Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Rectifying the Shortcut Learning of Background: Shared Object Concentration for Few-Shot Image Recognition [101.6]
Few-Shot画像分類は、大規模なデータセットから学んだ事前学習された知識を利用して、一連の下流分類タスクに取り組むことを目的としている。本研究では,Few-Shot LearningフレームワークであるCOSOCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:46:41 GMT)
Robust Online Control with Model Misspecification [96.2]
本研究では,未知の非線形力学系のモデル不特定性を考慮したオンライン制御について検討する。本研究は, 線形近似からの偏差を許容できる程度に測定できるロバスト性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:04:35 GMT)
CCVS: Context-aware Controllable Video Synthesis [95.2]
プレゼンテーションでは、古いビデオクリップから新しいビデオクリップを合成するための自己教師付き学習アプローチを紹介している。時間的連続性のための文脈情報と微妙な制御のための補助情報に基づいて合成過程を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:57:44 GMT)
RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs [91.7]
本稿では知識グラフに基づく推論のための論理規則の学習について研究する。論理規則は、予測に使用されるときに解釈可能な説明を提供するとともに、他のタスクに一般化することができる。既存の手法は、検索スペースの検索の問題や、スパース報酬による非効率な最適化に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 02:52:53 GMT)
Unsupervised Discovery of Object Radiance Fields [86.2]
Object Radiance Fields (uORF)は、複雑なシーンを1つの画像から多様でテクスチャ化された背景で分解することを学ぶ。教師なしの3次元シーンセグメンテーション、新しいビュー合成、および3つのデータセットのシーン編集において、uORFが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:53:36 GMT)
DANCE: DAta-Network Co-optimization for Efficient Segmentation Model Training and Inference [85.0]
DANCEは、効率的なセグメンテーションモデルのトレーニングと推論のための自動データネットワーク協調最適化である。入力イメージを適応的にダウンサンプル/ドロップする自動データスライミングを統合し、画像の空間的複雑さによって導かれるトレーニング損失に対するそれに対応するコントリビューションを制御する。実験と非難研究により、DANCEは効率的なセグメンテーションに向けて「オールウィン」を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:58:58 GMT)
Mediated Uncoupled Learning: Learning Functions without Direct Input-output Correspondences [81.0]
ペア化されたデータがない場合、$X$から$Y$を予測するタスクを考えます。単純なアプローチは、$S_X$で$U$から$U$を予測し、$S_Y$で$U$から$Y$を予測することである。我々は$U$を予測しない新しい方法を提案するが、$f(X)$と$S_X$をトレーニングすることで$Y = f(X)$を直接学習し、$h(U)$を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 22:13:29 GMT)
Stable and consistent density-based clustering [77.3]
密度に基づくクラスタリングに対する一貫したアプローチは、入力データとパラメータの両方の安定性定理を満たす。階層クラスタリングの標準的な単純化手順の安定性を実証する。我々のフレームワークは、トポロジカルデータ分析からの永続性とインターリーブ距離の概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:38:01 GMT)
Proceedings of ICML 2021 Workshop on Theoretic Foundation, Criticism, and Application Trend of Explainable AI [71.7]
ICML 2021 Workshop on Theoretic Foundation, Criticism, and Application Trends of Explainable AI。ディープニューラルネットワーク(DNN)は、コンピュータビジョン、計算言語学、AIなど、幅広い分野で大きな成功を収めたことは間違いない。しかし、DNNの成功と敵の攻撃に対する弾力性の根底にある基本原理は依然としてほとんど失われている。このワークショップは、XAIの範囲における理論の基礎、制限、および新しいアプリケーショントレンドに特別な関心を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:14:16 GMT)
Simultaneous boundary shape estimation and velocity field de-noising in Magnetic Resonance Velocimetry using Physics-informed Neural Networks [70.7]
MRV(MR resonance velocimetry)は、流体の速度場を測定するために医療や工学で広く用いられている非侵襲的な技術である。これまでの研究では、境界(例えば血管)の形状が先駆体として知られていた。我々は、ノイズの多いMRVデータのみを用いて、最も可能性の高い境界形状と減音速度場を推定する物理インフォームニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:56:09 GMT)
Fibre polarization state compensation in entanglement-based quantum key distribution [63.0]
偏光符号化を用いた量子鍵分布 (QKD) は, テレコムファイバー上での実装が困難である。そこで本研究では, 線材上のQKDシステムにおいて, 繊維誘起変化を動的に補償する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 00:53:48 GMT)
Learning to Limit Data Collection via Scaling Laws: Data Minimization Compliance in Practice [62.4]
我々は機械学習法における文献に基づいて、データとシステム性能を結びつけるデータ解釈に基づく収集を制限するフレームワークを提案する。我々は、性能曲線微分に基づくデータ最小化基準を定式化し、有効かつ解釈可能な分数法法技術を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:59:01 GMT)
Visual Adversarial Imitation Learning using Variational Models [60.7]
逆関数仕様は、深い強化学習を通しての学習行動にとって大きな障害であり続けている。望ましい行動の視覚的なデモンストレーションは、エージェントを教えるためのより簡単で自然な方法を示すことが多い。変動モデルに基づく対向的模倣学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 00:15:18 GMT)
On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.4]
相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:28:05 GMT)
Qubit spin ice [58.7]
超伝導量子ビットの格子内におけるスピンアイスの実現について報告する。基底状態は古典的には氷則によって記述され、脆弱な縮退点を制御できる。実証された量子ビット制御は、トポロジカルに保護された人工量子スピン液体の将来の研究の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:29:14 GMT)
Representation Consolidation for Training Expert Students [54.9]
マルチヘッド多タスク蒸留法は,タスク固有の教師の表現を集約し,下流のパフォーマンスを向上させるのに十分であることを示す。また,本手法では,複数のドメインで訓練された複数の教師の表現的知識を1つのモデルに組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:58:18 GMT)
In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors [53.6]
パナソニックグリッド(Panasonic Grid-EYE)は、低解像度の赤外線サーモパイルアレイセンサーで、よりプライバシーを提供する。この目的のために、2つのデータセットが取得され、1つ (480 画像) は一定条件で、もう1つ (200 画像) は異なるバリエーションで取得された。我々は、SVM(Support Vector Machines)、k-Nearest Neighbors(k-NN)、Neural Network(NN)の3つの機械学習アルゴリズムをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:59:07 GMT)
Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation [52.4]
本稿では,ALBEF (BEfore Fusing) の表現に対して,モーダルな注意を通したコントラスト的損失を導入する。本研究では,運動量モデルで生成した擬似ターゲットから学習する自己学習法である運動量蒸留を提案する。 ALBEFは、複数の下流視覚言語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） (Fri, 16 Jul 2021 00:19:22 GMT)
Near-Optimal Algorithms for Linear Algebra in the Current Matrix Multiplication Time [46.3]
既存の定数係数近似のスケッチ次元における対数的要素について、Nelson and Nguyen (FOCS, 2013) の主な開問題を回避する方法を示す。私たちが使用している重要なテクニックは、不確実性原理と抽出子に基づくIndykの明示的なマッピングです。ランク計算と列の線形独立部分集合の探索という基本的な問題に対して、我々のアルゴリズムはCheung, Kwok, Lau (JACM, 2013)を改良し、それぞれ定数係数と$log(n)$-factorの範囲内で最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:34:10 GMT)
Single Pass Entrywise-Transformed Low Rank Approximation [44.1]
Liang et al.は、$n times n$ matrix $A$ for a $n cdot operatornamepoly(epsilon-1klog n)$ words of memory, with overall error 10|f(A)-[f(A)]_k|_1,22$, where $[f(A)]_k$ is the best rank-$k$ approximation to $f(A)$ and $
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:22:29 GMT)
Learning Optimal Representations with the Decodable Information Bottleneck [43.3]
機械学習では、我々のゴールは圧縮ではなく、むしろ一般化であり、予測ファミリや関心のデコーダと密接に関連している。本稿では,情報保持と圧縮を所望の予測族の観点から考慮した,情報保持可能な情報ボトルネック(DIB)を提案する。結果として、DIBは期待されるテスト性能の観点で最適であり、保証とともに推定できる表現を生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:22:20 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） (Fri, 16 Jul 2021 18:24:14 GMT)
Measuring Fairness in Generative Models [38.2]
近年、深層データの公平性への関心が高まっている。公正データ生成の中心は、異なる生成モデルの評価と評価のための公正度指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:12:44 GMT)
