Crop-Transform-Paste: Self-Supervised Learning for Visual Tracking [137.3] 本研究では,十分なトレーニングデータを合成できるCrop-Transform-Paste演算を開発した。
オブジェクトの状態はすべての合成データで知られているので、既存のディープトラッカーは人間のアノテーションなしで日常的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:40:34 GMT)
GAIA: A Transfer Learning System of Object Detection that Fits Your
Needs [136.6] 大規模データセットの事前学習によるトランスファーラーニングは,コンピュータビジョンや自然言語処理において,ますます重要な役割を担っている。
本稿では,物体検出の領域に着目し,GAIAと呼ばれる移動学習システムを提案する。
GAIAは、レイテンシ制約や指定されたデータドメインなどの下流要求に適合するモデルを選択する、強力な事前訓練されたウェイトを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:24:20 GMT)
Attention-based Neural Network for Driving Environment Complexity
Perception [123.9] 本稿では,周囲の運転環境の複雑さを予測するための,注目に基づく新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
Yolo-v3オブジェクト検出アルゴリズム、ヒートマップ生成アルゴリズム、CNNベースの特徴抽出器、注目ベースの特徴抽出器で構成される。
提案するアテンションベースネットワークは,周囲環境の複雑さを分類する平均分類精度91.22%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:27:11 GMT)
Policy Smoothing for Provably Robust Reinforcement Learning [109.9] 入力のノルム有界対向摂動に対する強化学習の証明可能な堅牢性について検討する。
我々は、スムーズなポリシーによって得られる全報酬が、入力の摂動のノルムバウンドな逆数の下で一定の閾値以下に収まらないことを保証した証明書を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:42:08 GMT)
Phrase-level Active Learning for Neural Machine Translation [107.3] ドメイン内データの翻訳に所定の予算を費やすことのできる,アクティブな学習環境を提案する。
我々は、人間の翻訳者へのルーティングのために、新しいドメインの未ラベルデータから全文と個々の句を選択する。
ドイツ語と英語の翻訳タスクでは,不確実性に基づく文選択法に対して,能動的学習手法が一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:20:42 GMT)
Compressing Deep ODE-Nets using Basis Function Expansions [105.1] 重みの定式化を基底関数の線形結合を用いた連続深度関数とみなす。
この観点では、ほぼ最先端の性能を維持しながら、再トレーニングすることなく、ベースの変化によって重みを圧縮することができる。
これにより、推論時間とメモリフットプリントの両方が削減され、計算環境間の高速で厳密な適応が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:04:51 GMT)
BiAdam: Fast Adaptive Bilevel Optimization Methods [105.0] バイレベル最適化は多くの応用のために機械学習への関心が高まっている。
制約付き最適化と制約なし最適化の両方に有用な分析フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:16:40 GMT)
Instance-Optimal Compressed Sensing via Posterior Sampling [101.4] 後部サンプリング推定器がほぼ最適回復保証を達成できることを示す。
本稿では,Langevin dynamics を用いた深部生成前駆体の後方サンプリング推定器を実装し,MAP よりも精度の高い推定値が得られることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:51:56 GMT)
Dive into Deep Learning [100.8] この本はJupyterのノートブックでドラフトされており、説明図、数学、インタラクティブな例を自己完結型コードとシームレスに統合している。
私たちのゴールは、(i)誰でも自由に利用できるリソースを提供すること、(ii)応用機械学習科学者になるための出発点を提供するのに十分な技術的な深さを提供すること、(iii)実行可能なコードを含み、実際にどのように問題を解決するかを読者に示すこと、(iv)私たちとコミュニティの両方による迅速なアップデートを可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:19:46 GMT)
Compositional Federated Learning: Applications in Distributionally
Robust Averaging and Meta Learning [99.1] 本稿では,新しい構成フェデレートラーニング(FL)フレームワークを解くための,効率的かつ効率的な合成フェデレートラーニング(ComFedL)アルゴリズムを提案する。
また, 弱条件下でのComFedLアルゴリズムの収束解析について検討し, 高速収束速度が$O(frac1sqrtT)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:08:09 GMT)
Defending against Backdoor Attack on Deep Neural Networks [98.5] トレーニングデータの一部にバックドアトリガーを注入する、いわゆるテキストバックドア攻撃について検討する。
実験の結果,本手法は攻撃成功率を効果的に低減し,クリーン画像の分類精度も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:13:32 GMT)
SODA10M: Towards Large-Scale Object Detection Benchmark for Autonomous
Driving [94.1] 我々は,SODA10Mという名の自律走行用大規模物体検出ベンチマークをリリースし,1000万枚の未ラベル画像と6つの代表対象カテゴリをラベル付けした20K画像を含む。
多様性を向上させるために、画像は32の異なる都市で、1フレームあたり10秒毎に異なる気象条件、期間、場所のシーンで収集される。
我々は、既存の教師付き最先端検出モデル、一般的な自己監督型および半教師付きアプローチ、および将来のモデルの開発方法に関するいくつかの知見について、広範な実験と詳細な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:55:57 GMT)
One Million Scenes for Autonomous Driving: ONCE Dataset [91.9] 自律運転シナリオにおける3次元物体検出のためのONCEデータセットを提案する。
データは、利用可能な最大の3D自動運転データセットよりも20倍長い144時間の運転時間から選択される。
我々はONCEデータセット上で、様々な自己教師的・半教師的手法を再現し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:28:08 GMT)
Domain and Modality Gaps for LiDAR-based Person Detection on Mobile
Robots [91.0] 本稿では,移動ロボットのシナリオに着目した既存のLiDAR人物検出装置について検討する。
実験は3Dと2D LiDARのセンサー間のモダリティのギャップだけでなく、運転と移動ロボットのシナリオ間の領域ギャップを回避している。
その結果、LiDARに基づく人物検出の実践的な洞察を与え、関連する移動ロボットの設計と応用に関する情報決定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:35:49 GMT)
TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos? [89.2] 適応的に学習したトークンに頼った新しい視覚表現学習を導入する。
本実験は,画像認識と画像認識の両タスクにおいて,いくつかの困難なベンチマークで高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:55:59 GMT)
Can contrastive learning avoid shortcut solutions? [88.2] 暗黙的特徴修正(IFM)は、より広い種類の予測的特徴を捉えるために、対照的なモデルを導くために、正と負のサンプルを変更する方法である。
IFMは特徴抑制を低減し、その結果、視覚および医用画像タスクのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:22:43 GMT)
ToAlign: Task-oriented Alignment for Unsupervised Domain Adaptation [84.9] ドメイン間でアライメントすべき機能について検討し、ドメインアライメントが積極的に分類に役立てることを提案する。
我々は、ソースドメインの機能を、整列すべきタスク関連/識別機能と、回避/無視されるべきタスク関連機能に明示的に分解します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 02:17:48 GMT)
f-Domain-Adversarial Learning: Theory and Algorithms [83.0] 教師なしのドメイン適応は、トレーニング中、ターゲットドメイン内のラベルなしデータにアクセス可能な、多くの機械学習アプリケーションで使用されている。
領域適応のための新しい一般化法を導出し、f-発散体の変分的特徴に基づく分布間の相違性の新しい尺度を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:21:09 GMT)
Fast Simultaneous Gravitational Alignment of Multiple Point Sets [82.3] 本稿では,複数点集合の同時登録のための新しいレジリエントな手法を提案し,後者を相互誘導力場内で厳密に動く粒子群として解釈する。
物理法則の変更によるシミュレーションの改善と、グローバルな多重リンク点相互作用の加速により、MBGA(Multi-Body Gravitational Approach)はノイズや欠落データに対して堅牢である。
様々な実験環境では、MBGAは精度と実行時間の観点から、いくつかの基準点セットアライメントアプローチより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:59:40 GMT)
VIMPAC: Video Pre-Training via Masked Token Prediction and Contrastive
Learning [82.1] ビデオ理解は、内部接続をモデル化するグローバルコンテンツを認識することに依存している。
空間領域と時間領域の両方で隣接するビデオトークンをマスクするブロックワイズ戦略を提案する。
また、グローバルコンテンツをさらにキャプチャするために、拡張不要なコントラスト学習手法も追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:48:19 GMT)
Multivariate Data Explanation by Jumping Emerging Patterns Visualization [78.6] 多変量データセットにおけるパターンの識別と視覚的解釈を支援するVAX(multiVariate dAta eXplanation)を提案する。
既存の類似のアプローチとは異なり、VAXはJumping Emerging Patternsという概念を使って、複数の多様化したパターンを特定し、集約し、データ変数のロジックの組み合わせを通して説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:49:44 GMT)
Total Generate: Cycle in Cycle Generative Adversarial Networks for
Generating Human Faces, Hands, Bodies, and Natural Scenes [76.8] C2GAN(Cycle in Cycle Generative Adversarial Network)は、人間の顔、手、体、自然のシーンのための自転車。
提案するC2GANは,入力画像データとガイダンスデータの相互利用を対話的に探索するクロスモーダルモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:20:16 GMT)
iDARTS: Differentiable Architecture Search with Stochastic Implicit
Gradients [75.4] 微分可能なArchiTecture Search(DARTS)は先日,ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の主流になった。
暗黙の関数定理に基づいてDARTSの過次計算に取り組む。
提案手法であるiDARTSのアーキテクチャ最適化は,定常点に収束することが期待される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 00:44:11 GMT)
Large-scale image segmentation based on distributed clustering
algorithms [70.8] 3次元画像セグメンテーションへの多くのアプローチは、画像領域へのスーパーボクセルの階層的クラスタリングに基づいている。
ここでは,膨大な数のスーパーボクセルを処理可能な分散アルゴリズムについて述べる。
本研究では3次元電子顕微鏡脳画像から得られた135億超語彙間の1.5兆のエッジを持つ親和性グラフをクラスタリングしてアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:11:49 GMT)
Physics-constrained deep neural network method for estimating parameters
in a redox flow battery [68.8] バナジウムフローバッテリ(VRFB)のゼロ次元(0D)モデルにおけるパラメータ推定のための物理拘束型ディープニューラルネットワーク(PCDNN)を提案する。
そこで, PCDNN法は, 動作条件のモデルパラメータを推定し, 電圧の0Dモデル予測を改善することができることを示す。
また,PCDNNアプローチでは,トレーニングに使用しない操作条件のパラメータ値を推定する一般化能力が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 23:42:58 GMT)
Secure Distributed Training at Scale [65.8] ピアの存在下でのトレーニングには、ビザンティン寛容な特殊な分散トレーニングアルゴリズムが必要である。
本稿では,コミュニケーション効率を重視したセキュアな(ビザンチン耐性)分散トレーニングのための新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:00:42 GMT)
SHREC 2021: Track on Skeleton-based Hand Gesture Recognition in the Wild [62.5] 手のジェスチャーの認識は、ソフトウェアによって推定される手の骨格のストリームから直接行うことができる。
最近のスケルトンからのジェスチャーや行動認識の進歩にもかかわらず、現在の最先端技術が現実のシナリオでどの程度うまく機能するかは明らかではない。
本稿では,SHREC 2021: Track on Skeleton-based Hand Gesture Recognition in the Wild contestについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:57:49 GMT)
Steepest Descent Neural Architecture Optimization: Escaping Local
Optimum with Signed Neural Splitting [61.0] 我々は、局所最適性問題に対処する分割降下フレームワークの顕著で驚くべき拡張を開発する。
分割時の正と負の両方の重みを単純に許すことで、S2Dにおける分裂安定性の出現を排除できる。
我々は,CIFAR-100, ImageNet, ModelNet40 といった,S2D などの先進的なニューラルネットワークの精度とエネルギー効率の学習方法よりも優れている,様々な挑戦的なベンチマーク上で,本手法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:07:37 GMT)
Optimizing piano practice with a utility-based scaffold [59.8] ピアノを弾くための学習の典型的な部分は、スキルの個々の次元に焦点を当てた一連の練習ユニットによる進歩である。
私たちはそれぞれ異なる学習をしており、ピアノの練習タスクやメソッドには選択肢がたくさんあるので、練習タスクのセットは人間の学習者に動的に適応すべきである。
本稿では,人間の学習者を学習プロセスを通じて指導する上で,最も期待されている実用性を持つ実践モードを選択することによって,学習者の指導を行うためのモデ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） (Mon, 21 Jun 2021 14:05:00 GMT)
OptiDICE: Offline Policy Optimization via Stationary Distribution
Correction Estimation [59.5] より原理的な方法で過大評価を防止するオフライン強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムであるOptiDICEは,最適ポリシーの定常分布補正を直接推定する。
OptiDICEは最先端の手法と競合して動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 00:43:30 GMT)
Perception-aware Multi-sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation [59.4] 3Dセマンティックセグメンテーションは、自動運転やロボット工学など、多くのアプリケーションにおいてシーン理解において重要である。
