Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Supervised Off-Policy Ranking [145.3]
オフポリシー評価(OPE)は、他のポリシーによって生成されたデータを活用して、ターゲットポリシーを評価する。本稿では,訓練方針と既知の実績を正しくランク付けすることで,政策スコアリングモデルを学習する教師付き非政治ランキングを提案する。本手法は,上位3つのポリシーのうち,最良と最良の双方のランク相関と性能差の両面から,強力なベースラインOPE法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 07:01:23 GMT)
Neural-Symbolic Solver for Math Word Problems with Auxiliary Tasks [130.7]
我々のNS-rは、問題を読み取り、問題をエンコードする問題リーダーと、記号方程式を生成するプログラマと、答えを得るシンボリックエグゼキュータから構成される。また, 目的表現の監督とともに, 4つの新たな補助的目的によって, 異なる記号的推論を強制的に行うように最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 13:14:58 GMT)
Efficient Vision Transformers via Fine-Grained Manifold Distillation [96.5]
視覚変換器のアーキテクチャは多くのコンピュータビジョンタスクで異常な性能を示した。ネットワーク性能は向上するが、トランスフォーマーはより多くの計算資源を必要とすることが多い。本稿では,教師のトランスフォーマーから,画像と分割パッチの関係を通して有用な情報を抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 08:28:34 GMT)
Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering [81.6]
本稿では,画像の集合を未知の個数にクラスタリングする方法を学ぶ階層型グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。我々の階層的なGNNは、階層の各レベルで予測される連結コンポーネントをマージして、次のレベルで新しいグラフを形成するために、新しいアプローチを用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 01:28:42 GMT)
Where is the Grass Greener? Revisiting Generalized Policy Iteration for Offline Reinforcement Learning [81.2]
オフラインRL体制における最先端のベースラインを、公正で統一的で高分解能なフレームワークの下で再実装する。与えられたベースラインが、スペクトルの一方の端で競合する相手よりも優れている場合、他方の端では決してしないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:00:56 GMT)
A Lottery Ticket Hypothesis Framework for Low-Complexity Device-Robust Neural Acoustic Scene Classification [78.0]
デバイス・ロバスト音響シーン分類(ASC)のためのデータ拡張、知識伝達、プルーニング、量子化を組み合わせた新しいニューラルモデル圧縮戦略を提案する。本稿では,低複雑マルチデバイスASCのためのアコースティック・ロッテリー(Austratic Lottery)という,効率的なジョイント・フレームワークについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 16:25:24 GMT)
Multi-view Graph Learning by Joint Modeling of Consistency and Inconsistency [65.8]
グラフ学習は、複数のビューから統一的で堅牢なグラフを学ぶ能力を備えた、マルチビュークラスタリングのための有望なテクニックとして登場した。本稿では,統合目的関数における多視点一貫性と多視点不整合を同時にモデル化する,新しい多視点グラフ学習フレームワークを提案する。 12のマルチビューデータセットに対する実験は、提案手法の堅牢性と効率性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:02:51 GMT)
Bayesian decision-making under misspecified priors with applications to meta-learning [64.4]
トンプソンサンプリングやその他のシーケンシャルな意思決定アルゴリズムは、文脈的包帯における探索と探索のトレードオフに取り組むための一般的なアプローチである。性能は不特定な事前条件で優雅に低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 23:17:26 GMT)
Mava: a research framework for distributed multi-agent reinforcement learning [62.9]
Mavaはスケーラブルなマルチエージェント強化学習システムを構築するためのフレームワークである。 DeepMindのAcme citephoffman 2020acme上に構築されており、既存のシングルエージェントRLコンポーネントと統合されており、大きなメリットがある。 MARLのベースラインシステムは、すでにMavaで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 16:23:31 GMT)
Unsupervised Audiovisual Synthesis via Exemplar Autoencoders [59.1]
我々は,任意の個人の入力音声を,潜在的に無限に多くの出力スピーカのオーディオ視覚ストリームに変換する教師なしのアプローチを提案する。我々は、Exemplar Autoencodersを用いて、特定のターゲット音声の音声、スタイリスティックな韻律、視覚的外観を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 05:24:44 GMT)
Neural Granular Sound Synthesis [53.8]
