CIPS-3D: A 3D-Aware Generator of GANs Based on Conditionally-Independent
Pixel Synthesis [148.4] 本稿では,浅いNeRFネットワークと深い暗黙のニューラル表現ネットワークからなるスタイルベースの3D対応ジェネレータであるCIPS-3Dを提案する。
ジェネレータは、空間畳み込みやアップサンプリング操作をすることなく、各画素値を独立して合成する。
FFHQの256times256$解像度で、画像のFIDが6.97で3D対応画像合成の新記録を樹立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:02:16 GMT)
On Reward-Free RL with Kernel and Neural Function Approximations:
Single-Agent MDP and Markov Game [140.2] エージェントが事前に特定された報酬関数を使わずに環境を徹底的に探索することを目的とした報酬のないRL問題について検討する。
関数近似の文脈でこの問題に取り組み、強力な関数近似器を活用する。
我々は、カーネルとニューラルファンクション近似器を用いた、証明可能な効率の良い報酬なしRLアルゴリズムを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:26:33 GMT)
Improving Tail-Class Representation with Centroid Contrastive Learning [115.6] 本稿では,長い尾を持つ表現学習を改善するために,補間型セントロイドコントラスト学習(ICCL)を提案する。
ICCLは、クラス別サンプルとクラス別サンプルの2つの画像を補間し、ICCLの表現が両方のソースクラスのセントロイドを取得するために使用されるようにモデルを訓練する。
我々の結果は、現実世界の長い尾の分布を持つiNaturalist 2018データセットで2.8%の精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:24:48 GMT)
Self-Supervised Object Detection via Generative Image Synthesis [106.7] 本稿では,自己教師対象検出のための制御可能なGANを用いたエンドツーエンド分析合成フレームワークを提案する。
オブジェクトの合成と検出を学習するために、ボックスアノテーションを使用せずに、実世界のイメージのコレクションを使用します。
我々の研究は、制御可能なGAN画像合成という新しいパラダイムを導入することで、自己教師対象検出の分野を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:04:05 GMT)
GenNI: Human-AI Collaboration for Data-Backed Text Generation [102.1] Table2Textシステムは、機械学習を利用した構造化データに基づいてテキスト出力を生成する。
GenNI (Generation Negotiation Interface) は、対話型ビジュアルシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:07:07 GMT)
Fast OSCAR and OWL Regression via Safe Screening Rules [97.3] 順序付き$L_1$ (OWL)正規化回帰は、高次元スパース学習のための新しい回帰分析である。
近勾配法はOWL回帰を解くための標準手法として用いられる。
未知の順序構造を持つ原始解の順序を探索することにより、OWL回帰の最初の安全なスクリーニングルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:05:15 GMT)
NeuralDiff: Segmenting 3D objects that move in egocentric videos [93.0] 観測された3次元シーンを静的な背景と動的前景に分解する問題について検討する。
このタスクは、古典的な背景の減算問題を連想させるが、静的でダイナミックなシーンの全ての部分が大きな動きを生じさせるため、非常に難しい。
特に、自我中心のビデオについて検討し、動的コンポーネントを観察・移動するオブジェクトとアクターにさらに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:51:35 GMT)
FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple
Object Tracking [92.5] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。
本稿では,FairMOTと呼ばれる,アンカーフリーなオブジェクト検出アーキテクチャCenterNetをベースとした,シンプルかつ効果的なアプローチを提案する。
このアプローチは、検出と追跡の両方において高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:37:18 GMT)
Stateful Offline Contextual Policy Evaluation and Learning [88.9] 我々は、シーケンシャルデータから、政治以外の評価と学習について研究する。
動的パーソナライズされた価格設定などの問題の因果構造を形式化する。
本報告では,本クラスにおけるアウト・オブ・サンプル・ポリシーの性能改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:15:56 GMT)
Reintroducing Straight-Through Estimators as Principled Methods for
Stochastic Binary Networks [85.9] 2重みとアクティベーションを持つニューラルネットワークのトレーニングは、勾配の欠如と離散重みよりも最適化が難しいため、難しい問題である。
多くの実験結果が経験的ストレートスルー(ST)アプローチで達成されている。
同時に、ST法はベルヌーイ重みを持つバイナリネットワーク(SBN)モデルにおける推定子として真に導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:45:41 GMT)
Speech Pattern based Black-box Model Watermarking for Automatic Speech
Recognition [83.2] 音声認識モデルのためのブラックボックス透かし方式を設計する方法はまだ未解決の問題である。
ASRモデルのIPを保護するための最初のブラックボックスモデル透かしフレームワークを提案する。
最先端のオープンソースASRシステムであるDeepSpeechの実験は、提案された透かし方式の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 09:01:41 GMT)
When in Doubt, Summon the Titans: Efficient Inference with Large Models [80.3] 本稿では,大規模モデルのモデル化の利点を実現する蒸留に基づく2段階の枠組みを提案する。
簡単な"例のサブセットでのみ正確な予測を行うために、私たちは、大きな教師モデルを使用して、軽量な学生モデルをガイドします。
提案した蒸留法は, 簡単な事例のみを扱うため, 学生規模でより積極的なトレードオフが可能であり, 推論の償却コストを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:56:49 GMT)
Coalitional Bayesian Autoencoders -- Towards explainable unsupervised
deep learning [78.6] その結果,BAEの予測は高い相関関係にあり,誤解を招くことが示唆された。
これを軽減するために、エージェントベースのシステム理論にインスパイアされた"Coalitional BAE"が提案されている。
公開条件監視データセットに関する実験は、Coalitional BAEを用いた説明の質の向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:07:09 GMT)
Locally Differentially Private Reinforcement Learning for Linear Mixture
Markov Decision Processes [78.3] 強化学習(RL)アルゴリズムは、ユーザのプライベートで機密性の高いデータに依存するパーソナライズされたサービスを提供するために使用することができる。
ユーザのプライバシを保護するために、プライバシ保護RLアルゴリズムが要求されている。
線形混合MDPと呼ばれるマルコフ決定過程(MDP)のクラスを学習するための新しい$(varepsilon, delta)$-LDPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:44:09 GMT)
EEGminer: Discovering Interpretable Features of Brain Activity with
Learnable Filters [72.2] 本稿では,学習可能なフィルタと事前決定された特徴抽出モジュールからなる新しい識別可能なEEGデコーディングパイプラインを提案する。
我々は,SEEDデータセットおよび前例のない大きさの新たな脳波データセット上で,脳波信号からの感情認識に向けたモデルの有用性を実証する。
発見された特徴は、以前の神経科学の研究と一致し、音楽聴取中の左右の時間領域間の機能的接続プロファイルの顕著な相違など、新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:22:04 GMT)
Improving Robustness of Reinforcement Learning for Power System Control
with Adversarial Training [71.8] 電力系統制御のために提案された最先端のRLエージェントが敵攻撃に対して脆弱であることを示す。
具体的には、敵のマルコフ決定プロセスを用いて攻撃方針を学習し、攻撃の有効性を実証する。
本稿では,RLエージェントの攻撃に対する堅牢性を高め,実行不可能な運用上の決定を回避するために,敵の訓練を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:43:41 GMT)
Cascaded Cross MLP-Mixer GANs for Cross-View Image Translation [70.0] 従来のクロスビュー画像変換法では、ターゲットビューで画像を生成することは困難である。
本稿では,カスケードクロスミキサー(CrossMLP)サブネットワークを用いた新しい2段階フレームワークを提案する。
最初の段階では、CrossMLPサブネットワークは、画像コードとセマンティックマップコードの間の潜時変換のキューを学習する。
第2段階では、ノイズの多いセマンティックラベル問題を緩和する改良されたピクセルレベルの損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:03:30 GMT)
Riemannian classification of EEG signals with missing values [67.9] 本稿では脳波の分類に欠落したデータを扱うための2つの方法を提案する。
第1のアプローチでは、インプットされたデータと$k$-nearestの隣人アルゴリズムとの共分散を推定し、第2のアプローチでは、期待最大化アルゴリズム内で観測データの可能性を活用することにより、観測データに依存する。
その結果, 提案手法は観測データに基づく分類よりも優れており, 欠落したデータ比が増大しても高い精度を維持することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:24:50 GMT)
Osteoporosis Prescreening using Panoramic Radiographs through a Deep
Convolutional Neural Network with Attention Mechanism [65.7] 注意モジュールを持つディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はパノラマX線写真上で骨粗しょう症を検出することができる。
49歳から60歳までの70種類のパノラマX線写真(PR)のデータセットを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:03:57 GMT)
Learning Rich Nearest Neighbor Representations from Self-supervised
Ensembles [61.0] 推論時間における勾配降下から直接表現を学習する新しい手法により、自己教師付きモデルアンサンブルを行うためのフレームワークを提供する。
この技術は、ドメイン内のデータセットと転送設定の両方において、k-nearestの隣人によって測定されるように、表現品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:24:57 GMT)
Robust Event Classification Using Imperfect Real-world PMU Data [58.3] 本研究では,不完全な実世界のファサー計測単位(PMU)データを用いて,ロバストな事象分類について検討する。
我々は、堅牢なイベント分類器を訓練するための新しい機械学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:41:43 GMT)
On-board Fault Diagnosis of a Laboratory Mini SR-30 Gas Turbine Engine [54.7] データ駆動型故障診断・隔離方式は, 燃料供給システムにおける故障とセンサ測定のために, 明確に開発されている。
モデルは機械学習の分類器を使用してトレーニングされ、トレーニングされた障害シナリオのセットをリアルタイムで検出する。
提案手法の利点, 性能, 性能を実証し, 実証するために, いくつかのシミュレーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:49:58 GMT)
Image Quality Assessment in the Modern Age [53.2] 本チュートリアルは、画像品質評価(IQA)の基礎的理論、方法論、現状の進歩を聴衆に提供する。
まず,視覚刺激を適切に選択する方法に着目し,主観的品質評価手法を再考する。
手書きのエンジニアリングと(深い)学習ベースの手法の両方をカバーします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:38:46 GMT)
Designing A Clinically Applicable Deep Recurrent Model to Identify
Neuropsychiatric Symptoms in People Living with Dementia Using In-Home
Monitoring Data [52.4] 鎮静は認知症において高い有病率を有する神経精神医学症状の1つである。
扇動エピソードの検出は、認知症に生きる人々(PLWD)に早期かつタイムリーな介入を提供するのに役立つ。
本研究は,家庭内モニタリングデータを用いてPLWDの動揺リスクを分析するための教師付き学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:45:01 GMT)
Momentum Contrastive Autoencoder: Using Contrastive Learning for Latent
Space Distribution Matching in WAE [51.1] Wasserstein autoencoder (WAE) は、2つの分布が一致することは、このAEの潜在空間が予め指定された事前分布と一致するという制約の下で、単純なオートエンコーダ(AE)損失を最小限にすることと同値であることを示している。
本稿では,この問題を解決する手段として,自己指導型表現学習に有効であることを示すコントラスト学習フレームワークを提案する。
WAEの損失を最適化するために、対照的な学習フレームワークを使用することで、WAEの一般的なアルゴリズムと比較して、より高速に収束し、より安定した最適化が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:55:47 GMT)
