Efficient Sharpness-aware Minimization for Improved Training of Neural
Networks [146.2] 本稿では,SAM s の効率を高コストで向上する高効率シャープネス認識最小化器 (M) を提案する。
Mには、Stochastic Weight PerturbationとSharpness-Sensitive Data Selectionという、2つの新しい効果的なトレーニング戦略が含まれている。
我々は、CIFARとImageNetデータセットの広範な実験を通して、ESAMはSAMよりも100%余分な計算を40%のvis-a-visベースに必要とせずに効率を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:20:37 GMT)
Distributed Methods with Compressed Communication for Solving
Variational Inequalities, with Theoretical Guarantees [116.4] 本稿では, 圧縮通信を用いた変分不等式とサドル点問題の解法として, 初めて理論的に基礎を成した分散手法を提案する。
我々の理論と手法は、非バイアス(Rand$k$, MASHA1)と契約的(Top$k$, MASHA2)圧縮機の両方の使用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:04:32 GMT)
Training Stable Graph Neural Networks Through Constrained Learning [116.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワークデータから機能を学ぶためにグラフ畳み込みに依存する。
GNNは、グラフフィルタから受け継いだ特性である、基礎となるグラフの様々な種類の摂動に対して安定である。
本稿では,GNNの安定条件に制約を課すことにより,新たな制約付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:54:42 GMT)
ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis [112.6] 我々は,合成室内環境を構築するための新しい自己回帰型トランスフォーマーアーキテクチャであるATISSを紹介する。
この定式化は、ATISSが完全に自動的な部屋レイアウト合成を超えて一般的に有用になるため、より自然なものであると我々は主張する。
本モデルは,ラベル付き3Dバウンディングボックスのみを監督として,自動回帰生成モデルとしてエンドツーエンドで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:58:05 GMT)
GNN is a Counter? Revisiting GNN for Question Answering [105.8] State-of-the-art Question Answering (QA)システムは通常、LMに符号化された知識にアクセスするために、訓練済み言語モデル(LM)を使用する。
知識グラフ(KG)の推論を行うグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく精巧に設計されたモジュール
我々の研究は、既存の知識を意識したGNNモジュールがカウントなどの単純な理由のみを実行することを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:44:52 GMT)
Bias-Variance Tradeoffs in Single-Sample Binary Gradient Estimators [100.6] ストレートスルー (ST) 推定器はその単純さと効率性から人気を得た。
計算の複雑さを低く保ちながら、STよりも改善するいくつかの手法が提案された。
我々は、トレードオフを理解し、元来主張された特性を検証するために、これらの手法のバイアスとばらつきの理論解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:16:07 GMT)
Exploring Architectural Ingredients of Adversarially Robust Deep Neural
Networks [98.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に弱いことが知られている。
本稿では,ネットワーク幅と深さがDNNの強靭性に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 23:13:33 GMT)
Batch Normalization Increases Adversarial Vulnerability and Decreases
Adversarial Transferability: A Non-Robust Feature Perspective [91.5] バッチ正規化(BN)は、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)で広く使われている。
BNは、対向ロバスト性を犠牲にしてモデル精度を高めることが観察された。
BNが主にロバスト特徴(RF)と非ロバスト特徴(NRF)の学習を好んでいるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:52:06 GMT)
Universality of Deep Neural Network Lottery Tickets: A Renormalization
Group Perspective [89.2] 1つのタスクのコンテキストで見られるチケットは、おそらくは異なるアーキテクチャにわたって、同様のタスクに転送できる。
我々は、理論物理学において最も成功した道具の1つである再正規化群理論を利用する。
ここでは,大規模抽選チケット実験における当選チケットの普遍性を検討するとともに,スパース機械学習の分野での反復的等級プルーニングの成功に新たな光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:50:16 GMT)
Burst Image Restoration and Enhancement [86.1] バースト画像復元の目標は、複数のバーストフレームに補完的なキューを効果的に組み合わせ、高品質な出力を生成することである。
入力されたすべてのバーストフレームから補足情報を組み合わせてシームレスに情報を交換する,Emphpseudo-Burst機能セットを作成する。
提案手法は, バースト超解像および低照度画像強調タスクにおける技術性能の状況を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:58:56 GMT)
StrengthNet: Deep Learning-based Emotion Strength Assessment for
Emotional Speech Synthesis [82.4] 本稿では,強度予測のための深層学習に基づく感情力評価ネットワークを提案する。
本モデルは,音響エンコーダ,強度予測器,補助感情予測器を含む構造を持つマルチタスク学習フレームワークに適合する。
実験により,提案した強度ネットの予測感情強度は,見知らぬ音声に対する地上の真理スコアと高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:16:15 GMT)
Weakly Supervised Human-Object Interaction Detection in Video via
Contrastive Spatiotemporal Regions [81.9] システムは、ビデオに人間と物体の相互作用が存在するか、あるいは人間と物体の実際の位置を知らない。
文節から収集した人-物間相互作用による6.5k以上のビデオからなるデータセットを提案する。
ビデオデータセットのアノテーションに適応した弱教師付きベースラインの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:30:18 GMT)
Evaluating model-based planning and planner amortization for continuous
control [79.5] 我々は、モデル予測制御(MPC)と学習モデルとモデルフリーポリシー学習を組み合わせたハイブリッドアプローチを採っている。
モデルフリーエージェントは高いDoF制御問題においても強いベースラインであることがわかった。
モデルに基づくプランナを,パフォーマンスを損なうことなく,計画が損なわれるようなポリシーに置き換えることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:00:40 GMT)
Explaining Deep Reinforcement Learning Agents In The Atari Domain
through a Surrogate Model [78.7] 深部RLエージェントの説明を導出するための軽量で効果的な手法について述べる。
提案手法は,RLエージェントの画素ベース入力から解釈可能な知覚的入力表現への変換に依存する。
次に、ターゲットの深いRLエージェントの挙動を再現するために、それ自身解釈可能な代理モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:01:44 GMT)
Solving Multistage Stochastic Linear Programming via Regularized Linear
Decision Rules: An Application to Hydrothermal Dispatch Planning [77.3] AdaSO(Adaptive least absolute shrinkage and selection operator)に基づく線形決定規則(LDR)の新しい正規化手法を提案する。
実験により、MSLPを解くために古典的な非正規化LDRを使用する場合、過度に適合する脅威は無視できないことが示された。
LHDP問題に対しては、非正規化ベンチマークと比較して、提案したフレームワークの次の利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:36:14 GMT)
Improved Graph Formalism for Quantum Circuit Simulation [77.3] 我々は、安定化状態から正準形式への効率よく単純化する方法を示す。
内積の対称性を明らかにするために, 線形依存三重項を特徴付ける。
新たな制御付きPauli $Z$アルゴリズムを用いて、内部積計算のランタイムを$O(n3)$から$O(nd2)$に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:46:55 GMT)
Reinforcement Learning in Reward-Mixing MDPs [74.4] 報酬混合マルコフ決定過程(MDP)におけるエピソード強化学習
cdot S2 A2)$ episodes, where$H$ is time-horizon and $S, A$ are the number of state and actions。
epsilon$-optimal policy after $tildeO(poly(H,epsilon-1) cdot S2 A2)$ episodes, $H$ is time-horizon and $S, A$ are the number of state and actions。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:55:49 GMT)
Detecting adversaries in Crowdsourcing [71.2] 本研究は, クラウドソース型分類における敵の影響を, 人気のダウィド・アンド・スケネモデルを用いて検討する。
敵は、クラウドソーシングモデルから任意に逸脱することを許され、潜在的に協力する可能性がある。
我々は,アノテータ応答の2次モーメント構造を利用して,多数の敵を識別し,クラウドソーシングタスクへの影響を軽減するアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:07:07 GMT)
Moment evolution equations and moment matching for stochastic image
EPDiff [69.0] 画像変形モデルにより、画像領域を変形させることにより、時間連続的な画像変換の研究が可能になる。
応用例としては、人口傾向とランダムな被写体特定変異の両方を用いた医療画像分析がある。
パラメータフルモデルにおける統計的推測のための推定器を構築するために、対応する伊藤拡散のモーメント近似を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:08:11 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） (Thu, 7 Oct 2021 05:26:42 GMT)
Permutation Compressors for Provably Faster Distributed Nonconvex
Optimization [68.8] 本稿では,Gorbunov et al (2021) の MARINA 法が,理論的な通信複雑性の観点から最先端の手法とみなすことができることを示す。
MARINAの理論は、古典的な独立圧縮機設定を超えて、潜在的にエミュレートされた圧縮機の理論を支持するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:38:15 GMT)
VisualTTS: TTS with Accurate Lip-Speech Synchronization for Automatic
Voice Over [68.2] AVO(Automatic Voice Over)と呼ばれるサイレント事前録音ビデオと同期して音声を合成する新しいタスクを定式化する。
AVOの自然な解決策は、ビデオ中のリップシーケンスの時間的進行に音声レンダリングを条件付けることである。
そこで本稿では,視覚入力を前提とした新しい音声合成モデルVisualTTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:25:25 GMT)
SVG-Net: An SVG-based Trajectory Prediction Model [67.7] シーン内の車両の動きを予想することは、安全な自動運転システムにとって重要な問題である。
この目的のために、シーンのインフラの理解は、しばしば将来の軌跡を予測する主要な手がかりである。
提案手法のほとんどが逆逆変換方式のシーンを表現しており、近年のアプローチではカスタムベクトル化方式が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:00:08 GMT)
A Baseline Framework for Part-level Action Parsing and Action
Recognition [67.4] 本報告では,ICCV DeeperAction Workshop 2021 におけるパートレベル動作解析における Kinetics-TPS Track の2位解について紹介する。
我々のエントリは、おもにYOLOF、人間のポーズ推定のためのHRNet、ビデオレベルのアクション認識とフレームレベルの部分状態解析のためのCSNに基づいています。
競技では,Kinetics-TPSのテストセットで61.37%のmAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:04:59 GMT)
Creating Training Sets via Weak Indirect Supervision [66.8] Weak Supervision (WS)フレームワークは、複数の潜在的にノイズの多い監督ソースからトレーニングラベルを合成する。
Weak Indirect Supervision (WIS) は、トレーニングラベルの自動合成のための新しい研究課題である。
我々は,ユーザが提供するラベル関係を利用して間接的な監督源をモデル化し活用する確率論的モデリング手法PLRMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:09:35 GMT)
Dense Gaussian Processes for Few-Shot Segmentation [66.1] 本稿では,高密度ガウス過程(GP)回帰に基づく数発のセグメンテーション法を提案する。
GPの高次元出力空間を学習するために,提案手法のエンドツーエンド学習機能を利用する。
提案手法では,PASCAL-5$i$とCOCO-20$i$のベンチマークで,1ショットと5ショットのFSSをそれぞれ新たな最先端に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:57:54 GMT)
Meta-UDA: Unsupervised Domain Adaptive Thermal Object Detection using
Meta-Learning [64.9] 赤外線(IR)カメラは、照明条件や照明条件が悪ければ頑丈である。
既存のUDA手法を改善するためのアルゴリズムメタ学習フレームワークを提案する。
KAISTおよびDSIACデータセットのための最先端熱検出器を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:28:18 GMT)
AgFlow: Fast Model Selection of Penalized PCA via Implicit
Regularization Effects of Gradient Flow [64.8] 主成分分析(PCA)は特徴抽出と次元減少の有効な手法として広く用いられている。
High Dimension Low Sample Size (HDLSS) 設定では、ペナル化ロードを備えた修正主成分が好まれる。
ペナル化PCAの高速モデル選択法として近似勾配流(AgFlow)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:57:46 GMT)
Optimized U-Net for Brain Tumor Segmentation [63.0] そこで我々はBraTS21 Challengeにおいて,脳腫瘍分割タスクのための最適化されたU-Netアーキテクチャを提案する。
我々の解は挑戦検証フェーズの勝者であり、正規化統計スコアは0.267、平均Diceスコアは0.8855であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:44:09 GMT)
On the relationship between disentanglement and multi-task learning [63.0] ハードパラメータ共有に基づくマルチタスク学習と絡み合いの関係について,より詳しく検討する。
マルチタスクニューラルネットワークトレーニングの過程において, 絡み合いが自然に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:35:34 GMT)
A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.2] 均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。
提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:51:10 GMT)
Complex-valued deep learning with differential privacy [62.0] 複素数値関数に対する差分プライバシー(DP)の拡張である$zeta$-DPを提示する。
3つの複雑なタスクに対して$zeta$-DP-SGDを実験的に評価した。
我々の実験は、厳密なプライバシー保証と優れた実用性によって、複雑に評価されたニューラルネットワークのDPトレーニングが可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:03:00 GMT)
Detecting and Quantifying Malicious Activity with Simulation-based
Inference [61.9] 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） (Thu, 7 Oct 2021 10:56:01 GMT)
Estimating Image Depth in the Comics Domain [59.3] 市販の教師なし画像を用いて、漫画の画像を自然なものに翻訳する画像変換を行う。
