HifiFace: 3D Shape and Semantic Prior Guided High Fidelity Face Swapping [116.1] 本研究では,光源面の顔形状を保存し,写真リアルな結果を生成できるHifiFaceを提案する。
本稿では,エンコーダとデコーダの組み合わせを最適化するSemantic Facial Fusionモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:39:09 GMT)
RSG: A Simple but Effective Module for Learning Imbalanced Datasets [99.8] 本稿では,レアクラスのサンプル生成装置(RSG)を提案し,トレーニング中にレアクラスのサンプルを新たに生成する。
RSGは、様々な種類の畳み込みニューラルネットワークに容易に組み込むことができるため、使いやすく、非常に多用途である。
RSGを用いたIm Balanced CIFAR, ImageNet-LT, iNaturalist 2018の競争結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 01:10:27 GMT)
A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings [95.0] カーネル平均埋め込みは、その無限次元平均埋め込みによる確率測度を表す。
カーネルが特徴的である場合、カーネルの総和密度を持つ分布は密度が高いことを示す。
有限サンプル設定でそのような分布を最適化するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:33:45 GMT)
Probabilistic Sequential Shrinking: A Best Arm Identification Algorithm
for Stochastic Bandits with Corruptions [91.8] 我々は,T段の固定予算設定において,敵対的腐敗を伴う連続的包帯に対する最適な腕識別(BAI)問題を考察した。
我々は, 汚職の量に依存しない新しいランダム化アルゴリズム, Probabilistic Shrinking($u$) (PSS($u$)) を設計する。
CPS が十分に大きいとき、BAI 確率を$Trightarrow infty$ として達成できるアルゴリズムは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:36:07 GMT)
Residual Error: a New Performance Measure for Adversarial Robustness [85.0] ディープラーニングの広く普及を制限する大きな課題は、敵の攻撃に対する脆弱さである。
本研究は,ディープニューラルネットワークの対角強靭性を評価するための新しい性能尺度である残留誤差の概念を提示する。
画像分類を用いた実験結果から,提案手法の有効性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:34:23 GMT)
Scenic4RL: Programmatic Modeling and Generation of Reinforcement
Learning Environments [84.6] 我々は、インタラクティブなシナリオを直感的にモデル化し、生成するために、既存の形式的なシナリオ仕様言語であるSCENICを使用します。
SCENICで符号化された36のシナリオプログラムと、そのサブセットから生成された実演データからなるデータセットを提供する。
RLコミュニティが包括的なシナリオの構築に一括して貢献できるように、当社のプラットフォームをオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:49:46 GMT)
Quantized Neural Networks via {-1, +1} Encoding Decomposition and
Acceleration [83.8] 本稿では,量子化されたニューラルネットワーク(QNN)をマルチブランチバイナリネットワークに分解するために,-1,+1を用いた新しい符号化方式を提案する。
本稿では,大規模画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションにおける提案手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:11:15 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） (Fri, 18 Jun 2021 04:46:41 GMT)
Message Passing in Graph Convolution Networks via Adaptive Filter Banks [81.1] 我々は BankGCN と呼ばれる新しいグラフ畳み込み演算子を提案する。
グラフ上のマルチチャネル信号をサブスペースに分解し、各サブスペース内の特定の情報を適応フィルタで処理する。
ベンチマークグラフデータセットの集合におけるグラフ分類における優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:23:34 GMT)
On the Sample Complexity of Batch Reinforcement Learning with
Policy-Induced Data [80.5] 有限マルコフ決定過程(MDP)におけるよい政策を学習する際のサンプル複雑性の基本的な問題について検討する。
本研究の主目的は,計画的地平線$H$が有限である場合,適切な政策を得るのに必要な最小限の遷移数であるサンプル複雑性が,関連する量の指数関数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:54:23 GMT)
Local AdaGrad-Type Algorithm for Stochastic Convex-Concave Minimax
Problems [80.5] 大規模凸凹型ミニマックス問題は、ゲーム理論、堅牢なトレーニング、生成的敵ネットワークのトレーニングなど、多くの応用で発生する。
通信効率のよい分散外グレードアルゴリズムであるLocalAdaSientを開発した。
サーバモデル。
等質な環境と異質な環境の両方において,その有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:42:05 GMT)
PACOH: Bayes-Optimal Meta-Learning with PAC-Guarantees [77.7] PAC-Bayesianフレームワークを用いた理論的解析を行い、メタ学習のための新しい一般化境界を導出する。
我々は、性能保証と原則付きメタレベル正規化を備えたPAC最適メタ学習アルゴリズムのクラスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:08:24 GMT)
Deterministic Gibbs Sampling via Ordinary Differential Equations [77.4] 本稿では,自律的ODEとツールを用いた決定論的測度保存ダイナミクスの一般構築について述べる。
我々は、ハイブリッドモンテカルロや他の決定論的サンプルが、我々の理論の特別な場合としてどのように従うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:36:09 GMT)
On limitations of learning algorithms in competitive environments [77.3] 本稿では,競争環境における対戦目標を追求する汎用学習アルゴリズムの概念的限界について論じる。
これらの制限は、競争環境において一般的に存在する不透過性と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:07:05 GMT)
Numerical estimation of reachable and controllability sets for a
two-level open quantum system driven by coherent and incoherent controls [77.3] この記事では、ゴリーニ-コサコフスキー--リンドブラッド--スダルシャンマスター方程式によって支配される2段階の開量子系を考える。
系の密度行列のブロッホパラメトリゼーションを用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:23:29 GMT)
How COVID-19 Have Changed Crowdfunding: Evidence From GoFundMe [77.3] この研究は、過去2年間にGoFundMeで公開されたすべてのキャンペーンのユニークなデータセットを使用する。
我々は、クラウドファンディングサイトに存在するカバーイメージやその他の変数を分析し、クラウドファンドされたプロジェクトのコーパスについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:03:58 GMT)
Being a Bit Frequentist Improves Bayesian Neural Networks [76.7] OODを訓練したBNNは、近年の頻繁なベースラインに劣らず、競争力があることを示す。
この研究はベイジアンおよび頻繁なUQにおける将来の研究の強力なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:22:42 GMT)
QuaPy: A Python-Based Framework for Quantification [76.2] QuaPyは、定量化を行うためのオープンソースのフレームワークである(例えば、教師付き精度推定)。
Pythonで書かれており、pip経由でインストールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:57:11 GMT)
How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision
Transformers [74.1] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、幅広いビジョンアプリケーションにおいて高い競争力を発揮することが示されている。
我々は,トレーニングデータの量,AugReg,モデルサイズ,計算予算の相互作用をよりよく理解するために,体系的な実証的研究を行う。
私たちは、パブリックなImageNet-21kデータセットでさまざまなサイズのViTモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:58:20 GMT)
Facial Expressions as a Vulnerability in Face Recognition [73.9] 本研究では,顔認識システムのセキュリティ脆弱性としての表情バイアスについて検討する。
本稿では,表情バイアスが顔認識技術の性能に与える影響を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:27:24 GMT)
Problem Dependent View on Structured Thresholding Bandit Problems [73.7] 我々は、Thresholding Bandit problem (TBP)における問題依存体制について検討する。
学習者の目的は、シーケンシャルゲームの終わりに、所定のしきい値を超える手段を持つアームセットを出力することである。
コンケーブ設定と単調設定の両方で誤差の確率を上下に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:01:01 GMT)
Effective Model Sparsification by Scheduled Grow-and-Prune Methods [73.0] 本稿では,高密度モデルの事前学習を伴わない新規なGrow-and-prune(GaP)手法を提案する。
実験により、そのようなモデルは様々なタスクにおいて80%の間隔で高度に最適化された高密度モデルの品質に適合または打ち勝つことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 01:03:13 GMT)
Self-supervised Graph Learning for Recommendation [70.0] ユーザ・イテムグラフを用いた自己教師型学習を推奨する。
補助的自己監督タスクは、自己識別によるノード表現学習を強化する。
3つのベンチマークデータセットに関する実証的研究は、SGLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:56:37 GMT)
VSAC: Efficient and Accurate Estimator for H and F [68.7] VSACはRANSAC型頑健な推定器であり、多くの新奇性がある。
従来のすべてのプロセッサよりも大幅に高速で、CPU上では平均1-2msで動作する。
現在最も正確な2次元幾何学推定器である MAGSAC++ と同等の精度で2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:04:57 GMT)
Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics [66.3] LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。
最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:08:47 GMT)
Paradigm selection for Data Fusion of SAR and Multispectral Sentinel
data applied to Land-Cover Classification [63.1] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく4つのデータ融合パラダイムを分析し、実装する。
目標は、最良のデータ融合フレームワークを選択するための体系的な手順を提供することであり、その結果、最高の分類結果が得られる。
この手順は、土地被覆分類のために検証されているが、他のケースに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:36:54 GMT)
Investigating the Role of Negatives in Contrastive Representation
Learning [59.3] ノイズコントラスト学習は教師なし表現学習の一般的な手法である。
我々は、これらのパラメータの1つの役割の曖昧さ、すなわち負の例の数に焦点をあてる。
結果が我々の理論と広く一致しているのに対して、我々の視覚実験はより悪質であり、性能は時々負の数に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:44:16 GMT)
Accumulative Poisoning Attacks on Real-time Data [57.0] 我々は、よく設計されたが簡単な攻撃戦略が、中毒効果を劇的に増幅できることを示します。
我々の研究は、よく設計されたが簡単な攻撃戦略が、中毒効果を劇的に増幅できることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:29:53 GMT)
Moving beyond the transmon: Noise-protected superconducting quantum
circuits [55.5] 超伝導回路は、高い忠実度で量子情報を保存および処理する機会を提供する。
ノイズ保護デバイスは、計算状態が主に局所的なノイズチャネルから切り離される新しい種類の量子ビットを構成する。
このパースペクティブは、これらの新しい量子ビットの中心にある理論原理をレビューし、最近の実験について述べ、超伝導量子ビットにおける量子情報の堅牢な符号化の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:00:13 GMT)