既存の融合法は、2つのモードの差が大きいため、有望な性能を達成できない。
本研究では,知覚認識型マルチセンサフュージョン(PMF)と呼ばれる協調融合方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:47:26 GMT)
Conditional Neural Relational Inference for Interacting Systems [58.1] 我々は、類似しているが異なる相互作用するオブジェクトのグループのダイナミクスをモデル化することを学ぶ。
ベクトル記述から任意の群から条件生成が可能なモデルを開発する。
我々は,ヒト歩行のモデル化と,特に病理的ヒト歩行のモデル化におけるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:05:48 GMT)
Adversarial Examples Make Strong Poisons [55.6] 従来は訓練済みのモデルに対する攻撃を意図していた敵の例は,近年の毒殺に特化して設計された手法よりも,データ中毒に有効であることを示す。
また,本手法は,データセットのセキュアなリリースにおいて,既存の中毒法よりも極めて効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:57:14 GMT)
Out of Context: A New Clue for Context Modeling of Aspect-based
Sentiment Analysis [54.7] ABSAは、与えられた側面に関してレビューで表現された感情を予測することを目的としている。
与えられたアスペクトは、コンテキストモデリングプロセスにおけるコンテキストからの新たなヒントと見なされるべきである。
異なるバックボーンに基づいて複数のアスペクト認識コンテキストエンコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 02:26:03 GMT)
Empower Distantly Supervised Relation Extraction with Collaborative
Adversarial Training [53.3] 我々は,MIL(Multi-instance Learning)のデータ活用を改善するために,協調的対人訓練を提案する。
VATはラベルなしなので、MILによって放棄されたインスタンスをリサイクルするためにインスタンスレベルのVATを使用します。
提案手法は,先行技術に一貫した改善(5つの絶対AUCスコア)をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:54:02 GMT)
FP-Age: Leveraging Face Parsing Attention for Facial Age Estimation in
the Wild [50.9] 年齢推定に顔のセマンティクスを明示的に組み込む手法を提案する。
我々は,顔解析に基づくネットワークを設計し,異なるスケールで意味情報を学習する。
提案手法は,既存の年齢推定手法を常に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:31:32 GMT)
TCIC: Theme Concepts Learning Cross Language and Vision for Image
Captioning [50.3] テーマの概念を取り入れたテーマコンセプト拡張画像キャプタリングフレームワークを提案する。
画像とキャプションの両方からテーマ概念が学習可能であることを考慮し,TTNに基づく表現学習のための2つの設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:12:55 GMT)
How Do Adam and Training Strategies Help BNNs Optimization? [50.2] 我々は、AdamがBNNの粗い損失面を扱うのに適しており、より高い一般化能力でより良い最適値に達することを示す。
我々は、既存のAdamベースの最適化に基づいて、ImageNetデータセット上で70.5%のトップ1の精度を達成する簡単なトレーニングスキームを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:59:51 GMT)
BernNet: Learning Arbitrary Graph Spectral Filters via Bernstein
Approximation [47.9] 任意のグラフスペクトルフィルタを設計・学習するためのシンプルで効果的なスキームを提供する理論的サポートを備えた新しいグラフニューラルネットワークであるtextitBernNet$を提案する。
特に、グラフの正規化ラプラススペクトル上のフィルターに対して、ベルンネットはそれをK$バーンスタイン近似により推定し、ベルンシュタイン基底の係数を設定することでスペクトル特性を設計する。
実験により,BernNetは複雑なバンドリジェクションやコムフィルタを含む任意のスペクトルフィルタを学習でき,実世界のグラフモデリングタスクにおいて優れた性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:26:06 GMT)
Tensor Learning-based Precoder Codebooks for FD-MIMO Systems [47.6] 本稿では,FD(Full-dimension)マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムにおいて,プリコーディングのための低複雑さなコードブックを設計するための効率的な手法を開発する。
モデルフリーなデータ駆動型アプローチを機械学習の基礎として利用し、周辺伝播条件に適応するコードブックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:18:39 GMT)
Does Robustness Improve Fairness? Approaching Fairness with Word
Substitution Robustness Methods for Text Classification [46.1] テキスト分類作業におけるオッズと機会の平等性を改善するための単語置換ロバストネス法の有用性について検討する。
評価されたロバストネス法は公正性を向上し、トレーニングにおいてロバストネス法とバイアス緩和法の両方を用いることで、両方の面で改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:20:44 GMT)
PIANO: A Parametric Hand Bone Model from Magnetic Resonance Imaging [43.7] MRIデータから人間の手の最初のパラメトリック骨モデルであるPIANOについて述べる。
我々のPIANOモデルは、生物学的に解剖学的に正確で、アニメーション化が簡単で、微分可能であり、より正確な手関節構造のモデリングを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:21:20 GMT)
Corruption Robust Active Learning [43.3] 我々は、未知の逆ラベル汚職下でのバイナリ分類のためのストリーミングに基づくアクティブラーニングに関する理論的研究を行う。
本稿では, 従来のロバストCALフレームワークは, 破損しない場合と同様のラベル複雑性を保証できることを示す。
本稿では, 汚職の有無を仮定することなく, 確実に正しい新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:06:38 GMT)
Emphatic Algorithms for Deep Reinforcement Learning [43.2] 時間差学習アルゴリズムは関数近似とオフポリシーサンプリングを組み合わせると不安定になる。
強調時間差(ETD($lambda$)アルゴリズム)は、TD($lambda$)更新を適切に重み付けすることで線形の場合の収束を保証する。
本稿では,ETD($lambda$)をフォワードビュー・マルチステップ・リターンを用いた一般的な深層強化学習アルゴリズムに適用することにより,性能が低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:11:39 GMT)
OadTR: Online Action Detection with Transformers [40.2] 我々は,これらの問題に対処するために,トランスフォーマーをベースとした新しいエンコーダデコーダフレームワークOadTRを提案する。
OadTRは、過去の情報を符号化し、将来のコンテキストを同時に予測することで、現在の行動を認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:39:35 GMT)
Federated Learning with Positive and Unlabeled Data [39.4] フェデレーション設定における正・ラベルなし(PU)データから学習する問題について検討する。
実証データとラベルなしデータを用いたフェデレーション学習(FedPU)という新しいフレームワークを提案する。
また,FedPUは,前向きなデータしか利用できない従来の学習手法よりもはるかに優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:05:51 GMT)
CoreGen: Contextualized Code Representation Learning for Commit Message
Generation [39.4] コミットメッセージ生成(CoreGen)のためのコンテキスト適応型コード表現学習戦略を提案する。
ベンチマークデータセットの実験では、BLEU-4スコアの少なくとも28.18%の改善により、ベースラインモデルよりもモデルの有効性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:09:27 GMT)
Learning to Rank Question Answer Pairs with Bilateral Contrastive Data
Augmentation [39.2] 本稿では,バイラテラル生成(Bilateral Generation, BiG)という,新鮮で使いやすいデータ拡張戦略を提案する。
拡張データセットを用いて、質問応答ペアのランク付けを学習するための対照的な訓練目標を設計する。
TREC-QA,WikiQA,AntiQUEの3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法はランキングモデルの性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:29:43 GMT)
DiGS : Divergence guided shape implicit neural representation for
unoriented point clouds [37.5] 本稿では,通常のベクトルを入力として必要としない分岐ガイド型形状表現学習手法を提案する。
距離関数の発散にソフト制約を組み込むことで、各点における未知の正規値に整合する勾配を確実に指向する滑らかな解が好まれることを示す。
本研究では, 面再構成作業における提案手法の有効性を評価し, 他の非オブジェクト指向手法と比較して最先端性能, 指向性手法と比較してオンパー性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 02:10:03 GMT)
Regularization is all you Need: Simple Neural Nets can Excel on Tabular
Data [36.1] タブラルデータセットは、ディープラーニングのための最後の"未完成の城"である。
GradientBoosted Decision Treesのような従来のMLメソッドは、最近の特殊なニューラルネットワークに対してさえ、強く機能している。
13の正則化手法の最適組み合わせ/カクテルを探索し,平面多層パーセプトロン(MLP)ネットワークの正則化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:27:43 GMT)
Benign Overfitting in Multiclass Classification: All Roads Lead to
Interpolation [33.4] 多クラス線形分類における良性オーバーフィッティングについて検討する。
分離可能なデータに対する3つの一般的なトレーニングアルゴリズムを検討する。
我々の分析は、SVMソリューションが典型的なマージンベース境界の領域を超えて良い一般化が可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:34:36 GMT)
Improving Dialog Systems for Negotiation with Personality Modeling [30.8] 本研究では,学習と推論の両方において,相手の性格型をカプセル化する確率的定式化を導入する。
CraigslistBargainデータセット上で本手法を検証し,ToM推論を用いた手法が20%高いダイアログ一致率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:28:57 GMT)
Cross-Modal learning for Audio-Visual Video Parsing [30.3] 本稿では,映像からイベントを別々に分離するAVVPタスクに対する新しいアプローチを提案する。
AVVPは, 効果的なクロスモーダル学習を目的とした, 以下の手法の恩恵を受けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:56:29 GMT)
ROPE: Reading Order Equivariant Positional Encoding for Graph-based
Document Information Extraction [30.2] Reading Order Equivariant Positional Graph (ROPE) は文書中の単語のシーケンシャルな表示を認証するために設計された新しい位置符号化技術である。
ROPEは、単語レベルの空間接続が与えられた対象単語に対して、隣接する単語に対して独自の読み順序コードを生成する。
ROPEは既存のGraph Convolutional Networksを最大8.4%のスコアで継続的に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 00:48:04 GMT)
Open-set Label Noise Can Improve Robustness Against Inherent Label Noise [27.9] オープンセットノイズラベルは非毒性であり, 固有ノイズラベルに対するロバスト性にも寄与することを示した。
本研究では,動的雑音ラベル(ODNL)を用いたオープンセットサンプルをトレーニングに導入することで,シンプルかつ効果的な正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:15:50 GMT)
Pay Better Attention to Attention: Head Selection in Multilingual and
Multi-Domain Sequence Modeling [27.0] 非選択的な注意共有は、言語やドメインをまたいだ優れた一般化を実現するためのサブ最適である。
このアプローチでは,言語やドメイン間の干渉を軽減するために,共有された特別な注意点を自動的に学習する。
音声からテキストへの翻訳では、多言語設定では言語方向が13ドル、多言語設定では3ドル以上のドメインが3ドル以上のBLEUが平均$+2.0$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:03:23 GMT)
Learning to Localize in New Environments from Synthetic Training Data [26.2] モデルアーキテクチャに特定の変更を適用することで、新しいシーンに一般化できるアプローチを提案する。
提案手法は, SIFT特徴量を用いた5点アルゴリズムを等大画像上で高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:34:34 GMT)
TNT: Text-Conditioned Network with Transductive Inference for Few-Shot
Video Classification [26.1] テキストベースのタスクコンディショナーを定式化し、ビデオの特徴を数ショットの学習タスクに適応させる。
本モデルでは,4つの挑戦的ベンチマークを用いて,数発の動画アクション分類における最先端性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:08:08 GMT)
GraphMixup: Improving Class-Imbalanced Node Classification on Graphs by
Self-supervised Context Prediction [25.7] 本稿では,グラフ上のクラス不均衡ノード分類を改善するための新しい混合フレームワークであるGraphMixupを提案する。
我々は,これらのマイノリティクラスに対する混合によって生成されるサンプル数を適応的に決定するEmphReinforcement Mixupメカニズムを開発した。
3つの実世界のデータセットの実験により、GraphMixupはクラス不均衡なノード分類タスクに対して真に励まされる結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:12:16 GMT)
Knowledge Distillation via Instance-level Sequence Learning [25.4] 事例レベルのシーケンス学習を通したカリキュラム学習知識蒸留フレームワークを提供する。
学生ネットワークの次のトレーニングフェーズのカリキュラムを作成するために、初期のエポックの学生ネットワークをスナップショットとして採用している。
いくつかの最先端の手法と比較して、我々のフレームワークはより少ないイテレーションで最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:58:26 GMT)
Iterative Network Pruning with Uncertainty Regularization for Lifelong
Sentiment Classification [25.1] ディープラーニングにとって、生涯学習は簡単ではない。
本稿では,生涯的感情分類のための不確実性正則化手法を用いた新しい反復型ネットワークプルーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:34:13 GMT)
Curriculum-Driven Multi-Agent Learning and the Role of Implicit
Communication in Teamwork [24.9] 難解なマルチエージェントコーディネーションタスクを解決するためのカリキュラム駆動型学習戦略を提案する。