次に、注意誘導単眼深度推定器を用いて深度を推定する。
本モデルでは,コミックパネル内のテキストと画像の区別を学習し,奥行き推定におけるテキストベースアーティファクトの低減を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:54:27 GMT)
Self-Supervised Depth Completion for Active Stereo [55.8] アクティブステレオシステムは、低コストで高品質な深度マップのため、ロボット産業で広く利用されている。
これらの深度センサーはステレオアーチファクトに悩まされており、密度の深い深度推定を提供していない。
本稿では, 高精度な深度マップを推定するアクティブステレオシステムのための, 自己監督型深度補完法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:33:52 GMT)
On the Optimal Memorization Power of ReLU Neural Networks [53.2] フィードフォワードReLUニューラルネットワークは、軽度の分離可能性仮定を満たす任意のN$ポイントを記憶することができることを示す。
このような大きなビットの複雑性を持つことは、サブ線形数のパラメータを記憶するのに必要であり、十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:25:23 GMT)
Adversarial Retriever-Ranker for dense text retrieval [51.9] 本稿では、二重エンコーダレトリバーとクロスエンコーダローダからなるAdversarial Retriever-Ranker(AR2)を提案する。
AR2は、既存の高密度レトリバー法より一貫して大幅に優れている。
これには、R@5から77.9%(+2.1%)、TriviaQA R@5から78.2%(+1.4)、MS-MARCO MRR@10から39.5%(+1.3%)の改善が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:41:15 GMT)
Factorized Neural Transducer for Efficient Language Model Adaptation [51.8] 空白および語彙予測を分解し,ニューラルトランスデューサの因子化モデルを提案する。
この因子化は、音声認識のためのトランスデューサにスタンドアロン言語モデルの改善を移すことが期待できる。
提案した因子化ニューラルトランスデューサは、言語モデル適応にドメイン外テキストデータを使用する場合、15%から20%のWER改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:09:59 GMT)
Frame Averaging for Invariant and Equivariant Network Design [50.9] フレーム平均化(FA)は、既知の(バックボーン)アーキテクチャを新しい対称性タイプに不変あるいは同変に適応するためのフレームワークである。
FAモデルが最大表現力を持つことを示す。
我々は,新しいユニバーサルグラフニューラルネット(GNN),ユニバーサルユークリッド運動不変点クラウドネットワーク,およびユークリッド運動不変メッセージパッシング(MP)GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:05:23 GMT)
Learning to Regress Bodies from Images using Differentiable Semantic
Rendering [47.8] 衣料に関する高度な意味情報を導入し,着物領域と着物のない領域を異なる方法で解析する。
我々は、新しい微分可能なセマンティックレンダリング(DSR損失)を用いてボディーレグレシタを訓練する。
我々は,3次元ポーズの精度と形状推定における衣服意味論の役割を評価するために,広範囲な質的,定量的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:03:29 GMT)
Transcribe-to-Diarize: Neural Speaker Diarization for Unlimited Number
of Speakers using End-to-End Speaker-Attributed ASR [44.2] Transcribe-to-Diarizeは、エンド・ツー・エンド(E2E)話者による自動音声認識(SA-ASR)を用いたニューラルスピーカーダイアリゼーションの新しいアプローチである。
提案手法は,話者数不明の場合に,既存の話者ダイアリゼーション法よりも高いダイアリゼーション誤差率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:48:49 GMT)
Sparse MoEs meet Efficient Ensembles [44.0] このようなモデルの2つの一般的なクラス、すなわちニューラルネットワークのアンサンブルと専門家のスパースミックス(スパースMoE)の相互作用について研究する。
両モデルのクラスを最大限に活用するスパースMOEの効率的なアンサンブルであるパーティショニングバッチアンサンブルを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:58:35 GMT)
Multi-tasking Dialogue Comprehension with Discourse Parsing [43.4] マルチパーティ対話型MRCタスクにおいて,QAと談話解析(DP)を併用する最初のマルチタスクモデルを提案する。
以上の結果から,相補的なタスクによるトレーニングは,QAタスクだけでなく,DPタスク自体にも効果があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:51:49 GMT)
Large Learning Rate Tames Homogeneity: Convergence and Balancing Effect [43.0] 等質行列因数分解問題に対して,学習率の高いグラディエントDescent (GD) を用いることを検討する。
一定の大規模学習率に対する収束理論を2/L$以上で証明する。
我々はこのような大きな学習率によって引き起こされるGDの暗黙の偏見を厳格に確立し、「バランス」という。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:58:21 GMT)
Uncertainty Set Prediction of Aggregated Wind Power Generation based on
Bayesian LSTM and Spatio-Temporal Analysis [42.7] 本稿では,地理的に分散した風力発電所の集合的発生の不確かさの予測に焦点をあてる。
近傍の風力発電場における部分的な観測から動的特徴を学習するための時空間モデルを提案する。
中国北西部の6つの風力発電所の実際のデータに基づく数値実験の結果,集合風力発電の不確実性セットは1つの風力発電所のそれよりも揮発性が少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:57:16 GMT)
Injecting Planning-Awareness into Prediction and Detection Evaluation [42.2] 私たちは一歩後退して、現在の評価指標を批判的に評価し、タスク対応メトリクスを、デプロイされるシステムのパフォーマンスのより良い測定基準として提案します。
実世界の自律運転データとともに、実世界のシミュレーション実験により、提案したタスク認識メトリクスが結果非対称性を考慮でき、モデルのクローズドループ性能をよりよく推定できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:52:48 GMT)
Understanding Domain Randomization for Sim-to-real Transfer [41.3] 本稿では,シミュレータを調整可能なパラメータを持つMDPの集合としてモデル化する,sim-to-realトランスファーの理論的枠組みを提案する。
実世界のトレーニングサンプルを使わずに, 穏やかな条件下で, sim-to-realトランスファーが成功できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:45:59 GMT)
Distributed Proximal Policy Optimization for Contention-Based Spectrum
Access [41.0] 本稿では,ポリシ最適化と呼ばれるポリシ勾配法を分散的に実装する。
各タイムスロットにおいて、基地局は、スペクトルセンシングおよび受信品質の情報を使用して、所定のリソースで送信するか否かを自律的に決定する。
政策勾配法により蓄積された正当性報酬は、ジェニーエイドによる適応エネルギー検出閾値よりも有意に高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:54:03 GMT)
FOCUS: Familiar Objects in Common and Uncommon Settings [40.3] FOCUS(Familiar Objects in Common and Uncommon Settings)は,深層画像分類器の一般化能力をストレステストするためのデータセットである。
現代の検索エンジンの力を生かして、共通かつ珍しい設定でオブジェクトを含むデータを意図的に収集する。
本稿では,データセット上での各種画像分類器の性能を詳細に分析し,異常な設定で画像の分類を行う際の性能低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 21:39:33 GMT)
Pre-training Molecular Graph Representation with 3D Geometry [39.4] 分子グラフは典型的には2次元トポロジー構造によってモデル化される。
実世界のシナリオにおける3D情報の欠如は幾何グラフ表現の学習を著しく妨げている。
本稿では,2次元トポロジ構造と3次元幾何学的ビューの対応と整合性を活用して,自己指導型学習を行うグラフ多視点事前学習(Graph Multi-View Pre-training, GraphMVP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:48:57 GMT)
Justicia: A Stochastic SAT Approach to Formally Verify Fairness [38.5] そこで本研究では,教師付き学習アルゴリズムの公正度を正式に検証する,満足度の高いフレームワークであるJusticiaを提案する。
Justiciaはスケーラブルで正確で、既存の分散ベースの検証器とは異なり、非ブールおよび複合感度属性で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:11:55 GMT)
Online Markov Decision Processes with Non-oblivious Strategic Adversary [35.3] オンラインマルコフ決定過程 (OMDP) において, 損失関数は非公開の戦略的敵によって選択される。
MDP-Expertは、暗黙の敵とうまく連携する既存のアルゴリズムで、$mathcalO(sqrtTlog(L)+tau2sqrt T log(|A|))$のポリシー後悔の限界を達成でき、$L$は敵の純粋な戦略セットのサイズであり、$|A|$はサイズを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:32:37 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） (Thu, 7 Oct 2021 04:49:37 GMT)
Multi-objective Optimization by Learning Space Partitions [34.8] 本稿では,観測サンプルからモデルを学習し,探索空間を分割し,将来性のある領域にフォーカスする,新しい多目的型LaMOOを提案する。
LaMOOは、複数の現実世界のMOOタスクにおいて、強いベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:56:19 GMT)
Propagating State Uncertainty Through Trajectory Forecasting [34.5] 軌道予測は(雑音の多い)上流の知覚によって入力が生成されるため不確実性に囲まれている。
ほとんどの軌道予測法は上流の不確かさを考慮せず、最も類似した値のみを取る。
本稿では,新しい統計的距離に基づく損失関数である軌道予測において,知覚状態の不確実性を取り入れた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:51:16 GMT)
Bad-Policy Density: A Measure of Reinforcement Learning Hardness [34.4] 悪い政治密度という,強化学習難易度を簡易に測定する手法を提案する。
この量は、所望値のしきい値以下である決定論的定常政策空間の分数を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:09:16 GMT)
Self-Evolutionary Optimization for Pareto Front Learning [34.2] マルチタスク問題に対する多目的最適化(MOO)手法が提案されている。
最近のMOO法は、単一の統一モデルで複数の最適解(パレートフロント)を近似する。
PFLは複数の目的を持つ別のMOO問題に再変換可能であることを示し、それぞれがタスクの好みの重みに対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:38:57 GMT)
Universal Approximation Under Constraints is Possible with Transformers [33.4] 多くの実践的な問題は、一連の制約を満たすために機械学習モデルを必要とします。
我々の主な成果はベルクの定理(1963年)の「ディープニューラルバージョン」である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:43:01 GMT)
A Model Selection Approach for Corruption Robust Reinforcement Learning [33.4] 我々は,移行と報酬の両面において,敵対的腐敗を伴う強化学習に取り組むためのモデル選択手法を開発した。
我々のアルゴリズムは、$widetildemathcalO(minfrac1Delta, sqrtT+C)$で、$T$はエピソード数、$C$は腐敗の総量、$Delta$はベストとセカンドベストのポリシーの報酬ギャップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:59:01 GMT)
Model Adaptation: Historical Contrastive Learning for Unsupervised
Domain Adaptation without Source Data [32.8] 教師なしドメイン適応は、ラベル付きソースドメインとラベルなしターゲットドメインをソースデータにアクセスすることなく調整することを目的としている。
本手法は,UMAにおける情報源データの欠如を補うために,歴史的情報源仮説を利用した革新的な歴史コントラスト学習(HCL)手法を設計する。
HCLは様々な視覚的タスクに対して一貫して最先端のメソッドを上回り補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:13:00 GMT)
Near-Optimal Reward-Free Exploration for Linear Mixture MDPs with
Plug-in Solver [32.2] 報酬信号のガイダンスを使わずにRLモデルを効率的に学習するためのアプローチを提案する。
特に、私たちは、探索フェーズにおけるモデル学習に集中するプラグインソルバアプローチを採用しています。
新たな探索アルゴリズムを確立することで,プラグインアプローチは環境との相互作用を$tildeO(d2H3/epsilon2)$とすることでモデルを学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:59:50 GMT)
Hyperparameter Tuning with Renyi Differential Privacy [31.5] 差分プライベートアルゴリズムの価値を微調整するために必要な複数のトレーニング実行から生じるプライバシリークについて検討する。
我々は、Renyi差分プライバシーの枠組みの中で、ハイパーパラメータ検索手順のプライバシー保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:58:46 GMT)
Transform2Act: Learning a Transform-and-Control Policy for Efficient
Agent Design [31.3] エージェントの機能は、その設計、すなわち骨格構造と関節特性によって決定される。
与えられた関数に対する最適なエージェント設計を見つけることは、本質的に問題であり、設計空間が禁断に大きいため、非常に難しい。
これらの問題に対処するため、我々はエージェントの設計手順を意思決定プロセスに組み込むことを目標としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:51:05 GMT)
Multi-scale speaker embedding-based graph attention networks for speaker
diarisation [30.4] マルチスケール話者ダイアリゼーションのためのグラフアテンションネットワークを提案する。
各埋め込みのスケール情報を利用するためのスケールインジケータを設計する。
我々は,アテンションに基づくアグリゲーションを適用し,マルチスケール埋め込みから事前計算されたアフィニティ行列を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:59:02 GMT)
Disentangled dimensionality reduction for noise-robust speaker
diarisation [30.4] 話者埋め込みはダイアリゼーションシステムの性能において重要な役割を果たす。
話者埋め込みは、しばしばノイズや残響などの急激な情報を捉え、性能に悪影響を及ぼす。
本稿では,話者埋め込みから急激な情報を解き放つことのできる新しい次元還元フレームワークを提案する。
また,背景雑音から話者コードが学習されるのを防止するために,音声・非音声指標も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:19:09 GMT)
Unsupervised Image Decomposition with Phase-Correlation Networks [28.5] 位相相関分解ネットワーク(PCDNet)は、シーンをオブジェクトコンポーネントに分解する新しいモデルである。
実験では,PCDNetが非教師対象発見とセグメンテーションの最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:57:33 GMT)
Cartoon Explanations of Image Classifiers [28.1] CartoonXは画像分類器に適したモデルに依存しない説明法である。
自然画像は、大まかに断片的に滑らかな信号(漫画画像とも呼ばれる)であり、ウェーブレット領域ではスパースである傾向がある。
実験により,CartoonXは断片的に滑らかな性質を持つだけでなく,特に誤分類の説明に適していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:12:28 GMT)
Streaming Transformer Transducer Based Speech Recognition Using
Non-Causal Convolution [27.6] 中心ブロックとルックアヘッドのコンテキストを別々に処理するために,非因果畳み込み(non-causal convolution)を提案する。
この方法は、畳み込みにおけるルックアヘッドコンテキストを活用し、同様のトレーニングと復号効率を維持する。
