Probing as Quantifying the Inductive Bias of Pre-trained Representations [99.9] 本稿では,特定のタスクに対する表現の帰納的バイアスを評価することを目的とした,探索のための新しいフレームワークを提案する。
トークン、アーク、文レベルの一連のタスクに我々のフレームワークを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:01:16 GMT)
Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph
Transformer [98.8] 本稿では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化する手法を提案する。
分子間グラフ変換器(IGT)は、それぞれ、結合活性と結合ポーズ予測の2番目のベストに対して、最先端のアプローチを9.1%と20.5%で上回っている。
IGTはSARS-CoV-2に対して有望な薬物スクリーニング能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:21:48 GMT)
On The Ingredients of an Effective Zero-shot Semantic Parser [95.0] 我々は、標準発話とプログラムの訓練例を文法から言い換えて、ゼロショット学習を分析する。
改良された文法,より強力なパラフレーズ,効率的な学習手法を用いて,これらのギャップを埋めることを提案する。
我々のモデルはラベル付きデータゼロの2つの意味解析ベンチマーク(Scholar, Geo)で高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:41:16 GMT)
Combining Diverse Feature Priors [90.7] 多様な機能事前セットでトレーニングされたモデルには、重複する障害モードが少なくなることを示す。
また、追加(ラベルなし)データでそのようなモデルを共同でトレーニングすることで、互いのミスを修正できることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:31:10 GMT)
Guided Point Contrastive Learning for Semi-supervised Point Cloud
Semantic Segmentation [90.2] そこで本研究では,モデル性能を向上させるために,未ラベルの点群をトレーニングに採用するための半教師付き点群セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを提案する。
近年の自己監督型タスクのコントラスト損失に触発されて,特徴表現とモデル一般化能力を高めるためのガイド付きポイントコントラスト損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:38:54 GMT)
ContraQA: Question Answering under Contradicting Contexts [86.0] 矛盾する文脈下でのQAモデルの振る舞いを調査し,QAモデルに対する誤報のリスクについて検討する。
質問応答と誤情報検出を統合した対応策として,誤情報認識型QAシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:55:18 GMT)
Multi-modal Aggregation Network for Fast MR Imaging [85.3] 我々は,完全サンプル化された補助モダリティから補完表現を発見できる,MANetという新しいマルチモーダル・アグリゲーション・ネットワークを提案する。
我々のMANetでは,完全サンプリングされた補助的およびアンアンサンプされた目標モダリティの表現は,特定のネットワークを介して独立に学習される。
私たちのMANetは、$k$-spaceドメインの周波数信号を同時に回復できるハイブリッドドメイン学習フレームワークに従います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:16:59 GMT)
Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional
Representations [83.2] 任意のグラフの大きな問題は、ノードの標準位置情報の欠如である。
ノードの位置ノード(PE)を導入し、Transformerのように入力層に注入する。
両方のGNNクラスで学習可能なPEを考えると、分子データセットのパフォーマンスは2.87%から64.14%に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:59:15 GMT)
Adversarial Attacks on ML Defense Models Competition [82.4] 清華大学のTSAILグループとAlibaba Securityグループがこの競争を組織した。
この競争の目的は、敵の堅牢性を評価するために、新しい攻撃アルゴリズムを動機付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:12:41 GMT)
NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in
the Wild [80.1] ニューラルリフレクタンスサーフェス(NeRS)と呼ばれる暗黙モデルの表面アナログを導入する。
NeRSは、球に微分される閉じた表面の神経形状の表現を学び、水密な再構成を保証する。
このようなデータから学習可能な表面ベースニューラル再構成は,体積的ニューラルレンダリングに基づく再構成よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:05:41 GMT)
Provable Regret Bounds for Deep Online Learning and Control [77.8] 我々は、損失関数がニューラルネットワークのパラメータを最適化するために適応できることを示し、後から最も優れたネットと競合することを示す。
オンライン設定におけるこれらの結果の適用として、オンライン制御コントローラの証明可能なバウンダリを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:13:48 GMT)
Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [75.0] 我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。
自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:46:39 GMT)
Breaking Down Multilingual Machine Translation [74.2] マルチ言語学習は一般にエンコーダにとって有益であるが,ローソース言語(LRL)ではデコーダにのみ有益であることを示す。
LRLの多言語モデルと一対多モデルは、Aharoniらによって報告された最良の結果よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:57:12 GMT)
The World of an Octopus: How Reporting Bias Influences a Language
Model's Perception of Color [73.7] 報告バイアスがテキストのみのトレーニングに悪影響を及ぼし、本質的に制限されていることを示す。
次に、マルチモーダルモデルが視覚的トレーニングを利用してこれらの効果を緩和できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:28:17 GMT)
NeurIPS 2021 Competition IGLU: Interactive Grounded Language
Understanding in a Collaborative Environment [71.1] 協調環境における対話型接地言語理解(IGLU: Interactive Grounded Language Understanding)を提案する。
競争の主目的は、対話型エージェントをいかにして構築するかという問題にアプローチすることであり、協調環境において、接地された自然言語命令を提供しながらタスクの解決を学ぶことである。
この研究課題は、自然言語理解・生成(NLU/G)と強化学習(RL)という、NeurIPSコミュニティと密接に関連している2つの分野に自然に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:11:15 GMT)
Exploring Low-dimensional Intrinsic Task Subspace via Prompt Tuning [70.8] 本研究では,事前学習型言語モデル(PLM)が普遍表現を学習し,異なる幅広いNLPタスクに効果的に適用する方法について検討する。
実験では,100個のランダムタスクを持つ5次元部分空間において,5つの自由パラメータをチューニングするだけで,全プロンプトチューニング性能の87%と65%を回復できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:43:59 GMT)
Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization [70.1] 本研究では,一般的な自然言語タスクを人間に読まれる入力形式にマッピングするシステムを開発した。
様々なタスクをカバーしたマルチタスクミックス上に,事前学習したエンコーダ・デコーダモデルを微調整する。
このモデルは、いくつかの標準データセット上で強力なゼロショット性能を達成し、しばしば16倍のサイズのモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:08:57 GMT)
Scribosermo: Fast Speech-to-Text models for German and other Languages [69.8] 本稿では,ドイツ語とスペイン語とフランス語の特殊特徴を持つ音声テキストモデルについて述べる。
それらは小さく、RaspberryPiのようなマイクロコントローラ上でリアルタイムで実行される。
事前トレーニングされた英語モデルを使用して、比較的小さなデータセットで、コンシューマグレードのハードウェアでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:10:34 GMT)
Why don't people use character-level machine translation? [69.5] 文字レベルシステムがサブワードシステムに匹敵する証拠があるにもかかわらず、機械翻訳競争において競合する設定ではほとんど使われない。
文字レベルのMTシステムは、しばしばモチベーションが高いにもかかわらず、ドメインの堅牢性も、モルフォロジーの一般化も良くない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:43:31 GMT)
Spin many-body phases in standard and topological waveguide QED
simulators [68.8] 導波路QEDセットアップを用いた量子スピンモデルの多体挙動について検討する。
他のプラットフォームで得られたものとは異なる、新しい多体フェーズが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:02:32 GMT)
ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Research [62.9] ESPnet2-TTSは、E2E-TTS(E2E-TTS)ツールキットである。
新機能としては、オンザフライフレキシブルプリプロセッシング、ニューラルボコーダとのジョイントトレーニング、フルバンドE2Eテキスト・トゥ・ウェーブフォームモデリングのような拡張を備えた最先端のTSモデルなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:27:45 GMT)
Low-rank Matrix Recovery With Unknown Correspondence [62.6] 我々は、M$の回復のために証明不可能な非漸近誤差を伴い、M$の適切な低ランク条件下で核ノルム最小化問題を解くことで、M$を回復可能であることを示す。
シミュレーションデータの実験、MovieLens 100KデータセットとYale Bデータベースは、$textM3textOがいくつかのベースラインで最先端のパフォーマンスを達成し、高精度な地上真実対応を回復できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 09:27:50 GMT)
Don't speak too fast: The impact of data bias on self-supervised speech
models [60.5] 自己教師型音声モデル(S3M)は、ASRのような下流の多くのタスクで成功している。
本研究では,事前学習データがどのようにS3Mに影響を与えるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 09:22:34 GMT)
UniDS: A Unified Dialogue System for Chit-Chat and Task-oriented
Dialogues [59.5] 上記の2つのスキルを備えた統合対話システム(UniDS)を提案する。
我々は、チャットとタスク指向の対話の両方に対応可能な統合対話データスキーマを設計する。
我々は、事前訓練されたチャット対話モデルから混合対話データでUniDSを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:56:47 GMT)
Few-Shot Bot: Prompt-Based Learning for Dialogue Systems [58.3] ごく少数の例を使って会話を学ぶことは、会話型AIにおける大きな課題である。
現在の最良の会話モデルは、良いチャットシャッター(例:BlenderBot)またはゴール指向システム(例:MinTL)である。
グラデーションベースの微調整を必要とせず、学習の唯一の源としていくつかの例を用いるプロンプトベースの数ショット学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:36:45 GMT)
Textual Backdoor Attacks Can Be More Harmful via Two Simple Tricks [58.0] 本稿では,既存のテキストバックドア攻撃をより有害にするための2つの簡単な手法を見出す。
最初のトリックは、被害者モデルのトレーニング中に毒や清潔なデータを識別するための追加のトレーニングタスクを追加することです。
2つ目は、汚染データに対応する元のクリーンデータを削除するのではなく、すべてのクリーンなトレーニングデータを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:58:46 GMT)
DialFact: A Benchmark for Fact-Checking in Dialogue [56.6] われわれはDialFactという22,245の注釈付き会話クレームのベンチマークデータセットを構築し、ウィキペディアの証拠と組み合わせた。
FEVERのような非対話データでトレーニングされた既存のファクトチェックモデルは、我々のタスクでうまく機能しないことがわかった。
本稿では,対話におけるファクトチェック性能を効果的に向上する,シンプルなデータ効率のソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:34:35 GMT)
Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning [53.9] 本稿では,汎用的なプロンプト形式を用いて,言語モデルから直接知識文を生成することを提案する。
このアプローチは、4つのコモンセンス推論タスクにおいて、既製の言語モデルと微調整された言語モデルの両方のパフォーマンスを向上させる。
特に、モデルが生成した知識を使用することで、予測が改善できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:58:03 GMT)
Learning with Noisy Labels by Targeted Relabeling [52.0] クラウドソーシングプラットフォームは、ディープニューラルネットワークをトレーニングするためのデータセット収集によく使用される。
本稿では,少数のアノテーションを予約して,高い確率でラベル付け可能なエラーを明示的に緩和する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:37:29 GMT)
PolyNet: Polynomial Neural Network for 3D Shape Recognition with
PolyShape Representation [51.1] 3次元形状表現とその処理は3次元形状認識に大きな影響を及ぼす。
我々は、ディープニューラルネットワークに基づく手法(PolyNet)と特定のポリゴン表現(PolyShape)を提案する。
本研究では,3次元形状分類と検索作業におけるPolyNetの長所と長所を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:45:59 GMT)
Gaussian Process Bandit Optimization with Few Batches [49.9] 有限腕バンディットアルゴリズムにインスパイアされたバッチアルゴリズムを導入する。
O(log T)$ batches in time horizon $T$.sqrtTgamma_T)$ using $O(log T)$ batches in time horizon。
さらに,アルゴリズムの修正版を提案し,バッチ数によって後悔がどう影響するかを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:54:04 GMT)
Cascaded Fast and Slow Models for Efficient Semantic Code Search [46.5] 本稿では,高速かつ低速なモデルを用いた効率的かつ高精度な意味コード検索フレームワークを提案する。
提案したカスケードアプローチは効率的でスケーラブルなだけでなく,最先端の結果も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:23:35 GMT)
Comparing Human and Machine Bias in Face Recognition [46.2] 我々はLFWとCelebAデータセットの改良版をリリースし、将来の研究者がアルゴリズムバイアスの測定値を得ることができるようにした。
また、これらの新しいデータを使って、顔認証と検証に関する一連の挑戦的な質問も開発しています。
検証作業において,コンピュータモデルと人的調査参加者の双方が有意に優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:26:20 GMT)
