Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Learning to Learn Variational Semantic Memory [132.4]
我々はメタラーニングに変分セマンティックメモリを導入し、数ショットラーニングのための長期的知識を得る。セマンティックメモリはスクラッチから成長し、経験したタスクから情報を吸収することで徐々に統合される。アドレスコンテンツから潜在記憶変数の変動推論としてメモリリコールを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 00:02:10 GMT)
Variational Topic Inference for Chest X-Ray Report Generation [102.0]
医療画像のレポート生成は、作業負荷を減らし、臨床実習における診断を支援することを約束する。近年の研究では、ディープラーニングモデルが自然画像のキャプションに成功していることが示された。本稿では,自動レポート生成のための変分トピック推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:34:38 GMT)
AutoBERT-Zero: Evolving BERT Backbone from Scratch [94.9]
そこで本稿では,提案するハイブリッドバックボーンアーキテクチャを自動検索するOP-NASアルゴリズムを提案する。提案するOP-NASの効率を向上させるために,探索アルゴリズムと候補モデルの評価を最適化する。実験の結果、検索されたアーキテクチャ(AutoBERT-Zero)は、様々な下流タスクにおいてBERTとそのバリエーションの異なるモデル容量を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:46:01 GMT)
Newton-LESS: Sparsification without Trade-offs for the Sketched Newton Update [88.7]
2階最適化において、潜在的なボトルネックは繰り返しごとに最適化関数のヘシアン行列を計算することである。本稿では,ガウススケッチ行列を劇的に分散させることにより,スケッチの計算コストを大幅に削減できることを示す。ニュートン=ルネッサはガウス埋め込みとほぼ同じ問題に依存しない局所収束率を享受していることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:33:05 GMT)
MultiBench: Multiscale Benchmarks for Multimodal Representation Learning [87.2]
MultiBenchは15のデータセット、10のモダリティ、20の予測タスク、6の研究領域にまたがる、体系的で統一されたベンチマークである。データローディング、実験的なセットアップ、モデル評価を簡素化し、標準化する、エンドツーエンドの自動機械学習パイプラインを提供する。大規模なマルチモーダルデータセットに対するロバストネスや、現実的な不完全性に対するロバストネスなど、将来の研究に対する影響の高い課題が紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:54:36 GMT)
Deep Automatic Natural Image Matting [82.6]
自動画像マッチング(AIM)とは、任意の自然画像からソフトフォアグラウンドをトリマップのような補助的な入力なしで推定することである。本稿では,これらの画像の一般化されたトリマップを統一的な意味表現として予測できる,新しいエンドツーエンドマッチングネットワークを提案する。我々のネットワークは、利用可能な合成マッチングデータセットをトレーニングし、既存の手法を客観的にも主観的にも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:29:01 GMT)
What Image Features Boost Housing Market Predictions? [81.3]
本稿では,予測アルゴリズムにおける効率的な数値包摂のための視覚特徴抽出手法を提案する。本稿では,シャノンのエントロピー,重心計算,画像分割,畳み込みニューラルネットワークなどの手法について論じる。ここで選択された40の画像特徴のセットは、かなりの量の予測能力を持ち、最も強力なメタデータ予測器よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 06:32:10 GMT)
Neighbor-view Enhanced Model for Vision and Language Navigation [78.9]
視覚と言語ナビゲーション(VLN)では、エージェントが自然言語の指示に従うことによって、ターゲットの場所へナビゲートする必要がある。本研究では,隣接するビューから視覚的コンテキストを適応的に組み込むマルチモジュールNeighbor-View Enhanced Model (NvEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 09:11:02 GMT)
Point Cloud Completion by Learning Shape Priors [74.8]
形状の先行には、完全点雲と部分点雲の両方の幾何学的情報が含まれる。完全点から先行する形状を学習するための特徴アライメント戦略を設計し、微細な段階で部分的な事前を組み込むための粗い微妙な戦略を設計する。我々はポイントクラウド完了タスク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） (Thu, 15 Jul 2021 08:07:03 GMT)
StyleVideoGAN: A Temporal Generative Model using a Pretrained StyleGAN [70.3]
本稿では,映像合成問題に対する新しいアプローチを提案する。トレーニング済みのStyleGANネットワークを利用することで、トレーニング対象の外観を制御できます。我々の時間的アーキテクチャは、RGBフレームのシーケンスではなく、StyleGANの潜在符号のシーケンスに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 09:58:15 GMT)
MCL-GAN: Generative Adversarial Networks with Multiple Specialized Discriminators [69.2]
本稿では,複数の識別器を用いた生成的対向ネットワークを提案する。データ全体のサブセットに専門知識を持つように、各差別者を指導します。複数の識別器を使用するにもかかわらず、バックボーンネットワークは識別器間で共有される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:35:08 GMT)
CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers [68.1]
画像内の長距離依存関係をキャプチャできるため、画像認識タスクに視覚トランスフォーマーがうまく適用されている。変圧器と既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の間には、パフォーマンスと計算コストの差がまだ残っている。長距離依存関係をキャプチャするトランスフォーマーと、局所的な特徴をモデル化するCNNを利用して、新しいトランスフォーマーベースのハイブリッドネットワークを提案する。特に、私たちのCMT-SはImageNetで83.5%、FLOPでは14倍、EfficientNetでは2倍の精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 06:22:16 GMT)
On the expressivity of bi-Lipschitz normalizing flows [67.3]
可逆函数 (invertible function) は、函数とその逆函数が有界リプシッツ定数を持つとき、ビ・リプシッツ (bi-Lipschitz) である。ほとんどの正規化フローは、設計または数値誤差を制限するための訓練によってバイリプシッツである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:13:46 GMT)
MURAL: Meta-Learning Uncertainty-Aware Rewards for Outcome-Driven Reinforcement Learning [65.5]
探索を奨励し、肯定的な結果への指示を与えることにより、不確実性を考慮した分類器が、困難な強化学習問題を解決することができることを示す。そこで本研究では,正規化最大度(NML)分布の計算手法に基づく,これらの校正された不確実性認識分類器の獲得機構を提案する。得られたアルゴリズムは、カウントベースの探索法と、報酬関数を学習するための先行アルゴリズムの両方に多くの興味深い関係を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:19:57 GMT)
Transformer-based Machine Learning for Fast SAT Solvers and Logic Synthesis [63.5]
CNFベースのSATとMaxSATは論理合成と検証システムの中心である。そこで本研究では,Transformerアーキテクチャから派生したワンショットモデルを用いて,MaxSAT問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:47:35 GMT)
STAR: Sparse Transformer-based Action Recognition [61.5]
本研究は,空間的次元と時間的次元に細かな注意を払っている新しいスケルトンに基づく人間行動認識モデルを提案する。実験により、トレーニング可能なパラメータをはるかに少なくし、トレーニングや推論の高速化を図りながら、モデルが同等のパフォーマンスを達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:53:11 GMT)
Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.6]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:14:03 GMT)
Experimental progress on quantum coherence: detection, quantification, and manipulation [55.4]
近年、量子コヒーレンスを資源として特徴づけることに大きな関心が寄せられている。実験を実現するための主なプラットフォームとして、線形光学、核磁気共鳴、超伝導システムについて論じる。また,コヒーレンスと不確実性の関係,経路情報,および操作と測定のコヒーレンスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:26:12 GMT)
From Local Structures to Size Generalization in Graph Neural Networks [53.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなサイズのグラフを処理することができる。特に小さなグラフから大きなグラフまで、サイズをまたいで一般化する能力は、まだよく理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:18:06 GMT)
An Overview and Experimental Study of Learning-based Optimization Algorithms for Vehicle Routing Problem [49.0]
車両ルーティング問題(VRP)は典型的な離散最適化問題である。多くの研究は、VRPを解決するための学習に基づく最適化アルゴリズムについて検討している。本稿では、最近のこの分野の進歩を概観し、関連するアプローチをエンドツーエンドアプローチとステップバイステップアプローチに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:13:03 GMT)
Context-Conditional Adaptation for Recognizing Unseen Classes in Unseen Domains [48.2]
我々は,COCOA (COntext Conditional Adaptive) Batch-Normalization と統合された特徴生成フレームワークを提案する。生成されたビジュアル機能は、基礎となるデータ分散をよりよくキャプチャすることで、テスト時に見つからないクラスやドメインに一般化できます。確立した大規模ベンチマークであるDomainNetに対する我々のアプローチを徹底的に評価し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:51:16 GMT)
VAD-free Streaming Hybrid CTC/Attention ASR for Unsegmented Recording [46.7]
本稿では,効率的なバッチ出力同期および低レイテンシ入力同期探索を利用するブロック同期ビーム探索復号法を提案する。また、確率を利用してモデル状態のリセットに適したタイミングを決定するVADフリー推論アルゴリズムを提案する。実験により,ブロック同期復号法はラベル同期復号法と同等の精度が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:59:10 GMT)
Tailor: Generating and Perturbing Text with Semantic Controls [44.8]
Tailorは、意味論的に制御された方法でテキストを摂動するタスクに依存しない生成システムである。我々は複雑な摂動戦略を構成することができる制御コードに対する一連の操作を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 06:38:59 GMT)
Shifts: A Dataset of Real Distributional Shift Across Multiple Large-Scale Tasks [44.6]
現場の現状を考えると、分散シフトの影響を受け、様々なモードのタスクの標準化された大規模データセットが必要である。本研究では,不確実性推定と分布シフトに対するロバスト性評価のためのemphShiftsデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:59:34 GMT)
A Generalized Framework for Edge-preserving and Structure-preserving Image Smoothing [43.9]