Boosting the Convergence of Reinforcement Learning-based Auto-pruning Using Historical Data [35.4]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づくオートプルーニング(auto-pruning, 自動プルーニング)は, 手作りの高価な作業を避けるために, プルーニングプロセスを自動化するために提案されている。しかし、RLをベースとしたプルーナーでは、時間を要するトレーニングプロセスが伴い、各サンプルの高コストがこの問題をさらに悪化させる。本稿では,従来のオートプルーニングプロセスの履歴データを活用することで,この問題を解消する効率的なオートプルーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:17:26 GMT)
Adaptive first-order methods revisited: Convex optimization without Lipschitz requirements [34.7]
リプシッツの連続性や滑らか性に欠ける凸最小化問題に対する適応的な一階法の一群を提案する。適応ミラー降下法 (AdaMir) は, 比較的連続的あるいは滑らかな問題において, min-max 最適率を同時に達成することにより, このギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:59:40 GMT)
Property-aware Adaptive Relation Networks for Molecular Property Prediction [34.1]
分子特性予測問題に対する特性認識適応関係ネットワーク(PAR)を提案する。我々のPARは、既存のグラフベースの分子エンコーダと互換性があり、プロパティ対応分子埋め込みとモデル分子関係グラフを得る能力も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:22:30 GMT)
Deep Learning Beam Optimization in Millimeter-Wave Communication Systems [34.0]
本稿では,固定点アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせることで,ミリ波通信システムにおける連立離散変数と連続変数を最適化する手法を提案する。提案手法はビーム構成を"ワンショット"な方法で予測し,ビーム探索手順の複雑さを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:16:37 GMT)
Deep Learning Based Hybrid Precoding in Dual-Band Communication Systems [34.0]
本研究では,サブ6GHz帯から抽出した空間的・時間的情報を用いてミリ波帯のビームを予測・追跡する深層学習手法を提案する。サブ6GHz帯とミリ波帯の両方で動作するデュアルバンド通信システムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:10:32 GMT)
Information-Theoretic Visual Explanation for Black-Box Classifiers [30.6]
本研究では,情報理論の観点から,ブラックボックス分類器の予測について説明する。我々は、情報ゲイン(IG)マップとポイントワイド相互情報(PMI)マップの2つの属性マップを得る。提案手法は,既存の手法と比較して,定量的な計量による帰属写像の正当性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:40:24 GMT)
TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor [30.4]
人工コーパス上で神経実行器を学習することにより、テーブル事前学習を実現することができることを示す。合成コーパスの事前学習により,我々のアプローチであるTAPEXは下流タスクの性能を劇的に向上させる。本研究は, 合成可能プログラムの事前学習により, 構造化されたデータを解析する方法を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 00:40:11 GMT)
Towards an Interpretable Latent Space in Structured Models for Video Prediction [30.1]
基礎となる物理力学が支配するビデオにおける将来のフレーム予測の課題に焦点をあてる。我々は、オブジェクト中心のモデル、すなわち、オブジェクト表現を明示的に扱うモデルで作業し、潜在空間における損失を伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 05:37:16 GMT)
Controlled AutoEncoders to Generate Faces from Voices [30.1]
学習された音声と顔の相関によって暗黙的に顔の特徴が導かれるように、所定の声に反応して対象の顔を変化させる枠組みを提案する。我々はVoxCelabとVGGFaceのデータセットの枠組みを人体と顔検索を通して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:04:29 GMT)
A Data-driven feature selection and machine-learning model benchmark for the prediction of longitudinal dispersion coefficient [29.6]
縦方向分散(LD)係数の正確な予測は、関連するシミュレーションにおいて性能の飛躍をもたらすことができる。本研究では, 蒸留した局所最適値と代表MLモデルとの数値比較により, 大域的最適特徴集合を提案した。その結果,サポートベクタマシンは他のモデルよりも大幅に性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:50:38 GMT)
Semi-supervised 3D Hand-Object Pose Estimation via Pose Dictionary Learning [27.8]
現在の手動ポーズ推定法は,高価で労働集約的な詳細な3Dラベルを必要とする。そこで本研究では,ポーズ辞書学習とオブジェクト指向座標系という2つの重要な手法を用いて,半教師付き3次元手動ポーズ推定手法を提案する。本手法は,ラベル付きデータを用いた場合と比較して,手・対象物に対する推定誤差を19.5%/24.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 02:50:17 GMT)
Cycle Flux Ranking of Network Analysis in Quantum Thermal Device [25.3]
我々は、量子遷移ネットワークをサイクルに分解し、代数グラフ理論によってサイクルフラックスを計算し、支配的なサイクルを抽出する。熱抵抗スピンシーベックポンプや熱スイッチや熱増幅器としての量子熱トランジスタなど,典型的な量子デバイスモデルにおけるサイクルフラックスのランキングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 06:07:02 GMT)
Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning for Task Offloading Under Uncertainty [24.1]
MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、強化学習の課題である。タスクオフロード問題を解くために、ディープMARLアルゴリズムが適用されている。報奨信号の摂動は, 完全報奨学習と比較して, 性能の低下を招き得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 20:49:30 GMT)
Probabilistic Appearance-Invariant Topometric Localization with New Place Awareness [23.6]
運動モデルにフル3dof odometryを組み込んで,状態推定フレームワーク内に"オフマップ"状態を追加する,新しいトポロジカルローカライゼーションシステムを提案する。提案手法は,既存システムと改良型システムの両方に対して,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 05:01:40 GMT)
Conditional Directed Graph Convolution for 3D Human Pose Estimation [23.4]
グラフ畳み込みネットワークは、人間の骨格を非方向グラフとして表現することで、人間のポーズ推定を大幅に改善した。本稿では,人間の骨格をノードとして,骨を親関節から子関節へ向けたエッジとして有向グラフとして表現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:50:40 GMT)
Robust Risk-Sensitive Reinforcement Learning Agents for Trading Markets [23.2]
トレーディングマーケットは、強化学習エージェントを展開するための現実世界の金融アプリケーションである。リスクに敏感なペイオフを考慮したマルチエージェント学習のための経験的ゲーム理論解析を拡張した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:15:13 GMT)
Graph Kernel Attention Transformers [22.8]
我々は,これまで独立に研究されてきたいくつかの概念を組み合わせることで,新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)のクラスを導入する。論文の目標は2つある。我々はGKAT(Graph Kernel Attention Transformers)によって提案され、SOTA GNNよりもはるかに表現力が高い。我々は,ネットワーク分類からバイオインフォマティクスの課題に至るまで,9つの異なるGNNクラスに対して,本手法を徹底的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:39:10 GMT)
Auto-differentiable Ensemble Kalman Filters [21.3]
本稿では,データ同化における動的システム学習のための機械学習フレームワークを提案する。我々の自動微分可能アンサンブルカルマンフィルタ(AD-EnKF)は、状態回復のためのアンサンブルカルマンフィルタと、ダイナミックスを学ぶための機械学習ツールをブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:25:30 GMT)
S2TA: Exploiting Structured Sparsity for Energy-Efficient Mobile CNN Acceleration [21.1]
スパシティの爆発は、モバイルデバイス上での量子畳み込みニューラルネットワーク(CNN)推論を加速させる重要なテクニックである。本稿では,重みとアクティベーションの両面において,構造的疎度,具体的には密度境界ブロック(DBB)の疎度を利用することを提案する。 S2TAは,関節重量とDBB空間の活性化を利用するサイストリックアレイベースのCNNアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:57:06 GMT)
Real-Time Mapping of Tissue Properties for Magnetic Resonance Fingerprinting [20.8]
スパイラルk空間MRFデータから直接組織特性をシームレスにマッピングする新しいエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。本手法は,非カルト的k-空間データを直接消費し,適応密度補正を行い,複数の組織特性マップを前方通過で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 21:05:47 GMT)
Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs): a scalable domain decomposition approach for solving differential equations [20.3]
我々はFBPINN(Finite Basis PINNs)と呼ばれる微分方程式に関連する大きな問題を解くための新しいスケーラブルなアプローチを提案する。 FBPINNは古典的有限要素法に着想を得ており、微分方程式の解はコンパクトな支持を持つ基底関数の有限集合の和として表される。 FBPINNでは、ニューラルネットワークを使ってこれらの基底関数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:03:47 GMT)
Future Intelligent Autonomous Robots, Ethical by Design. Learning from Autonomous Cars Ethics [19.9]
インテリジェントな自律ロボットの倫理学の分野は、実用的な実用価値を持つ研究の好例である。インテリジェントな自律ロボットの開発へのアプローチの出発点として使用できる。自律的なインテリジェントなロボカーの倫理に関する私たちの研究や、ロボット工学の倫理に関する既存の文献から、私たちの貢献は、一連の価値と倫理原則で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 21:10:04 GMT)
