Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Wav-BERT: Cooperative Acoustic and Linguistic Representation Learning for Low-Resource Speech Recognition [159.9]
Wav-BERTは、協調的な音響および言語表現学習法である。我々は、事前訓練された音響モデル(wav2vec 2.0)と言語モデル(BERT)をエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:39:22 GMT)
LODE: Deep Local Deblurring and A New Benchmark [106.8]
我々はBLur-Aware Deblurring Network(BladeNet)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。ローカルブラー合成モジュールは局所的にぼやけたトレーニングペアを生成し、ローカルブラー知覚モジュールは局所的にぼやけた領域を自動的に捕捉し、Blar-guided Space Attentionモジュールは遅延ネットワークを空間的注意でガイドする。我々は,REDS と LODE データセットの広範な実験を行い,BladeNet がPSNR を 2.5dB で改善し,SotAs を局所的に改善し,グローバルデブロアに匹敵する性能を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 15:57:28 GMT)
Conditional probing: measuring usable information beyond a baseline [103.9]
ある表現が、その表現がベースライン表現を探索するよりも高い精度を生成する場合、その表現がプロパティを符号化することを示唆する。本稿では,ベースライン内の情報に対して明示的に条件を定め,条件付き探索を提案する。ケーススタディでは、非文脈単語埋め込みを条件付けした後、部分音声のような特性がネットワークの深い層でアクセス可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:56:58 GMT)
Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.8]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:00:51 GMT)
MirrorWiC: On Eliciting Word-in-Context Representations from Pretrained Language Models [61.5]
言語モデルにおけるワード・イン・コンテクスト(WiC)表現を改善するための教師なしアプローチを提案する。 MirrorWiCは標準的なコントラスト学習設定内でコンテキスト対応の単語表現を学習する。提案した完全教師なしMirrorWiCモデルは,モノリンガル,マルチリンガル,クロスリンガルのすべてのセットアップにおいて,市販のPLMよりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 22:19:01 GMT)
Investigating Crowdsourcing Protocols for Evaluatingthe Factual Consistency of Summaries [59.3]
要約に適用される現在の事前学習モデルは、ソーステキストを誤って表現したり、外部情報を導入したりする事実上の矛盾がちである。評価ベースのLikertスケールとランキングベースのBest-Worst Scalingプロトコルを用いた,事実整合性のためのクラウドソーシング評価フレームワークを構築した。ランキングベースのプロトコルは、データセット間の要約品質をより信頼性の高い尺度を提供するのに対して、Likertレーティングの信頼性はターゲットデータセットと評価設計に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:05:00 GMT)
Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Segmentation with Denoised Pseudo-Labeling [57.0]
ドメイン適応は通常、ソースドメインデータにアクセスして、ターゲットデータとのドメインアライメントのために配布情報を利用する必要があります。多くの実世界のシナリオでは、プライバシの問題により、ターゲットドメインのモデル適応中にソースデータがアクセスできない場合がある。本稿では,本問題に対する新たな擬似ラベル付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:38:21 GMT)
NatCat: Weakly Supervised Text Classification with Naturally Annotated Resources [53.0]
NatCatは、ウィキペディア、Stack Exchange、Redditの3つのデータソースから構築された、テキスト分類のための大規模なリソースである。 NatCatは、オンラインコミュニティ内で自然に起こる手作業によるキュレーションから派生した文書分類ペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:56:52 GMT)
Low-resolution Human Pose Estimation [49.5]
低分解能ポーズ推定のための信頼意識学習(CAL)手法を提案する。 CALは、既存のオフセット学習手法の2つの基本的な制限に対処する: 一貫性のないトレーニングとテスト、分離されたヒートマップとオフセット学習。提案手法は,低分解能人間のポーズ推定における最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 09:13:57 GMT)
ARCA23K: An audio dataset for investigating open-set label noise [48.7]
本稿では、23,000以上のラベル付きFreesoundクリップからなる自動検索およびキュレートされたオーディオデータセットであるARCA23Kを紹介する。本稿では,ARCA23Kのラベリング誤りの大部分は語彙外音声クリップによるものであり,このタイプのラベリングノイズをオープンセットラベルノイズと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:10:25 GMT)
Improving Fairness for Data Valuation in Federated Learning [39.6]
