Information-Theoretic Generalization Bounds for Iterative
Semi-Supervised Learning [81.1] 特に,情報理論の原理を用いて,反復型SSLアルゴリズムのエミュレータ一般化誤差の振る舞いを理解することを目的とする。
我々の理論的結果は、クラス条件分散があまり大きくない場合、一般化誤差の上限は反復数とともに単調に減少するが、すぐに飽和することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 05:38:49 GMT)
Universal Face Restoration With Memorized Modulation [73.3] 本稿では,ユニバーサルブラインド顔修復(BFR)のための記憶変調(RMM)フレームワークを提案する。
ランダムノイズと教師なしウェーブレットメモリを適用し、顔強調生成装置を適応的に変調する。
実験により,提案手法が最先端の手法と比較して優れていること,野生における優れた一般化が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 15:55:07 GMT)
Optimal Change-Point Detection with Training Sequences in the Large and
Moderate Deviations Regimes [72.7] 本稿では,情報理論の観点から,新しいオフライン変化点検出問題について検討する。
基礎となる事前および変更後分布の知識は分かっておらず、利用可能なトレーニングシーケンスからのみ学習できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 04:51:27 GMT)
Learn then Test: Calibrating Predictive Algorithms to Achieve Risk
Control [67.5] Learn then Test (LTT)は、機械学習モデルを校正するフレームワークである。
私たちの主な洞察は、リスクコントロール問題を複数の仮説テストとして再設計することです。
我々は、コンピュータビジョンの詳細な実例を用いて、コア機械学習タスクの新しいキャリブレーション手法を提供するために、我々のフレームワークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 17:42:03 GMT)
Counterfactual Samples Synthesizing and Training for Robust Visual
Question Answering [56.5] VQAモデルは、トレーニングセットにおける表面的な言語的相関をキャプチャする傾向にある。
近年のVQA研究は、ターゲットとなるVQAモデルのトレーニングを規則化する補助的な質問専用モデルを導入している。
本稿では,新しいモデル非依存型対実サンプル合成訓練(CSST)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 14:31:46 GMT)
Human-Centered AI for Data Science: A Systematic Approach [48.7] HCAI(Human-Centered AI)は、さまざまなヒューマンタスクをサポートするAI技術の設計と実装を目的とした研究活動である。
データサイエンス(DS)に関する一連の研究プロジェクトを使ってHCAIにどのようにアプローチするかをケーススタディとして紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 21:47:13 GMT)
Benchmark for Anonymous Video Analytics [44.6] 家庭外の観客測定は、物理的な世界で広告コンテンツに晒されている人々を数え、特徴付けることを目的としている。
本研究は,観客の地域化とカウント,および観客人口の視覚に基づくタスクを評価する,家庭外のデジタル視聴率測定のための最初のベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 12:25:16 GMT)
Translating Images into Maps [43.8] 本研究では,トランスフォーマーネットワークの新たな形態を用いて,画像やビデオから直接,世界の鳥眼ビュー(BEV)にマップできることを示す。
画像中の垂直走査線と、オーバーヘッドマップ内のカメラ位置を通る線との1-1対応を仮定する。
問題を翻訳として使用すると、各ピクセルの役割を解釈する際に、ネットワークは画像のコンテキストを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 09:52:46 GMT)
Neural Implicit Surfaces for Efficient and Accurate Collisions in
Physically Based Simulations [40.7] 衝突検出と解法は物理シミュレーションにおいて重要なボトルネックとなる。
シミュレーションにおける衝突処理のための深層学習により学習した暗黙の曲面表現を提案する。
提案アーキテクチャは,O(n) あるいは O(1) の複雑な単一点クエリを持ち,並列化の問題はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 09:43:01 GMT)
GROWN: GRow Only When Necessary for Continual Learning [39.6] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)は、新しいタスクを学ぶ際に、以前のタスクに関する知識を忘れてしまう。
この問題に対処するために、新しいタスクを逐次学習し、忘れずに古いタスクから新しいタスクへの知識伝達を行う連続学習が開発された。
GROWNは、必要な時にのみモデルを動的に成長させる、新しいエンドツーエンドの継続的学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 02:31:04 GMT)
Interactive Segmentation for COVID-19 Infection Quantification on
Longitudinal CT scans [38.1] 病状進行と治療に対する反応を正確に評価するためには,複数の時点にまたがる患者のCTスキャンの連続的セグメンテーションが不可欠である。
既存の医用画像の自動および対話的セグメンテーションモデルでは、単一の時点からのデータのみを使用する(静的)。
