Deep convolutional forest: a dynamic deep ensemble approach for spam
detection in text [219.2] 本稿では,スパム検出のための動的深層アンサンブルモデルを提案する。
その結果、このモデルは高い精度、リコール、f1スコア、98.38%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:19:37 GMT)
Stability of Neural Networks on Manifolds to Relative Perturbations [118.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの実践シナリオにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。
GNNは大規模グラフ上でうまくスケールすることができるが、これは既存の安定性がノード数とともに増加するという事実に矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 04:37:19 GMT)
LDC-Net: A Unified Framework for Localization, Detection and Counting in
Dense Crowds [103.9] 視覚的群集分析の急速な発展は、単に密度マップを要約するのではなく、位置決めや検出によって人を数える傾向を示している。
群集の局所化と検出に関する最近の研究には,1) 群集を扱えない典型的な検出法と,大規模に変化する群集を扱えないこと,2) 密度マップ法は,特に高密度群集や大規模群集において,位置とボックスの予測における性能不足に悩まされていること,の2つの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 07:55:44 GMT)
ZARTS: On Zero-order Optimization for Neural Architecture Search [94.4] 微分可能なアーキテクチャサーチ (DARTS) は、NASの高効率性のため、一般的なワンショットパラダイムである。
この作業はゼロオーダーの最適化に変わり、上記の近似を強制せずに探索するための新しいNASスキームであるZARTSを提案する。
特に、12ベンチマークの結果は、DARTSの性能が低下するZARTSの顕著な堅牢性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 09:35:15 GMT)
Denoising Diffusion Gamma Models [91.2] Denoising Diffusion Gamma Model (DDGM)を導入し、ガンマ分布からのノイズが画像および音声生成に改善をもたらすことを示す。
提案手法は,ガンマノイズを用いてトレーニング拡散過程の状態を効率的にサンプリングする能力を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:46:31 GMT)
Robustness May Be at Odds with Fairness: An Empirical Study on
Class-wise Accuracy [85.2] CNNは敵の攻撃に弱いことが広く知られている。
本稿では,対人訓練モデルのクラスワイド精度とロバスト性に関する実証的研究を提案する。
トレーニングデータセットが各クラスに同じ数のサンプルを持つ場合でも,精度と堅牢性にはクラス間差があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 18:23:13 GMT)
Uncertainty in Data-Driven Kalman Filtering for Partially Known
State-Space Models [84.2] 本稿では,ハイブリッドモデルに基づくディープステートトラッキングアルゴリズムであるKalmanNetを用いて,不確実性の評価を行う。
誤差共分散行列は内部特性に基づいて不確実性の測定値として計算可能であることを示す。
システムダイナミクスが分かっている場合、KalmanNetは統計情報にアクセスせずにデータからマッピングを学習し、Kalmanフィルタに類似した不確実性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 08:52:18 GMT)
NViT: Vision Transformer Compression and Parameter Redistribution [83.7] 遅延低減のための視覚変換器 (ViT) モデルの全パラメータに対して, 遅延を考慮した正規化によるグローバルかつ構造的なプルーニングを適用する。
我々の発見はNViT (Novel ViT) と呼ばれる新しいアーキテクチャに繋がる。
ImageNet-1Kでは、DIT-Base(Touvron et al., 2021)モデルを2.6倍のFLOPs削減、5.1倍のパラメータ削減、1.9倍のランタイム高速化を実現し、精度は0.07%しか損なわない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 18:04:59 GMT)
BEV-Net: Assessing Social Distancing Compliance by Joint People
Localization and Geometric Reasoning [77.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、公衆衛生に不可欠なソーシャルディスタンシング(ソーシャルディスタンシング)が注目されている。
本研究では,広視野カメラを用いた公共空間における視覚的ソーシャル・ディスタンシング・コンプライアンス・アセスメントの課題について考察する。
鳥眼ビュー(BEV)下での注釈付き群集シーンのデータセットと距離測定のための地上真実を紹介する。
マルチブランチネットワークであるBEV-Netは、世界座標における個人をローカライズし、ソーシャルディスタンシングに違反する高リスク領域を特定するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:56:37 GMT)
Rethinking Noise Synthesis and Modeling in Raw Denoising [75.6] センサの実際の雑音を直接サンプリングすることで、ノイズを合成する新しい視点を導入する。
それは本質的に、異なるカメラセンサーに対して正確な生画像ノイズを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:45:24 GMT)
Mixture Model Auto-Encoders: Deep Clustering through Dictionary Learning [72.9] Mixture Model Auto-Encoders (MixMate)は、生成モデルで推論を実行することでデータをクラスタリングする新しいアーキテクチャである。
最先端のディープクラスタリングアルゴリズムと比較して,MixMateは競争性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 02:30:31 GMT)
Have best of both worlds: two-pass hybrid and E2E cascading framework
for speech recognition [71.3] ハイブリッド・エンド・ツー・エンド(E2E)システムは音声認識結果に異なる誤りパターンを持つ。
本稿では,ハイブリッドモデルとE2Eモデルを組み合わせた2パスハイブリッドおよびE2Eカスケーディング(HEC)フレームワークを提案する。
提案システムでは,各システムに対して8～10%の単語誤り率削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:11:38 GMT)
Rovibrational structure of the Ytterbium monohydroxide molecule and the
$\mathcal{P}$,$\mathcal{T}$-violation searches [68.8] 反対パリティのレベル間のエネルギーギャップ、$l$-doublingは大きな関心事である。
曲げおよび伸張モードがmathcalP$,$mathcalT$-violationに対する感度に与える影響は、徹底的な調査を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 08:55:42 GMT)