本稿では,フェデレートされたシャプリー値の公平性を改善するために,フェデレーションされたシャプリー値と呼ばれる新しい尺度を提案する。この行列は、最適化から概念やツールを活用することにより、ほぼ低ランクであることが穏やかな条件下で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 02:39:59 GMT)
Hierarchical Relation-Guided Type-Sentence Alignment for Long-Tail Relation Extraction with Distant Supervision [33.6]
本稿では,遠隔教師付き文をエンティティタイプで強化する新しいモデルを提案する。本手法は,(1)文脈自由と関連背景の両方を注入して文レベルの誤りラベルを緩和するペアワイズ型エンリッチ化文符号化モジュールと,(2)三重事実の基本属性で文を豊かにする階層型センテンスアライメントモジュールとから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:46:57 GMT)
Object Tracking by Jointly Exploiting Frame and Event Domain [31.5]
本稿では,単一物体追跡性能を向上させるために,フレーム領域とイベント領域から視覚的手がかりを融合するマルチモーダルアプローチを提案する。提案手法は,両領域の有意義な情報を効果的かつ適応的に組み合わせることができる。提案手法は, 現状のフレームベーストラッキング手法を少なくとも10.4%, 11.9%, 代表的な成功率, 精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:13:25 GMT)
Hybrid Beamforming for RIS-Aided Communications: Fitness Landscape Analysis and Niching Genetic Algorithm [31.5]
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) はコスト効率が良いがエネルギー効率のよい通信を実現するための革新的アプローチである。総和率問題を解くために,新しいニッチ遺伝的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:39:37 GMT)
Multiscale Manifold Warping [28.6]
実世界のデータにおけるマルチスケール多様体潜在構造の利用により,アライメントの改善が期待できることを示す。本稿では、DTWとマルチスケールな多様体学習フレームワークを統合したWOW(Warping on Wavelets)という新しいフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:00:23 GMT)
Robust Automated Framework for COVID-19 Disease Identification from a Multicenter Dataset of Chest CT Scans [27.3]
提案モデルでは,特定の走査プロトコルを用いて,1つのイメージングセンタのみから取得した比較的小さなデータセットに基づいてトレーニングを行った。また、列車とテストセット間のデータシフトに対処するため、教師なしアプローチでモデルを更新できることを示した。実験の結果,提案手法は全テストセットに対して96.15%の精度で良好に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 22:32:55 GMT)
Do Long-Range Language Models Actually Use Long-Range Context? [27.1]
言語モデルは一般的に、短絡した入力シーケンスに基づいて訓練される。近年の自己注意の効率向上に向けた取り組みは、長距離トランスフォーマー言語モデルの普及につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 12:49:43 GMT)
An Exploration And Validation of Visual Factors in Understanding Classification Rule Sets [21.7]
ルールセットは、透明性と知性が必要な設定でモデルロジックを伝える手段として、機械学習(ML)でよく使用される。意外なことに、これまではルールを提示するための視覚的な代替策を探究する作業が限られていた。この作業は、MLモデルを理解するためのコミュニケーション戦略としてルールを使用する場合、実践者がより効果的なソリューションを採用するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:33:16 GMT)
Can images help recognize entities? A study of the role of images for Multimodal NER [20.6]
マルチモーダルな名前付きエンティティ認識(MNER)は、言語理解と視覚的コンテキストのギャップを埋める必要がある。 MNERタスクにイメージを組み込むために多くのマルチモーダルニューラルネットワークが提案されているが、マルチモーダル相互作用を利用するモデルの能力はいまだに理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 22:56:24 GMT)
Towards Zero-Label Language Learning [20.3]
本稿では自然言語処理(NLP)におけるゼロラベル学習について検討する。トレーニング中、どこにでも人間の注釈付きデータを使用しず、モデルが純粋に合成データに基づいて訓練される。 GPT-3における数発の推論の成功に触発されて、教師なしデータ生成というトレーニングデータ生成手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:00:07 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Semantic Consistency across Heterogeneous Modalities for MRI Prostate Lesion Segmentation [19.1]
セマンティック一貫性を促進する2つの新しい損失関数を導入する。特に,高度な拡散強調画像技術であるVERDICT-MRIの性能向上の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:33:26 GMT)
Results on the algebraic matroid of the determinantal variety [16.5]
マトロイドの基底集合の族を示し、これらは全て基底集合であると予想する。この予想は、特別な場合に証明される純粋にステートメントに還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 08:15:05 GMT)
Knowledge-Enhanced Evidence Retrieval for Counterargument Generation [15.9]