Distributing entanglement with separable states: assessment of encoding
and decoding imperfections [55.4] 絡み合いは、常に関連する他のシステムと分離可能なキャリアを使って分散することができる。
不完全なユニタリ相互作用と協調して作用する不整合力学の影響を考察する。
絡み合いの利得は、相当な単元誤差があっても可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:14:55 GMT)
Iterative Feature Matching: Toward Provable Domain Generalization with
Logarithmic Environments [55.2] ドメインの一般化は、限られた数のトレーニング環境からのデータで、目に見えないテスト環境でうまく機能することを目的としています。
我々は,O(logd_s)$環境のみを見た後に一般化する予測器を高確率で生成することを保証する反復的特徴マッチングに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:39:19 GMT)
Space-time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video [54.4] 本稿では,1つのビデオから動的シーンのニューラル照度場を学習する手法を提案する。
私たちの学習した表現は、入力ビデオのフリービューレンダリングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 20:42:30 GMT)
VQMIVC: Vector Quantization and Mutual Information-Based Unsupervised
Speech Representation Disentanglement for One-shot Voice Conversion [54.3] ワンショット音声変換は、音声表現のアンタングルメントによって効果的に実現できる。
コンテンツエンコーディングにはベクトル量子化(VQ)を使用し、トレーニング中に相互情報(MI)を相関指標として導入する。
実験結果は,提案手法が効果的に非絡み合った音声表現を学習する際の優位性を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:50:38 GMT)
On Contrastive Representations of Stochastic Processes [53.2] プロセスの表現を学習することは、機械学習の新たな問題である。
本手法は,周期関数,3次元オブジェクト,動的プロセスの表現の学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:00:24 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） (Fri, 18 Jun 2021 04:55:09 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Dysarthric Speech Detection via
Domain Adversarial Training and Mutual Information Minimization [52.8] 本稿では,非教師付き領域適応問題として,クロスドメイン・ディザスリック音声検出(DSD)を定式化するための最初の試みを行う。
DPC, DAT, 相互情報最小化(MIM)を含むマルチタスク学習戦略を提案する。
実験の結果, 発話レベルの重み付き平均リコールと話者レベルの精度では, それぞれ22.2%, 20.0%の絶対的な増加が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:34:36 GMT)
BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based
Masked Language-models [51.5] 我々は、事前訓練されたBERTモデルのバイアス項(またはバイアス項のサブセット)のみを微調整することは、モデル全体を微調整する(そして、時にはそれよりも優れている)ことを示す。
彼らは、ファインタニングは、新しいタスク固有の言語知識を学ぶのではなく、言語モデリングの訓練によって引き起こされる知識を明らかにすることであるという仮説を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:09:21 GMT)
Gradual Domain Adaptation via Self-Training of Auxiliary Models [50.6] ソースとターゲットドメイン間のギャップを増やすことで、ドメイン適応はより難しくなります。
中間領域のモデルを学習する補助モデル(AuxSelfTrain)の自己学習を提案する。
教師なしおよび半教師付きドメイン適応のベンチマークデータセットの実験は、その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:15:25 GMT)
Residual Contrastive Learning for Joint Demosaicking and Denoising [49.8] RAW画像,残差コントラスト学習(RCL)における新しいコントラスト学習手法を提案する。
本研究は,各RAW画像に含まれる雑音が信号に依存しているという仮定に基づいて構築した。
我々は、未知の(ランダムな)ノイズ分散を伴う教師なしJDDタスクに対する新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:37:05 GMT)
Learning to Generate Code Sketches [49.5] 文法フォーマー(Grammformers)は、明示的な監督なしにスケッチを生成することを学ぶ文法誘導モデルである。
従来の生成モデルと比較して,グラムフォーマーは10～50%正確なスケッチを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:50:27 GMT)
Distributed Deep Learning in Open Collaborations [49.2] 協調学習に特化して設計された新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
現実的な条件下でのSwaVとALBERTの事前学習に対するアプローチの有効性を実証し,コストのごく一部で従来の設定に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:23:13 GMT)
Combining Pseudo-Point and State Space Approximations for Sum-Separable
Gaussian Processes [48.6] 我々は,擬似点法と状態空間GP近似フレームワークを組み合わせて両世界の長所を得る,シンプルでエレガントな方法が存在することを示す。
組み合わせたアプローチは、どちらの方法よりも拡張性が高く、時間的問題にも適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:30:09 GMT)
MADE: Exploration via Maximizing Deviation from Explored Regions [48.5] オンライン強化学習(RL)では、高次元環境における効率的な探索は依然として困難であり、報酬は少ない。
調査地域からの次の政策の逸脱を最大化することによる新たな探索手法を提案する。
提案手法は,最先端手法よりもサンプル効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:57:00 GMT)
Solving Stochastic Compositional Optimization is Nearly as Easy as
Solving Stochastic Optimization [47.9] 本稿では,新たに修正された構成勾配法(SCSC)を提案する。
SCSCは単一ループで単一時間スケールで動作し、固定バッチサイズを使用し、非合成最適化のための勾配降下法(SGD)と同じ速度で収束することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:56:36 GMT)
Learning and Meshing from Deep Implicit Surface Networks Using an
Efficient Implementation of Analytic Marching [44.6] ゼロレベル集合が基底表面を捕捉する暗黙の場関数から表面メッシュを復元する問題について検討する。
既存の手法は従来のメッシュアルゴリズムに依存しているが、将来性はあるものの、暗黙のサーフェスネットワークで学んだ精度の喪失に悩まされている。
本稿では,解析セル間を行ない,暗黙のサーフェスネットワークによって捕捉されたメッシュを正確に回復する解析マーチング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:06:28 GMT)
EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge for Action
Recognition 2021: Team M3EM Technical Report [39.3] 複数のモダリティを活用することで、Unsupervised Domain Adaptationタスクのメリットが証明されている。
マルチモーダル・ミューチュアル・エンハンスメント・モジュール (M3EM) は、複数のモーダルからの情報を共同で検討し、ドメイン間で最も転送可能な表現を見つけるモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:03:30 GMT)
Deep Neural Network Discrimination of Multiplexed Superconducting Qubit
States [39.3] ニューラルネットワークを状態判別器として用いたマルチキュービット読み出しを提案する。
完全に接続されたフィードニューラルネットワークは、我々のシステムにおける量子状態割り当ての忠実度を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:43:42 GMT)
A Unified Generative Adversarial Network Training via Self-Labeling and
Self-Attention [38.3] 本稿では,任意のレベルのラベリングを統一的に処理できる新しいGANトレーニング手法を提案する。
提案手法では,手動で定義したラベルを組み込むことができる人工ラベル方式を導入する。
我々は, CIFAR-10, STL-10, SVHNに対するアプローチを評価し, 自己ラベルと自己アテンションの両方が生成データの品質を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:40:26 GMT)
Proper Value Equivalence [37.6] 我々は、MuZero や Muesli のような一般的なアルゴリズムは、この損失の上限を最小化するものとして理解することができると論じる。
我々は,MuZeroの修正を提案するため,MuZeroの修正を提案し,実際の性能向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:05:20 GMT)
Being Properly Improper [36.5] 正当性を剥奪された場合、類型的確率に基づく損失を分析する。
S. Arimoto が導入した半世紀の古い損失の自然な延長は、ねじれ固有であることを示す。
次に、適切な損失を減らし、加速するために、最も優れたオフザシェルフアルゴリズムをいくつか提供した理論に目を向けます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:00:15 GMT)
hSMAL: Detailed Horse Shape and Pose Reconstruction for Motion Pattern
Recognition [35.6] 馬用の新しいSMALモデルを,37ドルの玩具から学習した新しいテンプレート,骨格,形状空間に基づいて定義する。
本稿では,映像からの透視検出問題にhSMALモデルを適用し,そのモデルに画像に適合させて3次元ポーズを復元し,ポーズデータにST-GCNネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:53:40 GMT)
On the benefits of maximum likelihood estimation for Regression and
Forecasting [35.4] 我々は回帰と予測のためのMLE(Maximum Likelihood Estimation)の実践的アプローチを提唱する。
このアプローチは、データセットの事前ドメイン知識のような誘導バイアスをキャプチャするのに適しています。
提案手法は, 提案手法を設計した汎用混合型ファミリーでインスタンス化することにより, 経験的リスク最小化よりも優れた性能が得られることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 22:10:43 GMT)
Towards Distraction-Robust Active Visual Tracking [34.9] 本研究では,目標と複数のトラッカーが協調的なチームを形成してトラッカーと対戦し,追従に失敗する複合協調競争型マルチエージェントゲームを提案する。
トラッカーが望まれる乱雑なアクティブな視覚追跡を実行し、目に見えない環境によく一般化できることを示す。
また,マルチエージェントゲームはトラッカーのロバスト性を逆向きにテストするためにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:05:25 GMT)
Source-free Domain Adaptation via Avatar Prototype Generation and
Adaptation [34.5] データプライバシの問題により、ソースドメインデータにアクセスできない、実用的なドメイン適応タスクについて検討する。
ソースデータとターゲットドメインラベルの欠如は、モデル適応を非常に困難にします。
本稿では,ソースモデルに隠れた知識を活用するために,CPGA法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:30:54 GMT)
Novelty Detection via Contrastive Learning with Negative Data
Augmentation [34.4] 新規性検出のための新しい生成ネットワークフレームワークを提案する。
我々のモデルは最先端のノベルティ検出器よりも優れている。
我々のモデルは、他の敵ベースノベルティ検出方法と比較して、非敵方式で訓練するためにより安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:26:15 GMT)
Bridging the Gap Between Object Detection and User Intent via
Query-Modulation [34.0] クエリ変調検出器は、興味のあるラベルのオブジェクトを検出するのに優れた性能を示す。
クエリ変調検出と標準オブジェクト検出の両方を解決するために、同時にトレーニングすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:47:53 GMT)
Group-Structured Adversarial Training [33.7] GSAT(Group-Structured Adperturbrial Training)は、サンプル間で構成された頑健な摂動モデルを学ぶ。
本稿では、画像認識および計算生物学データセットに対する構造化摂動に対するGSATフレームワークのいくつかの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:32:40 GMT)
