Algebraic Neural Networks: Stability to Deformations [179.6] 可換代数を用いた代数ニューラルネットワーク(AlgNN)について検討する。
AlgNNはユークリッド畳み込みニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワーク、グループニューラルネットワークなどの多様なアーキテクチャを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 23:17:55 GMT)
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） (Wed, 30 Jun 2021 05:25:21 GMT)
Affective Image Content Analysis: Two Decades Review and New
Perspectives [132.9] 我々は,過去20年間の情緒的イメージコンテンツ分析(AICA)の発展を包括的にレビューする。
我々は、感情的ギャップ、知覚主観性、ラベルノイズと欠如という3つの主要な課題に関して、最先端の手法に焦点を当てる。
画像の内容やコンテキスト理解,グループ感情クラスタリング,ビューアーとイメージのインタラクションなど,今後の課題や研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:20:56 GMT)
Muti-view Mouse Social Behaviour Recognition with Deep Graphical Model [124.3] マウスの社会的行動分析は神経変性疾患の治療効果を評価する貴重なツールである。
マウスの社会行動の豊かな記述を創出する可能性から、ネズミの観察にマルチビュービデオ記録を使用することは、ますます注目を集めている。
本稿では,ビュー固有のサブ構造とビュー共有サブ構造を協調的に学習する,新しい多視点潜在意識・動的識別モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:44:00 GMT)
PSD Representations for Effective Probability Models [117.4] 最近提案された非負関数に対する正半定値(PSD)モデルがこの目的に特に適していることを示す。
我々はPSDモデルの近似と一般化能力の両方を特徴付け、それらが強い理論的保証を享受していることを示す。
本研究では,PSDモデルの密度推定,決定理論,推論への応用への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:13:39 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） (Wed, 30 Jun 2021 15:58:54 GMT)
Adaptive Stochastic ADMM for Decentralized Reinforcement Learning in
Edge Industrial IoT [106.8] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 意思決定および最適制御プロセスのための有望な解法として広く研究されている。
本稿では,Adaptive ADMM (asI-ADMM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは通信コストやスケーラビリティの観点から技術状況よりも優れており,複雑なIoT環境に適応できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:49:07 GMT)
AdaGDA: Faster Adaptive Gradient Descent Ascent Methods for Minimax
Optimization [105.0] 本稿では,非コンケーブ最小値問題に対する高速適応勾配降下法を提案する。
我々は,本手法が,ミニバッチサイズが$O(kappa2.5epsilon-3)$のより低いサンプル複雑性に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:47:09 GMT)
On the Generative Utility of Cyclic Conditionals [103.2] 2つの条件付きモデル$p(x|z)$を用いて、共同分布$p(x,z)$をモデル化できるかどうか、また、どのようにしてサイクルを形成するかを検討する。
本稿では,周期条件生成モデリングのためのCyGenフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:23:45 GMT)
On the Convergence of Stochastic Extragradient for Bilinear Games with
Restarted Iteration Averaging [96.1] 本稿では, ステップサイズが一定であるSEG法の解析を行い, 良好な収束をもたらす手法のバリエーションを示す。
平均化で拡張した場合、SEGはナッシュ平衡に確実に収束し、スケジュールされた再起動手順を組み込むことで、その速度が確実に加速されることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:51:36 GMT)
Weakly Supervised Temporal Adjacent Network for Language Grounding [96.1] 本稿では,時間的言語接地のための新しい教師付き時間的隣接ネットワーク(WSTAN)を提案する。
WSTANは、複数のインスタンス学習(MIL)パラダイムにおいて、時間的隣接ネットワークを活用することで、モーダル間のセマンティックアライメントを学習する。
MILブランチと補完ブランチの両方で、自己監督による意味的識別を強化するために、追加の自己識別損失が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:42:08 GMT)
Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion [90.8] 機械知覚モデルは典型的にはモダリティに特化しており、単調なベンチマークのために最適化されている。
複数の層でのモジュラリティ融合に「融合」を用いる新しいトランスフォーマーアーキテクチャを導入する。
我々は、徹底的なアブレーション研究を行い、複数のオーディオ視覚分類ベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 22:44:12 GMT)
Is Reinforcement Learning More Difficult Than Bandits? A Near-optimal
Algorithm Escaping the Curse of Horizon [88.8] エピソード強化学習は文脈的包帯を一般化する。
長期計画の地平線と未知の状態依存的な遷移は、サンプルの複雑さに若干の困難をもたらす。
MVPは$left(sqrtSAK + S2Aright)$ regretを楽しみ、$Omegaleft(sqrtSAK + S2Aright)$ lower bound of emphcontextual bandits to logarithmic termsに近づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:06:10 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） (Wed, 30 Jun 2021 07:45:39 GMT)
On the Power of Saturated Transformers: A View from Circuit Complexity [87.2] 飽和変圧器はハードアテンション変圧器の限界を超越していることを示す。
硬度から飽和度へのジャンプは、変換器の有効回路深さを$O(log n)$の係数で増加させると解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:09:47 GMT)
The MultiBERTs: BERT Reproductions for Robustness Analysis [86.3] 事前トレーニングの再実行は、パフォーマンスに関して、かなり異なる結論をもたらす可能性がある。
我々は25個のBERTベースのチェックポイントの集合であるMultiBERTを紹介する。
目標は、研究者が事前訓練の手順について、堅牢で統計的に正当化された結論を描けるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:56:44 GMT)
Graph Signal Restoration Using Nested Deep Algorithm Unrolling [85.5] グラフ信号処理は、センサー、社会交通脳ネットワーク、ポイントクラウド処理、グラフネットワークなど、多くのアプリケーションにおいてユビキタスなタスクである。
凸非依存型深部ADMM(ADMM)に基づく2つの復元手法を提案する。
提案手法のパラメータはエンドツーエンドでトレーニング可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:57:01 GMT)
BiX-NAS: Searching Efficient Bi-directional Architecture for Medical
Image Segmentation [85.0] 本稿では,双方向スキップ接続ネットワークのマルチスケールアップグレードについて検討し,新しい2相ニューラルアーキテクチャ探索 (NAS) アルゴリズム,すなわちBiX-NASを用いて,効率的なアーキテクチャを自動検出する。
提案手法は、異なるレベルとイテレーションで非効率なマルチスケール特徴を排除し、ネットワーク計算コストを削減する。
3つの異なる医用画像データセットを用いて2つのセグメンテーションタスクにおけるBiX-NASの評価を行い、実験結果から、Bix-NAS探索アーキテクチャが計算コストを大幅に削減して最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:59:44 GMT)
SOLO: A Simple Framework for Instance Segmentation [84.0] インスタンスカテゴリ"は、インスタンスの場所に応じて、インスタンス内の各ピクセルにカテゴリを割り当てる。
SOLO"は、強力なパフォーマンスを備えたインスタンスセグメンテーションのための、シンプルで、直接的で、高速なフレームワークです。
提案手法は, 高速化と精度の両面から, 実例分割の最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:56:54 GMT)
Learning to Ask Conversational Questions by Optimizing Levenshtein
Distance [83.5] 明示的な編集動作によって最小レベンシュテイン距離(MLD)を最適化する強化反復シーケンス編集(RISE)フレームワークを導入する。
RISEは会話の特徴に関連するトークンに注意を払うことができる。
2つのベンチマークデータセットの実験結果から、RISEは最先端の手法を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:44:19 GMT)
JUWELS Booster -- A Supercomputer for Large-Scale AI Research [79.0] 本稿では、最近J'ulich Supercomputing Centerに委託された高性能コンピューティングシステムであるJUWELS Boosterを紹介する。
システムアーキテクチャ、並列性、分散モデルトレーニング、その優れたパフォーマンスを示すベンチマークについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:37:02 GMT)
Variational Refinement for Importance Sampling Using the Forward
Kullback-Leibler Divergence [77.1] 変分推論(VI)はベイズ推論における正確なサンプリングの代替として人気がある。
重要度サンプリング(IS)は、ベイズ近似推論手順の推定を微調整し、偏りを逸脱するためにしばしば用いられる。
近似ベイズ推論のための最適化手法とサンプリング手法の新たな組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:00:24 GMT)
Understanding and Improving Early Stopping for Learning with Noisy
Labels [63.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)の記憶効果は、多くの最先端のラベルノイズ学習法において重要な役割を担っている。
現在の手法は一般的にDNN全体を考慮して早期停止点を決定する。
我々は、DNNを異なる部分に分割し、この問題に対処するよう徐々に訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:18:00 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） (Wed, 30 Jun 2021 10:45:54 GMT)
Multi-Source Domain Adaptation for Object Detection [52.9] 我々は、Divide-and-Merge Spindle Network (DMSN)と呼ばれる、より高速なR-CNNベースのフレームワークを提案する。
DMSNはドメイン非ネイティブを同時に強化し、識別力を維持することができる。
擬似目標部分集合の最適パラメータを近似する新しい擬似学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:17:20 GMT)
The Threat of Offensive AI to Organizations [52.0] この調査は、組織に対する攻撃的なAIの脅威を調査する。
まず、AIが敵の方法、戦略、目標、および全体的な攻撃モデルをどのように変えるかについて議論する。
そして、文献レビューを通じて、敵が攻撃を強化するために使用できる33の攻撃的AI能力を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 01:03:28 GMT)
ATOM: Robustifying Out-of-distribution Detection Using Outlier Mining [51.2] インフォメーション・アウトリエ・マイニングによるアドリアトレーニングは、OOD検出の堅牢性を向上させる。
ATOMは,古典的,敵対的なOOD評価タスクの幅広いファミリーの下で,最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:33:11 GMT)
Augmented Shortcuts for Vision Transformers [49.7] 視覚変換器モデルにおけるショートカットと特徴の多様性の関係について検討する。
本稿では,元のショートカットに並列に学習可能なパラメータを追加経路を挿入する拡張ショートカット方式を提案する。
ベンチマークデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:48:30 GMT)
Stochastic Gradient Descent-Ascent and Consensus Optimization for Smooth
Games: Convergence Analysis under Expected Co-coercivity [49.7] 本稿では,SGDA と SCO の最終的な収束保証として,期待されるコヒーレンシティ条件を導入し,その利点を説明する。
定常的なステップサイズを用いた場合、両手法の線形収束性を解の近傍に証明する。
我々の収束保証は任意のサンプリングパラダイムの下で保たれ、ミニバッチの複雑さに関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:32:46 GMT)
10-mega pixel snapshot compressive imaging with a hybrid coded aperture [49.0] 高解像度画像は私たちの日常生活で広く使われているが、高解像度モードで動作するカメラのフレームレートが低いため、高速ビデオ撮影は困難である。
既存の撮像システムの低スループット化への解決策として、スナップショットイメージング(SCI)が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 01:09:24 GMT)
XLM-E: Cross-lingual Language Model Pre-training via ELECTRA [46.8] 我々は,多言語コーパスと並列コーパスの両方で,XLM-Eという名前のモデルを事前学習する。
我々のモデルは、様々な言語間理解タスクにおけるベースラインモデルよりもはるかに低コストで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:45:07 GMT)