我々は、創発的な暗黙のコミュニケーションが、優れた調整レベルを実現する上で大きな役割を果たすと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:54:07 GMT)
3D Shape Registration Using Spectral Graph Embedding and Probabilistic
Matching [24.4] 本稿では,3次元形状登録の問題に対処し,スペクトルグラフ理論と確率的マッチングに基づく新しい手法を提案する。
この章の主な貢献は、スペクトルグラフマッチング法をラプラシアン埋め込みと組み合わせることで、非常に大きなグラフに拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:02:31 GMT)
Right for the Right Concept: Revising Neuro-Symbolic Concepts by
Interacting with their Explanations [24.3] 本稿では,意味レベルでのモデル修正を可能にするニューロ・シンボリックシーン表現を提案する。
CLEVR-Hansの実験の結果は、私たちのセマンティックな説明が共同創設者を識別できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:25:34 GMT)
Friendly Training: Neural Networks Can Adapt Data To Make Learning
Easier [23.9] フレンドリートレーニング(Friendly Training)と呼ばれる新しいトレーニング手順を提案する。
フレンドリートレーニングは、情報サブ選択とランダム選択に関して改善をもたらすことを示す。
その結果,入力データへの適応は学習を安定させ,ネットワークのスキル一般化を改善するための有効な方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:50:34 GMT)
Hi-BEHRT: Hierarchical Transformer-based model for accurate prediction
of clinical events using multimodal longitudinal electronic health records [23.4] より長いシーケンスから関連を抽出できる階層型トランスフォーマーモデルHi-BEHRTを提案する。
Hi-BEHRTはマルチモーダルな大規模リンク型電子健康記録を用いて、最先端のBROCT 1%から5%を超える。
EHRを用いたHi-BEHRTのエンド・ツー・エンド事前トレーニング戦略も提案し,臨床イベントの予測における転送性の向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:47:08 GMT)
A Survey of Race, Racism, and Anti-Racism in NLP [23.0] 人種と言語の間には厳密な結びつきがあるにもかかわらず、NLPの研究と開発において人種を考える研究はほとんどない。
本研究は,人種に言及したACLアンソロジーから79の論文を調査した。
これらの論文は、NLPモデル開発の全段階において、様々な種類のレース関連バイアスを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:59:06 GMT)
Addressing Catastrophic Forgetting in Few-Shot Problems [21.8] 勾配に基づくモデル非依存メタラーニングアルゴリズム (MAML) は, 破滅的な忘れ込みに悩まされている。
この問題に対処するBayesianのオンラインメタ学習フレームワークを紹介する。
また,本フレームワークは,静止タスク分布から順次到着する数発のタスクをメタ学習することができることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:15:20 GMT)
Distilling effective supervision for robust medical image segmentation
with noisy labels [21.7] 本稿では,画素レベルと画像レベルの両方から効果的な監視情報を抽出することにより,ノイズラベルによるセグメント化に対処する新しい枠組みを提案する。
特に,各画素の不確かさを画素単位の雑音推定として明確に推定する。
画素レベルの学習を補完する画像レベルの頑健な学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:33:38 GMT)
A Game-Theoretic Taxonomy of Visual Concepts in DNNs [21.6] 我々は視覚概念の新しい分類法を提供し、形状やテクスチャのエンコーディングを理解するのに役立ちます。
このようにして、DNNのテクスチャを符号化する3つの特徴的な信号処理挙動が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:16:51 GMT)
Cross-layer Navigation Convolutional Neural Network for Fine-grained
Visual Classification [21.2] FGVCは、オブジェクトのサブクラスを同じスーパークラスで分類することを目的としている。
FGVCタスクにとって重要な解決策は、地域からターゲットの識別的微妙な情報を見つけることである。
機能融合のための階層間ナビゲーション畳み込み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） (Mon, 21 Jun 2021 08:38:27 GMT)
Simple Distillation Baselines for Improving Small Self-supervised Models [20.9] 本報告では,SimDisと呼ばれる蒸留による小型自己監督モデルの改良のための簡易ベースラインについて検討する。
本稿では,新しい最先端技術を確立するオフライン蒸留ベースラインと,計算オーバーヘッドを最小限に抑えたオンライン蒸留ベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:58:05 GMT)
Does Optimal Source Task Performance Imply Optimal Pre-training for a
Target Task? [20.8] 最適ソースタスク性能のためのネットの事前トレーニングは、任意の目標タスクを学習する準備が最適であると仮定する。
最適なパフォーマンスの前に、ソースタスクのトレーニングを止めることは、新しいタスクを学ぶのに適したトレーニング済みのネットを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:09:04 GMT)
Do sound event representations generalize to other audio tasks? A case
study in audio transfer learning [20.6] 本稿では,大規模音響イベント検出データセットを用いて学習したニューラルネットワークから得られた音声表現の伝達学習能力について検討する。
このような単純な線形移動は、下流のタスクで高い性能を達成するのに十分強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:04:59 GMT)
Multi-VAE: Learning Disentangled View-common and View-peculiar Visual
Representations for Multi-view Clustering [20.4] VAEベースのマルチビュークラスタリングフレームワーク(Multi-VAE)を提案する。
生成モデルにおいて、ビュー-共通変数と複数のビュー-ペキュリアル変数を定義する。
複数のビューの連続的な視覚情報を切り離すために相互情報容量を制御することにより、複数のビューの連続的な視覚情報を分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:23:28 GMT)
Pre-training also Transfers Non-Robustness [20.2] 一般化への貢献が認められているにもかかわらず、事前学習は、事前訓練されたモデルから微調整されたモデルへの非破壊性も伝達する。
その結果, 損耗を緩和し, 一般化を保ち, 有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:16:13 GMT)
Interpretable Face Manipulation Detection via Feature Whitening [19.6] 本稿では,信頼と正確な推論を実現するために,解釈可能な顔操作検出手法を提案する。
このアプローチは、フィーチャーホワイトニングモジュールを埋め込むことで、顔操作検出プロセスを透過的にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:51:43 GMT)
Deep Spatio-Temporal Forecasting of Electrical Vehicle Charging Demand [19.2] 電気自動車は、上昇傾向を逆転させる低炭素排出ソリューションを提供することができる。
この要件を満たすためには、充電需要の正確な予測が不可欠である。
我々は,電気自動車の充電需要を予測するために,公開データを利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:20:24 GMT)
Neural Rough Differential Equations for Long Time Series [19.0] 我々は粗い経路理論を用いてニューラルCDEの定式化を拡張する。
経路空間に直接埋め込む代わりに、テキスト-署名を通して小さな時間間隔で入力信号を表現します。
これは、テキストトロフ微分方程式(RDE)の解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:04:06 GMT)
FedCM: Federated Learning with Client-level Momentum [18.7] FedCM(Federated Averaging with Client-level Momentum)は、実世界のフェデレーション学習アプリケーションにおける部分的参加とクライアントの不均一性の問題に対処するために提案される。
FedCMは、以前の通信ラウンドにおけるグローバルな勾配情報を集約し、モーメントのような用語でクライアントの勾配降下を修正し、バイアスを効果的に補正し、局所的なSGDの安定性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:16:19 GMT)
Lossy Compression for Lossless Prediction [18.4] すべての予測タスクにおいて高い性能を確保するために必要なビットレートを特徴付ける。
我々は、大幅なコスト削減を実現する汎用画像圧縮機を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:31:44 GMT)
The Arm-Swing Is Discriminative in Video Gait Recognition for Athlete
Re-Identification [18.3] 歩行認識は外見に基づくアプローチに比べて競争性能が高いことを示す。
我々は,人間の意味解析を用いて,胴体が取り残されている部分歩行シルエットを作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:28:07 GMT)
On the Importance of Environments in Human-Robot Coordination [17.6] 多様な行動をもたらす環境の手続き的生成のための枠組みを提案する。
その結果、環境は質的に異なる出現行動と統計的に重要な協調指標の違いをもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:39:55 GMT)
Artificial intelligence across company borders [17.3] 企業間AIは、データ開示なしで有効である。
この視点では、企業間におけるこのアプローチの使用、価値、意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:56:41 GMT)
Membership Inference on Word Embedding and Beyond [17.2] 単語埋め込みは、現実的な仮定の下で、ブラックボックスのメンバシップ推論攻撃に対して脆弱であることを示す。
また、このリークは、他の2つの主要なNLPアプリケーション(分類とテキスト生成)を通して持続することを示す。
私たちの攻撃は、テキスト生成モデルに対するより安価なメンバシップ推論攻撃です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:37:06 GMT)
Bayesian inference of ODEs with Gaussian processes [17.1] 本稿では、ガウス過程を用いて未知のODEシステムの後部をデータから直接推測する新しいベイズ非パラメトリックモデルを提案する。
ベクトル場後部を表すために,分離された関数型サンプリングを用いてスパース変分推論を導出する。
この手法はベクトル場後部演算の利点を示し、予測不確実性スコアは複数のODE学習タスクにおける代替手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:09:17 GMT)
Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation [16.6] 本稿では,構造スパースR-CNN(Structured Sparse R-CNN)と呼ばれる,単純な,疎結合で統一された関係検出フレームワークを提案する。
提案手法の鍵となるのは,学習可能な三重項クエリと構造化三重項検出器のセットである。
我々は,ビジュアルゲノムとオープンイメージの2つのベンチマークで実験を行い,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 02:24:20 GMT)
Interventional Video Grounding with Dual Contrastive Learning [16.1] ビデオグラウンドティングは、与えられたテキストクエリのために、未編集のビデオから瞬間をローカライズすることを目的としている。
本稿では、因果推論の観点から新しいパラダイムを提案し、モデルとデータの背後にある因果関係を明らかにする。
また、テキストとビデオの整合性を改善するために、二重のコントラスト学習アプローチを導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:11:28 GMT)
Channel Pruning Guided by Spatial and Channel Attention for DNNs in
Intelligent Edge Computing [15.2] 重要な課題は、どのチャネルを削除すべきかを判断し、モデルの精度が負の影響を受けないようにすることだ。
本稿では,空間的注意とチャネル的注意の両方を組み合わせた新しいアテンションモジュールを提案する。
SCAのガイダンスにより、CPSCAアプローチは、他の最先端のプルーニング手法よりも高い推論精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:48:48 GMT)
Improving Multi-Modal Learning with Uni-Modal Teachers [14.9] そこで本研究では,融合目標と一様蒸留を組み合わせたマルチモーダル学習手法Uni-Modal Teacherを提案する。
提案手法は,各モードの表現を劇的に改善するだけでなく,総合的なマルチモーダルタスク性能も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:46:47 GMT)
Demonstration of Panda: A Weakly Supervised Entity Matching System [14.8] Pandaは、エンティティマッチングに特化して設計された弱教師付きシステムである。
Panda は Snorkel と同じラベリング関数の抽象化を使用しており、そこではラベル付け関数 (LF) がユーザが提供するプログラムである。
Pandaの統合開発環境(IDE)は、モダンなブラウザアーキテクチャに存在している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:08:48 GMT)
3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey [14.8] 3次元物体検出は、そのような知覚システムの中核となる基礎となる。
既存の努力にもかかわらず、ポイントクラウド上の3Dオブジェクト検出はまだ初期段階にある。
近年, プロスとコンスを用いた最先端検出法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:17:20 GMT)
Can poachers find animals from public camera trap images? [14.6] カメラトラップ位置のプライバシー維持のためのジオ・オブファシケーションの堅牢性について検討する。
単純な直観と一般に利用可能な衛星は、カメラを含む可能性のある領域を87%削減するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:31:47 GMT)
Self-Calibrating Neural-Probabilistic Model for Authorship Verification
Under Covariate Shift [14.3] 我々はオーサシップ検証(AV)における2つの根本的な問題に対処している。
我々は、フレームワークをPAN 2020からベイズ因子スコアリング(BFS)と不確実性適応層(UAL)に拡張しています。
2020/21 PAN AV共有タスクデータを用いた実験により,提案手法は局所的変動に対する感度を著しく低減し,システムキャリブレーションを大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:33:48 GMT)
Moving in a 360 World: Synthesizing Panoramic Parallaxes from a Single
Panorama [13.6] パララックス対応の新規パノラマビュー合成のための最初の手法であるOmniNeRF(OmniNeRF)を提案する。
仮想カメラの位置が異なる3次元世界と異なる2次元パノラマ座標の間を前後に投影することで、単一のRGB-Dパノラマを増大させることを提案する。
