Low-Latency Federated Learning over Wireless Channels with Differential
Privacy [142.6] フェデレートラーニング(FL)では、モデルトレーニングはクライアントに分散し、ローカルモデルは中央サーバによって集約される。
本稿では,各クライアントの差分プライバシ(DP)要件だけでなく,全体としてのトレーニング性能に制約された無線チャネル上でのFLトレーニング遅延を最小限に抑えることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:51:18 GMT)
RetiNerveNet: Using Recursive Deep Learning to Estimate Pointwise 24-2
Visual Field Data based on Retinal Structure [109.3] 緑内障は 世界でも 不可逆的な盲目の 主要な原因です 7000万人以上が 影響を受けています
The Standard Automated Perimetry (SAP) test's innate difficulty and its high test-retest variable, we propose the RetiNerveNet。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 00:00:13 GMT)
Capturing Label Characteristics in VAEs [88.8] 本稿では,VAEにラベルを組み込むための原則的アプローチを提案する。
我々は,新たなVAEモデルであるCCVAEを開発し,ラベル特性を潜在空間で明示的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:45:14 GMT)
NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for
Multi-view Reconstruction [88.0] 物体やシーンを2次元画像入力から高忠実度に再構成するニュートラルサーフェス(NeuS)を提案する。
DVRやIDRのような既存の神経表面再構成アプローチでは、フォアグラウンドマスクを監督する必要がある。
本研究では,従来のボリュームレンダリング手法が表面再構成に固有の幾何学的誤差を引き起こすことを観察する。
マスクの監督なしでもより正確な表面再構成を実現するため,第一次近似ではバイアスのない新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:59:42 GMT)
ReGO: Reference-Guided Outpainting for Scenery Image [82.2] 生成的敵対学習は、与えられた画像に対して意味的一貫したコンテンツを生成することによって、画像の画質を向上した。
本研究は, 近隣の画素を借用することにより, テクスチャに富んだ結果を合成する原理について検討する。
生成した部品のスタイルが参照画像の影響を受けないようにするために,ReGOを増強し,スタイル一貫性のある結果を合成するスタイルランキングの損失が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 02:34:55 GMT)
Neighborhood Contrastive Learning for Novel Class Discovery [79.1] 我々は,クラスタリング性能に重要な識別表現を学習するために,Neighborhood Contrastive Learningという新しいフレームワークを構築した。
これらの2つの成分がクラスタリング性能に大きく寄与し、我々のモデルが最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 17:34:55 GMT)
TGRNet: A Table Graph Reconstruction Network for Table Structure
Recognition [76.1] 本稿では,表構造認識のためのエンドツーエンドのトレーニング可能な表グラフ再構成ネットワーク(TGRNet)を提案する。
具体的には,異なる細胞の空間的位置と論理的位置を共同で予測するために,細胞検出枝と細胞論理的位置分岐の2つの主枝を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 01:57:05 GMT)
Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia
for Human Personality Profiling [74.8] 我々は、"PERS"と呼ばれる新しい多視点融合フレームワークを適用して、マイアーズ・ブリッグス・パーソナリティ・タイプインジケータを推定する。
実験の結果,多視点データからパーソナリティ・プロファイリングを学習する能力は,多様なソーシャル・マルチメディア・ソースからやってくるデータを効率的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 10:48:49 GMT)
Improving Label Quality by Jointly Modeling Items and Annotators [68.8] 雑音アノテータから基底真理ラベルを学習するための完全ベイズ的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ラベル分布上の生成的ベイズソフトクラスタリングモデルを古典的なDavidとSkeneのジョイントアノテータデータモデルに分解することでスケーラビリティを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 02:15:20 GMT)
Augmented 2D-TAN: A Two-stage Approach for Human-centric Spatio-Temporal
Video Grounding [68.5] 本稿では,言語中心の時空間ビデオグラウンディングの課題に対して,効果的な2段階的アプローチを提案する。
第1段階では、与えられた記述に対応する目標モーメントを時間的にグラウンド化するために、拡張された2Dテンポラル・アジャセント・ネットワーク(Augmented 2D-TAN)を提案する。
第2段階では、事前訓練されたMDETRモデルを用いて、言語クエリを介してフレーム単位のバウンディングボックスを生成し、手作りルールのセットを設計し、グラウンドドモーメント内の各フレームに対してMDETRが出力する最良のマッチングバウンディングボックスを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 06:35:40 GMT)
Cogradient Descent for Dependable Learning [64.0] 双線形最適化問題に対処するために,CoGDアルゴリズムに基づく信頼度の高い学習法を提案する。
CoGDは、ある変数がスパーシティ制約を持つ場合の双線形問題を解くために導入された。
また、特徴と重みの関連を分解するためにも使用できるため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をより良く訓練するための我々の手法をさらに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 04:28:20 GMT)
CAMERAS: Enhanced Resolution And Sanity preserving Class Activation
