Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Joint Multi-Dimension Pruning via Numerical Gradient Update [120.6]
本稿では,空間,深さ,チャネルの3つの重要な側面において,ネットワークを同時に切断する方法であるジョイント・マルチディメンジョン・プルーニング(ジョイント・プルーニング)を提案する。本手法は,1つのエンドツーエンドトレーニングにおいて3次元にわたって協調的に最適化され,従来よりも効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:03:11 GMT)
Long-Range Feature Propagating for Natural Image Matting [93.2]
自然画像マッチングは、トリマップ内の未知領域のアルファ値を推定する。近年、深層学習に基づく手法は、その類似性に応じて、既知の領域から未知領域へのアルファ値の伝播を行っている。本稿では,Alpha matte 推定のために受信フィールド外における長距離コンテキスト特徴を学習する Long-Range Feature Propagating Network (LFPNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 01:17:17 GMT)
Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.4]
気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:37:05 GMT)
Logical Credal Networks [87.3]
本稿では,論理と確率を組み合わせた先行モデルの多くを一般化した表現的確率論的論理である論理的クレダルネットワークを紹介する。本稿では,不確実性のあるマスターミンドゲームを解くこと,クレジットカード詐欺を検出することを含む,最大後部推論タスクの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 00:00:47 GMT)
Learning to Selectively Learn for Weakly-supervised Paraphrase Generation [81.7]
弱監督データを用いた高品質なパラフレーズを生成するための新しい手法を提案する。具体的には、弱制御されたパラフレーズ生成問題に以下のように取り組む。検索に基づく擬似パラフレーズ展開により、豊富なラベル付き並列文を得る。提案手法は,既存の教師なしアプローチよりも大幅に改善され,教師付き最先端技術と同等の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 23:31:13 GMT)
Jointly Learning to Repair Code and Generate Commit Message [78.4]
バグの多いコード、固定コード、新しいタスクのコミットメッセージを含む多言語3重データセットを構築した。カスケード方式の誤り伝搬問題に対処するため,コード修復とコミットメッセージ生成の両立が可能なジョイントモデルを提案する。実験結果から,教師学習法とマルチタスク学習法を併用した拡張カスケードモデルにより,自動コード修復のメトリクスの最良のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:08:28 GMT)
Data, Assemble: Leveraging Multiple Datasets with Heterogeneous and Partial Labels [75.5]
は、データセットのアセンブリから部分的にラベル付けされたデータの完全な可能性を解き放つことを目的としている。また,「ネガティブな例」からの学習が関心のクラス分類とセグメンテーションを促進することを示す。我々のモデルはマイノリティ階級の病気を識別する上で特に強力であり、平均して3ポイント以上の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 02:48:17 GMT)
Auditing AI models for Verified Deployment under Semantic Specifications [65.1]
AuditAIは、解釈可能な形式検証とスケーラビリティのギャップを埋める。 AuditAIは、画素空間の摂動のみを用いた検証の限界に対処しながら、検証と認定トレーニングのための制御されたバリエーションを得られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:53:24 GMT)
MINIMAL: Mining Models for Data Free Universal Adversarial Triggers [57.1]
我々は、NLPモデルから入力非依存の逆のトリガーをマイニングするための、新しいデータフリーアプローチ、MINIMALを提案する。我々はスタンフォード・センティメント・ツリーバンクの正のクラスを93.6%から9.6%に減らした。 SNLI(Stanford Natural Language Inference)では、このシングルワードトリガーによって、エンターメントクラスの精度が90.95%から0.6%未満に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 17:24:48 GMT)
Opacus: User-Friendly Differential Privacy Library in PyTorch [54.9]
私たちは、差分プライバシーでディープラーニングモデルをトレーニングするための、オープンソースのPyTorchライブラリであるOpacusを紹介します。シンプルでユーザフレンドリなAPIを提供しており、コードに最大2行を追加することで、マシンラーニングの実践者がトレーニングパイプラインをプライベートにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:10:54 GMT)
Motivating Learners in Multi-Orchestrator Mobile Edge Learning: A Stackelberg Game Approach [54.3]
Mobile Edge Learningは、異種エッジデバイス上で機械学習モデルの分散トレーニングを可能にする。 MELでは、十分なトレーニングデータやコンピューティングリソースを入手することなく、トレーニング性能が低下する。そこで我々は2ラウンドのStackelbergゲームとしてオーケストレータとラーナーの相互作用を定式化するインセンティブ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 17:27:48 GMT)
Distribution-sensitive Information Retention for Accurate Binary Neural Network [50.0]
本稿では、前向きのアクティベーションと後向きの勾配の情報を保持するために、新しいDIR-Net(Distribution-sensitive Information Retention Network)を提案する。我々のDIR-Netは、主流かつコンパクトなアーキテクチャの下で、SOTAバイナライゼーションアプローチよりも一貫して優れています。我々は、実世界のリソース制限されたデバイス上でDIR-Netを行い、ストレージの11.1倍の節約と5.4倍のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:59:39 GMT)
Contrastive Learning for Mitochondria Segmentation [42.8]