Online Target Q-learning with Reverse Experience Replay: Efficiently
finding the Optimal Policy for Linear MDPs [50.8] 我々は,Q-ラーニングの実践的成功と悲観的理論的結果とのギャップを埋める。
本稿では,新しいQ-Rex法とQ-RexDaReを提案する。
Q-Rex は線形 MDP の最適ポリシを効率的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:35:59 GMT)
StructFormer: Learning Spatial Structure for Language-Guided Semantic
Rearrangement of Novel Objects [44.5] 補助ロボットは、オブジェクトを意味のある構造に認識し、再配置する能力から大きな恩恵を受けるだろう。
本稿では,新しいトランスフォーマーベースニューラルネットワークであるStructFormerを提案する。
我々は、StructFormerによって、物理的なロボットが新しい物体を意味のある構造に再構成することができるという厳密な実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:13:01 GMT)
A survey on active noise control techniques -- Part II: Nonlinear
systems [39.6] 第1部:過去10年間の線形アクティブノイズコントロール(ANC)技術の発展を振り返る。
Part II: 過去10年間のNLANCアルゴリズムの開発についてレビューする。
パートIII: 線形および非線形視点を含むANC技術の応用。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:41:20 GMT)
BAMLD: Bayesian Active Meta-Learning by Disagreement [39.6] 本稿では,メタトレーニングタスクのラベル付け要求数を削減するための情報理論アクティブタスク選択機構を提案する。
本稿では,既存の取得メカニズムと比較した実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:06:51 GMT)
Come Again? Re-Query in Referring Expression Comprehension [39.3] 信頼度が低いときにモデルに助けを求めることを許すことで、一つの証拠に基づいて決定を下さなければならないという仮定を緩和する方法を示す。
その結果,全てのオブジェクトに対して最高の参照表現を提供することで,最大21.9%の精度が向上し,最初の参照表現を12%だけ再クエリすることで,この精度が一致できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:01:30 GMT)
1st Place Solution for the UVO Challenge on Image-based Open-World
Segmentation 2021 [37.1] チャレンジで競うために使用する2段階のインスタンスセグメンテーションフレームワークについて説明します。
われわれのアプローチは、UVOイメージベースのOpen-World 2021 Challengeの初歩を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:19:07 GMT)
CORA: Benchmarks, Baselines, and Metrics as a Platform for Continual
Reinforcement Learning Agents [37.0] 私たちは、ベンチマーク、ベースライン、メトリクスを単一のコードパッケージで提供する継続的強化学習エージェントのためのプラットフォームであるCORAを紹介します。
私たちが提供しているベンチマークは、破滅的な忘れなど、連続的なRL課題のさまざまな側面を評価するように設計されています。
CORAには、研究者が使用および拡張するための既存のアルゴリズムの、パフォーマンスの高いオープンソースのベースラインが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:48:26 GMT)
Continuous Control with Action Quantization from Demonstrations [35.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)では、連続的な行動とは対照的に、離散的な行動はより複雑な探索問題をもたらす。
本稿では, 連続的な行動空間の離散化を学習するために, デモからのアクション量子化(AQuaDem)を提案する。
提案手法は,実演付きRL,プレイデータ付きRL,環境下での人間の演奏を実証するが,特定の課題を解決しないImitation Learningと,3つの異なる設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:59:04 GMT)
A Picture is Worth a Thousand Words: A Unified System for Diverse
Captions and Rich Images Generation [35.1] 創造的な画像とテキスト生成AIシステムは、人間の異常な能力を模倣し、多様な包括的なキャプション提案を提供する。
本研究では,多様なキャプションとリッチな画像を生成するAI生成システムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 06:10:42 GMT)
Gradient-Based Mixed Planning with Discrete and Continuous Actions [34.9] 本稿では,連続パラメータと候補計画の動作を同時に最適化する二次的枠組みを提案する。
フレームワークはモジュールと組み合わせて、緩和に基づいて初期状態から目標へ移行する最適な計画候補を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:21:19 GMT)
State-based Episodic Memory for Multi-Agent Reinforcement Learning [34.1] StarCraft Multi-agent Challenge (SMAC)の実験結果によると、MARLにエピソードメモリを導入することでサンプル効率が向上し、SEMはSAEMと比較してストレージコストと時間コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 09:39:19 GMT)
Continual self-training with bootstrapped remixing for speech
enhancement [32.7] RemixITは、音声強調のためのシンプルで斬新な自己教師型訓練手法である。
実験の結果,RemixITは従来の最先端の自己管理手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:56:18 GMT)
Joint Gaussian Graphical Model Estimation: A Survey [31.8] 複雑なシステムからのグラフは、個々の特徴を維持しながらドメイン全体の部分的な基盤構造を共有することが多い。
成長する証拠は、ドメイン間の共有構造がグラフの推定能力を高めることを示している。
共同ガウス図形モデルの統計的推測に関する最近の研究を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 21:56:27 GMT)
Alleviating Noisy-label Effects in Image Classification via Probability
Transition Matrix [30.5] ディープラーニングに基づく画像分類フレームワークは、しばしば、サーバ間変動に起因するノイズの多いラベル問題に悩まされる。
本稿では,ノイズ無視ブロック (NIB) と呼ばれるプラグインモジュールを提案する。
我々のNIBモジュールは、最先端の堅牢なトレーニング手法の性能を一貫して改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:56:14 GMT)
Learning a self-supervised tone mapping operator via feature contrast
masking loss [28.2] 本稿では,各HDR画像に対して,テスト時に訓練された学習に基づく自己教師付きトーンマッピング演算子を提案する。
提案手法の主な新規性は、コントラスト知覚に関する基本的な知識に基づいて、慎重に設計された損失関数である。
提案手法は,一組の固定パラメータで既存手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:42:19 GMT)
DPFM: Deep Partial Functional Maps [28.0] 我々は、潜在的に有意な部分性を有する非剛体形状間の密接な対応を計算することの問題を考察する。
部分的な非剛体形状対応を直接目的とする初等学習手法を提案する。
我々のアプローチは関数マップフレームワークを使用し、教師なしまたは教師なしの方法で訓練し、データから直接記述子を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:05:37 GMT)
Hand-Object Contact Prediction via Motion-Based Pseudo-Labeling and
Guided Progressive Label Correction [27.9] 本稿では,手と物体の接触を予測するビデオベース手法を提案する。
多数のハンドオブジェクトトラックやコンタクトラベルに注釈をつけるのはコストがかかる。
i)モーションベース擬似ラベルを用いたトレーニングデータの自動収集と(ii)ガイド付きプログレッシブラベル補正(gPLC)からなる半教師付きフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:00:02 GMT)
Learning to Learn Graph Topologies [27.8] ノードデータからグラフ構造へのマッピングを学習する(L2O)。
このモデルは、ノードデータとグラフサンプルのペアを使ってエンドツーエンドでトレーニングされる。
合成データと実世界のデータの両方の実験により、我々のモデルは、特定のトポロジ特性を持つグラフを学習する際の古典的反復アルゴリズムよりも効率的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:42:38 GMT)
Trajectory Prediction with Linguistic Representations [27.7] 本稿では,言語中間表現を用いて軌跡を予測できる新しい軌跡予測モデルを提案する。
モデルは単語ごとの直接監督なしに各単語の意味を学習する。
これは、長い時間間隔で操作と相互作用をキャプチャする軌跡の言語記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:22:38 GMT)
Tackling Dynamics in Federated Incremental Learning with Variational
Embedding Rehearsal [27.6] FLシナリオにおける漸進的な学習プロセスに対処する新しいアルゴリズムを提案する。
まず、クライアントデータのプライバシーを確保するために、ディープ変分埋め込み(Deep Variational Embeddings)を提案する。
第2に,学習した知識をモデルでリハーサルするサーバサイドトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:26:35 GMT)
Explaining Deep Tractable Probabilistic Models: The sum-product network
case [27.6] 本稿では,SPNをCSIツリーに変換する反復アルゴリズムを提案する。
結果のCSI-treeは、ドメインエキスパートに解釈可能であり、説明可能である。
人工的, 標準的, 実世界の臨床データセットに関する実証的な評価は, 結果として得られたモデルが, 性能を損なうことなく, 優れた説明可能性を示すことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:49:35 GMT)
DPNAS: Neural Architecture Search for Deep Learning with Differential
Privacy [27.3] 意味のある差分プライバシー(DP)のためのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは、モデルの有用性を著しく低下させる。
DPNASと呼ばれるプライベートディープラーニングのためのモデル自動設計にニューラルネットワークを用いたフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:20:36 GMT)
Inductive Biases and Variable Creation in Self-Attention Mechanisms [25.8] この研究は自己アテンション加群の帰納バイアスの理論解析を提供する。
私たちの焦点は、どの関数と長距離依存関係を表現したいかを明確に決めることです。
我々の主な結果は、有界ノルムトランスフォーマー層がスパース変数を生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:36:19 GMT)
A Simple Approach to Continual Learning by Transferring Skill Parameters [25.7] 我々は、忘れずにロボット操作スキルを継続的に取得する方法を示し、それらをスクラッチからトレーニングするために必要なサンプルをはるかに少ないものにする。
適切なカリキュラムが与えられたら、忘れずにロボット操作スキルを継続的に習得し、スクラッチからトレーニングするために必要なサンプルをはるかに少ないものにする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:44:20 GMT)
TESSERACT: Gradient Flip Score to Secure Federated Learning Against
Model Poisoning Attacks [25.5] フェデレート学習は、モデル中毒攻撃に対して脆弱である。
これは、悪意のあるクライアントが、グローバルなモデルを不正確なものにするためです。
我々は、この指向的偏差攻撃に対する防御であるTESSERACTを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:03:29 GMT)
Towards Optimal Correlational Object Search [25.4] 相関オブジェクト探索POMDPは相関情報を用いた探索戦略を作成することができる。
我々は,家庭環境の現実的なシミュレータであるAI2-THORと,広く使用されている物体検出器であるYOLOv5を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:03:43 GMT)
flip-hoisting: Exploiting Repeated Parameters in Discrete Probabilistic
Programs [25.3] 本稿では、離散確率的プログラムにおいて繰り返しパラメータを分解し、推論性能を向上させるプログラム解析とそれに伴う最適化について述べる。
既存の確率型プログラミング言語でフリップホスティングを実装し,推論性能が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:04:26 GMT)
Importance Estimation from Multiple Perspectives for Keyphrase
Extraction [25.0] 複数視点からキーフレーズの重要性を推定する新しい手法を提案する(textitKIEMP)。
textitKIEMPは、構文的正確性を測定するチャンキングモジュール、情報の正確性をチェックするランキングモジュール、フレーズとドキュメント全体の概念整合性を判断するマッチングモジュールの3つのモジュールで、フレーズの重要性を見積もっている。