Light Pollution Reduction in Nighttime Photography [32.9] 夜間の写真家は、望ましくない人工照明の光汚染に悩まされることが多い。
本稿では,知覚品質の劣化を著しく軽減できる物理ベース光汚染低減(LPR)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:38:13 GMT)
Universal Rate-Distortion-Perception Representations for Lossy
Compression [31.3] 我々は、エンコーダを固定し、デコーダを変更して歪みや知覚制約の集合内の任意の点を達成できる普遍表現の概念を考える。
対応する情報理論の普遍的速度歪曲知覚が、近似的な意味で操作可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:52:08 GMT)
Anomaly Detection in Dynamic Graphs via Transformer [30.9] DYnamic graph(TADDY)のためのトランスフォーマーを用いた新しい異常検出フレームワークを提案する。
本フレームワークは,進化するグラフストリームにおいて,各ノードの構造的役割と時間的役割をよりよく表現するための包括的ノード符号化戦略を構築する。
提案するTADDYフレームワークは,4つの実世界のデータセットに対して,最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:27:19 GMT)
Indicators of Attack Failure: Debugging and Improving Optimization of
Adversarial Examples [29.4] 機械学習モデルの頑健さを敵の例に評価することは難しい問題である。
我々は、勾配に基づく攻撃の最適化において共通の障害を明らかにするための定量的指標のセットを定義する。
実験により,現在の対向ロバスト性評価を可視化し,デバッグし,改善するために,提案した障害指標が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:57:58 GMT)
An Improved Single Step Non-autoregressive Transformer for Automatic
Speech Recognition [28.1] 非自己回帰機構は、音声変換器の推論時間を著しく短縮することができる。
CTCアライメントに基づく単一ステップ非自己回帰変換器(CASS-NAT)の以前の研究は、自己回帰変換器(AT)よりも大きなリアルタイム係数(RTF)の改善を示している。
エンド・ツー・エンドのCASS-NATの精度を向上させるためのいくつかの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:58:30 GMT)
DKP oscillator in the presence of a spinning cosmic string [27.7] 本研究では,スピン0粒子に対する一般化Duffin-Kemmer-Petiau(DKP)発振器上でのトポロジ的欠陥によって生じる重力場の変化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:14:43 GMT)
A Fait Accompli? An Empirical Study into the Absence of Consent to
Third-Party Tracking in Android Apps [27.6] サードパーティの追跡により、企業はユーザの行動データを収集し、デジタルデバイス間での活動を追跡することができる。
これにより、ユーザのプライベートな生活に対する深い洞察を、見知らぬ人の手に渡すことができ、しばしばユーザの意識や明確な同意なしに起こる。
本稿では,モバイルアプリにどの程度の同意が実装されているかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:00:40 GMT)
World-GAN: a Generative Model for Minecraft Worlds [27.2] この研究は、Minecraftで機械学習を介してデータ駆動の手続き型コンテンツ生成を実行する最初の方法であるWorld-GANを紹介する。
GAN(Generative Adversarial Network)アーキテクチャをベースとして,任意のサンプルから任意のサイズの世界スニペットを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:45:39 GMT)
Finding Fair and Efficient Allocations When Valuations Don't Add Up [26.0] エージェント評価がマトロイドのランク関数である場合、社会的に最適な(実用的社会福祉の最大化)手法は、1つの項目(EF1)までのうらやましい自由度が存在し、計算的に抽出可能であることを示す。
これは、ナッシュの福祉を最大化する割り当てがEF1であると確立された付加的評価によって仮定されない最初の評価関数クラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:21:10 GMT)
GEM: A General Evaluation Benchmark for Multimodal Tasks [25.8] マルチモーダルタスクの総合評価ベンチマークとしてGEMを提案する。
GEMは、画像言語タスクのGEM-Iとビデオ言語タスクのGEM-Vからなる大規模な視覚言語ベンチマークである。
我々は,多言語マルチモーダル研究の発展を目指して,データセット,コード,ベースラインモデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:14:13 GMT)
PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint
Relational Triple Extraction [24.0] 我々は、ポテンシャル関係と大域対応(PRGC)に基づく連立三重抽出フレームワークを提案する。
PRGCは、より効率のよい公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、重複するトリプルの複雑なシナリオで一貫したパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:38:07 GMT)
Weakly Supervised Pre-Training for Multi-Hop Retriever [23.8] 本研究では,人的努力を伴わない,弱教師付きマルチホップレトリバーの事前学習手法を提案する。
提案手法は,1)複雑な質問のベクトル表現を生成するための事前学習タスク,2)厳密なエンコーダに基づく事前学習モデル構造として,質問とサブクエストのネスト構造を生成するスケーラブルなデータ生成手法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:06:02 GMT)
Analyzing Adversarial Robustness of Deep Neural Networks in Pixel Space:
a Semantic Perspective [23.7] 敵の例は、入力を知覚不能な摂動で修正し、ネットワークが誤った出力を生成することを誤解することによって悪質に作成される。
画像レベルでは,画像分類器の対角的ロバスト性について検討し,画像中の画素情報をすべて無差別に利用する。
本研究では,分割画像の異なる領域の画素による摂動画素の探索を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:16:01 GMT)
Continuity of Topic, Interaction, and Query: Learning to Quote in Online
Conversations [23.2] 本研究は,オンライン会話における引用の自動生成について研究する。
引用でコンテキストを継続するために、エンコーダ-デコーダニューラルフレームワークが使用される。
英語と中国語の2つの大規模データセットの実験結果。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:38:48 GMT)
Few-Shot Semantic Segmentation Augmented with Image-Level Weak
Annotations [23.0] ショットセマンティックセグメンテーションの最近の進歩は、わずか数ピクセルレベルの注釈付き例によってこの問題に対処している。
私たちのキーとなるアイデアは、イメージレベルのラベル付きデータから知識を融合させることで、クラスのより優れたプロトタイプ表現を学ぶことです。
画像レベルのアノテーションを統合することで,距離空間におけるクラスプロトタイプ表現を学習するための新しいフレームワークPAIAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:55:54 GMT)
Evaluating the Robustness of Trigger Set-Based Watermarks Embedded in
Deep Neural Networks [22.6] 最先端のトリガーセットベースの透かしアルゴリズムは、所有権を証明するという設計目標を達成することができない。
本稿では,対象モデルの基盤となる透かしアルゴリズムに対する敵の知識を活用する新しい適応攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:23:55 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） (Fri, 18 Jun 2021 16:36:37 GMT)
Differentiable Particle Filtering without Modifying the Forward Pass [21.4] バックプロパゲーションで用いられるメッセージのみを修正することにより、限界確率の勾配の偏りのない推定値を得る方法を示す。
我々はこれを停止段階再サンプリングと呼び、自動微分ライブラリで容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:58:52 GMT)
Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks [20.3] グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベースのシミュレーション学習フレームワークであるMeshGraphNetsを紹介する。
その結果, 空気力学, 構造力学, 布など, 幅広い物理系の力学を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:32:43 GMT)
Graph-based Joint Pandemic Concern and Relation Extraction on Twitter [19.7] 公衆の懸念検出は、パンデミックの流行前またはその間、危機管理のための当局に潜在的ガイダンスを提供する。
ソーシャルメディアの膨大な情報から時間内の懸念を検出することは、大きな課題であることがわかりました。
本稿では,人々の関心事とそれに対応する関係を識別する新しいエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:06:35 GMT)
Low Resource German ASR with Untranscribed Data Spoken by Non-native
Children -- INTERSPEECH 2021 Shared Task SPAPL System [19.4] 本稿では,ドイツ語における非Native Children's Speechの音声認識における共有課題であるInterSPEECH 2021 ChallengeのSPAPLシステムについて述べる。
子ども向けのドイツのASRシステムを開発するために,5時間の転写データと60時間の非転写データを提供する。
書き起こしデータのトレーニングのために,音声発話における長周期非音声区間の影響を軽減するために,非音声状態判別損失(NSDL)を提案する。
本システムは,評価データに対して39.68%の単語誤り率(WER)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:36:26 GMT)
The Principles of Deep Learning Theory [19.3] この本は、実践的妥当性の深いニューラルネットワークを理解するための効果的な理論アプローチを開発する。
これらのネットワークがトレーニングから非自明な表現を効果的に学習する方法について説明する。
トレーニングネットワークのアンサンブルの有効モデル複雑性を,奥行き比が支配していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:00:00 GMT)
Active Offline Policy Selection [19.2] 本稿では,ログデータの多いドメインにおけるポリシ選択の問題に対処するが,インタラクション予算が非常に制限されている。
ログデータのみを用いてポリシーの価値を評価するために、いくつかのオフ・ポリティクス・アセスメント(OPE)技術が提案されている。
本稿では、ログデータとオンラインインタラクションの制限を組み合わさって、最適なポリシーを識別する、新しい緊急オフラインポリシー選択問題の定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:33:13 GMT)
Single View Physical Distance Estimation using Human Pose [19.0] 本稿では,1枚のRGB画像やビデオからカメラ内在物,地上面,人物間の物理的距離を同時に推定する完全自動システムを提案する。
提案手法により、既存のカメラシステムは、専用のキャリブレーションプロセスやレンジセンサーを必要とせず、物理的距離を測定することができる。
その結果,ポーズに基づく自動校正と距離推定の問題に対して,MEVADAが世界初となる評価ベンチマークとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:50:40 GMT)
Recurrent Stacking of Layers in Neural Networks: An Application to
Neural Machine Translation [18.8] 我々は、全ての層にパラメータを共有することで、繰り返し積み重ねられたニューラルネットワークモデルを実現することを提案する。
我々は、パラメータが著しく少ないにもかかわらず、単一のレイヤを6回繰り返し積み重ねるモデルの翻訳品質が、各レイヤが異なるパラメータを持つ6つのレイヤを積み重ねるモデルの翻訳品質にアプローチすることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:48:01 GMT)
Medical Image Analysis on Left Atrial LGE MRI for Atrial Fibrillation
Studies: A Review [18.2] 後期ガドリニウム造影MRI(LGE MRI)は左心房(LA)の傷跡の可視化と定量化に一般的に用いられている。
本稿では, LGE MRIによるLA空洞, 壁, 傷痕, アブレーションギャップのセグメンテーションと定量化のための計算手法について, 体系的に検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 01:31:06 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） (Fri, 18 Jun 2021 01:26:28 GMT)
Adversarial Distortion for Learned Video Compression [17.7] 副次的対向歪みを最小化する深層対向学習ビデオ圧縮モデルを提案する。