本稿では,ミトコンドリアのセグメンテーションを改善するために,より優れた特徴表現をハードケースから学習するための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 We show the effective of our method on MitoEM dataset and as FIB-SEM dataset and showed better or on as the state-of-the-art results。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 13:15:26 GMT)
Beyond Robustness: A Taxonomy of Approaches towards Resilient Multi-Robot Systems [41.7]
我々はエージェントとマルチロボットシステムのネットワークにおけるレジリエンスの達成方法を分析する。我々はレジリエンスがエンジニアリング設計の中心となる必要があると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 11:25:02 GMT)
MC$^2$-SF: Slow-Fast Learning for Mobile-Cloud Collaborative Recommendation [41.2]
本研究では,モバイルクラウド協調型レコメンデーション(MC$2-SF)を相互に活用するためのスローファスト学習機構を提案する。 MC$2$-SFでは,クラウドモデルとモバイルモデルはそれぞれ,実世界のシナリオにおける相互作用周波数に応じて,遅いコンポーネントと速いコンポーネントとして扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:38:03 GMT)
Exploring Long Tail Visual Relationship Recognition with Large Vocabulary [40.5]
我々は,Long-Tail Visual Relationship Recognition(LTVRR)の課題に関する最初の大規模研究を行っている。 LTVRRは、ロングテールから得られる構造化された視覚的関係の学習を改善することを目的としている。 VG8K-LTとGQA-LTという2つのLTVRR関連ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 04:13:23 GMT)
A Novel Patch Convolutional Neural Network for View-based 3D Model Retrieval [36.1]
ビューベース3次元モデル検索のための新しいパッチ畳み込みニューラルネットワーク(PCNN)を提案する。提案したPCNNは, それぞれ93.67%, 96.23%と, 最先端のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:18:23 GMT)
Negative Statements Considered Useful [33.3]
本論では, 持たない有能な言明を明確に述べる。このような無効な文が豊富にあるため、それらをコンパイルするためには、給与によるランク付けに対処する必要がある。本稿では,否定文のコンパイルとランク付けのための統計的推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 09:02:47 GMT)
Systematic Generalization on gSCAN: What is Nearly Solved and What is Next? [32.0]
クロスモーダルアテンションを持つ汎用トランスフォーマーベースモデルは,gSCANベンチマークの大部分で高い性能を達成している。本稿では,オブジェクト間の関係を視覚環境に組み込むデータを生成することで,gSCANのための新しいタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 00:08:42 GMT)
Deciding Whether to Ask Clarifying Questions in Large-Scale Spoken Language Understanding [28.2]
大規模会話エージェントは、様々なあいまいさでユーザの発話を理解するのに苦しむことがある。本稿では,あいまいさと文脈的信号による仮説を生かした神経自覚モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:32:10 GMT)
Overview of the CLEF-2019 CheckThat!: Automatic Identification and Verification of Claims [27.0]
CheckThat!ラボでは、英語とアラビア語の2つの異なる言語で2つのタスクをこなした。 Task 1の最も成功したアプローチは、さまざまなニューラルネットワークとロジスティック回帰を使用した。ラーニング・トゥ・ランクは、サブタスクAの最高スコアランで使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:08:09 GMT)
Multi-source Few-shot Domain Adaptation [26.7]
マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数の完全ラベルのソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに予測モデルを転送することを目的としている。本稿では,Multi-source Few-shot Domain Adaptation (MFDA)について検討する。本稿では,MSFAN(Multi-Source Few-shot Adaptation Network)と呼ばれ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, 25 Sep 2021 15:54:01 GMT)
VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations [25.1]
VirTexは、意味的に密接なキャプションを使用して視覚表現を学習する事前学習のアプローチである。我々はCOCOキャプションのスクラッチから畳み込みネットワークを訓練し、それらを下流認識タスクに転送する。すべてのタスクにおいて、VirTexはImageNetで学んだもの(教師なしまたは教師なし)と一致するか、あるいは超える機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 23:45:16 GMT)
FedProc: Prototypical Contrastive Federated Learning on Non-IID data [24.2]
フェデレーション学習は、複数のクライアントが協力してディープラーニングモデルをトレーニングし、トレーニングデータをローカルに保持することを可能にする。我々はFedProc: 原型的コントラスト型フェデレーション学習を提案する。 FedProcは計算コストを許容して精度を$1.6%sim7.9%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 04:32:23 GMT)
L$^{2}$NAS: Learning to Optimize Neural Architectures via Continuous-Action Reinforcement Learning [23.3]
微分可能なアーキテクチャサーチ(NAS)は、ディープニューラルネットワーク設計において顕著な結果を得た。 L$2$は,DART201ベンチマークやNASS,Imse-for-All検索ポリシで,最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:26:30 GMT)