6つのベンチマークデータセットの実験結果から、textitKIEMPは、ほとんどの場合、既存の最先端のキーフレーズ抽出手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:48:22 GMT)
Fine-Grained Control of Artistic Styles in Image Generation [24.5] 生成モデルと敵の訓練により、様々な芸術様式のアート作品を人工的に生成することが可能になった。
スタイルの連続スペクトルを捕捉し,それをスタイル生成タスクに適用することを提案する。
我々の手法は、StyleGANのような共通の生成逆ネットワークで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 21:51:52 GMT)
CoFi: Coarse-to-Fine ICP for LiDAR Localization in an Efficient
Long-lasting Point Cloud Map [24.4] 本稿では,点集合を微細な点集合に変換するアルゴリズムを提案する。
また、フレームから意味点を抽出し、ポーズを推定するためにCoFiを適用した地図ベースのLiDARローカライゼーションアルゴリズムを提案する。
提案したCoFiの助けを借りて,提案したCoFiはセマンティックセグメンテーションのためのCylinder3Dアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:23:08 GMT)
Neural Lexicon Reader: Reduce Pronunciation Errors in End-to-end TTS by
Leveraging External Textual Knowledge [24.2] エンドツーエンドのTSSは、高価な音声コーパスが知識を学ぶために必要なすべての知識とニューラルモデルをカバーすることが困難であるため、高いデータ要求に悩まされる。
本稿では,Token2Knowledgeアテンションモジュールを用いて,構造化されていない外部リソースから知識を抽出するフレームワークを提案する。
実験は,低リソース,エンドツーエンドの中国語TTSにおける発音誤りを大幅に低減するフレームワークの可能性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:35:10 GMT)
FedParking: A Federated Learning based Parking Space Estimation with
Parked Vehicle assisted Edge Computing [23.9] 分散学習アプローチとして、フェデレーション付き学習は、トレーニングデータのプライバシを保持しながら、分散データセット上で共有学習モデルをトレーニングする。
我々は、駐車場管理へのフェデレートラーニングの適用を拡大し、FedParkingを導入し、Parking Lot Operators(PLO)が協力して、生データを交換することなく、駐車空間推定のための長期記憶モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:55:33 GMT)
Extensive Deep Temporal Point Process [23.9] 本稿では,非同期イベントシーケンスを時間的プロセスでモデル化することの課題と最近の研究を概観する。
本稿では,多種類のイベント間の関係を生かしたGranger因果発見フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:15:00 GMT)
TsmoBN: Interventional Generalization for Unseen Clients in Federated
Learning [23.5] 本研究では,分散学習パラダイムにおけるモデル一般化の課題を説明するために,学習構造因果モデル(SCM)を構築した。
FLモデルをテストクライアントに一般化するために,テスト固有および運動量追跡バッチ正規化(TsmoBN)を用いた簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:46:37 GMT)
Talking Head Generation with Audio and Speech Related Facial Action
Units [23.1] 音声ヘッド生成の課題は、任意の顔画像と音声クリップを入力して、唇同期音声ヘッドビデオを合成することである。
本稿では,音声および音声関連顔行動単位(AU)を駆動情報として用いた,新たな繰り返し生成ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:14:27 GMT)
Spatial-Temporal Transformer for 3D Point Cloud Sequences [23.0] 本稿では,空間時間表現を学習するためのPST(Point Space-Temporal Transformer)という新しいフレームワークを提案する。
我々のPST2は2つの主要なモジュールからなる: 時空間自己認識(STSA)モジュールと分解能埋め込み(RE)モジュール。
PST2の有効性を、ポイントクラウドシーケンス上の2つの異なるタスク、すなわち4Dセマンティックセグメンテーションと3Dアクション認識で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:55:47 GMT)
On Coordinate Decoding for Keypoint Estimation Tasks [22.6] 2D(および3D)キーポイント推定の一連のタスクは、ヒートマップ座標の表現に基づいて構築される。
ヒートマップ座標表現は、グリッド上のキーポイント座標の符号化と復号化を学習し、空間的に認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:14:48 GMT)
Understanding Convolutional Neural Networks from Theoretical Perspective
via Volterra Convolution [22.1] 本研究では,畳み込みニューラルネットワークと有限Volterra畳み込みの関係について検討する。
複雑なネットワークアーキテクチャに邪魔されることなく、ニューラルネットワークの全体的な特性を説明し、研究するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:07:46 GMT)
Learning Pareto-Efficient Decisions with Confidence [21.9] 本稿では,結果が不確実な場合の多目的意思決定支援の問題点について考察する。
これにより、安全クリティカルなアプリケーションに関係のある末尾的な結果の観点から、意思決定間のトレードオフを定量化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:32:17 GMT)
Measuring Hidden Bias within Face Recognition via Racial Phenotypes [21.7] 本研究は、顔認識のための顔表現型属性を用いた、代替的な人種的偏見分析手法を提案する。
顔認識タスクにおける属性の個人的影響を調べるための分類的テストケースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:46:59 GMT)
Compositional Networks Enable Systematic Generalization for Grounded
Language Understanding [21.5] 人間は、今まで遭遇したことのない概念の組み合わせを含む新しい文を理解する際に、驚くほど柔軟です。
近年の研究では、深層ネットワークは、新しい文で表されるときの人間の言語能力を模倣できるが、体系的な変化は、ネットワークの言語理解能力の限界を明らかにする。
本稿では,gSCANデータセットの一般化問題に対処することで,これらの制限を克服できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:32:14 GMT)
Natural Language Processing for Smart Healthcare [21.1] 自然言語処理(NLP)は、人間の言語を分析し理解する能力のために、スマートヘルスケアにおいて重要な役割を担っている。
我々は、技術的観点から、スマートヘルスケアで遭遇する様々なNLPタスクの機能抽出とモデリングに焦点を当てる。
NLP技術を用いたスマートヘルスケアアプリケーションという文脈では、その開発は主に、スマートヘルスケアのシナリオを代表するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:48:44 GMT)
Using Program Synthesis and Inductive Logic Programming to solve Bongard
Problems [20.9] 本稿では,Dreamcoderによって構築されたプログラムが,ボンガード問題の解法として類似推論に利用できるかどうかを予備検討する。
位置情報を用いて状態を自動でデコレートし、結果のシーケンスをPrologの論理的事実にエンコードする。
人工的に生成した「上/下」や「時計回り/下」といった概念に対するボンガード問題の実験は、我々のエンドツーエンドシステムがそのような問題を解決することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:13:06 GMT)
Hybrid Model for Anomaly Detection on Call Detail Records by Time Series
Forecasting [19.8] 携帯電話ネットワークのコール・デテール・レコード(Call Detail Records, CDR)は、コールのメタデータを含むログの一種である。
異常検出により、地域や特定の人に対する異常なネットワークトラフィックの減少や増加を判定することができる。
本研究の主な目的は,携帯電話ネットワークにおける加入者の動作を,主に地域内の呼び出し数を予測し,ネットワークトラフィックの異常を検出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:23:13 GMT)
Pre and Post Counting for Scalable Statistical-Relational Model
Discovery [19.2] 統計的関係モデル発見は、関係データに統計的に関連のあるパターンを見つけることを目的としている。
命題的(非リレーショナル)なグラフィカルモデルと同様に、モデル発見における大きなスケーラビリティのボトルネックは、インスタンス数を計算することである。
本稿では,リレーショナル学習における事前集計とポストカウント戦略間のメモリとスピードのトレードオフを詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:03:35 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Value-based Episodic Memory [19.1] オフライン強化学習(RL)は、実世界の問題にRLを適用することを約束している。
本稿では,最適値学習と行動クローニングを円滑に補間する予測型Vラーニング(EVL)を提案する。
本稿では,VEM(Value-based Episodic Memory)と呼ばれる新しいオフライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:20:11 GMT)
Entity Relation Extraction as Dependency Parsing in Visually Rich
Documents [18.7] 一般的な依存性解析モデルであるbiaffineを,このエンティティ関係抽出タスクに適用する。
単語間の依存関係関係を認識する依存性解析モデルとは異なることから,単語群間の関係をレイアウト情報で識別する。
実世界のアプリケーションについては、本モデルが社内の税関データに適用され、プロダクション環境で信頼性の高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:26:40 GMT)
Factorization Approach for Low-complexity Matrix Completion Problems:
Exponential Number of Spurious Solutions and Failure of Gradient Methods [18.2] Burer-Monteiro (B-M) 因数分解法は, RIP条件下での低ランク行列最適化問題を効率的に解けることが知られている。
情報理論の複雑さが低い低ランク行列最適化問題に対して、B-M分解に基づく手法が成功するかどうかを問うのは当然である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 21:52:14 GMT)
Constrained Mean Shift for Representation Learning [17.7] 我々は,新たな知識を活用できる非コントラスト表現学習法を開発した。
本研究の主な目的は,近傍の探索空間を制約することで平均シフトアルゴリズムを一般化することである。
本研究では,モダリティ間の雑音制約を利用して,自己教師付きビデオモデルのトレーニングを行うことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 23:14:23 GMT)
Mask-aware IoU for Anchor Assignment in Real-time Instance Segmentation [17.6] mask-aware Intersection-over-Union (maIoU) インスタンスセグメンテーションメソッドのトレーニング中に、アンカーボックスを正と負のものとして割り当てる。
我々は,maIoUによるIoU操作を置換し,SOTAリアルタイムインスタンスセグメンテーションであるYOLACTを訓練することにより,最先端のSOTAアサインラであるATSSにmaIoUの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:06:53 GMT)
Unsupervised Constrained Community Detection via Self-Expressive Graph
Neural Network [17.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やリンク予測など、複数のグラフ下流タスクで有望なパフォーマンスを達成することができる。
伝統的に、GNNは半教師付きまたは自己教師型損失関数で訓練され、その後、クラスタリングアルゴリズムを適用してコミュニティを検出する。
我々のソリューションはエンドツーエンドでトレーニングされ、複数の公開データセット上で最先端のコミュニティ検出のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 04:01:49 GMT)
Nonparametric Sparse Tensor Factorization with Hierarchical Gamma
Processes [16.8] 疎観測テンソルに対する非パラメトリック分解法を提案する。
階層的ガンマ過程とポアソンランダム測度を用いてテンソル値のプロセスを構築する。
効率的な推論のために、有限標本分割、密度変換、ランダム特徴量に対するディリクレ過程特性を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:17:26 GMT)
Aesthetic Photo Collage with Deep Reinforcement Learning [16.5] 写真コラージュは、美的品質の高いキャンバスに複数の写真を自動的に配置することを目的としている。
ディープラーニングは有望な方法を提供するが、コラージュの複雑さとトレーニングデータの欠如のため、ソリューションはまだ見つからない。
本稿では,アスペクト比特定コラージュの自動生成のための新しいパイプラインを提案し,コラージュに強化学習技術を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:34:48 GMT)
Synthetic Temporal Anomaly Guided End-to-End Video Anomaly Detection [16.4] オートエンコーダ(AE)は、しばしば異常検出性能を低下させる異常の再構築を開始する。
本研究では,正規データのみを用いて擬似異常を発生させる時間的擬似異常シンセサイザーを提案する。
