Stability of Graph Convolutional Neural Networks to Stochastic
Perturbations [122.1] グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)は、ネットワークデータから表現を学ぶ非線形処理ツールである。
現在の分析では決定論的摂動を考慮しているが、トポロジカルな変化がランダムである場合、関連する洞察を与えられない。
本稿では,リンク損失に起因する乱れグラフ摂動に対するGCNNの安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 16:25:28 GMT)
R\'enyi divergence inequalities via interpolation, with applications to
generalised entropic uncertainty relations [91.4] 量子R'enyiエントロピー量、特に'サンドウィッチ'の発散量について検討する。
我々は、R'enyi相互情報分解規則、R'enyi条件エントロピー三部類連鎖規則に対する新しいアプローチ、より一般的な二部類比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:06:23 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） (Sat, 19 Jun 2021 01:47:11 GMT)
Sparse Training via Boosting Pruning Plasticity with Neuroregeneration [79.8] 本研究では, プラスティック性の観点から, 訓練を通しての刈り込みの効果について検討した。
ゼロコスト神経再生(GraNet)と動的スパーストレーニング(DST)変異(GraNet-ST)を併用した段階的プラニング(gradual pruning)法を考案した。
おそらく最も印象的なのは、ImageNet上のResNet-50との大きなマージンで、さまざまな密集したスパースメソッドに対するスパース・ツー・スパーストレーニングのパフォーマンスを初めて向上させたことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 02:09:25 GMT)
TNCR: Table Net Detection and Classification Dataset [63.0] TNCRデータセットは、スキャンされた文書画像のテーブル検出と5つのクラスに分類される。
我々は、テーブル検出のための最先端のディープラーニングベースの手法を実装し、いくつかの強力なベースラインを構築した。
我々は、テーブルの検出、分類、構造認識に対するより深い学習アプローチを促進するために、TNCRをオープンソースにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:48:58 GMT)
Teacher's pet: understanding and mitigating biases in distillation [61.4] いくつかの研究により、蒸留によって学生の全体的なパフォーマンスが著しく向上することが示されている。
しかし、これらのゲインはすべてのデータサブグループに均一なのでしょうか?
蒸留が特定の部分群の性能に悪影響を及ぼすことを示す。
信頼性の低いサブグループに対して,教師の影響を和らげる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 13:06:25 GMT)
STEM: A Stochastic Two-Sided Momentum Algorithm Achieving Near-Optimal
Sample and Communication Complexities for Federated Learning [58.7] フェデレートラーニング(FL)とは、複数のワーカノード(WN)がローカルデータを用いてジョイントモデルを構築するパラダイムを指す。
WNの最小更新方向、最初のミニバッチサイズ、ローカル更新頻度をどうやって選択するかは明らかになっていない。
局所的な更新頻度と局所的なミニサイズとの間にはトレードオフ曲線があることを示し、上記の複雑さを維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:13:45 GMT)
AdaZoom: Adaptive Zoom Network for Multi-Scale Object Detection in Large
Scenes [58.0] 大規模なシーンの検出は、小さなオブジェクトと極端なスケールの変動のために難しい問題である。
本稿では,物体検出のための焦点領域を適応的に拡大するために,フレキシブルな形状と焦点長を有する選択的拡大器として,新しい適応型Zoom(AdaZoom)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 03:30:22 GMT)
Learning Space Partitions for Path Planning [54.5] PlaLaMは2次元ナビゲーションタスクにおける既存の経路計画手法よりも優れており、特に難解な局所最適化の存在下では優れている。
これらは高マルチモーダルな実世界のタスクに移行し、コンパイラフェーズでは最大245%、分子設計では最大0.4の強いベースラインを0-1スケールで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 18:06:11 GMT)
A Condense-then-Select Strategy for Text Summarization [53.1] テキスト要約のための新しいcondense-then-selectフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、文レベルの圧縮の効率を高く保ちながら、有能な情報の損失を避けるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:33:10 GMT)
