Mismatched No More: Joint Model-Policy Optimization for Model-Based RL [172.4] 本稿では,モデルとポリシーを共同でトレーニングする単一目的について提案する。
我々の目標は、期待されるリターンのグローバルな低い境界であり、この境界は特定の仮定の下で厳密になる。
結果のアルゴリズム(MnM)は概念的にはGANと似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:43:27 GMT)
The Information Geometry of Unsupervised Reinforcement Learning [133.2] 教師なしスキル発見(英語: Unsupervised skill discovery)とは、報酬関数にアクセスせずに一連のポリシーを学ぶアルゴリズムのクラスである。
教師なしのスキル発見アルゴリズムは、あらゆる報酬関数に最適なスキルを学習しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:08:36 GMT)
DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention [119.8] 2つの新しい手法を用いてBERTモデルとRoBERTaモデルを改善する新しいモデルアーキテクチャDeBERTaを提案する。
これらの手法により,モデル事前学習の効率化と,自然言語理解(NLU)と自然言語生成(NLG)の両方の性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:02:00 GMT)
Unrolling Particles: Unsupervised Learning of Sampling Distributions [102.7] 粒子フィルタリングは複素系の優れた非線形推定を計算するために用いられる。
粒子フィルタは様々なシナリオにおいて良好な推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:58:34 GMT)
Deep Selective Combinatorial Embedding and Consistency Regularization
for Light Field Super-resolution [94.0] ハンドヘルドデバイスが取得した光フィールド(LF)画像は通常、空間分解能の低下に悩まされる。
LF画像の高次元特性と複雑な幾何学構造は、従来の単一像SRよりも問題をより困難にしている。
本稿では,LFサブアパーチャ画像間のコヒーレンスを探索するための,新しい学習ベースLF空間SRフレームワークを提案する。
合成および実世界のLFデータセットに対する実験結果は、最先端手法に対する我々のアプローチの顕著な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:44:09 GMT)
ClimateGAN: Raising Climate Change Awareness by Generating Images of
Floods [89.6] 実画像上でのリアルな洪水をシミュレートする手法を提案する。
本研究では、教師なし領域適応と条件付き画像生成のためのシミュレーションデータと実データの両方を活用するモデルであるClimateGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:54:57 GMT)
Meta Internal Learning [88.7] 単一画像生成のための内部学習は、単一の画像に基づいて新しい画像を生成するようにジェネレータを訓練するフレームワークである。
本稿では,サンプル画像の内部統計をより効果的にモデル化するために,画像集合のトレーニングを可能にするメタラーニング手法を提案する。
以上の結果から, 得られたモデルは, 多数の共通画像アプリケーションにおいて, シングルイメージのGANと同程度に適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:27:38 GMT)
Unifying Likelihood-free Inference with Black-box Sequence Design and
Beyond [87.9] 我々は、可能性のない推論とブラックボックスのシーケンス設計という、明らかに異なる2つの世界を統合することを提案する。
従来の薬物発見手法が我々のフレームワークでどのように"再発明"されるかを示し、さらに新しい確率論的シーケンス設計アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:41:50 GMT)
Capturing Structural Locality in Non-parametric Language Models [85.9] 非パラメトリック言語モデルに局所性情報を追加するための,単純かつ効果的なアプローチを提案する。
Javaソースコードとウィキペディアテキストという2つの異なる領域の実験では、局所性がモデルの有効性を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:53:38 GMT)
HittER: Hierarchical Transformers for Knowledge Graph Embeddings [85.9] 複雑な知識グラフにおける実体と関係の表現を学習するためにHittを提案する。
実験結果から,Hittは複数リンク予測において最先端の新たな結果が得られることがわかった。
さらに,HittをBERTに統合する簡単なアプローチを提案し,その効果を2つのFreebaseファクトイド対応データセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:52:07 GMT)
Generative Modeling with Optimal Transport Maps [83.6] OT(Optimal Transport)は、大規模な生成モデリングタスクのための強力なツールとなっている。
OTマップ自体が生成モデルとして利用でき、同等の性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:17:02 GMT)
Internal Language Model Adaptation with Text-Only Data for End-to-End
Speech Recognition [80.3] テキストのみのデータを用いたE2Eモデルの内部LM適応(ILMA)を提案する。
ILMAは、実行時の計算コストを増大させることなく、E2Eモデルの高速テキストのみの適応を可能にする。
30K時間トレーニングされたトランスデューサモデルを用いて実験した結果、ILMAは最大34.9%の単語誤り率削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:03:29 GMT)
SAIC_Cambridge-HuPBA-FBK Submission to the EPIC-Kitchens-100 Action
Recognition Challenge 2021 [80.1] 本報告では,EPIC-Kitchens-100 Action Recognition Challenge 2021への提出の技術的詳細について述べる。
我々の提出は、公共のリーダーボードで見ることができ、RGBのみを使用して、44.82%のトップ1の行動認識精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:29:47 GMT)
CTC Variations Through New WFST Topologies [79.9] 本稿では,コネクショニスト時相分類(CTC)のような自動音声認識アルゴリズムを実装するために,WFST(Weighted Finite-State Transducer)トポロジを提案する。
1)ユニット間の直接遷移をepsilon>バックオフ遷移に置き換える"compact-CTC"、(2)WFSTコンポジションで使用する際に空白>自己ループのみを追加する"minimal-CTC"、(3)非ブランクユニットの自己ループを許可する"selfless-CTC"の3つの新しいCTC変種が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:00:15 GMT)
Two-Bit Aggregation for Communication Efficient and Differentially
Private Federated Learning [79.7] フェデレートラーニング(FL)では、機械学習モデルは、データをローカルに保ち、他のノードと共有しない状態で、複数のノードで分散的にトレーニングされる。
ノードからサーバに送信された情報は、各ノードのローカルデータの詳細を明らかにする可能性があるため、プライバシー上の懸念が生じる。
差分プライバシーを保証し、アップリンク通信オーバーヘッドを低減した2ビットアグリゲーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:03:58 GMT)
Residual Overfit Method of Exploration [78.1] 提案手法は,2点推定値の調整と1点オーバーフィットに基づく近似探索手法を提案する。
このアプローチは、調整されたモデルと比較して、オーバーフィットモデルが最も過度な適合を示すアクションへの探索を促進する。
ROMEを3つのデータセット上の確立されたコンテキスト的帯域幅法と比較し、最も優れたパフォーマンスの1つとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:05:33 GMT)
Adversarial Robustness Comparison of Vision Transformer and MLP-Mixer to
CNNs [71.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンアプリケーションにおいて事実上のゴールドスタンダードとなっている。
現状に挑戦する新しいモデルアーキテクチャが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:18:47 GMT)
Cooperative Multi-Agent Actor-Critic for Privacy-Preserving Load
Scheduling in a Residential Microgrid [71.2] 本稿では,分散型アクターを分散批評家に教育する,プライバシ保護型マルチエージェントアクター批判フレームワークを提案する。
提案手法は,家庭のプライバシを保護しつつ,暗黙的にマルチエージェントの信用代入メカニズムを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:05:26 GMT)
QTN-VQC: An End-to-End Learning framework for Quantum Neural Networks [71.1] 可変量子回路(VQC)上に量子埋め込みを行うためのトレーニング可能な量子テンソルネットワーク(QTN)を導入する。
QTNは、量子埋め込みの生成から出力測定まで、エンドツーエンドのパラメトリックモデルパイプライン、すなわちQTN-VQCを可能にする。
MNISTデータセットに対する我々の実験は、他の量子埋め込み手法に対する量子埋め込みに対するQTNの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:44:51 GMT)
MTCD: Cataract Detection via Near Infrared Eye Images [69.6] 白内障は一般的な眼疾患であり、盲目や視力障害の主な原因の1つである。
近赤外画像を用いた白内障検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
深層学習に基づくアイセグメンテーションとマルチタスクネットワーク分類ネットワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:10:28 GMT)
Decoupled Adaptation for Cross-Domain Object Detection [69.6] クロスドメインオブジェクト検出は、オブジェクト分類よりも難しい。
D-adaptは4つのクロスドメインオブジェクト検出タスクで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:43:59 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） (Wed, 6 Oct 2021 15:51:03 GMT)
Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association
Discrepancy [68.9] Anomaly Transformerは、6つの教師なし時系列異常検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
Anomaly Transformerは、6つの教師なし時系列異常検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:33:55 GMT)
On Margin Maximization in Linear and ReLU Networks [68.9] 指数的損失やロジスティック損失で訓練された均質ネットワークでは、勾配流は最大マージン問題のKKT点に収束する。
多くの場合、KKT 点は最大マージン問題の局所的最適化でさえない。
ローカルまたはグローバルな最適化を保証できる複数の設定を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:27:23 GMT)
ABC: Attention with Bounded-memory Control [67.4] 我々は,有界メモリ制御 (ABC) を1つの抽象概念,すなわち有界メモリ制御 (ABC) に仮定できることを示した。
ABCが新たな可能性を明らかにしました。まずは、他の方法では見分けがつかないような、効率的なアテンションのバリエーションを接続します。
最後に,既存のABCアプローチからインスピレーションを得たABCの新しい事例を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:53:25 GMT)
Test-time Batch Statistics Calibration for Covariate Shift [66.7] 我々は,推論中に深層モデルを新しい環境に適応させることを提案する。
バッチ統計の校正に$alpha$-BNの一般的な定式化を提案する。
また、統合テスト時間適応フレームワークCoreを形成するための新しい損失関数も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:45:03 GMT)
Grasp-Oriented Fine-grained Cloth Segmentation without Real Supervision [66.6] 本稿では, 深度画像のみを用いて, 変形した衣服のきめ細かい領域検出の問題に取り組む。
最大で6つの意味領域を定義し, 首の縁, スリーブカフ, ヘム, 上と下をつかむ点を含む。
これらの部品のセグメント化とラベル付けを行うために,U-net ベースのネットワークを導入する。
合成データのみを用いてネットワークをトレーニングし、提案したDAが実データでトレーニングしたモデルと競合する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:31:20 GMT)
Cloud Failure Prediction with Hierarchical Temporary Memory: An
Empirical Assessment [64.7] Hierarchical Temporary Memory (HTM) は、新皮質の特徴にインスパイアされた教師なし学習アルゴリズムである。
本稿では,障害予測の文脈でHTMを評価する最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:09:45 GMT)
Self-Supervised Knowledge Assimilation for Expert-Layman Text Style
Transfer [63.7] エキスパート・レイマン・テキスト・スタイル・トランスファー技術は、科学コミュニティと一般大衆とのコミュニケーションを改善する可能性がある。
専門家が生み出す高品質な情報は、しばしば難しいジャーゴンの平民が理解するのに苦労している。
これは医療分野において特に顕著な問題であり、レイマンはしばしばオンラインの医療テキストに混同される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:57:22 GMT)
Complete conversion between one and two photons in nonlinear waveguides
with tailored dispersion [63.0] 非線形光導波路における狭帯域ポンプ光子とブロードバンド光子対のコヒーレント変換を理論的に制御する方法を示す。
完全決定論的変換とポンプ光子再生は有限な伝播距離で達成できることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:49:44 GMT)
Sequential Reptile: Inter-Task Gradient Alignment for Multilingual
Learning [61.3] 知識伝達を最大化するためには,タスク間の勾配の整合が不可欠であることを示す。
本稿では,タスク間の勾配を効率よく調整する,シンプルで効果的な手法を提案する。
様々なマルチタスク学習やゼロショット言語間移動タスクにおいて,提案手法を広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:10:10 GMT)
KNN-BERT: Fine-Tuning Pre-Trained Models with KNN Classifier [61.1] 事前学習されたモデルは、クロスエントロピー損失によって最適化された線形分類器を用いて、微調整された下流タスクに広く利用されている。
これらの問題は、同じクラスの類似点と、予測を行う際の矛盾点に焦点を当てた表現を学習することで改善することができる。
本稿では、事前訓練されたモデル微調整タスクにおけるKNearest Neighborsについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:17:05 GMT)
Video Autoencoder: self-supervised disentanglement of static 3D
structure and motion [60.6] ビデオから3次元構造とカメラポーズの遠心分離表現を学習するために,ビデオオートエンコーダを提案する。
この表現は、新しいビュー合成、カメラポーズ推定、動きの追従によるビデオ生成など、様々なタスクに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:57:42 GMT)
Geometric and Physical Quantities improve E(3) Equivariant Message
Passing [60.0] 等変グラフネットワークを一般化する等変グラフニューラルネットワーク(SEGNN)を提案する。
このモデルは、ステアブルで構成され、メッセージと更新機能の両方に幾何学的および物理的情報を組み込むことができる。
計算物理学と化学におけるいくつかの課題において,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:34:26 GMT)
Online Hyperparameter Meta-Learning with Hypergradient Distillation [60.0] 勾配に基づくメタラーニング法は、内部最適化に関与しないパラメータのセットを仮定する。
知識蒸留による2次項の近似により,これらの限界を克服できる新しいHO法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 05:14:53 GMT)
Detecting and Quantifying Malicious Activity with Simulation-based
Inference [58.7] 本稿では,レコメンデーションアルゴリズムと相互作用する正規および悪意のあるユーザのモデルを用いて,悪意のあるユーザ識別実験を行う。
本稿では,ユーザやグループの影響を定量化するためのシミュレーションに基づく新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:39:24 GMT)
8-bit Optimizers via Block-wise Quantization [57.3] ステートフルズは、例えば過去の値の指数的滑らかな和(運動量付きSGD)や2乗和(アダム)など、時間の経過とともに統計を維持している。