All That's 'Human' Is Not Gold: Evaluating Human Evaluation of Generated
Text [46.3] 我々は、人間と機械によるテキストを区別する非専門家の能力を評価する研究を行っている。
トレーニングなしでは、GPT3--と人間によるテキストをランダムな確率レベルで区別する評価器があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:00:25 GMT)
Evolving Metric Learning for Incremental and Decremental Features [45.7] インクリメンタルおよびデクリメンタル機能のための新しいオンラインEvolving Metric Learningモデルを開発した。
我々のモデルはスムーズなワッサーシュタイン距離を組み込むことで、インスタンスと特徴の進化を同時に扱うことができる。
ワンショットケースでの課題に対処するだけでなく、モデルをマルチショットシナリオに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:21:14 GMT)
News Article Retrieval in Context for Event-centric Narrative Creation [45.5] 不完全な物語を前提として,物語の継続を可能にする関連する出来事を議論するニュース記事の検索を目指す。
実験により、このタスクには最先端の語彙や意味的なランク付けが不十分であることが示されている。
記事のランク付けを逆時系列順で行うことで、これらのランク付けを単独で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:27:54 GMT)
Invertible Manifold Learning for Dimension Reduction [44.2] 次元減少(DR)は,重要情報の保存により高次元データの低次元表現を学習することを目的としている。
Inv-ML(invertible manifold learning)と呼ばれる新しい2段階DR法を提案し、理論的な情報損失のないDRと実用的なDRのギャップを埋める。
実験は、i-ML-Encと呼ばれる、inv-MLのニューラルネットワーク実装による7つのデータセットで実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:32:57 GMT)
Robust Generative Adversarial Imitation Learning via Local Lipschitzness [43.2] 判別器とジェネレータの局所リプシッツ性がGAILが学習したポリシーの堅牢性に及ぼす影響について検討した。
修正された目的が、より堅牢なポリシーを学習することにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:48:27 GMT)
Dual Reweighting Domain Generalization for Face Presentation Attack
Detection [40.6] ドメイン一般化(DG)に基づく対面的アンチスポーフィング(英語版)アプローチは、目に見えないシナリオに対する堅牢性から注目されている。
以前の方法は、トレーニングプロセス中に複数のドメインから各サンプルを無差別に処理する。
本稿では, サンプル間の相対的重要性を反復的に重み付けし, 一般化をさらに改善する新しいデュアルリヘアリングドメイン一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:24:34 GMT)
Finite-Sample Analysis of Stochastic Approximation Using Smooth Convex
Envelopes [40.3] 一般化エンベロープを用いて滑らかなリャプノフ函数を構築し、そのリャプノフ函数に対してSAの反復体が負のドリフトを持つことを示す。
特に、政治以外のTD学習において、Vトレースアルゴリズムの最初の既知収束率を確立するためにこれを用いる。
また、TD学習を現場で研究し、既存の最先端の成果を$Q$ラーニングで回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:09:14 GMT)
Efficient Spatio-Temporal Recurrent Neural Network for Video Deblurring [39.6] リアルタイムの劣化は、空間的および時間的に変化するぼやけ自体の複雑さのため、依然として困難な課題である。
我々はRNN細胞に残留密度ブロックを適用して、現在のフレームの空間的特徴を効率的に抽出する。
我々は、コ軸ビームスプリッタ取得システムを用いて、ペア/シャープのビデオクリップを収集し、新しいデータセット(BSD)をコミュニティにコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:53:02 GMT)
Revisiting the Primacy of English in Zero-shot Cross-lingual Transfer [39.4] ゼロショット・クロスランガル・トランスファーは実用的な解決策として浮上している。
人気のあるゼロショットベンチマークによって強化されたように、英語は転送のための主要なソース言語である。
ドイツ語やロシア語のような他の高リソース言語は、より効果的に転送されることがよくあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:05:57 GMT)
Edge Proposal Sets for Link Prediction [39.3] Link Predictionは、将来のエッジを予測したり、グラフに欠けているエッジを推測することを目的としており、推奨システム、実験設計、複雑なシステムに様々な応用がある。
本稿では,前処理ステップとしてエッジセットをグラフに追加するだけで,リンク予測アルゴリズムの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 04:59:19 GMT)
IMS' Systems for the IWSLT 2021 Low-Resource Speech Translation Task [38.9] 本稿では,IMS チームによる低リソース音声翻訳共有タスク IWSLT 2021 への提出について述べる。
自動音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)のステップにおいて,最先端モデルと複数のデータ拡張,マルチタスク,トランスファー学習アプローチを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:29:19 GMT)
Simple Training Strategies and Model Scaling for Object Detection [38.3] RetinaNetおよびRCNN検出器を用いたバニラResNet-FPNバックボーンのベンチマークを行った。
バニラ検出器は精度が7.7%向上し、速度は30%速くなった。
我々の最大のRCNN-RSモデルは、ResNet152-FPNバックボーンで52.9%AP、SpineNet143Lバックボーンで53.6%APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:41:47 GMT)
Local Reweighting for Adversarial Training [38.3] インスタンス再重み付き敵訓練(IRAT)は、訓練されたモデルの堅牢性を大幅に向上させることができる。
提案する解法は、局所的再重み付き対向訓練(LRAT)である。
実験の結果、LRATはIRAT(世界再重み付け)と標準AT(再重み付けなし)の両方よりも、攻撃で訓練され、異なる攻撃で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:11:09 GMT)
Joslim: Joint Widths and Weights Optimization for Slimmable Neural
Networks [37.1] 本稿では,スリム化可能なネットワークの幅構成と重みの両面での協調最適化を実現するための汎用フレームワークを提案する。
本フレームワークは,従来およびNASをベースとしたスリム化可能なメソッドを特殊なケースとして仮定し,既存のメソッドよりも柔軟性を向上する。
ImageNetデータセットの1.7%と8%の改善は、FLOPとメモリフットプリントを考慮してMobileNetV2で達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:38:29 GMT)
Robust and Interpretable Temporal Convolution Network for Event
Detection in Lung Sound Recordings [37.1] 肺音事象検出のための軽量で頑健で完全に解釈可能なフレームワークを提案する。
マルチブランチTCNアーキテクチャを使用し、これらのブランチから得られる特徴を組み合わせるために、新しい融合戦略を利用する。
異なる特徴融合戦略を解析した結果,提案手法は非表現的特徴の抑制に繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:36:22 GMT)
Edge Representation Learning with Hypergraphs [36.0] 本稿では,グラフのエッジをハイパーグラフのノードに変換するDHT(Dual Hypergraph Transformation)に基づく新しいエッジ表現学習フレームワークを提案する。
グラフ表現と生成性能のための多種多様なグラフデータセット上で,ハイパーグラフを用いたエッジ表現学習法を検証する。
我々のエッジ表現学習とプーリング法はグラフ分類における最先端のグラフプーリング法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:59:05 GMT)
Distributionally Robust Learning with Stable Adversarial Training [34.7] 経験的リスク最小化を伴う機械学習アルゴリズムは、分散シフトの下で脆弱である。
そこで本稿では,異種データソースを活用して,より実用的な不確実性セットを構築する,SAL(Stable Adversarial Learning)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:05:45 GMT)
Align Yourself: Self-supervised Pre-training for Fine-grained
Recognition via Saliency Alignment [34.4] Cross-view Saliency Alignment (CVSA)は、画像のサリエンシ領域を新しいビュー生成としてトリミングし、交換し、その後、クロスビューアライメント損失を通じて、前景オブジェクトのローカライズを誘導する、対照的な学習フレームワークである。
4つの一般的な詳細な分類ベンチマークの実験により、CVSAは学習された表現を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:56:26 GMT)
CityNet: A Multi-city Multi-modal Dataset for Smart City Applications [33.4] CityNetは、7つの都市からのデータを含むマルチモーダルな都市データセットで、それぞれが3つのデータソースから来ている。
CityNetの利用を容易にするため、我々は広範囲にわたる機械学習実験を実施している。
時間的予測、伝達学習、強化学習。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 04:05:51 GMT)
Classical Planning in Deep Latent Space [33.1] Latplanは、ディープラーニングと古典的計画を組み合わせた教師なしアーキテクチャである。
ラトプランは、象徴的な潜在空間における目標状態への計画を見つけ、視覚化された計画実行を返します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:31:21 GMT)
Analytic Insights into Structure and Rank of Neural Network Hessian Maps [32.9] ニューラルネットワークのヘシアンは、損失の2階微分を通じてパラメータ相互作用をキャプチャする。
我々は、ヘッセン写像の範囲を分析する理論的ツールを開発し、その階数不足の正確な理解を提供する。
これにより、ディープ線形ネットワークのヘッセン階数に対する正確な公式と厳密な上界が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:29:58 GMT)
ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin
Information [32.7] 我々は,漢字のグリフとピニイン情報を事前学習に組み込んだ ChineseBERT を提案する。
提案した ChineseBERT モデルは,トレーニングステップの少ないベースラインモデルよりも大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:06:00 GMT)
Mutual-GAN: Towards Unsupervised Cross-Weather Adaptation with Mutual
Information Constraint [32.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)の成功を証明している。
現実的な応用では、屋外の天気と照明は、例えば、曇りや夜間のように変更可能であり、CNNの日中のデータでのみ訓練されたセマンティックセマンティックセマンティクスの精度が著しく低下する。
本研究では,悪天候下で撮影された映像に対して,日中トレーニングニューラルネットワークを適用した場合の精度低下を軽減するために,新たな生成逆ネットワーク(Mutual-GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:44:22 GMT)
Long-Short Temporal Modeling for Efficient Action Recognition [32.2] 本稿では,ME(Motion Enhancement)モジュールとVLA(Video-level Aggregation)モジュールで構成されるMENetと呼ばれる2ストリーム動作認識ネットワークを提案する。
短時間の動作に対して,隣接するセグメント間での運動塩分濃度を混合することにより,短時間の動作を改善するための効率的なMEモジュールを設計する。
長期アグリゲーションに関しては、VLAは出現ブランチの上部に採用され、すべてのセグメントにまたがる長期的な依存関係を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:54:13 GMT)
Understanding Adversarial Attacks on Observations in Deep Reinforcement
Learning [32.1] 深層強化学習モデルは、観測を操作することで被害者の総報酬を減少させる敵攻撃に対して脆弱である。
関数空間における逆攻撃の問題を修正し、以前の勾配に基づく攻撃をいくつかの部分空間に分割する。
第一段階では、環境をハックして偽装ポリシーを訓練し、最下位の報酬にルーティングするトラジェクトリのセットを発見する。
本手法は,攻撃エージェントの性能に対して,既存の手法よりも厳密な理論上界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:41:51 GMT)
Learning Bounds for Open-Set Learning [31.9] オープン・セット・ラーニング(OSL, Open-set Learning)では, 授業中に見つからないクラスからのサンプルが存在する。
OSL問題に対処するために、補助的オープンセットリスク(AOSR)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:10:06 GMT)
Fair Visual Recognition in Limited Data Regime using Self-Supervision
and Self-Distillation [31.4] 我々は、モデルに対するバイアスの影響を低減するために、自己超越と自己蒸留に適応する。
実験によって、我々のアプローチはモデルで学んだバイアスを大幅に削減できることを示した。
提案手法は, 性能を著しく向上させ, 限られたデータ構造におけるモデルバイアスを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:22:46 GMT)
Robust Coreset for Continuous-and-Bounded Learning (with Outliers) [30.9] 本研究では,エム連続有界学習問題に対する新しいロバストなコアセット法を提案する。