Nonequilibrium Casimir effects of nonreciprocal surface waves [52.1] 非相反プラズモニック材料からなる基板近傍の異方性双極子粒子は、横方向のカシミール力とトルクを経験できることを示す。
我々は、非相互表面偏光子の非対称分散に横力の存在と、そのような表面波のスピン-モーメントロックに横トルクの存在を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 23:10:04 GMT)
Unbalanced Feature Transport for Exemplar-based Image Translation [51.5] 本稿では,画像翻訳における条件入力とスタイルの類似点間の特徴的アライメントに最適なトランスポートを組み込んだ一般画像翻訳フレームワークを提案する。
本手法は,最先端技術と比較して質的,定量的に優れた画像翻訳を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:07:48 GMT)
JointGT: Graph-Text Joint Representation Learning for Text Generation
from Knowledge Graphs [44.1] 本論文では,ジョイントGTと呼ばれるグラフテキスト共同表現学習モデルを提案する。
エンコーディング中、各トランスフォーマー層にプラグインされた構造対応セマンティックアグリゲーションモジュールを考案した。
種々のKG-to-textデータセット上で,JointGTが新たな最先端性能を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 14:10:10 GMT)
EvoGrad: Efficient Gradient-Based Meta-Learning and Hyperparameter
Optimization [40.4] EvoGradはメタラーニングの新しいアプローチで、進化的手法を駆使して、より効率的なハイパーグラディエント計算を行う。
我々はEvoGradを2つのメタ学習アプリケーション、すなわち機能的変換を伴うクロスドメイン・ショットラーニングとMetaWeightNetによるノイズの多いラベルラーニングで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 21:51:39 GMT)
A Disentangled Adversarial Neural Topic Model for Separating Opinions
from Plots in User Reviews [35.8] 本稿では,ニューラルトピックモデルと敵対的トレーニングを組み合わせることで,プロットと中立的トピックから意見トピックを分離する手法を提案する。
本研究は,新たな映画・書評の収集とプロットの併用による評価を実験的に実施する。
改善されたコヒーレンスと多種多様なトピック、一貫した絡み合い率、および他の教師付きトピックモデルよりも優れた感情分類性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 14:34:24 GMT)
Improving Compositional Generalization in Classification Tasks via
Structure Annotations [33.9] 人間は構成を一般化する能力は大きいが、最先端のニューラルモデルはそれを行うのに苦労している。
まず、自然言語のシーケンス・ツー・シーケンス・データセットを、合成の一般化も必要とする分類データセットに変換する方法について検討する。
第二に、構造的ヒントを提供すること(特にトランスフォーマーモデルの注意マスクとしてパースツリーとエンティティリンクを提供すること)は、構成の一般化に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:07:27 GMT)
Enhancing Question Generation with Commonsense Knowledge [33.3] 質問生成プロセスにコモンセンス知識を導入するためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。
SQuAD実験の結果,提案手法は自動評価と人的評価の両方でQG性能を著しく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） (Sat, 19 Jun 2021 08:58:13 GMT)
Algorithm Unrolling for Massive Access via Deep Neural Network with
Theoretical Guarantee [30.9] 大規模アクセスはIoT(Internet of Things)ネットワークにおける重要な設計課題である。
我々は、マルチアンテナベースステーション(BS)と多数の単一アンテナIoTデバイスを備えたIoTネットワークの無許可アップリンク伝送を検討する。
本稿では,低計算複雑性と高ロバスト性を実現するために,ディープニューラルネットワークに基づく新しいアルゴリズムアンローリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 05:23:05 GMT)
Interactive Object Segmentation with Dynamic Click Transform [27.7] 本研究では,ユーザインタラクションをよりよく表現するために,空間的DCTと特徴的DCTで構成される動的クリック変換ネットワーク(DCT-Net)を提案する。
提案手法の有効性を実証し、3つの標準ベンチマークデータセットの最先端技術と比較して良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:13:37 GMT)
