Analyzing the Source and Target Contributions to Predictions in Neural
Machine Translation [97.2] 生成プロセスに対するソースとターゲットの相対的コントリビューションを明確に評価するNMTモデルを解析する。
より多くのデータでトレーニングされたモデルは、ソース情報に依存しやすく、よりシャープなトークンコントリビューションを持つ傾向にあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:32:12 GMT)
Proxy Convexity: A Unified Framework for the Analysis of Neural Networks
Trained by Gradient Descent [95.9] 学習ネットワークの分析のための統合された非最適化フレームワークを提案する。
既存の保証は勾配降下により統一することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:45:00 GMT)
DeltaLM: Encoder-Decoder Pre-training for Language Generation and
Translation by Augmenting Pretrained Multilingual Encoders [92.9] 本稿では,事前訓練された多言語エンコーダデコーダモデルDeltaLMを紹介する。
具体的には,事前学習した多言語エンコーダをデコーダで拡張し,自己指導型で事前学習する。
実験により、DeltaLMは自然言語生成と翻訳の両方のタスクにおいて、様々な強力なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:12:10 GMT)
CADDA: Class-wise Automatic Differentiable Data Augmentation for EEG
Signals [92.6] 本研究では、勾配に基づく学習に適した微分可能データ拡張を提案する。
本研究は,臨床関連睡眠ステージ分類課題におけるアプローチの意義を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:28:48 GMT)
Self-training Converts Weak Learners to Strong Learners in Mixture
Models [86.7] 擬似ラベルの $boldsymbolbeta_mathrmpl$ が,最大$C_mathrmerr$ の分類誤差を達成可能であることを示す。
さらに、ロジスティックな損失に対して勾配降下を実行することで、ラベル付き例のみを使用して、分類誤差が$C_mathrmerr$で擬ラベルの $boldsymbolbeta_mathrmpl$ が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:59:16 GMT)
Quantum double aspects of surface code models [77.3] 基礎となる量子double $D(G)$対称性を持つ正方格子上でのフォールトトレラント量子コンピューティングの北エフモデルを再検討する。
有限次元ホップ代数$H$に基づいて、我々の構成がどのように$D(H)$モデルに一般化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:03:38 GMT)
HAN: An Efficient Hierarchical Self-Attention Network for Skeleton-Based
Gesture Recognition [73.6] 骨格に基づくジェスチャー認識のための効率的な階層型自己認識ネットワーク(HAN)を提案する。
ジョイント・セルフアテンション・モジュールは指の空間的特徴を捉え、指の自己アテンション・モジュールは手全体の特徴を集約するように設計されている。
実験の結果,3つのジェスチャ認識データセットに対して,計算複雑性がはるかに低い競合的な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:15:53 GMT)
Animatable Neural Radiance Fields from Monocular RGB Video [72.6] 単眼ビデオからの詳細な人体アバター作成のためのアニマタブル神経放射場について述べる。
我々のアプローチは、明示的なポーズ誘導変形を導入することで、人間の動きを伴う動的シーンに神経放射場を拡大する。
実験の結果, 提案手法は, 1) 質の高い細部を持つ暗黙の人間の形状と外観の復元, 2) 任意の視点からの人間の写真リアルなレンダリング, 3) 任意のポーズを持つ人間のアニメーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:32:23 GMT)
Assessing Generalization of SGD via Disagreement [71.2] 実験により、同一のトレーニングセット上で同じアーキテクチャをトレーニングするだけで、異なるグラディエント・ディフレクション(SGD)を実行することで、ディープネットワークのテストエラーを推定できることを実証的に示す。
この発見は、ラベルのないテストデータを使ってテストエラーを直接予測する単純な経験的尺度を提供するだけでなく、一般化とキャリブレーションの間に新たな概念的接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:53:09 GMT)
On the Robustness of Pretraining and Self-Supervision for a Deep
Learning-based Analysis of Diabetic Retinopathy [70.7] 糖尿病網膜症における訓練方法の違いによる影響を比較検討した。
本稿では,定量的性能,学習した特徴表現の統計,解釈可能性,画像歪みに対する頑健性など,さまざまな側面について検討する。
以上の結果から,ImageNet事前学習モデルでは,画像歪みに対する性能,一般化,堅牢性が著しく向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:32:45 GMT)
CausalCity: Complex Simulations with Agency for Causal Discovery and
Reasoning [68.7] 本稿では,因果探索と反事実推論のためのアルゴリズムの開発を目的とした,高忠実度シミュレーション環境を提案する。
私たちの作業の中核となるコンポーネントは、複雑なシナリオを定義して作成することが簡単になるような、テキストの緊急性を導入することです。
我々は3つの最先端の手法による実験を行い、ベースラインを作成し、この環境の可利用性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 00:21:41 GMT)
Video Moment Retrieval with Text Query Considering Many-to-Many
Correspondence Using Potentially Relevant Pair [68.7] ビデオコーパスからテキストベースの動画モーメント検索を行う。
モデルをトレーニングするために、テキストとモーメントのペアデータセットが使用された。
本稿では,潜在的に関連するペアを利用する新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 11:25:18 GMT)
Balancing Accuracy and Fairness for Interactive Recommendation with
Reinforcement Learning [68.3] 推薦者の公正さは、おそらく伝統的な推薦者によって引き起こされる偏見と差別によって、注目を集めている。
IRSにおける精度と公平性の長期的バランスを動的に維持するための強化学習ベースのフレームワークであるFairRecを提案する。
大規模な実験は、FairRecが優れたレコメンデーション品質を維持しながら、公正性を改善することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:02:51 GMT)
Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing [67.5] 本稿では,パストレーシングによる大域照明のためのリアルタイムなニューラルラディアンスキャッシング手法を提案する。
我々のシステムは、完全にダイナミックなシーンを扱うように設計されており、照明、幾何学、材料に関する仮定は一切ない。
バイアスの少ないコストで大きなノイズ低減効果を示し、多くの難題に対して最先端のリアルタイム性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:09:48 GMT)
Domain-Specific Pretraining for Vertical Search: Case Study on
Biomedical Literature [67.5] 自己教師型学習は、アノテーションのボトルネックを克服するための有望な方向として現れました。
本稿では,ドメイン固有の事前学習に基づく垂直探索手法を提案する。
我々のシステムはPubMed上で何千万もの記事にスケールでき、Microsoft Biomedical Searchとしてデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:02:55 GMT)
Understanding Clipping for Federated Learning: Convergence and
Client-Level Differential Privacy [67.4] 本稿では, 切断したFedAvgが, 実質的なデータ均一性でも驚くほど良好に動作できることを実証的に示す。
本稿では,差分プライベート(DP)FedAvgアルゴリズムの収束解析を行い,クリッピングバイアスとクライアント更新の分布との関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:47:19 GMT)
Decomposed Mutual Information Estimation for Contrastive Representation
Learning [66.5] 最近のコントラスト的表現学習法は、基礎となるコンテキストの複数のビュー間の相互情報(MI)を推定することに依存している。
そこで本研究では,MI推定問題を1つのビューを段階的により情報的なサブビューに分割することにより,より小さな推定問題の和に分解することを提案する。
この式は無条件MI項と条件MI項の和を含み、それぞれが全MIのモデストチャンクを測定する。
DEMIは、通常の非分解コントラスト境界よりも多くのMIを合成条件で捕捉できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:19:25 GMT)
Scene Uncertainty and the Wellington Posterior of Deterministic Image
Classifiers [65.0] Wellington Posteriorは、同じシーンで生成された可能性のあるデータに応答して得られるであろう結果の分布である。
データ拡張、アンサンブル、モデル線形化を用いた代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:10:00 GMT)
Language Models are Good Translators [63.5] 単一言語モデル(LM4MT)は,強力なエンコーダデコーダNMTモデルと同等の性能が得られることを示す。
ピボットベースおよびゼロショット変換タスクの実験により、LM4MTはエンコーダ・デコーダのNMTモデルよりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:30:29 GMT)
HyperNP: Interactive Visual Exploration of Multidimensional Projection
Hyperparameters [61.4] HyperNPは、ニューラルネットワーク近似をトレーニングすることで、プロジェクションメソッドをリアルタイムにインタラクティブに探索できるスケーラブルな方法である。
我々は3つのデータセット間でのHyperNPの性能を,性能と速度の観点から評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:28:14 GMT)
InteL-VAEs: Adding Inductive Biases to Variational Auto-Encoders via
Intermediary Latents [60.8] 本稿では,潜伏変数の中間集合を用いて,制御可能なバイアスでVAEを学習するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
特に、学習した表現に対して、スパーシリティやクラスタリングといった望ましいプロパティを課すことができます。
これにより、InteL-VAEはより優れた生成モデルと表現の両方を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:34:05 GMT)
Optimal Combination of Linear and Spectral Estimators for Generalized
Linear Models [59.0] 最適に $hatboldsymbol xrm L$ と $hatboldsymbol xrm s$ を組み合わせる方法を示す。
我々は,$(boldsymbol x, hatboldsymbol xrm L, hatboldsymbol xrm s)$の制限分布を確立するために,Adroximate Message Passing (AMP)アルゴリズムの設計と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:15:43 GMT)
Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.1] 近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 22:31:55 GMT)
Preliminary study on using vector quantization latent spaces for TTS/VC