グラニュラー音声合成は、小さな波形ウィンドウの並べ替え配列に基づく一般的な音声生成技術である。生成ニューラルネットワークは、その欠点の大部分を緩和しつつ、粒状合成を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 17:26:15 GMT)
Average-Case Communication Complexity of Statistical Problems [48.0]
通信の複雑さは、ストリーミング、スケッチ、クエリベースのモデルにおける下位境界を証明する主要なツールである。本稿では,ランダムグラフやマトリクスに植木構造を組み込んだ問題に対して,入力分布を保存する一般還元法を提案する。我々は,植林した傾斜地を検知・発見するために,二者間・多者間通信の下限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 03:31:37 GMT)
Privacy-Preserving Representation Learning on Graphs: A Mutual Information Perspective [44.5]
グラフ上の既存の表現学習手法は、深刻な個人情報を漏洩させる可能性がある。本稿では,空間情報の観点から,グラフ上のプライバシ保護表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:09:44 GMT)
Oracle Lower Bounds for Stochastic Gradient Sampling Algorithms [39.7]
我々は、$bbRd$の強い対数凹密度からサンプリングする問題を考察する。必要なログ密度の勾配クエリ数に基づいて,情報理論の下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:12:14 GMT)
On Out-of-distribution Detection with Energy-based Models [38.9]
エネルギーベースモデル(EBM)はフレキシブルで非正規化密度モデルであり、この障害モードを改善することができる。トレーニングアプローチとは無関係に, 監視やアーキテクチャ上の制約により, ESMのOOD検出が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 22:09:02 GMT)
Imaging dynamics beneath turbid media via parallelized single-photon detection [32.1]
我々は,1光子レベルのスペックル変動を同時に検出するために,1光子アバランシェダイオード(SPAD)アレイカメラを利用する。次に、深層ニューラルネットワークを用いて、取得した単光子測定値を高速に非相関な液体組織ファントム下での散乱ダイナミクスのビデオに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 12:32:21 GMT)
BAGUA: Scaling up Distributed Learning with System Relaxations [31.5]
BAGUAは分散データ並列トレーニングのための新しい通信フレームワークである。新しいシステム設計によって、BAGUAは様々な最先端の分散学習アルゴリズムを実装し拡張する能力を持つ。最大16台のマシンを持つ運用クラスタでは、BAGUAは、エンドツーエンドのトレーニング時間において、PyTorch-DDP、Horovod、BytePSを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 21:27:45 GMT)
Active Finite Reward Automaton Inference and Reinforcement Learning Using Queries and Counterexamples [31.3]
深部強化学習(RL)法は, 良好な性能を達成するために, 環境探索からの集中的なデータを必要とする。本稿では,RLエージェントが探索過程を推論し,その将来的な探索を効果的に導くための高レベルの知識を蒸留するフレームワークを提案する。具体的には、L*学習アルゴリズムを用いて、有限報酬オートマトンという形で高レベルの知識を学習する新しいRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 01:51:29 GMT)
Learning Rewards from Linguistic Feedback [30.3]
人工エージェントの学習信号として,制約のない自然言語フィードバックを探索する。感情に基づく「リテラル」と「実用的」の3つのモデルと、潜在報酬を予測するためにエンドツーエンドにトレーニングされた推論ネットワークを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 19:03:12 GMT)
Scene-aware Learning Network for Radar Object Detection [29.9]
Radarはロバスト性と低コストのため、ますます注目を集めている。本稿では,高精度かつロバストな物体検出のためのシーン認識型レーダ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 17:19:56 GMT)
Person-MinkUNet: 3D Person Detection with LiDAR Point Cloud [28.1]
Person-MinkUNetは、Minkowski EngineとU-Netアーキテクチャをベースにした、シングルステージの3D人物検出ネットワークである。ネットワークはJRDBの3D検出ベンチマークで76.4%の平均精度(AP)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:41:53 GMT)
Species Distribution Modeling for Machine Learning Practitioners: A Review [23.5]
種分布モデリング(SDM)は、種の発生の空間的(時空間的)パターンを予測しようとする。その重要性にもかかわらず、SDMはコンピュータ科学コミュニティから比較的注目を集めていない。特に、主要なSDM概念と用語を導入し、標準モデルをレビューし、データ可用性について議論し、技術的な課題と落とし穴を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 17:50:34 GMT)