画像の平滑化はコンピュータビジョンとグラフィックスの応用における基本的な手順である。私たちのフレームワークは、矛盾する平滑な振る舞いを達成できる多様な平滑な性質を達成できます。簡便かつ効果的な手法として,本手法の性能を維持しつつ,提案手法のコストを削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 00:55:27 GMT)
Beyond Goldfish Memory: Long-Term Open-Domain Conversation [43.4]
複数のチャットセッションからなる人間と人間のデータセットをリリースする。この長期会話環境では、既存のデータセットでトレーニングされた既存のモデルがどのようにうまく機能するかを示す。特に,過去の会話を要約し,思い出させる機能を備えた検索拡張手法や手法を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:01:08 GMT)
Recurrent Parameter Generators [42.2]
本稿では,多くの異なる畳み込み層に対して同じパラメータを反復的に使用してディープネットワークを構築するための汎用的手法を提案する。我々は,従来のCNNモデルと同じような性能を実現するために,一層ニューラルネットワークを構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:23:59 GMT)
Single-image Full-body Human Relighting [42.1]
そこで本研究では,フルボディの人間で画像を自動的にリライトする単一画像データ駆動方式を提案する。本フレームワークは,PRT(Precomputed Radiance Transfer)とSH(Spherical Harmonics)の照明を利用した現実的なシーン分解に基づいている。本稿では,L1,対数,レンダリング損失の組み合わせを用いて学習したPRTの分解に合わせた新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:34:03 GMT)
StyleFusion: A Generative Model for Disentangling Spatial Segments [41.4]
StyleGANの新しいマッピングアーキテクチャであるStyleFusionを紹介する。 StyleFusionは、複数の潜伏したコードを入力として、それらを単一のスタイルのコードにフューズする。生成された画像の各領域のきめ細かい制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:35:21 GMT)
Unsupervised Anomaly Instance Segmentation for Baggage Threat Recognition [39.4]
本稿では,X線スキャンにおける手荷物の脅威を,根拠となる真理ラベルを必要とせず,異常として認識する,新しい教師なしの異常なインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。そのスタイリング能力のおかげで、フレームワークは一度だけ訓練され、推論段階では、スキャナーの仕様にかかわらず、反バンドアイテムを検出して抽出する。提案した4つの公共荷物X線データセットの徹底的な評価は、再学習なしに、競争性能を達成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:56:55 GMT)
Deep Learning on a Data Diet: Finding Important Examples Early in Training [38.8]
個別学習例の初期損失勾配基準は、一般化に重要な訓練データの小さな集合を特定するのに有効であることを示す。本研究では,訓練の早い段階でローカル情報のみを使用するデータ解析手法を提案し,トレーニング中に忘れられることがほとんどない例を捨てることで,データを創出する最近の研究に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:12:20 GMT)
An End-to-End Differentiable Framework for Contact-Aware Robot Design [37.7]
我々は、接触認識ロボット設計のためのエンドツーエンドの差別化可能なフレームワークを構築した。変形に基づく新しいパラメータ化により、任意の複雑な幾何学を持つ剛体ロボットを設計することができる。微分可能な剛体シミュレータは、接触豊富なシナリオを処理し、運動パラメータと動的パラメータの完全なスペクトルに対する解析的勾配を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:53:44 GMT)
Learning Mixed-Integer Linear Programs from Contextual Examples [37.6]
混合整数線形プログラム(MILP)は人工知能や運用研究で広く使われている。本稿では,文脈的事例からMILPを取得することの問題点について考察する。また、コンテキストサンプルからMILPを学習するアルゴリズムであるMISLEをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:45:52 GMT)
An Investigation of Traffic Density Changes inside Wuhan during the COVID-19 Epidemic with GF-2 Time-Series Images [36.6]
武漢の交通密度は80%以上低下し、主要道路では90%以上低下した。交通密度の大幅な低減と回復は、武漢の封鎖政策が市内における人的伝達を制御する効果を示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:26:58 GMT)
Two-Sided Matching Meets Fair Division [35.7]
両面マッチングの新しいモデルを導入し、フェアディビジョンの文献から人気のあるフェアネスの概念を借用する。我々のモデルでは、各エージェントは、付加的な嗜好を持つ相手側の複数のエージェントにマッチする。両面の公平さを別々に要求し、一試合(DEF1)と二試合(DMMS)という概念を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:45:17 GMT)
Multi-Task Learning based Online Dialogic Instruction Detection with Pre-trained Language Models [34.7]
コントラッシブ・ロスによりカテゴリ間のマージンを大きくすることで、異なるクラスのインスタンスを識別する能力を向上するマルチタスク・パラダイムを提案する。実世界のオンライン教育データセットを用いた実験により,本手法が代表的ベースラインよりも優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:57:57 GMT)
Solving ESL Sentence Completion Questions via Pre-trained Neural Language Models [33.4]
文完成(SC)質問は1つ以上の空白を埋める文を提示する。本稿では,事前学習型言語モデルを用いて,英語試験におけるSC質問を解決するニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:01:39 GMT)
Turning Tables: Generating Examples from Semi-structured Tables for Endowing Language Models with Reasoning Skills [32.6]
本稿では,半構造化テーブルを活用し,大規模質問とパラグラフのペアを自動的に生成する手法を提案する。 16種類の推論スキルを必要とする例を含む、この合成データに対する事前学習のステップを追加します。我々のモデルであるPReasMは、トレーニング済みエンコーダ-デコーダモデルであるT5を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:37:14 GMT)
Only Train Once: A One-Shot Neural Network Training And Pruning Framework [32.0]
構造化プルーニング(Structured pruning)は、リソース制約のあるデバイスにディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイする際に一般的に使用されるテクニックである。我々は,DNNが競争性能と,OTO(Not-Train-Once)によるFLOPの大幅な削減に敏感なフレームワークを提案する。 OTOには2つのキーが含まれている: (i) DNNのパラメータをゼロ不変群に分割し、出力に影響を与えることなくゼロ群をプルークすることができる; (ii)ゼロ群をプロモートするために、構造化画像最適化アルゴリズムであるHalf-Space Projected (HSPG)を定式化する。 OTOの有効性を示すために、私たちはトレーニングとトレーニングを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:15:20 GMT)
Incorporating Lambertian Priors into Surface Normals Measurement [31.9]
非ランベルト面は不規則なシェーディングキューによる測定精度に影響を与える。ディープニューラルネットワークは、非ランベルト曲面のパフォーマンスをシミュレートするために使われてきた。本研究では、ランベルティアン前兆を取り入れた測光ステレオネットワークを提案し、表面の正規度をよりよく測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:40:55 GMT)
Internet-Augmented Dialogue Generation [31.4]
大きな言語モデルは、対話を生成するときに事実を幻覚させることが知られている。本稿では,その文脈に基づいてインターネット検索クエリを生成する手法を提案する。我々は、新たに収集された人間と人間の会話のデータセットに基づいて、そのようなモデルを訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:00:35 GMT)
Unsupervised 3D Human Mesh Recovery from Noisy Point Clouds [30.4]
ノイズの多い点雲から人体形状やポーズを復元するための教師なしのアプローチを提案する。私たちのネットワークは、教師付きデータでネットワークをウォームアップする必要がないように、ゼロからトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:07:47 GMT)
Relative Lipschitzness in Extragradient Methods and a Direct Recipe for Acceleration [30.4]
我々は,滑らかな凸関数の1次最小化のために,標準的な指数関数法(ミラープロキシと双対外挿法)が最適加速率を回復することを示した。我々はこの枠組みを一般化し、相対的なリプシッツネスの局所的およびランダムな概念を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:01:08 GMT)
Neural Code Summarization: How Far Are We? [30.3]
ディープラーニング技術を利用して、与えられたコードスニペットの要約を自動的に生成する。本稿では,5つの最先端のニューラルネットワークの要約モデルについて,系統的かつ詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:33:59 GMT)
Compressing Multisets with Large Alphabets [30.3]
マルチセットを最適に圧縮する現在の方法は、その計算時間はアルファベットサイズと線形にスケールするため、高次元のシンボルには適さない。そこで本研究では,シンボルがI.d.と仮定して,これらのビットを復号する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:54:38 GMT)
Reinforcement Learning for Education: Opportunities and Challenges [29.9]
この調査記事は、教育データマイニング(EDM)2021カンファレンスで著者らが主催したRL4EDワークショップから生まれたものだ。我々はこのワークショップを,強化学習(RL)と教育(ED)の幅広い分野に関心を持つ研究者や実践者を集結させるために,コミュニティ構築活動の一環として組織した。本稿では,ワークショップ活動の概要と,EDのRL領域における研究の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:27:45 GMT)
Adaptable Agent Populations via a Generative Model of Policies [29.8]
低次元の潜在空間をエージェントポリシー空間にマッピングする政策生成モデルを導入する。本手法では,個別のポリシーパラメータを必要とせずに,エージェントポリシーの全集団を学習することができる。我々は,オープンエンドグリッドワールドや2プレーヤサッカー環境など,様々な環境で生成モデルの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:58:18 GMT)
A unified framework for bandit multiple testing [27.9]
帯域多重仮説テストでは、各アームはテストしたい異なるnull仮説に対応する。我々は,探索の分離と証拠の要約を強調する,バンド型FDR制御のための統一的モジュール型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:47:28 GMT)
COAST: COntrollable Arbitrary-Sampling NeTwork for Compressive Sensing [27.9]
本研究では,任意のサンプリング(サンプリング行列を含む)の問題を1つのモデルで解くために,COAST(Arbitrary-Sampling neTwork)を提案する。 COASTは1つのモデルで任意のサンプリング行列を処理でき、高速で最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:05:00 GMT)
