Semantic Image Alignment for Vehicle Localization [111.6] 単眼カメラからのセマンティックセグメンテーションを用いた高密度セマンティックマップにおける車両位置推定手法を提案する。
既存の視覚的ローカライゼーションアプローチとは対照的に、システムは追加のキーポイント機能、手作りのローカライゼーションランドマーク抽出器、高価なLiDARセンサーを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:40:15 GMT)
Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning [108.9] 下流タスクにおける大規模事前学習言語モデルの微調整は、NLPにおけるデファクト学習パラダイムとなっている。
近年の研究では,少数の(外部)パラメータのみを微調整するだけで高い性能が得られるパラメータ効率の伝達学習法が提案されている。
我々は、最先端のパラメータ効率変換学習手法の設計を分解し、それらの相互接続を確立する統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:22:26 GMT)
Stable Prediction on Graphs with Agnostic Distribution Shift [105.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ランダムにトレーニングとテストデータを分離した様々なグラフタスクに有効であることが示されている。
しかし、実際のアプリケーションでは、トレーニンググラフの分布はテストグラフとは異なるかもしれない。
本稿では,グラフ上での局所的およびグローバル的に安定な学習と予測を可能にする,GNNのための新しい安定な予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:45:47 GMT)
ViDT: An Efficient and Effective Fully Transformer-based Object Detector [97.7] 検出変換器は、オブジェクト検出のための最初のエンドツーエンド学習システムである。
視覚変換器は、画像分類のための最初の完全変換器ベースのアーキテクチャである。
本稿では、視覚・検出変換器(ViDT)を統合し、効果的で効率的な物体検出装置を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:32:05 GMT)
Discover, Hallucinate, and Adapt: Open Compound Domain Adaptation for
Semantic Segmentation [91.3] 意味的セグメンテーションのための教師なしドメイン適応(UDA)が近年注目を集めている。
我々は,発見,幻覚,適応の3つの主要な設計原則に基づく新しいフレームワークを提案する。
我々は、標準ベンチマークGTAからC自動運転へのソリューションの評価を行い、新しい最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:20:09 GMT)
Adaptive Sampling for Heterogeneous Rank Aggregation from Noisy Pairwise
Comparisons [85.6] ランキングアグリゲーション問題では、各項目を比較する際に、様々な精度レベルが示される。
本稿では,ノイズのあるペアワイズ比較によってアイテムのランクを推定する,除去に基づくアクティブサンプリング戦略を提案する。
提案アルゴリズムは,商品の真のランキングを高い確率で返却できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:51:55 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） (Fri, 8 Oct 2021 03:28:23 GMT)
An Empirical Study of the Collapsing Problem in Semi-Supervised 2D Human
Pose Estimation [80.0] 半教師付き学習は、ラベルなし画像の探索によってモデルの精度を高めることを目的としている。
私たちは相互に教え合うために2つのネットワークを学びます。
各ネットワーク内の容易なイメージに関するより信頼性の高い予測は、他のネットワークに対応するハードイメージについて学ぶように教えるために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:59:57 GMT)
Taming Sparsely Activated Transformer with Stochastic Experts [76.1] 我々は、新しいエキスパートベースモデルTHOR(Transformer witH StOchastic ExpeRts)を提案する。
THORモデルは正規化損失を使用してトレーニングされ、専門家はトレーニングデータからだけでなく、すべての専門家が一貫した予測を行うように、他の専門家からも学習される。
その結果,THORモデルの方がパラメータ効率が良く,TransformerモデルやMoEモデル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） (Fri, 8 Oct 2021 17:15:47 GMT)
ModeRNN: Harnessing Spatiotemporal Mode Collapse in Unsupervised
Predictive Learning [75.3] そこで本研究では,繰り返し状態間の隠れ構造表現を学習するための新しい手法であるModeRNNを提案する。
データセット全体にわたって、異なるモードがスロットの混合に対して異なるレスポンスをもたらすため、ModeRNNが構造化された表現を構築する能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:47:54 GMT)
Toward a Visual Concept Vocabulary for GAN Latent Space [74.1] 本稿では,GANの潜在空間で表現される原始視覚概念のオープンエンド語彙を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法は, 層選択性に基づく知覚的正当方向の自動識別, 自由形, 構成的自然言語記述による人為的アノテーションの3つの要素から構成される。
実験により、我々のアプローチで学んだ概念は信頼性があり、構成可能であることが示され、クラス、コンテキスト、オブザーバをまたいで一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:58:19 GMT)
Pathologies in priors and inference for Bayesian transformers [72.0] ベイズ推定を用いた予測不確実性の観点からトランスフォーマーモデルを改善する試みは成功していない。
変換器の重み空間推定は, 近似後部に関係なくうまく動作しないことがわかった。
本稿では,ディリクレ分布の暗黙的再パラメータ化に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:35:27 GMT)
RelaySum for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [71.4] 分散機械学習では、労働者はローカルデータのモデル更新を計算する。
労働者は中心的な調整なしに隣人とのみ通信するため、これらの更新はネットワーク上で徐々に伝播する。
このパラダイムは、全接続のないネットワーク上での分散トレーニングを可能にし、データのプライバシ保護と、データセンタでの分散トレーニングの通信コストの削減を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:55:32 GMT)
Symbolic Register Automata for Complex Event Recognition and Forecasting [70.7] シンボリックレジスタオートマタ(シンボリックレジスタオートマタ、英: Symbolic Register Automata、SRA)は、シンボリックレジスタとレジスタオートマタの組み合わせである。
本稿では、イベントストリーム上のパターンを検出するために、複合イベント認識においてSRAがどのように使用できるかを示す。
また、イベントのストリームを消費するSRAの挙動を確率論的に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:04:51 GMT)
A Study of Low-Resource Speech Commands Recognition based on Adversarial
Reprogramming [70.5] 低リソース音声コマンド認識(SCR)のための新しいAR手法を提案する。
ARプロシージャは、(対象領域から)音響信号を修正して、事前訓練されたSCRモデルを再利用することを目的としている。
提案したAR-SCRシステムについて,アラビア語,リトアニア語,マンダリン語を含む3つの低リソースSCRデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:07:35 GMT)
Collaging Class-specific GANs for Semantic Image Synthesis [68.9] 本稿では,高分解能なセマンティック画像合成のための新しい手法を提案する。
1つのベースイメージジェネレータと複数のクラス固有のジェネレータで構成される。
実験により,本手法は高解像度で高品質な画像を生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:46:56 GMT)
Monte Carlo simulations of the S-shaped neutron guides with asymmetric
concave and convex surface coatings [68.8] 我々は、視線を除外することのみを考慮して、最小S字型ガイドの構築の定式化を開発する。
これらのガイドシステムを最適化することを目的として、本研究のシミュレーションでは、異なるスーパーミラーを持つシナリオも検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:16:25 GMT)
Mixability made efficient: Fast online multiclass logistic regression [68.8] 我々は、混合性は最適な後悔を伴うアルゴリズムを得るための強力なツールであることを示した。
結果として得られる手法は、しばしば計算の複雑さに悩まされ、実用性が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:22:05 GMT)
Unsupervised Pose-Aware Part Decomposition for 3D Articulated Objects [68.7] 本研究では,機械的関節を有する人工関節オブジェクトを対象とする新しい環境に対処するため,PD(unsupervised Pose-aware Part Decomposition)を提案する。
本研究は,(1)非原始的な暗黙的表現による部分分解の教師なし学習を促進させ,(2)単一フレーム形状の監督下での協調パラメータとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:53:56 GMT)
Active Learning of Neural Collision Handler for Complex 3D Mesh
Deformations [68.1] 3次元変形メッシュにおける衝突の検出と処理を行う頑健な学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は教師あり学習法より優れ, 精度は93.8-98.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:08:31 GMT)
KG-FiD: Infusing Knowledge Graph in Fusion-in-Decoder for Open-Domain
Question Answering [68.0] 検索した通路間の構造的関係を知識グラフで利用することにより,ノイズのある通路をフィルタする新しい手法KG-FiDを提案する。
我々は,KG-FiDが解答一致スコアの最大1.5%向上し,計算コストの40%程度でFiDに匹敵する性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:39:59 GMT)
Heavy Ball Momentum for Conditional Gradient [67.6] 条件勾配、別名フランク・ウルフ(FW)アルゴリズムは、機械学習と信号処理の応用において、十分に文書化された利点がある。
この研究は、重い球運動量と、そのFWへの影響を扱う。
FWにおける重い球運動量の有用性を数値解析により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:50:00 GMT)
Contrastive Learning for Source Code with Structural and Functional
Properties [66.1] 本稿では,ソースコードの特徴に基づいて事前学習に焦点を当てた,新たな自己教師型モデルBOOSTを提案する。
私たちは、機能的に等価なコードを生成する自動化された構造誘導型コード変換アルゴリズムを採用しています。
私たちは、対照的な学習目標を通じて、機能的に等価なコードをより近く、異なるコードに近づける方法で、モデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:56:43 GMT)
UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and
MLP [62.4] 本稿では,コンボリューション,トランスフォーマー,COCOの最適組み合わせを共同で探索し,一連の全演算型ネットワークアーキテクチャを構築することを提案する。
広範に使われているストリップド・コンボリューション (strided convolution) あるいはプール・ベース・ダウンサンプリング・モジュールは,演算子を結合してネットワークを形成する場合,性能上のボトルネックとなる。
変換器と演算子によって捕捉されるグローバルなコンテキストによりよく対処するために,2つの新しいコンテキスト対応ダウンサンプリングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:09:40 GMT)
CheerBots: Chatbots toward Empathy and Emotionusing Reinforcement
Learning [60.3] 本研究では,複数の共感型チャットボットがユーザの暗黙の感情を理解し,複数の対話のターンに対して共感的に応答する枠組みを提案する。
チャットボットをCheerBotsと呼びます。CheerBotsは検索ベースまたは生成ベースで、深い強化学習によって微調整されます。
共感的態度で反応するため,CheerBotsの学習支援としてシミュレーションエージェントである概念人間モデルを開発し,今後のユーザの感情状態の変化を考慮し,共感を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:44:47 GMT)
Hybrid Random Features [60.1] ハイブリッドランダム特徴(HRF)と呼ばれるソフトマックスとガウス核の線形化のための新しいランダム特徴法を提案する。
HRFは、カーネル推定の品質を自動的に適応し、定義された関心領域の最も正確な近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:22:59 GMT)
LCS: Learning Compressible Subspaces for Adaptive Network Compression at
Inference Time [57.5] 本稿では,ニューラルネットワークの「圧縮可能な部分空間」を訓練する手法を提案する。
構造的・非構造的空間に対する推定時間における微粒な精度・効率のトレードオフを任意に達成するための結果を示す。
我々のアルゴリズムは、可変ビット幅での量子化にまで拡張し、個別に訓練されたネットワークと同等の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:03:34 GMT)
Multidirectional Conjugate Gradients for Scalable Bundle Adjustment [57.2] 本稿では,正規方程式の解を最大61%高速化する手法を提案する。
複数の探索方向を含む古典的条件付き共役勾配の探索空間を拡大する。
結果として得られたアルゴリズムは、より少ないイテレーションを必要とするため、大規模な再構築の大幅なスピードアップにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:21:44 GMT)
Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for
Multi-Behavior Recommendation [56.1] 本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。
KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。
KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:44:00 GMT)
A study on the efficacy of model pre-training in developing neural
text-to-speech system [55.9] 本研究の目的は,モデル事前学習がTSシステム性能に肯定的に寄与する理由と方法を明らかにすることである。
トレーニング前のデータを元のサイズの1/8に減らすと,TSシステムは同等の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:09:28 GMT)
M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion
Parameter Pretraining [55.2] 極端なモデルのトレーニングには大量の計算とメモリフットプリントが必要です。