本稿では,過去の情報をすべて活用し,フォローアップスキャンのセグメンテーションを改良する,インタラクティブセグメンテーションのための新しい単一ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 08:06:38 GMT)
RC-Struct: A Structure-based Neural Network Approach for MIMO-OFDM
Detection [33.4] 信号検出のための構造ベースニューラルネットワークアーキテクチャであるRC-Structを導入する。
RC構造は貯水池計算(RC)を通して信号の時間構造を利用する
紹介されたRC-Structは、5Gと5G Beyondの通信ドメイン知識と学習ベースの受信処理の組み合わせに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:39:21 GMT)
Redesigning the Transformer Architecture with Insights from
Multi-particle Dynamical Systems [32.9] 我々は,従来の微分方程式の数値解法として,ディープニューラルネットワークを解析する最近の発展の上に構築する。
時間的進化計画であるTransEvolveを定式化し、複数の積層層にコストのかかるドット積の注意をバイパスする。
我々は、よく知られたエンコーダデコーダとエンコーダのみのタスクでTransEvolveで徹底的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:21:07 GMT)
A Novel Automated Curriculum Strategy to Solve Hard Sokoban Planning
Instances [30.3] 本稿では,1つの難題を解決するためのカリキュラム駆動型学習手法を提案する。
タスクの硬さの滑らかさが最終学習結果にどのように影響するかを示す。
われわれのアプローチは、これまでの最先端のSokobanソルバには及ばないプランを明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 00:44:50 GMT)
Hierarchical Kinematic Probability Distributions for 3D Human Shape and
Pose Estimation from Images in the Wild [25.6] 本稿では,RGB画像からの3次元人体形状とポーズ推定の問題に対処する。
深層ニューラルネットワークを用いて、相対的な3次元関節回転行列上の階層行列-フィッシャー分布を推定する。
本手法は,SSP-3Dおよび3DPWデータセット上で,3次元形状の計測値を用いて,最先端技術と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 11:59:37 GMT)
Multi-Document Keyphrase Extraction: A Literature Review and the First
Dataset [24.9] 文書の集合を記述するのに有用であるにもかかわらず、多文書キーフレーズ抽出は頻繁に研究されている。
ここでは、最初の文献レビューとタスクのための最初のデータセットであるMK-DUC-01を紹介し、新しいベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:10:28 GMT)
Simple Recurrent Neural Networks is all we need for clinical events
predictions using EHR data [22.8] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、EHRに基づく臨床イベント予測モデルのための一般的なアーキテクチャである。
心不全の発症リスクと入院早期入院のリスクの2つの予測課題を用いた。
GRUやLSTMなどの単純なゲート付きRNNモデルでは,ベイズ最適化を適切に調整した場合に,しばしば競合する結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 13:07:23 GMT)
An Unsupervised Video Game Playstyle Metric via State Discretization [20.5] 本稿では,ゲーム観察とアクションから直接,ビデオゲームのプレイスタイルに関する最初の指標を提案する。
提案手法は離散表現を学習する新しい手法に基づいている。
いくつかのゲームプラットフォームにおける実験において,我々の測定値の高精度なプレイスタイルの精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 08:30:51 GMT)
Enhancing Model Robustness and Fairness with Causality: A Regularization
Approach [16.0] 最近の研究は、機械学習モデルにおける急激な相関と意図しないバイアスのリスクを懸念している。
モデルトレーニング中に因果知識を統合するためのシンプルで直感的な正規化手法を提案する。
因果的特徴に依存し、因果的でない特徴に依存しない予測モデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 02:49:33 GMT)
A Robust Scheme for 3D Point Cloud Copy Detection [15.7] 既存の3D幾何学のコピー検出研究は、まず透かしを埋め込んだ3D透かしに焦点を合わせ、次に追加した透かしを検出する。
この種の手法は非直線方向であり、収穫や騒音などの攻撃に対して頑丈でない可能性がある。
そこで本研究では,複数の操作が存在する場合において,ある点群がプラジャイズされているか,あるいは別の点群にコピーされているかという問題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 10:10:07 GMT)
RAP-Net: Region Attention Predictive Network for Precipitation
Nowcasting [15.6] 予測を改善するためにリコール注意機構(RAM)を提案する。
実験の結果,提案する領域注意予測ネットワーク(RAP-Net)は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, 3 Oct 2021 15:55:18 GMT)
