Structured Bird's-Eye-View Traffic Scene Understanding from Onboard
Images [128.9] 本研究では,BEV座標における局所道路網を表す有向グラフを,単眼カメラ画像から抽出する問題について検討する。
提案手法は,BEV平面上の動的物体を検出するために拡張可能であることを示す。
我々は、強力なベースラインに対するアプローチを検証するとともに、ネットワークが優れたパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:40:33 GMT)
Procedure Planning in Instructional Videosvia Contextual Modeling and
Model-based Policy Learning [114.2] 本研究は,実生活ビデオにおける目標指向アクションを計画するモデルを学習することに焦点を当てる。
本研究では,ベイズ推論とモデルに基づく模倣学習を通して,人間の行動のモデル化を行う新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:06:53 GMT)
Continuous-Time Fitted Value Iteration for Robust Policies [93.3] ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解法は、制御、ロボティクス、経済学を含む多くの領域において重要である。
連続適合値反復(cFVI)とロバスト適合値反復(rFVI)を提案する。
これらのアルゴリズムは、多くの連続制御問題の非線形制御-アフィンダイナミクスと分離可能な状態とアクション報酬を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:33:37 GMT)
Efficient Modelling Across Time of Human Actions and Interactions [92.4] 3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNND)における現在の固定サイズの時間的カーネルは、入力の時間的変動に対処するために改善できると主張している。
我々は、アーキテクチャの異なるレイヤにまたがる機能の違いを強化することで、アクションのクラス間でどのようにうまく対処できるかを研究する。
提案手法は、いくつかのベンチマークアクション認識データセットで評価され、競合する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:39:11 GMT)
Distribution Mismatch Correction for Improved Robustness in Deep Neural
Networks [86.4] 正規化法は ノイズや入力の腐敗に関して 脆弱性を増大させる
本稿では,各層の活性化分布に適応する非教師なし非パラメトリック分布補正法を提案する。
実験により,提案手法は画像劣化の激しい影響を効果的に低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:36:25 GMT)
Five-second coherence of a single spin with single-shot readout in
silicon carbide [85.0] 炭化ケイ素(SiC)の単一欠陥の単発読み出しを実証する
事前選択やポストセレクションなしで80%以上の読み出し精度を実現しています。
本システムでは, 単スピンT2>5sの2桁以上を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:02:19 GMT)
Poisoned classifiers are not only backdoored, they are fundamentally
broken [84.7] 一般的に研究されている、分類モデルに対するバックドア中毒攻撃の下で、攻撃者はトレーニングデータのサブセットに小さなトリガーを追加する。
毒を盛った分類器は、引き金を持つ敵のみに弱いと推定されることが多い。
本稿では,このバックドア型分類器の考え方が誤りであることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:45:30 GMT)
Spectral density reconstruction with Chebyshev polynomials [77.3] 厳密な誤差推定で有限エネルギー分解能の制御可能な再構成を行う方法を示す。
これは、核と凝縮物質物理学における将来の応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:16:13 GMT)
Likelihood-Free Inference with Deep Gaussian Processes [70.7] サーロゲートモデルは、シミュレータ評価の回数を減らすために、可能性のない推論に成功している。
本稿では,より不規則な対象分布を扱えるディープガウス過程(DGP)サロゲートモデルを提案する。
本実験は,DGPがマルチモーダル分布を持つ目的関数上でGPよりも優れ,単調な場合と同等の性能を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:20:24 GMT)
Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.2] 人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:51:11 GMT)
Scaling up instance annotation via label propagation [69.8] 本稿では,オブジェクトセグメンテーションマスクを用いた大規模データセット構築のための高効率アノテーション手法を提案する。
セグメンテーションモデルによるマスク予測に階層的クラスタリングを用いることにより,これらの類似性を生かした。
総アノテーション時間はたった290時間である100万個のオブジェクトセグメンテーションマスクが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:29:34 GMT)
BI-RADS-Net: An Explainable Multitask Learning Approach for Cancer
Diagnosis in Breast Ultrasound Images [69.4] 本稿では,乳房超音波画像における癌検出のための新しい深層学習手法であるBI-RADS-Netを紹介する。
提案手法は, 臨床診断に関連する特徴表現を学習することにより, 乳腺腫瘍の説明と分類を行うタスクを取り入れたものである。
臨床医が医療現場で診断・報告するために使用する形態学的特徴の観点から予測(良性または悪性)の説明が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:14:46 GMT)
DistilHuBERT: Speech Representation Learning by Layer-wise Distillation
of Hidden-unit BERT [69.3] wav2vec 2.0 や Hidden-unit BERT (HuBERT) のような自己教師付き音声表現学習手法では、事前学習にラベル付き音声データを利用する。
本稿では,HuBERTモデルから直接隠れ表現を抽出する新しいマルチタスク学習フレームワークであるDistilHuBERTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:34:44 GMT)
Waypoint Models for Instruction-guided Navigation in Continuous
Environments [68.3] 本稿では,言語条件付きウェイポイント予測ネットワークのクラスを開発し,この問題について検討する。
プロファイリングされたLoCoBotロボット上でのタスク性能と実行時間の推定を行う。
我々のモデルは、VLN-CEにおける以前の仕事を上回り、新しい最先端の技術を公衆のリーダーボードに置きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:55:49 GMT)
MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient
Inference [66.6] トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。
スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。
そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 02:14:38 GMT)
On the Complementarity between Pre-Training and Back-Translation for
Neural Machine Translation [63.9] 事前学習(PT)と後方翻訳(BT)は単言語データを利用するためのシンプルで強力な方法である。
本稿では,PTとBTの相補性について検討する。
我々は、WMT16英語-ルーマニア語と英語-ロシア語ベンチマークで最先端のパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:01:36 GMT)
Investigating the Impact of Pre-trained Language Models on Dialog
Evaluation [63.1] 本稿では,8種類のPr-LMについて検討し,それらが3つの典型的な自動対話評価指標に与える影響について検討する。
Pr-LMの選択が自動メトリクスのパフォーマンスにどのように影響するかを分析する。
本研究は,異なるPr-LMが自動ダイアログ評価に与える影響を総合的に評価する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:30:59 GMT)
HighlightMe: Detecting Highlights from Human-Centric Videos [62.3] 我々は,人間中心のビデオからハイライト可能な抜粋を検出するために,ドメインとユーザに依存しないアプローチを提案する。
本研究では,時空間グラフ畳み込みを用いたオートエンコーダネットワークを用いて,人間の活動やインタラクションを検出する。
我々は,最先端の手法に比べて,人手によるハイライトのマッチングの平均精度が4～12%向上したことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:18:15 GMT)
Top-N: Equivariant set and graph generation without exchangeability [61.2] 集合やグラフ上の分布の前にベクトル形状をマッピングするワンショット確率デコーダを考える。
これらの機能は、可変オートエンコーダ(VAE)、生成逆数ネットワーク(GAN)、正規化フローに統合することができる。
Top-nは、トレーニング可能な参照セットから最も関連性の高いポイントを選択することを学ぶ、決定論的で非交換可能なセット生成メカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:51:19 GMT)
How to Query An Oracle? Efficient Strategies to Label Data [59.9] 機械学習におけるデータセットのラベル付けに専門家の託宣を照会する際の基本的な問題について考察する。
本稿では,サンプルをラベル付けするために,ラウンド・バイ・ラウンドでランダム化されたバッチアルゴリズムを提案し,クエリレートが$O(fracNk2)$であることを示す。
さらに,適応型グリージークエリ方式を提案し,三重項クエリを用いたサンプルあたり平均$approx 0.2N$クエリを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:15:35 GMT)
Proxy-bridged Image Reconstruction Network for Anomaly Detection in
Medical Images [59.7] 医学画像における異常検出は、トレーニングセット内の正常画像のみを含む異常画像の識別を指す。
本稿では,医療画像の異常検出のための新しいプロキシブリッジ画像再構成ネットワーク(ProxyAno)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:40:43 GMT)
Random Subgraph Detection Using Queries [57.0] 植込み高密度部分グラフ検出問題は、与えられた(ランダム)グラフに異常に密度の高い部分グラフが存在するかどうかをテストするタスクを指す。
任意の(おそらくランダム化される)アルゴリズムは、$mathsfQ = Omega(fracn2k2chi4(p||q)log2n)$アダプティブクエリを生成する必要がある。
次に、$mathsfQ = O(fracn4)を用いて植木部分グラフを検出できる準多項式時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:07:27 GMT)
Random matrices in service of ML footprint: ternary random features with
no performance loss [55.3] 我々は、$bf K$ の固有スペクトルが$bf w$ の i.d. 成分の分布とは独立であることを示す。
3次ランダム特徴(TRF)と呼ばれる新しいランダム手法を提案する。
提案したランダムな特徴の計算には乗算が不要であり、古典的なランダムな特徴に比べてストレージに$b$のコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:33:49 GMT)
AdapterDrop: On the Efficiency of Adapters in Transformers [53.8] 大規模に事前訓練されたトランスフォーマーモデルは、微調整に計算コストがかかり、推論に時間がかかり、大きなストレージ要求がある。
最近のアプローチでは、より小さなモデルをトレーニングし、モデルサイズを動的に削減し、軽量アダプタをトレーニングすることで、これらの欠点に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:37:04 GMT)
Global Heisenberg scaling in noisy and practical phase estimation [52.7] ハイゼンベルクスケーリングは、量子力学によって実現されたパラメータ推定の最終的な精度を特徴づける。
位相推定の基本問題における強大なハイゼンベルクスケーリングの概念の達成可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:57:55 GMT)
Self-Supervised Learning of Perceptually Optimized Block Motion
Estimates for Video Compression [50.5] 多段階畳み込みニューラルネットワークを用いた探索自由ブロック運動推定フレームワークを提案する。
動作補償フレームの知覚品質を最適化するために,マルチスケール構造類似度(MS-SSIM)損失関数をデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:38:43 GMT)
Adversarial Attacks on Black Box Video Classifiers: Leveraging the Power
of Geometric Transformations [49.1] ビデオ分類モデルに対するブラックボックスの敵攻撃は、ほとんど調査されていない。
本研究では,探索空間の時間構造をパラメータ化することにより,そのような効果的な勾配を探索できることを実証する。
我々のアルゴリズムは本質的に、驚くほど少ないクエリで摂動を成功させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:05:59 GMT)
Sim and Real: Better Together [47.1] シミュレーションと実環境とのインタラクションの両方から同時に学習する方法を実証する。
本稿では,高いスループットから多数のサンプルのバランスをとるアルゴリズムを提案するが,精度は低い。
このような多環境相互作用を理論的に解析し、新しい理論的なリプレイバッファ解析により収束特性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:02:18 GMT)
Shape-aware Multi-Person Pose Estimation from Multi-View Images [47.1] 提案した粗大なパイプラインは、まず複数のカメラビューからノイズの多い2次元の観測結果を3次元空間に集約する。
最終的なポーズ推定は、高信頼度多視点2次元観測と3次元関節候補をリンクする新しい最適化スキームから得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:04:21 GMT)
Networked Time Series Prediction with Incomplete Data [46.6] 我々は、歴史と未来の両方で欠落した値を持つ不完全なデータでトレーニングできる新しいディープラーニングフレームワークであるNetS-ImpGANを提案する。
3つの実世界のデータセットに対して、異なるパターンと欠落率で広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:20:42 GMT)
Information-theoretic generalization bounds for black-box learning
algorithms [46.4] 我々は,学習アルゴリズムの出力ではなく,予測に含まれる情報に基づいて,教師付き学習アルゴリズムに対する情報理論の一般化境界を導出する。