この状態は、通常の勾配降下よりも最適化を加速するために使用することができるが、そうでなければモデルパラメータに割り当てられる可能性のあるメモリを使用する。
本稿では,32ビットの勾配状態を用いた場合の性能レベルを維持しながら,8ビット統計を用いた第1次勾配法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:43:20 GMT)
Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.3] 深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。
本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。
既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:30:25 GMT)
DeepBBS: Deep Best Buddies for Point Cloud Registration [55.1] DeepBBSは、トレーニング中のポイント間の最良の相反する距離を考慮に入れた表現を学ぶための新しい方法である。
実験の結果,従来の手法と比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:00:07 GMT)
A Few-shot Learning Graph Multi-Trajectory Evolution Network for
Forecasting Multimodal Baby Connectivity Development from a Baseline
Timepoint [53.7] 本稿では,教師-学生パラダイムを取り入れたグラフ多目的進化ネットワーク(GmTE-Net)を提案する。
これは、脳グラフ多軌道成長予測に適した最初の教師学生アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:26:57 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） (Wed, 6 Oct 2021 02:19:24 GMT)
Exploring the Common Principal Subspace of Deep Features in Neural
Networks [50.4] 我々は、同じデータセットでトレーニングされた異なるディープニューラルネットワーク(DNN)が、潜在空間において共通の主部分空間を共有することを発見した。
具体的には、DNNで学んだ深い機能の主部分空間を表すために、$mathcalP$-vectorを新たに設計する。
異なるアルゴリズム/アーキテクチャで訓練された2つのDNNの比較では、小さな角度(コサインが1.0ドルに近い)が見つかっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:48:32 GMT)
Focus on the Common Good: Group Distributional Robustness Follows [47.6] 本稿では,多様なグループ間で共有される特徴の学習を明示的に促進する,新しい,シンプルなアルゴリズムを提案する。
グループDROは、最低の正規化損失を持つグループに焦点を当て、代わりに、他のグループでもより良いパフォーマンスを実現するグループに焦点を当てるが、共有/共通機能を学ぶことにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:47:41 GMT)
Long-tailed Distribution Adaptation [47.2] 長い尾分布を不均衡領域として、一般分布を均衡領域としてモデル化することにより、LDA(Long-tailed Recognition)を定式化する。
本研究では,不均衡領域と平衡領域の実証的リスクを共同で最適化し,クラス内距離とクラス間距離の差を近似することを提案する。
画像認識、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーションのためのベンチマークデータセットの実験により、我々のLDAアプローチが最先端のパフォーマンスを達成することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:15:22 GMT)
Evidence of Josephson coupling in a few-layer black phosphorus planar
Josephson junction [45.8] 平面多層型ブラックホスホラス接合におけるジョセフソン結合の証拠を示す。
ジョセフソンカップリングの明確なシグネチャは、ミリケルビン温度でのジャンクション内の超電流流を測定することによって示される。
これらの発見は、グラフェンを超えるファンデルワールス材料に基づく平面接合におけるジョセフソン結合の最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:06:58 GMT)
A Hierarchical Variational Neural Uncertainty Model for Stochastic Video
Prediction [45.6] 本稿では,モデルの予測不確かさの原理的定量化であるニューラル不確実性量化器(NUQ)を紹介する。
提案するフレームワークは,最先端モデルと比較して効果的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:25:22 GMT)
Federated Learning via Plurality Vote [38.8] フェデレートされた学習は、データプライバシを保持しながら、共同作業者が機械学習の問題を解決することを可能にする。
最近の研究は、連合学習における様々な課題に取り組んできた。
複数の投票によるフェデレーション学習(FedVote)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:16:22 GMT)
Learning the Optimal Recommendation from Explorative Users [38.3] 本研究では,レコメンデータシステムとユーザ間の逐次的インタラクションについて検討する。
効率的なシステム学習は依然として可能であるが、より困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:01:18 GMT)
Efficient Methods for Online Multiclass Logistic Regression [38.1] マルチクラスロジスティック回帰は、分類と強化に応用した機械学習の基本的なタスクである。
従来の研究は、オンラインマルチクラスロジスティック回帰問題において「高速」を達成するために不適切な予測器の重要性を強調してきた。
FOLKLOREという新しいアルゴリズムを開発し,Fosterら(2018)のアルゴリズムよりもはるかに高速に動作する問題について検討する。
提案アルゴリズムは,オンラインバンディット・マルチクラス予測とオンライン・マルチクラス・ブーピングに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:10:07 GMT)
Learning Canonical Embedding for Non-rigid Shape Matching [36.9] 本稿では,非剛体形状マッチングのための標準埋め込みを学習する新しいフレームワークを提供する。
我々のフレームワークはエンドツーエンドで訓練されており、一般的に使用されているLaplace-Beltramiベースに関連する不安定性と制約を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:09:13 GMT)
How BPE Affects Memorization in Transformers [36.5] Byte-Pair QA (BPE) で学習した単語語彙のサイズは、トレーニングデータを記憶するための標準トランスフォーマーモデルの能力と傾向に大きな影響を与えることを示す。
我々は、この効果は、BPE語彙が大きくなるにつれて起こるシーケンスの長さの減少によって生じると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:01:56 GMT)
Objects in Semantic Topology [36.3] 認定されたオープンワールドオブジェクト検出器は、既知のカテゴリのオブジェクトを識別できるだけでなく、未知のオブジェクトも発見できる。
我々は統一された視点:意味的トポロジーを提供する。
実験により、ランダムに生成されたか、十分に訓練された言語モデルから派生したセマンティックトポロジーが、現在の最先端のオープンワールドオブジェクト検出器より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:15:30 GMT)
Learning Functionally Decomposed Hierarchies for Continuous Control
Tasks with Path Planning [36.1] 我々は、長い水平方向制御タスクをうまく解決する新しい階層型強化学習アーキテクチャであるHiDeを提案する。
実験により,本手法は未知のテスト環境にまたがって一般化され,学習法および非学習法と比較して3倍の地平線長に拡張可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:00:02 GMT)
On Neurons Invariant to Sentence Structural Changes in Neural Machine
Translation [35.3] 我々は、英語で制御された構文的パラフレーズのデータセットを、その参照ドイツ語翻訳でコンパイルする。
パラフレーズ間で相関するニューロンを同定し、観察された相関関係を推定し、起こりうる相同点に分解する。
我々は、特定の構文形式への翻訳に影響を与えるためにニューロンの活性化を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:57:57 GMT)
PoNet: Pooling Network for Efficient Token Mixing in Long Sequences [35.0] 本稿では,線形複雑度を持つ長列のトークン混合のための新しいPooling Network(PoNet)を提案する。
Long Range Arenaベンチマークでは、PoNetはTransformerを著しく上回り、競合する精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 01:07:54 GMT)
An Analysis of Attentive Walk-Aggregating Graph Neural Networks [34.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は強力な表現力を持っていることが示されている。
AWAREと呼ばれる新しいGNNモデルを提案し、アテンションスキームを用いて、グラフ内のウォークに関する情報を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:41:12 GMT)
SSFL: Tackling Label Deficiency in Federated Learning via Personalized
Self-Supervision [34.4] Federated Learning(FL)は、MLトレーニングエコシステムを、クラウド上の集中的な設定から、エッジデバイス上での分散トレーニングへと変えようとしている。
本稿では,自己教師型・パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング・フレームワークである,自己教師型フェデレーション・ラーニング(SSFL)を提案する。
FLにおける教師なし学習と教師なし学習との評価精度の差は小さく,合理的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:58:45 GMT)
DiffusionCLIP: Text-guided Image Manipulation Using Diffusion Models [33.8] 本稿では,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)損失を用いた拡散モデルを用いたテキスト駆動画像操作を行うDiffusionCLIPを提案する。
提案手法は、ドメイン内および外部の画像処理タスクのための、最新のGANベースの画像処理手法に匹敵する性能を有する。
本手法は,未知の領域から別の未知の領域への画像変換や,未知の領域におけるストローク条件の画像生成など,様々な新しい用途に容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:59:39 GMT)
Inference Attacks Against Graph Neural Networks [33.2] グラフの埋め込みは、グラフ分析問題を解決する強力なツールである。
グラフ埋め込みの共有は興味深いが、関連するプライバシーリスクは未調査だ。
3つの推論攻撃を組み込むことで,グラフ埋め込みの情報漏洩を系統的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:08:11 GMT)
A Regularized Wasserstein Framework for Graph Kernels [32.6] 最適輸送の正規化に基づくグラフカーネルの学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、新しい最適輸送距離計量、すなわち正則化ワッサーシュタイン(RW)の不一致を提供する。
我々は12のデータセットを用いて16の最先端のベースラインに対して,我々の手法を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:54:04 GMT)
Contrastive Learning for Unsupervised Radar Place Recognition [31.0] 我々は、複雑なレーダデータを用いて、位置認識問題を解決するのに適したレーダ画像のシーケンスから、教師なしの方法で埋め込みを学習する。
我々は400km以上の走行が可能な2つの著名な都市レーダデータセットを実験し、新しいレーダ位置認識状態を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:34:09 GMT)
Robust Algorithms for GMM Estimation: A Finite Sample Viewpoint [30.8] モーメントの一般化法(GMM)
我々はGMM推定器を開発し、一定の$ell$リカバリ保証を$O(sqrtepsilon)$で許容する。
我々のアルゴリズムと仮定は、機器変数の線形回帰とロジスティック回帰に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:06:22 GMT)
Weakly-supervised Text Classification Based on Keyword Graph [30.6] GNN によるキーワードグラフ上のキーワードキーワード相関を探索する ClassKG という新しいフレームワークを提案する。
フレームワークは反復的なプロセスであり、各イテレーションでまずキーワードグラフを構築し、擬似ラベルをアサインするタスクをキーワードサブグラフに変換する。
サブグラフアノテータによって生成された擬似ラベルを用いて、未ラベルのテキストを分類するためにテキスト分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:58:02 GMT)
Beyond quadratic speedups in quantum attacks on symmetric schemes [30.0] 我々は,古典的クエリのみを用いて,対称ブロック暗号設計に対する最初の量子鍵回復攻撃を報告した。
我々の攻撃は、いくつかの対称構造の構造をこの限界を克服するために利用することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:10:31 GMT)
See Yourself in Others: Attending Multiple Tasks for Own Failure
Detection [28.8] 複数のタスク間の相関を利用して注意に基づく障害検出手法を提案する。
提案フレームワークは、画像内の複数の領域に対する複数の視覚的知覚タスクに対して、個々の予測を評価することでタスクの失敗を推測する。
提案手法は,タスクの予測に対する予測誤差をより正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:42:57 GMT)
Relation Prediction as an Auxiliary Training Objective for Improving
Multi-Relational Graph Representations [28.1] マルチリレーショナルグラフ表現学習のための自己指導型学習目標を提案する。
新しい訓練目標には、与えられた三重項の主題と対象を予測する用語だけでなく、関係型を予測する用語も含まれている。
様々なデータセットとモデルの実験により、関係予測がエンティティのランキングを大幅に改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:09:32 GMT)
SIRe-Networks: Skip Connections over Interlaced Multi-Task Learning and
Residual Connections for Structure Preserving Object Classification [28.0] 本稿では、オブジェクト分類タスクにおける消失勾配を低減するために、SIReを定義したインターレース型マルチタスク学習戦略を提案する。
提案手法は、自動エンコーダを介して入力画像構造を保存することにより、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を直接改善する。
提案手法を検証するため、SIRe戦略を介して単純なCNNと有名なネットワークの様々な実装を拡張し、CIFAR100データセットで広範囲にテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:54:49 GMT)
Which Shortcut Cues Will DNNs Choose? A Study from the Parameter-Space
Perspective [27.7] ショートカット学習の理解を深めるための一連の実験とその意味について紹介する。
我々は,あるキューが他のキューよりも望ましいこと,(2)学習しやすいキューに偏った解が収束する傾向があること,(3)好まれるキューに焦点を絞った解がパラメータ空間においてはるかに豊富であること,などを観察する。
本研究は,合成データセットDSpritesと顔データセットUTKFaceに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:51:26 GMT)
Deep Classifiers with Label Noise Modeling and Distance Awareness [27.5] 本稿では,モデルとデータの不確実性を共同でモデル化するHetSNGP法を提案する。
提案モデルでは,これら2つの相補的な不確かさの組合せが好適であることを示す。
また,本手法のアンサンブル版であるHetSNGP Ensembleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:29:12 GMT)
A Fast Randomized Algorithm for Massive Text Normalization [26.6] 大規模テキストデータのクリーン化と正準化を行うスケーラブルなランダム化アルゴリズムであるFLANを提案する。
本アルゴリズムは, 単語間のジャカード類似性を利用して補正結果を提案する。
実世界のデータセットに対する実験結果は,FLANの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:18:17 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） (Wed, 6 Oct 2021 10:30:37 GMT)
No-Press Diplomacy from Scratch [26.4] 超人的なアクション空間を持つゲームにおけるアクション探索と平衡近似のアルゴリズムについて述べる。
エージェントであるDORAをスクラッチからトレーニングし、人気のある2人プレイの外交版を作成し、超人的なパフォーマンスを実現することを示す。
我々は、我々の手法をフルスケールのノープレッシャー外交に拡張し、初めて人間データなしでエージェントをゼロから訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:12:50 GMT)