Optimal Decision Trees for Nonlinear Metrics [42.2] 本稿では,非線形メトリクスに対して最適な木を生成するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々の知る限りでは、これは非線形メトリクスに対して証明可能な最適決定木を計算するための最初の方法である。
当社のアプローチは、線形メトリクスの最適化と比較した場合、トレードオフにつながります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:01:22 GMT)
Mind the Gap: Domain Gap Control for Single Shot Domain Adaptation for
Generative Adversarial Networks [40.9] ワンショット領域適応のための新しい手法を提案する。
本手法の入力は、ドメインA内の画像と、ドメインBからの単一の参照画像I_Bを生成することができる訓練されたGANである。
提案アルゴリズムは、訓練されたGANの任意の出力をドメインAからドメインBに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:32:12 GMT)
Socially Aware Bias Measurements for Hindi Language Representations [38.4] 偏見は、広く話されている地域の歴史と文化に基づいて、特定の言語表現に特有のものであることを示す。
我々は,言語表現のモデル化において,言語的・文法的アーティファクトとともに,社会認識の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:49:15 GMT)
4D Human Body Capture from Egocentric Video via 3D Scene Grounding [38.3] 本稿では,モノクラーエゴセントリックビデオから2人称3D人体メッシュの時系列を再構築する新しい課題を紹介する。
エゴセントリックなビデオのユニークな視点と迅速なカメラの動きは、人間の身体を捉えるための技術的な障壁を増す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 23:03:13 GMT)
Say No to the Discrimination: Learning Fair Graph Neural Networks with
Limited Sensitive Attribute Information [37.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのモデリングにおいて大きな力を示している。
GNNは、皮膚の色や性別など、保護された機密属性に偏った予測を行う。
高いノード分類精度を維持しつつ,GNNのバイアスを取り除くためにFairGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:05:53 GMT)
Towards Identity Preserving Normal to Dysarthric Voice Conversion [37.6] 本稿では, 話者識別を保ちながら, 正常音声を変形音声に変換する枠組みを提案する。
本研究は,(1)患者のストレスを緩和する臨床的意思決定プロセス,(2)顎関節症音声認識のためのデータ増強に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:18:02 GMT)
Joint Channel and Weight Pruning for Model Acceleration on Moblie
Devices [37.5] プルーニングは、計算資源の消費と精度のバランスをとるために広く採用されているプラクティスである。
We present a unified framework with Joint Channel pruning and Weight pruning (JCW)。
本稿では,JCW フレームワークに最適化された多目的進化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:18:42 GMT)
Learning Sampling Distributions Using Local 3D Workspace Decompositions
for Motion Planning in High Dimensions [36.8] 3次元環境における複雑なマニピュレータに適用可能なサンプリングベース計画のための2つの経験ベースフレームワークを提案する。
本研究では,FetchロボットにおけるSPARKとFLAMEの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:27:18 GMT)
Dynamic probabilistic logic models for effective abstractions in RL [35.5] RePReLは階層的なフレームワークであり、リレーショナルプランナーを利用して学習に有用な状態抽象化を提供する。
実験の結果,RePReLは手前のタスクに対して,優れた性能と効率的な学習を実現するだけでなく,目に見えないタスクに対するより優れた一般化も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:53:04 GMT)
FlexConv: Continuous Kernel Convolutions with Differentiable Kernel
Sizes [34.9] 最近の研究によると、CNNは異なるレイヤの異なるカーネルサイズから恩恵を受けているが、実際にはすべての可能な組み合わせを探索することは不可能である。
本稿では,学習可能なカーネルサイズの高い帯域幅の畳み込みカーネルを固定パラメータコストで学習可能な新しい畳み込み演算FlexConvを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:35:49 GMT)
Hand Me Your PIN! Inferring ATM PINs of Users Typing with a Covered Hand [33.3] 欧州中央銀行(ECB)は2019年に1100億ドル(約1兆1000億円)以上の現金の引き出しと、欧州のATMへの取引の積み降ろしを報告した。
PIN機構はATMの近くに設置された隠しカメラを介して行われる肩掛け攻撃に対して脆弱である。
本稿では, タイピングハンドを片手でカバーする被害者が入力したPINを再構築する新たな攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:25:41 GMT)
EFENet: Reference-based Video Super-Resolution with Enhanced Flow
Estimation [33.2] 本稿では,HR参照に含まれる視覚的手がかりとLRシーケンスに含まれる時間的情報とを同時に活用するEFENetを提案する。
提案手法の有効性を検証し,提案手法が最先端の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, 15 Oct 2021 01:36:30 GMT)
Tricks for Training Sparse Translation Models [32.8] バランスの取れないデータ分布を持つマルチタスク学習は、高リソースタスクへの学習を歪める。
多言語機械翻訳のためのスパースアーキテクチャは、最初から不十分に動作できることがわかりました。
本研究では, 温度加熱機構と高密度プレトレーニングの2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:58:45 GMT)
NeuroView: Explainable Deep Network Decision Making [32.7] NeuroViewはDNアーキテクチャの新しいファミリーであり、設計によって解釈および説明可能である。
得られたアーキテクチャは、各ユニットの状態と分類決定との間の直接的な因果関係を確立する。
我々は、標準データセットと分類タスクに基づいてNeuroViewを評価し、そのユニット/クラスマッピングが意思決定プロセスの理解にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:00:59 GMT)
Bridging the Gap: Cross-Lingual Summarization with Compression Rate [31.0] CLS(Cross-lingual Summarization)は、機械翻訳(MT)タスクと密接に関連している。
本稿では,大規模MTコーパスによる言語間要約を支援するために,圧縮速度を用いた言語間要約(CSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:31:49 GMT)
Value Penalized Q-Learning for Recommender Systems [30.7] RLエージェントに対する累積報酬の最大化がRSの目的を満たすため、レコメンデーターシステム(RS)への強化学習のスケーリングは有望である。
この目標の重要なアプローチはオフラインのRLで、ログされたデータからポリシーを学ぶことを目的としている。
本稿では,不確実性に基づくオフラインRLアルゴリズムであるValue Penalized Q-learning (VPQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:08:28 GMT)
Direct simultaneous speech to speech translation [30.0] 本稿では,最初の音声音声合成モデル(Simul-S2ST)を提案する。
モデルは、全音源の音声コンテンツを消費する前に、ターゲット音声の翻訳を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:59:15 GMT)
Learn Proportional Derivative Controllable Latent Space from Pixels [30.0] 本稿では,学習された潜在空間が比例微分制御可能であることを強制するために,新たな学習目標を導入することを提案する。
実行時には、単純なPDコントローラを画素から符号化された潜時空間に直接適用して、シンプルで効率的な制御を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:47:07 GMT)
Self-Supervised Learning by Estimating Twin Class Distributions [26.8] 本稿では,大規模未ラベルデータセットをエンドツーエンドに分類し,自己教師付き表現学習手法TWISTを提案する。
2つの拡張画像の2つのクラス分布を生成するために、ソフトマックス演算で終了するシマセネットワークを用いる。
具体的には、各サンプルの分布のエントロピーを最小化し、各サンプルのクラス予測を行い、平均分布のエントロピーを最大化し、異なるサンプルの予測を多様化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:09:41 GMT)
Towards Statistical and Computational Complexities of Polyak Step Size
Gradient Descent [25.9] 本稿では,Polyak段差勾配の統計的および計算的複雑さについて検討する。
一般化線形モデル、混合線形回帰モデル、混合線形回帰モデルという3つの統計的例の下で、我々の一般理論を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:19:50 GMT)
Receptive Field Broadening and Boosting for Salient Object Detection [25.8] 本稿では,局所的な詳細情報とグローバルな意味情報を同時に効率的に拡張するためのトランスフォーマーとCNNに基づく双方向ネットワークを提案する。
MHB(Multi-Head Boosting)戦略は、異なるネットワークブランチの特異性を高めるために提案される。
アテンション・フィーチャー・フュージョン・モジュール (AF) は2種類の特徴をそれぞれの特性に応じて融合するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:10:33 GMT)
BBQ: A Hand-Built Bias Benchmark for Question Answering [25.1] NLPモデルは、世界に存在する社会的バイアスを学習することは十分に文書化されているが、これらのバイアスが、質問応答(QA)のような適用されたタスクに対して、実際のモデルアウトプットにどのように現れるかを示す研究はほとんど行われていない。
筆者らによって構築された質問セットからなるデータセットであるBias Benchmark for QA (BBQ)を導入し、米国英語の文脈に関連する9つの異なる社会的次元に沿って、保護されたクラスに属する人々に対するテキストテストされた社会的偏見を強調した。
文脈が曖昧であるとき、モデルはステレオタイプに強く依存していることが分かり、つまり、モデルの出力は、この設定において有害なバイアスを一貫して再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:43:46 GMT)
Trade-offs of Local SGD at Scale: An Empirical Study [25.0] 通信オーバヘッドを低減するため,ローカルSGDと呼ばれる手法について検討する。
ローカルSGDの実行には,通信コストの低減(トレーニングの高速化)と精度の低下が伴う。
また、低速運動量フレームワークを組み込むことで、追加の通信を必要とせず、常に精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:00:42 GMT)
Omni-sparsity DNN: Fast Sparsity Optimization for On-Device Streaming
E2E ASR via Supernet [24.6] 我々は,Omni-sparsity DNNを提案する。そこでは,1つのニューラルネットワークを切断して,広範囲のモデルサイズに対して最適化されたモデルを生成する。
以上の結果から,LibriSpeechのトレーニング時間とリソースの保存時間は,個別のプルーニングモデルと比較すると,類似あるいは精度がよいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:28:27 GMT)
Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations [24.0] 会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出というタスクを導入する。
我々は、テキスト、音声、ビデオに反映された会話から、感情とその関連要因を共同で抽出することを目指している。
予備実験の結果は、会話における感情と原因の両方を発見するためのマルチモーダル情報融合の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:30:24 GMT)
Incremental Speech Synthesis For Speech-To-Speech Translation [24.0] 本稿では,TSモデルの逐次合成性能の向上に焦点をあてる。
プレフィックスに基づく単純なデータ拡張戦略により、インクリメンタルTS品質を改善してオフラインパフォーマンスにアプローチすることが可能になります。
本稿では,S2STアプリケーションに適したレイテンシメトリクスを提案し,このコンテキストにおける遅延低減手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:20:28 GMT)
Aspect-Oriented Summarization through Query-Focused Extraction [23.6] 実際のユーザのニーズは、特定のクエリではなく、ユーザが興味を持っているデータセットの幅広いトピックという側面に、より深く浸透することが多い。
抽出クエリに焦点を絞った学習手法をベンチマークし、モデルを訓練するための対照的な拡張手法を提案する。
我々は2つのアスペクト指向データセットを評価し、この手法が一般的な要約システムよりも焦点を絞った要約を得られることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:06:21 GMT)
Well-classified Examples are Underestimated in Classification with Deep
Neural Networks [23.3] 深層分類モデルの学習の背景にある従来の知恵は、悪い分類例に焦点を当てることである。
この一般的な実践は、表現学習、エネルギー最適化、マージンの成長を妨げることが示される。
そこで本研究では,学習への貢献を復活させるために,付加的なボーナスを付与した固有例を報酬として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:44:45 GMT)
Neural Dubber: Dubbing for Silent Videos According to Scripts [22.8] 本稿では,新しい自動ビデオダビング(AVD)タスクを解決するニューラルネットワークモデルであるNeural Dubberを提案する。
Neural Dubberは、ビデオ中の唇の動きを利用して生成された音声の韻律を制御するマルチモーダルテキスト音声モデルである。
実験により、ニューラルダバーはビデオによって合成音声の韻律を制御でき、ビデオと時間的に同期した高忠実度音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:56:07 GMT)
FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo
Labeling [22.7] 学習状況に応じてラベルのないデータを活用するために,CPL(Curriculum Pseudo Labeling)を提案する。
我々は、CPLが他のSSLアルゴリズムに容易に適応できることを示し、その性能を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:53:38 GMT)
Interpretable Neural Networks with Frank-Wolfe: Sparse Relevance Maps
and Relevance Orderings [22.6] RDE(Rate-Distortion Explanations)法を改訂することで、関係マップの空間性を正確に制御することができる。
フランク=ウルフアルゴリズムのいくつかの決定論的・決定論的変種とそのRDEに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:04:57 GMT)
Adversarial Purification through Representation Disentanglement [21.9] ディープラーニングモデルは敵の例に弱いため、理解不能な間違いを犯す。
現在の防御法、特に浄化法は、自然画像の学習と復元によってノイズを除去する傾向がある。
本研究では, 自然画像の乱れと逆流を前処理防御として提示し, 新たな逆流浄化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:45:31 GMT)