systems with consistent performance [55.1] 本稿では,潜在言語埋め込みをモデル化するための量子化ベクトルの利用について検討する。
トレーニングにおいて、潜伏空間上の異なるポリシーを強制することにより、潜伏言語埋め込みを得ることができる。
実験の結果,ベクトル量子化法で構築した音声クローニングシステムは,知覚的評価の点でわずかに劣化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:51:35 GMT)
Preserving quantum correlations and coherence with non-Markovianity [50.6] 量子系における相関とコヒーレンスを保存するための非マルコビアン性の有用性を示す。
共変量子ビットの進化に対して、非マルコビアン性は、常に量子コヒーレンスを保存するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 11:52:51 GMT)
A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal
manometry [50.6] このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。
これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:09:23 GMT)
Adapt-and-Distill: Developing Small, Fast and Effective Pretrained
Language Models for Domains [45.1] 本稿では、特定のドメインに対して、小型で高速かつ効果的に事前訓練されたモデルを開発するための一般的なアプローチを提案する。
これは、既成の一般訓練モデルに適応し、ターゲットドメインでタスク非依存の知識蒸留を行うことによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:37:05 GMT)
RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detection [44.0] Range Sparse Net (RSN) は、単純で効率的で正確な3Dオブジェクト検出器である。
RSNは、範囲画像からフォアグラウンドポイントを予測し、選択したフォアグラウンドポイントにスパース畳み込みを適用してオブジェクトを検出する。
RSNは、LiDARベースの歩行者と車両検出のためのAPH/LEVEL 1メトリクスに基づいて、リーダーボードで第1位にランクされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 00:23:55 GMT)
PQK: Model Compression via Pruning, Quantization, and Knowledge
Distillation [43.5] 本稿では, プルーニング, 量子化, 知識蒸留プロセスからなるPQKと呼ばれる新しいモデル圧縮手法を提案する。
PQKは、教師モデルを事前訓練することなく、より良い学生ネットワークをトレーニングするための教師ネットワークを構築するために、刈り込みプロセスで刈り取られた重要でない重量を利用する。
本手法を認識モデルに適用し,キーワードスポッティング(KWS)と画像認識におけるPQKの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:24:53 GMT)
Generative Modeling for Multi-task Visual Learning [41.0] 様々な視覚的認知タスクにおいて有用な共有生成モデルを学ぶという,新しい問題を考える。
本稿では,識別型マルチタスクネットワークと生成ネットワークを結合して,汎用的なマルチタスク指向生成モデリングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のマルチタスクアプローチよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:42:59 GMT)
Learning to Sample Replacements for ELECTRA Pre-Training [40.2] ELECTRAは、置換トークンを検出するために識別器を事前訓練し、置換はマスク付き言語モデリングで訓練されたジェネレータからサンプリングされる。
この性能にもかかわらず、ELECTRAは以下の2つの問題に悩まされている。
ELECTRA事前学習における置換サンプリングを改善する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:51:55 GMT)
Implicit Gradient Alignment in Distributed and Federated Learning [39.6] 分散学習とフェデレーション学習においてグローバル収束を達成するための大きな障害は、クライアント間の勾配の誤調整である。
更新毎に任意の大きなバッチを使用できるようにして,同じ暗黙の正規化を誘導する新しいGradAlignアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 22:01:35 GMT)
Fairness in the Eyes of the Data: Certifying Machine-Learning Models [38.1] 本稿では,対話型およびプライバシ保護テストに基づいて,モデルの公正度を認定するフレームワークを提案する。
テストデータはテスタにのみプライベートに提供されるか、あるいはモデル作成者にも事前に公開されている2つのシナリオに対処します。
我々は、参加者の機密データを隠蔽しながら、モデルへのブラックボックスアクセスのみを使用して、公正性テストと認定推論を自動化する暗号技術を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:57:06 GMT)
Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models [36.8] 我々は視覚エンコーダを訓練し、各画像を連続的な埋め込みの列として表現し、この接頭辞で誘導される事前学習された凍結言語モデルが適切なキャプションを生成するようにした。
得られたシステムはマルチモーダルな数ショット学習者であり、実例で条件付けされた場合、驚くほど多くの新しいタスクを学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 21:07:09 GMT)
Rationale-Inspired Natural Language Explanations with Commonsense [36.3] 我々は,コモンセンス知識が抽出的理性とNLEの間の橋渡しとして機能することを示す。
我々のフレームワークは、NLEの生成における過去の最先端よりも大きなマージンを超越しています。
本研究は,コモンセンスに基づく説明がタスク性能と合理性抽出能力を両立させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:31:33 GMT)
Representational aspects of depth and conditioning in normalizing flows [33.4] 私たちは、分割の選択が深さのボトルネックではないことを表現的に示しています。
また、浅いアフィンカップリングネットワークはワッサーシュタイン距離の普遍近似器であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 23:48:35 GMT)
Private Adaptive Gradient Methods for Convex Optimization [32.4] 適応的なステップサイズを持つグラディエント Descent (SGD) アルゴリズムの差分プライベート変種を提案・解析する。
両アルゴリズムの後悔に関する上限を与え、その境界が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:46:45 GMT)
Transflower: probabilistic autoregressive dance generation with
multimodal attention [31.3] 本稿では,従来のポーズに条件付き正規化フローと音楽文脈をモデル化した,確率的自己回帰型アーキテクチャを提案する。
第2に,プロとカジュアルの両方のダンサーを含む,さまざまなモーションキャプチャ技術で得られた,現在最大の3Dダンスモーションデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:14:28 GMT)
The Price of Tolerance in Distribution Testing [31.1] サンプルの複雑さは [fracsqrtnvarepsilon2 + fracnlog n cdotmaxleftfracvarepsilon2 であることが示され、この2つの既知事例の間に円滑なトレードオフをもたらす。
また、p$ と$q$ の両方が未知である寛容同値検定の問題についても同様の特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:59:42 GMT)
Tighter Analysis of Alternating Stochastic Gradient Method for
Stochastic Nested Problems [31.0] 本稿では、ネスト問題に対するSGD型更新を、ALSET(ALternating dEscenT)メソッドと呼ばれる単一のアプローチに統合する。
新しい分析では、ネストされた問題において$epsilon$-stationaryポイントを達成するには、$cal O(epsilon-2)$サンプルが必要である。
本研究の結果を合成, 分極, 強化学習問題に適用することにより, それぞれの症例において最もよく知られたサンプルの複雑さを改善または一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:33:51 GMT)
To the Point: Efficient 3D Object Detection in the Range Image with
Graph Convolution Kernels [30.3] 我々は,各画素の3次元球面座標を網羅する2次元畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。
提案手法はオープンデータセット上で競合的に動作し,歩行者検出の最先端APを69.7%から75.5%に改善する。
私たちの最小のモデルは、今でも人気の高いPointPillarsを上回り、180倍のFLOPSとモデルパラメータを必要としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:27:26 GMT)
Online Self-Attentive Gated RNNs for Real-Time Speaker Separation [29.2] 我々は、非因果的状態分離モデルを因果的かつリアルタイムなモデルに変換し、その性能をオンラインとオフラインの両方の設定で評価する。
オンライン分離のためのステートフルな実装は、オフラインモデルと比較してパフォーマンスがわずかに低下し、モナラ入力の0.8dBとインプットの0.3dBがリアルタイムに0.65に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:16:02 GMT)
Partially fake it till you make it: mixing real and fake thermal images
for improved object detection [29.1] 熱画像における物体検出の文脈における提案システムの性能について述べる。
我々の単一モード検出器はFLIR ADASデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 12:56:09 GMT)
Robust Matrix Factorization with Grouping Effect [28.4] グループ化効果を用いた行列分解法(GRMF)を提案する。
提案した GRMF は、事前の知識なしに、MF におけるグループ構造と疎性を学ぶことができる。
外れ値と汚染ノイズを持つ実世界のデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:03:52 GMT)
Littlestone Classes are Privately Online Learnable [28.0] プライバシー制約下でのオンライン分類の問題点を考察する。
この設定では、学習者はラベル付き例のストリームを$(x_t, y_t)$, for $1 leq t leq T$で順次観察し、各イテレーションで新しい例のラベルを予測するために使用される仮説$h_t$を返す。
学習者のパフォーマンスは、既知の仮説クラスである$mathcalH$に対する後悔によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:08:33 GMT)
Hierarchical Object-oriented Spatio-Temporal Reasoning for Video
Question Answering [28.0] Video Question Answering (ビデオQA)は、新しいAI機能を開発するための強力なテストベッドである。
本稿では,対話するオブジェクトの動的ストリームとして動画を抽象化するオブジェクト指向推論手法を提案する。
このメカニズムは汎用神経ユニットのファミリーと多層アーキテクチャに実体化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 05:12:42 GMT)
Multi-Domain Active Learning: A Comparative Study [27.5] 複数のドメインに分類器を構築することは実生活における実践的な問題である。
多分野アクティブラーニング(MDAL)におけるラベル付け作業の削減にアクティブラーニングを利用するのは当然である。
この予備解の可能性を明らかにするために,本論文では,5つのモデルと4つの選択戦略の比較研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:16:57 GMT)