本研究では,ディープラーニングの実践シナリオにおいて,提案した境界が一般化ギャップに密接に従っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:40:39 GMT)
Rapid training of deep neural networks without skip connections or
normalization layers using Deep Kernel Shaping [46.1] 我々は、深層ネットワークに存在する主な病理組織を特定し、それらが高速にトレーニングされ、目に見えないデータに一般化されるのを防ぐ。
本稿では,ネットワークのカーネル関数の「形状」を慎重に制御することで,これらを回避する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:49:36 GMT)
ASR Rescoring and Confidence Estimation with ELECTRA [45.9] ELECTRAを用いてエラーを直接検出するASR再構成手法を提案する。
ELECTRAは、各単語がBERTに置換されるか否かを予測するために事前訓練される。
P-ELECTRAの事前学習では、各単語は音声から単語への変換モデルに置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:45:55 GMT)
CARL: A Benchmark for Contextual and Adaptive Reinforcement Learning [45.5] 本稿では、文脈RL問題に拡張されたよく知られたRL環境の集合であるCARLについて述べる。
政策学習から状態の表現学習と文脈を分離することで、より一般化が促進されるという最初の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:04:01 GMT)
COVIDRead: A Large-scale Question Answering Dataset on COVID-19 [41.2] 非常に重要なリソースであるCOVIDReadは、SQuAD(Stanford Question Answering dataset)に似たデータセットで、100万以上の質問と回答のペアです。
これは、この非常に珍しい病気に関する一般大衆の問い合わせから、編集者や雑誌編集者による記事管理まで、多くの目的に役立てることができる貴重なリソースである。
いくつかのエンドツーエンドニューラルネットワークベースのベースラインモデルを構築し、最低F1が32.03%、最高F1が37.19%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:38:06 GMT)
$\Delta$-UQ: Accurate Uncertainty Quantification via Anchor
Marginalization [40.6] 予測モデルにおけるアンカーの概念を用いた新規で汎用的な不確実性推定器であるDelta$UQを提案する。
この不確実性は、入力データの不適切なサンプリングと固有のノイズと深く結びついているので、あらゆるシステムにおける完全な不確実性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:44:31 GMT)
ContractNLI: A Dataset for Document-level Natural Language Inference for
Contracts [39.8] 契約書に対する文書レベルの自然言語推論(NLI)を提案する。
システムには一連の仮説と契約が与えられ、それぞれの仮説が「関連づけられている」か、「矛盾している」か、「言及されていない」か(中立である)を分類するよう求められる。
これまでで最大のコーパスを607のアノテート契約でリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:22:31 GMT)
Hypernetworks for Continual Semi-Supervised Learning [37.1] 我々は,MCSSL(Continuous Semi-Supervised Learning)のためのメタ・コンソリデーション(Meta-Consolidation)と呼ばれる,半教師付き連続学習のためのフレームワークを提案する。
本フレームワークは,半教師付き補助分類器生成逆数ネットワーク$(textitSemi-ACGAN)$の重みをベースネットワークとして生成するメタ分布を学習するハイパーネットワークである。
我々は、textitSemi-Split CIFAR-10$データセットを変更することで得られる、継続半教師付き学習のための新しいベンチマークである、$textitSemi-Split CIFAR-10$を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:42:38 GMT)
Thinking Fast and Slow in AI: the Role of Metacognition [35.1] 最先端のAIには、(人間)インテリジェンスの概念に自然に含まれる多くの能力がない。
私たちは、人間がこれらの能力を持つことができるメカニズムをよりよく研究することで、これらの能力でAIシステムを構築する方法を理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:05:38 GMT)
Truth-Conditional Captioning of Time Series Data [34.7] 本稿では,時系列における有能なパターンの自然言語記述を自動的に生成する作業について検討する。
このタスクのモデルは、ピークやディップのような高レベルなパターンを抽出できるはずである。
本稿では,まず入力時系列上で学習プログラムを実行する真理条件付き計算モデルを提案する。
提案モデルでは,モジュール型の小型かつ簡易な空間を考慮した場合であっても,高精度なキャプションを生成可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:28:37 GMT)
Hit and Lead Discovery with Explorative RL and Fragment-based Molecule
Generation [34.3] ドッキングスコアが大きい薬理学的に許容される分子を生成する新しい枠組みを提案する。
本手法は, 生成した分子を, 現実的で有資格な化学空間に限定し, 薬物発見のための空間を効果的に探索する。
提案モデルでは,既存の手法と比較して高品質な分子を生成できる一方で,3つの目標のうち2つの目標に対して最先端の性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:22:33 GMT)
Exploring the Limits of Large Scale Pre-training [34.2] 大規模機械学習の最近の進歩は、事前学習の改善が、ほとんどの下流タスクに好適に反映されることを示唆している。
この現象を考察し、上流の精度を高めると、下流のタスクの性能が飽和することを示す。
本稿では、飽和現象を反映し、上流タスクと下流タスクのパフォーマンスの非線形関係をキャプチャする下流パフォーマンスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:49:00 GMT)
Mix3D: Out-of-Context Data Augmentation for 3D Scenes [33.9] 大規模3Dシーンのセグメンテーションのためのデータ拡張手法であるMix3Dを提案する。
実験では、屋内(ScanNet, S3DIS)および屋外データセットにおいて、Mix3Dの利益をトレーニングしたモデルが顕著に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:57:45 GMT)
Co-training an Unsupervised Constituency Parser with Weak Supervision [33.6] 本稿では,あるノードが文中の特定のスパンを支配しているかどうかを識別するために,ブートストラップ分類器に依存する教師なし解析手法を提案する。
両者の相互作用が両者の精度の向上に役立ち、その結果、効果的に解析できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:45:06 GMT)
Combining Physics and Deep Learning to learn Continuous-Time Dynamics
Models [31.8] 物理に着想を得た深層ネットワークを導入し,物理と深層学習の第一原理を組み合わせた。
ディープラグランジアンネットワーク (Deep Lagrangian Networks, DeLaN) は、2つのネットワークを用いてシステムエネルギーをパラメータ化する。
提案手法は実時間制御のための物理系に適用可能な力学モデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:30:56 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Framework for Contention-Based Spectrum
Sharing [31.6] 我々は、無許可の共有スペクトルで動作する基地局の分散競合に基づく媒体アクセスについて検討する。
各タイムスロットに2段階のマルコフ決定プロセスを導入し、スペクトルセンシングと受信品質の情報を用いて媒体アクセス決定を行う。
我々の定式化は、分散推論、オンライン適応性、および環境の一部的な可観測性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:00:33 GMT)
Echo-Reconstruction: Audio-Augmented 3D Scene Reconstruction [31.0] 窓、鏡、壁などの反射面とテクスチャのない面は、オブジェクトやシーンの再構築に難題である。
仮想会議,遠隔操作,その他のAR/VR体験のための幾何学的・音響的再構成を支援するために,音の反射を利用した音声-視覚的手法であるEchoreconstructionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:23:51 GMT)
You Only Evaluate Once: a Simple Baseline Algorithm for Offline RL [30.0] 政策評価のステップを一度だけ行うオフライン強化学習のためのベースラインアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、D4RLオフラインRLベンチマークのサブセットにおいて、競合的かつ時折最先端のパフォーマンスを示すことを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:05:47 GMT)
3D-MOV: Audio-Visual LSTM Autoencoder for 3D Reconstruction of Multiple
Objects from Video [29.3] 音声視覚入力を用いた3次元再構成のためのマルチモーダル・シングルフレーム・マルチフレームニューラルネットワークを提案する。
訓練されたLSTMオートエンコーダ3D-MOVは、様々な表面タイプやビューを考慮に入れた複数の入力を受信する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:23:19 GMT)
Data Augmentation Approaches in Natural Language Processing: A Survey [28.9] データ拡張(DA)は、ディープラーニング技術が失敗する可能性のあるデータの不足シナリオを軽減する。
DA手法の主な焦点の1つは、トレーニングデータの多様性を改善することである。
DA手法をパラフレーズ化, ノイズ化, サンプリングなど, 拡張データの多様性に基づいて3つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:35:32 GMT)
Exploring Conditional Text Generation for Aspect-Based Sentiment
Analysis [28.8] アスペクトベース感情分析(Aspect-based sentiment analysis、ABSA)は、ユーザ生成レビューを処理して評価対象を決定するNLPタスクである。
本稿では,ABSAを抽象的な要約型条件文生成タスクに変換し,目的,側面,極性を用いて補助文を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:08:25 GMT)
Task Affinity with Maximum Bipartite Matching in Few-Shot Learning [28.5] 本稿では,1つのタスクの知識を活用して,別のタスクを学習する複雑性を表現するための非対称親和性スコアを提案する。
特に、このスコアを用いて、テストデータに関連するトレーニングデータラベルを見つけ、発見した関連するデータを活用して、いくつかのショットモデルをエピソード的に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:15:55 GMT)
Label differential privacy via clustering [27.5] トレーニングセット内のラベルのプライバシのみを保護する差分プライベート機械学習のための新しいメカニズムを提案する。
提案機構は,これらの特徴ベクトルを用いてトレーニングセット内のサンプルをクラスタリングし,同一クラスタ内のサンプルから各ラベルをランダムに再サンプリングし,ノイズラベルと真の損失関数の修正版を出力する。
クラスタが大規模かつ高品質である場合、ノイズの多いトレーニングセットにおける変更損失を最小限に抑えるモデルが、非プライベート学習の速度に匹敵する速度で小さな過剰リスクに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:47:27 GMT)
HYPER: Learned Hybrid Trajectory Prediction via Factored Inference and
Adaptive Sampling [27.2] 本稿では,汎用的で表現力豊かなハイブリッド予測フレームワークHYPERを紹介する。
トラヒックエージェントをハイブリッドな離散連続システムとしてモデル化することにより、我々のアプローチは時間とともに離散的な意図の変化を予測することができる。
我々は、Argoverseデータセット上でモデルをトレーニングし、検証し、その効果を包括的アブレーション研究と最先端モデルとの比較を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:20:10 GMT)
When is the Convergence Time of Langevin Algorithms Dimension
Independent? A Composite Optimization Viewpoint [27.0] ランゲヴィンアルゴリズムのすべての既知収束速度は問題の次元に依存するが、最適化のための収束速度は凸問題に対しては次元自由である。
本稿では、リプシッツや平滑な凸問題のいずれかの大きなクラスに対して、この問題に対する肯定的な答えを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:40:06 GMT)
Unsupervised Belief Representation Learning in Polarized Networks with
Information-Theoretic Variational Graph Auto-Encoders [26.6] 偏極ネットワークにおける信念表現学習のための教師なしアルゴリズムを開発した。
ユーザとコンテンツアイテム(例えば、ユーザビューを表す投稿)の両方を、適切に区切られた潜在空間に投影することを学ぶ。
ユーザとコンテンツの潜在表現は、イデオロギー的傾きを定量化し、問題に対する姿勢を検出し、予測するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:00:06 GMT)
Permute Me Softly: Learning Soft Permutations for Graph Representations [26.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフを用いた機械学習の主流パラダイムとして浮上している。
MPNNの研究は、主にメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のファミリーに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:20:51 GMT)
Learning Sense-Specific Static Embeddings using Contextualised Word
Embeddings as a Proxy [26.4] 感覚の文脈導出埋め込み(CDES)を提案する。
CDESは文脈的埋め込みから感覚関連情報を抽出し、それを静的埋め込みに注入し、センス固有の静的埋め込みを生成する。
本報告では,CDESが,現在の最先端感埋め込みに匹敵する性能を示す,感覚特異的な静的埋め込みを正確に学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:50:48 GMT)
A Critique of Strictly Batch Imitation Learning [26.1] 我々は,政策の「textittrue$ state visitation distribution」から「psuedo-state visitation distribution」がどう切り離されるか,という記法的問題は明らかでないと主張している。
我々は,ジャレットらによって提唱されたパラメータ結合が,行動クローンとは異なり,専門家の方針の不整合推定に繋がる例を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:07:30 GMT)