xFAIR: Better Fairness via Model-based Rebalancing of Protected
Attributes [15.5] 機械学習ソフトウェアは、特定の保護された社会グループに対して不適切な差別を行うモデルを生成することができる。
本稿では,モデルに基づく外挿法であるxFAIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 22:10:14 GMT)
LexGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding in English [15.0] 我々は,多種多様なNLUタスクのモデル性能を評価するためのデータセットの集合であるLexGLUEベンチマークを紹介する。
また、複数の汎用的および法的指向モデルの評価と分析を行い、後者が複数のタスクにまたがるパフォーマンス改善を一貫して提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 10:50:51 GMT)
Parallel Actors and Learners: A Framework for Generating Scalable RL
Implementations [14.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボット工学、ゲーム、医療などの応用分野において大きな成功を収めている。
現在の実装は、不規則なメモリアクセスや同期オーバーヘッドといった問題により、パフォーマンスが劣っている。
マルチコアシステム上でスケーラブルな強化学習を実現するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 21:00:53 GMT)
Meta-learning an Intermediate Representation for Few-shot Block-wise
Prediction of Landslide Susceptibility [12.3] 現在の手法では, 対象地域全体に対する地すべり感受性マップ(LSM)の予測に, 単一の大域的モデルを適用するのが一般的である。
複雑な状況下では、各地域は異なる地すべり発生環境を有しており、したがって各モデルで個別に予測されるべきである。
我々はメタラーニングパラダイムによる中間表現を学習し、LSMタスクから情報を取り出すのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 05:40:50 GMT)
Progressive Transmission and Inference of Deep Learning Models [12.2] 本稿では,ディープラーニングモデルのためのプログレッシブトランスミッションフレームワークを提案する。
提案手法は,特に遅い接続で近似モデルを提供することにより,ユーザエクスペリエンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 03:32:50 GMT)
DARDet: A Dense Anchor-free Rotated Object Detector in Aerial Images [11.5] 空中画像における回転物体検出のための高密度アンカーフリー回転物体検出器(DARDet)を提案する。
我々のDARDetは、特徴マップの各前景ピクセルで回転したボックスの5つのパラメータを直接予測する。
提案手法は, 一般的に使用されている3つの空中オブジェクトデータセットに対して, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 15:28:14 GMT)
Graph Representation Learning for Spatial Image Steganalysis [11.4] 空間画像ステガナリシスのためのグラフ表現学習アーキテクチャを提案する。
詳細なアーキテクチャでは、各画像をグラフに変換し、ノードは画像のパッチを表し、エッジはパッチ間の局所的な関連を示す。
注意ネットワークにグラフを供給することにより、効率的なステガナリシスのための識別的特徴を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 09:09:08 GMT)
Project Debater APIs: Decomposing the AI Grand Challenge [10.7] 2019年にProject Debaterは、複雑なトピックに関する人間のエキスパートを議論できる最初のAIシステムとして公開された。
本稿では,Project Debater APIとその性能について述べる。
キーポイント分析(Key Point Analysis)は、テキストの集合において主要なポイントとそれらの存在を識別する新しい技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 15:50:32 GMT)
Towards Understanding Persuasion in Computational Argumentation [10.1] 議論における意見形成と説得は、議論そのもの、議論の源、聴衆の特性の3つの主要な要因によって影響を受ける。
この論文は、計算的説得におけるソース、オーディエンス、言語の影響を相対的に理解するためにいくつかの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:36:21 GMT)
Boost Neural Networks by Checkpoints [9.4] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)のチェックポイントをアンサンブルする新しい手法を提案する。
同じトレーニング予算で,Cifar-100では4.16%,Tiny-ImageNetでは6.96%,ResNet-110アーキテクチャでは6.96%の誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 09:14:15 GMT)
Information Elicitation Meets Clustering [8.0] 本稿では,人々の戦略に頑健な情報集約手法を提案する。
これは新しいクラスタリング手法であるDeterminant MaxImization (DMI)-clusteringに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 08:47:55 GMT)
Anti-aliasing Deep Image Classifiers using Novel Depth Adaptive Blurring