Mapping for image saliency [61.4] バックプロパゲーション画像のサリエンシは、入力中の個々のピクセルのモデル中心の重要性を推定することにより、モデル予測を説明することを目的としている。
CAMERASは、外部の事前処理を必要とせずに、高忠実度バックプロパゲーション・サリエンシ・マップを計算できる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:20:56 GMT)
Attack to Fool and Explain Deep Networks [60.0] 対人摂動における人為的意味のパターンの証拠を提供することによって、私たちは逆転する。
我々の主な貢献は、その後視覚モデルを理解するためのツールに変換される、新しい実用的対人攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 03:07:36 GMT)
Underwater Image Restoration via Contrastive Learning and a Real-world
Dataset [59.4] 本稿では,教師なし画像から画像への翻訳フレームワークに基づく水中画像復元手法を提案する。
提案手法は, 生画像と復元画像の相互情報を最大化するために, コントラスト学習と生成敵ネットワークを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 16:06:26 GMT)
On the Cryptographic Hardness of Learning Single Periodic Neurons [42.9] ノイズの存在下での等方性ガウス分布より単一ニューロンを学習する際の暗号的難易度を簡易に低減することを示す。
提案アルゴリズムは勾配ベースや逆SQ-timeアルゴリズムではなく,LLL(Lenstra-LenstraLov'asz)格子に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 20:03:52 GMT)
Do Encoder Representations of Generative Dialogue Models Encode
Sufficient Information about the Task ? [41.4] 対話モデルの言語理解の健全さを適切に評価するには,人的・自動的な指標によるテキストの評価が不十分であることを示す。
本稿では,対話モデルで一般的に使用される言語エンコーダのエンコーダ表現を評価するための探索タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 04:52:37 GMT)
Exploring Semantic Relationships for Unpaired Image Captioning [40.4] 視覚領域と言語領域を高レベルな意味情報でブリッジすることで、不適切な画像キャプションを実現する。
画像の理解を深めるため,セマンティック・リレーション・エクスプローラーを提案する。
提案手法は,CIDErのスコアが8%に向上したペア設定下で,5つの強いベースラインを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 09:10:11 GMT)
A Brief Study on the Effects of Training Generative Dialogue Models with
a Semantic loss [37.9] 本研究は,モデルが相互に反応し,セマンティックな類似度にスコア付けするための学習目標を最小化する効果について考察する。
目標指向対話における次の発話生成タスクにおける2つの異なるデータセットについて、このアイデアを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 04:39:29 GMT)
Transfer Bayesian Meta-learning via Weighted Free Energy Minimization [37.5] 重要な前提は、メタトレーニングタスクとして知られる補助タスクが、デプロイ時に遭遇するタスクと同じ生成分布を共有することである。
本稿では,トランスファーメタラーニングのための重み付き自由エネルギー最小化(WFEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:17:51 GMT)
Practical Assessment of Generalization Performance Robustness for Deep
Networks via Contrastive Examples [36.5] データ変換を伴うトレーニング画像は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化性能評価のためのテストセットを補完する対照的な例として提案されている。
そこで本研究では,DNN ジーンラリゼーション性能推定のためのコントラスト例を用いた実践的フレームワーク ContRE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:46:01 GMT)
Learning to Track Object Position through Occlusion [32.5] オクルージョンは、物体検出器やトラッカーが直面する最も重要な課題の1つである。
本稿では,領域ベースビデオオブジェクト検出装置の成功に基づくトラッキング・バイ・検出手法を提案する。
提案手法は,インターネットから収集した家具組立ビデオのデータセットにおいて,優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 22:29:46 GMT)
TD-GEN: Graph Generation With Tree Decomposition [31.8] TD-GENは木分解に基づくグラフ生成フレームワークである。
ツリーノードはスーパーノードであり、それぞれがグラフ内のノードのクラスタを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:57:43 GMT)
Low-rank Characteristic Tensor Density Estimation Part II: Compression
and Latent Density Estimation [31.6] 生成確率モデルを学習することは、機械学習における中核的な問題である。
本稿では,共同次元化と非パラメトリック密度推定の枠組みを提案する。
提案手法は, 回帰処理, サンプリング, 異常検出において, 極めて有望な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 00:38:56 GMT)
Nuclei Grading of Clear Cell Renal Cell Carcinoma in Histopathological
Image by Composite High-Resolution Network [31.0] コンピュータ支援された核グレーディングは、病理学者の作業効率を改善し、誤診断率を減らすことを目的としている。
既存の核セグメンテーションと分類法のほとんどは、核グレーディングのクラス間類似性を扱えない。
ccRCC核グレーディングのための複合高分解能ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 07:32:26 GMT)
Unsupervised Learning of Disentangled Speech Content and Style