UHP-SOT: An Unsupervised High-Performance Single Object Tracker [25.5] 前景と背景の相関を利用した教師なしオンラインオブジェクト追跡手法を提案する。
UHP-SOTは,1)外観モデル更新,2)背景動きモデリング,3)軌道ベースボックス予測の3つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:04:09 GMT)
MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision
Transformer [24.5] モバイルデバイス用の軽量ビジョントランスフォーマであるMobileViTを紹介する。
以上の結果から,MobileViT は CNN および ViT ベースのネットワークを,タスクやデータセット間で大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:07:53 GMT)
TLDR9+: A Large Scale Resource for Extreme Summarization of Social Media
Posts [23.2] Redditのディスカッションフォーラムから抽出された900万以上のトレーニングインスタンスを含む、大規模な要約データセットを紹介します。
このデータセットは、極端な要約(すなわち、高い圧縮と抽象化で1文の要約を生成する)を行うために特別に収集され、以前提案されたデータセットの2倍以上の大きさである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:56:40 GMT)
Multi-Objective Few-shot Learning for Fair Classification [23.1] 本稿では,データ内の二次属性に対する予測クラスの相違を緩和する枠組みを提案する。
提案手法は,データから一次クラスラベルを予測することの主目的を学習することに加えて,クラスタメンバシップに対するクラスラベル分布の差異を最小限に抑えるためにクラスタリングをベースとした多目的関数を学習することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:28:58 GMT)
Enriched Pre-trained Transformers for Joint Slot Filling and Intent
Detection [22.9] 本稿では,意図に基づく言語モデル学習のための新しいアーキテクチャを提案する。
そこで本研究では,意図分布,単語特徴,トークン表現を融合させることで,スロット充足作業の強化を図る。
標準データセットによる実験結果から,我々のモデルは現在の非BERT状態と,より強力なBERTベースラインの両方に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:24:32 GMT)
Voice Aging with Audio-Visual Style Transfer [22.0] 顔の老化技術は、GAN(Generative Adversarial Network)とスタイルトランスファー学習(style transfer learning)を使用して、より若く見えるように外観を変換している。
本研究は,話者の音声の年齢に類似したアプローチを適用し,これを音声老化と呼ぶ。
まず、話者の音声と顔データに基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、話者の年齢の分類をCommon VoiceとVoxCelebデータセットから分析する。
我々は,入力スペクトログラムを様々な年齢に変換するために,スタイル転送から老化音声を生成し,モバイルアプリ上でその手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:33:28 GMT)
Live Multi-Streaming and Donation Recommendations via Coupled
Donation-Response Tensor Factorization [21.9] 我々はMulti-Stream Party (MSP)を導入し、Donation and MSP Recommendation (DAMRec)と呼ばれる新しいマルチストリーミングレコメンデーション問題を定式化する。
提案するマルチストリーム・パーティ・レコメンダ・システム(MARS)は,寄付とMSPの推薦のために,社会的・時間的結合型寄付応答型テンソル・ファクター化を通じて潜在特徴を抽出する。
MARSは、ヒット率と平均精度で、既存のレコメンデーターを少なくとも38.8%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:30:53 GMT)
Semi-Supervised Deep Learning for Multiplex Networks [20.7] 多重ネットワークは複雑なグラフ構造であり、エンティティの集合が複数のタイプの関係によって相互に接続される。
マルチプレックスネットワーク上の構造認識表現学習のための,新しい半教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:37:43 GMT)
Structural Causal Interpretation Theorem [20.4] 本稿では、構造因果解釈(SCI)と整合した人間可読解釈スキームを導出する理論解析について述べる。
我々は既存の神経誘導法(NIM)が実際に解釈可能であることを証明した。
In (E3) we observed superiority in human-based over NIM-based SCI in support of our initial hypothesis。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 22:57:45 GMT)
Federating for Learning Group Fair Models [20.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、多数のエンティティが協調してより良いモデルを学ぶことを可能にする、ますます人気のあるパラダイムである。
本研究は,学習段階において,異なる参加者が集団のサブセットにしかアクセスできないパラダイムにおけるminmaxグループフェアネスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:42:43 GMT)
Joint inference of multiple graphs with hidden variables from stationary
graph signals [19.6] 本稿では,隠れ変数の影響をモデル化した共同グラフトポロジ推論手法を提案する。
観測された信号が探索グラフ上で定常であるという仮定の下で、複数ネットワークの合同推定により、そのような関係を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:31:36 GMT)
Double Encoder-Decoder Networks for Gastrointestinal Polyp Segmentation [19.3] 本稿では,一般的なエンコーダ・デコーダネットワークを直接拡張した意味的セグメンテーションに基づく内視鏡画像からの消化管ポリープのデライン化手法を提案する。
提案手法では,2つの事前学習エンコーダデコーダネットワークを順次積み重ねる。
二重エンコーダ・デコーダネットワークは、すべてのケースにおいて、それぞれのエンコーダ・デコーダネットワークよりも明らかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:07:42 GMT)
Differentiable Equilibrium Computation with Decision Diagrams for
Stackelberg Models of Combinatorial Congestion Games [18.9] 渋滞ゲーム(CCG)のスタックルバーグモデルに対処する。
我々は,CCGのパラメータを最適化して,非原子プレーヤの利己的行動が望ましい平衡を達成することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:14:17 GMT)
Learning Off-Policy with Online Planning [18.6] 本研究では,学習モデルと端末値関数を用いたHステップルックアヘッドの新たなインスタンス化について検討する。
ナビゲーション環境の集合に配置する際の安全性制約を組み込むLOOPの柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:20:48 GMT)
EntQA: Entity Linking as Question Answering [18.4] 本稿では、質問回答としてエンティティリンクを表すEntQAを紹介する。
このアプローチは、エンティティリンクの進歩と、オープンドメインの質問応答の進歩を組み合わせたものです。
以前の作品とは異なり、我々は言及候補辞書や大規模な弱監督に依存していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:39:57 GMT)
Efficient GPU implementation of randomized SVD and its applications [18.3] 行列分解は、次元データの圧縮やディープラーニングアルゴリズムなど、機械学習においてユビキタスである。
行列分解の典型的な解は、計算コストと時間を大幅に増大させる複雑さを持つ。
我々は,計算行列分解の計算負担を軽減するために,現代のグラフィカル処理ユニット(GPU)で並列に動作する効率的な処理操作を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:42:41 GMT)
Extensions of Karger's Algorithm: Why They Fail in Theory and How They
Are Useful in Practice [17.8] カーガーのアルゴリズムが他のカット問題に対してうまく一般化できるかどうかを考察する。
本稿では,シードセグメンテーション/グラフベース半教師付き学習のための簡単なアルゴリズムを提案する。
新しいアルゴリズムは線形実行時を持ち、与えられた種/クラスに属するサンプルの後方確率と解釈できるポテンシャルを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:46:28 GMT)
SMProbLog: Stable Model Semantics in ProbLog and its Applications in
Argumentation [17.7] SMProbLogは確率論理プログラミング言語ProbLogの一般化である。
本稿では,SMProbLogを用いて確率論的議論問題を解き明かす方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:29:22 GMT)
Uncertainty-Based Offline Reinforcement Learning with Diversified
Q-Ensemble [16.9] 本稿では,Q値予測の信頼性を考慮した不確実性に基づくオフラインRL手法を提案する。
意外なことに、カットされたQ-ラーニングとともにQ-networksの数を単純に増やすことで、既存のオフラインRLメソッドを様々なタスクで大幅に上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:06:01 GMT)
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Mining
Neighborhood and Community Influences [16.9] ネットワーク表現学習は、ネットワーク内の各ノードに対する埋め込みを生成することを目的としている。
我々は,マイニング地区と時間ネットワークにおけるコミュニティの影響から,MNCIと呼ばれる新しい帰納的ネットワーク表現学習手法を提案する。
実世界の複数のデータセットについて広範な実験を行い、MNCIと様々なタスクにおける最先端のベースライン手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:08:39 GMT)
Multi-axis Attentive Prediction for Sparse EventData: An Application to
Crime Prediction [16.7] 本稿では,2つの観測角度による事象伝播の短期的ダイナミクスと長期的意味論の両方を抽出するための,純粋に注意的なアプローチを提案する。
提案したコントラスト学習目的は,MAPSEDのセマンティクスとイベントのダイナミックスを捉える能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 02:38:46 GMT)
Fast Contextual Adaptation with Neural Associative Memory for On-Device
Personalized Speech Recognition [16.4] 本稿では,デコーダに依存しない,デバイス上のパーソナライズに適した,モデルに基づくエンドツーエンドのコンテキスト適応手法を提案する。
デバイス上でのシミュレーション実験により,提案手法は従来手法よりも12%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:33:09 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning with Binary Neural Networks [15.6] フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のための機械学習環境である。
FLは、トレーニングをコーディネートするすべてのクライアントとサーバ間のパラメータの頻繁な交換を伴う。
本稿では,通常の実数値ニューラルネットワークの代わりに,FL設定におけるバイナリニューラルネットワーク(BNN)のトレーニングを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:59:49 GMT)
SeanNet: Semantic Understanding Network for Localization Under Object
Dynamics [14.9] 人間の日常活動によって引き起こされるオブジェクトレベルのシーンダイナミクスの下では、ロボットは環境にしっかりと位置決めする必要がある。
これまでは、静的環境における視覚的位置決めに取り組んできたが、オブジェクトレベルのシーンダイナミクスは、ロボットの長期展開における既存の手法に挑戦している。
本稿では,セマンティックアンダースタンディングネットワーク(SeanNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:29:07 GMT)
Machine learning attack on copy detection patterns: are 1x1 patterns
cloneable? [14.8] 我々は、機械学習に基づくコピー検出パターン(CDP)に対するコピー攻撃を検討する。
2つの産業用プリンタで作成されたサンプルに基づいて実験したところ、CDP認証で使用される単純な検出基準は、元のCDPと偽造品を確実に区別できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:06:28 GMT)
DA-DRN: Degradation-Aware Deep Retinex Network for Low-Light Image
Enhancement [14.8] 低照度画像強調のための劣化対応深部網膜ネットワーク(DA-DRN)を提案する。
Retinex Theoryに基づいて、我々のモデルにおける分解ネットは、低照度画像を反射率と照明マップに分解することができる。
提案手法は, 良好なルバスト性および一般化によって有望な効果を発揮することを示すため, 広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:53:52 GMT)
Tradeoffs in Streaming Binary Classification under Limited Inspection
Resources [14.2] イベントが順次到着し,疑わしいイベントの数が限られている,不均衡なバイナリ分類問題を考える。
マイノリティクラス検出率と検査能力のトレードオフを解析的に特徴付ける。
本研究では,実際の不正検出データセット上での選択手法を実装し,実験結果と解析的境界を比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:23:11 GMT)
A Table-Based Representation for Probabilistic Logic: Preliminary
Results [14.1] 確率的決定モデルと表記法(pDMN)を提案する。
pDMNは決定モデルと表記の確率的拡張である
ProbLogプログラムに不明瞭に変換して、ユーザクエリに応答することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:01:31 GMT)
Neural Transition System for End-to-End Opinion Role Labeling [13.4] 統一世論役割ラベルリング(ORL)は、意見保有者目標の可能なすべての意見構造を1ショットで検出することを目的としている。
我々は、遷移アーキテクチャを再考し、ポインタネットワーク(PointNet)で拡張することで、新しいソリューションを提案する。
このフレームワークは、線形時間複雑性におけるすべての意見構造を解析し、PointNetとの任意の項長の制限を突破する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:45:59 GMT)
Inferring Hidden Structures in Random Graphs [13.0] 本研究では,ランダムなグラフ上に植えられた群集群集の検出と復元の2つの推論問題について検討する。