Masked Proxy Loss For Text-Independent Speaker Verification [27.4] 本稿では、プロキシベースの関係とペアベースの関係を直接組み込んだMasked Proxy(MP)損失を提案する。
さらに、話者対の硬さを活用するために、MMP損失(Multinomial Masked Proxy)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:10:18 GMT)
A Picture May Be Worth a Hundred Words for Visual Question Answering [26.8] 画像理解においては、簡潔だが詳細な画像表現を用いることが不可欠である。
より高速なR-CNNのような視覚モデルによって抽出された深い視覚的特徴は、複数のタスクで広く使われている。
本稿では、深い視覚的特徴の代わりに記述-探索ペアを入力とし、言語のみのトランスフォーマーモデルに入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 06:13:14 GMT)
Single Image Texture Translation for Data Augmentation [24.4] 本稿では,ソーステクスチャの単一入力に基づいて,テクスチャを画像に翻訳する軽量モデルを提案する。
次に、長い尾と少数ショットの画像分類タスクにおける拡張データの利用について検討する。
提案手法は,入力データを対象領域に翻訳し,一貫した画像認識性能の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:59:04 GMT)
Subgraph Federated Learning with Missing Neighbor Generation [24.2] サブグラフフェデレーション学習は、グラフデータを直接共有することなく、強力で一般化可能なグラフマイニングモデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。
本稿では,1)FedSageのノード特徴,リンク構造,タスクラベルを統合するためにFedAvgをベースとしたGraphSageモデルをトレーニングするFedSageと,2)FedSageに沿って欠落した隣のジェネレータをトレーニングしてローカルサブグラフ間のリンクの欠落に対処するFedSage+という2つの主要な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:58:55 GMT)
Feature Grouping and Sparse Principal Component Analysis [23.7] Grouping and Sparse principal Analysis (SPCA) はデータ処理次元の削減に広く利用されている。
FGSPCAは、荷重が不均一な同種群に属することを許容し、空間性は特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:08:39 GMT)
Distilling the Knowledge from Normalizing Flows [22.6] 正規化フローは、複数の音声および視覚問題において強力な性能を示す生成モデルの強力なクラスである。
本稿では, 簡易蒸留法を提案し, 画像超解像と音声合成のための現状条件付きフローベースモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:41:45 GMT)
Improving Uncertainty Calibration of Deep Neural Networks via Truth
Discovery and Geometric Optimization [22.6] 本研究では,アンサンブルとポストホックの校正手法を統合するための真理発見フレームワークを提案する。
CIFARやImageNetなどの大規模データセットでは,最先端のキャリブレーション手法に対して一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 06:44:16 GMT)
Phoneme-aware and Channel-wise Attentive Learning for Text
DependentSpeaker Verification [21.8] 本稿では,テキスト依存型話者検証(SV)のための音素認識型マルチタスク学習ネットワークとチャネルワイド学習戦略を提案する。
提案システムはテキスト依存型SVの優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:11:18 GMT)
Geometric Heat Pump: Controlling Thermal Transport with Time-dependent
Modulations [21.5] 「いわゆる幾何ヒートポンプ」の出現と展開を概観する。」
また、断熱状態から非断熱状態への一般化と制御理論の適用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:24:42 GMT)
Compositional Reinforcement Learning from Logical Specifications [21.2] 最近のアプローチでは、与えられた仕様から報酬関数を自動的に生成し、適切な強化学習アルゴリズムを用いてポリシーを学習する。
我々は、高レベルの計画と強化学習をインターリーブする、DiRLと呼ばれる構成学習手法を開発した。
提案手法では,各エッジ(サブタスク)のニューラルネットワークポリシをDijkstraスタイルの計画アルゴリズムで学習し,グラフの高レベルプランを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 22:54:28 GMT)
Towards Natural Brain-Machine Interaction using Endogenous Potentials
based on Deep Neural Networks [20.6] 脳機械インタフェース(BMI)はロボットと協調する上で望ましい技術である。
EEGの精度は低く、信号対雑音比が低いため、自由度は制限されている。
本研究では,複数の内因性BMIパラダイムのパラダイム間分類の可能性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 05:34:15 GMT)
Chebyshev-Cantelli PAC-Bayes-Bennett Inequality for the Weighted
Majority Vote [20.4] 我々は、重み付けされた多数決のリスクを期待する2次託宣を新たに提示する。
この境界はチェビシェフ・カンテッリの不等式の新しいパラメトリック形式に基づいている。
PAC-Bayes-Bennettの不等式も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:23:20 GMT)
VEGN: Variant Effect Prediction with Graph Neural Networks [19.6] 本稿では,遺伝子と変異を持つ異種グラフ上で動作するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,変異効果予測をモデル化したVEGNを提案する。
このグラフは、変異体を遺伝子に割り当て、遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークに遺伝子を接続することによって作成される。
VeGNは既存の最先端モデルの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:51:46 GMT)
AutoPipeline: Synthesize Data Pipelines By-Target Using Reinforcement
Learning and Search [19.5] 本稿では,文字列変換とテーブル操作演算を併用した複雑なデータパイプラインの自動化を提案する。
そこで本稿では,ユーザが希望するパイプラインを容易に指定可能な,新たな"ターゲット別"パラダイムを提案する。
我々は、強化学習と探索を用いてパイプラインを合成するオートパイプシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 19:44:01 GMT)
Multi-player Multi-armed Bandits with Collision-Dependent Reward
Distributions [19.0] 本稿では,MP-MAB(Multi-player multi-armed bandits)問題について検討する。
既存の文献は常に、衝突が発生した場合、関連するプレイヤーにゼロ報酬を仮定するが、認知無線のような応用の場合、より現実的なシナリオは、衝突が平均報酬を減らし、必ずしもゼロにしないことである。
本稿では,暗黙的な通信をノイズチャネル問題に対する信頼性の高い通信としてモデル化する,誤り訂正衝突通信(EC3)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:39:34 GMT)
Building Intelligent Autonomous Navigation Agents [18.3] この論文の目標は、物理的な知能を持つアルゴリズムの設計に向けて前進することである」。
論文の前半では、エンドツーエンドの強化学習を用いた短期ナビゲーションについて論じる。
第2部では,モジュール型学習と構造化された明示的地図表現に基づくナビゲーション手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:10:58 GMT)
A CNN Segmentation-Based Approach to Object Detection and Tracking in
Ultrasound Scans with Application to the Vagus Nerve Detection [17.8] 超音波スキャンにおける特定の解剖学的対象構造を自動的に検出・追跡するディープラーニングフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、被写体や撮像装置間で正確で堅牢で、リアルタイムに動作し、大規模なトレーニングセットを必要としないように設計されています。
このフレームワークを2つの異なる超音波データセット上でテストし、Vagus神経を検出し、追跡することを目的として、現在最先端のリアルタイム物体検出ネットワークよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 19:12:46 GMT)
Self-paced Principal Component Analysis [17.3] 本稿では,SPCA (Self-paced PCA) と呼ばれる新しい手法を提案する。
各サンプルの複雑さは、単純からより複雑なサンプルをトレーニングに統合するために、各イテレーションの開始時に計算されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:50:45 GMT)
Federated Graph Classification over Non-IID Graphs [16.4] フェデレートラーニングは、異なるドメインで機械学習モデルをトレーニングするための重要なパラダイムとして登場した。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の勾配に基づいて局所システムのクラスタを動的に見つけるグラフクラスタリングフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:25:29 GMT)
Connecting Sphere Manifolds Hierarchically for Regularization [16.1] 階層的なクラスによる分類問題を考察する。
我々の手法は、球面完全連結層と階層層を組み合わせることによって、ニューラルネットワークの最後の層を置き換える。
この正規化は、広く使われているディープニューラルネットワークアーキテクチャのパフォーマンスを向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:51:36 GMT)
Countering Adversarial Examples: Combining Input Transformation and
Noisy Training [15.6] 敵の例は、セキュリティに敏感な画像認識タスクに脅威をもたらす。
従来のJPEG圧縮はこれらの攻撃を防御するには不十分だが、画像の良さに突然の精度低下を引き起こす可能性がある。
我々は従来のJPEG圧縮アルゴリズムを改良し、NNにとってより好ましいものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:46:52 GMT)
Knowledge Infused Policy Gradients with Upper Confidence Bound for
Relational Bandits [14.3] コンテキストバンドは、オンライン広告、レコメンデーションシステム、ヘルスケアなど、さまざまな現実のシナリオで重要なユースケースを見つけます。
ほとんどのアルゴリズムは、コンテキストを表現するためにフラットな特徴ベクトルを使用するが、実世界では、コンテキストをモデル化するためのオブジェクトと関係が多様である。
よりリッチなリレーショナルコンテキスト表現を追加することで、より広いコンテキスト空間を導入し、探索と探索を困難にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 21:54:08 GMT)
A hybrid model-based and learning-based approach for classification
using limited number of training samples [13.6] 本稿では,物理に基づく統計モデルと学習に基づく分類器の両方を利用するハイブリッド分類手法であるHyPhyLearnを提案する。
提案手法は、HyPhyLearnが学習ベースおよび統計モデルに基づく分類器の個人的アプローチに関連する課題を軽減するという予想に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 05:19:50 GMT)