私たちの堅牢なコアセットは、完全にダイナミックな環境で効率的に維持できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:24:20 GMT)
Monte Carlo Variational Auto-Encoders [29.8] 変分自動エンコーダ(VAE)は、エビデンス下界(ELBO)の最大化によって訓練された、一般的な深部潜伏変数モデルである。
本稿では,両問題に対処し,様々なアプリケーションにおけるモンテカルロVAEの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:21:47 GMT)
Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach [29.7] 本稿では、外乱のない検出器を定式化するために、カメラのポーズをキャプチャする新しい方法を提案する。
コンバータは、潜伏空間における摂動特性を補正するように設計されている。
実験により,本手法が他の最先端技術と比較して最高の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:35:51 GMT)
Bio-Inspired Adversarial Attack Against Deep Neural Networks [28.2] 本論文は,生体にインスパイアされた設計を応用した,ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する新たな敵攻撃を開発する。
我々の知る限りでは、これは動く物体で物理的な攻撃を導入する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:23:52 GMT)
Learnable Reconstruction Methods from RGB Images to Hyperspectral
Imaging: A Survey [27.2] より安価なRGB画像から高スペクトル情報を直接再構成することで、多くの代替分光イメージング法が提案されている。
広帯域RGB画像から最新のスペクトル再構成手法を徹底的に検討する。
データ駆動深層学習法の多くは, 速度が低いにもかかわらず, 復元精度と品質の点で, 従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:52:41 GMT)
Quantifying Availability and Discovery in Recommender Systems via
Stochastic Reachability [27.2] そこで本稿では,ユーザへのコンテンツ推薦の最大確率を定量化するために,到達性に基づく評価手法を提案する。
リーチビリティは、コンテンツの可用性のバイアスを検出し、ユーザに与えられる発見の機会の制限を診断するために使用することができる。
明示的および暗黙的な評価の大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた推薦アルゴリズムの評価を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:18:12 GMT)
How to Train Your MAML to Excel in Few-Shot Classification [26.5] そこで本研究では,MAMLの訓練方法について紹介する。
我々のアプローチはUNICORN-MAMLと呼ばれ、最先端のアルゴリズムに匹敵する、あるいは性能に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:56:15 GMT)
Optimal Epidemic Control as a Contextual Combinatorial Bandit with
Budget [26.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックを踏まえ、最良の政策を規定する最適な方法を見つけることは、オープンな挑戦であり、重要な実践的問題である。
この多次元的なエクスプロイトと探索のトレードオフを解決するために、我々はこの技術的課題を文脈的盗聴問題として定式化する。
エージェントは、毎日の新型コロナウイルス感染者数と推奨介入の厳格さを最小化するために、政策立案者がリアルタイムで実施できる有用な介入計画を作成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 04:46:31 GMT)
The Evolution of Out-of-Distribution Robustness Throughout Fine-Tuning [25.9] このベースラインに対するアウト・オブ・ディストリビューションデータより正確であるモデルは「有効ロバスト性」を示す。
より大規模なデータセットで事前トレーニングされたモデルは、収束時に消滅するトレーニング中に効果的な堅牢性を示す。
本稿では, 最先端システムに効率的なロバスト性を拡張し, 最先端モデルの分布外精度を向上させるためのいくつかの戦略について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:21:42 GMT)
Group Testing under Superspreading Dynamics [25.8] グループテストは、確認された新型コロナウイルス患者のすべての密接な接触に対して推奨される。
そこで本研究では,Dorfman法と不完全性試験を併用した,よく知られた半適応型プールテスト法を構築し,動的プログラミングに基づく簡単なグループテスト法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:27:58 GMT)
Small in-distribution changes in 3D perspective and lighting fool both
CNNs and Transformers [25.6] ネットワークは、小さな3D視点の変化や照明の変化に対して脆弱であることを示す。
我々は、CMA-Searchと呼ばれる進化戦略(ES)ベースのアプローチを導入する。
我々は、ResNetとOpenAIのCLIPモデルの両方に対して、ImageNet画像の近傍で誤分類を見つけるために、この手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:49:19 GMT)
Single RGB-D Camera Teleoperation for General Robotic Manipulation [25.3] 人間のモーションキャプチャー装置として1台のRGB-Dカメラを用いた遠隔操作システムを提案する。
本システムでは, 布の折り畳み, 打抜き, 穴内の3mmクリアランスペグなど, 汎用的な操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 22:18:50 GMT)
Improving black-box optimization in VAE latent space using decoder
uncertainty [25.2] 我々は、より堅牢な不確実性推定を提供する重要サンプリングベース推定器を導入する。
ブラックボックスの目的と生成されたサンプルの妥当性のトレードオフが良くなり、時には両者を同時に改善する。
これらの利点は、数値生成、算術式近似、薬物設計のための分子生成におけるいくつかの実験的な設定にまたがって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:46:18 GMT)
Explicit Clothing Modeling for an Animatable Full-Body Avatar [21.5] マルチビューキャプチャービデオから上半身の衣服を明示的に表現したアニマタブルな布製のアバターを製作した。
身体力学と衣服状態の相互作用を学習するために、時間的畳み込みネットワークを用いて衣服潜伏コードの予測を行う。
3つの異なるアクターに対してフォトリアリスティックなアニメーションを出力し、単層アバターよりも布体アバターの利点を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:51:00 GMT)
Convex Optimization for Parameter Synthesis in MDPs [19.8] 確率論的モデル検査は、マルコフ決定プロセスが時間論理の仕様を満たすかどうかを証明することを目的としている。
我々は、局所最適実行時ソリューションを反復的に得る2つのアプローチを開発する。
数十万のパラメータを持つ衛星パラメータ合成問題に対するアプローチと,その拡張性を,広く使用されているベンチマーク上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:23:56 GMT)
Synthetic Data Are as Good as the Real for Association Knowledge
Learning in Multi-object Tracking [19.8] 本稿では,3次元合成データが実世界のビデオに取って代わってアソシエーショントレーニングを行うことができるかどうかを考察する。
具体的には,MOTXと呼ばれる大規模合成データエンジンを導入し,カメラや物体の運動特性を実世界のデータセットに類似するように手動で設定する。
実データと比較すると、合成データから得られた関連知識は、ドメイン適応技術なしで実世界のテストセット上で非常によく似た性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:46:36 GMT)
What Can Unsupervised Machine Translation Contribute to High-Resource
Language Pairs? [18.9] 我々は、教師なしMTと教師なしMTのどちらによって生成された正しい翻訳のスタイルを比較した。
我々は、教師なしおよび教師なしMTの利点を単一のシステムに組み合わせる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 05:44:05 GMT)
A Unified View of Stochastic Hamiltonian Sampling [18.3] この研究は、後続サンプリングのためのハミルトン微分方程式(SDE)の理論的性質を再考する。
数値SDEシミュレーションから生じる2種類の誤差について検討し, 離散化誤差と雑音勾配推定による誤差について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:50:11 GMT)
Latent Space Model for Higher-order Networks and Generalized Tensor
Decomposition [18.1] 我々は、複雑な高次ネットワーク相互作用を研究するために、一般的な潜在空間モデルとして定式化された統一フレームワークを導入する。
一般化された多線形カーネルをリンク関数として、潜伏位置と観測データとの関係を定式化する。
本手法が合成データに与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:11:17 GMT)
Exploring the Efficacy of Automatically Generated Counterfactuals for
Sentiment Analysis [17.8] 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） (Wed, 30 Jun 2021 04:56:27 GMT)
Word-level Sign Language Recognition with Multi-stream Neural Networks
Focusing on Local Regions [17.8] 本稿では,ローカル領域の画像を含むストリームと,骨格情報を持つストリームを導入した,新しいマルチストリームWSLRフレームワークを提案する。
WLASLデータセットの実験結果から,提案手法がTop-1精度で約15%向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:30:06 GMT)
Reasoning on $\textit{DL-Lite}_{\cal R}$ with Defeasibility in ASP [16.8] 我々は,不可能な公理を持つ知識ベースを$textitDL-Lite_cal R$で定義し,それらの意味的および計算的性質について検討する。
制限形式である$textitDL-Lite_cal R$ axiomsにより、より単純なASPエンコーディングを定式化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:51:29 GMT)
Fixed points of monotonic and (weakly) scalable neural networks [16.2] 非負の入力と非負のネットワークパラメータを持つネットワークは、モノトニックかつ(弱く)スケーラブルな関数として認識できることを示す。
モノトニックかつ弱い拡張性を持つニューラルネットワークの固定点集合の形状は、しばしば間隔であり、拡張性のあるネットワークの場合の点に縮退する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:49:55 GMT)
Koopman Spectrum Nonlinear Regulator and Provably Efficient Online
Learning [16.2] クープマンスペクトルコストの最小化により非線形システムを制御する新しいパラダイムを提案する。
このパラダイムでは累積コストで不可能な動的実現が実現可能であることを実証する。
我々は,いくつかの構造的仮定の下で,サブ線形後悔を楽しむオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:07:39 GMT)
Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful
Life Prediction [16.0] 本稿では,新しい深部RUL予測手法であるTransformer (DAST) に基づくDual Aspect Self-attentionを提案する。
DASTは2つのエンコーダから構成されており、異なるセンサーと時間ステップの特徴を同時に抽出する。
2つの実ターボファンエンジンデータセットによる実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:54:59 GMT)
Interventional Assays for the Latent Space of Autoencoders [15.5] 本稿では,学習したデータ多様体を探索する潜在応答というフレームワークを提案する。
我々は、トレーニングされたVAEの潜伏空間が選択された前とどの程度一致しているかを確認するために、表現の「穴」を調査する。
各種ベンチマークデータセットのVAEを用いて,本分析によって生成したサンプルの品質が向上するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:31:08 GMT)
Machine Learning-enhanced Receive Processing for MU-MIMO OFDM Systems [15.4] 機械学習は、マルチユーザマルチインプットマルチアウトプット(MU-MIMO)受信処理を改善するために使用できる。
本稿では,従来の受信機の利点を保ちつつ,特定の部品をMLコンポーネントで強化する新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:02:27 GMT)
End-to-End Learning of OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints [15.4] 送信機にニューラルネットワーク(NN)を用いて,PAPRと隣接チャネルリーク比(ACLR)を制御可能な高次元変調方式を学習することを提案する。
2つのNNはOFDM上で動作し、PAPRとACLRの制約を強制するトレーニングアルゴリズムを使用して、エンドツーエンドで共同最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:09:30 GMT)
Exponential enhancement of quantum metrology using continuous variables [15.1] 本稿では,測定感度を指数関数的に向上させる信号プローブハミルトニアンの設計を提案する。
時間と結合項数の両方の線形スケーリングは指数関数的拡張を得るのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:55:17 GMT)
BLNet: A Fast Deep Learning Framework for Low-Light Image Enhancement
with Noise Removal and Color Restoration [14.8] 我々は、Bringing the Lightness(BLNet)と呼ばれる非常に高速なディープラーニングフレームワークを提案する。