Crack detection using tap-testing and machine learning techniques to
prevent potential rockfall incidents [68.8] 本稿では,岩盤の自動探傷システムを提案する。
ロボットは、岩面を何度も打ったり、タップしたりするのに使用される。
音はロボットによって収集され、壊れやすい岩を識別する意図で分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:53:36 GMT)
Towards Fair Knowledge Transfer for Imbalanced Domain Adaptation [61.3] 本研究では,不均衡なドメイン間学習における公平性問題に対処するTowards Fair Knowledge Transferフレームワークを提案する。
具体的には、新規なクロスドメインミックスアップ生成を利用して、ターゲット情報でマイノリティソースセットを増強し、公正性を高める。
本モデルでは,2つのベンチマークで全体の精度を20%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:28:08 GMT)
Universal Adversarial Attacks on Neural Networks for Power Allocation in
a Massive MIMO System [60.5] 我々は,White-box や Black-box 攻撃として,UAP (Universal Adversarial Perturbation) 工法を提案する。
その結果, 敵の成功率は最大60%, 40%の確率で達成できることがわかった。
提案されたUAPベースの攻撃は、古典的なホワイトボックス攻撃に比べて実用的で現実的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 08:21:03 GMT)
Active Domain Adaptation via Clustering Uncertainty-weighted Embeddings [57.2] ディープニューラルネットワークを新しいターゲットドメインに一般化することは、彼らの現実世界のユーティリティにとって非常に重要だ。
アクティブドメイン適応(Active DA)と呼ばれるドメインシフト下でのアクティブラーニング(AL)の問題について検討する。
本稿では,モデルの下で不確かで特徴空間が多様であるラベルのターゲットインスタンスを特定するために,不確実なクラスタリングを行うActive DAの新しいラベル取得戦略であるClustering Uncertainty-weighted Embeddings (CLUE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 02:26:11 GMT)
Multi-Channel End-to-End Neural Diarization with Distributed Microphones [54.0] EENDのTransformerエンコーダを,マルチチャネル入力を処理する2種類のエンコーダに置き換える。
また,単一チャンネル記録のみを用いたモデル適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 03:24:03 GMT)
A unified framework for spectral clustering in sparse graphs [47.8] 正規化ラプラシア行列の便利なパラメータ化形式はスパースネットワークにおけるスペクトルクラスタリングに利用できることを示す。
また、この提案された行列と、現在一般的な非バックトラック行列であるベーテ・ヘッセン行列との間の重要な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:02:44 GMT)
Long Expressive Memory for Sequence Modeling [45.9] 本稿では,Long Expressive Memory (LEM) と呼ばれる,長期連続的な依存関係を学習するための新しい手法を提案する。
LEMは勾配ベースであり、非常に長期依存したシーケンシャルなタスクを効率的に処理することができる。
我々は,LEMが大規模力学系を高精度に近似できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 09:43:02 GMT)
Self-Supervised 3D Face Reconstruction via Conditional Estimation [40.6] 本稿では,映像からの自己指導による2次元一眼画像から3次元顔のパラメータを学習するための条件推定(CEST)フレームワークを提案する。
CESTは合成による解析のプロセスに基づいており、顔画像から3次元の顔パラメータを推定し、2次元の顔画像の再構成に再結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 14:02:19 GMT)
MILA: Multi-Task Learning from Videos via Efficient Inter-Frame
Attention [39.5] 我々は、フレーム間局所的効率的な注意(MILA)によるビデオからのマルチタスク学習のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,フレーム間のタスク固有の注意を学習可能な,新しいフレーム間注意モジュールを含む。
また,ネットワークの遅さと高速さを両立させる効果的な対角学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:18:15 GMT)
Leveraging Experience in Lazy Search [37.8] 遅延グラフ探索アルゴリズムは、エッジ評価が計算ボトルネックとなる動き計画問題の解法において効率的である。
我々は,この問題を探索問題の状態に関するマルコフ決定過程 (MDP) として定式化する。
我々は,訓練中にMDPを解くことができる分子セレクタを計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 00:46:44 GMT)
Frequency-aware SGD for Efficient Embedding Learning with Provable
Benefits [35.5] 本稿では,各トークンに対して周波数依存学習率を適用し,トークン分布が不均衡な場合にはSGDと比較して高い高速化を示す,大規模Descent(Counter-based)対応のDescentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:17:43 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） (Sun, 10 Oct 2021 17:10:32 GMT)
Stepwise-Refining Speech Separation Network via Fine-Grained Encoding in
High-order Latent Domain [34.2] 本稿では,粗大な分離フレームワークに従うSRSSN(Stepwise-Refining Speech separation Network)を提案する。
まず1次潜在領域を学び、符号化空間を定義し、粗い位相で大まかな分離を行う。
その後、既存の潜伏領域の各基底関数に沿って新しい潜伏ドメインを学び、精製フェーズで高次潜伏ドメインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 13:21:16 GMT)
Learning to Learn End-to-End Goal-Oriented Dialog From Related Dialog
Tasks [33.8] 関連ダイアログタスクのデータで補足された少量のデータしか利用できないことを示す。
本稿では,関連する対話タスクデータからメタ学習を選択的に学習する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:27:45 GMT)
Injecting Text and Cross-lingual Supervision in Few-shot Learning from