我々は,Web上の多様な情報源から証拠を抽出するシステムを構築した。このシステムの中核は自然言語推論(NLI)モデルである。因果関係と例に基づく推論を扱うことを目的とした知識強化NLIモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 04:31:21 GMT)
Preventing Author Profiling through Zero-Shot Multilingual Back-Translation [15.9]
多言語バックトランスレーションによる著者プロファイリングのリスクを効果的に低減する,シンプルなゼロショット方式を提案する。自動評価と人的評価の両方の結果から,本手法が全体の性能を最高のものにすることが示された。私たちは、ダウンストリームタスクでオリジナルのユーティリティの95%を保ちながら、性別と人種の敵対的な予測を最大22%まで下げることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 14:36:22 GMT)
Unsupervised 3D Pose Estimation for Hierarchical Dance Video Recognition [13.3]
階層型ダンスビデオ認識フレームワーク(HDVR)を提案する。 HDVRは2Dポーズシーケンスを推定し、ダンサーを追跡し、同時に対応する3Dポーズと3Dから2Dイメージングパラメータを推定する。推定した3Dポーズシーケンスから、HDVRは身体部分の動きを抽出し、ダンスジャンルから抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:59:37 GMT)
CaTGrasp: Learning Category-Level Task-Relevant Grasping in Clutter from Simulation [11.5]
タスク関連グルーピングは、下流操作タスクが有効なグルーピングのセットを制限している産業組み立てにおいて重要である。本研究では,実世界のデータ収集に時間を要することなく,産業オブジェクトのタスク関連把握を学習するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:48:33 GMT)
Joint Distribution Alignment via Adversarial Learning for Domain Adaptive Object Detection [11.3]
教師なしのドメイン適応オブジェクト検出は、リッチラベル付きデータで訓練された元のソースドメインから、ラベルなしデータで新しいターゲットドメインに適応することを目的としている。近年、主流のアプローチは、敵対的学習を通じてこのタスクを実行するが、それでも2つの制限に悩まされている。上記の課題に対処するために,JADF(Joint Adaptive Detection framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:27:08 GMT)
Model-Based Approach for Measuring the Fairness in ASR [11.1]
興味のサブグループ間でのWER差をよりよく測定し解釈するために、混合効果ポアソン回帰を導入する。本稿では,合成音声データと実世界の音声データに対するモデルベースアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 05:24:01 GMT)
Multi-Task Learning in Natural Language Processing: An Overview [10.4]
マルチタスク学習(MTL)は、関連するタスクの有用な情報を利用して、複数のタスクにおける同時パフォーマンス改善を実現する。 NLPタスクで使用されるMTLアーキテクチャをまずレビューし、それらを並列アーキテクチャ、階層アーキテクチャ、モジュールアーキテクチャ、生成逆アーキテクチャを含む4つのクラスに分類する。マルチタスクモデルを適切に訓練するために,損失構成,データサンプリング,タスクスケジューリングの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 14:51:51 GMT)
DeepPoint: A Deep Learning Model for 3D Reconstruction in Point Clouds via mmWave Radar [10.1]
本稿では,3次元オブジェクトをポイントクラウド形式で生成するディープラーニングモデルであるDeepPointを紹介する。 3DRIMRのStage 1で生成されたオブジェクトの2D深度画像を入力として、オブジェクトの滑らかで密度の高い3D点雲を出力する。実験により,本モデルが元の3DRIMRや他の標準技術よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:28:20 GMT)
Probabilistic Bearing Fault Diagnosis Using Gaussian Process with Tailored Feature Extraction [10.1]
転がり軸受は、過酷な環境下での長時間の運転により、様々な障害にさらされる。現在の深層学習法は, 決定論的分類の形で軸受断層診断を行う。本研究では,予測の不確実性を考慮した確率的故障診断フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:34:29 GMT)
Regularize! Don't Mix: Multi-Agent Reinforcement Learning without Explicit Centralized Structures [8.9]
Em Multi-Agent Regularized Q-learning (MARQ) と呼ばれる明示的な協調構造を学習するのではなく、正規化を用いたマルチエージェント強化学習を提案する。提案アルゴリズムは,複数のベンチマークマルチエージェント環境において評価され,MARQが複数のベースラインや最先端のアルゴリズムより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:58:38 GMT)
Greedy UnMixing for Q-Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning [8.9]
本稿では,協調型マルチエージェント強化学習(MARL)のためのGreedy UnMix(GUM)を紹介する。これは、MARL法が大きな共同状態-作用空間の一部として値の過大評価によって失敗するシナリオを避けることを目的としている。我々は,既存のQ-learning MARL手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:35:18 GMT)
