GuidedMix-Net: Learning to Improve Pseudo Masks Using Labeled Images as
Reference [153.4] 半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しい手法である GuidedMix-Net を提案する。
まず、ラベル付きデータとラベルなしデータの間に特徴アライメントの目的を導入し、類似した画像対をキャプチャする。
MITransは、ラベルなしデータのさらなるプログレッシブな精細化のための強力な知識モジュールであることが示されている。
ラベル付きデータに対する教師付き学習とともに、ラベル付きデータの予測が生成した擬似マスクとともに学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:48:45 GMT)
AutoNovel: Automatically Discovering and Learning Novel Visual
Categories [138.8] 本稿では,他のクラスをラベル付けしたイメージコレクションにおける新しいクラス発見問題に対処するため,AutoNovelと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
我々はAutoNovelを標準分類ベンチマークで評価し、新しいカテゴリー発見の手法をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:12:16 GMT)
Localized vibrational modes in waveguide quantum optomechanics with
spontaneously broken PT symmetry [117.4] 理論的には、1次元導波路付近に閉じ込められ、伝播光子と相互作用する2つの振動量子エミッタについて検討する。
強い光力学的相互作用の時代には、エミッタ振動の光誘起結合は、空間的に局所化された振動モードを形成し、パリティ時間対称性の破れを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:45:44 GMT)
Benchmarking Unsupervised Object Representations for Video Sequences [111.8] ViMON, OP3, TBA, SCALORの4つのオブジェクト中心アプローチの知覚能力を比較した。
この結果から,制約のない潜在表現を持つアーキテクチャは,オブジェクト検出やセグメンテーション,トラッキングといった観点から,より強力な表現を学習できる可能性が示唆された。
我々のベンチマークは、より堅牢なオブジェクト中心のビデオ表現を学習するための実りあるガイダンスを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:24:56 GMT)
A Survey on Neural Speech Synthesis [110.4] テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)は、音声、言語、機械学習のコミュニティにおけるホットな研究テーマである。
我々は、現在の研究と今後のトレンドをよく理解することを目的として、ニューラルTSに関する包括的な調査を行っている。
我々は、テキスト分析、音響モデル、ボコーダなど、ニューラルネットワークの重要なコンポーネントと、高速TS、低リソースTS、堅牢TS、表現型TS、適応型TSなど、いくつかの先進的なトピックに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:50:51 GMT)
Don't Take It Literally: An Edit-Invariant Sequence Loss for Text
Generation [109.5] 生成したn-gramのすべてのn-gramとの一致損失を計算した新しい編集不変シーケンス損失(EISL)を提案する。
ノイズの多いターゲットシーケンスを持つ機械翻訳,教師なしテキストスタイル転送,非自己回帰型機械翻訳の3つのタスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 03:59:21 GMT)
Rethinking End-to-End Evaluation of Decomposable Tasks: A Case Study on
Spoken Language Understanding [101.2] 分解可能なタスクは複雑で、サブタスクの階層から構成される。
しかし、既存のベンチマークでは、通常は表面レベルのサブタスクのみの例が示される。
サブタスク固有のユーティリティ関数上の座標アセントを用いて、ロバストなテストセットを構築する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） (Tue, 29 Jun 2021 02:53:59 GMT)
Latent Execution for Neural Program Synthesis Beyond Domain-Specific
Languages [97.6] 入力出力の例からCプログラムを合成する第一歩を踏み出す。
特に,部分生成プログラムの実行を近似するために潜在表現を学習するLa Synthを提案する。
これらのプログラムのトレーニングにより,Karel と C のプログラム合成における予測性能がさらに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:21:32 GMT)
On exploring practical potentials of quantum auto-encoder with
advantages [92.2] 量子オートエンコーダ(QAE)は、量子物理学で遭遇する次元の呪いを和らげるための強力なツールである。
我々はQAEを用いて固有値を効率的に計算し、高次元量子状態の対応する固有ベクトルを作成できることを証明した。
低ランク状態の忠実度推定,量子ギブス状態準備,量子メトロジーの課題を解決するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:01:40 GMT)
Accelerated Multi-Modal MR Imaging with Transformers [92.2] MR画像の高速化のためのマルチモーダルトランス(MTrans)を提案する。
トランスアーキテクチャを再構築することで、MTransは深いマルチモーダル情報をキャプチャする強力な能力を得ることができる。
i)MTransはマルチモーダルMRイメージングに改良されたトランスフォーマーを使用する最初の試みであり、CNNベースの手法と比較してよりグローバルな情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:37:15 GMT)
Regularized OFU: an Efficient UCB Estimator forNon-linear Contextual
Bandit [90.0] 両立探索と搾取(EE)は、同性間の盗賊の根本的問題である。
ROFU(ROFU)という新しいOFUアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:28:15 GMT)
Multi-Exit Vision Transformer for Dynamic Inference [88.2] 視覚変換器のバックボーンの動的推論に使用できる早期出口分岐のための7つの異なるアーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャのそれぞれが,精度と速度のトレードオフにおいて有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:01:13 GMT)
Relational Graph Learning on Visual and Kinematics Embeddings for
Accurate Gesture Recognition in Robotic Surgery [84.7] 本稿では,マルチモーダルグラフネットワーク(MRG-Net)の新たなオンラインアプローチを提案し,視覚情報とキネマティクス情報を動的に統合する。
本手法の有効性は, JIGSAWSデータセット上での最先端の成果で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:52:38 GMT)
Zoo-Tuning: Adaptive Transfer from a Zoo of Models [82.9] Zoo-Tuningは、事前訓練されたモデルのパラメータをターゲットタスクに適応的に転送することを学ぶ。
我々は、強化学習、画像分類、顔のランドマーク検出など、様々なタスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:09:45 GMT)
Simplest non-additive measures of quantum resources [77.3] 我々は $cal E(rhootimes N) = E(e;N) ne Ne$ で説明できる測度について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:17:33 GMT)
SCARF: Self-Supervised Contrastive Learning using Random Feature
Corruption [72.4] 本稿では,特徴のランダムなサブセットを乱してビューを形成するコントラスト学習手法であるSCARFを提案する。
SCARFは既存の戦略を補完し、オートエンコーダのような代替手段より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:08:33 GMT)
MAML is a Noisy Contrastive Learner [72.0] モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、今日では最も人気があり広く採用されているメタラーニングアルゴリズムの1つである。
我々は、MAMLの動作メカニズムに対する新たな視点を提供し、以下に示すように、MAMLは、教師付きコントラスト目的関数を用いたメタラーナーに類似している。
このような干渉を軽減するため, 単純だが効果的な手法であるゼロ化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:52:26 GMT)
AVLnet: Learning Audio-Visual Language Representations from
Instructional Videos [69.6] 本稿では,生のビデオ入力から直接共有映像埋め込み空間を学習する自己教師型ネットワークであるAVLnetを紹介する。
AVLnet を HowTo100M でトレーニングし,画像検索およびビデオ検索タスクの評価を行う。
私たちのコード、データ、トレーニングされたモデルは、avlnet.csail.mit.eduでリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:44:50 GMT)
OpenCoS: Contrastive Semi-supervised Learning for Handling Open-set
Unlabeled Data [65.2] ラベル付けされていないデータには、実際にはクラス外のサンプルが含まれる。
OpenCoSは、このリアルな半教師付き学習シナリオを扱う方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:10:05 GMT)
Few-Shot Electronic Health Record Coding through Graph Contrastive
Learning [64.8] 我々は,グラフベースのEHRコーディングフレームワークであるCoGraphを用いて,頻繁かつ希少なICD符号の性能向上を図る。
CoGraphは、異なるICDコードからHEWEグラフ間の類似点と相似点を学習し、それら間で情報を転送する。
2つのグラフコントラスト学習スキームであるGSCLとGECLは、HEWEグラフ構造を利用して、転送可能な特徴を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:53:17 GMT)
Two-Stage Self-Supervised Cycle-Consistency Network for Reconstruction
of Thin-Slice MR Images [62.4] 太いスライス磁気共鳴(MR)画像は、しばしば冠状および矢状視で構造的にぼやけている。
深層学習は、これらの低分解能(LR)症例から高分解能(HR)薄膜MR画像を再構築する大きな可能性を示している。
MRスライス再構成のための2段階自己監督型サイクル一貫性ネットワーク(TSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:29:18 GMT)
Open-Set Representation Learning through Combinatorial Embedding [62.1] ラベル付きクラスとラベルなしクラスの両方の例に基づく表現学習を通じて、データセットにおける新しい概念を識別することに興味がある。
異種ラベル空間上の複数の教師付きメタクラス分類器によって与えられる構成知識を用いて、自然に未知のクラス内のサンプルをクラスタリングする学習手法を提案する。
提案アルゴリズムは,未確認クラスの識別性の向上と,新しいクラスに一般化可能な既知のクラス表現の学習を併用して,新しい概念を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:51:57 GMT)
Optimal Rates for Random Order Online Optimization [60.0] 敵が損失関数を選択できるカテットガルバー2020onlineについて検討するが、一様にランダムな順序で提示される。
2020onlineアルゴリズムが最適境界を達成し,安定性を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:48:46 GMT)
On-board Volcanic Eruption Detection through CNNs and Satellite
Multispectral Imagery [59.4] 著者らは、最初のプロトタイプと、AIモデルが“ロード”される可能性の研究を提案している。
ケーススタディでは,早期に警報を発生させる方法として,火山噴火の検出について検討することにした。
2つの畳み込みニューラルネットワークが提案され、作成され、実際のハードウェア上でそれらを正しく実装する方法も示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:52:43 GMT)
Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and
Generative Priors [59.3] O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。
この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:49:54 GMT)
New Arabic Medical Dataset for Diseases Classification [55.4] いくつかのアラブの医療ウェブサイトから収集された2000の医療資料を含む、アラブの医療データセットを新たに導入する。
データセットはテキストの分類作業のために構築され、10つのクラス(Blood, Bone, Cardiovascular, Ear, Endocrine, Eye, Gastrointestinal, Immune, Liver, Nephrological)を含んでいる。
データセットの実験は、GoogleのBERT、大きなアラビアのコーパスを持つBERTに基づくアラビアト、アラビアの医療コーパスをベースとしたAraBioNERの3つの事前トレーニングモデルによって行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:42:53 GMT)
Detailed Account of Complexity for Implementation of Some Gate-Based
Quantum Algorithms [55.4] 特に、状態準備および読み出しプロセスのような実装のいくつかのステップは、アルゴリズム自体の複雑さの側面を超越することができる。
本稿では、方程式の線形系と微分方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの完全な実装に関わる複雑性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:16:20 GMT)
RICE: Refining Instance Masks in Cluttered Environments with Graph
Neural Networks [53.2] 本稿では,インスタンスマスクのグラフベース表現を利用して,そのような手法の出力を改良する新しいフレームワークを提案する。
我々は、セグメンテーションにスマートな摂動をサンプリングできるディープネットワークと、オブジェクト間の関係をエンコード可能なグラフニューラルネットワークを訓練し、セグメンテーションを評価する。
本稿では,本手法によって生成された不確実性推定を用いてマニピュレータを誘導し,乱れたシーンを効率的に理解するアプリケーションについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 20:29:29 GMT)
Multi-task Over-the-Air Federated Learning: A Non-Orthogonal
Transmission Approach [52.9] 複数の学習タスクがエッジサーバ(ES)の協調の下でデータ収集および学習モデルのためのエッジデバイスを共有するマルチタスク・オーバーテア・フェデレーション・ラーニング(MOAFL)フレームワークを提案する。