Identifying Incorrect Classifications with Balanced Uncertainty [21.1] 不確実性推定は、コストに敏感なディープラーニングアプリケーションには不可欠である。
本研究では,不確実性推定における不均衡を2種類の分布バイアスとしてモデル化するための分布不均衡を提案する。
そこで我々は,新たな分布的焦点損失目標を持つ不確実性推定器を学習する,バランスト・トゥルー・クラス確率フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:52:31 GMT)
Alternative Input Signals Ease Transfer in Multilingual Machine
Translation [21.1] 我々は、異なる筆記システムを統合する代替信号でトレーニングデータを増強することで、転送の抑制に取り組む。
我々はこれらのシグナルを、言語が共通の特徴を共有している2つの言語族であるインディク語とテュルク語でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:56:46 GMT)
Label-Wise Message Passing Graph Neural Network on Heterophilic Graphs [20.5] ホモフィリーあるいはヘテロフィリーなグラフでよく機能する新しいフレームワークについて検討する。
ラベルに関するメッセージパッシングでは、類似の擬似ラベルを持つ隣人が集約される。
また、ホモフィリー・ヘテロフィリーなグラフのモデルを自動的に選択するバイレベル最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:49:45 GMT)
Benchmark Problems for CEC2021 Competition on Evolutionary Transfer
Multiobjectve Optimization [19.7] 本報告では,知識伝達における多種多様なタイプや特性を網羅した40のベンチマーク関数を提案する。
ベンチマーク関数はすべてJAVAコードで実装されており、次のウェブサイトでダウンロードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:03:46 GMT)
Do We Need to Directly Access the Source Datasets for Domain
Generalization? [19.7] ドメイン一般化は、未知のターゲットドメインに対して、複数の既知のソースドメインから一般化可能なモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では、分散ソースデータセットを直接アクセスすることなく、一般化可能なモデルをトレーニングする難題について紹介する。
本稿では,まず各ソースデータセット上でモデルをトレーニングし,次にデータフリーなモデル融合を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:53:07 GMT)
Carousel Memory: Rethinking the Design of Episodic Memory for Continual
Learning [19.3] 継続的な学習(CL)は、以前のタスクから学んだ知識を忘れずに、連続したタスクストリームから学習することを目的としている。
以前の研究では、新しい非i.d.データから学習しながら、過去の観測されたサンプルのサブセットを格納するエピソードメモリ(EM)を利用している。
メモリとストレージ間のサンプルを効率よく移行させることにより,過去の経験を保存し,忘れを軽減すべく,豊富なストレージを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:49:25 GMT)
Boosting coherence of language models [19.2] コヒーレンスブースティング(Coherence boosting)は、次世代の予測に対する遠方の文脈の影響を高める推論手法である。
生成した通常のテキストと対話応答の分布解析により,事前学習されたモデルとのコヒーレンス向上の利点を示す。
また、ゼロショットNLPタスクに対する最先端モデルとのコヒーレンス向上は、追加のトレーニングを伴わずに性能向上をもたらすことも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:05:33 GMT)
ToM2C: Target-oriented Multi-agent Communication and Cooperation with
Theory of Mind [18.9] 心の理論(Theory of Mind、ToM)は、効果的なコミュニケーションと協力が可能な社会的に知的なエージェントを構築する。
このアイデアは、協調ナビゲーションとマルチセンサーターゲットカバレッジという、2つの典型的な目標指向型マルチエージェントタスクで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:29:55 GMT)
Containerized Distributed Value-Based Multi-Agent Reinforcement Learning [18.8] コンテナ化されたマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
本誌のやり方は、Google Research Footballのフルゲーム5.v_5$の難題を解く最初の方法だ。
StarCraft IIマイクロマネジメントベンチマークでは、最先端の非分散MARLアルゴリズムと比較して4-18times$よい結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:54:06 GMT)
Modeling Proficiency with Implicit User Representations [18.4] ソーシャルメディアプラットフォーム上のユーザの投稿が与えられた場合、その課題は、ユーザーがある程度の熟練度を持つ投稿やトピックのサブセットを特定することである。
これにより、ユーザの熟練度に応じて、特定のトピックに関するソーシャルメディア投稿のフィルタリングとランク付けが可能になる。
本稿では,基本的なものから高度に調整されたユーザモデリングアプローチまで,5つの代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:15:17 GMT)
Control Prefixes for Text Generation [17.7] 本稿では,各プロンプトに条件付き入力依存情報を組み込む動的手法である制御プリフィックスを提案する。
我々は、WebNLGを含むいくつかのデータからテキストへのデータセットに対して、最先端の結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:32:17 GMT)
A Bayesian Approach for Medical Inquiry and Disease Inference in
Automated Differential Diagnosis [17.4] 本稿では,鑑別診断における2つの主要な段階である,医療調査と疾患推論の両面でのベイズ的アプローチを提案する。
我々は,Quick Medical Reference (QMR) の信念ネットワークを使用し,ベイジアン推論を推論フェーズに適用し,ベイジアン実験設計を調査フェーズに適用する。
当社のアプローチには、解釈可能で、コストのかかるトレーニングが不要で、追加の労力なしで新しい変更に適応できるという、いくつかの実用的なメリットがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:16:05 GMT)
Towards Transparent Interactive Semantic Parsing via Step-by-Step
Correction [17.0] 自然言語における予測論理形式を段階的に説明する対話型意味解析フレームワークについて検討する。
フレームワークのインスタンス化として,知識ベース(KBQA)に対する質問応答に注目した。
実験の結果,人間のフィードバックによる対話型フレームワークは,全体の解析精度を大幅に向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:11:22 GMT)
Knowledge-driven Active Learning [16.9] アクティブ・ラーニング・ストラテジー (Active Learning Strategy) は、少数の未学習サンプルを監督することによる問題解決を目的としている。
ほとんどの戦略は不確実なサンプルの選択に基づいており、しばしば決定境界に近いサンプルに制限される。
ここではドメイン知識を考慮した,まったく異なるアプローチを提案する。
知識駆動型戦略が標準的な戦略より優れていることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:11:53 GMT)
A Multilingual Bag-of-Entities Model for Zero-Shot Cross-Lingual Text
Classification [16.7] ゼロショット言語間テキスト分類の性能を向上する多言語バッグ・オブ・エンティリティモデルを提案する。
同じ概念を表す複数の言語のエンティティは、ユニークな識別子で定義される。
したがって、リソース豊富な言語のエンティティ機能に基づいて訓練されたモデルは、他の言語に直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:10:50 GMT)
Compressive Independent Component Analysis: Theory and Algorithms [16.6] 圧縮学習レンズを用いた独立成分分析(ICA)モデルについて検討する。
累積型ICAモデルに対する解は、低次元モデル集合を誘導する特定の構造を持つことを示す。
圧縮ICAのための反復勾配投影法 (IPG) と交互急降下法 (ASD) の2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:19:07 GMT)
Rewire-then-Probe: A Contrastive Recipe for Probing Biomedical Knowledge
of Pre-trained Language Models [16.5] 我々は,Unified Medical Language System (UMLS) Metathesaurus に基づくバイオメディカル知識探索ベンチマーク MedLAMA をリリースする。
我々は、最先端のPLMの幅広いスペクトルをテストし、ベンチマークのアプローチを検証し、acc@10の3%に到達した。
提案するContrastive-Probeは,新しい自己監督型コントラスト型探索手法で,探索データを用いずに基礎となるPLMを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:00:11 GMT)
Trigger Hunting with a Topological Prior for Trojan Detection [16.4] 本稿では、トロイの木馬検出の問題、すなわちトロイの木馬モデルを特定することに取り組む。
一般的なアプローチの1つはリバースエンジニアリングであり、モデルの予測を操作することによってクリーンなイメージ上のトリガを復元する。
リバースエンジニアリングアプローチの大きな課題の1つは、トリガーの巨大な検索スペースである。
多様性やトポロジカル・シンプルさといった革新的な先例を提案し、適切なトリガを見つける可能性を高めるだけでなく、見出されたトリガの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:47:00 GMT)
Meta-learning via Language Model In-context Tuning [16.3] メタラーニングの目標は、いくつかのラベル付き例で新しいタスクに適応することを学ぶことだ。
適応と予測をリキャストする$textitin-context tuningを提案する。
LAMAとBinaryClfsの2種類のテキスト分類タスクについて,本手法のベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:29:09 GMT)
Solving Image PDEs with a Shallow Network [16.2] この作業は、PDE解決に浅い学習可能なフィルタリングフレームワークBLADEを適用する。
結果として得られたアプローチは効率的で正確であり、古典的手法よりも粗いグリッド解像度でより確実に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:25:30 GMT)
Pyramid Correlation based Deep Hough Voting for Visual Object Tracking [16.1] 我々は、ピラミド相関に基づくDeep Hough Voting(PCDHV用ショート)という、投票に基づく分類専用追跡アルゴリズムを提案する。
具体的には、埋め込み特徴に微細な局所構造と大域的空間的文脈を持たせるために、ピラミド相関モジュールを革新的に構築する。
精巧に設計されたDeep Hough Votingモジュールがさらに引き継ぎ、ピクセルの長距離依存を隅々まで知覚する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:37:00 GMT)
DG-Labeler and DGL-MOTS Dataset: Boost the Autonomous Driving Perception [16.0] 我々は,DG-LabelerとDGL-MOTSデータセットを導入し,MOTSタスクのトレーニングデータアノテーションを容易にする。
大規模なクロスデータセット評価の結果は、我々のデータセットでトレーニングされたいくつかの最先端手法に対して、大幅な性能向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:04:31 GMT)
Multilingual Speech Recognition using Knowledge Transfer across Learning
Processes [15.9] 実験結果から,WER全体の3.55%の相対的な減少が得られた。
LEAPとSSLの組み合わせにより、言語IDを使用する場合、WER全体の3.51%が相対的に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:50:27 GMT)
mLUKE: The Power of Entity Representations in Multilingual Pretrained
Language Models [15.9] 我々は、エンティティ表現を持つ24言語で多言語モデルを訓練する。
本稿では,言語間移動タスクにおいて,単語ベース事前学習モデルより一貫して優れることを示す。
また,mLAMAデータセットを用いた多言語クローゼプロンプトタスクによるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:28:38 GMT)
Differentiable Network Pruning for Microcontrollers [14.9] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークのための可変構造型ネットワークプルーニング法を提案する。
モデル固有のリソース使用量とパラメータ重要度フィードバックを統合し、高度に圧縮されかつ正確な分類モデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:26:15 GMT)
NeuroLKH: Combining Deep Learning Model with Lin-Kernighan-Helsgaun
Heuristic for Solving the Traveling Salesman Problem [14.6] 我々は、Lin-Kernighan-Helsgaun(LKH)とディープラーニングを組み合わせた新しいアルゴリズムNeuroLKHを提案する。
具体的には、エッジスコアの教師付き学習とノードペナルティの教師なし学習を併用したスパースグラフネットワーク(SGN)を訓練する。
幅広い問題サイズで1つのモデルをトレーニングすることで、NeuroLKHはLKHを大幅に上回り、はるかに大きなサイズで一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:14:27 GMT)
Halpern-Type Accelerated and Splitting Algorithms For Monotone
Inclusions [14.4] 我々は、最大単調方程式のクラスを解くために、新しいタイプの加速アルゴリズムを開発する。
我々の手法は[32]におけるハルパーン型固定点反復と呼ばれるものに依存しており、近年多くの研究者が利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:26:32 GMT)
On Learning the Transformer Kernel [14.0] KERNELIZED TransformERは、Transformerでカーネル関数を学習するための汎用的でスケーラブルなデータ駆動フレームワークである。
本フレームワークは,スペクトル特徴写像間のドット積としてTransformerカーネルを近似し,スペクトル分布を学習してカーネルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:20:25 GMT)
On Generating Identifiable Virtual Faces [13.9] 生成モデルによる顔の匿名化は、個人情報の衛生化によってますます広まりつつある。
本稿では,識別可能な仮想顔画像を生成する問題を形式化し,解決する。
仮想顔画像を生成するための識別可能な仮想顔生成器(IVFG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:19:48 GMT)
SaLinA: Sequential Learning of Agents [13.8] SaLinAは、強化学習アルゴリズムを含む複雑な逐次学習モデルの実装を容易にするライブラリである。
SALINAでコード化されたアルゴリズムは、PyTorchユーザによって数分で理解でき、簡単に修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:50:35 GMT)
Scalable Causal Structure Learning: New Opportunities in Biomedicine [13.6] 我々は、因果構造発見のための従来のスコアベース、機械学習に基づく卓越したスキームをレビューし、いくつかのベンチマークデータセット上でのパフォーマンスについて研究し、バイオメディシンへのいくつかの応用について論じる。
十分なデータの場合、機械学習ベースのアプローチはスケーラブルであり、従来のアプローチよりも多くの変数を含めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:45:25 GMT)
