Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Pushing Paraphrase Away from Original Sentence: A Multi-Round Paraphrase Generation Approach [97.4]
パラフレーズの多様性を向上させるためにBTmPG(Back-Translation Guided Multi-round Paraphrase Generation)を提案する。 2つのベンチマークデータセット上でBTmPGを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 13:12:01 GMT)
To be Critical: Self-Calibrated Weakly Supervised Learning for Salient Object Detection [95.2]
弱教師付き有色物体検出(WSOD)は,画像レベルのアノテーションを用いた有色度モデルの開発を目的としている。擬似ラベルとネットワーク予測の相互校正ループを明確に設定し,自己校正学習戦略を提案する。十分に整合したアノテーションを持つはるかに小さなデータセットであっても、モデルがより優れたパフォーマンスと一般化性を達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 02:45:22 GMT)
Robust fine-tuning of zero-shot models [79.4]
既存の微調整アプローチは、分布の精度を大幅に向上するが、分布外ロバスト性は低下する。我々は、ゼロショットモデルと微調整モデルの重みをアンサンブルする、ロバスト性を改善するための単純で効果的な方法を提案する。通常の微調整と比較して、結果として生じる重量空間のアンサンブルは、分配精度と一致または分配精度を大きく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 17:11:28 GMT)
Stimuli-Aware Visual Emotion Analysis [75.7]
本稿では,刺激選択,特徴抽出,感情予測の3段階からなる刺激認識型視覚感情分析(VEA)手法を提案する。我々の知る限りでは、エンド・ツー・エンドのネットワークでVEAに刺激選択プロセスを導入するのは初めてです。実験により、提案手法は、4つの公的な視覚的感情データセットに対する最先端のアプローチよりも一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 08:14:52 GMT)
High-Dimensional Sparse Linear Bandits [67.9]
データ・ポーア・システマティクスにおける疎線形包帯に対して、新しい$Omega(n2/3)$ dimension-free minimax regret lower boundを導出する。また、関連する特徴に対する信号の大きさに関する追加の仮定の下で、次元のない$O(sqrtn)$ regret上界も証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 13:13:12 GMT)
Semantics-Guided Contrastive Network for Zero-Shot Object detection [67.6]
ゼロショット物体検出(ZSD)はコンピュータビジョンにおける新しい課題である。ゼロショット検出の領域にコントラスト学習機構をもたらすフレームワークであるContrastZSDを開発した。本手法は,ZSDタスクと一般化ZSDタスクの両方において,従来の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 03:32:15 GMT)
Transformer Networks for Data Augmentation of Human Physical Activity Recognition [61.3]
Recurrent Generative Adrial Networks (RGAN)のような最先端技術モデルは、リアルな合成データを生成するために使用される。本稿では,データにグローバルな注意を払っているトランスフォーマーベースの生成敵ネットワークを,PAMAP2とリアルワールドヒューマンアクティビティ認識データセットでRGANと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 18:17:05 GMT)
Real-World Adversarial Examples involving Makeup Application [58.7]
フルフェイスメイクを用いた身体的敵攻撃を提案する。我々の攻撃は、色や位置関連エラーなどのメークアップアプリケーションにおける手動エラーを効果的に克服できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 05:29:28 GMT)
Graph Signal Processing for Geometric Data and Beyond: Theory and Applications [55.8]
グラフ信号処理(GSP)は、不規則な領域に存在する処理信号を可能にする。 GSP法は、幾何データとグラフの接続をブリッジすることで、統一的に幾何データに対する手法である。最近開発されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、GSPの観点からこれらのネットワークの動作を解釈している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 17:35:02 GMT)
Learning Object-Compositional Neural Radiance Field for Editable Scene Rendering [42.4]
本稿では,物体合成型ニューラルラジアンス場を学習し,クラスタ化された実世界のシーンをリアルにレンダリングするニューラルシーンレンダリングシステムを提案する。密集したシーンでのトレーニングを生き残るために, 密集した領域における3次元空間のあいまいさを解消し, それぞれの物体の鋭い境界を学習するためのシーン誘導型トレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 11:37:18 GMT)
Weakly Supervised Relative Spatial Reasoning for Visual Question Answering [38.1]
我々は,V&Lモデルの忠実度をこのような幾何学的理解に向けて評価する。我々は、市販の深度推定器から弱い監督でV&Lを訓練する。これにより、"GQA"視覚的質問応答チャレンジの精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 21:29:06 GMT)
Regional Adversarial Training for Better Robust Generalization [35.4]
良性サンプル近傍の摂動点の特性と多様性を考察した,新たな対人訓練フレームワークを提案する。 RATは、標準対人訓練(SAT)を継続的に改善し、より堅牢な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 01:36:12 GMT)