本報告では,音声の注目度を向上するために,新たな履歴文脈圧縮手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 21:36:48 GMT)
Double Descent in Adversarial Training: An Implicit Label Noise
Perspective [27.1] 強靭なオーバーフィッティングは、画期的な二重降下の初期段階と見なされる。
我々はさらに、頑健なオーバーフィッティングをよりよく理解するために、二重降下の解析を進めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 01:15:06 GMT)
Optical super-resolution sensing of a trapped ion's wave packet size [27.0] 単一トラップイオンのウェーブパケットの大きさの超高分解能光センシングを実証する。
我々の手法は、よく知られた基底状態枯渇技術(GSD)をコヒーレントな状態に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:59:48 GMT)
Influence Tuning: Demoting Spurious Correlations via Instance
Attribution and Instance-Driven Updates [26.5] インフルエンスチューニングは、データの急激なパターンからモデルを分解するのに役立ちます。
制御された設定では、インフルエンスチューニングは、データの急激なパターンからモデルを分解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:59:46 GMT)
Improving Confidence Estimation on Out-of-Domain Data for End-to-End
Speech Recognition [25.6] 本稿では,ドメイン外データに対するモデルに基づく信頼度推定法を改善するための2つの手法を提案する。
実験の結果,提案手法はTED-LiumデータセットとSwitchboardデータセットの信頼性指標を大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:44:27 GMT)
WenetSpeech: A 10000+ Hours Multi-domain Mandarin Corpus for Speech
Recognition [25.3] WenetSpeechは、10000時間以上の高品質なラベル付き音声からなる多ドメインマンダリンコーパスである。
YouTubeとPodcastから収集したデータは、さまざまな話し方、シナリオ、ドメイン、トピック、騒々しい条件をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:05:29 GMT)
SkullEngine: A Multi-stage CNN Framework for Collaborative CBCT Image
Segmentation and Landmark Detection [25.2] 大規模ランドマーク検出と高分解能セグメンテーションのための多段粗大CNNベースフレームワークであるSkullEngineを提案する。
170個のCBCT/CT画像による2つの骨の分節化と175個の骨・歯・軟部組織に共通するランドマークの検出のための臨床データセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 23:25:33 GMT)
Neural Estimation of Statistical Divergences [24.8] ニューラルネットワーク(NN)による経験的変動形態のパラメトリゼーションによる統計的発散推定の一手法
特に、近似と経験的推定という2つのエラー源の間には、根本的なトレードオフがある。
NN成長速度がわずかに異なる神経推定器は、最小値の最適値に近づき、パラメトリック収束率を対数因子まで達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:42:44 GMT)
TreeGCN-ED: Encoding Point Cloud using a Tree-Structured Graph Network [24.3] この研究は、ポイントクラウドのための堅牢な埋め込みを生成するオートエンコーダベースのフレームワークを提案する。
3Dポイントクラウド補完やシングルイメージベースの3D再構成といったアプリケーションにおいて,提案フレームワークの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:52:56 GMT)
From Stars to Subgraphs: Uplifting Any GNN with Local Structure
Awareness [23.3] 私たちはMPNNをより表現力のあるものにするための一般的なフレームワークを導入します。
私たちのフレームワークは1&2-WLよりも強力で、3WLよりも強力です。
本手法は,いくつかのよく知られたグラフMLタスクに対して,新たな最先端性能を大きなマージンで設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:08:08 GMT)
Detecting heat leaks with trapped ion qubits [22.4] 我々は,大域的受動率と受動率の変形という,2つの受動率に基づくフレームワークの有用性を実験的に実証した。
熱漏れによる非観測環境とのカップリングの存在を,グローバルパスティビティが検証可能であることを示す。
また, 受動率の変形がさらに敏感であることを示し, 大域的受動率が低下する熱漏れを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:02:58 GMT)
Designing Composites with Target Effective Young's Modulus using
Reinforcement Learning [22.4] 複合構造設計のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)ベースのフレームワークを開発し, 活用する。
構成材料のソフトブロックと順応ブロックからなる複合設計空間5ドルに対して、本手法を用いることで、総設計空間の2.78%が225ドルの設計可能性から構成できることがわかった。
開発されたRLベースのフレームワークは、90%以上の成功率で設計を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:44:48 GMT)
Layer-wise Pruning of Transformer Attention Heads for Efficient Language
Modeling [22.3] アテンションヘッドプルーニングはこの問題を解決するための有望な手法である。
本稿では,性能劣化を最小限に抑えるための3つのトレーニング手法を提案する。
我々のプルーンドモデルは、WikiText-103言語モデリングベンチマークのTransformer-XLよりも、同等のパラメータサイズでのパープレキシティが一貫して低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:19:26 GMT)
De-randomizing MCMC dynamics with the diffusion Stein operator [21.8] 近似ベイズ推定は、難解な対象分布の記述子を推定する。
MCMC動力学として知られる拡散型全試料に対して,非ランダム化されたカーネル型粒子サンプリング器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:59:46 GMT)
Highly Accurate and Reliable Wireless Network Slicing in 5th Generation
Networks: A Hybrid Deep Learning Approach [21.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長期記憶(LSTM)を組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
全体の95.17%の精度は、その適用性を反映した提案されたモデルによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:05:25 GMT)
Generalization in Deep RL for TSP Problems via Equivariance and Local
Search [21.1] 本稿では,新しいRL学習手法を用いて学習する,シンプルなディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は,関連する最先端の深部RL法に対して,ランダムかつ現実的なTSP問題に関する提案を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:20:37 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） (Thu, 7 Oct 2021 15:02:49 GMT)
Coresets for Decision Trees of Signals [19.5] 仮にそのような行列に対して$(k,varepsilon)$-coresetを出力する最初のアルゴリズムを提供する。
これは、決定木と -- 機械学習から -- 計算幾何学における分割木の間のリンクをフォージすることで実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:49:55 GMT)
Improving MC-Dropout Uncertainty Estimates with Calibration Error-based
Optimization [18.2] クロスエントロピーと予測エラー(ECE)と予測エントロピー(PE)を組み合わせた2つの新しい損失関数を提案する。
その結果,モデル全体の性能を犠牲にすることなく,不確かさ推定の分布と誤予測との重なりを最小化するハイブリッド損失関数の大きな影響が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:31:23 GMT)
Bridge to Target Domain by Prototypical Contrastive Learning and Label
Confusion: Re-explore Zero-Shot Learning for Slot Filling [18.2] クロスドメインスロットフィリングは、ターゲットドメインでデータ不足が発生した場合のデータ依存を軽減する。
ゼロショットスロットフィリングのための動的ラベル混乱戦略を用いた,プロトタイプ型コントラスト学習に基づく新しい手法を提案する。
本モデルでは,未確認スロットの大幅な改善に加えて,スロット充足タスクに新たな最先端技術を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:50:56 GMT)
Virtual Multi-Modality Self-Supervised Foreground Matting for
Human-Object Interaction [18.1] 本稿では,仮想マルチモーダル・フォアグラウンド・マッティング(VMFM)手法を提案する。
VMFMメソッドはトリマップや既知のバックグラウンドなどの追加入力を必要としない。
我々は,前景マッティングを自己監督型マルチモーダリティ問題として再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:03:01 GMT)
Fingerprinting Multi-exit Deep Neural Network Models via Inference Time [18.1] 提案手法は, 推測時間ではなく, 推測時間による指紋マルチエクイットモデルに対する新しいアプローチである。
具体的には,一意かつ堅牢な推論時間で推論プロセスを構築するために,指紋サンプルの集合を生成する効果的な手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 04:04:01 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） (Thu, 7 Oct 2021 07:32:20 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） (Thu, 7 Oct 2021 14:43:15 GMT)
Contextual Sentence Classification: Detecting Sustainability Initiatives
in Company Reports [17.6] 企業報告でサステナビリティイニシアチブを検出するための新しい課題を紹介する。
特定の社会問題に取り組むために企業が行った実践的活動の言及を自動的に識別することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:28:03 GMT)
Gaussian Process for Trajectories [17.5] 本稿では,ガウス過程をタイムスタンプに適用する際に考慮すべき要素,それらの要素に対する共通選択について論じ,ガウス過程を実装する具体的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:02:19 GMT)
Augmenting Reinforcement Learning with Behavior Primitives for Diverse
Manipulation Tasks [17.1] 本研究では,MAnipulation Primitive-augmented reinforcement LEarning (MAPLE)を導入した。
我々は、プリミティブを巻き込み、それらの実行を入力パラメータでインスタンス化する階層的なポリシーを開発する。
我々は、MAPLEが、シミュレーション操作タスクのスイートにおいて、ベースラインアプローチをかなりのマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:44:33 GMT)
End-to-end label uncertainty modeling for speech emotion recognition
using Bayesian neural networks [16.7] 感情に固有の主観性を捉えるために,エンド・ツー・エンドのベイズニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
トレーニングにおいて、ネットワークは、主観的感情アノテーションに関連する本質的な不確実性を捉えるために、重みの分布を学習する。
AVEC'16感情認識データセットに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:34:28 GMT)
DeepECMP: Predicting Extracellular Matrix Proteins using Deep Learning [16.5] DeepECMPの性能は83.6%で、いくつかのアルゴリズムより優れていた。
本稿では,EMM予測に深層学習を活用することに着目した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:17:33 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） (Thu, 7 Oct 2021 00:12:51 GMT)
Boxhead: A Dataset for Learning Hierarchical Representations [16.0] 階層的に構造化された基底構造生成因子を持つデータセットであるBoxheadを紹介する。
階層的モデルは一般に階層的に配置された因子の非絡み合いという点で単層VAEよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:15:25 GMT)
Colored Point Cloud to Image Alignment [15.8] そこで本研究では,カラーマッチングと幾何マッチングにより,色付き点雲を所定の色画像に整列する微分最適化手法を提案する。
カメラ画像と点雲の色との変換は、点雲の相対的な位置と一致した色とのマッチングを繰り返すことによって行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:12:56 GMT)
SLASH: Embracing Probabilistic Circuits into Neural Answer Set
Programming [15.8] SLASH(Deep Probabilistic Language:DPPL)を紹介します。
SLASHのコアとなるのは、NPP(Neural-Probabilistic Predicates)と、応答セットプログラミングを通じて統合された論理プログラムである。
我々は,MNIST加算のベンチマークデータとDPPLの欠落データ予測や最先端性能のセット予測といった新しいタスクに基づいてSLASHを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:35:55 GMT)
Inferring Substitutable and Complementary Products with Knowledge-Aware
Path Reasoning based on Dynamic Policy Network [15.7] ある製品に対して置換可能な相補的な製品を推測することは、レコメンダシステムにとって必須かつ基本的な関心事である。
既存のアプローチは知識グラフを利用して推論の証拠をより多く学ぶが、エレガントな意思決定戦略が欠如しているため、しばしば無効な推論に悩まされる。
本稿では、動的ポリシーネットワークを活用して知識グラフに対する明確な推論を行う新しい知識認識経路推論(KAPR)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:00:36 GMT)
Score-based Generative Neural Networks for Large-Scale Optimal Transport [15.7] 場合によっては、最適な輸送計画は、ソースサポートからターゲットサポートへの1対1のマッピングの形を取る。
代わりに、ソースとターゲット分布のカップリングを解いた最適輸送の正規化形態であるシンクホーン問題について検討する。
本稿では,2つの分布間のシンクホーン結合をスコアベース生成モデルで学習するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:45:39 GMT)
Differential Anomaly Detection for Facial Images [15.5] アイデンティティ攻撃は、不正アクセスと偽情報の拡散に使用できるため、セキュリティ上の大きな脅威となる。
同一性攻撃を検出するほとんどのアルゴリズムは、訓練時に未知の攻撃タイプに悪影響を及ぼす。
本稿では,まず画像から深層面の埋め込みを抽出する差動異常検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:45:13 GMT)
CLEVA-Compass: A Continual Learning EValuation Assessment Compass to
Promote Research Transparency and Comparability [15.3] 私たちは、Desiderataの正確な定式化の目標は、様々なアプリケーションが常に異なるシナリオを保証できるため、不適切なものであると論じます。
CLEVA-コンパスは、最近のレプリケーショントレンドの精神の中でコンパクトな仕様の促進に加えて、個々のシステムの優先順位を理解するための直感的なチャートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:53:26 GMT)
Predictive Maintenance for General Aviation Using Convolutional
Transformers [15.0] 本研究はNGAFID保守分類(NGAFID-MC)データセットを,難易度,サンプル数,シーケンス長の新たなベンチマークとして導入する。
NGAFID-MCは7,500回以上のラベル付き飛行で構成され、23のセンサーパラメータからなる秒間1秒あたり11,500時間以上のデータレコーダーの読み取りを表現している。
本稿では,コンボリューショナル・マルチヘッド・セルフアテンション(Conv-MHSA)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:18:52 GMT)