and Activation Function [7.9] 深層畳み込みネットワークは画像翻訳やシフトに弱い。
教科書の解決策は、ダウンサンプリングの前にローパスフィルタリングである。
単調なぼかしとは対照的に,Depth Adaptive Blurringの方が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 01:00:52 GMT)
Precise Object Placement with Pose Distance Estimations for Different
Objects and Grippers [7.9] 提案手法では,複数の6次元オブジェクトのポーズをオブジェクトクラスとともに推定し,オブジェクトのポーズ推定のためのポーズ距離,オブジェクト配置のためのターゲットからのポーズ距離を推定する。
モデル知識をシステムに組み込むことにより、我々の手法は最先端のモデルフリーアプローチよりも、把握に成功率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 12:18:59 GMT)
Dr.Aid: Supporting Data-governance Rule Compliance for Decentralized
Collaboration in an Automated Way [7.7] Dr.Aidは、個人、組織、フェデレーションがデータルールに従うのを支援するフレームワークである。
形式言語を使ってデータガバナンスルールをエンコードし、データフローグラフの推論を実行する。
我々は,様々な分野から実生活データ利用ポリシーを符号化することで,そのモデルを3つの側面で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 17:59:28 GMT)
Disarranged Zone Learning (DZL): An unsupervised and dynamic automatic
stenosis recognition methodology based on coronary angiography [7.0] 冠状動脈造影における狭窄を自動的に認識するDisarranged Zone Learning(DZL)を新たに提案する。
DZLは、教師なしの方法論であり、ラベルエンジニアリングの努力は不要であり、DZLのサブGRUモデルは、自己監督的なアプローチとして機能する。
総合的な平均精度スコアは0.93、AUCは0.8である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 00:27:58 GMT)
Evaluating Deep Learning Models and Adversarial Attacks on
Accelerometer-Based Gesture Authentication [7.0] 我々は、DC-GAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)を用いて、敵対的サンプルを作成する。
私たちのディープラーニングモデルは、このような攻撃シナリオに対して驚くほど堅牢であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 00:15:50 GMT)
Music Playlist Title Generation: A Machine-Translation Approach [6.7] 楽曲の集合からプレイリストのタイトルを自動的に生成する機械翻訳手法を提案する。
我々は、トラックIDのシーケンスを入力として、プレイリストタイトル内の単語のシーケンスを出力として取ります。
プレイリスト中の楽曲の秩序な性質を考慮し、入力シーケンスの順序を除去する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 04:39:39 GMT)
Adaptive Unfolding Total Variation Network for Low-Light Image
Enhancement [6.5] sRGB空間における既存の拡張アルゴリズムのほとんどは、低可視性問題にのみ焦点をあてるか、仮説的雑音レベルの下でノイズを抑圧する。
本稿では,実際のsRGB低照度画像から雑音レベルを近似する適応展開全変動ネットワーク(UTVNet)を提案する。
実世界の低照度画像に対する実験は、最先端の手法よりもUTVNetの優れた性能を明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 11:22:17 GMT)
Video Action Understanding [6.0] 本チュートリアルでは,教師付きビデオ行動理解における基本的話題,基本概念,特筆すべき例を紹介し,体系化する。
具体的には、アクション問題の分類を明らかにし、ビデオデータセットのカタログ化とハイライトを行い、一般的なビデオデータ作成方法を記述し、提案したソリューションをベースライン化するためにドメイン固有のメトリクスを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 21:02:42 GMT)
Bounding Box Tightness Prior for Weakly Supervised Image Segmentation [5.5] ディープニューラルネットワーク以前のバウンディングボックスのタイツネスをエンドツーエンドで統合するために、一般化された多重インスタンス学習(MIL)と滑らかな最大近似を提案する。
提案手法はDice係数を用いて2つのパビック医療データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 06:19:20 GMT)
Accurate Cup-to-Disc Ratio Measurement with Tight Bounding Box
Supervision in Fundus Photography [5.5] CDRは緑内障の診断において最も重要な指標の1つである。
本研究は, 厳密な拘束箱監視のみを用いて, 底面画像における正確なCDR測定の実現可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:23:40 GMT)
Deep Learning for Principal-Agent Mean Field Games [5.2] マーケットクリーニング条件を用いて,プリンシパル・アジェント平均フィールドゲームを解くためのディープラーニングアルゴリズムを開発した。
エージェントは主のペナルティ関数に従ってナッシュ平衡を形成する。