本稿では,高メモリフットプリント要求大モデルのための簡単なトレーニング戦略"Pseudo-to-Real"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:24:51 GMT)
Field Extraction from Forms with Unlabeled Data [53.9] 本研究では,未ラベルデータを用いたフォームからフィールド抽出を行う新しいフレームワークを提案する。
我々は,未ラベル形式からノイズの多い擬似ラベルをマイニングするためのルールベース手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:50:12 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） (Fri, 8 Oct 2021 07:29:14 GMT)
Robustness Evaluation of Transformer-based Form Field Extractors via
Form Attacks [51.0] 我々は,OCRレベルとフォームレベルの両方からのフォームアタックに対する最先端フィールド抽出器の脆弱性を評価するために,14種類の新しいフォームトランスフォーメーションを導入する。
実際の請求書と領収書を用いてロバストネス評価を行い、総合的な研究分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:58:24 GMT)
SCFlow: Optical Flow Estimation for Spiking Camera [50.8] スパイキングカメラは、特に高速シーンのモーション推定において、現実の応用において大きな可能性を秘めている。
光フロー推定は画像ベースおよびイベントベースの視覚において顕著な成功を収めているが、既存の手法はスパイクカメラからのスパイクストリームに直接適用することはできない。
本稿では、スパイキングカメラのための光フロー推定のための新しいディープラーニングパイプラインSCFlowについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:16:45 GMT)
Meta-Learning with Task-Adaptive Loss Function for Few-Shot Learning [50.6] 数ショットの学習シナリオでは、新しい目に見えない例を一般化し、うまく実行するのが課題だ。
各タスクに適応する損失関数を備えた新しいメタ学習フレームワークを導入する。
提案フレームワークはMeta-Learning with Task-Adaptive Loss Function (MeTAL) と名付けられ,様々な領域における有効性と柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:07:21 GMT)
Trident Pyramid Networks: The importance of processing at the feature
pyramid level for better object detection [50.0] 我々はTrident Pyramid Network (TPN)と呼ばれる新しいコアアーキテクチャを提案する。
TPNはより深い設計を可能にし、コミュニケーションベースの処理と自己処理のバランスを改善する。
TPNコアをオブジェクト検出ベンチマークで使用した場合,BifPNベースラインを1.5 APで上回り,一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:59:59 GMT)
Pick Your Battles: Interaction Graphs as Population-Level Objectives for
Strategic Diversity [49.7] 我々は、集団内の個人がどのように相互作用するかを慎重に構造化することで、多様なエージェントの集団を構築する方法について研究する。
我々のアプローチは,エージェント間の情報の流れを制御するインタラクショングラフに基づいている。
マルチエージェント・トレーニングにおける多様性の重要性を証明し,様々な相互作用グラフを適用したゲームにおけるトレーニング・トラジェクトリ,多様性,パフォーマンスに与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:29:52 GMT)
Ranking Cost: Building An Efficient and Scalable Circuit Routing Planner
with Evolution-Based Optimization [49.2] そこで我々は、効率よくトレーニング可能なルータを形成するための新しい回路ルーティングアルゴリズム、Randing Costを提案する。
提案手法では,A*ルータが適切な経路を見つけるのに役立つコストマップと呼ばれる新しい変数群を導入する。
我々のアルゴリズムはエンドツーエンドで訓練されており、人工データや人間の実演は一切使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:22:45 GMT)
Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain
Adaptation [47.9] 我々は、ソースデータがない場合に、ソース事前学習されたモデルをターゲット領域に適応させる、ソースフリー領域適応問題に対処する。
対象データの局所親和性を定義し, 局所親和性の高いデータ間のラベルの整合性を促進することによって, この固有構造を捉える。
本研究では, この地域構造を, 地域住民, 相互隣人, 及び拡張近所を考慮し, 効率的に把握できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:40:18 GMT)
On the Implicit Biases of Architecture & Gradient Descent [46.3] 本稿では、トレーニングデータに適合する典型的なネットワークは、既にかなり一般化されているが、勾配降下は、大きなマージンを持つネットワークを選択することにより、さらに一般化を向上させることができることを見出した。
新しい技術ツールは、アーキテクチャの暗黙のバイアスと勾配降下の両方を含む一般化の微妙なポートレートを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:36:37 GMT)
How to Train Neural Networks for Flare Removal [45.5] ニューラルネットワークをトレーニングして、初めてレンズフレアを取り除きます。
我々のデータ合成手法は正確なフレア除去に不可欠である。
我々の技術で訓練されたモデルは、様々なシーン、照明条件、カメラの実際のレンズフレアによく一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 00:48:27 GMT)
Fair Regression under Sample Selection Bias [45.4] サンプル選択バイアス下での公正回帰のためのフレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、バイアス補正とラグランジュ双対性のために古典的なヘックマンモデルを採用している。
実世界の3つのデータセットで実験を行い、実験結果からアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:35:12 GMT)
Causal ImageNet: How to discover spurious features in Deep Learning? [44.1] 現実世界でディープニューラルネットワークの信頼性が欠如している主な理由は、真のラベルとは因果関係のない、刺激的な入力機能に大きく依存しているためである。
本研究では,汎用モデルの推論に使用される刺激的および因果的視覚特性のサブセットを発見するための,スケーラブルなフレームワークを提案する。
これらのニューラルな特徴アノテーションは、人間の監督なしに多くの画像に非常によく一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:55:05 GMT)
Learning to Describe Solutions for Bug Reports Based on Developer
Discussions [43.4] 本稿では,議論の中で関連する内容を合成することで,ソリューションの簡潔な自然言語記述を生成することを提案する。
そこで本研究では,現在進行中の議論において,ソリューションに関する十分なコンテキストがリアルタイムに現れるかどうかを判断する二次的タスクを提案する。
我々は,バグレポートに関連付けられたリポジトリの変更からノイズを抑える新しい手法を用いて,これらのタスクのためのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:39:55 GMT)
KaraSinger: Score-Free Singing Voice Synthesis with VQ-VAE using
Mel-spectrograms [42.6] そこで我々はKaraSingerと呼ばれる新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
KaraSingerは、歌唱音声のメルスペクトルを離散コード列に圧縮するベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)と、対応する歌詞が与えられた離散コードを予測する言語モデル(LM)とを備える。
複数のアマチュア歌手が歌った550曲の英語ポップソングのプロプライエタリコレクションを用いて,提案したデザイン選択の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:00:23 GMT)
Adversarial Token Attacks on Vision Transformers [40.7] ビジョントランスフォーマーは、畳み込みネットワークとは対照的に、パッチトークンベースの自己注意機構に依存している。
ブロック間隔に基づく逆トークン攻撃を設計することにより,これら2つのモデルの基本的な相違について検討する。
ResNetsは単一トークン攻撃に対する堅牢な精度で最大$sim30%の精度でTransformerモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:00:16 GMT)
Skeleton-based Relational Reasoning for Group Activity Analysis [40.5] スケルトン情報を活用して、そこから直接個人間の相互作用を学習します。
本実験は,複数対人インタラクションをモデル化するスケルトンベースのアプローチの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:05:35 GMT)
Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network [39.7] 我々は新しい交通予測フレームワーク-時空間グラフ拡散ネットワーク(ST-GDN)を開発した。
特にST-GDNは階層的に構造化されたグラフニューラルネットワークアーキテクチャであり、局所的な地域的な地理的依存関係だけでなく、グローバルな視点から空間的意味論も学習する。
複数の実生活トラフィックデータセットの実験では、ST-GDNは最先端のベースラインの異なるタイプよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:19:06 GMT)
Revisiting Design Choices in Model-Based Offline Reinforcement Learning [39.0] オフライン強化学習により、エージェントは環境遷移の大規模な収集済みデータセットを利用して制御ポリシーを学習することができる。
本稿では、モデル数や仮想ロールアウト地平線など、他のハイパーパラメータとの相互作用を研究するための新しいプロトコルを比較し、設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:51:34 GMT)
Stereo Dense Scene Reconstruction and Accurate Laparoscope Localization
for Learning-Based Navigation in Robot-Assisted Surgery [37.1] 微小侵襲手術(MIS)における解剖情報と腹腔鏡位置の計算はロボット支援手術ナビゲーションの基本ブロックである
本稿では,複雑な解剖学的構造の3次元再構成による画像誘導腹腔鏡像の局在化を実現するための学習駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:12:18 GMT)
Token Pooling in Visual Transformers [37.1] 視覚変換器では、自己注意は主要なボトルネックではなく、例えば、計算の80%以上が完全に接続された層に費やされている。
本稿では,画像と中間トークン表現の冗長性を効果的に活用するトークンダウンサンプリング手法Token Poolingを提案する。
実験の結果,Token Poolingは最先端のダウンサンプリングに対する費用対精度のトレードオフを大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:22:50 GMT)
Unsupervised Cross-Lingual Transfer of Structured Predictors without
Source Data [37.1] 入力モデルを集約する手段は重要であり, 遠隔監視のための高確率構造を得るために, サブストラクチャの限界確率を乗じることの方が, 入力モデルよりもはるかに優れていることを示す。
本手法は18言語を対象に,係り受け解析とパート・オブ・音声による予測問題を考慮し,言語間セッティングで機能することが実証された。
分析の結果,提案手法は遠隔監視のためのノイズの少ないラベルを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:46:34 GMT)
Neural Strokes: Stylized Line Drawing of 3D Shapes [36.9] 本稿では3次元形状からスタイリングされた線図を作成するモデルを提案する。
モデルは3次元形状と視点を入力として取り、テクスチャ化されたストロークで描画を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:40:57 GMT)
Representation of professions in entertainment media: Insights into
frequency and sentiment trends through computational text analysis [36.5] 社会的な考えや傾向は、メディアの物語や映画的描写を規定し、それが人々の現実世界の信念や認識に影響を及ぼす。
我々は、テレビ番組のサブタイトルからの検索を容易にするために、プロフェッショナルグループとタイトルの検索可能な分類を作成する。
異なる職業の頻度や感情の傾向を分析し、ジャンル、生産国、タイトルタイプといったメディア属性がこれらの傾向に与える影響を調査し、メディア字幕における職業の出現が実際の雇用統計と相関しているかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:05:08 GMT)
Momentum Doesn't Change the Implicit Bias [36.3] 我々は運動量に基づく最適化の暗黙バイアスを分析する。
モデルパラメータと最大マージン解の間のギャップを解析するためのツールとして,新しいリアプノフ関数を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:37:18 GMT)
Score-based diffusion models for accelerated MRI [35.3] 本研究では,画像中の逆問題を容易に解けるような条件分布からデータをサンプリングする方法を提案する。
我々のモデルは、訓練のためにのみ等級画像を必要とするが、複雑な値のデータを再構成することができ、さらに並列画像まで拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:42:03 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|$はサイズを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:01:06 GMT)
Topology-Imbalance Learning for Semi-Supervised Node Classification [35.0] グラフデータは、ラベル付きノードの非対称な位相特性から、ユニークな不均衡の源を明らかにする。
我々は、グラフトポロジの不均衡の度合いを測定するために、影響コンフリクトの検出(Totoro)を考案する。
本稿では,トポロジ不均衡問題に対処するモデルに依存しないReNodeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:57:38 GMT)
Privacy-Aware Communication Over the Wiretap Channel with Generative
Networks [34.7] エンド・ツー・エンド・ラーニング(エンド・ツー・エンド・ラーニング)を用いて,ワイアタップ・チャネル上でのプライバシ・アウェア・コミュニケーションについて検討する。
可変オートエンコーダ (VAE) を用いたジョイントソースチャネル符号化 (JSCC) を用いたデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:47:24 GMT)
Propagating State Uncertainty Through Trajectory Forecasting [34.5] 軌道予測は(雑音の多い)上流の知覚によって入力が生成されるため不確実性に囲まれている。
ほとんどの軌道予測法は上流の不確かさを考慮せず、最も類似した値のみを取る。
本稿では,新しい統計的距離に基づく損失関数である軌道予測において,知覚状態の不確実性を取り入れた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 00:47:03 GMT)
Observations on K-image Expansion of Image-Mixing Augmentation for