Profiling Neural Blocks and Design Spaces for Mobile Neural Architecture Search [21.5]
Once-for-All(MobileNetV3)、ProxylessNAS、ResNetファミリを構築するために使用されるニューラルネットワークブロックを分析する。探索空間を縮小した検索は、元の検索空間を探索するよりも、精度の高いレイテンシフロンティアを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:34:45 GMT)
Learning Neural Templates for Recommender Dialogue System [21.3]
本稿では,レコメンダ対話システムのためのNTRDという新しいフレームワークを提案する。項目推薦から対話生成を分離する。我々の手法は従来の最先端手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:33:07 GMT)
Improved statistical machine translation using monolingual paraphrases [20.5]
統計的機械翻訳システムの学習データを「無料」に拡張するための新しい単言語文言い換え法を提案する。名詞化合物を適切な前置詞を用いて言い換える文変種と副詞を生成する。評価の結果,トレーニングデータの2倍の33%～50%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:29:47 GMT)
Regularization Matters: A Nonparametric Perspective on Overparametrized Neural Network [20.1]
タンジェント降下(GD)によってトレーニングされた過度にパラメータ化されたニューラルネットワークは、任意のトレーニングデータを確実に過度に適合させることができる。本稿では、過度にパラメータ化されたニューラルネットワークが、ランダムノイズの存在下での真のターゲット関数をいかに回復するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:42:26 GMT)
Graph Reasoning with Context-Aware Linearization for Interpretable Fact Extraction and Verification [18.8]
本稿では,テキストと表のエビデンスを用いて事実抽出と検証を行うエンド・ツー・エンドシステムを提案する。ベストパフォーマンスシステムは,ブラインドテストデータ上でのFEVEROUSスコア0.23と53%のラベル精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:05:28 GMT)
A Compositional Feature Embedding and Similarity Metric for Ultra-Fine-Grained Visual Categorization [16.8]
きめ細かい視覚分類(FGVC)は、クラス間の差異が小さいオブジェクトを分類することを目的としている。本稿では,超微細な視覚分類のための新しい構成的特徴埋め込みと類似度指標(CECS)を提案する。最近のベンチマーク手法を用いた2つの超FGVCデータセットと1つのFGVCデータセットの実験結果から,提案手法が最先端性能を実現することを一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 15:05:25 GMT)
TEMGNet: Deep Transformer-based Decoding of Upperlimb sEMG for Hand Gestures Recognition [16.4]
本研究では,SEMG信号を処理するためのTransformerアーキテクチャに基づくフレームワークを開発する。上肢のジェスチャーを分類・認識するための新しい視覚変換器(ViT)ベースのニューラルネットワークアーキテクチャ(TEMGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 15:03:22 GMT)
Fully Differentiable and Interpretable Model for VIO with 4 Trainable Parameters [16.3]
単眼の視覚-慣性オドメトリーは、ロボット工学と自律運転において重要な問題である。本稿では,4つのトレーニング可能なパラメータのみを含む完全微分可能,解釈可能,軽量な単分子VIOモデルを提案する。合成および実世界のデータセットに関する実験結果は、我々の単純なアプローチが最先端の手法と競合することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 06:54:09 GMT)
$\ell_p$-Norm Multiple Kernel One-Class Fisher Null-Space [15.0]
1クラス分類(OCC)における多重カーネル学習(MKL)問題に対処する。本稿では,カーネル重みに対する一般の$ell_p$-norm制約(pgeq1$)を考慮したマルチカーネル学習アルゴリズムを提案する。提案した一級MKL手法の拡張は、いくつかの関連する一級MKLタスクが共同で学習される場合にも考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 14:08:10 GMT)
Smart Home Energy Management: Sequence-to-Sequence Load Forecasting and Q-Learning [14.2]
スマートホームエネルギー管理システム(HEMS)は、顧客のエネルギーコスト削減に寄与することができる。 HEMSはエネルギー生成と消費の両方のパターンの不確実性に悩まされている。本稿では,強化学習に基づくHEMS制御とともに,シークエンス・トゥ・シーケンス(Seq2Seq)学習に基づく供給と負荷予測を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 21:35:09 GMT)
Integrating Unsupervised Clustering and Label-specific Oversampling to Tackle Imbalanced Multi-label Data [13.9]
クラスタリングは、マルチラベルデータセットの重要で局所的に接続された領域を見つけるために実行される。クラスタ内の少数点のみが、オーバーサンプリングに使用される合成マイノリティ点を生成するために使用される。 12のマルチラベルデータセットと複数のマルチラベルアルゴリズムを用いた実験により,提案手法が良好に動作したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:00:00 GMT)
Stackelberg Actor-Critic: Game-Theoretic Reinforcement Learning Algorithms [13.6]
アクター批判に基づく強化学習アルゴリズムにおけるアクターと批評家の階層的相互作用は、ゲーム理論の解釈に自然に結びつく。そこで我々は,従来の個人勾配ではなく,その目的の全体微分をリーダプレイヤーが追従する,Stackelbergアクタ批判アルゴリズムのメタフレームワークを提案する。 OpenAIのジム環境での実験では、Stackelbergのアクター批判アルゴリズムは常に、少なくとも同じようにパフォーマンスし、標準的なアクター批判アルゴリズムよりもはるかに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, 25 Sep 2021 06:18:41 GMT)