数値計算の結果,アルゴリズムの有効性が示され,PA相互作用の最適性に関する興味深い知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 23:38:40 GMT)
Kalman Bayesian Neural Networks for Closed-form Online Learning [5.2] 閉形式ベイズ推論によるBNN学習のための新しい手法を提案する。
出力の予測分布の計算と重み分布の更新をベイズフィルタおよび平滑化問題として扱う。
これにより、勾配降下のないシーケンシャル/オンライン方式でネットワークパラメータをトレーニングするためのクローズドフォーム表現が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:29:57 GMT)
Attention module improves both performance and interpretability of 4D
fMRI decoding neural network [5.0] 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)は複数の脳状態復号のために採用されている。
注意モジュールを脳デコーダに統合し,DNNチャネルの深い解釈を容易にする。
また、fMRI信号内のテンポロ・空間相互作用を抽出する4次元畳み込み操作も行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 04:15:42 GMT)
SDR: Efficient Neural Re-ranking using Succinct Document Representation [4.9] 本稿では, 強調圧縮した中間文書表現を演算する文書表現方式を提案する。
提案手法は効率が良く, 同一品質の圧縮速度が4x-11.6倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:43:16 GMT)
Spatio-Temporal Video Representation Learning for AI Based Video
Playback Style Prediction [4.5] 動作型分類を用いた物体の動きの理解手法を提案する。
提案した動き型は、現在存在する物体の軌跡に基づいて動画の動作型を予測する。
動画検索において,動作型分類から学習した表現が,映像検索の難易度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 14:46:08 GMT)
Meta-Reinforcement Learning via Buffering Graph Signatures for Live
Video Streaming Events [4.3] 本稿では,ライブビデオストリーミングイベントに参加する視聴者間のネットワークのキャパシティの予測に適応するメタラーニングモデルを提案する。
実世界の3つのライブビデオストリーミングイベントにおけるリンクウェイト予測タスクについて,提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 14:03:22 GMT)
Cloud Transformers: A Universal Approach To Point Cloud Processing Tasks [4.1] 深部クラウド処理アーキテクチャのための汎用ビルディングブロックを新たに提案する。
このビルディングブロックは、トランスフォーマーとマルチビュー畳み込みネットワークのアイデアと、標準畳み込み層の効率を組み合わせている。
我々は、識別的(ポイントクラウドのセグメンテーション、ポイントクラウドの分類)と生成的(ポイントクラウドの塗装とイメージベースのポイントクラウドの再構築)の両方のタスクのためのアーキテクチャを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 20:09:41 GMT)
Landslide Detection in Real-Time Social Media Image Streams [3.8] ソーシャルメディアの画像ストリーム中の地すべりをリアルタイムで検出するコンピュータビジョンモデルを開発した。
提案モデルは,地球規模の地すべり感受性マップと緊急応答をサポートするために,オンライン形式で展開することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 10:52:19 GMT)
Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light Image/Video Enhancement [3.5] 低照度画像は人間の知覚とコンピュータビジョンのアルゴリズムの両方に挑戦する。
計算写真やコンピュータビジョンアプリケーションのための低照度画像の啓蒙にアルゴリズムを堅牢にすることが不可欠である。
本稿では,ペア画像の欠如により訓練されたセマンティック誘導ゼロショット低照度拡張ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 10:07:36 GMT)
Anatomical Landmarks Localization for 3D Foot Point Clouds [3.2] 本稿では3次元解剖学的ランドマーク予測のための変形法を提案する。
臨床医によって注釈付けされた解剖学的ランドマークを持つソースモデルを使用し、ターゲットモデルにマッチするように、このモデルを厳格に変形させる。
データセット上で実験を行い,本手法のロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 06:24:40 GMT)
Scheduling Optimization Techniques for Neural Network Training [3.2] 本稿では,ニューラルネットワークトレーニングに有効なスケジューリング手法であるアウト・オブ・オーダー(oo)バックプロップを提案する。
単一GPU、データ並列、パイプライン並列トレーニングにおけるGPU利用は、ooobackpropを適用することで、一般的に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 05:45:06 GMT)
Active Learning for Contextual Search with Binary Feedbacks [2.6] 第一価格オークションなどの応用によって動機付けられた文脈探索における学習問題について検討する。