その結果、提案したOmniNeRFは、パララックス効果を示す新しいパノラマビューの説得力のあるレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:08:34 GMT)
CLIP2Video: Mastering Video-Text Retrieval via Image CLIP [13.3] 本稿では、CLIP2Videoネットワークを用いて、画像言語学習モデルをエンドツーエンドでビデオテキスト検索に転送する。
我々は,テキスト・ツー・ビデオ・トゥ・テキスト・検索ベンチマークにおいて,徹底的なアブレーション研究を行い,最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:30:33 GMT)
Adversarial Attack on Graph Neural Networks as An Influence Maximization
Problem [12.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)が注目されている。
敵の攻撃下でのGNNの堅牢性を理解する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 00:47:44 GMT)
Deep Learning-Based Active User Detection for Grant-free SCMA Systems [12.6] グループベースのディープニューラルネットワークアクティブユーザ検出方式を2つ提案する。
スキームは非線形マッピング、すなわち多次元コードブック構造とチャネル特性を学ぶ。
オフラインで事前訓練されたモデルは、チャネル状態情報なしでアクティブなデバイスを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:34:14 GMT)
Visual Probing: Cognitive Framework for Explaining Self-Supervised Image
Representations [12.5] 近年,画像表現学習のための自己教師付き手法が,完全教師付き競技者に対して,同等以上の結果を提供するようになった。
そこで本研究では,自己教師型モデルを説明するための新しい視覚探索フレームワークを提案する。
自己指導型表現の文脈において,これらのアナログの有効性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:40:31 GMT)
Local convexity of the TAP free energy and AMP convergence for
Z2-synchronization [12.5] 本稿では,Z2同期化のためのTAP手法を用いて平均場変動ベイズ推定について検討する。
任意の信号強度$lambda > 1$に対して、ベイズ法則の平均付近で機能するTAP自由エネルギーのユニークな局所最小化が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:08:17 GMT)
How well do you know your summarization datasets? [12.0] 3つの一般的な要約データセットから600のサンプルを分析した。
続いて、27の最先端の要約モデルと5つの一般的なメトリクスを徹底的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:44:06 GMT)
Low-rank Dictionary Learning for Unsupervised Feature Selection [11.6] 低ランク表現に辞書学習のアイデアを適用することで、教師なしの新たな特徴選択手法を導入する。
非教師付き特徴選択のための統一目的関数は、$ell_2,1$-norm正規化によってスパースな方法で提案される。
実験の結果,提案手法は最先端のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:39:10 GMT)
Normalized Avatar Synthesis Using StyleGAN and Perceptual Refinement [11.4] 我々は,1枚の制約のない写真から人物の正規化された3Dアバターをデジタル化する,非常に堅牢なGANベースのフレームワークを提案する。
入力画像は笑顔でもよいし、極端な照明条件で撮影することもできるが、この方法は人の顔の質の高いテクスチャモデルを確実に作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:57:16 GMT)
Interpretable Model-based Hierarchical Reinforcement Learning using
Inductive Logic Programming [11.3] 深層強化学習は広範囲のアプリケーションで大きな成功を収めた。
データ効率と解釈性の欠如が有名である。
本稿では,データ効率の向上と学習ポリシーの解釈可能性を実現するために,記号的RLを用いた新しい階層型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:30:08 GMT)
DisenHAN: Disentangled Heterogeneous Graph Attention Network for
Recommendation [11.1] 不均一な情報ネットワークは、リコメンデータシステムにおけるスパーシリティとコールドスタートの問題を軽減するために広く利用されている。
そこで本稿では,非交叉不均質グラフアテンションネットワークDisenHANについて,トップ$N$のレコメンデーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:26:10 GMT)
Illuminating Mario Scenes in the Latent Space of a Generative
Adversarial Network [11.1] 設計者は,我々のシステムにゲームプレイ対策を規定し,様々なレベルのメカニックで高品質な(プレイ可能な)レベルを抽出する方法を示す。
オンラインユーザスタディでは、自動生成されるレベルの異なるメカニズムが、認識される困難さと外観の主観的評価にどのように影響するかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:14:08 GMT)
Deep Learning Models in Detection of Dietary Supplement Adverse Event
Signals from Twitter [11.0] 本研究の目的は、Twitterから食事補助関連有害事象(DS AEs)の信号を検出するためのディープラーニングパイプラインを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:35:01 GMT)
One-shot quantum error correction of classical and quantum information [11.0] 量子誤り訂正(QEC)は、量子情報科学の中心的な概念の一つである。
古典情報と量子情報の両方に対して容量定理の形式を提供する。
ショートランダム量子回路によるQECの実証は実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:08:32 GMT)
Anticipatory Detection of Compulsive Body-focused Repetitive Behaviors
with Wearables [10.8] 身体に焦点を合わせた反復行動(BFRB)は、早期に特定されて治療を受けなければ、その外見を損なう可能性がある。
そこで本研究では,BFRBの検出に動き,向き,心拍数センサを併用した多感覚アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:45:29 GMT)
Feedback Shaping: A Modeling Approach to Nurture Content Creation [10.3] コンテンツ消費者からのフィードバックがクリエーターにインセンティブを与えるかを予測するためのモデリング手法を提案する。
次に、このモデルを利用して、フィードバック分布を再構築することで、コンテンツクリエーターのニュースフィード体験を最適化する。
我々は、LinkedInのニュースフィードに展開されたユースケースを提示し、消費者の体験を損なうことなく、コンテンツ作成を大幅に改善するためにこのアプローチを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:53:16 GMT)
Applying VertexShuffle Toward 360-Degree Video Super-Resolution on
Focused-Icosahedral-Mesh [10.3] We exploited Focused Icosahedral Mesh to represent a small area and construct matrices to rotation spherical content to the focus mesh area。
また,性能と効率を両立させる新しいVertexShuffle演算を提案する。
提案する球面超解像モデルでは,性能と推定時間の両方において大きなメリットが得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:53:57 GMT)
ArgFuse: A Weakly-Supervised Framework for Document-Level Event Argument
Aggregation [9.6] 情報集約(Information Aggregation)やArgument Aggregation(Argument Aggregation)というタスクを導入する。
我々の目的は、文レベルで抽出された無関係で冗長な引数の言及をフィルタリングし、文書レベルの情報フレームを描画することである。
低リソース環境下で効率的に動作するために,能動的学習戦略を採用する複数のシーブを持つ抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:21:27 GMT)
Non-native English lexicon creation for bilingual speech synthesis [9.5] バイリンガル・テキスト・音声システムの知性は、非ネイティブ話者が使用する音素配列をキャプチャする語彙に依存する。
非ネイティブな英語辞書がないため、既存のバイリンガルTSシステムは、広く利用可能な英語辞書を使用している。
本稿では,母国英語の語彙を非母国語バージョンにマッピングするために,文字と音素のアライメントに基づく規則を得るための汎用的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:07:14 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） (Mon, 21 Jun 2021 12:33:11 GMT)
Automatic Plant Cover Estimation with CNNs Automatic Plant Cover
Estimation with Convolutional Neural Networks [8.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて画像から関連データを自動抽出する手法について検討する。
我々は、平均絶対誤差5.16%のカスタムCNNを用いて、より高解像度の画像分解能で過去のアプローチより優れていることを発見した。
これらの調査に加えて,植物被覆画像の時間的側面に基づく誤差解析も行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:52:01 GMT)
The Role of Evolution in Machine Intelligence [8.2] マシンインテリジェンスの発展には、進化という代替手段が重要だ、と私は主張する。
私の第一次提案は、進化的アプローチの幅広い範囲で研究を多様化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:46:18 GMT)
Understanding Object Dynamics for Interactive Image-to-Video Synthesis [8.2] 本稿では,局所的な操作によって自然に見えるグローバルな調音をピクセルレベルで学習する手法を提案する。
我々の生成モデルは、ユーザインタラクションに対する応答として、自然なオブジェクトのダイナミクスを推論することを学ぶ。
ビデオ予測に関する既存の研究とは対照的に、任意のリアルなビデオは合成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:57:39 GMT)
Towards Long-Form Video Understanding [8.0] 本稿では,大規模データセット上での長文ビデオのモデリングと評価プロトコルの開発を行うフレームワークを提案する。
オブジェクト中心のトランスフォーマーに基づく新しいビデオ認識アーキテクチャは、7つの多様なタスクで大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:59:52 GMT)
Graph Attention Networks with LSTM-based Path Reweighting [7.9] LSTMに基づくパス再重み付け(PR-GAT)を用いたグラフ注意ネットワークという新しいGNNソリューションを設計する。
PR-GATは、自動的に複数のホップ情報を集約し、重要な経路をハイライトし、ノイズを除去する。
7つのデータセットのうち5つで最先端の精度が得られ、他の2つのデータセットで競合する精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:38:26 GMT)
Distributed Heuristic Multi-Agent Path Finding with Communication [7.9] 大規模ロボットシステムにはMAPF(Multi-Agent Path Finding)が不可欠である。
近年,部分観測可能な環境下での分散警察の学習に強化学習(RL)を適用している。
本稿では,深層学習とコミュニケーションを組み合わせることで,MAPFの新たな学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:50:58 GMT)
AOMD: An Analogy-aware Approach to Offensive Meme Detection on Social
Media [7.7] 既存の攻撃的なミーム検出ソリューションは、ミームの視覚的内容とテキスト的内容の間の暗黙の関係を無視することが多い。
我々は,ミームのマルチモーダルな内容から暗黙的な類似を学習するための,ディープラーニングに基づくAnalogy-aware Offensive Meme Detectionフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:16:40 GMT)
How to Reach Real-Time AI on Consumer Devices? Solutions for
Programmable and Custom Architectures [7.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、オブジェクトや音声認識など、さまざまな人工知能(AI)推論タスクにおいて大きな進歩をもたらした。
このようなAIモデルをコモディティデバイスにデプロイすることは、大きな課題に直面している。
クロススタック手法によりリアルタイムな性能を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:23:12 GMT)
EML Online Speech Activity Detection for the Fearless Steps Challenge
Phase-III [7.0] 本稿では、Fearless Steps Challengeの最新のフェーズにおけるオンラインアルゴリズムについて述べる。
提案アルゴリズムは教師なしと教師なしの両方で訓練することができる。
実験では、単一のCPUマシンを使用して、約0.002のリアルタイム係数を持つ開発データセットと評価データセットの両方で、競合する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:55:51 GMT)
Towards a Framework for Changing-Contact Robot Manipulation [7.0] 接触するロボット操作のタスクを変えるには、ロボットが物体や表面と接触し破る必要がある。
本稿では,このような変化を伴う操作タスクのスムーズなダイナミクスと制御のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:44:28 GMT)
Tight Differential Privacy for Discrete-Valued Mechanisms and for the
Subsampled Gaussian Mechanism Using FFT [6.9] 離散的な1次元の出力を持つアルゴリズムに対して,厳密な$(varepsilon,delta)$-privacy損失を評価するための数値会計法を提案する。
本稿では,従来の文献と同等のプライバシーで,ノイズ分散を最大75%低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:49:45 GMT)
On fine-tuning of Autoencoders for Fuzzy rule classifiers [6.8] 本稿では、ファジィルール分類器(FRC)にオートエンコーダを組み込む新しい手法を提案する。
積み重ねられたオートエンコーダは、データ間の複雑な非線形関係を学習し、FRCのために構築されたフレームワークにより、システムに専門家の知識を入力することができる。
さらに,FRCの分類とルール削減性能を改善するために,オートエンコーダの4つの新しい微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:20:37 GMT)
ESAI: Efficient Split Artificial Intelligence via Early Exiting Using
Neural Architecture Search [6.3] ディープニューラルネットワークは、多くのコンピュータビジョン関連タスクにおいて、従来の機械学習アルゴリズムよりも優れています。
大部分のデバイスは、優れたディープラーニングモデルがサーバー上のデータを解析する責任を負う、クラウドコンピューティングの方法論を活用しています。
本稿では、クラウドとオンデバイスモデルの両方を活用可能な、IoTデバイスにデプロイするための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:47:53 GMT)
Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations [6.3] 境界条件に対処するためにグラフ構造を動的に修正する境界グラフニューラルネットワーク(BGNN)を導入する。