BadPre: Task-agnostic Backdoor Attacks to Pre-trained NLP Foundation
Models [25.9] 我々は,訓練済みNLPモデルに対する最初のタスク非依存のバックドアアタックであるNameを提案する。
相手は、事前訓練されたモデルにバックドアを埋め込む際に、下流タスクに関する事前情報を必要としない。
実験結果から,本手法は,幅広い下流NLPタスクを効果的かつステルスな方法で妥協できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:48:58 GMT)
Spell my name: keyword boosted speech recognition [25.9] 名前や専門用語のような一般的な言葉は、会話を文脈で理解するのに重要である。
本稿では、これらの非一般的なキーワードをよりよく認識できる、単純だが強力なASR復号法を提案する。
本手法は,音響モデル予測に基づくビームサーチにおいて,与えられたキーワードの確率を高める。
本稿では,本手法の有効性を実世界の会話の内部データとLibriSpeeechテストセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:16:57 GMT)
Consistent Counterfactuals for Deep Models [25.1] ファクトファクトの例は、金融や医療診断といった重要な領域における機械学習モデルの予測を説明するために使用される。
本稿では,初期訓練条件に小さな変更を加えた深層ネットワークにおける実例に対するモデル予測の整合性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:48:55 GMT)
Topologically Consistent Multi-View Face Inference Using Volumetric
Sampling [25.0] ToFuは、幾何推論フレームワークで、アイデンティティと式をまたいだトポロジ的に一貫したメッシュを生成することができる。
新たなプログレッシブメッシュ生成ネットワークは、顔のトポロジ的構造を特徴量に埋め込む。
これらの高品質な資産は、アバターの作成、アニメーション、物理的にベースとしたスキンレンダリングのためのプロダクションスタジオで容易に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:55:08 GMT)
Boosting RANSAC via Dual Principal Component Pursuit [24.9] 本稿では,強力な理論的支援と効率的なアルゴリズムを備えた頑健な部分空間学習手法としてDual principal Component Pursuit (DPCP)を紹介した。
2次元ホモグラフ、基本行列、基本行列、および3次元ホモグラフテンソルの推定実験は、我々のアプローチが最先端の代替よりも一貫して精度が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:04:45 GMT)
Linear Convergence of Generalized Mirror Descent with Time-Dependent
Mirrors [23.7] 時間依存ミラーを用いたミラー降下の一般化のためのPLに基づく解析法を提案する。
この結果は十分な条件を確立し、ミラー降下率の収束学習を提供する。
関数に対しては、この解に対してGMDの補間解が存在することを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:09:20 GMT)
Style Equalization: Unsupervised Learning of Controllable Generative
Sequence Models [23.6] 制御可能な生成系列モデルの教師なし学習において発生するトレーニング-推論ミスマッチに対処する。
スタイル等化と呼ばれるスタイル変換モジュールを導入することで、異なるコンテンツとスタイルサンプルを使用したトレーニングを可能にします。
我々のモデルは、実際のデータと類似した平均的な意見スコアを持つ最先端スタイルの複製を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:17:57 GMT)
Post-hoc Models for Performance Estimation of Machine Learning Inference [23.0] さまざまなシナリオにおいて、推論中に機械学習モデルがどれだけうまく機能するかを推定することが重要である。
性能評価をさまざまなメトリクスやシナリオに体系的に一般化する。
提案したポストホックモデルは標準信頼ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:20:37 GMT)
Shallow Features Guide Unsupervised Domain Adaptation for Semantic
Segmentation at Class Boundaries [21.7] ディープニューラルネットワークは、合成から現実への適応を行う際に、新しいドメインに対して一般化することができない。
本研究では,より鋭い予測を得られるような,新しい低レベル適応戦略を提案する。
また、自己学習に擬似ラベルを用いる場合、意味境界に典型的なノイズを緩和する効果的なデータ拡張も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:05:48 GMT)
FTPipeHD: A Fault-Tolerant Pipeline-Parallel Distributed Training
Framework for Heterogeneous Edge Devices [21.5] FTPipeHDは、異種デバイス間でディープラーニングモデルをトレーニングする新しいフレームワークである。
FTPipeHDは、最高のデバイスの計算能力が最悪のものより10倍大きい場合、アートメソッドの状態よりもトレーニングで6.8倍高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:00:22 GMT)
Semantic Prediction: Which One Should Come First, Recognition or
Prediction? [21.5] 下流の主なタスクの1つは、シーンのセマンティックな構成を解釈し、意思決定にそれを使用することである。
事前学習されたビデオ予測と事前学習された意味抽出モデルを考えると、同じ結果を得るための主な方法は2つある。
ビデオ予測モデルとしてLFDTN(Local Frequency Domain Transformer Network)と,合成データセットと実データセットのセマンティック抽出モデルとしてU-Netを用いて,これらの構成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:01:05 GMT)
An Unconstrained Layer-Peeled Perspective on Neural Collapse [20.8] 非拘束層列モデル (ULPM) と呼ばれるサロゲートモデルを導入する。
このモデル上の勾配流は、その大域的最小化器における神経崩壊を示す最小ノルム分離問題の臨界点に収束することを示す。
また,本研究の結果は,実世界のタスクにおけるニューラルネットワークのトレーニングにおいて,明示的な正規化や重み劣化が使用されない場合にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:18:47 GMT)
On The Vulnerability of Recurrent Neural Networks to Membership
Inference Attacks [20.6] 機械学習において、リカレントニューラルネットワークをデプロイすることのプライバシーへの影響について検討する。
本研究では,攻撃者が学習エージェントの訓練に与えられたデータ記録を用いていたかどうかを推測することを目的としたMIAについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:20:35 GMT)
RieszNet and ForestRiesz: Automatic Debiased Machine Learning with
Neural Nets and Random Forests [20.3] 本稿では,線形汎関数オラクルのリース表現を自動学習する手法を提案する。
また,Riesz関数の局所線型表現を学習するランダムフォレスト法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:29:20 GMT)
Foolish Crowds Support Benign Overfitting [20.1] ガウスデータによる線形回帰に対するスパース補間手順の過大なリスクの低い境界を証明した。
ここでは, 騒音の適応による害は, 様々な方向に拡げることによって改善されるが, この分析は「群衆の知恵」の利点を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:56:37 GMT)
On the Global Convergence of Gradient Descent for multi-layer ResNets in
the mean-field regime [19.5] 一階法は、グローバル化された体制におけるグローバルな最適性を見出す。
ResNetが十分に大きく、精度と信頼度に応じて深さ幅がある場合、一階法はデータに適合する最適化を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:16:09 GMT)
FADNet++: Real-Time and Accurate Disparity Estimation with Configurable
Networks [19.3] FADNet++は、分散度推定のための効率的なディープネットワークである。
リアルタイムアプリケーションのための高速なモデル推論速度で精度を高めることができる。
SceneFlowデータセットの新たな最先端結果を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:50:33 GMT)
Improving Generalization of Deep Reinforcement Learning-based TSP
Solvers [19.3] 本稿では,ディープラーニングアーキテクチャとDRL学習方法を含むMAGICという新しいアプローチを提案する。
マルチレイヤパーセプトロン,グラフニューラルネットワーク,アテンションモデルを統合したアーキテクチャでは,旅行セールスマンソリューションを逐次生成するポリシを定義している。
1) DRLポリシー更新をローカル検索とインターリーブし(新しいローカル検索技術を用いて)、(2) 新たなシンプルなベースラインを使用し、(3) 勾配学習を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:16:19 GMT)
Attack as the Best Defense: Nullifying Image-to-image Translation GANs
via Limit-aware Adversarial Attack [19.1] Img2img翻訳技術の誤用は 社会に困難な問題をもたらします
限界対応自己誘導勾配すべり攻撃(LaS-GSA)について紹介する。
LaS-GSAはブラックボックス設定でimg2img翻訳プロセスをキャンセルするためにNullifying Attackに従っている。
実験により、LaS-GSAは4つの最先端のブラックボックス法よりも高い成功率で画像翻訳プロセスを無効化するためにクエリを少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 05:46:31 GMT)
Micro-supervised Disturbance Learning: A Perspective of Representation
Probability Distribution [18.9] この不安定性はユークリッド距離に基づく既存の表現学習法で示される。
ラベルの不足と高コストが,表現力のある表現学習手法の探求を促している。
マイクロDGRBMモデルとマイクロDRBMモデルに基づく深層マイクロ教師付き外乱学習(Micro-DL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:52:43 GMT)
Coarse-to-Fine Reasoning for Visual Question Answering [18.5] 視覚質問応答(VQA)タスクにおいて,視覚的特徴と意味的手がかりのギャップを埋める新たな推論フレームワークを提案する。
提案手法は,まず特徴を抽出し,画像と質問から述語を抽出する。
次に、これらの特徴を効果的に学習し、粗大な方法で述語する新しい推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:29:52 GMT)
3rd Place Solution to Google Landmark Recognition Competition 2021 [17.6] Google Landmark Recognition 2021コンペティションのソリューションを紹介します。
アンサンブルされたモデルは、民間のリーダーボードで0.489点を獲得し、2021年のGoogleランドマーク認識コンペティションで3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:17:54 GMT)
Secure Byzantine-Robust Distributed Learning via Clustering [16.9] ビザンチンの堅牢性とプライバシを共同で保護するフェデレーション学習システムは、依然としてオープンな問題である。
本研究では,クライアントのプライバシーとロバスト性を同時に保持する分散学習フレームワークであるSHAREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:40:26 GMT)
Efficient and High-quality Prehensile Rearrangement in Cluttered and
Confined Spaces [16.7] この研究は、タスク完了にそのような相互作用が不可欠であり、再配置計画における最先端の結果を拡張する問題に焦点を当てる。
モノトンインスタンスの一般的な制約の下で、各オブジェクトを最大1回移動させることで解決できる、新しい効率的で完全な解法を提案する。
新しいモノトンソルバはグローバルプランナーと統合され、高品質なソリューションで非モノトンインスタンスを高速に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:42:21 GMT)
CLIP-Forge: Towards Zero-Shot Text-to-Shape Generation [16.6] 2段階の学習プロセスに基づくゼロショットテキスト・ツー・シェイプ生成のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法は望ましくないゼロショットの一般化を実証するだけでなく,高コストな推論時間最適化も回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:55:19 GMT)
Large-Scale Topological Radar Localization Using Learned Descriptors [15.7] 本稿では、レーダースキャン画像から回転不変なグローバルディスクリプタを計算するための、単純かつ効率的なディープネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法の性能と一般化能力を2つの大規模運転データセットで実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:57:23 GMT)
Generalizing Neural Networks by Reflecting Deviating Data in Production [15.5] 本稿では,DNNに対する予期せぬ実行時入力によるDNNの誤予測を緩和する実行時アプローチを提案する。
我々は,シームズネットワークが学習した距離測定値に基づく分布解析器を用いて,意味的に保存されていない入力を識別する。
我々のアプローチは、これらの予期せぬ入力を、類似のセマンティクスを持つと認識されるトレーニングセットから入力に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:05:45 GMT)
Automatic Tuning of Federated Learning Hyper-Parameters from System
Perspective [15.1] Federated Learning(FL)は、クライアントのデータプライバシを保存する分散モデルトレーニングパラダイムである。
本稿では,FLトレーニングの多様なシステム要件に合わせて自動FLハイパーパラメータチューニングアルゴリズムであるFedTuningを提案する。
FedTuningは軽量で柔軟性があり、時間、計算、通信の異なるトレーニングの好みに対して平均41%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:43:25 GMT)
A Topological View of Rule Learning in Knowledge Graphs [15.1] 本稿では,知識グラフのルールをサイクルとみなす。
サイクル空間の線形構造を探索することにより、規則の探索効率を向上させることができる。
収集サイクル上に新しいGNNフレームワークを構築し,サイクルの表現を学習し,関連性の有無を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 05:18:18 GMT)
Reversible adversarial examples against local visual perturbation [14.9] 局所的な視覚的対向摂動に対する可逆的対向的例を生成する。
逆データ埋め込み技術を用いて、元の画像の復元に必要な情報を敵の例に埋め込む。
ImageNetデータセットの実験では,攻撃能力を確保しつつ,元の画像を損失なく復元できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:37:58 GMT)
The Power of Contrast for Feature Learning: A Theoretical Analysis [14.8] 本研究では,従来の教師なし学習手法であるオートエンコーダを,機能回復とダウンストリームタスクの両方において性能的に優れていることを示す。
また,教師付きコントラスト学習におけるラベル付きデータの役割についても解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:10:28 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） (Wed, 6 Oct 2021 11:22:32 GMT)
Learning to Iteratively Solve Routing Problems with Dual-Aspect
Collaborative Transformer [14.7] 本稿では、ノードの埋め込みと位置特徴を別々に学習するDACT(Dual-Aspect Collaborative Transformer)を提案する。
位置特徴は、トランスフォーマーがVRP溶液の円度と対称性を効果的に捉えられるように、新しいサイクリック位置符号化(CPE)法によって埋め込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:21:41 GMT)
Heterogeneous Attentions for Solving Pickup and Delivery Problem via
Deep Reinforcement Learning [14.6] 我々は、ノードを自動的に選択する深層強化学習におけるポリシーを強化するために、異種注意機構と統合された新しいニューラルネットワークを活用する。
特に、不均一な注意機構は、優先制約を考慮してノードの役割ごとに注意を規定する。
提案手法は,最先端および深層学習モデルより優れ,各分布と問題サイズによく対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:16:07 GMT)
Use of Deterministic Transforms to Design Weight Matrices of a Neural
Network [14.4] セルフサイズ推定フィードフォワードネットワーク (SSFN) はフィードフォワード多層ネットワークである。
本稿では,ランダム行列インスタンスの代わりに決定論的変換を用いる方法について検討する。
提案手法の有効性を,複数のベンチマークデータセットを用いたオブジェクト分類タスクに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:21:24 GMT)