Bidding via Clustering Ads Intentions: an Efficient Search Engine
Marketing System for E-commerce [13.6] 本稿では,ウォルマート電子商取引における検索エンジンマーケティングのための入札システムのエンドツーエンド構造について紹介する。
ユーザからの問い合わせからの自然言語信号と製品からのコンテキスト知識を利用して、スパーシリティ問題を緩和する。
当社のアプローチのオンラインおよびオフラインのパフォーマンスを分析し、それを運用効率のよいソリューションとみなす方法について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:27:47 GMT)
Multifidelity Modeling for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) [13.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は多要素シミュレーション手法の候補である。
本稿では、低ランク構造を利用するPINNに適用した特定の多忠実性アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 00:19:19 GMT)
Interpreting Depression From Question-wise Long-term Video Recording of
SDS Evaluation [13.6] SDS (Self-Rating Depression Scale) は, 効率的な予備検診によく用いられている。
本稿では, 質問票結果と回答時間に基づいて, 長期可変長ビデオのエンドツーエンド階層化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:32:13 GMT)
Nonlinear Acoustic Echo Cancellation with Deep Learning [13.6] 本稿では,遠端信号の受信と再生の間に生じる非線形歪みをモデル化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。
ネットワークは、スピーカ出力とマイク間のエコーパスを追跡する標準適応線形フィルタによって後継される。
このシステムは毎秒500万の浮動小数点演算を消費する1万のパラメータと40Kiloバイトのメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:44:51 GMT)
Evaluation of Deep-Learning-Based Voice Activity Detectors and Room
Impulse Response Models in Reverberant Environments [13.6] 最先端のディープラーニングベースの音声活動検出器(VAD)は、しばしば無響データを用いて訓練される。
約500万の発話を含む拡張トレーニングセットをシミュレートする。
我々は、RIRを生成するために5つの異なるモデルと、強化トレーニングセットでトレーニングされた5つの異なるVADを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:05:38 GMT)
Deep Residual Echo Suppression with A Tunable Tradeoff Between Signal
Distortion and Echo Suppression [13.6] UNetニューラルネットワークは、線形音響エコーキャンセラの出力をスペクトル領域の所望の信号にマッピングする。
このシステムは136万のパラメータを使用し、毎秒1.6ギガ浮動小数点演算と10メガバイトのメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:49:18 GMT)
Voice Activity Detection for Transient Noisy Environment Based on
Diffusion Nets [13.6] 過渡音と定常音の音響環境における音声活動検出について検討する。
音声フレームと非音声音声フレームの空間パターンを独立に学習し,その基礎となる幾何学的構造を学習する。
ディープニューラルネットワークは、音声フレームと非音声フレームを分離するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:05:26 GMT)
SRPN: similarity-based region proposal networks for nuclei and cells
detection in histology images [13.5] 組織像における核・細胞検出のための類似性に基づく領域提案ネットワーク(SRPN)を提案する。
埋め込み層と呼ばれるカスタマイズされた畳み込み層は、ネットワーク構築のために設計されている。
組織像における多臓器核検出とシグナレットリング細胞検出の課題について,提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:56:54 GMT)
POLAR: A Polynomial Arithmetic Framework for Verifying Neural-Network
Controlled Systems [13.0] POLARは、ニューラルネットワーク制御システムの有界時間到達性解析のためのtextbfpolynomial textbfarithmetic frameworkである。
POLARは、一連のベンチマークにおいて、現在の最先端技術よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 19:59:21 GMT)
Temporal Graph Signal Decomposition [13.0] 時間グラフ信号分解(TGSD)のための汎用的辞書ベースのフレームワークを提案する。
鍵となるアイデアは、グラフと時間辞書を組み合わせることで、データの低ランクでジョイントなエンコーディングを学ぶことである。
本フレームワークは, 観測の75%が欠落した時点の基準線と比較して, RMSEの28%の低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:19:15 GMT)
Multi-Modal 3D Object Detection in Autonomous Driving: a Survey [10.9] 自動運転車には、堅牢で正確な環境認識を行うための一連のセンサーが備わっている。
センサーの数や種類が増加し続けており、それらを組み合わせることで知覚を向上させることが自然のトレンドになりつつある。
この調査では、複数のセンサデータソースを利用する、最近の核融合に基づく3D検出ディープラーニングモデルについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:39:13 GMT)
Fostering Diversity in Spatial Evolutionary Generative Adversarial
Networks [10.6] 本稿では,空間分布型CoE-GANであるMustangsを紹介する。
MNISTとCelebAの実験分析により、ムスタングは統計的により正確な発電機を訓練することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 12:40:36 GMT)
Device-independent lower bounds on the conditional von Neumann entropy [10.5] 量子プロトコルのレートの低い境界を計算する数値計算法を提案する。
特に、現在の能力の領域内にある検出効率を最小限に抑えた新しいしきい値を示す。
提案手法はエントロピー累積定理と互換性があり,有限ラウンドプロトコルの速度を計算するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:24:12 GMT)
Graph Pattern Loss based Diversified Attention Network for Cross-Modal
Retrieval [10.4] クロスモーダル検索は、画像、ビデオ、テキスト、オーディオなどのマルチメディアデータを組み合わせることで、柔軟な検索体験を実現することを目的としている。
教師なしアプローチのコアの1つは、高価なラベルを必要とすることなく、異なるオブジェクト表現間の相関関係を掘り下げて、満足度の高い検索性能を完成させることである。
教師なしクロスモーダル検索のためのグラフパターン損失に基づく分散注意ネットワーク(GPLDAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:53:07 GMT)
Reliable Graph Neural Network Explanations Through Adversarial Training [10.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)の説明は大半がポストホックイントロスペクションによって進められている。
我々は、GNNの類似した訓練パラダイムを提案し、モデルの説明に対する各影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:49:42 GMT)
Tensor-based framework for training flexible neural networks [9.2] 本稿では,制約付き行列-テンソル因数分解(CMTF)問題を解く学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、異なる基底分解を処理できる。
この手法の目的は、テンソルワーク(例えば、元のネットワークの1層または複数の層)を新しいフレキシブル層に置き換えることで、大きな事前訓練されたNNモデルを圧縮することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:26:48 GMT)
Assessing the Lockdown Effects on Air Quality during COVID-19 Era [8.7] 特に、一酸化炭素(CO)、オゾン(O3)、二酸化窒素(NO2)、二酸化硫黄(SO2)などの特定の汚染ガスに対する濃度効果を強調した。
ヨーロッパ4都市(Athens, Gladsaxe, Lodz, Rome)に着目した大気質に及ぼすロックダウンの影響評価
雇用予防対策のレベルは、オックスフォード市政府対応トラッカーを用いて採用されている。
その結果, 汚染ガスの挙動を予測するモデルの構築が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:39:44 GMT)
Advancing Methodology for Social Science Research Using Alternate
Reality Games: Proof-of-Concept Through Measuring Individual Differences and
Adaptability and their impact on Team Performance [8.7] オープンな問題に取り組む作業について、個人差とチーム適応への影響を理解することに焦点を当てて論じる。
具体的には,調査データと行動データを拡張する手法に関して,我々の貢献を具体的に論じる。
この問題をより難易度の高いものにするために、私たちは特定の種類の環境、Alternate Reality Games(ARGs)に注力することにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:22:22 GMT)
Learning Multiple Stock Trading Patterns with Temporal Routing Adaptor
and Optimal Transport [8.6] 本稿では,複数の株取引パターンをモデル化し,既存の株価予測モデルを強化するための新しいアーキテクチャであるTemporal Adaptor(TRA)を提案する。
TRAは、複数のパターンを学習するための独立した予測器と、異なる予測器にサンプルをディスパッチするルータで構成される軽量モジュールである。
提案手法は,情報係数を0.053から0.059へ,情報係数を0.051から0.056に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:13:25 GMT)
Diversifying Semantic Image Synthesis and Editing via Class- and
Layer-wise VAEs [8.5] 本稿では,ローカルからグローバルレベルの各オブジェクトクラスに対するフレキシブルな制御を可能にする,変動型オートエンコーダフレームワークのクラスおよびレイヤワイズ拡張を提案する。
提案手法は,最先端の手法と比較して,可塑性かつ多彩な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:12:05 GMT)
Patient-independent Schizophrenia Relapse Prediction Using Mobile Sensor
based Daily Behavioral Rhythm Changes [8.1] モバイルセンシングデータを用いた機械学習に基づく統合失調症再発予測モデルについて検討した。
このモデルは、この4週間のモバイルセンシングデータを使って、来週の再発を予測している。
その結果,63名の統合失調症患者のデータセットを用いて,F2スコアが0.083であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 21:42:28 GMT)
XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44
Languages [7.8] XL-SumはBBCから100万の専門的注釈付き記事-要約ペアからなる包括的・多種多様なデータセットである。
データセットは、低から高リソースまでの44の言語をカバーする。
XL-Sumは非常に抽象的で簡潔で高品質で、人間や本質的な評価によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:00:24 GMT)
Multi-Modal Learning of Keypoint Predictive Models for Visual Object