Representation [28.9] 本稿では,内容やスタイルを異にする音声表現の教師なし学習手法を提案する。
本モデルは,(1)フレーム単位の情報をキャプチャするローカルエンコーダ,(2)発話単位の情報をキャプチャするグローバルエンコーダ,(3)局所およびグローバル潜在変数を再構成する条件付きデコーダから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 04:01:15 GMT)
Tag, Copy or Predict: A Unified Weakly-Supervised Learning Framework for
Visual Information Extraction using Sequences [27.8] TCPN(Tag, Copy, Predict Network)と呼ばれる弱教師付き学習フレームワークを提案する。
提案手法は,いくつかの公開ベンチマークにおいて新しい最先端性能を示し,その有効性を十分に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 11:56:46 GMT)
Simulation of Condensed-Phase Spectroscopy with Near-term Digital
Quantum Computer [23.1] マルチスケールモデリングと時間依存変分量子アルゴリズムを組み合わせてシステムの線形分光を計算するワークフローを開発する。
有機半導体の紫外吸収スペクトルを数値シミュレーションすることで,本手法の有効性を実証する。
この手法は他の線形凝縮相分光法に直接適用することができ、非線形多次元分光法に拡張できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 22:30:22 GMT)
Dialogue Relation Extraction with Document-level Heterogeneous Graph
Attention Networks [21.4] 対話関係抽出(DRE)は,多人数対話で言及される2つのエンティティ間の関係を検出することを目的としている。
本稿では,グラフが有意に接続された話者,エンティティ,エンティティタイプ,発話ノードを含むDREのためのグラフ注意ネットワーク方式を提案する。
このグラフに基づくアプローチは,対話における異なるエンティティペア間の関係を効果的に捉え,最先端のアプローチよりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 05:06:34 GMT)
Neural Spectral Marked Point Processes [18.5] 本稿では、複雑な離散イベントを扱うための、ニューラルネットワークに基づく新規で汎用的な非定常影響カーネルを提案する。
提案手法は, 合成および実データにおける最先端技術と比較して, 優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 23:00:37 GMT)
Learning to Represent Action Values as a Hypergraph on the Action
Vertices [17.8] 行動値推定は強化学習法(RL)の重要な要素である。
多次元のアクション空間の構造を活用することが、アクションの優れた表現を学ぶための鍵となる要素であると推測する。
Atari 2600 ゲームや、離散化物理制御ベンチマークなど、無数の領域に対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:14:12 GMT)
Heterogeneous Multi-task Learning with Expert Diversity [15.7] そこで我々は,高度不均衡で異種なMTL学習に適した表現を,専門家の間でより多様な表現を導き出すアプローチを提案する。
我々は,集中治療のための医療情報マート (MIMIC-III) と PubChem Bio Assay (PCBA) の3つのMTLベンチマークデータセットに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 01:30:37 GMT)
Quality-Aware Memory Network for Interactive Volumetric Image
Segmentation [15.5] 医用画像の対話的セグメンテーションのための品質認識型メモリネットワークを提案する。
各スライスの現在のセグメンテーション品質に基づいて、次のスライスをセグメントに提案するために品質評価モジュールが導入された。
提案するネットワークは,様々な種類のユーザアノテーションを適切に一般化可能な,堅牢な対話型セグメンテーションエンジンを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:34:19 GMT)
PIVEN: A Deep Neural Network for Prediction Intervals with Specific
Value Prediction [14.6] PIと値予測の両方を生成するディープニューラルネットワークであるPIVENを提案する。
提案手法では,PI内のデータ分布に関する仮定は行わず,実世界の様々な問題に対して,その価値予測をより効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:23:00 GMT)
Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing
Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method [13.5] リモートセマンティックセグメンテーションのためのGlobal style and Local matching Contrastive Learning Network (GLCNet)を提案する。
具体的には、画像レベルの表現をより良く学習するために、グローバルスタイルのコントラストモジュールが使用される。
コントラストモジュールにマッチするローカル特徴は、セマンティックセグメンテーションに有用なローカル領域の表現を学習するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 03:03:40 GMT)
Model-Agnostic Explanations using Minimal Forcing Subsets [11.4] そこで本研究では,モデル決定に欠かせない最小限のトレーニングサンプルを同定する,モデルに依存しない新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,制約付き最適化問題を解くことにより,このような「欠かせない」サンプルの集合を反復的に同定する。
結果から,本アルゴリズムは局所モデルの振る舞いをよりよく理解する上で,効率的かつ容易に記述できるツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 03:32:40 GMT)
Robust Regression via Model Based Methods [10.9] モデルベース最適化 (MBO) [35, 36] に着想を得たアルゴリズムを提案し, 非対象を凸モデル関数に置き換える。
これをロバスト回帰に適用し、MBOの内部最適化を解くために、オンライン乗算器のオンライン交互方向法(OOADM) [50] の関数 SADM を提案する。