Self-Supervised Models [33.7] 新しい言語への自己教師付き表現の伝達を改善するために,音声集合音響モデルが言語間監督を活用する方法を示す。
また、格子フリーの最大相互情報目標を用いた微調整を実現するために、ターゲット言語テキストをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:33:44 GMT)
Sketch Me A Video [32.4] 本稿では、2つの粗悪なドーンスケッチを入力としてのみ使用して、リアルなポートレートビデオを作成することで、新しいビデオ合成タスクを提案する。
2段階のSketch-to-Videoモデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 05:40:11 GMT)
Language Models As or For Knowledge Bases [30.1] 我々は、事前学習言語モデル(LM)と明示的知識ベース(KB)の長所と短所を識別する。
我々は、潜在LMは明示的なKBの代用には適さないが、KBの増補とキュレーションにおいて重要な役割を担っていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:00:09 GMT)
Vectorization of Raster Manga by Deep Reinforcement Learning [28.8] We propose Mang2Vec, first approach for vectorizing mangas using Deep Reinforcement Learning (DRL)。
既存の学習に基づく画像ベクトル化とは違って,マンガ全体を基本的なプリミティブ「ストロークライン」の集合とみなす新たな視点を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:52:38 GMT)
Better Pseudo-label: Joint Domain-aware Label and Dual-classifier for
Semi-supervised Domain Generalization [26.3] 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するために,共同ドメイン認識ラベルと二重分類器を用いた新しいフレームワークを提案する。
ドメインシフト中の正確な擬似ラベルを予測するために、ドメイン対応擬似ラベルモジュールを開発する。
また、一般化と擬似ラベルの矛盾した目標を考えると、訓練過程において擬似ラベルとドメインの一般化を独立に行うために二重分類器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:17:27 GMT)
What Makes Sentences Semantically Related: A Textual Relatedness Dataset
and Empirical Study [23.9] 文対に対する意味的関連性のデータセットを提案する。
このデータセットSTR-2021は、意味的関連性のために手動で注釈付けされた5,500の英語文対を持つ。
このデータセットを使って、2つの文がより意味論的に関連している理由について、多くの質問を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:23:54 GMT)
Transformer-based Dual Relation Graph for Multi-label Image Recognition [23.8] 本稿では,トランスフォーマーをベースとしたデュアルリレーショナル学習フレームワークを提案する。
相関グラフ,構造関係グラフ,意味関係グラフの2つの側面を考察する。
提案手法は,2つのポピュラーなマルチラベル認識ベンチマークにおいて,最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 07:14:52 GMT)
FedBE: Making Bayesian Model Ensemble Applicable to Federated Learning [23.7] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザのローカルにトレーニングされたモデルにアクセスして、自身のデータではなく、強力なグローバルモデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。
したがって、ローカルモデルをグローバルモデルに集約することが重要なステップであり、これはユーザーが非i.d.データを持つ場合に困難であることが示されている。
我々は,ハイクオリティなグローバルモデルをサンプリングすることによってベイズ推論の観点から,FedBEという新しい集約アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 18:31:55 GMT)
Multi-Class Cell Detection Using Spatial Context Representation [23.5] デジタル病理学では、細胞の自動診断および予後タスクにおいて、細胞の検出と分類の両方が重要である。
既存の方法は、個々の細胞の形態学的外観に焦点をあてるが、実際は、病理学者は、しばしばその空間的文脈を通して細胞クラスを推測する。
本研究では,空間的文脈情報を明示的に組み込んだ検出と分類のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 19:54:40 GMT)
Morphable Detector for Object Detection on Demand [23.1] 少数のサンプルから推定される変化可能なパラメータのいくつかを単に「変形させる」新しい形態素検出器(MD)を提案する。
MDの学習は、機能埋め込みとプロトタイプをEMライクなアプローチで交互に学習することに基づいている。
我々は,Pascal,COCO,FSODデータセットにおけるMDの優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:29:47 GMT)
Hard instance learning for quantum adiabatic prime factorization [21.6] 素因数分解は、Rivest-Shamir-Adleman(RSA)暗号の基礎である。
プログラマブル量子デバイスでは、素因数分解を解くための妥当なアプローチとして、断熱量子コンピューティングが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 12:51:31 GMT)
Time Complexity Analysis of Evolutionary Algorithms for 2-Hop
(1,2)-Minimum Spanning Tree Problem [20.6] 2-Hop (1,2)-Minimum Spanning Tree problem (略MSTP) の制約付きバージョンを進化アルゴリズムの文脈で検討し、NPハードであることが示されている。
2-ホップスパンニングツリーの特別な構造に着想を得て、(1+1) EA はエッジベース表現の探索点を持ち、これは問題にはあまり自然とは思えず、期待する時間に上限を与えて$frac32$-approximate の解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 04:35:02 GMT)
Yuan 1.0: Large-Scale Pre-trained Language Model in Zero-Shot and
Few-Shot Learning [20.6] GPT-3のような最近の研究は、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおけるZero-ShotとFew-Shot学習の優れた性能を示している。
本稿では,大規模分散トレーニング性能をモデルアーキテクチャ設計に組み込む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 07:40:22 GMT)
Unsupervised High-Fidelity Facial Texture Generation and Reconstruction [20.4] 本稿では,タスクとテクスチャの生成,高忠実度テクスチャの回復という新たな統合パイプラインを提案する。
テクスチャモデルでは,テクスチャマップのスキャンとは対照的に,自然画像から教師なしでテクスチャモデルを学習する。