Manipulation [6.9] 人間は、新しい環境で物体を操作するという点において、素晴らしい一般化能力を持っている。
ロボットのためのこのようなボディスキーマの学習方法は、まだ未解決の問題である。
本研究では,視覚的潜在表現から物体を把握する際に,ロボットの運動モデルを拡張する自己教師型アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:52:13 GMT)
DeepLoc: A Ubiquitous Accurate and Low-Overhead Outdoor Cellular
Localization System [6.8] DeepLocはディープラーニングベースの屋外ローカライゼーションシステムである。
DeepLocは、都市部では18.8m、農村部では15.7mで、中央値のローカライゼーション精度を達成できる。
この精度は、最先端のセルベースシステムよりも470%以上優れており、GPSと比較して330%の省電力が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:34:40 GMT)
The Effect of Ground Truth Accuracy on the Evaluation of Localization
Systems [6.7] 本研究では,地中真理誤差が局地化システム評価に与える影響を理論的に解析する枠組みを提案する。
そこで我々は,検証誤差とマーキング・マップの真理誤差から,実際のアルゴリズム誤差を計算するための2つのアルゴリズムを設計した。
マーキング誤差アルゴリズムは実誤差CDFを4%以内でマッチングし,マップが6mずれた場合には中央値/テール誤差を150%/72%精度で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:07:59 GMT)
Task-Driven Out-of-Distribution Detection with Statistical Guarantees
for Robot Learning [6.7] 本稿では,確率的近似(PAC)-ベイズ理論を利用して,トレーニング分布における性能を保証したポリシをトレーニングする。
p-値と濃度不等式に基づいて統計的手法を用いてこれを定式化する。
我々は、不慣れなポーズや形状で物体をつかむための模擬例について、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:41:25 GMT)
Learning Gradual Argumentation Frameworks using Genetic Algorithms [6.0] 本稿では,議論型分類モデルの構造を同時に学習する遺伝的アルゴリズムを提案する。
本プロトタイプでは,学習性能と解釈可能性の観点から,決定木に匹敵する論証的分類モデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 12:33:31 GMT)
Semantic annotation for computational pathology: Multidisciplinary
experience and best practice recommendations [5.7] CPath(Computational Pathology)は、スライド画像全体に埋め込まれた情報を利用する統合的なソリューションを提供する。
WSIの自動分析と機械学習(ML)モデルの検証には、スライドでのアノテーション、組織、細胞レベルが必要である。
CPathプロジェクトにおけるアノテーションの重要な役割にもかかわらず、アノテーションの実施方法に関する明確なガイドラインやベストプラクティスは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:15:17 GMT)
Non-Autoregressive TTS with Explicit Duration Modelling for Low-Resource
Highly Expressive Speech [5.5] 本稿では、ターゲット話者から15分間の音声データを用いて、高い表現力を持つTTS音声を構築する方法を提案する。
現在の最先端アプローチと比較して,提案手法は音声の自然性に対して23.3%向上し,録音とのギャップを埋めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:25:04 GMT)
Shape registration in the time of transformers [5.5] 本研究では,非剛性3次元点雲の効率的な登録のための変圧器ベース手法を提案する。
このアーキテクチャの潜在能力を生かして、基礎的真理対応のスパースセットだけを必要とするモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:02:30 GMT)
A mechanistic-based data-driven approach to accelerate structural
topology optimization through finite element convolutional neural network
(FE-CNN) [5.5] 構造トポロジ最適化を高速化するメカニスティックなデータ駆動手法を提案する。
我々のアプローチは、オフライントレーニングとオンライン最適化の2つの段階に分けられる。
数値的な例は、この手法が計算時間で最大1桁の最適化を加速できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:11:45 GMT)
The Tale of Two Localization Technologies: Enabling Accurate
Low-Overhead WiFi-based Localization for Low-end Phones [5.2] WiFiフィンガープリントは、屋内ローカライゼーションの主流技術の一つである。
提案するHybridLocは, 高精度な低頭位屋内位置決めシステムである。
HybridLocは、ハイエンドのスマートフォンのセンサーを活用して、ローエンドのスマートフォンのローカライズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:31:26 GMT)
Modeling Aggression Propagation on Social Media [5.0] Cyberaggressionはさまざまな状況やオンラインソーシャルプラットフォームで研究されている。
本稿では,ソーシャルメディア上での攻撃の伝播について,意見ダイナミクスを用いて検討する。
我々は,攻撃的あるいは正規的なユーザとの接続状況に応じて,攻撃性があるユーザから別のユーザへどのように伝播するかをモデル化する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:13:40 GMT)
EARLIN: Early Out-of-Distribution Detection for Resource-efficient
Collaborative Inference [4.8] 協調推論により、リソース制約のあるエッジデバイスは、入力をサーバにアップロードすることで推論を行うことができる。
このセットアップは、成功した推論のためにコスト効率よく機能するが、モデルがトレーニングされていない入力サンプルに直面すると、非常にパフォーマンスが低下する。
我々は,事前訓練されたCNNモデルの浅い層から重要な特徴を抽出する,新しい軽量OOD検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:43:23 GMT)
"Zero Shot" Point Cloud Upsampling [4.7] 本稿では,Zero Shot" Point Cloud Upsampling (ZSPU) と呼ばれる点群を総括的に監視する手法を提案する。
我々のアプローチは、自己学習とテストの両方のフェーズにパッチを当てることなく、特定のポイントクラウドによって提供される内部情報のみに基づいています。
ZSPUは、複雑な局所的な詳細や高い曲率を持つ形状の質的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:06:18 GMT)
Projection-wise Disentangling for Fair and Interpretable Representation
Learning: Application to 3D Facial Shape Analysis [4.7] 合流バイアスは、特に臨床実践において、機械学習を実践する上で重要な問題である。
複数のバイアスに依存しない表現を学習する問題について考察する。
本稿では,ほぼすべての情報を潜在表現に保持しながらバイアスを軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:09:56 GMT)
Multi-Goal Reinforcement Learning environments for simulated Franka
Emika Panda robot [4.6] panda-gymは、OpenAI Gymと統合されたFranka Emika Pandaロボットのための強化学習環境である。
5つのタスク: リーチ、プッシュ、スライド、ピック&プレイス、スタック。
オープンソースリサーチを促進するため、オープンソースの物理エンジンであるPyBulletを使用することを選択しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:13:36 GMT)
Dealing with Expert Bias in Collective Decision-Making [4.6] 本稿では,コンテキスト型マルチアームバンディット問題(CMAB)に基づく新たなアルゴリズムアプローチを提案する。
CMABにインスパイアされた新しいアプローチは、従来の適応アルゴリズムよりも高速に収束しながら、より高い最終性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:17:37 GMT)
Semantic Parsing Natural Language into Relational Algebra [4.6] データベースへの自然なインターフェース(NLIDB)は、過去数十年で多く研究されてきた。
ニューラルディープラーニングの最近の進歩は、一般的なNLIDBシステムを構築する上で有望な方向性をもたらすように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 19:36:02 GMT)
A proximal-proximal majorization-minimization algorithm for nonconvex
tuning-free robust regression problems [4.3] 非回帰問題に対する PMM (proximal-proximal majorization-minimization) アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは既存の最先端アルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:07:13 GMT)
Safe Learning-based Observers for Unknown Nonlinear Systems using
Bayesian Optimization [4.2] 本稿では,3つの設計フェーズからなるモジュール設計手法を定式化する。
提案する学習ベースオブザーバの可能性を,ベンチマーク非線形システムで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:05:51 GMT)
Efficient Document Image Classification Using Region-Based Graph Neural
Network [4.1] 文書画像分類は、様々な産業にまたがる多くの企業アプリケーションで商業化が可能であるため、依然としてポピュラーな研究分野である。
大規模な事前学習されたコンピュータビジョンと言語モデル、グラフニューラルネットワークの最近の進歩は、ドキュメントイメージの分類に多くのツールを提供している。
本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた効率的な文書画像分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:57:04 GMT)
Domain Conditional Predictors for Domain Adaptation [4.0] 本稿では,入力データに依存することに加えて,基礎となるデータ生成分布に対する情報を利用する条件付きモデリング手法を検討する。
このようなアプローチは、現在のドメイン適応手法よりも一般的に適用可能であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 22:15:54 GMT)
A Photonic-Circuits-Inspired Compact Network: Toward Real-Time Wireless
Signal Classification at the Edge [3.8] 大規模な機械学習モデルでは、レイテンシに敏感な下流タスクのためにエッジデバイス上で実装することが難しくなる可能性がある。
無線通信システムでは、ミリ秒以下のスケールでのMLデータ処理により、リアルタイムなネットワーク監視が可能となる。
本稿では,フォトニック・ハードウエアにインスパイアされたリカレントニューラルネットワークモデルからなる,コンパクトなディープ・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 19:55:41 GMT)
Vulnerability and Transaction behavior based detection of Malicious
Smart Contracts [3.6] スマートコントラクト(SC)における悪意ある活動と脆弱性の相関について検討する。
本研究では,SCの脆弱性の深刻度に対応するスコアリング機構の実現可能性について検討する。
我々は、教師なし機械学習(ML)アルゴリズムを用いて、不審なSCの検出に向けた重大度スコアの有用性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:25:23 GMT)