最後に、(a)アウトレーヤに対するl_pノルムのロバスト性、(b)オートエンコーダ法とマルチターゲット回帰法と比較して、提案したモデルベースアルゴリズムの効率性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 21:45:35 GMT)
Memory Augmented Optimizers for Deep Learning [10.5] 本稿では,メモリ内の勾配履歴を限定的に把握する,メモリ拡張勾配降下の枠組みを提案する。
固定サイズのメモリを持つ勾配勾配勾配のクラスは、強い凸性の仮定の下で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 14:58:08 GMT)
FedXGBoost: Privacy-Preserving XGBoost for Federated Learning [10.3] フェデレーション学習(Federated Learning)は、データプライバシを確保しながら、複数のパーティ間で協調的なトレーニングを可能にする、分散機械学習フレームワークである。
本稿では,FedXGBoost-SMMとFedXGBoost-LDPの2種類のフェデレートXGBoostをプライバシ保証として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 09:17:45 GMT)
Privacy Amplification via Iteration for Shuffled and Online PNSGD [9.2] 本稿では,予測雑音勾配勾配(PNSGD)アルゴリズムにより得られるプライバシー保証について検討する。
私たちはまず、新しいデータがオンライン形式で受信された場合、NSGDのプライバシー保証を証明します。
次に、オンライン設定を分析し、プライバシー損失の収束も保証するインジェクトノイズに対して、より高速な減衰方式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 17:48:06 GMT)
Generalization in the Face of Adaptivity: A Bayesian Perspective [8.8] 差分プライバシーは、適応的なクエリにもかかわらず、一般化を保証するツールを提供する。
本稿では,適応データ解析のコア問題に照らし出す,シンプルな特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 22:06:44 GMT)
On Stein Variational Neural Network Ensembles [8.2] 本研究では, 重み空間, 関数空間, ハイブリッド環境で動作する異なるスタイン変分勾配勾配(SVGD)法について検討する。
機能的およびハイブリッドカーネルを用いたSVGDは,深いアンサンブルの限界を克服できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 21:52:46 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） (Sun, 20 Jun 2021 08:34:15 GMT)
A compressive multi-kernel method for privacy-preserving machine
learning [5.9] この研究は、以前は非干渉的な2つのコンプレッシブプライバシとマルチカーネル方式に基づいている。
提案手法は,MHEALTHとHARの2つの移動センシングデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 10:27:13 GMT)
Optimal Strategies for Decision Theoretic Online Learning [5.8] ドリフトゲーム解析を連続時間まで拡張し、値関数が厳密な正の微分を持つときの最適逆数がブロニアン運動であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:58:12 GMT)
Adversarial Manifold Matching via Deep Metric Learning for Generative
Modeling [5.6] 本稿では,分布生成器と距離生成器を含む生成モデルに対する多様体マッチング手法を提案する。
分布生成器は、実データ多様体の周りに凝縮された分布に従うサンプルを生成することを目的としている。
距離計生成器は、実データと生成されたサンプルの両方を利用して距離計を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 23:25:01 GMT)
More than Encoder: Introducing Transformer Decoder to Upsample [5.5] Attention Upsample (AU) は一般的なアップサンプル法として機能し、横接続を持つ任意のセグメンテーションモデルに組み込むことができる。
AUは画素レベルの注意力を活用して、長距離依存とグローバル情報をモデル化し、再構築を改善する。
我々は,契約経路から情報を提供するために,従来のU-Net構造を横接続でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 06:58:58 GMT)
Genuine tripartite entanglement as a probe of quantum phase transitions
in a spin-1 Heisenberg chain with single-ion anisotropy [4.4] スピン-1 ハイゼンベルク鎖の量子相転移を簡単な軸異方性$Delta$と一軸単イオン異方性$D$で研究する。
スピンブロック間の真の三部構造絡み合いは、量子的再正規化群法で計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:04:24 GMT)
Context-Aware Legal Citation Recommendation using Deep Learning [4.2] 弁護士や裁判官は、決定を起草しながら引用する適切な法的権限を研究するのに多くの時間を費やしている。
我々は,意見の起草過程における効率向上に役立つ引用推薦ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 23:23:11 GMT)
Generative Model Adversarial Training for Deep Compressed Sensing [4.1] 深部圧縮センシングは、データは潜在空間においてスパース表現(つまり、本質的には低次元である)を持つと仮定する。
本研究では,圧縮センシングに適した低次元から高次元のディープラーニングベースジェネレータの設計法を提案する。
実世界のデータセットに関する実験は, 深部圧縮センシングのための固有モデル逆行訓練の有効性を実証するために提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:53:38 GMT)
Multi-Pair Text Style Transfer on Unbalanced Data [3.5] テキストスタイルの転送は、文を言い換えたり、内容を変更することなくキーワードを置換することで、あるドメインに与えられたテキストを別のドメインに変換することを目的としている。
マルチペアテキストスタイルのトランスファーを同時に行うタスク適応型メタラーニングフレームワークを開発した。
その結果,提案手法はコヒーレントなスタイルのバリエーションだけでなく,定量的な性能向上につながることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 03:20:43 GMT)