正確な3DMMフィッティングを適用することで、モデル化したテクスチャを合成生成した背景画像にシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:59:04 GMT)
Synthetic Data for Multi-Parameter Camera-Based Physiological Sensing [19.8] 高忠実度合成パイプラインを利用して、忠実な血流と呼吸パターンを持つ顔のビデオを生成する。
トレーニングセットに含まれる人工アバターの数に応じて、心拍数と呼吸速度の測定精度が上昇する経験的証拠を提供する。
本稿では, カメラによる生理学的センシングの領域に合成物が存在する可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:51:54 GMT)
Distantly-Supervised Evidence Retrieval Enables Question Answering
without Evidence Annotation [19.6] オープンドメインの質問応答は、大きなコーパスから取得した証拠に基づいて質問に答える。
本稿では,大規模コーパスからモデルが証拠の発見を学べるかどうかを,モデル学習のための回答ラベルからのみ遠ざかって検討する。
我々は,最新のモデルから証拠を交互に発見し,最も可能性の高い証拠を学習するよう促すことにより,弱いレトリバーよりも反復的に改善する新しいアプローチ(DistDR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:01:27 GMT)
3D Object Detection Combining Semantic and Geometric Features from Point
Clouds [19.1] そこで本研究では,SGNetと呼ばれる2次元物体検出装置を提案する。
VTPMはVoxel-Point-Based Moduleであり、最終的に点空間で3Dオブジェクト検出を実装している。
2021年9月19日時点で、KITTIデータセットでは、SGNetは、難易度の高いサイクリストの3DおよびBEV検出で1位、適度なサイクリストの3D検出では2位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 04:43:27 GMT)
How Robust are Limit Order Book Representations under Data Perturbation? [17.2] 本稿では,リミットオーダーブックデータの表現に注目し,そのようなデータの表現を学習する機会と課題について論じる。
本稿では,既存の表現にまつわる問題点を実験的に分析し,今後の研究の指針を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:14:47 GMT)
Finding Second-Order Stationary Point for Nonconvex-Strongly-Concave
Minimax Problem [16.7] 本稿では,ミニマックス問題の2階定常点を求める非同相的挙動について考察する。
高次元問題に対して、降下とチェビシェフ展開による勾配の立方体部分確率を解く2階オラクルのコスト対費用について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 14:54:23 GMT)
Identity-Guided Face Generation with Multi-modal Contour Conditions [15.8] 本稿では、輪郭と、入力として同一性を指定する余分な画像を取得するフレームワークを提案する。
アイデンティティエンコーダは、主エンコーダを伴ってアイデンティティ関連特徴を抽出し、粗い輪郭情報を得る。
提案手法は1024$times$1024の解像度で写真リアルな結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:08:22 GMT)
Operationalizing Convolutional Neural Network Architectures for
Prohibited Object Detection in X-Ray Imagery [15.7] 本稿では,近年の2つのエンドツーエンドオブジェクト検出CNNアーキテクチャ,Cascade R-CNNとFreeAnchorの実現可能性について検討する。
パラメータが少なく訓練時間も少ないため、FreeAnchorは13 fps (3.9 ms)の最大検出速度を達成している。
CNNモデルは、損失のある圧縮に対してかなりのレジリエンスを示し、JPEG圧縮レベル50においてmAPの1.1%しか減少しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 21:20:04 GMT)
Batch-Softmax Contrastive Loss for Pairwise Sentence Scoring Tasks [15.4] コンピュータビジョンにおいて、表現学習における対照的な損失の利用が顕著になり、自然言語処理(NLP)において注目されている。
そこで本研究では,大規模事前学習型トランスフォーマーモデルにバッチ・ソフトマックス・コントラスト・ロスを付与し,タスク固有文の組込み性を学習する手法について検討する。
実験結果から, 分類, ランキング, 回帰など, 多数のデータセットと一対の文スコアリングタスクに対して, 大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:43:44 GMT)
High-dimensional Inference for Dynamic Treatment Effects [15.4] N$サンプルと高次元$d$を用いた多段階実験を行った。
正規化推定のバイアスは、単純なダブルロバストスコアで緩和されることを示す。
我々の結果は、基礎となる依存関係の空間的な仮定に依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:05:29 GMT)
On Automatic Text Extractive Summarization Based on Graph and
pre-trained Language Model Attention [15.3] 本稿では,事前学習言語モデルで生成した注目行列を,グラフ畳み込みネットワークモデルの隣接行列として利用できることを示す。
本モデルでは,ROUGEインデックスに基づく2つの異なるデータセットに対して,競合的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 18:49:19 GMT)
Braxlines: Fast and Interactive Toolkit for RL-driven Behavior
Engineering beyond Reward Maximization [15.2] 強化学習(RL)によるアプローチでは、継続的な制御の目標は、望ましい振る舞いを合成することである。
本稿では,単純な報酬RLを超える高速かつインタラクティブな行動生成ツールキットであるbraxlinesを紹介する。
我々の実装は、JaxのハードウェアアクセラレーションであるBraxシミュレータ上に構築されており、最小限の修正を施し、トレーニングの数分以内に動作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 02:41:01 GMT)
Fat-shattering dimension of $k$-fold maxima [14.8] 実数値関数クラスの$k$-fold のファットシェータリング次元について,改良された推定値を提供する。
我々は文学における多くの誤った主張を指摘し、訂正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 11:21:08 GMT)
Digging Into Self-Supervised Learning of Feature Descriptors [14.5] 強力な機能記述子に繋がる一連の改善を提案する。
強負の採鉱において, 対面内からバッチ内への探索空間の増大が一貫した改善をもたらすことを示す。
合成ホモグラフィ変換,色強調,フォトリアリスティック画像スタイリングの組み合わせが有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 12:22:44 GMT)