Classification [34.0] 本論文は, ディリクレ前処理に基づく新しいK-image混合増量法を導出する。
本手法は,従来の2画像法よりも,分類精度,損失ランドスケープの形状,対向ロバスト性などの広範な実験と解析により,より堅牢で一般化された分類器を訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:58:20 GMT)
A Regularized Wasserstein Framework for Graph Kernels [32.6] 最適輸送の正規化に基づくグラフカーネルの学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、新しい最適輸送距離計量、すなわち正則化ワッサーシュタイン(RW)の不一致を提供する。
我々は12のデータセットを用いて16の最先端のベースラインに対して,我々の手法を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:25:47 GMT)
Semi-supervised learning objectives as log-likelihoods in a generative
model of data curation [32.5] データキュレーションの生成モデルにおいて、SSLの目的をログライクな形式として定式化する。
おもちゃのデータにベイジアンSSLの証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:49:36 GMT)
Near-Optimal Reward-Free Exploration for Linear Mixture MDPs with
Plug-in Solver [32.2] 報酬信号のガイダンスを使わずにRLモデルを効率的に学習するためのアプローチを提案する。
特に、私たちは、探索フェーズにおけるモデル学習に集中するプラグインソルバアプローチを採用しています。
新たな探索アルゴリズムを確立することで,プラグインアプローチは環境との相互作用を$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） (Fri, 8 Oct 2021 01:49:27 GMT)
Optimal Transport Graph Neural Networks [31.2] 現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャは、集約グラフ表現に平均または総和ノードを埋め込む。
本稿では,パラメトリックプロトタイプを用いたグラフ埋め込み計算モデルOT-GNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:54:45 GMT)
Neural Link Prediction with Walk Pooling [31.1] ウォークプールと呼ばれる新しいプール方式に基づくリンク予測を提案する。
トポロジカルアルゴリズムの表現性とニューラルネットワークの機能学習能力を組み合わせる。
これは、すべての一般的なリンク予測ベンチマークで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:52:12 GMT)
Dataset Condensation with Distribution Matching [30.6] データセットの凝縮は、元々の大きなトレーニングセットを、はるかに小さな学習された合成セットに置き換えることを目的としている。
トレーニングコストを大幅に削減する,単純かつ効果的なデータセット凝縮手法を提案する。
その効率により、我々はより現実的で大規模なデータセットに適用し、洗練されたニューラルアーキテクチャを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:02:30 GMT)
Global Context Enhanced Social Recommendation with Hierarchical Graph
Neural Networks [29.8] 階層型グラフニューラルネットワーク(SR-HGNN)を用いた新しいソーシャルレコメンデーションフレームワークを提案する。
特に,リレーショナル・アウェア・グラフ・ニューラルネットを設計し,コラボレーティブ・セマンティクスをレコメンデーション・フレームワークに注入する。
さらに、低レベルのユーザ埋め込みと高レベルのグローバル表現の相互情報学習パラダイムに基づいて、社会関係エンコーダを用いたSR-HGNNをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:26:04 GMT)
Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation [29.6] 我々は、アイテムやユーザ間で依存する知識をレコメンデーションフレームワークに注入する知識認識結合グラフニューラルネットワーク(KCGN)を提案する。
KCGNは,グローバルグラフ構造認識のための相互情報を活用することにより,高次ユーザ・アイテム関係符号化を実現する。
さらに、動的マルチタイプユーザ-イテム対話パターンをキャプチャする機能により、KCGNをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:13:51 GMT)
Evaluating generative networks using Gaussian mixtures of image features [28.8] 本研究では,2組の画像に対して生成ネットワークの性能を評価する尺度を開発した。
画像摂動に対して、FIDがWaMよりも感度が高いことを含む、FIDに対するWaMの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:58:29 GMT)
Deep-Dup: An Adversarial Weight Duplication Attack Framework to Crush
Deep Neural Network in Multi-Tenant FPGA [28.8] 本稿では, FPGA の被害者テナントにおける DNN モデルに対して, 敵対的テナントが敵的障害を注入できる新しい攻撃フレームワークである Deep-Dup を提案する。
提案したDeep-Dupは、2つの人気のあるディープラーニングアプリケーションのために開発されたマルチテナントFPGAプロトタイプで実験的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:18:27 GMT)
A Loss Curvature Perspective on Training Instability in Deep Learning [28.7] 学習力学における損失の曲率の影響を理解するため,多くの分類課題における損失ヘッセンの進化について検討した。
条件付けの観点から,学習率のウォームアップはバッチ正規化と同じくらいのトレーニング安定性を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:25:48 GMT)
Graph-Enhanced Multi-Task Learning of Multi-Level Transition Dynamics
for Session-based Recommendation [28.7] セッションベースのレコメンデーションは、eコマースからオンライン広告サービスまで、幅広いオンラインアプリケーションにおいて中心的な役割を果たす。
既存のセッションベースレコメンデーション技術の大部分は、時間順および多レベル相互依存関係構造で表される複雑な遷移ダイナミクスを捉えるために十分に設計されていない。
マルチレベル遷移ダイナミクス(MTD)を用いたマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:34:05 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） (Fri, 8 Oct 2021 08:33:30 GMT)
Maximize the Exploration of Congeneric Semantics for Weakly Supervised
Semantic Segmentation [27.2] グラフニューラルネットワーク(P-GNN)を,同一のクラスラベルを含む異なる画像からの自己検出パッチに基づいて構築する。
PASCAL VOC 2012ベンチマークで実験を行い、そのモデルにより最先端の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:59:16 GMT)
Toward Annotator Group Bias in Crowdsourcing [26.8] また,同集団内のアノテータは,アノテーションタスクにおいて一貫したグループバイアスを呈する傾向にあることを示した。
我々は、新しい拡張期待最大化(EM)トレーニングアルゴリズムを用いて、アノテータ群バイアスを捕捉する新しい確率的グラフィカルフレームワークGroupAnnoを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:54:36 GMT)
A Few More Examples May Be Worth Billions of Parameters [26.1] モデルパラメータ数の増加とラベル付き例数の増加のダイナミクスについて検討する。
オープンな質問応答タスクでは、トレーニングセットを拡大してもパフォーマンスは向上しない。
対照的に、分類、抽出的質問応答、および複数の選択タスクは、追加の例から非常に恩恵を受けており、数百のサンプルを集めることは、しばしば「価値のある」数十億のパラメータである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:51:52 GMT)
Multiplex Behavioral Relation Learning for Recommendation via Memory
Augmented Transformer Network [25.6] 本研究では,メモリ拡張トランスフォーマーネットワーク(MATN)を提案する。
MATNフレームワークでは、まずトランスフォーマーに基づくマルチビヘイビア関係エンコーダを開発し、学習された相互作用表現をクロスタイプ行動関係を反映させる。
MATNをスーパーチャージするメモリアテンションネットワークを提案し、異なる種類の振る舞いのコンテキスト信号をカテゴリ固有の潜在埋め込み空間にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:54:43 GMT)
Accelerating Multi-Objective Neural Architecture Search by Random-Weight
Evaluation [24.4] 我々は,CNNの品質を定量化するために,RWE(Random-Weight Evaluation)と呼ばれる新しい性能評価指標を導入する。
RWEは最後の層のみをトレーニングし、残りの層をランダムに重み付けする。
提案手法は,2つの実世界の探索空間における最先端性能を持つ効率的なモデルの集合を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:35:20 GMT)
Input Length Matters: An Empirical Study Of RNN-T And MWER Training For
Long-form Telephony Speech Recognition [24.4] 本稿では,RNN-Transducer(RNN-T)モデルの単語誤り率(WER)に及ぼす発話長の訓練効果に関する実証的研究を行う。
ログ損失(RNN-T損失)と最小単語誤り率(MWER損失)の2つのトレーニング目標を比較した。
実験の結果、長文音声におけるWERは、双方の損失に対して、訓練発話の長さが大きくなるにつれて大幅に減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 00:50:46 GMT)
Graph Meta Network for Multi-Behavior Recommendation [24.3] 本稿では,マルチビヘイビアパターンモデリングをメタラーニングパラダイムに組み込むために,グラフメタネットワークを用いたマルチビヘイビアレコメンデーションフレームワークを提案する。
我々の開発したMB-GMNは、型に依存した行動表現を明らかにする能力により、ユーザ-イテム相互作用学習を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:38:27 GMT)
TSK Fuzzy System Towards Few Labeled Incomplete Multi-View Data
Classification [24.0] これらの課題に対処するために,トランスダクティブ半教師付きマルチビューTSKファジィシステムモデリング法(SSIMV_TSK)を提案する。
提案手法は,未知のビュー計算,ラベルなしデータの擬似ラベル学習,ファジィシステムモデリングをひとつのプロセスに統合し,解釈可能なファジィルールを持つモデルを生成する。
実データを用いた実験の結果,提案手法は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:41:06 GMT)
Speeding up Deep Model Training by Sharing Weights and Then Unsharing [23.4] 本稿では,BERTモデルの簡易かつ効率的な学習手法を提案する。
提案手法では,繰り返しモジュールのスタックを含むBERTの特別な構造を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:23:34 GMT)
Directionally Decomposing Structured Light for Projector Calibration [22.1] プロジェクションマッピング(PM)の適用においては、固有のプロジェクターキャリブレーションが不可欠である。
本稿では、プロジェクターレンズの前方に最小限の作業量を必要とする実用的校正装置を提案する。
従来の手法と同じ精度で焦点距離と開口径の異なるプロジェクターをキャリブレーションできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:44:01 GMT)
Social Recommendation with Self-Supervised Metagraph Informax Network [21.4] 本稿では,ユーザの好み表現に社会的・知識に配慮した関係構造を組み込む可能性について検討する自己改善メタグラフInfor-max Network(SMIN)を提案する。
高次協調信号を注入するために、自己教師付きグラフベース協調フィルタリングの下で相互情報学習パラダイムを一般化する。
いくつかの実世界のデータセットに対する実験結果から,SMINモデルが様々な最先端レコメンデーション手法に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:18:37 GMT)
Extragradient Method: $O(1/K)$ Last-Iterate Convergence for Monotone
Variational Inequalities and Connections With Cocoercivity [21.2] Extragradient Method (EG) Korpelevichは、サドル点と変分不等式問題を解く最も一般的な方法の1つである。
最適化コミュニティにおける長い歴史と重要な関心にもかかわらず、EGの収束に関する重要なオープンな疑問が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:16:12 GMT)
Universal Joint Approximation of Manifolds and Densities by Simple
Injective Flows [20.4] 射出膨張要素からなるニューラルネットワークは,その上に支持された密度と同時に多様体のクラスを近似する。
この結果は、よく知られた結合と自己回帰フローに適用できる。
研究対象のネットワークは、正確なレイヤーワイド・プロジェクション結果を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:29:24 GMT)
Inferring Offensiveness In Images From Natural Language Supervision [20.3] ウェブから自動的に取り除かれた大規模な画像データセットには、カテゴリや攻撃的なイメージといった軽蔑的な用語が含まれる可能性がある。
我々は、事前学習されたトランスフォーマー自体が、大規模ビジョンデータセットの自動キュレーションのための方法論を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:19:21 GMT)
The Eval4NLP Shared Task on Explainable Quality Estimation: Overview and
Results [20.2] ソース変換ペアが与えられた場合、このタスクは、翻訳の全体的な品質を示す文レベルスコアを提供するだけでなく、翻訳品質に悪影響を及ぼす単語を識別することで、このスコアを説明する必要がある。
共有タスクのデータ, ガイドライン, 評価設定を提示し, 6つのシステムについて記述し, 結果を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:57:08 GMT)
RPT: Toward Transferable Model on Heterogeneous Researcher Data via
Pre-Training [20.0] マルチタスク型自己教師型学習ベース研究者データ事前学習モデル RPT を提案する。
研究者のデータをセマンティックドキュメントセットとコミュニティグラフに分割する。
モデル全体を学習するための3つの自己教師型学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:42:09 GMT)
Computing an Optimal Pitching Strategy in a Baseball At-Bat [19.9] 野球のat-batは、投手とバッターのマッチアップです。
ゼロサムゲームとして,この出会いの新たなモデルを提案する。
原則として、このゲームは古典的なアプローチで解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:09:08 GMT)
Hierarchical Conditional End-to-End ASR with CTC and Multi-Granular