AEは、通常のデータでこの損失を最小化しつつ、擬似異常の復元損失を最大化するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:08:44 GMT)
Domain Generalization through Audio-Visual Relative Norm Alignment in
First Person Action Recognition [15.5] ウェアラブルカメラの普及により、ファースト・パーソン・アクション・認識はますます研究される分野になりつつある。
これは、この文脈でまだ解決されていない、軽量なドメイン横断の問題をもたらします。
本稿では,エゴセントリックな活動認識のための最初の領域一般化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:52:39 GMT)
Black-box Adversarial Attacks on Commercial Speech Platforms with
Minimal Information [15.5] より実践的で厳格なシナリオで2つの新たな敵攻撃を提案する。
商用クラウド音声APIでは,決定のみのブラックボックス攻撃であるOccamを提案する。
商用音声制御装置では, NI-Occamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:36:35 GMT)
Adaptive Distillation: Aggregating Knowledge from Multiple Paths for
Efficient Distillation [15.3] ニューラルネットワーク圧縮アルゴリズムの主なトレンドの1つに、知識蒸留がある。
本稿では,マルチタスク学習に基づく適応手法を提案する。
本稿では, 知識蒸留の分類, セマンティックセグメンテーション, オブジェクト検出タスクへの応用について, 他のベースラインに対する提案手法の有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:57:40 GMT)
Synergy between 3DMM and 3D Landmarks for Accurate 3D Facial Geometry [15.0] 本研究は3次元形態素モデル(3DMM)と3次元顔のランドマークの相乗過程から学習する。
我々は、3次元アライメント、顔の向き、および3次元顔モデリングを含む、完全な3次元顔形状を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:29:14 GMT)
Private measurement of nonlinear correlations between data hosted across
multiple parties [14.9] 2つのエンティティにまたがる機密データ間の非線形相関を計測する微分プライベート手法を提案する。
この研究は、プライベートフィーチャースクリーニング、プライベートインデペンデントテスト、プライベートkサンプルテスト、プライベートマルチパーティ因果推論、プライベートデータ合成に直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:31:26 GMT)
The CoRa Tensor Compiler: Compilation for Ragged Tensors with Minimal
Padding [14.6] CoRaはテンソルコンパイラで、ユーザはタグ付きテンソル演算子の効率的なコードを簡単に生成できる。
我々は,ラッジテンソル上での各種演算子およびトランスモデルのエンコーダ層上でのCoRaの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:39:04 GMT)
Learning Not to Reconstruct Anomalies [14.6] オートエンコーダ(AE)は、通常のデータのみからなるトレーニングセットで入力を再構築するために訓練される。
AEは、異常なデータを十分に再構築しつつ、正常なデータを適切に再構築することが期待されている。
本稿では,入力によらず,通常のデータのみを再構築する目的で,AEを訓練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） (Tue, 19 Oct 2021 05:22:38 GMT)
Faster Rates for the Frank-Wolfe Algorithm Using Jacobi Polynomials [14.1] フランク・ウルフアルゴリズム(FW)は、大規模制約付き最適化問題の解法として人気がある。
FW はコンパクト凸集合上の滑らかな凸関数を最小化する際に、線型収束率に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:11:23 GMT)
CGNN: Traffic Classification with Graph Neural Network [13.9] 本稿では,連鎖グラフ上で自動的に抽出された特徴に対してグラフ分類器を構築するグラフニューラルネットワークに基づくトラフィック分類手法を提案する。
CGNNは、アプリケーション分類における予測精度を23%から29%改善し、悪意のあるトラフィック分類では2%から37%改善し、暗号化されたトラフィック分類では同じ精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 04:10:07 GMT)
Multilevel Stochastic Optimization for Imputation in Massive Medical
Data Records [13.8] 我々はクリギングの理論に基づく数学的に原理化された計算法を導入する。
我々は最近開発された多段階最適化アプローチを,医療記録のインキュベーション問題に適用した。
数値計算の結果, マルチレベル法は現在の手法よりも著しく優れ, 数値的に頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:14:08 GMT)
Matrix Discrepancy from Quantum Communication [13.8] 我々は,不一致の最小化と(量子)通信複雑性の新たな関連性を開発する。
対称$n times n$$A_1,ldots,A_n$ with $|A_i| leq 1$ and $|A_i|_F leq n1/4$ に対し、pm 1n において $sum_i leq n x_i A_i$ の最大固有値が最大となる符号 $x が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:51:11 GMT)
Advanced Statistical Learning on Short Term Load Process Forecasting [13.5] 短期負荷予測(STLF)は、電力消費者の効率的なスケジューリング、運転最適化取引、意思決定に必要である。
本研究では, ハードタイプデータセットのこれらの課題を管理するための統計非線形モデルを提案し, 最大2日前に15分間の周波数負荷を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:32:40 GMT)
Latent reweighting, an almost free improvement for GANs [12.6] 一連の作業は、計算コストの増大を犠牲にして、事前訓練された発電機からのサンプリング品質を改善することを目的としている。
遅延重みを予測するための追加ネットワークと、最も貧しいサンプルを避けるための2つの関連するサンプリング手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:33:57 GMT)
Layer-wise Adaptive Model Aggregation for Scalable Federated Learning [11.7] フェデレートラーニング(Federated Learning)では、クライアント間でローカルモデルを集約する一般的なアプローチとして、完全なモデルパラメータの定期的な平均化がある。
我々は,スケーラブルなフェデレート学習のためのレイヤワイドモデルアグリゲーションスキームであるFedLAMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:49:04 GMT)
Learning Equivariances and Partial Equivariances from Data [11.5] 群同変畳み込みニューラルネットワーク(G-CNN)は、選択した対称性を尊重する特徴を制約し、これらの対称性がデータに現れるとより一般化する。
本稿では,各層間のデータから部分的および完全同値を学習可能な同変ネットワーク群であるpartial G-CNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:17:32 GMT)
Multi-View Fusion of Sensor Data for Improved Perception and Prediction
in Autonomous Driving [11.3] 本稿では,LiDARとカメラ画像の多視点表現を用いた物体検出と軌跡予測のエンドツーエンド手法を提案する。
我々のモデルは最先端のBird's-Eye View(BEV)ネットワーク上に構築され、歴史的なLiDARデータからボキセル化された特徴を融合する。
我々は、このモデルを、ネイティブな非量子化表現で生のLiDAR情報を使用する追加のLiDAR Range-View (RV)機能で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:36:07 GMT)
A non-hierarchical attention network with modality dropout for textual
response generation in multimodal dialogue systems [11.0] 本稿では,HREDフレームワークを捨て,各発話を符号化し,文脈表現をモデル化する非階層型アテンションネットワークを提案する。
提案手法は既存の手法より優れ,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:08:16 GMT)
Multiscale Simulations of Complex Systems by Learning their Effective
Dynamics [10.5] 本稿では,大規模シミュレーションをブリッジし,注文モデルを削減し,実効ダイナミクスを学習するシステムフレームワークを提案する。
LEDは複雑なシステムの正確な予測に新しい強力なモダリティを提供する。
LEDは化学から流体力学に至るまでのシステムに適用でき、計算の労力を最大2桁まで削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:05:03 GMT)
Accelerated Graph Learning from Smooth Signals [10.4] 高速な双対ベース近位勾配アルゴリズムは, 強い凸, 滑らか性に則ったネットワーク逆問題に対処するために開発された。
既存の解法とは異なり、新しい反復法はグローバル収束率を保証するとともに、追加のステップサイズチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:02:57 GMT)
Cross-Vendor CT Image Data Harmonization Using CVH-CT [9.9] 異なるスキャナーを用いて撮像したCT画像データを調和させる方法は、大規模な大規模放射能研究において不可欠である。
本研究では,異なるベンダーのスキャナーを用いたCT画像の調和化のための,CVH-CTと呼ばれる新しい深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:15:26 GMT)
Forecasting Market Prices using DL with Data Augmentation and
Meta-learning: ARIMA still wins! [9.7] 本稿では,金融市場における価格予測のためのディープラーニング技術の性能について検討する。
NBeatsのような最先端のディープラーニングベースラインを、通貨や株式市場のデータに基づいてベンチマークします。
実験の結果,データ拡張やメタ学習においても,標準のARIMAモデルはディープラーニングよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:01:34 GMT)
On the Global Convergence of Momentum-based Policy Gradient [9.6] 政策勾配法(PG法)は大規模強化学習に人気があり,効率的である。
本研究では, PG法の改良のための効率的なレシピとして, 運動量項を用いたPG法のグローバル収束について検討した。
我々の研究は、運動量に基づくPG法に対する大域収束結果を得る最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:16:29 GMT)
Beyond Exact Gradients: Convergence of Stochastic Soft-Max Policy
Gradient Methods with Entropy Regularization [9.6] 古典的エントロピー正規化政策勾配法をソフトマックス政策パラメトリゼーションで再検討する。
エントロピー項によって導入された対数的ポリシー報酬により、推定子自身は一般に非有界であることが証明されるが、分散は一様有界である。
これにより、定常点と大域的最適ポリシーの両方に対するエントロピー正規化ポリシー勾配法の最初の収束結果の開発が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:21:09 GMT)
Discovering alignment relations with Graph Convolutional Networks: a
biomedical case study [9.6] 本稿では,グラフ畳み込みネットワークを用いたノード埋め込み学習により,知識グラフ内のノードをマッチングすることを提案する。
薬理ゲノミクス分野における知識整合の現実的応用について,本手法を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:53:27 GMT)
DriverMHG: A Multi-Modal Dataset for Dynamic Recognition of Driver Micro
Hand Gestures and a Real-Time Recognition Framework [9.1] ビデオストリームからの動的マイクロハンドジェスチャのリアルタイム認識は車内シナリオでは困難である。
本稿では,スライディングウインドウアプローチを用いて,オンラインで効率的に動作する軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
3D-MobileNetV2は、最高のオフライン精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:38:48 GMT)
Towards Social Situation Awareness in Support Agents [8.8] サポートエージェントは、ユーザの社会的状況を理解し、包括的なサポートを提供する必要がある。
我々は,サポートエージェントが社会的状況に気付くための重要な要件を特定し,それらの要件を実現するためのステップを提案する。
これにより、サポートエージェントはユーザの社会的状況を表現し、その意味を理解し、そのユーザの行動への影響を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:35:46 GMT)
Unifying Multimodal Transformer for Bi-directional Image and Text
Generation [8.5] 本研究では,自然な双方向タスクである画像・テキスト・テキスト・画像世代の共同学習について検討する。
双方向タスクを共同で研究するために,単一のマルチモーダルモデルに基づく統合画像・テキスト生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 06:01:24 GMT)
Expressivity of Neural Networks via Chaotic Itineraries beyond
Sharkovsky's Theorem [8.5] ターゲット関数が$f$であれば、ニューラルネットワークは$f$を近似するためにどのくらいの大きさでなければならないか?