本稿では,三分探索手法とマージンに基づく能動学習手法を併用した三分探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:05:29 GMT)
Adversarial Examples Generation for Reducing Implicit Gender Bias in
Pre-trained Models [2.6] 文レベルで暗黙の性別バイアスを自動生成する手法と,性別バイアスを測定する指標を提案する。
このメトリクスは、事前訓練されたモデルからサンプルの生成を導くのに使用される。そのため、これらの例は事前訓練されたモデルに対する攻撃を強制するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 20:22:54 GMT)
Reinforcement Learning for Many-Body Ground-State Preparation Inspired
by Counterdiabatic Driving [2.6] CD-QAOAは量子多体システム向けに設計され、強化学習(RL)アプローチを用いて最適化されている。
本研究では,アディベートゲージ電位の項を付加的な制御ユニタリの生成元として用いることで,アディベート状態から高速な多体制御を実現することができることを示す。
この研究は、量子多体制御のために、ディープラーニングによる最近の成功を取り入れる道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 03:41:39 GMT)
Safe Control with Neural Network Dynamic Models [2.5] ニューラルネットワーク動的モデル(NNDM)の安全制御法則を導出する最初の方法であるMIND-SISを提案する。
MIND-SISは前方不変性と有限収束を保証する。
MIND-SISがNNDMの安全かつ最適な制御を実現することは数値的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 22:13:49 GMT)
Exploration of AI-Oriented Power System Transient Stability Simulations [2.2] 将来の電力系統の過渡安定シミュレーションがAIと深く統合されることは予測できる。
既存の電力システムの動的シミュレーションツールは、AIフレンドリーではない。
AI指向の電力系統過渡安定シミュレータの汎用設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 06:01:45 GMT)
Experimental Determination of Multi-Qubit Ground State via a Cluster
Mean-Field Algorithm [2.0] 量子固有解法は,多層クラスタ平均場アルゴリズムを用いて設計される。
この手法はマルチスピンチェーンで数値的に検証され、完全に接続された3スピンネットワークで実験的に研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:12:45 GMT)
SecFL: Confidential Federated Learning using TEEs [1.8] 信頼された実行環境(TEE)を活用した秘密の連合学習フレームワークSecFLを提案する。
SecFLはTEEエンクレーブ内のグローバルおよびローカルなトレーニングを実行し、特権を持ったアクセスを持つ強力な敵に対する計算の機密性と整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 11:07:29 GMT)
Unified Likelihood Ratio Estimation for High- to Zero-frequency N-grams [1.3] 自然言語処理では、要素は$N$-gramと呼ばれる$N$アイテムの連続列である。
N$-gram周波数のみを使用する単純推定手法は、低周波(希)$N$-gramに敏感である。
N$-gramをアイテム単位に分解し、元の$N$-gramの周波数とともにそれらの周波数を適用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:44:16 GMT)
Multi-task Voice-Activated Framework using Self-supervised Learning [1.0] wav2vec 2.0のような自己教師型学習手法は、未ラベルおよび未転写音声データから音声表現を学習する上で有望な結果を示している。
本稿では,様々な音声アクティベートタスクに対して,事前学習したwav2vec 2.0モデルを適用するための汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:28:57 GMT)
EAR-U-Net: EfficientNet and attention-based residual U-Net for automatic
liver segmentation in CT [0.5] 本稿ではEAR-U-Netと呼ばれる新しいネットワークフレームワークを提案する。
EfficientNetB4、アテンションゲート、残留学習技術を活用して、自動的かつ正確な肝セグメンテーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 14:43:18 GMT)
Un-symmetric photon subtraction: a method for generating high photon
number states and their relevance to loss estimation at ultimate quantum
limit [0.0] 我々は、理論的に非対称な多光子減算双対ビーム状態を研究し、高光子数状態に類似した状態を生成する方法を示した。
ツインビーム状態のモード当たりの平均光子が低い場合、光子減量により、重要な点が非古典性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 23:28:47 GMT)
TinyFedTL: Federated Transfer Learning on Tiny Devices [0.0] 本稿では,リソース制約されたマイクロコントローラ上でのフェデレートトランスファー学習の実装であるTinyFedTLを提案する。
これらの課題を踏まえて、リソース制約されたマイクロコントローラ上でのフェデレーショントランスファーラーニングの最初の実装であるTinyFedTLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 21:43:02 GMT)