A Principled Approach to Failure Analysis and Model Repairment: Demonstration in Medical Imaging [12.7]
マシンラーニングモデルは通常、デプロイ後の予期せぬ失敗を示す。私たちは2つの重要な質問に答えることで、このプロセスの標準化と原則の導入を目指しています。そこで本研究では,タイプ内および型間一般化の測定により,特定された障害タイプの品質を検証できることを示唆する。我々は,以前に正しいデータの性能を維持しつつ,失敗タイプに対して高い精度を達成できた場合,モデルを修復すると考えることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:04:19 GMT)
Communication over Quantum Channels with Parameter Estimation [12.4]
我々は、エンコーダで利用可能な厳密に因果的、因果的、または非因果的チャネル側情報(CSI)を含むシナリオと、CSIが利用できない場合について検討する。容量歪み領域の正規化公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:58:26 GMT)
A Graph-Based Neural Model for End-to-End Frame Semantic Parsing [12.4]
本稿では,フレーム意味解析タスクを協調的に行うために,エンドツーエンドのニューラルモデルを提案する。本稿では,グラフ構築問題として,フレームセマンティック解析に関するグラフベースの手法を利用する。フレーム・セマンティック・パーシングのベンチマーク・データセットの実験結果から,本手法の競争力が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:54:33 GMT)
Entanglement Emerges from Dissipation-Structured Quantum Self-Organization [12.2]
絡み合いは多部量子系の全体的性質である。散逸構造理論は非平衡系の進化時間矢印を導く。絡み合いは散逸構造相関によって生じることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:39:18 GMT)
Learning Stereopsis from Geometric Synthesis for 6D Object Pose Estimation [12.0]
現在のモノクラーベース6Dオブジェクトポーズ推定法は、一般的にRGBDベースの手法よりも競争力の低い結果が得られる。本稿では,短いベースライン2ビュー設定による3次元幾何体積に基づくポーズ推定手法を提案する。実験により,本手法は最先端の単分子法よりも優れ,異なる物体やシーンにおいて堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 02:55:05 GMT)
Cardiac Complication Risk Profiling for Cancer Survivors via Multi-View Multi-Task Learning [11.1]
複雑化リスクプロファイリングは、異種物質間の複雑な相互作用のため、医療領域において重要な課題である。複数の合併症の発症を予測するマルチビューマルチタスクネットワーク (MuViTaNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 05:00:55 GMT)
Algorithmic Information Design in Multi-Player Games: Possibility and Limits in Singleton Congestion [10.8]
本稿では, 負の外部性を持つゲームにおいて, 共用信号と共用信号の両方のアルゴリズム情報設計を開始する。公開信号とプライベート信号の両方に対して、資源の数が一定である場合に最適な情報設計を効率的に計算できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:02:32 GMT)
Multi-Modal Multi-Instance Learning for Retinal Disease Recognition [10.3]
我々は、特定の症例に対する複数の視覚障害を認識できるディープニューラルネットワークの構築を目指している。データ取得と手動ラベリングは医療分野では非常に高価であるため、ネットワークは比較的軽量でなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:16:47 GMT)
Random Walk-steered Majority Undersampling [10.2]
RWMaU(Random Walk-steered Majority Undersampling)を提案する。 RWMaUは、クラスのバランスをとるために、クラス不均衡なデータセットの多数点をアンサンプする。 21のデータセットと3つの分類器の実証評価により、競合する手法よりもRWMaUの性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:07:41 GMT)
Two Souls in an Adversarial Image: Towards Universal Adversarial Example Detection using Multi-view Inconsistency [10.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する回避攻撃では、攻撃者は、良性サンプルと視覚的に区別できない敵のインスタンスを生成する。本稿では,新しい観測結果に基づいて,新しい多視点逆画像検出器Argosを提案する。アルゴスは、検出精度とロバスト性の両方において、2つの代表的な対向検出器を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 23:47:13 GMT)
Communication-Efficient Distributed Linear and Deep Generalized Canonical Correlation Analysis [9.8]
この研究は、リニアGCCAとディープGCCAの両方のための通信効率のよい分散フレームワークを提供する。提案アルゴリズムは,精度と収束速度をほぼ損なうことなく,通信オーバーヘッドを約90%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:43:10 GMT)
Vehicle Detection and Tracking From Surveillance Cameras in Urban Scenes [9.5]
本稿では,多車車検出・追跡システムを提案する。本手法は車種再識別機能を備えたIOU(Intersection-over-Union)トラッカーを拡張した。 UA-DETRACベンチマークでは,オンライン利用に適した処理速度を維持しながら,ベースラインMOT法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 18:21:44 GMT)
Model reduction for the material point method via learning the deformation map and its spatial-temporal gradients [9.5]
この手法は変形軌跡を制限する方法で変形写像を近似することで$textitkinematics$を近似する。物質点を生成する能力は、応力更新のための適応的な二次規則も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 15:45:14 GMT)