PR-Net: Preference Reasoning for Personalized Video Highlight Detection [34.7]
本稿では,フレームレベルのハイライト予測を考慮し,多種多様な関心事を考慮した簡易かつ効率的な選好推論フレームワーク(PR-Net)を提案する。提案手法は, 平均精度が12%向上し, 最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 06:12:13 GMT)
Dual Transfer Learning for Event-based End-task Prediction via Pluggable Event to Image Translation [33.3]
イベントカメラは、ピクセルごとの強度変化を認識し、ダイナミックレンジが高く、動きのぼやけが少ない非同期イベントストリームを出力する。イベントは、エンコーダ・デコーダのようなネットワークに基づいて、エンドタスク学習、例えばセマンティックセグメンテーションにのみ使用できることが示されている。本稿では,DTL(Dual Transfer Learning)と呼ばれるシンプルで柔軟な2ストリームフレームワークを提案し,エンドタスクの性能を効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 06:49:09 GMT)
Barycenteric distribution alignment and manifold-restricted invertibility for domain generalization [30.1]
ドメイン一般化(Domain Generalization)は、仮説が共通の表現関数から成り、その後ラベリング関数が続く問題である。学習対象の表現に軽度な仮定を課すことは,この問題に対処するのに十分であることを示す。さらに、表現空間における分布差は、ワッサーシュタイン2バリセンタコストを介して処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 16:57:36 GMT)
Imposing Relation Structure in Language-Model Embeddings Using Contrastive Learning [30.0]
グラフ構造における関係をエンコードするために文埋め込みを訓練する新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。結果として得られた関係認識文の埋め込みは、関係抽出タスクにおける最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 11:58:52 GMT)
Multi-Relational Graph based Heterogeneous Multi-Task Learning in Community Question Answering [28.9]
我々はHMTGIN(Heterogeneous Multi-Task Graph Isomorphism Network)と呼ばれるマルチリレーショナルグラフに基づくマルチタスク学習モデルを開発する。各トレーニングフォワードパスでは、HMTGINは入力されたCQAフォーラムグラフをグラフ同型ネットワークの拡張によって埋め込み、接続をスキップする。評価において、埋め込みは異なるタスク固有の出力層間で共有され、対応する予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 03:19:20 GMT)
Assessing the Knowledge State of Online Students -- New Data, New Approaches, Improved Accuracy [28.7]
適応型オンライン教育システムを構築する上で,学生パフォーマンス(SP)モデリングは重要なステップである。この研究は、4つの異なる知的チューリングシステムから最近利用可能になった4つの非常に大きなデータセットを使った最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 00:08:59 GMT)
Towards Expressive Communication with Internet Memes: A New Multimodal Conversation Dataset and Benchmark [28.3]
我々はtextbfMeme を組み込んだ textbfOpen- domain textbfDialogue (MOD) という新しいタスクを提案する。 MODは、モデルがマルチモーダル要素とそれらの背後にある感情を理解する必要があるため、はるかに難しいです。大量のインターネットミームを発話に組み込んだ大規模オープンドメインマルチモーダル対話データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 10:39:52 GMT)
Audio-Visual Transformer Based Crowd Counting [27.5]
本稿では,クラウドカウントにおける重要な課題に対処する,新しいマルチタスクネットワークを提案する。提案するネットワークは,PIRとPCE情報を補助的かつ明示的な画像パッチ重要度ランキング(英語版)(英語版)(英語版)(英語版) (PIR) の概念を導入している。リッチな視覚的特徴を得るために,トランスフォーマー方式の融合を両立させたマルチブランチ構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 20:25:35 GMT)
Fast Image-Anomaly Mitigation for Autonomous Mobile Robots [27.0]
雨やほこりのようなカメラの異常は、画像の品質と関連するタスクを著しく低下させる可能性がある。本研究では,これらのアーティファクトをリアルタイムに効果的に緩和する前処理ステップを実装することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 15:39:42 GMT)
Migratable AI : Investigating users' affect on identity and information migration of a conversational AI agent [25.0]
本稿では,情報マイグレーションとIDマイグレーションをパラメータとして用いたタスクベースシナリオにおける2x2のオブジェクト間比較研究を提案する。以上の結果から,情報と同一性の両方が移行された時に最も驚き,エージェントの同一性なしに情報が移行された時に最も怒りを訴えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 21:27:54 GMT)
RAMA: A Rapid Multicut Algorithm on GPU [23.3]
