Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Discrete Denoising Flows [87.4]
分類的確率変数に対する離散的フローベースモデル(DDF)を提案する。他の離散フローベースモデルとは対照的に、我々のモデルは勾配バイアスを導入することなく局所的に訓練することができる。そこで本研究では, DDFs が離散フローより優れていることを示し, 対数類似度で測定した2値MNIST と Cityscapes のセグメンテーションマップをモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 14:47:22 GMT)
The USYD-JD Speech Translation System for IWSLT 2021 [85.6]
本稿では,シドニー大学とJDが共同でIWSLT 2021低リソース音声翻訳タスクを提出したことを述べる。私たちは、公式に提供されたASRとMTデータセットでモデルをトレーニングしました。翻訳性能の向上を目的として, バック翻訳, 知識蒸留, 多機能再構成, トランスダクティブファインタニングなど, 最新の効果的な手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 09:53:34 GMT)
Aligning AI With Shared Human Values [85.3]
私たちは、正義、幸福、義務、美徳、常識道徳の概念にまたがる新しいベンチマークであるETHICSデータセットを紹介します。現在の言語モデルは、基本的な人間の倫理的判断を予測できる有望だが不完全な能力を持っている。私たちの研究は、今日の機械倫理の進歩を示しており、人間の価値観に合わせたAIへの足掛かりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:40:33 GMT)
Semantic-guided Pixel Sampling for Cloth-Changing Person Re-identification [80.7]
本稿では,テクスチャ変更者のre-IDタスクに対する意味誘導型画素サンプリング手法を提案する。まず、歩行者の上着とズボンを認識し、次に他の歩行者からピクセルをサンプリングしてランダムに変更します。本手法は65.8%をランク1精度で達成し, 従来手法よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 03:41:00 GMT)
ASOD60K: Audio-Induced Salient Object Detection in Panoramic Videos [79.1]
本研究では,パノラマビデオから有能な物体を分離する新しいタスクであるPV-SODを提案する。既存の固定レベルやオブジェクトレベルの塩分濃度検出タスクとは対照的に,多モードの塩分濃度検出(SOD)に焦点を当てる。 AsOD60Kという,6レベル階層の4K解像度ビデオフレームを含む,最初の大規模データセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:14:20 GMT)
Differentiable Allophone Graphs for Language-Universal Speech Recognition [77.3]
言語ユニバーサル音声認識システムを構築するには、言語間で共有可能な音声の音韻単位を生成する必要がある。本稿では,音素転写と音声-音素マッピングのみから,音素レベルの監視を導出するための一般的な枠組みを提案する。我々は,各言語に対する可読確率的音声-音素マッピングを用いた普遍的な電話ベース音声認識モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:09:32 GMT)
Self-Conditioned Probabilistic Learning of Video Rescaling [70.1]
本稿では,ビデオ再スケーリングのための自己条件付き確率的フレームワークを提案し,ペアダウンスケーリングとアップスケーリングの手順を同時に学習する。我々は、その条件付き確率を強い時空間事前情報に基づいて最大化することにより、ダウンスケーリングで失われた情報のエントロピーを減少させる。我々は、このフレームワークを、非微分産業損失コーデックの勾配推定器として提案する、損失のあるビデオ圧縮システムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:57:15 GMT)
The Many Faces of Robustness: A Critical Analysis of Out-of-Distribution Generalization [64.6]
画像スタイルの変化,画像のぼやけ度,地理的位置,カメラ操作などの4つの新しい現実分布シフトデータセットを導入する。より大規模なモデルと人工的なデータ拡張を用いることで,先行研究の主張に反して,実世界の分散シフトの堅牢性を向上させることができることがわかった。また,1000倍のラベル付きデータで事前訓練されたモデルに対して,最先端のモデルと性能を向上する新たなデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:28:58 GMT)
Clustering by Maximizing Mutual Information Across Views [62.2]
本稿では,共同表現学習とクラスタリングを組み合わせた画像クラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,様々な画像データセットにおける最先端の単一ステージクラスタリング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:36:49 GMT)
Personalized Image Semantic Segmentation [59.0]
ラベルのないパーソナライズされた画像に対して、データのパーソナライズされた特徴を調査することにより、より正確なセグメンテーション結果を生成する。画像のセグメント化時に画像間コンテキストを組み込んだベースライン手法を提案する。コードとPSSデータセットは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:03:11 GMT)
Crosslink-Net: Double-branch Encoder Segmentation Network via Fusing Vertical and Horizontal Convolutions [58.7]