Calliar: An Online Handwritten Dataset for Arabic Calligraphy [3.3] 書道はアラビアの遺産と文化の重要な部分です
アラビア文字のオンラインデータセットは存在しない。
Calliarは、ストローク、文字、単語、および文レベルの予測のために注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 20:04:51 GMT)
Estimation of Causal Effects in the Presence of Unobserved Confounding
in the Alzheimer's Continuum [3.2] アルツハイマー病の病因と効果に関する現在の臨床知識から因果グラフを導出する。
因果効果の識別可能性を示すためには,すべての共同創設者の認識と測定が必要である。
理論的解析では,代用共同設立者が神経解剖学の認知に対する因果的影響を識別できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:42:25 GMT)
Is Shapley Value fair? Improving Client Selection for Mavericks in
Federated Learning [3.1] 私たちは、Shapley Valueが共通のタイプのクライアントであるMaverickの貢献を過小評価していることを示します。
我々は、ローカルデータとグローバルデータの間のワッサースタイン距離に基づく適応的なクライアント選択戦略であるFedEMDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:01:15 GMT)
Task Attended Meta-Learning for Few-Shot Learning [3.1] そこで我々は,タスクアサートメタトレーニングと呼ばれる,人間の選択的な焦点を動機とする学習カリキュラムを紹介し,タスクをバッチで重み付けする。
複雑なデータセットに対する非タスク付きモデルとの比較は、その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 07:34:37 GMT)
Fine-Grained Data Selection for Improved Energy Efficiency of Federated
Edge Learning [2.9] フェデレーションエッジ学習(FEEL)では、ネットワークエッジのエネルギー制約されたデバイスは、ローカル機械学習モデルをトレーニングおよびアップロードする際にかなりのエネルギーを消費する。
本研究は, ローカルトレーニングデータ, 利用可能な計算, 通信資源を共同で検討し, エネルギー効率の高い FEEL の新たなソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 10:51:32 GMT)
Fast PDN Impedance Prediction Using Deep Learning [2.5] 本稿では,PDNインピーダンス予測にディープラーニングを用いた新しい概念を提案する。
任意の基板形状と積み重ねに対するインピーダンスを効率的に計算するために境界要素法(BEM)を適用する。
異なる形状、スタックアップ、ICロケーション、デキャップ配置を持つ100万以上のボードがランダムに生成され、ディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:12:43 GMT)
Polyconvex anisotropic hyperelasticity with neural networks [1.8] 有限変形に対する凸機械学習に基づくモデルを提案する。
モデルは立方体格子メタマテリアルの非常に困難なシミュレーションデータで校正される。
データアプローチのデータは、機械的な考慮に基づいており、追加の実験やシミュレーション機能を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:33:31 GMT)
Deep learning for improved global precipitation in numerical weather
prediction systems [1.7] 我々は、残差学習を用いた深層畳み込みニューラルネットワークのUNETアーキテクチャを、グローバルな降水モデルを学ぶための概念実証として使用しています。
その結果,インド気象局が使用した操作力学モデルと比較した。
この研究は、残差学習に基づくUNETが、目標降水量と物理的関係を解き放つことができることを示す概念実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 05:10:42 GMT)
DISCO PAL: Diachronic Spanish Sonnet Corpus with Psychological and
Affective Labels [1.7] 本稿では,スペイン語ソネットの注釈付きコーパスについて,GAMを予測するために個々の単語から特徴を構築できるかどうかを解析するために検討する。
使用したコーパスには、15世紀から19世紀にかけての様々な世紀の著者による274のスペイン語ソネットが含まれている。
これにより、ソネットのコーパスは、詩推薦システム、著者の人格テキストマイニング研究、治療目的の詩の使用など、様々な用途で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 19:19:56 GMT)
Improving Ultrasound Tongue Image Reconstruction from Lip Images Using
Self-supervised Learning and Attention Mechanism [1.5] 唇の観察可能な画像列が与えられたら、対応する舌の動きを画像化できますか。
本研究では,この問題を自己教師型学習問題として定式化し,学習課題に2ストリーム畳み込みネットワークと長短メモリネットワークを用い,注意機構を組み込んだ。
以上の結果から,本モデルでは実際の超音波舌画像に近い画像を生成することができ,両者のマッチングが可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 10:51:23 GMT)
Discrepancies in Epidemiological Modeling of Aggregated Heterogeneous
Data [1.4] 本研究では, 複雑なシステムに直面すると, 伝染率などの疫学パラメータを推定するための最先端モデルが不適切であることを示す。
複数の流行から発生した入射曲線を組み合わせることで、複雑な発生シナリオを3つ生成する。
このベイズ推定フレームワークにおける2つのデータ生成モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 03:41:19 GMT)
Challenges in Translation of Emotions in Multilingual User-Generated
Content: Twitter as a Case Study [1.4] 異なる言語における感情の翻訳において,Twitterデータに特有の言語現象が存在することを示す。
また、テキスト中の感情の保存に関して、MTシステムの性能を評価するためによく使われる手法の能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 16:12:48 GMT)