Dual Behavior Regularized Reinforcement Learning [8.9]
強化学習は、環境とのインタラクションや経験の活用を通じて、様々な複雑なタスクを実行することが示されている。本稿では,反実的後悔最小化に基づく二元的利点に基づく行動ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:47:18 GMT)
Doubly infinite residual neural networks: a diffusion process approach [8.6]
ディープResNetは望ましくないフォワードプロパゲーション特性に悩まされないことを示す。我々は2つの無限完全接続 ResNet に焦点を当て、i.i.d を考える。我々の結果は、未スケールのネットワークのパラメータが i.d. であり、残余ブロックが浅い場合、ResNetの2倍の表現力に制限があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:19:59 GMT)
Surprisingly Popular Algorithm-based Adaptive Euclidean Distance Topology Learning PSO [7.2]
粒子の性能を評価するために、適合性に頼るだけでなく、粒子の新しい測定基準を構築します。通信トポロジが模範選択に与える影響から,適応型ユークリッド距離動的トポロジを提案する。提案したSpadePSOを,全CEC2014ベンチマークスイート,拡散スペクトルレーダ多相符号化設計,および常微分方程式の推論で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 08:33:49 GMT)
Optimal Ensemble Construction for Multi-Study Prediction with Applications to COVID-19 Excess Mortality Estimation [7.0]
マルチスタディ・アンサンブルは、研究固有のモデルに適合し、アンサンブル重みを別々に推定する2段階戦略を用いる。このアプローチは、モデル適合段階でのアンサンブル特性を無視し、効率を損なう可能性がある。パンデミックの開始前にはほとんどデータが入手できない場合、他の国のデータを活用することで、予測精度が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:52:41 GMT)
What BERT Based Language Models Learn in Spoken Transcripts: An Empirical Study [6.7]
本稿では,BERT に基づく言語モデル (BERT, RoBERTa) を探索し,音声の手がかりのない多言語特性を理解する能力について検討する。実験結果から,LMは語彙トークンから停止予測やオーバートーク検出などの会話特性を捉えるのに驚くほど優れていることが示唆された。 2つのベンチマークデータセット上で、上記プロパティの有効性と転送性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 11:23:50 GMT)
HPTQ: Hardware-Friendly Post Training Quantization [6.5]
ハードウェアフレンドリーなポストトレーニング量子化(HPTQ)フレームワークを導入する。分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,ポーズ推定の4つのタスクについて大規模な研究を行う。ハードウェアフレンドリーな制約の下で競争結果が得られることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 12:45:01 GMT)
Towards Representation Learning for Atmospheric Dynamics [6.3]
本研究では,大気力学に特化して設計された新しい自己教師型表現学習手法を提案する。私たちのアプローチは、AtmoDistと呼ばれ、単純で補助的なタスクでニューラルネットワークをトレーニングします。我々は、AtmoDistを用いて、GANに基づく渦性と発散の超解像の計量を定義することでこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 07:43:30 GMT)
UPV at CheckThat! 2021: Mitigating Cultural Differences for Identifying Multilingual Check-worthy Claims [6.2]
本稿では,意図しないバイアスを軽減するための補助課題として,言語識別タスクを提案する。その結果,言語識別とチェックアワーなクレーム検出タスクを併用することで,選択した言語の性能向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:46:16 GMT)
CLIFF: Contrastive Learning for Improving Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization [6.0]
我々は、与えられた記事に忠実で事実に整合した抽象的な要約を生成することを研究する。参照要約を正のトレーニングデータとして活用し、誤要約を負のトレーニングデータとして自動生成し、両者を区別し易い要約システムを訓練する、新しいコントラスト学習定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:05:21 GMT)
On the Noise Stability and Robustness of Adversarially Trained Networks on NVM Crossbars [6.0]
Deep Neural Networks (DNN) の適応的トレーニングは、堅牢性のベンチマーク手法である。本研究では,NVMクロスバー型アナログハードウェアで提供される対向学習と固有ロバスト性を用いて,そのようなネットワークの雑音安定性について検討する。この結果から, ハードウェアの非理想性と, 最適ロバスト性と性能を実現するために$epsilon_train$を慎重に校正する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 04:59:39 GMT)
A Framework for Institutional Risk Identification using Knowledge Graphs and Automated News Profiling [5.6]
世界中の組織は、世界中の運用に影響を与えるさまざまなリスクに直面しています。リスクが生まれる前に潜在的なリスクを検知し、評価する、堅牢なリスク識別プロセスを持つことが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 11:06:12 GMT)