収束解析と数値計算の両方の結果から,MOAFLフレームワークは学習性能を著しく低下させることなく,複数のタスクのアップリンク帯域幅の消費を大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:34:10 GMT)
Contrastive Semantic Similarity Learning for Image Captioning Evaluation
with Intrinsic Auto-encoder [52.4] 自動エンコーダ機構とコントラスト表現学習の進歩により,画像キャプションのための学習基準を提案する。
文レベルの表現を学習するための3つのプログレッシブモデル構造を開発する。
実験結果から,提案手法は他の指標から得られるスコアとよく一致できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:27:05 GMT)
An End-to-End Autofocus Camera for Iris on the Move [48.1] 本稿では,焦点可変レンズを用いた移動物体の虹彩領域を能動的に再焦点する高速オートフォーカスカメラを提案する。
我々のエンドツーエンドの計算アルゴリズムは、1つのぼやけた画像からベストフォーカス位置を予測し、自動的にレンズダイオプタ制御信号を生成する。
その結果,静的および動的シーンにおける生体認識のためのカメラの利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 03:00:39 GMT)
Generating the Graph Gestalt: Kernel-Regularized Graph Representation
Learning [47.5] グラフデータの完全な科学的理解は、グローバル構造とローカル構造の両方に対処する必要がある。
本稿では,グラフVAEフレームワークにおける相補的目的として,両者のジョイントモデルを提案する。
実験により,生成したグラフ構造の現実性は,典型的には1-2桁のグラフ構造メトリクスによって著しく向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:48:28 GMT)
Continuous Latent Process Flows [47.3] 任意の時間スタンプにおける連続時系列ダイナミクスの部分的な観察は多くの分野に存在する。このタイプのデータに連続力学を用いた統計モデルを適用することは、直感的なレベルで有望であるだけでなく、実用的な利点もある。
微分方程式によって駆動される時間依存正規化フローを用いて、連続潜時プロセスを連続可観測プロセスに復号する原則的アーキテクチャである連続潜時プロセスフロー(CLPF)を用いて、これらの課題に取り組む。
我々のアブレーション研究は、不規則な時間グリッド上での様々な推論タスクへの貢献の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:16:04 GMT)
Detecting Errors and Estimating Accuracy on Unlabeled Data with
Self-training Ensembles [46.0] 本稿では,この2つの課題に同時に対処する,原則的かつ実用的な枠組みを提案する。
1つのインスタンス化は、教師なし精度推定における推定誤差を少なくとも70%削減し、エラー検出のためのF1スコアを少なくとも4.7%改善する。
iWildCamでは、教師なし精度推定における推定誤差を少なくとも70%削減し、エラー検出のためのF1スコアを少なくとも4.7%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:32:51 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） (Tue, 29 Jun 2021 05:42:13 GMT)
MFR 2021: Masked Face Recognition Competition [43.6] 参加チームは10チームが参加し、応募は有効だった。
これらのチームの提携は多様であり、9カ国のアカデミアや産業と結びついている。
このコンペティションは、マスクされた顔の顔認識精度を高めるためのソリューションの動機付けを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:59:56 GMT)
Improving Transferability of Adversarial Patches on Face Recognition
with Generative Models [43.5] 転写性に基づいた対向パッチを用いた顔認識モデルのロバスト性の評価を行った。
代用モデルと対象モデルの応答のギャップが劇的に減少し,転送性が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:13:05 GMT)
Never Go Full Batch (in Stochastic Convex Optimization) [42.5] 凸最適化のための$textfull-batch$最適化アルゴリズムの一般化性能について検討する。
我々は、勾配降下のようなアルゴリズムが人口リスクを$O(1/epsilon2)$の後に$epsilon$に一般化し、最適化する一方で、フルバッチ法は少なくとも$Omega(1/epsilon4)$の反復を必要とするか、あるいは次元依存的なサンプル複雑性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:07:50 GMT)
High-Fidelity 3D Digital Human Head Creation from RGB-D Selfies [41.7] コンシューマ向けRGB-D自撮りカメラを用いて,高忠実でリアルな3Dデジタルヘッドを製作できる完全自動システムを提案する。
このシステムは、頭を回転させながら短い自撮りのRGB-Dビデオを撮ることしか必要とせず、高品質なヘッドを30秒未満で再現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:51:51 GMT)
Learning latent causal graphs via mixture oracles [40.7] 本研究では,潜伏変数が存在するデータから因果グラフモデルを再構成する問題について検討する。
主な関心事は、潜伏変数上の因果構造を回復し、変数間の一般に、潜在的に非線形な依存を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:53:34 GMT)
Learning to Map for Active Semantic Goal Navigation [40.2] 本稿では,エージェントの視野外のセマンティックマップ生成を積極的に学習する新しいフレームワークを提案する。
我々は、エクスプロイトとエクスプロイトのバランスをとることで、異なる目的をどのように定義できるかを示す。
本手法は,Matterport3Dデータセットによって提供される視覚的に現実的な環境において検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:01:30 GMT)
Meta-learning for Matrix Factorization without Shared Rows or Columns [39.6] 提案手法は,行列を入力とするニューラルネットワークを用いて,行列の分解行列の事前分布を生成する。
ニューラルネットワークは、期待される計算誤差を最小限に抑えるようにメタ学習される。
3つのユーザ・イテム評価データセットを用いた実験により,提案手法は未知の行列における限られた数の観測結果から,欠落した値をインプットできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:40:20 GMT)
Exponential Weights Algorithms for Selective Learning [39.3] 本稿では,Qiao と Valiant が導入した選択学習問題について考察する。
学習者が引き起こす余剰リスクは、これらの$w$のデータポイントに対する$hatellの損失の平均値の差として定義される。
また,長さ$w$の予測ウィンドウが選択された場合,学習者の判断は最新の$w$のデータポイントにのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:14:01 GMT)
Time-Aware Language Models as Temporal Knowledge Bases [39.0] 言語モデル(LM)は特定のタイミングで収集されたデータのスナップショットに基づいて訓練される。
本稿では,時間とともに変化する事実的知識に対するLMの探索を目的とした診断データセットを提案する。
本稿では,テキストをタイムスタンプでモデル化する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:18:57 GMT)
Uncertainty-Guided Progressive GANs for Medical Image Translation [38.0] 画像から画像への翻訳は、様々な医療画像のタスクに取り組む上で重要な役割を担っている。
画像から画像への変換のための不確実性誘導型プログレッシブラーニング手法を提案する。
医用画像翻訳の課題3つの課題に対して,本モデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:26:12 GMT)
Attack Transferability Characterization for Adversarially Robust
Multi-label Classification [37.0] 本研究は,マルチラベル分類器に対する非目標回避攻撃に焦点を当てた。
脅威の目標は、可能な限り多くのラベルに対して、ミス分類を引き起こすことだ。
我々は,攻撃の伝達可能性レベルが分類器の攻撃可能性を決定する方法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:50:20 GMT)
Do Not Deceive Your Employer with a Virtual Background: A Video
Conferencing Manipulation-Detection System [35.8] 本稿では,ビデオ会議のユーザ背景が本物かどうかを検出するための効率的なツールの実現可能性について検討する。
実験により、クロス共起行列は、異なる種類の攻撃に対して検出器の堅牢性を向上させることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:31:21 GMT)
Tackling Catastrophic Forgetting and Background Shift in Continual
Semantic Segmentation [35.2] セマンティックセグメンテーション(CSS)の継続的な学習は、新しいクラスを逐次追加することによって古いモデルを更新する、新たなトレンドである。
本稿では,長期・短距離空間関係を保存する多スケールプール蒸留方式であるLocal PODを提案する。
また,セグメンテーションに適した新しいリハーサル手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:57:21 GMT)
DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework [35.0] DeepFaceLabは、顔をスワッピングするための、現在支配的なディープフェイクフレームワークです。
必要なツールと、高品質なフェイススワッピングを実行するための使いやすい方法を提供する。
DeepFaceLabが高忠実度で映画品質の成果を達成できることは注目に値する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:07:57 GMT)
Domain-Class Correlation Decomposition for Generalizable Person
Re-Identification [34.8] 個人の再識別では、ドメインとクラスは相関する。
このドメイン・クラス間の相関関係により、ドメインの敵対的学習はクラスに関する特定の情報を失うことが示される。
我々のモデルは、大規模ドメイン一般化Re-IDベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:45:03 GMT)
Improved Prediction and Network Estimation Using the Monotone Single
Index Multi-variate Autoregressive Model [34.5] 単調単一指数多変量自己回帰モデル(SIMAM)に基づく半パラメトリックアプローチを開発する。
我々は、従属データに対する理論的保証と、交互に投影される勾配降下アルゴリズムを提供する。
シミュレーションデータと2つの実データ例において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:00:22 GMT)
An Image is Worth More Than a Thousand Words: Towards Disentanglement in
the Wild [34.5] 教師なしの絡み合いは、モデルとデータに誘導的バイアスを伴わずに理論的に不可能であることが示されている。
本稿では,部分的にラベル付けされた要素の集合を分離する手法を提案するとともに,残余因子の相補的集合を分離する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:54:24 GMT)
Dual GNNs: Graph Neural Network Learning with Limited Supervision [33.8] 本稿では,この課題に対処するための新しいDual GNN学習フレームワークを提案する。
2つのモジュールを2つのGNN学習フレームワークに統合することにより、エンドツーエンドで共同学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 23:52:25 GMT)
IREM: High-Resolution Magnetic Resonance (MR) Image Reconstruction via
Implicit Neural Representation [33.6] 本稿では、複数の低分解能MR画像に基づいてトレーニングしたIREMと呼ばれる新しい画像再構成ネットワークを提案する。
IREMはスキャン時間を短縮し、SNRと局所像の詳細な点から高分解能MRイメージングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:25:43 GMT)
Generalization of Reinforcement Learning with Policy-Aware Adversarial
Data Augmentation [32.7] 本稿では,自動生成軌道データによる標準方針学習手法の強化を目的とした,新たなポリシー対応逆データ拡張手法を提案する。
提案手法の一般化性能を検討するために, 多数のRLタスクについて実験を行った。
その結果,本手法は訓練の多様性に限界があり,最先端の一般化テスト性能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:21:59 GMT)
SRF-Net: Selective Receptive Field Network for Anchor-Free Temporal
Action Detection [32.2] 時間的行動検出(TAD: Temporal Action Detection)は、ビデオ中の人間の行動の時間的局所化と認識を目的とした課題である。
現在の主流のワンステージTADは、事前に定義されたアンカーに依存するアクション提案をローカライズし、分類する。
SRF-Net(Selective Receptive Field Network)と呼ばれる新しいTADモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:29:16 GMT)
Improving Sequential Recommendation Consistency with Self-Supervised
Imitation [31.2] 本稿では,自己監督表現による逐次レコメンデーション整合性を改善するモデルであるSSIを提案する。
一貫性に富んだ知識の3つの独立した側面を活かすため、我々は統合された模倣学習フレームワークを構築した。
4つの実世界のデータセットの実験により、SSIは最先端のシーケンシャルレコメンデーション手法よりも効果的に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:09:33 GMT)
How Does Heterogeneous Label Noise Impact Generalization in Neural Nets? [29.3] 誤ラベル付き例(ラベルノイズ)は、現実のコンピュータビジョンデータセットで一般的である。
実世界では、ラベルノイズはしばしば異種であり、いくつかのカテゴリーは他のものよりも大きな影響を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:58:46 GMT)
Untangling Dense Non-Planar Knots by Learning Manipulation Features and
Recovery Policies [28.8] 本稿では,ロキとスペンダーマンという,ロバストなケーブルアンタングリングを実現する2つのアルゴリズムを提案する。
HULK, LOKI, SPiDERManの組み合わせは, 濃密なオーバーハンド, フィギュアエイト, ダブルオーバーハンド, 正方形, ボウリング, グラニー, ステベドール, トリプルオーバーハンドの結び目を解き放つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:13:14 GMT)