Subword Units [19.7] エンドツーエンドの自動音声認識では、単語レベルのシーケンスを認識するのに適した表現を暗黙的に学習することが期待される。
接続型時間分類(CTC)に基づく階層型条件付きモデルを提案する。
LibriSpeech-100h, 960h, TEDLium2の実験結果から, 提案モデルが標準CTCモデルよりも改良されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:15:58 GMT)
Boundary-aware Transformers for Skin Lesion Segmentation [19.3] 自動皮膚病変分割の課題に対処する新しい境界対応トランス (BAT) を提案する。
具体的には,新たなバウンダリワイドアテンションゲート(BAG)をトランスフォーマに統合し,トランスフォーマを介してグローバルな長距離依存性を効果的にモデル化すると同時に,バウンダリワイド先行知識をフル活用することで,より局所的な詳細を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:43:34 GMT)
How Can AI Recognize Pain and Express Empathy [18.7] 痛みや共感などの感覚や感情的な経験は、精神的および身体的健康に関係している。
痛みの自動認識の現在の推進力は、ますます多くの医療要件によって動機付けられている。
本稿では,コンピュータによる痛み認識と人工共感実装の現況について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:58:57 GMT)
Toward a Human-Level Video Understanding Intelligence [16.7] 我々は、ビデオクリップを視聴し、ビデオストーリーについて人間と会話できるAIエージェントの開発を目指している。
本稿では,映像理解知能の効果的かつ実用的な評価を行うためのビデオチューリングテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:41:18 GMT)
Performance optimizations on deep noise suppression models [15.3] 本研究では,深部雑音抑圧(DNS)モデルの予測時間を高速化するアーキテクチャ探索として,等級構造プルーニングが果たす役割について検討する。
ベースライン上での最大7.25倍の推論高速化を実現し,スムーズなモデル性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:00:01 GMT)
Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering [15.1] 本稿では,データ表現の自己表現を学習するために,適切に設計されたニューラルネットワークを用いた,自己表現型ネットワーク(SENet)と呼ばれる,サブスペースクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
私たちのSENetは、トレーニングデータに望ましい特性を持つ自己表現係数を学習するだけでなく、サンプル外のデータも処理します。
特に、SENetはMNIST、Fashion MNIST、Extended MNISTで高い競争力を発揮し、CIFAR-10で最先端のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:06:06 GMT)
Uncertainty quantification in the Bradley-Terry-Luce model [15.0] 本稿では,MLEとスペクトル推定という,近年注目されている2つの推定器に焦点を当てた。
統一的な証明戦略を用いることで,両推定器の急激かつ均一な非漸近的拡張を導出する。
我々の証明は、二階ベクトルの自己整合方程式と、新しい二階解法に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:06:30 GMT)
Entanglement Swapping in Quantum Switches: Protocol Design and Stability
Analysis [14.6] 量子スイッチは量子ネットワークにおいて重要なコンポーネントであり、エンタングルメントスワップにより、エンドノード間で最大に絡み合ったペアを分配する。
本研究では,量子スイッチにおけるエンタングルメントスワップ操作をスケジュールするプロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:24:29 GMT)
Global Explainability of BERT-Based Evaluation Metrics by Disentangling
along Linguistic Factors [14.2] 我々は意味論、構文学、形態学、語彙的重複を含む言語的要因に沿ってメートル法スコアをアンタングルする。
異なるメトリクスがすべての側面をある程度捉えていることを示すが、これらはすべてBLEUやROUGEと同じように、語彙重なりにかなり敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 22:40:33 GMT)
Channel Estimation and Secret Key Rate Analysis of MIMO Terahertz
Quantum Key Distribution [14.2] テラヘルツ(THz)周波数で動作するMultiple-Input multiple-output (MIMO)連続可変量子鍵分布(CVQKD)システムの秘密鍵レート(SKR)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:09:35 GMT)
Learning Sparse Graphs with a Core-periphery Structure [14.1] 本稿では,コア周辺構造ネットワークに関連するデータ生成モデルを提案する。
ネットワークのコア部分における密接な(疎い)接続を誘導するスパースグラフとニューダルコアスコアを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:41:30 GMT)
Statistical Regeneration Guarantees of the Wasserstein Autoencoder with
Latent Space Consistency [14.1] We investigated the statistics of Wasserstein Autoencoder (WAE)。
We provide statistics guarantees that WAE achieves the target distribution in the latent space。
本研究は、WAEが潜在法則の形で圧縮された後に再構築できる分布のクラスを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:26:54 GMT)
Nash Convergence of Mean-Based Learning Algorithms in First Price
Auctions [13.3] 我々は,決定論的型を持つ入札者が平均的学習アルゴリズムを用いて入札を学習する,価格オークションを繰り返し検討する。
2つの意味での入札力学のナッシュ収束特性を完全に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:01:27 GMT)
Active learning for interactive satellite image change detection [12.9] 本稿では,衛星画像変化検出のための新しい能動学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は対話的で,質問と回答のモデルに基づいて,サンプル衛星画像対の関連性についてオラクルに質問する。
自然災害後の衛星画像変化検出作業(竜巻)に関する実験は,提案手法の関連性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:59:12 GMT)
Cross-modal Knowledge Distillation for Vision-to-Sensor Action
Recognition [12.7] 本研究では、VSKDフレームワークをエンドツーエンドで導入する。
このVSKDフレームワークでは、テストフェーズ中にウェアラブルデバイスから必要となるのは時系列データ(加速度計データ)のみである。
このフレームワークは、エッジデバイスに対する計算要求を減らすだけでなく、計算コストのかかるマルチモーダルアプローチのパフォーマンスと密に一致した学習モデルも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:06:38 GMT)
HydraSum -- Disentangling Stylistic Features in Text Summarization using
Multi-Decoder Models [12.1] 現在のモデルの単一デコーダフレームワークを拡張した,新しい要約アーキテクチャであるHydraSumを紹介する。
提案モデルでは,各専門家,すなわちデコーダに対して,スタイリスティックな要約の学習と生成を奨励する。
トレーニングプロセスのガイド付きバージョンは、デコーダ間でどのサマリスタイルが分割されているかを明示的に規定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 22:49:49 GMT)
Certifying Robustness to Programmable Data Bias in Decision Trees [12.1] 学習者が生成したモデルは、潜在的なデータセットバイアスに対してポイントワイズで損なわれていることを証明します。
このアプローチでは,さまざまな次元にまたがるバイアスモデルを指定することが可能です。
フェアネス文献でよく用いられるデータセットに対する我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:15:17 GMT)
Meta-Learning 3D Shape Segmentation Functions [12.0] 本稿では,3次元形状を入力として,各3次元セグメント関数空間の事前予測を行うメタリアナとして,補助的なディープニューラルネットワークを導入する。
実験では,メタ3DSegと呼ばれるメタラーニング手法が,教師なし3次元形状のセグメンテーションの改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:50:54 GMT)
3D Meta-Segmentation Neural Network [12.0] 本稿では,3次元形状分割関数を課題とするメタラーニング手法を提案する。
本手法は,複数の3次元部分分割タスクをトレーニングすることにより,各3次元部分分割関数空間の事前学習を可能にする。
本モデルは,広く使用されているデータセットであるShapeNetの少数ショット設定により,より優れた部分セグメンテーション性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:47:54 GMT)
Machine Translation Verbosity Control for Automatic Dubbing [11.9] 本稿では,機械翻訳出力の冗長性を制御する新しい手法を提案する。
実験では、公開データセットを使用して、英語のスピーチをフランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語にダブします。
MT冗長性制御がビデオクリップの最終的な品質に与える影響を広範囲にわたる主観的テストで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:19:10 GMT)
How to Build a Curb Dataset with LiDAR Data for Autonomous Driving [11.6] ビデオカメラと3D LiDARは、検出を抑えるために自動運転車に搭載されている。
カメラベースストレッチ検出手法は、難解な照明条件に悩まされる。
テンプレートアノテーションや効率的なテンプレートラベリングアプローチを備えたデータセットは、要求が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:32:37 GMT)
BDC: Bounding-Box Deep Calibration for High Performance Face Detection [11.6] 現代のCNNベースの顔検出器は、大きなアノテートデータセットのため、大きな進歩を遂げている。
検出信頼性が高いが、ローカライゼーション精度の低い結果が一致しないと、検出性能がさらに向上する。
本稿では,一貫性のないアノテーションをモデル予測バウンディングボックスで合理的に置き換える新しいバウンディングボックスディープ(BDC)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:41:41 GMT)
Nonconvex-Nonconcave Min-Max Optimization with a Small Maximization
Domain [11.6] Y f(x,y) における max_y の $min_x 形式の最適化問題における近似一階定常点の探索問題について検討する。
我々のアプローチは、関数 $f(x,cdot)$ を $k 次テイラー近似($y$ で)に置き換え、ほぼ定常点を $Y$ で見つけることに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:46:18 GMT)
Is MC Dropout Bayesian? [11.2] MC Dropoutは、ベイズ近似計算(ABC)のための医療画像における主流の「フリーランチ」手法である
実際、MC Dropoutはベイズモデルを変えるため、近似推論のためにMC Dropoutの特性を疑問視する。
任意のモデル上での変分推論の必要性に対処するため、pytorchフレームワーク内で一般的なVIエンジンを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:53:46 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） (Fri, 8 Oct 2021 02:55:40 GMT)
ABCP: Automatic Block-wise and Channel-wise Network Pruning via Joint
Search [10.5] 本稿では,ブロックワイド・チャネルワイド・ネットワーク・プルーニング(ABCP)を提案し,ブロックワイド・チャネルワイド・プルーニング動作と深い強化学習を併用する。
従来のルールベースプルーニング法と比較して、このパイプラインは人間の労力を節約し、より低い精度の損失で高い圧縮比を達成する。
モバイルロボット検出データセットでテストされたYOLOv3モデルは、99.5%のFLOPを節約し、99.5%のパラメータを削減し、わずか2.8%のmAP損失で37.3倍の速度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 02:15:49 GMT)
Lightweight Convolutional Neural Networks By Hypercomplex
Parameterization [10.4] 超複素畳み込み層のパラメータ化を定義し、軽量で効率的な大規模畳み込みモデルを開発する。
提案手法は,データから直接,畳み込みルールとフィルタ組織を把握している。
様々な画像データセットとオーディオデータセットで実験を行うことにより、このアプローチの複数のドメインに対する汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:57:19 GMT)
When Can We Learn General-Sum Markov Games with a Large Number of
Players Sample-Efficiently? [10.4] 本稿では,m$-player General-sum Markovゲームの設定において,学習目標がより優れたサンプル複雑性を許容するものについて検討する。
まず,$epsilon$-Coarse Correlated Equilibrium (CCE)を$widetildemathcalO(H5Smax_ile m A_i / epsilon2)$ episodesで学習するアルゴリズムを設計する。
第二に、マルコフポテンシャルゲームの重要な特別な場合を考え、$widet内で$epsilon$-approximate Nash平衡を学ぶアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:06:22 GMT)
Distinguishing rule- and exemplar-based generalization in learning
systems [10.4] 特徴レベルバイアスと例え-vs-ルールバイアスの2つの異なる帰納バイアスについて検討した。
ほとんどの標準ニューラルネットワークモデルは、模範に基づく外挿に対する正当性を持っている。
データ拡張、公平性、体系的一般化に関する研究において、これらの発見がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:37:59 GMT)
Explaining Reward Functions to Humans for Better Human-Robot
Collaboration [10.3] エージェント報酬関数を記述する説明可能なAI技術は、さまざまな設定で人間とロボットのコラボレーションを強化することができる。
価値アライメント設定では、エージェントは人間の報酬関数を相互作用を通じて推測し、人間のタスクを補助することを目的としている。
本稿では,報酬説明手法における情報モダリティの分類,報酬理解のための評価手法のスイートの提案,ドメインの複雑さの4つの軸の導入について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:27:23 GMT)
Sentiment Analysis and Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discussions [10.2] われわれは、Twitter上で新型コロナウイルスに関するツイートを詳細に分析する。