Towards Automatic Bias Detection in Knowledge Graphs [5.4]
本稿では,数値バイアス指標に基づいて,知識グラフの埋め込みにおけるバイアスを識別するフレームワークについて述べる。本稿では,職業予測の課題に対する3つの異なるバイアス尺度を用いて,この枠組みを説明する。バイアスを負った関係は、その後の偏見を判断するために意思決定者に渡される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:58:25 GMT)
Ontology-based n-ball Concept Embeddings Informing Few-shot Image Classification [5.2]
ViOCEは、ニューラルネットワークベースの視覚アーキテクチャに、$n$-ballの概念を組み込む形で、象徴的な知識を統合する。本稿では,2つの標準ベンチマークにおいて,画像分類のタスクを用いてViOCEを評価し,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 05:35:43 GMT)
Splitfed learning without client-side synchronization: Analyzing client-side split network portion size to overall performance [4.7]
Federated Learning (FL)、Split Learning (SL)、SplitFed Learning (SFL)は、分散機械学習における最近の3つの発展である。本稿では,クライアント側モデル同期を必要としないSFLについて検討する。 MNISTテストセットでのMulti-head Split Learningよりも1%-2%の精度しか得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 22:57:23 GMT)
Identifying Autism Spectrum Disorder Based on Individual-Aware Down-Sampling and Multi-Modal Learning [4.3]
本稿では,脳ネットワーク全体のパーソナライズされた低解像度表現を学習するfMRIの特徴抽出手法を提案する。本モデルでは,平均分類精度85.95%,平均AUC0.92を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 14:22:55 GMT)
RSI-Net: Two-Stream Deep Neural Network Integrating GCN and Atrous CNN for Semantic Segmentation of High-resolution Remote Sensing Images [3.5]
本稿では,リモートセンシング画像(RSI-Net)のセマンティックセグメンテーションのための2ストリームディープニューラルネットワークを提案する。実験はVayhingen、Potsdam、Gaofen RSIデータセットで実施されている。その結果,6つの最先端RSIセマンティックセグメンテーション法と比較して,総合的精度,F1スコア,カッパ係数において,RSI-Netの優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 15:57:20 GMT)
Clinical Validation of Single-Chamber Model-Based Algorithms Used to Estimate Respiratory Compliance [3.0]
人工肺のオープンで臨床的に検証されたデータセットを構築し,18名の挿管患者から約4万回の呼吸を行った。次に,呼吸コンプライアンスを推定する「単一室」モデルを用いた15種類のアルゴリズムの評価を行った。特に,4種類の患者換気器の非同期性に基づくアルゴリズムの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 07:34:15 GMT)
Capsule networks with non-iterative cluster routing [2.9]
既存の手順では、カプセルは次の層のカプセルの予測(最終投票)を生成する。提案したクラスタルーティングでは、カプセルは次の層カプセルの個々の投票ではなく、投票クラスタを生成する。提案したカプセルネットワークは、より少ないパラメータでFashion-MNISTとSVHNデータセット上で最高の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:14:22 GMT)
Mind the Gap: Reimagining an Interactive Programming Course for the Synchronous Hybrid Classroom [1.7]
同期ハイブリッド教室は、対面授業を安全に再開する潜在的な方法である。これは、リモートの受講生が自分のエンゲージメントと物理的な仲間の「ギャップ」を知覚するリスクなど、課題が伴う。このリスクを軽減するために、インタラクティブなプログラミングコースがハイブリッドデリバリにどのように適応したのかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:49:06 GMT)
JEM++: Improved Techniques for Training JEM [1.6]
JEM(Joint Energy-based Model)は、現代のCNN分類器の強力な識別力を保持するハイブリッドモデルである。我々は,JEMの精度,トレーニング安定性,スピードを全面的に向上させるために,さまざまな新しいトレーニング手順とアーキテクチャ機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 00:17:46 GMT)
ComicGAN: Text-to-Comic Generative Adversarial Network [1.5]
テキスト記述に基づいて漫画を合成する新しいテキスト・ツー・イメージGANであるComicGANを実装した。我々は,提案するComicGANについて,記述からの画像生成と対話からの画像生成という2つのシナリオで広く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 13:31:32 GMT)
Traffic-Net: 3D Traffic Monitoring Using a Single Camera [1.2]
我々は,1台のCCTVトラヒックカメラを用いたリアルタイムトラヒック監視のための実用的なプラットフォームを提供する。車両・歩行者検出のためのカスタムYOLOv5ディープニューラルネットワークモデルとSORT追跡アルゴリズムの改良を行った。また、短時間・長期の時間的ビデオデータストリームに基づく階層的なトラフィックモデリングソリューションも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 16:59:01 GMT)