Combinatorial Semi-Bandit in the Non-Stationary Environment [27.4] スイッチングケースと動的ケースの両方において,非定常半帯域問題について検討する。
別の手法を用いることで、我々のアルゴリズムは $mathcal S$ あるいは $mathcal V$ のパラメータをもはや知る必要がなくなるが、後悔する境界は準最適になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:27:35 GMT)
GLIB: Towards Automated Test Oracle for Graphically-Rich Applications [26.9] 我々は,ゲームGUIの不具合を検出するためのコードベースのデータ拡張技術に基づくtextttGLIBを提案する。
textttGLIBは、ゲームGUIグリッチのような非クラッシングバグを検出する際に、100%の精度と99.5%のリコールを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 14:50:43 GMT)
Learning to Reach, Swim, Walk and Fly in One Trial: Data-Driven Control
with Scarce Data and Side Information [24.3] 我々は、非常に厳しいデータ制限の下で未知の力学系に対する学習に基づく制御アルゴリズムを開発した。
データ不足にもかかわらず、このアルゴリズムは何百万もの環境相互作用で訓練された強化学習アルゴリズムに匹敵する性能を提供できることを示す。
高忠実なF-16航空機シミュレータと、リーチャー、スイマー、チーターのようなMuJoCoの環境の実験では、アルゴリズムの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 17:10:27 GMT)
Graph Neural Networks for Learning Real-Time Prices in Electricity
Market [21.4] OPFの解決から電力市場価格を予測するための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。
提案するGNN-for-OPFフレームワークは、価格の局所性を革新的に活用し、物理対応の正規化を導入する。
従来の手法に比べて,提案手法の学習効率と適応性の向上が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 16:34:56 GMT)
Attend What You Need: Motion-Appearance Synergistic Networks for Video
Question Answering [17.3] ビデオ質問回答(英語: Video Question Answering)は、AIエージェントがビデオに根ざした質問に答えるタスクである。
動作情報と外観情報に基づく2つのクロスモーダル特徴を組み込んだMASN(Motion-Appearance Synergistic Networks)を提案する。
MASNは、TGIF-QAデータセットとMSVD-QAデータセット上で、最先端のパフォーマンスを新たに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 07:48:55 GMT)
A Max-Min Entropy Framework for Reinforcement Learning [16.9] 最大エントロピーRLフレームワークの限界を克服するために,強化学習のための最大エントロピーフレームワークを提案する。
一般的なマルコフ決定過程(MDPs)では、提案した最大エントロピーの枠組みに基づいて効率的なアルゴリズムが構築される。
数値計算の結果,提案アルゴリズムは現状のRLアルゴリズムよりも劇的な性能向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 15:30:21 GMT)
Boosting Offline Reinforcement Learning with Residual Generative
Modeling [16.0] オフライン強化学習(RL)は、オンライン探索なしでオフライン体験を記録して、ほぼ最適ポリシーを学習しようとする。
提案手法は,異なるベンチマークデータセットにおいて,より正確なポリシー近似を学習可能であることを示す。
さらに,提案手法は,マルチプレイヤーオンラインバトルアリーナ(MOBA)ゲームHonor of Kingsにおいて,複雑な制御タスクにおいて,より競争力のあるAIエージェントを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 03:41:14 GMT)
CompConv: A Compact Convolution Module for Efficient Feature Learning [15.3] 効率的な特徴学習を容易にするために,CompConvと呼ばれるコンパクトな畳み込みモジュールを提案する。
CompConvは、分割・分散戦略により、多くの計算とパラメータを保存して、ある次元の特徴マップを生成することができる。
CompConvはベンチマークCNN構造を適切に圧縮できるが、パフォーマンスを犠牲にし、他の競合より上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:31:57 GMT)
Video Summarization through Reinforcement Learning with a 3D
Spatio-Temporal U-Net [15.0] 本稿では,映像要約のための3DST-UNet-RLフレームワークを提案する。
2つの一般的なビデオ要約ベンチマークにおける3DST-UNet-RLの有効性を示す。