When does loss-based prioritization fail? [19.0]
ノイズや破損したデータのあるシナリオでは,損失に基づく加速度法が劣化することを示す。例題の難易度は、ノイズを他のタイプの難易度例から正しく分離する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:23:15 GMT)
Beyond In-Place Corruption: Insertion and Deletion In Denoising Probabilistic Models [18.6]
我々は、より広範な汚職プロセスのクラスと、シーケンスデータに対するモデルのデノベーションについて検討する。計算シーケンスタスクにおいて,これらのモデルが標準位置モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 02:50:10 GMT)
A Comparison of Deep Learning Classification Methods on Small-scale Image Data set: from Converlutional Neural Networks to Visual Transformers [18.6]
本稿では、畳み込みニューラルネットワークと視覚変換器の適用と特性について説明する。様々なモデルを用いて、小さなデータセット上で一連の実験を行う。推奨されたディープラーニングモデルは、モデルアプリケーション環境に応じて与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:13:10 GMT)
Lightness Modulated Deep Inverse Tone Mapping [18.3]
シングルイメージHDR再構成や逆トーンマッピング(iTM)は難しい課題である。深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴抽出とマッピング能力を利用した深層学習に基づくiTM法を提案する。本手法の有効性を示す実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:56:20 GMT)
Learning to Understand Child-directed and Adult-directed Speech [18.3]
人間の言語習得研究は、児童指向の音声が言語学習者に役立つことを示している。成人指向音声(ADS)と子ども指向音声(CDS)で訓練されたモデルのタスク性能の比較を行った。 CDSが学習の初期段階で有効であることを示す指標が得られたが、最終的には、ADSでトレーニングされたモデルは、同等のタスクパフォーマンスに達し、より一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:25:26 GMT)
A Survey on Bias in Visual Datasets [17.8]
コンピュータビジョン(CV)は、いくつかのタスクにおいて人間よりも優れた成果を上げている。 CVシステムは、供給されるデータに大きく依存し、そのようなデータ内のバイアスを学習し、増幅することができる。しかし、現時点では、ビジュアルデータセットのバイアスに関する包括的な調査は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:16:52 GMT)
Class-Agnostic Segmentation Loss and Its Application to Salient Object Detection and Segmentation [17.1]
そこで我々はCAS(class-agnostic segmentation)ロスと呼ばれる新しい損失関数を提案する。 CAS損失関数はスパースであり, 有界であり, クラス不均衡に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:26:31 GMT)
Reinforcement Learning for Optimal Stationary Control of Linear Stochastic Systems [15.4]
本稿では,加法雑音と乗法雑音を併用した連続時間線形系の最適定常制御について検討する。楽観的な最小二乗政策反復法という,非政治強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:27:02 GMT)
Measuring and Explaining the Inter-Cluster Reliability of Multidimensional Projections [14.3]
多次元射影(MDP)のクラスタ間信頼性を測定するための定常性と密着性を提案する。クラスタ間信頼性の測定は、クラスタ間タスクの実施方法に直接的な影響を与えるため、非常に重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:52:13 GMT)
MS-MDA: Multisource Marginal Distribution Adaptation for Cross-subject and Cross-session EEG Emotion Recognition [14.1]
脳波感情認識のためのマルチソース境界分布適応法(MS-MDA)を提案する。まず、異なるEEGデータが同じ低レベルな特徴を共有していると仮定し、1対1のドメイン適応を採用し、ドメイン固有の特徴を抽出するために独立したブランチを構築します。実験の結果,MS-MDAはクロスセッションおよびクロスオブジェクト転送シナリオにおいて,比較手法と最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:19:54 GMT)
Exploiting Rich Syntax for Better Knowledge Base Question Answering [13.9]
本稿では,知識ベース質問回答のための構文ベース表現の学習手法を提案する。まず、キーワード間の最も短い依存性パスを考慮し、パスベースの構文をエンコードする。そこで我々は,木をベースとした構文を得るために,構文木全体の情報をモデレートするための2つの符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:59:05 GMT)
Efficient Bayesian Sampling Using Normalizing Flows to Assist Markov Chain Monte Carlo Methods [13.6]
正規化フローは複雑なターゲット分布を生成でき、ベイズ統計学における多くの応用において有望であることを示す。対象の後方分布からのデータセットは事前に入手できないため、フローは通常、基底分布からのサンプルのみを必要とする逆のKullback-Leibler(KL)分散を用いて訓練される。ここでは, 直接KL偏差を損失として用い, (i) 後部の局所MCMCアルゴリズムを正規化流で支援し, (ii) 混合速度を高速化し, (ii) この方法で生成されたデータを用いて流のトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:40:36 GMT)
Joint Semi-supervised 3D Super-Resolution and Segmentation with Mixed Adversarial Gaussian Domain Adaptation [13.5]
医用画像の高解像度化は、画像の解像度を向上させることを目的としているが、従来は低解像度データセットの特徴に基づいて訓練されている。本稿では,画像とそのラベルの同時超解像を行う半教師付きマルチタスク生成対向ネットワーク(Gemini-GAN)を提案する。提案手法は, 成人1,331人, 成人205人のトランスナショナル多民族集団に対して広く評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:42:39 GMT)
Attention-based Vehicle Self-Localization with HD Feature Maps [13.4]
本稿では,ポイントベースディープニューラルネットワークを用いた車両の自己局在化手法を提案する。我々のアプローチは、車両の姿勢を推測するために、高解像度のデジタルマップからランドマーク(ランドマーク)の測定と点特徴を処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:25:25 GMT)
Graph Representation Learning for Road Type Classification [13.2]
本稿では,最先端のグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた道路網のグラフ表現に対する学習に基づくアプローチを提案する。われわれのアプローチは、オープンストリートマップから17都市の現実的な道路網に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:32:58 GMT)
Imitate TheWorld: A Search Engine Simulation Platform [13.0]
生成されたページに対して、よく訓練された識別器によるフィードバックを適切に提供できるシミュレーション検索エンジンAESimを構築した。実世界とのつながりを失う従来のシミュレーションプラットフォームとは異なり、われわれのデータは検索の実際のデータに依存している。我々の実験は、AESimが古典的なランキングの指標よりも、ランキングモデルのオンラインパフォーマンスをよりよく反映できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:55:33 GMT)
Self-Supervised Learning Framework for Remote Heart Rate Estimation Using Spatiotemporal Augmentation [12.8]
近年の深層学習法では、顔画像を用いて心拍数をリモートで測定できることが示されている。顔画像におけるリモートHR推定のための3次元自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:00:13 GMT)
Towards Low-Latency Energy-Efficient Deep SNNs via Attention-Guided Compression [12.4]
ディープスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、従来のディープラーニングフレームワークに代わる潜在的な選択肢として登場した。ほとんどのSNNトレーニングフレームワークは、スパイクアクティビティの増加とエネルギー効率の低下につながる大きな推論遅延をもたらす。本稿では, スパイク活性を低減した超高圧縮を実現する非定常SNNトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:23:36 GMT)
A Survey on Deep Domain Adaptation and Tiny Object Detection Challenges, Techniques and Datasets [11.9]
本研究では,コンピュータビジョンに基づく物体検出の課題と解法を,異なる手法を用いて分析した。対象物検出に関わる課題を概説し, 歴史的, 比較分析による解を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:33:31 GMT)
Measurement-device-independent quantum key distribution with insecure sources [11.8]
測定デバイス非依存量子鍵分布(MDI-QKD)は、検出側チャネルのすべての抜け穴を排除し、長距離秘密鍵共有において優れた性能を示した。そこで本研究では,MDI-QKDの証明を基準手法に基づく一般的な定式化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 10:14:57 GMT)
Geometric Value Iteration: Dynamic Error-Aware KL Regularization for Reinforcement Learning [11.8]
動的係数スキームについて検討し,第1次誤差境界を示す。より頑健な学習のために,誤差の大きさに応じて係数を調整するための効果的なスキームを提案する。実験により, 一定KL係数の均一平均化に対する学習速度とロバスト性とのトレードオフを効果的に活用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 01:24:37 GMT)
Know Deeper: Knowledge-Conversation Cyclic Utilization Mechanism for Open-domain Dialogue Generation [11.7]
エンドツーエンドのインテリジェントなニューラルダイアログシステムは、一貫性のない繰り返し応答を生成する問題に悩まされる。既存の対話モデルは、対人関係の会話情報を対人情報の流れとして捉えた個人知識に組み込むことが、その後の会話の質を高めるという事実を無視しながら、対人関係の個人知識を一方的にダイアログに組み込むことに注意を払っている。会話の一貫性を向上し、2つの折り畳みから繰り返しを緩和することを目的とした,会話適応型多視点対応対応型応答生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:59:06 GMT)