Automated and Explainable Ontology Extension Based on Deep Learning: A Case Study in the Chemical Domain [0.9]
本稿では,大規模ドメインの自動オントロジー拡張のための新しい方法論を提案する。我々は,ChEBIオントロジーとそれらが属するクラスから,葉ノード上のトランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルを訓練した。提案モデルでは,F1総合スコアが0.80となり,前回よりも6ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:37:08 GMT)
Navigating the Kaleidoscope of COVID-19 Misinformation Using Deep Learning [0.8]
対象ドメインの局所的コンテキストとグローバル的コンテキストの両方をキャプチャする効果的なモデルを提案する。 i) 深層トランスフォーマーをベースとした事前学習モデルでは, 混合ドメイン変換学習が有効であり, 局所的な文脈を捉えるのが得意であり, 一般化が不十分である。浅いネットワークベースのドメイン固有モデルと畳み込みニューラルネットワークの組み合わせは、階層的な方法でターゲットデータから局所的およびグローバル的コンテキストを直接抽出し、より一般化可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 15:49:25 GMT)
Harnessing the Power of Ego Network Layers for Link Prediction in Online Social Networks [0.7]
予測は典型的には教師なしまたは教師なしの学習に基づいている。個人の社会的構造に関するより豊かな情報は、より良い予測につながるかもしれないと我々は主張する。社会的認識が予測性能に大きな改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:49:10 GMT)
Baby Robot: Improving the Motor Skills of Toddlers [0.5]
著者らは、強化学習とコンピュータビジョン技術を使って、自律的に動く車のようなおもちゃを開発した。ロボットの動作は、障害物を避けながら、以前に認識された、または少なくとも検出された標的の赤ちゃんから逃げることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:00:44 GMT)
Machine Learning Methods for Identifying Atrial Fibrillation Cases and Their Predictors in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy: The HCM-AF-Risk Model [0.4]
肥大型心筋症 (HCM) は心房細動の頻度が高く, 脳卒中リスクが高い。我々は、データ駆動型機械学習に基づく手法を開発し応用し、AFの事例を識別する。我々のモデルは,HCM における AF 症例の同定のための,最初の機械学習に基づく手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:00:49 GMT)
Co-occurrence of medical conditions: Exposing patterns through probabilistic topic modeling of SNOMED codes [0.4]
腎疾患に罹患している人には、特に共起状態が一般的である。本研究の目的は,確率的枠組みを用いた患者の共起医療状況のパターンを同定し,特徴付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:34:21 GMT)
Identifying Ventricular Arrhythmias and Their Predictors by Applying Machine Learning Methods to Electronic Health Records in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy(HCM-VAr-Risk Model) [0.4]
心室性不整脈(VAr)を有する肥大型心筋症患者を臨床的属性を用いて同定するための機械学習の最初の応用である。臨床的変数は93例, VArは22例であった。提案手法では,確立した10個のSCD予測器に加えて,12個の新しいVAr予測器を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:11:07 GMT)
Simple and Efficient Unpaired Real-world Super-Resolution using Image Statistics [0.1]
本稿では,実世界のSRネットワークの簡易かつ効率的なトレーニング方法を提案する。我々のフレームワークは2つのGANで構成されており、1つはHR画像をLR画像に変換するためのもので、もう1つはLR画像をHRに変換するためのものである。我々は,提案したデータサンプリング戦略を用いて,GANを用いた未ペア画像翻訳を効率的に学習できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:10:33 GMT)
X-ray vacuum diffraction at finite spatio-temporal offset [0.0]
量子真空非線形性の個々のシグネチャとして真空回折に焦点を当てる。真空複屈折実験において,信号背景分離を改良する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:51:52 GMT)
Winning the Ransomware Lottery: A Game-Theoretic Model for Mitigating Ransomware Attacks [0.0]
我々は,実際のランサムウェア攻撃のデータに基づいて,期待値モデルを構築した。ランサムウェア運用者に対して敵対的な環境を奨励するための緩和策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:18:34 GMT)
Unified and Multilingual Author Profiling for Detecting Haters [0.0]
このフレームワークは、ツイートを文変換器でエンコードし、ユーザプロファイルを学習するための重要なツイートを選択するためのアテンションメカニズムを適用する。提案モデルは,最先端の多言語トランスモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:53:23 GMT)