Identifying malicious accounts in Blockchains using Domain Names and
associated temporal properties [3.6] ブロックチェーンのアカウントに関連付けられたドメイン名(DN)などのメタデータを使用することの可能性を検討する。
悪意のある行動を示す144930のDNを同定し、そのうち54114のDNは時間とともに永続的な悪意のある行動を示す。
これらの特定された悪意のあるDNはいずれも、公式にタグ付けされた悪意のあるブロックチェーンDNでは報告されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:19:14 GMT)
aiSTROM -- A roadmap for developing a successful AI strategy [3.6] Rackspace Technologyの最近の調査によると、AI研究開発プロジェクトの34%が失敗または放棄されている。
我々は、マネージャにAI戦略を成功させる新しい戦略フレームワーク、aiSTROMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:40:15 GMT)
Binary Matrix Factorisation and Completion via Integer Programming [3.4] ランク-k二元行列分解問題(k-BMF)に対するコンパクトかつ2つの指数サイズの整数プログラム(IP)を提案する。
コンパクトIPはLP緩和が弱いのに対し,指数サイズのLPはLP緩和が強いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 05:17:51 GMT)
Primordial non-Gaussianity from the Completed SDSS-IV extended Baryon
Oscillation Spectroscopic Survey I: Catalogue Preparation and Systematic
Mitigation [3.3] 最近完了したバリオン振動分光サーベイ(eBOSS)による最終分光試料の大規模クラスタリングについて検討する。
フォローアップ分光のターゲットを選択するために使用される画像データの品質の空間的変動に起因する密度場の急激なゆらぎを軽減するニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:01:19 GMT)
The Show Must Go On -- Examination During a Pandemic [3.2] 大学側は、学生の失業が原因ですぐに財政上の問題に直面したため、期待された時間内での学位の確保のために、学生が研究を追求できることを決定した。
これは、教師として、厳格な衛生規則の下で、ペンと紙で直接行われるように調整された試験方法を考え出す必要があることを暗示した。
我が国の一般データ保護規制の高水準を図りながら、デジタル化試験を家庭で安全に修正できる枠組みを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:22:52 GMT)
Fine-grained Geolocation Prediction of Tweets with Human Machine
Collaboration [3.1] クロールツイートの投稿に位置情報タグが付くのは、$1%以下だ。
本研究では、何百万ものTwitter投稿とエンドユーザードメインの専門知識を利用して、ディープニューラルネットワークモデルを構築します。
複数のニューラルアーキテクチャ実験と協調的なヒューマンマシンワークフロー設計により、位置検出に関する現在進行中の研究は、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:51:02 GMT)
DAEMON: Dataset-Agnostic Explainable Malware Classification Using
Multi-Stage Feature Mining [3.0] マルウェア分類は、新しい悪意のある亜種が属する家族を決定するタスクである。
DAEMONは,データセットに依存しない新しいマルウェア分類ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:45:44 GMT)
Bayesian Inference in High-Dimensional Time-Serieswith the Orthogonal
Stochastic Linear Mixing Model [2.8] 現代の時系列データセットの多くは、長期間にわたってサンプリングされた大量の出力応答変数を含んでいる。
本稿では,多種多様な大規模時系列データセット解析のための新しいマルコフ連鎖モンテカルロフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:12:54 GMT)
Jitter: Random Jittering Loss Function [2.7] フラッディングと呼ばれる新しい規則化手法が、フラッディングレベルの周りでトレーニング損失を変動させる。
改良のための新しいジッター法を提案する。
Jitterはドメイン、タスク、モデルに依存しない正規化手法であり、トレーニングエラーがゼロになった後にモデルを効果的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:39:40 GMT)
Persian Rhetorical Structure Theory [2.6] 我々は、修辞論の枠組みで構築されたペルシア語のための談話注釈コーパスを提示する。
私たちのコーパスは150のジャーナリストのテキストで構成されており、各テキストは平均約400語である。
テキストレベルの談話はゴールドセグメンテーションを用いて訓練されており,DPLP談話バンク上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:15:47 GMT)
Effects of VLSI Circuit Constraints on Temporal-Coding Multilayer
Spiking Neural Networks [2.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳の数学的モデルとしてだけでなく、実世界の応用のためのエネルギー効率の高い情報処理モデルとしても注目されている。
本研究では,SNNの性能に及ぼす時間離散化および/または重み量子化の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:27:25 GMT)
Adiabatic critical quantum metrology cannot reach the Heisenberg limit
even when shortcuts to adiabaticity are applied [2.4] 臨界量子量論への断熱的なアプローチで得られた量子フィッシャー情報は、ハイゼンベルクの精度限界に繋がることができないことを示す。
ケーススタディとして、ランダウ・ツェナーモデルと量子ラビモデルへの反断熱駆動の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:37:47 GMT)
Deep Interpretable Criminal Charge Prediction and Algorithmic Bias [2.3] 本稿では, ポストホックな説明のバイアス問題に対処し, 将来の刑事告発を受けるかどうかの信頼性の高い予測を行う。
提案手法は,実生活データセット上での予測精度とリコールの一貫性と信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:00:13 GMT)
Towards A Knowledge Graph Based Autonomic Management of Software Defined
Networks [2.2] SeaNetは、ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)における自律的ネットワーク管理のための知識グラフ駆動型アプローチである
3つのコアコンポーネント、ナレッジグラフジェネレータ、SPARQLエンジン、ネットワーク管理APIで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 00:33:42 GMT)
Predictive Control Using Learned State Space Models via Rolling Horizon
Evolution [2.1] 本稿では、進化的アルゴリズム計画手法と、ディープラーニングと変分推論を用いて学習したモデルを組み合わせたテーマについて検討する。
視覚ナビゲーションタスクのセットにおいて,オンラインプランニングを確実に行うエージェントを用いて,このアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 23:23:42 GMT)
Prediction of Hereditary Cancers Using Neural Networks [2.1] 家族歴は多くの種類のがんの主要な危険因子である。
メンデルリスク予測モデルは、癌感受性遺伝子の知識に基づいて、家族の歴史をがんリスク予測に変換する。
本稿では,完全接続型ニューラルネットワークと畳み込み型ニューラルネットワークを家族に適応させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:06:16 GMT)
When Differential Privacy Meets Interpretability: A Case Study [2.1] 医用画像や診断などのタスクにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)の差分プライベートトレーニングの重要性が高まっている。
本稿では,DPトレーニングがDNN,特に医療画像への応用に与える影響について,APTOSデータセット上で広範囲に研究することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 06:34:06 GMT)
Re-parameterizing VAEs for stability [1.9] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の数値安定性を訓練するための理論的アプローチを提案する。
我々の研究は、VAEが複雑な画像データセット上のアート生成結果に到達できるようにするための最近の研究によって動機づけられている。
我々は、それらが依存する正規分布のパラメータ化方法に小さな変更を加えることで、VAEを安全にトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:19:09 GMT)
ParaLaw Nets -- Cross-lingual Sentence-level Pretraining for Legal Text
Processing [1.9] そこで我々は,文レベルの言語間情報を用いた事前訓練されたモデルファミリーであるParaLaw Netsを提案する。
このアプローチはCOLIEE-2021の質問回答タスクにおいて最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:21:57 GMT)
JNLP Team: Deep Learning Approaches for Legal Processing Tasks in COLIEE
2021 [1.9] COLIEEは、自動コンピュータ化された法律テキスト処理における毎年のコンペティションである。
本稿では,法律文書処理における深層学習の手法と実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:31:12 GMT)
Data efficiency in graph networks through equivariance [1.7] 座標埋め込みにおける任意の変換に同値なグラフネットワークのための新しいアーキテクチャを導入する。
最小限のデータ量で学習することで、提案するアーキテクチャが、合成問題において見つからないデータに完全に一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:42:34 GMT)
Dirichlet policies for reinforced factor portfolios [1.4] 本稿では、要素投資と強化学習(RL)を組み合わせることを目的とする。
エージェントは、企業の特性に依存する逐次ランダムアロケーションを通じて学習する。
パラメトリックな選択肢の幅広い範囲において、我々の結果は、RLベースのポートフォリオが均等に重み付けられた(1/N)アロケーションに非常に近いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:51:07 GMT)
Pastprop-RNN: improved predictions of the future by correcting the past [1.3] Pastprop-LSTMはデータ中心のバックプロパゲーションアルゴリズムで、トレーニングデータにエラーの責任の一部を割り当て、それに応じて変更する。
競合データセット M4 と M5 の予測と Numenta Anomaly Benchmark の3種類の Pastprop-LSTM を検証した。
実験により,標準LSTMの予測誤差が高い場合,提案手法は予測精度を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:53:58 GMT)
A Novel Self-Learning Framework for Bladder Cancer Grading Using
Histopathological Images [1.2] 組織像から膀胱癌を診断するための自己学習の枠組みについて検討した。
組織学的パッチを病のさまざまなレベルに分類できる新しいDeep Convolutional Embedded Attention Clustering (DCEAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 11:04:04 GMT)
Circumpapillary OCT-Focused Hybrid Learning for Glaucoma Grading Using
