Ranking and Tuning Pre-trained Models: A New Paradigm of Exploiting
Model Hubs [136.4] 本稿では,事前学習したモデルのランク付けとチューニングにより,モデルハブを利用する新しいパラダイムを提案する。
最高のランク付けされたPTMは、モデルのアーキテクチャを好まない場合は、微調整とデプロイが可能です。
チューニング部は、専用メソッドを超越した、複数 PTM チューニングのための新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:59:23 GMT)
Few-Shot Temporal Action Localization with Query Adaptive Transformer [105.8] TALの作品は、セグメントレベルのアノテーションを徹底した、多数のトレーニングビデオに依存している。
Few-shot TALは、モデルを1つのビデオで表される新しいクラスに適応させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:18:01 GMT)
Toward Accurate and Reliable Iris Segmentation Using Uncertainty
Learning [96.7] 高精度で信頼性の高いアイリスセグメンテーションのためのアイリスU変換器(アイリスUsformer)を提案する。
IrisUsformerの精度向上のために,位置感応操作と再パッケージング変圧器ブロックを採用することで精巧に設計する。
IrisUsformer は SOTA IrisParseNet の 35% MAC を用いて, セグメンテーション精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:37:19 GMT)
AniFormer: Data-driven 3D Animation with Transformer [95.5] そこで本研究では,ターゲット3Dオブジェクトを原駆動シーケンスの動作によってアニメーションする,新しいタスクを提案する。
AniFormerは、生の駆動シーケンスと任意の同じタイプのターゲットメッシュを直接入力として取り込んでアニメーション3Dシーケンスを生成する。
我々のAniFormerは、様々なカテゴリのベンチマークにおいて、高忠実で、現実的で、時間的に一貫性のあるアニメーション結果を実現し、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:36:55 GMT)
Continual Learning in Multilingual NMT via Language-Specific Embeddings [92.9] 共有語彙を小さな言語固有の語彙に置き換え、新しい言語の並列データに新しい埋め込みを微調整する。
元のモデルのパラメータは変更されていないため、初期言語の性能は劣化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:38:57 GMT)
Distributed Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Dynamic Edge
Caching [91.5] MECネットワークにおけるデバイスのキャッシュヒット率を最大化するために,プライバシ保護型分散ディープポリシー勾配(P2D3PG)を提案する。
分散最適化をモデルフリーなマルコフ決定プロセス問題に変換し、人気予測のためのプライバシー保護フェデレーション学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:48:27 GMT)
Data-Driven Offline Optimization For Architecting Hardware Accelerators [89.7] PRIMEと呼ばれるハードウェアアクセラレータを設計するための,データ駆動型オフライン最適化手法を開発した。
PRIMEは、最先端のシミュレーション駆動方式の性能を約1.54倍と1.20倍に改善し、必要な総シミュレーション時間をそれぞれ93%と99%削減する。
さらにPRIMEは、ゼロショット設定で見えないアプリケーションのための効果的なアクセラレーターを設計し、シミュレーションベースの手法を1.26倍に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:06:09 GMT)
Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): Robust unrolling for
sparse recover [87.3] 我々は、モデルミス特定を前進させるのに堅牢な逆問題を解決するためのディープニューラルネットワークについて検討する。
我々は,アルゴリズムの展開手法を根底にある回復問題のロバストバージョンに適用することにより,新しい堅牢なディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
提案したRESTネットワークは,圧縮センシングとレーダイメージングの両問題において,最先端のモデルベースおよびデータ駆動アルゴリズムを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:15:45 GMT)
Dynamic Bottleneck for Robust Self-Supervised Exploration [84.8] 本稿では,インフォメーション・ボトルネックの原理に基づく動的関連表現を実現する動的ボトルネック(DB)モデルを提案する。
さらに,DBモデルに基づくDB-bonusを提案する。
実験の結果,DBボーナスによる探索は,ノイズの多い環境での最先端の探査方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:17:05 GMT)
Online non-parametric change-point detection for heterogeneous data
streams observed over graph nodes [79.9] 本稿では,各ノードのデータストリームに関連付けられた後変化分布と前変化分布の確率比の直接推定に基づいて,$tau$を推定するオンラインノンパラメトリック手法を提案する。
合成実験と実世界の応用について,本手法の質を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:10:15 GMT)
Look at What I'm Doing: Self-Supervised Spatial Grounding of Narrations
in Instructional Videos [78.3] ビデオにおけるナレーション相互作用を空間的局所化するタスクについて紹介する。
提案手法の鍵となるのは,映像の大規模コーパスにおける自己スーパービジョンとの相互作用の空間的ローカライズを学習する能力である。
学習中のコントラスト損失を効果的に最適化できる多層マルチモーダルアテンションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:45:13 GMT)
Multilingual Unsupervised Neural Machine Translation with Denoising
Adapters [77.8] 単言語データのみを持つ言語を翻訳・翻訳する多言語無教師機械翻訳の問題点を考察する。
この問題に対して、モノリンガルデータを活用するための標準的な手順は、計算コストが高くチューニングが難しいバックトランスレーションである。
本稿では,事前学習したmBART-50上に,デノナイジング対象のアダプタ層であるデノナイジングアダプタを使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:18:29 GMT)