Relative Entropy Gradient Sampler for Unnormalized Distributions [14.1] 非正規分布からのサンプリングのための相対エントロピー勾配サンプリング器(REGS)
REGSは、参照分布からサンプルへの初期サンプルを非正規化対象分布から反復的に押し出す単純な非線形変換の列を求める粒子法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:10:38 GMT)
HIRE-SNN: Harnessing the Inherent Robustness of Energy-Efficient Deep
Spiking Neural Networks by Training with Crafted Input Noise [13.9] SNNトレーニングアルゴリズムは,入力ノイズを発生させるとともに,追加のトレーニング時間も発生しない。
通常の訓練された直接入力SNNと比較して、トレーニングされたモデルでは、最大13.7%の分類精度が向上した。
また,本モデルでは,レートコード入力を学習したSNNに対して,攻撃生成画像の分類性能が向上あるいは類似していることが特筆すべき点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:48:48 GMT)
Quantum Algorithms for Variants of Average-Case Lattice Problems via
Filtering [13.7] 以下の問題に対する時間量子アルゴリズムを示す。
我々の主な貢献は、LWEに似た量子状態と興味深いパラメータをフィルタリング技術を用いて解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:28:53 GMT)
PWG-IDS: An Intrusion Detection Model for Solving Class Imbalance in
IIoT Networks Using Generative Adversarial Networks [13.6] 本稿では,WWG-IDS(PWG-IDS)の予測手法を提案する。
We use LightGBM as the classification algorithm to detect attack traffic in IIoT network。
提案したPWG-IDSは、F1スコアが99%、F1スコアが89%の他のモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:34:50 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated
Vehicle Routing Problem [13.4] 現実のシナリオにおける車両は、その能力(または走行速度)に影響を与える異なる特徴を持つ異種である可能性が高い
異種艦隊制約を考慮した車両選択デコーダと経路構成を考慮したノード選択デコーダとを併用した注意機構に基づくDRL手法を提案し,各ステップで車両とノードの両方を自動的に選択して解を構築することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:05:19 GMT)
Parallel Composition of Weighted Finite-State Transducers [13.1] 並列合成のためのアルゴリズムを提案し,それをグラフィックス処理ユニットに実装する。
我々は,ランダムグラフの構成と,音声認識によく使用されるグラフの構成について,並列アルゴリズムをベンチマークした。
並列合成は入力グラフのサイズに優れており、大きなグラフの場合、シーケンシャルCPUアルゴリズムの10倍から30倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:19:00 GMT)
Federated Distillation of Natural Language Understanding with Confident
Sinkhorns [12.7] ユーザデバイス上で訓練された(ローカル)モデルのフェデレーションから,中央(グローバル)モデルを学習するためのアプローチを提案する。
グローバルモデルを学ぶためには,局所モデルに割り当てられたソフトターゲットの信頼度から,グローバルモデル予測の最適輸送コストを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:44:00 GMT)
Data-Centric AI Requires Rethinking Data Notion [12.6] この研究は、データの分類とコチェーンの概念によって提供される原則を統一することを提案する。
分類学的概念では、データは、この構造を保存するために射を通して作用する数学的構造と見なされる。
コチェーンの概念については、データは関心の離散領域で定義され、演算子を介して作用する関数と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:00:38 GMT)
Clustering Plotted Data by Image Segmentation [12.4] クラスタリングアルゴリズムは、ラベルなしデータのパターンを検出する主要な分析手法の1つである。
本稿では,人間のクラスタリングデータに着想を得た,2次元空間におけるクラスタリングポイントの全く異なる方法を提案する。
私たちのアプローチであるVisual Clusteringは、従来のクラスタリングアルゴリズムよりもいくつかのアドバンテージを持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:19:30 GMT)
On the Importance of Firth Bias Reduction in Few-Shot Classification [12.0] ファースバイアスの低減は、最大同値推定器の小さなサンプルバイアスから、最初のオーダー項$O(N-1)$を除去する。
一般的なFirthバイアス低減手法は,多項ロジスティック分類のための均一なクラス割り当て確率の促進に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:32:37 GMT)
TSN-CA: A Two-Stage Network with Channel Attention for Low-Light Image
Enhancement [11.7] 本稿では,低照度画像の明るさを高めるために,チャネル注意型2段階ネットワーク(TSN-CA)を提案する。
本手法が明度向上に優れた効果を発揮できることを示すため,広範にわたる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:20:18 GMT)
Generative Optimization Networks for Memory Efficient Data Generation [11.5] 本稿では,生成最適化ネットワーク(GON)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
GONは単一の識別器ネットワークを使用し、入力空間で最適化を行い、新しいデータサンプルを生成し、トレーニング時間とメモリ消費の効果的な妥協を実現する。
我々のフレームワークでは、検出F1スコアが最大で32%、メモリ消費が58%、トレーニングオーバーヘッドが最先端と比較してわずか5%高いことが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:54:33 GMT)
Graphon based Clustering and Testing of Networks: Algorithms and Theory [11.4] ネットワークに価値のあるデータは、幅広いアプリケーションで遭遇し、学習の課題を提起する。
本稿では,2つのクラスタリングアルゴリズムについて述べる。
さらに、グラフ2サンプルテスト問題に対する提案した距離の適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:14:44 GMT)
Study on Transfer Learning Capabilities for Pneumonia Classification in
Chest-X-Rays Image [11.1] 本研究では,トランスファーラーニングパラダイムを用いて,確立されたニューラルネットワークアーキテクチャが肺炎分類課題に及ぼす影響について検討する。
総合的な比較をするために、よく知られた12のImageNet事前訓練モデルを微調整し、健康な人の胸部X線を識別するために使用した。
実験は、合計6330枚の画像を使用して、列車、検証、テストセットに分割された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:00:18 GMT)
Is An Image Worth Five Sentences? A New Look into Semantics for
Image-Text Matching [11.0] 本稿では,検索項目の意味的関連度を評価するための2つの指標を提案する。
画像キャプションの指標であるCIDErを用いて,標準的な三重項損失に最適化されるセマンティック適応マージン(SAM)を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:54:28 GMT)
Explaining Off-Policy Actor-Critic From A Bias-Variance Perspective [10.9] オフ・ポリティクスのアクター・クライブアルゴリズムは、驚くべき実験的な性能を示したが、いまだにより良い説明を必要としている。
本稿では, ベルマン誤差, 政策ミスマッチの偏り, サンプリングの分散項の2つに分解した遷移の分布に対する政策評価誤差を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:06:20 GMT)
Spectral Bias in Practice: The Role of Function Frequency in
Generalization [10.7] 現代の画像分類網におけるスペクトルバイアスを測定する手法を提案する。
一般化するネットワークは、データの適合に十分な複雑さを持つと同時に、過度な適合を避けるのに十分な単純さとバランスをとっています。
我々の研究は、画像分類に使用されるニューラルネットワークのスペクトル挙動の測定と制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:16:10 GMT)
Weak Novel Categories without Tears: A Survey on Weak-Shot Learning [10.7] あらゆるカテゴリについて、十分な完全な注釈付きトレーニングデータを集めるのに、時間と労力がかかります。
弱いショット学習は、補助的な完全教師付きカテゴリーによる弱い教師付き学習として扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:04:36 GMT)
Learning Sparse Masks for Diffusion-based Image Inpainting [10.6] 拡散ベースの塗布はスパースデータから画像の再構成に強力なツールである。
我々は高効率な適応マスク生成モデルを提供する。
実験により,我々のモデルは最大4桁の加速度で競争品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:20:59 GMT)
Semi-relaxed Gromov Wasserstein divergence with applications on graphs [10.4] 半相対的なGromov-Wasserstein分散は,効率的なグラフ辞書学習アルゴリズムに繋がることを示す。
我々は、パーティショニング、クラスタリング、補完といったグラフ上の複雑なタスクに対するその関連性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:38:31 GMT)
Influence-Balanced Loss for Imbalanced Visual Classification [10.0] 我々は、バランスの取れたトレーニングフェーズで使われる新たな損失を導き、過度に適合した決定境界の原因となるサンプルの影響を軽減する。
複数のベンチマークデータセットの実験において,提案手法の有効性を実証し,提案手法の損失が最先端のコスト感受性損失法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 01:12:40 GMT)
MToFNet: Object Anti-Spoofing with Mobile Time-of-Flight Data [9.6] オンライン市場では、売り手はディスプレイ画面上の他人の画像を悪質に捉え、スプーフ画像として利用することができる。
本稿では,モバイルカメラの対画像と深度マップをタイム・オブ・ファイト・センサで組み合わせたアンチ・スプーフィング手法を提案する。
我々は2つの埋め込みモデルからなる新しい表現モデルを構築し、再適応されたイメージを考慮せずに訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 05:24:33 GMT)
Player Tracking and Identification in Ice Hockey [9.6] 本稿では,NHLホッケー映像の選手の追跡と識別を行う自動システムを提案する。
本システムは,(1)選手追跡,(2)チーム識別,(3)プレイヤー識別の3つのコンポーネントから構成される。
チーム識別では、アウトチームジャージは単一のクラスにグループ化され、ホームチームジャージはそのジャージの色に応じてクラスにグループ化される。
時間的一次元畳み込みネットワークを利用してプレイヤー境界ボックス列からプレイヤーを識別する新しいプレイヤー識別モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:37:08 GMT)
Exponentially Many Local Minima in Quantum Neural Networks [9.4] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的ニューラルネットワークと同じような約束のため、重要な量子アプリケーションである。
我々は,QNNの損失関数のランドスケープを定量的に調査し,トレーニング用に単純だが極めて難しいQNNインスタンスのクラスを同定する。
我々は、我々の構成が、典型的な勾配ベースの回路で実際に難しい事例となることを実証的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:23:44 GMT)
EdiTTS: Score-based Editing for Controllable Text-to-Speech [9.3] EdiTTSは音声合成のためのスコアベース生成モデルに基づく市販音声編集手法である。
我々は、拡散モデルから所望の振る舞いを誘導するために、ガウス事前空間において粗大で故意に摂動を適用する。
リスニングテストは、EdiTTSがユーザの要求を満たす自然音を確実に生成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:51:10 GMT)
Improving Pneumonia Localization via Cross-Attention on Medical Images
and Reports [9.0] 本稿では,トレーニング中の医療報告のエンコード情報を活用し,より優れたローカライゼーションを実現するための,弱教師付き注目駆動型深層学習モデルを提案する。
また,本モデルでは,肺炎に関連する属性の分類を行い,管理のために医療報告から抽出した。
本稿では,胸部X線データを用いてモデルを探索,解析し,テキスト情報の導入が肺炎の局在を改善することを質的かつ定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:47:48 GMT)
Knothe-Rosenblatt transport for Unsupervised Domain Adaptation [8.9] 教師なしドメイン適応(UDA)は、対象ドメインの共通タスクに取り組むために、関連するが異なるデータソースを活用することを目的としている。
我々はKnothe-Rosenblattトランスポートに基づくKnothe-Rosenblatt Domain Adaptation (KRDA)を提案する。
我々は,KRDAが,合成UDA問題と実世界のUDA問題の両方において最先端の性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:04:28 GMT)
VC dimension of partially quantized neural networks in the
overparametrized regime [8.9] 我々は、超平面配置ニューラルネットワーク(HANN)と呼ばれる部分量子化されたネットワークのクラスに焦点を当てる。
HANNは重みの数よりもVC次元がかなり小さく、表現力が高いことを示す。
121のUCIデータセットのパネルでは、過度にパラメータ化されたHANNが、最先端のフル精度モデルのパフォーマンスと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:02:35 GMT)
Efficient and Private Federated Learning with Partially Trainable
Networks [8.8] 我々は、トレーニングプロセス全体において、モデルパラメータの一部を凍結する部分トレーニング可能なニューラルネットワークを活用することを提案する。
FedPT(Partially Trainable Neural Network)のフェデレート学習が,通信精度のトレードオフに優れた結果をもたらすことを実証的に示す。
このアプローチでは、より高速なトレーニング、メモリフットプリントの削減、強力な差分プライバシー保証のためのユーティリティも実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:28:33 GMT)
Multi-Trigger-Key: Towards Multi-Task Privacy Preserving In Deep
Learning [8.6] 深層学習に基づくマルチタスク分類(MTC)は、顔属性やヘルスケアなどのアプリケーションで広く使われている。
プライバシー保護の目的を達成するために,MTK(Multi-Trigger-Key)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:44:09 GMT)
Distributed Optimization of Graph Convolutional Network using Subgraph
Variance [8.5] グラフ拡張に基づく分散GCNフレームワーク(GAD)を提案する。
GADには、GAD-PartitionとGAD-rの2つの主要コンポーネントがある。
我々のフレームワークは通信オーバーヘッドを50%削減し、最先端手法と比較して収束速度(2X)と精度(0.45%)をわずかに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:01:47 GMT)
On Cropped versus Uncropped Training Sets in Tabular Structure Detection [8.4] テーブル構造検出性能を,採集されたデータセットと未採集データセットと比較した。
ディープラーニングモデルは、検出性能を平均精度で最大9%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:28:38 GMT)
The Low-Resource Double Bind: An Empirical Study of Pruning for
Low-Resource Machine Translation [8.3] ディープニューラルネットワークにおける多くのパラメータの爆発的増加は、最先端のネットワークを計算制限された環境でアクセスできるようにすることをますます困難にしている。
ローリソースダブルバインド(Low-resource double bind)とは、データ制限と計算リソースの制約の共起を指す。
我々の研究は、機械翻訳のタスクにおいて、データ制限されたレギュレーションにおけるキャパシティと一般化の関係に関する驚くべき洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:48:18 GMT)
Dynamically Decoding Source Domain Knowledge For Unseen Domain
Generalization [8.1] 本稿では,ドメイン一般化のためのソースドメイン知識を動的に復号化するためにトランスフォーマーを適用することを提案する。
提案手法は,領域一般化分野の3つのベンチマークで評価する。