Training Dynamic based data filtering may not work for NLP datasets [0.0]
NLPデータセットにおける誤り例を識別するために,AUM(Area Under the Margin)測定値の適用性を検討した。我々は,NLPデータセットのAUM測定値を用いて誤ラベル付きサンプルをフィルタリングできることを発見したが,同時に,かなりの数の正確なラベル付きポイントを除去した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:50:45 GMT)
Towards robustness under occlusion for face recognition [0.0]
本稿では,ResNetのバックボーンを用いた顔認識パイプラインの性能に及ぼすオクルージョンの影響を評価する。入力画像に適用した8種類のオクルージョンマスクを設計した。閉塞下でのロバスト性を高めるために,我々は2つのアプローチを踏襲した。 2つ目はCutmixで、長方形のパッチを使ってトレーニング画像とラベルを混ぜる正規化戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 08:27:57 GMT)
Topology, Convergence, and Reconstruction of Predictive States [0.0]
本研究では,測度の弱いトポロジにおける経験的サンプルから,予測状態の収束が達成可能であることを示す。これらの表現は、高メモリプロセスの再構築において特に有用であり、カーネル・ヒルベルト空間に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:52:11 GMT)
Theory of the Magnon Parametron [0.0]
マイクロ波パワー, 応用磁場, 温度の関数としてマグノン・パラメトロンの力学を計算した。安定なイジングスピン, 熱活性化スイッチングの電信ノイズ, 温度が低い状態の中間状態の3つの動的位相を, 有意な蒸留可能なマグノンの絡み合いと量子的に相関していることを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 12:59:13 GMT)
Rethnicity: Predicting Ethnicity from Names [0.0]
Bidirectional LSTMをモデルとして、フロリダ投票登録をトレーニングデータとして使用します。データセットの不均衡を調整することにより、マイノリティグループの正確性に特別な注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 21:30:22 GMT)
Quantum variational PDE solver with machine learning [0.0]
本稿では,機械学習(ML)方式を応用した量子変分法(QuVa)PDEソルバを提案する。この解法におけるコア量子処理は、特別に設計された量子演算子の期待値を効率的に計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:30:02 GMT)
On the strong superadditivity of entanglement of formation -- Conditions and examples [0.0]
形成の絡み合いの強い超付加性は、一般には正しくない。生成の絡み合いの強い超加法的条件を提供し、強い超加法的状態のクラスを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:59:52 GMT)
On the effect of decoherence on quantum tunnelling [0.0]
デコヒーレンス率を最小限の侵入で間接的に検討することが示唆された。脱コヒーレンスとはエネルギーの重要な交換を伴わない一般的なプロセスとして理解されていますその結果,本態性脱コヒーレンスと環境との相互作用による脱コヒーレンスの影響は似ているが,同じではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 02:40:15 GMT)
Locally-symplectic neural networks for learning volume-preserving dynamics [0.0]
音量保存力学を学習するための局所シンプレクティックニューラルネットワーク LocSympNets を提案する。 LocSympNets の構成は、体積保存力学系のベクトル場の局所ハミルトン記述の定理に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 15:58:09 GMT)
Jointly Modeling Aspect and Polarity for Aspect-based Sentiment Analysis in Persian Reviews [0.0]
本稿では,ACD と ACP のサブタスクに着目し,両問題を同時に解決する。ペルシアのレビューのデータセットはCinemaTicketのウェブサイトから収集され、14のカテゴリから2200のサンプルが集められた。サンプルベースおよびラベルベースメトリクスを用いて,収集したデータセットを用いてモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:09:06 GMT)
Identification of AC Networks via Online Learning [0.0]
本稿では,トポロジ情報と線パラメータを抽出したネットワークアクセタンス行列を推定するオンライン学習手法を提案する。提案手法は既存の手法を改良し,現実的なテストベッドの数値的研究によりその有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 18:58:04 GMT)
Generalized Translation and Scale Invariant Online Algorithm for Adversarial Multi-Armed Bandits [0.0]
敵の多腕バンディット問題について検討し、任意の翻訳と腕の損失のスケールで不変な完全にオンラインのアルゴリズムフレームワークを作成する。我々のアルゴリズムは、普遍的な予測の観点から機能し、使用する性能指標は、任意のアーム選択シーケンスに対して期待された後悔である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 20:13:59 GMT)
FST Morphological Analyser and Generator for Mapud\"ungun [0.0]