BGNNは、産業機械の標準部品であるホッパーと回転ドラムの複雑な3次元粒状流れ過程で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:56:07 GMT)
Next-Day Bitcoin Price Forecast Based on Artificial intelligence Methods [6.1] 本稿では,Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) とLong Short-term memory (LSTM) というディープラーニング手法を組み合わせて,翌日のBitcoin価格予測の問題を調査する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:45:59 GMT)
CataNet: Predicting remaining cataract surgery duration [5.8] 白内障手術は、世界中で毎年1000万回以上実施されている視力保護手術である。
手術中の残りの手術期間(RSD)を推定することは、患者のスループットを効率化する1つの方法である。
本研究では,RTDを2つの重要な要素とともにリアルタイムに予測する白内障手術法であるCataNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:35:34 GMT)
FiberStars: Visual Comparison of Diffusion Tractography Data between
Multiple Subjects [5.8] 最近のdMRI研究は、被験者群と疾患集団間の接続パターンを比較することを目的としている。
既存のソフトウェア製品は解剖学のみに焦点を合わせており、直感的あるいは複数の主題の比較を制限するものではない。
本稿では,画像解析ツールFiberStarsの設計と実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:57:13 GMT)
Robust Pooling through the Data Mode [5.8] 本稿では,新しいロバストなプール層を含む新しいディープラーニングソリューションを提案する。
提案するプール層では,クラスタがモデルを示すため,RANSACとヒストグラムという2つの手法を用いて,モデム/クラスタのデータを探す。
我々は、プーリング層をポイントベースやグラフベースニューラルネットワークなどのフレームワークでテストし、ロバスト・オブ・ザ・アーティカルな手法と比較して、ロバストなロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:35:24 GMT)
Scientific multi-agent reinforcement learning for wall-models of
turbulent flows [5.7] 大規模シミュレーションのための壁モデル発見のための科学的マルチエージェント強化学習(SciMARL)を紹介する。
現在のシミュレーションは、完全に解決されたシミュレーションよりも数桁の計算コストを削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:30:10 GMT)
Automatic heterogeneous quantization of deep neural networks for
low-latency inference on the edge for particle detectors [5.6] 我々は,チップ上での最小エネルギー,高精度,ナノ秒の推論,完全自動展開のための,深層ニューラルネットワークモデルの最適ヘテロジニゼーションバージョンを設計する手法を提案する。
これはCERN大型ハドロン衝突型加速器における陽子-陽子衝突におけるイベント選択の手順に不可欠であり、リソースは厳密に制限され、$mathcal O(1)mu$sのレイテンシが要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:42:10 GMT)
Unsupervised Deep Learning by Injecting Low-Rank and Sparse Priors [5.6] 我々は,高次元データの性質を簡潔に捉えるために,深層学習に疎結合を取り入れることに重点を置いている。
低ランクおよびスパース先行値を用いたバックグラウンドサブトラクションのための教師なしU-Net学習を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:41:02 GMT)
Matrix Encoding Networks for Neural Combinatorial Optimization [5.5] 一般的なアプローチは、与えられた最適化(CO)問題のパラメータをニューラルネットワークで計算することである。
現在、そのような行列スタイルの関係データを入力として取り込むニューラルネットモデルは存在しない。
本稿では,このような複雑なCO問題のパラメータをいかに便利に取り込み,処理するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:50:23 GMT)
Trainable Class Prototypes for Few-Shot Learning [5.5] 本稿では,メタトレーニングとタスクトレーニングの枠組みにおいて,距離測定のためのトレーニング可能なプロトタイプを提案する。
また, エピソードなメタトレーニングがもたらした欠点を避けるために, 自己教師型学習に基づく非エピソードなメタトレーニングを採用する。
本手法は,標準的な数ショットの視覚的分類データセット上で,多数の確立された数ショットタスクにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:19:56 GMT)
Improved Padding in CNNs for Quantitative Susceptibility Mapping [5.4] ニューラルネットワークのボリューム境界における特徴写像の無効なボクセルを推定するために、隣接する有効なボクセルを利用する改良されたパディング手法を提案する。
シミュレーションおよびin-vivoデータを用いた研究により,提案パディングにより推定精度が大幅に向上し,背景フィールド除去,フィールド・ソース・インバージョン,シングルステップQSM再構成といったタスクにおける成果の成果が低減されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:35:00 GMT)
Single-shot measurement of a Rydberg superatom via collective photon
burst [5.2] 単一ショットにおける光子バーストによる超原子量子ビットの決定論的測定を実現する。
我々は4.8で93.2%の単発測定精度を達成した。
我々の研究は、Rydberg超原子を量子情報応用に活用する実験ツールボックスを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:58:21 GMT)
Real Elliptically Skewed Distributions and Their Application to Robust
Cluster Analysis [5.1] 本稿では,Really Skewed(RESK)分布と関連するクラスタリングアルゴリズムの新しいクラスを提案する。
非対称分散および重み付きデータクラスタは、様々な現実世界のアプリケーションで報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:40:00 GMT)
Boggart: Accelerating Retrospective Video Analytics via Model-Agnostic
Ingest Processing [5.1] Boggartは、モデルに依存しない方法で摂取時のスピードアップを提供する、振り返りビデオ分析システムである。
我々の根底にある洞察は、従来のコンピュータビジョン(CV)アルゴリズムは、幅広いCNNで多様なクエリを高速化するために使用できる計算を行うことができるということである。
クエリ時に、Boggart氏はいくつかの新しいテクニックを使用して、ターゲットの精度を満たすのに必要な最小のCNN結果のサンプルを収集している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:21:16 GMT)
Estimating MRI Image Quality via Image Reconstruction Uncertainty [4.5] 我々は、ノイズの多いデータからクリーンな画像を復元するために、異機種間不確実性モデルを用いてCNNを訓練する。
視覚評価における品質制御は,アルゴリズム処理における品質制御と同一視できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:22:17 GMT)
Normalized Gradient Descent for Variational Quantum Algorithms [4.4] VQA(Vari quantum algorithm)は、ノイズの多い量子コンピュータを利用する有望な手法である。
パラメータの更新に正規化勾配ベクトルを用いるNGD法は、いくつかの最適化問題においてうまく活用されている。
本稿では,通常のNGDよりも高速な収束を実現する新しいNGDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:03:12 GMT)
A Review of the Vision-based Approaches for Dietary Assessment [4.3] 肥満などの食生活にまつわる問題は現代社会ではますます懸念されている。
コンピュータによる食品認識は、食事摂取量を評価するための視覚に基づく自動手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:30:06 GMT)
Complexity-Free Generalization via Distributionally Robust Optimization [4.3] 分散ロバスト最適化(DRO)から解の一般化境界を得るための代替経路を提案する。
我々の DRO 境界は、あいまいな集合の幾何と真の損失関数との整合性に依存する。
特に、DRO距離計量として最大平均誤差を用いる場合、我々の分析は、我々の知識の最も良いところは、真の損失関数にのみ依存する文献における第一の一般化であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:19:52 GMT)
A Discriminative Entity-Aware Language Model for Virtual Assistants [4.3] 仮想アシスタント(VA)では,高品質な自動音声認識(ASR)が不可欠である。
本研究は、実世界の知識と矛盾する名前付きエンティティ上の多くのASRエラーを観察することから始める。
我々は、従来の差別的なn-gram言語モデリングアプローチを拡張し、知識グラフから現実世界の知識を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:50:28 GMT)
A causal view on compositional data [4.3] 組成データには、生態学における種数、地質学における岩石組成、大規模テキストコーパスにおけるトピック組成、分子生物学におけるシークエンシングカウントデータが含まれる。
ここでは、構成が原因となる機器変数設定において、構成データに対する因果的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:29:41 GMT)
Evaluating Team Skill Aggregation in Online Competitive Games [4.2] 本稿では,2つの新しい集計手法が評価システムの予測性能に与える影響について分析する。
以上の結果から,テストケースの大部分において,MAX法が他の2手法よりも優れていることが示された。
本研究の結果は,チームのパフォーマンスを計算するために,より精巧な手法を考案する必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:17:36 GMT)
Conversational Agents in Software Engineering: Survey, Taxonomy and
Challenges [4.1] 本稿では,2次研究の体系的な文献レビューを通じて,会話エージェントの研究の現状について調査する。
そこで本研究では,対話エージェントの分野における異なる次元の包括的分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:41:44 GMT)
Incremental Deep Neural Network Learning using Classification Confidence
Thresholding [4.1] 分類のための現代のニューラルネットワークのほとんどは、未知の概念を考慮していない。
本稿では,逐次学習のための素数ニューラルネットワークに対する分類信頼度閾値アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:46:28 GMT)
Learn Like The Pro: Norms from Theory to Size Neural Computation [3.8] 非線形性を持つ力学系が、それらをエミュレートしようとするニューラル系の設計にどのように影響するかを考察する。
本稿では,学習性尺度を提案し,その関連する特徴を学習力学の近平衡挙動に量子化する。
連続的あるいは離散的な時間ダイナミクスを模倣する乗法ノードを持つニューラルネットワークのクラスの正確なサイズを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:58:27 GMT)
Measuring breathing induced oesophageal motion and its dosimetric impact [3.7] 治療中の臓器の動きは、検出されていない高用量の健康な組織曝露のリスクを負う。
変形性画像登録と4DCTを用いて食道運動を測定した。
4次元線量分布における各ボクセルの軌跡を解析することにより,運動のドシメトリー的影響を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:32:46 GMT)
Dipole blockade without dipole-dipole interaction [3.6] 双極子-双極子相互作用を伴わない双極子遮断を実現するための新しい物理機構を提案する。
空洞に結合された2つのキュービットはコヒーレントフィールドによって駆動される。
これらの2つの量子ビットは、システムパラメータの広い構造に強く絡み合っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:12:55 GMT)
An Information Retrieval Approach to Building Datasets for Hate Speech
Detection [3.6] 「一般的な慣行は、既知の憎しみの言葉を含むツイートを注釈するだけである。」
第二の課題は、ヘイトスピーチの定義が高度に変動し、主観的である傾向があることである。
我々の重要な洞察は、ヘイトスピーチの希少性と主観性が情報検索(IR)の関連性に類似していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 00:45:55 GMT)
Disordered Phase in Ising and Metastability in Cellular Potts Models
Hint at Glassy Dynamics [3.3] 縦方向フィールドにおける横方向フィールドIsingモデルのエネルギー景観とスピン配置について検討した。
最小化時のエネルギー変化は、細胞間の界面張力の影響が細胞系のガラス性を引き起こすかどうかを慎重に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:56:00 GMT)
Long-term Pedestrian Trajectory Prediction using Mutable Intention
Filter and Warp LSTM [3.2] 軌道予測は、ロボットが歩行者を安全にナビゲートし、操作するための重要な能力の1つだ。
本研究では,人間の意図を推定し,軌道予測を行うために,ミュータブルインテンションフィルタとワープLSTMを組み込んだフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:33:10 GMT)
CD-SGD: Distributed Stochastic Gradient Descent with Compression and
Delay Compensation [3.1] 分散計算トレーニングにおいて、通信オーバーヘッドが重要な課題である。
勾配圧縮技術は通信オーバーヘッドの影響を大幅に軽減することができる。
しかし、勾配圧縮は追加コストをもたらし、次のトレーニングイテレーションを遅らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 01:15:12 GMT)
CUDA-GR: Controllable Unsupervised Domain Adaptation for Gaze
Redirection [3.0] 視線リダイレクトの目的は、画像中の視線を所望の方向に向けて操作することである。
生成的対向ネットワークの進歩は、フォトリアリスティック画像の生成において優れた結果を示している。
このような微調整の制御を可能にするためには、非常に高価なトレーニングデータに対して、基礎となる真理アノテーションを得る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 04:39:42 GMT)
Simulation study on the fleet performance of shared autonomous bicycles [2.9] 自律的な自転車シェアリングシステムは、自動車シェアリング、電気化、自律化、マイクロモビリティを組み合わせたものだ。
自律性がフリートのパフォーマンスとユーザエクスペリエンスに与える影響を定量化する必要がある。
本稿では,自律型自転車共有システムのフリート挙動を詳細に把握したアドホックエージェントベースシミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:07:57 GMT)
Surgical data science for safe cholecystectomy: a protocol for
segmentation of hepatocystic anatomy and assessment of the critical view of
safety [2.7] 肝嚢胞性解剖学およびCVS基準の整合性アノテーションを促進するためのプロトコル,チェックリスト,視覚例を提示する。