EAR-NET: Error Attention Refining Network For Retinal Vessel Segmentation [22.9]
本稿では,潜在的な誤予測を学習し,予測できる新しいエラー注意改善ネットワーク(ERA-Net)を提案する。改良段階において提案されたERA-Netは、初期訓練段階において発生したセグメンテーションエラーに焦点を絞って洗練させる。実験の結果,2つの一般的な網膜血管データセットの最先端性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 06:03:46 GMT)
Sibling Regression for Generalized Linear Models [22.2]
フィールド観測は多くの科学研究の基礎、特に生態学と社会科学の基礎を形成している。このような調査を標準化された方法で実施しようとする努力にもかかわらず、観察は体系的な測定誤差を引き起こす。このような誤りを補正する既存の非パラメトリック手法は、線形加法的雑音モデルを仮定する。この制限に対処するための残差関数に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:07:11 GMT)
Scale Mixtures of Neural Network Gaussian Processes [22.1]
我々は、末層パラメータのスケールに先行する$mathrmNNGP$のスケール混合を導入する。ある種のスケールの先行で重み付きプロセスが得られ、逆ガンマ分布の場合、学生の$t$プロセスが復元されることを示す。さらに、ニューラルネットワークを事前設定で分析し、勾配降下を訓練し、$mathrmNNGP$と同じような結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:02:18 GMT)
Spatiotemporal convolutional network for time-series prediction and causal inference [21.9]
時系列のマルチステップ予測を効率的に正確にレンダリングするために、ニューラルネットワークコンピューティングフレームワークi.N.N.を開発した。このフレームワークは、人工知能(AI)や機械学習分野の実践的応用において大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 06:20:43 GMT)
Memory and attention in deep learning [19.7]
マシンのメモリ構成は避けられない。ディープラーニングにおけるメモリモデリングの最近の進歩は、外部メモリ構築を中心に展開されている。この論文の目的は、深層学習における記憶と注意に対する理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:21:13 GMT)
Learning Debiased Representation via Disentangled Feature Augmentation [19.3]
本稿では, 様々なバイアスを伴うサンプルを用いたトレーニングが, 脱バイアスに不可欠であることを示す実験的検討を行った。本稿では, 多様なバイアス分散サンプルを合成するために, 特徴レベルのデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 08:03:25 GMT)
Minimum Wasserstein Distance Estimator under Finite Location-scale Mixtures [17.7]
最小ワッサーシュタイン距離推定器(MWDE)は、有限な位置スケール混合条件下での数値解を導出する。本研究は,MWDEがMLEのペナルティ化バージョンに対してある程度の効率損失を被っていることを示す。非正規な有限な位置-スケールの混合であっても、確率に基づく学習戦略の一般的な優位性を再確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:06:49 GMT)
Solving Infinite-Domain CSPs Using the Patchwork Property [17.1]
制約問題(CSP)は、コンピュータ科学とAIにおいて重要な応用である。非常に成功したアプローチは、基礎となる原始グラフのツリー幅を束縛することである。基本関係がパッチワーク特性を持つCSPに対して、これを$f(w)cdot nO(1)$に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 13:04:41 GMT)
SHORING: Design Provable Conditional High-Order Interaction Network via Symbolic Testing [15.3]
我々は、ニューラルネットワークによってどのような専門家由来の機能が学べるかという疑問に答えるのに役立つシンボリックテスティングフレームワークを提案する。このテストフレームワークに触発されて、SHORINGと呼ばれる効率的なアーキテクチャを導入しました。 SHORINGは,標準的なマルチヘッド自己認識ネットワークでは学習できない,標準的な記号表現を学習することができる,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:33:32 GMT)
Constrained Motion Planning Networks X [15.0]
拘束運動計画ネットワークX(CoMPNetX)について述べる。これはニューラルプランニングアプローチであり、条件付きディープニューラルジェネレータとニューラルグラデーションベースの高速投射演算子を持つ判別器から構成される。提案手法は,従来のパスフィニングツールよりも高い成功率と低い時間で経路解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 22:32:12 GMT)
Can Transformers Jump Around Right in Natural Language? Assessing Performance Transfer from SCAN [14.1]
SCAN上での一般化機能を大幅に改善するTransformerのいくつかの改良点について述べる。 SCAN対応モデルの改良は、リソース豊富なMT設定に直接転送されないことがわかった。同様に、精度に基づくメートル法における14%の改善は、導入された英仏翻訳タスクにおいて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 07:45:41 GMT)