近年の研究では、力学系のレンズから得られる「ニューラルネットワークのテキスト表現性」に関する基本的な問題について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:28:27 GMT)
DEEPAG\'E: Answering Questions in Portuguese about the Brazilian
Environment [8.4] 本稿では,BM25アルゴリズムとスパース検索手法と,事前学習した最先端言語モデルであるPTT5を組み合わせた質問応答システムを提案する。
トレーニングデータとして、オープンドメインデータセットからの質問、ポルトガルのウィキペディアからのコンテンツ、報道からのニュースを収集しました。
したがって、私たちは革新的なアーキテクチャや新しいアプリケーションに貢献し、最高のモデルで36.2のF1スコアを獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:35:29 GMT)
Idiomatic Expression Identification using Semantic Compatibility [8.4] 文が慣用的表現を持っているかどうかを検知し,それを局所化するタスクについて検討する。
本稿では,これらの表現を識別するためのアテンションフロー機構を備えた多段階ニューラルアーキテクチャを提案する。
このモデルの健全な特徴は、トレーニング中に見えないイディオムを識別できることであり、競争ベースラインよりも1.4%から30.8%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:44:28 GMT)
SOSP: Efficiently Capturing Global Correlations by Second-Order
Structured Pruning [8.3] 我々は2次構造化プルーニング(SOSP)のための2つの新しいサリエンシに基づく手法を考案した。
SOSP-Hは、高速なヘッセンベクトル生成物による塩分濃度評価を可能にする、革新的な二階近似を採用している。
我々のアルゴリズムは、アーキテクチャ上のボトルネックを体系的に明らかにし、ネットワークの精度をさらに高めるために取り除くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:53:28 GMT)
Random Feature Approximation for Online Nonlinear Graph Topology
Identification [8.0] グラフトポロジ推定のためのカーネルベースのアルゴリズムを提案する。
私たちは、現実世界のネットワークが希少なトポロジを示すことが多いという事実を利用しています。
実データおよび合成データを用いて行った実験により,提案手法が競合より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:48:12 GMT)
LoveDA: A Remote Sensing Land-Cover Dataset for Domain Adaptive Semantic
Segmentation [7.6] LoveDAデータセットには3つの都市から166個の注釈付きオブジェクトを持つ5927個のHSRイメージが含まれている。
LoveDAデータセットは、土地被覆セマンティックセグメンテーションと教師なしドメイン適応(UDA)タスクの両方に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 05:35:35 GMT)
Towards Toxic and Narcotic Medication Detection with Rotated Object
Detector [7.5] YOLO(一度だけ見える)ベースの物体検出器は、毒性のある麻薬検出タスク用に調整されている。
回転度が0circ$から90circ$までのフレキシブルなアノテーションとマスクマッピングに基づく非最大抑制法を提案する。
実験により、回転したYOLO検出器は密に配列された薬物を識別するのにより適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:46:02 GMT)
Planning with Learned Dynamics: Probabilistic Guarantees on Safety and
Reachability via Lipschitz Constants [7.2] 未知のダイナミクスを持つシステムのフィードバック動作計画法を提案する。
安全、到達可能性、目標安定性の保証を提供します。
提案手法は,6次元立方体と7DOFクカアームの学習モデルを用いて計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:46:13 GMT)
Watch out for the risky actors: Assessing risk in dynamic environments
for safe driving [7.1] 俳優のエゴが遭遇するリスクは、運転シナリオにおける他の俳優の将来の軌跡を予測することに関連する、運転シナリオと不確実性に依存する。
本研究では,世界における各アクターの重要性を計算し,その有用性を示す新たなリスク指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:10:26 GMT)
Memory-Augmented Deep Unfolding Network for Compressive Sensing [7.1] メモリ拡張Deep Unfolding Network (MADUN) は、切り捨てられた最適化手法をディープニューラルネットワークにマッピングするために提案されている。
我々はMADUNが既存の最先端手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:03:12 GMT)
Learning Robotic Manipulation Skills Using an Adaptive Force-Impedance
Action Space [7.1] 強化学習は、様々な困難な意思決定タスクにおいて、有望な結果をもたらしました。
高速な人間のような適応制御手法は複雑なロボットの相互作用を最適化するが、非構造化タスクに必要なマルチモーダルフィードバックを統合することができない。
本稿では,階層的学習と適応アーキテクチャにおける学習問題を要因として,両世界を最大限に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:09:02 GMT)
Improving the Accuracy-Memory Trade-Off of Random Forests Via
Leaf-Refinement [7.0] ランダムフォレスト(RF)は多くの機械学習応用において最先端の分野である。
本研究では,大きな木々のアンサンブルに対して,刈り込みによる改良効果は低下するが,刈り込みはRFよりも全体的な精度とメモリのトレードオフが優れていることを示す。
我々は,森林の葉ノードの勾配降下による予測を改良する,単純だが驚くほど効果的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:06:43 GMT)
Early- and in-season crop type mapping without current-year ground
truth: generating labels from historical information via a topology-based
approach [6.8] 本稿では,異なる作物のトポロジに関する知識を効果的に伝達し,ラベルを生成する手法を提案する。
本研究では,米国中西部のトウモロコシ・ソイビーンと中国北東部の水稲・トウモロコシ・ソイビーンをランドサット8とセンチネル2のデータを用いてマッピングする方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 21:44:02 GMT)
Bilateral-ViT for Robust Fovea Localization [6.8] 本稿では,葉の内側と外側の情報を統合した視覚変換器(ViT)を提案する。
包括的実験により, 提案手法は疾患画像に対して有意に堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:26:04 GMT)
Fast Projection onto the Capped Simplex withApplications to Sparse
Regression in Bioinformatics [6.6] ニュートン法に基づく単純なアルゴリズムは、射影問題を高精度に解くことができる。
提案アルゴリズムは,大規模データセット上で高い精度で予測問題の解を導出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:42:06 GMT)
Dimensionality Reduction for Wasserstein Barycenter [6.3] 本稿では,Wasserstein Barycenter問題に対する次元還元手法について検討する。
ランダム化次元減少は、その問題を$d$と$k$に独立に次元$O(log n)$の空間にマッピングするために利用できることを示す。
また、Wasserstein Barycenter問題に対するコアセットの構成も提供し、入力分布を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:10:17 GMT)
Local Explanations for Clinical Search Engine results [6.3] エンジンは、知識グラフ、臨床試験データおよび追加の医療資源を使用して、臨床試験から特徴を生成する。
検索した項目ごとに,各項目をランク付け可能な説明可能性スコアを算出する。
医療専門家が検証した実験から,提案手法は対象者だけでなく,非対象者においても信頼を喚起する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:48:28 GMT)
Balancing Value Underestimation and Overestimationwith Realistic
Actor-Critic [6.2] 本稿では,新しいモデルフリーアルゴリズムであるRealistic Actor-Critic(RAC)を提案する。
RACはUniversal Value Function Approximator (UVFA)を使用して、同じニューラルネットワークを持つポリシーファミリを同時に学習する。
我々は,MuJoCoベンチマークでRACを評価し,最も困難なHumanoid環境において,SACと比較して10倍のサンプル効率と25%の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:35:01 GMT)
An extension of Bravyi-Smolin's construction for UMEBs [6.1] 階数 1 以上の等角実射影はまた、最大絡み合う基底(UMEB)の例を示す。
この発見は、対称ヴェルナー・ホレヴォチャネルの混合ユニタリ階数に関する最近の予想を無限に多くの次元で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 06:03:43 GMT)
Learning Representations that Support Robust Transfer of Predictors [5.7] 我々は、新しい環境への移動を最適化することに特化した、ロバストな見積もり基準、転送リスクを導入します。
IRMにインスパイアされたものの、転送リスクは分布外一般化の基準として優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:00:37 GMT)
Two-stage Voice Application Recommender System for Unhandled Utterances
in Intelligent Personal Assistant [5.5] 本稿では,サードパーティの音声アプリケーションと非手話音声をマッチングする2段階のショートリスト-リランダ推薦システムを提案する。
本稿では,ベースラインルールに基づくシステムから収集した観測データを用いて,新しいシステムを構築する方法について述べる。
ユーザエクスペリエンスの満足度を著しく向上させるオンラインA/Bテストの結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:52:56 GMT)
Risks of AI Foundation Models in Education [5.2] 創始モデル」は、AIと、それらが使用されると思われる分野(教育を含む)のパラダイムシフトを表す。
このような技術は広く語られる可能性があるが、教育分野での利用は特に薄れつつある。
エビデンスによれば、基礎モデルが学習者にとってのメリットを達成できないだけでなく、その使用によって新たなリスクがもたらされることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:44:02 GMT)
Long Random Matrices and Tensor Unfolding [4.8] 行列の次元に応じて臨界信号対雑音比が存在することを示す。
主な応用として、非対称ランクワンスパイクテンソルモデルに対するテンソル展開アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:13:27 GMT)
Contrastive Active Inference [4.6] 本稿では,エージェントの生成モデル学習における計算負担を低減し,今後の行動計画を行うための,アクティブ推論のための対照的な目的を提案する。
提案手法は,画像に基づくタスクにおいて,確率に基づく能動推論よりも特に優れているが,計算処理が安価で,訓練も容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:20:49 GMT)
More Engineering, No Silos: Rethinking Processes and Interfaces in
Collaboration between Interdisciplinary Teams for Machine Learning Projects [4.5] 私たちは、機械学習システムを本番環境に構築、デプロイする際にチームが直面する重要なコラボレーションの課題を特定します。
我々は、要求、データ、統合のためのプロダクションMLシステムの開発における共通のコラボレーションポイントと、対応するチームパターンと課題について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:03:20 GMT)
Open-domain clarification question generation without question examples [4.3] 本稿では,極性(yes-no)を明確化できる問合せモデルを構築するための枠組みを提案する。
本モデルは,市販画像キャプタから情報的質問を導き出すために,期待された情報ゲイン目標を用いている。
我々は,目標志向の20質問ゲームにおいて,人間と合成者によるコミュニケーションの成功を促す質問を提示するモデルの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:51:54 GMT)
AEFE: Automatic Embedded Feature Engineering for Categorical Features [4.3] 本稿では,カスタムパラダイム機能構築や複数機能選択など,さまざまなコンポーネントから構成されるカテゴリ機能を表現するための自動機能エンジニアリングフレームワークを提案する。
いくつかの典型的なeコマースデータセットで実施された実験は、我々の手法が古典的な機械学習モデルや最先端のディープラーニングモデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:22:59 GMT)
Model-Free Prediction of Chaotic Systems Using High Efficient
Next-generation Reservoir Computing [4.3] 低次元および大規模カオス系のモデルフリーな述語を実現するために,新しい貯水池計算のパラダイムを提案する。
ロレンツ方程式と倉本-シヴァシンスキー方程式を力学系の古典的な2つの例として、数値シミュレーションを行った。
その結果,最新の貯水池計算手法よりも予測タスクが優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:49:24 GMT)
NAS-HPO-Bench-II: A Benchmark Dataset on Joint Optimization of
Convolutional Neural Network Architecture and Training Hyperparameters [4.0] 本稿ではNAS-HPO-Bench-IIと呼ぶ,ネットワーク接続の協調最適化とハイパーパラメータのトレーニングのためのベンチマークデータセットを提案する。