外科的ビデオ解析のための深層学習モデルは、腹腔鏡下胆嚢摘出術の安全性評価などの視覚的タスクをサポートする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:27:38 GMT)
IGANI: Iterative Generative Adversarial Networks for Imputation with
Application to Traffic Data [2.7] 本研究はIGANI(Iterative Generative Adversarial Networks for Imputation)と呼ばれる新しい反復型GANアーキテクチャを導入する。
IGANIは2つのステップでデータをインプットし、生成インプタの可逆性を維持する。
提案アルゴリズムは, 従来のGANベースの計算アーキテクチャと比較して, より正確な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:37:58 GMT)
Context-aware PolyUNet for Liver and Lesion Segmentation from Abdominal
CT Images [2.6] 本稿では,肝と病変の正確なセグメンテーションのための新しい文脈認識型PolyUNetを提案する。
特徴表現力と空間的文脈情報を豊かにするために、構造的多様性と連続的なt-アジャセントスライスを共同で検討する。
本手法は,MICCAI 2017 Liver tumor (LiTS) Challengeで非常に優れた成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:01:04 GMT)
MODETR: Moving Object Detection with Transformers [2.4] 移動物体検出(MOD)は、自律走行パイプラインにとって重要なタスクである。
本稿では,空間的および動きの流れを横断するマルチヘッドアテンション機構を用いてこの問題に対処する。
本研究では,移動物体検出TRansformerネットワークであるMODETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:56:46 GMT)
Diamond magnetometry and gradiometry towards subpicotesla DC field
measurement [2.4] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、コンパクトな量子センサーのための強力な固体プラットフォームへと発展してきた。
低強度光励起による高感度NVアンサンブルを用いた磁界測定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:45:47 GMT)
UniTTS: Residual Learning of Unified Embedding Space for Speech Style
Control [2.4] 干渉を回避し、重なり合うスタイル属性を学習し、制御する新しい高忠実表現型音声モデルUniTTSを提案する。
UniTTSは、属性の適用前後の音素埋め込み間の残差によって、単一の統合埋め込み空間における複数のスタイル属性を表す。
提案手法は,話者IDや感情などのクリーンな分離が難しい複数の属性を制御するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:07:09 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） (Mon, 21 Jun 2021 09:41:01 GMT)
Densities of Almost Surely Terminating Probabilistic Programs are
Differentiable Almost Everywhere [1.9] 再帰と条件付き高次統計確率プログラムの微分特性について検討する。
この研究の副産物は、実パラメータを持つほぼ確実に決定論的(S)PCFプログラムがほぼすべての微分可能性を持つ関数を表すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:00:29 GMT)
Multiple Object Tracking with Mixture Density Networks for Trajectory
Estimation [1.7] トラジェクトリ推定がトラジェクトリ推定の重要要素となりうることを示すとともに、トラジェクトリ推定器であるトラジェクトリ推定器(トラジェクトリ推定器)をリカレント混合密度ネットワークに基づいて提案する。
TrajEをCenterTrack[63]とTracktor[3]の2つの状態に統合する。
MOTChallenge 2017テストセットでの彼らのパフォーマンスは、MOTAスコアで6.3ポイントと0.3ポイント、IDF1で1.8ポイントと3.1ポイント向上し、CenterTrack+TrajE構成で新たな技術状態が設定された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:45:27 GMT)
Quantum Walks, Feynman Propagators and Graph Topology on an IBM Quantum
Computer [1.6] 量子ウォークアルゴリズムを用いて、ウォークが行われるデータグラフの特徴を発見する。
これは、重ね合わせを用いて全ての経路を探索できる量子コンピュータにおいて、より高速に行うことができる。
IBMの量子コンピューティングソフトウェアであるQiskitを用いた量子計算の結果は,従来の計算手法とよく一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:04:18 GMT)
Time series forecasting with Gaussian Processes needs priors [1.6] 本稿では,ハイパーパラメータの最適カーネルと信頼性の高い推定法を提案する。
GPモデルは最先端の時系列モデルよりも精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:10:03 GMT)
Stratified Learning: a general-purpose statistical method for improved
learning under Covariate Shift [1.5] 共変量シフトの対象となるソースデータに基づいて訓練された教師付きモデルは、対象データに対する一般化の低さに悩まされる可能性がある。
本稿では,共変量シフト条件下での学習を改善するための,統計的に理論的に正当化された新しい手法を提案する。
条件付けにより,共変量シフトの影響を低減あるいは完全に排除できることを示す。
観測宇宙論における現代の研究課題に対する汎用手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:53:20 GMT)
Defeasible Reasoning via Datalog$^\neg$ [1.4] 本稿では,デファジブル理論をDatalog$neg$プログラムにコンパイルする問題に対処する。
このコンパイルの正しさは、デファシブル論理 $DL(partial_||)$ に対して証明する。
また、未完成なDatalog$neg$の実装に適応するために、以前よく研究された論理プログラムの構造特性を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:38:06 GMT)
Fully automated quantification of in vivo viscoelasticity of prostate
zones using magnetic resonance elastography with Dense U-net segmentation [1.3] 粘弾性測定のための磁気共鳴エラストグラフィー (MRE) は, 適切な組織セグメンテーションに依存している。
前立腺の粒子力学的特性を自動集計するために, 解剖学的および粘弾性情報を抽出するのにMREデータが十分であるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:36:26 GMT)
Hardness of Samples Is All You Need: Protecting Deep Learning Models
Using Hardness of Samples [1.2] モデル抽出攻撃の硬度度は, 正常試料の硬度度と区別可能であることを示す。
本稿では,モデル抽出攻撃のサンプルシーケンスを検出するために,Hardness-Oriented Detection Approach (HODA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:03:31 GMT)
Temporal Early Exits for Efficient Video Object Detection [1.1] 本稿では,フレーム単位の動画オブジェクト検出の計算複雑性を低減するため,時間的早期出口を提案する。
提案手法は,既存の手法と比較して,フレーム単位の動画オブジェクト検出の計算複雑性と実行を最大34倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:49:46 GMT)
Spliced Binned-Pareto Distribution for Robust Modeling of Heavy-tailed
Time Series [1.0] 重み付き雑音を伴う時系列を頑健かつ正確にモデル化する新しい手法を提案する。
本手法は,分布の高次モーメントにおける時間依存性の捕捉を可能にする。
提案手法のロバスト性と精度をTwitter上の他の手法と比較し,カウント時系列に言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:48:03 GMT)
Vehicle Trajectory Prediction in City-scale Road Networks using a
Direction-based Sequence-to-Sequence Model with Spatiotemporal Attention
Mechanisms [1.0] 都市規模での車両のトレイ予測は、車両ナビゲーション、交通管理、位置ベースの推奨など、様々な位置情報ベースのアプリケーションにとって非常に重要である。
既存の方法は通常、軌跡をグリッドセル、道路セグメントまたは意図のシーケンスとして表現する。
D-LSTMと呼ばれる新しいシーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。このモデルでは,各トラジェクトリを交点と関連する移動方向のシーケンスとして表現し,将来の世代のためにLSTMエンコーダ・デコーダネットワークに入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:14:28 GMT)
STEP-EZ: Syntax Tree guided semantic ExPlanation for Explainable
Zero-shot modeling of clinical depression symptoms from text [0.9] 我々は,ZSL(Zero-Shot Learning)の様々なアプローチと,データ不足のトレーニングで有名な,重要な教師付き学習課題の説明可能性に焦点をあてる。
この研究は、私たちの知る限り、抑うつ検出症状に対するZSLモデルの有効性を徹底的に探求する最初の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:57:22 GMT)
Affect-driven Engagement Measurement from Videos [0.9] 仮想学習プログラムにおいて,ビデオによるエンゲージメント測定のための新しい手法を提案する。
ディープラーニングベースの時間モデルと従来の機械学習ベースの非時間モデルをトレーニングし、検証する。
実験の結果,最先端のエンゲージメントレベル分類精度は63.3%,非エンゲージメントビデオの正確な分類が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:49:17 GMT)
Investigating the role of educational robotics in formal mathematics
education: the case of geometry for 15-year-old students [0.8] 本研究では,教育ロボティクス(ER)の形式数学教育への統合について検討する。
この研究は、TymioロボットとScratchプログラミングを使って、15歳の学生の2つのクラスに幾何学を教えた。
その結果、ER活動は、学生が関連する理論的概念を理解するのを助けるのに、従来の活動と同じくらい有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:53:39 GMT)
Fostering Student Engagement in a Mobile Formative Assessment System for
High-School Economics [0.8] 提案ツールの主な目的は,参加者の学習目標をよりよく支援し,学習プロセスへの関与を高めることである。
実験では、提示されたツールが利用可能であることを実証し、学生を動機付け、理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:15:49 GMT)
Model-agnostic Feature Importance and Effects with Dependent Features --
A Conditional Subgroup Approach [0.7] 条件部分群における置換に基づく条件分布の新しいサンプリング機構を提案する。
これらの部分群は決定木(変換木)を用いて構築されるので、条件付けは本質的に解釈可能である。
本研究では,条件付きサブグループに基づくPFIとPDPが,ノックオフに基づく条件付きPFIなどの手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:59:39 GMT)
Photozilla: A Large-Scale Photography Dataset and Visual Embedding for
20 Photography Styles [0.6] 我々は,10種類の写真スタイルに属する990万枚以上の画像を含む大規模データセット「Photozilla」を紹介した。
データセットを使用して、3つの分類モデルをトレーニングし、イメージを関連するスタイルに自動的に分類する。
また,他の10種類の写真スタイルを識別するために,精度が68%以上であることが報告された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:45:06 GMT)
Trinity: A No-Code AI platform for complex spatial datasets [0.5] 我々は、機械学習研究者と非技術ドメインの専門家の両方が、ドメイン固有の信号とデータセットを実験して、さまざまな複雑な問題を解決することができるようにするための、Trinity(トリニティ)と呼ばれるノーコード人工知能(AI)プラットフォームを紹介します。
多様な問題を解決するためのこの汎用性は、複雑な時空間データセットを変換して、標準的なディープラーニングモデルで使用可能にすることで実現される。
直感的なユーザインターフェース、複雑な機能エンジニアリングのデリバティブをホストする機能ストア、ディープラーニングカーネル、スケーラブルなデータ処理メカニズムによって、Trinityは強力なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:28:34 GMT)
Zero-shot learning approach to adaptive Cybersecurity using Explainable
AI [0.5] 本稿では,セキュリティ情報やイベント管理 (SIEM) や侵入検知 (IDS) といったサイバーセキュリティシステムで直面するアラーム浸水問題に対処する新しいアプローチを提案する。
我々は機械学習(ML)にゼロショット学習法を適用し、MLモデルによって生成された異常の予測に説明を活用する。
このアプローチでは、攻撃に関する事前の知識がなければ、それを識別し、分類に寄与する特徴を解読し、特定のカテゴリで攻撃をバケット化しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:29:13 GMT)
Cogment: Open Source Framework For Distributed Multi-actor Training,
Deployment & Operations [0.4] AIエージェントのトレーニングの利益のために、直接人間を巻き込むことは、勢いを増している。
コグメント(Cogment)は,多種多様な人間・エージェントの協調型を支援するために,アクターフォーマリズムを導入する,統一的なオープンソースフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:21:26 GMT)
Importance measures derived from random forests: characterisation and
extension [0.3] この論文は、機械学習アルゴリズムの特定のファミリーによって構築されたモデルの解釈可能性を改善することを目的としている。
これらのモデルを解釈するためにいくつかのメカニズムが提案されており、この理論に沿ってそれらの理解を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:15:29 GMT)
Constructing Forest Biomass Prediction Maps from Radar Backscatter by
Sequential Regression with a Conditional Generative Adversarial Network [0.2] 本稿では,合成開口レーダ(SAR)強度画像から地上バイオマス(AGB)予測マップを構築する。
航空機搭載レーザースキャン(ALS)センサーのデータは、AGBと強く相関している。
SAR強度とALS予測AGBの回帰関数をモデル化するために,条件付き生成対向ネットワーク(cGAN)の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:05:35 GMT)
Delving into the pixels of adversarial samples [0.1] 画像のピクセルが敵の攻撃によってどのように影響を受けるかを知ることは、我々を敵の防御に導く可能性を秘めている。
我々は、いくつかのImageNetアーキテクチャ、InceptionV3、VGG19、ResNet50、およびいくつかの強力な攻撃について検討する。
特に、入力前処理は、攻撃がピクセルに与える影響について、これまで見過ごされていた役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:28:06 GMT)
Attribute Selection using Contranominal Scales [0.1] 形式的概念分析(FCA)は、概念を導出して格子に並べることでバイナリデータを解析することができる。
