる。
本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。
設計したアルゴリズムは,室内の倉庫環境において収集されたデータセットに基づいて評価され,最初の結果はロバストな屋内航法の実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:42:38 GMT)
The Importance of Being Correlated: Implications of Dependence in Joint
Spectral Inference across Multiple Networks [4.2] マルチネットワーク上のスペクトル推論は、グラフ統計学の急速に発展するサブフィールドである。
近年の研究では、複数の独立ネットワークの結合または同時スペクトル埋め込みにより、より正確な推定が可能になることが示されている。
一般化されたOmnibus埋め込み手法を提案し、この埋め込みを独立ネットワークと相関ネットワークの両方にまたがって詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:10:29 GMT)
Escaping strict saddle points of the Moreau envelope in nonsmooth
optimization [4.2] モローエンベロープに適用された耳介摂動勾配の不正確な類似を解析した。
主な結論は、非滑らかな最適化のための様々なアルゴリズムがモローエンベロープの厳密なサドル点を制御された速度で回避できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:58:28 GMT)
Real-time optimal quantum control of mechanical motion at room
temperature [4.1] 我々は、光学的に閉じ込められたナノ粒子の量子軌道のリアルタイム最適制御を示す。
浮揚と組み合わせることで、これはマクロ量子オブジェクトのウェーブパレットダイナミクスをフルスケールに制御する方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:32:02 GMT)
CIRA Guide to Custom Loss Functions for Neural Networks in Environmental
Sciences -- Version 1 [4.0] 本論文は,環境科学応用を対象としたカスタム損失関数の書き方に関するガイドを提供する。
トピックには、カスタム損失関数を書く基本、共通の落とし穴、損失関数に使用する関数、物理的制約を組み込む方法、離散的かつソフトな離散化、焦点、堅牢、適応的損失といった概念などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:37:50 GMT)
Automatic Segmentation of the Prostate on 3D Trans-rectal Ultrasound
Images using Statistical Shape Models and Convolutional Neural Networks [3.9] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と統計的形状モデル(SSM)を用いて,経直腸超音波(TRUS)画像のデータセット上に前立腺を分割することを提案する。
TRUSは軟組織コントラストが限られており、前立腺のセグメンテーションが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:11:53 GMT)
Unsupervised Training Data Generation of Handwritten Formulas using
Generative Adversarial Networks with Self-Attention [3.8] 本稿では,文書から派生した数学的表現の大規模な学習例を作成するシステムを提案する。
そこで本研究では, 適応方程式を手書き公式に翻訳する, 注目に基づく新たな生成逆ネットワークを提案する。
このアプローチによって生成されたデータセットには何十万もの公式が含まれており、より複雑なモデルの設計や事前訓練に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:27:18 GMT)
Collective Excitations and Nonequilibrium Phase Transition in
Dissipative Fermionic Superfluids [3.7] フェミオン超流体の集団励起と非平衡相転移を2体損失の突然のスイッチオンにより誘導する新しいメカニズムを予測した。
我々は、BCS理論を拡張し、粒子数の変化を完全に包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:41:40 GMT)
An Information Retrieval Approach to Building Datasets for Hate Speech
Detection [3.6] 「一般的な慣行は、既知の憎しみの言葉を含むツイートを注釈するだけである。」
第二の課題は、ヘイトスピーチの定義が高度に変動し、主観的である傾向があることである。
我々の重要な洞察は、ヘイトスピーチの希少性と主観性が情報検索(IR)の関連性に類似していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:25:39 GMT)
RHNAS: Realizable Hardware and Neural Architecture Search [3.6] RHNASは、ハードウェア最適化のための強化学習と、微分可能なニューラルネットワーク探索を組み合わせた手法である。
RHNASは、ImageNetの1.84倍低レイテンシと1.86倍低エネルギー遅延製品(EDP)、CIFAR-10の2.81倍低レイテンシと3.30倍低レイテンシで実現可能なNN-HWの設計を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 00:15:42 GMT)
On the Capabilities of Pointer Networks for Deep Deductive Reasoning [3.5] 我々は,記号的知識ベースに対する推論にニューラルポインターネットワークを適用した。
ポインタネットワークは、複数の推論タスクで驚くほどよく機能する。
Pointer Networksを用いたニューロシンボリック推論に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:25:20 GMT)
Hybrid graph convolutional neural networks for landmark-based anatomical
segmentation [3.3] HybridGNetは、画像特徴符号化のための標準畳み込みを組み合わせたエンコーダ-デコーダニューラルアーキテクチャである。
ピクセルレベルのアノテーションからランドマークベースのセグメンテーションを構築するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:04:44 GMT)