Retinex Theoryに基づいて、我々のモデルにおける分解ネットは、低照度画像を反射率と照明に分解することができる。
提案手法は, 良好なルバスト性および一般化によって有望な効果を発揮することを示すため, 広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:06:16 GMT)
Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes [14.7] アンチパターンは、欠陥のあるプラクティスや方法論を記述するための語彙を提供する。
いくつかのアンチパターンは技術的な誤りによるものであり、他のパターンは周囲の文脈について十分な知識を持っていないためである。
アンチパターンのカタログ化に加えて、ソリューション、ベストプラクティス、MLOps成熟に向けた今後の方向性について説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:00:52 GMT)
A Conditional Splitting Framework for Efficient Constituency Parsing [14.5] 本稿では,選択性解析問題(シンタクティックおよび談話構文解析)を一連の条件分割決定に当てはめる,汎用的なSeq2seq解析フレームワークを提案する。
解析モデルでは,テキストスパンで可能な分割点の条件付き確率分布を推定し,効率的なトップダウンデコーディングをサポートする。
談話分析では, 談話セグメンテーションを解析の特別な事例として扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 00:36:34 GMT)
Unaware Fairness: Hierarchical Random Forest for Protected Classes [14.5] 本稿では,保護クラスを明示的に含まない階層型ランダム森林モデルを提案する。
ボストン市警察のインタビュー記録から,提案モデルの有用性について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 01:14:59 GMT)
Scalable Gaussian Processes for Data-Driven Design using Big Data with
Categorical Factors [14.3] ガウス過程(GP)は、大きなデータセット、カテゴリ入力、および複数の応答を調節するのに困難である。
本稿では,変分推論によって得られた潜伏変数と関数を用いて,上記の課題を同時に解決するGPモデルを提案する。
本手法は三元系酸化物材料の機械学習と多スケール対応機構のトポロジー最適化に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 01:59:01 GMT)
O2D2: Out-Of-Distribution Detector to Capture Undecidable Trials in
Authorship Verification [14.3] 本研究では,ハイブリッド型ニューラル-確率的フレームワークを提案する。
これは2020年の優勝申請に基づいており、感度を大幅に下げて話題のバリエーションを減らそうとしている。
また, PAN 2021 AVタスクに参加した他のシステムよりも優れた非応答を定義するためのOut-Of-Distribution Detector (O2D2) も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:10:43 GMT)
End-to-End Spoken Language Understanding using RNN-Transducer ASR [14.3] 本稿では,音声音声からテキスト,意図,スロットを抽出するエンドツーエンド学習音声理解システム(SLU)を提案する。
ストリーミングリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNNT)ベースの自動音声認識(ASR)モデルからなり、ニューラルネットワークを通じてニューラル自然言語理解(NLU)モデルに接続される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:20:32 GMT)
Non-line-of-sight imaging with picosecond temporal resolution [13.8] 非視線イメージング(NLOS)は隅々の監視を可能にし、多様なアプリケーションに期待できる。
我々は、高時間分解能1.4ps、低ノイズカウントレート5秒/秒(cps)のアップコンバージョン単光子検出器を構築した。
本システムでは,180mの軸方向分解能と2mmの横方向分解能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:55:45 GMT)
HybridDeepRx: Deep Learning Receiver for High-EVM Signals [13.7] 機械学習(ML)を用いたOFDM信号の復調のための物理層レシーバソリューションを提案する。
時間領域と周波数領域の両方に層を含む、新しいディープラーニングベースの畳み込みニューラルネットワークレシーバが考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:10:01 GMT)
Evaluation of Thematic Coherence in Microblogs [12.9] 3つの異なるドメインと時間ウィンドウからマイクロブログクラスタのコーパスを作成し、テーマコヒーレンスを評価するタスクを定義する。
我々は、表面レベルメトリクス、トピックモデルコヒーレンスのためのメトリクス、テキスト生成メトリクスなど、さまざまなメトリクスについて検討する。
TGMは、時間窓の影響に敏感でないため、マイクロブログクラスタのテーマコヒーレンスを捉えるために考慮された他の指標よりも信頼性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:32:59 GMT)
When Video Classification Meets Incremental Classes [12.3] 本稿では,忘れを忘れるテキスト触媒の課題に対処する枠組みを提案する。
まず, 蒸留前の粒度・時間的知識を緩和する。
第2に,古いクラスとキーフレームの代表的なビデオインスタンスを,厳密なストレージ予算の下で選択・保存する,二重例選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:12:33 GMT)
World Model as a Graph: Learning Latent Landmarks for Planning [12.2] 計画は人間の知性の目印です。
著名なフレームワークであるModel-Based RLは、世界モデルを学び、ステップバイステップの仮想ロールアウトを使って計画する。
本稿では,スパースな多段階遷移からなるグラフ構造化世界モデルを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:00:52 GMT)
Mixed Cross Entropy Loss for Neural Machine Translation [12.1] クロスエントロピー(Cross Entropy, CE)は、ニューラルネットワーク翻訳訓練における標準的な損失関数である。
いずれのトレーニングアプローチにおいても,CEの代替としてクロスエントロピー損失(混合CE)が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:15:05 GMT)
Tuning Mixed Input Hyperparameters on the Fly for Efficient Population
Based AutoRL [12.1] 連続変数とカテゴリー変数の両方を最適化する新しい効率的な階層的アプローチを導入する。
データ拡張と他のハイパーパラメータ間の依存を明示的にモデル化することで、一般化が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:15:59 GMT)
What can linear interpolation of neural network loss landscapes tell us? [11.8] ロスランドスケープは、人間が理解しやすい方法で可視化することが非常に難しいことで知られています。
この問題に対処する一般的な方法は、ランドスケープの線形スライスをプロットすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:54:04 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） (Wed, 30 Jun 2021 14:14:56 GMT)
MissFormer: (In-)attention-based handling of missing observations for
trajectory filtering and prediction [11.2] 本稿では,変圧器を用いた可変長軌跡データにおける欠測の処理手法を提案する。
欠落したトークン、バイナリエンコードされた欠落したイベントを提供することで、モデルは欠落したデータに at-attend することを学び、残りの入力に条件付けられた完全な軌跡を推測する。
このモデルの能力は、原始的なオブジェクト追跡シナリオを反映した合成データと実世界のデータで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:12:52 GMT)
Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources [11.1] 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） (Wed, 30 Jun 2021 05:00:20 GMT)
Learning a Reversible Embedding Mapping using Bi-Directional Manifold
Alignment [10.9] 2つの多様体間の非線形写像を学習する双方向多様体アライメント(BDMA)を提案する。
我々はBDMAを、個別の、指示されたソースとターゲットの組み合わせではなく、一対の言語のためのモデルで訓練することで実証する。
我々は,BDMAで訓練されたモデルが,単語を「逆」方向にうまくマッピングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 22:13:42 GMT)
Zero-shot Learning with Class Description Regularization [10.7] 生成型ZSLモデルに対して,各カテゴリの記述により多くの注意を払うことを促す,新たな正規化形式を導入する。
実験結果から, 一般化ゼロショット認識・分類の課題において, 複数の最先端モデルの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:56:15 GMT)
Effective Evaluation of Deep Active Learning on Image Classification
Tasks [10.3] 画像分類の文脈において,最先端の能動学習アルゴリズムを統一的に実装する。
正の面では、AL手法はデータ拡張によるRSに比べてラベル効率が2倍から4倍高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 04:49:40 GMT)
A Diverse Corpus for Evaluating and Developing English Math Word Problem
Solvers [10.2] 本稿では,多種多様(言語パターンと問題型の両方)の英算語問題 (MWP) コーパスについて述べる。
AIの進歩を研究するための既存のMWPコーパスは、言語の使用パターンや問題タイプに制限されている。
そこで本研究では,2,305 MWP を用いた英語 MWP コーパスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 01:54:11 GMT)
Uncertainty-Aware Learning for Improvements in Image Quality of the
Canada-France-Hawaii Telescope [10.0] 我々は、現状の機械学習手法を利用して、環境条件や観測操作パラメータから観測画像の品質(IQ)を予測する。
我々は,CFHT の広視野カメラ MegaCam において,データ特徴と観測された IQ 間の複素依存の高精度かつ解釈可能なモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:10:20 GMT)
Exploiting Spiking Dynamics with Spatial-temporal Feature Normalization
in Graph Learning [9.9] 内在的なダイナミクスを持つ生物学的スパイキングニューロンは、脳の強力な表現力と学習能力を持つ。
ユークリッド空間タスクを処理するためのスパイクニューラルネットワーク(SNN)の最近の進歩にもかかわらず、非ユークリッド空間データの処理においてSNNを活用することは依然として困難である。
本稿では,グラフ学習のためのSNNの直接学習を可能にする,一般的なスパイクに基づくモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:20:16 GMT)
Deep Linear Networks Dynamics: Low-Rank Biases Induced by Initialization
Scale and L2 Regularization [9.8] 勾配勾配勾配から得られる線形写像のランクは,パラメータに$L_2$正規化を加えることによりどのように影響を受けるかを検討する。
パラメータに$L_p$-Schatten(quasi)ノルムを加えると、線形写像上の$L_p$-Schatten(quasi)ノルムのコストが加算される。
いくつかの設定では、これらの局所的なミニマはグローバルなミニマよりも一般化可能であることを数値的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:34:05 GMT)
Which Echo Chamber? Regions of Attraction in Learning with
Decision-Dependent Distributions [9.8] 我々は、繰り返しリスク最小化を、実行リスク最小化の勾配流の軌跡として分析する。
実世界の状況に動機づけられたパフォーマンスリスクの局所的最小化要因が複数存在する場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:38:08 GMT)
Shape Completion via IMLE [9.7] 形状完了は部分的なスキャンなどの部分的な入力形状を完了させる問題である。
本稿では,一対多のマッピングを効果的に学習できる新しいマルチモーダル形状補完手法を提案する。
本手法は, 形状の完全性と多様性の観点から, 代替案よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:45:10 GMT)
Single-Step Adversarial Training for Semantic Segmentation [9.1] 弱い敵攻撃による敵の訓練は、強い攻撃に対する堅牢性を改善するものではないことが知られている。
近年の研究では、トレーニング中に適切なステップサイズを選択することで、そのような単一ステップ法の堅牢性を高めることが可能であることが示されている。
そこで本研究では,単段階対向学習の堅牢性を高めるための新しいステップサイズ制御アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:41:09 GMT)
Semantic Segmentation of Periocular Near-Infra-Red Eye Images Under
Alcohol Effects [8.8] 本稿では, アルコール摂取下での近赤外虹彩画像から眼球の局在を検知し, セグメンテーションし, 推定する新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、一枚の画像から両目を検出するために、スクラッチから訓練された物体検出器に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:15:17 GMT)
Using Robust Regression to Find Font Usage Trends [8.6] 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） (Wed, 30 Jun 2021 09:21:50 GMT)
Nearly-Tight and Oblivious Algorithms for Explainable Clustering [8.1] Moshkovitz, Dasgupta, Rashtchian, Frost (ICML 2020) によって初めて定式化された設定における説明可能なクラスタリングの問題について検討する。