A Data-Driven Method for Recognizing Automated Negotiation Strategies [13.6]
本稿では,相手の交渉戦略を認識するための新しいデータ駆動型手法を提案する。我々の手法は、エージェントがドメインに依存しないシーケンスを生成するためのデータ生成方法を含む。 4つの問題シナリオにまたがる広範な実験を行い、アプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 20:43:47 GMT)
Boost-R: Gradient Boosted Trees for Recurrence Data [13.4]
本稿では,静的および動的両方の特徴を持つイベントデータに対して,Boost-R(Boosting for Recurrence Data)と呼ばれる付加木に基づくアプローチを検討する。 Boost-Rは、繰り返しイベントプロセスの累積強度関数を推定するために、勾配増進付加木の集合を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:44:09 GMT)
Identity Test of Single NV$^-$ Centers in Diamond at Hz-Precision Level [12.7]
ダイヤモンド中の負の窒素空孔中心は、環境条件下であっても、Hzの精度で同一の存在を示す可能性がある。これらの結果は、アンサンブルNV中心に基づく堅牢で統合された原子状時計の潜在的な応用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 15:18:08 GMT)
On Positional and Structural Node Features for Graph Neural Networks on Non-attributed Graphs [12.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類やグラフ分類など,さまざまなグラフ関連問題に広く利用されている。 GNNが自然なノード機能なしでどのように機能するかはよく分かっていない。本稿では,2種類の人工ノード特徴,すなわち位置ノード特徴と構造ノード特徴を指摘し,それぞれが特定のタスクに適している理由について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 20:37:26 GMT)
CT Image Harmonization for Enhancing Radiomics Studies [10.6]
RadiomicGANは、非標準再構成カーネルの使用による誤差を軽減するために開発された。 Dynamic Window-based Trainingと呼ばれる新しいトレーニング手法が開発され、トレーニング済みのモデルを医療画像領域に変換する。 1401の放射能特性を用いて評価したモデル性能は、RadiomicGANが最先端の画像標準化モデルよりも明らかに優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:03:42 GMT)
A convolutional neural network for prestack fracture detection [10.3]
フラクチャー検出は貯水池のキャラクタリゼーションの基本的な課題である。本稿では, プリスタック破壊検出を行う畳み込みニューラルネットワークを設計した。実用的調査の応用は,提案したCNNモデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 17:05:29 GMT)
Maximum Entropy Weighted Independent Set Pooling for Graph Neural Networks [7.4]
本稿では, グラフと入力グラフ間の相互情報の最大化に基づく, グラフニューラルネットワークのための新しいプーリング層を提案する。プール層への入力グラフはノイズの多い通信チャネルの表現として見ることができることを示す。最大相互情報に到達することは、グラフの最大重み独立集合を見つけることと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:19:28 GMT)
Byzantine-robust Federated Learning through Spatial-temporal Analysis of Local Model Updates [6.8]
フェデレートラーニング(FL)は、複数の分散クライアント(モバイルデバイスなど)が、クライアントにローカルにトレーニングデータを保持しながら、協調的に集中的なモデルをトレーニングすることを可能にする。本稿では,これらの障害と攻撃を空間的・時間的観点から緩和することを提案する。具体的には、パラメータ空間におけるそれらの幾何学的性質を活用することにより、不正な更新を検出し、排除するためにクラスタリングに基づく手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:48:11 GMT)
SPI-GAN: Towards Single-Pixel Imaging through Generative Adversarial Network [6.7]
本稿では,SPI-GANと呼ばれる一画素イメージングのための生成的対向的ネットワークベース再構成フレームワークを提案する。サンプリング比が5%に低下しても、17.92dBのPSNRと0.487のSSIMで画像を再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 03:06:09 GMT)
Federated Multi-Mini-Batch: An Efficient Training Approach to Federated Learning in Non-IID Environments [6.0]
フェデレーション学習は、パフォーマンスとネットワーク通信の課題に直面している。本手法は,非IID環境における集中学習と同等の性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 23:07:12 GMT)
Sensor-invariant Fingerprint ROI Segmentation Using Recurrent Adversarial Learning [5.7]