最先端の学習ビデオ圧縮システムを用いた実験では,特に高圧縮下での知覚的アーティファクトの低減と詳細の再構築が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:42:25 GMT)
Pseudo-healthy synthesis with pathology disentanglement and adversarial
learning [17.7] Pseudo-Healthy 合成は、病理的な画像から被写体特異的な健康なイメージを作成するタスクである。
健康な状態から病理情報を解き放つことを奨励するモデルを提案する。
私たちは、ペアやペアの無い設定を使って、モデルを逆さまにトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:39:10 GMT)
Adversarial Training Helps Transfer Learning via Better Representations [17.5] Transfer Learningは、ソースデータに事前トレーニングされたモデルを活用して、ターゲット設定に効率的に適応することを目的としている。
最近の研究は、情報源データにおける敵対的訓練が、新しいドメインへのモデル転送能力を向上させることを実証的に実証している。
本研究は, 情報源データにおける対角的学習により, より優れた表現が生成されることを示し, この表現を微調整することで, 対象データのより正確な予測が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:41:07 GMT)
Batch Multi-Fidelity Bayesian Optimization with Deep Auto-Regressive
Networks [17.4] 我々は,Deep Auto-Regressive Networks (BMBO-DARN) を用いたバッチ多重忠実ベイズ最適化を提案する。
ベイズニューラルネットワークの集合を用いて、完全自己回帰モデルを構築します。
我々は,忠実度を検索することなく,単純かつ効率的なバッチクエリ手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:55:48 GMT)
Medical Matting: A New Perspective on Medical Segmentation with
Uncertainty [17.3] 柔らかいセグメンテーション法としてマッティングを導入し,不確実な領域を医療現場で扱う新しい視点について述べる。
医用マットデータセットが存在しないため、まずアルファマットを用いた2つの医療用データセットをラベル付けした。
提案したモデルでは、最先端のマッチングアルゴリズムを大きなマージンで上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:13:52 GMT)
The Perils of Learning Before Optimizing [17.0] 本稿では,最適化タスクを通じて予測モデルを識別することで,エンドツーエンドで予測モデルを学習する方法を示す。
2段階のアプローチとエンドツーエンドのアプローチのパフォーマンスギャップは、最適化における相関の概念の強調と密接に関係していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 20:43:47 GMT)
Goal-Directed Planning by Reinforcement Learning and Active Inference [16.7] ベイジアン推論を用いた新たな意思決定フレームワークを提案する。
すべてがニューラルネットワークモデルとして統合されます。
センサモレータナビゲーションタスクにおける実験により提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:41:01 GMT)
Towards Clustering-friendly Representations: Subspace Clustering via
Graph Filtering [16.6] 本稿では,スムーズな表現を実現するグラフフィルタリング手法を提案する。
画像および文書クラスタリングデータセットの実験により、我々の手法は最先端のサブスペースクラスタリング技術により改善されていることを示す。
アブレーション研究では、グラフフィルタリングがノイズを除去し、画像の構造を保存し、クラスの分離性を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:21:36 GMT)
Bad Characters: Imperceptible NLP Attacks [16.4] 敵対的な例のクラスは、ブラックボックスの設定でテキストベースのモデルを攻撃するために使用することができる。
単一の知覚不可能なエンコーディングインジェクションでは、攻撃者は脆弱なモデルの性能を大幅に低下させることができる。
弊社の攻撃は、MicrosoftやGoogleなど、現在展開中の商用システムに対するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:42:56 GMT)
Dynamical Deep Generative Latent Modeling of 3D Skeletal Motion [15.4] 本モデルでは,高度に相関した骨格データを時間的変化の空間的基礎の集合に分解する。
これにより、3次元ポーズデータのダイナミックスにおいて意味のある内在状態を解析する動的深部生成潜在モデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 23:58:49 GMT)
Self-supervised Incremental Deep Graph Learning for Ethereum Phishing
Scam Detection [15.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なノード分類タスクにおいて有望な性能を示している。
実世界の複雑なグラフに自然に抽象化できるトランザクションデータでは、ラベルの不足と大量のトランザクションデータがGNNの手法を利用するのを困難にしている。
フィッシング詐欺検出問題に対する自己教師付きインクリメンタルグラフ学習モデル(SIEGE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:06:26 GMT)
Dependency Structure Misspecification in Multi-Source Weak Supervision
Models [15.1] 下流分類器のテストセット性能に及ぼすラベルモデルの誤特定の影響について検討した。
我々はモデリング誤差に関する新しい理論的境界を導出し、この誤差が実質的であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:15:44 GMT)
A Novel Graph based Trajectory Predictor with Pseudo Oracle [15.1] GTPPOは、歩行者の将来の行動に配慮したエンコーダデコーダに基づく手法である。
ETH、UCY、Stanford Droneのデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:24:45 GMT)
Whole MILC: generalizing learned dynamics across tasks, datasets, and
populations [15.0] 障害特異的力学の理論は、疾患の早期診断と理解に不可欠である。
本稿では,コンテキストに局所的な相互シーケンス情報を強化する,教師付きトレーニングモデルを提案する。
統合失調症 (i) とアルツハイマー病 (iii) の3つの異なる疾患と4つの異なる研究について本モデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 20:12:38 GMT)
Discerning Generic Event Boundaries in Long-Form Wild Videos [14.5] 本稿では,2つのストリームインジェネリックな3次元畳み込みアーキテクチャに基づくイベント境界検出手法を提案する。
私たちの研究はイベント境界検出チャレンジ(CVPR-Long Form Video Understanding LOVEU Workshopの一部)にインスパイアされています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:28:19 GMT)
On the Connections between Counterfactual Explanations and Adversarial
Examples [14.5] 本研究は, 対実的説明と敵対的事例との間の関係を定式化するための最初の試みである。
本分析は,いくつかの反事実的説明法と逆例生成法が等価であることを示す。
人工および実世界のデータセットを用いた広範囲な実験により理論的知見を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:22:24 GMT)
Training or Architecture? How to Incorporate Invariance in Neural
Networks [14.2] 本稿では,グループ行動に関して,ネットワークアーキテクチャを確実に不変化する手法を提案する。
簡単に言えば、実際のネットワークにデータを送る前に、可能なトランスフォーメーションを“無効化”するつもりです。
このような手法の特性を解析し、等変ネットワークに拡張し、その利点を頑健さと計算効率の両面からいくつかの数値例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:31:00 GMT)
The Adaptive Doubly Robust Estimator for Policy Evaluation in Adaptive
Experiments and a Paradox Concerning Logging Policy [13.8] 適応実験から得られた依存サンプルに対する2重頑健(DR)推定器を提案する。
提案するDR推定器は,他の推定器と比較して優れた性能を示す傾向にあるという実証的パラドックスを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 22:17:48 GMT)
Direct Reconstruction of Linear Parametric Images from Dynamic PET Using
Nonlocal Deep Image Prior [13.7] PETシングラムからパラメトリック画像を直接推定する直接再構成法が開発されている。
受信回数が限られているため、信号対雑音比(SNR)と直接再構成フレームワークによって生成されたパラメトリック画像の解像度は依然として限られている。
近年,多数の高品質なトレーニングラベルが利用可能である場合に,医用画像復調・復調に教師付き深層学習法がうまく応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:30:22 GMT)
Positional Contrastive Learning for Volumetric Medical 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） (Fri, 18 Jun 2021 03:49:32 GMT)
A system of vision sensor based deep neural networks for complex driving
scene analysis in support of crash risk assessment and prevention [12.9] 本稿では,車載ダッシュカメラとディープラーニングアルゴリズムを用いたシーン解析システムを開発した。
このシステムのマルチネットには、2つのマルチタスクニューラルネットワークが含まれており、シーンごとに4つのラベルを提供するシーン分類を実行する。
2つの全く新しいデータセットが開発され、一般に公開され、提案されたディープニューラルネットワークのトレーニングに有効であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:07:59 GMT)
A Dynamic Spatial-temporal Attention Network for Early Anticipation of
Traffic Accidents [12.9] 本稿では,ダッシュカムビデオからの交通事故を早期に予測するための動的時空間アテンション(DSTA)ネットワークを提案する。
DTA(Dynamic Temporal Attention)と呼ばれるモジュールを用いてビデオシーケンスの識別時間セグメントを選択することを学ぶ
事故の空間的・時間的関係の特徴と景観的特徴は, Gated Recurrent Unit (GRU) ネットワークと共同で学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:58:53 GMT)
Semi-supervised Optimal Transport with Self-paced Ensemble for
Cross-hospital Sepsis Early Detection [12.7] 最先端の手法は、教師あり学習のために大量のラベル付き医療データを必要とする。
ラベル付きデータの欠如は、ある病院が新しいセプシス検出システムをデプロイしたい場合、大きな障害を引き起こす。
本稿では,Sepsis早期検出のための自己組織化アンサンブルフレームワークを用いた半教師付き最適トランスポートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 20:54:18 GMT)
Improved Radar Localization on Lidar Maps Using Shared Embedding [12.7] 本稿では,レーダグローバルローカライゼーションを解くためのフレームワークと,事前に構築したライダーマップ上でのポーズトラッキングを提案する。
ディープニューラルネットワークは、レーダースキャンとライダーマップのための共有埋め込みスペースを作成するために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:40:04 GMT)
A Vertical Federated Learning Framework for Horizontally Partitioned
Labels [12.4] 既存の垂直連合学習法の多くは、少なくとも一方が全てのデータサンプルのラベルの完全なセットを保持しているという強い仮定を持っている。
既存の垂直統合学習手法は部分ラベルしか利用できないため、エンドツーエンドのバックプロパゲーションにおいてモデル更新が不十分になる可能性がある。
本稿では,すべての水平分割ラベルをフル活用してニューラルネットワークをプライバシ保護でトレーニングする,Cascade Vertical Federated Learning (CVFL) という,新しい縦型フェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:10:11 GMT)
Fusion of Embeddings Networks for Robust Combination of Text Dependent
and Independent Speaker Recognition [12.2] 本稿では,統合学習とニューラルアテンションを組み合わせた組込みネットワークフェネネットアーキテクチャの融合を提案する。
フェネトはベースラインやスコア融合法よりも精度が高く、特に不完全入力の存在下では精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:01:58 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） (Fri, 18 Jun 2021 01:58:15 GMT)
Sample Efficient Social Navigation Using Inverse Reinforcement Learning [11.8] 本稿では,人間の軌道観測から学習する逆強化学習に基づくアルゴリズムについて述べる。