k$クラスタリングは、各内部ノードデータが1次元(機能)で閾値をカットした点を示す決定木によって与えられる場合、説明可能であると言われる。
我々は、$k$-mediansの目的に対して最適な(必ずしも説明できない)クラスタリングと比較して、少なくとも$O(log2 k)$の係数を失う説明可能なクラスタリングを出力するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:49:41 GMT)
Incorporating Domain Knowledge for Extractive Summarization of Legal
Case Documents [7.6] 法ケース文書の要約のための教師なし要約アルゴリズムDELSummを提案する。
提案アルゴリズムは,数千対の文書-要約ペアで訓練された教師付き要約モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:06:15 GMT)
Geometric Discord for Multi-qubit Systems [7.6] 我々は、多部量子不協和の幾何学的測度を評価し、多ビット状態の大族に対する結果を得る。
位相ノイズが2ビット、3ビット、4ビット状態の1つの部分にのみ作用する場合に、突然の多部幾何学的不協和が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:53:28 GMT)
Exploring Context Modeling Techniques on the Spatiotemporal Crowd Flow
Prediction [7.5] 我々は文脈特徴と文脈モデリング技術の両方に関する新しい分類法を開発した。
私たちは、数億のレコードを持つ7つのデータセットで実験を行います。
研究者が様々なアプリケーションでコンテキストを便利に活用するためのガイドラインを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:19:41 GMT)
Hierarchical Phenotyping and Graph Modeling of Spatial Architecture in
Lymphoid Neoplasms [7.2] この研究は、セルコンポーネントのオーケストレーションと相互作用をプロファイリングするための、ローカルグラフとグローバルグラフをハイブリッドする最初の試みの一つである。
提案アルゴリズムは,繰り返し5倍のクロスバリデーション方式を用いて0.703の平均診断精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:09:32 GMT)
Overcoming barriers to scalability in variational quantum Monte Carlo [6.4] 変分量子モンテカルロ法(VQMC)は、多体量子系に固有の次元の呪いを克服する能力により、近年注目されている。
VQMCと変分量子アルゴリズムのハイブリッド量子古典計算パラダイムの間には、近接した並列性が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:21:53 GMT)
Whose Opinions Matter? Perspective-aware Models to Identify Opinions of
Hate Speech Victims in Abusive Language Detection [6.2] 異なるコミュニティから生まれる偏極的な意見をモデル化するための詳細な研究を提示する。
この情報に頼ることで、アノテータを同様の視点を共有するグループに分割できると考えています。
本稿では,オンライン虐待を特徴付けるためのサブカテゴリによって注釈付けされた,新しいリソース,多視点英語データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:35:49 GMT)
Dep-$L_0$: Improving $L_0$-based Network Sparsification via Dependency
Modeling [6.1] L_0$正規化によるディープニューラルネットワークのトレーニングは、ネットワークプルーニングやスパシフィケーションの顕著なアプローチのひとつだ。
本稿では,ImageNet上のResNet50のような大規模学習タスクに対して一貫性のない処理を行うことを示す。
本稿では,多層パーセプトロンとして効果的にモデル化できるバイナリゲートの依存性モデリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:33:35 GMT)
Ethical AI-Powered Regression Test Selection [5.6] 人工知能(AI-RTS)による回帰テスト選択(RTS)の自動化と強化
私たちは3つの課題(責任の割り当て、意思決定のバイアス、参加の欠如)と3つのアプローチ(説明可能性、監督、多様性)を特定します。
我々は、倫理的AI-RTSのチェックリストを提供し、プロセスに関わるステークホルダーの意思決定のガイドを支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:24:51 GMT)
Nearly tight Trotterization of interacting electrons [5.4] 量子シミュレーションは, 対象ハミルトニアンの可換性, 相互作用の空間性, 初期状態の事前知識を活用することにより, 改善可能であることを示す。
我々は、様々な物理系を含む相互作用電子のクラスに対して、トロタライゼーションを用いてこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Recurrently Estimating Reflective Symmetry Planes from Partial
Pointclouds [5.1] 代わりに、高さ次元に沿ってデータをスライスし、2次元畳み込み再帰回帰スキームに順次渡す新しい符号化法を提案する。
提案手法は,全合成対象の平面反射対称性推定作業における最先端技術に匹敵する精度を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:26:15 GMT)
Improving Factual Consistency of Abstractive Summarization on Customer
Feedback [5.1] Eコマースストアは顧客からのフィードバックを集め、売り手が顧客の懸念について学び、顧客の注文体験を向上させる。
フィードバックの簡潔な要約は、売り手が顧客の不満の原因となる問題をよりよく理解するのに役立ちます。
従来の抽象テキスト要約モデルは、顧客からのフィードバックから要約を生成する際に、2つの主要な事実エラーを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:34:36 GMT)
Efficient Detection of Botnet Traffic by features selection and Decision
Trees [4.9] ボットネットは最大の存在感を持つオンラインの脅威の1つであり、世界の経済に億万長者の損失をもたらしている。
本研究では,ボットネットのトラフィック分類における性能向上に焦点をあてて,検出率をさらに向上させる特徴を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:55:12 GMT)
When the Echo Chamber Shatters: Examining the Use of Community-Specific
Language Post-Subreddit Ban [4.9] コミュニティレベルの禁止は、オンラインハラスメントと有害なスピーチを可能にするグループに対する共通のツールである。
本稿では,グループ内言語を識別し,Reddit上でのユーザ活動を追跡する,柔軟な教師なし手法を提案する。
上位のユーザは全体のアクティブ度が低くなる傾向にあり、ランダムなユーザはアクティビティを低下させることなく、グループ内での言語の使用を少なくする傾向があった。
ダークユーモアのコミュニティのユーザーは禁止によってほとんど影響を受けなかったが、白人至上主義とファシズムを中心に組織されたコミュニティのユーザーは最も影響を受けていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:59:46 GMT)
Faithful Edge Federated Learning: Scalability and Privacy [4.9] フェデレーション学習は、ローカルデータセットの交換を必要とせずに、分散型エッジデバイスのネットワーク上で機械学習アルゴリズムをトレーニングすることを可能にする。
エージェントが自発的に参加するインセンティブに、フェデレーション学習の鍵となる特徴、不均衡データおよび非i.d.データがどのように影響するかを分析する。
経済性,スケーラビリティ,プライバシを満足する2つの忠実な連合学習機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:46:40 GMT)
A Generative Model for Raw Audio Using Transformer Architectures [4.6] 本稿ではトランスフォーマーアーキテクチャを用いて波形レベルで音声合成を行う新しい手法を提案する。
本稿では,波形を生成するためのディープニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,次のステップを予測するための類似データセットにおいて,広範に使用されているウェーブネットアーキテクチャを最大9%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:05:31 GMT)
SimNet: Enabling Robust Unknown Object Manipulation from Pure Synthetic
Data via Stereo [4.3] SimNetは、シミュレーションステレオデータを使用して、単一のマルチヘッドニューラルネットワークとして訓練されている。
SimNetは2次元車検出、未知の物体検出、変形可能な物体キーポイント検出で評価される。
OBBとキーポイント予測を用いて把握位置を推定することにより、未知のオブジェクトのエンドツーエンド操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:18:14 GMT)
Explanation-Guided Diagnosis of Machine Learning Evasion Attacks [3.8] 本稿では,ML回避攻撃の高忠実度評価を導くために,説明可能なML手法を利用する新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,事前回避摂動と回避後説明の間の説明誘導相関解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 05:47:12 GMT)
Global Knowledge Distillation in Federated Learning [3.7] 本稿では,従来のグローバルモデルから知識を学習し,局所バイアス学習問題に対処する,新たなグローバル知識蒸留法であるFedGKDを提案する。
提案手法の有効性を示すため,各種CVデータセット(CIFAR-10/100)と設定(非i.dデータ)について広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:14:24 GMT)
Early Risk Detection of Pathological Gambling, Self-Harm and Depression
Using BERT [3.3] eRiskワークショップの2021年版でBLUEチームの貢献について紹介する。
我々は、ギャンブル中毒の早期発見、セルフハーム、ソーシャルメディア投稿からのうつ病の重症度の推定といった課題に対処する。
我々は、トレーニング済みのBERTトランスフォーマーと、メンタルヘルスのサブレディットから自動的にクロールされたデータを採用し、3つのタスクすべてに対して合理的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:12:11 GMT)
Learning to communicate about shared procedural abstractions [3.2] 本研究では,人間が自然言語を用いて物理的組立問題を協調的に解く方法について検討する。
ある参加者は標的の塔を見ることができ、他の参加者に再建のための組み立て指示を送った。
結果は、知的エージェントが共通の手続き的抽象化に基づいて調整できる誘導バイアスに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:59:11 GMT)
Reinforcement Learning based Disease Progression Model for Alzheimer's
Disease [3.1] 我々は、微分方程式(DE)と強化学習(RL)をドメイン知識と組み合わせて、アルツハイマー病(AD)の進行をモデル化する。
我々は、DES(シミュレーター)と訓練されたRLエージェントからなるモデルを用いて、個別化された10年間のAD進行を予測する。
我々のフレームワークは、AD進行をモデル化するためのDESとRLを組み合わせており、他の神経疾患の理解に広く適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:32:12 GMT)
A Structured Analysis of the Video Degradation Effects on the
Performance of a Machine Learning-enabled Pedestrian Detector [3.1] 本稿では,ML対応歩行者検出器の性能に及ぼす映像劣化の影響について検討する。
その結果、慎重に選択されたロッキーなビデオ構成は、特定のML対応システムの適切な性能を保っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:30:12 GMT)
Cyclist Trajectory Forecasts by Incorporation of Multi-View Video
Information [3.0] 本稿では,都市交差点に設置した広角ステレオカメラシステムによる映像データからの視覚的手がかりを,サイクリストの軌道予測に組み込む新しい手法を提案する。
本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-ConvNet)を用いて画像および光学的流れ列から特徴を抽出し,その特徴をサイクリストの過去の軌道から抽出した特徴と組み合わせ,将来のサイクリストの位置を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:34:43 GMT)
Learning More for Free - A Multi Task Learning Approach for Improved
Pathology Classification in Capsule Endoscopy [2.8] 無線カプセル内視鏡(WCE)のコンピュータ支援診断(CADx)の進歩は、データ不足によって妨げられている。
本研究では,WCE多中心型多病理分類問題を解くことによって,限られたデータから,より自由な学習方法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:55:17 GMT)
An Analysis of the Recent Visibility of the SigDial Conference [2.6] 2015年以降、Natural Langauge Processingカンファレンスのトップの論文を分析して、SigDialカンファレンスが外部カンファレンスにどのように見えるかを探る。
対話関連研究が飛躍的に増加しているにもかかわらず、SigDialの視認性は向上していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:47:44 GMT)
Leveraging Hidden Structure in Self-Supervised Learning [2.4] 本稿では,自己指導と構造学習を統合した相互情報目的に基づく原則的枠組みを提案する。
CIFAR-10の予備実験により、下流分類タスクにおいて、提案フレームワークがより高度な一般化性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:35:36 GMT)
Long Short-term Cognitive Networks [2.3] 本稿では,短期認知ネットワーク(STCN)モデルの一般化として,Long Short-term Cognitive Networks (LSTCNs) と名づけられたリカレントニューラルネットワークを提案する。
我々のニューラルネットワークは、最先端のリカレントモデルよりも数千倍高速であるながら、小さな予測エラーを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:42:09 GMT)