High carbon stock mapping at large scale with optical satellite imagery and spaceborne LIDAR [27.3]
森林破壊は高い炭素排出量を引き起こし、生物多様性を脅かすが、しばしば農業の拡大と結びついている。本研究では,保全的かつ持続可能な土地利用計画決定を支援するための自動アプローチを提案する。粗いGEDI LIDAR参照データから学習することにより,10mのSentinel-2ピクセルごとのキャノピー高さを推定する深層学習手法を開発した。これらの壁面と壁面の上部の地図は,HCS林と荒廃した地域を86%の精度で分類し,インドネシア,マレーシア,フィリピンで最初の高炭素ストックマップを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:21:21 GMT)
FastSHAP: Real-Time Shapley Value Estimation [25.5]
FastSHAPは、学習された説明モデルを用いて、1つのフォワードパスでShapley値を推定する手法である。これは、Shapley値の重み付き最小二乗特徴づけにインスパイアされた学習アプローチを通じて、多くの入力を説明するコストを償却する。これは、桁違いのスピードアップで高品質な説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:34:45 GMT)
xCos: An Explainable Cosine Metric for Face Verification Task [24.9]
我々は、顔認識タスク、特にここでの顔認証についてXAI(説明可能なAI)について研究する。我々は、多くの検証モデルにプラグインして意味のある説明を提供することができる学習可能なモジュールを備えた、説明可能なコサイン(xCos$)と呼ばれる新しい類似度指標を提案する。提案手法がLFWおよび各種競合ベンチマークに与える影響を実証し, 顔認証のための新規かつ望ましくないモデル解釈性を提供するだけでなく, 既存の顔認証モデルに接続する際の精度も確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:38:20 GMT)
DAL: Feature Learning from Overt Speech to Decode Imagined Speech-based EEG Signals with Convolutional Autoencoder [24.6]
本研究は,音声による脳波信号を自動エンコーダで復号化するために,音声の脳波特徴を用いた最初の試みである。 4つの単語を分類すると、DALの平均精度は48.41%だった。 w/oとw/EEGの特徴を比較すると、過剰音声の脳波の特徴を含む場合のパフォーマンスは7.42%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:13:19 GMT)
DynaDog+T: A Parametric Animal Model for Synthetic Canine Image Generation [23.7]
犬歯の合成画像とデータを生成するためのパラメトリック犬歯モデルDynaDog+Tを導入する。私たちは、このデータを共通のコンピュータビジョンタスクであるバイナリセグメンテーションに使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:53:10 GMT)
One-Class Classification for Wafer Map using Adversarial Autoencoder with DSVDD Prior [23.4]
本稿では,AAE(Adversarial Autoencoder)とDSVDD(Deep Support Vector Data Description)を用いた一級分類手法を提案する。 We use the WM-811k dataset, which are a real-world wafer map。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:45:27 GMT)
HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation Framework [23.2]
HDマップの構築は自動運転にとって重要な問題である。従来のHDマップは、多くのシナリオでは信頼性の低いセンチメートルレベルの正確な位置決めと結合している。オンライン地図学習は、自動運転車に先立って意味と幾何学を提供するための、よりスケーラブルな方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:54:14 GMT)
Expert Graphs: Synthesizing New Expertise via Collaboration [22.7]
我々は、不確実な入力の下で分類問題に取り組む、重複する専門知識を持つ専門家について考察する。本稿では,「エキスパートグラフ」と呼ばれる,この問題を解析するための枠組みを定義する。我々は、専門家グラフの妥当性に関する必要な条件を導出し、それらを用いて、他の専門家の観察された意見と整合した意見を記述する「合成専門家」を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 00:27:16 GMT)
Motor Imagery Classification based on CNN-GRU Network with Spatio-Temporal Feature Representation [22.5]
近年、脳波(EEG)信号に様々なディープニューラルネットワークが応用されている。脳波は非侵襲的に取得できる脳信号であり、時間分解能が高い。脳波信号は高次元の分類特徴空間を持つため,性能向上には適切な特徴抽出法が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:05:38 GMT)
Algorithmic insights on continual learning from fruit flies [22.3]
コンピュータシステムにおける継続的な学習は、破滅的な忘れ物のために困難である。この課題に対処する2層ニューラルネットワークをフルーツフライ嗅覚システムで発見した。第1層では、臭気はスパースな高次元表現を用いて符号化され、メモリ干渉を減少させる。第2層では、学習中に、臭気活性化ニューロンと臭気に関連する出力ニューロンとの間のシナプスのみを修飾する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:28:53 GMT)
Uncertainty-Aware Reliable Text Classification [21.5]
ディープニューラルネットワークは、分類タスクの予測精度の成功に大きく貢献している。ドメインシフトやアウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distribution)の例が存在する現実の環境では、過度に信頼された予測を行う傾向があります。補助外乱と擬似外乱サンプルを併用して, あるクラスの事前知識でモデルを訓練する, 安価なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:39:55 GMT)
A Channel Coding Benchmark for Meta-Learning [21.2]
メタラーニングにおけるいくつかの重要な問題は、これまでのところ研究が困難であることが証明されている。メタ学習のベンチマークとしてチャネル符号化問題を提案する。このベンチマークは、コミュニティがメタ学習の能力と限界を研究するためのツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:37:43 GMT)
A Multimodal Machine Learning Framework for Teacher Vocal Delivery Evaluation [21.1]
本稿では,ペアワイズ比較とマルチモーダル・ハウジング・アルゴリズムを用いて,教師の声道伝達の客観評価結果を生成する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:09:39 GMT)
Partial Recovery for Top-$k$ Ranking: Optimality of MLE and Sub-Optimality of Spectral Method [20.8]
上位ランクのミスの割合で部分回復誤差を特徴づける。また、最上位のk$セットの正確な回復のために最適な信号対雑音比条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 06:47:53 GMT)
Wireless Image Retrieval at the Edge [20.5]
本研究では、エッジデバイスが画像をキャプチャし、エッジサーバから同様の画像を検索するために使用される無線エッジにおける画像検索問題について検討する。我々の目標は、無線リンクに対する電力及び帯域幅制約下での検索タスクの精度を最大化することである。本稿では,デジタル通信とアナログ通信の2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:31:42 GMT)
Scene-adaptive Knowledge Distillation for Sequential Recommendation via Differentiable Architecture Search [19.8]
シーケンシャル・レコメンデータ・システム(SRS)は、ユーザの動的興味やシーケンシャルな行動パターンをモデル化する能力から、研究ホットスポットとなっている。モデル表現能力を最大化するために、デフォルトの選択は、より大きく深いネットワークアーキテクチャを適用することである。本稿では,教師モデルの知識を学生モデルに適応的に圧縮するフレームワークであるAdaRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:47:46 GMT)
Adversarial Transferability in Wearable Sensor Systems [19.4]
最近の研究では、機械学習アルゴリズムは、入力に逆方向の摂動を加えることで、容易に騙されることがわかった。ある機械学習システムに対して生成された逆例も、他のシステムに対して有効である。本研究は,ウェアラブルセンサシステムにおける対向移動性の研究において,最初の一歩を踏み出したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:10:42 GMT)
Self-Supervised Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Robust Pretrained Language Models [18.7]
本稿では,単語置換に基づく攻撃に対する事前学習型言語モデルBERTの堅牢性を改善する。また,BERTにおける単語レベルの対人訓練のための対人攻撃も作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:03:34 GMT)
Optimal Scoring Rule Design [18.5]
適切なスコアリングルールのための2つの最適化条件(静的とセッティング)について検討する。静的な設定では,分布の集合が有限であるとき,最適スコアリングルールを計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。エージェントの後方分布がBeta-Bernoulli過程である場合、ログスコアリングルールが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:05:48 GMT)
An Educational System for Personalized Teacher Recommendation in K-12 Online Classrooms [17.6]
オンライン一対一授業のための実践的な教師推薦システムを構築するためのソリューションを提案する。本システムは,(1)信頼度の高い学習ラベルを提供する擬似マッチングスコアモジュール,(2)候補教師全員をスコアするランキングモデル,(3)新規教員に新たな機会を与える新規支援モジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:04:28 GMT)
FLEX: Unifying Evaluation for Few-Shot NLP [17.4]
我々はデシデラタを理想的な数ショットのNLPベンチマークとして定式化する。最初のベンチマーク、公開リーダボード、フレームワークであるFLEXを紹介します。また、数ショット学習のためのシンプルだが強力なプロンプトベースモデルであるUniFewも紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:37:06 GMT)
Auditing for Diversity using Representative Examples [17.0]
本稿では,ラベルのないデータセットの相違を近似する費用対効果のアプローチを提案する。提案アルゴリズムは,データセットの要素と制御セットの要素のペアワイズ類似性を利用して近似を効果的にブートストラップする。本稿では,データセットのサイズよりもはるかに小さい制御セットを用いることで,近似誤差を小さく抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:21:17 GMT)
Efficient computation of the Nagaoka--Hayashi bound for multi-parameter estimation with separable measurements [16.5]
本稿では,プローブの有限コピーに対して分離可能な測定を行う際に,複数のパラメータを同時に推定するための厳密な境界を導入する。半定値プログラムとしてキャストすることで、この境界を効率的に計算できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:33:48 GMT)
Multi-Channel Auto-Encoders and a Novel Dataset for Learning Domain Invariant Representations of Histopathology Images [16.5]
自動病理学パイプラインを開発する際には、ドメインシフトが問題となる。 MCAEモデルは、既存のアプローチよりも新しいデータやタスクをより一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:56:41 GMT)
Decentralized Bayesian Learning with Metropolis-Adjusted Hamiltonian Monte Carlo [15.2]