医用画像分割のための新しいダブルブランチエンコーダアーキテクチャを提案する。 1)正方形畳み込みカーネルによる特徴の識別をさらに改善する必要があるため,非正方形および水平畳み込みカーネルの利用を提案する。実験では,4つのデータセット上でのモデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 02:58:32 GMT)
Multi-Label Image Classification with Contrastive Learning [57.5]
コントラスト学習の直接適用は,複数ラベルの場合においてほとんど改善できないことを示す。完全教師付き環境下でのコントラスト学習を用いたマルチラベル分類のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:00:47 GMT)
Accelerating Federated Edge Learning via Optimized Probabilistic Device Scheduling [57.3]
本稿では,通信時間最小化問題を定式化し,解決する。最適化されたポリシーは、トレーニングプロセスが進むにつれて、残りの通信ラウンドの抑制から、ラウンドごとのレイテンシの低減へと、徐々に優先順位を転換している。提案手法の有効性は,自律運転における協調的3次元目標検出のユースケースを通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 11:39:17 GMT)
Combining Online Learning and Offline Learning for Contextual Bandits with Deficient Support [53.1]
現在のオフライン政治学習アルゴリズムは、主に逆確率スコア(IPS)重み付けに基づいている。オフライン学習とオンライン探索を組み合わせた新しい手法を提案する。提案手法は,最小限のオンライン探索数を用いて理論的保証を伴う最適政策を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 05:07:43 GMT)
Adversarial training may be a double-edged sword [50.1]
深層ネットワークの決定境界における敵対的トレーニングの幾らかの幾何学的結果が、ある種のブラックボックス攻撃のエッジとなることを示す。特に、敵の訓練がホワイトボックスシナリオのロバスト性を大幅に改善する効果的な方法であることを示すために、ロバストネスゲインと呼ばれる指標を定義するが、より現実的な意思決定ベースのブラックボックス攻撃に対して、そのようなロバストネスゲインを提供することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 19:09:16 GMT)
X-GGM: Graph Generative Modeling for Out-of-Distribution Generalization in Visual Question Answering [49.4]
既存の視覚概念の再構成は、トレーニングセットで目に見えない構成を生成することができる。本稿では,その問題を暗黙的に扱うためのグラフ生成モデリングベーストレーニングスキーム(X-GGM)を提案する。 X-GGM方式でトレーニングされたベースラインVQAモデルは、2つの標準VQAOODベンチマーク上で最先端のOOD性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 10:17:48 GMT)
Cycled Compositional Learning between Images and Text [46.7]
本稿では,画像テキスト埋め込みの合成のセマンティックな距離を計測できるCycled composition Networkという手法を提案する。まず、コンポジションネットワークは、相対字幕を用いて埋め込み空間内の対象画像への参照画像を転送する。次に、補正ネットワークは、埋め込み空間における参照画像と検索対象画像との差を算出し、相対的なキャプションとマッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 01:59:11 GMT)
TinyAction Challenge: Recognizing Real-world Low-resolution Activities in Videos [45.0]
本稿では,CVPR 2021のActivityNetワークショップで実施されたTinyActionチャレンジを要約する。この課題は、ビデオに存在する現実の低解像度のアクティビティを認識することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 00:41:19 GMT)
ARM: A Confidence-Based Adversarial Reweighting Module for Coarse Semantic Segmentation [43.5]
本稿では,既存の粗いアノテーションを活用するための信頼度に基づく再重み付け手法を提案する。我々は、この戦略をARM(Adversarial Reweighting Module)に一般化し、その収束を厳密に証明する。 ARMは粗いラベルの都市景観のmIoUを大幅に改善し、ADE20KデータセットのmIoUを47.50に増やした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:53:59 GMT)
Combining Graph Neural Networks with Expert Knowledge for Smart Contract Vulnerability Detection [37.8]
既存の契約のセキュリティ分析の取り組みは、労働集約的でスケーリング不能な専門家によって定義された厳格なルールに依存している。本稿では,正規化グラフからグラフ特徴を抽出する新たな時間的メッセージ伝達ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:16:30 GMT)
Light Field Salient Object Detection: A Review and Benchmark [37.3]
本稿では,光電場SODの総合的なレビューとベンチマークを行う。 10の伝統的なモデル、7つのディープラーニングベースのモデル、1つの比較研究、1つの簡単なレビューがある。広範に使用されている4つの光フィールドデータセット上で、9つの代表的な光フィールドSODモデルと、いくつかの最先端RGB-D SODモデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 14:23:26 GMT)