私たちは、トレーニング時間とサンプルの複雑さを減らしながら、我々のアプローチがより良いパフォーマンスをもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:07:41 GMT)
Subjective Bias in Abstractive Summarization [11.7] 主観的バイアスと同じ内容を要約する複数の表現の相違を定式化し、抽象的要約の文脈におけるこのバイアスの役割について検討する。
スタイルクラスタ化されたデータセットに基づいてトレーニングされた要約モデルの結果は、より収束性、抽象化、一般化につながるある種のスタイルが存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:17:55 GMT)
Evolving GANs: When Contradictions Turn into Compliance [11.4] 本稿では,リアルな合成データを生成しながら,限られたデータ設定下での識別精度の向上を図ったGANゲームを提案する。
これにより、生成したデータが他の類似したタスクに使用できるという利点が加わった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:51:35 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） (Fri, 18 Jun 2021 14:45:53 GMT)
Multi-Granularity Network with Modal Attention for Dense Affective
Understanding [11.1] 近年の脳波課題では,感情理解の深層化が提案され,フレームレベルの感情予測が求められている。
目的のフレームをよりよく記述するために,多粒度特徴を用いた多粒度ネットワーク(MGN-MA)を提案する。
提案手法はEEVチャレンジにおいて0.02292の相関値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:37:06 GMT)
A Coarse-to-Fine Instance Segmentation Network with Learning Boundary
Representation [11.0] 境界ベースのインスタンスセグメンテーションは、その魅力的な効率性から多くの注目を集めている。
既存の手法は長距離回帰の難しさに悩まされている。
この問題に対処する粗大なモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:37:28 GMT)
Towards interpreting computer vision based on transformation invariant
optimization [10.8] 本研究では、ニューラルネットワークをターゲットクラスに活性化できる可視化画像を、バックプロパゲーション法により生成する。
このような手法がニューラルネットワークの洞察を得るのに役立つケースがいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:04:10 GMT)
QuantumFed: A Federated Learning Framework for Collaborative Quantum
Training [10.6] 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） (Fri, 18 Jun 2021 00:53:37 GMT)
ScoreGrad: Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting with
Continuous Energy-based Generative Models [10.3] 本研究では,連続エネルギーモデルに基づく確率的時系列予測フレームワークであるScoreGradを提案する。
ScoreGradは時系列特徴抽出モジュールと条件微分方程式に基づくスコアマッチングモジュールで構成される。
6つの実世界のデータセットで最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:22:12 GMT)
Quantum CDMA Communication Systems [10.0] 連続モード量子光パルスのスペクトル符号化と復号に基づく新しい量子CDMA技術の基本原理を紹介し,議論する。
理想的で典型的なQCDMAシステムを記述する上で基本となる様々なQCDMAモジュールの数学的モデルを示す。
我々の数学的モデルは、点対点量子通信、量子パルス整形、および入力が連続モード量子信号である量子レーダ信号およびシステムの設計とデータ変調において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:05:53 GMT)
On-Device Personalization of Automatic Speech Recognition Models for
Disordered Speech [9.7] デバイス上でのASRパーソナライズには非常に少ない話者データを用いたアプローチを提案する。
提案手法は,発話障害のある話者100名を対象に試行し,話者ごとの発話が50人程度しか必要とせず,単語誤り率の中央値が71%向上していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:48:08 GMT)
A Neural Edge-Editing Approach for Document-Level Relation Graph
Extraction [9.4] 文書内の関係をエンティティ間の関係グラフとして扱う。
関係グラフは、初期グラフのエッジを編集することによって反復的に構成される。
エッジを編集する方法は、それらをクローズファーストな方法で分類することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:46:49 GMT)
Meta-control of social learning strategies [9.4] 社会学習は、実際の経験のない他人の行動を模倣し、コスト効率の良い知識獲得手段を提供する。
ここでは、成功に基づく戦略は、不確実性の低い良質な環境を完全に活用するが、不確実な環境では失敗することを示す。
一方、コンフォニスト戦略は、この悪影響を効果的に軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:17:21 GMT)
A Multi-task convolutional neural network for blind stereoscopic image
quality assessment using naturalness analysis [9.2] 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） (Fri, 18 Jun 2021 14:53:26 GMT)
Embedding Heterogeneous Networks into Hyperbolic Space Without Meta-path [9.2] 本稿では,異種ネットワークを双曲空間に埋め込むメタパスを必要としない,自己誘導型ランダムウォーク法を提案する。
我々は,2つの公開データセット上でのネットワーク再構築とリンク予測のタスクについて,徹底的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:24:13 GMT)
Steerable Partial Differential Operators for Equivariant Neural Networks [9.0] ディープラーニングでは、等変写像は通常、核との畳み込みによって定義されるが、物理学では偏微分作用素(PDO)である。
古典的畳み込みと微分作用素を統一するシュワルツ分布に基づく同変写像の枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:58:19 GMT)
$\alpha$-Stable convergence of heavy-tailed infinitely-wide neural
networks [8.9] 無限幅多層パーセプトロン(MLP)は、標準フィードフォワードニューラルネットワークの限界である。
与えられた隠蔽層の全ノードにおけるプレアクティベーション値のベクトルは、その極限に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 01:36:41 GMT)
Bootstrap an end-to-end ASR system by multilingual training, transfer
learning, text-to-text mapping and synthetic audio [8.5] 限られたデータリソースでの音声認識のブートストラップは、長い間活発な研究領域だった。
本稿では,低資源環境下でRNN-Transducerに基づく音声認識システム(ASR)をブートストラップする様々な手法の有効性について検討する。
実験では,ASR後のテキスト・テキスト・マッピングと合成音声を用いた多言語モデルからの変換学習が付加的な改善をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:12:44 GMT)
Patch-Based Image Restoration using Expectation Propagation [7.8] モンテカルロ法は画像復元などの高次元推論問題においてスケーラビリティの問題に悩まされることがある。
EP は多変量ガウス密度の積を用いて後部分布を近似するために用いられる。
ガウスノイズとポアソンノイズによるデノナイズ、塗装、デコンボリューション問題に対する実験は、そのようなフレキシブル近似ベイズ法の潜在的な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:45:15 GMT)
LEGAN: Disentangled Manipulation of Directional Lighting and Facial
Expressions by Leveraging Human Perceptual Judgements [7.6] 顔画像の光と表情を協調的に操作するための知覚的品質判断を利用する新しい合成フレームワーク LEGAN を提案する。
LEGANは、所望の出力画像にアップスケールする前に、照明と表現のサブスペースをアンタングルし、特徴空間で変換を行う。
また,LEGANおよび他のGANモデルにより合成された画像を用いて知覚的研究を行い,品質推定と視覚的忠実度との相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 22:00:59 GMT)
Multi-Task Learning for User Engagement and Adoption in Live Video
Streaming Events [7.5] ライブビデオストリーミングイベントの時刻を選択するために,マルチタスク深層強化学習モデルを提案する。
我々は、視聴者の関与と採用を独立したタスクとみなし、共通の方針を学ぶために統一的な損失関数を定式化する。
本実験は,いくつかの最先端戦略と比較して提案手法の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:30:22 GMT)
Less is More: Feature Selection for Adversarial Robustness with
Compressive Counter-Adversarial Attacks [7.5] 本稿では,敵攻撃を用いて重要な特徴を識別する新しい手法を提案する。
クリーンな精度とロバストな精度のギャップを橋渡しする特徴のサブセットが存在することを示す。
次に, 固有層におけるアクティベーション値の整合性を観察し, 特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:39:05 GMT)
Heuristic Stopping Rules For Technology-Assisted Review [7.5] 技術支援レビュー (Technology-Assisted Review, TAR) とは、大規模なコレクションに関連文書を見つけるためのループ内アクティブラーニングである。
本研究では,調査研究から得られたモデルに基づく推定手法に基づいて,QuantCIとQuantCIの2つの新しい停止規則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 02:14:20 GMT)
Towards a Query-Optimal and Time-Efficient Algorithm for Clustering with
a Faulty Oracle [7.4] 本稿では,クラスタリングを不良オラクルで研究するためのエレガントな理論的モデルを提案する。
一般の場合の$k$クラスタに対して、クエリ最適で時間効率のアルゴリズムを得られるかどうかというオープンな疑問として残された。
情報理論の回復が可能であれば,全ての定数$k$に対して,ほぼ最適なクエリ複雑性(最大$O(log2 n)$)を持つ時間効率アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 22:20:12 GMT)
Analysis and Tuning of a Voice Assistant System for Dysfluent Speech [7.2] 音声認識システムは、音や単語の繰り返し、音の伸長、可聴ブロックなどの非効率な音声によく当てはまらない。
既存のハイブリッド音声認識システムにおける復号化パラメータを調整することにより、流速障害のある個人に対して、isWERを24%改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 20:58:34 GMT)
Boolean Matrix Factorization with SAT and MaxSAT [6.9] 我々のアプローチは、合理的な時間を保ちながら、既存のアプローチよりも優れた分解を可能にすることを示しています。
提案手法により,不完全行列の扱いも可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:57:46 GMT)
Label Mask for Multi-Label Text Classification [6.7] 本稿では,言語モデルのクローズ問題に着想を得た多言語テキスト分類モデル (LM-MTC) を提案する。
そこで,各潜在的なラベルに対して異なるトークンを割り当て,ある確率でランダムにトークンをマスクし,ラベルに基づくマスケッド言語モデル(MLM)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:54:33 GMT)
The Dimpled Manifold Model of Adversarial Examples in Machine Learning [6.7] 本稿では,なぜ敵対的な例が存在するのかを簡潔に説明する,新しい概念的枠組みを提案する。
本論文の最後の部分では,この新モデルを強く支持する多数の実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:32:55 GMT)
Detox Browser -- Towards Filtering Sensitive Content On the Web [6.6] ウェブベースのリソースの年間消費は、非常に速いペースで増加している。
Webフィルタは、うつ病、不安、ストレスに苦しむ人々に適したデジタル環境を構築するのに役立つ。
Detox Browserは、エンドユーザが自分のメンタルヘルスに影響を与えるトピックを調整したり、コントロールしたりできるシンプルなツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:28:17 GMT)
Learning to Plan via a Multi-Step Policy Regression Method [6.5] 本稿では,特定の行動列を必要とする環境における推論性能を向上させるための新しい手法を提案する。
一つのステップでポリシーを学ぶ代わりに、事前にnアクションを予測できるポリシーを学びたいのです。