Large-Scale Network Embedding in Apache Spark [1.4] 本稿では,Apache Sparkを用いた大規模グラフへのネットワーク埋め込みのための効率的かつ効率的な分散アルゴリズムを提案する。
提案手法は数時間で数十億のエッジを持つグラフを処理でき、最先端のアプローチよりも少なくとも4倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 04:42:24 GMT)
FloorPP-Net: Reconstructing Floor Plans using Point Pillars for
Scan-to-BIM [1.3] 本稿では,FloorPP-Netという深層学習に基づくポイントクラウド処理手法を提案する。
建物ストーリーの入力ポイントクラウドをポイントピラー(PP)に変換し、コーナーとエッジを予測してフロアプランを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 06:45:52 GMT)
An Overview of Machine Learning-aided Optical Performance Monitoring
Techniques [1.0] 本稿では,機械学習アルゴリズムを適用した光学性能モニタリング手法について概説する。
我々は最近になってこの領域に応用されたばかりの新しい手法として,OPMに対するニューロモルフィックアプローチを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:27:30 GMT)
Quantum Algorithm for Simulating Hamiltonian Dynamics with an
Off-diagonal Series Expansion [1.0] 一般ハミルトニアン系の力学をシミュレーションするための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は所望の精度に最適に依存しており、概して現在の最先端技術よりもはるかに少ない資源を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 02:08:09 GMT)
Machine learning in the social and health sciences [0.9] 本稿では、社会・健康科学における研究課題のメタマッピングを機械学習の適切なアプローチに適用する。
確立された分類を、一般的な研究目標に記述、予測、因果推論にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:48:45 GMT)
Representations and Strategies for Transferable Machine Learning Models
in Chemical Discovery [0.8] 本稿では,周期表の1行から大量のデータを学習したモデルを,追加行から少量のデータポイントで生成するトランスファー学習手法を提案する。
モデル性能を安定的に向上させるために,この伝達学習戦略とともに,eRACの相乗的価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 22:34:04 GMT)
On predicting research grants productivity [0.4] 文献学的特徴が研究助成金の成功を予測できるかどうかを分析した。
研究科目と出版史は生産性を予測する役割を担っている。
最高の結果がテキストベースの属性よりも優れているが,評価された特徴は高い差別性は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 14:21:46 GMT)
Learning Signal Representations for EEG Cross-Subject Channel Selection
and Trial Classification [0.4] 脳波記録の主観非依存チャネル選択のためのアルゴリズムを提案する。
チャネル固有の1D-畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を教師付き方法で特徴抽出器として利用し、クラス分離性を最大化する。
トレーニング後、選択されたチャネル固有の1D-CNNのパラメータ化されたサブグループのみを新しい被験者からの新たな信号に転送することで、アルゴリズムを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 06:22:16 GMT)
Using a Supervised Method without supervision for foreground
segmentation [0.1] 本稿では,教師付き手法を訓練するのに十分な「人工」データベースを自動生成する手法を提案する。
教師付き手法と比較して、弱い前景セグメンタを組み合わせることで、適切な対象を抽出する。
テスト結果はCDnetのテストシーケンスに表示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 20:26:33 GMT)
TinyML: Analysis of Xtensa LX6 microprocessor for Neural Network
Applications by ESP32 SoC [0.0] ここ数年、マイクロコントローラ装置(Espressif ESP32)は小型/小型の機械学習(tinyML)タスクに使えるほど強力になった。
本研究の目的は,ニューラルネットワークアプリケーションを実行することで,Xtensaデュアルコア32ビットLX6マイクロプロセッサの速度を解析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:39:46 GMT)
Statistical Inference of the Value Function for Reinforcement Learning
in Infinite Horizon Settings [0.0] 我々は、決定ポイントの数が無限大に分散する無限の地平線設定において、ポリシーの値に対する信頼区間(CI)を構築する。
最適方針が一意でない場合でも,提案したCIが名目上のカバレッジを達成することを示す。
提案手法をモバイル健康研究のデータセットに適用し, 強化学習アルゴリズムが患者の健康状態を改善するのに役立つことを確かめた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 20:28:50 GMT)
Some properties of the potential-to-ground state map in quantum
mechanics [0.0] 写像は局所的に弱強連続であり、その微分はコンパクトであることを示す。
これはコーン・シャム逆問題の不備を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 11:44:17 GMT)
Solution for Large-scale Long-tailed Recognition with Noisy Labels [0.0] AliProducts Challengeは、大規模できめ細かいコモディティ画像認識問題を研究するためのコンペティションである。
我々は、ResNeSt、EfficientNetV2、DeiTを含むCNNとTransformerの最先端モデルアーキテクチャを採用する。