An Overview of Techniques for Biomarker Discovery in Voice Signal [13.8] この手法は3つのカテゴリのテクニックを示しており、その3つのカテゴリは、そのような解明されたバイオマーカーを発見できる可能性がある。
これらのアプローチには、プロキシ技術、モデルベースの分析技術、データ駆動型AI技術が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 01:39:28 GMT)
Structure learning in polynomial time: Greedy algorithms, Bregman
information, and exponential families [12.9] DAGを学習するための一般的なグリーディスコアに基づくアルゴリズムについて検討する。
DAGモデルを学習するための最近のアルゴリズム時間アルゴリズムが,このアルゴリズムの特別な例であることを示す。
この観測は、ブレグマン発散と指数族との双対性に基づく新しいスコア関数と最適条件を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 06:37:51 GMT)
PASTE: A Tagging-Free Decoding Framework Using Pointer Networks for
Aspect Sentiment Triplet Extraction [12.9] Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE)は、意見の対象または側面、関連する感情、およびそれに対応する意見用語/スパンからなる意見三つ子を抽出する。
我々は、ポイントネットワークベースのデコードフレームワークでエンコーダ・デコーダアーキテクチャを適用し、各ステップで全意見の三重項を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 13:39:39 GMT)
Heavy Ball Neural Ordinary Differential Equations [12.9] 重球型ニューラル常微分方程式(HBNODE)を提案し,ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・オーラル・ディファレンス(NODE)のトレーニングと推論を改善する。
HBNODE には、NODE に対して実用的な利点を示す2つの特性がある。
我々は、画像分類、複雑な力学の学習、逐次モデリングなど、ベンチマークタスクにおけるHBNODEの利点を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:11:11 GMT)
CoRGi: Content-Rich Graph Neural Networks with Attention [12.3] 隣人のコンテキストでノード内のリッチなデータを考慮したグラフニューラルネットワークであるCoRGiを提案する。
これは、各ノードの内容に対してパーソナライズされたアテンションメカニズムでCoRGiのメッセージパッシングを付与することで実現される。
我々は,CoRGiが既存の手法,特にグラフのスパース領域よりもエッジ値の予測に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:54:30 GMT)
Can Audio Captions Be Evaluated with Image Caption Metrics? [11.5] 本稿では, 類似性を捉える上で, センテンス-BERTの強みと, 誤り検出器を組み合わさって, 誤文を強靭性のためにペナルティ化する手法を提案する。
新たに確立されたベンチマークでは、FENSEが現在のメトリクスを14～25%の精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 02:34:40 GMT)
An Augmented Reality Platform for Introducing Reinforcement Learning to
K-12 Students with Robots [10.8] 本研究では,学習の隠れ状態を明らかにする拡張現実(AR)システムを提案する。
本稿では,システムの設計と実装について述べるとともに,今後の2つの方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 03:51:39 GMT)
A General Framework for Learning Mean-Field Games [10.5] 本稿では,人口の多いゲームにおいて,同時学習と意思決定を同時に行う汎用平均場ゲーム(GMFG)フレームワークを提案する。
次に、スムーズなポリシーを持つ価値ベースおよびポリシーベースの強化学習アルゴリズムを提案する。
GMF-V-QとGMF-P-TRPO(GMF-VとGMF-Pの2つの特定のインスタンス化)とQラーニングとTRPOは、GMFG設定において効率的かつ堅牢であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 07:42:38 GMT)
A Deep Learning Inference Scheme Based on Pipelined Matrix
Multiplication Acceleration Design and Non-uniform Quantization [9.5] 本稿では,パイプライン行列乗算法と非一様量子化法に基づく低消費電力多層パーセプトロン(MLP)加速器を提案する。
その結果,本手法は少ない消費電力で優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:31:27 GMT)
Real-time FPGA Design for OMP Targeting 8K Image Reconstruction [9.1] Orthogonal Matching Pursuit (OMP) は、ハードウェア実装において最も広く使われている再構成アルゴリズムである。
Dot Product (DP) と Least Square Problem (LSP) が含まれている。
これら2つの部分は、多くの除算計算と相当なベクトルベースの乗算を持ち、ハードウェア上のリアルタイム再構成の実装を制限している。
本稿では,OMP再構成を最適化し,再構成効率のボトルネックを解消するために,疎性であり,主にベクトルを含むセンサマトリックスを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 06:08:35 GMT)
A Closer Look at Advantage-Filtered Behavioral Cloning in High-Noise
Datasets [8.5] 近年のオフライン強化学習法は、経験の固定されたデータセットから高性能なポリシーを学習することに成功している。
我々の研究は、この手法を、ほぼ全て最適下雑音からなる膨大なデータセットに拡張する能力を評価する。
この修正により、オフラインエージェントは、専門家のアクションが65:1に近いデータセットを使用して、ベンチマークタスクで最先端のポリシーを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 03:55:17 GMT)
Enhance Long Text Understanding via Distilled Gist Detector from
Abstractive Summarization [7.9] 我々は、長文理解において、ジスト関連かつ無関係な情報を解き放つ方法の問題点を考察する。
文書分類, 遠隔教師付きオープンドメイン質問応答 (DS-QA) および非並列テキストスタイルの転送実験により, 本手法がベースラインモデルの性能を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 09:21:24 GMT)
An Analysis of COVID-19 Knowledge Graph Construction and Applications [7.8] ロサンゼルス地域では、新型コロナウイルス関連のツイートから構築された知識グラフを提示する。
自然言語処理と変更点解析を用いて、ツイートトピック、ツイート日付、イベント日付の関係を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:58:57 GMT)
Haar Wavelet Feature Compression for Quantized Graph Convolutional