提案手法をMiniGridおよびPong環境上でテストし,単一観測における動作列の予測に成功して,推定時間における劇的な高速化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:51:49 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） (Fri, 18 Jun 2021 04:51:43 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） (Fri, 18 Jun 2021 00:59:28 GMT)
Equilibrium Design for Concurrent Games [6.0] ゲーム理論において、メカニズム設計は、ゲームの望ましい結果を達成するためのインセンティブの設計に関係している。
インセンティブの設計について検討し、例えば、所与の時間論理的性質を満たす平衡を求める。
応用として、平衡設計は、並列ゲームに対する合理的な合成と検証問題の代替解として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:45:45 GMT)
Level Set Stereo for Cooperative Grouping with Occlusion [5.8] ステレオ境界の局所化は、隣接する閉鎖領域に一致する手がかりが存在しないため困難である。
我々は、オクルージョンの本質的幾何学を符号化することによって境界を改善するエネルギーとレベルセットの格差を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:16:35 GMT)
A Framework for Real-time Traffic Trajectory Tracking, Speed Estimation,
and Driver Behavior Calibration at Urban Intersections Using Virtual Traffic
Lanes [5.7] 本稿では,VT-Laneを用いて得られた高精度な軌跡と移動分類を取り入れたケーススタディを提案する。
我々は、高度に計測された車両を用いて、ビデオ推論から得られた推定速度を検証する。
次に、推定速度を用いて、研究領域における車両の運転行動モデルのパラメータを校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:15:53 GMT)
A Fresh Approach to Evaluate Performance in Distributed Parallel Genetic
Algorithms [5.4] 本研究は,多集団並列遺伝的アルゴリズム(PGA)の行動評価と解析のための新しいアプローチを提案する。
特に,観測された性能曲線を表す数学的モデルを提案することにより,それらの数値的および計算的挙動を深く研究する。
実際の数値とそれに適合する数値モデルに基づく結論は、彼らのスピードアップ、実行時間、数値的な努力を理解するための新しい方法を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:07:14 GMT)
Liquid Sensing Using WiFi Signals [5.2] LiquidSenseは、低コストで高精度な液体レベルのセンシングシステムであり、日々の異なる液体や容器に広く適用でき、既存のスマートホームネットワークと容易に統合できる。
LiquidSenseは、既存のホームWiFiネットワークと、コンテナに取り付けられた低コストのトランスデューサを使用して、液体レベルの検出のためにコンテナの共鳴を検知する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:16:14 GMT)
Fitting summary statistics of neural data with a differentiable spiking
network simulator [5.0] 一般的なアプローチは、記録された活動の可能性を最大化するパラメータを持つ確率論的リカレントスパイクネットワークで脳領域をモデル化することである。
結果のモデルが現実的なニューラルアクティビティを生成できないことを示す。
模擬活動と記録活動の相違を測る用語でログ類似度を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:21:30 GMT)
NoiseGrad: enhancing explanations by introducing stochasticity to model
weights [4.7] NoiseGradは、入力データの代わりに重みにノイズを加える手法に依存しない説明強調法である。
提案手法を,異なるデータセットを含む様々な実験により検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:22:33 GMT)
Graph Context Encoder: Graph Feature Inpainting for Graph Generation and
Self-supervised Pretraining [4.6] グラフコンテキスト(GCE)は、グラフの特徴マスキングと再構成に基づくグラフ表現学習のためのシンプルだが効率的なアプローチである。
GCEモデルは、ノードとエッジラベルがマスクされたグラフオートエンコーダと同様に、入力グラフを効率的に再構築するように訓練される。
GCEは新規なグラフ生成に利用でき、分子生成にも応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:28:11 GMT)
Synchronising speech segments with musical beats in Mandarin and English
singing [4.6] 音楽的ビートの存在は、ソノリティよりもセグメント持続時間に依存していた。
マンダリンと英語は共通のパターンを示すにもかかわらず言語間の差異を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:32:27 GMT)
Mostly Harmless Machine Learning: Learning Optimal Instruments in Linear
IV Models [3.8] 標準線形機器変数設定に機械学習を組み込むことを正当化する理論的結果を提供する。
楽器から処理変数を予測するために,機械学習とサンプル分割を併用した。
これにより、研究者は治療と器具の間の非線形な共変を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:26:37 GMT)
Non-parametric Differentially Private Confidence Intervals for the
Median [3.2] 本稿では,中央値に対する有意な個人的信頼区間を計算するためのいくつかの戦略を提案し,評価する。
また、サンプリングからのエラーと出力の保護からのエラーという2つの不確実性源に対処することが、この不確実性を逐次的に組み込んだ単純なアプローチよりも望ましいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:45:37 GMT)
Virtual Temporal Samples for Recurrent Neural Networks: applied to
semantic segmentation in agriculture [2.6] 本稿では,農業ロボットの文脈における時間的意味的セグメンテーションの実現の可能性について検討する。
仮想時間サンプルを生成することにより、軽量なRNNを訓練してセマンティックセグメンテーションを行うことが可能であることを実証する。
以上の結果から,仮想サンプルを用いて時間的セマンティックセマンティックセマンティクスをトレーニングすることにより,サツマイモおよびサトウキビデータセットの絶対4.6と4.9で性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:15:54 GMT)
Why Mixup Improves the Model Performance [2.4] Mixupは、最近提案された正規化手順であり、ランダムなトレーニング例のペアを線形に補間する。
本研究は, 統計学習理論の観点から, ミックスアップがうまく機能する理由を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 01:50:12 GMT)
Contrastive Learning of Generalized Game Representations [2.3] ピクセルを通してゲームを表現することは、汎用的で汎用的なゲームモデルを構築する上で有望なアプローチを提供する。
ゲームは単なる画像ではないが、ゲーム画素で訓練されたニューラルネットワークモデルは、ゲームの内容ではなく、画像の視覚的スタイルの違いをキャプチャすることが多い。
本稿では,コントラスト学習の最近の進歩を基盤として,ゲームにおける表現学習のメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:17:54 GMT)
Data Enforced: An Exploratory Impact Analysis of Automated Speed
Enforcement in the District of Columbia [2.3] 2015年、コロンビア特別区はビジョンゼロのミッションと行動計画の枠組みを定め、2024年までに交通事故の死者ゼロを目指していた。
本研究では、自動スピード強化(ASE)の影響とビジョンゼロの目標達成におけるその役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:18:08 GMT)
Towards Single Stage Weakly Supervised Semantic Segmentation [2.3] 弱教師付きセマンティックセグメンテーションへのシングルステージアプローチを提案する。
ポイントアノテーションを使用して、オンザフライで信頼性の高い擬似マスクを生成します。
我々は、最近の実世界のデータセットにおいて、他のSOTA WSSS手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:34:50 GMT)
Self-supervised Video Representation Learning with Cross-Stream
Prototypical Contrasting [2.3] ビデオ・クロスストリーム・プロトタイプ・コントラスティング」はRGBと光フロービューの両方から一貫したプロトタイプの割り当てを予測する新しい手法である。
最寄りの映像検索と行動認識における最先端の検索結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:57:51 GMT)
Quantify the Non-Markovian Process with Intervening Projections in a
Superconducting Processor [2.0] 量子状態において、量子系の測定がしばしばそれを妨げるため、非マルコフ的マーキティの定義や定量化は困難である。
超伝導プロセッサのオープン量子力学をシミュレートし、非マルコフ過程をキャラクタリゼーションし定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:26:02 GMT)
Experimental Determination of Electronic States via Digitized
Shortcut-to-Adiabaticity and Sequential Digitized Adiabaticity [1.9] 超伝導量子デバイスは、H2分子とトポロジカルBernevig-Hughes-Zhang(BHZ)モデルという2つの例における電子状態を決定するために用いられる。
H2では、短核間距離を出発点とし、デジタル化STAを介して基底及び励起状態を得る。
それぞれの距離における固有状態は、デジタル化された断熱によって前の距離から連続的に決定され、H2のポテンシャルエネルギーの風景に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 04:13:53 GMT)
Streetonomics: Quantifying Culture Using Street Names [1.9] 我々はパリ、ウィーン、ロンドン、ニューヨークの各都市で4,932の栄誉ある通りの名前を研究した。
道路名は、社会がジェンダーに偏っている程度を反映していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:37:01 GMT)
Combined Person Classification with Airborne Optical Sectioning [1.8] 完全に自律的なドローンは、森林の天蓋を強く排除し、失われたり負傷したりすることを実証されている。
AOS(Airborne Optical Sectioning)は、新しい合成開口イメージング技術であり、ディープラーニングに基づく分類により、現実的な探索・救助条件下で高い検出率を実現する。
単一の積分画像ではなく、複数のAOSの分類を組み合わせることで、偽検出が著しく抑制され、真の検出が促進されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 11:56:17 GMT)
A Helmholtz equation solver using unsupervised learning: Application to
transcranial ultrasound [1.7] 2次元の不均一方程式の高速反復解法を完全学習一般化を用いて開発する。
学習したソリューションは、テストセットで優れたパフォーマンスを示し、トレーニング例の外でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:19:28 GMT)
Challenges and Limitations with the Metrics Measuring the Complexity of
Code-Mixed Text [1.7] コードミキシング(Code-mixing)は、多言語話者の間で頻繁に行われるコミュニケーションスタイルであり、テキストや音声の同じ発話で2つの異なる言語からの単語とフレーズを混ぜる。
本稿では、様々な実験で広く使われている既存のデータセットの例とともに、コード混合メトリクスのいくつかの固有の制限を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:26:48 GMT)
The Animal ID Problem: Continual Curation [1.4] 本稿では,画像と動物識別の人間機械による連続的なキュレーションとして,問題を定式化することを提案する。
これはオープンワールド認識の問題であり、アルゴリズムが最初に訓練され、デプロイされた後、ほとんどの新しい動物がシステムに入る。
システム全体の性能の重要な指標は、必要な人間の入力量の関数としての精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 22:32:11 GMT)
SPBERT: Pre-training BERT on SPARQL Queries for End-to-end Question
Answering over Knowledge Graphs [1.2] SPBERTは、大規模なSPARQLクエリログを事前トレーニングしたTransformerベースの言語モデルである。
本研究では,SPBERTとエンコーダデコーパスアーキテクチャを知識ベースQAコーパスに適用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:39:26 GMT)
Deep Reinforcement Learning Models Predict Visual Responses in the
Brain: A Preliminary Result [1.0] 強化学習を用いてニューラルネットワークモデルをトレーニングし、3Dコンピュータゲームをプレイします。