最先端手法との比較により,提案手法が最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:21:24 GMT)
Emphasis control for parallel neural TTS [8.0] 音声信号によって伝達される意味情報は、韻律の局所的な変化に強く影響される。
近年のパラレル・ニューラルテキスト・トゥ・音声(TTS)法は,高性能を維持しつつ高い忠実度で音声を生成することができる。
本稿では,重心変化に対応する潜在空間を学習することにより,韻律強調制御のための階層型並列型ニューラルネットワークTSシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:45:39 GMT)
Cross-Modal Virtual Sensing for Combustion Instability Monitoring [8.0] 現代のエンジン燃焼器では、火炎像は一般的な感知モダリティではない。
本研究では,音圧時系列からモーダルな視覚特徴を再構成できるクロスモーダル・エンコーダ・デコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:21:46 GMT)
Positivity and nonadditivity of quantum capacities using generalized
erasure channels [7.6] 我々は、2つ以上の量子チャネルペアを結合するために、エムグルーイングと呼ばれるプロセスの様々な形態を考える。
どちらの場合も、$Q(1)(mathcalB_g)$と$Q(1)(mathcalC_g)$の研究を行い、$Q(1)$はチャネルコヒーレント情報である。
また、平行な2つの同一チャネルに対して$Q(1)(mathcalB_g)$の非付加性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:05:53 GMT)
Hierarchical prosody modeling and control in non-autoregressive parallel
neural TTS [7.5] 我々は、粗大できめの細かい音声特徴に基づいて、非自己回帰型並列型TTSモデルを階層的に訓練する。
実験により, 音声のピッチ, ピッチ範囲, 時間, エネルギー, スペクトル傾きに階層的に調和した非自己回帰的TSモデルが各韻律次元を効果的に制御できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:58:42 GMT)
MovingFashion: a Benchmark for the Video-to-Shop Challenge [7.5] e-fashionの最新のフロンティアは“Video-to-shop”だ。
この課題に対処した最初の公開データセットである movingFashion を紹介します。
このシナリオでは,SEAM Match-RCNNと呼ばれる,店舗イメージを検索するネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:00:59 GMT)
Concrete Categorical Model of a Quantum Circuit Description Language
with Measurement [7.4] 量子回路記述言語に動的リフトを導入する。
本稿では,言語に対する型システムと操作意味論を提案し,安全性特性を述べる。
提案手法は,量子メモリから古典的コンテンツを抽出する作用の副作用として,Kleisli圏を計測した回路の具体的なカテゴリ上に構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:29:03 GMT)
Ripple Attention for Visual Perception with Sub-quadratic Complexity [7.4] トランスフォーマーアーキテクチャは現在、自然言語処理タスクのモデリングの中心となっている。
視覚知覚のためのサブクワッドアテンション機構であるリップルアテンションを提案する。
ripple attentionでは、クエリに対する異なるトークンのコントリビューションは、2次元空間における相対空間距離に対して重み付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:00:38 GMT)
Using Optimal Transport as Alignment Objective for fine-tuning
Multilingual Contextualized Embeddings [7.0] 我々は,マルチリンガルな文脈化表現を改善するために,微調整時のアライメント目的として最適輸送(OT)を提案する。
このアプローチでは、微調整の前に単語アライメントペアを必要とせず、教師なしの方法で文脈内の単語アライメントを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:13:45 GMT)
On The Transferability of Deep-Q Networks [6.8] Transfer Learningは、ディープニューラルネットワークのトレーニングの成功を特徴付けるハードルを克服することのできる、効率的な機械学習パラダイムである。
TLの利用は、SL(Supervised Learning)において十分に確立され、成功した訓練実践であるが、DRL(Deep Reinforcement Learning)の適用性は稀である。
本稿では,3種類のDeep-Q NetworksのDRLベンチマークおよび新しい制御タスクセット上での転送可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:29:37 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） (Wed, 6 Oct 2021 15:54:18 GMT)
Quantum classifiers for domain adaptation [6.3] 有効領域適応(DA)分類器の2つの量子実装を示す。
1つの実装は、対象のドメインデータのラベルを、与えられたデータの数と次元の対数的なリソースで予測することができる。
他の実装は、変分型ハイブリッド量子古典的手順により、DAタスクを効率的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:34:07 GMT)
Accelerated First Order Methods for Variational Imaging [6.2] 変分画像問題に使用される様々な正則化用語について、徹底的に検討する。
我々は,Tikhonov denoisingとTotal Variation (TV) denoisingという形で,スムーズな問題と部分的に非スムーズな問題を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:41:03 GMT)
Automatic Identification of the End-Diastolic and End-Systolic Cardiac
Frames from Invasive Coronary Angiography Videos [6.2] 侵襲的冠動脈造影検査において, エンド拡張期(ED)とエンド収縮期(ES)の適切な画像フレームの同定が重要である。
現在の識別法は主に視覚的解釈に依存しており、時間だけでなく再現性も低い。
そこで本研究では,鍵血管点の軌跡を用いて,EDとESの心期に関連する血管画像フレームを自動的に同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:16:55 GMT)
Bound entanglement in thermalized states and black hole radiation [6.0] この手法を一般化して、多種多様な熱処理状態の普遍性クラスに対する対数ネガティビティを評価する際に、豊富な絡み合い位相図が現れる。
ブラックホールの蒸発に応用すると、これらの結果はページ時間よりもずっと前にホーキング放射の中に量子的絡み合いがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Spike-inspired Rank Coding for Fast and Accurate Recurrent Neural
Networks [6.0] 生物学的スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、その出力の情報を時間的にエンコードすることができるが、人工ニューラルネットワーク(ANN)は従来はそうではない。
ここでは、SNNにインスパイアされたランク符号化(RC)のような時間符号化が、LSTMなどの従来のANNにも適用可能であることを示す。
RCトレーニングは推論中の時間と監視を著しく低減し、精度は最小限に抑えられる。
逐次分類の2つのおもちゃ問題と、最初の入力時間ステップ後にRCモデルが99.19%の精度を達成できる時間符号化MNISTデータセットにおいて、これらを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:51:38 GMT)
Two-level monotonic multistage recommender systems [6.0] パーソナライズされた予測のためのイベントのモノトニック連鎖を特徴付ける2レベルモノトニック特性
ユーザ固有の振る舞いを異なる段階で学習するための正規化コスト関数。
ブロックワイズ座標降下に基づくアルゴリズム
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:50:32 GMT)
A New Weakly Supervised Learning Approach for Real-time Iron Ore Feed
Load Estimation [6.0] 鉄鉱石供給負荷制御は、ミネラル研削プロセスにおいて最も重要な設定の1つである。
本稿では, 深層学習モデルを用いて, 鉱石ペレット画像から直接の鉱石供給負荷推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:24:47 GMT)
Solve Minimax Optimization by Anderson Acceleration [5.9] 勾配降下上昇(GDA)は、その単純さから最もよく使われるアルゴリズムである。
本稿では,GDA力学を固定点反復とみなす新しいミニマックス最適化フレームワークGDA-AMを提案する。
理論上,このアルゴリズムは温和条件下での双線形問題に対する大域収束を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:08:54 GMT)
Tuning Confidence Bound for Stochastic Bandits with Bandit Distance [5.8] 標準 UCB の「距離チューニング」は,提案した距離尺度を用いて行う。
探検バルゲインポイント」は、探検と搾取のトレードオフに関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:24:07 GMT)
Unsupervised Multimodal Language Representations using Convolutional
Autoencoders [5.5] 本稿では,教師なしマルチモーダル言語表現の抽出について提案する。
単語レベルのアライメントされたマルチモーダルシーケンスを2次元行列にマップし、畳み込みオートエンコーダを用いて複数のデータセットを組み合わせることで埋め込みを学習する。
また,本手法は非常に軽量で,他のタスクに容易に一般化でき,少ない性能低下とほぼ同じ数のパラメータを持つ未確認データが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:28:07 GMT)
From STL Rulebooks to Rewards [4.9] 本稿では,多目的の強化学習のための報酬形成のための原則的アプローチを提案する。
まずSTLに新しい定量的セマンティクスを組み、個々の要求を自動的に評価する。
次に,複数の要件の評価を1つの報酬に体系的に組み合わせる手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:16:59 GMT)
Disentangling deep neural networks with rectified linear units using
duality [4.7] 線形整流ユニット(ReLU)を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)の解釈可能な新しい実装を提案する。
我々は、大域プールとスキップ接続との畳み込みが、それぞれ回転不変性とアンサンブル構造をニューラルパスカーネル(NPK)にもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:51:59 GMT)
Human Capabilities as Guiding Lights for the Field of AI-HRI: Insights
from Engineering Education [4.3] 社会正義志向の工学教育フレームワークは、どのプロジェクトが真に人間のニーズに対処するかについての学生の意思決定をガイドするために開発された。
本稿では,AI-HRIの分野においてそのような理論が果たす役割について考察し,我々のコミュニティがこれらの勧告に合致する程度(あるいはそうではない)について考察し,研究コミュニティがこれらの理論から指導を受ける未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:20:57 GMT)
Robust Nonadiabatic Holonomic Quantum Gates on Decoherence-Protected
Qubits [4.2] 本稿では,幾何学的位相アプローチと動的補正手法を組み合わせた量子演算手法を提案する。
本手法は超伝導回路上に実装されており,従来の実装も簡略化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:39:52 GMT)
Tackling the DM Challenges with cDMN: A Tight Integration of DMN and
Constraint Reasoning [4.2] 本稿では、制約決定モデルと表記法(cDMN)と呼ばれる、決定モデルと表記法(DMN)標準の拡張について述べる。
cDMNは、より複雑なドメイン知識をモデル化するために、DMNの表現力を拡大することを目的としている。
我々は、DMコミュニティのウェブサイトに投稿された最も複雑な課題を解決することで、cDMNをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:29:52 GMT)
A curated, ontology-based, large-scale knowledge graph of artificial
intelligence tasks and benchmarks [4.0] インテリジェンスタスクオントロジーと知識グラフ(ITO)は、人工知能タスク、ベンチマーク結果、パフォーマンスメトリクスに関する包括的なリソースである。
ITOは、人工知能タスク、ベンチマーク結果、パフォーマンスメトリクスに関する、豊富な構造化と手作業によるリソースである。
ITOの目標は、AIタスクと能力のグローバルな状況に関する、正確でネットワークベースの分析を可能にすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:07:34 GMT)
T-SNE Is Not Optimized to Reveal Clusters in Data [4.0] データ解析ツールとしての非線形次元低減には,クラスタ可視化が不可欠である。
学生t-Distributed Neighbor Embedding (t-SNE) は、よくクラスタ可能なデータに対してクラスタを表示することができるとよく信じられている。
データに強い信号があるにもかかわらず、t-SNEはクラスタリングパターンを隠蔽する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:35:39 GMT)
A Review of Computer Vision Technologies for Fish Tracking [3.9] 我々は過去10年間の視覚に基づく魚の追跡技術の開発と応用の可能性について紹介する。
魚の検出・追跡アルゴリズムを解析し,移動可能なフロンティア追跡モデルを整理した。
我々の研究は、魚の追跡モデルがより精度と堅牢性を達成するのに役立つと期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:46:35 GMT)
Sub-Rayleigh characterization of a binary source by spatially
demultiplexed coherent detection [3.9] 二次元対称二成分源のパラメータを推定するアルゴリズムをモンテカルロシミュレーションを用いて考案し,検証した。
提案アルゴリズムは, サブレイリー領域における測定データをほぼ最適に利用することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:15:31 GMT)
Predictability and Fairness in Load Aggregation and Operations of
Virtual Power Plants [3.8] 電力システムでは、分散エネルギー資源の集合的需要を規制したい。
我々は,価格やインセンティブの長期平均が,DERの運営者の初期状態から独立すべきであることを示唆する,予測可能性と公平性の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:20:07 GMT)
Hybrid Pointer Networks for Traveling Salesman Problems Optimization [3.6] 本稿では,強化学習によって訓練されたトラベリングセールスマン問題を解決するために,ハイブリッドポインターネットワーク(HPN)を提案する。
HPNは、グラフ埋め込み層を備えたポインタネットワークの拡張であるグラフポインタネットワークの上に構築されている。
我々のネットワークは、小規模で大規模な問題に対して、元のグラフポインタネットワークよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:35:04 GMT)
Colmena: Scalable Machine-Learning-Based Steering of Ensemble
Simulations for High Performance Computing [3.6] オープンソースのPythonフレームワークであるColmenaを紹介します。
Colmenaはタスクディスパッチ、結果のコレーション、MLモデル呼び出し、MLモデル(再)トレーニングを処理し、Parslを使用してHPCシステム上でタスクを実行する。
コルメナの設計について述べるとともに, 電解質設計に応用して, 65536 CPUまでスケールアップし, 高速分子の発見速度を100倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:56:53 GMT)
Scaling Up Machine Learning For Quantum Field Theory with Equivariant
Continuous Flows [3.5] 物理学における量子場理論の高次元確率分布からサンプリングするための連続正規化フローを提案する。
我々は,このモデルを$phi4$理論で検証し,サンプリング効率において実NVPベースラインを体系的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:48:34 GMT)
Sequence-to-Sequence Lexical Normalization with Multilingual
Transformers [3.3] 現在の自然言語処理のベンチマークタスクには、非公式な日々のデジタルコミュニケーションで使用されるテキストと質的に異なるテキストが含まれている。
この不一致は、実世界のデータに基づいて微調整された場合、最先端のNLPモデルの大幅な性能劣化を引き起こした。
機械翻訳問題として,mBARTに基づく文レベルのシーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:53:20 GMT)
Vision-based Excavator Activity Analysis and Safety Monitoring System [3.3] 本稿では,近年のディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩を生かした,掘削活動分析と安全監視システムを提案する。
提案システムは,掘削者の姿勢や行動を推定しながら,周囲の環境と掘削者を検知する。