Networks [7.7] グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)は様々なアプリケーションで広く使われており、標準畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の非構造化バージョンと見なすことができる。
CNNと同様に、大きな入力グラフに対するGCNの計算コストは高く、特に計算資源の少ない環境では、これらのネットワークの使用を阻害することができる。
本稿では,Haarウェーブレット圧縮と光量子化を利用して,ネットワークの計算量と帯域幅を削減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:25:37 GMT)
Application of Graph Convolutions in a Lightweight Model for Skeletal
Human Motion Forecasting [7.7] 本研究では,移動体の骨格構造を通じて,組織的な空間情報を統合するモデルを提案する。
この固有の構造は、グラフ畳み込み(Graph Convolutions)の適用を通じて、私たちのモデルで活用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 14:44:56 GMT)
Learning Visual Shape Control of Novel 3D Deformable Objects from
Partial-View Point Clouds [7.2] 弾性、3次元変形可能な物体の解析モデルは、物体の形状を決定する際に存在する潜在的無限の自由度を記述するために、多数のパラメータを必要とする。
従来の3D形状制御の試みは、オブジェクト形状を表現するために手作りの特徴に依存しており、オブジェクト固有の制御モデルの訓練が必要である。
DeformerNetニューラルネットワークアーキテクチャは、操作対象の部分的な視点クラウドと目標形状の点クラウドで動作し、オブジェクト形状の低次元表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 02:34:57 GMT)
Influencing the Influencers: Evaluating Person-to-Person Influence on
Social Networks Using Granger Causality [6.5] 本稿では,Twitter上での個人間コンテンツの影響を分析する新しい手法を提案する。
Ego-AlterフレームワークとGranger Causalityを使って、トランプ大統領(Ego)と彼がリツイートした人々(Alters)を調べる。
それぞれのAlterは、複数のトピックにまたがって異なる影響範囲を持ち、与えられたトピックに異なる影響範囲を持ち、単一のAlterの影響の大きさはトピックによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:40:11 GMT)
Towards High-fidelity Singing Voice Conversion with Acoustic Reference
and Contrastive Predictive Coding [6.3] 非並列歌唱音声変換システムでは,音声後部グラフに基づく手法が広く普及している。
PPGの音響情報が不足しているため、変換された歌声のスタイルと自然性はまだ限られている。
提案モデルでは,歌声変換の自然性や,対象歌唱者との類似性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:27:20 GMT)
Graph Neural Networks Based Detection of Stealth False Data Injection
Attacks in Smart Grids [6.2] 偽データ注入攻撃(False Data Injection attack, FDIA)は、電力グリッド内のスマート計測デバイスに偽データを注入することで、測定の完全性を破壊することを目的としている。
研究者がアルゴリズムを開発し、テストするために、汎用的で、局所的で、ステルス(観測不可能な)攻撃生成手法と、一般にアクセス可能なデータセットを提示する。
モデル駆動型アプローチとデータ駆動型アプローチを効率的に組み合わせたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくFDIAのスケーラブルかつリアルタイム検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:51:49 GMT)
Modality-Guided Subnetwork for Salient Object Detection [5.5] ほとんどのRGBDネットワークは、入力側から複数のモダリティを必要とし、それらを2ストリームの設計で別々に供給する。
本稿では、モダリティ誘導サブネットワーク(MGSnet)と呼ばれる新しい融合設計を提案する。
1)RGBデータとRGBDデータの両方で機能し、使用できない場合の深度を動的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:59:11 GMT)
An In-depth Summary of Recent Artificial Intelligence Applications in
Drug Design [5.4] 2017年から2021年にかけて、薬物デザインにおける最近のAIモデルの応用の数は大幅に増加した。
このサーベイには、前述のAIモデルの理論的開発と、薬物設計におけるAIの最近の42の応用の詳細な要約が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 00:40:53 GMT)
Deep Learning Based Person Re-Identification Methods: A Survey and
Outlook of Recent Works [5.2] 従来型および深層学習に基づくRe-ID手法を比較し,いくつかのRe-ID調査の主な貢献点を示す。
本稿では,従来のDeep Learning-based person Re-ID法に注目し,深層学習,局所的特徴学習,敵対的ネットワークの生成,シーケンス的特徴学習,グラフ畳み込みネットワークなどの手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 11:23:47 GMT)
Increasing a microscope's effective field of view via overlapped imaging
and machine learning [4.2] この研究は、高効率自動検体分析のために単一のセンサー上で複数の独立した視野を重畳するマルチレンズ顕微鏡イメージングシステムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:52:36 GMT)
Beyond Road Extraction: A Dataset for Map Update using Aerial Images [4.0] 地図更新タスクのためのMUNO21と呼ばれる新しいデータセットを開発した。
MUNO21上での最先端道路抽出手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 03:05:42 GMT)
Convergence of Random Reshuffling Under The Kurdyka-{\L}ojasiewicz
Inequality [4.0] 我々はクルディカ・ロジャシエヴィチ(KL)の不等式に基づくステップサイズを小さくした非輝化RRの収束解析を行う。
我々は、KL指数と好適に選択された減少ステップサイズに応じて、対応する収束率を導出する。
また、近位点法に対して同様の強い極限点収束結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:20:04 GMT)
Fetal Gender Identification using Machine and Deep Learning Algorithms
on Phonocardiogram Signals [3.5] シーラーズ大学胎児心臓音響データベースにPCG信号処理技術を適用した。
本稿では,機械学習モデルとDeep Learningモデルの両方を用いて,胎児の性別分類に先立って提案された機能の適用性について検討する。