これらの強化学習モデルは、初期視覚領域において、神経応答予測精度のスコアを得る。
対照的に、教師付きニューラルネットワークモデルでは、より高い視覚領域において、より優れた神経応答予測が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:10:06 GMT)
All You Can Embed: Natural Language based Vehicle Retrieval with
Spatio-Temporal Transformers [1.0] AYCE(All You Can Embed)は,単一車両追跡シーケンスを自然言語に関連付けるモジュール型ソリューションである。
提案したアーキテクチャの主要なビルディングブロックは (i) BERT でテキスト記述の埋め込みを提供し、 (ii) コンボリューションバックボーンと Transformer モデルで視覚情報を埋め込む。
検索モデルのトレーニングのために,視覚と言語との埋め込み距離を学習するために,トリプルト・マージン・ロスのバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:38:51 GMT)
Non-Iterative Phase Retrieval With Cascaded Neural Networks [1.0] 本稿では,非オーバースタンプフーリエ等級と異なる解像度で画像を連続的に再構成するディープニューラルネットワークカスケードを提案する。
提案手法を4つの異なるデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:52:12 GMT)
Say Their Names: Resurgence in the collective attention toward Black
victims of fatal police violence following the death of George Floyd [0.9] 我々は、ジョージ・フロイドの死後のオンライン活動が、その量と強さに比類するものではないことを特徴付けている。
我々は、黒人の致命的な警察の暴力の犠牲者が、ブラック・ライブス・マターの歴史上の他の瞬間よりも彼の死後に注目されたことを発見した。
以上の結果から、2020年のブラック・ライブ・マター運動への注目の波は、前例のない方法で警察の暴力行為を経験していたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:00:00 GMT)
High-level Features for Resource Economy and Fast Learning in Skill
Transfer [0.9] ディープネットワークは、ますます複雑な抽象化を形成する能力のために有効であることが証明されている。
以前の作業では、デザイナバイアスを生み出す抽象化の形成を強制するか、多数のニューラルユニットを使用していた。
本稿では,脳神経応答のダイナミクスを利用して,スキル伝達に使用するコンパクトな表現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:05:21 GMT)
Zero-Shot Federated Learning with New Classes for Audio Classification [0.7] フェデレーション学習は、異なるユーザデバイスから洞察を抽出する効果的な方法である。
完全に見えないデータ分布を持つ新しいクラスは、フェデレートされた学習環境で任意のデバイスにストリームすることができる。
フェデレート学習におけるこれらの課題に対処する統合ゼロショットフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:32:19 GMT)
Speech2Phone: A Novel and Efficient Method for Training Speaker
Recognition Models [0.7] そこで本研究では,小規模あるいは低リソースのデータセットを用いた話者認識のための学習モデルを提案する。
この方法は、他のSOTA(State-Of-The-Art)メソッドよりも少ないデータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:50:49 GMT)
A Declarative Goal-oriented Framework for Smart Environments with LPaaS [0.6] スマート環境,ユーザ設定目標,カスタマイズ可能な仲介ポリシーを表現するための宣言型フレームワークを提案する。
このフレームワークのオープンソースPrologプロトタイプは、2つのライフライクなモチベーションの例で紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:03:20 GMT)
Machining Cycle Time Prediction: Data-driven Modelling of Machine Tool
Feedrate Behavior with Neural Networks [0.3] 本稿では,機械工具軸毎にニューラルネットワークモデルを構築し,データ駆動型フィードレートと加工サイクル時間予測手法を提案する。
市販加工センターにおける産業用薄肉構造部品を用いた検証試験により, 加工時間を90%以上精度で推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:29:00 GMT)
Deep State Space Models for Nonlinear System Identification [0.2] 深層状態空間モデル(Deep State Space Model, SSM)は、ディープラーニングコミュニティで開発された時間モデルのための、活発に研究されているモデルクラスである。
ブラックボックス識別モデルとしてのディープSSMの使用は、ディープニューラルネットワークの柔軟性による幅広いダイナミックスを記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:34:04 GMT)
pyWATTS: Python Workflow Automation Tool for Time Series [0.2] pyWATTSは時系列データ分析のための非シーケンスワークフロー自動化ツールである。
pyWATTSには、新しいメソッドや既存のメソッドのシームレスな統合を可能にする、明確に定義されたインターフェイスを持つモジュールが含まれている。
pyWATTSはScikit-learn、PyTorch、KerasといったPythonの機械学習ライブラリをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:50:11 GMT)
Equivariance-bridged SO(2)-Invariant Representation Learning using Graph
Convolutional Network [0.2] 回転に対して堅牢な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングは、主にデータ拡張で行われている。
本稿では,ネットワークの構造的回転不変性を実現することにより,データ拡張への依存の軽減を図っている。
本手法は,回転MNISTおよびCIFAR-10画像の最先端画像分類性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:37:45 GMT)
Single-atom verification of the noise-resilient and fast characteristics
of universal nonadiabatic noncyclic geometric quantum gates [0.1] 我々は,非断熱的非環状幾何量子計算(NNGQC)を,40ドルCa$+$イオンに閉じ込めた単一極低温で実験的に実装した。
本研究は,不完全な状況においても,体系的誤りの少ない量子情報処理の高速化の可能性を示す最初の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:30:04 GMT)
Towards Financial Sentiment Analysis in a South African Landscape [0.0] この論文は、金融業績の側面のみに焦点を当て、南アフリカの文脈における金融感情分析に関するギャップを探求するものである。
その結果、事前学習した感情分析者は、この課題に対して最も効果が低いことが明らかとなった。
従来の辞書ベースの機械学習アプローチは、ニュース記事の金銭的感情を予測するのに最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:48:47 GMT)
Toward Fault Detection in Industrial Welding Processes with Deep
Learning and Data Augmentation [0.0] 本稿では,AIツールの産業的実現における課題について述べる。
我々はオブジェクト検出APIからオブジェクト検出アルゴリズムを使用し、転送学習を用いてユースケースに適応する。
画像拡張によるデータセットの適度なスケーリングは、結合(IoU)とリコールの交差点の改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:52:49 GMT)
The inconsistency of linear dynamics and Born's rule [0.0] 測定結果の相対周波数に対するボルンの規則の出現を公理の一部として含まずに要求することは、客観的な崩壊理論が線形でないことを示唆する。
線形客観的崩壊理論を含む問題のクラスにおけるボルンの規則の出現の証明に関する以前の提案は分析され、隠れた仮定を含むことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:57:20 GMT)
Telefilters, telemirrors, and causality [0.0] 量子光学モード選択フィルタとミラーの理論モデルを提案する。
私たちはこれらのデバイスを、それぞれテレフィルターとテレミラーと呼んでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:38:34 GMT)
Stim: a fast stabilizer circuit simulator [0.0] Stimは量子安定化回路の高速シミュレータである。
距離100面符号回路を15秒で分析し、1kHzの速度で全回路ショットのサンプリングを開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 05:03:01 GMT)
Some Theoretical Insights into Wasserstein GANs [0.0] 我々は、ワッサーシュタイン GANs (WGANs) の性質に関する理論的進歩を提案する。
ニューラルネットワークによってパラメータ化される積分確率メトリクスの文脈で、WGANのアーキテクチャを適切に定義する。
統計的に駆動されたアプローチでは、サンプルサイズが無限大になる傾向にある経験的WGANの収束について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:42:07 GMT)
Reliability and Validity of Image-Based and Self-Reported Skin Phenotype
Metrics [0.0] 生体評価のための肌色測定は, 客観的, 特徴, 制御源から行う必要がある。
その結果,生体評価のための肌色測定は,客観的,特徴的,制御された情報源から行う必要があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:12:24 GMT)
Quantum coherence as a signature of chaos [0.0] 量子コヒーレンスと量子カオスの間の関係を量子状態と量子チャネルという2つの異なるレベルで定量化する。
カオス-vs.積分可能な固有状態のコヒーレンスを数値的に研究し、ランダム行列理論とよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:41:02 GMT)
Process for Adapting Language Models to Society (PALMS) with
Values-Targeted Datasets [0.0] 言語モデルは有害で偏りのある出力を生成し、望ましくない振る舞いを示すことができる。
本稿では,言語モデルから社会への適応プロセス(PALMS)を提案する。
言語モデルの振る舞いを著しく調整することは、手書きの小さなデータセットで実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:38:28 GMT)
Prediction-Free, Real-Time Flexible Control of Tidal Lagoons through
Proximal Policy Optimisation: A Case Study for the Swansea Lagoon [0.0] We propose a novel optimized operation of tidal lagoons with proximal policy optimization through Unity ML-Agents。
我々は,タービンとスライスを最適化した運転方針により,エネルギー生成の最大化に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:34:12 GMT)
Predicting gender of Brazilian names using deep learning [0.0] 一部の機械学習アルゴリズムは、この予測を十分に実行することができる。
ブラジル名のデータセットを使用して、モデルをトレーニングし、評価する。
一部のモデルは、90%以上のケースで正確に性別を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:45:59 GMT)
Performance Evaluation of Classification Models for Household Income,
Consumption and Expenditure Data Set [0.0] 家庭の食品安全状態を分類するために,10種類の機械学習アルゴリズムを用いた。
ランダムフォレストとグラディエント・ブースティングのモデルの性能は0.9997の精度で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:00:48 GMT)
Nonparametric Hamiltonian Monte Carlo [0.0] 本稿では,HMCを非パラメトリックモデルに一般化する非ハミルトンモンテカルロ(NP-HMC)アルゴリズムを提案する。
我々はNP-HMCの正当性証明を行い、いくつかの非パラメトリックな例において既存の手法よりも顕著な性能向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:03:05 GMT)
Multiphoton processes via conditional measurements in the two-field
interaction [0.0] 2つの量子化電磁場の共振相互作用における条件測定の利用は、非古典的多光子過程を引き起こすことを示す。
我々は、この現象により、多数の光子を含む量子状態を構築するための堅牢な統合光学プロトコルが実現可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 23:14:54 GMT)
Multi-objective optimization for retinal photoisomerization models with
respect to experimental observables [0.0] 多目的最適化により,各観測対象に対して最適なモデルを求めることができることを示す。