従来のシステムと比較して,提案手法はオブジェクト検出,ポーズ推定,行動認識タスクにおいて高い精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:11:35 GMT)
Geometric Transformers for Protein Interface Contact Prediction [3.0] 本稿では、回転および翻訳不変タンパク質界面の接触予測のための新しい幾何学進化グラフ変換器Geometric Transformerを提案する。
DeepInteractは、2つのタンパク質の3D第三次構造を入力として、パートナー特異的なタンパク質界面接触を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:12:15 GMT)
Shapley variable importance clouds for interpretable machine learning [2.8] 本報告では,最終モデルのSHAP解析におけるバイアス評価を回避するため,優れたモデルにまたがる情報をプールするShapley変数重要クラウドを提案する。
刑事司法データと電子カルテデータを用いたドン・アンド・ルーディン法とを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:41:04 GMT)
FOD-A: A Dataset for Foreign Object Debris in Airports [2.7] 外部オブジェクトデブリ(FOD)検出は、機械学習とコンピュータビジョンの領域で注目を集めている。
本稿では,空港におけるFOD(FOD-A)と命名されたFODの画像データセットを紹介する。
FOD-Aオブジェクトカテゴリは、連邦航空局(FAA)による以前の文書および関連する研究のガイダンスに基づいて選択されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:11:50 GMT)
LIDSNet: A Lightweight on-device Intent Detection model using Deep
Siamese Network [2.6] LIDSNetは、デバイス上の意図を検出する新しい軽量なモデルである。
我々は,Samsung Galaxy S20デバイス上でのMobileBERTよりも,推論時に少なくとも41倍,30倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:20:37 GMT)
Bayesian neural network unit priors and generalized Weibull-tail
property [2.6] 最近の研究は、有限ベイズニューラルネットワークが内部表現を柔軟に適応するため、無限のニューラルネットワークよりも優れていることを示唆している。
我々の主な成果は、隠れたユニットの尾の正確な記述であり、ユニットの先行がより深くなったことを示している。
この発見は、有限ベイズニューラルネットワークの隠れたユニットの挙動に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:12:37 GMT)
Experimental symmetric private information retrieval with
measurement-device-independent quantum network [2.5] 本稿では、量子セキュアな鍵交換ネットワークによって支持される証明可能なセキュアSPIRの実現について報告する。
SPIRスキームは生体認証のセキュリティに注目し、800のエントリを持つデータベースから582バイトの指紋ファイルをセキュアに検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:46:25 GMT)
The Variability of Model Specification [2.5] 良いモデルはバイアスと分散の妥協である、という公理と見なされている。
本稿では,一般化線形モデル,コックス比例ハザードモデル,ARMAなどの回帰モデルフレームワークについて検討し,モデルの誤特定が分散に与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:59:19 GMT)
Dissipation-assisted preparation of steady spin-squeezed states of SiV
centers [2.4] 本研究では,スピン-メカニカルハイブリッドシステムにおいて,スピン-スクイーズ状態を定常的に生成する効率的な手法を提案する。
系内には、集合スピン状態と機械モードのゼロ励起状態によって正確に形成される集合定常状態が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:11:04 GMT)
A Weighted Generalized Coherence Approach for Sensing Matrix Design [2.3] 本稿では、センサ行列の最適化のためのよく知られた相互コヒーレンス基準の一般化を提案する。
最適化問題を解くアルゴリズムも提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:44:21 GMT)
NUS-IDS at FinCausal 2021: Dependency Tree in Graph Neural Network for
Better Cause-Effect Span Detection [2.3] グラフニューラルネットワークによる依存関係機能を組み込むことにより,有用なグラフ埋め込みを構築する。
2021年のFinCausalの公式戦では、95.56%、95.56%、95.57%、エクサクティマッチスコア86.05%が3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:05:59 GMT)
A polynomial time and space heuristic algorithm for T-count [2.3] この研究は、最先端のフォールトトレラントな量子エラー訂正符号を使用する場合の量子アルゴリズム実装の物理的コストの低減に重点を置いている。
普遍ゲート集合であるクリフォード+Tゲート集合からなる量子回路によって正確に実装できるユニタリ群を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:07:04 GMT)
Collective radiance with NV centers coupled to nonlinear phononic
waveguides [2.2] 集団放射は量子光学の基本的な現象である。
この研究は、集合的放射効果に関する深い洞察を与え、量子情報処理に興味深い応用を見出すかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 14:53:51 GMT)
Pretraining & Reinforcement Learning: Sharpening the Axe Before Cutting
the Tree [2.0] プレトレーニングは、パフォーマンスを高め、トレーニング時間を短縮するためのディープラーニングの一般的なテクニックである。
大規模かつ公開可能なデータセットとケースバイケース生成データセットを用いて,RLタスクの事前学習の有効性を評価した。
その結果、関連するデータセットのトレーニング中に学んだフィルタが事前トレーニングを非効率にするのに対して、分散データセットのトレーニング中に学んだフィルタは、RLトレーニング時間を確実に短縮し、80k RLトレーニングステップ後のパフォーマンスを改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:25:14 GMT)
Machine Learning Practices Outside Big Tech: How Resource Constraints
Challenge Responsible Development [1.8] さまざまな職業やバックグラウンドを持つ機械学習実践者は、機械学習(ML)メソッドをますます活用している。
過去の研究では、より広く、よりリソースの少ないMLコミュニティを除外することが多い。
これらの実践者は、Big Techと同じようなML開発上の困難と倫理的な混乱の多くを共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:25:21 GMT)
StairwayGraphNet for Inter- and Intra-modality Multi-resolution Brain
Graph Alignment and Synthesis [1.6] 本稿では,SG-Net(SteairwayGraphNet)フレームワークを提案する。このフレームワークは,対象とするグラフのモダリティを,与えられたモダリティと超解像脳グラフに基づいて推定する。
我々のSG-Netは、(i)ドメイン間の新しいグラフ生成逆数ネットワークに基づくソースからのターゲットグラフ予測、(ii)時間を要する高価なMRI処理ステップに頼らずに高解像度の脳グラフを生成する、(iii)ソース分布を基底真理グラフに合わせるように強制する、という3つの主なコントリビューションで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:49:38 GMT)
Deep Slap Fingerprint Segmentation for Juveniles and Adults [1.5] 成人例は9084例, 成人例は6706例, 4歳から12歳までの小児例は6706例であった。
NIST によるスラップ指紋分割システム NFSEG の成年者および若年者のスラップにおけるマッチング性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:48:23 GMT)
A new weakly supervised approach for ALS point cloud semantic
segmentation [1.5] 本稿では,ALS点雲のセマンティックセグメンテーションのための,ディープラーニングに基づく弱教師付きフレームワークを提案する。
不完全でスパースなラベルの対象となるラベルのないデータから潜在的情報を利用する。
本手法は, 総合精度が83.0%, 平均F1スコアが70.0%であり, それぞれ6.9%, 12.8%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:37:36 GMT)
Application of the interactive Leipzig Corpus Miner as a generic
research platform for the use in the social sciences [1.4] Leipzig Miner Corpus (iLCM) は、自動コンテンツ分析を行うためのオープンソースソフトウェアである。
iLCMはRプログラム言語に基づいているため、その汎用的なテキストマイニング手順を簡単に拡張することができる。
iLCMは、定量的および定性的研究アプローチを組み合わせて使う様々な可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:53:00 GMT)
Integrating Categorical Features in End-to-End ASR [1.3] 全神経終末のASRシステムは、単一のトレーニング可能なニューラルネットワークモデルを用いて音声入力をテキスト単位に変換する。
E2Eモデルは、入手するのに高価な大量のペア音声テキストデータを必要とする。
分類的特徴をE2Eモデルに組み込む方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:07:53 GMT)
Multi-Scale Convolutional Neural Network for Automated AMD
Classification using Retinal OCT Images [1.3] 加齢関連黄斑変性症(AMD)は、先進国、特に60歳以上の人々において、視覚障害の最も一般的な原因である。
近年のディープラーニングの発展は、完全に自動化された診断フレームワークの開発にユニークな機会を与えている。
様々な大きさの受容場を用いて病理を識別できる多スケール畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:20:58 GMT)
Non-asymptotic Heisenberg scaling: experimental metrology for a wide
resources range [1.2] 本稿では,パラメータに関する事前情報なしで,ハイゼンベルクのスケーリングに到達した資源を適切に割り当てる手法を示す。
我々は、高次軌道角運動量を持つ単一光子状態を用いて、かなりの範囲のN$に対するハイゼンベルクのスケーリングを定量的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:39:24 GMT)
Precision and Fitness in Object-Centric Process Mining [1.1] 本稿では,オブジェクト中心のイベントログに対して,オブジェクト中心のペトリネットの精度と適合性の概念を導入する。
我々の概念は、品質測定をオブジェクト中心の設定に一般化する適切な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:49:56 GMT)
A Deep Learning-based Audio-in-Image Watermarking Scheme [1.1] 本稿では,深層学習に基づく音声画像透かし方式を提案する。
ニューラルネットワークアーキテクチャは、教師なしの方法で透かしプロセスを自動的に学習するように設計されている。
実験結果から, ブラインド・イン・画像透かし方式の信頼性とロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:46:43 GMT)
Characterizing Learning Dynamics of Deep Neural Networks via Complex
Networks [1.1] 複素ネットワーク理論(CNT)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を重み付きグラフとして表現し、それらを動的システムとして研究する。
ノード/ニューロンとレイヤ、すなわちNodes StrengthとLayers Fluctuationのメトリクスを紹介します。
本フレームワークは,学習力学のトレンドを抽出し,高精度ネットワークから低次ネットワークを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:03:32 GMT)
Shifting Capsule Networks from the Cloud to the Deep Edge [1.0] 本稿では,Cortex-MおよびRISC-V MCUにおける量子化CapsNetの実行のためのAPIを提案する。
その結果、メモリフットプリントが75%近く減少し、最大精度が1%低下した。
スループットに関しては、Arm Cortex-M用のソフトウェアカーネルは、NVIDIA GTX 980 Tiグラフィックカード上で動作するプリ量子化CapsNetよりも少なくとも5.70倍高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:52:01 GMT)
SPEED+: Next Generation Dataset for Spacecraft Pose Estimation across
Domain Gap [0.9] 本稿では,SPEED+について紹介する。次世代宇宙船は,領域ギャップに着目したポーズ推定データセットである。
SPEED+には、レンデブース・オプティカル・ナビゲーション(TRON)施設で撮影された宇宙船モックアップモデルの9,531枚のシミュレーション画像が含まれている。
TRONは、任意の数のターゲット画像を、正確かつ極端に多様なポーズラベルで撮影できる、第一種ロボットテストベッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:22:24 GMT)
Trustworthy Artificial Intelligence and Process Mining: Challenges and
Opportunities [0.9] プロセスマイニングは、AIコンプライアンスプロセスの実行に事実に基づく可視性を得るために有用なフレームワークを提供することができることを示す。
AI規制コンプライアンスプロセスの不確実性を分析し、修正し、監視する自動化アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:50:47 GMT)
SWAT Watershed Model Calibration using Deep Learning [0.9] 深層学習(DL)を用いたSWATモデルの校正のための高速で正確で信頼性の高い手法を提案する。
畳み込みニューラルネットワークに基づくDL対応逆モデルを構築し,ストリームフローデータを取り込み,SWATモデルパラメータを推定する。
その結果,従来のパラメータ推定法よりもDLモデルに基づくキャリブレーションが優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:56:23 GMT)
Does deep learning model calibration improve performance in
class-imbalanced medical image classification? [0.9] モデル校正が2つの医用画像モダリティに与える影響を系統的に解析する。
その結果,0.5の既定動作閾値では,キャリブレーションにより達成される性能は,非校正確率よりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:39:47 GMT)
Significant enhancement in refrigeration and entanglement in
auxiliary-cavity-assisted optomechanical systems [0.7] 補助キャビティ補助機構の下で, 最適冷凍条件と絡み合い条件が得られた。
補助空洞の青色変形駆動において, 最適冷却と絡み合いの両面が大幅に向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:35:05 GMT)
Adversarial Attacks on Spiking Convolutional Networks for Event-based
Vision [0.7] 我々は、ホワイトボックスの敵対的攻撃アルゴリズムが、イベントベースの視覚データの離散的かつスパースな性質にどのように適応できるかを示す。
また、ニューロモルフィックハードウェア上でのこれらの摂動の有効性を初めて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:20:05 GMT)
Digital Divide and Social Dilemma of Privacy Preservation [0.6] 各国の地政学的位置に基づく個人のプライバシー保護のギャップについて述べるために,「デジタルプライバシ・ディビジョン(DPD)」を紹介した。
オンラインアンケートを作成し、4カ国700人以上の回答者から回答を得た。
ドイツとバングラデシュに居住する個人は同様のプライバシー上の懸念を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:43:46 GMT)
Census-Independent Population Estimation using Representation Learning [0.6] 代替データを用いた国勢調査非依存の人口推定手法は、頻繁に信頼性の高い人口推定を局所的に提供することを約束している。
モザンビークにおける近年の表現学習手法について検討し,人口推定への表現の伝達可能性を評価する。
表現学習を使用することで、特徴が自動的に抽出されるため、人間の監督が不要になる。
得られた人口推計をGRID3, Facebook (HRSL) および WorldPop の既存人口製品と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:13:36 GMT)
A Uniform Framework for Anomaly Detection in Deep Neural Networks [0.5] 異常入力のクラスを3つ検討する。
1)DNNとは異なる分布からの自然な入力は、OOD(Out-of-Distribution)サンプルとして訓練される。
2) 攻撃者によるIDから生成された入力は、しばしば敵(AD)サンプルとして知られ、(3)無意味なデータから生成されたノイズ(NS)サンプルである。
事前学習したDNNに対して,これらすべての異常を検出することを目的としたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 22:42:30 GMT)