Joint Progressive and Coarse-to-fine Registration of Brain MRI via Deformation Field Integration and Non-Rigid Feature Fusion [9.2]
本稿では,脳MRIのプログレッシブ・ツー・ファインの両方で頑健な登録を行うための統一的枠組みを提案する。具体的には、デュアルエンコーダU-Net上に構築された固定移動MRIペアを符号化し、マルチスケールの変形サブフィールドにデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 15:20:52 GMT)
Coreference Resolution for the Biomedical Domain: A Survey [8.7]
バイオメディカル領域におけるコア推論の現状を概観し、最近の研究動向に特に注目する。バイオメディカルジャンルは、ニュースドメインに次いで、コア参照解決のための2番目に研究されたジャンルであり、一般的にNLPに関する多くの研究の対象となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:09:47 GMT)
Hard-sample Guided Hybrid Contrast Learning for Unsupervised Person Re-Identification [8.4]
教師なしの人物再識別(Re-ID)は、コンピュータビジョンにおける有望で非常に困難な研究課題である。本稿では、クラスタレベルの損失とインスタンスレベルの損失を組み合わせたHHCL(Hard-sample Guided Hybrid Contrast Learning)アプローチを提案する。 2つの人気のある大規模Re-IDベンチマークの実験は、我々のHHCLが従来の最先端手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:43:37 GMT)
More Than Reading Comprehension: A Survey on Datasets and Metrics of Textual Question Answering [7.8]
テキスト質問回答(英語: Textual Question Answering, QA)は、非構造化データを用いた自然言語におけるユーザの質問に対する正確な回答を提供することを目的としている。本稿では,47の最近のテキストQAベンチマークデータセットを調査し,アプリケーションの観点から新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 02:36:53 GMT)
Efficient Estimation and Evaluation of Prediction Rules in Semi-Supervised Settings under Stratified Sampling [6.9]
本稿では,2段階の半教師付き学習(SSL)手法を提案する。ステップIでは、非ランダムサンプリングを考慮した非線形基底関数による重み付き回帰により、欠落ラベルをインプットする。ステップIIでは、結果の予測器の整合性を確保するために、初期計算を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 13:53:42 GMT)
CENN: Conservative energy method based on neural network with subdomains for solving heterogeneous problems involving complex geometries [6.8]
ニューラルネットワークを用いた保守的エネルギー手法(CENN)を提案する。境界ペナルティのない必須境界条件を満たす許容関数は、放射基底関数、特に解ニューラルネットワーク、一般ニューラルネットワークによって構成される。提案手法をいくつかの代表例に適用し, 強い不連続性, 特異性, 複素境界, 非線型および不均一なPDE問題をモデル化する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 09:52:51 GMT)
ReCal-Net: Joint Region-Channel-Wise Calibrated Network for Semantic Segmentation in Cataract Surgery Videos [6.4]
textitReCalモジュールと呼ばれる新しい畳み込みモジュールを提案する。このモジュールは,地域内および地域間距離とチャネル間距離を用いて特徴マップをキャリブレーションすることができる。また,ReCal-Netと呼ばれるモジュールをベースとした新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:16:18 GMT)
Deep Learning-Based Detection of the Acute Respiratory Distress Syndrome: What Are the Models Learning? [5.8]
急性呼吸窮迫症候群 (ARDS) は低酸素性呼吸不全の重症型であり、院内死亡率は35-46%である。高死亡率は、即時診断を行う際の課題と関連していると考えられており、その結果、エビデンスベースの治療の実施が遅れる可能性がある。未バイアス人工呼吸器波形データ(VWD)を利用したディープニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズムは、ARDSのスクリーニングを改善するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 09:10:10 GMT)
Sorting through the noise: Testing robustness of information processing in pre-trained language models [5.4]
本稿では,意図しないコンテンツに関連性のあるコンテキスト情報を配置するモデルの頑健さについて検討する。モデルが従来の文脈から関連する事実を理解・適用するために単純な文脈に現れるが、注意散らしながら無関係なコンテンツの存在は、混乱したモデル予測に明らかな影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:02:23 GMT)
TreeNet: A lightweight One-Shot Aggregation Convolutional Network [4.9]
我々は、その外観から名付けられた木ブロックを提案し、これはOne-Shot Aggregation (OSA) モジュールを拡張している。具体的には、TreeブロックはOSAの$3times3$Convレイヤを、浅い残留ブロック(SRB)と$1times1$Convレイヤのスタックに置き換える。 Treeブロックに基づいて、TreeNetsと呼ばれる効率的なバックボーンモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 11:22:31 GMT)
Topic Model Robustness to Automatic Speech Recognition Errors in Podcast Transcripts [4.5]
本研究では,音声認識エンジンが生成した転写文に適用した場合の潜在ディリクレ割当トピックモデルのロバスト性について検討する。まず,自動文字起こしによる話題埋め込みとポッドキャスト作成者によるポッドキャスト記述のコサイン類似度スコアのベースラインを観察する。そして、転写ノイズの増加に伴ってコサインの類似度が減少する様子を観察し、自動音声認識文字が誤りである場合でも、その転写から高品質なトピック埋め込みを得ることができると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:59:31 GMT)