Experience-Driven PCG via Reinforcement Learning: A Super Mario Bros
Study [2.2] このフレームワークは、当初スーパーマリオブラザーズゲームでテストされている。
生成の正確性は、ニューラルネットアシスト進化レベル修復器によって保証される。
提案するフレームワークは、無限にプレイ可能なスーパーマリオブラザーズレベルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:10:45 GMT)
Adversarial Machine Learning for Cybersecurity and Computer Vision:
Current Developments and Challenges [2.1] 敵対的機械学習の研究は、機械学習技術の幅広い応用に対する重大な脅威に対処する。
まず、主に3つの機械学習テクニックに対する攻撃、すなわち中毒攻撃、回避攻撃、プライバシ攻撃について論じる。
サイバーセキュリティとコンピュータビジョンにおける敵のサンプルは根本的に異なることに気付きます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 03:05:58 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） (Wed, 30 Jun 2021 01:46:20 GMT)
Understanding Adversarial Examples Through Deep Neural Network's
Response Surface and Uncertainty Regions [1.8] 本研究は,DNN対逆例の根本原因について考察する。
既存の攻撃アルゴリズムは、わずかから数百の敵の例から生成される。
クリーンサンプルが1つ与えられた場合, クリーンサンプルの小さな近傍に, 無限に多くの逆画像が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:38:17 GMT)
Two-phase Optimization of Binary Sequences with Low Peak Sidelobe Level
Value [1.6] 2つのフィットネス関数は、ピークサイドローブレベルが低いシーケンスを見つけるために使用される。
提案アルゴリズムは長さ$L = 2m - 1$,$14 lem le 20$で試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:59:55 GMT)
S2C2 - An orthogonal method for Semi-Supervised Learning on fuzzy labels [1.5] Semi-Supervised Learning (SSL)は、必要なラベル付き画像データの量を削減できる。
ほとんどのSSLメソッドは、クラス間の明確な区別しか考慮していないが、多くの実世界のデータセットでは、この明確な区別は与えられていない。
本稿では,多くの深いSSLアルゴリズムを拡張可能なセミスーパービジョン分類・クラスタリング(S2C2)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:00:47 GMT)
Non-isomorphic Inter-modality Graph Alignment and Synthesis for Holistic
Brain Mapping [1.4] そこで本研究では,非同型グラフ(IMANGraphNet)フレームワークのモダリティ間整合性について提案し,対象グラフのモダリティを所定のモダリティに基づいて推定する。
私たちの3つのコアコントリビューションは、(i)新しいグラフ生成逆数ネットワーク(gGAN)に基づいて、ソースグラフ(例えば、形態学)からターゲットグラフ(例えば、関数)を予測することである。
形態素グラフからの関数予測に関する包括的実験により,IMANGraphNetの変形特性と比較した性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:59:55 GMT)
Learning to Minimize Age of Information over an Unreliable Channel with
Energy Harvesting [1.4] 新しいステータス更新を検知するエネルギーコストと、実用的なシステムをよりよく捉えるための送信エネルギーコストを考慮する。
未知環境の場合、システムパラメータとステータス更新ポリシーをリアルタイムで学習する平均コスト強化学習アルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:05:37 GMT)
Informed Machine Learning for Improved Similarity Assessment in
Process-Oriented Case-Based Reasoning [1.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)にドメイン知識を統合する可能性について検討する。
まず、各グラフノードとエッジのセマンティックアノテーションに関する構造知識を符号化する特殊なデータ表現処理手法を用いる。
第2に、GNNのメッセージパッシングコンポーネントは、法的なノードマッピングに関する知識によって制約される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:31:58 GMT)
Improving the Efficiency of Transformers for Resource-Constrained
Devices [1.3] いくつかのデバイス上での最先端の視覚変換器の性能解析を行う。
モデルパラメータを表すために64個のクラスタのみを使用することで、メインメモリからのデータ転送を4倍以上削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:10:48 GMT)
The Impact of Disinformation on a Controversial Debate on Social Media [1.3] われわれは、移民に関するイタリアの議論において、Twitter上での偽情報の存在がいかに広まっているかを研究する。
TwitterユーザーをtextitUntrustworthinessスコアで特徴付けることで、このような悪い情報消費習慣がユーザー間で均等に分散されていないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:29:07 GMT)
Child Drawing Development Optimization Algorithm based on Child's
Cognitive Development [1.2] 本稿では,子どもの学習行動と認知発達にインスパイアされた新しいアルゴリズムを提案する。
子供の図面の圧力幅、長さ、黄金比を調整し、より良い結果が得られるように調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:51:01 GMT)
DAEMA: Denoising Autoencoder with Mask Attention [1.2] DAEMAはアテンション機構を備えたデノナイズドオートエンコーダアーキテクチャに基づくアルゴリズムである。
DAEMAは,公開されている複数の実世界のデータセット上で,最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:32:23 GMT)
Positive-unlabeled Learning for Cell Detection in Histopathology Images
with Incomplete Annotations [1.1] 正の未ラベル学習問題として検出ネットワークのトレーニングを定式化する。
乳がん細胞のミトーシス検出のための公開データセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:20:25 GMT)
A Survey on String Constraint Solving [0.9] 文字列制約解決とは、文字列変数に対する制約を含む問題を解くことを指す。
文字列解決のアプローチは、さまざまなアプリケーションドメインでの文字列の大量使用から、ここ数年で人気を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:34:27 GMT)
A Search Engine for Scientific Publications: a Cybersecurity Case Study [0.8] 本研究は,情報検索と読解アルゴリズムを組み合わせた科学出版のための新しい検索エンジンを提案する。
提案手法は,サイバーセキュリティの文脈に適用されているものの,高度な一般化能力を示し,他の異なる知識領域の下で容易に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:10:04 GMT)
Zero-Shot Estimation of Base Models' Weights in Ensemble of Machine
Reading Comprehension Systems for Robust Generalization [0.8] MRCモデルにおける領域外一般化のロバスト性を改善するため,ゼロショット重み付きアンサンブル法を利用する。
実験により,提案手法は最終精度を向上するだけでなく,領域変更に対して堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:22:30 GMT)
AdaPT-GMM: Powerful and robust covariate-assisted multiple testing [0.8] 偽発見率(FDR)制御を用いた複数検定の実証的ベイズ法を提案する。
本手法は,アダプティブp値しきい値法(AdaPT)をマスク方式の一般化により洗練する。
我々は、AdaPT-GMMと呼ばれる新しい手法が一貫して高出力を実現することを、広範囲にわたるシミュレーションと実データ例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 05:06:18 GMT)
Maximum Relative Entropy of Coherence for Quantum Channels [0.7] 量子チャネルに対する最大相対エントロピーを用いた新しいコヒーレンス量子化器を提案する。
量子チャネルのコヒーレンスに対する最大相対エントロピーは、特定の種類のスーパーオペレーションの下の最大コヒーレントチャネルに直接関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:03:01 GMT)
Extraction of Key-frames of Endoscopic Videos by using Depth Information [0.5] 深層学習に基づく単眼深度推定法 (MDE) は, 内視鏡映像の最も情報性の高いフレーム (キーフレーム) を選択するために提案される。
提案手法の1つの重要な応用は、抽出したキーフレームの助けを借りてポリプの3次元再構成を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:48:23 GMT)
Reasoning about conscious experience with axiomatic and graphical
mathematics [0.5] 我々は、一般的なプロセス理論のグラフィカル計算を用いて、公理数学的用語で意識の側面を定式化した。
公理計算を用いたおもちゃの例は、このアプローチのパワーを示すために与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:39:02 GMT)
Inverse Design of Grating Couplers Using the Policy Gradient Method from
Reinforcement Learning [0.5] 本稿では,PHORCEDと呼ばれる強化学習におけるポリシー勾配法によって動機付けられた電磁装置の逆設計に関する概念実証手法を提案する。
本稿では,PHORCEDが局所勾配に基づく逆設計よりも優れたグラディングカプラ設計を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:40:46 GMT)
Observation of Superconductivity Induced Ferromagnetism in an
Fe-Chalcogenide Superconductor [0.4] 剥離したFeTexSe1-xフランキによって生じる磁束のナノスケール量子センシングとイメージングを報告する。
確立されたトポロジカル超伝導体における超伝導と強磁性の共存は、量子材料におけるエキゾチックスピンと電荷輸送現象を探索する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:15:58 GMT)
Automated Onychomycosis Detection Using Deep Neural Networks [0.4] 臨床皮膚科は今でも、明るい顕微鏡を用いたカリウム(KOH)溶液中の真菌の手動検査に大きく依存している。
本研究は,これらの問題の迅速な解法を可能にする,ディープニューラルネットワーク構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:45:47 GMT)
Integrated Vehicle Routing and Monte Carlo Scheduling Approach for the
Home Service Assignment, Routing, and Scheduling Problem [0.3] ホームサービスマネジメントによるH-SARA問題の定式化と解決を行う。
私たちは、旅行時間、期間、および顧客のキャンセルがサービス管理であると仮定します。
キャンセルの2つのモデルと、ルーティングとスケジューリングへの影響について紹介する。
本研究は, 最適ルーティング, スケジューリング, および経路破壊メタヒューリスティックが両モデルのキャンセルに与える影響を示す一連の数値実験について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:12:14 GMT)
Fast whole-slide cartography in colon cancer histology using superpixels
and CNN classification [0.2] 通常、全体スライディングイメージは小さなパッチに分割され、機械学習ベースのアプローチを使用して個別に分析される。
本稿では,画像の分類に先立って,視覚的に類似した画像画素をより大きなセグメント,すなわちスーパーピクセルに分類することで,画像をコヒーレントな領域に分割することを提案する。
このアルゴリズムは手書きの大腸切除画像159枚のデータセットを用いて開発・検証され,その性能は標準的なパッチベースアプローチと比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:34:06 GMT)
Multilayer Networks for Text Analysis with Multiple Data Types [0.2] 本稿では,マルチレイヤネットワークとブロックモデルに基づく新しいフレームワークを提案する。
複数の種類の情報を考慮すると、トピックやドキュメントクラスタに関するより微妙なビューが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 05:47:39 GMT)
The Food Recognition Benchmark: Using DeepLearning to Recognize Food on
Images [0.2] モバイルMyFoodRepoアプリを通じて公開されている食品画像を用いて,このようなベンチマークのセットアップについて報告する。
4回のラウンドを通じて、ベンチマークは24,119の画像からなるMyFoodRepo-273データセットをリリースし、合計39,325個の分割ポリゴンを273のクラスに分類した。
273食品カテゴリーのトップパフォーマンスモデルの平均精度は0.568(ラウンド4)、平均リコール率は0.885(ラウンド3)に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:05:21 GMT)
Anomaly Detection: How to Artificially Increase your F1-Score with a
Biased Evaluation Protocol [0.1] 異常検出は機械学習において広く研究されている領域である。
パフォーマンスを比較するために使用される最も一般的なメトリクスは、F1スコア、AUC、AVPRである。
F1スコアとAVPRは汚染率に非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:36:01 GMT)
Zipf's laws of meaning in Catalan [0.0] カタルーニャにおけるZipfian意味周波数法の最初の研究について述べる。