Federated Whole Prostate Segmentation in MRI with Personalized Neural Architectures [11.6]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、集中型データセットを必要とせずに機械学習モデルをトレーニングする手段である。本研究では,FLと局所的ニューラルネットワーク探索に基づくAutoML技術を組み合わせた「スーパーネット」の学習を行う。提案手法は3次元前立腺MRIの4つの異なるデータセットを用いて評価し,適応後の局所モデルの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 20:35:29 GMT)
ScRAE: Deterministic Regularized Autoencoders with Flexible Priors for Clustering Single-cell Gene Expression Data [11.5]
シングルセルRNA配列(scRNA-seq)のクラスタリングは、統計的および計算上の課題を引き起こす。正規化オートエンコーダ(RAE)ベースのディープニューラルネットワークモデルは、ロバストな低次元表現の学習において大きな成功を収めている。単一セルRNAシークエンシングデータの効果的なクラスタリングのためのRAEフレームワーク( scRAE と呼ばれる)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 05:13:31 GMT)
All the attention you need: Global-local, spatial-channel attention for image retrieval [11.2]
大規模インスタンスレベルの画像検索のための表現学習に対処する。バックボーンネットワークの端に付加されるグローバルローカルアテンションモジュール(GLAM)について述べる。我々は,特徴テンソルを新たに獲得し,空間プーリングにより画像検索のための強力な埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:39:13 GMT)
Solving Large-Scale Multi-Objective Optimization via Probabilistic Prediction Model [10.9]
効率的なLSMOPアルゴリズムは、巨大な検索空間から局所最適解を逃れる能力を持つべきである。人口の多様性を維持することは、探索効率を向上させる効果的な方法の1つである。 LSMOP に取り組むために,トレンド予測モデルと LT-PPM と呼ばれる生成フィルタ戦略に基づく確率的予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:43:35 GMT)
MODRL/D-EL: Multiobjective Deep Reinforcement Learning with Evolutionary Learning for Multiobjective Optimization [10.6]
本稿では、時間窓付き多目的車両ルーティング問題と呼ばれる典型的な複雑な問題に対して、進化学習アルゴリズムを用いた多目的深部強化学習を提案する。 MO-VRPTWインスタンスの実験結果は、提案アルゴリズムが他の学習ベースおよび反復型アプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:22:20 GMT)
Multiple Instance Learning with Auxiliary Task Weighting for Multiple Myeloma Classification [10.0]
多発性骨髄腫の診断における全身MRI(WB-MRI)の有用性 WB-MRIは骨格系全体にわたる疾患の部位を検出するのに使用されるが、かなりの専門知識が必要であり、大量の画像のために報告するのに時間がかかる。本稿では,MM分類のための補助的タスクベースマルチインスタンス学習手法 (ATMIL) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 10:25:38 GMT)
Efficient proximal gradient algorithms for joint graphical lasso [9.8]
スパースデータから非方向のグラフィカルモデルを学ぶことを検討する。 JGL(ジョイント・グラフィカル・ラッソ)のバックトラックオプションを伴わない近位勾配法を提案する。提案アルゴリズムは高い精度と精度を達成でき、その効率は最先端のアルゴリズムと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:59:13 GMT)
Painting Style-Aware Manga Colorization Based on Generative Adversarial Networks [9.5]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく半自動カラー化手法を提案する。提案手法は,スクリーントーン画像とフラットカラー画像のペアを入力として,色付き画像を出力する。実験により,提案手法は既存手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:00:28 GMT)
CutDepth:Edge-aware Data Augmentation in Depth Estimation [9.2]
RGB画像と深度を同時に取得する必要があるため,単眼深度推定において大規模なデータ収集は困難である。我々はCutDepthと呼ばれるデータ拡張手法を提案する。 CutDepthでは、トレーニング中に深度の一部を入力画像に貼り付け、エッジの特徴を損なうことなく変化データを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:20:49 GMT)
Wasserstein Distances, Geodesics and Barycenters of Merge Trees [9.1]
本稿では, マージ木の距離, 測地線, バリセンタを推定するための統一的な計算枠組みを提案する。我々は, 地磁気学とバリセンターの効率的な計算を可能にするために, マージツリー間のワッサーシュタイン距離という新しい測定基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:27:49 GMT)
Modeling User Behaviour in Research Paper Recommendation System [9.0]
ディープシーケンシャルなトピック分析に基づくユーザ意図モデルを提案する。モデルは、興味のあるトピックの観点から、ユーザの意図を予測する。提案手法では,研究論文推薦システムの設計に適したユーザアクティビティをモデル化する新たなロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:31:03 GMT)
Deep Learning to Ternary Hash Codes by Continuation [8.9]
本稿では,スムーズな関数をネットワークに付加することで,特徴をコードと共同で学習することを提案する。実験により、生成した符号は、実際に高い精度で取得できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:02:08 GMT)
Privacy-preserving Spatiotemporal Scenario Generation of Renewable Energies: A Federated Deep Generative Learning Approach [8.6]
Fed-LSGANは、再生可能シナリオ生成のために、フェデレーション学習と最小2乗生成対向ネットワーク(LSGAN)を統合することで提案される。 Fed-LSGANは、ネットワークエッジの再生可能サイトから中央サーバで共有グローバルモデルを学ぶ。 LSGANsに基づく深層生成モデルは、歴史的データの分布に適合するシナリオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:18:22 GMT)
NeXtQSM -- A complete deep learning pipeline for data-consistent quantitative susceptibility mapping trained with hybrid data [8.5]
近年,深層学習に基づく定量的サセプティビリティマッピング (QSM) が大きな可能性を示している。ここでは、これらの制限を克服し、QSM処理ステップを共同で解決するためのフレームワークを開発する。我々はNeXtQSMが、堅牢で高速で正確な定量的感受性マップを計算するための完全なディープラーニングベースのパイプラインを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:07:22 GMT)
Using noise to probe recurrent neural network structure and prune synapses [8.4]
脳内の多くのネットワークは疎結合であり、脳は発達と学習の間にシナプスを除去する。ノイズは神経系においてユビキタスであり、しばしば克服される刺激物質であると考えられている。ここでは、ノイズがシナプス切断において機能的な役割を担い、脳がネットワーク構造を探索し、どのシナプスが冗長であるかを決定することができることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:07:01 GMT)
Pseudo-labelling Enhanced Media Bias Detection [8.3]
弱さや遠方からの監視を通じて、ラベルのないデータを活用することは、より効果的なテキスト分類モデルを開発するための魅力的なアプローチである。本稿では、疑似ラベリングの概念を利用して、ノイズの多い遠隔監視アノテーションデータセットからサンプルを抽出する、単純だが効果的なデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:47:50 GMT)
AutoFL: Enabling Heterogeneity-Aware Energy Efficient Federated Learning [7.8]
フェデレーション学習は、エッジに分散化されたモバイルデバイスのクラスタを配置して、共有機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。この分散トレーニングアプローチは、プライバシー漏洩のリスクを軽減するための実用的なソリューションとして実証されている。本稿では,最先端FL症例の時間対収束性とエネルギー効率を協調的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 23:41:26 GMT)
Tracing Halpha Fibrils through Bayesian Deep Learning [7.8]
太陽観測のHalpha画像に色圏フィブリルをトレースするための新しい深層学習手法FibrilNetを提案する。 FibrilNetは閾値ベースのツールよりも正確でスムーズなフィブリル配向角を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:14:33 GMT)
Semi-supervised Learning for Marked Temporal Point Processes [7.7]
本研究では,マーク付き時間点プロセス(SSL-MTPP)のための半教師付き学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムはラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて,ロバストなマーカー予測モデルを学習する。提案アルゴリズムの有効性は,Retweetデータセット上で複数のプロトコルを用いて実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 06:59:38 GMT)
Declarative Machine Learning Systems [7.6]
機械学習(ML)は、学術的な取り組みから、コンピューティングのほぼすべての側面で採用されている普及した技術へと移行してきた。近年の自然科学におけるMLの適用の成功により、MLは人類が直面する最も困難な現実世界問題に対処するために利用できることが明らかとなった。 MLシステムの次の波は、おそらくコーディングスキルなしで、より多くの人が同じタスクを実行できると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 23:57:57 GMT)
Neural Contextual Anomaly Detection for Time Series [7.5]
本稿では,時系列における異常検出のためのフレームワークであるNeural Contextual Anomaly Detection (NCAD)を紹介する。 NCADは教師なし設定から教師なし設定までシームレスにスケールする。我々は,提案手法が最先端の性能を得るための標準ベンチマークデータセットを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:33:53 GMT)
Chi-square and normal inference in high-dimensional multi-task regression [7.3]
本稿では,Multi-Task(MT)線形モデルにおける未知の係数行列$B*$サイズ$ptimes T$に対するカイ二乗法および正規手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:19:49 GMT)