その結果、大多数の人はワクチンの有効性に自信を持ち、ワクチン接種を希望していることがわかった。
否定的なツイートは、しばしばワクチン不足の苦情、注射後の副作用、ワクチン接種後の死亡の可能性と関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:30:17 GMT)
Pyxis: An Open-Source Performance Dataset of Sparse Accelerators [10.2] PYXISはスパースデータ上の特別なアクセラレータのパフォーマンスデータセットである。
PYXISはオープンソースであり、新しいアクセラレータ設計とパフォーマンス統計でPYXISを常に成長させています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:46:51 GMT)
Graphs as Tools to Improve Deep Learning Methods [9.8] 深層学習法を改善するためのツールとしてグラフを用いた最近の研究をレビューする。
この章は、DNNの中間層を視覚化し、データ表現を視覚化し、グラフの目的関数を最適化し、学習プロセスを規則化するツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:38:05 GMT)
On the Limitations of Multimodal VAEs [9.4] マルチモーダル変分オートエンコーダ(VAE)は、弱い教師付きデータに対する効率的な生成モデルとして期待されている。
弱い監督の利点にもかかわらず、単調なVAEと比較すると、遺伝子品質の差が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:28:28 GMT)
Dynamic Binary Neural Network by learning channel-wise thresholds [9.4] 信号関数の動的学習可能なチャンネルワイドしきい値とPRELUのシフトパラメータを組み込んだ動的BNN(DyBNN)を提案する。
DyBNNはReActNetの2つのバックボーン(MobileNetV1とResNet18)に基づいており、ImageNetデータセット上で71.2%と67.4%のトップ1精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:41:36 GMT)
Hankel-structured Tensor Robust PCA for Multivariate Traffic Time Series
Anomaly Detection [9.1] 本研究では,空間データにおける異常検出のためのRPCAのハンケル構造テンソルバージョンを提案する。
劣化した行列を低ランクのハンケルテンソルとスパース行列に分解する。
本手法は, 合成データと乗客フロー時系列を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:35:39 GMT)
Phone-to-audio alignment without text: A Semi-supervised Approach [8.8] テキストに依存しない2つのWav2Vec2ベースのモデルを導入する。
半教師付きモデルであるWav2Vec2-FSは、コントラスト学習とフォワード和損失によって直接音声のアライメントを学習する。
他のモデルであるWav2Vec2-FCは、強制整列ラベルに基づいて訓練されたフレーム分類モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:30:24 GMT)
En route to nanoscopic quantum optical imaging: counting emitters with
photon-number-resolving detectors [8.5] 生物学的経路の基本的な理解には、最小侵襲のナノ光学分解能イメージングが必要である。
高分解能イメージングへの多くのアプローチは、蛍光分子や量子ドットのような単一エミッタの局在化に依存している。
本研究では,エミッタのアンサンブルから放出される光子の個数の量子的測定により,エミッタの個数と放出確率が決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:52:42 GMT)
HowSumm: A Multi-Document Summarization Dataset Derived from WikiHow
Articles [8.5] 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,新たな大規模データセットであるHowSummを提案する。
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異なり、教育や産業のシナリオに適用できる。
データセットの作成について述べ、他の要約コーパスと区別するユニークな特徴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:39:29 GMT)
New Insights into Graph Convolutional Networks using Neural Tangent
Kernels [8.5] 本稿では,グラフに関する半教師付き学習に着目し,その観察をNutral Tangent Kernels (NTK) のレンズを通して説明する。
我々は、無限に広いGCNに対応するNTK(スキップ接続なしで)を導出する。
得られたNTKを用いて、適切な正規化を行うと、ネットワーク深さがGCNの性能を劇的に低下させるとは限らないことを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:36:52 GMT)
Automatic annotation of visual deep neural networks [8.4] 本稿では,自然言語処理技術に基づく視覚深度ニューラルネットワークの自動アノテーション手法を提案する。
コンピュータビジョンに関する3つの国際会議において、72論文の平均適用率は90%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:39:03 GMT)
DPUV3INT8: A Compiler View to programmable FPGA Inference Engines [8.1] FPGA DPUV3INT8の設計とコンパイラの取り組みについて述べる。
Resnet50_v1用の手動SW-HWソリューションは、私たちのFPGA実装の2倍の画像を毎秒(スループット)で実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:33:12 GMT)
The Layout Generation Algorithm of Graphic Design Based on
Transformer-CVAE [8.1] 本稿では,トランスフォーマーモデルと条件変分オートエンコーダ(CVAE)をグラフィックデザインレイアウト生成タスクに実装した。
これはLayoutT-CVAEと呼ばれるエンドツーエンドのグラフィックデザインレイアウト生成モデルを提案した。
既存の最先端モデルと比較して、当社が生成したレイアウトは、多くのメトリクスでより良く機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:36:02 GMT)
lambeq: An Efficient High-Level Python Library for Quantum NLP [8.0] 我々は、量子自然言語処理(QNLP)のための最初のハイレベルPythonライブラリであるlambeqを紹介する。
lambeqは、文字列ダイアグラムの構文解析、書き換え、単純化、アンザッツの生成と操作、および文の量子フレンドリーな表現を作成するための多くの構成モデルをサポートしている。
我々は,従来のパイプラインと量子パイプラインの両方を実装した,単純なNLPタスクの多数の実験を行うために,このツールキットを実際にテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:40:56 GMT)
Medical Dead-ends and Learning to Identify High-risk States and
Treatments [7.8] 状態空間のデッドエンドの可能性を特定する、本質的に異なるアプローチを導入します。
集中治療室の患者の状態に焦点をあて, 医療死亡者」は, 将来的な治療シーケンスによらず, 患者が退院することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:13:20 GMT)
Improving Pseudo-label Training For End-to-end Speech Recognition Using
Gradient Mask [7.8] 本稿では,エンド・ツー・エンドの音声認識モデルに対するアイデアを組み合わせるための新しいアプローチを提案する。
余分な損失関数がなければ、グラディエントマスクを使用して擬似ラベルのトレーニング時にモデルを最適化する。
半教師付き実験では、擬似ラベルの学習時のモデル性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:05:25 GMT)
Measure Twice, Cut Once: Quantifying Bias and Fairness in Deep Neural
Networks [7.8] 本稿では,2つのモデルのクラスワイドバイアスを定量的に評価する2つの指標を提案する。
これらの新しいメトリクスのパフォーマンスを評価し、その実践的応用を実証することにより、公平性だけでなくバイアスも測定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 22:35:34 GMT)
Perceived and Intended Sarcasm Detection with Graph Attention Networks [7.6] 社会的研究は、著者と聴衆の関係が、皮肉な用法と解釈に等しく関係していることを示唆している。
本研究では,(1)過去のツイートからのユーザコンテキストと(2)対話グラフにおけるユーザの会話近隣からのソーシャル情報とを併用したフレームワークを提案する。
会話スレッドでは,ユーザとツイートにグラフアテンションネットワーク(GAT)を,ユーザ履歴の密度の高い表現と組み合わせて使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:52:42 GMT)
Maximal gap between local and global distinguishability of bipartite
quantum states [7.6] 2つの二部分量子状態の判別において、局所的な量子測定(古典的な通信なしで)の有効性について、厳密で近似的な下限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:40:02 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） (Fri, 8 Oct 2021 15:46:36 GMT)
Temporal Convolutions for Multi-Step Quadrotor Motion Prediction [7.4] 提案するEnd2End-TCNは、将来の制御入力を統合した完全な畳み込みアーキテクチャであり、複数ステップの動作予測を1つの前方通過で計算する。
最終的にEnd2End-TCNは、攻撃的な屋内四極子飛行データセット上での多段階予測において、技術の状態を55%エラー削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:05:10 GMT)
Training Transition Policies via Distribution Matching for Complex Tasks [7.3] 階層的強化学習は、複雑な課題を解決するための単純なタスクに対して、低レベルのポリシーを活用することを目指している。
我々は,次の政策が期待するものに合致する状態と行動の分布を生み出すことによって,下級政策を円滑に結び付ける移行政策を導入する。
従来の手法よりも成功率の高い下級政策を円滑に結び付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:57:37 GMT)
Pose Refinement with Joint Optimization of Visual Points and Lines [6.8] VLSEという名前のCNNを革新的に設計したライン抽出の助けを借りて、ポーズ改善のためのポイントライン共同最適化手法を提案する。
本稿では,新しいライン表現を採用し,スタックド・ホールグラスネットワークに基づくハイブリッド畳み込みブロックをカスタマイズする。
初期粗いポーズでカメラポーズを最適化するために、以下のポイントラインジョイントコスト関数を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:22:51 GMT)
Dyn-Backdoor: Backdoor Attack on Dynamic Link Prediction [6.7] 動的リンク予測(DLP)のための新しいバックドアアタックフレームワークを提案する。
Dyn-BackdoorはGAN(Generative Adversarial Network)により多様な初期トリガーを生成する
実験の結果、Dyn-Backdoorは90%以上の成功率でバックドア攻撃に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:08:35 GMT)
Accessible Visualization via Natural Language Descriptions: A Four-Level
Model of Semantic Content [6.4] 可視化の自然言語記述によって伝達されるセマンティックコンテンツの概念モデルを提案する。
視覚障害者30名,視覚障害者90名を対象に,混合手法による評価を行い,どのセマンティック・コンテンツが最も有用か,それぞれに有意差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:37:25 GMT)
Cognitive Coding of Speech [6.4] 本稿では,2つの階層的抽象化レベルにおける文脈表現の教師なし抽出による音声の認知符号化手法を提案する。
この分解は、異なる時間スケールで動作している下段と上段の2段階のニューラルネットワークによって達成される。
音声圧縮を念頭に置いて,抽出した表現に対する次元縮小と低量子化の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:49:16 GMT)
GaitPrivacyON: Privacy-Preserving Mobile Gait Biometrics using
Unsupervised Learning [6.3] GaitPrivacyONは、被験者の機密情報を保存しながら正確な認証結果を提供する、新しい移動歩行生体認証手法である。
最初のモジュール(畳み込みオートエンコーダ)は、保護対象の機密属性を特定することなく、教師なしの方法で訓練される。
我々の知る限りでは、これは、教師なしの方法で訓練されたプライバシー保護方法を考える最初のモバイル歩行検証アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:32:26 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） (Fri, 8 Oct 2021 14:26:29 GMT)
Learning Topic Models: Identifiability and Finite-Sample Analysis [6.2] 本稿では,特定の統合可能性に基づく潜在トピックの最大確率推定器(MLE)を提案する。
シミュレーションと実データの両方について実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:35:42 GMT)
Combining Differential Privacy and Byzantine Resilience in Distributed
SGD [6.2] 本稿では,分散SGDアルゴリズムが標準パラメータサーバアーキテクチャにおいて,どの程度正確なモデルを学習できるかについて検討する。
特に$(alpha,f)$-Byzantineのレジリエンスに依存しているものは、正直な労働者がDPを強制すると無効となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:23:03 GMT)
Temperature as Uncertainty in Contrastive Learning [5.9] コントラスト法における不確実性スコアを温度再設定により簡易に生成する手法を提案する。
このアプローチを“温度と不確実性(Temperature as Uncertainty)”(TaU)と呼んでいる。
要約すると、TaUは対照的な学習のための不確実性を生成するための単純だが汎用的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:08:30 GMT)
Sharp finite-sample concentration of independent variables [5.8] 大偏差に関するサノフの定理の拡張を示す。
我々は、一致した濃度と反集中境界を持つ確率変数のテール確率を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:16:56 GMT)
SubTab: Subsetting Features of Tabular Data for Self-Supervised
Representation Learning [5.6] 私たちはTabular Data(SubTab)のサブセット機能である新しいフレームワークを紹介します。
本稿では,タブラルデータ(SubTab)のサブセット機能である新しいフレームワークを提案する。
我々は、自動エンコーダ設定で、その機能の一部分からデータを再構成することで、その基盤となる表現をよりよく捉えることができると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:11:09 GMT)
Opportunities for Machine Learning to Accelerate Halide Perovskite
Commercialization and Scale-Up [5.6] ハロゲン化ペロブスカイトの商業化を妨げる実用的課題を概観する。