Escaping Saddle Points in Nonconvex Minimax Optimization via
Cubic-Regularized Gradient Descent-Ascent [13.6] 勾配降下度アルゴリズム(GDA)は、非ミニマックス最適化問題の解法として広く応用されている。
我々は,非コンケーブ極小最適化における点のエスケープのための第一型GDAアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:55:49 GMT)
Detecting Gender Bias in Transformer-based Models: A Case Study on BERT [13.4] 注意点に応じて、性別と職業の異なる関係度を比較することにより、直感的な性別バイアス判定を行う。
ウィキペディア全体をスキャンすることで、一貫したジェンダーバイアスの結論を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:25:58 GMT)
BayesAoA: A Bayesian method for Computation Efficient Angle of Arrival
Estimation [13.3] 提案手法は複雑ではなく,従来のディープラーニング手法よりも少ない計算資源を必要とする。
ブルートフォース法よりも早く収束する。
この手法は、ノイズ分散のチャネルで92%の精度を10〜6ドル、ブルートフォース法の計算で19.3%の精度で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:30:09 GMT)
Fire Together Wire Together: A Dynamic Pruning Approach with
Self-Supervised Mask Prediction [12.9] 動的モデルプルーニング(Dynamic Model pruning)は、デプロイ中の各入力サンプルに対する異なるサブネットワークの推測を可能にする、最近の方法である。
現在の動的手法は、間隔損失を誘導することによって正規化を通じて連続的なチャネルゲーティングを学ぶことに依存している。
我々は,CIFARおよびImageNet上で,VGG,ResNet,MobileNetなどのニューラルネットワークの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:39:53 GMT)
Equivariant and Invariant Reynolds Networks [12.5] 本稿では,有限群の対称性に対する不変および同変ネットワークについて考察する。
等変 ReyNets と呼ばれる還元型 Reynolds 演算子に基づく学習モデルを構築した。
数値実験により、我々のモデルは最先端の手法に匹敵することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:38:17 GMT)
Learning to Infer Kinematic Hierarchies for Novel Object Instances [12.5] 我々のシステムは、物体の移動部分とそれらに関連する運動的結合を推測する。
我々は,3次元物体のシミュレーションスキャンによるシステム評価を行い,実世界のロボット操作を駆動するための概念実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:50:48 GMT)
DS-TOD: Efficient Domain Specialization for Task Oriented Dialog [12.4] 大規模対話データセット上での自己教師型ダイアログ固有の事前学習は、下流タスク指向ダイアログ(TOD)における従来の言語モデリング(LM)よりも大幅に向上する。
タスク指向対話における事前学習言語モデル(PLM)のドメイン特殊化の効果について検討する。
本稿では,ドメインアダプタを用いた資源効率・モジュール型ドメイン特化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:25:51 GMT)
Bridging the gap between paired and unpaired medical image translation [12.3] 課題CT$rightarrow$MR と CT$rightarrow$CT の修正ピクセルモデルを導入し,MRI スキャンから生成した MRCAT ペアについて検討した。
MR$rightarrow$CTモデルとCT$rightarrow$MRモデルは、実際のCTを入力として正常に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 23:15:12 GMT)
VICause: Simultaneous Missing Value Imputation and Causal Discovery with
Groups [12.1] 提案するVICauseは,難読値の計算と因果発見をディープラーニングで効率的に行うための新しい手法である。
提案手法は,不備な値計算と因果発見の両方において,人気や近年のアプローチと比較して,性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:35:20 GMT)
Nothing Wasted: Full Contribution Enforcement in Federated Edge Learning [11.9] 本稿では,不完全情報型マルチプレイヤーFELゲームにおける集合的ゆがみ(CE)戦略を提案する。
提案したCE戦略は,従来のゆがみ戦略を拡張して,一人の相手に対して期待されるユーティリティの比例的シェアを制御している。
理論的解析と実験的評価の両方が提案手法の有効性と妥当性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:32:37 GMT)
Estimation and Prediction of Deterministic Human Intent Signal to
augment Haptic Glove aided Control of Robotic Hand [11.8] 本論文は,ロボットハンドの触覚グローブによる手動操作の制御に焦点を当てた。
制御アルゴリズムが提示され、RHは、ゴールポーズに保持されたオブジェクトを移動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 09:12:44 GMT)
Integrating diverse extraction pathways using iterative predictions for
Multilingual Open Information Extraction [11.3] 本稿では,三重項の異なる要素に対する抽出条件を条件付け,三重項を反復的に抽出する神経多言語OpenIEシステムを提案する。
MiLIEは、複数の抽出経路を組み合わせる能力のおかげで、中国語からガリシア語まで多言語でSOTAシステムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:19:11 GMT)
Identifying Causal Influences on Publication Trends and Behavior: A Case
Study of the Computational Linguistics Community [10.8] 本稿では,出版傾向と行動の因果的影響を明らかにするための混合手法分析について述べる。
主要な発見は、研究コミュニティにおける急速に発展する方法論への移行を浮き彫りにしている。
我々はこの研究が出版トレンドや行動に関する有用な洞察を提供することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:36:13 GMT)
Single volume lung biomechanics from chest computed tomography using a
mode preserving generative adversarial network [10.4] 単一のCTスキャンから直接局所組織拡張を推定するための生成的対向学習手法を提案する。
提案手法はSPIROMICSコホートから2500名の被験者を対象に訓練,評価を行った。
提案モデルでは,PSNR18.95デシベル,SSIM0.840,スピアマン相関0.61,高分解能1mm3で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:17:52 GMT)
Modeling Endorsement for Multi-Document Abstractive Summarization [10.2] 単一文書の要約と多文書の要約の重大な違いは、文書の中で健全なコンテンツがどのように現れるかである。
本稿では,複数文書要約における文書間補完効果とその活用をモデル化する。
提案手法は各文書から合成を生成し,他の文書から有意な内容を識別する支援者として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:55:42 GMT)
On-Policy Model Errors in Reinforcement Learning [9.5] 本研究では,実世界のデータと学習モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。
中心となる考え方は、実世界のデータを政治上の予測に利用し、学習したモデルを使用して、異なるアクションに一般化することである。
提案手法は,追加のチューニングパラメータを導入することなく,既存のモデルベースアプローチを大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:15:53 GMT)
MaGNET: Uniform Sampling from Deep Generative Network Manifolds Without
Retraining [9.3] 我々は、DGNが訓練された場合、学習多様体上に均一に分布するサンプルを生成する、微分幾何学に基づくサンプリング器、MaGNETを開発した。
我々は,この手法がトレーニングセットの分布によらず,多様体上の一様分布を生成することを理論的かつ実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:12:56 GMT)
Performance, Successes and Limitations of Deep Learning Semantic
Segmentation of Multiple Defects in Transmission Electron Micrographs [9.2] 深層学習Mask Regional Convolutional Neural Network (Mask R-CNN)モデルを用いて, 電子顕微鏡によるFeCrAl合金の欠陥のセマンティックセグメンテーションを行う。
本稿では, 欠陥形状の予測分布, 欠陥サイズ, 欠陥同感度などの量に着目し, キーモデルの性能統計の詳細な分析を行う。
全体として、現在のモデルは、顕微鏡画像中の複数の欠陥タイプを自動解析し、定量化するための、高速で効果的なツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:57:59 GMT)
Role Similarity Metric Based on Spanning Rooted Forest [9.2] 既存の役割類似度メトリクスは、高時間と空間コストのため、大規模な現実世界ネットワーク上のトップkクエリを処理できない。
textsfForestSimは許容される役割類似度尺度であり、対応するトップk類似度探索アルゴリズムを考案する。
その結果,textsfForestSimは100万規模のネットワーク上で効率的に動作し,最先端の手法に匹敵する性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:50:10 GMT)
SleepPriorCL: Contrastive Representation Learning with Prior
Knowledge-based Positive Mining and Adaptive Temperature for Sleep Staging [9.1] 意味論的に類似した(肯定的)と異種(否定的)のサンプルの対比に基づく自己教師付き学習(SSL)は、有望な成功を収めた。
既存のSSLメソッドは、多くの意味論的に類似した正がまだ発見されておらず、ネガティブとして扱われる問題に悩まされている。
本稿では,SleepPriorCLという新しいSSLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:54:29 GMT)
Intent-based Product Collections for E-commerce using Pretrained
Language Models [8.8] 我々は、意図に基づく製品コレクションを作成するために、Webスケール製品のテキスト属性を利用する事前学習言語モデル(PLM)を使用している。
本モデルは,オフライン評価において,意図に基づく製品マッチングのための検索ベースラインモデルよりも大幅に優れている。
電子商取引プラットフォーム上でのオンライン実験結果から, PLM法により, CTR, CVR, オーダー多様性が向上した製品コレクションを, 専門家によるコレクションと比較して構築できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:52:42 GMT)
$k\texttt{-experts}$ -- Online Policies and Fundamental Limits [8.8] 本稿では,textttExperts$問題について検討する。
学習者は各ラウンドで$k$のエキスパートのサブセットをN$のエキスパートのプールから選択する。
任意のラウンドで学習者が得られる報酬は、選択した専門家の報酬に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:30:15 GMT)
Using Psychological Characteristics of Situations for Social Situation
Comprehension in Support Agents [8.8] 本研究では、社会的状況の優先順位を予測する入力として、状況の心理的特徴が利用できることを示す。
本研究は、アジェンダ管理のパーソナルアシスタントエージェントの意思決定に関するユーザへの説明の基盤として、心理的特徴をうまく利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:42:43 GMT)
Kronecker Decomposition for GPT Compression [8.6] GPTは自動回帰トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルであり、自然言語処理(NLP)分野において多くの注目を集めている。
GPTの性能は優れているが、GPTはこのモデルを限られた計算能力やメモリを持つデバイスに展開することを非常に禁じることができる。
本研究では, GPT-22モデルの線形写像を圧縮するためにKronecker分解を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:28:39 GMT)
Towards Better Plasticity-Stability Trade-off in Incremental Learning: A
simple Linear Connector [8.1] 塑性安定性ジレンマはインクリメンタルラーニングの主要な問題である。
本研究では,従来のタスクに対するヌルスペースプロジェクションと,現在のタスクに対する単純なSGDの2つの独立最適化されたネットワークの単純な平均化が,すでに学習した知識の保存と,新しいタスクの学習に十分な柔軟性を付与することとの有意義なバランスを達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:37:20 GMT)
Reappraising Domain Generalization in Neural Networks [8.1] 機械学習アルゴリズムのドメイン一般化(DG)は、複数のトレーニング分布からドメインに依存しない仮説を学習する能力として定義される。
経験的リスク最小化(ERM)ベースラインは,既存のDG手法を一貫して上回っていることがわかった。
そこで我々は,各クラスに対してランダムにドメインを選択して,それをテスト用として保持する,クラスワイズDGの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:06:40 GMT)
GrowSpace: Learning How to Shape Plants [8.0] 我々は、環境刺激に対する植物反応が、強化学習フレームワーク内でアプローチ可能な現実世界の問題の好例であると主張している。
光源を移動させることでプラントを制御することを目的として,新しいRLベンチマークとしてGrowSpaceを提案する。
ビデオゲームのRL環境と比較して、このシミュレータは実世界の問題に対処し、植物の成長と運動を物理的実験よりも高速に可視化するためのテストベッドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:29:46 GMT)
FedSEAL: Semi-Supervised Federated Learning with Self-Ensemble Learning
and Negative Learning [7.8] Federated Learning (FL) は、分散化されたプライバシ保護機械学習(FL)フレームワークとして人気がある。
本稿では,この半教師付きフェデレート学習(SSFL)問題を解くために,FedSEALと呼ばれる新しいFLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,自己アンサンブル学習と相補的負学習を利用して,未ラベルデータに対するクライアントの教師なし学習の精度と効率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:03:23 GMT)
Sparse Progressive Distillation: Resolving Overfitting under
Pretrain-and-Finetune Paradigm [7.7] トランスフォーマーベースの言語モデルのフットプリント要求を減らすために、様々なプルーニング手法が提案されている。
オーバーフィッティングのリスクを減らすことが,プレトレイン・アンド・ファインチューンパラダイムの下での刈り込みの有効性を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:42:56 GMT)
Efficiently Solve the Max-cut Problem via a Quantum Qubit Rotation
Algorithm [7.6] 我々はQQRA(Quantum Qubit Rotation Algorithm)という単純なアルゴリズムを導入する。
最大カット問題の近似解は 1 に近い確率で得られる。
我々は、よく知られた量子近似最適化アルゴリズムと古典的なゲーマン・ウィリアムソンアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:19:48 GMT)