提案した映像要約は, 超音波検診ビデオの保存コストを削減できるとともに, 患者の映像データを振り返り解析で閲覧する際の効率を向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 16:27:19 GMT)
Signal Processing Based Deep Learning for Blind Symbol Decoding and
Modulation Classification [14.3] 信号の盲目的復号には、未知の送信パラメータを推定し、無線チャネルの障害を補償し、変調タイプを特定する必要がある。
本稿では、DSP操作の信号経路と、未知の送信パラメータを推定するニューラルネットワークの特徴経路からなる二重経路ネットワーク(DPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 18:00:31 GMT)
Deep Generative Learning via Schr\"{o}dinger Bridge [14.1] エントロピーにより生成モデルをSchr"odinger Bridgeで学習する。
Schr"odinger Bridge による生成モデルは最先端の GAN に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 03:35:42 GMT)
Robust M-estimation-based Tensor Ring Completion: a Half-quadratic
Minimization Approach [14.0] 我々はM推定器を誤差統計量として用いるテンソル環完備化への頑健なアプローチを開発する。
truncatedの特異値分解と行列分解に基づくHQに基づく2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:37:50 GMT)
Designing Interpretable Approximations to Deep Reinforcement Learning [14.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、アルゴリズムのパフォーマンスのバーを設定する。
実際にそのようなハイパフォーマンスなDNNを使うことは不可能かもしれない。
この研究は、所望のパフォーマンスレベルを保持するだけでなく、例えば、DNNで表される潜伏した知識を簡潔に説明できるような縮小モデルを特定することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:04:29 GMT)
Nearly Minimax Optimal Adversarial Imitation Learning with Known and
Unknown Transitions [14.0] 本論文は、専門家による実証からポリシーを直接最適化する、証明可能な効率のよい敵模倣学習(AIL)アルゴリズムを設計することを目的としている。
TAILと名づけられた遷移型AILアルゴリズムを開発し、既知の遷移条件下では$tildeO(H3/2 |S|/varepsilon)$とする。
特に、MB-TAILは環境と相互作用して経験的遷移モデルを構築し、回復した経験的モデルの下で模倣を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:41:33 GMT)
Learning and Generalization in Overparameterized Normalizing Flows [13.1] 正規化フロー(NF)は教師なし学習において重要なモデルのクラスである。
既存のNFモデルの大部分を含むNFのクラスでは、過度なパラメトリゼーションがトレーニングを損なうという理論的および実証的な証拠を提供する。
ネットワークが過度にパラメータ化されている場合、最小限の仮定の下で、制約のないNFが妥当なデータ分布を効率的に学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 17:11:42 GMT)
Deep Learning for Functional Data Analysis with Adaptive Basis Layers [11.8] 本稿では,マイクロニューラルネットワークとして実装された各基底関数を隠蔽ユニットとする,新しいBasis Layerを用いたニューラルネットワークを提案する。
我々のアーキテクチャは、入力関数の無関係な変化ではなく、ターゲットに関連する情報にのみ焦点をあてる機能入力に、擬似次元還元を適用することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:05:13 GMT)
Cloud based Scalable Object Recognition from Video Streams using
Orientation Fusion and Convolutional Neural Networks [11.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、インテリジェントな視覚オブジェクト認識を行うために広く利用されている。
CNNはいまだに深刻な精度低下、特に照明変動データセットに悩まされている。
視覚オブジェクト認識のための方向融合に基づく新しいCNN手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 07:15:15 GMT)
Variance-Dependent Best Arm Identification [11.1] マルチアームバンディットゲームにおける最適な腕を特定する問題について検討する。
武器の報酬のギャップと分散を探索する適応アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは2つの対数項に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:13:54 GMT)
Learning the Preferences of Uncertain Humans with Inverse Decision