本稿では,これらの法則を他の言語に拡張可能な新しいプロトコルを提案する。
我々は、これらの法律の2つの顕著な規則が書かれた言語と言論において最初に示された証拠を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:06:06 GMT)
Weight Divergence Driven Divide-and-Conquer Approach for Optimal
Federated Learning from non-IID Data [0.0] Federated Learningは、トレーニングデータを集中化することなく、分散デバイスに格納されたデータのトレーニングを可能にする。
本稿では,一般的なFedAvgアグリゲーションアルゴリズムの活用を可能にする,新しいDivide-and-Conquerトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:35:38 GMT)
Understanding Cognitive Fatigue from fMRI Scans with Self-supervised
Learning [0.0] 本稿では, 認知疲労の状態を, 不快感から極度の疲労状態まで, 6つのレベルに分けることを提案する。
我々は,空間的特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用い,4次元fMRIスキャンの時間的モデリングに長寿命メモリ(LSTM)ネットワークを構築した。
本手法は,fMRIデータから認知疲労を解析するための最先端技術を確立し,従来の手法に勝ってこの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:09:18 GMT)
Uhlmann phase in composite systems with entanglement [0.0] 2つの結合したスピン==フラクチャー 1 2$ 粒子からなる複合系において, 絡み合った混合状態の幾何学的ウルマン位相について検討した。
脱分極チャネル密度行列の共起点への明示的な接続は、ウルマン相の特徴を特徴づけることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:14:11 GMT)
String Comparison on a Quantum Computer Using Hamming Distance [0.0] 我々はハミング距離を計算するための既存のアルゴリズムを拡張した。
我々は,QisKitフレームワークを用いて拡張アルゴリズムを実装し,QCの知識を必要とせずにプログラマが実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:09:29 GMT)
Self-consistent state and measurement tomography with fewer measurements [0.0] 本稿では、単一量子ビット系の量子状態と、システム上の測定値を記述する正の演算値測定(POVM)の両方を連続的に特徴付ける手法について述べる。
我々は300以上の状態測定ペアの再構成を行い、それらを期待密度演算子やPOVMと比較する。
再建されたPOVMの95%は0.98以上の忠実度を持ち、密度演算子の92%は0.98以上の忠実度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 22:01:52 GMT)
Scalable Normalizing Flows for Permutation Invariant Densities [0.0] 有望なアプローチは、連続正規化フローを持つ置換不変密度の族を定義する。
この手法の重要なステップであるトレースの計算が、トレーニングと推論の両方で発生する問題を提起する方法を実証する。
我々は、閉じた形跡を与える置換同変変換を定義する別の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 10:50:02 GMT)
Resonant scattering of a single atom with gain: a
wavefunction-diagrammatic approach [0.0] 我々は、非コヒーレントポンプを受ける3レベル原子の光学応答を特徴付ける。
十分に強いポンプでは、利得と損失が補償され、絶滅は消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:51:35 GMT)
ResViT: Residual vision transformers for multi-modal medical image
synthesis [0.0] 本稿では、畳み込み演算子の局所的精度と視覚変換器の文脈的感度を組み合わせ、医用画像合成のための新しい生成逆変換手法ResViTを提案する。
以上の結果から,ResViTと競合する手法の質的観察と定量化の両面での優位性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:57:37 GMT)
Relational VAE: A Continuous Latent Variable Model for Graph Structured
Data [0.0] シミュレーションおよび実風力発電モニタリングデータに対する構造的確率密度モデルの適用例を示す。
ソースコードとシミュレートされたデータセットを合わせてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:24:27 GMT)
Regressing Location on Text for Probabilistic Geocoding [0.0] テキストデータのジオコーディングのためのエンドツーエンド確率モデルを提案する。
ELECTRo-mapと呼ばれるモデルベースのソリューションと,イベントデータのテキストをジオコーディングする最先端のオープンソースシステムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:04:55 GMT)
Recognizing Facial Expressions in the Wild using Multi-Architectural
Representations based Ensemble Learning with Distillation [0.0] EmoXNetは、複雑な表情を学習するためのアンサンブル学習技術である。
EmoXNetLiteは、我々のアンサンブルモデルから効率的なディープニューラルネットワークへの知識伝達に有用な蒸留技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:22:24 GMT)
QuantumSkynet: A High-Dimensional Quantum Computing Simulator [0.0] 量子コンピューティングシミュレータの現在の実装は、2段階の量子システムに限られている。
高次元量子コンピューティングシステムの最近の進歩は、多層重ね合わせと絡み合いで動くことの可能性を実証している。
我々は,新しい高次元クラウドベースの量子コンピューティングシミュレータQuantumSkynetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:28:18 GMT)
Quantum gas microscopy of Kardar-Parisi-Zhang superdiffusion [0.0] 一次元量子ハイゼンベルクモデルでスピン輸送を記述することを予想する。
我々は、コールド原子量子シミュレーターにおける輸送を実験的に探索することで、この予想を検証した。
ドメインウォール緩和は実際は KPZ 動的指数 $z = 3/2$ によって支配され、KPZ スケーリングの発生には可積分性と非アーベル SU(2) 対称性の両方を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:02:10 GMT)
Quantum dots as a probe of fundamental physics: Deviation from
exponential decay law [0.0] 純粋量子系における指数減衰法則からの偏差を測定する可能性を探る。
人工原子、量子ドットに閉じ込められた共鳴状態からの電子トンネルは、偏差を検出する可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:20:21 GMT)
One-class Steel Detector Using Patch GAN Discriminator for Visualising
Anomalous Feature Map [0.0] 室内工場における鉄鋼製品製造において,品質管理には鋼の欠陥検出が重要である。
本稿では, 以下の4成分からなる鉄鋼異常検出の汎用的応用を提案する。
第1の学習者は、関心領域と背景領域が認識されたかどうかを判定する単位画像分類ネットワークである。
第2に、パッチ生成対向ネットワーク識別器(GAN)を備えた事前学習鋼板発生器に基づく識別器特徴符号化器
第3の異常検出器は、識別器の特徴を用いて異常スコアを予測する一級サポートベクターマシン(SVM)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 23:01:09 GMT)
On quantum Hall effect: Covariant derivatives, Wilson lines, gauge
potentials, lattice Weyl transforms, and Chern numbers [0.0] 均一電場におけるチャーン絶縁体の非平衡量子輸送のゲージ対称性は、平行輸送作用素のウィルソン線によって制御されることを示す。
これは U (1) ゲージ理論における微分とゲージ場との最小結合によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:48:59 GMT)
Observing emergent hydrodynamics in a long-range quantum magnet [0.0] 我々は、51個の個別に制御されたイオンの量子力学を実験的に探索し、長距離相互作用するスピン鎖を実現する。
我々の観測は、量子物質の非平衡状態の普遍的性質に関する重要な洞察を提供するために、工学的な量子システムの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:00:47 GMT)
Nonlinear input transformations are ubiquitous in quantum reservoir
computing [0.0] 現代量子貯水池計算方式の入力符号化成分について検討する。
入力エンコーディングは入力データに非線形変換を実装している。
我々の発見は将来の量子貯水池の設計に影響を及ぼすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 23:08:21 GMT)
Multi-Source domain adaptation via supervised contrastive learning and
confident consistency regularization [0.0] Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation (multi-source UDA)は、複数のラベル付きソースドメインからモデルを学習することを目的としている。
本稿では,この制限に対処するマルチソースUDAに対して,コントラスト型マルチソースドメイン適応(CMSDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:39:15 GMT)
Modeling displaced squeezed number states in waveguide arrays [0.0] 一次元ジグザグ導波管アレイの1次および2次隣り合わせ相互作用に対する正確な解析解を提案する。
導波管系は、変位した圧縮数状態と古典的な類似性を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:05:07 GMT)
Micromotion minimisation by synchronous detection of parametrically
excited motion [0.0] 捕捉された粒子の運動モードに近い変調は、勾配が成層場に依存するコヒーレント運動を励起する。
複数の方向の磁場を解消するためには、1つのレーザービームしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:41:25 GMT)
Machine learning the derivative discontinuity of density-functional
theory [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを密度汎関数理論の普遍関数として訓練することで解を提案する。
これは、アンサンブル形式、分数密度を含むトレーニングセット、明示的な不連続な定式化を用いて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:05:23 GMT)
Limited-Fronthaul Cell-Free Hybrid Beamforming with Distributed Deep
Neural Network [0.0] 近接最適解は、アクセスポイント(AP)とネットワークコントローラ(NC)の間で大量の信号交換を必要とする。
本稿では,AP と NC 間の通信オーバーヘッドをゼロあるいは限定して協調ハイブリッドビームフォーミングを行うことができる2つの非教師なしディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 16:42:32 GMT)
Large-scale quantum hybrid solution for linear systems of equations [0.0] 指数的高速化を伴う方程式の線形系を解くためのハイブリッド量子アルゴリズムを導入,実装する。
我々は、量子コンピュータ上での線形システム解の記録である超伝導IBMQデバイスにおける217ドルの次元問題を実験的に解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:50:17 GMT)
Knots, links, and long-range magic [0.0] 我々は, 結び目とリンク状態が安定化状態によって記述できるか, 説明できない程度について検討する。
安定化状態の古典的な混合ではない状態は「魔法の状態」として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:12:54 GMT)
Kagome network with vertex coupling of a preferred orientation [0.0] 本稿では, 周期量子グラフのスペクトル特性を, かごめ格子や三角形格子の形で検討する。
カゴメ格子の例は、そのような珍しい普遍性結合スペクトルを持つグラフでさえも保持できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:35:12 GMT)
Interacting holes in Si and Ge double quantum dots: from a multiband
approach to an effective-spin picture [0.0] 原型結合SiおよびGe量子ドットの2ホール状態について、異なる理論的アプローチを用いて検討する。
弱いインタードット体制では、2ホールのシステムディスプレイの基底状態と最初の励起倍数 -- 電子的なディスプレイとは違って -- は高いJ$混合であることがわかった。
光ホール成分は、さらに$M$-mixingと、異なる置換対称性によって特徴づけられるスピノル間の弱い結合を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:44:22 GMT)
Importance Sampling Scheme for the Stochastic Simulation of Quantum Spin
Dynamics [0.0] 我々は,量子スピンダイナミクスのシミュレーションのための重要なサンプリング手法を開発した。
次に、支配的な軌道に近い軌道を優先的にサンプリングする正確な変換を行う。
本手法は, 変動量の時間的増加を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:05:47 GMT)
Glued magic games self-test maximally entangled states [0.0] 自己試験の結果は、非通信当事者が生成した古典的な出力から状態の量子力学的記述と測定を推測することができる。
複数の戦略に対する自己テストの一般化である参照戦略の自己テスト凸結合の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:32:23 GMT)
Genre determining prediction: Non-standard TAM marking in football
language [0.0] ドイツ語とフランス語のフットボール言語は、他のジャンルのTAMと異なるテンペ・アスペクト・ムード(TAM)形式を示す。