Graph Convolutional Network with Generalized Factorized Bilinear Aggregation [31.7]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)における特徴相互作用をモデル化するためのFB層の新たな一般化を提案する。複数のデータセットに対する実験結果から,GFB-GCNは他のテキスト分類法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:57:06 GMT)
Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation [20.7]
我々は、深層物体検出とインスタンス分割を訓練するためのランキングに基づく損失関数として、Rand & Sort (RS) Lossを提案する。 RS損失を用いて、学習率を調整して7つの多様な視覚検出器を訓練し、ベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 18:44:44 GMT)
Experimental Quantum Target Detection Approaching the Fundamental Helstrom Limit [17.5]
単一光子限界における量子目標検出(量子照明)の実験的実証を報告する。その結果、量子照明は最大40%の古典的極限を破り、ヘルストローム極限によって課される量子極限に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 10:35:49 GMT)
FedLab: A Flexible Federated Learning Framework [16.5]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護規則に違反することなく、複数のパーティが共有モデルをトレーニングできるプライバシー問題に対するソリューションである。 PyTorchをベースとしたフレキシブルでモジュール化されたFLフレームワークであるFedLabを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 14:34:02 GMT)
On the Sample Complexity of Privately Learning Axis-Aligned Rectangles [16.1]
有限格子上で軸-アラインド-矩形を学習する基本的な問題を再考する。サンプルの複雑さを$tildeOleftdcdotleft(log*|X|right)1.5right$に減らす新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:06:11 GMT)
Transformer-based End-to-End Speech Recognition with Local Dense Synthesizer Attention [15.7]
Ai-shell1マンダリン音声認識コーパスの実験結果から,提案したLDSA変換器の文字誤り率(CER)は6.49%であった。 LDSA-TransformerはSATransformerよりも少ない計算を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 03:52:37 GMT)
Accelerating Atmospheric Turbulence Simulation via Learned Phase-to-Space Transform [15.4]
本稿では,位相空間変換(P2S)と呼ばれる新しい概念を導入し,シミュレーションを著しく高速化する。 P2S は,(1) 空間的に変化する畳み込みを基底関数による不変な畳み込みの集合として再構成し,(2) 既知の乱流統計モデルによる基底関数の学習,(3) 軽量ネットワークによる P2S 変換の実装という3つのアイデアに基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:05:44 GMT)
Two Headed Dragons: Multimodal Fusion and Cross Modal Transactions [14.7]
本稿では,HSIとLiDARの新たな融合法を提案する。このモデルは、HSIとLiDARのクロスキー値ペアを利用するスタックされたオートエンコーダで構成されている。我々はヒューストン(データフュージョン・コンテスト - 2013)とMUUFLガルフポートのデータセットで実験を行い、競争力のある結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 11:33:37 GMT)
Image compression optimized for 3D reconstruction by utilizing deep neural networks [14.0]
両課題を協調的に解決する統合ネットワークアーキテクチャを提案する。提案したモデルにより圧縮された画像はJPEG 2000圧縮に比べて3次元再構成性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:18:35 GMT)
Prediction-Centric Learning of Independent Cascade Dynamics from Partial Observations [13.7]
本稿では,このモデルから生成された予測が正確であるような拡散モデルの学習の問題に対処する。本稿では,スケーラブルな動的メッセージパッシング手法に基づく計算効率のよいアルゴリズムを提案する。学習モデルからの抽出可能な推論は,元のモデルと比較して限界確率の予測精度がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 23:04:00 GMT)
Hand Image Understanding via Deep Multi-Task Learning [13.2]
単一のRGB画像から手動物体の包括的情報を抽出する新しい手動画像理解(HIU)フレームワークを提案する。提案手法は, 様々な広く使用されているデータセットに対する最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 16:28:06 GMT)
A Review of Automated Diagnosis of COVID-19 Based on Scanning Images [12.4]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、何百万もの感染が引き起こされ、世界中で、社会的、経済的に大きな損失を被った。逆転写ポリメラーゼ連鎖反応 (RT-PCR) の誤陰性率と時間消費により, X線画像とCT画像に基づく診断が広く行われている。コンピュータビジョン領域の研究者は、放射線学者を支援し、診断精度を向上させるために、機械学習やディープラーニングに基づく多くの自動診断モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 05:18:17 GMT)