Interactive Dimensionality Reduction for Comparative Analysis [28.5] 我々は,新しいDR手法であるULCAをインタラクティブなビジュアルインターフェースと統合する,インタラクティブなDRフレームワークを導入する。
ULCAは差別分析とコントラスト学習という2つのDRスキームを統合し、様々な比較分析タスクをサポートする。
我々は,ULCA結果を対話的に洗練する最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:05:36 GMT)
Unmixing Convolutional Features for Crisp Edge Detection [28.2] 本稿では,深部検知器を用いたクランプエッジ検出のための文脈認識追跡戦略(CATS)を提案する。
実験により、提案したCATSは、局所化精度を向上させるため、現代の深部検出器に統合できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:01:08 GMT)
Approximate Frank-Wolfe Algorithms over Graph-structured Support Sets [27.9] 2つの一般的な近似仮定(textitadditive と textitmultiplicative gap error)は、我々の問題には有効ではない。
DMO(textitapproximate dual Oracle)が提案され、ギャップではなく内部積を近似する。
実験結果から,これらの改良された境界でさえ悲観的であり,グラフ構造を持つ実世界の画像に顕著な改善が認められたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:39:43 GMT)
Multiple Graph Learning for Scalable Multi-view Clustering [26.8] 少数のアンカー点とテンソルシャッテンp-ノルム最小化による効率的な多重グラフ学習モデルを提案する。
具体的には、各ビューに対してアンカーグラフを用いて、隠蔽かつトラクタブルな大きなグラフを構築する。
本研究では,データサイズと線形にスケールする効率的なアルゴリズムを開発し,提案したモデルを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:10:56 GMT)
ACN: Adversarial Co-training Network for Brain Tumor Segmentation with
Missing Modalities [26.4] 本稿では,この問題を解決するために,新たにACN(Adversarial Co-Training Network)を提案する。
ACNは、相互のドメインを補うために、完全なモダリティと欠落したモダリティの両方に複合的な学習プロセスを可能にする。
提案手法は, 欠落した状況下において, 全ての最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:08:11 GMT)
UAV-assisted Online Machine Learning over Multi-Tiered Networks: A
Hierarchical Nested Personalized Federated Learning Approach [25.9] 地理的分散デバイスクラスタのための無人航空機(UAV)による分散機械学習(ML)を検討する。
i)リーダー,ワーカー,コーディネータによるUAVスワーミング,(ii)階層型ネスト型パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(HN-PFL),(iii)UAVのローカル計算機能を用いた分散MLのための協調的UAVリソースプール,の5つの新しい技術/技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:40:28 GMT)
Rethinking the Evaluation of Neural Machine Translation [25.0] 本稿では,探索誤りの影響を回避し,モデルランキングの観点からシステムレベルの評価を行う新しい評価プロトコルを提案する。
提案手法は,ビームサーチではなく,新たに提案した最上位k$デコードに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:59:50 GMT)
Semi-Supervised Deep Ensembles for Blind Image Quality Assessment [24.7] 本研究では,半教師付きアンサンブル学習戦略を検証し,一般化可能なブラインド画像品質評価モデルを作成する。
我々は、アンサンブルの精度を最大化し、品質予測のためのマルチヘッド畳み込みネットワークを訓練する。
我々は,BIQAのラベルなしデータを利用する利点を示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:36:30 GMT)
Personalized Federated Learning with Gaussian Processes [24.1] フェデレートラーニングは、クライアントデバイス上でクロスクライアント通信に制限のあるグローバルモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,深いカーネル学習を伴うガウス過程(GP)に基づくPFLの解であるpFedGPを提案する。
pFedGPはベースライン法を著しく上回り、精度は最大で21%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:09:13 GMT)
TWAG: A Topic-Guided Wikipedia Abstract Generator [23.9] Wikipediaの抽象生成は、ウィキペディアの抽象化をWebソースから抽出することを目的としており、大きな成功を収めている。
それまでの著作では、抽象概念を平易なテキストとみなしており、ある実体の記述であり、異なるトピックに分解できるという事実を無視している。
本稿では,トピック情報を用いた2段階モデルTWAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:42:08 GMT)
Learning from Miscellaneous Other-Class Words for Few-shot Named Entity
Recognition [22.1] 我々は、他のクラスから異なる未定義クラスを自動的に誘導し、少数ショット NER を改善する新しいモデルである Mining Undefined Classes from Other-class (MUCO) を提案する。
実験の結果,NERの4つのベンチマークにおいて,1ショットと5ショットの両方で5つの最先端モデルよりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:28:42 GMT)
Fast and Accurate Road Crack Detection Based on Adaptive Cost-Sensitive
Loss Function [22.0] 高品質な画素レベルの道路割れ検出を容易にするために,ジャカード距離と連動して画素ベースの適応重み付きクロスエントロピー損失を提案する。
本研究は, 破損関数が検出結果に与える影響を深く実証し, ひび割れ検出領域の高度化に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:39:37 GMT)
Scientific Credibility of Machine Translation Research: A
Meta-Evaluation of 769 Papers [21.8] 本稿では,機械翻訳(MT)の大規模メタ評価について述べる。
われわれは2010年から2020年にかけて769件の研究論文でMT評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:30:17 GMT)
Fast Approximation of the Sliced-Wasserstein Distance Using
Concentration of Random Projections [20.0] Sliced-Wasserstein distance (SW) は、機械学習アプリケーションでますます使われている。
本稿では,測度現象の集中を利用してSWを近似する新しい視点を提案する。
提案手法は多数のランダムなプロジェクションをサンプリングする必要はなく,通常のモンテカルロ近似と比較して正確かつ容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:56:19 GMT)
Constructing Stronger and Faster Baselines for Skeleton-based Action
Recognition [19.9] 骨格に基づく行動認識のための効率的なグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のベースラインを提案する。
NTU RGB+D 60 と 120 の2つの大規模データセットでは、提案されたEfficientGCN-B4 ベースラインは、他の State-Of-The-Art (SOTA) メソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:09:11 GMT)
Multi-Scale Spectrogram Modelling for Neural Text-to-Speech [19.4] 本稿では, 音声合成のためのマルチスケール・スペクトログラム(MSS)モデリング手法を提案する。
我々は、Word-level MSSとSentence-level MSSと呼ばれる2種類のMSSの詳細を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:01:34 GMT)
K-ZSL: Resources for Knowledge-driven Zero-shot Learning [19.1] ゼロショット学習(ZSL)において外部知識(側面情報)が重要な役割を果たす
本稿では,ゼロショット画像分類(ZS-IMGC)とゼロショットKG補完(ZS-KGC)におけるKGベースの研究のための5つのリソースを提案する。
各リソースに対して、関係知識から論理表現まで、テキストから属性まで、セマンティックスを含むベンチマークとKGをコントリビュートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:22:49 GMT)
Predictive Modeling in the Presence of Nuisance-Induced Spurious
Correlations [18.5] 分類タスクでは、ラベルといくつかのニュアンス変数の間の関係の変化によって、スプリアス相関が引き起こされる。
我々は、ニュアンスとラベルの関係でのみ異なる分布の族を定式化する。
私たちは強い刺激的な相関の下で肺炎を予測するモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:12:59 GMT)
Attention Aware Wavelet-based Detection of Morphed Face Images [18.2] 本稿では,エンドツーエンドのトレーニング可能なソフトアテンション機構を採用したウェーブレットに基づくモーメント検出手法を提案する。
提案手法の性能を,VISAPP17, LMA, MorGANの3つのデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:29:19 GMT)
Looking Outside the Window: Wider-Context Transformer for the Semantic
Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images [18.2] 高解像度(HR)リモートセンシング画像(RSI)のセマンティックセグメンテーションのためのワイド・コンテキスト・ネットワーク(WiCNet)を提案する。
WiCNetでは、従来の特徴抽出ネットワークとは別に、より大きな画像領域におけるコンテキスト情報を明示的にモデル化する追加のコンテキストブランチが設計されている。
この2つの分岐間の情報はコンテキスト変換器を通して伝達されるが、これは長距離コンテキスト相関をモデル化するためのビジョン変換器から派生した新しい設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 23:41:54 GMT)
Sounds of COVID-19: exploring realistic performance of audio-based
digital testing [17.6] 本稿では、COVID-19の音声によるデジタル検査の現実的な性能について検討する。
われわれは、大規模なクラウドソースによる呼吸器オーディオデータセットをモバイルアプリを通じて収集した。
非バイアスモデルでは、呼吸、うずみ、音声信号から抽出した特徴を予測器として取り出し、AUC-ROCは0.71(95% CI: 0.65$-$0.77)となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:50:36 GMT)
RCNN-SliceNet: A Slice and Cluster Approach for Nuclei Centroid
Detection in Three-Dimensional Fluorescence Microscopy Images [16.4] 本稿では,3次元顕微鏡ボリュームの遠心波検出のためのスケーラブルなアプローチを提案する。
本稿では、RCNN-SliceNetを用いて、体積のスライス毎に異なる方向から2次元核セントロイドを検出する。
提案手法は, 3次元顕微鏡で核中心体を正確に計測し, 検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 23:38:29 GMT)
End-to-end Waveform Learning Through Joint Optimization of Pulse and
Constellation Shaping [16.3] 通信システムは、共同通信やセンシングといった新しいサービスを実現するためのものだ。
本研究では、パルス整形と星座幾何学の連成学習を通して波形を設計するためのエンドツーエンドの学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:22:05 GMT)
DCASE 2021 Task 3: Spectrotemporally-aligned Features for Polyphonic
Sound Event Localization and Detection [16.2] 本稿では,信号パワーと音源方向の正確な時間周波数マッピングが可能な空間キュー拡張対数分光法(SALSA)を提案する。
この新機能で訓練されたディープラーニングベースのモデルでは,DCASEチャレンジのベースラインを大きなマージンで上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:18:30 GMT)
Domain Generalization using Causal Matching [16.1] クラス条件領域の不変性を満足した後でも、モデルが目に見えない領域に一般化できないことを示す。
構造因果モデルを用いてこの観測を形式化し、一般化のためのクラス内変分モデリングの重要性を示す。
我々の単純なマッチングベースのアルゴリズムは、回転MNIST、Fashion-MNIST、PACS、Chest-Xrayデータセットの領域外精度に関する先行研究と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:54:44 GMT)
Geometry-aware Transformer for molecular property prediction [16.1] 本稿では,分子特性予測タスクのための新しいアテンションベースフレームワークを提案する。
我々は、GeoT(Geometry-aware Transformer)という原子-原子間距離属性を結合した離散原子配列として分子配座を表現している。
提案モデルでは、グローバルに構築された注目度に基づいて分子グラフの逐次表現を訓練し、原子対の空間配置を全て維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:47:18 GMT)
Learning from Multiple Annotators by Incorporating Instance Features [15.6] 複数のアノテーションから学ぶことは、トレーニングインスタンスから高品質な分類器を誘導することを目的としている。
既存のほとんどのメソッドでは、ラベルがインスタンスの特徴に依存しないアノテータのクラスレベルの混乱行列が採用されている。
混乱行列に基づくアノテータの性能に対するインスタンス特徴の影響を取り入れたノイズ遷移行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:07:24 GMT)
A Representation Learning Perspective on the Importance of
Train-Validation Splitting in Meta-Learning [14.7] 各タスクからのデータを、メタトレーニング中にトレインとバリデーションセットに分割する。
列車価分割は,表現性を損なうことなく,学習した表現を低ランクにすることを促すと論じる。
サンプル効率は低ランク性から恩恵を受けるため、分割戦略は見当たらないテストタスクを解決するのに非常に少数のサンプルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:59:33 GMT)
On the Periodic Behavior of Neural Network Training with Batch
Normalization and Weight Decay [14.4] 近年の研究では、減量によるバッチ正規化がトレーニングの後期に不安定を引き起こす可能性があることが示されている。