CIFAR-10データセットでトレーニングされた4Kセルベースの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャのパフォーマンスデータを,学習率とバッチサイズの設定で収集する。
我々は200エポックトレーニング後の精度を予測するサロゲートモデルを構築し、より長いトレーニングエポックのパフォーマンスデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Stochastic Primal-Dual Deep Unrolling Networks for Imaging Inverse
Problems [3.8] 本稿では,画像逆問題に対する高効率ディープアンローリングネットワークを提案する。
アンローリングネットワークでは、フォワード演算子とアジョイント演算子のサブセットのみを使用します。
以上の結果から,X線CTにおけるアプローチの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:46:03 GMT)
The Impact of User Location on Cookie Notices (Inside and Outside of the
European Union) [3.7] 18か国から1500のヨーロッパ、アメリカ、カナダのウェブサイトをクロールします。
一連の回帰モデルを使用して、Webサイトのトップレベルドメインがクッキー通知メトリクスのばらつきの大部分を説明しています。
この発見には例外がある: cookie notices は EU 内外から.com ドメインにアクセスする際に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:42:39 GMT)
Robust Semi-Supervised Classification using GANs with Self-Organizing
Maps [3.7] GAN(Generative Adversarial Network)は,データ生成の学習と,半教師付き分類支援に有効であることを示す。
GANは、外部分布と呼ばれる他の分布からのサンプルを提示すると、性能が悪くなる。
本稿では,自己組織化マップ(SOM)とSS-GANSを組み合わせたアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:07:45 GMT)
Accelerating Framework of Transformer by Hardware Design and Model
Compression Co-Optimization [3.6] 巨大なパラメータを持つ最先端のTransformerベースのモデルは、リソースに制約のある組み込みデバイスに適応することが困難である。
本稿では,Transformerのデプロイメント課題に対処するアルゴリズムとハードウェアクローズドループアクセラレーションフレームワークを提案する。
本稿では,CPU,GPU,FPGAと比較して37倍,1.9倍,1.7倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:57:11 GMT)
Cross-Sim-NGF: FFT-Based Global Rigid Multimodal Alignment of Image
Volumes using Normalized Gradient Fields [3.6] マルチモーダル画像アライメントは、外観と構造によって異なるボリューム間の空間的対応を見つけることを含む。
本稿では、周波数領域における正規化フィールド(NGF)の類似性を計算するための新しいアルゴリズムに基づいて、剛性多モード3次元画像アライメントのグローバル最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:28:37 GMT)
What is Learned in Knowledge Graph Embeddings? [3.2] 知識グラフ(英: knowledge graph, KG)とは、有向グラフの頂点と辺として実体と関係を表すデータ構造である。
本稿では,関係性間の規則の学習が,組込み方式の性能向上の要因であるかどうかを考察する。
合成KGの実験により、KGモデルがモチーフを学習し、その能力が非モチーフエッジによってどのように劣化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:52:11 GMT)
Boosting Graph Embedding on a Single GPU [3.1] 大規模グラフを最小限のハードウェア制約で埋め込むためのGPUベースのツールであるGOSHを提案する。
更新の影響を高め、埋め込み作業を最小限にするため、新しいグラフ粗化アルゴリズムを採用している。
また、任意の任意の大きなグラフを単一のGPUで埋め込むことができる分解スキーマも組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:25:04 GMT)
Permutation invariant graph-to-sequence model for template-free
retrosynthesis and reaction prediction [2.6] 本稿では,テキスト生成のためのトランスフォーマーモデルのパワーと,分子グラフエンコーダの置換不変性を組み合わせた新しいGraph2SMILESモデルについて述べる。
エンドツーエンドアーキテクチャとして、Graph2SMILESは、分子から分子への変換を含むあらゆるタスクにおいて、Transformerのドロップイン置換として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:23:15 GMT)
Improved cooperation by balancing exploration and exploitation in
intertemporal social dilemma tasks [2.5] 本研究では,探索と搾取のバランスをとることができる学習率を組み込むことで協調を達成するための新たな学習戦略を提案する。
簡単な戦略を駆使したエージェントは、時間的社会的ジレンマと呼ばれる意思決定タスクにおいて、相対的に集団的リターンを改善する。
また、学習率の多様性が強化学習エージェントの人口に与える影響についても検討し、異種集団で訓練されたエージェントが特に協調した政策を発達させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:40:56 GMT)
PR-CIM: a Variation-Aware Binary-Neural-Network Framework for
Process-Resilient Computation-in-memory [2.4] 1ビットの重みとアクティベーションを使用するバイナリニューラルネットワーク(BNN)は、極端量子化によって低消費電力となるため、関心を集めている。
BNNをCIM(Computer-in-Memory)として実装することで、ニューラルネットワーク処理のエネルギー効率をさらに向上することができる。
アナログCIMは、BNNの精度を劣化させる潜在的な問題に悩まされる。
この問題を克服するための変分対応BNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:21:22 GMT)
fairadapt: Causal Reasoning for Fair Data Pre-processing [2.2] 因果推論前処理方式を実装したR-package fairadaptについて記述する。
結果に対する感度特性から特定の因果経路が識別できないと仮定する適切な緩和について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:48:28 GMT)
Dynamic pricing and assortment under a contextual MNL demand [2.1] 我々は、T期間における未知の需要の下で、動的多製品価格とアソシエーション問題を考察する。
オンラインニュートンステップアルゴリズム(ONS)の変種に基づくランダム化動的価格ポリシーを提案する。
また,MNLの文脈帯域幅問題に対する新しい楽観的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:37:10 GMT)
Deep-LIBRA: Artificial intelligence method for robust quantification of
breast density with independent validation in breast cancer risk assessment [2.0] 現在の連邦法では、乳房検診中の女性全員の乳房密度の報告を義務付けている。
本稿では,デジタルマンモグラムから乳房比密度(PD)を推定する人工知能(AI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:04:38 GMT)
A New Automatic Change Detection Frame-work Based on Region Growing and
Weighted Local Mutual Information: Analysis of Breast Tumor Response to
Chemotherapy in Serial MR Images [2.0] 本稿では,2段階からなる効果的な自動変更検出フレームワークを提案する。
前処理段階では、従来の方法よりもノイズに強い強度正規化法が提案されている。
検出段階では、領域成長に基づくアプローチが、非現実的なアプローチと大きな変化を区別することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:28:45 GMT)
A Regularization Method to Improve Adversarial Robustness of Neural
Networks for ECG Signal Classification [1.9] 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、ヒトの心臓の状態をモニターする最も広く用いられる診断ツールである。
ECG信号のディープニューラルネットワーク(DNN)解釈は、患者の心臓の潜在的な異常を1秒で識別するために完全に自動化することができる。
DNNは、DNNの入力に微妙な変化をもたらす敵の雑音に対して非常に脆弱であり、間違ったクラスラベル予測をもたらす可能性がある。
本稿では,ECG信号分類の適用のために,ノイズ-信号比(NSR)の観点から頑健性を改善するための正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 06:22:02 GMT)
ToFFi -- Toolbox for Frequency-based Fingerprinting of Brain Signals [1.7] スペクトル指紋(英: Spectral fingerprints, SFs)は、人間の脳領域におけるユニークなパワースペクトルである。
SFは正確なROI識別を可能にし、非ニューロタイプグループによって示される相違のバイオマーカーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:32:03 GMT)
abess: A Fast Best Subset Selection Library in Python and R [1.6] ベストサブセット選択の統一フレームワークを実装したAbessという新しいライブラリを導入する。
アブスは線形モデルの下で時間内に最適解を得る。
ライブラリの中核はC++でプログラムされており、Pythonライブラリインデックスからインストールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:34:55 GMT)
Test time Adaptation through Perturbation Robustness [1.5] 私たちは、推論時にドメインシフトに適応する問題に取り組みます。
トレーニングプロセスを変更するのではなく、テスト時にモデルを迅速に適用して、ドメインシフトを処理します。
我々の手法は、以前の方法と同等か、あるいは著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:00:58 GMT)
Quantum Face Recognition Protocol with Ghost Imaging [1.5] 量子主成分分析(QPCA)に基づくパターン認識のための量子機械学習アルゴリズムを提案する。
また,行列(画像)のトレースと計算の行列式に基づく顔の相似性を求める新しい量子アルゴリズムを提案する。
量子アルゴリズムと量子入力を備えた完全量子パターン認識システムでは、画像の取得と識別が大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:31:46 GMT)
Data-driven and Automatic Surface Texture Analysis Using Persistent
Homology [1.4] 合成表面の粗さレベルを分類するためのトポロジカルデータ解析(TDA)手法を提案する。
我々は、表面の形状に関する情報をカプセル化する永続化図を生成する。
次に、Carlsson座標、永続画像、テンプレート関数を用いて、各表面またはプロファイルの特徴行列を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:19:58 GMT)
The network signature of constellation line figures [1.4] 世界中の伝統的な天文学では、夜空の星群が星座に関連付けられていた。
線や接線図が記録された文化では、これらの視覚的表現は恒星の固定された背景に制約される。
我々は、50の天文学文化から得られた1591個の星座のラインフィギュアのデータセット上で、星座の視覚的シグネチャ(または複雑さ)を測定するためにメトリクスを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 16:11:53 GMT)
Observation of measurement-induced quantum phases in a trapped-ion
quantum computer [1.3] 多数体のオープン量子系は、環境との相互作用からのデコヒーレンスに対して内部力学のバランスをとる。
トラップされたイオン量子コンピュータ上に実装されたランダム量子回路を用いて、このバランスを探索する。
両相の確証のある証拠を見つけ, 緩やかなシステムスケーリングにより, 遷移の臨界特性が明らかに現れることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 22:46:43 GMT)
HM-Net: A Regression Network for Object Center Detection and Tracking on
Wide Area Motion Imagery [1.2] 我々は、ディープニューラルネットワークに基づくオブジェクト検出と追跡の複合モデル、すなわちHeat Map Network(HM-Net)を提案する。
HM-Netは、最先端のフレーム差分法やバックグラウンドサブトラクション法よりも大幅に高速である。
WPAFBデータセット上で、最先端のWAMI移動物体の検出と追跡方法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:56:30 GMT)
A Data-Driven Reconstruction Technique based on Newton's Method for
Emission Tomography [1.2] DNR-NetはSPECTファントムシミュレーションのデータを用いて高品質な画像再構成を行うことができる。
DNR-Netは、高コントラストと低ノイズを特徴とするOSEMに匹敵する再構成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:54:34 GMT)
On the Completeness and Complexity of the Lifted Dynamic Junction Tree
Algorithm [1.2] 我々は、時間的持ち上げアルゴリズムの第一の完全性と複雑性の分析を、私たちの知識の最大限に活用するために貢献する。
LDJTは,命題時間推定アルゴリズムと比較して,複雑性の観点から多くの利点があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:13:08 GMT)
Salt and pepper noise removal method based on stationary Framelet
transform with non-convex sparsity regularization [1.1] ソルトとペッパーのノイズ除去は画像処理における逆問題であり,高品質な画像情報の復元を目指している。
伝統的な塩と唐辛子調味法には2つの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:52:43 GMT)
SAGAN: Adversarial Spatial-asymmetric Attention for Noisy Nona-Bayer