Going Deeper into Semi-supervised Person Re-identification [12.4]
トレーニングデータのサブセットのみをラベル付けする,半教師付きアプローチに重点を置いています。提案手法は,3つの大規模人物のre-idデータセットにおいて,最先端の結果よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 09:28:13 GMT)
An Uncertainty-Aware Deep Learning Framework for Defect Detection in Casting Products [11.8]
鋳造工程の複雑さのため、鋳造工程では欠陥は避けられない。 CNNは画像分類と欠陥検出の両方に広く応用されている。頻繁な推測を持つCNNは、トレーニングするために大量のデータを必要とし、予測の不確実性に関する有益な見積もりを報告するのに依然として不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 16:17:20 GMT)
Clinical Utility of the Automatic Phenotype Annotation in Unstructured Clinical Notes: ICU Use Cases [11.2]
本研究は,集中治療室における結果を予測するための重要な情報を取得する方法として,臨床ノートから表現型の自動アノテーションを提案する。 In-hospital death,physiological decompensation and length of stay in the ICU set。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:55:55 GMT)
Multi-Perspective Content Delivery Networks Security Framework Using Optimized Unsupervised Anomaly Detection [9.1]
本稿では,CDNにおける異常検出のためのマルチパースペクティブな教師なし学習フレームワークを提案する。提案するフレームワークでは,マルチパースペクティブな特徴工学アプローチ,最適化された教師なし異常検出モデル,マルチパースペクティブな検証手法が開発されている。実験結果は,主要なCDNオペレーターが提供した実世界のCDNログデータの8日間の分析結果に基づいて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 02:43:23 GMT)
Significance of Speaker Embeddings and Temporal Context for Depression Detection [8.9]
近年,音声による抑うつ検出が注目されている。抑うつ検出における話者固有情報はまだ探索されていない。音声からの抑うつ検出作業における話者埋め込みの重要性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 05:14:48 GMT)
Inference of collective Gaussian hidden Markov models [8.3]
連続状態集合隠れマルコフモデルのクラスに対する推論問題を考察する。本稿では,集合ガウスフォワードバックワードアルゴリズムという集合推論アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:49:01 GMT)
Context-aware Adversarial Training for Name Regularity Bias in Named Entity Recognition [8.3]
NERモデルの正規性バイアスを診断するための新しいテストベッドであるNRBを紹介する。我々の結果は、我々がテストしたすべての最先端モデルにそのようなバイアスがあることを示唆している。本稿では,学習可能な敵対的ノイズを一部のエンティティに付加する,新しいモデルに依存しない訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:55:35 GMT)
$\mu$DARTS: Model Uncertainty-Aware Differentiable Architecture Search [8.0]
DARTSセル内にコンクリートドロップアウトを導入し,モンテカルロレギュレータをトレーニング損失に組み込んでコンクリートドロップアウト確率を最適化する。 CIFAR10, CIFAR100, SVHN, ImageNetでの実験では,$mu$DARTSの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 01:09:20 GMT)
Proposal for measuring Newtonian constant of gravitation at an exceptional point in an optomechanical system [8.0]
我々は,重力のニュートン定数を測定する量子力学的手法,Gを開発した。 2つの空洞と2つの膜共振器からなる光学系を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 08:49:17 GMT)
The Impact of Negative Sampling on Contrastive Structured World Models [7.0]
対照的な損失における負の状態のサンプリング方法の小さな変化が、モデル性能の劇的な変化に繋がる3つの事例について述べる。時間ステップの相関を利用して、コントラスト構造世界モデルの性能を2倍にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 19:42:42 GMT)
Dynamic social learning under graph constraints [6.9]
マルコフ雑音の近似として記述できる経験過程は、あるランダムウォークと同じ確率則を持つことを示す。この同値性を用いて、$alpha > 0$ の場合、結果は $alphauparrowinfty$ を緩やかにすることで、ある制限的な意味で最適値の周りに集中することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 18:27:15 GMT)