我々は、パラメータ $(n,k,q)$ や $Gamma_k$ の特定の性質の観点から、構造を検出・復元するための下限を導出し、これらの下限を達成するための計算学的に最適なアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:39:51 GMT)
Sound Event Detection Transformer: An Event-based End-to-End Model for
Sound Event Detection [12.9] 音のイベント検出(SED)は、監視、ビデオインデックス作成等に広く応用され、注目を集めている。
SEDの既存のモデルは、主にフレームレベルの予測を生成し、それをシーケンスマルチラベル分類問題に変換する。
本稿ではまず,1次元検出変換器 (1D-DETR) について述べる。
SEDの特性から、1D-DETRに音声クエリと1対1のマッチング戦略を追加し、SEDT(Sound Event Detection Transformer)のモデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:56:23 GMT)
NeurWIN: Neural Whittle Index Network For Restless Bandits Via Deep RL [12.7] NeurWINは神経質なWhittleインデックスネットワークで、Whittleインデックスを学習し、レスリーブレイディットを学習する。
また、Whittleインデックスを生成するニューラルネットワークは、マルコフ決定問題の集合に対する最適制御を生成するニューラルネットワークでもあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:58:23 GMT)
Adaptive LiDAR Sampling and Depth Completion using Ensemble Variance [12.6] 本研究は, 画像データの有無に関わらず, 所定の限られた画素数の深さをアルゴリズムが測定できるという, 深度完備化の問題について考察する。
アルゴリズム上の課題は、画素位置を戦略的かつ動的に選択し、全体の深さ推定誤差を最大に削減することである。
この設定は、プログラム可能なLiDARを備えた自動運転車の昼間または夜間の深度完了時に実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:37:19 GMT)
Influencing Towards Stable Multi-Agent Interactions [12.5] 多エージェント環境での学習は、相手やパートナーの行動の変化によってもたらされる非定常性のために困難である。
本稿では,他のエージェントの安定化戦略に積極的に影響を与えるアルゴリズムを提案する。
各種シミュレーション環境におけるタスク報酬の最大化における安定化の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:46:04 GMT)
Dropout Q-Functions for Doubly Efficient Reinforcement Learning [12.3] 本稿では,Dr.Qという計算効率向上手法を提案する。
Dr.Qは、ドロップアウトQ関数の小さなアンサンブルを使用するREDQの変種である。
REDQと同等のサンプル効率、REDQよりはるかに優れた計算効率、SACと同等の計算効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:28:11 GMT)
Investigating Health-Aware Smart-Nudging with Machine Learning to Help
People Pursue Healthier Eating-Habits [12.1] 本稿では,より健康的なレシピを選択するための3つの新しいヌード技術であるWHO-BubbleSlider,FSA-ColorCoading,DRCI-MLCPを提案する。
その結果、食品の意思決定プロセスの間、適切な健康対策により、ユーザーはより健康的なレシピをクリックし、閲覧し、選択しやすくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:56:02 GMT)
S2 Reducer: High-Performance Sparse Communication to Accelerate
Distributed Deep Learning [11.2] 本稿では,収差保証付き新規なスケッチベーススパース勾配法であるスパース・スケッチ・リデューサ (S2 Reducer) を提案する。
S2Reduceerは、非ゼロ勾配をカウントスケッチとビットマップで圧縮するだけで通信コストを削減できる。
以上の結果から,S2reduceerは同じ精度に収束し,スパース通信のオーバーヘッドを81%低減し,最先端手法と比較して1.8$$の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:14:40 GMT)
Spatial Context Awareness for Unsupervised Change Detection in Optical
Satellite Images [11.0] SiROC(Sibling Regression for Optical Change Detection)について紹介する。
SiROCは、中高解像度の光学衛星画像における変化検出の教師なし手法である。
中解像度のSentinel-2と高解像度のPlanetscope画像による変化検出の競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:13:48 GMT)
Self-Supervised Generative Style Transfer for One-Shot Medical Image
Segmentation [10.6] 医用画像のセグメンテーションにおいて、教師付きディープネットワークの成功は、豊富なラベル付きデータを必要とするコストが伴う。
本稿では,ボリューム画像分割ペアを合成可能なデータ拡張のための,新しいボリューム自己教師型学習法を提案する。
我々の研究の中心的信条は、ワンショット生成学習と自己指導型学習戦略の併用による恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:28:42 GMT)
Analyzing the Effects of Reasoning Types on Cross-Lingual Transfer
Performance [10.3] 自然言語推論(NLI)の例は、しばしば様々な種類のサブタスクに関係し、異なる種類の推論を必要とする。
ある種の推論は、モノリンガルな文脈で学ぶことがより困難であることが証明されている。
推論型と言語類似性の一致が伝達性能に与える影響を統計的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 22:36:46 GMT)
Contextual Combinatorial Volatile Bandits via Gaussian Processes [10.3] 利用可能なベースアームのセットとそのコンテキストによるコンテキスト的バンディット問題を考える。
我々は,カーネル上信頼境界(O'CLOK-UCB)を用いた最適組合せ学習と最適化というアルゴリズムを提案する。
両アルゴリズムが従来のUTBベースのアルゴリズムを現実的な設定で大幅に上回っていることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:02:10 GMT)
TENT: Text Classification Based on ENcoding Tree Learning [9.9] 我々は,テキスト分類性能の向上と,計算能力への依存度低減を図るため,TENTを提案する。
具体的には、まず各テキストに対して依存分析グラフを構築し、次に各グラフを対応する符号化木に変換する。
実験結果から,本手法は複数のデータセットにおいて,他のベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:55:47 GMT)
Teach Me What to Say and I Will Learn What to Pick: Unsupervised
Knowledge Selection Through Response Generation with Pretrained Generative
Models [9.6] 事前学習した生成モデルの教師なし選択能力について検討する。
エンコーダとデコーダの間にスコア・アンド・アグリゲートモジュールを追加することで,適切な知識を選択することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:12:47 GMT)
Adversarial Robustness Verification and Attack Synthesis in Stochastic
Systems [8.8] 我々は、離散時間マルコフ連鎖(DTMC)として定義されるシステムにおける対向的堅牢性のための公式な枠組みを開発する。
我々は、元の遷移確率の周囲に$varepsilon$ボールで制約された、敵がシステム遷移を摂動できる脅威モデルのクラスを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:52:47 GMT)
Frequency Aware Face Hallucination Generative Adversarial Network with
Semantic Structural Constraint [8.4] 現在の顔幻覚法のほとんどは、低解像度の顔画像から高解像度の顔画像を生成するために2次元の顔前処理に依存している。
GAN(Generative Adversarial Network)に基づく新しいプログレッシブ・フェイス幻覚ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:51:29 GMT)
Book Success Prediction with Pretrained Sentence Embeddings and
Readability Scores [8.4] 本論文では,事前学習文の埋め込みと各種可読性スコアを併用した本の成功予測モデルを提案する。
提案手法は, 最大6.4%のF1スコアポイントで, 高いベースラインを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:24:51 GMT)
Quantum dissipation with nonlinear environment couplings: Stochastic
fields dressed dissipaton equation of motion approach [8.2] 本稿では, 非線形環境結合項のみを解く場を, ディシパトン-運動方程式(DEOM)の構成に組み込むことを提案する。
その結果、SFD-DEOMは非線形環境結合下での量子散逸に対する正確かつ非摂動的なアプローチを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:46:16 GMT)
Coarsening Optimization for Differentiable Programming [8.2] 粗い最適化は、象徴的分化とアルゴリズム的分化(AD)を相乗化するための体系的な方法を提供する
粗大化の象徴的分化に制御フローが生み出す困難を回避するため、この研究はフィカルキュラスを導入している。
実世界のアプリケーションの集合に関する実験では、粗大化最適化はADの高速化に有効であり、数倍から2桁のスピードアップを生み出すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:11:11 GMT)
Cellular Network Radio Propagation Modeling with Deep Convolutional
Neural Networks [7.9] 本稿では,深部畳み込みニューラルネットワークを用いた電波伝搬のモデル化手法を提案する。
また、電波伝搬のデータ駆動モデリングの枠組みを概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:20:48 GMT)
An Integrated System for Mobile Image-Based Dietary Assessment [7.4] 本稿では,食事摂取状況の把握と分析を行うモバイル型イメージベース食事アセスメントシステムの設計と開発について述べる。
本システムは,自然条件下での高品質な食品画像の収集が可能であり,新しい計算手法を開発するための基盤となるアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:04:19 GMT)
Dataset: Large-scale Urban IoT Activity Data for DDoS Attack Emulation [7.2] 大規模なIoTデバイスネットワークは、ハイジャックされる可能性があり、ボットネットとして使用され、分散サービス拒否(DDoS)攻撃を起動する。
本稿では,4060ノードの都市IoTデプロイメントから得られたデータセットについて述べる。
また、攻撃されたノード数や攻撃期間などのパラメータに基づいて、データセットにアタックアクティビティを注入する合成DDoSアタックジェネレータも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:34:58 GMT)
Fuzzy Jaccard Index: A robust comparison of ordered lists [7.1] Fuzzy Jaccard Index (FUJI) - ランク付けされた2つのリストの類似性を評価するためのスケール不変スコア。
FUJIスコアの特性に関する理論的知見を提供するとともに,その計算に有効なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:01:49 GMT)
Deep Neural Networks and Tabular Data: A Survey [6.9] この研究は、表形式のデータに対する最先端のディープラーニング手法の概要を提供する。
データ変換、特殊なアーキテクチャ、正規化モデルという3つのグループに分類することから始めます。
次に、各グループの主なアプローチについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:22:39 GMT)
A Comparison of Neural Network Architectures for Data-Driven
Reduced-Order Modeling [6.8] 深部畳み込みオートエンコーダ (CAEs) は大規模力学系のシミュレーションに有効な減階モデル (ROM) を組み込んでいる。
ディープCAEが全てのROMシナリオで優れたパフォーマンスを提供するかどうかは不明である。
自己エンコーダアーキテクチャが関連するROMに与える影響は、深部CAEと2つの代替品の比較を通して研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:42:09 GMT)
DeepEdge: A Deep Reinforcement Learning based Task Orchestrator for Edge
Computing [6.7] 我々は,ヒューマンインタラクションを必要とせずに,異なるタスク要件を満たすことを学ぶ,深層強化学習ベースのタスクオーケストレータであるDeepEdgeを開発した。
DeepEdgeの堅牢性を評価するために、ネットワーク内の画像レンダリング、インフォテインメント、広範健康、拡張現実の4つの異なるアプリケーションを試した。
以上の結果から,DeepEdgeは完成度の高いタスクの割合で競合他社を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:55:19 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） (Tue, 5 Oct 2021 08:51:40 GMT)
RASA: Efficient Register-Aware Systolic Array Matrix Engine for CPU [6.4] RASA, Register-Aware Systolic Arrayを提案する。
我々は,実行段階を複数のサブステージに分割し,命令を重複させてオーバーヘッドを隠蔽し,同時に実行する手法を開発した。
RASAをベースとした設計では、無視できる面積と電力オーバーヘッドで性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:01:31 GMT)
Transfer Learning U-Net Deep Learning for Lung Ultrasound Segmentation [6.4] 本研究は,肺の超音波画像からリブの分割を完了し,U-Netを用いた最適なTL技術を見出すことに焦点を当てた。
モデルの視覚的結果とダイス係数(DICE)を比較した。
X-Unetは、V-UnetよりもDICEが低いにもかかわらず、実際のマスク予測よりも正確でアーチファクトのない視覚性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:43:28 GMT)
OTTR: Off-Road Trajectory Tracking using Reinforcement Learning [6.0] オフロード軌道追跡問題に対する新しい強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
提案手法は,ベースラインRLポリシーに適応するために利用可能な限られた実世界のデータを効率的に活用する。
標準のILQR手法と比較して,提案手法はWarthogとMooseのクロストラック誤差を30%,50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:04:37 GMT)
KKT Conditions, First-Order and Second-Order Optimization, and