The Performance of the MLE in the Bradley-Terry-Luce Model in
$\ell_{\infty}$-Loss and under General Graph Topologies [76.6] 我々はBradley-Terry-Luceモデルの$ell_infty$推定誤差に関する新しい一般上限を導出する。
導出された境界は良好に機能し、場合によっては既知の結果よりもシャープであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:46:35 GMT)
Hierarchical Skills for Efficient Exploration [70.6] 強化学習において、事前訓練された低レベルスキルは、探索を大幅に促進する可能性がある。
下流タスクの以前の知識は、スキルデザインにおける一般性(きめ細かい制御)と特異性(より高速な学習)の適切なバランスをとるために必要である。
教師なしの方法で様々な複雑さのスキルを習得する階層的スキル学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:29:32 GMT)
Direct Quantum Communications in the Presence of Realistic Noisy
Entanglement [69.3] 本稿では,現実的な雑音に依拠する新しい量子通信方式を提案する。
性能分析の結果,提案手法は競争力のあるQBER, 利得, 利得を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:33:52 GMT)
High-frequency expansions for time-periodic Lindblad generators [68.8] 孤立系のフロケット工学は、しばしば実効時間に依存しないフロケット・ハミルトンの概念に基づいている。
Floquetジェネレータの出現する非マルコビアン性は完全に、オープン駆動システムのマイクロモーションによるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:27:14 GMT)
Distributionally Robust Semi-Supervised Learning Over Graphs [68.3] グラフ構造化データに対する半教師付き学習(SSL)は、多くのネットワークサイエンスアプリケーションに現れる。
グラフ上の学習を効率的に管理するために,近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)の変種が開発されている。
実際に成功したにも拘わらず、既存の手法のほとんどは、不確実な結節属性を持つグラフを扱うことができない。
ノイズ測定によって得られたデータに関連する分布の不確実性によっても問題が発生する。
分散ロバストな学習フレームワークを開発し,摂動に対する定量的ロバスト性を示すモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:23:54 GMT)
A TinyML Platform for On-Device Continual Learning with Quantized Latent
Replays [66.6] Latent Replay-based Continual Learning (CL)技術は、原則としてオンライン、サーバレスの適応を可能にする。
10コアのFP32対応並列超低消費電力プロセッサをベースとした,エンドツーエンドCLのためのHW/SWプラットフォームを提案する。
これらの手法を組み合わせることで,64MB未満のメモリを用いて連続学習を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:01:23 GMT)
Text-Based Person Search with Limited Data [66.3] テキストベースの人物検索(TBPS)は、画像ギャラリーから対象人物を記述的なテキストクエリで検索することを目的としている。
限られたデータによってもたらされる問題に対処する2つの新しいコンポーネントを持つフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:20:47 GMT)
Classification of PS and ABS Black Plastics for WEEE Recycling
Applications [63.9] 本研究の目的は,ポリスチレン (PS) 型とアクリロニトリルブタジエン (ABS) 型の黒色プラスチックを用いて,異なる種類のプラスチックを分類できるシステムを作ることである。
畳み込みニューラルネットワークのテストと再訓練が行われ、95%の精度が得られた。
別個のテストセットを使用して平均精度は86.6%まで低下するが、結果を見てみるとABS型が100%正確に分類されていることが分かるため、すべてのエラーを蓄積するPS型である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:47:18 GMT)
Minibatch vs Local SGD with Shuffling: Tight Convergence Bounds and
Beyond [63.6] シャッフルに基づく変種(ミニバッチと局所ランダムリシャッフル)について検討する。
ポリアック・ロジャシエヴィチ条件を満たす滑らかな函数に対して、これらのシャッフル型不変量(英語版)(shuffling-based variants)がそれらの置換式よりも早く収束することを示す収束境界を得る。
我々は, 同期シャッフル法と呼ばれるアルゴリズムの修正を提案し, ほぼ均一な条件下では, 下界よりも収束速度が速くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:25:25 GMT)
Learning Contextualised Cross-lingual Word Embeddings and Alignments for
Extremely Low-Resource Languages Using Parallel Corpora [63.5] そこで本稿では,小さな並列コーパスに基づく文脈型言語間単語埋め込み学習手法を提案する。
本手法は,入力文の翻訳と再構成を同時に行うLSTMエンコーダデコーダモデルを用いて単語埋め込みを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:52:43 GMT)
SILG: The Multi-environment Symbolic Interactive Language Grounding
Benchmark [62.3] マルチ環境対話型言語グラウンドベンチマーク(SILG)を提案する。
SILGは、新しいダイナミクス、エンティティ、部分的に観察された世界(RTFM、Messenger、NetHack)への一般化を必要とするグリッドワールド環境で構成されている。
SILGを用いた自己中心型局所的畳み込み,再帰状態追跡,エンティティ中心の注意,事前訓練によるLMなどの最近の進歩を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:02:06 GMT)
Anisotropic Separable Set Abstraction for Efficient Point Cloud
Representation Learning [60.4] 私たちはPointNet++を再考し、最も影響力がありながら探索されていないネットワークの1つに目を向けました。
本稿では,バニラSAモジュールを2つの異なる学習段階に分離する,分離可能な抽象モジュールを提案する。