安定平衡に収束する代わりに、トレーニングダイナミクスが一貫した周期的挙動に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:53:14 GMT)
FallDeF5: A Fall Detection Framework Using 5G-based Deep Gated Recurrent
Unit Networks [14.3] 本研究では,ディープラーニングアルゴリズムとモバイルエッジコンピューティングに基づく効果的な転倒検出フレームワークを提案する。
また,DGRU(Deep gated Recurrent Unit)ニューラルネットワークを用いて,既存のDLを用いた転倒検出手法の精度を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:31:35 GMT)
Near-Optimal Explainable $k$-Means for All Dimensions [13.7] k$-meansのコストは最大$k1 - 2/dmathrmpoly(dlog k)$である。
改良された$k1 - 2/dmathrmpolylog(k)$で、$k,dge 2$から$k$のポリ対数係数までのすべての選択に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:59:03 GMT)
TUCaN: Progressively Teaching Colourisation to Capsules [13.5] TUCaN(Tiny UCapsNet)という新しいダウンサンプリングアップサンプリングアーキテクチャを提案する。
我々は,色を量化空間内のビンとして識別するピクセルごとの色分類タスクとして,この問題に対処する。
ネットワークをトレーニングするために、標準的なエンドツーエンド学習法とは対照的に、オブジェクトのコンテキストを抽出するプログレッシブラーニング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:44:15 GMT)
Differential Evolution-based Neural Network Training Incorporating a
Centroid-based Strategy and Dynamic Opposition-based Learning [13.5] 人口ベースメタヒューリスティックアルゴリズムは、局所最適化で立ち往生するなどの欠点を克服するために使用できる。
CenDE-DOBLは、微分進化(DE)、セントロイドベースの戦略(Cen-S)、動的反対ベース学習(DOBL)に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:27:12 GMT)
Subgroup Generalization and Fairness of Graph Neural Networks [12.9] 非IID半教師付き学習環境下でのGNNに対する新しいPAC-Bayesian解析を提案する。
さらに、理論的な観点から、GNNの精度(dis)パリティスタイル(un)フェアネスについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:13:41 GMT)
Attention-guided Progressive Mapping for Profile Face Recognition [12.8] 顔認証のクロスポーズは依然として重要な課題である。
正面の顔の特徴空間にトラバースすることで、ポーズ・ロバストな特徴を学習することは、この問題を緩和するための効果的で安価な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:33:31 GMT)
Segmentation with Multiple Acceptable Annotations: A Case Study of
Myocardial Segmentation in Contrast Echocardiography [12.6] 我々は,複数の受理基底真理が利用できる場合にセグメント化性能を評価するために,新たな拡張Diceを提案する。
次に、ニューラルネットが心筋の一般的な特徴を学習できるように、新たな指標を損失関数にさらに組み込むことで、第2の問題を解決する。
臨床MCEデータセットの実験結果から,提案した損失関数を用いてトレーニングしたニューラルネットワークは,既存のニューラルネットワークよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:32:24 GMT)
IMENet: Joint 3D Semantic Scene Completion and 2D Semantic Segmentation
through Iterative Mutual Enhancement [12.1] 本稿では,3次元セマンティックシーン補完と2次元セマンティックセマンティックセグメンテーションを解決するために,IMENet(Iterative Mutual Enhancement Network)を提案する。
IMENetは、後期予測段階で2つのタスクをインタラクティブに洗練します。
提案手法は,3次元セマンティックシーンの完成と2次元セマンティックセマンティックセグメンテーションの両面において,最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:34:20 GMT)
Spatio-Temporal Graph Convolution for Resting-State fMRI Analysis [11.9] BOLD時系列の短いサブシーケンスに基づいて、時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)を訓練し、機能接続の非定常特性をモデル化する。
St-GCNはBOLD信号に基づいて性別や年齢を予測する一般的な手法よりもはるかに正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 03:47:30 GMT)
EVPropNet: Detecting Drones By Finding Propellers For Mid-Air Landing
And Following [11.8] ドローンプロペラは画像の最も速く動く部分であり、激しい動きのぼけなくして古典的なカメラで直接「見える」ことはできない。
イベントカメラのデータからプロペラを検出するために、EVPropNetと呼ばれるディープニューラルネットワークをトレーニングする。
当社のネットワークには, (a) 目印のないドローンの追跡と追跡, (b) ニアフーバードローンへの着陸という,2つの応用例がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:16:01 GMT)
Text Prior Guided Scene Text Image Super-resolution [11.4] Scene Text Image Super- resolution (STISR) は低解像度(LR)シーンの解像度と画質を改善することを目的としている。
我々は、STISRモデルトレーニングにカテゴリテキストを組み込む試みを行っている。
STISRのためのマルチステージテキストガイド付き超解像フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:52:33 GMT)
Alzheimer's Dementia Recognition Using Acoustic, Lexical, Disfluency and
Speech Pause Features Robust to Noisy Inputs [11.3] 本稿では, 話者がアルツハイマー病を患っているか否かを分類するために, ASR で書き起こされた音声と音響データを同時に消費する2つの多モード融合型深層学習モデルを提案する。
我々の最良モデルである、単語、単語確率、拡散特性、ポーズ情報、および様々な音響特徴を用いたハイウェイ層付きBiLSTMは、MMSE認知スコアに対して84%の精度とRSME誤差予測を4.26の精度で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:24:29 GMT)
The Price of Selfishness: Conjunctive Query Entailment for ALCSelf is
2ExpTime-hard [11.2] 論理に基づく知識表現では、クエリ応答は基本的に単に満足度チェックに置き換えられている。
基本記述論理 ALC の知識ベースでは、連結クエリ(CQ)応答の計算複雑性はExpTime-complete であることが知られている。
自己演算子のみによるALCの拡張さえも,CQ含意の複雑さを2ExpTimeに高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:12:03 GMT)
Diffusion Priors In Variational Autoencoders [10.9] 可変オートエンコーダ(VAEs)は、スケーラブルなアモータイズされた後部推論と高速サンプリングを提供する。
VAEは、正規化フロー(NF)、ディープエネルギーモデル、あるいは新しい拡散確率モデル(DDPM)といった競合モデルにより、ますます性能が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:33:23 GMT)
Progressive Joint Low-light Enhancement and Noise Removal for Raw Images [10.8] モバイル機器の低照度撮像は、比較的小さな開口部を通過する入射光が不足しているため、通常困難である。
そこで我々は,共同照明調整,色強調,遮音を行う低照度画像処理フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、他のカメラモデルに適応する際に、大量のデータを再構成する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:47:48 GMT)
Active-set algorithms based statistical inference for shape-restricted
generalized additive Cox regression models [10.6] 我々は、有名なコックス回帰モデル(SR-Cox)に形状制限推論を導入する。
負の対数様関数の最小化は凸最適化問題として定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:40:28 GMT)
Attentive Neural Processes and Batch Bayesian Optimization for Scalable
Calibration of Physics-Informed Digital Twins [10.6] 物理インフォームド力学系モデルは、構築された環境のデジタル双対の重要な構成要素を形成する。
スケーラブルで並列化可能なバッチワイドベイズ最適化(BBO)手法であるANP-BBOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:30:55 GMT)
A Mechanism for Producing Aligned Latent Spaces with Autoencoders [10.4] 調整された潜在空間は、教師なしクラスタリングやデータ計算のような下流タスクの成功に重要な役割を果たしている。
線形および非線形オートエンコーダは、データの左特異ベクトルに沿ってストレッチすることで、整列潜在空間を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:43:06 GMT)
Face Sketch Synthesis via Semantic-Driven Generative Adversarial Network [10.2] 本稿では,グローバルな構造レベルのインジェクションと局所的なクラスレベルの知識再重み付けを組み込んだセマンティック・ドリブン・ジェネレータ・ネットワーク(SDGAN)を提案する。
具体的には、入力された顔写真に対して顔の塩分濃度検出を行い、全体的な顔のテクスチャ構造を提供する。
さらに,SDGANのジェネレータにグローバルな構造的スタイルの注入を強制する前に,顔解析のレイアウトを意味的空間として活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:03:56 GMT)
Efficient Learning of Control Policies for Robust Quadruped Bounding
using Pretrained Neural Networks [9.8] 本稿では,ロボットのデータを用いて,まずディープニューラルネットワーク(DNN)を事前学習することにより,ロバストなバウンディングゲイトを学習するための効率的なアプローチを提案する。
また,歩行対称性と周期性を強制するために,接触点を考慮した報酬関数を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:01:51 GMT)
Expert Q-learning: Deep Q-learning With State Values From Expert
Examples [9.7] エキスパートQラーニングは、Dueling Qラーニングにインスパイアされている。
オフラインの専門家は、状態の値を-1, 0, 1からのみ予測し、これが悪い状態か中立状態か良い状態かを示す。
例のないエキスパートQ-ラーニングも、固定プレイヤーに対してトレーニングとテストを行う際に、ベースラインアルゴリズムよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:37:31 GMT)
Quantum interference between independent solid-state single-photon
sources separated by 300 km fiber [9.6] 302kmの光ファイバーで分離された独立QDからの2つの単一光子間の量子干渉を報告する。
我々の研究は、長距離固体量子ネットワークの鍵となるステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:27:28 GMT)
Convolutional Sparse Coding Fast Approximation with Application to
Seismic Reflectivity Estimation [9.0] 2～5回の反復で畳み込みスパース符号の良好な近似を生成する古典的反復しきい値アルゴリズムの高速化版を提案する。
提案手法の性能は, 合成シナリオと実データシナリオの両方において, 地震インバージョン問題によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:19:07 GMT)
Conditional Gradient Methods for Convex Optimization with General Affine
and Nonlinear Constraints [8.6] 本稿では,一般アフィンおよび非線形制約を用いた凸最適化問題に対する条件勾配法を提案する。
まず、スムーズかつ構造化された非滑らかな関数制約凸最適化に対して、$cal O (1/epsilon2)$の反復複雑性を達成できる新しい制約外挿条件勾配(CoexCG)法を提案する。
さらに,制約外挿法と二重正規化条件勾配法(CoexDurCG)の新たな変種を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:49:42 GMT)
Counterfactual Explanations for Arbitrary Regression Models [8.6] ベイズ最適化に基づく対実的説明法(CFE)を提案する。
提案手法は,任意の回帰モデルと特徴空間や動作可能なリコースなどの制約をサポートする,グローバル収束探索アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:53:53 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） (Tue, 29 Jun 2021 06:56:09 GMT)
Inconspicuous Adversarial Patches for Fooling Image Recognition Systems
on Mobile Devices [8.4] 敵パッチと呼ばれる敵の例の変種は、強力な攻撃能力のために研究者の注意を引き付けている。
1枚の画像で逆パッチを生成する手法を提案する。
提案手法は,ホワイトボックス設定における強力な攻撃能力とブラックボックス設定における優れた転送性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:39:34 GMT)
Two-stage short-term wind power forecasting algorithm using different
feature-learning models [8.4] 風力予測分野において,2段階のアンサンブルに基づく予測手法が広く研究されている。
深層学習に基づく風力予測研究は2つの側面を研究していない。
最初の段階では、複数の入力と複数の出力を考慮した異なる学習構造が議論されていない。
第2段階では,モデル外挿問題については検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:06:43 GMT)
Topic-to-Essay Generation with Comprehensive Knowledge Enhancement [8.4] 本稿では,内部知識と外部知識の両方から情報を抽出し,エッセイ生成を改善することを目的とする。
内部知識の強化のために、トピックと関連するエッセイの両方を、情報源情報として教師ネットワークに供給する。
外部知識向上のために,トピック知識グラフエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:01:42 GMT)