本稿では, 指紋領域分割モデルによるセンサ不変の特徴の学習を支援する, 逆学習に基づく特徴アライメントネットワークを提案する。公開されているFVCデータベースの実験は,提案手法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 07:16:39 GMT)
Demiguise Attack: Crafting Invisible Semantic Adversarial Perturbations with Perceptual Similarity [5.0]
敵対的な例は、視覚的に知覚できない摂動を持つ悪意のあるイメージである。我々は、知覚的類似性による非制限の摂動を創りだすデミガイズアタックを提案する。我々のアプローチでは、広く利用されている攻撃を拡大し、敵に対する効果を著しく高めつつ、認識不能に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:14:01 GMT)
Examining average and discounted reward optimality criteria in reinforcement learning [4.9]
2つの主要な最適基準は平均と割引報酬であり、後者は一般に前者の近似と見なされる。割引報酬はより人気があるが、割引という自然な概念を持たない環境で適用することは問題となる。我々の貢献には、平均的な報酬と割引された報酬の関係を徹底的に検討することや、RLにおける彼らの長所と短所の議論が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 05:28:56 GMT)
Trans4E: Link Prediction on Scholarly Knowledge Graphs [4.6]
本稿では,特に知識グラフ(KG)に適した新しい埋め込みモデルであるTrans4Eを紹介する。 Trans4E は Academia/Industry DynAmics (AIDA) と Microsoft Academic Graph (MAG) の2つの大規模知識グラフに適用された。我々はAIDA、MAG、その他の4つのベンチマーク(FB15k、FB15k-237、WN18RR、WN18RR)に対する代替ソリューションに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:34:44 GMT)
Cluster Representatives Selection in Non-Metric Spaces for Nearest Prototype Classification [4.2]
本稿では,オブジェクトの小さいが代表的なサブセットをクラスタのプロトタイプとして選択する新しい手法であるCRSを提案する。 NN-Descentアルゴリズムにより生成された各クラスタの類似度グラフ表現を活用することにより、代表者のメモリと計算効率のよい選択が可能となる。 CRSはグラフベースのアプローチのため、任意の計量空間や非計量空間で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:51:07 GMT)
A Uniformly Consistent Estimator of non-Gaussian Causal Effects Under the k-Triangle-Faithfulness Assumption [3.2]
Kalisch と B"uhlmann (2007) は、線型ガウスモデルに対して、コーサルマルコフ予想、強因果 Fithfulness Assumption および因果補足の仮定の下で、PCアルゴリズムは真の因果DAGのマルコフ同値クラスの一様一貫した推定器であることを示した。任意の滑らかな分布に適用可能な一般化$k$-Triangle Faithfulnessを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 03:26:48 GMT)
CInC Flow: Characterizable Invertible 3x3 Convolution [3.2]
我々は,3$times$3 CNNが可逆であり,表現的正規化フローを構築することができる条件について検討する。効果的に非可逆的なCNN層に1つのCNN層しか必要としないため、我々のアプローチは新たな畳み込みよりも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 06:55:24 GMT)
The Price of Diversity [3.1]
性別、人種、民族に関する体系的な偏見は、しばしば無意識であり、個人間の選択を含むデータセットで一般的である。最適反転結果ラベルと学習分類モデルに基づく新しい最適化手法を提案する。本研究は, 仮釈放, 入場許可, 貸与決定からなる実世界の3つのデータセットのケーススタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:23:27 GMT)
A Generalized Lottery Ticket Hypothesis [2.5]
本稿では,パラメータ空間の任意の基底を選択することで,「スパーシティ」の概念を緩和する抽選券仮説の一般化を提案する。本研究は, 標準ベースで報告された当初の結果が, より広い範囲で維持されている証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 20:01:24 GMT)
Quantifying dynamical coherence with coherence measures [2.4]
量子コヒーレンス(quantum coherence)は、絡み合いと同様に、量子情報の基本的な資源である。非コヒーレントな状態を必要としない非コヒーレントな操作を直接定義することは困難である。我々は、コヒーレンス測度によって誘導される非コヒーレント演算の代替定義を導入し、動的コヒーレンスを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:40:51 GMT)
Isotonic Data Augmentation for Knowledge Distillation [2.1]
知識蒸留は教師モデルによって予測される本物のハードラベルとソフトラベルの両方を監督する。強化試料中の硬質ラベルと軟質ラベルとの間には「臨界秩序違反」が認められた。本稿では, アイソトニックデータ拡張 (IDA) と表記される知識蒸留におけるデータ拡張に対する順序制限を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:34:44 GMT)