そのような格子の大きさは、対応する形式的文脈におけるサブコンテキストの数に依存する。
本稿では,与えられた形式的文脈のすべての対数スケールの計算を可能にするアルゴリズムであるContraFinderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:53:50 GMT)
Universal many-body diffusion from momentum dephasing [0.0] 量子多体系を全運動量デフォーカスの対象とする。
運動量減退は任意の局所密度の力学において拡散成分となり、平衡から遠く離れていることが示される。
また, 線形応答におけるデファス化の効果について検討し, 拡散定数に対する普遍的な加法的寄与をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:04:57 GMT)
Towards Better Shale Gas Production Forecasting Using Transfer Learning [0.0] この論文は、テキサス・バーネットとペンシルバニア・マーセルス・シェール・フォーメーションから17郡にまたがる6000以上のシェールガス井戸のデータを使って、トランスファーラーニングの能力をテストする。
その結果,Arps減少曲線モデルと比較すると,予測誤差は11%から47%に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:37:44 GMT)
Thermodynamic uncertainty relations for coherently driven open quantum
systems [0.0] マルコフ開量子系における定常電流の不確かさを解析する。
ゆらぎを減少させる熱力学的コストは、コヒーレンスによって古典的境界より低くすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:43:37 GMT)
The most precise quantum thermoelectric [0.0] 熱力学的不確実性関係(TUR)はナノスケールデバイスにおける電流のノイズ-信号比(精度)に低い境界を置く。
定常状態で動作している量子熱電素子のクラスに対して、決定的な回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:33:17 GMT)
The information-theoretic foundation of thermodynamic work extraction [0.0] ある一組の州で作成された物理的システムから決定的に作業を引き出すことができれば、それらの状態は互いに区別できなければならない。
この結果はスケールと特定の力学則とは独立に定式化されている。
また、エネルギー保存法則によって確立された熱力学と情報理論の新たな結びつきも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:34:54 GMT)
The chemical effect goes resonant -- a full quantum mechanical approach
on TERS [0.0] 先端拡大ラマン散乱(TERS)の予期せぬ高空間分解能の実験的証拠が示されている。
表面固定化スズ(II)フタロシアニン分子はプラズモン先端で微小にスキャンされる分子系であると考えている。
我々の計算手法は、先端と分子間の化学相互作用がTERSスペクトルを著しく変化させることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 12:53:08 GMT)
Supportive 5G Infrastructure Policies are Essential for Universal 6G:
Assessment using an Open-source Techno-economic Simulation Model utilizing
Remote Sensing [0.0] 私たちは、サステナブル開発目標(Target 9.c)の重要な部分であるにもかかわらず、普遍的で安価なブロードバンド接続を提供するには程遠い。
本稿では,現在の5G政策がユニバーサルブロードバンドに与える影響を定量的に評価する。
スペクトルライセンスコストを削減することにより,ファイババックホールを用いて,100%5Gの人口被覆を確実に達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:45:46 GMT)
Spin Wave Normalization Towards all Magnonic Circuits [0.0] スピンウェーブ(SW)技術利用の鍵となる要素は、SW基本計算ブロックを効率よくカスケードする能力である。
本稿では、指向性カプラによるSW振幅正規化を実現する、新しい変換自由SWゲートカスケード方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:10:42 GMT)
Spatio-Temporal Multi-Task Learning Transformer for Joint Moving Object
Detection and Segmentation [0.0] 本稿では,トランスフォーマーをベースとしたマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。
我々は、初期共有エンコーダと後期共有エンコーダデコーダトランスの両方を用いて、個別タスクアーキテクチャとMLLセットアップの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:30:44 GMT)
Smooth Sequential Optimisation with Delayed Feedback [0.0] 累積入力からスムーズな報酬推定を推定する収縮への新しい適応を提案する。
数値シミュレーションにより, この適応は収縮の利点を保ち, 報酬推定の安定性を50%以上向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:51:36 GMT)
Simulation Modelling and Analysis of Primary Health Centre Operations [0.0] インドにおけるプライマリ・ヘルス・センター(PHC)の運営に関する個別のシミュレーションモデルを提案する。
我々のPHCシミュレーションモデルは、外来患者、入院患者、出産患者、産婦人科医の4種類の患者を対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:36:07 GMT)
Self-Attentive Ensemble Transformer: Representing Ensemble Interactions
in Neural Networks for Earth System Models [0.0] ニューラルネットワークを用いた新しいメンバーバイメンバーポストプロセッシング手法を提案する。
私は、アンサンブルデータ同化と自己アテンションからアイデアをブリッジし、その結果、自己アテンション・アンサンブル・トランスフォーマーとなる。
アンサンブル変換器は、アンサンブル拡散を校正し、アンサンブルから追加情報を抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:17:34 GMT)
Segmentation of cell-level anomalies in electroluminescence images of
photovoltaic modules [0.0] 本研究では,太陽電池モジュール全体からセルレベルの異常を検出し,検出し,セグメント化するエンド・ツー・エンドのディープラーニングパイプラインを提案する。
提案したモジュールパイプラインは,3つのディープラーニング技術を組み合わせている。 1. オブジェクト検出(Modified Faster-RNN), 2. 画像分類(EfficientNet), 3. 弱教師付きセグメンテーション(autoencoder)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:17:40 GMT)
Robust and Heterogenous Odds Ratio: Estimating Price Sensitivity for
Unbought Items [0.0] 介入に対する不均一な応答のマイニングは、データ駆動操作にとって重要なステップである。
取引レベルのデータから価格の感度を推定する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:50:32 GMT)
RUHSNet: 3D Object Detection Using Lidar Data in Real Time [0.0] 本稿では,ポイントクラウドデータ中の3次元物体を検出するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の研究は、平均的な精度と30FPSの速度の両方において、この分野の最先端技術を上回っている。
これにより、自動運転車を含むリアルタイムアプリケーションにデプロイすることが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:21:58 GMT)
Quantum uncertainty as classical uncertainty of real-deterministic
variables constructed from complex weak values and a global random variable [0.0] 我々は、量子作用素の非摂動弱測定によって得られる弱値から、実決定論的c値変数のクラスを構築する。
この「c値物理量」のクラスは、ある演算子のクラスの量子期待値に対して、実決定論的文脈隠れ変数モデルを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:43:26 GMT)
Quantum coarse-graining for extreme dimension reduction in modelling
stochastic temporal dynamics [0.0] 量子状態空間における粗粒化は、時間力学をモデル化するために必要なメモリ次元を劇的に減少させる。
古典的な粗粒化とは対照的に、この圧縮は時間分解能に基づいておらず、現在の量子技術の範囲内でメモリ効率のモデリングをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 11:29:23 GMT)
Quantization of magnetic flux and electron-positron pair creation [0.0] 電子-陽電子対(e-e+$)は臨界電界強度の上の真空で作られる。
このような合理的条件の導入は、よく知られた磁束量子化の約1つをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:36:25 GMT)
Proceedings Eighteenth Conference on Theoretical Aspects of Rationality
and Knowledge [0.0] TARKカンファレンス(Theoretical aspects of Rationality and Knowledge)は、さまざまな分野の研究者を集結させることを目的とした隔年会議である。
その目標は、合理性と知識に関する推論を含む学際的な問題に対する理解を深めることである。
2021年6月25日から6月27日にかけて北京の清華大学で開催された第8回合理性・知識の理論的側面に関する会議(TARK 2021)で論文が提出された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:01:14 GMT)
Patient Embeddings in Healthcare and Insurance Applications [0.0] 電子健康記録(EHR)の患者履歴を,埋め込みを学習するICD概念の時間的シーケンスとして提示する。
我々は,医療分野からの知識を患者埋め込みの形で,保険スコアリングの実践的課題にどう移行できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:30:43 GMT)
On the intrinsic robustness to noise of some leading classifiers and
symmetric loss function -- an empirical evaluation [0.0] 不正検出などの産業応用では、一般的な監視技術の性能は、利用可能なラベルの質の悪さに影響される可能性がある。
人工的なデータセット上で,様々なパラダイムから抽出したアルゴリズムの自然な堅牢性を評価するためのベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:34:09 GMT)
On Limited-Memory Subsampling Strategies for Bandits [0.0] 本稿では,Budry et al. (2020) の最近の研究で提案されている単純な決定論的部分サンプリング則が,一次元指数関数族において最適であることを示す。
また、これらの保証は、アルゴリズムメモリを時間軸の多対数関数に制限する場合にも有効であることを示す。
本稿では,近年の観測結果のみをサブサンプリングに用い,既知の急激な変化を前提とした最適後悔保証を実現するアルゴリズムの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:11:22 GMT)
Obstacle Detection for BVLOS Drones [0.0] 本稿では、BEASTプロジェクトにおけるモジュールの最初のステップについて述べる。
深層学習を用いた物体検出手法が研究対象であり,その性能を最大化するための様々な実験が実施されている。
実験の結果、オブジェクト検出はこの問題を解決するための有望なアプローチであるが、現実のアプリケーションで使用するためには、より多くの量のデータが必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:31:54 GMT)
Objective discovery of dominant dynamical processes with intelligible
machine learning [0.0] 本稿では,動的状態の同定を最適化問題として定式化する形式的定義を提案する。
本稿では,事前知識やアドホックな定義の必要性を排除した教師なし学習フレームワークを提案する。
我々の手法は、動的システム内でセレンディピティーな発見を可能にする、偏りのないデータ探索への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:57:23 GMT)
Multiplying Matrices Without Multiplying [0.0] 行列の乗算は機械学習における最も基本的で計算集約的な操作の1つである。
本稿では,既存の手法を大幅に上回る学習ベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:08:54 GMT)
Mapping Slums with Medium Resolution Satellite Imagery: a Comparative
Analysis of Multi-Spectral Data and Grey-level Co-occurrence Matrix
Techniques [0.0] UN-Habitatは、世界中のスラム街に10億人以上が住んでいると推定している。
10メートル以上の解像度の衛星画像は、開発目標の追跡に適している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:11:27 GMT)
Machine Learning based optimization for interval uncertainty propagation
with application to vibro-acoustic models [0.0] 工学系の性能解析には2つの非侵入的不確実性伝播法が提案されている。
1つのアプローチは、応答変数の上と下の境界を別々に評価するために、2つの異なるトレーニングデータセットを反復的に構築する。
もう1つは反復的に単一のトレーニングデータセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:57:11 GMT)
Long short-term relevance learning [0.0] ネットワークアーキテクチャに効率的なスパースベイズ訓練アルゴリズムを導入する。
提案手法は,関連する神経接続を自動的に決定し,それに応じて適応する。
自己規制フレームワークは、適切なネットワークアーキテクチャとサイズに関する事前知識を必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:07:17 GMT)
Leveraging Conditional Generative Models in a General Explanation
Framework of Classifier Decisions [0.0] 2つの生成した画像の差分として視覚的説明が生成可能であることを示す。
一般定式化の2つの異なる近似と実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:41:54 GMT)
Impossibility of composable Oblivious Transfer in relativistic quantum
cryptography [0.0] 本稿では,暗号プリミティブであるOblivious Transferについて検討する。このリソースの構成可能な構成により,任意の複数パーティの計算をセキュアに行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:37:39 GMT)
Image simulation for space applications with the SurRender software [0.0] 従来のレンダリングエンジンが、宇宙アプリケーションにとって潜在的に重要な制限を提示する理由を説明します。
我々はAirbus SurRenderソフトウェアv7を紹介し、非常に強力な宇宙画像シミュレータを実現する機能の詳細を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:00:01 GMT)
Hierarchy of continuous-variable quantum resource theories [0.0] 連続変数系、特にガウス系に対する類似結果を確立する。
最大ガウスコヒーレンスは相対エントロピーによって解析的に定量化可能であることを示す。
次に、固定エネルギーにおける量子状態の純度を資源として考慮し、非一様モノトンを定義することによって、非一様性の資源理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:03:26 GMT)