機械学習(ML)ツールがどのように役立つかについて論じる。
MLツールを特定の業界のニーズに適応させる上で、業界と学術のパートナーシップがいかに役立つかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:35:46 GMT)
Iterative Decoding for Compositional Generalization in Transformers [5.3] シーケンシャル・ツー・シークエンス・ラーニングでは、トランスフォーマーは極端に長い例に対して正しい出力を予測できないことが多い。
本稿では,Seq2seq学習に代わる反復復号法を提案する。
反復復号により訓練されたトランスフォーマーはPCFGデータセット上でセq2seqよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:52:25 GMT)
Federated Learning for Big Data: A Survey on Opportunities,
Applications, and Future Directions [5.1] 本稿では,ビッグデータサービスやアプリケーションにおけるフェデレーション学習の利用状況について調査する。
我々は、ビッグデータ取得、ビッグデータストレージ、ビッグデータ分析、ビッグデータプライバシ保護など、主要なビッグデータサービスにおけるFLの使用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:36:43 GMT)
MilliTRACE-IR: Contact Tracing and Temperature Screening via mm-Wave and
Infrared Sensing [4.7] ミリTRACE-IR(ミリTRACE-IR)は、ミリ波レーダーと赤外線イメージングシステムである。
このシステムは、距離と体温の完全な自動測定を実現する。
体温の高い人は、熱カメラセンサによって確実に検出され、その後、レーダーによって非侵襲的な方法で大きな屋内エリアを追跡される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:58:36 GMT)
Large Scale Audio Understanding without Transformers/ Convolutions/
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） (Fri, 8 Oct 2021 18:17:09 GMT)
Accountability in AI: From Principles to Industry-specific Accreditation [4.0] 最近のAI関連のスキャンダルは、AIのアカウンタビリティに注目を向けている。
本稿では2つの貢献をするために公共政策とガバナンスから文献を引用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:37:11 GMT)
Calibrated decoders for experimental quantum error correction [3.3] 我々は、特にフラグ付きエラーイベントの追加使用により、量子メモリを保存します。
全てのエラーイベントは、物理量子ビットの高速な中間回路測定とリセットを用いて抽出された。
このデコーダを比較するために,部分的なポストセレクション方式を用いて,完全なポストセレクションの10倍のデータを保持した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:52:54 GMT)
AAAI FSS-20: Artificial Intelligence in Government and Public Sector
Proceedings [3.3] AAAI Fall Symposium on Artificial Intelligence in Government and Public Sector, Washington, DC, USA, November 13-14, 2020
講演者:アンドリュー・ハモンド、アンドリュー・ハモンド、アンドリュー・ハモンド。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:35:11 GMT)
Explaining the Attention Mechanism of End-to-End Speech Recognition
Using Decision Trees [3.1] 我々は、音声認識において、注意機構が自身に与える影響を説明するために、決定木を用いる。
その結果,アテンションレベルはエンコーダやデコーダのパターンよりも,以前の状態に大きく影響していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:36:09 GMT)
ALL-IN-ONE: Multi-Task Learning BERT models for Evaluating Peer
Assessments [2.5] 本稿では、最先端の事前学習言語表現モデルBERTとDistilBERTを利用して、ピアレビューコメントを評価するための2つのMTLモデルを提案する。
以上の結果から,BERTベースのモデルでは,単一特徴の検出タスクにおいて,F1スコアの約6%が従来のGloVe方式よりも大幅に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:13:41 GMT)
Quantifying Inequality in Underreported Medical Conditions [2.4] 医療状況の評価は、医療と公衆衛生の基本的な問題である。
報告されていない医療状況の相対的有病率を正確に推定する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:42:38 GMT)
Learning 3D Representations of Molecular Chirality with Invariance to
Bond Rotations [2.2] 3次元分子コンバータのねじれ角を処理するSE(3)不変モデルを設計する。
本研究では, 学習空間における異なる立体異性体のコンホメータを識別するコントラスト学習, キラル中心をR/Sに分類する学習, エンテロマーが円偏光でどのように回転するかの予測, タンパクポケット内のドッキングスコアによるエナンチオマーのランキングの4つのベンチマークを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:25:47 GMT)
GEO satellites on-orbit repairing mission planning with mission deadline
constraint using a large neighborhood search-genetic algorithm [2.1] 本稿では,多対多の軌道修正ミッション計画のための大規模近傍探索適応型遺伝的アルゴリズム(LNS-AGA)を提案する。
多くの軌道上の修理シナリオでは、いくつかのサーベイリング宇宙船とターゲット衛星がGEO軌道にあり、RAANと真の異常がある。
ミッションの目的は、すべての衛星が修理された全ての衛星の総コストを最小化するために、すべての衛星の最適なサービスシーケンスと軌道ランデブー時間を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:33:37 GMT)
Rapid head-pose detection for automated slice prescription of
fetal-brain MRI [2.1] 胎児脳MRIでは, 処方と接収の主目的の変化は, 標準的な矢状, 冠状, 軸方向の視線を得る上での課題である。
そこで本研究では,EPI(Full-uterus Scout scan)を用いた頭部位置検出アルゴリズムを提案する。
この方法の成功率は3学期で94%を超え、訓練された技術者を最大20%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:59:05 GMT)
An Uncertainty-Informed Framework for Trustworthy Fault Diagnosis in
Safety-Critical Applications [2.0] 深層学習に基づく予後・健康管理(PHM)の信頼性の低さは、安全に重要な資産におけるその適用を妨げる。
本稿では,障害の診断とOODデータセット検出のための不確実性インフォームドフレームワークを提案する。
提案手法は, 安全クリティカルなアプリケーションにおいて, 未知に対処し, 故障診断の信頼性を高める上で特に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:24:14 GMT)
3D Infomax improves GNNs for Molecular Property Prediction [2.0] 本稿では,2次元分子グラフのみに与えられる分子の幾何学をモデル化するための事前学習モデルを提案する。
我々は,3次元事前学習が幅広い特性に対して大きな改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:30:49 GMT)
Towards Sample-efficient Apprenticeship Learning from Suboptimal
Demonstration [1.6] 本稿では, トラジェクトリ劣化に対する系統的代替策を検討するために, S3RRを提案する。
S3RRは、最適でないデモンストレーションフレームワークから最先端の学習に対して、地道と同等あるいはより良い報酬相関を学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:15:32 GMT)
A Mining Software Repository Extended Cookbook: Lessons learned from a
literature review [1.5] Mining Software Repositories(MSR)の主な目的は、最新の拡張を発見し、ソフトウェアプロジェクトを改善する方法についての洞察を提供することである。
本稿では,MSR クックブックの MSR の知見を更新し,まず,最先端のクックブックを抽出・解析し,拡張したバージョンのクックブックを提案する。
この拡張されたクックブックは、4つの高いレベルのテーマに基づいて構築され、112の選ばれた研究のリストの分析から導かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:49:09 GMT)
Exploring Heterogeneous Characteristics of Layers in ASR Models for More
Efficient Training [1.4] ランとモデルサイズにまたがるこれらの層の安定性について検討する。
群正規化は, 群形成を乱すことなく適用できる可能性が示唆された。
これらの知見をフェデレートラーニングに適用して,トレーニング手順の改善を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:25:19 GMT)
Task Allocation for Multi-Robot Task and Motion Planning: a case for
Object Picking in Cluttered Workspaces [1.4] 統合型マルチロボットタスクとモーションプランニング手法を提案する。
未知のオブジェクトの再配列を含むタスクを処理できる。
2つのフランカエミカマニピュレータのシミュレーション実験で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:36:43 GMT)
Diabetic Retinopathy Screening Using Custom-Designed Convolutional
Neural Network [1.3] 糖尿病網膜症(DR)の流行は世界中で34.6%に達し、中年糖尿病患者の視覚障害の主要な原因となっている。
眼底写真を用いた通常のDRスクリーニングは、合併症を検知し、高度なレベルへの進行を防ぐのに役立つ。
既存のCNNベースの手法では、トレーニング済みのCNNモデルか、新しいCNNモデルを設計するためのブルートフォースアプローチのいずれかを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 03:30:45 GMT)
Machine Learning in Finance-Emerging Trends and Challenges [1.3] 機械学習と人工知能のパラダイムが私たちの日常生活に浸透し、もはや神秘的な学者や科学者の領域ではない。
処理速度の指数的な成長により、組織はビジネス価値をはるかに上回るソリューションを実現するために、膨大な量のデータを活用することが可能になった。
この入門章では、マシンラーニングと人工知能ベースのモデルとアプリケーションを日々の運用で採用する上で、金融サービスセクターの組織が直面している課題と障壁を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:14:06 GMT)
2nd Place Solution to Google Landmark Retrieval 2021 [1.3] 本稿では,Google Landmark Retrieval 2021 Competition on Kaggleに関する2番目のソリューションを提案する。
本手法は, 個人の再識別によるトレーニングトリックをベースラインとして, 国別タグによるトレーニング画像を選択するための大陸対応サンプリング戦略を提示し, 検索タスクに対してランドマーク・カウンタリー・アウェア・リオークティング(Landmark-Country aware re rank)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:59:58 GMT)
Image Compression and Classification Using Qubits and Quantum Deep
Learning [1.3] 本稿では,量子システムを用いて,より大規模でリアルな画像の分類を行うフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、以前の作業よりも少ない量子ビットを必要としながら、画像を量子状態に埋め込む新しい符号化機構に依存している。
当社のフレームワークでは,パソコン上でのMNISTデータセットの最大16×16まで,従来より大きい画像を分類することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:53:49 GMT)
A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction [1.2] 本研究では,ロボットインタラクションポリシーを強化するために,強化学習を伴うマルチモーダルヒューマンロボットインタラクション(HRI)フレームワークを実証する。
目標は、ロボットがより自然で魅力的なHRIフレームワークを作れるように、このフレームワークを社会シナリオに適用することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 00:35:44 GMT)
VieSum: How Robust Are Transformer-based Models on Vietnamese
Summarization? [1.1] ベトナムの抽象的な要約のためのトランスフォーマーベースエンコーダデコーダアーキテクチャのロバスト性について検討する。
ベトナムの2つのデータセットにおける手法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:10:31 GMT)
A Logic-Based Framework for Natural Language Inference in Dutch [1.0] オランダ語文ペア間の関係を導出するための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは、推論ラベルにつながる検査可能な証明を生成するために、論理ベースの推論に依存している。
我々は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する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:51:24 GMT)
TopoDetect: Framework for Topological Features Detection in Graph
Embeddings [1.0] TopoDetectはPythonパッケージで、ユーザーはグラフ表現モデルの埋め込みに重要なトポロジ的機能が保存されているかどうかを調査できる。
このフレームワークは、ノード間のトポロジ的特徴の分布に応じた埋め込みの可視化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:54:53 GMT)
Feynman diagram approach to dynamical Casimir effect in optimechanical
cavity [1.0] 本研究では、バネに1つの鏡を取り付けた光学キャビティで囲まれた光学系を閉じた量子系として研究する。
ファインマン図法を用いて動的カシミール効果に関連する現象を研究するための異なる角度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:44:43 GMT)
An Activity Recognition Framework for Continuous Monitoring of
Non-Steady-State Locomotion of Individuals with Parkinson's Disease [0.9] ユーザに依存しない, ユーザに依存しないトレーニングパラダイムを用いて, 様々な下/上/上/下/上からの加速度情報およびジャイロスコープ情報の性能を検証した。
LSTMを用いて、主観非依存トレーニングにおける情報のサブセット(例えば足のデータ)でさえ、F1スコア > 0.8 を提供するように見えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 20:35:45 GMT)
Novel EEG-based BCIs for Elderly Rehabilitation Enhancement [0.8] 老化過程は認知障害や身体障害を引き起こし、高齢者の日常生活に影響を及ぼす可能性がある。