Towards Federated Learning-Enabled Visible Light Communication in 6G
Systems [14.7] 新しい分散機械学習パラダイム、すなわちフェデレートラーニング(FL)は、生データの転送に伴うコストを削減できる。
これは、VLCネットワークにおけるFLの適用に関する文献の中で、初めての詳細なレビューである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:26:02 GMT)
Interactively Generating Explanations for Transformer Language Models [14.3] トランスフォーマー言語モデルは、多くのNLPタスクにおいて最先端である。
最近の手法はブラックボックスモデルに対する解釈可能性と説明可能性を提供することを目的としている。
モデルアーキテクチャに直接組み込まれたプロトタイプネットワークを使うことを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:00:10 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Visibility-based Persistent
Monitoring [14.2] Visibility-based Persistent Monitoring (VPM)問題は、ロボットが環境の変化を継続的に監視するための一連の軌道を見つけることを目指している。
本稿では,低解像度のグローバルマップと組み合わせた全エージェントの局所的な観測を入力として,各エージェントのポリシーを学習するマルチエージェントグラフ注意近ポリシー最適化(MA-G-PPO)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:53:08 GMT)
Is Support Set Diversity Necessary for Meta-Learning? [14.2] 本稿では,タスク間のサポートセットを固定し,タスクの多様性を低減させる,従来のメタ学習手法の修正を提案する。
驚いたことに、この修正は悪影響をもたらすだけでなく、さまざまなデータセットやメタ学習手法のパフォーマンスをほぼ常に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:28:31 GMT)
TranSalNet: Visual saliency prediction using transformers [14.2] そこで本稿では,CNNにトランスフォーマーコンポーネントを組み込んで,長距離コンテキスト情報をキャプチャする新たなサリエンシモデルを提案する。
実験結果から,新しいコンポーネントが改良され,提案モデルがサリエンシを予測する上で有望な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:17:38 GMT)
Situated Dialogue Learning through Procedural Environment Generation [14.1] 目標駆動型エージェントに、生成されたカリキュラムをトレーニングすることで、対話的に行動し、位置した環境で話すように教える。
アブレーション研究では、分布の尾部から学習する方法が、より高度な一般化能力をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:36:36 GMT)
Adaptive Early-Learning Correction for Segmentation from Noisy
Annotations [14.0] 不正確な注釈付きデータに基づいて訓練されたディープセグメンテーションネットワークの学習ダイナミクスについて検討する。
2つのキー要素を持つノイズの多いアノテーションから分割する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:46:23 GMT)
On the Generalization of Models Trained with SGD: Information-Theoretic
Bounds and Implications [13.8] 本稿では,SGDで学習したニューラルネットワークなどの機械学習モデルの一般化誤差に対して,より厳密な情報理論上界を提案する。
これらの境界に基づく実験的研究は、ニューラルネットワークのSGDトレーニングに関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:53:33 GMT)
Offline RL With Resource Constrained Online Deployment [13.6] オフライン強化学習は、環境へのリアルタイムアクセスが高価または不可能なシナリオでポリシーをトレーニングするために使用される。
本研究は,新たな資源制約問題設定を導入し,定式化する。
完全なオフラインデータセットを使用してトレーニングされたポリシと、限定された機能を使用してトレーニングされたポリシとの間のパフォーマンスギャップを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:43:09 GMT)
Adversarial Unlearning of Backdoors via Implicit Hypergradient [13.5] 汚染されたモデルから少量のクリーンデータに基づいてバックドアを除去するミニマックスの定式化を提案する。
我々はImlicit Bacdoor Adversarial Unlearning (I-BAU)アルゴリズムを用いてミニマックスを解く。
I-BAUのパフォーマンスは最高のベースラインに匹敵するものであり、ほとんどの場合、最高のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:32:54 GMT)
From the Head or the Heart? An Experimental Design on the Impact of
Explanation on Cognitive and Affective Trust [13.3] 本研究では,認知的信頼と感情的信頼の両方に対する説明の有効性について検討した。
これらの結果は、AV信頼を促進するために、AV説明を設計する上で非常に重要であると期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:15:34 GMT)
Assemblies of neurons can learn to classify well-separated distributions [12.8] 集合体が脳の最大のトリック(学習能力)を遂行できることが、すでに明らかになっている。
集合計算は、よく分別されたクラスからサンプルを分類する学習メカニズムを提供する。
このメカニズムは完全にオンラインであり、ごく少数のサンプルから一般化され、軽度の監視しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:53:39 GMT)
Robustness and reliability when training with noisy labels [12.7] 教師付き学習のためのデータの遅延は、コストと時間を要する可能性がある。
ディープニューラルネットワークは、ランダムラベルの適合、正規化、ロバストな損失関数の使用を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:30:20 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） (Thu, 7 Oct 2021 06:37:07 GMT)
SERAB: A multi-lingual benchmark for speech emotion recognition [12.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した音声感情認識(SER)の最近の進歩
本稿では、発話レベルSERに対する様々なアプローチの性能と一般化能力を評価するためのフレームワークである音声感情認識適応ベンチマーク(SERAB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:01:34 GMT)
Efficient Robust Optimal Transport with Application to Multi-Label
Classification [12.5] OTコスト関数における対称正の半定値マハラノビス計量を用いて特徴-特徴関係をモデル化する。
結果の最適化問題を非線形OT問題とみなし,Frank-Wolfeアルゴリズムを用いて解く。
タグ予測や多クラス分類などの識別学習環境における実証的な結果から,本手法の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:04:47 GMT)
Label Propagation across Graphs: Node Classification using Graph Neural
Tangent Kernels [12.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。
我々の研究は、ラベル付きグラフのセットがトレーニング用に利用可能であり、ラベルなしのターゲットグラフは完全に分離されている、困難な帰納的設定について検討している。
テストグラフとトレーニンググラフが類似した分布から来るという暗黙の仮定の下で、我々のゴールは、観測されていない接続構造に一般化するラベリング関数を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:42:35 GMT)
Causal Direction of Data Collection Matters: Implications of Causal and
Anticausal Learning in NLP [12.3] 独立因果機構(ICM)の原理は、実世界のデータの生成過程は互いに影響を与えたり知らせたりしない独立したモジュールで構成されている、と述べている。
本研究は、ICMの原理をNLPで解析する最初の試みであり、将来のモデリング選択に対する建設的な提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:56:17 GMT)
Cross-Domain Imitation Learning via Optimal Transport [12.2] クロスドメイン模倣学習は、あるエージェントの専門的なデモンストレーションを活用して、異なる実施形態や形態を持つ模倣エージェントを訓練する方法を研究する。
本稿では,Gromov-Wasserstein Imitation Learning (GWIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:59:49 GMT)
RAR: Region-Aware Point Cloud Registration [12.0] ニューラルネットワークによってパラメータ化された暗黙のニューラルネットワーク領域表現で形成される新しい領域認識デコーダ(RAD)モジュールを開発する。
地域対応デコーダ(RAD)モジュールは、地域対応トランスフォーメーション(RAT)モジュールと地域対応重み(RAW)モジュールのトレーニングをガイドする。
実験の結果、RARは様々なベンチマークデータセットよりも優れた登録性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:06:52 GMT)
EF21 with Bells & Whistles: Practical Algorithmic Extensions of Modern
Error Feedback [11.9] 既存の誤差フィードバック理論(EF)は、非常に強い仮定に依存し、悲観的な収束率を提供する。
Richtarik et al. (2021) は、収縮近似によって誘導される圧縮機の構築に基づいて、新しいエラーフィードバック機構 EF21 を提案した。
本稿では、強収束理論によって支えられるEF21の6つの実践的拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:29:14 GMT)
Transferring Voice Knowledge for Acoustic Event Detection: An Empirical
Study [11.8] 本稿では,話者データセットから抽出した高レベル音声表現を伝達して,音響イベント検出パイプラインを強化する可能性について検討する。
AEDプロセス中に音声と音響の特徴を共同学習するためのデュアルブランチニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 04:03:21 GMT)
The Connection between Out-of-Distribution Generalization and Privacy of
ML Models [11.6] より低いOOD一般化ギャップはMI攻撃に対するロバスト性を損なうことが示唆された。
安定した特徴をキャプチャするモデルは、より優れたOOD一般化を示すが安定した特徴を学習しないモデルよりも、MI攻撃に対して堅牢である。
証明可能な差分プライバシー保証と同様に、安定した機能を学ぶモデルは、他のものよりも高いユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:05:25 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） (Thu, 7 Oct 2021 10:00:51 GMT)
Adversarial Attack by Limited Point Cloud Surface Modifications [11.3] 敵の攻撃方法は 点雲の外観を維持するのに十分な点修正を制限しない。
提案手法は,点雲の主表面を探索するために,アルゴリズムの開始時に高ステップサイズを用いてこの問題に対処する。
得られた結果から,少数の点修正しか行わず,攻撃を成功させ,最先端の成果を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:58:18 GMT)
AnoSeg: Anomaly Segmentation Network Using Self-Supervised Learning [11.2] 本稿では、自己教師付き学習を用いて、正確な異常マップを直接生成できる新しい異常分割ネットワーク(AnoSeg)を提案する。
高精度な異常セグメンテーションのために提案されたAnoSegは、3つの新しい手法を考察している。
実験の結果,提案手法はMVTec ADデータセットに対して,最先端の異常検出および異常セグメンテーション法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） (Thu, 7 Oct 2021 12:36:36 GMT)
MC-LCR: Multi-modal contrastive classification by locally correlated
representations for effective face forgery detection [11.1] 局所的関連表現を用いたマルチモーダルコントラスト分類法を提案する。
我々のMC-LCRは、空間領域と周波数領域の両方から真偽顔と偽顔の暗黙の局所的不一致を増幅することを目的としている。
我々は最先端の性能を達成し,本手法の堅牢性と一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:24:12 GMT)
Towards Continual Knowledge Learning of Language Models [11.0] 大規模言語モデル(LM)は、膨大な量のWebコーパスで事前訓練を行う際に、そのパラメータで世界の知識を符号化することが知られている。
実世界のシナリオでは、LMに格納されている世界知識は、世界が変化するにつれて急速に時代遅れになる。
継続知識学習(CKL)と呼ばれる新しい継続学習(CL)問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:00:57 GMT)
Falling for Phishing: An Empirical Investigation into People's Email
Response Behaviors [10.8] 高度なフィッシングメール検出システムにもかかわらず、人間はフィッシングメールによって騙され続けている。
我々は電子メールを読む際の人々の思考過程を調査するための実証的研究を行った。
我々は、フィッシングと合法メールの両方に対する人々の反応決定に影響を与える11の要因を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 01:38:14 GMT)
Data-Driven Methods for Balancing Fairness and Efficiency in
Ride-Pooling [10.6] 配車プラットフォームにおける不平等を低減させる2つの方法について検討する。
まず,運転者側フェアネスの最適化は,利用者数で最先端のモデルよりも優れていることがわかった。
第二に、収入の再分配を、ドライバーに収入の$r$を抑え、残りを再分配プールに寄付することで、所得不平等と戦う方法として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:53:37 GMT)
How to Sense the World: Leveraging Hierarchy in Multimodal Perception
for Robust Reinforcement Learning Agents [9.8] 我々は表現モデルの設計における階層性を主張し、新しいマルチモーダル表現モデルであるMUSEに貢献する。
MUSEは,アタリゲームにおけるマルチモーダル観察を備えた深層強化学習エージェントの感覚表現モデルである。
我々は、強化学習エージェントの異なる設計に関する比較研究を行い、MUSEは、エージェントが最小性能の損失で不完全な知覚経験の下でタスクを実行できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:35:23 GMT)
Trapping Sets of Quantum LDPC Codes [9.5] 量子トラップセット(QTS)を,そのトポロジカル構造とデコーダに基づいて同定し,分類する。
より優れたQLDPC符号やデコーダの設計にQTSの知識を利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:30:48 GMT)
Transliteration of Foreign Words in Burmese [8.9] 音声と正書法の問題による現象について論じる。
我々は、将来、ビルマの文字化を標準化するための規範的ガイドラインを徐々に確立することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:36:02 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） (Thu, 7 Oct 2021 03:22:42 GMT)
A Cutting-plane Method for Semidefinite Programming with Potential
Applications on Noisy Quantum Devices [8.0] 切削平面法を用いてSDPソルバの高速化に固有解器の量子スピードアップを利用する方法を示す。
我々は, RCP法が境界オラクルのノイズに対して非常に頑健であることを示し, ノイズの多い量子デバイスでもRCPが使用するのに適していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:42:23 GMT)
On the Complexity of Inductively Learning Guarded Rules [8.0] 学習ガード付き節はNP完全であり,Horn階層上の学習節のP$完全タスクより1ステップ下にあることを示す。
大規模データセットの実践的な応用によって、我々は問題の自然な抽出可能な断片を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:07:28 GMT)
The Impact of Visualizing Design Gradients for Human Designers [8.0] 本稿では,パズルレベルの設計にExhaustive PCG(EPCG)を用いた混合開始ツールを提案する。
我々は、EPCGコンポーネントをオン/オフしたツールを個人が使用するオンライン人体調査を実施している。