Action Set Based Policy Optimization for Safe Power Grid Management [8.2] 電力グリッド管理のシーケンシャルな意思決定のために強化学習(RL)が採用されている。
本稿では,探索に基づく計画アルゴリズム上に構築された新しい手法を提案する。
NeurIPS 2020 Learning to Run Power Network (L2RPN)コンペで、我々のソリューションは安全に電力網を管理し、両トラックで第1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:36:36 GMT)
Towards Understanding the Effectiveness of Attention Mechanism [7.8] 特徴の注意重みとその重要性の間には、弱い一貫性しか存在しないことが分かっています。
フィーチャーマップの乗算によって高次非線形性がもたらされたため、CNNでは正規化の役割を担った。
本稿では,ResNetにおける特徴マップの追加を特徴マップ乗算に置き換えることで,特徴マップ乗算ネットワーク(FMMNet)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:58:59 GMT)
Designing calibration and expressivity-efficient instruction sets for
quantum computing [7.7] 短期量子コンピューティングシステムは、量子ビット数に制限があり、高いゲート(命令)エラー率を持ち、典型的には1つのタイプの2ビットゲート(2Q)を持つ最小命令セットをサポートする。
プログラム命令数を減らし、アプリケーション表現性を向上させるため、ベンダーはXYゲート(Rigetti)やfSimゲート(Google)といったリッチな命令セットの概念実証を行った。
我々の研究は、アプリケーションの表現力とキャリブレーションオーバーヘッドのトレードオフをナビゲートし、ベンダーが許容できるキャリブレーション時間で最高の表現力を得るために何を実装すべきかを特定することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:15:06 GMT)
Using Robust Regression to Find Font Usage Trends [7.6] 映画のポスターは、公開日を用いて、時間を表すことができるので、このタスクのフォントのソースとして映画ポスターを使用します。
映画ポスターのフォントと時間の関係を理解するために,回帰畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて映画のリリース年を推定する。
課題の難しさから,Mean Squared Error(MSE)とTukeyの双重損失を組み合わせたハイブリッドトレーニングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:29:00 GMT)
Meaning Versus Information, Prediction Versus Memory, and Question
Versus Answer [7.4] この非公式なエッセイでは、脳科学と人工知能の中心となる概念について述べます。
これらの概念に対する異なる見方が、これらの分野における現在の理解の限界を超えて前進するのにどう役立つかについて論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:22:49 GMT)
Reliable and Fast Recurrent Neural Network Architecture Optimization [7.3] 本稿では、リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい自動手法であるRandom Error Smpling-based Neuroevolution(RESN)を紹介する。
その結果,RESNは計算時間を半分減らしながら,最先端のエラー性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:16:19 GMT)
GraphPiece: Efficiently Generating High-Quality Molecular Graph with
Substructures [7.0] 分子グラフからエムグラフと呼ばれる共通部分構造を自動的に発見する手法を提案する。
グラフの断片に基づいて,変分オートエンコーダを用いて2つの相の分子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:26:18 GMT)
Detecting Cattle and Elk in the Wild from Space [6.8] 衛星画像中の大きな黄体を位置決めし、数えることが生態学研究を支える重要な課題である。
画像中の動物数(カウント)を同時に推定し,その位置をピクセルレベルで(ローカライズ)予測するベースライン手法であるCowNetを提案する。
本稿では,カリフォルニア州ポイント・レーズ海浜の大規模景観における結果モデルの時間的一般化を特に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:35:23 GMT)
Identifying High Accuracy Regions in Traffic Camera Images to Enhance
the Estimation of Road Traffic Metrics: A Quadtree Based Method [6.8] クワッドツリーに基づくアルゴリズムが開発され、高い検出精度の領域だけが残るまで画像範囲を連続的に分割する。
本研究では,中央オハイオの異なる高さと解像度の交通カメラ画像を用いて,HAIRを用いた交通密度推定の精度向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:57:44 GMT)
Automatic Construction of Enterprise Knowledge Base [6.6] 本稿では,人間の介入を最小限に抑えた大規模エンタープライズ文書から知識ベース自動構築システムを提案する。
このシステムは、現在Microsoft 365サービスの一部として提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:29:02 GMT)
GANSpeech: Adversarial Training for High-Fidelity Multi-Speaker Speech
Synthesis [6.6] GANSpeechは、非自己回帰型マルチスピーカTSモデルに対向訓練法を採用する高忠実度マルチスピーカTSモデルである。
主観的な聴取試験では、GANSpeechはベースラインのマルチスピーカーであるFastSpeechとFastSpeech2モデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:15:30 GMT)
FastPitchFormant: Source-filter based Decomposed Modeling for Speech
Synthesis [6.5] ソースフィルタ理論に基づいて設計したフィードフォワード変換器を用いたTSモデルを提案する。
FastPitchFormantには、テキストと音響機能を並列に扱うユニークな構造がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:06:42 GMT)
The Values Encoded in Machine Learning Research [6.1] 初回会議、ICML、NeurIPSで発表された100の高度に引用された機械学習論文を分析した。
機械学習の研究で上げられた67の値を特定します。
高度に引用された論文とハイテク企業、エリート大学の間には、ますます密接な関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:24:14 GMT)
Unified Framework for Spectral Dimensionality Reduction, Maximum
Variance Unfolding, and Kernel Learning By Semidefinite Programming: Tutorial
and Survey [6.0] まず、スペクトル次元減少法を、異なるカーネルを持つカーネル主成分分析(PCA)として統一する方法について説明する。
スペクトル法はカーネルPCAとして統一されているので、データの多様体を最大分散に展開するための最良のカーネルを学ばせましょう。
近接グラフを用いた教師付きMVUの様々なバージョン、クラスワイド展開、フィッシャー基準、色付きMVUについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:09:40 GMT)
SIMPL: Generating Synthetic Overhead Imagery to Address Zero-shot and
Few-Shot Detection Problems [5.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、オーバヘッド(例えば衛星)画像における物体検出において大きな成功を収めている。
進行中の課題の1つは、衛星画像の取得とオブジェクトの注釈付けのコストが高いため、トレーニングデータの取得である。
本稿では,SIMPL(Synthetic Object IMPLantation)と呼ばれるシンプルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:06:05 GMT)
SALYPATH: A Deep-Based Architecture for visual attention prediction [5.1] 視覚的注意は、画像圧縮、認識、キャプションなどの多くのコンピュータビジョンアプリケーションに有用である。
本稿では, 画像の走査パスを, サリエンシモデルの特徴を通して効率的に予測する, いわゆるSALYPATHを提案する。
その考え方は、深いベースモデルの能力を利用してスキャンパスを予測し、サリエンシを予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:53:51 GMT)
SDOF-Tracker: Fast and Accurate Multiple Human Tracking by
Skipped-Detection and Optical-Flow [5.0] 本研究では,あるフレーム間隔で人間検出を行うことにより,走行速度の向上を図ることを目的とする。
本稿では, 隣接フレーム間の外観があまり変化しないという事実に基づいて, 検出結果を光学的流れで補完する手法を提案する。
MOTChallengeのMOT20データセットでは、提案されたSDOF-Trackerが全走行速度で最高の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:58:45 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） (Tue, 29 Jun 2021 01:27:49 GMT)
Evaluation of Automated Image Descriptions for Visually Impaired
Students [4.8] 自動画像記述の評価に関する研究について報告する。
評価基準を確立するために専門家にインタビューを行い、その後、目撃された非専門家に対する評価票の作成に利用した。
本研究は,これらのテンプレートが有用な記述を生成する可能性を秘めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:40:04 GMT)
On the Interaction of Belief Bias and Explanations [4.2] 我々は,信念バイアスの概観,人的評価における役割,そしてNLP実践者の考え方について述べる。
本研究では,評価における信念バイアスを考慮に入れることの重要性を指摘しながら,このような制御を導入する際に,最高性能の手法に関する結論が変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:49:42 GMT)
Diff2Dist: Learning Spectrally Distinct Edge Functions, with
Applications to Cell Morphology Analysis [4.1] 本稿では,グラフのエッジウェイトを「目に見える記述的」に学習する手法を提案する。
グラフ上の既知距離測度を一般化する(グラフ拡散距離)
また,この手法の生体画像解析への応用についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 20:40:22 GMT)
Quantifying urban streetscapes with deep learning: focus on aesthetic
evaluation [4.1] 本稿では,東京の街路景観において,ファサードや看板でカバーされたエリアを識別するために用意されたユニークなデータセット上でのディープラーニングモデルの性能について報告する。
このモデルは、IoU(Intersection-over-Union)によって測定された精度63.17 %を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:51:00 GMT)
Limited depth bandit-based strategy for Monte Carlo planning in
continuous action spaces [4.1] 本稿では,階層最適化(HOO)アルゴリズムの限界深度変種であるLD-HOOを提案する。
提案アルゴリズムは,より高速で,よりメモリ効率のよいオリジナルのHOOと同様の累積的後悔を示す。
次に,最適制御問題に対するLD-HOOに基づくモンテカルロ木探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:30:01 GMT)
Probabilistic Graphical Models and Tensor Networks: A Hybrid Framework [4.0] 量子的相関を原理的にPGMモデルに統合するハイブリッドなPGM-TN形式を導入する。
逐次モデリングタスクにおいて,このようなハイブリッドモデルの性能を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:20:44 GMT)
MuViS: Online MU-MIMO Grouping for Multi-User Applications Over
Commodity WiFi [3.6] 本稿では、IEEE 802.11ac上でのマルチユーザビデオストリーミングのためのMU-MIMO最適化について、Quality of Experience (QoE)を意識した新しい2相最適化フレームワークであるMuViSを紹介する。
各種屋内環境および構成における実験結果から,多数のユーザを高いビデオレートでストリーミングし,QoE要求を満たすスケーラブルなフレームワークが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:40:28 GMT)
A Convergent and Efficient Deep Q Network Algorithm [3.6] 深部Qネットワーク(DQN)強化学習アルゴリズムは,現実的な環境での動作を多様化し,停止することができることを示す。
本稿では,DQNを慎重に修正した収束DQNアルゴリズム(C-DQN)を提案する。
難しい環境でしっかりと学習し、Atari 2600ベンチマークでいくつかの難しいゲームを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:38:59 GMT)
Structure-aware reinforcement learning for node-overload protection in
mobile edge computing [3.4] 本研究は,エッジノードの過負荷を防止するための適応型入出力制御ポリシーを提案する。
このフレームワークは,ノードオーバーロード保護問題に対して,割引価格設定で動作するように拡張する。
実験により, SALMUTにより得られた全割引コストは, 最先端の深部RLアルゴリズムに類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:11:41 GMT)
Circuit-Depth Reduction of Unitary-Coupled-Cluster Ansatz by Energy
Sorting [3.1] 変動量子固有解法のアルゴリズムにおいて,エネルギーソート戦略が単一結合クラスタアンサッツの回路深さを著しく減少させることを示す。
実証のために、この方法は分子や周期的な水素鎖の系に必然的に適用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:51:19 GMT)
Joint Majorization-Minimization for Nonnegative Matrix Factorization
with the $\beta$-divergence [3.1] 本稿では、$beta$-divergenceの目的関数を持つ非負行列分解(NMF)に対する新しい乗法的更新を提案する。
我々の新しい更新は、各イテレーションにおいて2つの要因を結合して最小化する補助関数を構築できる、共同偏極最小化方式から導かれる。
種々のデータセット(顔画像,音声スペクトログラム,ハイパースペクトルデータ,歌曲数)を用いて実験結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:58:21 GMT)
Cross-domain error minimization for unsupervised domain adaptation [3.0] 教師なしのドメイン適応は、ラベル付きソースドメインからラベルなしのターゲットドメインに知識を転送することを目的としています。