Tailored Prototypical Neural Networks [1.2] 緑内障は世界の視覚障害の主要な原因の1つである。
生の毛細血管Bスキャンを用いて緑内障を診断する新しい枠組みを初めて提案する。
特に,手動学習と深層学習を組み合わせた新しいOCTベースのハイブリッドネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:53:01 GMT)
Multiview Video Compression Using Advanced HEVC Screen Content Coding [1.1] 本稿では,マルチビュー映像符号化において,スクリーンコンテンツ符号化が効果的に利用できることを示す。
提案されているAdvanced Screen Content CodingはMV-HEVCとほぼ同等のコーディング効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 11:53:48 GMT)
Temporal Modes of Light in Satellite-to-Earth Quantum Communications [0.8] フォトニック・テンポラル・モード(TM)は、実現可能な多次元量子通信の実現の候補である。
これらのモードが、衛星-地球通信路における多重化性能と優れた量子鍵分布の向上にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:28:09 GMT)
The classical two-dimensional Heisenberg model revisited: An
$SU(2)$-symmetric tensor network study [0.6] 我々は、ギブス状態の相関構造を探るために、最先端テンソルネットワークアプローチを利用する。
相関長は急速に変化しており、その振る舞いは2つの主要な矛盾する仮説と互換性があると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:44:44 GMT)
Branch Prediction as a Reinforcement Learning Problem: Why, How and Case
Studies [0.5] 本稿では,Reinforcement Learning(RL)の観点からBPを考察することにより,BP設計の体系的推論と探索を容易にすることを論じる。
本稿では、分岐予測器にRLの定式化を適用し、この定式化で既存の予測器を簡潔に表現できることを示し、従来のBPの2つのRLに基づく変種について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 04:52:49 GMT)
Minimal distances for certain quantum product codes and tensor products
of chain complexes [0.5] 量子誤り訂正符号への写像と部分空間射影を用いて、最小ホモロジー距離で下界を得る。
構築における符号、サブシステム製品符号およびゲージ固定された変種は、いくつかの既知の量子誤り訂正符号の族を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:30:48 GMT)
Interactive Multi-level Stroke Control for Neural Style Transfer [0.5] StyleTuneは、インタラクティブなマルチレベルのニューラルスタイル転送制御のためのモバイルアプリである。
StyleTuneは、スタイル要素のサイズと方向を調整できる。
当社のアプローチは,現在のモバイルニューラルスタイル転送アプリでは不可能な,多くの新しい結果を生成する上で有効です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:43:00 GMT)
Approximate decoherence free subspaces for distributed sensing [0.3] センサネットワークを用いた空間依存性を考慮したスカラー値場の検出について検討する。
空間的相関を利用して、特定の信号のみを感知し、異なる位置の他者に対して無神経であることを示す。
このアプローチは,長期間にわたって,多数のセンサに対して,ハイゼンベルクスケーリングの維持に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:09:27 GMT)
Creation of Entangled Photonic States Using Linear Optics [0.1] 我々は高い確率で光性絡み合った状態を生成する技術と方法を紹介する。
4個の単光子から最大p=2/3までのベル状態調製の改善,デュアルレールベル状態アンシラによるType-I融合の75%向上,およびベル状態識別限界を超えるType-II融合の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:02:42 GMT)
Manually Annotated Spelling Error Corpus for Amharic [0.0] 本稿では,エチオピアのAmharic, lingua Franceaに対して手書きの綴り誤りコーパスを提案する。
コーパスはスペルエラーの検出と修正の評価に使用されるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:27:42 GMT)
iReason: Multimodal Commonsense Reasoning using Videos and Natural
Language with Interpretability [0.0] 因果的知識は、堅牢なAIシステムを構築する上で不可欠である。
iReasonは、ビデオと自然言語のキャプションの両方を用いて、視覚意味のコモンセンス知識を推論するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:56:34 GMT)
Using Issues to Explain Legal Decisions [0.0] このようなシステムからどのような説明を期待するかを検討します。
ケースにおける問題の利用によって提供される構造に注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:06:33 GMT)
Transient Stability Analysis with Physics-Informed Neural Networks [0.0] 電力系統を支配する通常の微分方程式を解くことは、過渡安定解析において不可欠である。
伝統的に、この手法は計算上のかなりの負担を負うか、モデルの単純化を必要とするか、過度に保守的なサロゲートモデルを使用するかのいずれかである。
本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークがこの問題に取り組み,その利点と課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:42:09 GMT)
Training Saturation in Layerwise Quantum Approximate Optimisation [0.0] 量子近似最適化(QAOA)は、今日最も研究されているゲートベースの変分量子アルゴリズムである。
同時にQAOAを1層にトレーニングし、$n$ qubitのターゲットステートでオーバーラップを最大化します。
層状QAOAは深さ$p*=n$で最大オーバーラップに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Scalable multiphoton quantum metrology with neither pre- nor
post-selected measurements [0.0] 我々は量子化光位相推定のためのスケーラブルなプロトコルを実験的に実証した。
2モード圧縮真空状態の損失に対する堅牢性は、N00N状態に基づいてスキームを上回ります。
我々の研究は、多光子干渉に依存する量子技術にとって重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 02:29:33 GMT)
Reversify any sequential algorithm [0.0] 我々は、簿記機械で任意のシーケンシャルアルゴリズムを$A$で可逆化する。
その結果はステップ・フォー・ステップの逆転アルゴリズムで、$A$のステップ・フォー・ステップを模倣し、$A$のタイミングで停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 22:27:49 GMT)
Reinforcement Learning for Mean Field Games, with Applications to
Economics [0.0] 平均場ゲーム(MFG)および平均場制御問題(平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題)は、エージェントの連続体を持つゲームにおいてナッシュ平衡または社会的最適性を研究するためのフレームワークである。
本稿では,MFGとMFCのためのRLを用いた2つの時間スケールアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:45:04 GMT)
Ranger21: a synergistic deep learning optimizer [0.0] 本稿では,AdamWと8つのコンポーネントを組み合わせたRange21を紹介する。
その結果、検証精度とトレーニング速度、スムーズなトレーニング曲線が大幅に向上し、バッチ正規化レイヤなしでImageNet2012上でResNet50をトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:07:59 GMT)
Quantum Data Compression and Quantum Cross Entropy [0.0] 量子機械学習は、機械学習と量子コンピューティングの交差する新興分野である。
量子機械学習の理論の基礎となる中心的な量は、量子クロスエントロピーである。
本稿では,量子クロスエントロピーが準最適量子源符号化の圧縮速度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:00:33 GMT)
Programmability of covariant quantum channels [0.0] プログラマブル量子プロセッサは、プログラムレジスタの状態を使用して、一連の量子チャネルの1つの要素を指定する。
プログラムの冗長性を除去する方法を示し、その結果のプログラムレジスタがヒルベルト空間次元が最小であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:18:34 GMT)
Posterior Covariance Information Criterion [0.0] 準後続分布に基づく予測評価のための情報基準であるPCICを導入する。
これは、広く適用可能な情報基準(WAIC)の自然な一般化と見なされ、単一のマルコフチェインモンテカルロランで計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:28:36 GMT)
Limitations of machine learning for building energy prediction: ASHRAE
Great Energy Predictor III Kaggle competition error analysis [0.0] ASHRAE Great Energy Predictor III (GEPIII) Kaggleコンペティションは、史上最大の建築エネルギーメーター機械学習コンペティションである。
本稿では,コンペティション上位50の解の集合から,残差モデル誤差の様々な原因と種類を解析する。
結果は、機械学習モデルがテストデータの79.1%の許容範囲内でエラーを持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:40:42 GMT)
LB-CNN: An Open Source Framework for Fast Training of Light Binary
Convolutional Neural Networks using Chainer and Cupy [0.0] コンパクトLB-CNNの最適化フレームワークを導入し,その有効性を評価する。
最適化されたモデルは標準化された.h5形式で保存され、特殊なツールへの入力として使用することができる。
顔認識問題に対して、注意深く最適化されたLB-CNNモデルは、最大100%の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:40:04 GMT)
Introducing the Q-based interpretation of quantum theory [0.0] 私は、Qベースの解釈を動機付け、それが実証的に適切かどうかを調べ、その重要な概念的特徴のいくつかを概説する。
Qに基づく解釈は、測定問題がないことを約束し、概念的に同義であり、相対論的および場論的な文脈にエレガントに適用できる可能性を持っているという点で魅力的である、と私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:46:24 GMT)
Implementation of a 3 x 3 directionally-unbiased linear optical
multiport [0.0] 線形光マルチポートはフォトニック量子情報処理に広く用いられている。
近年,方向不偏光多重ポートの概念が提案されている。
本稿では,3x3方向の非線形光ファイバーマルチポートの実験実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 07:36:21 GMT)
Image-to-image Transformation with Auxiliary Condition [0.0] 本稿では,CycleGANのトレーニングにおけるポーズや対象のタイプなど,被験者のラベル情報を導入し,ラベルに配慮したトランスフォーメーションモデルを構築することを提案する。
我々は,SVHNからMNISTへのデジタル画像変換と,シミュレートされた実画像から実画像への監視カメラ画像変換実験を通じて,ラベル・シクレガンと呼ばれる手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:33:11 GMT)