2つの現象は機能コアを共有しており、同じ方法でライセンスされていると我々は主張する。
我々はこれらの現象の機能を探求する様々なコーパス研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 08:01:57 GMT)
Fully Device-Independent Model on Quantum Networks [0.0] ベルの不等式は、量子(または量子後)盗聴器を用いたデバイスに依存しないアプリケーションにとって有用な証人となる。
まず,連結量子ネットワークの真の多部非局所性を検証するためにベル不等式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:52:18 GMT)
Forecasting directional movements of stock prices for intraday trading
using LSTM and random forests [0.0] 本研究では,S&P500構成株の方向性を学習手法として無作為林とLSTMネットワークを用いた。
マルチフィーチャー設定では,トランザクションコストよりも前の日次リターンが0.64%,LSTMネットワークが0.54%,ランダムフォレストが0.54%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:16:18 GMT)
Exploring Robustness of Neural Networks through Graph Measures [0.0] グラフ領域における曲率とエントロピーは、これらのANNを訓練することなく、ANNの頑健さを定量化できることを示す。
我々の結果は、脳ネットワーク、金融ネットワーク、ソーシャルネットワークを含む現実世界のネットワークが、堅牢なANNを探索するニューラルネットワークの重要な手がかりとなることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:12:19 GMT)
Explaining Caste-based Digital Divide in India [0.0] 本稿では、不利なキャストグループと他のグループの間で、第1レベルのデジタル分割(コンピュータの所有とインターネットへのアクセス)と第2レベルのデジタル分割(コンピュータとインターネットを個別に使用する技術)を解析する。
その結果、インドにおけるカストベースのデジタル分断は、不利なカスト集団の歴史的社会経済的分断に根ざしていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:19:24 GMT)
Excited rotational states of molecules in a superfluid [0.0] 我々はヘリウムナノドロップレットに埋め込まれた分子の励起回転状態を探究する。
レーザー誘起非断熱分子アライメントは、回転状態のスペクトル線を測定するために用いられる。
分子の回転に対する周囲の超流動の影響は1つの量で合理化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 15:59:18 GMT)
Entanglement order parameters and critical behavior for topological
phase transitions and beyond [0.0] トポロジカル位相は、秩序パラメータの項で特徴づけられていないエキゾチック量子位相である。
位相遷移および従来の位相遷移の定量的研究のために,変分iPEPSに基づく統一的なフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:20:34 GMT)
Emergence of exceptional points and their spectroscopic signature in
Dirac semimetal-dirty Superconductor heterojunction [0.0] 我々は,II型ディラック半金属と汚れた超伝導体のヘテロ接合における非エルミタン物理学の出現を理論的に検討した。
非ハーミシティは、超伝導材料の汚れによって組み込まれた自己エネルギー項によってDSMに導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 05:38:50 GMT)
Efficient Realistic Data Generation Framework leveraging Deep
Learning-based Human Digitization [0.0] 提案手法は、実際の背景画像として入力され、さまざまなポーズで人物を投入する。
対応するタスクのベンチマークと評価は、実データに対する補足として、合成データが効果的に使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 20:05:23 GMT)
Design and realization of topological Dirac fermions on a triangular
lattice [0.0] 大ギャップ量子スピンホール絶縁体は、ディラックフェルミオンに基づく室温応用のための有望な材料である。
トポロジカルに非自明なバンド秩序と大きさのバンドギャップを設計する鍵は、強いスピン軌道相互作用である。
そこで我々は, 局所スピン軌道結合によって駆動される非自明な谷物理を示すSiC上のインジウムの三角形単分子膜である"インデネン"を考案し, 実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 12:46:28 GMT)
Density Matrix Diagonal-Block Lovas-Andai-type singular-value ratios for
qubit-qudit separability/PPT probability analyses [0.0] 2017年のロヴァスとアンダイの分析において重要な変数であり、スレーターが2ビット密度行列の9次元凸集合に対して$frac2964$で予想したヒルベルト・シュミット分離確率は、2つの特異値の比(varepsilon =fracsigmasigma1$)である。
ここでは,3つの特異値比が$V=Dfrac12D-frac12$の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:48:46 GMT)
Dense Graph Convolutional Neural Networks on 3D Meshes for 3D Object
Segmentation and Classification [0.0] 本稿では3次元メッシュ上でのグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の設計について述べる。
メッシュの顔を基本処理単位とし、各ノードが顔に対応するグラフとして3Dメッシュを表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 02:17:16 GMT)
Decomposing the Prediction Problem; Autonomous Navigation by neoRL
Agents [0.0] 世界をナビゲートすることは、あらゆる生物にとって基本的な能力である。
NRES-Oriented RL (neoRL) エージェントが理論的な発見を検証する前にどのように可能かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:57:36 GMT)
Crystallographic Interacting Topological Phases and Equivariant
Cohomology: To assume or not to assume [0.0] 共形結晶相互作用ギャップを持つ系では、断熱的進化の下で分類が導かれる。
我々は、創発的な相対論的場の理論や位相が位相スペクトルを形成することを仮定しない。
本研究は,同相SPT相と非相互作用性フェルミオン結晶相との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:00:01 GMT)
Cross-lingual alignments of ELMo contextual embeddings [0.0] 言語間埋め込みは、低リソース言語から高リソース言語への単語の埋め込みをマッピングする。
最近の文脈埋め込みの言語間マッピングを作成するには、埋め込み空間間のアンカーポイントは、同じ文脈における単語でなければならない。
ELMo埋め込みのための新しい言語間マッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 11:26:43 GMT)
Complexity of Supersymmetric Systems and the Cohomology Problem [0.0] 我々は、$mathcal N=2 $ 超対称性を持つフェルミオンハミルトニアンの文脈における局所ハミルトニアン問題の複雑さを考える。
これを研究する主な動機は、超対称系の基底状態エネルギーがちょうどゼロであることと、あるコホモロジー群が非自明であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 18:00:01 GMT)
Cavitylike strong coupling in macroscopic waveguide QED using three
coupled qubits in the deep non-Markovian regime [0.0] 原子状鏡に埋め込まれたプローブ量子ビットの共振器-QED強結合機構を模倣する3量子導波路QEDシステムを提案する。
次に、このシステムを深い非マルコフ体制に拡張し、服装の共鳴において遅延が果たす重要な役割を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 19:43:38 GMT)
Can a CNN trained on the Ising model detect the phase transition of the
$q$-state Potts model? [0.0] 深部畳み込みニューラルネットワーク(ディープCNN)は、2次元イジングモデルと温度のスピン構成に基づいて訓練される。
我々は$q$-state Pottsモデルのスピン構成をバイナライズした画像を生成する。
ディープCNNは、遷移の種類に関係なく、高い精度で遷移点を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 14:07:18 GMT)
Broadband quantum memory in a cavity via zero spectral dispersion [0.0] 広帯域・時間多重光量子メモリの提案と通信帯域への応用について述べる。
我々の設計は、テレコム量子ネットワークに使用される量子リピータの大幅な多重化に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:34:52 GMT)
Bounded rationality for relaxing best response and mutual consistency:
An information-theoretic model of partial self-reference [0.0] この研究は、相互整合性やベストレスポンスなど、合理的性の前提となるいくつかの仮定に焦点を当てている。
我々は、レベル-$k$推論と量子応答平衡(QRE)の概念を用いて、これらの仮定を緩和する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 06:56:56 GMT)
Automatically Select Emotion for Response via Personality-affected
Emotion Transition [0.0] ダイアログシステムは、人間のような反応に対する適切な感情を自動的に選択できるべきです。
既存のほとんどの研究は、特定の感情を反応のレンダリングやユーザーの感情に共感的に反応させることに重点を置いているが、感情表現の個人差は見過ごされている。
対話システムに人格を付与し、会話中の人間の感情遷移をシミュレートすることで、応答中の感情を自動的に選択できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 07:00:42 GMT)
Automated Detection and Diagnosis of Diabetic Retinopathy: A
Comprehensive Survey [0.0] 糖尿病網膜症(DR)は、世界の視覚障害の主要な原因である。
ディープラーニング/機械学習により、画像から特徴を抽出し、DRの存在を検出することができる。
このレビューでは、オープンな文献として5年以上にわたって公開されてきたDRに対するAIアプローチに関する文献を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 21:45:15 GMT)
AutoLAW: Augmented Legal Reasoning through Legal Precedent Prediction [0.0] 本稿は,NLPが法的コミュニティの未解決ニーズに対処し,正義へのアクセスを高めるためにどのように使用できるかを示す。
本稿では,法律論争の文脈を考慮し,先例裁判所の決定から関連事項を予測することを目的とした法定先行予測(LPP)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:01:33 GMT)
Applications of the Free Energy Principle to Machine Learning and
Neuroscience [0.0] 我々は、自由エネルギー原理にインスパイアされた手法を機械学習と神経科学の2つの重要な分野に適用する。
我々は、自由エネルギー原理から派生した神経生物学的に妥当なプロセス理論である予測符号化に焦点を当てる。
第2に、変動メッセージパッシングによる行動の神経生物学的根拠である能動推論について検討する。
最後に, 生物学的に有効な脳内クレジット代入法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 22:53:03 GMT)
Anyonic two-photon statistics with a semiconductor chip [0.0] 我々は、集積半導体チップにおけるパラメトリックダウンコンバージョンを用いて、任意の粒子統計をシミュレートするバイフォトン状態を生成する。
本手法は, ポンプビームの空間形状を直接制御する光子対の周波数絡みを利用した。
これらの結果は、チップ集積プラットフォーム上での室温およびテレコム波長で実証され、調整された粒子統計を用いた量子シミュレーションタスクの実践的な実装への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:19:15 GMT)
Algorithm For 3D-Chemotaxis Using Spiking Neural Network [0.0] ケモタキシーにインスパイアされた3次元メディアにおいて,輪郭追跡のための終端スパイク実装を考案することを目指している。
我々は、クリオキネシスに基づくアルゴリズムを考案し、そこでは、ワームの動きは刺激に反応するが、それに比例しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 17:11:00 GMT)
A preliminary approach to knowledge integrity risk assessment in
Wikipedia projects [0.0] ウィキペディアプロジェクト全体で知識の整合性リスクの分類と、コミュニティやコンテンツ問題に関連する内部リスクを評価するための指標の第一セットを導入する。
この分類の上に,編集者の地理的多様性の欠如が知識の整合性のリスクを如何に表すか,予備的な分析を行う。
これらはウィキペディアの知識統合リスク観測所を構築する研究プロジェクトの最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:47:27 GMT)
A Survey on Adversarial Image Synthesis [0.0] 本稿では,画像合成に使用される手法の分類,テキスト・画像合成と画像・画像翻訳の異なるモデルについて検討し,いくつかの評価指標と,GANを用いた画像合成における今後の研究方向について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 13:31:48 GMT)
A Robust Classification-autoencoder to Defend Outliers and Adversaries [0.0] 本稿では,外乱を認識でき,敵を防御できる頑健な分類オートエンコーダ(CAE)を提案する。
CAEネットワークは, ほぼすべての外乱を認識でき, リスト分類には, ほぼ全ての敵に対する正しいラベルが含まれていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Jun 2021 09:30:31 GMT)