Learning the Koopman Eigendecomposition: A Diffeomorphic Approach [7.3] コープマン固有関数を用いた安定非線形系の線形表現を学習するための新しいデータ駆動手法を提案する。
我々の知る限りでは、これは演算子、システム、学習理論の間のギャップを埋める最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:47:21 GMT)
SPoT: Better Frozen Model Adaptation through Soft Prompt Transfer [7.2] 本稿では,SPoT: Soft Prompt Transferと呼ばれる新しいプロンプトベーストランスファー学習手法を提案する。
SPoTは多くのタスクでPromptTuningの性能を大幅に向上させることを示す。
また,26のNLPタスクと160のソース・ターゲットタスクを組み合わせたタスク転送性についても大規模に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:35:58 GMT)
Data Generation using Texture Co-occurrence and Spatial Self-Similarity
for Debiasing [7.0] 本稿では, 反対ラベル付き画像のテクスチャ表現を用いて, 付加画像を明示的に生成する新しいデバイアス手法を提案する。
新たに生成された各画像は、反対ラベルのターゲット画像からテクスチャを転送しながら、ソース画像から類似した空間情報を含む。
本モデルでは,生成画像のテクスチャがターゲットと類似しているか否かを決定するテクスチャ共起損失と,生成画像とソース画像間の空間的詳細がよく保存されているかどうかを決定する空間的自己相似損失とを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:04:59 GMT)
Using DeepProbLog to perform Complex Event Processing on an Audio Stream [6.6] 本稿では,DeepProbLogに基づく複合イベント処理(CEP)のアプローチを提案する。
i)サブシンボリックデータを入力として使用すること、(ii)複雑なイベントルールの定義に柔軟性とモジュラリティを保持すること、(iii)システムをエンドツーエンドでトレーニングすること、(iv)ノイズの多いラベル付きデータに対して堅牢であること、である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:33:01 GMT)
TDACNN: Target-domain-free Domain Adaptation Convolutional Neural
Network for Drift Compensation in Gas Sensors [6.5] 本稿では,ターゲットドメインレスドメイン適応畳み込みニューラルネットワーク(TDACNN)に基づくディープラーニングを提案する。
主な概念は、CNNがサンプルのドメイン固有の特徴を抽出するだけでなく、ソースドメインとターゲットドメインの両方の基礎となるドメイン不変の特徴も抽出することである。
異なる設定下でドリフトする2つのデータセットの実験は、いくつかの最先端手法と比較してTDACNNの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:43:40 GMT)
Evaluating the Faithfulness of Importance Measures in NLP by Recursively
Masking Allegedly Important Tokens and Retraining [6.4] ROARと呼ばれるコンピュータビジョンから最近提案された忠実度ベンチマークを適応し、改善する。
我々は、一般的なNLP重要度尺度、すなわち注意、勾配、統合勾配にROARを適用して適用する。
本稿では,論文間の結果の比較を容易にするスカラー忠実度尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 23:59:42 GMT)
PG$^2$Net: Personalized and Group Preferences Guided Network for Next
Place Prediction [6.3] 訪問先を予測することは、人間の移動行動の鍵となる。
我々は、パーソナライズされたグループ選好ガイドネットワーク(PG$2$Net)というエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:02:41 GMT)
Revisiting Popularity and Demographic Biases in Recommender Evaluation
and Effectiveness [6.2] 我々は,人気や人口統計によって,レコメンダのパフォーマンスがどう変化するかを検討する。
年齢,性別ともに,推奨者のパフォーマンスに統計的に有意な差が認められた。
我々は、推奨ユーティリティが高齢ユーザーにとって着実に低下し、女性にとっては男性よりも低いことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:30:51 GMT)
Collaborating with Humans without Human Data [6.2] 我々は、人間のデータを用いずに、人間のパートナーとうまく協力するエージェントを訓練する方法の問題点について研究する。
私たちは、セルフプレイエージェントとその過去のチェックポイントに対する最も良い反応として、エージェントパートナーを訓練します。
新規なエージェントとヒトのパートナーと組み合わせた場合, FCPエージェントはSP, PP, BCPよりも有意に高いスコアを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:03:57 GMT)
Pose-guided Generative Adversarial Net for Novel View Action Synthesis [6.0] アクションビデオが与えられた場合、ゴールは目に見えない視点から同じアクションを生成することです。
我々は Pose-guided Action Separable Generative Adversarial Net (PAS-GAN) という新しいフレームワークを提案する。
我々は、ターゲットビューにおけるシーケンシャルな映像特徴を効果的に生成するために、新しいローカル・グローバル空間変換モジュールを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:33:09 GMT)
FedSLD: Federated Learning with Shared Label Distribution for Medical
Image Classification [6.0] 分類タスクのための共有ラベル分布(FedSLD)を用いたフェデレートラーニングを提案する。
FedSLDは、分布の知識が与えられた場合、最適化中に各データサンプルの局所的な目的への貢献を調整する。
その結果,FedSLDは従来のFL最適化アルゴリズムよりもコンバージェンス性能が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:38:25 GMT)
Adapt to Adaptation: Learning Personalization for Cross-Silo Federated
Learning [6.0] 従来のフェデレーション学習は、分散データによるクライアントのフェデレーションのためのグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。
非IIDデータセット間の分散シフトは、データヘテロジニティとしても知られ、この1つのグローバルモデルに適合するソリューションにしばしば挑戦する。
我々は、各クライアントが他のクライアントのモデルからどれだけの恩恵を受けることができるかを適応的に学習するパーソナライズされたクロスサイロFLフレームワークであるAPPLEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:23:14 GMT)
DirectQuote: A Dataset for Direct Quotation Extraction and Attribution
in News Articles [6.0] 本稿では,オンラインメディアから手動で注釈付けされた19,760段落と10,279の直接引用を含むコーパスであるDirectQuoteを紹介する。
提案手法は,複数のシーケンスラベリングモデルをベースラインとして提案し,提案手法をエンド・ツー・エンドで同時抽出・属性付けする手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:50:09 GMT)
Crop Rotation Modeling for Deep Learning-Based Parcel Classification
from Satellite Time Series [5.7] 本研究は,パーセル分類の農学間および年内動態を同時にモデル化する最初の深層学習手法を提案する。
我々のモデルでは,6.6mIoU以上の点が作物の分類の最先端よりも改善されている。
我々は,30万件以上の注釈を付した大規模多年農業データセットを公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:38:41 GMT)
PTQ-SL: Exploring the Sub-layerwise Post-training Quantization [5.7] ネットワーク量子化は畳み込みニューラルネットワークを圧縮する強力な技術である。
量子化の粒度は、ウェイトにおけるスケーリング因子の共有方法を決定する。
サブ層粒度(PTQ-SL)における学習後効率的な量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:18:54 GMT)
SAT Encodings for Pseudo-Boolean Constraints Together With At-Most-One
Constraints [5.6] Pseudo-Boolean(PB)制約の符号化について検討する。
PB(AMO)エンコーディングは、より多くのインスタンスをタイムリミット内で解決し、時には1桁以上の時間改善を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:53:01 GMT)
A Dual-Perception Graph Neural Network with Multi-hop Graph Generator [5.6] 本稿では,これらの問題に対処する新しいDual-Perception Graph Neural Network (DPGNN)を提案する。
DPGNNでは,ノード特徴を利用して特徴グラフを構築し,元のトポロジグラフと構築した特徴グラフを同時に学習する。
提案した DPGNN は,すべてのデータセットの競合性能を達成し,その内4つが最新の最先端モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:47:26 GMT)
Robust physics discovery via supervised and unsupervised pattern
recognition using the Euler characteristic [5.6] 機械学習のアプローチは、測定データから力学系の基礎となる物理を発見するために広く用いられている。
既存のアプローチでは、ロバスト性に欠けており、特に測定データには大きなノイズが含まれている。
本研究では,複雑なデータに効率的なトポロジカル記述子,すなわち時空間特性(EC)を特徴として用いて,観測データを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:37:42 GMT)
Wigner solids of domain wall skyrmions [5.6] 量子ホール強磁性体における長距離クーロン相互作用により安定化された基底状態として、DWスカイミリオンの実験的な証拠を示す。
DWにおける核スピン緩和の温度、充填係数、準粒子の局在および有効磁場依存性は、この基底状態の解釈を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:55:17 GMT)
Subsystem codes with high thresholds by gauge fixing and reduced qubit
overhead [5.3] 本稿では,ゲージ修正を用いてサブシステム符号の量子誤り訂正性能を大幅に向上させる手法を提案する。
我々は、チェック演算子の測定順序を変更することにより、回路レベルの偏極ノイズの閾値を0.67%$から0.81%$に引き上げる。
3ビットチェック演算子と最適深さパリティチェック測定スケジュールを備えた有限レートLDPC符号のファミリを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:23:31 GMT)
Relation Preserving Triplet Mining for Stabilizing the Triplet Loss in
Vehicle Re-identification [5.3] 本稿では, 特徴整合型トリプレットマイニング法であるRPTMについて紹介する。
RPTMはオブジェクトID内の自然なサブグループを尊重することを保証する。
我々はこの三重項マイニング機構を用いて、ポーズ対応で条件のよい三重項コスト関数を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:23:40 GMT)
HyperSeed: Unsupervised Learning with Vector Symbolic Architectures [5.3] 本稿では,Hyperseedという新しい教師なし機械学習手法を提案する。
VSA(Vector Symbolic Architectures)を活用して、問題のないデータのトポロジ保存機能マップを高速に学習する。
ハイパーシードアルゴリズムの2つの特徴的特徴は,1)少数の入力データサンプルから学習すること,2)1つのベクトル演算に基づく学習規則である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:05:43 GMT)
3D Human Pose Estimation for Free-form Activity Using WiFi Signals [5.2] Winectは、コモディティWiFiデバイスを使用したフリーフォームアクティビティのための3Dヒューマンポーズトラッキングシステムである。
我々のシステムは、人間の関節からなる3D骨格のポーズを推定することにより、自由形態の活動を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:47:16 GMT)
Automated Quality Control of Vacuum Insulated Glazing by Convolutional
Neural Network Image Classification [5.2] 我々は畳み込みニューラルネットワークを用いたディープラーニングコンピュータビジョンシステムを開発し、訓練し、テストした。
システムは、試験データセットを100%の受信機動作特性(ROC)に対して、曲線(AUC)以下の領域で完璧に分類した。
我々は、内部メカニズムを理解するために、説明可能な人工知能(XAI)の最先端のGrad-CAMとScore-CAMを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:10:54 GMT)
Training Deep Neural Networks with Joint Quantization and Pruning of
Weights and Activations [5.2] 最先端の量子化技術は現在、ディープニューラルネットワークの重みと活性化の両方に応用されている。
本研究では、トレーニング中の深部ニューラルネットワークの重みと活性化の両方に、新しい均一量子化法と非構造化プルーニング法を併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:14:36 GMT)
Causal Identification with Additive Noise Models: Quantifying the Effect
of Noise [5.0] 本研究では,異なる雑音レベルが付加雑音モデルに及ぼす影響について検討し,因果関係の方向を同定する。
加法雑音のレベルが原因雑音の1%から10000%に徐々に変化するような網羅的な範囲のモデルを用いる。
実験の結果,ANMs法はある種のノイズに対して真の因果方向を捉えることができないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:28:33 GMT)
Cross-Domain Data Integration for Named Entity Disambiguation in
Biomedical Text [5.0] 本稿では,一般的なテキスト知識ベースから医療領域へ構造的知識を伝達するクロスドメインデータ統合手法を提案する。
我々は,我々の統合手法を利用して構造資源を増強し,事前学習のための大規模なバイオメディカルNEDデータセットを生成する。
MedMentions と BC5CDR という2つのベンチマーク医学NEDデータセット上で, 最先端のパフォーマンスを実現するために, 構造知識を注入した事前学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:38:16 GMT)
LPRules: Rule Induction in Knowledge Graphs Using Linear Programming [4.9] ルールベースのメソッドは、入力グラフ内の既存の事実をキャプチャする一階述語論理ルールを学び、これらのルールを使用して、行方不明の事実を推論する。
このような方法の大きな欠点は、大規模なデータセットに対するスケーラビリティの欠如である。
候補ルールのリストからルールを選択し、重み付けを割り当てるための単純な線形プログラミング(LP)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:58:16 GMT)
Non-Markovian temperature sensing [4.8] 我々はボルン・マルコフ理論の伝統的なパラダイム、純粋に強調されるメカニズム、弱いカップリング近似を超越する。
我々の結果は高分解能量子温度測定に一定の応用があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:34:24 GMT)
Implementation of a Multiple Target Tracking Filter on an Adiabatic
Quantum Computer [4.6] 近年のFraunhofer FKIEの研究は、モーフィールドのマルチターゲットデータアソシエーション法が理論的には断熱量子コンピュータ上で解けることを示した。
本稿では,データアソシエーション問題の解法として現在利用可能なアディバティック量子コンピュータの限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:11:24 GMT)