結果から,ほとんどのユーザがツールを好まなかったものの,レベル設計プロセスが大幅に簡単になったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:41:09 GMT)
Langevin Monte Carlo: random coordinate descent and variance reduction [7.5] Langevin Monte Carlo (LMC) はベイジアンサンプリング法として人気がある。
LMC上でのRCD(ランダム座標降下)の適用により計算効率を向上させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:07:11 GMT)
Magic dust for cross-lingual adaptation of monolingual wav2vec-2.0 [7.4] モノリンガルなwav2vec-2.0は、いくつかの言語でASR学習者として優れていることを示す。
この研究の重要な発見は、適応されたモノリンガルwav2vec-2.0が、トップラインのマルチリンガルXLSRモデルと同様のパフォーマンスを達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:29:22 GMT)
CCGG: A Deep Autoregressive Model for Class-Conditional Graph Generation [7.4] 所望の機能を持つグラフを生成するために,クラス条件付きグラフ生成器(CCGG)を導入する。
CCGGは、様々なデータセット上で既存の条件付きグラフ生成方法より優れている。
また、分散ベースの評価指標の観点から、生成したグラフの品質も維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 21:24:07 GMT)
A simple equivariant machine learning method for dynamics based on
scalars [7.2] 提案手法は,物理系の特性を対称性で学習するための最先端手法よりも優れていることを示す。
本手法には基本対称性が組み込まれているため,システム内の力法則の変化など,異なる設定に一般化されることが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:36:09 GMT)
KPop Fandoms drive COVID-19 Public Health Messaging on Social Media [7.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで、予期せぬが重要な公衆衛生メッセージの供給源について調査している。
マスクに対する感情や公衆衛生の誤報が原因で,ハッシュタグ#WearAMaskのオンライン拡散を分析した。
分析によると、韓国のボーイバンド、BTSは医療談話の最も重要なドライバーだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:55:27 GMT)
A Fast and Effective Large-Scale Two-Sample Test Based on Kernels [7.1] 我々は,幅広い代替案に対して高い出力を示す新しい試験を提案する。
新しいテストは既存の方法よりも高次元に対して堅牢である。
新しいアプローチは、合成データと実世界のデータの両方でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:16:49 GMT)
Global sensitivity analysis in probabilistic graphical models [6.9] ベイズネットワークで表現される関心の量に対するノードの証拠の集合による影響を測定するために,Sobolのグローバル感度解析法を適用する方法を示す。
提案手法は,ソボル指数推定の問題を限界化推定に変換するために,ネットワーク構造を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:06:23 GMT)
On the Latent Holes of VAEs for Text Generation [6.8] 変分オートエンコーダ(VAE)の潜伏空間における不連続性(いわゆる穴)に関する最初の研究について述べる。
潜在穴同定のための高効率なツリーベースデコーダ・セントリ (TDC) アルゴリズムを提案する。
また, 潜水孔現象の詳細な実験解析も行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:22:04 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） (Thu, 7 Oct 2021 00:54:18 GMT)
Time Series Forecasting Using Manifold Learning [6.3] 本研究では,高次元時系列の予測のための多様体学習に基づく3層数値フレームワークを提案する。
最初のステップでは、非線形多様体学習アルゴリズムを用いて、時系列を低次元空間に埋め込む。
2番目のステップでは、埋め込み力学を予測するために、多様体上の低次回帰モデルを構築する。
最後のステップでは、埋め込み時系列を元の高次元空間に戻します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:09:59 GMT)
Appearance-free Tripartite Matching for Multiple Object Tracking [6.2] マルチオブジェクト追跡(MOT)は、入力されたビデオから複数のオブジェクトの軌跡を検出する。
既存のアルゴリズムのほとんどはオブジェクトの外観の特異性に依存しており、支配的な二部マッチング方式は速度の滑らかさを無視する。
両部マッチングの不規則な速度問題を回避するために, 外観自由三部マッチングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:05:56 GMT)
MGPSN: Motion-Guided Pseudo Siamese Network for Indoor Video Head
Detection [6.1] 動作誘導型Pseudo Siamese Network for Indoor Video Head Detection (MGPSN)を提案する。
MGPSNは画素レベルの時空間情報を統合し、モデルを誘導して効果的な頭部特徴を抽出する。
群衆のBrainwashデータセット上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） (Thu, 7 Oct 2021 09:40:22 GMT)
Bisimulations for Neural Network Reduction [5.8] 本稿では、与えられたニューラルネットワークに意味論的に等価な還元されたネットワークを誘導するバイシミュレーションの概念を提案する。
ほぼ二相的なニューラルネットワーク間の意味的偏差を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:24:58 GMT)
Gradient Step Denoiser for convergent Plug-and-Play [5.6] プラグイン・アンド・プレイの手法は、様々な画像問題に対して大きな視覚的パフォーマンスをもたらす可能性がある。
半四進法に基づく新しいタイプのPlug-and-Play法を提案する。
実験により、パフォーマンスを損なうことなく、そのような深い嫌悪者を学ぶことが可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:11:48 GMT)
Towards Understanding Distributional Reinforcement Learning:
Regularization, Optimization, Acceleration and Sinkhorn Algorithm [5.5] 予測に基づくRLに対する分布RLの利点について検討する。
真の目標分布に対する適切な近似が収束を加速できることを示す。
We propose a class of textitSinkhorn distributional RL algorithm that interpolates between the Wasserstein distance and maximum mean discrepancy (MMD)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:14:46 GMT)
Wake-Cough: cough spotting and cougher identification for personalised
long-term cough monitoring [5.4] 「ウェイクカフ」は、Resnet50を用いたコーズへのウェイクワードスポッティングの応用である。
ウェイクカフ(Wake-cough)は、個人化された非侵入的、粗いモニタリングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:10:20 GMT)
Recent Advances in Heterogeneous Relation Learning for Recommendation [5.4] 異種関係学習に焦点を当てたレコメンデーションフレームワークの開発について概説する。
このタスクの目的は、不均一な関係データを潜在表現空間にマッピングすることである。
本稿では,行列分解,注意機構,グラフニューラルネットワークなど,各カテゴリの学習手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:32:04 GMT)
One Thing to Fool them All: Generating Interpretable, Universal, and
Physically-Realizable Adversarial Features [5.2] 深層画像生成装置と新しい最適化目標を用いた特徴レベルの対向摂動を開発する。
汎用性を示し、ImageNetスケールでターゲット機能レベルの攻撃を発生させる。
これらの攻撃は、スプリケートで意味論的に説明可能な機能/クラスアソシエーションを明らかにすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:33:11 GMT)
Direct design of biquad filter cascades with deep learning by sampling
random polynomials [5.1] 本研究では, 何百万ものランダムフィルタで学習したニューラルネットワークを用いて, フィルタ係数空間に対する目標規模の応答から直接写像を学習する。
提案手法は,所望の応答に対するフィルタ係数の高速かつ高精度な推定を可能にする。
修正Yule-Walkerや勾配降下などの既存手法と比較し,IIRNetが平均的に高速かつ高精度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:58:08 GMT)
Shift-BNN: Highly-Efficient Probabilistic Bayesian Neural Network
Training via Memory-Friendly Pattern Retrieving [5.0] 私たちは、低コストでスケーラブルなShift-BNNと呼ばれる、最初の高効率なBNNトレーニングアクセラレータを設計し、プロトタイプを作りました。
Shift-BNNはエネルギー効率が平均4.9倍(最大10.8倍)向上し、1.6倍(最大2.8倍)のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:20:53 GMT)
Lagrangian Neural Network with Differential Symmetries and Relational
Inductive Bias [5.0] システムのラグランジアンを学習するラグランジアンニューラルネットワーク(MCLNN)の運動量について述べる。
また、開発したモデルが任意の大きさのシステムに一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:49:57 GMT)
Beam Search with Bidirectional Strategies for Neural Response Generation [5.0] シーケンスからシーケンスまでのニューラルネットワークは、言語ベースのアプリケーションで広く使われている。
ビームサーチデコーダ戦略のような現在のアプローチは、まだ有望なパフォーマンスには達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:27:31 GMT)
Attention is All You Need? Good Embeddings with Statistics are enough:
Audio Understanding WITHOUT
Convolutions/Transformers/BERTs/Mixers/Attention/RNNs or .... [4.6] 本稿では,従来の最先端のニューラルアーキテクチャを使わずに大規模音声理解を実現する方法を提案する。
私たちのアプローチには、コンボリューション、再発、注意、トランスフォーマー、BERTのような他のアプローチはありません。
SimCLRのアプローチに似た分類ヘッド(フィードフォワード層)は、学習された表現に基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:00:26 GMT)
Joint calibration and mapping of satellite altimetry data using
trainable variational models [4.5] 非校正データから校正演算子と補間器を共同で学習するために、データ駆動の変分データ同化フレームワークがいかに使用できるかを示す。
提案したフレームワークは、運用上の最先端マッピングパイプラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:48:27 GMT)
Posture Recognition in the Critical Care Settings using Wearable Devices [4.4] 集中治療室 (ICU) の身体活動レベルは, 臨床症状と相関している。
ICUにおける姿勢認識の可能性について,ウェアラブルセンサのデータを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:37:57 GMT)
Camera Calibration through Camera Projection Loss [4.4] 画像対を用いた固有(焦点長と主点オフセット)パラメータの予測手法を提案する。
従来の手法とは違って,マルチタスク学習フレームワークにおいて,カメラモデル方程式をニューラルネットワークとして組み込んだ新しい表現を提案する。
提案手法は,10パラメータ中7パラメータに対して,ディープラーニングと従来手法の両方に対して,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:03:10 GMT)
Belief Evolution Network: Probability Transformation of Basic Belief
Assignment and Fusion Conflict Probability [4.3] 確率分布への基本信念代入変換の新しい解釈を与える。
また、BBAの焦点要素間の因果関係を記述するために、信念進化ネットワークと呼ばれる非循環型ネットワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:48:36 GMT)
A transformer-based deep learning approach for classifying brain
metastases into primary organ sites using clinical whole brain MRI images [4.3] 脳転移性疾患の治療決定は、一次臓器部位癌組織学の知識によって引き起こされる。
臨床全体脳データとエンドツーエンドパイプラインの使用は、外部からの人間の介入を妨げる。
悪性腫瘍の一次臓器部位の正確な診断を可能にするために、脳全体の画像特徴が十分に識別可能であることは確実である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:10:44 GMT)
Enabling On-Device Training of Speech Recognition Models with Federated
Dropout [4.2] フェデレーション学習は、デバイスを離れないローカルデータに基づいて、エッジ上の機械学習モデルをトレーニングするために使用することができる。
我々は,フルサイズのモデルサーバサイドをトレーニングしながら,クライアントモデルのサイズを減らすために,フェデレートド・ドロップアウト(Federated Dropout)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:22:40 GMT)
GAMA: a General Automated Machine learning Assistant [4.0] General Automated Machine Learning Assistant(GAMA)は、ユーザーがAutoMLアルゴリズムが最適な機械学習パイプラインを探索する方法を追跡および制御できるようにするモジュール式AutoMLシステムである。
GAMAは、ユーザーが異なるAutoMLおよび後処理テクニックをプラグインでき、検索プロセスのログと視覚化が可能で、簡単にベンチマークできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:49:10 GMT)
Towards Accurate Cross-Domain In-Bed Human Pose Estimation [3.7] 長波長赤外(LWIR)変調に基づくポーズ推定アルゴリズムは、上記の課題を克服する。
そこで本研究では,ドメイン間差を低減するために,2次元データ拡張による新たな学習戦略を提案する。
実験と分析により,複数の標準人のポーズ推定基準に対するアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:54:46 GMT)
Curating Subject ID Labels using Keypoint Signatures [3.6] 大規模医用画像データセットにおける主観的IDラベルの算出に高効率なシステムについて述べる。
このシステムにより、広く使われているパブリック脳MRIデータセットに、これまで未知のラベル付けエラーが発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:23:35 GMT)
A Multi-viewpoint Outdoor Dataset for Human Action Recognition [3.5] 我々は,YouTubeと当社のドローンから収集した多視点屋外行動認識データセットを提案する。
データセットは、20の動的なヒューマンアクションクラス、2324のビデオクリップ、503086フレームで構成されている。
全体のベースライン動作認識精度は74.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:50:43 GMT)
Back from the future: bidirectional CTC decoding using future
information in speech recognition [3.4] 本稿では,双方向のニューラル言語モデルを用いて,コネクティニスト時空間(CTC)モデルの出力を復号する簡易かつ効果的な手法を提案する。
両方向のビームサーチに基づく提案手法は,CTCグレディ復号出力を利用して,ノイズのある将来の情報を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:42:02 GMT)
Machine Learning approaches to do size based reasoning on Retail Shelf
objects to classify product variants [3.4] ディープラーニングベースのコンピュータビジョン手法は、小売店の商品を検知し、それらを分類するために使用することができる。
視覚的にまったく同じように見える製品には、さまざまなサイズのバリエーションがあり、それらを区別するための方法は、棚の上の他の製品と相対的なサイズを見ることである。