Equality of opportunity in travel behavior prediction with deep neural networks and discrete choice models [3.5]
本研究では,旅行行動分析に重要な欠落次元である計算公正性を導入する。まず、機会の平等によって計算公正性を運用し、次に、データ固有のバイアスと、モデリングによって導入されたバイアスを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:02:23 GMT)
Weakly Supervised Contrastive Learning for Chest X-Ray Report Generation [3.4]
放射線画像から記述テキストを自動的に生成することを目的とした放射線学レポート生成。典型的な設定は、エンコーダとデコーダのモデルを、クロスエントロピー損失のあるイメージレポートペアでトレーニングする。本稿では,医療報告生成におけるコントラスト損失の弱化について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 00:06:23 GMT)
AbstractDifferentiation.jl: Backend-Agnostic Differentiable Programming in Julia [3.3]
本稿では,任意の自動微分(AD)パッケージ用の拡張ユーザ対応APIの自動生成のためのAbstractDifferentiation.jlを提案する。 ADユーザとAD開発者の複雑さを分割することで、ADパッケージ開発者は1つまたは2つのプリミティブ定義を実装するだけでよい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:19:12 GMT)
Measurement of single-cell elasticity by nanodiamond-sensing of non-local deformation [2.9]
原子間力顕微鏡による固定HeLa細胞の非局所的変形を図示する。細胞の弾力性とキャピラリティの競合が観察される。また,アクチン細胞骨格構造の脱重合による弾性率および表面張力の低下も見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:56:56 GMT)
BiTr-Unet: a CNN-Transformer Combined Network for MRI Brain Tumor Segmentation [2.7]
マルチモーダルMRIスキャンにおける脳腫瘍セグメント化のための,BiTr-Unetと呼ばれるCNN-Transformer複合モデルを提案する。 The proposed BiTr-Unet is a good performance on the BraTS 2021 validation dataset with mean Dice score 0.9076, 0.8392 and 0.8231, and mean Hausdorff distance 4.5322, 13.4592 and 14.9963 for the entire tumor, tumor core, and enhance tumor。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 04:18:34 GMT)
DziriBERT: a Pre-trained Language Model for the Algerian Dialect [2.1]
アラビア語や多言語モデルの使用を不適切なものにするいくつかの特異性を持つアルジェ方言について検討する。この問題を解決するために、100万以上のアルジェリア語ツイートを収集し、最初のアルジェリア語モデルであるDziriBERTを事前訓練しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 11:51:35 GMT)
Online Training of Spiking Recurrent Neural Networks with Phase-Change Memory Synapses [2.0]
専用のニューロモルフィックハードウェア上でのスパイクニューラルネットワーク(RNN)のトレーニングは、依然としてオープンな課題である。本稿では,PCMデバイスモデルに基づく差分構造アレイのシミュレーションフレームワークを提案する。我々は,最近提案されたe-prop学習規則を用いて,提案したシミュレーションフレームワークに重みをエミュレートしたスパイクRNNを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 09:15:54 GMT)
Scalable deeper graph neural networks for high-performance materials property prediction [1.9]
本稿では,グループ分け可能な正規化とスキップ接続が可能な新しいグラフ注意ニューラルネットワークモデルDeeperGATGNNを提案する。我々の研究は、結晶構造をそれらの性質にマッピングする複雑さに対処するためには、堅牢な性能を達成するために大規模な非常に深いグラフニューラルネットワークが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 05:58:04 GMT)
Tensor Full Feature Measure and Its Nonconvex Relaxation Applications to Tensor Recovery [1.9]
完全特徴量(FFM)と呼ばれる新しいテンソル間隔尺度を提案する。これは各次元の特徴次元を同時に記述することができ、タッカーランクとテンソルチューブランクを結びつけることができる。 FFMに基づく2つの効率的なモデルを提案し、提案モデルを解決するために2つの代替乗算器法(ADMM)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 01:44:34 GMT)
Language Model Priming for Cross-Lingual Event Extraction [1.9]
本稿では,イベント抽出作業のための"プライミング"言語モデルに対する,言語に依存しない新しいアプローチを提案する。本研究では,スパースおよびノイズの多い学習データの不足を言語モデルで補うことにより,ゼロショットの言語間設定において,引き起こしと引数の検出と分類の両面での精度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 15:19:32 GMT)
Emergent behavior and neural dynamics in artificial agents tracking turbulent plumes [1.8]
我々は、深層強化学習を用いて、リカレントニューラルネットワーク(RNN)エージェントを訓練し、シミュレートされた乱流プラムの源を見つける。風向の変化を観測する実験的な仮説が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 20:57:02 GMT)
Continuous Safety Verification of Neural Networks [1.7]
本稿では,前回のDNN安全検証問題から修正問題設定への移行結果のアプローチについて考察する。全体的な概念は、認識された画像から視覚的方向を決定するために、DNNコントローラを装備する1/10ドルのスケールで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:10:29 GMT)
Prediction of MGMT Methylation Status of Glioblastoma using Radiomics and Latent Space Shape Features [1.3]