Distributed Optimization: Tutorial and Survey [6.0] このチュートリアルでは、KKT条件、一階と二階の数値最適化、分散最適化に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:50:37 GMT)
ur-iw-hnt at GermEval 2021: An Ensembling Strategy with Multiple BERT
Models [6.0] 複数の BERT モデルで過半数 (ハード) の投票で, アンサンブル戦略を用いて3回実施した。
すべてのアンサンブルモデルはシングルモデルより優れており、BERTweetはサブタスクごとに個々のモデルの勝者である。
Twitterベースのモデルは、 GermanBERTモデルよりもパフォーマンスが良く、マルチ言語モデルはより悪いが、マージンは小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:48:20 GMT)
$\textit{FacialFilmroll}$: High-resolution multi-shot video editing [5.9] $textitFacialFilmroll$は、空間的にかつ時間的に一貫した顔の編集を1つまたは複数のショットで行うソリューションである。
近年,モノクロビデオに3次元顔モデルを適用し,モザイクの質を向上する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:51:08 GMT)
FedDQ: Communication-Efficient Federated Learning with Descending
Quantization [5.9] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のための分散ラーニングスキームである。
FLは、大きなモデルサイズと頻繁なモデルアグリゲーションによって、重要な通信ボトルネックに悩まされる。
本稿では適応的な量子化を行うための反対のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:56:28 GMT)
Phoebe: A Learning-based Checkpoint Optimizer [5.6] 効率的な学習ベースのチェックポイントモジュールであるPhoebeを提案する。
Phoebeは、ホットスポット上の一時的なストレージを70%以上解放し、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、平均で68%高速にジョブを再起動できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:31:35 GMT)
Reinforcement Learning Based Temporal Logic Control with Maximum
Probabilistic Satisfaction [5.3] 本稿では,制御ポリシを合成するモデルレス強化学習アルゴリズムを提案する。
RLをベースとした制御合成の有効性をシミュレーションおよび実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:01:44 GMT)
Transformer Assisted Convolutional Network for Cell Instance
Segmentation [5.2] 本稿では,従来の畳み込み特徴抽出器の性能向上のためのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。
提案手法は, 変圧器の自己アテンションに類似した投影操作を適用することにより, 変圧器を用いたトークン埋め込みと畳み込み特徴写像を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:18:31 GMT)
Short-term precipitation prediction using deep learning [5.2] 気象フィールドの1つのフレームを用いた3次元畳み込みニューラルネットワークは降水空間分布を予測することができることを示す。
このネットワークは、気象学の39年 (1980-2018) のデータと、連続した米国上空の毎日の降水に基づいて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:37:24 GMT)
Language Modeling using LMUs: 10x Better Data Efficiency or Improved
Scaling Compared to Transformers [4.9] シーケンス処理に先立って,レジェンダメモリ単位をベースとしたモデルを構築した。
我々の新しいアーキテクチャは10倍少ないトークンでトランスフォーマーと同じ精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:20:37 GMT)
Secure Aggregation for Buffered Asynchronous Federated Learning [4.9] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は一般的に同期トレーニングに依存している。
非同期トレーニングはストラグラーを効率的に扱うが、セキュアなアグリゲーションプロトコルと互換性がないため、プライバシを確保することはできない。
FedBuffとして知られるバッファリング非同期トレーニングプロトコルが最近提案され、同期トレーニングと非同期トレーニングのギャップを埋めて、トラグラーを緩和し、同時にプライバシーを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:07:02 GMT)
Feasible Architecture for Quantum Fully Convolutional Networks [4.8] 本稿では,ノイズの多い中間規模量子デバイス上で動作可能な,実現可能な純粋量子アーキテクチャを提案する。
本研究は、純粋量子完全畳み込みネットワークのトレーニングを成功させ、それをハイブリッドソリューションと比較することで利点を論じるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:06:54 GMT)
Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from
Speech [4.2] 多言語音声処理が可能な最先端システムでは、ユーザーはそれを使う前に1つ以上の言語を明示的に設定する必要がある。
本稿では,Mel- frequency Cepstral Coefficient (MFCC) の音声検体の特徴を応用した,注意に基づく畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN with Attention)を提案する。
我々は13の異なるインドの言語について広範囲に評価を行い,その分類精度は98%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:38:57 GMT)
A toolbox for neuromorphic sensing in robotics [4.2] ロボット上で利用可能なあらゆる種類のセンサからの入力信号をエンコードし、デコードするためのROS(Robot Operating System)ツールボックスを導入する。
このイニシアチブは、ニューロモルフィックAIのロボット統合を刺激し促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:02:53 GMT)
Block-encoding based quantum algorithm for linear systems with
displacement structures [4.1] 本稿では, 変位構造を持つ線形系を解くために, 効率よく, メモリリデュースした量子アルゴリズムを提案する。
提案したブロックエンコーディングは、古典的アルゴリズムの次元に関して二次的なスピードアップを提供する。
量子線形系の解法の一つを時系列の線形予測に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:57:04 GMT)
Task-aware Privacy Preservation for Multi-dimensional Data [4.1] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、プライバシ保護のための最先端技術である。
将来的には、よりリッチなユーザデータ属性を匿名化するために、LCPを採用することができる。
課題認識型プライバシ保存問題を考慮し,多次元ユーザデータの究極のタスク性能を大幅に向上させる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:03:53 GMT)
Exploiting Twitter as Source of Large Corpora of Weakly Similar Pairs
for Semantic Sentence Embeddings [3.8] 本稿では,言語に依存しない2組の非公式テキストのデータセットを構築する手法を提案する。
ツイートの返信と引用という、Twitterの本質的な強力な関連性のシグナルを利用しています。
我々のモデルは古典的セマンティックテキスト類似性を学習するだけでなく、文のペアが正確なパラフレーズではないタスクにも長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:21:40 GMT)
Leveraging the Inductive Bias of Large Language Models for Abstract
Textual Reasoning [3.6] GPT-3やT5のような大きな自然言語モデルは、様々な一般的なNLPタスクにおいて印象的な能力を示している。
このようなモデルに埋め込まれた知識は、従来のNLPタスクだけでなく、シンボリック推論エンジンを訓練する非伝統的なタスクにも有用な帰納的バイアスをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:40:46 GMT)
CADA: Multi-scale Collaborative Adversarial Domain Adaptation for
Unsupervised Optic Disc and Cup Segmentation [3.6] CADA(Collaborative Adrial Domain Adaptation)と呼ばれる新しい教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
提案するCADAは,異なるネットワーク層における対角学習とアンサンブル重みの両面から,対話的な協調的適応を示すパラダイムである。
マルチスケールな入力学習を取り入れたCADAモデルは、性能劣化を克服し、最先端のドメイン適応手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:44:26 GMT)
Revisiting SVD to generate powerful Node Embeddings for Recommendation
Systems [3.4] ユーザとアイテムの生成を埋め込むために,隣接行列の特異値分解(SVD)を再検討する。
これらの埋め込みの上に2層ニューラルネットワークを使用して、ユーザとイテムのペア間の関係を学習する。
GRLにおける高次学習の成功に触発されて,SVDの2ホップ隣人を含む手法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:41:21 GMT)
A Biologically Plausible Learning Rule for Perceptual Systems of
organisms that Maximize Mutual Information [3.3] Infomaxの原理は、早期知覚処理の目的は、ニューラルコーディングと入ってくる知覚信号の間の相互情報を最大化することである。
本稿では,この原理を局所的,スパイクベース,継続的な学習ルールを用いて正確に実装する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:50:49 GMT)
On the Impact of Stable Ranks in Deep Nets [3.3] 安定なランクは、指数関数的に深度的に蓄積する線形因子として本質的に階層的に現れることを示す。
以上の結果から,安定度は指数関数的に深度的に蓄積する線形因子として本質的に階層的に現れることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:04:41 GMT)
Blockchain-based Federated Learning: A Comprehensive Survey [3.2] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントにトレーニングタスクを割り当てることで、プライバシーの漏洩を防止する。
FLはシングルポイント障害や悪意のあるデータといった欠点に悩まされている。
ブロックチェーンの出現は、FLをデプロイするためのセキュアで効率的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:21:52 GMT)
Decoding ECoG signal into 3D hand translation using deep learning [3.2] 運動脳-コンピュータインターフェース(Motor Brain-Computer Interface、BCI)は、運動障害者が環境と対話できる技術である。
連続手の動きを予測するために使用されるほとんどのECoG信号デコーダは線形モデルである。
多くの問題において最先端のディープラーニングモデルは、この関係をよりよく捉えるための解決策になり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:41:04 GMT)
Attaining Interpretability in Reinforcement Learning via Hierarchical
Primitive Composition [3.1] 本稿では,従来の課題を階層構造に分解して軽減する階層型強化学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,6自由度マニピュレータを用いてピック・アンド・プレイス・タスクを解くことで,実際にどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:59:31 GMT)
Multimodal datasets: misogyny, pornography, and malignant stereotypes [2.9] 最近リリースされたLAION-400Mデータセットは、Common-Crawlデータセットから解析された画像-Alt-textペアのCLIPフィルタリングデータセットである。
このデータセットには、レイプ、ポルノグラフィー、悪性のステレオタイプ、人種差別的および民族的スラー、その他の非常に問題のあるコンテンツが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:47:27 GMT)
Extracting Major Topics of COVID-19 Related Tweets [2.9] トピックモデリング手法を用いて,全国の検疫期間(2020年3月23日～6月23日)に,Covid-19のツイートからグローバルトピックを抽出する。
また,世界と4カ国の話題の時間的傾向を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:40:51 GMT)
Detecting Confined and Deconfined Spinons in Dynamical Quantum
Simulations [2.5] 動的スピン構造因子(DSF)は、量子スピン系における集合励起の指紋情報を含む。
スペクトル特性を多体シミュレーションで正確に計算することは困難である。
非平衡DSFの研究により、多体力学と量子シミュレーションのリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:50:12 GMT)
Accelerating drug repurposing for COVID-19 via modeling drug mechanism
of action with large scale gene-expression profiles [2.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)は2019年12月に中国で流行し、世界中で急速に広まっている。
表現型データに基づく薬物使用の特定方法の開発は、薬物開発効率を向上させることができる。
この研究は、LINCSプログラムで生成された1024種類の薬物の細胞像の特徴に基づいて、薬物の使用を識別する最先端の機械学習手法を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:31:18 GMT)
NEWRON: A New Generalization of the Artificial Neuron to Enhance the
Interpretability of Neural Networks [2.5] NEWRON: McCulloch-Pitts ニューロン構造の一般化を定式化する。
NEWRONの特殊化によって,ネットワークの表現性の変化を伴わずに解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:45:56 GMT)
Foundations of Symbolic Languages for Model Interpretability [2.3] 本稿では,2種類のMLモデル上でのFOILクエリの計算複雑性について検討する。
本稿では,高レベルの宣言型言語でラップされたFOILのプロトタイプ実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:56:52 GMT)