ランゲヴィン・ハミルトン法はランダム量の勾配を実現するのに有効であることを示す。本稿では,定数ステップサイズ法をMetropolis-HMCに組み込むための最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 09:39:14 GMT)
Floquet Prethermal Phase Protected by U(1) Symmetry on a Superconducting Quantum Processor [15.2]
フロッケ系は、物質の多くの新しい力学と興味深い平衡状態を示す。本研究は,デジタルアナログ量子シミュレータによる創発的量子力学相の発見の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:30:44 GMT)
PC-MLP: Model-based Reinforcement Learning with Policy Cover Guided Exploration [15.2]
本研究では,カーネル化レギュレータ(KNR)と線形マルコフ決定過程(MDP)のモデルベースアルゴリズムについて検討する。両方のモデルに対して、我々のアルゴリズムはサンプルの複雑さを保証し、プランニングオラクルへのアクセスのみを使用する。また,提案手法は報酬のない探索を効率的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:49:30 GMT)
Consistent Online Gaussian Process Regression Without the Sample Complexity Bottleneck [14.3]
本稿では,現在の後方中心のHellingerメトリックに対して,エラー近傍を修正可能なオンライン圧縮方式を提案する。一定の誤差半径の場合、POG は集団後部の近傍 (Theorem 1(ii)) に収束するが、特徴空間の計量エントロピーによって決定される有限メモリのオン・ウォーストに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:49:51 GMT)
Scalable Surface Reconstruction with Delaunay-Graph Neural Networks [14.1]
本稿では,大規模で欠陥のある点群に対して,新しい学習ベースで可視性に配慮した表面再構成手法を提案する。実際のMVS(Multi-View Stereo)買収で発生する点雲欠陥のスケールと多様性に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:01:59 GMT)
Zero-Round Active Learning [13.3]
アクティブラーニング(AL)は、大きなプールから最も価値のあるラベル付きデータポイントを特定することで、ラベル付けの労力を削減することを目的としている。従来のALフレームワークには2つの制限がある。近年の研究では,データユーティリティ学習と最適化に基づく一括アクティブラーニングのソリューションが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 00:49:48 GMT)
Obtaining Causal Information by Merging Datasets with MAXENT [12.6]
我々は,すべての変数を共同で観察することなく,因果的知識の獲得方法について論じる。共同創設者の存在下での対象変数に対する治療の介入分布と平均因果効果の限界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:16:36 GMT)
MeNToS: Tracklets Association with a Space-Time Memory Network [12.4]
提案手法は特にデータ関連問題に対処する。 MeNToSは、MOTSのオブジェクトマスクを追跡するためにSTMネットワークを使用した最初の企業である。我々はRobMOTSチャレンジで4位になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:33:21 GMT)
Temporal-aware Language Representation Learning From Crowdsourced Labels [12.4]
アンダーラインアンノテータを用いたアンダーラインソースラベルのための言語表現学習アルゴリズムであるemphTACMAを提案する。この提案は、およそ5行のコードで実装するのが非常に簡単である。その結果,本手法は予測精度とAUCにおいて,幅広い最先端のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:25:56 GMT)
BBB-Voting: 1-out-of-k Blockchain-Based Boardroom Voting [12.1]
ブロックチェーンに基づく分散ソリューションを使用して、電子投票のいくつかの機能を改善することができる。 BBB-Votingは、分散投票に等価なブロックチェーンベースのアプローチである。私たちの仕事は、ガス消費の点で有権者のコストを13.5%削減することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:21:12 GMT)
Predicting market inflation expectations with news topics and sentiment [11.4]
本研究では,ニューストピックとその関連感情を,破壊的インフレーション率(BEIR)運動の予測に取り入れるための新しいアプローチを提案する。各国のナラティブベースの特徴を含む機械学習モデルの5つのクラスを校正し、それらが一般的に対応するベンチマークを上回っていることを確認する。新聞記事がBEIRに与える影響をグラフィカル・グランガー・コージナリティを用いて調査し,米国とドイツでの存在を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:02:15 GMT)
Generating Annotated High-Fidelity Images Containing Multiple Coherent Objects [10.8]
コンテキスト情報を明示的に必要とせずに、複数のオブジェクトで画像を合成できるマルチオブジェクト生成フレームワークを提案する。我々は,Multi-MNISTおよびCLEVRデータセットを用いた実験により,コヒーレンシーと忠実さの保存方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:42:29 GMT)
DeFed: A Principled Decentralized and Privacy-Preserving Federated Learning Algorithm [10.5]
フェデレートラーニングは、多数のクライアントが、各クライアントに格納されたトレーニングデータを維持しながら、共有モデル学習に参加することを可能にする。本稿では、従来のフェデレーション平均化(FedAvg)設定における中心的クライアントを除去する、分散型分散学習アルゴリズム(DeFed)を提案する。提案アルゴリズムは, 損失関数が滑らかで, 強凸である場合には, 収束率$O(1/T)$で大域的最小値に達することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:39:19 GMT)
Robust Learning for Text Classification with Multi-source Noise Simulation and Hard Example Mining [10.2]
実世界のアプリケーションでは、光学文字認識(OCR)エンジンが下流の自然言語処理(NLP)モデルにエラーや入力を導入することがある。クリーンテキストから自然なOCRノイズを直接シミュレートする,シンプルだが効果的な手法を用いた,新しいロバストなトレーニングフレームワークを提案する。 3つの実世界のデータセットの実験により、提案されたフレームワークは、トレーニング済みモデルの堅牢性を大きなマージンで向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:39:22 GMT)
An Efficient Deep Distribution Network for Bid Shading in First-Price Auctions [10.2]
オープン(非検閲)およびクローズド(検閲)オンラインファーストプライスオークションの両方において、最適な入札を行うための新しいディープ・ディストリビューション・ネットワークを導入する。提案アルゴリズムは,動作毎の余剰と有効コスト(eCPX)の両方の観点から,従来の最先端アルゴリズムよりも優れている。オンラインA/Bテストによると、広告主のROIは、インプレッションベース(CPM)、クリックベース(CPC)、コンバージョンベース(CPA)の各キャンペーンで+2.4%、+2.4%、+8.6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:24:42 GMT)
Wordcraft: a Human-AI Collaborative Editor for Story Writing [10.0]
本稿では,著者と対話システムが協調してストーリーを書く,ストーリー執筆のためのAI支援エディタであるWordcraftを提案する。我々の新しいインターフェースは、様々なインタラクションをサポートするために、数ショットの学習と会話の自然な余裕を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:18:27 GMT)
Trusting RoBERTa over BERT: Insights from CheckListing the Natural Language Inference Task [9.7]
自然言語推論(NLI)タスク用のCheckListテストスーツ(184K例)を作成します。本稿では, BERT と RoBERTa の推理能力に関する詳細な知見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:08:18 GMT)
Environment Inference for Invariant Learning [9.6]
環境推論を組み込んだドメイン不変学習フレームワークであるEIILを提案する。 EIILは環境ラベルを使わずにCMNISTベンチマークの不変学習法より優れていることを示す。また、EIILとアルゴリズムフェアネスの接続を確立することにより、公平な予測問題において、EIILは精度とキャリブレーションを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:21:57 GMT)
Automatic Task Requirements Writing Evaluation via Machine Reading Comprehension [9.5]
タスク要件(TR)記述は、キーイングリッシュテストおよび予備イングリッシュテストにおいて重要な質問タイプである。 TR書記問題には複数の要件が含まれており、高品質なエッセイは各要件に対して徹底的かつ正確に対応しなければならない。本稿では,機械読み取り理解(MRC)に基づくエンドツーエンドフレームワークを提案し,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:12:52 GMT)
On the Importance of Regularisation & Auxiliary Information in OOD Detection [9.3]
この欠陥は、ニューラルネットワークがしばしば急激な相関に過度に適合していることを示す根本的な欠陥を示している。本稿では,ネットワークが配布外サンプルを検出する能力を向上する2つの新しい目的について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:57:10 GMT)
USCO-Solver: Solving Undetermined Stochastic Combinatorial Optimization Problems [9.0]
入力-解対のサンプルから高品質な最適化解を推定することを目的として,空間間の回帰を考察する。基礎学習にはPAC-Bayesianフレームワークを用いて学習エラー分析を行う。我々は,合成データセットと実世界のデータセットの両方において,古典的な問題に対する高い励振実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:59:08 GMT)
Copula-Based Normalizing Flows [8.9]
ベース分布をより精巧なコプラ分布に一般化し、ターゲット分布の特性をより正確に捉える。以上の結果から,学習フローの局所的なリプシッツ安定性の向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:22:28 GMT)
Improving Security in McAdams Coefficient-Based Speaker Anonymization by Watermarking Method [8.7]
そこで本稿では,McAdams係数に基づく話者匿名化の安全性向上手法を提案する。提案手法は, 埋込用と検出用という2つの主要なプロセスから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 09:56:08 GMT)
Hida-Mat\'ern Kernel [8.6]
定常ガウス・マルコフ過程の全空間上の共分散関数の正準族であるヒルダ・マタン核のクラスを示す。カーネルとそのデリバティブのみを用いて状態空間モデルのようなプロセスを表現する方法を示す。また,状態空間表現の特殊特性を活用することで,計算複雑性のさらなる低減に加えて,数値安定性の向上がもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:25:10 GMT)
Randomized ReLU Activation for Uncertainty Estimation of Deep Neural Networks [8.5]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクで有用なデータ表現をうまく学習している。 Deep Ensembleは、不確実性推定のための最先端の手法として広く考えられているが、トレーニングとテストは非常に高価である。我々はRandomized ReLU Activationフレームワークを導入し、より多様な予測を少ない時間で得られるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:54:41 GMT)