Panoptic Segmentation of Satellite Image Time Series with Convolutional Temporal Attention Networks [7.0]
衛星画像時系列(SITS)のパノプティカルセグメンテーションのための最初のエンドツーエンドの単一ステージ手法を提案する。このモジュールは、時間的自己アテンションに依存した新しい画像シーケンス符号化ネットワークと組み合わせて、リッチで適応的なマルチスケールの時間的特徴を抽出することができる。 PASTISは、パン光学アノテーションを用いた最初のオープンアクセスSITSデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:49:01 GMT)
Versatile modular neural locomotion control with fast learning [6.9]
脚のついたロボットは、高度に非構造的な環境で動作する大きな可能性を秘めている。現在、コントローラは、特定のロボットのために手動で設計するか、機械学習メソッドで自動的に設計されなければならない。高速な学習が可能な,単純かつ多目的なモジュール型ニューラルコントロール構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:12:28 GMT)
Pilot Study Suggests Online Media Literacy Programming Reduces Belief in False News in Indonesia [6.4]
インドネシアの個人に偽情報を識別するためのスキルを付与することを目的とした、オンラインソーシャルメディアリテラシーキャンペーンの有効性に関するパイロット研究を提供する。その結果,オンライン教材や教育ビデオに携わるユーザは,コントロールグループよりも誤情報を識別しやすくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:56:27 GMT)
DeformerNet: A Deep Learning Approach to 3D Deformable Object Manipulation [5.7]
本稿では,DeformerNetと呼ばれるディープニューラルネットワークを利用した3次元変形可能なオブジェクト操作手法を提案する。状態表現として3Dポイントクラウドを明示的に使用し、3D機能を学ぶためにポイントクラウドに畳み込みニューラルネットワークを適用します。 DeformerNetは、一度エンドツーエンドでトレーニングを行った後、変形可能なオブジェクトの現在の点雲とターゲット点雲の形状を直接ロボットグリップパー位置の所望の変位にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:20:58 GMT)
Robust Pipek-Mezey Orbital Localization in Periodic Solids [5.6]
We describe a robust method for determine Pipek-Mezey (PM) Wannier function (WF)。 WFはより一般的なボーイズ(最大局所化)ワニエ関数に対していくつかの形式的な優位性を提供する。 The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) based PMWF solver is demonstrated to yield faster convergence than the alternatives。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:30:18 GMT)
Continual Learning for Automated Audio Captioning Using The Learning Without Forgetting Approach [5.0]
本稿では,AAC法を新たな情報に適用するための最初のアプローチについて,連続学習法を用いて提案する。提案手法は,AAC法と2つのAACデータセットを用いて,利用可能かつ最適化されたAAC法を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:44:26 GMT)
Nonequilibrium thermal transport and photon squeezing in a quadratic qubit-resonator system [4.8]
非平衡ハイブリッド量子系における定常熱輸送と光子統計について検討する。負の差分熱コンダクタンスの影響は、有限温度偏差で打ち消される。その結果,ハイブリッド系の内在的非対称構造と負の差分熱伝導が協調的寄与を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 02:02:25 GMT)
SOK: Seeing and Believing: Evaluating the Trustworthiness of Twitter Users [4.6]
現在、どのニュースやユーザーが信頼できるか、どれがそうでないかを自動で判断する方法はない。本研究では、Twitter上で5万人の政治家の行動を分析するモデルを作成しました。政治Twitterのユーザを、ランダムな森林、多層パーセプトロン、サポートベクターマシンを使って、信頼あるいは信頼できないと分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:39:32 GMT)
Autonomy 2.0: Why is self-driving always 5 years away? [4.5]
遅すぎる進歩は、ハンドエンジニアリングが多すぎるアプローチによって引き起こされる、と我々は主張する。自動運転に対するMLファーストアプローチであるAutonomy 2.0の原則を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 23:20:26 GMT)
Revisiting IoT Device Identification [4.5]
IoT(Internet-of-Things)デバイスは多くのセキュリティ問題の原因として知られている。ネットワークの振る舞いに基づいて,IoTデバイスを正確に識別する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:01:45 GMT)
Unpaired cross-modality educed distillation (CMEDL) applied to CT lung tumor segmentation [4.4]
我々は,不対位CTおよびMRIスキャンを用いて,新しいクロスモーダル教育蒸留法(CMEDL)を考案した。我々のフレームワークは、エンドツーエンドで訓練されたI2I翻訳、教師、学生セグメンテーションネットワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:58:15 GMT)
Explainable Automated Coding of Clinical Notes using Hierarchical Label-wise Attention Networks and Label Embedding Initialisation [4.4]
自動化医療符号化のためのディープラーニングに関する最近の研究は、有望なパフォーマンスを実現した。本稿では,各ラベルに関連する単語や文の重要度(注意重みなど)を定量化し,モデルを解釈することを目的とした階層的ラベル・ワイド・アテンション・ネットワーク(HLAN)を提案する。第2に,ラベル埋め込み(LE)初期化アプローチによる大規模深層学習モデルの拡張を提案する。これは,高密度かつ連続的なベクトル表現を学習し,その表現をモデル内の最終層とラベルの注意層に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:23:00 GMT)
ECG-Adv-GAN: Detecting ECG Adversarial Examples with Conditional Generative Adversarial Networks [4.3]
ディープニューラルネットワークは、心電図信号を追跡するための一般的なテクニックとなり、人間の専門家より優れています。 GANアーキテクチャは、敵ECG信号を合成し、既存のトレーニングデータを増やすために近年研究されている。本稿では,心電図信号を同時に生成し,心的異常を検出するための条件生成広告ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 02:53:14 GMT)
From Recognition to Prediction: Analysis of Human Action and Trajectory Prediction in Video [4.2]
将来の経路/軌道を予測するための人間の行動の解読が重要である。人間の軌道予測は依然として困難な課題である。システムは、シーンセマンティクスと同様に、人間の活動を検出し、分析しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:45:43 GMT)
Markov Blanket Discovery using Minimum Message Length [3.8]
因果発見は、データから因果ベイズネットワークの学習を自動化する。インターネットから大規模なデータセットのソーシングによって、非常に大規模なデータセットへのスケールアップへの関心が高まっている。最小メッセージ長(MML)を用いた3種類のMB発見手法の開発と探索を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 22:58:50 GMT)
Color codes with twists: construction and universal gate set implementation [3.8]
3種類の基本的なツイストは、色コード、すなわち色を透過するツイスト、エノンの電荷、ドミノのツイストに導入することができる。クリフォードゲートを単独でブレイディングすることで、電荷置換のツイストを持つカラーコードで実現できることが示される。また、状態注入による非クリフォードゲートの実装について議論し、普遍ゲートセットの実現を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:10:29 GMT)
Enhancing Loop-Invariant Synthesis via Reinforcement Learning [3.8]
本研究は,PCSatの強化学習により,優れたシンセサイザーを効果的かつ自動的に学習できることを実証する。実験の結果,PCSatと強化学習の学習の併用により,この課題に対する最先端の問題解決者よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:17:05 GMT)
EGC2: Enhanced Graph Classification with Easy Graph Compression [3.6]
グラフ圧縮を容易にする拡張グラフ分類モデルであるEGC$2$を提案する。 EGC$2$は、特徴グラフの構築と集約ノードレベルの表現の改善によって、異なるノードの機能間の関係をキャプチャする。 7つのベンチマークデータセットの実験により,提案した特徴読み出し機構とグラフ圧縮機構により,様々な基本モデルの堅牢性が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:17:29 GMT)
Progressive Deep Video Dehazing without Explicit Alignment Estimation [2.8]
ビデオデハジングのためのプログレッシブアライメントと復元法を提案する。このアライメントプロセスは、光フロー推定を使わずに、連続した隣接するフレームをステージごとにアライメントする。復元プロセスはアライメントプロセス下で実施されるだけでなく、改良ネットワークを使用してネットワーク全体の脱ハージング性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:57:40 GMT)
Efficient automated U-Net based tree crown delineation using UAV multi-spectral imagery on embedded devices [2.7]
ガイドラインのアプローチは、農業、環境、自然災害のモニタリングなど、様々な領域に重要な利益をもたらす。ディープラーニングはコンピュータビジョンを変革し、機械翻訳を劇的に改善した。マルチスペクトル画像を用いて効果的にトレーニングするU-Netベースツリーデライン化手法を提案するが,その上で単一スペクトル画像のデライン化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:17:36 GMT)
Port-Hamiltonian Neural Networks for Learning Explicit Time-Dependent Dynamical Systems [2.6]
動的システムの時間的挙動を正確に学習するには、十分な学習バイアスを持つモデルが必要である。近年のイノベーションは、ハミルトン形式とラグランジュ形式をニューラルネットワークに組み込んでいる。提案したエンポート・ハミルトンニューラルネットワークは,非線形物理系の実利的な力学を効率的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:31:54 GMT)
Explainable AI Enabled Inspection of Business Process Prediction Models [2.5]