A Legal Approach to Hate Speech: Operationalizing the EU's Legal
Framework against the Expression of Hatred as an NLP Task [2.2] 本稿では,刑法に従属するか否かの判断を運用することで,音声検出を嫌う「法的アプローチ」を提案する。
法的な判断を一連の単純なサブ決定に分解することで、素人でさえ一貫して注釈を付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:46:16 GMT)
Tree in Tree: from Decision Trees to Decision Graphs [2.2] Tree in Tree decision graph (TnT)は、従来の決定木をより汎用的で強力な非巡回グラフに拡張するフレームワークである。
提案するモデルは,広く用いられている決定木に代わる,新しい,より効率的かつ正確な代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:12:41 GMT)
Deep Instance Segmentation with High-Resolution Automotive Radar [2.2] 本稿では,レーダ検出点を用いた2つの効率的な分割法を提案する。
1つは、PointNet++フレームワークを使用してエンドツーエンドのディープラーニング駆動方式で実装されている。
もう一つは、セマンティック情報を用いたレーダー検出点のクラスタリングに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:18:27 GMT)
An Efficient Anomaly Detection Approach using Cube Sampling with
Streaming Data [2.1] 異常検出は侵入検知、健康モニタリング、故障診断、センサネットワークイベント検出など様々な分野で重要である。
孤立林(アイフォレスト)アプローチは、異常を検出するためのよく知られた手法である。
本稿では,ストリーミングデータに有効なキューブサンプリングを用いた,効率的なiForestに基づく異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:23:00 GMT)
MetaPix: Domain Transfer for Semantic Segmentation by Meta Pixel
Weighting [2.0] 我々はメタラーニングによって合成データのピクセルレベルの重み付けを学習する。
実験により, 1つのメタモジュールのみを用いた手法は, 対角的特徴アライメント, 再構成損失, および画素, 領域, 画像レベルの階層重み付けの複雑な組み合わせ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） (Tue, 5 Oct 2021 01:31:00 GMT)
Machine learning methods to detect money laundering in the Bitcoin
blockchain in the presence of label scarcity [1.7] 我々は、教師なし異常検出手法を用いた既存の最先端ソリューションが、実際のBitcoinトランザクションデータセットにおける不正なパターンを検出するのに不十分であることを示す。
提案するアクティブラーニングソリューションは, 5%のラベルを用いて, 完全に教師付きベースラインの性能を一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:33:23 GMT)
Data-driven Nonlinear Model Reduction to Spectral Submanifolds in
Mechanical Systems [1.7] スペクトル部分多様体(SSM)に基づくデータ駆動非線形モデル削減手法についてレビューする。
入力として、この手法は非力の非線形振動を観測して、力学の正規形式を非常に低次元不変量に縮減する。
これらの正規形式は振幅依存特性をキャプチャし、外部強制の付加の下で非線形システム応答の予測を提供するのに十分正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:39:40 GMT)
Robustness modularity in complex networks [1.7] 本稿では,ロバストネスの概念に基づく新しい尺度を提案する。
ロバスト性モジュラリティは、ネットワークの構造がランダムに摂動しているときに、自明な分割を見つける確率である。
人工グラフと実グラフの試験により、異なるネットワークのコミュニティ構造の強度を評価し比較するために、ロバスト性モジュラリティが利用できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:00:45 GMT)
LawSum: A weakly supervised approach for Indian Legal Document
Summarization [1.7] インド最高裁判所が提供した1万以上の判決からなる新たなデータセットを提案する。
提案したデータセットは、一般的な法的略語を正規化することによって前処理される。
私たちはまた、日付、原告の名前、被告人、およびそれらを代表する人々といったいくつかの属性で、各判断に注釈を付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:28:30 GMT)
Deep reinforcement learning for guidewire navigation in coronary artery
phantom [1.7] 本稿では,自律ガイドワイヤナビゲーションのための深層強化学習フレームワークについて紹介する。
Rainbowを使用することで、人間のデモンストレーションを使ってトレーニングをいかに加速するかを判断する、セグメントワイズ学習アプローチが適用される。
このフレームワークは、ロボットによる介入の自動化における新たな方向性を開き、機械的疲労を伴う物理的空間におけるRLのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:30:03 GMT)
Decentralized Cooperative Lane Changing at Freeway Weaving Areas Using
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [1.7] マージやウィービングエリアなどの高速道路ボトルネックにおける渋滞時の車線変化は、さらに道路の容量を減少させる。
ディープ・リテンション・ラーニング(RL)とコネクテッド・アンド・オートマチック・カー・テクノロジーの出現は、協調車線変更による高速道路のボトルネックにおけるモビリティとエネルギー効率を改善するための解決策となる。
本研究では,多エージェント深部RLパラダイムを用いた分散協調車線切替制御器を開発した。
本研究では, 交通量, 車両速度, 車両当たりの停止数, 燃料効率, 排出エミッションの観点から, 多エージェント深部RLによる協調車線変更は, 運転者にとって優れた性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:29:13 GMT)
Lossy compression of statistical data using quantum annealer [1.4] 統計的浮動小数点データに対する新しい損失圧縮アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは、元のデータを正確に再構成する基底ベクトルとそのバイナリ係数の集合を見つける。
圧縮アルゴリズムは格子量子色力学シミュレーションの2つの異なるデータセットで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:16:41 GMT)
Optimal N-ary ECOC Matrices for Ensemble Classification [1.4] アンサンブル分類法における誤り訂正出力符号(ECOC)の新たな構成について述べる。
任意の素数$N$が与えられたとき、この決定論的構成は基底-$N$対称二乗行列を$M$で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:50:15 GMT)
An Ample Approach to Data and Modeling [1.0] さまざまな分野の概念とメソッドを統合するモデルの構築方法をモデル化するためのフレームワークについて説明する。
参照M*メタモデルフレームワークは、厳密な同値関係の観点からデータセットと各モデルの関連付けに批判的に依存する。
開発されたフレームワークがデータクラスタリング、複雑性、共同研究、ディープラーニング、クリエイティビティに関する洞察を提供する方法について、いくつかの考察がなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:26:09 GMT)
Attention Augmented Convolutional Transformer for Tabular Time-series [0.9] 時系列分類は、産業データ科学において最も頻繁に実行されるタスクの1つである。
時系列データから表現を学習するための新しいスケーラブルアーキテクチャを提案する。
提案するモデルはエンドツーエンドで,カテゴリ型と連続型の両方の値入力を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:20:46 GMT)
Disambiguation-BERT for N-best Rescoring in Low-Resource Conversational
ASR [0.8] 外部データ無しで書き起こされた曖昧さに基づいてBERTを微調整するためのデータ効率戦略を提案する。
以上の結果から,単語誤り率を37.2%まで回復させることができた。
本研究では,データの性質がコンテキスト拡張N-best再構成の性能にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:15:15 GMT)
Analysis of the relation between smartphone usage changes during the
COVID-19 pandemic and usage preferences on apps [0.8] スマートフォンアプリケーションの利用状況の変化を利用して、パンデミックが人々の生活に与える影響を観察し分析する。
これは、将来のパンデミックや他の制限措置が実施されるときのスマートフォン活動の変化を予測するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 02:48:27 GMT)
Bilevel Imaging Learning Problems as Mathematical Programs with
Complementarity Constraints [0.8] 本研究では,低レベルインスタンスが1次および2次非滑らかな正規化器を含む凸変動モデルに対応する2段階画像学習問題群について検討する。
低次問題の初等・二次的再構成の幾何学的性質を用いて変数の適切な変更を導入することにより、相補性制約を持つ数学的プログラム(MPCC)として元の二次問題を再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:26:22 GMT)
The Potential of Machine Learning to Enhance Computational Fluid
Dynamics [0.7] 機械学習は、科学コンピューティングの中核技術になりつつある。
本稿では, 直接数値シミュレーションの高速化など, 影響の大きい分野をいくつか取り上げる。
コミュニティは、オープンソースソフトウェアのためのベンチマークシステムとベストプラクティスを引き続き確立することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:34:16 GMT)
Applying Machine Learning to Study Fluid Mechanics [0.7] 本稿では,機械学習を用いて流体力学でデータ駆動モデルを構築する方法について概説する。
それぞれの段階において、流体力学の分野からの具体例を用いて、これまでの物理知識がどのようにプロセスに埋め込まれているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:30:24 GMT)
Qulacs: a fast and versatile quantum circuit simulator for research
purpose [0.5] 研究目的の量子回路の高速シミュレータQulacsを紹介する。
我々はQulacsの主な概念を示し、例を通してその特徴をどのように利用するかを説明し、シミュレーションを高速化するための数値的手法を説明し、数値的なベンチマークでその性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:33:11 GMT)
A Multi-Scale A Contrario method for Unsupervised Image Anomaly
Detection [0.5] コンボリューションにより得られた特徴写像に統計的解析を適用した画像中の異常を検出するためのコントロリオフレームワークを提案する。
提案手法はマルチスケールで完全に教師なしであり,様々なシナリオで異常を検出することができる。
この研究の最終的な目標は、自動車産業における革サンプルの微妙な欠陥を検出することであるが、同じアルゴリズムが、パブリックな異常データセットにおけるアート結果の状態を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:29:58 GMT)
A Survey On Neural Word Embeddings [0.5] 自然言語処理における意味の研究は、分布仮説に依存する。
概念の分散表現という革命的な考えは、人間の心の働きに近い。
ニューラルワード埋め込みは、すべてのNLPタスクを大幅に改善することで、NLPの分野全体を変革した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:37:57 GMT)
Hybrid Classical-Quantum method for Diabetic Foot Ulcer Classification [0.5] 糖尿病は世界中で多くの人に影響を与えている。
このような潰瘍を感染症、虚血、ヌーネ、感染症のいずれかに分類できる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:28:36 GMT)
Deep Subspace analysing for Semi-Supervised multi-label classification
of Diabetic Foot Ulcer [0.5] 糖尿病患者は、通常手足の切断につながる足の潰瘍を発症するリスクがある。
本研究では,半教師付き糖尿病性足底潰瘍の粘液ラベル分類のための新しい深部部分空間解析パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:00:42 GMT)
Word Acquisition in Neural Language Models [0.4] ニューラルネットワークモデルは,学習中に個々の単語を習得し,学習曲線を抽出し,600以上の単語の獲得年齢を推定する。
子どもや言語モデルでは, 具体性, 単語長, 語彙クラスの影響が顕著に異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:26:16 GMT)
NaRLE: Natural Language Models using Reinforcement Learning with Emotion
Feedback [0.4] NARLEは、対話システムの自然言語理解を改善するためのフレームワークである。
2つの意図的分類問題に対して、事前学習された教師付き学習モデルの微調整に強化学習を用いることで、最大43%の性能を向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:24:19 GMT)
Classification of high-dimensional data with spiked covariance matrix
structure [0.3] 我々は高次元データの分類問題を$n$で研究し、$p$の特徴を観察する。
本稿では,まず,次元還元空間における分類に先立って特徴ベクトルの次元還元を行う適応型分類器を提案する。
結果の分類器は、$n rightarrow infty$ および $s sqrtn-1 ln p rightarrow 0$ のときにベイズ最適であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:26:53 GMT)
Unifying AI Algorithms with Probabilistic Programming using Implicitly
Defined Representations [0.3] Scruffは確率的プログラミングを使ってAIシステムを開発するための新しいフレームワークである。
選択可能なコード、ニューラルネットワーク、微分方程式、制約システムなど、さまざまな表現を含めることができる。
私たちは、比較的小さな操作セットが、さまざまなAIアルゴリズムを統合するのにどのように役立つかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:49:30 GMT)
Using Psuedolabels for training Sentiment Classifiers makes the model
generalize better across datasets [0.0] パブリックな感情分類APIでは、ドメイン間のデータアノテート能力に制限のある、さまざまなタイプのデータに対してうまく機能する分類器をどうやって設定すればよいのか?