本稿では,マルチカット問題(マグニチュード相関クラスタリング)に対する高並列原始双対アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、最適距離を推定する原始解と双対下界を生成する。最大$mathcalO(108)$変数を数秒で、小さな原始双対ギャップで、非常に大規模なベンチマーク問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 10:33:59 GMT)
Data Augmentation for Cross-Domain Named Entity Recognition [22.7]
名前付きエンティティ認識タスクのためのドメイン間データ拡張について検討する。本稿では,データ表現を高リソースから低リソース領域に変換する新しいニューラルアーキテクチャを提案する。本研究では,低リソース領域の表現にデータを変換することで,高リソース領域のデータのみを使用することによる大幅な改善を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 00:50:55 GMT)
TearingNet: Point Cloud Autoencoder to Learn Topology-Friendly Representations [20.3]
本稿では,固定長ディスクリプタを用いたポイントクラウドの表現に挑戦する自動エンコーダTearingNetを提案する。我々のTeringNetは、提案されたTeringネットワークモジュールと、相互に反復的に相互作用するFoldingネットワークモジュールによって特徴付けられる。実験は、点雲の再構成や、ベンチマークよりもトポロジに優しい表現を生成するという点で、我々の提案の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 18:02:55 GMT)
Migratable AI: Effect of identity and information migration on users perception of conversational AI agents [20.2]
情報マイグレーションとアイデンティティマイグレーションが,信頼,能力,嗜好性,社会的存在感に対するユーザ認識に与える影響について検討する。以上の結果から,アイデンティティ移行は信頼,能力,社会的存在に肯定的な影響を及ぼし,情報移行は信頼,能力,嗜好に肯定的な影響を及ぼしたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 21:27:02 GMT)
Eden: A Unified Environment Framework for Booming Reinforcement Learning Algorithms [19.6]
強化学習アルゴリズムは、より強力な人工知能(AI)を構築するためのコードベースになりつつある既存の環境は、現実世界のゲームとカスタマイズされたおもちゃ環境に分けられるが、明らかな欠点がある。 RLのための最初の仮想ユーザフレンドリーな環境フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 02:38:08 GMT)
Node Feature Kernels Increase Graph Convolutional Network Robustness [19.1]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の入力の摂動に対する堅牢性は、ますます重要になっているトピックになりつつある。本稿では,ランダム行列理論解析が可能である。グラフ構造の隣接行列にノード特徴カーネルを追加することで、GCNにおけるメッセージパッシングステップの強化がこの問題を解決することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 04:20:45 GMT)
On the Complexity of Computing Markov Perfect Equilibrium in General-Sum Stochastic Games [18.5]
ゲーム(SG)は、マルチエージェント強化学習(MARL)とシーケンシャルエージェント相互作用の研究の基礎となった。我々は,textbfPPAD-completeの指数的精度において,有限状態SGsゲームにおける近似完全平衡(MPE)を導出する。その結果,textbfNP=textbfco-NP がなければ,SGs における MPE の発見は textbfNP-hard である可能性が極めて低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 05:47:59 GMT)
Hybrid Contrastive Learning of Tri-Modal Representation for Multimodal Sentiment Analysis [18.4]
我々は,三モーダル表現のハイブリッドコントラスト学習のための新しいフレームワークHyConを提案する。具体的には,モーダル内・モーダル内コントラスト学習と半コントラスト学習を同時に行う。提案手法は既存の作業より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 06:04:21 GMT)
On robustness of generative representations against catastrophic forgetting [17.5]
新しいタスクを学習しながら学習した知識を破滅的に忘れることは、現代のニューラルネットワークの限界として広く観察されている。本研究では,ニューラルモデルにより内部に構築された表現の特異性に関する一連の研究仮説をポーズし,検証することにより,この問題に対処することを目的とする。識別モデルにより学習された表現は、その生成モデルよりも破滅的な忘れがちであり、連続学習のための生成モデルを開発する利点に新たな光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 11:33:24 GMT)
Supervised Contrastive Learning for Multimodal Unreliable News Detection in COVID-19 Pandemic [16.4]
本稿では,BERTに基づくマルチモーダルな信頼できないニュース検出フレームワークを提案する。信頼できない記事からテキスト情報と視覚情報をキャプチャする。信頼性の低いニュース検出において,本モデルが多くの競争ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 11:53:37 GMT)
A Privacy-Preserving Image Retrieval Scheme Using A Codebook Generated From Independent Plain-Image Dataset [15.5]
プレーンイメージデータセットを用いて生成されたコードブックを用いて,プライバシ保護のための画像検索手法を提案する。提案手法は, 平易な画像データセットからコードブックを生成する場合でも, 高い検索性能を維持することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 11:00:00 GMT)
Seam Carving Detection and Localization using Two-Stage Deep Neural Networks [15.3]