Reconstruction [1.1] Nona-Bayer Color Filter Array (CFA) パターンは、伝統的なベイアパターンの最も有効な代替品の1つである。
このような非Bayer CFAパターンは、大きな利点があるにもかかわらず、ノイズの多いセンサデータからRGBイメージを再構成しながら視覚的アーチファクトを生成することができる。
本研究では,ノイズの多いNona-Bayer CFAからRGB画像再構成を総合的に学習する上での課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:29:50 GMT)
Learning multiplane images from single views with self-supervision [1.0] CycleMPIは、自己スーパービジョンのための循環訓練戦略を通じて、単一の画像から多面体画像表現を学習することができる。
我々のフレームワークは、トレーニングのためにステレオデータを必要としないので、インターネットから大量のビジュアルデータをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:42:28 GMT)
Note: Nonuniqueness of generalized quantum master equations for a single
observable [0.8] 単一の可観測体への射影は、射影とそれに続く制約の適用とで異なる形のマスター方程式が得られることを示す。
この点を示す簡単な例を示し、異なるメモリカーネルが同じダイナミクスを得るために満たさなければならない関係を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 04:24:30 GMT)
Neural Medication Extraction: A Comparison of Recent Models in
Supervised and Semi-supervised Learning Settings [0.8] 薬物処方は、電子カルテにエンコードされなければならない重要な情報である。
これが薬品抽出作業の現況である。
我々は、I2B2医療処方薬抽出タスクにおいて、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャを独立して総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:23:38 GMT)
Identifying Stroke Indicators Using Rough Sets [0.7] そこで本研究では,脳卒中検出における各種EMHレコードの重要性をランキングする手法を提案する。
年齢, 平均血糖値, 心疾患, 高血圧が脳卒中検出の最も重要な要因であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 06:04:48 GMT)
A Federated Learning Aggregation Algorithm for Pervasive Computing:
Evaluation and Comparison [0.6] 広範コンピューティングは、サービス提供のために、リビングスペースに接続デバイスをインストールすることを促進する。
エッジリソースの高度な利用と、エンジニアリングアプリケーションのための機械学習技術の統合だ。
本稿では,FedDistと呼ばれる新しいアグリゲーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:43:28 GMT)
Deep composition of tensor-trains using squared inverse Rosenblatt
transports [0.6] 本稿では, 逆ローゼンブラット輸送の関数テンソル-トレイン近似を一般化する。
我々は、この輸送を2乗テンソル-トレイン分解から効率的に計算する手法を開発した。
結果として生じる深い逆ローゼンブラット輸送は、テンソル近似とランダム変数への写像の能力を大きく拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:51:18 GMT)
Inter-Sense: An Investigation of Sensory Blending in Fiction [0.4] 本研究は,8,000冊以上のフィクションの大規模なコーパスにおいて,視覚,聴覚,触覚,味覚,嗅覚の英文感覚記述者の意味的構造について報告する。
本稿では,これらの記述子を識別・抽出するために,分散-意味的単語埋め込みに基づく大規模テキストデータ駆動方式を提案する。
これらの知見は、概念の獲得と表現に関する研究、および知覚経験の知覚空間をよりよく理解することの恩恵を受けるアプリケーションに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:25:26 GMT)
Exploring the Sensory Spaces of English Perceptual Verbs in Natural
Language Data [0.4] エージェント対経験的区別から分析された英語の最も頻繁な知覚動詞に着目した。
本研究では,分散-意味的単語埋め込みとクラスタリングモデルに基づくデータ駆動型アプローチについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 03:58:44 GMT)
An Adaptive Sampling and Edge Detection Approach for Encoding Static
Images for Spiking Neural Networks [0.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工ニューラルネットワークの第3世代と考えられている。
本稿では,エッジ検出と適応信号サンプリング手法を用いて,静的画像を時間的スパイク列車に符号化する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:31:52 GMT)
Universal scattering with general dispersion relations [0.2] 明るいゼロエネルギー固有状態が存在しないとき、エネルギー$Eto 0$で評価された$S$-行列は普遍極限に収束することを示す。
これらの結果は一般整数次元$D geq 1$,分散関係$epsilon(boldsymbolk) = |boldsymbolk|a$ に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:29:46 GMT)
What Averages Do Not Tell -- Predicting Real Life Processes with
Sequential Deep Learning [0.1] プロセスマイニング(Process Mining)は、システムによってログされた実行データからビジネスプロセスに関する洞察を発見すること。
多くのディープラーニング技術が、プロセス結果の予測を目的とした予測プロセスマイニングに成功している。
プロセスマイニングのトレースはマルチモーダルシーケンスであり、自然言語の文や画像とは全く異なる構造である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:45:05 GMT)
ViraPart: A Text Refinement Framework for ASR and NLP Tasks in Persian [0.0] テキストの明確化にParsBERTを組み込んだViraPartフレームワークを提案する。
最終的に、提案されたZWNJ認識モデル、句読点復元モデル、ペルシャ・エザフ構成モデルは、それぞれ96.90%、92.13%、98.50%の平均的なF1マクロスコアを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:24:30 GMT)
Two-photon interferences of weak coherent lights [0.0] 多光子干渉は、現代の量子力学と実験的量子光学において重要な現象である。
近年、位相ランダム化弱コヒーレント状態の2光子干渉(TPI)は、長距離量子通信の実現に重要な役割を果たしている。
位相ランダム化弱コヒーレントパルスのHong-Ou-Mandel型TPIを実験的に検討し、TPI効果と相関光子の効果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:10:40 GMT)
Study of the inter-species interactions in an ultracold dipolar mixture [0.0] エルビウム-ジスプロシウム混合物の種間相互作用に及ぼす双極子-双極子相互作用(DDI)の影響を実験的に理論的に検討した。
拡張Gross-Pitaevskii(eGP)理論に基づく二項系の理論的記述を示す。
我々の研究は、実験的に未探索な双極子不整合相図の研究に向けた第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:53:35 GMT)
Spectral manipulation of the trigonometric Rosen-Morse potential through
supersymmetry [0.0] 我々は三角形のローゼン・モースポテンシャルの1階と2階の超対称パートナーを構築する。
スペクトル操作の仕組みは、いくつかの具体例を通して説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:09:47 GMT)
Solving generalized eigenvalue problems by ordinary differential
equations on a quantum computer [0.0] 常微分方程式を用いた対称一般化固有値問題に対する新しい量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、量子位相推定に基づく標準のアルゴリズムよりも複雑さが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 08:22:47 GMT)
Ride Sharing & Data Privacy: An Analysis of the State of Practice [0.0] 私たちは、人気のライドシェアサービスがどのようにユーザーのプライバシーを扱い、現在の状況を評価するかを分析した。
結果は、サービスにはさまざまな個人データが含まれており、プライバシー関連の機能は限られていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:16:03 GMT)
Repulsively diverging gradient of the density functional in the Reduced
Density Matrix Functional Theory [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮力の存在は任意の種類の対相互作用に対して完全に普遍的であることを示す。
また、N$フェルミオン単項セクターに対するフェルミオンRDMFTにおける同様の反発勾配の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:44:13 GMT)
Realizing distance-selective interactions in a Rydberg-dressed atom
array [0.0] 測定ベースの量子コンピューティングは、安定量子ビットのレジスタにおける大規模絡み合いの急速な生成に依存している。
Rydberg状態は量子情報を格納するのに適しており、高励起のRydberg状態を使って絡み合いを作ることができる。
ここでは、リドバーグ原子対間の分子ポテンシャルの非共鳴レーザーカップリングにより、距離選択的な相互作用を強くピークとする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:39:48 GMT)
Quantum mechanical work [0.0] 我々は、よく定義された古典的極限を持つ量子力学的観測可能として作業を扱う。
これは、量子的重ね合わせと非局所的な作業のステアリングを含むフレームワークの道を開く。
また,2点計測プロトコルは作業記述に不適切であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:43:31 GMT)
Quantifying Unitary Flow Efficiency and Entanglement for Many-Body
Localization [0.0] Wegner Wilson Flow (WWF) のバルク幾何学を多体局在の文脈で検討する。
これらの上界をフビニ・スタディ計量に接続し、中心となる量、情報複雑性が絡み合い生成からバルクユニタリ回転をどのように区別するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:59:03 GMT)
Quandary: An open-source C++ package for high-performance optimal
control of open quantum systems [0.0] 量子最適制御は、量子状態のユニタリおよび非ユニタリ変換を実現するための制御パルスを形成するために用いられる。
量子最適制御のための現在のソフトウェア(例えばQutipやKrotov)は共有メモリプラットフォーム上での動作に制限されている。
本稿では,大規模オープン量子システムにおける量子制御問題を解くために設計されたオープンソースコードQuandaryの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 23:34:25 GMT)
Prediction of Occurrence of Extreme Events using Machine Learning [0.0] 予測タスクでは,ロジスティック回帰,サポートベクトルマシン,ランダムフォレスト,マルチレイヤパーセプトロンの4つの機械学習モデルを検討する。
考察したシステムにおける極端な事象の予測において,多層パーセプトロンモデルの方が4つのモデルで優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 13:24:00 GMT)
Patch Based Transformation for Minimum Variance Beamformer Image
Approximation Using Delay and Sum Pipeline [0.0] 本研究では,空間内の固定領域に対する遅延補償無線周波数(RF)パッチをU-Netアーキテクチャによって変換するパッチレベルU-Netベースニューラルネットワークを提案する。
提案手法は、ネットワークのパラメータにおけるMVDR手法によって行われるデータ駆動重み適応を考慮に入れた、RFデータ空間の非線形変換を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:36:59 GMT)
Optimal randomized classification trees [0.0] 分類と回帰木(英: Classification and Regression Trees、CART)は、現代の統計学と機械学習における既成の技術である。
CARTはgreedyプロシージャによって構築され、分割予測変数と関連するしきい値を逐次決定する。
この強欲なアプローチは、木を非常に高速に木に分類するが、その性質上、それらの分類精度は他の最先端の手順と競合しないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:41:12 GMT)
Optimal Transport for Conditional Domain Matching and Label Shift [0.0] 一般化された目標シフトの設定の下では、教師なし領域適応の問題に対処する。
良い一般化のためには、境界分布とクラス条件分布の両方が領域間で整列する潜在表現を学ぶ必要がある。
本稿では、ソース領域における重み付き損失と、重み付き辺縁間のワッサーシュタイン距離を最小化する学習問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:44:43 GMT)
On Clustering Categories of Categorical Predictors in Generalized Linear
Models [0.0] 本稿では,分類予測器の存在下での一般化線形モデルの複雑性を低減する手法を提案する。
各カテゴリがダミー変数で表される従来のワンホット符号化は、無駄で解釈が難しく、過度に適合する傾向がある。
本稿では,カテゴリをクラスタリングすることでカテゴリ予測器の表現を小さくすることで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:36:35 GMT)
Observing crossover between quantum speed limits [0.0] 2つのよく知られた量子速度制限は、マンデルスタム・タムとマルゴラス・レヴィタン境界である。
本稿では,光トラップにおける単一原子の動きを追従することにより,マルチレベルシステムにおける両方の限界を同時にテストする。