Time-dependent conformal transformations and the propagator for
quadratic systems [0.0] 我々は、時間依存周波数の減衰カルディロリ-カナイ発振器を、周波数が一定で摩擦のない発振器に変換する。
この手法により、マスロフ位相補正を任意の時間依存周波数に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 12:38:48 GMT)
Tailored generation of quantum states in an entangled spinor
interferometer to overcome detection noise [0.0] 本研究では, スピン交換衝突過程の解析的および数値的処理を用いて, 真空揺らぎよりも小型の古典種との絡み合う衝突を引き起こすことにより, 技術的ノイズを考慮に入れた場合には, より堅牢で優れた感度が得られることを示した。
本研究は, 量子強度物質波干渉法において, 原子の絡み合った状態がどのように最適に設計され, 生成されるかを理解するために有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 03:46:22 GMT)
Subtractive mountain clustering algorithm applied to a chatbot to assist
elderly people in medication intake [0.0] 高齢者の薬物摂取の誤差は非常に多い。
主な原因の1つは、情報を保持する能力の喪失である。
高齢化に必要な薬の摂取量は、もう1つの制限要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 06:16:01 GMT)
Quantum LDPC Codes with Almost Linear Minimum Distance [0.0] 次元 $Theta(log N)$ と距離 $Theta(N/log N)$ の量子LDPC符号をコード長 $Ntoinfty$ として構成する。
固定された$R 1$に対して、コード長$Ntoinfty$として最適循環サイズ$Omega(N/log N)$の古典LDPC符号の準循環的に良い族が少なくとも$R$で存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 18:58:06 GMT)
Probing Language Models for Understanding of Temporal Expressions [0.0] 時間的表現の理解に基づいてNLIモデルを評価することができる3つの自然言語推論(NLI)課題セットを提案する。
我々はこれらのモデルを3つの時間的特性に対して探索する: (a) 時間内の点間の順序、 (b) 時間内の2点間の時間、 (c) 異なる単位で指定された時間の大きさの間の関係。
MNLIで微調整された大規模言語モデルでは,時間内の点間の順序に対する基本的な認識がある程度あるが,時間的表現の関係を十分に理解していないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 22:38:31 GMT)
Non-Abelian fracton order from gauging a mixture of subsystem and global
symmetries [0.0] 格子上にはサブシステムと大域対称性が混在する純物質理論の一般的なゲージ法を実証する。
この混合対称性は、サブシステム対称性と大域対称性の半直積、あるいはそれらの非自明な拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 08:19:52 GMT)
Marginally calibrated response distributions for end-to-end learning in
autonomous driving [0.0] 自動運転のためのエンド・ツー・エンドの学習者は、先進的な通りのイメージから直接、瞬間的な操舵角を予測するディープニューラルネットワークである。
しかし、エンド・ツー・エンドの学習者は一般的に、分布予測がトレーニング時間の大幅な増加と関連しているため、ポイント予測のみを提供する。
Klein, Nott, Smith (2021) の暗黙的コプラ・ニューラル・リニア・モデルに対する効率よく, スケーラブルな近似推定を行い, エンドツーエンド学習者の予測の不確かさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 17:19:12 GMT)
Machine Learning Statistical Gravity from Multi-Region Entanglement
Entropy [0.0] 龍高柳の公式は量子絡み合いと幾何学を結びつける。
異なる結合次元のランダムテンソルネットワークのアンサンブルの絡み合い特性を重畳した顕微鏡モデルを提案する。
幾何的ゆらぎによって相互情報を効果的に媒介できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 22:46:41 GMT)
Hierarchical Gaussian Process Models for Regression Discontinuity/Kink
under Sharp and Fuzzy Designs [0.0] 回帰不連続/リンク(RD/RK)を用いた因果推論のための非パラメトリックベイズ推定器を提案する。
これらの推定器は、中間ベイズニューラルネットワーク層を持つ階層型GPモデルに拡張される。
モンテカルロシミュレーションにより、我々の推定器は、精度、カバレッジ、間隔長の点で競合する推定器よりもよく、しばしばよく機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 04:23:56 GMT)
Gravitational effects on neutrino decoherence in Lense-Thirring metric [0.0] 我々はニュートリノ波パケットのデコヒーレンスに対する重力効果を分析する。
ニュートリノ振動過程の特徴的コヒーレンス長は, 自明な影響を受けないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 10:09:24 GMT)
Fingerprint Matching using the Onion Peeling Approach and Turning