そこで本研究では,シーム彫刻画像の検出とローカライズを行う2段階の手法を提案する。まず、縫製された画像の小さなパッチを検知する検出器を構築します。次に、パッチ検出器の出力に基づいて、画像上のヒートマップを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 01:49:08 GMT)
SEC4SR: A Security Analysis Platform for Speaker Recognition [14.0]
SEC4SRは、研究者が話者認識における敵の攻撃と防御を体系的かつ包括的に評価できる最初のプラットフォームである。ソ連における敵攻撃と防衛に関する大規模な実証的研究は,23の防衛,15の攻撃,4の攻撃設定を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 02:04:25 GMT)
RiWNet: A moving object instance segmentation Network being Robust in adverse Weather conditions [13.3]
我々は、ネットワークの構造設計を通じて、気象干渉に対するレジリエンスを改善する新しい可能性に焦点を当てる。本稿では,プログレッシブなトップダウンインタラクションとアテンションリファインメントモジュールを備えた,RiWFPNと呼ばれる新しいFPN構造を提案する。我々は,映像中の時間情報をキャプチャして動作情報を学習するためにSOLOV2を拡張し,RiWNetと呼ばれるRiWFPNを用いた移動オブジェクトインスタンスセグメンテーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 08:55:36 GMT)
Multi-View Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks with Domain Generalization for Sleep Stage Classification [12.5]
睡眠段階分類のための領域一般化を伴う多視点時空間グラフ畳み込みネットワーク(MSTGCN)を提案する。 MSTGCNは、空間的特徴を抽出するためのグラフ畳み込みと、睡眠段階間の遷移規則をキャプチャするための時間畳み込みからなる。 2つの公開データセットの実験では、提案されたモデルが最先端のベースラインより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 09:19:27 GMT)
A Neural Network-Based Linguistic Similarity Measure for Entrainment in Conversations [12.1]
言語訓練は、人々が会話でお互いを模倣する傾向がある現象である。現在の類似度尺度のほとんどは、back-of-wordsアプローチに基づいている。本稿では,ニューラルネットワークモデルを用いて,運動の類似度を測定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 19:48:17 GMT)
Self-Supervised Detection of Contextual Synonyms in a Multi-Class Setting: Phenotype Annotation Use Case [11.9]
文脈的単語埋め込みは文脈的同義語を検出する強力なツールである。本研究では,浅部マッチングによって生成されたデータに基づいて,概念の文脈的同義性を検出できる自己教師付き事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 21:35:01 GMT)
Sparse Spatial Attention Network for Semantic Segmentation [11.7]
空間的注意機構は、各クエリロケーションにグローバルなコンテキスト情報を集約することで、長距離依存関係をキャプチャする。性能を犠牲にすることなく,空間アテンション機構の効率を向上させるために,スパース空間アテンションネットワーク(SSANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 18:41:05 GMT)
Utilizing Adversarial Targeted Attacks to Boost Adversarial Robustness [10.9]
敵対的攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を低下させるのに非常に効果的であることが示されている。我々は,最近提案された予測正規化最大公準を取り入れた新しい解を提案する。我々は、ResNet-50、WideResNet-28、およびImageNet、CIFAR10、MNISTで訓練された2層ConvNetを用いて、16の敵攻撃ベンチマークに対するアプローチを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:30:49 GMT)
Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling [10.7]
Masked Language Modeling (MLM) は自然言語処理においてテキスト表現の学習に広く用いられている。本稿では,トークンレベルの分類タスクを表現の代替として用いた5つの簡単な事前学習目標について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 08:52:37 GMT)
Multi-modal Representation Learning for Video Advertisement Content Structuring [10.5]
ビデオ広告コンテンツ構造化は、所定のビデオ広告を分割し、各セグメントを様々な次元にラベル付けすることを目的としている。ビデオ広告は、キャプションやスピーチのような十分かつ有用なマルチモーダルコンテンツを含んでいる。ビデオ音声とテキストの対話により,ビデオ広告からマルチモーダル表現を学習するためのマルチモーダルエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 09:08:29 GMT)
On Faster Convergence of Scaled Sign Gradient Descent [9.5]
通信は大規模ネットワーク上での産業アプリケーションにおいて重要なボトルネックと見なされてきた。本稿では,手話に基づく勾配降下法の変種に対する高速収束について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 07:26:21 GMT)
An empirical evaluation of attention-based multi-head models for improved turbofan engine remaining useful life prediction [9.3]
シングルユニット(ヘッド)は、多変量時系列信号に基づいて訓練されたディープラーニングアーキテクチャにおける従来の入力特徴抽出器である。この研究は、従来のシングルヘッド深層学習モデルを、コンテキスト固有のヘッドを開発することにより、より堅牢な形式に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 01:13:47 GMT)