これにより、コンピュータビジョンアルゴリズムだけで、サイズベースの変種を互いに解読するプロセスが現実的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:29:07 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） (Thu, 7 Oct 2021 12:39:26 GMT)
A Broad Ensemble Learning System for Drifting Stream Classification [3.1] 本研究では,概念ドリフトを用いたストリーム分類のためのBroad Ensemble Learning System (BELS)を提案する。
BELSは、クラス内の最高のモデルの精度を大幅に向上させる新しい更新方法を使用している。
提案手法は,BLSに比べて平均44%改善し,他の競争基準に比べて29%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:01:33 GMT)
Pruning a restricted Boltzmann machine for quantum state reconstruction [3.1] RBMにおける波動関数表現の圧縮方法として,等級に基づくプルーニングについて検討する。
刈り取りはRBM重量の総数を削減することができるが, 復元精度が低下し始める閾値はモデルの位相によって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:58:16 GMT)
Automated Testing of AI Models [3.1] 我々は、AITESTツールの機能を拡張し、画像および音声テキストモデルのテスト技術を含める。
これらの新たな拡張により、AIモデルをテストするための包括的なフレームワークがAIESTになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:30:18 GMT)
Food Science Spectroscopy Model Training: Improving Data Efficiency
Using Active Learning and Semi-Supervised Learning [3.0] 本稿では,機械学習(ML)アプリケーションのデータ効率を改善するために,データアノテーションとモデルトレーニングの異なるアプローチについて検討する。
具体的には、アクティブラーニング(AL)とセミスーパーバイズドラーニング(SSL)を活用し、ベースライン受動的ラーニング、AL、SSL、ALとSSLのハイブリッドの4つのアプローチを調査します。
実験の結果,実受動的学習手法と比較して,AL法とSSL法では各MLアプリケーションのラベル付きサンプルの数が50%,25%削減されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:50:34 GMT)
Cross-Language Learning for Entity Matching [3.0] 本稿では、異なるe-Shopsから提供される商品のマッチングのユースケースについて検討する。
対象言語における少数のトレーニングペアを補完することにより,Transformerベースのエンティティマーカの性能を向上させることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:08:31 GMT)
Arachnophobia Exposure Therapy using Experience-driven Procedural
Content Generation via Reinforcement Learning (EDPCGRL) [2.9] 本稿では, 生理的指標に基づいて治療内容を自動的に適応するアプローチを提案する。
我々のEDPCGRL法は、既存の検索ベースのEDPCG手法と比較して、これらの仮想人間に高い精度でより迅速に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:36:35 GMT)
Joint optimization of system design and reconstruction in MIMO radar
imaging [2.7] そこで本研究では,買収・再建パイプラインをエンド・ツー・エンドで異なる方法で学習するアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークの再構築の有無に関わらず,学習した取得パラメータを使用することの重要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:04:57 GMT)
Reliable Probability Intervals For Classification Using Inductive Venn
Predictors Based on Distance Learning [2.7] Inductive Venn Predictors framework を用いて,各予測の正確性に関する確率区間をリアルタイムに計算する。
本稿では,高次元入力を含むアプリケーションにおける情報伝達確率区間を計算するための距離距離距離学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:51:43 GMT)
Improving Prediction Confidence in Learning-Enabled Autonomous Systems [2.7] 予測の信頼性を向上させるために,分類に使用される学習可能なコンポーネントと自律システムのセンサとのフィードバックループを利用する。
本稿では,三重項ネットワークアーキテクチャに基づく帰納的等角予測(ICP)を用いた分類器を設計し,テスト例とトレーニング例の類似性を定量化するための表現を学習する。
センサに新しい入力を問い合わせるフィードバックループを使用して、予測をさらに洗練し、分類精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:40:34 GMT)
Assurance Monitoring of Learning Enabled Cyber-Physical Systems Using
Inductive Conformal Prediction based on Distance Learning [2.7] 本稿では,学習可能なサイバー物理システムの保証監視手法を提案する。
リアルタイムの保証監視を可能にするため,高次元入力を低次元埋め込み表現に変換するために距離学習を用いる。
壁面認識,話者認識,交通信号認識の3つの移動ロボットを用いて,そのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:21:45 GMT)
Applying Phonological Features in Multilingual Text-To-Speech [2.6] 本稿では, ARPABET/pinyin->SAMPA/SAMPA-SC->音声学的特徴のマッピングについて述べる。
このマッピングを用いて、ネイティブ、非ネイティブ、およびコードスイッチトされた音声を生成することができるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:37:01 GMT)
StyleGAN-induced data-driven regularization for inverse problems [2.5] GAN(Generative Adversarial Network)の最近の進歩は、これまで生成できなかった高解像度画像の生成の可能性を広げている。
本研究では,事前学習したStyleGAN2ジェネレータの潜在能力を生かしたフレームワークを開発した。
画像インペイントと超解像の逆問題を考えると、提案手法は最先端のGANベースの画像再構成手法と競合し、時には優位であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 22:25:30 GMT)
A Probabilistic Graphical Model Approach to the Structure-and-Motion
Problem [2.3] 本稿では,コンピュータビジョンにおけるよく知られた構造・動作問題の定式化と解法を提案する。
未知のカメラポーズと3次元特徴座標と観測された2次元投影をガウス確率変数としてモデル化する。
提案手法は,シミュレーションと実世界のデータの両方において有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 21:04:38 GMT)
Ship Performance Monitoring using Machine-learning [2.1] 船舶の流体力学性能は, 海洋汚濁や防汚塗料システムの条件などにより, 寿命によって異なる。
現在の研究は機械学習(ML)手法を用いて、オンボードで記録されたサービス内データを用いて船の流体力学的性能を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:18:16 GMT)
Knowledge Sheaves: A Sheaf-Theoretic Framework for Knowledge Graph
Embedding [2.1] 知識グラフの埋め込みは, トポロジカル言語, カテゴリー言語で自然に表現されていることを示す。
この観点は、埋め込みに関する幅広い事前制約の表現を認め、新しい推論機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:54:40 GMT)
Using Traceless Genetic Programming for Solving Multiobjective
Optimization Problems [1.9] トレーレス・ジェネティック・プログラミング(Traceless Genetic Programming、TGP)は、プログラム自体よりもプログラムの出力に焦点をあてる場合に使われる遺伝的プログラミング(GP)の変種である。
TGPと組み合わせて2つの遺伝子操作子(クロスオーバーと挿入)が使用される。
数値実験により、TGPは非常に高速かつ十分に検討されたテスト問題を解くことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:55:55 GMT)
Using Keypoint Matching and Interactive Self Attention Network to verify
Retail POSMs [1.9] 本稿では,スーパーマーケットにおけるPOSMの検証作業にコンピュータビジョン技術を適用する。
我々は、畳み込みニューラルネットワークに基づく教師なしキーポイントマッチングをベースラインとして使用し、POSMコンポーネントを検証するとともに、ベースラインの精度を大きなマージンで向上させる教師付きニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:37:09 GMT)
Pretrained Language Models are Symbolic Mathematics Solvers too! [1.9] 変圧器のような大規模言語モデルは普遍的であり、複雑な方程式を解くためのシーケンス・ツー・シーケンス・タスクとして訓練することができる。
本稿では,まず言語翻訳による変圧器モデルの事前学習を行い,次に事前学習した変圧器モデルの微調整を行い,記号数学の下流課題を解決することで,記号処理の効率的な解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:37:06 GMT)
A Data-Centric Approach for Training Deep Neural Networks with Less Data [1.9] 本稿では,データ中心AI(Data-Centric AI)コンペへの優勝申請を要約する。
小さなデータセットでトレーニング中に発生する課題について論じる。
本稿では,新しいデータポイントを合成するためのGANベースのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:41:52 GMT)
SecFL: Confidential Federated Learning using TEEs [1.8] 信頼された実行環境(TEE)を活用した秘密の連合学習フレームワークSecFLを提案する。
SecFLはTEEエンクレーブ内のグローバルおよびローカルなトレーニングを実行し、特権を持ったアクセスを持つ強力な敵に対する計算の機密性と整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:20:34 GMT)
Towards Quantum Simulations in Particle Physics and Beyond on Noisy
Intermediate-Scale Quantum Devices [1.7] 我々は、高エネルギー物理学におけるモデル系の信頼性量子シミュレーションに近づく2つのアルゴリズムの進歩についてレビューする。
第1の方法は量子回路の次元表現率解析であり、最小でも最大表現率の量子回路を構築することができる。
第2の方法は、量子デバイス上での読み出し誤差の効率的な緩和である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 22:13:37 GMT)
Addressing practical challenges in Active Learning via a hybrid query
strategy [1.6] 本稿では、コールドスタート、オラクルの不確実性、Active Learnerの性能評価という3つの実践的な課題を同時に解決するハイブリッドクエリ戦略ベースのALフレームワークを提案する。
提案するフレームワークの堅牢性は,3つの異なる環境と産業環境で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:38:14 GMT)
Tile Embedding: A General Representation for Procedural Level Generation
via Machine Learning [1.6] タイルをベースとした2Dゲームのための,統一的で手頃な表現であるタイル埋め込みを提案する。
我々は、既存の人間の注釈付きゲームからタイルの視覚的および意味的な情報に基づいて訓練されたオートエンコーダを採用する。
我々は、この表現を、目に見えないタイルの余裕を予測し、注釈付きゲームや注釈なしゲームのためのPLGML表現として機能する能力に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 04:48:48 GMT)
Explicitly Multi-Modal Benchmarks for Multi-Objective Optimization [1.5] 我々は,多目的最適化問題におけるマルチモーダリティをモデル化し,これをベンチマーク問題に応用する。
モデルでは、モードは対象関数の特異性に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:51:32 GMT)
Learning post-processing for QRS detection using Recurrent Neural
Network [1.4] 本研究は,QRS検出文献に見られるポストプロセッシングを,中等度,高度の2段階に分類する。
GRU(Gated Recurrent Unit)と呼ばれる適切なディープラーニングモジュールによって、処理後しきい値の設定を明示的に回避するために、しきい値が学習されることを推奨している。
その結果、GRUは後処理レベルとQRS検出性能をGRUベースの後処理で学習することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:14:14 GMT)
Accelerated Componentwise Gradient Boosting using Efficient Data
Representation and Momentum-based Optimization [1.3] コンポーネントワイズ強化(CWB)は、解釈可能性を保証するためのベースラーナーとして追加モデルを構築する。
CWBの欠点の1つは、メモリと実行時の計算複雑性である。
本稿では,CWBの特性を損なうことなく,これらの問題を克服する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:49:52 GMT)
To Charge or To Sell? EV Pack Useful Life Estimation via LSTMs and
Autoencoders [1.2] バッテリーパックの有効寿命(RUL)を維持すれば、再利用が可能である。
電池パックの残余市場価値を定量化するために、正しいRUL推定を用いることができる。
本稿では,LSTMとオートエンコーダに基づくディープラーニング手法を用いて,リイオン電池のRULを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:09:01 GMT)
Hitting the Target: Stopping Active Learning at the Cost-Based Optimum [1.2] アクティブな学習は、従来の完全教師付き学習と同じようなパフォーマンスを維持しながら、ラベルの少ない機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
本論文は,実世界のシナリオで使用する基準の停止について,実践者に対して実行可能なアドバイスを初めて行ったものである。
本研究は, 停止基準の大規模比較として, 精度・ラベルトレードオフの定量化のためのコスト尺度, 評価したすべての停止基準の公開実装, 停止基準の評価のためのオープンソースフレームワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 21:33:34 GMT)
Self-Knowledge Distillation with Progressive Refinement of Targets [1.1] プログレッシブ自己知識蒸留(PS-KD)という,単純で効果的な正則化法を提案する。
PS-KDは、訓練中にハードターゲットを柔らかくするために、モデルの知識を徐々に蒸留する。
分析の結果,PS-KDは,試料の分類の難しさに応じて勾配を再スケーリングすることで,硬い試料採掘の効果を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:09:26 GMT)
HowSumm: A Multi-Document Summarization Dataset Derived from WikiHow
Articles [1.1] textscHowSummは、クエリ中心のマルチドキュメント要約(qMDS)タスクのための新しい大規模データセットである。
このユースケースは、既存のマルチドキュメント要約(MDS)データセットでカバーされているユースケースとは異なる。
我々は,textscHowSumm を利用して要約研究を進めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 04:44:32 GMT)
Flow Plugin Network for conditional generation [1.1] デフォルトでは、サンプリングプロセスを制御することができません。つまり、特定の属性セットを持つサンプルを生成することはできません。
基本モデルを再学習することなく、与えられた属性セットを持つオブジェクトの生成を可能にする新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:26:57 GMT)
Multi-domain semantic segmentation with pyramidal fusion [1.0] 我々は,ECCV 2020で開かれたロバスト・ビジョン・チャレンジに応募する。
コンテストでは、同じモデルを3つの異なるドメインから7つのベンチマークに送信する必要がある。
私たちのアプローチは、ピラミッド融合を備えたSwiftNetアーキテクチャに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:55:02 GMT)
A Logic-Based Framework for Natural Language Inference in Dutch [1.0] このシステムは2つの$lambda$-calculusを使っており、それぞれ構文理論と意味論として使われている。
最近作成されたオランダの自然言語推論データセットの推論パイプラインを評価し,有望な結果を得た。
私たちの知る限りでは、推論パイプラインはオランダにとって初めての論理ベースのシステムです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:34:46 GMT)