我々は、このデータセット上の異なるドメインと擬似ラベルから大量の無注釈データが与えられた場合、異なるデータセットにまたがってよりよく一般化される感情分類器を訓練できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:47:15 GMT)
Unpacking the Black Box: Regulating Algorithmic Decisions [0.0] エージェントが複雑な予測関数を設計するが、プリンシパルは予測関数について学べる情報量に制限がある世界において、最適なアルゴリズムの監視を特徴付ける。
本研究は,主観と主観的選好の不一致による偏見が,世界の真の状態に関する不確実性に対して小さい限り,完全透明であるほど単純である予測関数に対する限定エージェントは非効率であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:20:25 GMT)
Ultrafast coherent excitation of an Ytterbium ion with single laser
pulses [0.0] イオンを閉じ込めた量子ビットエンタングリングゲートの実験的実現は、通常、分光学的に解決された運動側バンドに対処することに依存する。
超高速パルスレーザーを用いた高速エンタングリングゲートはこの制限を克服する。
超高速ゲートプロトコルの重要な構成要素として、2S1/2-2P1/2遷移における171Yb+イオンのコヒーレント励起を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:04:50 GMT)
Traffic control Management System and Collision Avoidance System [0.0] 多くの道路事故は、ドライバーが様々な理由でサインボードを読まなかったために発生している。
交通管理システム(TMS)は,車両の速度を低下させない利用者数を記録することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:49:51 GMT)
The Artificial Scientist: Logicist, Emergentist, and Universalist
Approaches to Artificial General Intelligence [0.0] 我々は、人工知能の構築に必要なものを定義し、人工知能(AGI)へのいくつかのアプローチを探求し、評価する。
我々は、統一的あるいはハイブリッドなアプローチが必要であると結論し、この要件をある程度満たす2つの理論を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 05:58:23 GMT)
TensorPlan and the Few Actions Lower Bound for Planning in MDPs under
Linear Realizability of Optimal Value Functions [0.0] 我々は,オンラインプランニングにおけるミニマックスクエリの複雑さを,固定水平決定プロセスにおける生成モデルを用いて検討する。
A=Omega(min(d1/4,H1/2)) が指数的に大きい下界を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:42:46 GMT)
Study of geometric phase using classical coupled oscillators [0.0] 結合振動子の古典系の循環力学に付随する幾何学的位相について説明する。
大学院生を対象とした簡易な実験は, 循環進化に伴う幾何学的位相の研究を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 01:43:02 GMT)
Sicilian Translator: A Recipe for Low-Resource NMT [0.0] 17,000対のシチリア語翻訳文で、アルバ・シキュラはシチリア語のための最初のニューラル・マシン・トランスレータを開発した。
降下パラメータの高い小型トランスフォーマーモデルを訓練し,20代前半にBLEUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:04:13 GMT)
Reconfiguring Data Infrastructure Ecosystem in Africa: A Primer Toward
Digital Sovereignty [0.0] インターネットとその関連技術の成長は、私たちの社会に大きな影響を与えました。
そのため、アフリカ諸国はデジタルインフラのセキュリティを確保するために適切な青写真を作成する必要がある。
アフリカ開発目標の枠組みに従って、即時、短期、長期のロードマップを実施すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 02:49:28 GMT)
RapidAI4EO: A Corpus for Higher Spatial and Temporal Reasoning [0.0] プロジェクトの目的は、土地利用(LU)、土地被覆(LC)、およびLUの変化を、現在よりはるかに高い詳細かつ時間的周期で監視することである。
リモートセンシングコミュニティ全体の利益のために、これらのデータセットをオープンソース化する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:12:20 GMT)
Quantum theory cannot violate a causal inequality [0.0] 量子論では、異なる因果順序の重ね合わせを作成し、それら間の干渉を観察することができる。
このことは、量子理論が古典的な因果モデルで複製できない結果を生み出すことができるかどうかという問題を提起する。
量子実験は古典的因果モデルでシミュレートできるので、因果不等式に違反することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:39:41 GMT)
Quantum Semi-Supervised Learning with Quantum Supremacy [0.0] 量子機械学習は重要な問題を解決することを約束する。
古典的な機械学習には、ラベル付きデータの欠如と計算能力の限界という2つの永続的な課題がある。
本稿では,量子セミ教師付き学習という,両方の問題を解決する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:15:58 GMT)
Quantified Facial Expressiveness for Affective Behavior Analytics [0.0] 本論文では,マルチモーダル顔特徴量を用いた境界付き連続表現度スコアを用いた顔表現度を定量化するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,表現の離散性の観点から表現性を計算し,顔の行動追跡や主観性といったタスクを文脈で実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:21:33 GMT)
Predicting Credit Risk for Unsecured Lending: A Machine Learning
Approach [0.0] 本研究は、無担保貸付(クレディットカード)の信用デフォルトを予測するための、同時代の信用評価モデルを構築することを目的とする。
本研究は,光グラディエントブースティングマシン(LGBM)モデルにより,学習速度の向上,効率の向上,データボリュームの大規模化を実現していることを示す。
このモデルの導入により、商業融資機関や銀行の意思決定者に対する信用デフォルトのより良いタイムリーな予測が可能になると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:54:56 GMT)
Perturbation Analysis of Quantum Reset Models [0.0] リセットを受ける三部量子系の力学について検討する。
我々は、リセットされたリンドブラディアンの特異な定常状態の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:18:18 GMT)
Overcoming limited battery data challenges: A coupled neural network
approach [0.0] 深層ニューラルネットワークを用いた時系列バッテリデータ拡張手法を提案する。
あるモデルはバッテリ充電プロファイルを生成し、別のモデルはバッテリ放電プロファイルを生成する。
その結果,バッテリーデータに制限がある場合の問題点を解消するために,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:17:19 GMT)
Optimization with Constraint Learning: A Framework and Survey [0.0] 本稿では,制約学習(OCL)による最適化のためのフレームワークを提案する。
i)概念最適化モデルのセットアップ、(ii)データ収集と前処理、(iii)予測モデルの選択とトレーニング、(iv)最適化モデルの解決、(v)最適化モデルの検証と改善。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:42:06 GMT)
On the Correspondence between Gaussian Processes and Geometric Harmonics [0.0] ガウス過程回帰と幾何高調波の対応について検討する。
両キャンプの結果はうまく組み合わせられ、誤り推定の観点で不確実性の代替解釈が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:00:32 GMT)
Numerisation D'un Siecle de Paysage Ferroviaire Fran\c{c}ais : recul du
rail, cons\'equences territoriales et co\^ut environnemental [0.0] この研究は、いくつかの公共地理的データ(SNCF, IGN)の融合によるものである。
データセットは、ほぼすべての鉄道駅(単純な停車駅でも)と鉄道支線で構成される。
すべての鉄道路線には日付(または近似)があり、時間進化を表示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:36:11 GMT)
Neutron scattering study of the kagome metal Sc3Mn3Al7Si5 [0.0] Sc3Mn3Al7Si5は、Mnモーメントがカゴメ格子を形成する相関金属の珍しい例である。
我々は,Sc3Mn3Al7Si5の非弾性中性子散乱測定を行い,20～50mVのエネルギーに対してフォノン散乱が支配的であることを確認した。
弱い磁気信号は10meV未満のエネルギーで検出され、最低温度でしか検出されなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:27:11 GMT)
Neural Network Adversarial Attack Method Based on Improved Genetic
Algorithm [0.0] 改良された遺伝的アルゴリズムに基づくニューラルネットワーク逆攻撃法を提案する。
この方法は、ニューラルネットワークモデルの内部構造やパラメータ情報を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:46:16 GMT)
Multi-Object Tracking with Deep Learning Ensemble for Unmanned Aerial
System Applications [0.0] 多目的追跡(MOT)は、軍事防衛分野における状況認識の重要な構成要素である。
本稿では,リアルタイムな状況下での騒音に対応するために,頑健なオブジェクト追跡アーキテクチャを提案する。
本稿では,遅延空間における実体軌道の予測にシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャを用いる,Deep Extended Kalman Filter (DeepEKF) と呼ばれるキネマティックな予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:50:38 GMT)
Measuring chemical likeness of stars with RSCA [0.0] 我々は、スペクトルのみから化学的に類似した恒星を同定できる新しいデータ駆動モデルを提案する。
我々の表現は、恒星の存在量測定よりも、既知の恒星の兄弟を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:03:59 GMT)
MAP Propagation Algorithm: Faster Learning with a Team of Reinforcement
Learning Agents [0.0] ニューラルネットワークをトレーニングする別の方法は、ネットワークの各ユニットを強化学習エージェントとして扱うことである。
本稿では,この分散を著しく低減するMAP伝搬という新しいアルゴリズムを提案する。
当社の作業は、深層強化学習におけるエージェントチームの広範な適用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:44:08 GMT)
LegalNLP -- Natural Language Processing methods for the Brazilian Legal
Language [0.0] ブラジルの法律言語に対して、事前訓練済みの言語モデル(Phraser、Word2Vec、Doc2Vec、FastText、BERT)を提示し、提供します。
このイニシアチブは、他のオープンで特定のツールや言語モデルが欠けているブラジルの法分野にとって非常に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:44:37 GMT)
Interpreting intermediate convolutional layers in unsupervised acoustic
word classification [0.0] 本稿では、教師なし深層畳み込みニューラルネットワークの中間層を可視化し、解釈する手法を提案する。
GANベースのアーキテクチャ(ciwGAN arXiv:2006.02951)はTIMITの未ラベルのスライスされた語彙で訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:53:32 GMT)
Inference and De-Noising of Non-Gaussian Particle Distribution
Functions: A Generative Modeling Approach [0.0] 数値シミュレーションによって生成されたデータに対する推測は、一般に、粒子分布関数を回復するためにデータを結合する。
ここでは、正規化フローを用いて、雑音粒子分布関数に対する滑らかでトラクタブルな近似を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:38:04 GMT)
Guiding Evolutionary Strategies by Differentiable Robot Simulators [0.0] DRS勾配が進化戦略とどのように組み合わせられるかを示す。
予備的な結果は、この組み合わせがシミュレーションと現実世界の両方で進化戦略のサンプルの複雑さを3倍から5倍に減らすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:39:30 GMT)
Graph Coloring: Comparing Cluster Graphs to Factor Graphs [0.0] 本稿では,確率的グラフィカルモデルを用いたグラフカラー化問題の定式化と解法を提案する。
この目的のために因子グラフを使用する一般的な文献とは対照的に、クラスタグラフの観点からアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:57:30 GMT)
Geometric Algebra Attention Networks for Small Point Clouds [0.0] 物理科学における問題は、2次元または3次元空間における比較的小さな点集合を扱う。
これらの小点雲上での深層学習のための回転・置換同変アーキテクチャを提案する。
物理, 化学, 生物学に関連するサンプル問題を, モデルを用いて解くことにより, これらのアーキテクチャの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 22:52:12 GMT)
FoodChem: A food-chemical relation extraction model [0.0] 食品成分組成に含まれる化学物質を同定するための新しい関係抽出(RE)モデルを提案する。
BioBERTモデルは、マクロ平均F1スコアが0.902のアンバランスな拡張設定で、最良の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:07:33 GMT)
FooDI-ML: a large multi-language dataset of food, drinks and groceries
images and descriptions [0.0] このデータセットは、東ヨーロッパと西アジア(ウクライナ語やカザフ語など)の870万の言語のサンプルを含む33の言語を記述している。
データセットにはスペイン語や英語など、広く話されている言語も含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:33:08 GMT)
Few-mode-fiber technology fine-tunes losses of quantum communication