Entropic Inequality Constraints from $e$-separation Relations in Directed Acyclic Graphs with Hidden Variables [8.2]
情報伝達の因果経路に沿った変数の容量はエントロピーによって制限されていることを示す。本稿では,最小媒介エントロピーと呼ばれる因果影響の尺度を提案し,平均因果効果などの従来の尺度を拡大できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:43:33 GMT)
FewCLUE: A Chinese Few-shot Learning Evaluation Benchmark [8.2]
この研究は、中国初の総合的な小サンプル評価ベンチマークである中国語 Few-shot Learning Evaluation Benchmark (FewCLUE) を紹介した。 1つのタスクに最大2万のサンプルを追加するラベルなしのトレーニングが提供され、ラベルなしのサンプルを使用する方法を改善することができる。次に、最先端の複数ショット学習手法を実装し、その性能をFewCLUEベンチマークの微調整およびゼロショット学習方式と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:51:25 GMT)
Multi-task Learning with Cross Attention for Keyword Spotting [8.1]
キーワードスポッティング(KWS)は音声アプリケーションにとって重要な手法であり、ユーザーはキーワード句を話すことでデバイスをアクティベートすることができる。学習基準(音素認識)と目標課題(KWS)との間にはミスマッチがある近年,KWS にマルチタスク学習を適用し,ASR と KWS のトレーニングデータを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 22:38:16 GMT)
Hierarchical graph neural nets can capture long-range interactions [8.1]
与えられたグラフの多重解像度表現を利用する階層的メッセージパッシングモデルについて検討する。これにより、ローカル情報を失うことなく、大きな受容領域にまたがる特徴の学習が容易になる。階層グラフネット(HGNet)を導入し、任意の2つの接続ノードに対して、最大対数長のメッセージパスパスが存在することを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:24:22 GMT)
Multi-Level Contrastive Learning for Few-Shot Problems [7.7]
コントラスト学習(Contrastive Learning)は、類似したサンプルを互いに近づき、多様なサンプルを互いに遠ざかることを目的とした差別的なアプローチである。本稿では,エンコーダの異なる層におけるコントラスト的損失を適用し,複数の表現をエンコーダから学習する多段階対等学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:00:02 GMT)
A Combinatorial Interpretation for the Shor-Laflamme Weight Enumerators of CWS Codes [7.6]
安定量子符号のShor-Laflamme重み付き列挙子のうちの1つは、関連する古典符号の距離列挙子として解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:56:41 GMT)
Assessing the (Un)Trustworthiness of Saliency Maps for Localizing Abnormalities in Medical Imaging [7.4]
サイレンシマップは、ディープラーニングモデルをより解釈可能なものにするために広く使われている方法となっている。医療画像の分野では、臨床的に妥当な説明を提供するために使われることが増えている。 8つのサリエンシマップ技術が少なくとも1つの基準の1つを失敗し、ほとんどの場合、ベースラインと比較して信頼性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:39:22 GMT)
Neural Architecture Search using Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy [6.8]
本稿では,CMANASと呼ばれるニューラルネットワーク探索問題に対して,共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)を適用する枠組みを提案する。アーキテクチャは正規分布を用いてモデル化され、サンプル集団の適合度に基づいてCMA-ESを用いて更新される。 CMANASはCIFAR-10のアーキテクチャ検索を完了し、トップ1テストの精度は0.45 GPU日で97.44%、トップ1テストの精度は83.24%と1つのGPUで0.6 GPU日で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:41:23 GMT)
Mid-flight Forecasting for CPA Lines in Online Advertising [6.8]
本稿では,飛行中におけるCPAラインの予測問題について検討する。提案手法は,様々な性能指標と最適化信号の関係性を生成する。広告主の支出と効果的なコスト・パー・アクション(eCPA)との関係も特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:48:15 GMT)
Vehicle Class, Speed, and Roadway Geometry Based Driver Behavior Identification and Classification [6.1]
本稿では,特に重車両を牽引する車両のクラスが,次の車両の挙動に与える影響について検討する。これは、カリフォルニア州エメリービルの州間高速道路80号線(I80)のNGSIM(Next Generation Simulation)データセットから、様々な自動車追尾エピソードを抽出して分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:25:03 GMT)
High-level Decisions from a Safe Maneuver Catalog with Reinforcement Learning for Safe and Cooperative Automated Merging [5.7]
統合シナリオにおける安全かつ協調的な自動運転のための効率的なRLに基づく意思決定パイプラインを提案する。提案するRLエージェントは、車両状態履歴から協調運転者を効率よく識別し、対話的な操作を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:49:53 GMT)
Measuring Domain Knowledge for Early Prediction of Student Performance: A Semantic Approach [5.7]
研究者らは、パフォーマンスモデリング研究に様々な予測器を使用してきた。約0.35万の観測に関する協会の採掘は、事前の認知が学生のパフォーマンスに影響を及ぼすことを証明している。ドメイン知識を測定するという提案されたアプローチは、初期のパフォーマンスモデリング研究が予測子として使うのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:46:27 GMT)
What and When to Look?: Temporal Span Proposal Network for Video Visual Relation Detection [4.7]
Video Visual Relation Detection (VidD): セグメントベース、ウィンドウベース。まず,2つの手法が持つ限界を指摘し,効率性と有効性という2つの利点を持つ新しい手法であるテンポラル・スパン・プロポーザル・ネットワーク(TSPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:01:26 GMT)
Genetic CFL: Optimization of Hyper-Parameters in Clustered Federated Learning [4.7]
Federated Learning(FL)は、クライアントサーバアーキテクチャ、エッジコンピューティング、リアルタイムインテリジェンスを統合した、ディープラーニングのための分散モデルである。 FLは機械学習(ML)に革命を起こす能力を持っているが、技術的制限、通信オーバーヘッド、非IID(独立で同一の分散データ)、プライバシー上の懸念による実装の実践性に欠ける。本稿では,遺伝的クラスタ化FL(Genetic CFL)と呼ばれるハイブリッドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:16:05 GMT)
Designing GANs: A Likelihood Ratio Approach [4.5]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の学習における収束度と安定性を検討するために,オンライン上で利用できる新しい指標である可能性比について述べる。構成や大きさの異なるニューラルネットワークを用いて、よく知られたデータセットに適用することで、さまざまな可能性を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:50:33 GMT)
Low-Rank Training of Deep Neural Networks for Emerging Memory Technology [4.5]
非揮発性メモリを持つエッジデバイス上でのトレーニングには,低書き込み密度と低補助メモリという2つの課題に対処する。計算効率を保ちながらこれらの課題に対処する低ランクトレーニング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:06:18 GMT)
Deep Reinforcement Learning based Dynamic Optimization of Bus Timetable [4.3]
深層強化学習に基づくバス時刻動的最適化法(DRL-TO)を提案する。 DQN(Deep Q-Network)は、サービス期間中にバスサービスをディスパッチするかどうかを決定する決定モデルとして使用される。 DRL-TOは、リアルタイムの乗客フローに基づいて出発間隔を動的に決定し、車両の8$%を節約し、乗客の待ち時間の平均17$%を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:22:49 GMT)
Minimizing Safety Interference for Safe and Comfortable Automated Driving with Distributional Reinforcement Learning [3.9]
そこで本稿では,望ましい快適さと実用性に基づいて,実行時の保守性レベルを調整可能な適応ポリシーを学習するための分散強化学習フレームワークを提案する。提案アルゴリズムは,認識ノイズが2倍高い場合にも信頼性を向上できるポリシを学習し,非閉塞交差点における自動マージと踏切の訓練構成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:36:55 GMT)
Applying the Case Difference Heuristic to Learn Adaptations from Deep Network Features [3.9]
ケースディフェクト(CDH)アプローチは、ケース適応知識を学習するためのナレッジライト方式である。学習適応規則の代替として、いくつかの研究者は、解の違いを予測するためにニューラルネットワークを適用した。本稿では,特徴抽出のための深層学習とニューラルネットワークに基づく適応学習を組み合わせた2段階プロセスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:11:56 GMT)
VILENS: Visual, Inertial, Lidar, and Leg Odometry for All-Terrain Legged Robots [3.9]
本稿では,因子グラフに基づく脚型ロボットのオドメトリーシステムであるVILENSを提案する。重要な新規性は、信頼性の高い動作を実現するために、4つの異なるセンサーモードの密接な融合である。最先端の疎結合アプローチと比較して, 平均62%の翻訳誤差と51%の回転誤差が改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:05:00 GMT)
Principal component analysis for Gaussian process posteriors [3.8]
GP-PCAはGP後部の低次元空間を推定する。これは、一連のタスクの構造を推定することによって、新しいタスクの精度を向上させるためのフレームワークであるメタラーニングに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:40:02 GMT)
Implementing efficient selective quantum process tomography of superconducting quantum gates on the IBM quantum processor [3.8]
選択的量子プロセストモグラフィー(SQPT)の実験的実装は、プロセスマトリックスの個々の要素を量子2設計状態と呼ばれる特別な状態の助けを借りて計算する。修正SQPT法(MSQPT)と呼ばれる標準SQPT問題を数学的に再検討した。汎用量子回路を設計し,SQPT実験コストの最小化を目的とした効率的な測定戦略を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:04:24 GMT)
Subnet Replacement: Deployment-stage backdoor attack against deep neural networks in gray-box setting [3.7]
本研究では,DNN(Deep Neural Network)に対するバックドアアタック(バックドアアタック)の現実的可能性について検討する。本稿では,限られた数のモデルパラメータを直接修正することで,バックドアをDNNに埋め込むことのできるSubnet Replacement Attack (SRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:47:13 GMT)