Noisy Text Data: Achilles' Heel of popular transformer based NLP models [1.0] 我々は,一般的なNLPタスクにおいて,一般的なトランスフォーマーベースNLPモデルの性能が劣ることを示す。
さらに、データのノイズが大きくなるにつれて、性能が低下することを示す。
この結果から,NLPモデルを微調整しながら,データセット内のノイズの有無が異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:45:31 GMT)
UoB at SemEval-2021 Task 5: Extending Pre-Trained Language Models to
Include Task and Domain-Specific Information for Toxic Span Prediction [0.8] Toxicityはソーシャルメディアで広く普及しており、オンラインコミュニティの健康に大きな脅威をもたらしている。
近年,多くのNLPタスクにおいて最先端の成果を達成している事前学習型言語モデルの導入により,自然言語処理へのアプローチ方法が変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:29:06 GMT)
Learning Online Visual Invariances for Novel Objects via Supervised and
Self-Supervised Training [0.8] 本稿では,複数の変換を行う合成3Dオブジェクトの画像を認識するためのトレーニングモデルにより,標準的なCNNが人間のようなオンライン不変性をサポートできるかどうかを評価する。
変換対象を訓練した標準教師付きCNNは,10クラスから50個のオブジェクトを抽出して訓練しても,新しいクラスで強い不変性を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:36:56 GMT)
Process Extraction from Text: state of the art and challenges for the
future [0.8] 自動プロセスディスカバリは、プロセスモデルの抽出と適用のためのアルゴリズム手法の開発を目的としている。
テキストからのプロセス発見は、まだ開発の初期段階の研究領域であり、実際の文書にスケールすることはめったにない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:12:24 GMT)
EvadeDroid: A Practical Evasion Attack on Machine Learning for Black-box
Android Malware Detection [0.7] 本稿では,ブラックボックス型Androidマルウェア検出装置を回避すべく,実用的な回避攻撃であるEvadeDroidを提案する。
EvadeDroidは、一連の機能保存変換をモルフィックマルウェアインスタンスを良質なものにします。
EvadeDroidのハードおよびソフトラベル攻撃に対する有効性を示す実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:39:40 GMT)
Quantum and Classical Data Transmission through Completely Depolarising
Channels in a Superposition of Cyclic Orders [0.6] N の代替因数順序の重ね合わせに N を完全に非偏極チャネルを配置する能力は、1/N の誤差で量子情報の伝達を可能にすることを示す。
順序の重畳に量子チャネルを配置する能力は、N との古典的な通信能力の増大につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:14:33 GMT)
A Comparative Study of Transformer-Based Language Models on Extractive
Question Answering [0.5] 事前訓練された言語モデルをトレーニングし、複数の質問応答データセットでそれらを微調整する。
F1スコアを基準として、RoBERTaとBARTが事前トレーニングされたモデルは、すべてのデータセットで最高のパフォーマンスを発揮します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:23:19 GMT)
MSHCNet: Multi-Stream Hybridized Convolutional Networks with Mixed
Statistics in Euclidean/Non-Euclidean Spaces and Its Application to
Hyperspectral Image Classification [0.4] ハイパースペクトル画像(HSI)は、豊富な空間スペクトルコンテキスト情報を含む。
HSI分類のためのDNNを用いたスペクトル情報と空間情報を効果的に組み合わせることが、新しい研究ホットスポットとなっている。
本稿では,HSIをセグメント化するための多視点補完情報を学習・融合するための,新しいマルチストリームハイブリッド畳み込みネットワーク(MSHCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:35:40 GMT)
Explanation as a process: user-centric construction of multi-level and
multi-modal explanations [0.3] 本稿では,マルチレベルとマルチモーダルな説明を組み合わせたプロセスベースアプローチを提案する。
私たちは、解釈可能な機械学習アプローチであるインダクティブロジックプログラミングを使用して、理解可能なモデルを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:26:21 GMT)
Predicting Chemical Hazard across Taxa through Machine Learning [0.3] 分類学と実験装置の関連性を分析し,それらを考慮に入れれば,分類性能の大幅な向上が期待できることを示す。
我々は、一般的な機械学習モデル(K-nearest neighbors、ランダムフォレスト、ディープニューラルネットワーク)と、最近提案されたリード・アクロス構造活動関係(RASAR)モデルを用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:33:58 GMT)
Noise-Tolerant Quantum Tokens for MAC [0.3] トークン化MACまたはTMACは関連する暗号プリミティブである。
BB84状態に基づくTMACの基本構成を提供する。
我々の建設は14%の騒音に耐えることができ、これが最初の耐雑音性TMAC建設となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:38:37 GMT)
Quantum speed limit for the maximum coherent state under squeezed
environment [0.3] 減衰したJaynes-Cummingsモデルとdephasingモデルという2つの典型的なモデルを考える。
圧縮された環境下での減衰したJaynes-Cummingsモデルでは、量子速度制限時間は、圧縮されたパラメータ$r$の増加とともに大きくなる。
量子速度制限時間は、システムと環境の間の結合強度にも影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 01:08:47 GMT)
Towards Robust and Transferable IIoT Sensor based Anomaly Classification
using Artificial Intelligence [0.3] 本稿では,AIに基づく異常分類のための頑健かつ伝達可能な手法が実現可能かどうかを考察する。
遠心ポンプの異なるモデルと前処理ステップを使用して、異なる環境だけでなく、同じ状態で解体され、動作に戻される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:20:58 GMT)
Sonorant spectra and coarticulation distinguish speakers with different
dialects [0.2] 本研究の目的は, ストレス音と非ストレス音のスペクトル分布に及ぼす言語品種の影響を明らかにすることである。
ソノラントのスペクトルモーメントと調音効果の組み合わせは、ソノラントの言語的(ストレスと音韻)と社会言語的(言語多様性)の特性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:18:18 GMT)
Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series [0.2] Dartsは時系列のためのPythonの機械学習ライブラリです。
Dartsは、ARIMAのような古典的なモデルから最先端のディープニューラルネットワークまで、さまざまなモデルを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:18:57 GMT)
What motivates people to telework? Exploratory study in a
post-confinement context [0.0] この研究は、従業員のためのテレワークへの新たな関心と、それの潜在的な理由は何か、という質問に焦点を当てている。
その結果、テレワークの採用は、回答者にとって現実的であり、その経験を積んだ人たちには、技術上の障壁がほとんどなく、利用のモチベーションと能力が強いことが示唆された。
この研究は、テレワークの採用は公的組織と民間組織の両方にとって持続可能であり、批判的な審査と議論が必要であることを指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:40:40 GMT)
Using Contrastive Learning and Pseudolabels to learn representations for
Retail Product Image Classification [0.0] 本研究では,Convnetのバックボーン全体を微調整して商品イメージの分類を行うために,コントラスト学習と擬似ラベルに基づく雑音学習を用いて,精度の高い表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:29:05 GMT)
Turbulent field fluctuations in gyrokinetic and fluid plasmas [0.0] 磁気閉じ込め核融合炉の設計・開発における重要な不確実性は、エッジプラズマの乱流を予測することである。
ドリフト還元ブラジンスキー二流体理論は、実験において何十年にもわたってシミュレーションされた境界プラズマを持つ還元方程式の集合である。
静電二流体理論と電磁ジャイロキネティック・モデリングの乱流変動に関する最初の直接的定量的比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:46:51 GMT)
Suppressing information storage in a structured thermal bath:
Objectivity and non-Markovianity [0.0] 非マルコフの情報は、非マルコフの証人によって捉えられる。
本稿では,量子ダーウィン主義のパラダイムからPIP(Partial Information Plot)の古典的台地をいかに抑制するかを示す。
システムの観点からは,任意のモデル限界の環境下での計測において,アクセス可能な情報の符号化が不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:16:00 GMT)
Solving the Dirichlet problem for the Monge-Amp\`ere equation using
neural networks [0.0] 深部入力凸ニューラルネットワークを用いたアンザッツを用いて,モンジュ・アンペア方程式の凸一意解を求めることができることを示す。
解析の一環として、音源関数における特異点と雑音の影響について検討し、非自明な領域を考察し、この手法が高次元でどのように機能するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 10:00:05 GMT)
Solution of quantum eigenvalue problems by means of algebraic
consistency conditions [0.0] 我々は、シュリンガー方程式の解を知らなくても、様々な量子固有値問題の解法に応用できる簡単な手順を提案する。
提示された材料は、特に大学生や若い物理学者にとって有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 23:27:20 GMT)
Scaling Bayesian Optimization With Game Theory [0.0] 本稿では,高次元ブラックボックス関数の最適化のためのアルゴリズムであるBayesian Optimization with Fictitious Play (BOFiP)を提案する。
BOFiP は元の高次元空間を、重複しない次元の集合によって定義されるいくつかの部分空間に分解する。
BOFiPは、サブスペース内のBOを交互に検索し、サブスペース間の情報交換を行い、サブスペース関数の評価を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:55:26 GMT)
Robotic Lever Manipulation using Hindsight Experience Replay and Shapley
Additive Explanations [0.0] 本稿では,説明可能なDeep Reinforcement Learningを用いたロボットレバー制御について述べる。
まず、Deep Deterministic Policy GradientアルゴリズムとHindsight Experience Replay技術を用いてポリシーを訓練する。
そして、実際の環境にポリシーを移し、ほとんどのエピソードでシミュレーションされた環境と同等のパフォーマンスを達成する。
政策の決定を説明するために,実環境におけるエピソードに基づいた説明モデルを作成するため,SHAP法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:24:34 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） (Thu, 7 Oct 2021 15:25:30 GMT)
Relational Quantum Mechanics is about Facts, not States: A reply to
Pienaar and Brukner [0.0] 我々は、vCaslav Brukner と Jacques Pienaar によって提起された量子力学のリレーショナル解釈に対する反論に答える。
我々は、解釈の生存可能性に疑問を呈するどころか、それらがそれを鋭くし、明確にしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:37:09 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） (Thu, 7 Oct 2021 14:55:24 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） (Thu, 7 Oct 2021 13:01:34 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） (Thu, 7 Oct 2021 04:42:38 GMT)
PRRS Outbreak Prediction via Deep Switching Auto-Regressive
Factorization Modeling [0.0] 畜産業界における流行予測のための流行分析枠組みを提案する。
我々は、豚業界で最も費用がかかるウイルス感染症、すなわちPRRSウイルスの研究に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:40:28 GMT)
Non-adaptive Heisenberg-limited metrology with multi-channel homodyne
measurements [0.0] 一般線形ネットワークに符号化されたパラメータの推定において,最終的なハイゼンベルクスケーリング感度を実現するプロトコルを示す。
結果として、このプロトコルはパラメータの事前の粗い推定やネットワークの適応を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:03:38 GMT)
Neural Networks, Inside Out: Solving for Inputs Given Parameters (A
Preliminary Investigation) [0.0] 我々は、観測者がANNパラメータが多くの反復でどのように進化するかを観察できる問題について検討するが、データセットは彼にとって難解である。
例えば、これはANNパラメータ(中間パラメータがリークされた場所)の複数パーティの計算における逆の盗聴である可能性がある。
彼は方程式のシステムを作り、それを解いてデータセットを復元できるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:40:30 GMT)
Multivariate Anomaly Detection based on Prediction Intervals Constructed
using Deep Learning [0.0] 提案手法は,よく確立された統計モデルに対するものである。
我々は3つのディープラーニングアーキテクチャ、すなわちカスケードニューラルネットワーク、貯水池コンピューティング、長期記憶のリカレントニューラルネットワークに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:34:31 GMT)
Lie algebra for rotational subsystems of a driven asymmetric top [0.0] 駆動された非対称トップローターの有限次元部分系のリー代数を構成するための解析的アプローチを提案する。
それぞれの回転レベルは空間の等方性により縮退し、縮退は回転励起によって増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:40:34 GMT)
Learning Pessimism for Robust and Efficient Off-Policy Reinforcement
Learning [0.0] 時間差学習における過大評価バイアスを補償するオフポリティ深い強化学習アルゴリズム。
そこで本研究では,このような悲観主義を実践するために,新たな学習可能なペナルティを提案する。
また,2つのTD学習で批判者とともにペナルティを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:13:19 GMT)
InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual
Information Maximization [0.0] 局所的特徴と大域的高レベル特徴の相互情報に基づく教師なし画像表現の新しい手法を提案する。
最初のステップでは、ローカル機能とグローバル機能に基づいて、イメージをセグメント化する。
第2のステップでは,各クラスの局所的特徴と高次特徴との相互関係を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:01:42 GMT)
Improving Adversarial Robustness for Free with Snapshot Ensemble [0.0] スナップショットアンサンブル(Snapshot ensemble)は、複数のローカルミニマを単一のトレーニングプロセスで組み合わせて最終的な予測を行う、新しいアンサンブル手法である。
スナップショットアンサンブルに基づいて,実装が容易な新しい手法を提案する。
私たちのアルゴリズムはずっとシンプルですが、結果は元のアルゴリズムよりも正確です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 00:41:45 GMT)