脳コンピュータインタフェース(BCI)の使用は、リハビリテーション手順の促進と強化に特に有効であることが判明した。
BCIは患者のエンゲージメントを高め、高齢者全体の健康改善のための信頼性の高いツールであることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:31:53 GMT)
Deep Learning to Estimate Permeability using Geophysical Data [0.8] 本稿では,時間経過RTデータから3次元地下透水率を推定する深層学習(DL)フレームワークを提案する。
水理物理に基づく地下プロセスモデルを用いて深層学習解析のための合成データを生成する。
提案した弱教師あり学習は3次元透水性領域の空間的特徴を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 04:17:59 GMT)
Learning to Centralize Dual-Arm Assembly [0.6] この研究は、デュアルアームペグ・イン・ホール操作のためのフレームワークを提供することで、ヒューマノイドロボットの組み立てに焦点を当てている。
スパース報酬のみを用いることで、モデリングの労力を最小限に抑える。
両腕ペグインホールにおけるフレームワークの有効性を実証し、異なるアクション空間におけるサンプル効率と成功率を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:59:12 GMT)
Towards Math-Aware Automated Classification and Similarity Search of
Scientific Publications: Methods of Mathematical Content Representations [0.5] STEM文書における自動分類と類似性検索に適した数学的内容表現について検討する。
これらの手法は、arXiv.org論文のサブセットにおいて、参照分類として数学対象分類(MSC)を用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:27:40 GMT)
On Fast Johnson-Lindernstrauss Embeddings of Compact Submanifolds of
$\mathbb{R}^N$ with Boundary [0.4] mathbbRm × N$ のランダム行列 $A がバイリプシッツ函数 $A: MathcalM rightarrow mathbbRm$ とビリプシッツ定数が 1 に近い確率を考える。
我々は、$mathbbRN$ の十分低次元部分多様体を埋め込むための、高度に構造化された分布の新しいクラスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:27:52 GMT)
Anomaly Detection in Beehives: An Algorithm Comparison [0.4] Beekeeperは、これらのイベントを検出可能な適切な機械学習モデルによってサポートすることができる。
本稿では、異常検出のための複数の機械学習モデルを比較し、蜂の文脈におけるそれらの適用性について評価する。
その結果,オートエンコーダは多目的異常検出装置として最適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:32:09 GMT)
Quantum Technology for Economists [0.3] 量子コンピューティングと量子通信の基本概念について論じる。
我々は、量子通信文学の初期の発明である量子マネーの概要を提供する。
我々は、経済モデルの解法と推定に使われたアルゴリズムのために特定された既存の全ての量子スピードアップについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:57:35 GMT)
How to Do Things without Words: Modeling Semantic Drift of Emoji [0.3] 我々は、絵文字の意味的ドリフトをモデル化し、分析し、ドリフトに寄与する可能性のある特徴について議論する。
この進化はセマンティックドリフトの枠組みによって対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:45:26 GMT)
Minimal-Configuration Anomaly Detection for IIoT Sensors [0.2] 業界における低コストのIoTセンサプラットフォームは、異常検出ソリューションの需要を高めている。
近年のディープラーニング技術はセンサデータ記録における異常検出に有望な方法を提供している。
本研究は,一般的な異常検出手法への第一歩だと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:52:52 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） (Fri, 8 Oct 2021 12:01:03 GMT)
E-learning model for art education: Case study in Iran [0.2] 美術分野に関するeラーニングは、通常のEラーニングとは異なる。
イランでは学生や芸術家の間でケーススタディが行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:55:18 GMT)
An End-to-End Trainable Video Panoptic Segmentation Method
usingTransformers [0.1] 本稿では,新しい研究領域であるビデオパノプティカルセグメンテーション問題に取り組むアルゴリズムを提案する。
提案するビデオパノプティクス分割アルゴリズムはトランスフォーマーを用いて,複数のビデオフレームを入力してエンドツーエンドでトレーニングすることができる。
この方法は、KITTI-STEPデータセットで57.81%、MOTChallenge-STEPデータセットで31.8%をアーカイブした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:13:37 GMT)
Smart Crawling: A New Approach toward Focus Crawling from Twitter [0.1] TwitterデータはREST APIを使ってアクセスすることができる。
SmartTwitter Crawling(STiC)は、ターゲットトピックに関連する一連のツイートを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:04:49 GMT)
I Do Not Understand What I Cannot Define: Automatic Question Generation
With Pedagogically-Driven Content Selection [0.1] 学習者が何を読んでいるかという質問は、テキスト理解を育むための確立した方法である。
多くの教科書では、執筆に時間がかかり高価であるため、自己評価の疑問が欠落している。
本稿では,任意の教科書内容の質問文や回答を見つけるための,教育学的に意味のあるコンテンツ選択機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:29:13 GMT)
Hybrid Graph Embedding Techniques in Estimated Time of Arrival Task [0.1] ETA(Estimated Time of Arrival)は、開始点から所定の経路に沿った特定の場所への移動時間を予測していると考えられている。
ETAはインテリジェントタクシーサービスや自動車ナビゲーションシステムにおいて重要な役割を担っている。
本研究では,異なる空間埋め込み戦略の一般化能力について検討し,そのような問題に対処するための2段階的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:29:55 GMT)
When to Call Your Neighbor? Strategic Communication in Cooperative
Stochastic Bandits [0.0] 集団的連続的な意思決定の本質的な特徴を捉える枠組みである協調的盗賊では、エージェントは集団的後悔を最小限に抑え、パフォーマンスを向上させることができる。
既存の協調バンディットアルゴリズムは、エージェントがテキストのタイムステップ、すなわち完全なコミュニケーションで隣人と情報を共有するとき、最適なパフォーマンスを得る。
提案手法は,O(log T)$メッセージ数のみを通信しながら,グループ間の通信性能を全通信と同等に向上する,コスト効率の高い新しい通信プロトコルである textitComEx を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 22:30:43 GMT)
Thermodynamics and the quantum speed limit in the non-Markovian regime [0.0] 熱力学量の観点から初期状態を最終状態に変換するのに必要な時間に対する下界を与える。
ここでは、時間局所発生器によって支配される任意の進化を扱うために、このアプローチを一般化する。
我々の分析は、振幅減衰、純粋退化、そして永久に非マルコフ進化の3つのパラダイム的な例によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:19:59 GMT)
Text analysis and deep learning: A network approach [0.0] 本稿では,変圧器モデルとネットワーク解析を併用して,言語使用の自己参照表現を生成する手法を提案する。
我々のアプローチは、基礎となるモデルと強く整合した言語関係と、それらに関する数学的に明確に定義された操作を生成する。
我々の知る限りでは、深層言語モデルから直接意味ネットワークを抽出する最初の教師なし手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:18:36 GMT)
Tensor train completion: local recovery guarantees via Riemannian
optimization [0.0] 展開の特異値の調和平均に基づいて、接空間への射影の新しい境界を導出する。
本研究では, テンソルトレインの完成度を側情報で拡張し, 対応する局所収束保証値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:49:35 GMT)
Subspace Change-Point Detection via Low-Rank Matrix Factorisation [0.0] 低ランク行列分解に基づく変化点検出法を提案する。
合成データと実データの両方に対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:36:08 GMT)
Study of Drug Assimilation in Human System using Physics Informed Neural
Networks [0.0] 物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いた人体システムにおける薬物同化の2つの数学的モデルについて検討する。
結果の微分方程式をPINNを用いて解き、関数近似としてフィードフォワード多層パーセプトロンを用い、ネットワークパラメータを最小誤差に調整する。
我々は,PINNのピソンライブラリであるDeepXDEを用いて,薬物同化の2つのモデルを記述する一階微分方程式の同時解法を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:46:46 GMT)
Requirements for fault-tolerant quantum computation with
cavity-QED-based atom-atom gates mediated by a photon with a finite pulse
length [0.0] キャビティ量子力学に基づく原子-原子ゲートを用いたフォールトトレラント量子計算の要件を解析する。
短光子パルスの場合、cQED系からの反射パルスの歪み形状は深刻な誤差源となる。
我々は, 形状歪みと光子損失による不確かさを最小限に抑えるため, cQEDシステムパラメータを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 01:49:09 GMT)
Quantum pixel representations and compression for $N$-dimensional images [0.0] 本稿では,(I)FRQI,(I)NEQR,MCRQI,(I)NCQIなどの最近の文献で提案されている最も一般的な表現の多くを網羅する,量子ピクセル表現のための新しい均一なフレームワークを提案する。
提案したQPIXLフレームワークは、より効率的な回路実装を実現し、検討された全ての量子ピクセル表現のゲート複雑性を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 23:32:00 GMT)
Protocol for temperature sensing using a three-level transmon circuit [0.0] 超伝導量子回路のその場温度測定法を提案する。
提案手法では, 熱状態に関連付けられた密度行列の基本特性を利用して, プロジェクティブ・ディスパッシブ・リードアウトを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:37:19 GMT)
Protecting Retail Investors from Order Book Spoofing using a GRU-based
Detection Model [0.0] 本稿では,不正行為を検知し,詐欺未遂を投資家に知らせる手法を提案する。
我々のフレームワークは、高度に拡張可能なGRU(Gated Recurrent Unit)モデルに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:23:41 GMT)
On the invertibility of a voice privacy system using embedding
alignement [0.0] 本稿では,組込みアライメント技術を用いた音声匿名化システムにおける各種攻撃シナリオについて検討する。
最適な回転を計算し、この近似結果と公式のVoice Privacy Challenge結果を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:43:47 GMT)
Multifile Partitioning for Record Linkage and Duplicate Detection [0.0] マルチファイルレコードリンクと重複検出の一般設定のためのベイズ的手法を提案する。
我々は、データ収集プロセスに関する事前情報を組み込むことができるパーティションのための構造化された事前提案のために、新しいパーティション表現を使用します。
また、分割の不確実な部分の未解決を許容する分割のベイズ推定を導出するために損失関数の族を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 00:47:30 GMT)
Multi Proxy Anchor Loss and Effectiveness of Deep Metric Learning
Performance Metrics [0.0] ディープラーニングは、類似データが近く、異種データが遠くにある埋め込み空間にマッピングするマッピングを学習する。
ほとんどのDMLフレームワークは特徴ベクトルにL2正規化を適用しており、これらの特徴ベクトルはスパースではない。
本稿では,L1正規化損失を特徴ベクトルに適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:34:38 GMT)
Maximal speed for macroscopic particle transport in the Bose-Hubbard
model [0.0] 古典的ボース・ハッバードモデルにおいて, マクロ粒子輸送の一般弾道上界を初めて確立した。
この証明は厳密であり、反復微分不等式を通して観測できる新しいタイプの断熱時空の局所化の時間的進化を制御することにかかっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:00:28 GMT)
Many Proxy Controls [0.0] 私たちは、多くのプロキシコントロールと、おそらく多くの共同設立者を持つ線形モデルを検討します。
鍵となる洞察は、各プロキシの群が共起因子の数よりも厳密に大きいなら、ニュアンスパラメータの行列は低ランク構造を持つということである。
推定する自由パラメータの数を減らし、ランク制限とスパーシリティを活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:47:05 GMT)
Machine Learning Featurizations for AI Hacking of Political Systems [0.0] 最近のエッセイ"The Coming AI Hackers"の中で、Schneier氏は、社会、経済、政治システムの脆弱性を発見し、操作し、悪用するための人工知能の将来の応用を提案した。
この研究は、AIハッキングの可能な"機能化"フレームワークを仮定して、機械学習から理論を適用することによって、概念を前進させる。
政治システムの属性や結果を予測するために,さまざまなディープラーニングモデルの応用を可能にするグラフとシーケンスデータ表現を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:51:31 GMT)
Local and Global Context-Based Pairwise Models for Sentence Ordering [0.0] 本稿では,局所的およびグローバルな文脈に基づくペアワイズ・オーダリング・ストラテジーの集合を提示する。
提案手法は,この段落の豊富なグローバルな文脈情報を用いて,ペアの順序を予測する。
提案した2つのデコード戦略の解析は、ペアワイズモデルにおけるエラーの伝播をよりよく説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:57:59 GMT)