Correlation detection in trees for partial graph alignment [3.6]
グラフのアライメントは,エッジの大部分を保存する2つのグラフのノード間のマッピングを探索する。我々のアプローチは、2つのグラフの局所構造を比較し、その近傍が相関グラフに対して「十分近い」場合、2つのノードをマッチングすることである。この問題は、一対の分岐木が積分布または相関分布から引き出されるかどうかの検定の観点から説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 22:02:27 GMT)
Inverse Reinforcement Learning Based Stochastic Driver Behavior Learning [3.5]
ドライバーは、交通の中で車両を操作する際に、ユニークでリッチな運転行動を持つ。本稿では,現実的な運転シナリオにおける人間の運転行動の独特性と豊かさを捉えた,新しい運転行動学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:03:59 GMT)
NeuSaver: Neural Adaptive Power Consumption Optimization for Mobile Video Streaming [3.3]
NeuSaverは、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなく、各ビデオチャンクに適応的なフレームレートを適用する。 NeuSaverは、各ビデオチャンクの適切なフレームレートを決定する最適なポリシーを生成する。 NeuSaverは、QoEを高く達成しながら、平均16.14%、最大23.12%の動画ストリーミングでモバイルデバイスの消費電力を効果的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:17:17 GMT)
Nonclassical trajectories in head-on collisions [3.0]
ラザフォード散乱は通常、投射体を古典的または量子力学的平面波として扱うことで記述される。この1次元系の量子力学をシミュレートし、古典的解からの平均量子解の偏差を研究する。核反応の開始を求める実験で、これらの理論的な発見がどのようにテストされるのかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:37:40 GMT)
Photonic analogue of Mollow triplet with on-chip photon pair generation in dressed modes [2.8]
モルロー三重項は、基本的および技術的重要性を持つ顕著な原子効果である。ここでは、量子フォトニクス系によるモロー三重項の類似を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:16:01 GMT)
ParCourE: A Parallel Corpus Explorer for a Massively Multilingual Corpus [2.7]
多言語NLPの進展には,言語の種類的特性の研究が不可欠である。私たちはParCourEという,1334の言語をカバーする,単語を並べた並列コーパスを閲覧できるオンラインツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:23:08 GMT)
Continuous-variable neural-network quantum states and the quantum rotor model [2.3]
第1量子化における連続可変格子量子系の解析のためのニューラルネットワーク量子状態アルゴリズムについて検討する。ボルツマン機械(RBM)波動関数を自然に一般化する連続可変トライアルウェーブフランプトンの族が導入された。その結果, 偏微分方程式 (PDE) に基づくスケーラブル固有解法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:53:14 GMT)
Depth Estimation from Monocular Images and Sparse radar using Deep Ordinal Regression Network [2.0]
我々は, スパースレーダデータを単眼深度推定モデルに統合し, レーダによって提供されるスパースネスと限られた視野を減らすための新しい前処理手法を提案する。本稿では,Fuらによる深度回帰ネットワークに基づく深度学習を用いて,単眼2次元画像から高密度深度マップを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 20:17:48 GMT)
Large-Scale News Classification using BERT Language Model: Spark NLP Approach [1.9]
MapReduceは大規模計算の並列化を可能にし、テキスト処理の効率を向上させることができる。我々は、事前訓練されたモデルを用いて、細調整されたBERTを用いて、ニューストピックの大きなテキストを分類する。 BERTを用いた全てのモデルの精度平均とトレーニング時間は0.9187と35分であり、Spark NLPパイプラインを使用したBERTは0.8444と9分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 02:04:08 GMT)
A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification [1.9]
このハンズオン導入は、配布不要なUQの実践的な実装に関心のある読者を対象としている。 PyTorch構文で、Pythonで説明的なイラストやサンプル、コードサンプルを多数含みます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:59:50 GMT)
Search range in experimental quantum annealing [1.5]
我々は、真の大域最小解に近い局所エネルギー最小値を持ち、さらに偽の最小値から遠ざかるイジン・ハミルトニアンを構成する。解空間は局所的に探索可能であり、たとえ偽の最小値が存在する場合でも、その近傍の解を優先的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:56:38 GMT)
A Robust Deep Learning Workflow to Predict Multiphase Flow Behavior during Geological CO2 Sequestration Injection and Post-Injection Periods [1.4]
本研究は, 地中CO2採取作業における水圧とCO2配管の時空間的変化を予測できる深層学習ワークフローの開発と評価に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 12:01:29 GMT)
Death in Genetic Algorithms [1.4]
我々は,死が適応形質であるか否かを実験的に検討し,この適応が従来の遺伝的アルゴリズムの実装を強化するのに有効かどうかを検証した。最も広く受け入れられている進化的死と老化理論を用いて、老化死は遺伝的アルゴリズムの総実行時間を減らすことができることを観察した。我々は、死を助長する遺伝的アルゴリズムが、局地的最適化に完全に閉じ込められることを避けるために、独自の能力によってこれを達成できると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 22:10:24 GMT)
A Reinforcement Learning Environment for Mathematical Reasoning via Program Synthesis [1.2]
我々はDeepMindの数学データセットを強化学習環境に変換する。環境における各アクションは、演算子または入力を離散計算グラフに追加する。正解を計算するグラフは正の報酬をもたらし、ポリシーの最適化により問題文に条件付き計算グラフを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:55:34 GMT)
Input Dependent Sparse Gaussian Processes [1.1]
我々は、観測データを入力として受信し、誘導点の位置とパラメータを$q$で出力するニューラルネットワークを使用する。提案手法をいくつかの実験で評価し,他の最先端のスパース変分GP手法とよく似た性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 12:19:10 GMT)
Atomic spin-controlled non-reciprocal Raman amplification of fibre-guided light [1.0]
スピン偏光原子が供給するラマンゲインを用いた光ファイバー誘導光の非相互増幅を実証した。我々の結果は複雑な光ネットワークの構築を単純化するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:57:15 GMT)
Recommending best course of treatment based on similarities of prognostic markers\thanks{All authors contributed equally [0.9]
本稿では,医療分野における協調フィルタリングに基づくレコメンデーションシステムを提案する。提案システムでは、患者の予後マーカーを入力として受け入れ、最良の治療コースを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:52:12 GMT)
Statistical inference using Regularized M-estimation in the reproducing kernel Hilbert space for handling missing data [0.8]
まずカーネルリッジレグレッションを用いてアイテム非応答の処理を行う。カーネルヒルベルト空間を用いた非パラメトリック確率スコア推定器も開発した。提案手法は,中国北京で測定された大気汚染データを解析するためのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:51:39 GMT)
SA-GD: Improved Gradient Descent Learning Strategy with Simulated Annealing [0.8]
本稿では,機械学習問題を解決するためのSA-GDアルゴリズムを提案する。 SA-GDのモデルは効率を犠牲にすることなくより優れた学習能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:38:11 GMT)
Adversarial Attacks on Multi-task Visual Perception for Autonomous Driving [0.6]
対角攻撃は、距離推定、セマンティックセグメンテーション、動き検出、物体検出などにわたる多様なマルチタスク視覚深層ネットワークに適用される。実験では、標的および未標的のケースに対する白と黒の両方のボックス攻撃を検討し、タスクを攻撃し、他のすべてのケースに対する効果を検査する。本稿では,実験結果の比較と議論を行い,洞察と今後の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:53:48 GMT)
Real-Time Face Recognition System for Remote Employee Tracking [0.5]
新型コロナウイルスの感染拡大を緩和するため、従業員が在宅勤務できるように、多くのオフィスが主導権を握った。この課題に効果的に対処するため、私たちは、従業員を顔認識で追跡するソリューションを考案しました。本稿では,これまで実験してきたシステムと,システムの長所と短所について簡潔に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:21:37 GMT)
Amodal segmentation just like doing a jigsaw [0.5]
アモーダルセグメンテーションはインスタンスセグメンテーションの新しい方向である。本稿では,ジグソーのアイデアに基づくアモーダルセグメンテーション手法を提案する。 2つの広く使われているアモディカルアノテートデータセットの実験により、我々の手法が既存の最先端の手法を超えていることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:08:53 GMT)
Algorithmic Concept-based Explainable Reasoning [0.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルに関する最近の研究は、古典的なグラフアルゴリズムと最適化問題にGNNを適用した。これらのアプローチの主な障害は、GNNは直接解釈できないブラックボックスモデルであるため、説明可能性の欠如である。本稿では,GNNの読み出し機構を改良したコンセプトブートネックGNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:44:51 GMT)
Advancing Hybrid Quantum-Classical Algorithms via Mean-Operators [0.3]
量子多体系の絡み合いは将来の技術と科学の鍵となる概念である。本稿では, ハイブリットアルゴリズムの利点と凝縮物質物理学における標準平均場理論を組み合わせることで, 限界を克服する理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:00:04 GMT)
Training for temporal sparsity in deep neural networks, application in video processing [0.3]
アクティベーション・スパシティは、スパシティを意識したニューラルネットワークアクセラレーターにおける計算効率とリソース利用を改善する。デルタ活性化層(Delta Activation Layer)と呼ばれる新しいレイヤを導入し、トレーニング中のアクティベーションの時間的間隔を促進する。より長期トレーニング後のモデル精度の回復を可能とし, ほぼ3倍のアクティベーション間隔の改善を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:17:11 GMT)
Learning Sparse Interaction Graphs of Partially Observed Pedestrians for Trajectory Prediction [0.3]