一つはマンデルスタム・タム限界が常に進化を制限している状態であり、もう一つはマーゴラス・レヴィチン限界との交叉が長い時間に現れる状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:34:08 GMT)
Non-Randomness of Google's Quantum Supremacy Benchmark [0.0] Googleの量子ランダムビットサンプリングのランダム性を分析する。
Googleのデータにはビット1よりもビット0が多く含まれており、約2.8%の差があり、NISTの乱数テストに合格しない。
ワッサースタイン距離の計算により、Googleのランダムビットストリングは古典的なランダムビットストリングよりもハール測度のランダムビットストリングから遠く離れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:55:13 GMT)
NeuralArTS: Structuring Neural Architecture Search with Type Theory [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク型システム(NeuralArTS)と呼ばれる,構造化型システムにおけるネットワーク操作の無限集合を分類する新しいフレームワークを提案する。
本稿では,NeuralArTSを畳み込み層に適用し,今後の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:24:36 GMT)
MultiHead MultiModal Deep Interest Recommendation Network [0.0] 本稿ではDINciteAuthors01モデルにマルチヘッドおよびマルチモーダルモジュールを追加する。
実験により、マルチヘッドマルチモーダルDINは推奨予測効果を向上し、様々な包括的指標において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 18:59:02 GMT)
Multi-Objective Loss Balancing for Physics-Informed Deep Learning [0.0] PINNを効果的に訓練するために、複数の競合損失関数の組み合わせを正しく重み付けする役割を観察する。
本稿では,ReLoBRaLoと呼ばれるPINNの自己適応的損失分散を提案する。
シミュレーションにより、ReLoBRaLoトレーニングは、他のバランシング手法によるPINNのトレーニングよりもはるかに高速で精度の高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 09:00:12 GMT)
Microstructure reconstruction via artificial neural networks: A
combination of causal and non-causal approach [0.0] 本稿では,現在の画素の位相を因果近傍に基づいて予測することにより,画像の再構成を提案する。
次に、非因果ANNモデルを用いて、再構成した画像を後処理の形で滑らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 09:04:19 GMT)
Investigating a (3+1)D Topological $\theta$-Term in the Hamiltonian
Formulation of Lattice Gauge Theories for Quantum and Classical Simulations [0.0] アーベル格子ゲージ理論と非アーベル格子ゲージ理論の3+1Dトポロジカル$theta$termを導出する。
3+1)D U(1)格子ゲージ理論の零温度相構造を数値解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:03:39 GMT)
Information efficient learning of complexly structured preferences:
Elicitation procedures and their application to decision making under
uncertainty [0.0] 複雑に構造化された嗜好を効率よく抽出する方法を提案する。
特定の条件下では、選好システムを完全に指定せずに最適な決定が見つかることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 07:01:24 GMT)
Identification of high order closure terms from fully kinetic
simulations using machine learning [0.0] 2つの異なる機械学習モデルが、運動シミュレーションから抽出された高次モーメントをいかに合成できるかを示す。
モデルの精度と一般化能力を評価し,ベースラインモデルと比較した。
どちらのモデルも熱流束と圧力テンソルを非常によく捉えることができ、勾配昇降レグレッタは2モデルの中で最も安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:27:02 GMT)
Generating Symbolic Reasoning Problems with Transformer GANs [0.0] 本稿では,Transformerエンコーダを内蔵したGANとWasserstein GANを用いて,シンボリック推論領域のトレーニングデータを生成する能力について検討する。
自己回帰がなくても、我々のGANモデルは構文的に正しいインスタンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:30:24 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） (Tue, 19 Oct 2021 04:55:27 GMT)
FedHe: Heterogeneous Models and Communication-Efficient Federated
Learning [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスを管理して、ローカルとプライベートのトレーニングデータを維持しながら、モデルを協調的にトレーニングすることができる。
本稿では,異種モデルを学習し,非同期学習プロセスを支援する知識蒸留にインスパイアされた新しいFL法であるFedHeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 12:18:37 GMT)
Estimating energy levels of a three-level atom in single and
multi-parameter metrological schemes [0.0] 我々は、量子資源を利用する未知のパラメータの推定に焦点をあてた量子気象学の研究分野を利用する。
我々は、エネルギースペクトルの推定を向上するための強力な指標として、特殊タイプの量子統計速度であるヒルベルト・シュミット速度(SHS)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:45:29 GMT)
Entanglement Thresholds of Doubly-Parametric Quantum Transducers [0.0] 二重パラメトリック量子トランスデューサの動作パラメータについて検討する。
我々は、光およびマイクロ波モードの周波数を絡める必要かつ十分な条件に対して、単純で明示的な表現を見つける。
これらの違いは、複数のトランスデューサを統合する大きな量子ネットワークの構築において重要な考慮事項である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:07:30 GMT)
Ensemble ALBERT on SQuAD 2.0 [0.0] 本稿では,ALBERTモデルを微調整し,モデル性能を向上させるために追加レイヤの組み合わせを実装した。
私たちの最高のパフォーマンスの個人モデルはALBERT-xxlarge + ALBERT-SQuAD-outで、開発セットでF1スコア88.435を達成しました。
いくつかの最高の性能のモデルの結果を重み付けされた投票アンサンブルアルゴリズムに渡すことで、最終結果は、F1 = 90.123のStanford CS224N Test PCE SQuAD Leaderboardにランクインする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 00:15:19 GMT)
Early Diagnostic Prediction of Covid-19 using Gradient-Boosting Machine
Model [0.0] RT-PCR試験におけるSARS-CoV-2の診断結果を8つのバイナリー特徴を用いて予測する勾配ブースティングマシンモデルを提案する。
イスラエルの保健省が公開している全国的なデータセットを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:21:03 GMT)
ERQA: Edge-Restoration Quality Assessment for Video Super-Resolution [0.0] ERQAメトリックは、モデルがVSRを使用して実際の詳細を復元する能力を推定することを目的としている。
提案されたメトリックのコードはhttps://github.com/msu-video-group/ERQA.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 14:04:16 GMT)
Delocalization of quantum information in long-range interacting systems [0.0] XY$スピン鎖の非平衡力学における量子情報の非局在化について検討する。
本研究は, 長距離相互作用を持つ多体系における量子情報の力学, 構造に関する新たな知見を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 09:06:00 GMT)
Data Driven Prediction of Battery Cycle Life Before Capacity Degradation [0.0] 本稿では,Kristen A. Seversonらが実施したデータと手法を用いて,研究チームが使用した方法論を探索する。
基本的な取り組みは、機械学習技術が、バッテリー容量を正確に予測するために、早期ライフサイクルデータを使用するように訓練されているかどうかを確認することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 01:35:12 GMT)
Cutting Voxel Projector a New Approach to Construct 3D Cone Beam CT
Operator [0.0] 我々は3次元コーンビームトモグラフィ再構成のための新しいプロジェクターのクラスを導入する。
我々は,与えられた検出器画素に投影されたボクセル体積と,その画素上で検出された消去値への寄与との関係を解析式を用いて解析した。
我々は、特に代数的再構成技術に使用できるほぼコンパクトなプロジェクタとバックプロジェクタを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:54:01 GMT)
Coordination and equilibrium selection in games: the role of local
effects [0.0] 本研究では,2プレーヤ協調ゲームにおけるコーディネーションおよび平衡選択における局所効果と有限サイズ効果について検討した。
複製子ダイナミクス(RD)、最良の応答(BR)、無条件模倣(UI)の3つの更新ルールについて検討する。
2つの等価な戦略を持つ純粋コーディネートゲームでは、ネットワーク接続の重要な価値に対して、乱れ状態から完全なコーディネート状態への遷移を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:05:29 GMT)
Computing Semilinear Sparse Models for Approximately Eventually Periodic
Signals [0.0] 離散時間信号に対する半線形スパースモデルの計算に対応する理論とアルゴリズムの要素について述べる。
我々は、ほぼ周期的な離散時間信号、すなわち、初期時間で周期的な振舞いを示し、その後にほぼ周期的な振舞いを示す信号に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 20:09:20 GMT)
Characterizations of non-normalized discrete probability distributions
and their application in statistics [0.0] これらの分布を識別する離散確率法則の質量関数について明示的な式を導出する。
我々の特徴づけ、従ってそれらの上に構築された応用は、確率法則の正規化定数に関する知識を一切必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 15:25:57 GMT)
As long as you talk about me: The importance of family firm brands and
the contingent role of family-firm identity [0.0] セマンティックブランドスコアを使用して、メディアがファミリーファームブランドに与える重要性を測定します。
2017年に発表された52,555件のニュース記事のサンプル分析によると、63のイタリアの起業家ファミリーが、ブランドの重要性がファミリーファームの収益と肯定的に結びついていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:34:40 GMT)
Application of the Multi-label Residual Convolutional Neural Network
text classifier using Content-Based Routing process [0.0] コンテンツベースルータを用いてNLPアプリケーションをテキスト分類プロセスで提示する。
この記事の最終的な目標は、広告のプレーンテキストから合法的な広告によって記述されたイベントを予測することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 19:10:34 GMT)
Angular-Radial Integrability of Coulomb-like Potentials in Dirac
Equations [0.0] 我々は、一般的なクーロンのようなポテンシャルの存在下で、極性形式で記述されたディラック方程式を考える。
角依存は常に積分できるが、放射依存はリカティ方程式の解を見つけるために還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 11:55:53 GMT)
AequeVox: Automated Fairness Testing of Speech Recognition Systems [0.0] 本稿では,音声認識システムの公平性を評価するための自動テストフレームワークであるAequeVoxを紹介する。
AequeVoxは異なる環境をシミュレートし、異なる集団に対するASRシステムの有効性を評価する。
また,これらの環境に対して頑健でない単語を識別するフォールトローカライゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 10:56:46 GMT)
Adiabatic quantum decoherence in many non-interacting subsystems induced
by the coupling with a common boson bath [0.0] この研究は、開量子系理論の枠組みにおけるボソン場と結合した多体スピン系の量子断熱デコヒーレンスに対処する。
我々は、相互作用しないサブシステムの分割を表すハミルトニアン系の相互作用を考えることによって、従来のスピンボソンモデルを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 02:43:27 GMT)
Activation Landscapes as a Topological Summary of Neural Network
Performance [0.0] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の連続層を通過するデータがどのように変換されるかを研究する。
ネットワークの各層におけるアクティベーションデータの永続的ホモロジーを計算し、その情報を永続的景観を用いて要約する。
得られた特徴マップは、ネットワークの視覚的情報化と、統計分析と機械学習のためのカーネルの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Oct 2021 17:45:36 GMT)