本稿では,高次グリオーマにおけるMGMTプロモーターメチル化状態の予測法を提案する。我々は,深層畳み込みニューラルネットワークを用いて腫瘍を分節し,変異型オートエンコーダで学習した放射線特徴と形状特徴の両方を抽出した。 RSNA-ASNR-MICCAI BraTS 2021チャレンジデータセットを用いて,提案手法のトレーニングと評価を行い,課題への予測を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 11:07:46 GMT)
A quantum circuit design of AES [1.1]
我々はAES-128とサンプルAES(S-AES)量子回路を設計して解読する。 S-AESの場合、完全量子回路は48量子ビットしか持たず、既にノイズの多い中間スケールの量子コンピュータの範囲内にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:49:40 GMT)
Constructing Sub-scale Surrogate Model for Proppant Settling in Inclined Fractures from Simulation Data with Multi-fidelity Neural Network [1.0]
傾斜流路における粒子沈降は, シェールガスの油圧破砕時に発生する重要な現象である。そこで本研究では,MFNN(Multi-fidelity Neural Network)と呼ばれる新しい手法を提案し,その利用法について述べる。この結果から,MFNN を用いたセッティングサロゲートの構築により,高忠実度データの必要性を低減し,計算コストを80%削減できることが示唆された。これにより、貯水池でのプロパント沈降速度を迅速に予測する新しい経路が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:31:33 GMT)
Predicting survival of glioblastoma from automatic whole-brain and tumor segmentation of MR images [1.0]
MR画像から自動的に計算され、機械学習モデルに入力され、患者の生存を予測できる新しい画像機能を導入する。これらの特徴は、周囲の脳構造に腫瘍が引き起こす変形を計測し、患者の脳の様々な構造の形状と健康な人の期待される形状を比較する。提案する特徴は, 従来の非画像的特徴以上の, 総合的および進歩的生存率の面で, 予後に有意な値を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:49:51 GMT)
Predicting Hidden Links and Missing Nodes in Scale-Free Networks with Artificial Neural Networks [1.0]
我々は,大規模ネットワークにおける隠れリンクや欠落ノードを予測するための手法を,アルゴリズムの形で提案した。我々は,Bella Bollobasの有向スケールフリーなランダムグラフ生成アルゴリズムをランダムネットワークの生成元として使用し,大規模なスケールフリーなネットワークのデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:23:28 GMT)
Entanglement transport and a nanophotonic interface for atoms in optical tweezers [0.3]
我々は、エンタングルメント生成、高速非破壊読み出し、原子量子ビットの完全な量子制御を実証する。我々のアプローチは、光リンクと光空間における量子演算をコヒーレントな一方通行でブリッジし、原子量子プロセッサのための統合光学インタフェースを可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:14:15 GMT)
Universal quantum computation with optical four-component cat qubits [0.0]
本研究では,4成分の猫符号を用いた量子ゲートの普遍的な実装のためのテレポーテーション方式を提案する。 4成分の猫コードには、単一の光子損失から回復する能力がある。我々は、フォールトトレラント量子計算における損失閾値を推定し、2成分の猫符号よりも大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 05:43:57 GMT)
Under the Skin of Foundation NFT Auctions [0.0]
NFTのオークションや取引を専門とするマーケットプレースであるFoundationを研究した。ファウンデーション上のNFTの移動に基づいて作成したグラフ上で,ソーシャルネットワーク分析を行った。我々は、類似のNFTを検索およびクラスタリングするためのニューラルネットワークベースの類似性モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 09:01:44 GMT)
Simulating Quantum Computations with Tutte Polynomials [0.0]
量子確率振幅を正確に計算するための古典的アルゴリズムを確立する。本アルゴリズムは,量子回路の出力確率振幅を図形マトロイドのタテの評価にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:47:33 GMT)
Quantum non-Markovian "casual bystander" environments [0.0]
量子メモリ効果は、システム進化中に環境に関連する自由度が全く影響されない場合でも引き起こされる。結果のダイナミクスの一般的な性質は、システム環境相関、衝突測定に基づく表現、量子回帰仮説に焦点をあてて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 17:37:05 GMT)
Pushing on Text Readability Assessment: A Transformer Meets Handcrafted Linguistic Features [0.0]
適切なトランスフォーマーと従来のMLモデルについて検討する。自家製抽出ソフトウェアを用いて手作り言語特徴255点を抽出する。我々はこれらを組み立てて複数のハイブリッドモデルを作成し、可読性評価において一般的なデータセットの最先端(SOTA)精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 01:48:22 GMT)
Provably-Robust Runtime Monitoring of Neuron Activation Patterns [0.0]
ディープニューラルネットワークの入力がトレーニングで使用されるデータと似ている場合、運用時間で監視することが望ましい。モニタ構築プロセス内に公式な記号的推論を統合することで,この問題に対処する。証明可能な堅牢性は、単一のニューロンの監視が複数のビット以上を使用する場合にさらに一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 12:15:30 GMT)
Philosophy-Guided Modelling and Implementation of Adaptation and Control in Complex Systems [0.0]
我々は、既存の制御、特に適応というサイバネティックな概念を付加する。これらのメタ理論の概念がどのように公式に記述され、プログラムコードでどのように実装されるかを示す。哲学的抽象概念は、コンピュータモデルとその制御と適応の過程をよりよく理解するのに役立つと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 19:27:46 GMT)