従来の手法では、特徴分布間の差を減らし、ソースエラーを最小限に抑えるために、ドメイン不変の機能を学ぶことに重点を置いていた。
学習中により正確な擬似ラベルを持つ対象サンプルを選択するためのカリキュラムベースの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:00:29 GMT)
Cascade Decoders-Based Autoencoders for Image Reconstruction [2.9] 本稿では,カスケードデコーダを用いたオートエンコーダの画像再構成を目的とする。
提案したシリアルデコーダベースのオートエンコーダは、マルチレベルデコーダのアーキテクチャと関連する最適化アルゴリズムを含む。
提案するオートエンコーダは,画像再構成の性能において,従来のオートエンコーダよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 23:40:54 GMT)
Proficiency Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning for
Environment-Adaptive Multi UAV-UGV Teaming [2.7] 空中と地上の混成ロボットチームは、災害救助、社会保障、精密農業、軍事任務に広く利用されている。
そこで本研究では,Mix-RL (Mix-RL) を用いた地上・空中協調学習手法を開発した。
Mix-RLは、タスク要件と環境条件へのロボット機能の適用を認識しながら、ロボット機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:46:56 GMT)
An Attention Transfer Model for Human-Assisted Failure Avoidance in
Robot Manipulations [2.7] ロボット操作の誤りを識別する新しいヒューマン・ロボット・アテンション・トランスファー法(textittextbfH2R-AT)を開発した。
textittextbfH2R-ATは、アテンションマッピング機構を新しい積み重ねニューラルネットワークモデルに融合して開発された。
この方法の有効性は、転送注意における7,3.68%の高精細さと、故障の把握を避けるための6,6.86%の高精細さによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:52:43 GMT)
An Efficient Cervical Whole Slide Image Analysis Framework Based on
Multi-scale Semantic and Spatial Features using Deep Learning [2.7] 本研究では,YOLCO(You Only Look Cytopathology Once)という名前の軽量モデルを構築するために,マルチスケール接続を充実させることにより,新しいインライン接続ネットワーク(InCNet)を設計する。
提案したモデルでは、入力サイズをメガピクセルに拡大し、平均リピートで重なり合うことなくWSIを縫合することができる。
統合マルチスケールマルチタスクの特徴を分類するためのTransformerに基づいて、実験結果は、WSI分類における従来の方法よりも0.872$ AUCスコアが良く、2.51times$速く見える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:24:55 GMT)
Towards Generalisable Deep Inertial Tracking via Geometry-Aware Learning [2.7] 慣性追跡は、一時的な不利な運用条件下で重要な役割を果たす。
慣性追跡は伝統的に(i)過度なエラーの増大に悩まされ、(ii)広範囲で面倒なチューニングを必要とした。
本稿では,従来の制限を克服した新しいディープラーニング慣性追跡システムDITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:50:23 GMT)
Convolutional Hypercomplex Embeddings for Link Prediction [2.6] 本稿では,リンク予測問題に対処するため,QMult,OMult,ConvQ,ConvOを提案する。
QMult、OMult、ConvQ、ConvOは、残留学習フレームワークにインスパイアされた方法で畳み込み操作を含めることで、QMultとOMultの上に構築する。
我々は,WN18RR,FB15K-237,YAGO3-10を含む7つのリンク予測データセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:26:51 GMT)
Neural Machine Translation for Low-Resource Languages: A Survey [2.3] 本稿では,低リソース言語NMT(LRL-NMT)における研究の進展に関する詳細な調査を行う。
所定のLRLデータ設定に対して可能なNMTテクニックを選択するためのガイドラインを提供する。
また、LRL-NMTの研究努力をさらに強化するためのレコメンデーションのリストも提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:31:58 GMT)
Spatio-Temporal Context for Action Detection [2.3] 本研究は,非集約時間情報の利用を提案する。
主な貢献は2つのクロスアテンションブロックの導入である。
AVAデータセットの実験は、提案手法の利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:33:48 GMT)
ElephantBook: A Semi-Automated Human-in-the-Loop System for Elephant
Re-Identification [2.1] アフリカゾウは生態系に欠かせない存在だが、その個体群は人間とエレファントの衝突や密猟によって脅かされている。
我々は,ゾウのヒト・イン・ザ・ループ再識別のためのWebベースのプラットフォームとデータベースを構築し,デプロイした。
ElephantBookは、非専門家が象を再識別し、複数の保護NGOで使用するためにスケーラブルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:18:22 GMT)
Tensor decomposition of higher-order correlations by nonlinear Hebbian
plasticity [2.0] 一般化された非線形ヘビアン学習規則の単純なファミリーを導入する。
これらの非線形ヘビアン規則は、ニューロンがその高次入力相関のテンソル分解を学習することができることを示す。
次に、任意の学習規則を学習し、神経入力と出力への有限展開を許容する学習規則が、安定な平衡を持つことを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:24:35 GMT)
DRILL-- Deep Reinforcement Learning for Refinement Operators in
$\mathcal{ALC}$ [1.9] 本稿では,畳み込み型Q-ラーニングモデルを用いた新しいクラス表現学習手法DRILLを提案する。
そのアーキテクチャにより、DRILLは標準ハードウェア上で1秒で103ドル以上のクラス表現の期待値の累積的な将来の報酬を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:57:45 GMT)
Non-Comparative Fairness for Human-Auditing and Its Relation to
Traditional Fairness Notions [1.8] 本稿では,非比較正義の原理に基づく新たな公正概念を提案する。
比較公正性の観点から,任意のMLSを公平とみなすことができることを示す。
また、逆は個々人の公平さの文脈で真であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 20:05:22 GMT)
Adaptive Sample Selection for Robust Learning under Label Noise [1.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ノイズの多いラベル付きデータの存在下で記憶や過度な適合の影響を受けることが示されている。
著名なアルゴリズムのクラスは、カリキュラム学習に動機づけられたサンプル選択戦略に依存している。
本稿では,バッチ統計のみに依存するデータ依存型適応型サンプル選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:10:58 GMT)
Topological photonics on superconducting quantum circuits with
parametric couplings [1.5] 物質のトポロジカルフェーズは、現代の凝縮物質物理学におけるエキゾチックな現象である。
トポロジカルフォトニクスは急速に成長する研究分野として現れる。
超伝導量子回路におけるトポロジカルフォトニクスの理論的および実験的進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:18:45 GMT)
Generalized Power Method for Generalized Orthogonal Procrustes Problem:
Global Convergence and Optimization Landscape Analysis [1.5] 多重点雲の集合を考えると、厳密性係数化緩和正方形を見つけるにはどうすればよいか。
信号-雑音比が比較的大きい場合、SDPは最小の刺激変換推定器と完全に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:19:25 GMT)
Certifiable Machine Unlearning for Linear Models [1.5] 機械学習は、トレーニングされたトレーニングデータのサブセットが削除された後、機械学習(ML)モデルを更新するタスクである。
本稿では,線形モデルに対する3つの非学習手法について実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:05:58 GMT)
Cells are Actors: Social Network Analysis with Classical ML for SOTA
Histology Image Classification [1.5] 本稿では,組織マイクロ環境の複雑な構造を記述するために,統計ネットワーク解析手法を提案する。
ネットワーク内の細胞間の相互作用のみを解析することにより、CRAグレーディングのための高度に識別可能な統計的特徴を抽出できることが示される。
我々は,広帯域CRCヒストロジー画像データセット上にセルネットワークを作成し,提案手法を実験し,三クラスCRAグレーディングの予測のための最先端性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:22:10 GMT)
Simple formulas of directional amplification from non-Bloch band theory [1.5] グリーン関数は物理系の線形応答を決定する基本的な量である。
したがって、近年の非エルミート系の発展は、非エルミートバンドのグリーン関数公式(英語版)(Green's function formulas of non-Hermitian bands)を提唱している。
ここでは、非ブロッホ帯域理論に基づき、一般一次元非エルミート帯域の単純グリーン関数式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:19:01 GMT)
Classification of Consumer Belief Statements From Social Media [1.5] 複雑な専門家アノテーションがいかにして分類に有効に活用できるかを考察する。
自動クラス抽象化アプローチは、テキスト分類タスクのドメインエキスパートベースラインに対して極めてよく機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:25:33 GMT)
Background Knowledge in Schema Matching: Strategy vs. Data [1.3] 我々は、マッチングタスクの背景知識の源として、6つの汎用グラフを利用する。
明確な戦略は依然として潜在戦略よりも優れており、戦略の選択は実際の背景データセットよりもアライメントに大きな影響を与える。
BabelNetと最高のマッチング設定は、他のマッチングシステムと比較して非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:16:33 GMT)
Efficient Fourier single-pixel imaging with Gaussian random sampling [1.2] フーリエ単画素イメージング(FSI)のための新しいサンプリング手法を提案する。
これにより、FSIは測定回数を減らして鮮明でシャープな画像を再構成することができる。
提案手法と併用して,256×256ピクセルの鮮明で鮮明な画像を10%のサンプリング比で再構成できる圧縮FSIを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:23:33 GMT)
Entanglement, non-Hermiticity, and duality [1.2] 双対性は、非エルミート非相互作用フェルミオン系の量子絡みを診断するために、絡み合いスペクトルを不変に保っている。
双対性に着想を得て、$mathcal R_mathrmo$ を与えられた上で、非エルミート模型の2つのタイプを定義した。
現実的な目的のために、双対性は非エルミート系の絡み合いに対する潜在的にテキスト効率の良い経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:56:03 GMT)
INN: A Method Identifying Clean-annotated Samples via Consistency Effect
in Deep Neural Networks [1.1] ノイズのあるラベル付きトレーニングデータからクリーンなラベル付きデータを洗練するための新しい手法であるINNを導入する。
INN法は計算量が多いが、小型の戦略よりも安定で強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:06:21 GMT)
Importance of Diagonal Gates in Tensor Network Simulations [1.1] 本稿では,量子回路シミュレーションの性能を大幅に向上させる2つの手法を提案する。
これらの手法はQTensorパッケージに実装され、Quantum Approximate Algorithm Optimization (QAOA) 回路を用いてベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:55:11 GMT)
As easy as APC: Leveraging self-supervised learning in the context of
time series classification with varying levels of sparsity and severe class
imbalance [1.0] 本稿では,自己教師付き学習手法,特に自己回帰予測符号化(Autoregressive Predictive Coding, APC)を活用し,時系列データの隠蔽表現を学習することを提案する。
実世界の2つのデータセットにGRUまたはGRU-Dエンコーダを用いてAPCを適用し,APCを用いたワンステップアヘッド予測を適用することにより,すべての設定における分類結果が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:11:36 GMT)
Hate speech detection using static BERT embeddings [0.9] ヘイトスピーチは、特定のグループの特徴をターゲットとした虐待的スピーチを表現する主要な関心事として浮上している。
本稿では,単語埋め込みの置き換えや統合によるヘイトスピーチ検出の性能解析を行う。
細調整されたBERTと比較して、大幅に改善された指標は特異性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:17:10 GMT)
SinGAN-Seg: Synthetic Training Data Generation for Medical Image
Segmentation [0.7] 本稿では,SinGAN-Segと呼ばれる新しい合成データ生成パイプラインを提案する。
これらの合成データ生成パイプラインは、プライバシーの懸念をバイパスする代替手段として利用できることを示す。
さらに,SinGAN-Segパイプラインから生成された合成データが,トレーニングデータセットが非常に小さい場合のセグメンテーションアルゴリズムの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:34:34 GMT)
A Comparative Study of Online Disinformation and Offline Protests [0.7] 政治抗議に対する影響は明らかにされていない。
オンラインの偽情報とオフラインの抗議の間には確かに効果があるが、その効果は政治的分極によって部分的に緩和されている。
インターネットの閉鎖とソーシャルメディアの政府による監視は、その数を減少させる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:52:04 GMT)
Dirac Hamiltonian in a supersymmetric framework [0.4] 準ハミルトンの$mathcalK$を$H_D$の平方として定義し、その結果を探索する。