Short-term probabilistic photovoltaic power forecast based on deep convolutional long short-term memory network and kernel density estimation [1.9]
本稿では,Deep Convolutional long short-term memory (ConvLSTM) ネットワークとカーネル密度推定 (KDE) を用いた短期太陽光発電電力予測手法を提案する。実際の太陽光発電所における実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:49:24 GMT)
Pulmonary Vessel Segmentation based on Orthogonal Fused U-Net++ of Chest CT Images [1.9]
胸部CT画像から肺血管セグメンテーションの枠組みと改善過程について検討した。アプローチの鍵となるのは、3つの軸から2.5D区分けネットワークを応用し、堅牢で完全に自動化された肺血管区分け結果を示す。提案手法は,他のネットワーク構造よりも大きなマージンで優れ,平均DICEスコア0.9272,精度0.9310を極端に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 21:46:29 GMT)
Circuit Complexity From Cosmological Islands [1.2]
我々は、フリードマン=ルマ=ター=ロバートソン=ヴァルカー時空における量子極小諸島の存在(または欠如)における宇宙回路の複雑さについて研究した。宇宙回路の複雑さ, 時間外秩序付き相関器, 圧縮状態のモードの絡み合いエントロピーを異なるパラメータ空間で研究することにより, これらの測度の不等式を結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:18:07 GMT)
Nonparametric inverse probability weighted estimators based on the highly adaptive lasso [1.0]
非パラメトリック逆確率重み付き推定器は非効率であり、次元性の呪いに苦しむことが知られている。高度適応型ラッソのアンダースムーシングにより重み付け機構を推定する非パラメトリック逆確率重み付き推定器のクラスを提案する。我々の開発は、大規模統計モデルと様々な問題設定における効率的な逆確率重み付き推定器の構築に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 07:35:38 GMT)
Teachers' perspective on fostering computational thinking through educational robotics [0.6]
創造的問題解決モデル(CCPS)は、教育ロボティクス学習活動の設計を改善するために用いられる。本研究の目的は,教師によるモデルの有効性を検証することである。教師は、CCPSモデルはスキルを育成するのに有用であるが、特定の介入方法がCT関連認知過程に与える影響を認識できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 15:46:18 GMT)
VinDr-RibCXR: A Benchmark Dataset for Automatic Segmentation and Labeling of Individual Ribs on Chest X-rays [0.6]
VinDr-RibCXRと呼ばれる新しいベンチマークデータセットを導入し、胸部X線(CXR)スキャンから個々のリブの自動セグメンテーションとラベル付けを行う。 VinDr-RibCXRは245個のCXRと、それに対応する基礎的な真理アノテーションを含んでいる。最先端セグメンテーションモデルのセットは、VinDr-RibCXRから20個の個々のリブのセグメンテーションとラベルまで196の画像に基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:36:09 GMT)
Clustering of Time Series Data with Prior Geographical Information [0.3]
本研究では,空間的・時間的文脈に基づく時系列データを用いた時空間クラスタリングモデルを提案する。提案したSpatial-DEC(Spatial-DEC)は,遅延特徴表現の構築に先立つ地理情報を利用する。その結果,提案した空間DECはより望ましい時間的クラスタを見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 00:19:17 GMT)
Exploring the Scope of Using News Articles to Understand Development Patterns of Districts in India [0.2]
本研究では,インド各地で発生した多種多様な出来事について,ニュース記事の識別とランク付けを行う教師なし学習手法を構築した。これにより、これらのイベントに関連する変数が実際に利用可能かどうかを判断し、これらの地区の開発をモデル化するのに役立つ。また,10年ほど前に類似の社会経済指標を持つ地区のペアが,現在開発段階の異なる段階に到達した理由を理解するために,ニュース記事を使用することなど,このアプローチから生じるいくつかの応用についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:39:04 GMT)
Split-and-Bridge: Adaptable Class Incremental Learning within a Single Neural Network [0.2]
継続的学習は、ディープラーニングコミュニティで大きな問題である。本稿では,Split-and-Bridgeと呼ばれる新しい連続学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 05:51:53 GMT)
Pool of Experts: Realtime Querying Specialized Knowledge in Massive Neural Networks [0.2]