Learning from non-irreducible Markov chains [0.0] トレーニングデータセットが必ずしも既約でないマルコフ連鎖から引き出された場合に焦点を当てる。
まず、対応するサンプルエラーに対する一様収束結果を求め、次いで、近似サンプルエラー最小化アルゴリズムの学習可能性について結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:00:19 GMT)
Kinematically consistent recurrent neural networks for learning inverse
problems in wave propagation [0.0] そこで我々は,新しい運動論的に整合した物理に基づく機械学習モデルを提案する。
特に,波動伝搬における逆問題について物理的に解釈可能な学習を試みる。
控えめなトレーニングデータであっても、このキネマティック一貫性のあるネットワークは、通常のLSTM予測の誤り規範である$L_infty$を、それぞれ約45%と55%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:51:32 GMT)
Governance and Communication of Algorithmic Decision Making: A Case
Study on Public Sector [0.0] アルゴリズム意思決定(ADM)は社会のあらゆる側面に浸透しており、政府組織もこの傾向の影響を受けている。
政府組織がADMを通じてポジティブなインパクトを生み出すための行動可能なガイドラインはほとんどありません。
オランダの8つの自治体でADMの実態と目的について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:41:04 GMT)
Game Theory for Adversarial Attacks and Defenses [0.0] 敵攻撃は、データセットのサンプルに小さなが故意に最悪の摂動を適用することで、敵の入力を生成することができる。
いくつかの敵防衛技術は、モデルの安全性と堅牢性を改善し、攻撃を避けるために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:38:33 GMT)
Fast learning from label proportions with small bags [0.0] ラベルパーセンテージ(LLP)から学ぶ場合、インスタンスはバッグにグループ化され、トレーニングバッグの相対クラスパーセンテージが与えられたインスタンス分類器を学習する。
本研究では,全ての一貫したラベルの組み合わせを明示的に考慮し,より効率的なアルゴリズムを設計できる小袋の事例に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 08:34:15 GMT)
F-Divergences and Cost Function Locality in Generative Modelling with
Quantum Circuits [0.0] 量子回路Bornマシンを$f$-divergencesを使ってトレーニングすることを検討する。
ボルンマシンのトレーニングを実証的に改善するアルゴリズムを2つ導入する。
量子デバイスによる$f$-divergencesの長期的影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:04:18 GMT)
Explainability-Aware One Point Attack for Point Cloud Neural Networks [0.0] 本研究は2つの新たな攻撃手法である opa と cta を提案する。
入力インスタンスから1ポイントだけをシフトすることで、人気の高いクラウドネットワークを100%の成功率で騙すことができることを示す。
また,異なる点帰属分布が点クラウドネットワークの対角的ロバスト性に与える影響についても考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:29:02 GMT)
Experimentally accessible non-separability criteria for multipartite
entanglement structure detection [0.0] 本研究では,ある分割に関して,非分離性に対する十分な条件を識別する実験的かつスケーラブルな反復手法を提案する。
我々は,4量子ビットのSmolinと8量子のW状態の構造を推定することにより,20量子ビットのIBM量子コンピュータ上で実験を行った。
W状態の場合、非分離状態からシステム内の絡み合いが少なく、断片化された極小パーティションまで、デバイス上での異なる実行で非常に異なる結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:58:46 GMT)
Evaluation of Summarization Systems across Gender, Age, and Race [0.0] 要約評価は保護属性に敏感であることを示す。
これはシステム開発と評価に大きく偏りを生じさせ、他のグループではなく、一部のグループを対象とするモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:30:20 GMT)
Electric trapping and circuit cooling of charged nanorotors [0.0] 任意の電荷分布を持つ浮遊物体の回転および翻訳のダイナミクスを回路に結合できることを示す。
その後の直列および並列RCC回路の冷却速度を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 12:01:14 GMT)
Do photon-number-resolving detectors provide valid evidence for the
discrete nature of light? [0.0] 我々は光子数分解(PNR)検出器が光の離散的性質の説得力のある証拠となるかどうか検討する。
本稿では、光の波動図と整合したPNR検出器出力の解析のための別の解釈を提案する。
SNRの低いPNR検出器の結果は、古典的な記述によって説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:52:52 GMT)
Differentiable Programming of Isometric Tensor Networks [0.0] 微分プログラミングは、自動微分(auto-differentiation)として知られる勾配の自動計算による大規模最適化を可能にする新しいプログラミングパラダイムである。
ここでは、多スケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(MERA)やテンソルネットワーク再正規化(TNR)に応用した等尺制約のあるテンソルネットワークに微分可能プログラミングを拡張した。
我々は1次元臨界量子イジングスピンチェーンと2次元古典イジングモデルを用いて数値解析を行った。
古典的モデルの1次元量子モデルと内部エネルギーの基底状態エネルギーを計算し、スケーリング作用素のスケーリング次元を計算し、それらがすべて一致することを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:29:41 GMT)
Development of an Extractive Title Generation System Using Titles of
Papers of Top Conferences for Intermediate English Students [0.0] 本研究では,抽象語から抽出したキーワードからタイトルを定式化する抽出タイトル生成システムを開発した。
また,紙のタイトルの適切性を評価できるタイトル評価モデルも実現した。
その結果,評価モデルでは,中学生や初心者の生徒よりも,トップコンファレンスタイトルを効果的に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:41:27 GMT)
Deep Upper Confidence Bound Algorithm for Contextual Bandit Ranking of
Information Selection [0.0] CMAB(Contextual Multi-armed bandits)は、ユーザの関心に応じて情報のフィルタリングと優先順位付けを学習するために広く使用されている。
本研究は,トップKアームを反復的に選択して報酬を最大化するCMABフレームワークに基づくトップKランキングの分析である。
本稿では,Deep Up Confidence Bound (UCB)アルゴリズムという新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 13:32:14 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） (Fri, 8 Oct 2021 10:56:17 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） (Fri, 8 Oct 2021 17:27:35 GMT)
Critical Quantum Metrology with Fully-Connected Models: From Heisenberg
to Kibble-Zurek Scaling [0.0] 相転移は古典的および量子センシングアプリケーションにとって魅力的なツールである。
量子センサーは、大きなプローブ数と長い測定時間の制限でハイゼンベルクスケールを飽和させることができる。
我々の分析は、普遍的精度スケーリング体制の存在を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:11:54 GMT)
Contrastive String Representation Learning using Synthetic Data [0.0] 文字列表現学習(SRL)の目的は、文字列を符号化する密度と低次元のベクトルを学習することである。
合成データのみを用いてSRLモデルを学習するための新しい手法を提案する。
文字列類似性マッチングのタスクにおける学習された表現を評価することによって,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 16:06:54 GMT)
Combining Image Features and Patient Metadata to Enhance Transfer
Learning [0.0] 画像特徴のみを用いる場合の分類作業における6つの最先端ディープニューラルネットワークの性能と,これらを患者のメタデータと組み合わせた場合の比較を行った。
以上の結果から,この性能向上はディープネットワークの一般的な特性である可能性が示唆され,他の分野での探索が望まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 15:43:31 GMT)
Classification of anomalous gait using Machine Learning techniques and
embedded sensors [0.0] 従来の臨床インフラを整備し、人間の歩行検査を行えるようにするために、高い投資が求められていることが知られている。
本研究は、3D加速度計と3Dジャイロスコープ測定を取得するために、ウェアラブルデバイスで構成されるアクセス可能で現代的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 21:58:00 GMT)
Chromatic Aberration Recovery on Arbitrary Images [0.0] この研究は、横色収差の堅牢かつ自動最小化を実証し、人工画像と実画像の両方を用いて画質の低下を回復する。
アルゴリズムの動作を検証するために一連のテストイメージが使用され、実際の画像の一連の変更がアプローチのパフォーマンスを評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 11:02:30 GMT)
COVID-19 Monitoring System using Social Distancing and Face Mask
Detection on Surveillance video datasets [0.0] 本稿では,人物検出,ソーシャルディスタンシング違反検出,顔検出,顔マスク分類を行うための包括的で効果的なソリューションを提案する。
このシステムは、ラベル付きビデオデータセットで91.2%、F1スコア90.79%の精度で動作し、78フレームの平均予測時間は7.12秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 05:57:30 GMT)
COVID-19 Face Mask Recognition with Advanced Face Cut Algorithm for
Human Safety Measures [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、人体の呼吸器に主に影響を及ぼす、高度に汚染された病気である。
本提案では,画像やビデオから顔のマスクを認識するためのコンピュータビジョンとディープラーニングフレームワークをデプロイする。
実験の結果、わずか10時間でYOLOV3マスク認識アーキテクチャと比較して3.4%の大幅な進歩が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:03:36 GMT)
Big Machinery Data Preprocessing Methodology for Data-Driven Models in
Prognostics and Health Management [0.0] 本稿では,複雑なシステムからの監視データの事前処理のための包括的,ステップバイステップパイプラインを提案する。
データ選択とラベル生成の文脈で専門家の知識の重要性を論じる。
検証のために2つのケーススタディが提示され、最終的な目標は、健全で不健康なラベルでクリーンなデータセットを作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:10:12 GMT)
Beyond photon pairs: Nonlinear quantum photonics in the high-gain regime [0.0] 集積光学デバイスにおける高利得非古典光の発生に焦点を当てる。
リング共振器およびナノフォトニック導波路における刺激および自発実験の比較を可能にする統一的な定式化を提案する。
これは、高利得実験で生成される光の量子状態の計算に直接繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 19:08:12 GMT)
Automated Feature-Specific Tree Species Identification from Natural
Images using Deep Semi-Supervised Learning [0.0] 本稿では,実世界の自然環境において木を識別できる,新しい2倍の頑健なアプローチを提案する。
我々は、深い半教師付き学習を通じて、未学習データを活用し、教師付き学習よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 09:25:32 GMT)
Assessment of Neural Networks for Stream-Water-Temperature Prediction [0.0] システムのレジリエンスと緩和策を特定するためには,ドライバの機械的理解と期待される変化の大きさが不可欠である。
本研究では,ドイツの6つの河川における水温予測のための最先端ニューラルネットワーク (NN) の選定について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 17:04:42 GMT)
Application of regularization maps to quantum mechanical systems in 2
and 3 dimensions [0.0] 粒子が$frac1r$と$r2$のポテンシャルの複合的影響の下で動く古典的な系を写像する。
我々は、水素原子の固有スペクトルを、追加の高調波ポテンシャルの存在下で導き出す。
この同値性を実行すると、前者のシュル・オーディンガー方程式の解は後の解から得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 07:02:37 GMT)
Analysis of a Decentralised Digital Token Architecture for Public
Transport [0.0] デジタルの場合、ユーザのアクションが自動的に記録される。
この情報は、関係者のコントロール外で使用することができる。
本研究の目的は,プライバシを向上するデジタルトークン管理サービスを公共交通機関に適用する上で,ニーズを動機付け,実現可能性を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 18:14:50 GMT)
An exactly solvable model for anyons with non-Abelian flux [0.0] 非アベリアフラックスを含む合成エノンの正確な可溶性モデルを提案する。
このモデルは、特定のスピン相互作用項を持つ磁場中の2次元電子ガスに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 14:55:21 GMT)
A new type of quantum walks based on decomposing quantum states [0.0] ライン上の2状態型量子ウォーク(DQW)は、2状態量子ウォーク(QW)の拡張として導入される。
4州歩行に対応する2州DQWがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 06:38:57 GMT)
A guided journey through non-interactive automatic story generation [0.0] この記事では,創造的システムに対する要件,創造性の3種類のモデル(計算的,社会文化的,個人的),人間の創造的記述のモデルについて述べる。
この記事は、伝達すべき主要なアイデアの自律的生成と採用、創造性を保証する基準の自律的設計が、おそらく将来の研究において最も重要なトピックの2つである、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Oct 2021 10:01:36 GMT)