本稿では、Mapud"ungunの主な形態音韻学的側面を説明し、それらが何を引き起こすのか、それらがどのような状況で起こるのかを説明する。本稿では, 有限状態形態素解析器を用いて, Mapuche ワード形式で相互作用する全てのコンポーネントを分類し, 適切にタグ付けできる計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:32:17 GMT)
Efficient Urban-scale Point Clouds Segmentation with BEV Projection [0.0]
ほとんどのディープポイントクラウドモデルは、直接3Dポイントクラウド上で学習を行います。本稿では,高密度の鳥眼視射影に3次元点雲を移すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:49:59 GMT)
Distributed Quantum Sensing with Squeezed-Vacuum Light in a Configurable Network of Mach-Zehnder Interferometers [0.0]
我々は、任意の数$d geq 1$の位相シフトを並列に推定するために、分散マッハ・ツェンダー干渉計(MZIs)のセンサネットワークについて検討した。我々の手法は、分散量子センシングにおける様々な応用への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 17:40:24 GMT)
DECORAS: detection and characterization of radio-astronomical sources using deep learning [0.0]
我々は,VLBI(Very Long Baseline Interferometry)観測から遠点と遠点の両方を検出する深層学習に基づくDECRASを提案する。当社のアプローチは,低数の畳み込みレイヤを使用してソース検出にスケーラブルなソリューションを提供する,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。 DECORASは検出されたソースの位置を0.61$pm$ 0.69 masに復元でき、有効半径とピーク表面の明るさはそれぞれ98および94パーセントで20%以内に回収される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 08:03:36 GMT)
Complementing the Linear-Programming Learning Experience with the Design and Use of Computerized Games: The Formula 1 Championship Game [0.0]
この文書は、競争の激しい状況の中で優位性を達成するために複雑な状況をモデル化することに焦点を当てている。数学モデリングプロセスと最適化問題定式化を実行するコンピュータゲームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:48:00 GMT)
Artificial Intelligence in the Low-Level Realm -- A Survey [0.0]
我々は、OSの主要な責務において、AIアプローチ、特に機械学習を利用する方法と努力を求めます。言い換えれば、答えるべき主な質問は、従来のOSカーネルのメインタスクを改善する上で、AIがどのように直接的に役割を担ってきたか、という点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 19:36:54 GMT)
Adversarial Training with Contrastive Learning in NLP [0.0]
本稿では,言語処理タスクを逆学習するために,比較学習(ATCL)を用いた逆学習を提案する。中心となる考え方は、高速勾配法(FGM)によって入力の埋め込み空間に線形摂動を生じさせ、元の表現と摂動表現を対照的な学習によって密に保つようモデルを訓練することである。この結果から, 定量的(複雑度, BLEU) のスコアは, ベースラインに比べて向上しただけでなく, 両タスクのセマンティックレベルにおいても, 質的な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 07:23:45 GMT)
A two-step machine learning approach for crop disease detection: an application of GAN and UAV technology [0.0]
本稿では,低忠実度および高忠実度画像を連続的に解析する2段階の機械学習手法を提案する。その結果,高忠実度系では96.3%,低忠実度系では75.5%の信頼度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 03:51:20 GMT)
A thorough introduction to non-relativistic matrix mechanics in multi-qudit systems with a study on quantum entanglement and quantum quantifiers [0.0]
この記事では、非相対論的行列力学の深い理解を提供する。それぞれ1-qubit, 1-qutrit, 2-qubit, 2-qudit コヒーレントおよび非コヒーレント密度演算子を導出し解析する。また、量子非破壊測定、量子デコヒーレンス、特に量子エンタングルメントの基本的な概念についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 06:49:31 GMT)
A Study of the Generalizability of Self-Supervised Representations [0.0]
近年の自己教師付き学習(SSL)により、ラベルのないデータから一般化可能な視覚表現を学習できるようになった。本稿では,SSLモデルとSLモデルの一般化可能性について,その予測精度および予測信頼度を用いて検討する。 SSL表現はSL表現と比較して一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 15:57:37 GMT)
A Data-Driven Convergence Bidding Strategy Based on Reverse Engineering of Market Participants' Performance: A Case of California ISO [0.0]
コンバージェンス入札(コンバージェンス入札、別名仮想入札)は、近年、ホールセール電気市場で広く採用されている。市場参加者は、日頭市場の位置的限界価格とリアルタイム市場位置的限界価格との差を仲裁する機会を提供する。市場参加者が現在使用している様々なコンバージェンス入札戦略を学習し、特徴付けし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Sep 2021 22:19:10 GMT)