本手法を用いて,ロドプシンにおける網膜の固定状態$cis-trans$光異性化のシミュレーションに使用される3つの異なるモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 23:47:08 GMT)
Labelling Drifts in a Fault Detection System for Wind Turbine
Maintenance [0.0] 産業資産が運営する動的環境における非定常性は概念ドリフト(concept drift)として知られる。
本稿では, 風力タービンのメンテナンスケースについて述べる。
風力タービンの寿命におけるドリフト現象のラベル付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 07:14:14 GMT)
Kirkwood-Dirac nonclassicality, support uncertainty and complete
incompatibility [0.0] d-次元ヒルベルト空間における2つの正規直交基底が与えられたとき、各状態のカークウッド・ディラック準確率分布を関連付ける。
KD非古典状態は量子力学と情報に量子的優位性をもたらすことが示されている。
基底が完全不整合であるとき、サポートの不確実性がその最小値 d+1 に等しくない状態は必ずしも KD-非古典的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 09:18:40 GMT)
Interval and fuzzy physics-informed neural networks for uncertain fields [0.0] ファジィ場と間隔場を含む偏微分方程式は伝統的に有限要素法を用いて解かれる。
本研究では、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて、間隔とファジィ偏微分方程式を解く。
その結果、間隔物理学インフォームドニューラルネットワーク(iPINN)とファジィ物理インフォームドニューラルネットワーク(fPINN)と呼ばれるネットワーク構造が、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 21:06:42 GMT)
Information Scrambling and Chaos in Open Quantum Systems [0.0] オープンバイパーティイトOTOC」は、正確に解析的な方法で扱うことができ、2つの量子チャネル間の距離が示される。
我々の分析形式は、情報スクランブルと環境デコヒーレンスから競合するエントロピー的貢献を明らかにします。
物理応用として、散逸性多体スピン鎖を数値的に研究し、競合するエントロピー効果が可積分性とカオス的状態の区別にどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:31:25 GMT)
Hacking Quantum Networks: Extraction and Installation of Quantum Data [0.0] 本稿では,部分アクセスのみを与えられた量子ネットワーク上での量子情報抽出とインストールの手順である量子ハッキングの問題点について検討する。
適切に準備された部分絡み合ったプローブ状態は、一般に量子ハッキングにおいて最大絡み合ったプローブ状態よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:42:05 GMT)
Go-and-return phase encoded SR QKD and its security consideration [0.0] 強基準パルスを用いたコヒーレント状態量子鍵分布の安全性について検討する。
強い参照パルスを持つ光スキームを符号化する2パス量子鍵分配位相を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:09:34 GMT)
Free fermion entanglement with a semitransparent interface: the effect
of graybody factors on entanglement islands [0.0] ミンコフスキー空間を2つの半空間に分割する部分伝達インターフェースの存在下で、自由フェルミオンの2dにおける絡み合いエントロピーを研究する。
この結果から, 絡み合う島は界面の伝達/反射係数の関数として単調に振る舞うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Fast imaging of multimode transverse-spectral correlations for twin
photons [0.0] 超絡み合ったフォトニック状態は、量子光学通信と計算スキームの性能を向上させる。
非線形自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)で生成した光子対間の4次元横波ベクトル-直線相関の完全な測定結果を示す。
カスタムの超高速単光子カメラの利用により、高解像度で短時間の計測が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:39:30 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） (Fri, 18 Jun 2021 07:44:38 GMT)
Exoskeleton-Based Multimodal Action and Movement Recognition:
Identifying and Developing the Optimal Boosted Learning Approach [0.0] 本稿では,エクソスケルトンに基づく行動認識と運動認識の分野での2つの科学的貢献について述べる。
幅広いアクションや動きを検知できる、新しい機械学習とパターン認識ベースのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:43:54 GMT)
Evaluating low-depth quantum algorithms for time evolution on
fermion-boson systems [0.0] 量子システムの時間進化をシミュレーションすることは、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
本稿では,Jaynes-Cummingsモデルとその拡張を,短期量子コンピュータ上での時間進化アルゴリズムの探索に有用な玩具モデルとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:47:47 GMT)
Entanglement echo and dynamical entanglement transitions [0.0] 遠絡エコーを初期および瞬時的絡み合い基底状態の重複として導入する。
これらの遷移は、絡み合い型遷移とバルク型ロシミト遷移の2種類に分けられる。
本稿では,サブシステム変動の時間的変化による絡み合い型遷移を同定するための実験的プローブを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:30:25 GMT)
Entanglement dualities in supersymmetry [0.0] 超対称二次ハミルトニアンの基底状態におけるボゾンとフェルミオンの絡み合いの一般的な関係を導出する。
双対フェルミオン部分系がほぼ極大エンタングルドモードを形成するとき、ボソニック部分系におけるエントロピー(超領域法則)の増幅スケーリングが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 10:51:44 GMT)
Enhancing user creativity: Semantic measures for idea generation [0.0] 我々は,WordNet 3.1に基づく49のセマンティック測度を用いて,実環境における設計問題解決会話のデータセットを解析した。
意味的類似性の相違,情報内容の増大,多義性の低下が生成したアイデアの成功を予測していることを示す。
これらの結果は、人間の問題解決における現実世界のプロセスを特定することによって認知科学を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:47:56 GMT)
Engineered dissipation induced entanglement transition in quantum spin
chains: from logarithmic growth to area law [0.0] 最近の理論的研究により、コヒーレントなユニタリ力学と測定の競合が絡み合いのスケーリングの遷移を引き起こすことが示されている。
我々は、量子スピンの絡み合った位相を$-1/2$鎖で安定化させる工学的な散逸を考える。
対数的成長から地域法則への絡み合いは, ユニタリ進化と非ユニタリダイナミクスの競合比が増加するときに生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:41:01 GMT)
Emergence of Constructor-based Irreversibility in Quantum Systems:
Theory and Experiment [0.0] 時間反転対称法則を持つ宇宙における可逆性は、量子論の時間反転対称法則と相容れないことを示す。
我々は、量子ホモジェニザに基づく特定のモデルを利用して、高品質な単一光子量子ビットで実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 15:19:39 GMT)
Development of a conversing and body temperature scanning autonomously
navigating robot to help screen for COVID-19 [0.0] 目標は、上記のタスクを実行する機能ソリューションを開発することです。
自律走行移動ロボットは、顔追跡アルゴリズムを用いて制御されるマニピュレータで使用される。
商業化に近づく際に組み込むことができる拡張のために、レコメンデーションが行われます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 03:30:11 GMT)
Deep Learning for Multi-View Stereo via Plane Sweep: A Survey [0.0] 自動運転、ロボティクス、バーチャルリアリティーなど、多くの分野に応用されているため、近年3D再構築が注目を集めている。
人工知能における支配的な技術として、ディープラーニングは様々なコンピュータビジョン問題を解決するためにうまく採用されている。
本稿では,画像に基づく3次元再構成において重要な課題である多視点ステレオ(MVS)の深層学習手法の最近の進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:10:44 GMT)
Decoherence scaling transition in the dynamics of quantum information
scrambling [0.0] 制御されたハミルトン進化の感度を、標的となる進化からシステムを遠ざける摂動に定量化する。
量子情報の制御力学のレジリエントな量子特性は、大規模量子システムの信頼性の高い制御に期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 19:48:20 GMT)
Debiased Subjective Assessment of Real-World Image Enhancement [0.0] 従来の主観的テストでは、小さな視覚的な例を手動で選択する必要がある。
適応的で多様な画像の集合を自動的にサンプリングすることで、従来の主観的評価を逸脱させる。
本稿では,3つの画像強調タスクを用いた主観評価手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 12:03:35 GMT)
Constructing Driver Hamiltonians for Optimization Problems with Linear
Constraints [0.0] 我々は、線形制約を持つハミルトニアンの可換性について推論するための単純で直感的なフレームワークを開発する。
ユニタリ作用素はエルミート作用素の指数関数であるため、これらの結果は量子交互作用素アンザッツフレームワークにおけるミキサーの構成にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:49:09 GMT)
Concurrent Neural Network : A model of competition between times series [0.0] 本稿では,時系列間の共食いの存在のモデルを提供する。
価格やマージンといった外的特徴に依存する「競争性」関数を生成する。
ニューラルネットワークを使ってこのモデルを実装し、この競合性関数を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 13:43:00 GMT)
Classical Planning as QBF without Grounding (extended version) [0.0] グラウンド化にはメモリの大幅なコストが伴うため、SAT/QBFベースのプランナのエンコーディングが大きくなる。
オブジェクト数に対数的であり、グラウンド化を完全に回避できるコンパクトなQBF符号化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 14:06:57 GMT)
An Investigation into Mini-Batch Rule Learning [0.0] 単一の隠蔽層を持つネットワーク構造において,ルールセットを効率的に学習できるかどうかを検討する。
最初の初歩的なバージョンは、1つのデータセットを除いて、許容可能なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 16:10:23 GMT)
An Empirical Investigation into Deep and Shallow Rule Learning [0.0] 本稿では,深層ルール学習と浅層ルール学習を一様一般アルゴリズムで実証的に比較する。
人工および実世界のベンチマークデータを用いた実験は、深いルールネットワークが浅いネットワークより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:43:17 GMT)
Advanced Hough-based method for on-device document localization [0.0] 本研究では,文書の内容や内部構造を事前に知ることなく,画像中の文書の位置を考察する。
中心射影モデルの幾何学的不変量を考慮したHough-based法を提案する。
より挑戦的なMIDV-500データセットで評価すると、提案アルゴリズムは公表された手法と比較して最高の精度を保証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 08:17:45 GMT)
A Squeezed Vacuum State Laser with Zero Diffusion [0.0] そこで本研究では,ゼロ拡散型真空状態レーザーを作製する手法を提案する。
貯留層工学と同様に, 真空レーザーは有効原子-磁場相互作用の構築を必要としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 06:27:49 GMT)
A Probabilistic Representation of DNNs: Bridging Mutual Information and
Generalization [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化誤差のバウンダリングにおいて,相互情報(MI)が注目されている。
本稿では,MIを正確に推定するためのDNNの確率的表現を提案する。
一般化のための情報理論的説明を検証し、最先端の緩和よりも厳密な一般化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jun 2021 17:51:48 GMT)