A Two-stage Multi-modal Affect Analysis Framework for Children with
Autism Spectrum Disorder [3.0] 実環境における遊び療法におけるASDの影響状態の3つの主要な影響状態を予測するために,音響的および視覚的手がかりを利用したオープンソースの2段階マルチモーダルアプローチを提案する。
この研究は、2段階のスキーマを提案することによって、ASDに対する人間の専門知識とマシンインテリジェンスを組み合わせる新しい方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:28:53 GMT)
Disinformation, Stochastic Harm, and Costly Filtering: A Principal-Agent
Analysis of Regulating Social Media Platforms [3.0] Facebookなどのソーシャルメディアプラットフォームにおける偽情報の拡散は社会に有害である。
偽情報のフィルタリングは、フィルタリングアルゴリズムの実装や手作業によるフィルタリングに限らず、費用がかかる。
有害なコンテンツのコストは他の団体によって負担されるため、プラットフォームは社会的に最適なレベルでフィルタリングするインセンティブを持っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 23:27:43 GMT)
Adapting the Function Approximation Architecture in Online Reinforcement
Learning [2.8] 本稿では,オンライン強化学習(RL)予測アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは高次元のベースライン観測を行う空間領域で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:33:26 GMT)
Evaluating the Robustness of Bayesian Neural Networks Against Different
Types of Attacks [2.6] ベイズニューラルネットワークは, 決定論的ニューラルネットワークモデルに対して発生する敵攻撃に対して, はるかに高い堅牢性を達成することを示す。
後肢は、現在進行中の悪意ある活動の安全前駆体として機能する。
これは、安全クリティカルなドメイン内の意思決定パイプライン構築におけるレイヤの利用を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:18:59 GMT)
Quantum control of bosonic modes with superconducting circuits [2.5] 量子情報処理におけるボソニックモードの利用に対する関心が高まっている。
量子情報は、長いコヒーレンス時間でボソニック超伝導キャビティモードのサブスペースに符号化することができる。
超伝導回路を用いた単一ボソニック符号の普遍制御の進歩について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:20:01 GMT)
A 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） (Thu, 17 Jun 2021 07:22:22 GMT)
SE-MD: A Single-encoder multiple-decoder deep network for point cloud
generation from 2D images [2.4] 単一の2D RGB画像から3Dモデルを生成することは、困難で活発に研究されているコンピュータビジョンタスクである。
非効率な3D表現形式、弱い3Dモデル生成バックボーン、高密度の点雲を生成することができないなど、さまざまな問題があります。
新たな2次元RGB画像からポイントクラウドへの変換手法が提案され,フィールドにおける技術状況が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:48:46 GMT)
Quasi-inversion of quantum and classical channels in finite dimensions [2.4] 量子チャネルと古典チャネルの準逆の概念を導入し、これらの逆の一般的な性質を証明し、任意の有限次元で作用するチャネルの大きなクラスについてそれらを決定する。
提案手法の応用は、与えられたランダムな純状態と、量子チャネルによって変換された画像と、それに続く準反転との間の忠実度の平均に対してどのように増加するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:42:01 GMT)
JSI at the FinSim-2 task: Ontology-Augmented Financial Concept
Classification [2.3] オントロジはここ数年、機械推論にますます使われています。
本稿では,財務領域の分類問題に対するオントロジーの実践的利用について述べる。
本稿では,与えられた概念を上記の説明にマッピングし,最も関連性の高いハイパーネムをグラフ検索する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 03:56:15 GMT)
Statistical intrusion detection and eavesdropping in quantum channels
with coupling: Multiple-preparation and single-preparation methods [2.2] 非量子通信には、Multiple-Input multiple-output (MIMO)チャネルによる構成が含まれる。
いくつかの関連する信号処理タスクは、これらのチャネルを対称的に、すなわち全ての入力に同じ役割を割り当てることによって考える。
ここでは、侵入検知と盗聴に関する追加コメントに重点を置いて、非対称な(盲目および非盲目)問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:04:54 GMT)
Discond-VAE: Disentangling Continuous Factors from the Discrete [2.2] 連続潜伏変数であるプライベート変数とパブリック変数の2つのセットを導入する。
提案するフレームワークは,プライベート変数をガウス変数と公変数をガウス変数の混合としてモデル化する。
提案するモデルはDiscond-VAEと呼ばれ,離散因子からクラス依存の連続因子をプライベート変数を導入して分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:45:45 GMT)
Central Kurdish machine translation: First large scale parallel corpus
and experiments [2.1] 229,222対の手作業による翻訳を含む、中央クルド語英語のAwtaの最初の大規模並列コーパスを提示する。