本稿では,Pool of Experts(PoE)と呼ばれるフレームワークを提案する。リアルタイムのモデルクエリサービスのために、PoEはまずエキスパートと呼ばれるプリミティブなコンポーネントのプールを、十分に訓練された十分に汎用的なネットワークから抽出する。 PoEは、かなり正確でコンパクトなモデルをリアルタイムに構築できますが、同じレベルの精度を達成するには、他のトレーニングメソッドに対して、クエリ毎に数分かかります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 06:31:54 GMT)
WisdomNet: Prognosis of COVID-19 with Slender Prospect of False Negative Cases and Vaticinating the Probability of Maturation to ARDS using Posteroanterior Chest X-Rays [0.0]
WisdomNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークは、胸部X線を用いた新型コロナウイルスの診断のために提案されている。 WisdomNetはWisdom of Crowdsという概念を創始のアイデアとして使っている。胸部X線画像を入力として利用する2層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:55:28 GMT)
Transport of pseudothermal photons through an anharmonic cavity [0.0]
非平衡条件下では、量子光学系は凝縮物質と異なる特異な性質を示す。ここでは,光子間のBose-Hubbard相互作用と共振器を介して接続された2つの導波路間の擬熱光子の定常輸送について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:43:58 GMT)
Traffic Signal Control with Communicative Deep Reinforcement Learning Agents: a Case Study [0.0]
理論的・実験的にマルチエージェントアドバンテージ・アクター・クリティカル(MA2C)と独立アドバンテージ・アクター・クリティカル(IA2C)を解析する。 2つの方法は、ローカルまたはグローバルに計算された報酬と、エージェントのコミュニケーションの管理において異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 05:12:03 GMT)
TagRec: Automated Tagging of Questions with Hierarchical Learning Taxonomy [0.0]
オンライン教育プラットフォームは、階層的な学習分類に基づく学術的な質問を組織する本稿では,分類学と質問のセマンティック関連性を最適化する類似性に基づく検索タスクとして,問題を定式化する。本研究では,本手法が未確認ラベルの扱いに役立ち,野生の分類学的タグ付けに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:50:55 GMT)
Stochastic light in a cavity: A Brownian particle in a scalar potential? [0.0]
コヒーレントに駆動される非線形空洞における光の非平衡ダイナミクスは、スカラーポテンシャルにおけるブラウン粒子の平衡力学に似ている。ここでは、空洞の非線形応答と駆動周波数に応じて、この対応が正確、近似、または分解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:38:09 GMT)
Social Media Marketing (SMM) A Strategic Tool for Developing Business for Tourism Companies [0.0]
本研究は,観光企業を育成・育成する上で,最高のソーシャルメディアプラットフォームを提供することを目的とする。また、これらのソーシャルメディアプラットフォームでのオンラインオファーや割引の顧客対応にも力を入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 13:36:24 GMT)
Slope and generalization properties of neural networks [0.0]
十分に訓練されたニューラルネットワーク分類器の勾配分布は、一般に、完全に接続されたネットワークの層幅から独立していることを示す。傾斜は、関連する体積を通して類似した大きさであり、滑らかに変化する。また、再スケーリングの例でも予測されるように振る舞う。本稿では、損失関数の一部として利用したり、ネットワークトレーニング中に基準を終了させたり、複雑度の観点からデータセットをランク付けしたりといった、斜面概念の応用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 17:54:27 GMT)
Research on Metro Service Quality Improvement Schemes Considering Feasibility [0.0]
本稿では,決定木(DT)を重要性能解析(IPA)に統合し,DT-IPAモデルを構築する。 IPAは属性の改善優先度を決定し、改善度を定量化する。 DT-IPAモデルの有効性は,中国の長社大都市圏で実証実験により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:26:00 GMT)
Quantum Technologies in Space [0.0]
我々は,量子技術の発展における技術の現状を要約することを目的としている。我々のゴールは、宇宙における量子技術の設計、開発、実装、活用のための完全なフレームワークを概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 09:15:05 GMT)
Quantum Simulation of Light-Front Parton Correlators [0.0]
高エネルギー衝突子の物理学は、非摂動パルトン相関子の知識に依存している。本稿では,これらの種類の相関器の量子シミュレーションを行う量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:15:16 GMT)
Quantifying machine learning-induced overdiagnosis in sepsis [0.0]