Imbalanced Big Data Oversampling: Taxonomy, Algorithms, Software, Guidelines and Future Directions [6.4]
不均衡なビッグデータに対するオーバーサンプリングアルゴリズムの全体像を提案する。 14の最先端のオーバーサンプリングアルゴリズムを備えたSparkライブラリを導入しました。オーバーサンプリングアルゴリズムの精度と時間的複雑さのトレードオフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 01:49:46 GMT)
LAConv: Local Adaptive Convolution for Image Fusion [5.9]
局所適応畳み込み(LAConv)は、異なる空間位置に対して動的に調整される。動的なバイアス(DYB)は、特徴の描写により多くの可能性を提供するために導入された。パンシャルペン法とハイパースペクトル画像超解像法(HISR)の実験は,他の最先端手法よりも提案手法が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 14:15:32 GMT)
Modifications of FastICA in Convolutive Blind Source Separation [5.8]
コンボリューティブブラインドソース分離(BSS)は、そのコンボリューティブ混合物から未知の成分を回収することを目的としている。空間時間前白化段階とパラユニタリフィルタ制約は、複雑な文脈で実装することが困難である。我々はこれらの問題を軽減するために、FastICAのいくつかの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:29:55 GMT)
Examination of Community Sentiment Dynamics due to COVID-19 Pandemic: A Case Study from A State in Australia [5.6]
パンデミック期には、ニューサウスウェールズ州(NSW)に住む人々の感情動態を分析するために、Twitterユーザーが投稿した大量のテキストデータを利用しています。 NSWで5ヶ月に1億1830万人のユーザーが投稿した約9900万ツイートの分析から、NSWの人々は全体の肯定的な感情の極性を示した。 LGAの感情のきめ細かい分析では、研究期間中に圧倒的な肯定的な感情があったにもかかわらず、一部のLGAは肯定的な感情から否定的な感情への顕著な変化を経験していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:56:13 GMT)
A Signal Detection Scheme Based on Deep Learning in OFDM Systems [5.3]
我々はOFDMシステムにおける信号検出のためのデータ駆動ディープラーニングを開発した。 DDLSD方式は,チャネル推定および信号検出性能の向上の観点から,従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 04:25:46 GMT)
MDQE: A More Accurate Direct Pretraining for Machine Translation Quality Estimation [4.4]
データ品質とトレーニングの目的の両方において,予測器と推定器の間にはまだギャップがある,と我々は主張する。本稿では,QEタスクに対してより正確な事前学習を提供する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 09:48:37 GMT)
Stress Test Evaluation of Biomedical Word Embeddings [3.8]
逆例を用いた3つの言語モデルを体系的に評価する。逆行訓練により、モデルが頑健さを向上し、場合によっては本来の性能を超越する結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 16:45:03 GMT)
Dual-Attention Enhanced BDense-UNet for Liver Lesion Segmentation [3.2]
本稿では,DA-BDense-UNetと呼ばれる,DenseUNetと双方向LSTMを統合した新たなセグメンテーションネットワークを提案する。 DenseUNetは十分な多様な特徴を学習し、情報フローを調節することでネットワークの代表的能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 16:28:00 GMT)
Reconstructing Images of Two Adjacent Objects through Scattering Medium Using Generative Adversarial Network [2.5]
本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いて、2つの隣接する物体の画像を散乱媒体で再構成する手法を示す。本研究で紹介される技術は, 医用画像分類, セグメンテーション, マルチオブジェクト散乱イメージングなどの医療画像解析分野への応用に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 10:04:18 GMT)
Predictive Monitoring with Logic-Calibrated Uncertainty for Cyber-Physical Systems [2.3]
我々はベイジアンリカレントニューラルネットワーク(RNN)から生成される逐次予測をモニタリングするための新しいアプローチを開発する。本研究では,不確実性の無限集合を含むフローパイプを監視するために,EmphSignal Temporal Logic with Uncertainty (STL-U) という新しい論理を提案する。提案手法は実世界のデータセットとシミュレーションによるスマートシティケーススタディを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 19:24:09 GMT)
MIPE: A Metric Independent Pipeline for Effective Code-Mixed NLG Evaluation [1.3]