スコアボードにおける平均クラスエラー率6.4365%をアンサンブルモデルで取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:09:38 GMT)
SISA: Securing Images by Selective Alteration [0.0] 画像の部分暗号化と完全暗号化の比較分析を行った。
画像全体を暗号化したり、ぼやけたりするのではなく、選択した領域のみをエンコードします。
Mask-RCNNやYOLOといった機械学習アルゴリズムを利用して、関心領域を選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 05:31:47 GMT)
Quantum electrodynamics in anisotropic and tilted Dirac photonic
lattices [0.0] 異方性ジラック光子が非指数自然放出や散逸のない長距離エミッタ相互作用にどのように寄与するかを示す。
特に、格子の異方性を変化させることで、相互作用の空間的形状と、そのコヒーレント/非コヒーレントな性質の両方を変えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 19:55:30 GMT)
Quantum Machine Learning: Fad or Future? [0.0] 私たちは、古典的なコンピューティングデバイスによって、利用可能な最大計算能力のしきい値に素早く近づきます。
これは、今や数十億と数兆のパラメータを持つモデルサイズが指数関数的に増加するためである。
本稿では、量子機械学習が古典的な機械学習アプローチよりも優れているという側面を検証し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 15:39:36 GMT)
Plant Disease Detection Using Image Processing and Machine Learning [0.0] 本稿では,コンピュータビジョンと機械学習技術を用いた作物病の検出手法を提案する。
提案システムは,93%の精度で5種の共通植物の20種類の疾患を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 14:11:24 GMT)
Particle on the sphere: group-theoretic quantization in the presence of
a magnetic monopole [0.0] 2次元球面上の粒子の定量化の問題を考える。
対称代数から直接ヒルベルト空間を構築する。
代数のカシミール不変量がどのようにバンドル位相を決定するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 14:02:55 GMT)
Outlier Detection and Spatial Analysis Algorithms [0.0] 異常検出はデータマイニングにおいて重要な領域である。
外乱検出は、クレジットカード詐欺の検出、ネットワーク侵入、機械故障予測、潜在的なテロ攻撃など、いくつかの分野に及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 10:00:49 GMT)
Optimal personalised treatment computation through in silico clinical
trials on patient digital twins [0.0] 知的検索によって導かれる広範囲なコンピュータシミュレーションに基づく実験的キャンペーン(ISTC)により、個々の患者の薬理学的治療(精密医療)を最適化する手法とアルゴリズムを提案する。
本研究は, 実薬理学的治療を含む症例研究, すなわち, ヒトの再生支援のための複雑な臨床プロトコルの減量段階における有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:12:36 GMT)
Opportunities and challenges in partitioning the graph measure space of
real-world networks [0.0] 遺伝、タンパク質の相互作用、代謝ネットワークから脳、言語、生態、ソーシャルネットワークまで、何千もの現実世界のネットワークを含む大規模なデータセットに基づいて、我々は異なる複雑なネットワークドメイン(CND)の構造的尺度を探索する。
我々は,全ネットワークに対する208の尺度を算出し,統計および機械学習手法の包括的かつ精巧なワークフローを用いて,CNDの重要グラフ尺度を特定する限界と可能性を検討した。
提案手法は,ネットワークドメインの識別と,それらの特徴の参照に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 21:22:37 GMT)
One- and Two-Photon Localization in Quantum Optics [0.0] 我々は,最近提案された連続体モデルの格子類似性を,ランダム媒質中の1光子状態と2光子状態の伝播に適用する。
我々は、原子の共鳴エネルギーを中心としたエネルギーバンドに単一光子の局在が存在することを発見した。
2つの光子の場合、共鳴周波数の2倍のエネルギーバンドが局在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:52:51 GMT)
On the relationship between predictive coding and backpropagation [0.0] 教師付き学習課題における人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける予測符号化とバックプロパゲーションの関係に関する最近の研究をレビューし、拡張する。
PyTorchニューラルネットワークモデルを用いて予測コーディングを行うための,関数のリポジトリであるTorch2PCについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:22:50 GMT)
Nonlocal realism tests and quantum state tomography in Sagnac-based
type-II polarization-entanglement SPDC-source [0.0] 我々は,ベル状態に近い強靭,超高輝度,位相安定な偏光絡み状態を実験的に作成した。
我々はS=2.78 pm 0.01 $という非常に信頼性が高く、非常に強いベル違反を得た。
サニャック構成は、高濃度の絡み合い源に双方向の結晶ポンプの歩留まりを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:32:16 GMT)
Multirate Training of Neural Networks [0.0] 視覚およびNLPにおける様々な伝達学習アプリケーションに対して、ほぼ半分の時間でディープニューラルネットワークを微調整できることを示す。
本稿では,異なる時間スケールで全ネットワークをトレーニングすることで,データに存在するさまざまな特徴を同時に学習するマルチレート手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 22:44:55 GMT)
More Causes Less Effect: Destructive Interference in Decision Making [0.0] 本研究は,製品故障の条件付き確率の顧客推定における破壊的干渉を示す新しい実験である。
組み合わせると、この2つの原因が反対の効果をもたらすことが示される。