本稿では,モデル説明を用いて,機械学習の予測によって適用された推論を解析する手法を提案する。本手法の新たな貢献は,解釈可能な機械学習機構によって生成された説明と,過去のプロセス実行を記録するイベントログから抽出された文脈的,あるいはドメイン的知識の両方を活用するモデル検査の提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 06:51:18 GMT)
Nearest neighbor Methods and their Applications in Design of 5G & Beyond Wireless Networks [2.5]
この記事では、重要なアプリケーションとともに、理論的背景、アルゴリズム、および実装の側面を簡潔に紹介する。本稿では、アプリケーションの観点から、NN分類技術を用いて解決できる5Gおよび無線ネットワーク以外の課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:01:14 GMT)
Time Series Anomaly Detection for Smart Grids: A Survey [2.4]
異常な行動はユーザーの異常な消費パターン欠陥のあるグリッドインフラ停電外部のサイバー攻撃エネルギー詐欺によって引き起こされる電力グリッド時系列データにおける異常検出のための様々な手法が提案されている。本稿では,電力網異常検出領域における現在の研究課題について概説し,主要な異常検出手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:33:59 GMT)
Darmok and Jalad at Tanagra: A Dataset and Model for English-to-Tamarian Translation [2.3]
スター・トレックのエピソード『ダルモック』で紹介された架空の言語であるタマリアンは、比喩的な言及の発声を通じて意味を伝える。本作品では、原話からのタマリア語・英語の発声辞典と、それに続くいくつかの小説をまとめ、これを用いて456の英語・タマリア語を平行に訳したコーパスを構築している。大規模言語モデル(T5)に基づく機械翻訳システムは、この並列コーパスを用いて訓練されており、既知の発話に基づいて英語からタマリアンへの翻訳の際には精度が76%であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 23:35:45 GMT)
A Theoretical Analysis of Granulometry-based Roughness Measures on Cartosat DEMs [2.1]
数学形態学における多スケールグラニュロメトリーから適応したDEMデータの粗さ測定 MDGI(Multiscale directional Granometric Index)の理論解析について述べる。提案する特徴は, 下インダス川, ウォーダ川, バーマー川のサブベースの特徴を捉えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:18:55 GMT)
POS tagging, lemmatization and dependency parsing of West Frisian [1.8]
44,714単語のコーパスを3,126文で用いて,西フリジア語に対する補題化/POS-tagger/dependencyを提案する。フリジア語訳プログラム Oersetter を用いて作成したリテラル翻訳を用いて、最良の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:41:37 GMT)
Is attention to bounding boxes all you need for pedestrian action prediction? [1.4]
本稿では,トランスフォーマーモデルの多変量に基づく枠組みを提案し,歩行者の過去の軌跡の動的進化を注意深く推察する。我々のモデルに対する入力としてバウンディングボックスのみを使用することで、従来の最先端モデルよりも優れていることを示す。我々のモデルも同様に、このデータセット上で高い精度 (91 と F1 スコア (0.91) に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:47:32 GMT)
Variational Integrator Graph Networks for Learning Energy Conserving Dynamical Systems [1.3]
近年の進歩は、物理インフォームドプリエントに埋め込まれたニューラルネットワークが、学習においてバニラニューラルネットワークを著しく上回っていることを示している。本稿では,エネルギー制約,高次変動,シンプレクティック変動,グラフニューラルネットワークを組み合わせることで,既存のアプローチの強みを統一する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:06:53 GMT)
A nonlinear hidden layer enables actor-critic agents to learn multiple paired association navigation [1.2]
複数の報酬場所へのナビゲーションは、げっ歯類学習の研究にますます使われている。深層強化学習剤はタスクを学習できることが示されているが、生物学的には不可能である。一つの報酬場所へ移動し、報酬位置の変位に適応するが、複数のペアの関連ナビゲーションを学べない古典的エージェントのバージョンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:30:13 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） (Fri, 16 Jul 2021 02:40:38 GMT)
Fast suppression of classification error in variational quantum circuits [1.1]
変分量子回路(VQC)は、短期的な応用において大きな可能性を示している。本稿では,古典的後処理を最適化したVQCシステムを提案する。 VQC量子データ分類の誤差は、典型的には回路深さとともに指数関数的に減衰する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:34:31 GMT)
A Causal Perspective on Meaningful and Robust Algorithmic Recourse [1.1]
一般的に、MLモデルは介入分布においてうまく予測できない。本稿では,予測と目標の両方を改善する行動のみを推奨する有意義なアルゴリズム・リコース(MAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:37:54 GMT)
Storywrangler: A massive exploratorium for sociolinguistic, cultural, socioeconomic, and political timelines using Twitter [0.9]
リアルタイムでは、ソーシャルメディアのデータは世界の出来事、大衆文化、そして何百万人もの一般人の日々の会話を、ほとんど慣習化されず記録されていない規模で強く刻み込む。ここでは、2008年から2021年までの約1兆1グラムを含む100億以上のツイートの日々のキュレーションを実行するために設計された自然言語処理機器であるStorywranglerについて説明する。毎日、ツイートを100以上の言語にまたがるユニグラム、ビッグラム、トリグラムに分割します。n-gramの使用頻度を追跡し、単語、ハッシュタグ、ハンドルなどのZipf分布を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:32:29 GMT)
Active learning for online training in imbalanced data streams under cold start [0.8]
本稿では,クラス不均衡の桁数を持つデータセットに対するアクティブラーニング(AL)アノテーションシステムを提案する。本稿では,計算効率のよい Outlier-based Discriminative AL approach (ODAL) を提案する。その結果,提案手法は標準ALポリシーよりも高速に高性能なモデルに到達できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 06:49:20 GMT)
Pose Normalization of Indoor Mapping Datasets Partially Compliant to the Manhattan World Assumption [0.8]
室内マッピング点雲と三角形メッシュの新しいポーズ正規化法を提案する。提案手法は,複数の屋内マッピングデータセットに対して定量的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:07:01 GMT)
The Law of Large Documents: Understanding the Structure of Legal Contracts Using Visual Cues [0.7]
コンピュータビジョン手法を用いて得られた視覚的手がかりが文書理解タスクの精度に与える影響を計測する。構造メタデータに基づく文書のセグメンテーション手法は,4つの文書理解タスクにおいて,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 21:21:50 GMT)
How Vulnerable Are Automatic Fake News Detection Methods to Adversarial Attacks? [0.7]
本稿では、フェイクニュースを検出するために訓練された最先端モデルを自動的に攻撃することができることを示す。その結果,Fake Newsの検出メカニズムを自動で回避することが可能であり,既存の政策イニシアチブに影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:36:03 GMT)
LeanML: A Design Pattern To Slash Avoidable Wastes in Machine Learning Projects [0.5]
機械学習プロジェクトへのリーン方法論の最初の応用を紹介します。我々は、リーン機械学習(LeanML)が、商用機械学習プロジェクトで回避可能な無駄を大幅に削減できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:16:48 GMT)
An Uncertainty-Aware, Shareable and Transparent Neural Network Architecture for Brain-Age Modeling [0.5]
本稿では,不確実性を認識し,共有可能かつ透明なモンテカルロドロップアウトコンポジット-クアンタイル-回帰ニューラルネットワークを提案する。 MCCQRモデルは、高次元のニューロイメージングデータにおいて、堅牢で分布のない不確実性定量化を提供する。 10のリクルートセンターと3つの独立したバリデーションサンプルで、既存のモデルと比較してエラー率を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:48:08 GMT)
Exploiting generative self-supervised learning for the assessment of biological images with lack of annotations: a COVID-19 case-study [0.4]
GAN-DLはStyleGAN2アーキテクチャに基づく差別化学習機である。本手法は, 分類作業だけでなく, 線量応答曲線の導出にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:36:34 GMT)
Recognizing bird species in diverse soundscapes under weak supervision [0.2]
複雑で多様なサウンドスケープにおける鳥の発声に対するロバストな分類手法を提案し,BirdCLEF 2021チャレンジにおいて第2位を獲得した。本稿では,新しい拡張法で補足された効率的なモデリングとトレーニングルーチンを用いることで,事前学習した畳み込みニューラルネットワークをフル活用する方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 06:54:38 GMT)
Online Graph Topology Learning from Matrix-valued Time Series [0.2]
私たちは、オンラインの方法で、依存関係の2つの側面をキャプチャするグラフを学びます。係数行列にクロネッカー和構造を付与することによりグラフを分解する。我々は、係数行列を推定するための更新規則を導出するためにホモトピーアルゴリズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:21:14 GMT)
A Survey of Knowledge Graph Embedding and Their Applications [0.2]
知識グラフの埋め込みにより、現実世界のアプリケーションが情報を消費してパフォーマンスを向上させることができる。本稿では、単純な翻訳モデルからリッチメントモデルへのKG埋め込みの分野の成長について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:07:53 GMT)