Improving Joint Learning of Chest X-Ray and Radiology Report by Word Region Alignment [9.3]
本稿では,胸部X線画像の事前学習のためのJoImTeRNet(JoImTeRNet)を提案する。このモデルは、視覚的テキストマッチングのためのグローバル画像文レベルとローカル画像領域語レベルの両方で事前訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:58:35 GMT)
Deep learning facilitates fully automated brain image registration of optoacoustic tomography and magnetic resonance imaging [7.0]
マルチスペクトル光音響トモグラフィ(Multi-spectral optoacoustic tomography、MSOT)は、歯状脳からの多重分子および機能情報を提供する新しい光学イメージング法である。磁気共鳴イメージング(MRI)により、優れたソフト・コントラストと高分解能脳解剖学を提供することができる。マルチモーダル画像の登録は、主にこれらのモダリティによって描画される全く異なる画像コントラストのために、依然として困難である。本稿では,深層学習によるMSOT-MRIマルチモーダル画像の完全自動登録手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:50:44 GMT)
On the Out-of-distribution Generalization of Probabilistic Image Modelling [6.9]
画像モデルの場合、OOD能力は局所的な特徴に支配されていることを示す。これは、OODの性能向上に向け、ローカルな画像特徴のみをモデル化するローカル自動回帰モデルの提案を動機付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 17:00:37 GMT)
Predicting isocitrate dehydrogenase mutationstatus in glioma using structural brain networksand graph neural networks [6.7]
Isocitrate dehydrogenase (IDH)遺伝子変異はグリオーマの診断と予後に重要な価値をもたらす。機械学習とディープラーニングモデルは、IDH変異状態を予測する上で適切なパフォーマンスを示す。本稿では,患者の脳の構造的ネットワークに基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたIDH変異の予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 12:19:33 GMT)
Spiking Neural Networks with Improved Inherent Recurrence Dynamics for Sequential Learning [6.4]
漏れた統合と発火(LIF)ニューロンを持つニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動方式で操作できる。我々は,SNNを逐次的なタスクのために訓練し,LIFニューロンのネットワークへの修正を提案する。そこで我々は,提案するSNNのトレーニング手法を開発し,本質的な再帰ダイナミクスを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 17:13:28 GMT)
Representation Learning for Efficient and Effective Similarity Search and Recommendation [6.3]
この論文は、より表現力のある表現とより効果的な類似度尺度を通じてハッシュコードの有効性を向上させる表現学習に貢献する。コントリビューションは、類似性検索とレコメンデーションに関連するいくつかのタスクで実証的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 08:19:01 GMT)
Analysis of Discriminator in RKHS Function Space for Kullback-Leibler Divergence Estimation [5.1]
本稿では,ニューラルネットワーク判別器を用いて,KL(Kullback Leibler)の発散を推定する。推定値の高ゆらぎは、判別器関数空間の複雑さを制御しない結果であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:09:40 GMT)
Connecting GANs, MFGs, and OT [4.5]
GAN(Generative Adversarial Network)は、画像生成と処理において大きな成功を収めている。本稿では,平均場ゲーム(MFG)と最適輸送の観点からGANを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:59:02 GMT)
MLCTR: A Fast Scalable Coupled Tensor Completion Based on Multi-Layer Non-Linear Matrix Factorization [3.7]
本稿では, テンソル完備問題の組込み学習に焦点をあて, 因子化・完備化のための新しい多層ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。ネットワークアーキテクチャには、オーバーフィッティングを最小限に抑えるためにブロックを構築する一連の低ランク行列因数分解、非直線性のために各層でインターリーブされた転送関数、ネットワークの深さを減少させるバイパス接続など、多くの利点がある。提案アルゴリズムはEPSデータに欠落した値を出力するのに非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 03:08:34 GMT)
Attentive Neural Controlled Differential Equations for Time-series Classification and Forecasting [3.7]
本稿では,時系列分類と予測のための注意神経制御微分方程式(ANCDE)を提案する。非自明なマージンで全てのケースで最高の精度を示す。我々の可視化は、提示された注意機構が重要な情報に焦点をあてることによって機能することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:17:01 GMT)
Estimating the probabilities of causation via deep monotonic twin networks [3.6]