適切な近似の下での$mathcalK$の対角要素は超ポテンシャルの存在を反映していることを示す。
具体的目的のために、磁場の影響下で平面電子ハミルトニアンの変換された1次元バージョンに我々のスキームを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:43:11 GMT)
Detecting the effects of quantum gravity with exceptional points in
optomechanical sensors [0.1] 量子重力が二元機械系の例外点に与える影響について検討する。
私たちの研究は、量子重力の効果を探求する新しいツールとして、例外的な点を利用するための実現可能な方法を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:04:27 GMT)
Enhancing the Analysis of Software Failures in Cloud Computing Systems
with Deep Learning [0.1] 本稿では,人手による特徴工学の微調整を緩和するため,クラウドシステムからの故障データを解析するための新しい手法を提案する。
このアプローチでは、ディープラーニングに基づく教師なしクラスタリングアルゴリズムのファミリであるDeep Embedded Clustering(DEC)を活用する。
その結果、クラスタの純度の観点からは、提案手法の性能は手作業による微調整クラスタリングと同等か、場合によっては同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:00:41 GMT)
Coach2vec: autoencoding the playing style of soccer coaches [0.1] Coach2vecは、マッチイベントストリームと人工知能を使用して、プロフェッショナルコーチのプレースタイルをキャプチャするワークフローである。
各試合からボールの所有物を抽出し、その類似性に基づいてそれらをクラスタ化し、コーチの典型的なボール所有を再構築する。
イタリア・ファーストディビジョンの最後の4シーズンを説明したサッカー・ログの実験では、著名なコーチ間の興味深い類似点が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:32:38 GMT)
What is the resonant state in open quantum systems? [0.0] この記事では、自由度が無限にある環境から生じる非ハーミティシティの観点から、オープン量子系の理論をレビューする。
非ハーミティー性は複素固有値を持つ共鳴状態を生成し、散乱振幅と輸送係数のピーク構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 02:59:22 GMT)
Unsupervised Technique To Conversational Machine Reading [0.0] 教師なし学習技術は、CMRの規則抽出と追加モジュールに使用できる。
現在最高のCMRツールと比較すると,マイクロ平均精度が3.3%,マクロ平均精度が1.4%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:59:03 GMT)
Unified Questioner Transformer for Descriptive Question Generation in
Goal-Oriented Visual Dialogue [0.0] 現実世界について質問できる対話型人工知能の構築は、ビジョンと言語問題における最大の課題の1つだ。
我々はUnified Questioner Transformer (UniQer) と呼ばれる新しい問合せアーキテクチャを提案する。
我々は、CLEVR Askと呼ばれる目標指向の視覚対話タスクを構築し、質問者に対して説明的質問を生成する複雑なシーンを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:36:34 GMT)
Two-Stage TMLE to Reduce Bias and Improve Efficiency in Cluster
Randomized Trials [0.0] クラスタランダム化トライアル(CRT)は、ランダムに個人グループへの介入を割り当て、それらのグループ内の個人に対する結果を測定する。
クラスタ内の一部の個人には発見が欠落することが多い。
CRTは、しばしば限られた数のクラスターをランダムにし、その結果、腕間のベースライン結果予測器に不均衡をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:47:30 GMT)
Towards Model-informed Precision Dosing with Expert-in-the-loop Machine
Learning [0.0] モデル学習ループに人的専門家を取り入れることで、モデル学習を加速し、解釈可能性を向上させるMLフレームワークを検討する。
本稿では,データアノテーションのコストが高い学習問題に対処することを目的とした,新たなヒューマン・イン・ザ・ループMLフレームワークを提案する。
精度測定への応用により,本手法はデータから解釈可能なルールを学習し,専門家の作業負荷を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 03:11:03 GMT)
Topic Modeling Based Extractive Text Summarization [0.0] 本稿では,潜在トピックに基づいて内容をクラスタリングすることで,テキストを要約する新しい手法を提案する。
我々は、テキスト要約へのアプローチにおいて、より使用量が少なく挑戦的なWikiHowデータセットを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:28:19 GMT)
Spiking-GAN: A Spiking Generative Adversarial Network Using
Time-To-First-Spike Coding [0.0] 我々は、最初のスパイクベースジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(GAN)であるSpking-GANを提案する。
タイム・ツー・ファースト・スパイク・コーディング(Time-to-first-Spike coding)と呼ばれるテンポラリなコーディング方式を採用している。
我々の修正時間損失関数である「攻撃的TTFS」は、ネットワークの推論時間を33%以上改善し、ネットワーク内のスパイク数を11%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:43:07 GMT)
Sexism in the Judiciary [0.0] 我々は670万件の訴訟法文書を分析し、司法制度における性別バイアスの存在を判断する。
NLPにおける現在のバイアス検出法は、我々の事例法データベースにおける性別バイアスを決定するのに不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:38:53 GMT)
Semi-supervised learning with Bayesian Confidence Propagation Neural
Network [0.0] ラベルの少ないデータから内部表現を学習することは、機械学習研究に有用である。
近年の研究では、これらのネットワークがベイジアン・ヘビアン学習規則を用いてデータから有用な内部表現を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:29:17 GMT)
Semantic Reasoning from Model-Agnostic Explanations [0.0] 本稿では、任意のインスタンスレベルの説明者が生成した説明に適用可能なReEx(Reasoning with Explanations)を提案する。
意味的説明の形で背景知識を使用することで、ReExは少なくとも一般化のような方法で一般化する。
本稿では,9つの生物学的データセット上でのReExの性能について紹介し,よりコンパクトで意味論的説明が得られ,汎用的なマッピングよりも有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:03:47 GMT)
SDL: New data generation tools for full-level annotated document layout [0.0] 文書処理のための新しいデータ生成ツールを提案する。
このツールは、通常の型文書に最大レベルの視覚情報を提供することに重点を置いている。
また、低リソース言語で大規模なデータセットを扱うこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 06:32:31 GMT)
SAT Based Analogy Evaluation Framework for Persian Word Embeddings [0.0] 近年,単語をベクトルに変換する新たなアプローチとして,単語埋め込みが注目されている。
使用される埋め込みモデルの品質を特定するために、エンドツーエンドのアプリケーションを評価するのはコストがかかるでしょう。
本稿では,ペルシャのSATをベースとしたアナロジーデータセットを手作りした評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:43:06 GMT)
SARiSsa -- A Mobile Application for the Proactive Control of SARS-CoV-2
Spread [0.0] そこで我々は,SARS-CoV-2の感染拡大を抑制するため,モバイルデバイスを利用したスマートアプリケーションの開発を背景とした設計原則を提案する。
本稿では,接触追跡に関するより精巧なグラフ理論とアルゴリズム的背景を取り入れた,そのようなアプリケーション開発のためのオープンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:40:03 GMT)
Quantum nature of time -- proposition of experimental verification [0.0] 提案実験は,2つの異なる瞬間に生成する重ね合わせが可能であることを示す。
これは、空間における2つの異なる位置の重ね合わせである状態にあるような単一量子系の可能性を検証する場合と似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:45:33 GMT)
Quantum fermions from classical bits [0.0] 単純なセルオートマトンは相互作用を持つ相対論的フェルミオン量子場理論と等価である。
オートマトンはビット構成に決定論的に作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:47:40 GMT)
Quantum erasing the memory of Wigner's friend [0.0] ウィグナーの友人パラドックスは、量子力学の最も厄介な問題の一つである。
パラドックスの中核には、観測者の記述と、シュル「オーディンガー方程式」に従う閉系として測る対象がある。
量子力学の整合性に疑問を呈する3つの不整合性は、2つの論理的に異なる文脈に対応すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 07:21:37 GMT)
Quantum annealing initialization of the quantum approximate optimization
algorithm [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、近い将来の量子アルゴリズムである。
QAOAで必要とされる外部パラメータの最適化は、パフォーマンスのボトルネックになる可能性がある。
本研究では、ランダムグラフ上のMaxCut問題に適用されたQAOAの最適化景観を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 12:35:02 GMT)
Probing the superfluid-insulator phase transition by a non-Hermitian
external field [0.0] 本研究では,大域的ないし局所的な非エルミタン摂動に対するハバード系熱状態の応答について検討した。
系の動的応答はモット絶縁体から超流動状態への基底量子相転移(QPT)に強く敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 00:47:40 GMT)
Packing: Towards 2x NLP BERT Acceleration [0.0] シーケンス長512のパディングトークンは,BERT (Bidirectional Representations from Transformers) の事前トレーニングに使用されるウィキペディアデータセットの50%以上を表現していることがわかった。
すべてのパディングを削除することで、シーケンス/秒の2倍のスピードアップを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 04:37:23 GMT)
Operator-valued formulas for Riemannian Gradient and Hessian and
families of tractable metrics [0.0] 非コンスタント距離関数を持つ内積空間に埋め込まれた多様体の商式を提供する。
多様体最適化や機械学習で使用できる潜在的なメトリクスのリストを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 22:06:30 GMT)
On Graph Neural Network Ensembles for Large-Scale Molecular Property
Prediction [0.0] PCQM4M-LSCデータセットは、約3.8Mグラフ上の分子HOMO-LUMO特性予測タスクを定義する。
3つのグラフニューラルネットワークモデルのアンサンブルを構築する、現行のワーク・イン・プログレス・ソリューションを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:58:34 GMT)
Nonclassicality of open circuit QED systems in the deep-strong coupling
regime [0.0] 本研究では, クビット共振器の基底状態が環境への結合の影響について検討する。
本研究では, 量子ビット共振器系の密度行列の低減が, システムと環境との結合性に強く依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:30:39 GMT)
Non-Abelian gauge invariance from dynamical decoupling [0.0] 非アベリアゲージ不変性を強制するために、コヒーレントな量子制御方式を用いる。
1次元のSU(2)格子ゲージ系について、このアイデアを詳細に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 09:39:31 GMT)
Multimodal End-to-End Learning for Autonomous Steering in Adverse Road
and Weather Conditions [0.0] 自動ステアリングにおけるエンド・ツー・エンドの学習に関するこれまでの研究を,マルチモーダルデータを用いた有害な実生活環境での運用に拡張する。
道路および気象条件下で28時間の運転データを収集し,車両のハンドル角度を予測するために畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 11:45:19 GMT)
Multimodal Approaches for Indoor Localization for Ambient Assisted
Living in Smart Homes [0.0] ユーザインタラクションのマルチモーダルコンポーネントを研究する,ビッグデータ駆動の方法論を提案する。
第二に、加速度計とジャイロスコープデータを解釈できる文脈に依存しないアプローチを導入する。
第3に,室内位置の空間座標を検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:46:21 GMT)
Multiagent Deep Reinforcement Learning: Challenges and Directions
Towards Human-Like Approaches [0.0] 本稿では,最も一般的なマルチエージェント問題表現とその主な課題について述べる。
これらの課題に対処する5つの研究領域を特定します。
我々は,マルチエージェント強化学習が成功するためには,これらの課題を学際的アプローチで解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:53:15 GMT)
Master-equation treatment of nonlinear optomechanical systems with
optical loss [0.0] 開系力学は空洞光学系の実験的および理論的研究において重要な役割を果たしている。
非線形光学ハミルトニアンで進化する系の光デコヒーレンスをモデル化するリンドブラッドマスター方程式の解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:37:38 GMT)
Machine learning for plant microRNA prediction: A systematic review [0.0] マイクロRNA(miRNA)は内在性の小さな非コードRNAであり、遺伝子調節に重要な役割を果たしている。
計算と機械学習に基づくアプローチがマイクロRNAの予測に採用されている。