対象者の胎児の性別の分類において, 基準値を大きく上回り, 91%の精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:25:09 GMT)
Adversarial Attacks in a Multi-view Setting: An Empirical Study of the
Adversarial Patches Inter-view Transferability [3.2] 敵攻撃は、検知器を騙す可能性のある入力への加算ノイズからなる。
最近の実世界の印刷可能な敵パッチは、最先端のニューラルネットワークに対して効果的であることが証明された。
視角が対向パッチの有効性に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 19:59:28 GMT)
SuperShaper: Task-Agnostic Super Pre-training of BERT Models with
Variable Hidden Dimensions [2.9] SuperShaper は NLU モデルのタスクに依存しない事前学習手法である。
異なる形状で多数のトランスフォーマーモデルを同時に事前訓練する。
SuperShaperは、精度とモデルサイズを効果的にトレードオフするネットワークを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 05:44:02 GMT)
Applying Phonological Features in Multilingual Text-To-Speech [2.6] ARPABET/pinyinをSAMPA/SAMPA-SCにマッピングし,音声学的特徴について検討した。
このマッピングが、2つの言語でネイティブ、非ネイティブ、コードスイッチトされた音声の生成を成功させるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 11:45:04 GMT)
Nano Version Control and Robots of Robots: Data Driven, Regenerative
Production Code [2.5] コロナパンデミックの反映は、自動化を使ったより持続可能な生産システムの必要性を浮き彫りにしている。
本稿では,持続可能な生産コードを3つのより単純な問題に変換する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:37:46 GMT)
Drone LAMS: A Drone-based Face Detection Dataset with Large Angles and
Many Scenarios [2.4] 提案されたデータセットは、43k以上のアノテーションと、90degから90degの範囲でピッチまたはヨー角の4.0kの画像を含む261本のビデオをキャプチャした。
ドローンLAMSは、現在利用可能なドローンベースの顔検出データセットよりも、検出性能において大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 08:12:14 GMT)
NormVAE: Normative Modeling on Neuroimaging Data using Variational
Autoencoders [0.8] ディープオートエンコーダは規範的モデルとして実装され、患者レベルの偏差は、偏差の不確実性な推定をせずに、実際の入力と再構成された入力の正方形差としてモデル化されている。
本研究では,主観的規範的異常マップ(NAM)を算出し,偏差の不確かさを定量化する,新しい規範的モデリングに基づく変分オートエンコーダ(VAE)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 20:55:34 GMT)
Deep Bayesian inference for seismic imaging with tasks [0.6] 本稿では,ベイズ推定と深部ニューラルネットワークの手法を用いて,地震探査における不確実性を画像上で行うタスクの不確実性に変換することを提案する。
画像中のノイズによる不確かさを、自動的に追従された地平面の信頼区間に変換するための体系的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:25:44 GMT)
Toward a multimodal multitask model for neurodegenerative diseases
diagnosis and progression prediction [0.6] 本稿では、アルツハイマー病の予測に使用されるモデルの様々なカテゴリを、それぞれの学習手法で概説する。
それは、アルツハイマー病の進行を早期に予測し、検出する比較研究を確立している。
最後に,ロバストかつ高精度な検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 11:44:16 GMT)
On the stability properties of Gated Recurrent Units neural networks [0.1] 本稿では,GRU(Gated Recurrent Units)ニューラルネットワークの入力状態安定性(ISS)とインクリメンタル入力状態安定性(deltaISS)を保証するための十分な条件を提供する。
条件はトレーニングされたネットワークの安定性を確認するために使用したり、GRUのトレーニング手順中に制約として適用することができる。
得られたトレーニング手順は、Quadruple Tankの非線形ベンチマークシステムでテストされ、良好なモデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:46:23 GMT)
Multi-condition multi-objective optimization using deep reinforcement
learning [0.1] 深層強化学習を用いた多条件多目的最適化法を初めて開発した。
提案手法の排他的性能は, 改良されたクルサウェベンチマーク問題の解法で検証される。
最適形状の翼の性能解析により,多条件最適化が不可欠であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 07:07:11 GMT)
Using Edge Cases to Disentangle Fairness and Solidarity in AI Ethics [0.0] AI倫理における公正さと連帯性の原則は定期的に重複し、実際には不明瞭さを生み出している。
本稿では、公平性と連帯性を完全に区別するために、不規則なAI医療倫理と従来型のAI医療倫理の2つの事例について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:07:07 GMT)
Time Series Classification Using Convolutional Neural Network On
Imbalanced Datasets [0.0] 時系列分類(TSC)はその幅広い用途のために文学において多くの注目を集めている。
本稿では、サンプリングベースとアルゴリズムアプローチの両方を用いて、不均衡問題に対処する。
不均衡比が高いにもかかわらず、シミュレーションされたTwoPatternsデータセットではFスコアが97.6%に達する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:02:14 GMT)
The metaphysics of decoherence [0.0] 本研究では,複数の世界を仮定することなく,顔のコヒーレンス(decoherence)の枠組みに最もよく適合する現実性について検討する。
この非一貫性の読書は、非常に急進的な観念的リアリズムをもたらすと論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 13:04:55 GMT)
Surrogate-Assisted Reference Vector Adaptation to Various Pareto Front
Shapes for Many-Objective Bayesian Optimization [0.0] 本稿では,高コストな多目的・多目的最適化問題を解くために,代用型参照ベクトル適応法(SRVA)を提案する。
提案アルゴリズムは他の2つのMBOアルゴリズムとベンチマーク問題に適用して比較する。