Unpredictable and Uniform RNG based on time of arrival using InGaAs Detectors [0.1]
通信波長の弱いコヒーレント音源から高品質な量子乱数を生成した。エントロピーは、予め定義された時間間隔内での量子状態の到来時刻に基づいている。 InGaAs単光子検出器による光子の検出と5psの高精度測定により、到着時間あたり16ビットのランダムな光子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:23:48 GMT)
Experimental Snapshot Verification of non-Markovianity with Unknown System-Probe Coupling [0.1]
我々は,最近提案された量子探索プロトコルを未知の系-プローブ結合で適用し,凸係数を探索する。当初提案したように2つの基準状態を用いることで、凸係数の上下境界を探査することができる。本稿では,このプロトコルが動的にマルコフ時間間隔と非マルコフ時間間隔を識別する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:05:23 GMT)
Are Multilingual Models the Best Choice for Moderately Under-resourced Languages? A Comprehensive Assessment for Catalan [0.1]
この研究はカタルーニャ語に焦点を当て、中規模のモノリンガル言語モデルが最先端の大規模多言語モデルとどの程度競合するかを探求することを目的としている。クリーンで高品質なカタルーニャ語コーパス(CaText)を構築し、カタルーニャ語(BERTa)のためのトランスフォーマーベースの言語モデルを訓練し、様々な設定で徹底的に評価する。その結果,カタルーニャ語理解ベンチマーク(CLUB, Catalan Language Understanding Benchmark)が,オープンリソースとして公開された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:52:01 GMT)
Weak three-dimensional coupling of Heisenberg quantum spin chains in SrCuTe$_{2}$O$_{6}$ [0.0]
ハイゼンベルク量子反強磁性体SrCuTe$_2$O$_6$の磁気ハミルトニアンは、8Kと2Kの磁気遷移温度以上の粉末および単結晶試料の非弾性中性子散乱法によって研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:02:27 GMT)
Video captioning with stacked attention and semantic hard pull [0.0]
ビデオの意味論的に正確な記述を生成するタスクは非常に複雑です。本稿では,Semantically Sensible Video Captioning(SSVC)という新しいアーキテクチャを提案する。論文は、新奇性の使用が最先端アーキテクチャの性能を向上させることを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:06:58 GMT)
Urdu & Hindi Poetry Generation using Neural Networks [0.0]
この作品の目的は、ウルドゥー人、ヒンディー人詩人にオードを与え、彼らが次の詩の行を始めるのを助けることである。このような創作作品、特に文学的文脈における関心事は、アウトプットが盗作されていないことを保証することである。この作業はまた、懸念に対処し、結果のオードが入力データと正確に一致しないことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:12:51 GMT)
Uncertainty Prediction for Machine Learning Models of Material Properties [0.0]
物質特性のAIベースの予測の不確実性は、物質科学におけるAIアプリケーションの成功と信頼性にとって非常に重要である。このような個人的不確実性を得るための3つの異なるアプローチを比較し、それらを12のML物理特性で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:33:55 GMT)
Topological Josephson Bifurcation Amplifier: Semiclassical theory [0.0]
ジョセフソン分岐増幅器の位相的対応について検討する。我々は、適切なパラメータ構造で駆動される位相ジョセフソン接合の分岐ダイナミクスを、マヨラナ境界状態の出現を検出するための追加のツールとして用いることができると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:32:05 GMT)
Time and its arrow: an empiricist's perspective [0.0]
時間の矢印のパラドックスは、物理学の法則が必ず時間反転不変であるから生じる。暗黙の仮定は、時が自然の存在論的性質であるということである。時間の矢印のパラドックスは、解決を必要としない人工的な問題である、と結論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:08:36 GMT)
The Application of Active Query K-Means in Text Classification [0.0]
アクティブ・ラーニング(Active Learning)は、ラベルのない大量のデータを扱う最先端の機械学習アプローチである。従来の教師なしk平均クラスタリングは、この研究で最初に半教師付きバージョンに修正される。また,Penalized Min-Max-Selectionを用いて,アルゴリズムをさらにアクティブな学習シナリオに拡張する試みを行った。中国のニュースデータセットでテストした結果、トレーニングのコストを下げながら精度が一貫した向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:06:35 GMT)
Testing Surrogate-Based Optimization with the Fortified Branin-Hoo Extended to Four Dimensions [0.0]
本稿では,Branin-Hoo関数の強化がサロゲート最適化に及ぼす影響について検討する。その結果, 通常の関数と要塞化された関数との差は, 4次元関数に対してはるかに顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:56:32 GMT)
Solving inverse problems with deep neural networks driven by sparse signal decomposition in a physics-based dictionary [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は非常に複雑なモデル、すなわちモデル出力から生成パラメータを学習する能力を持つ。本稿では,DNNの効率と従来の解析手法の解釈可能性を組み合わせた一般逆問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:32:45 GMT)
Single-photon detection with a Josephson junction coupled to a resonator [0.0]
我々は、共振器に結合した電流バイアスのジョセフソン接合のスイッチングイベントに基づいて、半古典的定式化を用いてマイクロ波光子検出器を最適化する。接合パラメータを変化させることで、これらの時間を広い範囲で調整できることを示し、その比率を$tau_rm dark/tau_rm sw sim 109$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 20:41:36 GMT)
Signal reflection, quantum non-locality, and delayed choice experiments [0.0]
本研究では,Fabry Perot共振器から放出される単一光子と環境との相互作用を分析する。反対に動く部分を持つ分裂光子状態は、各部分の鋭い縁が絡み合っているにもかかわらず、量子非局所性に従うことが示されている。反射中の形状の変化は、パルスの電気的および磁気的成分における移動不連続を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 20:16:19 GMT)
Ruling out Bipartite Nonsignaling Nonlocal Models for Tripartite Correlations [0.0]
量子力学は、そのようなシミュレーションを含まない3つの相関を予測している。このフレームワークを用いて、これらの相関関係に対してベル不等式型制約を導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:57:03 GMT)
Refined Policy Improvement Bounds for MDPs [0.0]
割引係数において「連続的」な新規な境界を提案する。特に、我々の限界は、長期平均報酬を持つMDPにも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:22:30 GMT)
Ranking labs-of-origin for genetically engineered DNA using Metric Learning [0.0]
提案手法は,DNAシークエンスや実験室の組込みに最も可能性の高い実験室をランク付けし,組込みを生成する方法である。これらの埋め込みは、DNA配列とラボの両方をクラスタリングするなど、他にもさまざまなタスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:06:47 GMT)
Performance and limits of feedback cooling methods for levitated oscillators: a direct comparison [0.0]
中心運動を冷却することは、緩和された光学系にとって重要なツールである。本研究では, 単孔粒子の運動を広範囲に冷却するパラメトリックおよび速度フィードバック減衰法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:09:58 GMT)
Overturning negative construal of quantum superposition [0.0]
観測可能な事実や事象の矛盾は、物理現象の合理的な説明として示唆される理論の数学的公式に基づいている。点のケースは量子重ね合わせの負の矛盾であり、明確な結果の問題を生じさせる。定結果問題に対する通常のアプローチは、いくつかの余剰な仮定を加えることで量子数学的形式論を変更することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 16:06:23 GMT)
Optical Inspection of the Silicon Micro-strip Sensors for the CBM Experiment employing Artificial Intelligence [0.0]
本論文では, 各種センサ表面欠陥の解析について述べる。畳み込みディープニューラルネットワーク(CDNN)の応用による欠陥検出センサ表面の欠陥の総数に基づいて,センサの全体的な品質評価と品質スコアを推定する手法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 05:48:22 GMT)
Non-Parametric Manifold Learning [0.0]
ラプラス・ベルトラミ作用素のグラフラプラシアン推定に基づく多様体距離推定器を提案する。文献におけるグラフラプラシアンの適切な選択には、推定器が一貫していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:32:34 GMT)
Maximising Precision in Saturation-Limited Absorption Measurements [0.0]
精度を最大化するための古典的なプローブサンプル最適化戦略を提案する。最適なプローブパワーは、常に飽和状態に入る。我々は振幅印加光を実験用プローブの状態として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 13:19:39 GMT)
Machine-learning Kondo physics using variational autoencoders [0.0]
我々は変分オートエンコーダを用いて、1粒子アンダーソン不純物モデルスペクトル関数のデータセットから洞察を抽出する。学習された潜在空間成分は、よく知られたが非自明なパラメータと強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:03:58 GMT)
Learning Quantities of Interest from Dynamical Systems for Observation-Consistent Inversion [0.0]
本稿では,動的システムにおけるSIPの抽出可能な解を容易にする新しいフレームワークであるLearning Uncertain Quantities (LUQ)を提案する。 LUQはデータフィルタリング、基礎となるダイナミクスの教師なし学習、観察の分類、QoIマップの学習のための特徴抽出のためのルーチンを提供する。科学的な利用のために、我々はPythonによるLUQの実装と、この原稿の成果を再現するために必要なすべてのデータとスクリプトへのリンクを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:08:10 GMT)