本稿では,2つのネットワーク対実数推定をディープラーニングを用いて実装し,対実数クエリを推定する方法を示す。トレーニング中、既知の識別可能性の制約をどのように強制するかを示し、各対実的なクエリに対する応答が一意に決定されるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 17:11:43 GMT)
Efficient Privacy Preserving Edge Computing Framework for Image Classification [2.7]
本稿では,画像分類のための新しいプライバシー保護エッジコンピューティングフレームワークを提案する。 Autoencoderは各エッジデバイスで個別に教師なしでトレーニングされ、得られた潜在ベクトルはエッジサーバに送信される。エンドユーザーのデータのプライバシーは、追加の暗号化コストなしで潜伏ベクトルを送信することによって保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 05:35:44 GMT)
On the ability of monolingual models to learn language-agnostic representations [2.6]
異なる言語で事前訓練および微調整された単言語モデルが競合性能を実現することを示す。例えば、ドイツ語やポルトガル語のような遠方の言語で事前訓練されたモデルは、英語のタスクでも同様に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:09:44 GMT)
Training Graph Neural Networks by Graphon Estimation [2.6]
本稿では,基礎となるネットワークデータから得られたグラフトン推定値から再サンプリングすることで,グラフニューラルネットワークをトレーニングする。我々のアプローチは競争力があり、多くの場合、他の過度にスムースなGNNトレーニング手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 19:21:48 GMT)
GOHOME: Graph-Oriented Heatmap Output forfuture Motion Estimation [2.4]
GOHOMEは、ハイ定義マップとスパースプロジェクションのグラフ表現を利用してヒートマップを生成する手法である。ヒートマップ出力は、将来可能となるエージェントの位置の制約のない2Dグリッド表現を生成する。ヒートマップ出力はマルチモーダルアンサンブルを可能にし、1$st$ place MissRate$_6$をベストアンサンブルで15$%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 09:34:57 GMT)
Spatiotemporal Inconsistency Learning for DeepFake Video Detection [2.2]
本稿では,水平方向と垂直方向の両方で隣接するフレーム間の時間差を利用して,TIMにおける新しい時間的モデリングパラダイムを提案する。 ISMは、SIMからの空間情報とTIMからの時間情報とを同時に利用し、より包括的な時空間表現を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 13:05:37 GMT)
Estimating permeability of 3D micro-CT images by physics-informed CNNs based on DNS [1.6]
本稿では,地質岩のマイクロCTによる透水率予測手法を提案する。透過性予測専用のCNNのためのトレーニングデータセットは、古典格子ボルツマン法(LBM)によって通常生成される透過性ラベルからなる。その代わりに、定常ストークス方程式を効率的かつ分散並列に解き、直接数値シミュレーション(DNS)を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 08:43:19 GMT)
A review of Quantum Neural Networks: Methods, Models, Dilemma [1.1]
量子コンピュータハードウェアの急速な開発により、QNNの実現のためのハードウェア基盤が確立された。本稿では、実装方法、量子回路モデル、直面する困難という3つの部分から、過去6年間のQNNの開発について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 10:50:34 GMT)
Computable R\'enyi mutual information: Area laws and correlations [0.7]
相互情報は、量子情報に大きな関心を持つ古典的および量子的相関の尺度である。ここでは R'enyi の発散に基づく代替定義を考える。熱領域法則を大域的に従うことと、すべての相関関数を上界に有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 13:36:28 GMT)
OCTAVA: an open-source toolbox for quantitative analysis of optical coherence tomography angiography images [0.3]
ユーザフレンドリーでオープンソースのツールボックスOCTAVAを報告し、OCTA最大強度投影画像の事前処理、セグメンテーション、定量的解析を自動化する。市販・非商用機器およびサンプルのOCTA画像の定量的解析を行い、OCTAVAが微小血管のキャラクタリゼーションの指標を正確に再現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 10:11:42 GMT)
A New Non-Negative Matrix Co-Factorisation Approach for Noisy Neonatal Chest Sound Separation [0.1]
非負のマトリックス共役に基づく新しいアプローチが提案され, 胸部雑音を心臓, 肺, 騒音成分に分離する。この方法は、ノイズ録音の音を分離しながら、20の高品質な心臓と肺の音を訓練することで達成される。その結果, 心臓および肺の音質は有意に改善し, 心拍数3.6bpmと1.2bpmの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 02:48:02 GMT)
LAViTeR: Learning Aligned Visual and Textual Representations Assisted by Image and Caption Generation [0.1]
本稿では,視覚およびテキスト表現学習のための新しいアーキテクチャであるLAViTeRを提案する。メインモジュールであるVisual Textual Alignment (VTA)は、GANベースの画像合成とイメージキャプションという2つの補助的なタスクによって支援される。 CUBとMS-COCOの2つの公開データセットに対する実験結果は、優れた視覚的およびテキスト的表現アライメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:48:46 GMT)
Yquant: Typesetting quantum circuits in a human-readable language [0.0]