マルチペデストリアン軌道予測は、非構造環境における群衆と相互作用する自律システムの必然的な安全要素である。 Gumbel Social Transformerを提案し、Edge Gumbel Selectorは、各ステップで部分的に観察された歩行者のスパースグラフをサンプリングする。提案手法は,仮定によって生じる潜在的な問題を克服し,ベンチマーク評価における関連研究よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 00:45:11 GMT)
Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations [0.2]
本稿では, 因果効果の観点から, 推薦モデルを効率的に比較できる最初のインターリービング手法を提案する。両項目の成果をインターリーブ付きリストとインターリーブ付きリストに含まない項目で測定する。次に、シミュレーションオンライン実験により、オンライン評価手法の非バイアス性と効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:02:04 GMT)
A MATLAB based modeling and simulation package for DPS-QKD [0.2]
量子鍵分布(QKD)は、証明可能なセキュアな通信のために量子情報科学を利用する創発的な技術である。本稿では、QKDプロトコルを実装するための光学的および電気的コンポーネントをモデル化するためのシミュレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:17:38 GMT)
Best-approximation error for parametric quantum circuits [0.1]
変分量子シミュレーションでは、適切なパラメトリック量子回路の構築には2つの反作用がある。デバイスノイズを管理するためにパラメータの数は少なくなければならないが、回路が解を表現できるほど大きい。このような回路を特徴づけるために,ボロノイ図を用いた最適近似誤差を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:09:16 GMT)
The SPECIAL-K Personal Data Processing Transparency and Compliance Platform [0.1]
SPECIAL EU H 2020プロジェクトは、データポリシやデータ、イベント共有を表現するために使用できる。システムは、データ処理と共有が、データ対象の同意に適合していることを検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 12:12:07 GMT)
Preference Incorporation into Many-Objective Optimization: An Outranking-based Ant Colony Algorithm [0.1]
我々は,多目的Ant Colony Optimization (ACO) を開発した。導入されたInterval Out rankベースのACO(IO-ACO)は、DMの嗜好の曖昧さと不定義に対処するために、最上位のモデルを組み込んだ最初の ant-colonyである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 05:01:21 GMT)
Personalized and Reliable Decision Sets: Enhancing Interpretability in Clinical Decision Support Systems [0.1]
このシステムは、意思決定ルールセットと、グローバルおよびローカルな解釈可能性を提供する機械学習スキームを組み合わせる。個々の予測の信頼性分析も対処され、さらにパーソナライズされた解釈可能性に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:36:24 GMT)
Spanish Language Models [0.0]
本稿では,スペインのRoBERTa-baseとRoBERTa-largeモデル,およびそれに対応する性能評価について述べる。どちらのモデルも、現在知られている最大のスペイン製コーパスを使用して事前訓練され、この作業のために処理された合計570GBのクリーンで非重複のテキストが処理された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 11:23:05 GMT)
You Do Not Need a Bigger Boat: Recommendations at Reasonable Scale in a (Mostly) Serverless and Open Stack [0.0]
未成熟なデータパイプラインは、業界の実践者の多くが推奨システムに関する最新の研究を活用するのを妨げている、と私たちは主張する。我々は、機械学習のためのテンプレートデータスタックを「合理的なスケール」で提案し、サーバーレスのパラダイムを受け入れることで、いかに多くの課題が解決されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:00:29 GMT)
Understanding Factors Affecting Fuel Consumption of Vehicles Through Explainable Boosting Machines [0.0]
説明可能な人工知能(XAI)は、燃料要因が車両の消費に与える影響を定量化するのにどのように役立つかを示す。我々は, 燃料消費と燃料消費の関係をモデル化し, 説明可能なブースティングマシン (EBM) を用いて, 異なる特徴を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 09:53:09 GMT)
Ultra-broadband quadrature squeezing with thin-film lithium niobate nanophotonics [0.0]
本報告では, 薄膜ニオブ酸リチウム集積フォトニクスを用いて, 圧縮光発生を実証する。 0.5-0.09dB立方体スクイーズ(3dBオンチップ)の測定この研究は、連続可変量子情報処理のオンチップ実装に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:31:47 GMT)
TNQMetro: Tensor-network based package for efficient quantum metrology computations [0.0]
TNQMetroはPythonで書かれた数値パッケージで、測定精度の基本的な量子境界を計算する。基本的な関数がテンソルネットワークの知識を必要としないように、ユーザフレンドリーな方法で書かれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:32:26 GMT)
Szegedy Walk Unitaries for Quantum Maps [0.0]
Szegedyは、ランダムウォークに基づく古典的アルゴリズムの定量化法を開発した。我々は、詳細なバランスの取れたリンドブラディアンのためのSzegedy walk Unitaryを明示的に構築する。また、リンドブレディアンの量子化法を量子チャネルに適用する方法についても説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:44:35 GMT)
Strong inelastic scattering of slow electrons by optical near fields of small nanoparticles [0.0]
微小ナノ構造の近接場による低速電子の非弾性散乱について検討する。弱体の場合、これは異なる角度の回折パターンをもたらす。強磁場の場合、電子軌道に沿った近接場成分による散乱は、エネルギースペクトルを複数の光子秩序に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:57:58 GMT)
Semantic Image Cropping [0.0]
画像抽出は画像に含まれる意味情報を利用することで、ある実体に対する画像の関連性を高めることができると私は論じる。画像毎に少なくとも2つの異なる実体を持つ100個の画像と、4つの真理収穫を含む新しいデータセットを提供する。画像のセマンティックな情報を使うことで、より優れたトリミングを実現できることを示すため、新しいセマンティックなトリミングデータセットを用いてパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 06:54:42 GMT)
Resource-efficient Purification-based Quantum Error Mitigation [0.0]
多くのアプリケーションにおいて、私たちが準備したいノイズレス状態は純粋な状態であることが多い。既存の提案は、先行状態準備エラーのみの抑制に制限されるか、多数の長距離ゲートを必要とする。本稿では, 精製法に基づく異なる量子誤差低減手法の概要と, 状態生成誤差を任意の順序で補正できる資源効率の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 12:11:26 GMT)
Refinement of quantum Markov states on trees [0.0]
一般木上のQMSの構造定理が証明される。ローカライズされたQMSは、textitsub-Markov状態と呼ばれる前述の特性を持ち、通常の木での変換不変QMSを特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:16:26 GMT)
Realization of real-time fault-tolerant quantum error correction [0.0]
10量子ビットQCCDトラップイオン量子コンピュータを用いて1つの論理量子ビットを符号化する。我々は、平均論理SPAM誤差が1.7(6)×10-3$であるのに対して、平均物理SPAMエラーが2.4(8)×10-3$であるのに対して、平均論理SPAM誤差は1.7(6)×10-3$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:57:59 GMT)
Real-Time Violence Detection Using CNN-LSTM [0.0]
暴力率は過去40年間に約57%減少した。暴力のデモが実際に起きているかは、法律によって変わっていない。私は、ディープラーニングを使って問題に対処するユニークなモデルと理論システムを作りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:37:41 GMT)
Quantum noise can enhance algorithmic cooling [0.0]
熱バスアルゴリズム冷却技術は、量子系のターゲット要素を浄化するために用いられる。ノイズにより性能が向上し、熱バスアルゴリズム冷却技術の冷却限界が向上する場合もある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:47:10 GMT)
Public Health, Technology, and Human Rights: Lessons from Digital Contact Tracing [0.0]
デジタル接触追跡・露出通知システムはSARS-CoV-2の世界的なパンデミックの間、公共の利益のために開発された。本稿では, 科学的妥当性, 必要性, 時間境界性, 比例性の原則を掲げることの重要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:31:04 GMT)
Predicting the near-wall region of turbulence through convolutional neural networks [0.0]
乱流開水路流れにおける近接壁挙動を予測するためのニューラルネットワークに基づく手法について検討した。完全畳み込みネットワーク(FCN)は,2次元速度変動場を$y+_rmターゲット$で予測するために訓練される。 FCNは流れの対数領域の自己相似性を生かし、速度変動場を$y+ = 50$で予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:58:26 GMT)
Open-system modeling of quantum annealing: theory and applications [0.0]
効果的な並列シミュレーション手法として,導出法と数値計算法を提案する。環境に対する弱い結合限界と1/f$ノイズの場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 10:12:41 GMT)
Online Learning for Recommendations at Grubhub [0.0]
本稿では,既存のオフライン Recommender システムを簡単に変更し,Transfer Learning を用いてオンラインで動作させる手法を提案する。 Recommender Systemsのオンライン学習には、品質とスケールの2つの大きな利点がある。例えば、Grubhubでは、ステートレスなバッチ学習をオフラインからステートフルなインクリメンタルな学習に移行することで、最大45倍のコスト削減と、+20%のメトリクス増加を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 04:01:36 GMT)
OdoViz: A 3D Odometry Visualization and Processing Tool [0.0]
OdoVizは、自動運転車のデータセットの3D視覚化と処理のための、リアクティブなWebベースのツールである。このシステムには、GPS/INSのポーズ、ポイントクラウド、カメライメージのロード、検査、可視化、処理の機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 18:37:19 GMT)
No-go Theorem of Purification [0.0]
圧縮操作のユニタリティはシャノン圧縮境界よりも制限のある圧縮に新しい境界を課すことを示す。これは量子状態の精製に関するノーゴー定理に翻訳される。圧縮演算のユニタリ性によって課される制限を2つの定理で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 12:49:18 GMT)
Multi-label Chaining with Imprecise Probabilities [0.0]