Theory [10.9] 我々は,不確実性の下で連続的でない二項決定を行う,人間を観察する枠組みである逆決定理論(IDT)の設定について検討する。
IDTでは、人間の好みは損失関数を通じて伝達され、異なるタイプの誤り間のトレードオフを表現する。
決定問題がより不確実な場合には、実際に好みを特定するのが簡単であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 00:11:13 GMT)
A variational autoencoder approach for choice set generation and
implicit perception of alternatives in choice modeling [10.0] 本稿では,他の選択肢の暗黙的アベイラビリティ/パーセプション(IAP)を用いた一般化された極値(GEV)モデルを導出する。
IAPを用いたクロスネストロジット(CNL)モデルは、IAP-GEVモデルの一例として導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 00:52:49 GMT)
Low-Power Multi-Camera Object Re-Identification using Hierarchical
Neural Networks [9.9] 最先端技術は大規模で計算集約的なディープニューラルネットワーク(DNN)に依存している
トレーニングデータセットの属性ラベルを用いて効率的なオブジェクトreIDを実行する新しい階層型DNNアーキテクチャを提案する。
74%のメモリ削減、72%のオペレーション削減、67%のクエリレイテンシ削減、65%のエネルギー消費削減を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 23:59:26 GMT)
GPLA-12: An Acoustic Signal Dataset of Gas Pipeline Leakage [9.3] 本稿では, ガスパイプラインの音響漏れデータセットAsA-12について紹介する。
外部の人工的な漏れを伴う無傷ガスパイプシステムに基づいて音響漏れ信号を収集し, 得られたデータを構造化された調整で前処理する。
データセットをさらに理解するために、影と深層学習の両方のアルゴリズムを訓練して、パフォーマンスを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:37:39 GMT)
Multi-Contextual Design of Convolutional Neural Network for Steganalysis [8.6] 近年のステガノグラフィーの埋め込みは、必ずしも高周波帯への埋め込みを制限せず、埋め込みポリシーに従って配布している。
本研究では,従来の手法とは異なり,まず学習した復号化カーネルを用いて雑音残差を抽出し,信号対雑音比を向上する。
前処理後、スパースノイズ残差は、異種コンテキストサイズを用いてノイズ残差のスパースおよび低振幅表現を学習する新しいマルチコンテキスト畳み込みニューラルネットワーク(M-CNET)に供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 05:38:52 GMT)
DiffLoop: Tuning PID controllers by differentiating through the feedback
loop [8.5] 本稿では,PIDチューニングとアンチ・ウィンドアップ対策について検討する。
特に、コスト関数を用いて、制御性能を向上させるために勾配を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 15:26:46 GMT)
Humble Teachers Teach Better Students for Semi-Supervised Object
Detection [7.8] 我々のモデルは、VOC12をラベルなしデータとして使用する場合、VOC07 valセットで53.04%、STACより8.4%のCOCOスタイルのAPを実現する。
また、MS-COCOテストデーブで53.8%APに達し、完全に監督されたResNet-152 Cascaded R-CNNよりも3.1%アップしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 09:05:10 GMT)
MSN: Efficient Online Mask Selection Network for Video Instance
Segmentation [7.2] 本稿では、オブジェクトクラスとともにインスタンスレベルのセグメンテーションマスクを自動的に生成し、ビデオ内で追跡するビデオインスタンス(VIS)の新しいソリューションを提案する。
マスク選択ネットワーク(MSN)を用いて,マスクのセグメンテーションと伝搬分岐をオンライン的に改善する。
この手法は2021年のYouTube-VISチャレンジで49.1mAPを獲得し、30以上のグローバルチームの中で3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 08:33:29 GMT)
Practical Transferability Estimation for Image Classification Tasks [6.7] 転送可能性の推定は、ソースモデルを目標タスクに転送する際の性能がどの程度優れているかを予測するために、転送学習において不可欠な問題である。
近年,ソースモデル選択やマルチタスク学習において,解析的伝達可能性の指標が広く用いられている。
クロスドメイン・クロスタスク・トランスポートビリティ推定性能を改善するために, JC-NCE と呼ばれる実用的なトランスポートビリティ・メトリックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 11:59:11 GMT)
Learning Timestamp-Level Representations for Time Series with