Function [0.0] フィンガープリントは最も人気があり、丈夫な生体計測特性の1つである。
ほとんどの指紋マッチングアルゴリズムはミツバチをベースとしている。
本論文は,タマネギの剥離法を用いた新しいミナミアン系指紋照合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 09:10:44 GMT)
Ensemble Slice Sampling: Parallel, black-box and gradient-free inference
for correlated & multimodal distributions [0.0] スライスサンプリング (Slice Sampling) は、最小ハンドチューニングで目標分布の特性に適応するマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムとして登場した。
本稿では,初期長さ尺度を適応的に調整することで,そのような困難を回避できるアルゴリズムであるEnsemble Slice Sampling(ESS)を紹介する。
これらのアフィン不変アルゴリズムは簡単に構築でき、手作業で調整する必要がなく、並列計算環境で容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 13:43:25 GMT)
Distributed Optimization using Heterogeneous Compute Systems [0.0] 計算能力の異なる労働者の分散システムにおけるディープニューラルネットワークのトレーニングを検討する。
同期分散トレーニングの簡単な実装により、より高速なワーカは、最も遅いワーカが処理を完了するのを待つことになる。
トレーニング中に各作業員に割り当てられたデータを動的に調整することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 11:21:49 GMT)
Differential Privacy of Dirichlet Posterior Sampling [0.0] ディリクレ後部分布から1枚のドローを放出する固有のプライバシーについて検討する。
トランカットされた集中微分プライバシー(tCDP)の概念により、ディリクレ後方サンプリングの単純なプライバシー保証を導き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:41:19 GMT)
Deep Neural Matching Models for Graph Retrieval [0.0] 我々は、グラフマッチングとグラフのコーパスからの類似グラフの検索のためのニューラルネットワークベースのアプローチに焦点を当てる。
2つのグラフ間の類似性をソフトに予測する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 05:34:46 GMT)
Classification of Viral Pneumonia X-ray Images with the Aucmedi
Framework [0.0] 我々はAUCMEDIフレームワークを用いて深部神経ネットワークを訓練し、胸部X線画像を正常またはウイルス性肺炎と分類する。
Grad-CAMとLIMEの説明可能な人工知能(XAI)アルゴリズムを用いて、予測に最も重要な画像特徴を視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 14:57:43 GMT)
Automatically Polyconvex Strain Energy Functions using Neural Ordinary
Differential Equations [0.0] 深層ニューラルネットワークは、フォーム近似の制約なしに複雑な物質を学習することができる。
N-ODE材料モデルは、クローズドフォーム材料モデルから生成された合成データをキャプチャすることができる。
フレームワークは、大きな種類の材料をモデル化するのに使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 13:11:43 GMT)
Artificial Intelligence For Breast Cancer Detection: Trends & Directions [0.0] 本稿では,乳がん検診の自動化に研究者が用いた様々な画像モダリティを解析する。
この記事では、過去10年間に提案されたAIとコンピュータビジョンに基づく最先端の手法を要約し、乳癌を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 07:22:21 GMT)
Anonymer Tanz als dekolonialisierende Praxis. Ein embodied Research
Versuch [0.0] 匿名性はしばしば、特定の社会的状況やグループダイナミクスを創り出すために、あるいは特定の方向の知覚を伝達するために、そのような出来事の文脈で使われる。
本稿では,知識生産の代替形態を扱う実験において,匿名性が創造的要素としてどのような結果をもたらすかという問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 20:15:06 GMT)
Achieving effective renormalization scale and scheme independence via
the Principle of Observable Effective Matching [0.0] 観測対象における再正規化スケールとスキーム依存を除去するための新しいアプローチを開発する。
我々は、RSS依存オブザーバブルを、これらの2つの形式に依存しない理論に適合させることにより、このアプローチを開発する。
本稿では, 断面比$R_e+e-$ for $e+e-rightarrow$ hadronsについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 06:55:14 GMT)
A New Approach for Image Authentication Framework for Media Forensics
Purpose [0.0] 本稿では,デジタル画像認証と独創性識別のための新しいデジタル法医学的セキュリティフレームワークを提案する。
このアプローチは、調査中の画像の不正な修正を示す必要があるRGBイメージにシークレットコードを埋め込むことに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 18:31:37 GMT)