本研究は,植物における識別のために開発された機械学習手法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 08:22:57 GMT)
Light-matter quantum dynamics of complex laser-driven systems [0.0] 核ではなく光の量子的記述を考える。
我々の近似は、光励起された物質とパラメトリックに接続された「着飾った」光の解離系を得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:06:56 GMT)
Leveraging Static Models for Link Prediction in Temporal Knowledge
Graphs [0.0] 我々は,時空間KGEにおいて,SpliMeが現在の最先端技術と競合するか,あるいは競争していることを示す。
時間グラフ上で静的モデルの性能を評価するために現在使われている手順の問題点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:15:17 GMT)
Language Lexicons for Hindi-English Multilingual Text Processing [0.0] 現在の言語識別技術は、文書が固定された言語のセットの1つにテキストを含んでいることを前提としている。
ヒンディー語と英語の混合言語処理タスクのための大きな標準コーパスが利用できないため、言語辞書を提案する。
これらの語彙はヒンディー語と英語の語彙を翻訳して分類器を学習することによって作られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:42:54 GMT)
Karl Marx and the Blockchain [0.0] 我々は、マルクス主義経済理論の観点から、ブロックチェーン技術とその社会的・政治的文脈を分析します。
マルクス主義の考えを再検討し、現在の状況に適用し、それがいかにうまく適用されているか、現在のイベントのためにそれらを更新する必要があるかを確認するのは理にかなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:28:27 GMT)
Interaction of Multiple Tensor Product Operators of the Same Type: an
Introduction [0.0] 一対のヒルベルト空間上のテンソル積作用素は、ターゲットヒルベルト空間への極大一般双線型作用素である。
同じタイプの異なるテンソル積作用素が複数存在する。
状態の分離性と作用素と可観測体の局所性はテンソル積作用素に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:11:23 GMT)
Interacting Defects Generate Stochastic Fluctuations in Superconducting
Qubits [0.0] 超伝導共振器と量子ビットの最近の発展は、2レベル系の物理学の詳細な研究を可能にしている。
周波数可変超伝導量子ビットの時間と周波数によるエネルギー緩和時間を測定する。
この実験は、広範囲なシミュレーションによって説明できる様々なパターンを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 22:52:36 GMT)
Information-theoretic measures of superconductivity in a two-dimensional
doped Mott insulator [0.0] 凝縮物質物理学における鍵となるオープンな問題は、量子と古典的相関が、基礎となる通常の状態から非伝統的な超伝導体にどのように現れるかである。
有限温度での2次元ハバードモデル上での情報理論ツールを備えたドープモット絶縁体を用いてこの問題を研究する。
局所エントロピーは超伝導状態を検出し、超伝導と通常の状態の局所エントロピーの差はポテンシャルエネルギーの差と同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 16:35:15 GMT)
Hyperspherical approach to dipolar Bose-Einstein condensates beyond the
mean-field limit [0.0] 捕捉されたボース・アインシュタイン凝縮体に双極子および接触相互作用を持つ超球形定式化を適用する。
平均場限界外における自己結合双極子滴の励起エネルギーと波動関数について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:44:54 GMT)
Globally Optimal Hierarchical Reinforcement Learning for
Linearly-Solvable Markov Decision Processes [0.0] 線形解決可能なマルコフ決定過程に対する階層的強化学習のための新しい手法を提案する。
いくつかの抽象化レベルにおける値関数を表現し、サブタスクの構成性を用いて各パーティションにおける状態の最適値を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 13:10:08 GMT)
Framework for an Intelligent Affect Aware Smart Home Environment for
Elderly People [0.0] 高齢者の人口は過去数十年間で急速に増加しており、今後さらに増加すると予想されている。
人口の増加は、身体障害、認知的問題、記憶の弱化、非組織的行動などの問題により、その需要の増加と関連している。
本研究は,高齢者を対象とした知的影響意識環境の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:34:16 GMT)
Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for
Activities of Daily Living [0.0] 本研究は,高齢者の日常生活活動を支援するパーソナライズド・インテリジェント・アシスタントの開発のための枠組みを提案する。
このフレームワークは、日々のルーチン、現在の情緒状態、ユーザー体験のアンダーライン化を考慮し、ユーザによって実行されるさまざまなタスクを分析し、アクティビティを推奨することができる。
その結果,特定のユーザをモデル化する際の性能精度は73.12%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:36:07 GMT)
Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources [0.0] ディープラーニングモデルを用いたWebベースのニュースアグリゲータであるFactCheck in Financeを提案する。
トランスフォーマーベースのファクトチェッカーを用いてニュース記事の信頼性を調べるためのWebインターフェースを提供する。
ファクトチェッカーの性能は、合併・買収(M&A)イベントに関連するデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:05:47 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） (Tue, 29 Jun 2021 07:33:40 GMT)
Exploring the Efficacy of Automatically Generated Counterfactuals for
Sentiment Analysis [0.0] 本稿では,データ拡張と説明のためのデファクトデータの自動生成手法を提案する。
いくつかの異なるデータセットに対する包括的な評価と、さまざまな最先端ベンチマークの使用により、我々のアプローチがモデルパフォーマンスを大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 10:27:01 GMT)
Experimental realization of fragmented models in tilted Fermi-Hubbard
chains [0.0] 非エルゴード性は、多体ヒルベルト空間を動的に非連結な部分空間に断片化することによって引き起こされる。
傾き1次元Fermi-Hubbardモデルは、大きな傾きの限界で摂動的に断片化されたモデルを実現するためのプラットフォームとして提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:21:45 GMT)
Domain adaptation for person re-identification on new unlabeled data
using AlignedReID++ [0.0] ドメイン適応は、教師なし学習戦略を用いて生成された擬似ラベルを用いて行われる。
この結果から,対象領域に適用した場合のCNNの性能は,ドメイン適応技術により向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 19:58:04 GMT)
Doing good by fighting fraud: Ethical anti-fraud systems for mobile
payments [0.0] モバイル端末で動作する実際のアプリケーションにおいて、既存のアンチファンドセキュリティチャレンジであるBoxerを実行するための大規模な測定結果を示す。
Boxerは全体的にうまく機能するが、機械学習モデルを実行するデバイスを毎秒1フレーム未満(FPS)で効率的にスキャンすることができず、安価なデバイスを使用するユーザをブロックしている。
このシステムは、現代のモバイルデバイスで見られる幅広いパフォーマンス特性とハードウェア構成にまたがる支払いカードをスキャンする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 01:46:13 GMT)
Curious Explorer: a provable exploration strategy in Policy Learning [0.0] 我々は,新規かつ簡便な状態空間探索戦略であるCurious Explorerを開発した。
Curious Explorerは$rho$から始まり、不訪問状態のセットに割り当てられた固有の報酬を使用することで、一連のポリシーを生成する。
我々は、Curious Explorerが、挑戦的な探索を行い、MDPの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:31:51 GMT)
Construction of Quantum Target Space from World-Sheet States using
Quantum State Tomography [0.0] 我々は、世界シート状態からターゲット空間座標の量子状態を構築する。
量子的対象空間をコヒーレントな弦状態を用いて古典幾何学に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:00:38 GMT)
Combinatorial optimization through variational quantum power method [0.0] 本稿では,電力繰り返しに対する変分量子回路法を提案する。
ユニタリ行列の固有ペアや関連するハミルトン多様体を見つけるのに使うことができる。
回路は、短期量子コンピュータ上で簡単にシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 15:31:49 GMT)
Clocking the Quantum Sojourn Time: Spurious Scatterings and Correction
to the Larmor Clock [0.0] 量子時計の文脈で、量子力学のソジュール時間の概念を再考する。
我々は、その起源を、その不均一性から生じる非自明な不随意散乱(英語版)に遡るが、時計電位によってもたらされる弱い散乱(英語版)に遡る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 03:57:42 GMT)
Calculating nonadiabatic couplings and Berry's phase by variational
quantum eigensolvers [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、量子化学と量子多体物理学において系の固有エネルギーと固有状態を求めるアルゴリズムである。
本稿では,量子化学系における分子の非断熱結合と,量子多体系におけるベリー相を計算するためのVQEの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:11:44 GMT)
Backreaction in Cosmology [0.0] 宇宙論的摂動理論に対する様々なアプローチにおけるバックリアクションの問題について考察する。
主な焦点は、ボルン=オッペンハイマーにインスパイアされた方法を用いた最近提案された量子宇宙論のバックリアクションの実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 23:10:42 GMT)
Attaining entropy production and dissipation maps from Brownian movies
via neural networks [0.0] エントロピー生成の定量化(EP)は、メソスコピックスケールのシステムを理解するために不可欠である。
本研究では,映画からのみ計算する教師なし学習アルゴリズムを用いてEPの推定手法を開発した。
本手法はEPを正確に測定し,2つの非平衡系における散逸マップを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:45:13 GMT)
An Ambient Intelligence-Based Human Behavior Monitoring Framework for
Ubiquitous Environments [0.0] 本枠組みは,日常生活活動中の人間の行動の調査,追跡,監視,分析を行うための総合的なアプローチをめざす。
ADL中の多様なコンテキストパラメータのユーザインタラクションのセマンティック分析を実行し、異なる複雑なアクティビティに関連する異なる行動パターンのリストを識別する。
第二に、これらの行動パターンと環境の動的文脈的・空間的特徴との関係を解析できるインテリジェントな意思決定アルゴリズムで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:50:54 GMT)
A derivation of braided $C^*$-tensor categories from gapped ground
states satisfying the approximate Haag duality [0.0] 我々は、近似双対性と呼ばれるいくつかの追加条件を満たす2次元量子スピン系のギャップ状態から$C*$-tensor圏を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 21:58:48 GMT)
A Systematic Evaluation of Domain Adaptation in Facial Expression
Recognition [0.0] 本稿では,表情認識における領域適応の体系的評価について述べる。
我々は、最先端のトランスファー学習技術と、6つの一般的な顔表情データセットを使用する。
その結果,移動学習の精度は高くなく,目的のデータセットと慣用的に異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 14:41:19 GMT)
A Simple and Efficient Probabilistic Language model for Code-Mixed Text [0.0] コード混合テキストに対する効率的な単語埋め込みを構築するための単純な確率的アプローチを提案する。
双方向LSTMとSVMを用いた分類作業の有効性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 05:37:57 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to the Orienteering Problem with Time
Windows [0.0] Orienteering Problem with Time Windows (OPTW) は、異なる訪問場所から収集した総得点を最大化する最適化問題である。
本研究では,強化学習を用いて学習したポインタネットワークモデルを用いて,OPTW問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 18:37:29 GMT)
A New Quantum Approach to Binary Classification [0.0] 近年、研究者はQMが古典的な機械学習アルゴリズムの改善に役立つかどうかを調査している。
QMの理論は、適切に実装された場合も有効なアルゴリズムを誘発すると考えられている。
このインスピレーションから、量子インスパイアされた二項分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:05:46 GMT)
A Mixed-Supervision Multilevel GAN Framework for Image Quality
Enhancement [0.0] 本稿では,複数品質のトレーニングデータを活用できるGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
I)超解像の病理像と,(II)超解像と外科的煙除去を組み合わせた腹腔鏡像を併用した腹腔鏡下手術を施行した。
臨床および臨床前の大規模データセットの結果は,術式に対する混合スーパービジョンGANの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Jun 2021 17:10:41 GMT)