Hierarchical Contrastive Loss [5.9] 本稿では,時系列のタイムスタンプレベルの表現を学習するための汎用フレームワークTS2Vecを提案する。
学習した表現は予測能力に優れていた。
TS2Vecは、教師なし時系列表現の既存のSOTAと比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:24:13 GMT)
TweeNLP: A Twitter Exploration Portal for Natural Language Processing [5.3] TweeNLPはTwitterの自然言語処理(NLP)データを整理するワンストップポータルである。
様々なNLPカンファレンスやNLPの一般的な議論から、2021年4月時点で19,395のツイートをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 15:11:22 GMT)
Evaluating Spatial Accelerator Architectures with Tiled Matrix-Matrix
Multiplication [4.9] 我々は,所定の空間加速器とワークロードの組み合わせに対して,階層化されたGEMMに対して最適化されたマッピングを求めるフレームワークを開発する。
5つの空間加速器を用いた評価結果から,本フレームワークが系統的に生成したGEMMマッピングは高い性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 13:53:58 GMT)
Neural Network Classifier as Mutual Information Evaluator [4.6] データセットのバランスが取れた場合、ニューラルネットワークをクロスエントロピーでトレーニングすることで、入力とラベル間の相互情報を最大化することを示す。
我々は,データセットが不均衡である場合に,分類器を相互情報評価器に変換するソフトマックスの新たな形式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:55:46 GMT)
Informative Class Activation Maps [4.6] 情報化クラス活性化マップ(infoCAM)を開発した。
infoCAMは、画像全体に対して部分領域の情報をラベルに蓄積する方法を描いている。
我々はTiny-ImageNetで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 11:02:59 GMT)
CenterAtt: Fast 2-stage Center Attention Network [4.4] 我々のチームは、Waymoオープンデータセットにおけるリアルタイム3D検出の課題において、すべての方法の6位にランク付けしています。
当社のソリューションは,Centerpoint 3D 検出フレームワーク上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 13:03:14 GMT)
Post Selections Using Test Sets (PSUTS) and How Developmental Networks
Avoid Them [3.5] テストセットを用いたポストセレクション(PSUTS)は、人工知能(AI)において稀に報告されるプラクティスである。
この論文はPSUTSとは何かを正式に定義し、なぜランダムな初期重みを持つエラーバックプロップ法が深刻な局所的ミニマに苦しむのかを解析する。
今後の出版物における透明性向上のために,本論文では,訓練されたすべてのネットワークに対する開発エラーと呼ばれる,AIの性能評価のための新しい標準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 22:22:04 GMT)
Advances in Speech Vocoding for Text-to-Speech with Continuous
Parameters [2.7] 本稿では,連続的なボコーダにおいて,全ての特徴が連続的であり,フレキシブルな音声合成システムを示す新しい手法を提案する。
位相歪みに基づく新しい連続雑音マスキングを提案し,残音の知覚的影響を排除した。
双方向長短期記憶 (LSTM) とゲートリカレント単位 (GRU) について検討し, 連続パラメータのモデル化に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:05:01 GMT)
A Unified View of Algorithms for Path Planning Using Probabilistic
Inference on Factor Graphs [2.5] この研究は、様々なコスト関数から生じる特定の再帰について考察し、スコープに類似しているように見えるが、少なくとも典型的な経路計画問題に適用した場合に違いがある。
確率空間とログ空間の両方で提示されるこの統一されたアプローチは、Sum-product、Max-product、Dynamic Programming、混合Reward/Entropy基準に基づくアルゴリズムを含む非常に一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 07:13:15 GMT)
EMG Signal Classification Using Reflection Coefficients and Extreme
Value Machine [2.2] 本稿では,EMG信号の分類のための高性能アルゴリズムとしてExtreme Value Machineを提案する。
自己回帰(AR)モデルから得られた反射係数を用いて分類器の集合を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 19:12:59 GMT)
Parallel frequency function-deep neural network for efficient complex