A chiral one-dimensional atom using a quantum dot in an open microcavity [0.5] ナノ構造では、光-物質相互作用はキラルとなるように設計することができる。
キラル量子光学はナノスコピック単一光子ルータ、サーキュレータ、位相シフト器および2光子ゲートの作成に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:59:33 GMT)
Nested Policy Reinforcement Learning [0.4] 我々は,このような構造を示す環境において,最適なポリシを求めるRLフレームワークであるNFQI(Nested Policy fit Q-iteration)を導入する。
我々は、NFQIが関連する機能に依存し、少なくともグループ構造を考慮しないポリシーと同様に、機能するポリシーを産み出すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:08:05 GMT)
CBP: Backpropagation with constraint on weight precision using a
pseudo-Lagrange multiplier method [0.4] バックプロパゲーション(バックプロパゲーション)は、重みとバイアスの最適なセットを特定することによって、ディープニューラルネットワークの目的関数(例えば損失関数)を最小化する手法である。
重み付けの精度に制約を加えることは、ハードウェア上の禁止されたワークロードを軽減するためにしばしば必要となる。
本稿では,制約の集合を満たす最適な重みの集合を得るために,擬ラグランジュ乗算法に基づく制約付きバックプロパゲーション(CBP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:43:47 GMT)
Efficient Quantum Gate Discovery with Optimal Control [0.4] 本稿では,エコーパルスや局所等価ゲートなどの新しいゲート設計を許容する目的関数を設計するための枠組みを提案する。
提案した目的関数が従来の目的関数よりも少ない最適化繰り返しにおいて高い忠実度制御をもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:20:01 GMT)
Quantum Undergraduate Education and Scientific Training [0.2] 2021年6月3日と4日、Quantum Undergraduate Education and Scientific Training (QUEST)ワークショップが開催された。
本書は、量子情報科学をカリキュラムに組み込もうとするPUIの教員の支援を希望するワークショップの成果をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:10:59 GMT)
Engineering of Hong-Ou-Mandel interference with effective noise [0.1] ホン・ウー・マンデル効果は量子干渉法の中心にある。
干渉計における偏光-周波数相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:28:52 GMT)
WHO-Hand Hygiene Gesture Classification System [0.0] 欧州では毎年100万人以上の病院による感染症が発生している。
ハンド衛生コンプライアンスは、送信のリスクを減少させる可能性がある。
将来の目標は、医療従事者の手衛生予測システムをリアルタイムで展開することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:15:10 GMT)
Variance function estimation in regression model via aggregation
procedures [0.0] モデル選択アグリゲーション(MS)と凸アグリゲーション(C)の2つの特別なアグリゲーション設定に焦点を当てる。
推定器の構築は2段階の手順に依存し、2つの独立したサンプルを必要とする。
提案手法は,MSとCのアグリゲーションに対してL2エラーに対して整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:03:52 GMT)
Unveiling and veiling a Schr\"odinger cat state from the vacuum [0.0] キャビティモードと相互作用する2段階の原子は、光と物質の間に「仮想」シュリンガー猫の絡み合った状態をとる。
最適選択パルスで原子を駆動することにより、このシュリンガー猫状態を仮想状態から実状態へ、そして再び戻す方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:49:48 GMT)
Universal thermodynamics of an SU($N$) Fermi-Hubbard Model [0.0] 本研究では,SU($N$)FHMの熱力学を,一点あたりの粒子密度付近の2次元正方格子で数値計算する。
相関長が短い超交換エネルギーより上の温度では、エネルギー、オンサイト対の数、運動エネルギーはN$の普遍関数であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:40:53 GMT)
Tribuo: Machine Learning with Provenance in Java [0.0] トレーニング、型安全性、ランタイムチェック、自動記録をひとつのフレームワークに統合するJava MLライブラリであるTribuoを紹介します。
Tribuoのモデルと評価はすべて、トレーニングアルゴリズムとともに、入力データの完全な処理パイプラインを記録している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:10:50 GMT)
Towards Robotic Knee Arthroscopy: Multi-Scale Network for Tissue-Tool
Segmentation [0.0] 組織-ツールセグメンテーションを実現するために,多スケール特徴をキャプチャし,形状特徴を統合した密結合型形状認識型マルチスケールセグメンテーションモデルを提案する。
一般公開されたPolypデータセットでは,提案したモデルが5.09%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:20:01 GMT)
Thermometric machine for ultraprecise thermometry of low temperatures [0.0] 温度が測定された試料と熱分解しない熱量計方式を提案する。
これは、プローブを試料に結合する適切な相互作用と、高温であることが知られている補助熱浴により可能となる。
与えられた精度を達成するための測定回数の極端な削減を数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 00:50:24 GMT)
Thermodynamics of a continuous quantum heat engine: Interplay between
population and coherence [0.0] 熱水貯留層と冷水貯留層とを連続的に結合した3段量子熱機関の詳細な熱力学解析を行った。
この系は振動する外部場によって駆動され、マルコフ量子マスター方程式によって記述される。
熱エンジン運転システムの熱・電力・効率を計算し,熱力学的不確かさの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:33:07 GMT)
Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers [0.0] 本稿では,視覚変換器を用いたカスタムデザインモデルであるテンソル・ツー・イメージを用いて画像変換を行う。
自己注意の助けを借りて、我々のモデルは1つの修正なしに様々な問題に一般化および適用することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:57:45 GMT)
Statistical Mechanics Model for Clifford Random Tensor Networks and
Monitored Quantum Circuits [0.0] 我々は、統計力学モデルに、クリフォード(安定化器)ランダムテンソルネットワーク(RTN)と監視量子回路の正確なマッピングを導入する。
ボルツマン重みは有限数体 $bf F_p$ の成分を持つ行列を含む対称性群の下で不変であることを示す。
我々は、オンサイトヒルベルト空間次元$d=pM$のクリフォードモニタ回路が、(a)$p=$固定だが$Mto infty$である極限$d to infty$のパーコレーションによって記述されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:02:33 GMT)
Simulation of Derivatives Post-Trade Services using an Authoritative
Data Store and the ISDA Common Domain Model [0.0] 本稿では、金利スワップのためのポストトレーデサービスの設計と実装について概説する。
我々は、将来的なアーキテクチャをシミュレートするために、権威データストア(ADS)と国際スワップ・デリバティブ・アソシエーション・コモン・ドメイン・モデル(CDM)を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:33:05 GMT)
Similarity-Based Clustering for Enhancing Image Classification
Architectures [0.0] コンテンツに基づく画像類似性と深層学習モデルの融合により,クラスタ化学習を可能にする情報の流れを実現できることを示す。
本稿では,サブデータセットクラスタのトレーニングによって計算コストが削減されるだけでなく,与えられたデータセット上でモデルの評価とチューニングのスピードも向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:48:18 GMT)
Shot Noise in Mesoscopic Systems: from Single Particles to Quantum
Liquids [0.0] 電荷の離散的性質から生じるショットノイズは散乱過程によって生成される。
ショットノイズ測定により、様々な量子輸送現象における微視的な電荷ダイナミクスが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:36:01 GMT)
Seizure Classification Using Parallel Genetic Naive Bayes Classifiers [0.0] 清水検知・分類は、その状態を維持するための貴重な道具である。
本研究では,遺伝的アルゴリズムを用いて訓練した新しい並列分類器を用いた特徴量を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:26:14 GMT)
Seed Classification using Synthetic Image Datasets Generated from
Low-Altitude UAV Imagery [0.0] 植物育種プログラムは、種子認証のためのシードカーネルの進化を広範囲に監視する。
種子核の極小サイズのため、種子核のモニタリングは困難である。
この記事では、MicrosoftのResNet-100、オックスフォードのVGG-16、VGG-19の畳み込みニューラルネットワークを使用した概念実証としてのシード分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:18:17 GMT)
Second-Scale $^9\text{Be}^+$ Spin Coherence in a Compact Penning Trap [0.0] 小型永久磁石を用いたペニングイオントラップ内での9textBe+$および40textCa+$のマイクロ波分光を報告する。
このトラップは、0.6774-T磁場非感応性超微細転移に近い0.654T磁場を与えるNdFeB環の再構成可能な配列で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:20:04 GMT)
S-Extension Patch: A simple and efficient way to extend an object
detection model [0.0] 推論の速度と精度を維持しながら、データセットに関する知識を活用してクラスを素早く追加する方法を示します。
このメソッドは既存のオブジェクト検出モデルのクラスを、既存のメソッドと比較して10分の1の時間で拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:44:19 GMT)
Rerunning OCR -- A Machine Learning Approach to Quality Assessment and
Enhancement Prediction [0.0] 新しい改善されたOCRソリューションの反復は、適切な再処理候補をターゲットとする決定を強制する。
本稿はルクセンブルク国立図書館の取り組みを捉え、これらの決定を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:58:37 GMT)
Recurrent Multigraph Integrator Network for Predicting the Evolution of
Population-Driven Brain Connectivity Templates [0.0] それぞれのグラフは、関心の対の脳領域(ROI)の間の特定の関係を定量化する。
我々のReMI-Netは、各CBTノードの隠れ状態埋め込みを学習するためにクロスノードメッセージパスを使用して、グラフ畳み込み層を持つ繰り返しニューラルネットワークブロックで構成されています。
我々は、学習した隠れ状態グラフ表現からCBT隣接行列を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:00:05 GMT)
Quantum switch in the gravity of Earth [0.0] 球状質量の重力場における量子スイッチのプロトコルを導入する。
我々は、地球の重力におけるその実現に必要な時間間隔を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:31:35 GMT)
Probabilistic Metamodels for an Efficient Characterization of Complex
Driving Scenarios [0.0] テストケースを効率的に選択するための反復的アプローチを導入し、評価する。
以上の結果から, 予測性能に関しては, メタモデルの選択よりも, 適切なテストケースの選択が重要であることが示唆された。
これは、関連するテストケースは、スケーラブルな仮想環境とフレキシブルモデルを使用して検討する必要があることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:18:12 GMT)
Predicting the Popularity of Games on Steam [0.0] 本稿では,Steam 上でリリースされた最近のビデオゲームを取り上げ,Steam を通じて獲得可能なゲームの人気とゲーム機能との関係を明らかにすることを目的とする。
我々はベイズ的アプローチを用いて、ゲームの価格、サイズ、サポート言語、リリース日、ジャンルがプレイヤー数に与える影響を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:21:15 GMT)
PlumeCityNet: Multi-Resolution Air Quality Forecasting [0.0] 本稿では, 主汚染物質の濃度が健康に悪影響を及ぼすことを予測できるエンジンについて述べる。
エンジンには、大気汚染監視局の測定、天気予報、物理モデルの出力、交通量の推定が供給されている。
我々は、ヨーロッパとアメリカの大都市でエンジンの実装と評価を行い、他の予測方法よりも明らかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:28:39 GMT)
Physics-informed neural network simulation of multiphase poroelasticity
using stress-split sequential training [0.0] 本稿では、弾性ネットワークに基づく偏微分方程式(PDE)に支配される問題を解くための枠組みを提案する。
この手法は, ポロシ, バリ・シエの注入-生産問題, および2相排水問題の解法に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:09:09 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for AC Optimal Power Flow [0.0] 本稿では,AC-OPFの結果を正確に推定する物理インフォームドニューラルネットワークを初めて紹介する。
物理インフォームドニューラルネットワークは,従来のニューラルネットワークよりも精度が高く,制約違反も少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:44:59 GMT)
Pedestrian Wind Factor Estimation in Complex Urban Environments [0.0] 都市計画立案者や政策立案者は、より密集した都市環境においてより人口の多い都市のために、住みやすく楽しい都市を作るという課題に直面している。
都市マイクロ気候は、現在と将来における都市空間の質を定義する上で重要な役割を担っているが、初期の都市設計と計画プロセスにおける風力マイクロ気候評価の統合は依然として課題である。
この研究は、複雑な都市環境におけるリアルタイムな歩行者風の快適さ推定のためのデータ駆動ワークフローを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 01:09:30 GMT)
PSG HASOC-Dravidian CodeMixFIRE2021: Pretrained Transformers for
Offensive Language Identification in Tanglish [0.0] 本稿では,Dravidian-Codemix-HASOC2021: Hate Speech and Offensive Language Identification in Dravidian Languageについて述べる。
本課題は,ソーシャルメディアから収集したDravidian言語における,コードミキシングされたコメント・ポスト中の攻撃的コンテンツを特定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:23:40 GMT)
Orbital transformations to reduce the 1-norm of the electronic structure
Hamiltonian for quantum computing applications [0.0] 単一粒子基底変換による電子構造ハミルトン表現の古典的事前最適化が「1ノルム」に及ぼす影響について検討する。
我々は電子積分の関数として1-ノルムの新しい公式を導出し、これを軌道最適化スキームのコスト関数として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:33:41 GMT)
Optimized Recommender Systems with Deep Reinforcement Learning [0.0] 本研究は,再現性のあるテストベッドをセットアップし,現実的な環境下での異なる技術アルゴリズムの状態を評価する手法について検討・開発する。
提案、文献レビュー、方法論、結果、コメントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:54:55 GMT)
One Representative-Shot Learning Using a Population-Driven Template with
Application to Brain Connectivity Classification and Evolution Prediction [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク神経科学の分野に導入されている。
私たちは、GNNのトレーニングにおいて、まったく異なるアプローチを取っています。
我々は、GNNが単一集団駆動型テンプレートで訓練される最初のワンショットパラダイムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:36:00 GMT)