Hard hat wearing detection based on head keypoint localization [0.0] 本稿では,ディープラーニング,オブジェクト検出,ヘッドキーポイントのローカライゼーションとルールベースの簡易推論の組み合わせを提案する。
その結果,新しい深層学習手法と人間の解釈可能なルールベースシステムを組み合わせることで,信頼性が高く,手動の現場監視をうまく模倣できる解が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 09:31:33 GMT)
Graceful Degradation and Related Fields [0.0] 優雅な劣化は、アウト・オブ・ディストリビューションデータに遭遇するモデルパフォーマンスの最適化を指す。
この研究は、優雅な劣化の定義と議論であり、どのようにデプロイされた視覚システムに適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:56:41 GMT)
Geometric and computational aspects of chiral topological quantum matter [0.0] 2+1次元量子物質のキラル位相について検討する。
このような位相は、消滅しないキラル中心電荷$c$によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:34:05 GMT)
Generate High Resolution Images With Generative Variational Autoencoder [0.0] 本稿では,高解像度画像を生成する新しいニューラルネットワークを提案する。
エンコーダをそのまま使用しながら,VAEのデコーダを識別器に置き換える。
我々は、MNIST、LSUN、CelebAの3つの異なるデータセットでネットワークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:15:20 GMT)
From ETH to algebraic relaxation of OTOCs in systems with conserved
quantities [0.0] 局所保存量の存在は、典型的には、OTOCの代数的緩和をもたらす。
この結果はシステムサイズを持つOTOCの無限時間値の代数的スケーリングに依存する。
我々は、上記の条件が時間依存システムで起こりうるので、ハミルトニアンの時間独立性は必要ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:50:24 GMT)
Force sensing in an optomechanical system with feedback-controlled
in-loop light [0.0] 光学系における極低光付加雑音の近接共振型狭帯域力センサを提案する。
最適低雑音系では、近似量子制限光パラメトリック増幅器を含む光学系と類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:35:44 GMT)
Filtering states with total spin on a quantum computer [0.0] この方法は全スピン投影の役割を担い、全スピンベースで初期状態の振幅にアクセスする。
それぞれの測定の後、状態は後処理に使用できるスピン固有状態の1つに崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 05:52:50 GMT)
Extractive approach for text summarisation using graphs [0.0] 本稿では,抽出手法を用いてテキスト要約問題の解法に用いるグラフ関連アルゴリズムについて検討する。
文章の重なり合いと、文章の類似度を測定するための編集距離の2つの指標を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 10:03:34 GMT)
Encoder-Decoder Architectures for Clinically Relevant Coronary Artery
Segmentation [0.0] 冠動脈疾患の診断と治療には,冠動脈X線アンギオグラフィが重要である。
従来のアプローチでは、最適でないセグメンテーション基準を使用しており、あまり有用な結果が得られていない。
本稿では,新しいデコーダアーキテクチャであるEfficientUNet++を用いて,効率的かつ高性能なセグメンテーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 23:32:11 GMT)
Efficient classical computation of expectation values in a class of
quantum circuits with an epistemically restricted phase space representation [0.0] 連続変数量子回路のクラスで生じる量子期待値を効率的に計算する古典的アルゴリズムを考案する。
古典的な計算アルゴリズムは、量子不確実性関係を直接キャプチャする古典位相空間の特定の制限を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:43:34 GMT)
Effects of boundary conditions in fully convolutional networks for
learning spatio-temporal dynamics [0.0] 本稿では,境界条件を課すためのいくつかの戦略について検討する。
最適なパディング戦略の選択は、データセマンティクスに直接関連している。
追加の入力空間コンテキストや明示的な物理に基づく規則を含めることで、特に多くの繰り返しに対して境界の扱いがより良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 14:58:41 GMT)
Delayed choice experiment using atoms in optical cavity [0.0] 超低温原子を用いた「遅延選択実験」を実現する手法を提案する。
ラムゼー干渉は原子の波の性質を確立するために用いられる。
原子の粒子の性質は内部状態を検出することによって探される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:25:46 GMT)
Deep Gaussian Processes: A Survey [0.0] この調査では、ガウス過程を使うためのコアモチベーション、数学的定式化、制限、そしてその制限に対処するために長年に渡り栄えてきた研究テーマについて詳述する。
特定の研究分野の一つがディープ・ガウス・プロセス(DGP)であり、過去10年間で大幅に改善されている。
オープンな問題と今後の研究の方向性に関する簡単な議論を最後に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:59:47 GMT)
Decadal Forecasts with ResDMD: a Residual DMD Neural Network [0.0] 運用予測センターは、より気候に耐性のある社会のための長期的な意思決定を支援するために、デカダル(1-10年)予測システムに投資している。
以前は動的モード分解 (Dynamic Mode Decomposition, DMD) アルゴリズムが用いられていた。
本稿では,非線形項をニューラルネットワークとして明示的に表現するDMDの拡張について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:49:43 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） (Mon, 21 Jun 2021 03:42:52 GMT)
Data Optimisation for a Deep Learning Recommender System [0.0] 本稿では,レコメンデーションシステムにおけるユーザデータの収集に関するプライバシー保護要件について論じる。
まず、データ収集の制限がRNNベースのレコメンデーションのテスト品質を損なうかどうかを問う。
第2に、二次データソースを使用することで、最小限のデータの下で品質を向上できるかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:05:37 GMT)
Crystallization of Bosonic Quantum Hall States [0.0] ランダウゲージボース=アインシュタイン凝縮体の最低ランダウレベル(LLL)付近における純粋相互作用駆動ダイナミクスについて検討する。
磁気回転子の凝縮によって引き起こされる自然結晶化を観察し、磁気長で密度変調として見える励起を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 17:56:11 GMT)
ConvDySAT: Deep Neural Representation Learning on Dynamic Graphs via
Self-Attention and Convolutional Neural Networks [0.0] 我々は,畳み込みニューラルネットワークを自己認識機構で拡張することにより,最先端の動的手法の一つであるDySATの強化としてConvDySATを提案する。
本研究では,通信ネットワークとレーティングネットワークの単一ステップリンク予測を行い,様々な手法によるConvDySATの性能向上を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 22:13:20 GMT)
Computa\c{c}\~ao: O vetor de transforma\c{c}\~ao da sociedade [0.0] 本稿では,学校における計算科学教育の導入に向けた国際的取り組みについて概説する。
本論文の主な結論として,大学入学前に,子どもにコンピュータサイエンスとコンピュータ思考を導入することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 21:36:39 GMT)
Coherent, super resolved radar beamforming using self-supervised
learning [0.0] 自己スーパービジョン(R2-S2)を用いたレーダ信号再構成は、物理チャネルの数を増やすことなく、所定のレーダアレイの角分解能を著しく向上させる。
R2-S2は、DNN(Deep Neural Network)と複雑なレンジドップラーレーダーデータを入力として使用し、自己教師された方法で訓練するアルゴリズムのファミリーである。
都市部と高速道路の環境下で収集した実世界のデータセットを用いて,角分解能の4倍の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:59:55 GMT)
Classical variational simulation of the Quantum Approximate Optimization
Algorithm [0.0] パラメタライズドゲートからなる層状量子回路をシミュレートする手法を提案する。
マルチキュービット波動関数のニューラルネットワークパラメトリゼーションを用いる。
シミュレーションした最大の回路では、4QAOA層で54量子ビットに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:03:28 GMT)
Brain tumor grade classification Using LSTM Neural Networks with Domain
Pre-Transforms [0.0] 本稿では,手工芸品の組み合わせに基づく弱教師付き画像分類手法を提案する。
本研究では,脳腫瘍のグレードを実験的に分類し,256 x 256の解像度で術式の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:04:52 GMT)
Bayesian Neural Network via Stochastic Gradient Descent [0.0] 本稿では,勾配推定手法を用いてベイズニューラルネットワークに勾配推定を適用する方法を示す。
我々の研究はベイジアンニューラルネットワークを用いた回帰手法のこれまでの状況を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:10:42 GMT)
BanditMF: Multi-Armed Bandit Based Matrix Factorization Recommender
System [0.0] マルチアーム・バンディット(MAB)は、探索と搾取のバランスをとるために原則化されたオンライン学習アプローチを提供する。
協調フィルタリング(CF)は、おそらく推奨システムにおいて最も早く、最も影響力のある手法である。
BanditMFは、マルチアームバンディットアルゴリズムと協調フィルタリングの2つの課題に対処するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:35:39 GMT)
BEyond observation: an approach for ObjectNav [0.0] 我々は,センサデータ融合と最先端機械学習アルゴリズムが,ビジュアルセマンティックナビゲーション(Visual Semantic Navigation)と呼ばれるEmbodied Artificial Intelligence (E-AI)タスクをどのように実行できるかを探索する。
このタスクは、エゴセントリックな視覚的観察を用いて、環境に関する事前の知識なしに、対象のセマンティッククラスに属するオブジェクトに到達するための自律ナビゲーションで構成されている。
提案手法は,ミニバル相とテストスタンダード相のHabitat Challenge 2021 ObjectNavで4位に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 19:27:16 GMT)
Approximation capabilities of measure-preserving neural networks [0.0] 本稿では,測度保存ニューラルネットワークを用いた測度保存マップの一般的な条件を厳格に確立する。
具体的には、$pm 1$ のジャコビアン行列式を持つ微分可能写像は測度保存され、単射であり、$U$ で有界であり、近似性を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 08:21:38 GMT)
Analytically Tractable Bayesian Deep Q-Learning [0.0] 我々は時間差Q-ラーニングフレームワークを適応させ、抽出可能な近似ガウス推論(TAGI)と互換性を持たせる。
我々は,TAGIがバックプロパゲーション学習ネットワークに匹敵する性能に到達できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:11:52 GMT)
An Introduction to the Transmon Qubit for Electromagnetic Engineers [0.0] 超伝導回路において最も広く使われている量子ビット(量子ビット)の1つであるトランスモン量子ビットについて概説する。
これらの系の物理学のほとんどは、量子力学のいくつかの背景だけで直観的に理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 18:35:03 GMT)
An End-to-End Khmer Optical Character Recognition using
Sequence-to-Sequence with Attention [0.0] 本稿では,Khmer光文字認識(OCR)タスクのための終端から終端までの深部畳み込みリカレントニューラルネットワークソリューションを提案する。
提案手法は,アテンション機構を備えたシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)アーキテクチャを用いている。
Seq2Seq Khmer OCRネットワークは、7つの共通のKhmerフォントのための大量のコンピュータ生成テキストラインイメージに基づいて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 06:18:23 GMT)
Affinity Mixup for Weakly Supervised Sound Event Detection [0.0] 本稿では,時間レベルの類似性を取り入れ,フレーム間の接続を実現するアフィニティ・ミックスアップの概念を紹介する。
提案するアフィニティ・ミックスアップ・ネットワークは,最先端技術によるイベントF1のスコアを8.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 16:25:09 GMT)
Ad Text Classification with Transformer-Based Natural Language
Processing Methods [0.0] 私たちのデータセットは、12のセクターから約21,000のラベル付き広告テキストで構成されています。
トルコ語のための事前訓練されたBERTモデルを用いて得られた分類効率を詳細に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 07:38:31 GMT)
Active Learning for Deep Neural Networks on Edge Devices [0.0] 本稿では,エッジデバイス上でのニューラルネットワークの実用的な能動学習問題を定式化する。
本稿では,この問題に対処するための一般的なタスクに依存しないフレームワークを提案する。
我々は,実生活シナリオをシミュレートする実践的な環境で,分類タスクとオブジェクト検出タスクの両方に対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 03:55:33 GMT)
Abstract Geometrical Computation 11: Slanted Firing Squad
Synchronisation on Signal Machines [0.0] セルオートマタ上のスクワッドシンクロナイゼーションのフィリング(Firing Squad Synchronization)は、その範囲について事前の知識を持たない有限個のセルの動的シンクロナイゼーションである。
提案された構成の多くは自然に信号機の連続的な設定に翻訳される。
本稿では,信号機械モデルにおける計算可能蓄積ラインのさらなる研究のための基本的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 15:15:01 GMT)
A Turing Test for Transparency [0.0] 説明可能な人工知能(XAI)の中心的な目標は、人間とAIのインタラクションにおける信頼関係を改善することである。
最近の実証的な証拠は、説明が反対の効果を持つことを示している。
この効果はXAIの目的に挑戦し、透明なAI手法の責任ある使用には、人間が人間の説明から生成された機械を区別する能力を考慮する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 20:09:40 GMT)