broadband signal approximation [1.5] ニューラルネットワークは本質的に、特徴フィッティングのためのネットワーク重みを調整することで、高次元の複雑なマッピングモデルである。
ネットワークトレーニングにおけるスペクトルバイアスは、ブロードバンド信号に高周波成分を適合させるには耐え難い訓練エポックをもたらす。
並列周波数関数ディープニューラルネットワーク(PFF-DNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 01:39:13 GMT)
Predicting Critical Nodes in Temporal Networks by Dynamic Graph
Convolutional Networks [1.2] ネットワーク構造が時間とともに変化するため、クリティカルノードを特定することは困難である。
本稿では,特殊なGCNとRNNを組み合わせた,新しい効果的な学習フレームワークを提案する。
4つの実世界の時間ネットワークに対する実験結果から,提案手法は従来のベンチマーク法とディープラーニングベンチマーク法の両方より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 04:16:18 GMT)
VQA-Aid: Visual Question Answering for Post-Disaster Damage Assessment
and Analysis [0.8] 無人航空機(UAV)と統合された視覚質問応答システムには、災害後の被害評価を前進させる多くの可能性がある。
ハリケーン・マイケル時に収集したテキストHurMic-VQAデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 18:28:16 GMT)
Reassessing Measures for Press Freedom [0.7] 本稿は,2001年から2020年までの147カ国で,報道の自由に関する8つのクロスカントリー楽器を評価した。
結果によると、楽器の構成(収束性)の妥当性は良好であり、いずれもプレスの自由のために同じ基礎となる半狭い定義を測っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 05:27:45 GMT)
Place recognition survey: An update on deep learning approaches [0.6] 本稿では,場所認識における最近の手法,特に深層学習に基づく手法について検討する。
この研究の貢献は2つある: 位置認識に適用された3D LiDARやRADARといった最近のセンサーを調査する。
この調査は、さまざまなDLベースの作業について検討し、各フレームワークの要約を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 09:17:15 GMT)
QUBO transformation using Eigenvalue Decomposition [0.5] 本稿では,基礎となるQ行列の固有値分解を利用して探索過程を変化させ,改良する。
支配的固有値を持つ問題に対して, 顕著な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 16:58:15 GMT)
Superconducting quantum computer: a hint for building architectures [0.4] 超伝導量子コンピュータのアーキテクチャ設計に規則性、モジュラリティ、階層構造を導入する。
配線除去の鍵は、しきい値と空間変換対称性を有する量子誤り訂正符号に見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:36:05 GMT)
Transformers for Headline Selection for Russian News Clusters [0.0] 本稿では,対話評価2021における複数言語とロシア語の事前学習型トランスフォーマーモデルについて検討する。
本実験は, 個別の多言語モデルと単言語モデルに比較して, 組み合わせアプローチが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:34:00 GMT)
Supervised learning for crop/weed classification based on color and
texture features [0.0] 本研究では,大豆および雑草の識別における色彩と食感の特徴について検討した。
無人航空機(UAV)から得られた大豆のイメージデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 22:31:54 GMT)
Score-Based Explanations in Data Management and Machine Learning: An
Answer-Set Programming Approach to Counterfactual Analysis [0.0] 本稿では,データベースにおける問合せ回答のスコアベース説明に対する最近のアプローチと,機械学習における分類モデルによる結果について述べる。
スコアの仕様と計算に反実的推論を使うことに対する、応答セットプログラミングに基づく宣言的アプローチに特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 19:21:48 GMT)
Reversible Colour Density Compression of Images using cGANs [0.0] 本研究では,条件付き生成対向ネットワークを用いて画像と損失関数をマッピングし,トレーニングを行うことを示す。
この手法は視覚的に無害な世代を生成するのに有効であることを示し、効率的な色圧縮が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 17:44:39 GMT)