systems [0.0] 量子通信の時間ビンは長距離では実用的ではない。
角運動量モードで動作する数モードのファイバー空間分割多重化プラットフォームを提案する。
我々は,500mの最小モードファイバ上での量子暗号のための位相符号化単一光子状態の伝送に成功して提案手法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 15:27:58 GMT)
Feature Selection by a Mechanism Design [0.0] プレイヤーが候補であり、ペイオフ関数がパフォーマンス測定である選択問題について検討する。
理論上、無関係な特徴はゲーム内のダミープレイヤーと等価であり、全てのモデリング状況には何も寄与しない。
メカニズム設計において、最終的なゴールは、期待されるモデル性能と、期待される個々の限界効果の総和とを完全に一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:53:14 GMT)
Fast and Interpretable Consensus Clustering via Minipatch Learning [0.0] IMPACC: Interpretable MiniPatch Adaptive Consensus Clustering を開発した。
我々は、信頼性と計算コストの両面で改善された観測のための適応型サンプリング手法を開発した。
その結果,より正確で解釈可能なクラスタソリューションが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 22:39:28 GMT)
Evolutionary Algorithms for Solving Unconstrained, Constrained and
Multi-objective Noisy Combinatorial Optimisation Problems [0.0] 本稿では,様々な雑音最適化問題に適用された進化的アルゴリズムについて実験的に考察する。
UMDA と Paired-Crossover Evolutionary Algorithm (PCEA) はノイズに頑健に対処できる唯一のアルゴリズムである。
UMDAとその変種は、様々な雑音の最適化問題に対して高い効果を発揮すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 18:51:57 GMT)
Entangled symmetric states and copositive matrices [0.0] 対称量子状態の絡み合いとコ陽性行列の理論は密接に関連している。
最も単純な対称状態、すなわち対角対称(DS)状態に対して、例外的(非例外的)な正の行列と非分解性(分解可能)なエンタングルメント・ウィットネス(EWs)の対応があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 08:22:58 GMT)
Enhancement of Anime Imaging Enlargement using Modified Super-Resolution
CNN [0.0] 本稿では,画像の特徴を抽出し,画像を拡大し,アニメ画像の品質を高めるために,畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
実験の結果,既存の画像拡大法やSRCNN法と比較すると,画像サイズを大きくして画像品質を向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:38:50 GMT)
Emergence of Minkowski-Spacetime by Simple Deterministic Graph Rewriting [0.0] 本稿では、4次元格子グラフ間の離散ローレンツブーストを特徴付ける単純な規則について述べる。
このようなグラフ上では、光の速度、適切な時間間隔、および適切な長さがすべて非常に正確であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 22:04:27 GMT)
Dispersive and dissipative coupling of photon Bose-Einstein condensates [0.0] 2つの光子ボース-アインシュタイン凝縮体の同期過程を実験的に解析した。
両結合は, 凝縮体の周波数の減衰に対して頑健であり, 相互整合性を確立する上でも同様の時間定数を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 09:33:30 GMT)
Direct measurement of density-matrix elements using a phase-shifting
technique Tianfeng [0.0] 直接測定プロトコルは、量子状態トモグラフィーを用いることなく、量子状態の密度行列の特定の要素を再構成することができる。
本稿では,アシラリーポインタを必要としない位相シフト演算に基づく直接測定方式を提案する。
本手法は,量子状態に関する部分的な情報のみを抽出する必要がある量子情報アプリケーションに応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:08:19 GMT)
Designing Complex Experiments by Applying Unsupervised Machine Learning [0.0] 本稿では、複雑な実験の実用的設計を支援するための教師なし機械学習の適用について論じる。
ベータ変分オートエンコーダ (beta-VAE) が適用され、最初の完全因子設計の試行を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:35:36 GMT)
Deep Synoptic Monte Carlo Planning in Reconnaissance Blind Chess [0.0] 本稿では,大容量不完全情報ゲームのためのDeep Synoptic Monte Carlo Planning(DSMCP)を紹介する。
アルゴリズムは、未重み付き粒子フィルタで信念状態を構築し、信念状態から始まるプレイアウトを計画する。
このアルゴリズムは、情報状態の新たな抽象化である「シナプス」を推論することで不確実性を説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 03:58:10 GMT)
Dataset for Automatic Summarization of Russian News [0.0] ロシアのニュースを要約する最初のデータセットであるGazetaを紹介します。
このデータセットがロシア語のテキスト要約手法の有効なタスクであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 13:30:58 GMT)
Dataset Structural Index: Understanding a machine's perspective towards
visual data [0.0] ビジュアルデータセット上でより多くの情報を取得し、それをデータ最適化に使用し、より優れたアーキテクチャを作成し、どのモデルが最もうまく機能するかを推測する能力を持つ、という2つのメタ値を示します。
論文では、DSIの多くの応用例を示し、その1つは、少ないデータ量でトレーニングされた同じモデルアーキテクチャで、同じレベルの精度を実現する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:40:16 GMT)
Cryogenic characterization and modeling of a CMOS floating-gate device
for quantum control hardware [0.0] 350nmの商用CMOS技術で実現したフローティングゲートデバイスを低温で評価・モデル化する。
この装置はフローティングゲートノードに不揮発性電荷を蓄積し、ファウラー・ノルドハイムトンネルと衝撃電離型熱電子注入によって双方向に修正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 19:31:42 GMT)
Convex-Concave Min-Max Stackelberg Games [0.0] コンベックス・コンケーブ min-max Stackelberg ゲームのクラスを解く2つの一階法を導入する。
私たちは我々の方法が時間内に収束していることを示します。
フィッシャー市場での競争均衡の計算は、min-max Stackelbergゲームも含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:09:45 GMT)
Controlled-Variable Selection based on Chaos Theory for the Tennessee
Eastman Plant [0.0] 本研究は,プラントワイド制御系設計におけるカオス信号と制御変数の選択との関係について検討する。
いくつかの結果はテネシー州のイーストマン工場で示されており、植物全体の管理の分野では挑戦的なプロセスであることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:29:11 GMT)
Contextuality and Random Variables [0.0] システム内のランダム変数の同一性は、同じ文脈における他のすべてのランダム変数との結合分布によって決定される。
コンテキストが変化すると、ある特性を測定する変数はすぐに同じ特性を測定する別のランダム変数に置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 20:45:12 GMT)
Compression, The Fermi Paradox and Artificial Super-Intelligence [0.0] AGIとのコミュニケーションと制御は、人間のような衝動と経験を必要とするが、認知障害を課す。
別の知性は、私たちにとって、その信号がノイズと区別できない程度に情報を圧縮する能力を持っているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 06:17:02 GMT)
Complexity, Information Geometry, and Loschmidt Echo near Quantum
Criticality [0.0] 我々は Nielsen complexity $mathcal C_N$, Loschmidt echo $mathcal L$, Fubini-Study complexity $tau$ in the transverse XY model を考える。
熱力学の限界では、ニールセンの複雑さとLoschmidtエコーは臨界線の近傍からクエンチするときに時間的振動を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:54:05 GMT)
Clustering of the Blendshape Facial Model [0.0] デジタル人間のアニメーションは、人間の顔の高品質な3Dモデルに依存している。
本稿では,逆リグパラメータを精度の向上と計算コストの削減で学習するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 07:39:52 GMT)
CNN-based Human Detection for UAVs in Search and Rescue [0.0] 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワーク技術を用いて,被害者の探索と検出を行う手法を提案する。
この研究で使用されるモデルは事前訓練されたモデルであり、クアッドコプターに取り付けられたRaspberry PiモデルB上でのテストに適用される。
実験の結果、Quadcopterは安定して飛行でき、SSDモデルは3fpsの処理速度でRaspberry PiモデルBでうまく動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 10:43:10 GMT)
Building the Language Resource for a Cebuano-Filipino Neural Machine
Translation System [0.0] 本稿では,CebuanoとFilipinoの平行コーパスを,聖書テキストとWebという2つの異なるドメインから構築する取り組みについて述べる。
聖書資料では、動詞のサブワード単位翻訳と名詞のコピー可能なアプローチが翻訳の不整合を正すために適用された。
Wikipediaでは、ソースとターゲット言語の両方から、一般的に発生するトピックセグメントが抽出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 23:03:09 GMT)
Bound state dynamics in the long-range spin-$\frac{1}{2}$ XXZ model [0.0] 長距離スピン-1/2$ XXZ ハイゼンベルクハミルトニアンにおけるそのような非局所結合の効果について検討する。
スピン-スピン結合の高速崩壊には、2スピンエネルギースペクトルがよく定義された離散値によって特徴づけられることが分かる。
一方、2スピン境界状態は有効反強磁性状態の動的安定化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:33:50 GMT)
Bottom-up Hierarchical Classification Using Confusion-based Logit
Compression [0.0] 下位分類器の過度な適合を避けるため、後方推定にはスタンドアローン検証セットが好ましい。
一般化ロジットとラベルの混同に基づく単純で頑健なロジットベクトル圧縮手法を提案する。
提案手法は, 高い階層的分類性能を維持しつつ, 信頼性の高い後続推定に十分な検証例を持たないという問題を緩和するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 00:18:58 GMT)
Analyzing the Impact of COVID-19 on Economy from the Perspective of
Users Reviews [0.0] 多数のコロナウイルス関連ツイートが自然言語処理と情報検索科学を用いて検討・分析されている。
分析の結果,経済的なツイートを公表する理由は,コロナウイルス感染者の増加だけでなく,国内における規制やロックダウンも課されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 17:44:41 GMT)
An Algebraic-Geometric Characterization of Tripartite Entanglement [0.0] 我々は、有限個の族とサブファミリの観点で三部類純状態の分類を示す。
中心となるのは、3つの四重項の絡み合いからなる微細構造群である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 02:54:53 GMT)
Adversarial defenses via a mixture of generators [0.0] 敵対的な例は、深層学習システムの比較的弱い特徴として残っています。
本研究では,複数の敵攻撃を同時に行うことで,このようなシステムを監督せずに訓練することが可能であることを示す。
本システムでは,MNISTデータセットのアタックやデータラベルを使用せずに,未確認例のクラス情報を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 21:27:50 GMT)
A study of first-passage time minimization via Q-learning in heated
gridworlds [0.0] 学習エージェントは, 温度分布が不均一な1次元および2次元のグリッドワールドにおいて, どのように振舞うかを検討する。
時間差に基づく強化学習法の特徴とバイアスは,実世界の物理応用やエージェント設計において考慮すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 16:01:44 GMT)
A new harmonium for pattern recognition in survival data [0.0] 方法:エネルギーに基づくアプローチは、潜在状態と可視状態の間に二部構造を持ち、一般にハーモニウムと呼ばれる。
我々は、余分な時間-時間変数を活用することにより、差別的予測が改善されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 11:42:36 GMT)
A Modified Q-Learning Algorithm for Rate-Profiling of Polarization
Adjusted Convolutional (PAC) Codes [0.0] 本稿では,有観の分極支援畳み込み(PAC)符号の高頻度構築のための強化学習に基づくアルゴリズムを提案する。
筆者らは, 強化学習エージェントが既存の文献よりもはるかに優れたレートの発見を支援する一連の戦略を, 初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 12:15:12 GMT)
A Methodology to Identify Cognition Gaps in Visual Recognition
Applications Based on Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,画像拡張技術を用いて最悪の画像を生成する手法を提案する。
このような画像上でのCNNの認知能力が弱く、増強技術が無害であるとされる場合、認識の潜在的なギャップが発見されている。
提示された最悪の画像生成装置は、最も困難な画像を効率よく識別するために、逆探索手法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 14:26:17 GMT)