ベストパフォーマンスシステムは,それぞれ,Ku$rightarrow$ENとEn$rightarrow$KuのBLEUスコアで22.72と16.81を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:41:53 GMT)
How to administer an antidote to Schr\"{o}dinger's cat [1.9] 1935年のゲダンケンの実験で、アーウィン・シュル「オーディンガーは、50%の確率で放出される有毒物質を想像した。
猫はどんな状況でも生き続ける実験手法を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:57:40 GMT)
Experimental Demonstration of Instrument-specific Quantum Memory Effects
and Non-Markovian Process Recovery for Common-Cause Processes [1.9] 記憶効果の持続時間、強度、構造は、物理的進化の重要な特性である。
この必要性を、2つのパラダイム的プロセスによって証明する: 第一プロセスにおける未来と歴史の相関は、中間量子測定によって消去できる。
次に,マルチ時間オブザーバブルの期待値に近似した効率的な記述を復元するために,メモリトランケーション手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:36:57 GMT)
Spectral goodness-of-fit tests for complete and partial network data [1.7] 我々は、最近のランダム行列理論の結果を用いて、ダイアディックデータに対する一般的な適合性テスト(英語版)を導出する。
提案手法は,特定の関心モデルに適用された場合,パラメータ選択の単純かつ高速な方法であることを示す。
提案手法は, コミュニティ検出アルゴリズムの改良に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:56:30 GMT)
Privacy-Preserving Eye-tracking Using Deep Learning [1.5] 本研究では,個々の顔の画像に基づいて訓練されたディープ・ネットワーク・モデルの場合に着目した。
本研究では,トレーニングデータの整合性を合理的な信頼性で保持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:58:01 GMT)
Algorithmic Bias and Data Bias: Understanding the Relation between
Distributionally Robust Optimization and Data Curation [1.4] 平均誤差の最小化に基づく機械学習システムは、データの注目すべきサブセット間で矛盾なく動作することが示されている。
社会的、経済的な応用では、データが人を表す場合、差別が過小評価されている性別や民族集団につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:18:03 GMT)
A geometrical description of the universal $1 \to 2$ asymmetric quantum
cloning region [1.3] 我々は、普遍的な1から2$の非対称量子クローニングにおいて、達成可能なパラメータの領域を決定するという問題を考察する。
物理領域は平面内の楕円の結合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:59:48 GMT)
Quantum Computing for Inflationary, Dark Energy and Dark Matter
Cosmology [1.2] 量子コンピューティングは、量子システムをシミュレートする新しい計算方法である。
ホイーラー・デウィット方程式の解法として,変分量子固有解法 (VQE) とハミルトン進化法 (EOH) のアルゴリズムを適用する方法を示す。
古典的な計算結果とよく一致し、異なる量子アルゴリズムの精度を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:53:02 GMT)
Synthetic COVID-19 Chest X-ray Dataset for Computer-Aided Diagnosis [1.2] データセットは21,295個の合成新型コロナウイルスの胸部X線画像からなり、コンピュータによる診断に使用される。
これらの画像は、教師なしのドメイン適応アプローチによって生成され、高品質である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:39:15 GMT)
How can we learn (more) from challenges? A statistical approach to
driving future algorithm development [1.1] 本稿では,課題から学習し,腹腔鏡ビデオにおけるインスタンスセグメンテーションの具体的タスクをインスタンス化する統計フレームワークを提案する。
2,728枚の画像から51,542個のメタデータを抽出し,ロバスト・メディカル・インスツルメンツ・チャレンジ(ROBUST-MIS)の結果に適用した。
提案手法の開発は,従来の手法が失敗する傾向にあった画像の処理において,最先端の総合的性能と具体的な強みを有する深層学習モデルを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:12:37 GMT)
The best approximation of an objective state with a given set of quantum
states [1.0] 与えられた状態の凸混合による量子状態の近似は、強い実験的な重要性を持つ。
与えられたd-次元客観的量子状態と、与えられた(混合された)状態集合に制限された状態によって凸的に混合された状態との間のlノルムの意味での最小距離の閉形式を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:25:15 GMT)
DravidianCodeMix: Sentiment Analysis and Offensive Language
Identification Dataset for Dravidian Languages in Code-Mixed Text [1.0] データセットは、タミル語で約44,000のコメント、カナダ語で約7000のコメント、マラヤ語で約20,000のコメントで構成されている。
このデータはボランティアアノテータによって手動で注釈付けされ、クリッペンドルフのアルファ版では高いアノテータ間合意が結ばれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:13:26 GMT)
pysentimiento: A Python Toolkit for Sentiment Analysis and SocialNLP