Exploratory Lagrangian-Based Particle Tracing Using Deep Learning [4.5] 本稿では,ラグランジアンフローマップで表される時間変化ベクトル場を探索するディープニューラルネットワークを用いた粒子追跡手法を提案する。
我々のワークフローでは、まずIn situ処理を使用してラグランジュ流図を抽出し、深層ニューラルネットワークは抽出したデータを用いて流れ場の振る舞いを学習する。
精度を保ちながら、時間変化ベクトル場のラグランジュ表現を符号化するには、固定メモリフットプリントが10.5MB必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:54:32 GMT)
FedMe: Federated Learning via Model Exchange [4.1] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、単一のサーバと複数のクライアントが、クライアントでデータセットを共有することなく、協調して機械学習モデルを構築する分散機械学習手法である。
既存のソリューションは、中央サーバーによって調整されたモデルアーキテクチャを必要とするが、主要な技術的課題は、中央サーバーにローカルデータが存在しないため、モデルアーキテクチャをチューニングすることが難しいことである。
本稿では,モデル交換によるフェデレーション学習(FedMe)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 05:45:13 GMT)
Memory-augmented Adversarial Autoencoders for Multivariate Time-series
Anomaly Detection with Deep Reconstruction and Prediction [4.0] 本稿では,時系列の非教師付き異常検出手法であるMemAAEを提案する。
2つの補完的プロキシタスク、再構築と予測を共同でトレーニングすることにより、複数のタスクによる異常検出が優れた性能を得ることを示す。
MemAAEは4つの公開データセットで総合F1スコアの0.90を達成し、最高のベースラインである0.02を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:29:05 GMT)
Improving Hyperparameter Optimization by Planning Ahead [3.9] 本稿では,モデルに基づく強化学習の文脈内で定義された新しい伝達学習手法を提案する。
本稿では,シンプルなルックアヘッド戦略をポリシーとして用いたモデル予測制御法を提案する。
最新のHPOアルゴリズムと比較した3つのメタデータセット実験により,提案手法が全ベースラインを上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:46:14 GMT)
Robust Correlation Clustering with Asymmetric Noise [3.8] 相関クラスタリング(英語版)はグラフクラスタリングの定式化であり、(1) ノード間の類似性/異性度を示すエッジウェイトを持つ符号付きグラフを入力とし、(2) 入力グラフ内のクラスタ数を事前に見積もる必要がない。
グラフノードの特徴ベクトル/埋め込みの生成に基づく新しいグラフ生成モデルNode Factors Model (NFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:47:27 GMT)
Efficient Representations for Privacy-Preserving Inference [3.3] 我々は、MNISTとCIFAR-10データセットに基づいて、プライベートCNNを構築し、評価する。
我々はCryptoNetsアーキテクチャの推論に使用される演算数を2倍に減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:03:35 GMT)
Improving Unsupervised Domain Adaptive Re-Identification via
Source-Guided Selection of Pseudo-Labeling Hyperparameters [3.3] 再識別(re-ID)のための教師なしドメイン適応(UDA)は難しい課題である。
Pseudo-labeling アプローチは UDA re-ID に有効であることが証明されている。
クラスタリングUDA re-IDのためのHP選択に関する新しい理論的根拠を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:26:19 GMT)
Robustness of different loss functions and their impact on networks
learning capability [3.2] 我々は、最も顕著な勾配に対応する画素を変更すると、異なるモデルの精度がどれだけ早く低下するかを考察する。
2つの損失関数、二項クロスエントロピーやBCEのような一般化された損失関数と、ディース損失や焦点損失のような特殊な損失関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:12:42 GMT)
Tree-based local explanations of machine learning model predictions,
AraucanaXAI [3.0] パフォーマンスと知性の間のトレードオフは、特に医学のような高度な応用において、しばしば直面する。
本稿では,ジェネリックMLモデルの予測に関する説明を生成するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:39:19 GMT)
Surrogate- and invariance-boosted contrastive learning for data-scarce
applications in science [3.0] 3つの安価な情報ソースを組み込んだ深層学習フレームワークであるSurrogate- and invariance-boosted contrastive Learning (SIB-CL)を導入し、データの不足を克服する。
2次元フォトニック結晶の密度を予測し、3次元時間非依存のシュロディンガー方程式を解くなど、SIB-CLの有効性と様々な科学的問題に対する一般性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 23:08:24 GMT)
Advances and Challenges in Deep Lip Reading [2.9] 本稿では,最先端のディープラーニングに基づくビジュアル音声認識研究を包括的に調査する。
我々は、データ課題、タスク固有の合併症、およびそれに対応するソリューションに焦点を当てます。
また、VSRパイプラインの主モジュールと、影響のあるデータセットについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:18:26 GMT)
Transformer-based Multi-task Learning for Disaster Tweet Categorisation [2.9] ソーシャルメディアは、人々がタイムリーな方法で情報を流すことを可能にし、危機時に助けを求めるメッセージを投稿する動機となった。
これらのメッセージは、情報タイプに応じて分類される必要がある緊急対応者の状況認識に寄与する。
情報型を分類し,これらのメッセージの優先度を推定するトランスフォーマーベースのマルチタスク学習(MTL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:13:46 GMT)
Crisis Domain Adaptation Using Sequence-to-sequence Transformers [2.9] CAST:Sequence-to-Sequence Transformerを利用した危機領域適応手法を提案する。
実験の結果,対象データを使用しなくてもCASTベースのベストランが達成できることが判明した。
ソースドメインとして複数のクレームを併用する多対一適応では、CASTはそのパフォーマンスをさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:19:28 GMT)
Fast Online Changepoint Detection via Functional Pruning CUSUM
statistics [2.9] 関数型オンラインCuSUM(FOCuS)は、すべてのウィンドウサイズ、または変更サイズで可能なすべての値に対して、以前のメソッドを同時に実行することと等価である。
FOCuSが平均シナリオの様々な変化にどのように適用できるかを示し、その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:08:06 GMT)
Neural Ordinary Differential Equation Control of Dynamics on Graphs [2.8] 本研究では, 連続時間非線形力学系の軌道を制御し, フィードバック制御信号を計算するニューラルネットワークの能力について検討する。
我々はニューラルネットワーク制御(NODEC)フレームワークを提案し、グラフ力学系を所望の目標状態に駆動するフィードバック制御信号を学習できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:09:21 GMT)
FOLD-R++: A Toolset for Automated Inductive Learning of Default Theories
from Mixed Data [2.7] FOLD-Rは、(数値と分類の)混合データを除いてデフォルトルールを学習するための自動帰納学習アルゴリズムである。
本稿では,FOLD-R++と呼ばれる改良されたFOLD-Rアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:55:13 GMT)
Prediction of Lung CT Scores of Systemic Sclerosis by Cascaded
Regression Neural Networks [2.7] 本稿では,2つのカスケード型ディープレグレッションニューラルネットワークからなる自動スコアリングフレームワークを提案する。
最初の(3D)ネットワークは、3D CTスキャンで5つの基準値の頭蓋骨の位置を予測することを目的としている。
第2(2D)ネットワークは、結果の2D軸スライスを受け取り、スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:28:12 GMT)
Crowd Sensing and Living Lab Outdoor Experimentation Made Easy [2.5] この記事では、厳格な屋外実験のためのオープンソースのソフトウェアプラットフォームであるSmart Agoraを紹介します。
1行のコードを書くことなく、非常に複雑な実験シナリオが視覚的に設計され、スマートフォンに自動的にデプロイされます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:06:33 GMT)
Anomaly Detection in Multi-Agent Trajectories for Automated Driving [2.5] 人間と同様、自動走行車は異常検出を行う。
私たちの革新は、動的エージェントの複数の軌道を共同で学習する能力です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:07:31 GMT)
Effects of Different Optimization Formulations in Evolutionary
Reinforcement Learning on Diverse Behavior Generation [2.4] 本稿では,多目的最適化を利用した既存の進化的強化学習フレームワークについて考察する。
アタリゲームの実験では、目的を考慮しない最適化の定式化は多様性を生み出すのに等しく失敗し、目の前の問題を解くのが苦手な出力エージェントさえも失敗すると強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:41:42 GMT)
An Artificial Neural Network-Based Model Predictive Control for
Three-phase Flying Capacitor Multi-Level Inverter [2.4] モデル予測制御(MPC)は、単純な概念、高速な動的応答、優れた参照追跡のため、パワーエレクトロニクスで広く使われている。
最適なスイッチング状態を予測するためにシステムの数学的モデルに依存するため、パラメトリックな不確実性に悩まされる。
本稿では,ニューラルネットワーク(ANN)に基づくモデルフリー制御戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:54:08 GMT)
Resolving Anomalies in the Behaviour of a Modularity Inducing Problem
Domain with Distributional Fitness Evaluation [2.1] 遺伝子調節ネットワーク(GRN)の堅牢性を評価する一般的な方法は、遺伝子活性化パターンのセットを不飽和状態に戻す能力を測定することである。
本発明のサンプリング法は、動的に誘導される特異性を導入する。
遺伝子活動パターンの完全な分布を考慮した決定論的分布性評価法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:56:34 GMT)
sbp-env: A Python Package for Sampling-based Motion Planner and Samplers [1.8] サンプリングベースのモーションプランナのテスト環境(sbp-env)は、さまざまなサンプリングベースのアルゴリズムを動作計画のためにテストするための完全な機能フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 22:39:44 GMT)
SAFFRON and LORD Ensure Online Control of the False Discovery Rate Under
Positive Dependence [1.4] 最も人気のあるオンライン手法には、アルファ投資、LORD++(以下、LORD)、SAFFRONなどがある。
これらの3つの手法は、修正された偽発見率(mFDR)のオンライン制御を提供することが示されている。
我々の研究は、SAFFRONとLORDが非負の依存下でFDRのオンライン制御を保証していることを示し、これらの結果を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:43:24 GMT)
Estimating the Level and Direction of Phonetic Dialect Change in the
Northern Netherlands [1.2] フリジア語とグロニンゲン語の方言群は最も安定しているようである。
低サクソン種(グロニンゲン方言群を除く)は最も変化しやすいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:00:20 GMT)
Choice functions based multi-objective Bayesian optimisation [1.1] 本稿では,多目的ベイズ最適化のための新しいフレームワークを提案する。
ガウス過程をfの上に配置し、選択データに対する新しい確率モデルから導出することにより、選択関数学習のためのベイズ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:24:03 GMT)
Active Learning for Improved Semi-Supervised Semantic Segmentation in
Satellite Images [1.0] 半教師付きテクニックは、ラベル付きサンプルの小さなセットから擬似ラベルを生成する。
そこで我々は,ラベル付きトレーニングデータの集合を高度に代表的に選択するために,アクティブな学習に基づくサンプリング戦略を提案する。
我々はmIoUの27%の改善を報告し、2%のラベル付きデータをアクティブラーニングサンプリング戦略を用いて報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 00:29:31 GMT)
Video-Data Pipelines for Machine Learning Applications [1.0] 提案するフレームワークは、MLバージョニング用の追加のビデオシーケンスデータセットに拡張することができる。
本稿では,オブジェクト検出アルゴリズムのバージョニングと監視のためのビデオデータパイプラインの性能解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:28:56 GMT)
Accurate Fine-grained Layout Analysis for the Historical Tibetan
Document Based on the Instance Segmentation [0.9] そこで本稿では, チベット古文書のレイアウト解析を行うために, 細粒なサブラインレベルのレイアウト解析手法を提案する。
動的で信頼性の高いデータセットを構築するための高速化手法を提案する。
ネットワークがトレーニングされると、テキスト行、文、タイトルのインスタンスがセグメント化され、識別される。
実験の結果,提案手法はデータセットに十分な72.7%のAPを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:49:44 GMT)
Spatio-temporal extreme event modeling of terror insurgencies [0.8] 本稿では,不均一な強度をトリガー関数として記述した攻撃に対する自己励振モデルを提案する。
このモデルのパラメータを推定することにより、攻撃が起こる可能性のある特定の時空領域に焦点を当てる。
我々は,2019-2021年の攻撃の強さを予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:50:24 GMT)
A Neural Network Ensemble Approach to System Identification [0.6] 軌道データから未知の制御方程式を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークのアンサンブルを用いて関数の$f$を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:45:48 GMT)
Streaming Machine Learning and Online Active Learning for Automated
Visual Inspection [0.6] 我々は,Philips Consumer Lifestyle BVが提供する実世界のデータと,視覚的欠陥検査に適用された5つのストリーミング機械学習アルゴリズムを比較した。
以上の結果から,アクティブラーニングがデータラベリングの労力を,最悪の場合平均で約15%削減できることが示唆された。