Yquantは、単純で可読な言語で量子回路をタイプできる。 yquantはTikZをベースとして高品質なアウトオブボックス出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 09:12:02 GMT)
Weakly supervised semantic segmentation of tomographic images in the diagnosis of stroke [0.0]
本稿では,非コントラスト計算トモグラフィ脳画像上での急性脳梗塞による領域分割の自動アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,いくつかの画像が正確にラベル付けされ,いくつかの画像が不正確なラベル付けされた場合に,弱教師付きシナリオで学習するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 15:24:38 GMT)
Uncovering the Limits of Text-based Emotion Detection [0.0]
感情分類のための最大のコーパスは、GoEmotions、読者によってラベル付けされた58Kメッセージ、Vent、ライターがラベル付けされた33Mメッセージである。我々はベンチマークを設計し、BERT上に2つのシンプルな新しいモデルを含むいくつかの特徴空間と学習アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 16:40:06 GMT)
Two-step dynamics of photoinduced phonon entanglement generation between remote electron-phonon systems [0.0]
光照射された遠隔電子フォノン系におけるフォノン間の量子絡み合いの発生について数値解析を行った。フォノンの絡み合いのダイナミクスは散乱光の時間分解分光によって観察できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:48:51 GMT)
Super-resolution data assimilation [0.0]
我々は、画像超解像技術にインスパイアされた「超解像データ同化(SRDA)」のアプローチをテストしている。低解像度の予測から始めて、ニューラルネットワーク(NN)は高解像度のフィールドをエミュレートし、高解像度の観測を同化するために使用される。 SRDA は低分解能データ同化法と SRDA バージョンを NN の代わりに立方スプラインで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 10:11:09 GMT)
Robust Mitosis Detection Using a Cascade Mask-RCNN Approach With Domain-Specific Residual Cycle-GAN Data Augmentation [0.0]
我々はMIDOGミトーシス検出のためのカスケードアルゴリズムを作成する。我々は最先端の残留サイクルGANを使用して、各スキャナドメインを他のすべてのスキャナドメインに変換する。検出ネットワークのトレーニングには、セントロイドベースの固定サイズのバウンディングボックスを使用するのではなく、ミトーシス固有のバウンディングボックスを作成する。課題を提示する正の例と強の例のみを用いて,フォローアップ分類アンサンブルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:37:31 GMT)
Quantum reference frames: derivation of perspective-dependent descriptions via a perspective-neutral structure [0.0]
我々は、量子参照フレームの観点から物理を記述するための対称性に着想を得たアプローチを開発する。操作的に意味のあるパースペクティブ依存記述は、制約面上のDarboux座標によって与えられることを示す。我々は、量子パースペクティブに依存した記述を導出し、変更することができる量子パースペクティブ中立構造を構築することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 18:09:07 GMT)
Quantum master equations and steady states for the ultrastrong-coupling limit and the strong-decoherence limit [0.0]
超強系-バス結合系に対する量子マスター方程式を導出する。この体制では、強いデコヒーレンスは緩やかな緩和過程によって補完される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 15:28:08 GMT)
Multi-scale dynamical symmetries and selection rules in nonlinear optics [0.0]
EMベクトル場のマクロ力学対称性を記述する最初の一般理論を定式化する。本研究では,高調波発生の枠組みにおいて,マルチスケール選択規則の例を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 22:07:38 GMT)
Moving Object Detection for Event-based Vision using k-means Clustering [0.0]
物体検出の移動はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。イベントベースのカメラは、人間の目の動きを模倣して動作するバイオインスパイアされたカメラである。本稿では,イベントベースデータにおける移動物体の検出におけるk平均クラスタリング手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:43:14 GMT)
Modelling Arbitrary Complex Dielectric Properties -- an automated implementation for gprMax [0.0]
本稿では,Google Summer of Code(GSoC)プログラム2021の一環として実施された新しいモジュールの開発について述べる。マルチデバイ展開を用いて、複雑な分散材料を自動でシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 20:39:31 GMT)
Model retraining and information sharing in a supply chain with long-term fluctuating demands [0.0]
本研究では,サプライチェーンにおけるモデル更新の効果を最小限の設定を用いて検討した。我々は,サプライチェーンの各パーティが独自の予測モデルを持っている場合,非コーディネートモデルの再トレーニングがブルウィップ効果を引き起こすことを示した。また, 関係者間で予測モデルを共有することで, ブルウィップ効果が著しく低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 04:16:04 GMT)