Graph state representation of the toric code [0.0] トーリック符号グラフは、星グラフ(グリーンベルガー=ホルン=ゼーリンガー状態の符号化)とハーフグラフの2種類の部分グラフからなる。
その結果, トポロジ的順序の調査と新しいトポロジ的誤り訂正符号の開発のためのグラフ理論の枠組みが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:52:43 GMT)
Fully tunable hyperfine interactions of hole spin qubits in Si and Ge
quantum dots [0.0] Hole spin qubitsはスケーラブルな量子コンピュータのための最前線のプラットフォームである。
最先端のデバイスは、核欠陥との超微細な相互作用に起因するノイズに悩まされている。
これらの相互作用は、デバイス設計と外部電界によって制御される、高度に調整可能な異方性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:31:42 GMT)
Focusing Atom Laser Beams [0.0] 我々は、ルビジウム85(85ドルRb)の準連続原子レーザービームの焦点を理論的に研究する。
2体原子-原子相互作用と3体組換え損失の効果を含む2相モデル解析を用いる。
我々の分析では、原子レーザーを用いることで、最大8$nmの分解能が劇的に向上すると予想している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:56:09 GMT)
Floating tunable coupler for scalable quantum computing architectures [0.0] クォービット-カップラー結合の極性は、そうでなければ定数のキュービット-キュービット結合を相殺するために設計できることが示される。
このような浮動小数点演算は、大規模な量子プロセッサを設計する際の柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:11:31 GMT)
Fermionic duality: General symmetry of open systems with strong
dissipation and memory [0.0] 我々は状態(Schr"odinger)と観測可能な状態(Heisenberg)の間の非自明なフェルミオン双対関係を示す。
この非直感的関係が量子力学のすべての正準的アプローチにおける解析的計算においてどのように理解され、活用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:37:58 GMT)
Federated Learning for Intrusion Detection in IoT Security: A Hybrid
Ensemble Approach [0.0] 我々はまず,ハイブリットアンサンブルモデルであるPHECをベースとしたIDS用アーキテクチャを提案する。
次に、ラベルノイズ問題に対処するために、集中型およびフェデレーションされた環境における耐雑音性PHECを提案する。
各種セキュリティ攻撃から得られた4つのベンチマークデータセットによる実験結果から,FPRを低ノイズでクリーンなデータに保ちながら高いTPRを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 06:33:35 GMT)
Fairmandering: A column generation heuristic for fairness-optimized
political districting [0.0] アメリカの当選者全選挙区制は、政治家に選挙区境界を操作することで選挙結果を作る権限を与えている。
既存の計算ソリューションは主に、政治的、人口統計学的入力を無視して、偏見のない地図を描くことに集中し、代わりに単にコンパクト性のために最適化する。
コンパクトさと公正さは品質であるので、これは欠点のあるアプローチであり、公正性の任意の片方向線形定義を明示的に最適化するスケーラブルな2段階法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 20:48:15 GMT)
Exploring the Representation of Word Meanings in Context: A Case Study
on Homonymy and Synonymy [0.0] 我々は,静的モデルと文脈モデルの両方が,語彙-意味関係を適切に表現できる能力を評価する。
実験はガリシア語、ポルトガル語、英語、スペイン語で行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:54:23 GMT)
Equivalence of dissipative and dissipationless dynamics of interacting
quantum systems with its application to the unitary Fermi gas [0.0] 粒子間相互作用を用いたCaldirola-Kanaiモデルにより記述された量子散逸動力学を解析的に研究した。
カルディラ・カナイモデルにおける散逸的量子力学は、負の外部調和ポテンシャルの下での散逸のない量子力学に正確にマッピングできることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 13:18:03 GMT)
Energetic advantages of non-adiabatic drives combined with non-thermal
quantum states [0.0] 量子系のユニタリ駆動は量子力学の実験や応用においてユビキタスである。
初期非熱的状態から得られるユニタリ駆動のエネルギー的優位性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 16:47:04 GMT)
Electric probe for the toric code phase in Kitaev materials through the
hyperfine interaction [0.0] キタエフモデル(英: Kitaev model)は、ギャップと隙間のないスピン液体相を持つ顕著なスピンモデルである。
ネマティック遷移を電気的に検出する機構を提案する。
EQMの純粋な磁源は従来の電子ネマティック相とは異なるため、北エフのトーリック誤り訂正符号を直接検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:46:31 GMT)
Duality between Poisson and Schr\"odinger equations in three dimensions [0.0] 三次元世界における静電気問題と1次元世界における量子力学的問題との双対性について検討した。
同じ変換手法が中心ポテンシャルの3次元におけるs-wave Schr"odinger方程式にも適用可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:46:45 GMT)
Dual application of Chebyshev polynomial for efficiently computing
thousands of central eigenvalues in many-spin systems [0.0] 本稿では,システムサイズの観点から指数関数的に互いに近い何千もの中心固有値を求めるために,Chebyshev (DACP) の二重応用を提案する。
近縮退問題に対処するため、チェビシェフを用いて半円フィルタの指数関数をプレコンディショニングステップとして構成し、所望の部分空間の基底として大量の固有状態を生成する。
イジング・スピン・チェーンとスピングラス・シャードの数値実験により,提案手法の正しさと有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:28:57 GMT)
Distribution of Gaussian Entanglement in Linear Optical Systems [0.0] 絡み合いは、多くのアプリケーションを持つ量子ネットワークを構築する上で不可欠な要素である。
線形ネットワークにおけるガウス絡みの保存と分布について,二部交絡のための新しい定量化器を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 18:55:33 GMT)
Disorder in dissipation-induced topological states: Evidence for a
different type of localization transition [0.0] 発散誘発チャーン位相状態に対する障害の影響について検討した。
局所化状態に近づくときの局所化長のばらつきを記述する臨界指数$nu$は、力学の非散逸部分に障害が導入された場合の平衡とは大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 12:39:50 GMT)
Data-based Design of Inferential Sensors for Petrochemical Industry [0.0] 産業において、不正確な(またはソフトな)センサーは、オンラインで測定された変数から不正確かつ稀に測定された(または完全に測定されていない)変数の値を推測するために用いられる。
本研究は, 石油精製装置2基の工業蒸留塔の製品組成推定センサの設計に焦点をあてたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 08:48:50 GMT)
Critical properties of the prethermal Floquet Time Crystal [0.0] 予熱相におけるフロケット時間結晶の形成を特徴付ける臨界特性について検討した。
特に,周期同期力学と長距離空間秩序の欠如により,自明な位相を分離する臨界線に着目した。
老化の関数形式は、駆動周期と比較して小さいか大きいかによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 14:37:33 GMT)
Comparison of Lossless Image Formats [0.0] FLIFは現在、ロスレス画像圧縮の最も効率的なフォーマットであることが判明した。
これとは対照的に、FLIF開発者はJPEG XLに賛成して開発を中止した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 10:49:15 GMT)
Comment on "When the Quantum Energy Teleportation is Observable? " [0.0] 近年の論文 (arXiv:2105.04407) の著者は、時間-エネルギーの不確実性関係のため、量子エネルギーのテレポーテーションは観測不可能であると主張している。
この短いメモで、私は彼らの議論が間違っていることを指摘します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 03:17:36 GMT)
Boolean learning under noise-perturbations in hardware neural networks [0.0] ノイズは収束中にシステムの経路を強く変更し,最終的な読み出し重量行列を驚くほど完全にデコレーションすることがわかった。
これは、相互作用するプレイヤーとしてのアーキテクチャ、ノイズ、学習アルゴリズムを理解することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 09:41:21 GMT)
Active Learning with Multifidelity Modeling for Efficient Rare Event
Simulation [0.0] 希少事象の効率的に推定することを強調する多忠実度モデリングを用いた能動的学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、低忠実度(LF)予測をHF推論補正と融合させ、修正されたLF予測をフィルタリングして、高忠実度モデルを呼び出すかどうかを決定する。
障害確率を小さくする際のロバスト性を改善するため,HFモデルをいつ呼び出すかを決定する動的能動学習関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:44:28 GMT)
Accelerated Computation of a High Dimensional Kolmogorov-Smirnov
Distance [0.0] 我々は強力なコルモゴロフ・スミルノフの2つの試料実験を高次元に拡張する。
D次元コルモゴロフ・スミルノフ検定(d-dimensional Kolmogorov-Smirnov test,ddKS)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 15:45:18 GMT)
AI and the future of pharmaceutical research [0.0] この論文は、医薬品のAIの継続的な革新は、これまで治療できなかった病気に対する安全で効果的な治療法の迅速な開発を可能にすると論じている。
業界はすでに、薬物分子発見時間の10倍削減などの結果を報告している。
この論文は、医薬品のAIに焦点をあてることによって、業界はもう一つの大きな破壊、すなわちオープンなデータ共有とコラボレーションに向けて軌道を踏み出した、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 17:56:36 GMT)
A Source-Criticism Debiasing Method for GloVe Embeddings [0.0] 本稿では,GloVe単語の埋め込みを簡易かつ効果的に除去する手法を提案する。
本手法では, バイアスデータを完全に除去するのではなく, トレーニングセットのバイアスに関する明示的な情報を組み込む。
SC-GloVeはトレーニングデータやTOP-1の性能を犠牲にすることなく,ソースクリティカルなGloVe集合への影響を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Jun 2021 01:31:02 GMT)