自動視覚検査に機械学習モデルを使用することで、品質検査を最大40%高速化することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 09:39:04 GMT)
Return migration of German-affiliated researchers: Analyzing departure
and return by gender, cohort, and discipline using Scopus bibliometric data
1996-2020 [0.6] 我々は、1996-2020年にドイツから少なくとも一度はアフィリエイトアドレスを公表した1100万人の研究者による800万冊の出版物について、スコパスの文献データを用いている。
われわれの分析は、ドイツに残る研究者と移住した研究者と最終的に帰国した研究者との間の重要なキャリアステージとジェンダー格差を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:59:21 GMT)
Jurassic is (almost) All You Need: Few-Shot Meaning-to-Text Generation
for Open-Domain Dialogue [0.6] 我々は、Athenaの応答ジェネレータを使用して、2つの新しいニューラル平均テキストRGのトレーニングデータを作成する。
私たちは、異なるチューニングセットサイズで、内部とクロスドメインの両方で、いくつかのショット実験を行います。
Athena-Jurassic の 10 ショットチューニングでは,コヒーレンスやセマンティックな精度が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:42:25 GMT)
Generating Natural Language Adversarial Examples through An Improved
Beam Search Algorithm [0.6] 本稿では,新しい攻撃モデルを提案し,その攻撃成功率はベンチマーク攻撃法を超越している。
この手法は,4つのベンチマークデータセット上でWordCNN,LSTM,BiLSTM,BERTを攻撃することによって実証的に評価される。
IMDB上でBERTとBiLSTMを攻撃した場合、最先端の手法よりも100%の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:09:04 GMT)
Propagation on Multi-relational Graphs for Node Regression [0.6] マルチリレーショナルグラフと有向グラフのノードにおける欠落した連続的特徴を補うための新しい伝搬フレームワークを提案する。
本研究は,複数のノード回帰シナリオにおけるデータのマルチリレーショナル構造を,異なる設定で活用することの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:37:39 GMT)
Explainable Student Performance Prediction With Personalized Attention
for Explaining Why A Student Fails [0.6] パーソナライズド・アテンション(ESPA)を用いた新しい説明可能な学生パフォーマンス予測手法を提案する。
BiLSTMアーキテクチャは、特定のパターンで経路内の意味情報を抽出する。
ESPAは、学生のパフォーマンス予測のための他の最先端モデルよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:45:43 GMT)
Gait-based Human Identification through Minimum Gait-phases and Sensors [0.5] 本稿では,異なる歩行位相の時間的および記述的統計パラメータを特徴とする歩行識別手法を提案する。
歩行サイクル全体の1つのフェーズを1つのセンサーで監視することで、95.5%以上の高い精度を達成することができる。
また,歩行周期全体を骨盤と足のセンサで監視すると,100%の識別精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:09:45 GMT)
Gait-based Frailty Assessment using Image Representation of IMU Signals
and Deep CNN [0.4] 歩行信号を画像として符号化することにより、深い学習に基づくモデルを歩行型の分類に活用できることが示されている。
MS-CNNの精度は85.1%、SS-CNNの精度は77.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:36:22 GMT)
A Broad-persistent Advising Approach for Deep Interactive Reinforcement
Learning in Robotic Environments [0.4] Deep Interactive Reinforcement Learning (DeepIRL)には、外部トレーナーやエキスパートからのインタラクティブなフィードバックが含まれており、学習プロセスのスピードアップのために、学習者がアクションを選択するのを支援する。
本稿では,BPA(Broad-peristent Advising)を提案する。
トレーナーは、現在の状態だけでなく、同様の状態に関するより一般的なアドバイスを与えるだけでなく、エージェントが学習プロセスのスピードアップを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:56:00 GMT)
A New Approach for Interpretability and Reliability in Clinical Risk
Prediction: Acute Coronary Syndrome Scenario [0.3] 我々は、リスクスコアと機械学習モデルの両方の最高の特徴を組み合わせた、新たなリスクアセスメント方法論を作成するつもりです。
提案手法は、標準LRと同一の試験結果を得たが、より優れた解釈性とパーソナライゼーションを提供する。
個人予測の信頼性推定は誤分類率と大きな相関を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:33:46 GMT)
Evaluation of Hyperparameter-Optimization Approaches in an Industrial
Federated Learning System [0.3] フェデレートラーニング(FL)は、データに直接アクセスする必要性からモデルのトレーニングを分離する。
本研究では,FLシステムにおける様々なパラメータ最適化手法の影響について検討した。
グリッド探索とベイズ最適化に基づいてこれらの手法を実装し,MNISTデータセットとIoT(Internet of Things)センサを用いた産業用データセットに基づくアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:01:40 GMT)
Design Technology Co-Optimization for Neuromorphic Computing [0.3] 設計スケーリングがNVMの読み取り耐久性に負の影響を示す。
このような設計と技術特性を設計フローに組み込むことで,推測寿命を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:58:16 GMT)
A Survey on State-of-the-art Techniques for Knowledge Graphs
Construction and Challenges ahead [0.3] 本稿では,人間に近い品質の知識グラフを自律的に作成するための最先端の自動化手法を批判する。
高品質な知識グラフを提供するために対処する必要があるさまざまな研究課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:18:28 GMT)
Span Detection for Aspect-Based Sentiment Analysis in Vietnamese [0.2] 11,122件のフィードバックコメントに対して35,396件の人手によるベトナム語データセット(UIT-ViSD4SA)を提案する。
今後の研究では、構成的検出、感情認識、苦情分析、意見マイニングなど、多くのNLPタスクにおいてスパン検出が拡張される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:13:59 GMT)
Simulation of emergence in artificial societies: a practical model-based
approach with the EB-DEVS formalism [0.1] 本稿では,創発特性のモデリング,シミュレーション,ライブ識別に適した新しいフォーマリズムであるEB-DEVSを適用する。
この研究は、コミュニケーション構造をモデル化するためのアプローチの簡潔さとコンパクトさに関するケーススタディ駆動の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:55:16 GMT)
Quantum Fisher Information Perspective on Sensing in Anti-PT Symmetric
Systems [0.1] 散逸的に結合した反PT対称系における任意の摂動に対する測定感度に対する統計的拘束力について検討する。
感応的相互作用システムにおける長期共鳴の役割を再確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:07:07 GMT)
Occupancy Estimation from Thermal Images [0.1] 提案手法は、熱画像を用いて所定のエリアの人数を検出する。
占有率推定モデルは、強度と動きに基づく人間のセグメンテーションの概念を用いて設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 01:21:31 GMT)
\emph{Ab initio} study of (100) diamond surface spins [0.0] ダイヤモンド表面の未対電子スピンはユビキタスであり、浅い窒素空孔中心の脱コヒーレンスを引き起こす。
密度汎関数理論シミュレーションを用いて, (100) ダイヤモンド表面の表面スピンの存在と化学的安定性を説明するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:23:22 GMT)
Unity yield of deterministically positioned quantum dot single photon
sources [0.0] 製造収率100%の単一光子デバイスを製造するためのプラットフォームについて報告する。
ソースは、位置制御されたボトムアップInPナノワイヤ内に埋め込まれたInAsP量子ドットに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:55:50 GMT)
Transforming Autoregression: Interpretable and Expressive Time Series
Forecast [0.0] 本稿では,様々な研究方向からインスパイアされたモデルクラスである自己回帰変換モデル(ATM)を提案する。
ATMは半パラメトリック分布仮定と解釈可能なモデル仕様を用いて表現的分布予測を統一する。
ATMの理論的および実証的な評価により,複数のシミュレーションおよび実世界の予測データセット上でATMの特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:58:49 GMT)
The spin group of fermions [0.0] これは移動フェルミオンの対称性変換の群である。
言い換えれば、フェルミオンが同じ運動量を持ち、選択された軸に同じスピン射影を持つ参照のフレームが無限に存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:54:34 GMT)
The Power of Many: A Physarum Swarm Steiner Tree Algorithm [0.0] Euclidean Steiner ツリー問題の解法として,新しい Physarum Steiner アルゴリズムを開発した。
Physarumは、ネットワークを形成し、他のPhysarum有機体と融合する能力を持つ単細胞スライムカビである。
このアルゴリズムは、その新しいアプローチ、直線特性、および様々な形状と位相曲面上で走る能力によって特に興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:41:33 GMT)
The Geometry of Memoryless Stochastic Policy Optimization in
Infinite-Horizon POMDPs [0.0] 我々は、無限水平部分観測可能な決定プロセスにおいて、最高のメモリレスポリシーを見つけるという問題を考察する。
本研究では, 減算された状態-作用周波数と予測累積報酬が政策の関数であり, その度合いは部分観測可能性の度合いによって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:34:42 GMT)
StreaMulT: Streaming Multimodal Transformer for Heterogeneous and
Arbitrary Long Sequential Data [0.0] 一般的なアプリケーションは、例えば、マルチモーダルな異種データ(センサーデータ、監視レポート、画像など)から、長年の産業または実生活で監視されるシステムである。
本稿では,ストリームマルチモーダル変換器であるStreaMulTを提案する。これはクロスモーダルアテンションと拡張メモリバンクを利用して,トレーニング時に任意の長い入力シーケンスを処理し,推論時にストリーミング処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 11:32:17 GMT)
Stimulated parametric down-conversion for spatiotemporal metrology [0.0] 刺激されたパラメトリックダウンコンバージョン (PDC) プロセスの解析を行い, 自由度の影響について検討した。
ボゴリボフ入力状態としてのパラメトリックダウンコンバート状態は、ボゴリボフカーネル関数の観点から得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:53:29 GMT)
Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 Worldwide Champion Team Paper [0.0] この記事では、RoboCup 2019 SydneyとRoboCup 2021 Worldwideの間で開発中の機能について紹介する。
これらの特徴には、検出とローカライゼーション、機械的およびアルゴリズム的ノベルティなど、視覚に関する事項が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:34:03 GMT)
Shared Visual Representations of Drawing for Communication: How do
different biases affect human interpretability and intent? [0.0] 学習済みの強力なエンコーダネットワークと適切な帰納バイアスの組み合わせは、認識可能なスケッチを描くエージェントに繋がることを示す。
スケッチによって伝達される意味的内容を自動的に分析する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:02:34 GMT)
Revealing Chern number from quantum metric [0.0] チャーン数は、ユークリッドパラメータ空間に埋め込まれた超球面上のブリルアンゾーンの表面積と同様に、量子計量で符号化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:59:25 GMT)
Replacing the Notion of Spacetime Distance by the Notion of Correlation [0.0] 場の量子揺らぎは時空距離を短くするほど強く相関していることを示す。
このことは、抽象的(2点と多点)の相関が主構造である新しい図を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Reduced Order Dynamical Models For Complex Dynamics in Manufacturing and
Natural Systems Using Machine Learning [0.0] この研究は、機械学習(ML)アプローチを用いて製造と自然システムの低次モデルを開発する。
本手法はダイズ油からダイズ油までのプロセスプラントと湖沼システムで実証された。
以上の結果から, プロセスプラントの高精度線形ODEモデルを同定し, 基礎となる線形化学量測定機構と力学を駆動する質量収支を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:44:27 GMT)
Quantum Computational Quantification of Protein-Ligand Interactions [0.0] これは、タンパク質-リガンド結合エネルギーの計算への実際の量子コンピュータの最初の応用である。
結果は、NISQアルゴリズムをドラッグデザインに適用するためのハードウェアとソフトウェア要件に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:48:40 GMT)
Performance of a Kinetic-Inductance Traveling-Wave Parametric Amplifier
at 4 Kelvin: Toward an Alternative to Semiconductor Amplifiers [0.0] 運動インダクタンス進行波パラメトリック増幅器(KI-TWPA)を4Kに配置した増幅チェーンを提案する。
KI-TWPAの性能は入力の温度とノイズの過剰によって制限される。
これらのノイズと電力散逸値の組み合わせは、KI-TWPAが半導体増幅器の代替として使われる道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:15:55 GMT)
On Extending Amdahl's law to Learn Computer Performance [0.0] 並列計算機性能の学習問題はマルチコアプロセッサの文脈で検討される。
我々は、Amdahlの法則を拡張して、複数のリソースを全体的なスピードアップ方程式に適合させることを提案する。
高速化方程式を機械学習に適した多変数回帰問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:37:07 GMT)
Nonlinear proper orthogonal decomposition for convection-dominated flows [0.0] そこで本稿では,自動エンコーダと長期記憶ネットワークを組み合わせたエンドツーエンドのガレルキンフリーモデルを提案する。