オーバー診断の可能性を事前に検出できる革新的なアプローチを提案する。これは、機械学習による過剰診断を定量化する最初の試みの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 11:55:55 GMT)
QKSA: Quantum Knowledge Seeking Agent [0.0]
量子知識探索エージェント(QKSA)の実装に向けたモチベーションとコアテーマについて述べる。 QKSAは、古典的および量子力学のモデル化に使用できる一般的な強化学習エージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 13:07:58 GMT)
Properties and Application of Gaussian Quantum Processes [0.0]
ガウスユニタリ過程を特徴とするジェネリックカプラは高忠実トランスデューサに変換可能であることを示す。光パラメータセンシングのための量子ノイズ理論とその測定精度向上のためのポテンシャルについて検討する。すべての解析は基本量子可換関係に由来するため、広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 18:01:34 GMT)
Optimizing the walk coin in the quantum random walk search algorithm through machine learning [0.0]
本稿では,一般家庭のリフレクションと追加の位相シフトによってウォークコインを構築する際に,量子ランダムウォークサーチアルゴリズムの安定性について検討する。アルゴリズムの最適化はモンテカルロ、ニューラルネットワーク、教師あり機械学習といった数値的な手法によって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:06:16 GMT)
Learning from scarce information: using synthetic data to classify Roman fine ware pottery [0.0]
そこで本研究では,モデルがまず,元のオブジェクトの特徴を再現した合成データセット上で訓練されるトランスファー学習手法を提案する。陶器の図面から複製された特徴を取り入れることで、専門家の知識をプロセスに統合することができた。この最初の訓練の後、モデルは実際の船の写真からのデータで微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:30:46 GMT)
Fair Decision Rules for Binary Classification [0.0]
直交正規形式(DNF)におけるブール則集合構築の問題を考える。この問題を2つの異なる分類パリティ尺度に対する明示的な制約で分類精度を最大化する整数プログラムとして定式化する。他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 02:32:17 GMT)
Exact Backpropagation in Binary Weighted Networks with Group Weight Transformations [0.0]
量子化に基づくモデル圧縮は、推論のためのハイパフォーマンスで高速なアプローチとして機能する。重みをバイナリ値に制限するモデルは、ユビキタスドット製品の効率的な実装を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 10:29:34 GMT)
Drone Detection Using Convolutional Neural Networks [0.0]
本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、サポートベクターマシン(SVM)、近隣の3つの手法を用いてドローンを検知した。その結果, CNN, SVM, および近隣諸国でそれぞれ95%, 88%, 80%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 13:26:06 GMT)
Development of a Conversation State Recognition System [0.0]
会話中の話者状態の認識を支援するために、識別された話者アイデンティティを使用する可能性を検討することが望ましい。本研究では、マルコフ連鎖を用いて、次の会話の話者状態を特定し、更新する。その結果,話者ダイアリゼーションへの拡張が会話の状態を予測するのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 16:33:23 GMT)
Custom Deep Neural Network for 3D Covid Chest CT-scan Classification [0.0]
胸部CT-Scanベースは近年、議論を呼んでいる研究の1つだ。本稿では,3次元CTスキャンの胸部画像の分類にDeep Neural Networkをカスタマイズし,組み合わせる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 15:54:38 GMT)
An illustration of canonical quantum-classical dynamics [0.0]
純粋変数は純粋正準関係に反するように進化するが、それらは常にハイブリッド正準関係に従う。一方、ハイブリッド変数のダイナミクスは、完全に指定され一貫したハイブリッドブラケットを必要とすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 04:30:02 GMT)
A study of CNN capacity applied to Left Venticle Segmentation in Cardiac MRI [0.0]
心臓MRI(Magnetic Resonance Imaging)における左心室(LV)セグメンテーションにCNNモデルが有用であった1例 1) より深いものではなく、浅いモデルを使う方がよいのはいつですか? 我々は,100から10,000の画像,異なるネットワークサイズ,学習率,正規化値の6つのサブセットで,スクラッチからトレーニングした3つのU-Netファミリーの深部および浅部バージョンを実験することによって,それに対応するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jul 2021 00:56:21 GMT)