コードミキシング(Code-mixing)は、2つ以上の言語からの単語とフレーズを1つの発話で混合する現象である。様々な一般的なメトリクスは、コードミキシングされたNLGタスクではうまく機能しない。評価指標と人的判断の相関性を大幅に改善する指標独立評価パイプラインMIPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 05:24:26 GMT)
Visual analytics of set data for knowledge discovery and member selection support [0.8]
本研究では,知識発見とメンバー選択を支援するために,データセットのVAを作成する手法を開発した。典型的なターゲットアプリケーションは、チーム分析とメンバー選択のためのビジュアルサポートシステムである。バスケットボールチームに適用して提案手法を実証し,結果予測とラインアップ再構築タスクのベンチマークシステムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 06:44:39 GMT)
A Real Use Case of Semi-Supervised Learning for Mammogram Classification in a Local Clinic of Costa Rica [0.6]
ディープラーニングモデルのトレーニングには、かなりの量のラベル付きイメージが必要です。多くの公開データセットが、さまざまな病院や診療所のデータで構築されている。ラベルなしデータを利用した半教師付き深層学習手法であるMixMatchを提案し評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 22:26:50 GMT)
Efficient QUBO transformation for Higher Degree Pseudo Boolean Functions [0.5]
より高次擬似ブール問題をQUBO形式に変換する方法を持つことは有用である。本稿では, 加算変数数とペナルティ係数を最小化することにより, 既存の立方体-四方体変換法を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 22:13:42 GMT)
Extending Challenge Sets to Uncover Gender Bias in Machine Translation: Impact of Stereotypical Verbs and Adjectives [0.5]
State-of-the-art Machine Translation (MT)システムは、主に人間が生成する大量のテキストコーパスに基づいて訓練されている。近年の研究では、MTシステムは職業のステレオタイプ翻訳に偏っていることが示されている。本稿では, ジェンダーバイアスのある形容詞と, ジェンダーバイアスのある動詞を含む文を付加した WiBeMT という課題集合の拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 11:22:10 GMT)
Caveats for the use of Web of Science Core Collection in old literature retrieval and historical bibliometric analysis [0.4]
フォッソ・ワンバの研究で実証されたデータは、1991年がAI研究の「水源」であったことを示唆している。この研究ノートは、データベースの制限の観点から、1991年の現象を解明しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 03:39:19 GMT)
Model-based micro-data reinforcement learning: what are the crucial model properties and which model to choose? [0.3]
我々は,マイクロデータモデルに基づく強化学習(MBRL)に寄与する。マルチモーダルな後続予測を必要とする環境では、混合密度ネットは他のモデルよりも大きなマージンで優れていることがわかった。また、決定論的モデルは同等であり、実際、確率論的モデルよりも一貫して(非目立ったことではないが)優れていることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 11:38:25 GMT)
Deep Machine Learning Based Egyptian Vehicle License Plate Recognition Systems [0.0]
4つのスマートシステムはエジプトの車両ナンバープレートを認識するために開発されている。 2つのシステムは文字認識に基づいており、それらは(システム1, 古典的機械学習による文字認識)と(システム2, ディープラーニングによる文字認識)である。他の2つのシステムは、全プレート認識(システム3、古典機械学習による全ライセンスプレート認識)と(システム4、深層機械学習による全ライセンスプレート認識)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:58:01 GMT)
Using Machine Learning to Emulate Agent-Based Simulations [0.0]
エージェントベースモデル(ABM)解析に用いる統計エミュレータとして,複数の機械学習手法の性能評価を行った。エージェントベースのモデリングは、モデルに対するより堅牢な感度解析を容易にするため、エミュレーションに機械学習を用いる利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 16:04:13 GMT)
Training multi-objective/multi-task collocation physics-informed neural network with student/teachers transfer learnings [0.0]
本稿では,事前学習ステップとネット間知識伝達アルゴリズムを用いたPINNトレーニングフレームワークを提案する。多目的最適化アルゴリズムは、競合する制約のある物理的インフォームドニューラルネットワークの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 00:43:17 GMT)
Tensor optimal transport, distance between sets of measures and tensor scaling [0.0]
これは$d$-tensors上の線形プログラミング問題である。このアルゴリズムは厳密な凸関数の部分最小化アルゴリズムとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 22:27:51 GMT)