我々の手法は精度を向上するだけでなく、トレーニングやテストの計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:05:34 GMT)
Named Entity Recognition in Unstructured Medical Text Documents [0.0] 本研究は、医師が作成したIMEレポートから、名前付きエンティティ認識(NER)を用いて、PII情報を識別・エンコードすることを目的とする。
2つの自然言語処理プラットフォームであるOpenNLPとspurCyのNERツールキットを適用し,その精度,リコール,f測定性能を比較した。
両プラットフォームは, 脱識別時に高い性能(f- measures > 0.9)を達成し, 70-30の試験データ分割でトレーニングした SpaCy モデルが最も高性能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:03:09 GMT)
Multi-class quantum classifiers with tensor network circuits for quantum
phase recognition [0.0] ネットワークにインスパイアされた回路は、変分量子固有解回路の自然な選択として提案されている。
本稿では,ツリーテンソルネットワークとマルチスケール再正規化アンサッツ回路に基づくマルチクラスの絡み合いに関する数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:55:13 GMT)
Minor Embedding in Broken Chimera and Pegasus Graphs is NP-complete [0.0] 本研究は,既存ハードウェアの両タイプにおいて,組込み問題の難しさを示すものである。
我々はいくつかの破れたキメラグラフを構築し、そこではハミルトニアンサイクルを見つけることは困難である。
キメラグラフとペガサスグラフの間の部分グラフ関係を利用することで、証明はさらにペガサスグラフにまで拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 19:23:33 GMT)
Machine Learning Algorithms In User Authentication Schemes [0.0] 本研究では,タッチダイナミクスとデバイス動作を含むユーザ認証方式における機械学習アルゴリズムについて検討する。
今後の作業に対するメリット,制限,提案については,本論文を通じて詳しく論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:44:43 GMT)
Lorentzian path integral for quantum tunneling and WKB approximation for
wave-function [0.0] We show that the Picard-Lefschetz Lorentzian formulation is consistent with the WKB approximation for wave-function。
本稿では,ラプス関数を統合することなく,ローレンツ経路積分のより単純な半古典的近似について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:37:52 GMT)
Line-graph-lattice crystal structures of stoichiometric materials [0.0] 材料フラットバンドデータベースの結晶構造における線グラフ格子の探索を行った。
2つの一般的な例以上の線グラフ格子構造を持つ材料を同定する。
この研究の結果は、凝縮物質実験と理論の両方において、フラットバンド多体物理学の今後の研究に影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:30:47 GMT)
Law Smells: Defining and Detecting Problematic Patterns in Legal
Drafting [0.0] 法律の臭いは法文のパターンであり、法律の理解性と保守性を脅かす。
我々は,テキストベースおよびグラフベースの手法を用いて,包括的法臭い分類法を開発した。
私たちの研究は、ソフトウェアエンジニアリングのアイデアをどのように活用して法的なコードの品質を評価し改善するかを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:37:13 GMT)
Gradient Descent on Infinitely Wide Neural Networks: Global Convergence
and Generalization [0.0] 多くの教師付き機械学習手法が最適化問題として採用されている。
パラメータに線形な予測モデルの場合、これはしばしば予測保証の問題を引き起こす。
本稿では,同種活性化機能を持つ2層ニューラルネットワークについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:25:32 GMT)
Geometric and algebraic approaches to quantum theory [0.0] 状態の集合を出発点とする物理理論の定式化方法を示す。
運動方程式と物理量の確率式を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:03:52 GMT)
From Multimodal to Unimodal Attention in Transformers using Knowledge
Distillation [0.0] 本稿では, 変圧器における知識蒸留の概念を初めて導入し, 推論時に1つのモダリティのみを使用する。
最適構成により、最先端の精度を3%向上し、パラメータの数を2.5倍、推論時間を22%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 12:30:21 GMT)
Evolving spiking neuron cellular automata and networks to emulate in
vitro neuronal activity [0.0] 我々は生体内における生体ニューロンの行動パターンをエミュレートするスパイキング神経系を生産する。
我々のモデルは、ネットワーク全体の同期レベルを生成できた。
トップパフォーマンスモデルのゲノムは、生成した活動の複雑さを決定する上で、モデル内の接続の興奮性と密度が重要な役割を果たすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:55:04 GMT)
Electronic transport in two-dimensional strained Dirac materials under
multi-step Fermi velocity barrier: transfer matrix method for supersymmetric
systems [0.0] 二次元ディラック材料の電子輸送を多段変形とフェルミ速度障壁の影響下で検討した。
その結果、ディラック電子のクライントンネルをひずみまたは電場を用いて変調する可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:39:57 GMT)
Effects of Quantum Pair Creation and Annihilation on a Classical
Exclusion Process: the transverse XY model with TASEP [0.0] 完全非対称排他過程(TASEP)の非平衡定常状態(NESS)とリウビリアンギャップに粒子対の生成と消滅が及ぼす影響について検討する。
XY モデル異方性パラメータが 0 でなければ、リウヴィリアギャップは熱力学的極限において有限であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 18:00:05 GMT)
Dynamics of a nonlinear quantum oscillator under non-Markovian pumping [0.0] 非マルコフ励起を受ける量子非線形発振子のダイナミクスを考察する。
エキシトン-ポラリトンボース-アインシュタイン凝縮モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:54:09 GMT)
Dropping diversity of products of large US firms: Models and measures [0.0] 我々の生涯で、グローバル経済で利用可能な製品はより多様になったと広く推測されている。
私たちは1997年から2017年にかけて毎年、アメリカの大手企業の製品について、公に入手可能なテキストによる記述をマイニングすることで、この問題を解決する。
この期間、経済生産性の多くの側面が着実に上昇しているが、少なくとも米国の大企業の商品の多様性は着実に低下していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 21:07:50 GMT)
Development of Quantum Circuits for Perceptron Neural Network Training,
Based on the Principles of Grover's Algorithm [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングのための量子回路の形成の可能性を明らかにする。
パーセプトロンは、ニューラルネットワークの例のアーキテクチャとして選ばれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:07:18 GMT)
Data-driven intrinsic localized mode detection and classification in
one-dimensional crystal lattice model [0.0] 本稿では,一次元結晶格子波を分類する支援ベクトルマシン分類アルゴリズムを提案する。
粒子変位,モータ,エネルギー密度の3つの異なる学習データセットを考察した。
分類アルゴリズムの効率は、2つの次元削減技術によりさらに改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 16:15:06 GMT)
Counting Objects by Diffused Index: geometry-free and training-free
approach [0.0] 画像中のオブジェクト数をカウントするために,拡散型,幾何学的,学習自由な手法を提案する。
主なアイデアは、その強さや大きさに関わらず、各オブジェクトをユニークなインデックス値で表現することである。
生物細胞,農業,コンサート,輸送など,様々な用途に計数結果を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:53:37 GMT)
Convergence of Laplacian Eigenmaps and its Rate for Submanifolds with
Singularities [0.0] 我々は、ユークリッド空間の部分多様体上のラプラシアンのスペクトル近似結果を、その部分多様体上のランダムな点から構築された$epsilon$-neighborhood graphによって特異性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 15:06:44 GMT)
Continuous Authentication Using Mouse Movements, Machine Learning, and
Minecraft [0.0] 本稿では,デスクトップコンピュータ上で10人のユーザがMinecraftをプレイしている間に収集された新しいマウスダイナミックスデータセットについて述べる。
各ユーザが特定のユーザの動きとインポスタの動きの違いを検出するために、二元ランダムフォレスト(RF)分類器を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 02:53:18 GMT)
Complexity Measures and Features for Times Series classification [0.0] 本稿では,時系列分類問題に対する時系列構造に関する情報を抽出できる特徴セットを提案する。
提案手法の実験結果から, 最先端モデルの2次モデルと3次モデルとに統計的に有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 10:24:50 GMT)
Combining CNNs With Transformer for Multimodal 3D MRI Brain Tumor
Segmentation With Self-Supervised Pretraining [0.0] 改良されたTransBTSとnnU-Netのアンサンブルと、BraTS 2021チャレンジのセグメンテーションタスクの組合せを適用する。
アンサンブルは0.8496, 0.8698, 0.9256ディススコア、15.72, 11.057, 3.374 HD95を達成し、腫瘍、腫瘍コア、腫瘍全体を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:03:27 GMT)
Certainty Modeling of a Decision Support System for Mobile Monitoring of
Exercise induced Respiratory Conditions [0.0] 目的は、患者の状態管理を支援するモバイルツールを開発することである。
提案するモデルアーキテクチャについて述べるとともに,臨床現場での応用シナリオについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:26:36 GMT)
Automatic Detection of COVID-19 and Pneumonia from Chest X-Ray using
Deep Learning [0.0] 本研究の目的は,臨床画像の順に,今後数年間に提案される最先端の畳み込みニューラルネットワーク構造の展示を評価することである。
データは、オープンクリニカルストアのアクセス可能なX線写真から収集され、拡張された。
その結果、Deep Learning with X-ray Imagingは、Covid-19病と同定された注目すべき生物学的マーカーを分離することを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:57:14 GMT)
Astronomical source finding services for the CIRASA visual analytic
platform [0.0] 我々は、先進的なソース発見と分類のための視覚分析プラットフォーム(CIRASA)を開発している。
実装されたソース検索サービスに着目し,プロジェクト目標とプラットフォームアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 17:17:32 GMT)
Anticipation-driven Adaptive Architecture for Assisted Living [0.0] 予測表現は人間のパフォーマンスの基盤となる。
医学的状態、特に老化は予測行動の低下をもたらす。
特に、予測駆動適応環境は、医療や、そのような援助を求める人々のための生活支援において有益である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 20:55:33 GMT)
An active learning approach for improving the performance of equilibrium
based chemical simulations [0.0] 本稿では、平衡に基づく化学シミュレーションを扱うための新しい逐次データ駆動手法を提案する。
提案手法は,サロゲートモデルを構築するために推定関数を評価すべき最も関連性の高い入力データを逐次選択する。
本手法は数値実験により検証し,地球科学でよく用いられる複雑な化学系に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 14:17:28 GMT)
Accelerating Genetic Programming using GPUs [0.0] 遺伝的プログラミング(GP)は、曲線フィッティング、データモデリング、特徴選択、分類など、機械学習に複数の応用がある。
本稿では,代用GPアルゴリズムのGPUアクセラレーションスタックに基づく変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 06:13:01 GMT)
A Survey of Evolutionary Multi-Objective Clustering Approaches [0.0] 進化的多目的クラスタリングの一般的なアーキテクチャで提案される特徴と構成要素に基づいてアルゴリズムを解析する。
新しいアプローチを設計したり、既存のものを選択したり使用する際には、特定のクラスタリングプロパティ以外にこれらの側面を観察することが不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 13:53:12 GMT)
A Review of the Deep Sea Treasure problem as a Multi-Objective
Reinforcement Learning Benchmark [0.0] 著者らは、元のDST問題は極めて基本的な問題であり、実用的多目的最適化の問題を常に表しているわけではないことを示した。
理論を実践に近づけるために、著者らはDST問題の代替的で改良されたバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 08:47:15 GMT)
A Modern Analysis of Aging Machine Learning Based IoT Cybersecurity
Methods [0.0] 本研究では,3つの異なるIoTサイバーセキュリティアルゴリズムの有効性について検討した。
各アルゴリズムは、Aposemat IoT-23データセットでトレーニングされ、テストされた。
2021年には3つのアルゴリズムがすべて、現在のサイバーセキュリティの風景を効果的に活用できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 03:12:34 GMT)
A Machine Learning Approach for Delineating Similar Sound Symptoms of
Respiratory Conditions on a Smartphone [0.0] 我々は、現代のスマートフォンの計算能力と記憶能力の改善を活用し、機械学習アルゴリズムを用いて呼吸音の症状を識別する。
携帯電話上でのこれらのアルゴリズムの性能は、スマートフォンがリアルタイムシナリオにおける呼吸症状の認識と識別のための代替ツールであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Oct 2021 07:24:30 GMT)