実験結果から, 対象関数がKrigingモデルにより合理的に近似された問題において, 提案アルゴリズムが他の2つより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 03:05:12 GMT)
Spin in Schr\"odinger-quantized Pseudoclassical Systems [0.0] 擬古典的グラスマン変数を持つ系におけるスピン角運動量の構成について検討する。
角運動量に対しては、生成元の特定の形式が好まれ、既約スピンc(n) 表現の超選択セクターが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 17:51:39 GMT)
Scope2Screen: Focus+Context Techniques for Pathology Tumor Assessment in
Multivariate Image Data [0.0] Scope2Screenは、全スライディング、ハイプレックス、組織像のフォーカス+コンテキスト探索とアノテーションのためのスケーラブルなソフトウェアシステムである。
我々のアプローチは、数百万のセルを含む1チャンネルあたり109ピクセル以上の100GBの画像を分析するためにスケールする。
単細胞および組織レベルで機能する対話型レンズ技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 18:34:13 GMT)
Reinforcement Learning for Systematic FX Trading [0.0] 我々は、主要なキャッシュペアについて詳細な実験を行い、取引と資金調達のコストを正確に説明します。
こうした利益と損失の源泉は、通貨市場で発生した価格動向を含め、当社の継続的な強化学習者に提供されています。
取引コストが統計上最も高いのは、午後5時(日本時間午前5時)の取引終了時にモデルに取引を強制したにもかかわらず。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 09:44:29 GMT)
Reinforcement Learning In Two Player Zero Sum Simultaneous Action Games [0.0] 2人のプレイヤーのゼロサム同時アクションゲームは、ビデオゲーム、金融市場、戦争、ビジネスコンペティション、その他多くの設定で一般的である。
本稿では,2人のプレイヤーのゼロサム同時アクションゲームにおける強化学習の基本概念を紹介し,このタイプのゲームがもたらすユニークな課題について論じる。
本稿では,これらの課題に対処する新たなエージェントを2つ紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 16:03:44 GMT)
Quadratic Multiform Separation: A New Classification Model in Machine
Learning [0.0] 機械学習における新しい分類モデルを提案する。
このモデルは、最も一般的な分類モデルに匹敵する予測精度を生み出す。
一般的な分類モデルよりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 23:17:28 GMT)
Polytope structures for Greenberger-Horne-Zeilinger diagonal states [0.0] 我々は, GHZ対角状態の真の絡み合い, 双分離性, 完全双分離性, ベル不等式に関するポリトープ構造について検討した。
我々は,すべてのGHZ対角状態におけるベルの不等式に違反する,真の絡み合い,二分性,完全二分性,および状態の正確な体積を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:44:57 GMT)
Multi-task Learning with Metadata for Music Mood Classification [0.0] ムード認識は音楽情報学において重要な問題であり、音楽発見とレコメンデーションに重要な応用がある。
マルチタスク学習手法を提案する。この手法では、共有されたモデルが、気分やメタデータの予測タスクに対して同時に訓練される。
我々の手法を既存の最先端の畳み込みニューラルネットワークに適用することにより、その性能を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 11:36:34 GMT)
Modeling of Pan Evaporation Based on the Development of Machine Learning
Methods [0.0] 気温、風速、日照時間、湿度、太陽放射などの気候変化は蒸発過程に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本研究の目的は、毎月のパン蒸発推定をモデル化するための機械学習(ML)モデルの有効性を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 10:06:16 GMT)
Fitting large mixture models using stochastic component selection [0.0] 本稿では,少数のコンポーネントのみを評価するために,計算とメトロポリス・ハスティングスアルゴリズムの期待値の組み合わせを提案する。
コンポーネント割り当てのマルコフ連鎖は、アルゴリズムのイテレーション間で順次生成される。
提案手法の一般性を重視し,浅い混合モデルと深い混合モデルの両方を訓練する能力を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 12:39:53 GMT)
Fast and Robust Structural Damage Analysis of Civil Infrastructure Using
UAV Imagery [0.0] 自動構造検査損傷解析のためのエンドツーエンド手法を提案する。
自動オブジェクト検出とセグメンテーションを使用して、欠陥、ブリッジユーティリティ、エレメントを正確にローカライズする。
本手法は,UAV画像の高速かつロバストな損傷解析を可能にするだけでなく,手動で取得した画像の解析にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 14:24:26 GMT)
Are Words the Quanta of Human Language? Extending the Domain of Quantum
Cognition [0.0] 人間の認知に量子化が存在することを示す。
この絡み合いを解析し、フォン・ノイマンのエントロピーと単語の密度行列の非純度を計算する。
これらの結果は、人間の社会の文化層のための量子インスパイアされた熱力学の開発の可能性の観点から解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 22:02:06 GMT)
Algorithmic collusion: A critical review [0.0] 本稿では,アルゴリズムの共謀に関する文献をレビューし,それを計算機科学の成果に結びつける。
反トラスト法を適用して、実際の市場で衝突する自己学習アルゴリズムを扱うのは時期尚早だが、他のアルゴリズムによる共謀は、すでに法的措置を義務付けているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 09:14:16 GMT)
Adaptive joint distribution learning [0.0] 我々はテンソル積再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)に確率分布を埋め込む新しいフレームワークを開発する。
このフレームワークは、最大で数百万のデータポイントのサンプルサイズから推定されるラドン・ニコディム微分の低次元、正、正規化モデルに対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 15:51:01 GMT)
A Hybrid Scattering Transform for Signals with Isolated Singularities [0.0] 散乱変換は、S. Mallatが最初に導入した畳み込みニューラルネットワークのウェーブレットモデルである。
我々の目標は、ネットワークの後半層でどんなフィルターを使うべきかを理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Oct 2021 21:40:33 GMT)