Rayleigh-Gauss-Newton optimization with enhanced sampling for
variational Monte Carlo [0.0] 変分モンテカルロで用いられる最適化とサンプリング手法を解析する。
パフォーマンスを改善するために変更を導入します。
特に、RGNをエネルギースパイクに対して堅牢にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 19:05:52 GMT)
Prediction of the facial growth direction with Machine Learning methods [0.0] 顔面成長(FG)方向の予測の最初の試みは半世紀以上前に行われた。
多くの試みと時間の経過にもかかわらず、まだ満足のいく方法が確立されていない。
本論文は,FG方向の予測に対する機械学習アプローチとしては初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 10:12:12 GMT)
One-to-many Approach for Improving Super-Resolution [0.0] 本稿では,Residual-in-Residual Dense Block (RRDB) 毎に重み付けされた画素単位のノイズを追加することで,生成元が様々な画像を生成することを提案する。
我々は、一貫したコンテンツがある限り、再構成された画像の変動をペナルティにしないよう厳格なコンテンツ損失を修正した。
我々は,x4知覚的SRにおけるESRGANの性能を改善し,x16知覚的極端SRにおける最先端LPIPSスコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:41:29 GMT)
Neural network interpretability for forecasting of aggregated renewable
generatiion [0.0] 太陽発電を予測するために集約されたプロシューマーが必要である。
本稿では,この問題を解決するために2つの解釈可能なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 11:50:26 GMT)
Neural Network Facial Authentication for Public Electric Vehicle
Charging Station [0.0] Dlib ResNetは、アジアの顔に関しては精度に欠けていたと報告されている。
電気自動車充電ステーションにおける顔認識によるユーザ認証は、実用的なユースケースを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 05:48:42 GMT)
Long-range two-hybrid-qubit gates mediated by a microwave cavity with
red sidebands [0.0] 実運用パラメータに対して,非共振性赤色サイドバンドを介する2ビットゲートが95%以上であることを示す。
特に、非共振性赤色帯を介する2量子ビットゲートは99%の忠実度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 19:00:26 GMT)
Hybrid approach to detecting symptoms of depression in social media
entries [0.0] 我々はColllgram解析を適用して,抑うつスクリーニング問題に対する革新的なアプローチを提案する。
診断精度71%のハイブリッドモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 12:28:30 GMT)
Exploring Vision Transformers for Fine-grained Classification [0.0] アーキテクチャ変更を必要とせずに情報領域をローカライズする,きめ細かな画像分類タスクのための多段階ViTフレームワークを提案する。
CUB-200-2011,Stanford Cars,Stanford Dogs,FGVC7 Plant Pathologyの4つのベンチマークを用いて,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 23:57:31 GMT)
Efficient Urdu Caption Generation using Attention based LSTM [0.0] ウルドゥー語はパキスタンの国語であり、パキスタン・インド亜大陸地域で話され、理解されている。
我々は、ウルドゥー語に特化したシーケンスモデリング技術を用いて、注意に基づくディープラーニングモデルを開発する。
提案手法をこのデータセット上で評価し,ウルドゥー語のBLEUスコア0.83を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 15:31:55 GMT)
Approaching to the deep-strong photon-to-magnon coupling [0.0] 超強光子対マグノン結合は、オンチップ多層超伝導体/フェロ/絶縁体ハイブリッド薄膜構造に対して実証される。
電磁共振器における光子位相速度の急激な抑制により結合特性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 08:18:52 GMT)
A Stealthy and Robust Fingerprinting Scheme for Generative Models [0.0] 本稿では,生成モデルの知的財産保護のための新しいフィンガープリント手法を提案する。
指紋の細粒化と細粒度分類を併用した新しいバックドア埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Jun 2021 06:25:10 GMT)