Magnetic-field-insensitive coherent-population-trapping resonances
excited by bichromatic linearly polarized fields on the $D_1$ line of
$^{133}$Cs [0.0] 磁場非感受性コヒーレント・ポピュレーション・トレーピング(CPT)共鳴が地中超微細度の間に生じることを実験的に実証した。
CPT共鳴の周波数シフトは、1$mu$Tの偏差が139$mu$Tの「磁気」磁場で0.04Hzである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:41:50 GMT)
MORPH-DSLAM: Model Order Reduction for PHysics-based Deformable SLAM [0.0] 標準単眼カメラを用いて,ビデオシーケンスから変形可能な物体の3次元変位場を推定する手法を提案する。
実物理で制約された画像の変位と一致したひずみ場と応力場を適切に記述するために,全(おそらく粘弾性)超線型性問題をリアルタイムに解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:03:13 GMT)
Learning a Metacognition for Object Detection [0.0] メタ認知によりオブジェクト認識モデルを強化する教師なしモデルを提案する。
我々は、様々な最先端の物体検出ニューラルネットワーク上でMETAGENをテストする。
我々は,METAGENがニューラルネットワークの正確なメタ認知表現を素早く学習することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:37:21 GMT)
Intrinsic Entropy of Squeezed Quantum Fields and Nonequilibrium Quantum
Dynamics of Cosmological Perturbations [0.0] 宇宙論的摂動のエントロピーは 量子システムの 枠組みで扱うことで研究できる
パラメトリック量子場の共分散行列要素を計算し、密度行列要素の進化を解く。
圧縮された閉系のエントロピーがゼロである理由を明確に示すが、生成した粒子数に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:43:00 GMT)
Inter-Domain Alignment for Predicting High-Resolution Brain Networks
Using Teacher-Student Learning [0.0] 本稿では,脳グラフを超解する知識蒸留ネットワーク(L2S-KDnet)による脳グラフの超解法を提案する。
教師ネットワークは、まず、LR脳グラフの埋め込みを学習し、第二に、得られた潜在表現をHR基底真理データ分布に整合させる方法を学ぶグラフエンコーダデコーダである。
次に、学生ネットワークは、教師から受け継いだ予測されたHRグラフのトポロジ的構造とともに、整列した脳グラフの知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:31:44 GMT)
Inelastic Mach-Zehnder Interferometry with Free Electrons [0.0] 我々は、従来の透過電子顕微鏡で構築された新しい走査型電子マッハ・ツェンダー干渉計を用いて、自由電子を用いた非弾性干渉計測を行う。
非弾性散乱電子が生成する干渉信号は、弾性散乱電子が生成する干渉信号に対して位相外であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 02:57:18 GMT)
Identification of a telecom wavelength single photon emitter in silicon [0.0] シリコン中のG光発光中心の微細構造を第一原理計算により同定する。
観測された光学信号の微細構造は、欠陥の熱的回転再配向に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:46:40 GMT)
Human-in-the-Loop Refinement of Word Embeddings [0.0] 単語埋め込み後処理の適応を組み込んだシステムを提案する。
我々のアプローチは、人間が対話的に単語の埋め込みによって潜在的な品質問題を特定し、対処することを可能にする。
また、単語の埋め込み、単語の埋め込みに対する改善が機械学習パイプラインに与える影響について、より深い洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:10:32 GMT)
Generate Novel Molecules With Target Properties Using Conditional
Generative Models [0.0] トレーニングセット内の分子と同様の小さな分子を生成する新しいニューラルネットワークを提案する。
我々のネットワークは,分子量,ログP,薬物類似度の定量的評価を指標として,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 19:33:02 GMT)
GANtron: Emotional Speech Synthesis with Generative Adversarial Networks [0.0] 提案するテキスト音声合成モデルでは,推定音声を所望の感情で調整することができる。
我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)とアテンション機構を用いたシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:44:30 GMT)
Fermion pairing in body-centered-cubic quantum simulators of extended
Hubbard models [0.0] 冷原子量子シミュレータにおけるフェルミオン対の生成と凝縮について検討する。
ペア質量、半径、結合条件が計算され、遷移温度を計算するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:18:40 GMT)
Extracting Quantum Dynamical Resources: Consumption of Non-Markovianity
for Noise Reduction [0.0] ノイズ抑制の鍵となるリソースは非マルコビアン性(あるいは時間的相関)であることを示す。
ノイズ低減のための最適パルス列を同定する2つの手法を提案する。
対応するツールは運用上の基盤の上に構築されており、現在の世代の量子デバイスで容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 09:31:34 GMT)
Entangled ripples and twists of light: Radial and azimuthal
Laguerre-Gaussian mode entanglement [0.0] 我々は、光子対間のフルフィールドラゲール・ガウス交絡の生成と証明を実証する。
本研究は、量子情報処理および通信技術を強化するために、2光子場の空間構造がもたらすポテンシャルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 11:14:09 GMT)
Efficient Multi-Modal Embeddings from Structured Data [0.0] マルチモーダルワードセマンティクスは、知覚入力による埋め込みを強化することを目的としている。
ビジュアルグラウンドは言語アプリケーションにも貢献できる。
新しい埋め込みは、テキストベースの埋め込みのための補完的な情報を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:42:09 GMT)
Distribution Preserving Multiple Hypotheses Prediction for Uncertainty
Modeling [0.0] 本稿では,複数の仮説予測手法を保存するための代替的損失を提案する。
実験により,本手法は,合成および実世界の動き予測データセット上でより代表的な仮説を導出することを示す。
提案手法の出力は, サンプリングに基づくモンテカルロ法で直接利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 15:36:17 GMT)
Dissipation in 2D degenerate gases with non-vanishing rest mass [0.0] 2次元相対論的縮退気体の完全な輸送係数は、運動論における緩和近似の中で導かれる。
MarleとAnderson-Wittingのモデルの比較を行い、後者と比較して前者の欠点を指摘した。
そのようなタスクは、相対論的ユーリング=ウレンベック方程式を粒子フレームとエネルギーフレームの両方で解くことで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:43:22 GMT)
Dimensional reduction of cavities with axial symmetry: A complete
analysis of when an optical fiber is approximately one-dimensional [0.0] 1+1$のモデルで高次元のシナリオを近似できる能力は、高次元空間におけるプローブの形状を一定に変化させることと等価であることを示す。
我々は、量子光学や超伝導回路に対応する特別な設定において、この近似を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 16:08:22 GMT)
Deep Transfer Learning for Land Use Land Cover Classification: A
Comparative Study [0.0] 本研究では,CNNをスクラッチからトレーニングする代わりに,事前学習ネットワークを微調整するトランスファーラーニングを利用する。
提案したアプローチにより、限られたデータ問題に対処することができ、非常に高い精度を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:46:57 GMT)
Deep Identification of Nonlinear Systems in Koopman Form [0.0] 本論文では,クープマンに基づく深部状態空間エンコーダを用いた非線形力学系の同定について述べる。
揚力モデル構造には入力-アフィンの定式化が考慮され, 完全状態と部分状態の両方に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:50:56 GMT)
Data Twinning [0.0] Twinningは、データセットをトレーニングとテストセットに最適に分割するモデルに依存しない方法であるSPlitに基づいている。
ツインニングはSPlitアルゴリズムよりも桁違いに高速で、データ圧縮などのビッグデータ問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 17:17:20 GMT)
DRAFT-What you always wanted to know but could not find about
block-based environments [0.0] ブロックベースの環境はビジュアルプログラミング環境である。
現在のブロックベースの環境の人気は、Scratchのおかげである。
この種のプログラミング環境が一般的にどのように開発され、利用されているかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 21:12:46 GMT)
Cut the CARP: Fishing for zero-shot story evaluation [0.0] 対照的なオーサリングとレビュー ペアリングは、ストーリーの優れたゼロショット評価を行うためのスケーラブルで効率的な方法です。
本稿では,物語の人的評価とCARPの人的評価との間に強い相関関係を示す。
また,8万件以上のストーリーから得られた130万件のストーリー批判ペアからなる新たなコーパスであるStory-Critiqueデータセットを提示,分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 23:50:46 GMT)
Cooper problem in a cuprate lattice [0.0] カップレート格子のクーパー問題を3バンドモデルを用いて解く。
対応する波動関数は軌道$d_x2-y2$対称性を持つことを示した。
また,カップレート格子内のコールド原子系に対する$d$-wave Cooperペアの実験的なシグネチャも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 13:31:14 GMT)
Classical Shadows for Quantum Process Tomography on Near-term Quantum
Computers [0.0] 我々は、量子プロセストモグラフィーのための古典的なシャドウ手法、シャドウQPTを開発した。
任意の状態と異なる任意の状態における量子チャネルの出力との重なりを予測する方法を示す。
我々のアルゴリズムは、イオンQトラップイオン量子コンピュータ上でのパウリとクリフォードの測定によって実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Can we detect the quantum nature of weak gravitational fields? [0.0] 重力の量子化に関する問題に対する実験的な答えは、重力波検出器の時代に新たな関心を持つことである。
我々は,量子重力の重要な部分集合について検討し,テーブルトップ実験と干渉計で弱い重力場の量子シグネチャを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 07:21:09 GMT)
Can an AI agent hit a moving target? [0.0] このエクササイズは、コンピュータ科学、心理学、神経科学研究に結びつく、もっともらしい予測形成モデルを提供する。
いくつかのシミュレーション実験を通して、エージェントはインフレ目標の増大に直面した主観的信念を調整することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 03:16:54 GMT)
Bach Style Music Authoring System based on Deep Learning [0.0] 本研究の目的は,ディープラーニングに基づくバッハスタイルの音楽オーサリングシステムを設計することである。
LSTMニューラルネットワークを用いて、シリアライズおよび標準化された音楽特徴データをトレーニングする。
Bach 音楽の模倣を生成できる最適な LSTM モデルを見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:30:09 GMT)
An Incremental Clustering Method for Anomaly Detection in Flight Data [0.0] ガウス混合モデル(GMM)に基づく新しい漸進的異常検出手法を提案する。
これは飛行操作の確率的クラスタリングモデルであり、新しいデータに基づいてクラスタを漸進的に更新することができる。
予備的な結果は、インクリメンタル学習方式が、飛行データ分析における動的に増大するデータを扱うのに有効であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 04:32:18 GMT)
Adaptive control of a mechatronic system using constrained residual
reinforcement learning [0.0] 本研究では,不確実な環境下での従来のコントローラの性能向上のための,シンプルで実用的で直感的な手法を提案する。
本手法は, 産業用モーションコントロールにおける従来の制御器が, 異なる動作条件に対応するために適応性よりも頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 08:13:05 GMT)
ActiveMatch: End-to-end Semi-supervised Active Representation Learning [0.0] 半教師付き学習(SSL)は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方でモデルをトレーニングできる効率的なフレームワークである。
SSLとコントラスト学習とアクティブ学習を組み合わせることで,限定ラベルを完全に活用するActiveMatchを提案する。
MixMatchやFixMatchと比較して、ActiveMatchは最先端のパフォーマンスを実現しており、CIFAR-10では89.24の精度で100のラベルを収集し、92.20の精度で200のラベルを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:07:40 GMT)
Active Learning of Markov Decision Processes using Baum-Welch algorithm
(Extended) [0.0] 本稿では,マルコフ決定過程とマルコフ連鎖を学習するためのBaum-Welchアルゴリズムを再検討し,適応する。
本研究では,本手法を最先端のツールと実証的に比較し,提案手法が正確なモデルを得るために必要な観測回数を大幅に削減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 18:54:19 GMT)
A Survey on Evidential Deep Learning For Single-Pass Uncertainty
Estimation [0.0] 情報深層学習(Evidential Deep Learning): 馴染みのないデータに対して、彼らは“知らないこと”を認め、以前の信念に戻る。
この調査は、Evidential Deep Learningという概念に基づいた、別のモデルのクラスを読者に親しみやすくすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:13:57 GMT)
A Neural Anthropometer Learning from Body Dimensions Computed on Human
3D Meshes [0.0] 本稿では,3次元メッシュの左右腕長,肩幅,切削高さ(クロッチ高さ)を,医療・バーチャル・トライオン・距離調整への応用に焦点をあてて算出する手法を提案する。
一方、最近発表された手法を用いて計算された4つの追加の体次元を用いて、8つの体次元の集合を組み立て、これら次元を推定できる畳み込みニューラルネットワークであるニューラル・アントロポメータの監視信号として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 12:56:05 GMT)
3D-FCT: Simultaneous 3D Object Detection and Tracking Using Feature
Correlation [0.0] 3D-FCTは、時間情報を利用して3Dオブジェクトの検出と追跡の関連タスクを同時に実行するシームズネットワークアーキテクチャである。
提案手法は,最先端手法よりも5.57%mAPの改善が期待できるKITTI追跡データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 06:36:29 GMT)
2nd Place Solution to Google Landmark Recognition Competition 2021 [0.0] そこで我々は,Kaggleで開かれたGoogle Landmark Recognition 2021 Challengeに,その解決策を提示する。
Swin, CSWin, EfficientNet B7 モデルの完全なパイプラインは、プライベートなリーダーボードで 0.4907 を獲得し、コンペで2位になるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 10:28:38 GMT)
$\Lambda$-enhanced gray molasses in a tetrahedral laser beam geometry [0.0] 不規則レーザービームアレンジメントによるリチウムのサブドップラー冷却の観察を報告する。
我々は、格子状磁気光学トラップからリチウム原子の11(2)%をグレーモラセに捕獲した。
以上の結果から, 格子状磁気光学トラップは, ツイーザーアレイおよび原子チップ実験のための強靭な冷却原子源となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Oct 2021 20:52:45 GMT)