Impact of COVID-19 Policies and Misinformation on Social Unrest [0.0] 我々は、西欧8か国と米国の4か国における社会不安(抗議)、健康結果、公衆衛生命令、誤情報との相互作用に焦点を当てる。
我々は、高い抗議活動の時期と、時間とともに抗議活動の総数を特定するために、バイナリ抗議指標の1～3週間の予測を作成しました。
ベルギーを除くすべての地域で、我々のさまざまなデータストリームから少なくとも1つの特徴が抗議行動の予測であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 16:05:10 GMT)
HyperTeNet: Hypergraph and Transformer-based Neural Network for
Personalized List Continuation [0.0] パーソナライズされたリスト継続タスクのための自己アテンションハイパーグラフとトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャであるHyperTeNetを提案する。
グラフ畳み込みを用いて、同一タイプのエンティティ間のマルチホップ関係を学習する。
また、自己注意に基づくハイパーグラフニューラルネットワークを利用して、相互作用するエンティティ間の3次関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:50:20 GMT)
Human in the Loop for Machine Creativity [0.0] 我々は、創造的アプリケーションのための既存のHuman-in-the-loop(HITL)アプローチを概念化する。
モデル,インターフェース,機械の創造性に対する長期的影響について検討し,考察する。
テキスト,視覚,音,その他の情報を結合し,人や環境の自動解析を行うマルチモーダルHITLプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:42:18 GMT)
Heterogeneous Overdispersed Count Data Regressions via Double Penalized
Estimations [0.0] 2つの偏回帰係数のラッソ推定器のオラクル不等式を初めて証明する。
シミュレーションと実データ解析の両方が、新しい手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:20:49 GMT)
Goal-Directed Design Agents: Integrating Visual Imitation with One-Step
Lookahead Optimization for Generative Design [0.0] このノートは、設計を逐次生成するための学習戦略を強化することができる目標指向エージェントを開発するために、DLAgentsの上に構築されている。
ゴール指向のDLAgentは、データから学んだ人間の戦略と、目的関数の最適化を利用することができる。
これは、学習した設計戦略を強化するだけでなく、目に見えない設計問題にも適応できる、フィードバックを効率的に利用できるデザインエージェントフレームワークを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:13:20 GMT)
Generic tool for numerical simulation of transformation-diffusion
processes in complex volume geometric shapes: application to microbial
decomposition of organic matter [0.0] 本稿では,複素体積幾何学形状における変換拡散過程の数値シミュレーションのための一般的な枠組みを提案する。
我々はMOSAIC法を大幅に一般化し、改良し、より汎用的で効率的な数値シミュレーション手法を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 01:01:48 GMT)
General bound on the performance of counter-diabatic driving acting on
dissipative spin systems [0.0] 反断熱駆動(英: Counter-diabatic driving、CD)は、非断熱励起に対処するために設計された量子制御理論の技法である。
我々は、駆動型スピンボソンモデルをプロトタイプ的な設定とみなす。
時間依存性の系-バス結合角を許容すれば、得られた境界は飽和し、単位忠実度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） (Thu, 7 Oct 2021 00:50:34 GMT)
From Weighted Conditionals of Multilayer Perceptrons to a Gradual
Argumentation Semantics [0.0] ファジィなマルチ参照セマンティクスは、最近、重み付けされた条件付き知識ベースに対して提案され、多層パーセプトロンの論理的セマンティクスの開発に利用されている。
このセマンティクスは、段階的なセマンティクスのファミリーに関連する、段階的な議論セマンティクスを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:33:10 GMT)
Federated Learning from Small Datasets [0.0] フェデレーション学習は、複数のパーティが、ローカルデータを共有せずに、共同モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
そこで本研究では,局所モデルの置換とモデルアグリゲーションを連動させる新しい手法を提案する。
置換は、各ローカルモデルをローカルデータセットのデージーチェーンに公開することで、データスパースドメインでのより効率的なトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:49:23 GMT)
Fast learning from label proportions with small bags [0.0] ラベル比率(LLP)からの学習では、教師付き学習と比較して、インスタンスはバッグにグループ化される。
本研究では,より効率的なアルゴリズムの設計を可能にする小袋の事例に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:11:18 GMT)
Evolutionary Computation-Assisted Brainwriting for Large-Scale Online
Ideation [0.0] 我々は大規模なオンライン思考のための進化支援脳書記法を考案した。
本手法では,参加者が提案するアイデアだけでなく,他の参加者が提案したアイデアも評価する。
評価結果は、参加者が露出できる良いアイデアを特定するために、進化計算で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 06:33:11 GMT)
Entropy scaling law and the quantum marginal problem: simplification and
generalization [0.0] 2次元の量子多体系に関連する量子境界問題の解を導入する。
この条件はより弱い条件、すなわち辺の局所的な整合性に置き換えられることを示す。
これにより、エントロピースケーリング則を満たす2次元の量子多体状態への解の適用性は対称性の有無にかかわらず拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:05:27 GMT)
Electromagnetic quantum shifts in relativistic Bose-Einstein
condensation [0.0] 荷電スカラー粒子の相対論的気体の圧力,密度,ボース・アインシュタイン凝縮温度の理想的な気体挙動から偏差を計算する。
我々は,超相対論的・非相対論的限界におけるこれらの量の式を取得し,相対論的場合の数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:14:56 GMT)
Efficient large-scale image retrieval with deep feature orthogonality
and Hybrid-Swin-Transformers [0.0] 本稿では,画像検索における最近の研究から概念を組み合わせ,拡張する方法を示す。
EfficientNetバックボーンとHybrid-Swin-Transformerを用いたローカル・グローバル機能(DOLG)の深層融合モデルについて論じる。
本稿では,画像検索のための識別的再分類手法について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:41:13 GMT)
EEG functional connectivity and deep learning for automatic diagnosis of
brain disorders: Alzheimer's disease and schizophrenia [0.0] 脳波時系列と深層学習から得られた関係の行列に基づく精神障害の自動診断法を提案する。
我々は,アルツハイマー病と統合失調症の患者を高い精度で分類できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 23:26:38 GMT)
Dzyaloshinskii-Moriya interaction as a fast quantum information
scrambler [0.0] ブラックホールは最も速い情報スクランブラであると推測されている。
DM相互作用が量子情報のスクランブル速度に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 17:34:09 GMT)
DoubleStar: Long-Range Attack Towards Depth Estimation based Obstacle
Avoidance in Autonomous Systems [0.0] DoubleStarは、2つの補完光源から純粋な光を投射することで、偽の障害物深度を注入する長距離攻撃である。
我々は自律システム用に設計された2台の商用ステレオカメラを攻撃した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 03:06:26 GMT)
Deterministic Preparation of Non-Gaussian Quantum States: Applications
in Quantum Information Protocols [0.0] 我々は、一元変換を適用することにより、非ガウス量子状態をオンデマンドで作成できるスキームを提案する。
結果として得られる状態は、二次空間における量子渦構造を示し、非ガウスの性質を確認する。
このような非ガウス量子状態は、対数ネガティビティとウィグナー関数の負の体積によって定量化されるような、絡み合いの量の増加も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 05:42:27 GMT)
Detecting Autism Spectrum Disorders with Machine Learning Models Using
Speech Transcripts [0.0] 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、子どもの相互作用、コミュニケーション、他者との交流に影響を及ぼす神経発達障害として定義される。
ASDを正確に診断する現在の方法は、侵襲的、時間的、退屈である。
音声を使った機械学習モデル、顔からのコンピュータービジョン、網膜、脳MRI画像など、この疾患を正確にタイムリーに検出する新しい技術が急速に発展しつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 09:10:15 GMT)
Design of an Intelligent Vision Algorithm for Recognition and
Classification of Apples in an Orchard Scene [0.0] 本研究の目的は、ロボットリンゴ収穫機のための堅牢な視覚アルゴリズムを設計することである。
提案アルゴリズムは、果樹園のシーンで見つかった4種類のオブジェクトを識別し分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 07:31:44 GMT)
Design Strategy Network: A deep hierarchical framework to represent
generative design strategies in complex action spaces [0.0] この研究は、任意の複雑なアクション空間上の戦略を学習するデータ駆動の深層階層型フレームワークであるDesign Strategy Network (DSN)を紹介する。
階層的アーキテクチャは、すべてのアクション決定を分解し、設計空間における好ましい空間領域を第一に予測する。
その結果, DSNは政策表現の非階層的手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 19:29:40 GMT)
Deep Learning Model Explainability for Inspection Accuracy Improvement
in the Automotive Industry [0.0] 本研究の目的は, 溶接シームの分類精度と信頼性の向上に対する深層学習モデル説明可能性の寄与を把握し, 強調することである。
本稿では,モデル予測スコアとモデルの視覚的説明熱マップを組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
その結果,ハイブリッドモデルの性能は目標よりも相対的に高く,少なくとも18%の精度向上に寄与していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:23:00 GMT)
Data-driven behavioural biometrics for continuous and adaptive user
verification using Smartphone and Smartwatch [0.0] 行動バイオメトリックスと多要素認証(MFA)をブレンドするアルゴリズムを提案する。
本研究では,モーションベースバイオメトリックスを用いてユーザの身元を検証するための2段階のユーザ検証アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 02:46:21 GMT)
Curved Markov Chain Monte Carlo for Network Learning [0.0] グラフ上に定義された離散曲率測度に基づくネットワークに対する幾何学的に拡張されたマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを提案する。
実世界のデータから導かれる決定論的ネットワーク上で, 広い範囲のネットワーク統計に, より高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 12:59:02 GMT)
Correlations and commuting transfer matrices in integrable unitary
circuits [0.0] 本稿では,ヤン・バクスター方程式を満たすR-行列を基底ゲートとして選択し,相関関数を伝達行列形式により表現できるユニタリ回路を考える。
いずれの場合も、ベーテ方程式は積分可能なスピン-1 鎖 SU(2) 対称性に還元され、相関関数の計算に必要な固有状態の総数は大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:24:36 GMT)
Characterising and Tailoring Spatial Correlations in Multi-Mode
Parametric Downconversion [0.0] 空間領域における2光子波動関数の記述を定式化し、JTMA(Joint-transverse-momentum-amplitude)と呼ばれる。
本稿では,2Dpi$-measurementと呼ばれる単純な位相ステップスキャンを用いて,収集したJTMAを正確に再構築する,実用的で効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 13:40:28 GMT)
Bose-Einstein statistics for a finite number of particles [0.0] 本稿では、任意の量子系における有限個の粒子に対する大標準ボース=アインシュタイン統計(BE)について述べる。
凝縮を同定する熱力学量は、温度とフーガシティーの点で正確に計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 08:32:35 GMT)
A critical lattice model for a Haagerup conformal field theory [0.0] 奇妙な相関子の形式主義を用いて、2次元の批判的古典格子モデルを構築する。
我々は、ハアゲラップ共形場理論を支持するために、有限絡み合いスケーリングの形で説得力のある数値的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 14:57:52 GMT)
A composable autoencoder-based iterative algorithm for accelerating
numerical simulations [0.0] CoAE-MLSimは教師なし、低次元の局所的手法であり、商用PDEソルバで使われる重要なアイデアから動機づけられている。
計算速度、精度、スケーラビリティ、様々なPDE条件に対する一般化を実証するために、様々な複雑なエンジニアリングケースでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:22:37 GMT)
A New Simple Vision Algorithm for Detecting the Enzymic Browning Defects
in Golden Delicious Apples [0.0] 視覚アルゴリズムは、酵素的ブラウニングプロセスによって引き起こされるゴールデンデリシアスリンゴの表面欠陥を抽出し、識別するように設計されている。
提案した視覚アルゴリズムの画像処理部は, リンゴの欠陥表面積を97.15%の精度で抽出した。
以上の特徴から, 平均0.0065以下の画像は, 欠陥リンゴに属さないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 15:53:41 GMT)
A Meta-learning Approach to Reservoir Computing: Time Series Prediction
with Limited Data [0.0] 本研究では,実験プロセスから適切なモデル構造を自動的に抽出するデータ駆動型手法を提案する。
簡単なベンチマーク問題に対して,我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 18:23:14 GMT)
5G Traffic Prediction with Time Series Analysis [0.0] トラフィックを生成するアプリケーションの3つの主要な目的を分類しようと試みる。
予測・分類システムの設計は,Long Short Term Memory Modelを用いて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 20:24:34 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） (Thu, 7 Oct 2021 01:37:14 GMT)
$\bar{G}_{mst}$:An Unbiased Stratified Statistic and a Fast Gradient
Optimization Algorithm Based on It [0.0] barG_mst$をベースとしたMSSGという新しいアルゴリズムは、他のsgdライクなアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Oct 2021 11:48:55 GMT)