tasks [1.0] pysentimientoは、Sentiment Analysisや他のソーシャルNLPタスクのためのPythonツールキットである。
このオープンソースライブラリは、ブラックボックス方式でスペイン語と英語の最先端のモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:15:07 GMT)
Knowledge Graphs and Machine Learning in biased C4I applications [0.9] 我々は、AIアプリケーションで使われている現在の技術の組み合わせと、C4Iドメインの(非)バイアス化されたアプリケーションへの関与について論じる。
これは、現在異なるアプリケーションドメインから発生するより広い問題であるが、セキュリティ関連の性質のため、C4Iではバイアスがより重要になっているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:53:46 GMT)
Algorithm to Compilation Co-design: 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） (Thu, 17 Jun 2021 04:03:11 GMT)
Comparative Study of Sampling-Based Simulation Costs of Noisy Quantum
Circuits [0.8] 我々は、2つの主要な量子スキームのシミュレーションコスト、マジック状態の安定化状態サンプリングとハイゼンベルク伝播を特徴付ける。
その結果, 低騒音下では, 安定した状態サンプリングはサンプリングコストが小さくなり, ハイゼンベルク伝搬は高騒音下では良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:34:15 GMT)
Non-Hermitian topological phases and dynamical quantum phase
transitions: A generic connection [0.7] 非エルミート系における位相相と量子相転移の間に本質的な接続を確立する。
本研究では,ダイヤモンド中の窒素空孔中心による接続を実験的に検証する提案を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:43:00 GMT)
AttDLNet: Attention-based DL Network for 3D LiDAR Place Recognition [0.6] 本稿では,AttDLNetという3次元LiDARに基づくディープラーニングネットワークを提案する。
注意機構を利用して、長距離コンテキストと機能間関係に選択的にフォーカスする。
その結果、エンコーダネットワークの機能は、すでに非常に説明力があるが、ネットワークに注意を加えることで、パフォーマンスがさらに向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:34:37 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） (Thu, 17 Jun 2021 13:53:13 GMT)
Optimal probes for continuous variable quantum illumination [0.5] 最適単一モード状態はコヒーレント状態であり、最適2モード状態は2モード圧縮真空状態であることを示す。
このことは、実験的にアクセス可能で、ほぼ最適な量子照明の実装のための連続変数プラットフォームの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:54:49 GMT)
Quantum Software Development Lifecycle [0.5] この章では、通常量子アプリケーションを構成するソフトウェアアーチファクトを分析し、それらのライフサイクルを提示する。
さまざまなライフサイクル間の接続点を特定し、それらを全体的な量子ソフトウェア開発ライフサイクルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:41:26 GMT)
Interpretable Machine Learning Classifiers for Brain Tumour Survival
Prediction [0.5] 我々は、新しい脳腫瘍データセットを用いて、2つの解釈可能なルールリストモデルを、脳腫瘍生存予測のための一般的な機械学習アプローチと比較する。
ルールリストアルゴリズムが臨床専門知識と整合した単純な意思決定リストを作成したことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:17:10 GMT)
Predicting the Popularity of Reddit Posts with AI [0.3] 本研究の目的は、Reddit投稿の人気を正確に予測できる機械学習モデルを開発することである。
具体的には、そのテキストの内容に基づいて、投稿が受け取るアップボイトの数を予測している。
Redditの投稿データをオンラインデータセットから収集し、単一のサブレディットとサブレディットのコレクションでトレーニングした際のモデルのパフォーマンスを分析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 02:29:06 GMT)
Importance measures derived from random forests: characterisation and
extension [0.3] この論文は、機械学習アルゴリズムの特定のファミリーによって構築されたモデルの解釈可能性を改善することを目的としている。
これらのモデルを解釈するためにいくつかのメカニズムが提案されており、この理論に沿ってそれらの理解を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:23:57 GMT)
Quantum Generative Training Using R\'enyi Divergences [0.2] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子アルゴリズムを作成するためのフレームワークである。
QNN開発における大きな課題は、バレン高原として知られる測定現象の集中である。
非有界損失関数は既存のno-go結果を回避することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:50:53 GMT)
Topological Indoor Mapping through WiFi Signals [0.1] WiFiアクセスポイントとWiFi信号強度を測定するモバイルデバイスは、ローカライゼーションとマッピングにおける現実の応用を可能にする。
それまでのアプローチは、厳密なマップ構築プロセス、環境の変化、ハードウェアの違いといった問題によって妨げられていた。
トポロジカルマップに焦点をあてたこれらの問題に対処する。
教師なし手法では、WiFi信号強度分布、次元減少、クラスタリングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:06:09 GMT)