本稿では,古典的マルチラベル連鎖法を拡張し,不正確な確率推定を行うための2つの戦略を提案する。このような推定に利用できる主な理由は、(1)連鎖において高い不確実性が検出された場合に慎重な予測を行うこと、(2)連鎖の初期決定におけるバイアスを回避し、より正確な予測を行うことである。両手法の信頼性を検証したラベルの欠落に関する実験結果から,精度の高いモデルが故障した場合の予測が困難である事例に対して,本手法が関連する注意を喚起することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:43:31 GMT)
Measuring inter-cluster similarities with Alpha Shape TRIangulation in loCal Subspaces (ASTRICS) facilitates visualization and clustering of high-dimensional data [0.0]
高次元(HD)データのクラスタリングと可視化は、様々な分野において重要なタスクである。 HDデータをクラスタリングする最も効果的なアルゴリズムは、グラフ内のノードによってデータを表現することに基づいている。本稿では,HDデータポイントのクラスタ間の類似性を計測するASTRICSという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 20:51:06 GMT)
Lockout: Sparse Regularization of Neural Networks [0.0]
パラメータ $w$ の値に制約 $P(w)leq t$ を置き、精度を向上させるために正規化を適用する。我々は、任意の微分可能関数$f$と損失$L$に対してそのようなすべての解を提供する高速アルゴリズムと、各パラメータの絶対値の単調関数である任意の制約$P$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:17:20 GMT)
Lindblad evolution without the sign problem [0.0]
オープンフェルミオン系におけるリアルタイム問題のいくつかは、量子モンテカルロを用いてシミュレートできることを示す。場合によっては、後者は複雑な測度問題に悩まされることなく解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 01:00:06 GMT)
Level generation and style enhancement -- deep learning for game development overview [0.0]
統計的手法,機械学習,あるいはディープラーニングを用いて,レベルマップを作成するための7つのアプローチを提案する。我々はゲーム開発者とレベルアーティストに新たな可能性を示すことを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:24:43 GMT)
Interactive GIS Web-Atlas for Twelve Pacific Islands Countries [0.0]
本稿は,南太平洋大学12カ国の空間データの収集に焦点を当てる。以前のビットマップウェブAtlasは1996年に作成され、南太平洋で地理情報システム(GIS)を使用する可能性を調べるパイロット活動であった。新しいアトラスの目的は、教育者、学生、研究者、政策立案者、その他の関連するユーザーグループや一般大衆のために、空間的および帰属的なデータとマップのセットを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:41:01 GMT)
Improving application performance with biased distributions of quantum states [0.0]
本研究では,Har-random純状態とDirichlet分散係数の混合を解析する。我々は,バーレス分布とヒルベルト分布の平均純度に一致する濃度パラメータを解析的に導出した。これらのディリクレ重み付きハール混合物をビュール分布とヒルベルト分布に代えて置換することにより、測定可能な性能の優位性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:29:10 GMT)
Globally Convergent Multilevel Training of Deep Residual Networks [0.0]
ディープ残差ネットワーク(ResNets)のためのグローバル収束型マルチレベルトレーニング手法を提案する。この手法は,学習中のミニバッチサイズを適応的に調整することにより,ハイブリッド(確率的-決定論的)な設定で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 19:08:58 GMT)
Generator Versus Segmentor: Pseudo-healthy Synthesis [0.0]
本稿では,このトレードオフを緩和するために,新たな対人訓練体制であるGenerator vs. Segmentor(GVS)を提案する。また,合成画像の健全性を評価するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 13:59:39 GMT)
GI-NNet \& RGI-NNet: Development of Robotic Grasp Pose Models, Trainable with Large as well as Limited Labelled Training Datasets, under supervised and semi supervised paradigms [0.0]
私たちは、ロボットが適切な把握を素早く生成し実行することを学ぶのを助けるために、ディープラーニング技術を使用します。我々は、見えない物体だけでなく、見えない物体にも対足ロボットの把握を生成できるジェネレーティブ・インセプション・ニューラル・ニューラルネットワーク(GI-NNet)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:55:49 GMT)
Extremal Steering Assemblages [0.0]
完全に特徴付けられた量子システムと信頼できないブラックボックス装置の相関について述べる。線形独立条件を用いて集合体を極端に分解する必要十分条件と、一般集合体を極端に分解するアルゴリズムを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:19:20 GMT)
Evaluation of Human-AI Teams for Learned and Rule-Based Agents in Hanabi [0.0]
我々は,ルールベースエージェントと学習ベースエージェントの両方を用いて,協力型カードゲームEmphHanabiにおける人間とAIエージェントのチームを評価する。人間は、最先端の学習ベースのAIチームメイトよりも、ルールベースのAIチームメイトをはっきりと好みます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 22:19:15 GMT)
Dissimilarity Mixture Autoencoder for Deep Clustering [0.0]
異種混合オートエンコーダ(DMAE)は、特徴ベースのクラスタリングのためのニューラルネットワークモデルである。 DMAEはディープラーニングアーキテクチャをエンドツーエンドモデルに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:33:02 GMT)
DiRe Committee : Diversity and Representation Constraints in Multiwinner Elections [0.0]
我々は、候補者と有権者の属性を列挙して委員会を選定するモデル、DiRe Committee Winner determination (DRCWD) を開発する。このアルゴリズムは,合成データセットの63%,実世界のデータセットの100%のインスタンスに対して,勝利したDiRe委員会を2分未満で発見する。全体として、DRCWDは、マルチウィンター選挙の研究は、候補者と有権者の両方を、候補者固有の「フェア」モデルが有権者の人口を無意識に傷つけ、またその逆も考慮すべきである、と動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:32:56 GMT)
Deep Learning based Food Instance Segmentation using Synthetic Data [0.0]
本稿では,合成データを用いた実世界の食品のセグメンテーション手法を提案する。医療ロボットシステム上で食品セグメンテーションを行うために,オープンソースの3DグラフィックスソフトウェアであるBlenderを用いて合成データを生成する。その結果、実世界のデータセットでは、52.2%のマスクAP@allでトレーニングされていない食品インスタンスをセグメント化するために、合成データのみをトレーニングしたモデルが利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 08:36:54 GMT)
Data vs classifiers, who wins? [0.0]
機械学習(ML)によってカバーされる分類実験は、データとアルゴリズムの2つの重要な部分で構成されている。データ複雑性は、一般的に、パフォーマンス評価中にモデルに沿って考慮されない。最近の研究は、データセットとアルゴリズムを評価するための新しいアプローチとして、IRT(Item Response Theory)を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:55:15 GMT)
Correlation energy and quantum correlations in a solvable model [0.0]
量子情報コンテキストの下では、古典的および量子的相関を測るシステムの構成要素の観点から、いくつかの量を定義することができる。本研究では, フェルミオン系における量子情報の概念を適用し, 従来の相関法を新しい手法で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:19:26 GMT)
CLSRIL-23: Cross Lingual Speech Representations for Indic Languages [0.0]
CLSRIL-23は、23のIndic言語にまたがる生音声から言語間の音声表現を学習する自己教師付き学習ベースモデルである。 wav2vec 2.0の上に構築され、マスク付き潜在音声表現よりも対照的なタスクを訓練することで解決される。単言語と多言語による事前学習の効果を比較するために,事前学習における言語障害の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 15:42:43 GMT)
An Energy-Efficient Edge Computing Paradigm for Convolution-based Image Upsampling [0.0]
リアルタイム深層学習に基づくイメージアップサンプリングアプリケーションには,エネルギー効率の高いエッジコンピューティングパラダイムが提案されている。我々は、学習した畳み込みカーネルをデコンボリューションカーネルに変換し、機能的に等価なデコンボリューションとして推論のためにデプロイした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 23:49:37 GMT)
An Efficient and Small Convolutional Neural Network for Pest Recognition -- ExquisiteNet [0.0]
本稿では,害虫を認識するために,ExquisiteNetと呼ばれる小型で効率的なモデルを提案する。我々のモデルは、データ拡張なしで、テストセットのIP102で52.32%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 07:34:45 GMT)
Adversarial Attack for Uncertainty Estimation: Identifying Critical Regions in Neural Networks [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークにおける決定境界付近のデータポイントをキャプチャする手法を提案する。不確実性推定は、モデルのパラメータに摂動を与える以前の研究とは異なり、入力摂動から導かれる。提案手法は,他の手法よりも優れた性能を示し,機械学習におけるモデル不確実性を捉えるリスクが低いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 21:30:26 GMT)
A new approach to the quantization of the damped harmonic oscillator [0.0]
駆動および非駆動線形減衰系のための新しいラグランジアンの構成法を提案する。結果のラグランジアンがヘルムホルツ条件を満たすことを保証するため、新しい時間座標が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 03:50:46 GMT)
A multi-schematic classifier-independent oversampling approach for imbalanced datasets [0.0]
従来の研究から、異なるオーバーサンプリングアルゴリズムは異なる分類器で異なる効率の度合いを持つことが明らかである。本稿では,マルチスキーマおよび分類器に依存しないオーバーサンプリング手法であるProWRASを用いて,この問題を克服する。 ProWRASはローカライズされたランダムアフィンシャドウサンプリング (LoRAS) アルゴリズムと Proximity Weighted Synthetic Oversampling (ProWSyn) アルゴリズムを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 14:03:24 GMT)
A modular U-Net for automated segmentation of X-ray tomography images in composite materials [0.0]
ディープラーニングは、物質科学の応用を含む多くの画像処理タスクで成功している。本稿では, 3相ガラス繊維強化ポリアミド66の3次元トモグラフィー画像の分割を行うために, UNetのモジュラー解釈を提案し, 訓練した。注釈付き層は10層に過ぎず, 浅いU-Netを使用すれば, より深い層よりも優れた結果が得られることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 17:15:24 GMT)