Intersectional Bias in Causal Language Models [0.0]
我々は,emphGPT-2およびemphGPT-NEOモデルについて検討した。我々は、性別、宗教、障害の3つの社会的カテゴリを無条件またはゼロショットのプロンプトに組み合わせて実験を行う。 EmphGPTモデルを含む自己回帰因果モデルを用いて実施した先行試験を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:46:08 GMT)
Hamiltonian point of view of quantum perturbation theory [0.0]
有限次元ヒルベルト空間を持つ量子系に対して、ヴァン・ヴレック=プリマス法は古典的摂動問題に正確に再キャスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:39:54 GMT)
First-Order Trotter Error from a Second-Order Perspective [0.0]
量子力学を古典コンピュータの範囲を超えてシミュレーションすることは、量子コンピュータの主要な応用の1つである。これらのアルゴリズムの近似誤差は、実験に特に関係する最も基本的な場合においても、よく理解されていない。最近の研究では、予想外のスケーリングを伴う異常に低い近似誤差が報告されており、これはアルゴリズムの異なるステップからの誤差間の量子干渉に起因する。提案手法は,先行研究の技術的問題点を伴わずに最先端の誤差境界を一般化し,基礎となる量子回路から全体の誤差がどのように生じるのかを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:53:44 GMT)
Exploration of doped quantum magnets with ultracold atoms [0.0]
近年のFermi-Hubbardモデルにおける冷間原子実現の成果を概観する。そこで本研究では, 低温原子が探索する新たな方向として, 混合次元二層膜システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:59:59 GMT)
Experimental and theoretical characterization of a non-equilibrium steady state of a periodically driven qubit [0.0]
開量子系の周期的に駆動されるダイナミクスは、通常非平衡定常状態に達するため非常に興味深い。我々は、実験的な観察を説明する包括的な理論を開発し、システムの非平衡定常状態の分析的特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:15:55 GMT)
Estimating covariant Lyapunov vectors from data [0.0]
共変リアプノフベクトル(CLV)は力学系の摂動が増加する方向を特徴付ける。本稿では,システムの基礎となる方程式を知らずに,データ記録に基づいてCLVを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:43:31 GMT)
Entropic alternatives to initialization [0.0]
統計物理学および情報理論の言語における異方性局所的エントロピー滑らか化の解析を行う。我々は、再正規化の物理と畳み込みネットワークの時空構造に関するいくつかの側面を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:17:32 GMT)
Encoding classical data into a quantum computer [0.0]
我々は列行列の形で、$N (=2n)$古典的なデータの集合を考える。我々は$n$量子ビットの量子状態を作成し、その成分は$N$の古典的データに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 03:20:23 GMT)
Electron vortex beams in non-uniform magnetic fields [0.0]
我々は、グラス場のような一様でない磁場における同軸非相対論的電子ビームの量子論を考察する。そのようなビームから電子の波動関数を見つけ、それが2(z$依存)可換ゲージ非依存作用素の合同固有状態であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:13:20 GMT)
Dynamical decoupling methods in nanoscale NMR [0.0]
核磁気共鳴スキームは、ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)色中心のような量子センサーの助けを借りて、ミクロン、ナノメートルサイズのサンプルに適用することができる。これらの微小デバイスは、周囲の条件下で高い空間分解能と周波数分解能を持つ核スピンアンサンブルの磁気測定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 10:08:05 GMT)
DoReMi: First glance at a universal OMR dataset [0.0]
DoReMiはOMRの主な課題に対処するOMRデータセットである。 6400点以上の印刷された楽譜と付随するメタデータを含んでいる。データの半分を用いた物体検出において平均平均精度(mAP)は64%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:24:58 GMT)
Do Gedankenexperiments compel quantization of gravity? [0.0]
我々は、このタイプのゲダンケン実験から、重力の場の量子論の必要性が従わないことを示した。この結果は、電磁の場合とは対照的に、今日までゲダンケンの実験は、重力の場の量子論を補完するものではないことを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 09:01:49 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） (Fri, 16 Jul 2021 15:19:51 GMT)
Controlling Recurrent Neural Networks by Diagonal Conceptors [0.0]
概念的(conceptors)と呼ばれる神経力学機構は、繰り返しニューラルネットワークの力学を制御する方法を提供する。対角行列である対角行列の概念の変種が導入された。対角線の概念は標準のフルマトリックス概念の代替案として有望な実用性を示します
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:33:20 GMT)
Contrastive Predictive Coding for Anomaly Detection [0.0]
対照的予測符号化モデル (arXiv:1807.03748) は異常検出とセグメンテーションに使用される。パッチワイドのコントラスト損失を直接異常スコアと解釈できることを示す。 ModelはMVTec-ADデータセット上の異常検出とセグメンテーションの両方に対して有望な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 11:04:35 GMT)
Constrained Feedforward Neural Network Training via Reachability Analysis [0.0]
安全上の制約に従うためにニューラルネットワークをトレーニングすることは、依然としてオープンな課題である。本研究は, 整列線形単位(ReLU)非線形性を持つフィードフォワードニューラルネットワークを同時に訓練し, 検証する制約付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 04:03:01 GMT)
Compatibility of transport effects in non-Hermitian nonreciprocal systems [0.0]
反射・透明輸送,ラシング,コヒーレント完全吸収などの効果に対する条件を提供する。非エルミート的、非相互的、トポロジカルな振る舞いの異なるトランスポートシグネチャを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:44:43 GMT)
Comment on "Fluctuations in Extractable Work Bound the Charging Power of Quantum Batteries" [0.0]
解析におけるいくつかの誤りを指摘し、充電電力の正しい拘束力を得る。このコメントでは、分析におけるいくつかの誤りを指摘し、充電パワーの正しい拘束力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 07:47:24 GMT)
Causal and compositional structure of unitary transformations [0.0]
本研究では,一元的構成構造の観点から因果構造が理解できるかどうかを考察する。多数のユニタリに対して因果的に忠実な拡張回路分解を導出する。すべての有限次元ユニタリ変換は因果的に忠実な拡張回路分解を持つという仮説を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 14:48:46 GMT)
Blockchain Technology: Bitcoins, Cryptocurrency and Applications [0.0]
Bitcoinはピアツーピアのパーミッションレスネットワークで、すべてのユーザがネットワークに接続して、新しいトランザクションを送信して、新しいブロックを検証して作成することができる。本稿では、ビットコインの概念、その特徴、暗号の必要性、およびBitcoinの仕組みについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 15:27:04 GMT)
Architectures of Meaning, A Systematic Corpus Analysis of NLP Systems [0.0]
このフレームワークはSemevalタスクの完全なコーパスで検証されている。これは、大部分が動的で指数関数的に成長する場を解釈する体系的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 21:10:43 GMT)
Architecture of Automated Crypto-Finance Agent [0.0]
本稿では、資産選択、ポートフォリオバランス、流動性提供、トレーディングといった活動を含む分散金融におけるアクティブポートフォリオ管理のための自律的エージェントの認知的アーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 08:57:50 GMT)
A comparative study of stochastic and deep generative models for multisite precipitation synthesis [0.0]
我々は、IBMWeathergenとRPrecの2つのオープンソースの気象発生装置と、さまざまなメトリクスでGANとVAEの2つの深い生成モデルを比較した。予備的な結果は,多地点降水合成タスクのためのディープラーニングアーキテクチャとアルゴリズムの設計を改善するためのガイドとして役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 18:35:24 GMT)
A New Robust Multivariate Mode Estimator for Eye-tracking Calibration [0.0]
本稿では,多変量分布の主モードを推定する新しい手法を提案する。この種のマルチモーダル分布では、ほとんどの中心的傾向測度は主固定座標の推定に失敗する。そこで我々は,BRILと呼ばれる多変量分布の第1モードを同定するアルゴリズムを開発した。クラスタにグループ化され,ランダムに分散された,非常に高い割合のアウトリーチを含む分布においても,優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 17:45:19 GMT)
A Comparison of Methods for OOV-word Recognition on a New Public Dataset [0.0]
我々はCommonVoiceデータセットを用いて、語彙外比の高い言語のためのテストセットを作成することを提案する。次に、ハイブリッドASRシステムのコンテキストにおいて、OOVの認識において、サブワードモデルがどの程度優れているかを評価する。 OOV単語をよりよく認識するために,サブワードベースの言語モデルを修正する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 19:39:30 GMT)
3D Topological Quantum Computing [0.0]
量子コンピューティングにおける3次元トポロジを利用するためのアイデアについて,先程の論文から紹介する。 3次元球面の結び目の補集合上に量子系を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jul 2021 12:53:08 GMT)