Tail of Distribution GAN (TailGAN): Generative- Adversarial-Network-Based Boundary Formation [0.0]
我々は、異常検出のためのGANに基づくテール生成モデル、TailGAN(Tail of Distribution GAN)を作成する。 TailGANを用いて、異常検出にGANを活用し、最大エントロピー正則化を使用する。我々は,OoD(Out-of-Distribution)データを特定するためにTailGANを評価し,MNIST,CIFAR-10,Bagage X-Ray,OoDデータを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:29:21 GMT)
Predicting Mechanically Driven Full-Field Quantities of Interest with Deep Learning-Based Metamodels [0.0]
メカニカルMNISTデータセットを拡張して,全フィールドQoI予測の検証を可能にする。マルチRes-WNetアーキテクチャを用いたフルフィールドQoI予測のための強力なベースライン性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 00:43:49 GMT)
Non-local Optimization: Imposing Structure on Optimization Problems by Relaxation [0.0]
進化的計算と強化学習において、関数 $f: Omega to mathbbR$ の最適化はしばしば、Theta mapto mathbbE_theta(f)$ of $f$ の緩和 $theta を最適化することで解決される。測度理論とフーリエ解析を用いてそのような緩和構造を考察し、多くの関連する最適化手法の成功に光を当てることを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:20:12 GMT)
Negation Handling in Machine Learning-Based Sentiment Classification for Colloquial Arabic [0.0]
アラビア語の感情分析における否定の役割は、特に口語アラビア語について限定的に研究されている。そこで本研究では,多くの否定事例からルールを導出する簡単なルールベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:12:37 GMT)
Mbsolve: An open-source solver tool for the Maxwell-Bloch equations [0.0]
We present mbsolve, a open-sourcesolvr tool for the Maxwell-Bloch equations。本研究では、リンドブラッド方程式に結合した1次元マクスウェル方程式を考える。その結果、一般化されたマクスウェル・ブロッホ方程式は回転波近似を起こさずに処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 08:08:59 GMT)
Holographic Path-Integral Optimization [0.0]
ホログラフィック測地における重力波関数を最大化する測度は、その双対CFT状態に対する経路積分最適化法と正確に一致することを示す。我々はローレンツのアンチ・ド・ジッターとデ・ジッターに解析を一般化し、ローレンツのCFTにおける経路積分最適化に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 17:59:59 GMT)
Effective descriptions of localization in a proper-time parametrized framework [0.0]
古典的な観察者によってパラメトリケートされた正規時間形式と通常の記述の関連性を示す。ニュートン・ウィグナー位置とキョフスキ検出時間の概念を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:04:04 GMT)
Detecting Adversarial Examples Is (Nearly) As Hard As Classifying Them [0.0]
対向例の検出と分類の間には、一般的な硬さの低下が証明される。我々の削減は計算的に非効率であるため、実用的な分類器を構築するには利用できない。実験的な検出結果が、著者が予想していたよりもはるかに強いことを示唆しているかどうかを検査するのに有用な正当性検査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 15:14:53 GMT)
Deep-learning-driven Reliable Single-pixel Imaging with Uncertainty Approximation [0.0]
シングルピクセルイメージング(SPI)は、広波長域とシステムコンパクト性に対して高速な取得の利点がある。ディープラーニング(DL)は、多くのアプリケーションにおいて、計算画像の新興かつ強力なツールである。本稿では,SPIにおけるDL予測の不確かさを近似するためにベイズ畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 20:01:38 GMT)
Automatic tempered posterior distributions for Bayesian inversion problems [0.0]
この手法は反復的な手順で実装され、サンプリングと最適化のステップを交互に行う。雑音パワーは、興味のある変数の後方分布の摂動パラメータとしても用いられる。モデルパラメータとスケールパラメータに関するベイズ的な完全な研究も行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 14:06:00 GMT)
A Model-Agnostic Algorithm for Bayes Error Determination in Binary Classification [0.0]
ILDアルゴリズムは、AUC(ROC曲線の下での領域)と精度で測定された最高の性能を決定する新しい手法である。この制限、すなわちベイズ誤差は、使用されるモデルとは完全に独立であり、データセットの本質的な性質を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jul 2021 13:55:31 GMT)