このような2つ以上の理由の負の干渉は、顧客の心の中で起こっている認知プロセスのモデリングを改善するために利用されるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:34:19 GMT)
Mobile Sensing for Multipurpose Applications in Transportation [0.0] 国務省は、交通問題をタイムリーに分析・解決するために一貫したデータを集めるのに苦労している。
スマートフォンに内蔵されたセンサーの最近の進歩は、より手頃なデータ収集方法をもたらした。
開発されたアプリは、ミズーリ州コロンビアとミズーリ州カンザスシティを結ぶi70Wハイウェイのデータを収集して評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 17:56:12 GMT)
Measurement of entropy and quantum coherence properties of two type-I
entangled photonic qubits [0.0] 我々は、高視認性(高明度)の98.50 pm 1.33 % のベル状態に近い偏光絡み状態を生成する。
我々は、非局所リアリズムテストとしてベルの不等式CHSH版を計算し、古典物理学の強い違反を見出す。
この高輝度かつ低レートの光子源は、ラボ内の短距離量子測定に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 18:25:12 GMT)
MILP, pseudo-boolean, and OMT solvers for optimal fault-tolerant
placements of relay nodes in mission critical wireless networks [0.0] 本稿では,リレーノードネットワークコストを最小化するリレーノードの配置計算の問題に対処する。
本稿では,HPC インフラストラクチャ上での計算集約的な事前処理により,その問題を 0/1 線形プログラムとしてエンコード可能であることを示す。
本稿では,HPC インフラストラクチャ上での計算集約的な事前処理により,上記の問題を 0/1 線形プログラムとしてエンコード可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:14:36 GMT)
Implementing a Detection System for COVID-19 based on Lung Ultrasound
Imaging and Deep Learning [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは2019年12月に中国で始まり、急速に複数の国に広がった。
このパンデミックを大規模にコントロールするには、患者の発見と治療のための高速ツールが必要である。
本稿では、超音波イメージングとDeep Learning技術を用いた新型コロナウイルス検出システムについて、現在進行中の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:33:33 GMT)
Geometric measure of entanglement of multi-qubit graph states and its
detection on a quantum computer [0.0] 任意のグラフで表されるグラフ状態に対して、キュービットと他のキュービットとの絡み合いが見つかる。
グラフ状態の絡み合いの幾何学的測度は量子コンピュータ上で定量化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 12:47:09 GMT)
Constraint-Based Regularization of Neural Networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの学習のためのグラデーション・ランゲヴィン・フレームワークに制約を効率的に組み込む手法を提案する。
適切に設計され、消滅/爆発する勾配問題を減らし、重みを制御し、ディープニューラルネットワークを安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 21:33:27 GMT)
Bloch oscillations in the spin-1/2 XXZ chain [0.0] 完全な周期ポテンシャルの下では、一定の電場によって誘導される電流密度は非自明な振動を示す。
強相互作用系におけるブロッホ振動を再検討する。
本研究では,ランダウ-ツェナーの公式を用いて,そのような挙動を観測するために必要な電場の強度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 13:51:38 GMT)
Better Training using Weight-Constrained Stochastic Dynamics [0.0] 我々は、トレーニングを通してディープニューラルネットワークのパラメータ空間を制御するために制約を用いる。
カスタマイズされた適切な設計の制約を使用することで、消滅/展開の問題を減らすことができる。
グラデーションランゲヴィンフレームワークに制約を効率的に組み込むための一般的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 14:41:06 GMT)
Artificial Neural Network for Cybersecurity: A Comprehensive Review [0.0] 本稿では,Deep Learning(DL)アプローチのサイバーセキュリティへの適用について,体系的なレビューを行う。
現在普及しているIoTおよび他のネットワークにおけるサイバー攻撃について、そしてこれらの攻撃を管理するためのDLメソッドの有効性について議論する。
最後に、信頼性と実践可能なIoT駆動型医療システムにおけるサイバーセキュリティの重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 09:32:48 GMT)
Analysis of geospatial behaviour of visitors of urban gardens: is
positioning via smartphones a valid solution? [0.0] 本研究では,スマートフォンで直接記録された位置が,都市庭園における人々の行動の空間的分析に有効な解である,という仮説を検証した。
i)参照トラックに対する位置の精度の評価、(ii)位置情報の送信と処理を自動化するフレームワークの実装、(iii)空間分析による所望スポットの分析の3つの部分について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 08:32:05 GMT)
A Comprehensive Review on Non-Neural Networks Collaborative Filtering
Recommendation Systems [0.0] 協調フィルタリング(CF)は、あるユーザグループの既知の好みを利用して、他のユーザの未知の好みに関する予測とレコメンデーションを行う。
1990年代に初めて導入され、様々なモデルが提案されている。
多くの分野で機械学習技術の成功により、リコメンデーションシステムにおけるそのようなアルゴリズムの適用に重点が置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Jun 2021 11:13:33 GMT)