Virtual Reality based Digital Twin System for remote laboratories and
online practical learning [0.1] バーチャルリアリティ(VR)やタブレットベースのソリューションのような、リモート学習と仮想学習アプリケーションが必要である。
電気実験室チュートリアルのための仮想学習アプリケーションの作成を記述したケーススタディを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:38:24 GMT)
nanoTesla magnetometry with the silicon vacancy in silicon carbide [0.0] 負電荷のシリコン空孔は 炭化ケイ素で研究された 主要なスピン欠陥の1つです
4Hケイ素炭化物中のシリコン空孔と光学的に検出された磁気共鳴に基づくナノテスラショットノイズ制限アンサンブル磁力計
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:19:14 GMT)
Work Generation from Thermal Noise by Quantum Phase-Sensitive
Observation [0.0] ノイズ入力の位相感度(ホモジン)測定による熱雑音からの作業抽出の概念を提唱した。
最適化された測定では、平均して1つ以上の量子を持つノイズ入力が効率とパワーで熱から作業への変換をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:58:50 GMT)
Variational approach to the Schr\"odinger equation with a delta-function
potential [0.0] 我々は、H_g=H+gdelta (x)$という形のハミルトニアンを持つ一次元シュリンガー方程式の正確な固有値を得る。
そこで, レイリー・リッツ変分法は, 基底集合がディラックデルタの波動関数への影響を考慮に入れた上で, 適切な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:05:33 GMT)
Unsupervised Resource Allocation with Graph Neural Networks [0.0] 本研究では,教師なしの方法で資源の配分方法を学ぶことによって,グローバルなユーティリティ関数を最大化する手法を提案する。
我々は,GNNを用いて最適に近いアロケーションポリシーの報酬構造を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:44:04 GMT)
Trilateral Attention Network for Real-time Medical Image Segmentation [0.0] 本稿では,医用画像のリアルタイム検出とセグメンテーションを行うために,Trilateral Attention Network (TaNet) と呼ばれるエンドツーエンドネットワークを提案する。
TaNetは、領域ローカライゼーションのためのモジュールと、1)手作りの畳み込みカーネルを持つ手作り経路、2)正規の畳み込みカーネルを持つ詳細経路、3)受容領域を拡大するグローバルパスの3つのセグメンテーション経路を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 01:46:33 GMT)
The Energy of an Arbitrary Electrical Circuit, Classical and Quantum [0.0] 大規模電気回路の保守的エネルギーと非保守的電力を求めるアルゴリズムを導入する。
私は、Kirchhoffの現行法則またはKirchhoffの電圧法則によって提供されるホロノミック制約を持つ2ポート線形回路のみを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 19:57:39 GMT)
Shortcuts to adiabatic rotation of a two-ion chain [0.0] 我々は2つのイオンを所定の回転角と時間に持つ線形トラップの高速回転を逆エンジニアリングし、最終的な励起を回避した。
共通の調和トラップにおける等イオンの動的正規モードへの分離性や、クォート項を含む非調和トラップにおける異なるイオンに対する分離性は、回転プロトコルのより単純な計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:59:02 GMT)
Relating entropies of quantum channels [0.0] 量子チャネルのエントロピーを定義するための2つのアプローチについて検討する。
1つは対応するチェ・ヤミオルコフスキー状態のフォン・ノイマンエントロピーに基づいている。
もう一つは、拡張チャネルの出力の相対エントロピーに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:14:12 GMT)
Quantum process inference for a single qubit Maxwell's demon [0.0] 我々は、量子状態における熱力学過程を記述するための統一言語として、量子プロセス行列の使用を強調した。
我々はこれを量子マックスウェルのデーモンの文脈で実験的に証明し、そこでは2つの主要な量がよく研究されている。
これら2つの量に対する最適フィードバックプロトコルを開発し、超伝導回路QEDセットアップで実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:55:08 GMT)
Quantum communication with ultrafast time-bin qubits [0.0] 量子通信における光のピコ秒時間ビン状態(超高速時間ビン)の実現可能性について実験的に検証した。
位相安定性に優れた時間ビン重ね合わせを測定する能力により、効率的な量子鍵分布プロトコルにおける時間状態の利用が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:08:08 GMT)
Quantum algorithm for Dyck Language with Multiple Types of Brackets [0.0] 量子クエリ複雑性$O(sqrtn(log n)0.5k)$,$n$は入力の長さ、$k$はブラケットの最大ネスト深さである。
ある定数$c$に対して$O(sqrtnck)$であるこの問題に対する下限を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 10:48:19 GMT)
Quantum Gases in Optical Boxes [0.0] 超低温の原子や分子のための箱トラップは、多体物理学研究の新しい可能性を開いた。
実験結果の解釈を単純化し、理論とのより直接的な関係を提供し、場合によっては定性的に新しいヒッヘルト不可能な実験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:59:48 GMT)
Qualifying quantum approaches for hard industrial optimization problems.