Many-body localization and the emergence of quantum darwinism [0.0]
本研究では,QDの出現に障害が及ぼす影響について検討し,高度に混乱した環境がそれにとって非常に有益であることが確認された。客観性を定量化するために冗長性の欠如の概念を導入することで、環境固有状態の絡み合いエントロピー(EE)と類似して振舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 19:42:48 GMT)
ISyNet: Convolutional Neural Networks design for AI accelerator [0.0]
現在の最先端アーキテクチャは、モデル複雑さを考慮して、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)によって発見されている。本稿では,ニューラルネットワーク探索空間のハードウェア効率の指標として,行列効率測定(MEM),ハードウェア効率の高い演算からなる探索空間,レイテンシを考慮したスケーリング手法を提案する。我々は、ImageNet上のNPUデバイスの設計アーキテクチャと、下流の分類および検出タスクの一般化能力の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 20:57:05 GMT)
High-order geometric integrators for representation-free Ehrenfest dynamics [0.0]
エレンフェスト力学は、アブイニシアト混合量子古典分子動力学の有用な近似である。分子時間依存シュル・オーディンガー方程式の正確な解に対する厳密な近似であるが、エレンフェスト力学はシンプレクティックであり、時間的可逆である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 14:40:21 GMT)
FewshotQA: A simple framework for few-shot learning of question answering tasks using pre-trained text-to-text models [0.0]
現在の最先端の事前訓練モデルでは、良い結果を得るためには、何万ものサンプルを微調整する必要がある。本稿では,事前学習したテキスト・テキスト・モデルを利用した簡易な微調整フレームワークを提案する。我々のモデルでは、XLM-Roberta-largeを最大40F1ポイント、平均33F1ポイントで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 23:08:57 GMT)
Error Detection in Large-Scale Natural Language Understanding Systems Using Transformer Models [0.0]
Alexa、Siri、Cortana、Google Assistantといった大規模な会話アシスタントは、ドメイン、インテント、名前付きエンティティ認識の複数のモデルを使用して、発話毎に処理する。オフラインのTransformerモデルを用いて、ドメイン分類エラーを検出する。そこで我々は,RoBERTaモデルから生成した発話エンコーディングと生産システムのNbest仮説を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 00:10:48 GMT)
Effective user intent mining with unsupervised word representation models and topic modelling [0.0]
電子商取引の爆発により、顧客とエージェント間のテキスト会話が大幅に増加した。テキストデータの背後にある会話意図をデータマイニングする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 01:52:12 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks Predict Elasticity Tensors and their Bounds in Homogenization [0.0]
3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ランダムな異種二相材料と弾力的なマクロスケールの硬さを結びつけるよう訓練されている。 CNNは、標準試験セットだけでなく、ダイヤモンドベースのコーティングの実際の2相微細構造のサンプルにも予測精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 15:46:12 GMT)
Customer 360-degree Insights in Predicting Chronic Diabetes [0.0]
テキサス州を代表する1000万人の顧客の360度データのサンプルを発掘しました。我々は,80%の精度で慢性糖尿病を予測できる分類モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 13:12:53 GMT)
Characterization of Contextuality with Semi-Module \v{C}ech Cohomology and its Relation with Cohomology of Effect Algebras [0.0]
半加群上の vCech コホモロジーにおける閉塞の概念を一般化する。この枠組みは、文脈性へのシェフアプローチで使われる通常のvCechコホモロジーを一般化し、偽陽性を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 15:03:25 GMT)
Automata for dynamic answer set solving: Preliminary report [0.0]
本稿では,動的論理から言語構造を記述したAnswer Set Programming(ASP)の拡張で表現される時間的制約を実装する方法について検討する。その考え方は、動的制約を、元の制約の満足度を強制する論理プログラムの言葉で表現されたオートマトンに変換することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 03:58:12 GMT)
A Comprehensive Approach for UAV Small Object Detection with Simulation-based Transfer Learning and Adaptive Fusion [0.0]
深層学習は、UAVオブジェクト検出に広く採用されているが、このトピックに関する研究は、データセットの量とUAVの小さなスケールによって制限されている。これらの課題に対処するために,シミュレーションデータに基づく伝達学習と適応融合を組み合わせた新しい総合的なアプローチを提案する。実験結果から,UAV物体検出における2.7%の性能向上につながるシミュレーションに基づく伝達学習の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Sep 2021 06:27:13 GMT)