Integrating Recurrent Neural Networks with Data Assimilation for Scalable Data-Driven State Estimation [0.0]
データ同化(DA)は機械学習と統合され、完全にデータ駆動のオンライン状態推定を実行する。リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、数値天気予報(NWP)においてDAサイクルの重要なコンポーネントを置き換えるために代理モデルとして実装されるこれらのRNNがDAメソッドを使用して、ターゲットシステムの観測で隠れた/保存状態を直接更新する方法について示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 03:56:53 GMT)
Finetuning Transformer Models to Build ASAG System [0.0]
この研究の目的はMLベースの短解階調システムを開発することである。私はSTSベンチマークデータセットに事前トレーニングされたRoberta Large Modelの微調整を利用するシステムを構築しました。システムの性能をMohler拡張データセットとSciEntsBankデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 07:21:04 GMT)
Experimental realization of BB84 protocol with different phase gates and SARG04 protocol [0.0]
コンピューティングのパワーは、従来の暗号化手法を解読するのに役立ちます。大きな数の因子化は、Shorのアルゴリズムと量子機械をかなり時間で組み合わせることで可能かもしれない。本稿では,4つのベースを用いたBB84手順の実験的検証から始める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 14:31:18 GMT)
Enhancing Latent Space Clustering in Multi-filter Seq2Seq Model: A Reinforcement Learning Approach [0.0]
クラスタリングアルゴリズムを用いて潜在空間表現を解析する潜時拡張型マルチフィルタセq2seqモデル (LMS2S) を設計する。セマンティック解析と機械翻訳の実験により,クラスタリングの品質とモデルの性能の正の相関が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:36:31 GMT)
Eigenstate thermalization hypothesis through the lens of autocorrelation functions [0.0]
ジェネリック・ハミルトンの固有状態における可観測物の行列要素は、スレッディニ・アンザッツによって記述される。一次元格子における量子カオススピンフェミオンモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 10:47:54 GMT)
Distributed Online Optimization with Byzantine Adversarial Agents [0.0]
マルチエージェントシステムにおける非制約,離散時間,オンライン分散最適化の問題について検討する。いずれのエージェントも、欠陥のあるエージェントの身元に関する事前情報を持っておらず、いかなるエージェントも、そのすぐ隣のエージェントとしか通信できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 11:19:12 GMT)
Contributions to Large Scale Bayesian Inference and Adversarial Machine Learning [0.0]
ML手法の急速な採用により、モデルは通常、予測の不確実性を考慮せずに決定を下すために採用されていることが明らかになった。我々は,予測的説明の不確実性を考慮したMLシステムの開発が現実のタスクにとって必須であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 23:02:47 GMT)
Contrastive Unpaired Translation using Focal Loss for Patch Classification [0.0]
コントラストアンペア翻訳は画像から画像への翻訳の新しい手法である。本研究では,PatchNCE損失におけるクロスエントロピー損失の代わりに焦点損失を用いることで,モデルの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 20:22:33 GMT)
Classification of COVID-19 from CXR Images in a 15-class Scenario: an Attempt to Avoid Bias in the System [0.0]
WHOは、新型コロナウイルスによる死者3,698,621人を含む177万件の感染者を報告した。提案システムは,CXR画像選択技術と深層学習に基づくモデルにより,新型コロナウイルスを含む15の疾患を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 22:42:29 GMT)
Channel State Information Based Localization with Deep Learning [0.0]
無人航空機(UAV)は適切な制御戦略のために正確な位置の情報を必要とする。移動ロボットと計算ユニットとの間には無線通信が一定である。この送信に責任がある統合ユニットは商用無線通信チップセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 16:17:23 GMT)
Brian2Loihi: An emulator for the neuromorphic chip Loihi using the spiking neural network simulator Brian [0.0]
この研究は、Loihiの計算ユニットのコヒーレントなプレゼンテーションを提供し、新しい、使いやすいLoihiプロトタイピングパッケージを導入している。目的は、新しいアルゴリズムの概念化とデプロイの合理化を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 08:17:18 GMT)
An embarrassingly simple comparison of machine learning algorithms for indoor scene classification [0.0]
本研究では,屋内シーン分類作業における5つの機械学習アルゴリズムの性能を比較した。簡易なMnasNetを用いた屋内分類システムを提案し,23msのレイテンシで72%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 02:26:52 GMT)
Acceleration and deceleration of quantum dynamics based on inter-trajectory travel with fast-forward scaling theory [0.0]
本稿では,量子力学を高速化し,修正されていない力学と比較して短時間で目標状態を得る手法を提案する。我々は、所望の目標状態を迅速に生成するために、量子断熱進化を加速するためにこの手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Sep 2021 23:35:42 GMT)