A case study in the field of smart-charging of electric vehicles [0.0] 本稿では,電気自動車のスマートチャージ分野から引き出された2つの産業用NP-Hard問題について事例研究を行う。
量子アルゴリズムは従来の近似アルゴリズムと同じ近似比を示すか、改善する。
次のステップは、より大きなインスタンス上で、実際のデバイス上で、そして対処される問題のより複雑なバージョンに対して、それらを確認することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:58:47 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） (Thu, 17 Jun 2021 16:49:44 GMT)
Predicting cognitive scores with graph neural networks through sample
selection learning [0.0] 機能的脳コネクトームは知能商(IQ)スコアなどの認知的指標を予測するために用いられる。
脳の接続からIQスコアを予測するための新しい回帰GNNモデル(RegGNN)を設計する。
また,最も予測力の高いトレーニングサンプルの選定方法を学ぶことを目的とした,emphlearningに基づくサンプル選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 11:45:39 GMT)
Photonic angular super-resolution using twisted N00N states [0.0] 我々は、N00N状態の位相感度と100$,hslash$までの光子の軌道角運動量(OAM)を実験的に組み合わせ、光軸周りの光場の回転を解消する。
提案手法は, 任意の逆光場間の非条件角超感度およびN00N状態の生成に有効な経路を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:50:33 GMT)
Orthogonal-Pad\'e Activation Functions: Trainable Activation functions
for smooth and faster convergence in deep networks [0.0] 我々は,Hermite-Pade(HP)アクティベーション機能(HP-1とHP-2)と呼ばれる6つの直交パッドアクティベーションのうち,2つの最適な候補を発見した。
ReLUと比較して、HP-1とHP-2は、それぞれ5.06%、PreActResNet-34では4.63%、CIFAR100データセット上のMobileNet V2モデルでは3.02%、そして2.75%の精度でトップ1の精度が向上した。
CIFAR10データセットのTop-1精度は、PreActResNet-34ではそれぞれ2.02%と1.78%、LeNetでは2.24%、2.06%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:47:01 GMT)
Optimizing robotic swarm based construction tasks [0.0] アリ、シロアリ、ミツバチのような自然界の社会昆虫は、非常に効率的なプロセスでコロニーを共同で構築する。
しかし、これらの群れの行動のロボット工学的な適応は、一般的に使われているような大規模ではまだ現実の世界には達していません。
本稿では,既存のSwarm構築手法を組み合わせて,与えられた2次元形状を最適化的に構築できるSwarmロボットシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:07:01 GMT)
Optimising simulations for diphoton production at hadron colliders using
amplitude neural networks [0.0] 高多重度散乱過程における行列要素の近似にニューラルネットワークを用いることを検討する。
本研究では,ハドロンコライダー観測装置に適用可能な実測シミュレーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:24:36 GMT)
Optimality and Stability in Federated Learning: A Game-theoretic
Approach [0.0] 我々は,フェデレーションエージェント(プレーヤ)の平均誤差率によって与えられる最適性の概念を動機付け,定義する。
まず、パラメータ空間のいくつかの領域に対して、すべての安定な配置が最適である(アナーキーの値が 1 に等しい)ことを示す。
しかし、これはすべての設定に当てはまるものではなく、最適よりも高いコストで安定な配置の例が存在する(AnaarchyのPrice of Anarchy larger than 1)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 15:03:51 GMT)
Optimal Two-Qubit Circuits for Universal Fault-Tolerant Quantum
Computation [0.0] クリフォード+CSゲートセット上の2量子回路について検討する。
2量子Clifford+CS演算子に対する効率的かつ最適な合成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:51:07 GMT)
On the training of sparse and dense deep neural networks: less
parameters, same performance [0.0] 本稿では,2021年に発表されたスペクトル学習手法の変種を提案する。
固有値は検証可能なノブとして機能し、(i)入力ノードの寄与を増強したり、あるいは沈黙したりするために自由に調整することができる。
それぞれのスペクトルパラメータはノード間重みの集合全体を反映しており、この特性を効果的に活用し、見事な分類能力を持つスパースネットワークを創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:54:23 GMT)
Non-intrusive Nonlinear Model Reduction via Machine Learning
Approximations to Low-dimensional Operators [0.0] 本稿では,従来の非侵入的手法を用いて,従来型の侵入的縮小順序モデルを正確に近似する手法を提案する。
この手法は、現代の機械学習回帰手法を用いて、プロジェクションベースのリダクションオーダーモデル(ROM)に関連する低次元演算子を近似する。
非侵襲性を実現することに加えて、このアプローチが計算の複雑さを極端に低くし、最大1000ドル程度の実行時間削減を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:04:42 GMT)
No Routing Needed Between Capsules [0.0] 均一ベクトルカプセル (HVC) は行列乗法ではなく要素ワイズ乗法を用いる。
HVCを用いた単純な畳み込みニューラルネットワークは,MNIST上でこれまでで最高のカプセルネットワークであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:14:13 GMT)
Multidimensional hydrogenic states: Position and momentum expectation
values [0.0] 多次元量子系の位置と運動量確率密度は、それぞれ、半径予想値$langle ralpha rangle$と$leftlangle palpha rightrangle$によって特徴づけられる。
これらの量は現在まで、多くの3次元水素状態を除いて分析的かつ効果的な方法で計算されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:05:07 GMT)
Multi-Modal Prototype Learning for Interpretable Multivariable Time
Series Classification [0.0] 多変量時系列分類問題は、有病率と複雑性が増大している。
ディープラーニング手法はこれらの問題に有効なツールであるが、解釈可能性に欠けることが多い。
多変数時系列分類のための新しいモジュール型プロトタイプ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:32:47 GMT)
Multi-Armed Bandits for Minesweeper: Profiting from
Exploration-Exploitation Synergy [0.0] 人気のコンピュータパズルであるマインズウィーパーのゲームでは、人間のプレイヤーは幸運と戦略の両方を混ぜて成功させる必要がある。
我々は,このゲームで提示される問題に対処するために,強化学習に基づく新しい方法論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 21:18:03 GMT)
Modelling resource allocation in uncertain system environment through
deep reinforcement learning [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning)は、メカトロニクス、ロボティクス、その他の資源に制約のある制御システムに応用されている。
本稿では, 二重深度Qネットワークを用いたノイズバッギングにより, 不確実な環境下での資源配分の問題を効果的に解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:13:34 GMT)
Minimax Estimation of Partially-Observed Vector AutoRegressions [0.0] 部分観測状態空間モデルの特性について検討する。
ダンツィヒセレクタに基づくスパース推定器と,その非漸近誤差の上限について述べる。
鉄道データ公開への応用は、公共交通機関の交通分析におけるこのモデルの有効性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:46:53 GMT)
MatES: Web-based Forward Chaining Expert System for Maternal Care [0.0] 医師比が医師1人から患者1000人までのエチオピアのような国では、母体死亡率と死亡率が高い。
高度に訓練された医療専門家のギャップを埋めるために、エチオピアは健康拡張プログラムを導入した。
健康増進労働者(HEW)へのタスクシフトはエチオピアの死亡率と死亡率の低下に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 07:06:58 GMT)
Machine learning methods for postprocessing ensemble forecasts of wind
gusts: A systematic comparison [0.0] 系統的な誤りを正すためにアンサンブルの天気予報を後処理することは、研究や運用において標準的な慣行となっている。
本稿では,確率論的風速予測のための8つの統計的および機械学習手法の総合的なレビューと体系的比較を行う。
本稿では,様々な確率予測型を出力とする局所適応型ニューラルネットワークの柔軟なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:03:29 GMT)
Machine learning for complete intersection Calabi-Yau manifolds: a
methodological study [0.0] 我々は機械学習(ML)を用いてホッジ数$h1,1$と$h2,1$の完全なカラビ・ヤウ交差点を予測する問題を再考する。
我々は、古いデータセットのインセプションモデルにインスパイアされたニューラルネットワークを使用して、トレーニング用のデータの30% (resp. 70%) のみを使用して、97% (resp. 99%) の精度で$h1,1$を得る。
新しい例では、単純な線形回帰は、トレーニング用のデータの30%でほぼ100%の正確性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 06:51:04 GMT)
Lost in Interpreting: Speech Translation from Source or Interpreter? [0.0] チェコ語とドイツ語を同時に解釈しながら、欧州議会の演説を英語で10時間の録音と書き起こしを公開します。
話者ベースおよびインタプリタベース音声翻訳システムの品質とレイテンシを英語からチェコ語に比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:32:49 GMT)
Learning the ground state of a non-stoquastic quantum Hamiltonian in a
rugged neural network landscape [0.0] ニューラルネットワークに基づく普遍的変動波動関数のクラスについて検討する。
特に,本稿では,ニューラルネットワークの表現率とモンテカルロサンプリングが一次制限因子ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:40:12 GMT)
Learning Languages in the Limit from Positive Information with Finitely
Many Memory Changes [0.0] 非U字型性は制限的ではなく、保守性や(強い)単調性は制限的であることを示す。
また,2つの設定が異なる非意味的制約(強い非U字型性)の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:52:05 GMT)
Incremental Without Replacement Sampling in Nonconvex Optimization [0.0] 経験的リスクに対する最小限の分解法は、一般に近似設定で分析される。
一方、このような手法の現代的な実装は漸進的であり、それらは置換せずにサンプリングに依存しており、利用可能な分析は極めて少ない。
我々は、多変数な漸進勾配スキームを解析することにより、後者の変分に対する収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:02:24 GMT)
Impurity-induced increase in the thermal quantum correlations and
teleportation in an Ising-XXZ diamond chain [0.0] この研究では、スピン-1/2イジング-XXZダイヤモンド鎖の量子相関を1つのプラケットが歪んだ不純物で解析する。
我々は, 鎖に不純物を導入することで, エンタングルメントと量子相関が元のモデルに比べて著しく増加することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 16:45:33 GMT)
IFCNet: A Benchmark Dataset for IFC Entity Classification [0.0] この研究は、幾何学情報と意味情報の両方を含む広い範囲のIFCクラスにまたがる、シングルエンタリティIFCファイルのデータセットであるIFCNetを提示する。
実験では、物体の幾何学的情報のみを用いて、3つの異なるディープラーニングモデルが優れた分類性能を得ることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:59:00 GMT)
Genuine Multipartite Entanglement in Time [0.0] 時間的プロセスにおける真のマルチパーティの絡み合いは、創発的な現象であることを示す。
我々は、W型およびGHZ型真の多部交絡2時間プロセスの明示的な例を構築した。
複数回にまたがる真に絡み合ったプロセスが、何回かの確率で存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 12:05:14 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） (Thu, 17 Jun 2021 17:06:52 GMT)
Exploring the Properties and Evolution of Neural Network Eigenspaces
during Training [0.0] 我々は,問題難易度とニューラルネットワーク容量が,対角的に予測性能に影響を及ぼすことを示した。
従来報告されていた尾部パターンのような病理パターンとは無関係に観察結果が得られた」。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 14:18:12 GMT)
Experimental Demonstrations of Native Implementation of Boolean Logic
Hamiltonian in a Superconducting Quantum Annealer [0.0] ブール論理と整合したハミルトンのネイティブ実装が報告されている。
6つの超伝導フラックス量子ビットからなる乗算器のネイティブ実装も示す。
ドメイン固有量子コンピューティングのためのハイブリッドコンピューティングアーキテクチャの概念実証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 09:39:52 GMT)
Evo* 2021 -- Late-Breaking Abstracts Volume [0.0] The Late-Breaking Abstracts submitted to the Evo* 2021 Conference
これらの論文は、バイオインスピレーションド・メソッドの異なるアプローチを様々な問題に適用するための研究と予備的な成果であり、そのほとんどは実世界のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 22:21:46 GMT)
Design and Analysis of Robust Deep Learning Models for Stock Price
Prediction [0.0] 株価と株価の動きの堅牢かつ正確な予測のための予測モデルを構築することは、解決すべき課題である。
本章では、インド国立証券取引所(NSE)の多角化部門に上場する株式の将来価格の堅牢かつ正確な予測のために、ディープラーニングアーキテクチャ上に構築された予測回帰モデル集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 17:15:02 GMT)
Deep reinforcement learning with automated label extraction from
clinical reports accurately classifies 3D MRI brain volumes [0.0] 画像分類の高速化に向けた重要なステップが2つある。
SBERT自然言語処理手法を用いて,レポートからラベルを自動的に抽出する。
パート2では、これらのラベルをRLで使用して、3D画像ボリュームの分類であるDeep-Q Network(DQN)をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:53:41 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） (Thu, 17 Jun 2021 01:24:23 GMT)
Capacity of Entanglement in Local Operators [0.0] 自由で質量のないフェルミオン理論と自由ヤン・ミルズ理論において、局所的な励起状態と基底状態の間の絡み合いの容量の時間的進化を研究する。
容量は非自明な時間進化を持ち、部分的絡み合い構造に敏感であり、初期の普遍的なピークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:11:46 GMT)
Brushless Motor Performance Optimization by Eagle Strategy with Firefly
and PSO [0.0] ブラシレスモーターは、通勤時の欠如、騒音の低減、寿命の延長など、特別な特徴があるため、特別な位置にある。
BLDCモータのパラメータ追跡は、参照システムを開発することで実現できる。
この安定性は、適応システムが強力で効率的な最適化技術に組み込まれている場合にのみ保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 05:47:47 GMT)
Autoencoder-based cleaning in probabilistic databases [0.0] ほぼ自動でデータ品質を向上できるデータクリーニングオートエンコーダを提案する。
データの構造と依存関係を学び、疑わしい値を識別し、修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 18:46:56 GMT)
Attosecond spectroscopy of size-resolved water clusters [0.0] 本研究では, アト秒サイズ分解クラスター分光法を導入し, 水中のアト秒電子動力学の分子レベル理解を構築した。
単一水分子の添加が水クラスターの光イオン化時間遅延に与える影響を計測した。
これらの結果は、電子ホールの非局在化に対する光イオン化遅延の既知の感度を確立し、電子構造とアト秒光電子放出ダイナミクスとの直接的なリンクを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 13:10:46 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） (Thu, 17 Jun 2021 13:11:16 GMT)
Adiabatic theorem revisited: the unexpectedly good performance of
adiabatic passage [0.0] 断熱通路は徐々に変化する時間依存ハミルトニアンを用いて、ハミルトニアン固有状態に沿った量子系の進化を制御する。
有限期間の過程において、正確な時間進化状態は中間時間における断熱固有状態から逸脱することがある。
多くの応用において、この偏差は最大に達し、プロセスの終わりに著しく減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 00:36:13 GMT)
A Simple Generative Network [0.0] 単純なアーキテクチャ(単一フィードフォワードニューラルネットワーク)と明確な最適化目標(Kullback_Leiblerの発散)は明らかに見落とされた。
本稿では,そのようなモデル (SGN) が, 従来の技術手法と比較して, 視覚的, 定量的に競合するサンプルを生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:49:17 GMT)
A Multi-task convolutional neural network for blind stereoscopic image
quality assessment using naturalness analysis [0.0] 本稿では,新しいマルチタスク深層学習手法を用いた視線立体視画像品質評価(NR-SIQA)の問題に対処する。
本稿では,これらの特徴を統合して,畳み込みニューラルネットワークによる参照のない立体画像の品質を推定する。
本手法は,ステレオ画像に適応した自然度解析に基づく特徴量予測と,その品質予測の2つのタスクを主課題とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 08:13:51 GMT)
A Distance-based Separability Measure for Internal Cluster Validation [0.0] 内部クラスタ妥当性指標(CVI)は、教師なし学習におけるクラスタリング結果を評価するために用いられる。
データ分離可能性尺度に基づく距離ベース分離可能性指数(DSI)を提案する。
結果は、DSIが他の比較CVIと比較して効果的で、ユニークで、競争力のあるCVIであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Jun 2021 20:19:50 GMT)