本稿では,ネットワークの精度を大幅に向上させるAnisotropic Separable SA (ASSA) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:47:42 GMT)
Faster Algorithm and Sharper Analysis for Constrained Markov Decision
Process [56.6] 制約付き意思決定プロセス (CMDP) の問題点について検討し, エージェントは, 複数の制約を条件として, 期待される累積割引報酬を最大化することを目的とする。
新しいユーティリティ・デュアル凸法は、正規化ポリシー、双対正則化、ネステロフの勾配降下双対という3つの要素の新たな統合によって提案される。
これは、凸制約を受ける全ての複雑性最適化に対して、非凸CMDP問題が$mathcal O (1/epsilon)$の低い境界に達する最初の実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:57:21 GMT)
Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.4] まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。
これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:25:22 GMT)
Asymmetric Modality Translation For Face Presentation Attack Detection [55.1] 顔提示攻撃検出(PAD)は、悪意のあるユーザによって顔認識システムが偽造されるのを防ぐための重要な手段である。
両モードシナリオにおける非対称なモダリティ変換に基づく新しいフレームワークを提案する。
本手法は,異なる評価プロトコル下での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:50:16 GMT)
On the Effect of Selfie Beautification Filters on Face Detection and
Recognition [53.6] ソーシャルメディア画像フィルターは、例えば人工眼鏡や動物の鼻で、画像コントラスト、照明、あるいは顔の一部を妨げる。
U-NETセグメンテーションネットワークの修正版を用いて適用操作を再構築する手法を開発した。
認識の観点からは、顔を認識するために訓練されたResNet-34ネットワークを用いて抽出された特徴に対して、距離測定と訓練された機械学習アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:22:35 GMT)
VisualSem: A High-quality Knowledge Graph for Vision and Language [48.5] 高品質ナレッジグラフ(KG)であるVisualSemをリリースしました。
VisualSemには、多言語グルース、複数のイラスト画像、視覚的な関連性のあるノードが含まれている。
また、入力として画像や文を使用でき、KGのエンティティを検索できるニューラルマルチモーダル検索モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:08:17 GMT)
Noisy Annotation Refinement for Object Detection [47.1] 本稿では,クラスラベルとバウンディングボックスのアノテーションの絡み合った雑音を持つデータセット上でオブジェクト検出器を訓練する新たな問題設定を提案する。
提案手法は, 絡み合った雑音を効率よく分離し, ノイズを補正し, 修正したアノテーションを用いて検出器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:39:50 GMT)
Shaking the foundations: delusions in sequence models for interaction
and control [45.3] 我々は、シーケンスモデルが「行動の原因と効果の理解を欠く」ことを示し、それらが自己提案的妄想によって誤った推論を引き出す結果となった。
教師付き学習では,実ミス信号と反実エラー信号とをそれぞれ学習することで,データに対する条件付けや介入をシステムに教えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:31:05 GMT)
Generalized Bures-Wasserstein Geometry for Positive Definite Matrices [45.2] 対称正定値行列の多様体に対する一般化されたビューレス=ワッサーシュタイン幾何学を提案する。
距離、測地線、指数/対数写像、Levi-Civita接続、および、提案した幾何の下での断面曲率の式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:03:06 GMT)
Provably adaptive reinforcement learning in metric spaces [45.1] 本研究では, 連続状態における強化学習と, 距離を付与した行動空間について検討する。
この結果が,距離空間における強化学習の適応的保証として初めて得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:14:17 GMT)
Class Incremental Online Streaming Learning [41.0] 本稿では,これらの課題に対処するために,エンフォリンストリーミング環境におけるクラスインクリメンタル学習のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は暗黙的かつ明示的な二重重み正規化と経験的リプレイを利用する。
また、モデルの性能を大幅に向上させる効率的なオンラインメモリ再生および置換バッファ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:24:31 GMT)
Deep Learning for HDR Imaging: State-of-the-Art and Future Trends [39.3] 本研究は, 深部HDRイメージング法における最近の進展について, 包括的で洞察に富んだ調査と分析を行う。
我々は,(1)入力露出の数/領域,(2)学習タスク数,(3)新しいセンサデータ,(4)新しい学習戦略,(5)応用に基づいて,既存の深部HDRイメージング手法を階層的に,構造的に5つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:24:30 GMT)
ARTS: Eliminating Inconsistency between Text Detection and Recognition
with Auto-Rectification Text Spotter [37.9] 我々は、Auto-Rectification Text Spotter (ARTS)と呼ばれる、シンプルだが堅牢なエンドツーエンドテキストスポッティングフレームワークを提案する。
本手法は10.5FPSの競争速度で全テキスト上のF値の77.1%のエンドツーエンドテキストスポッティングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:53:44 GMT)
Hierarchical Aspect-guided Explanation Generation for Explainable
Recommendation [37.4] 階層的アスペクト誘導説明生成(HAG)という新しい説明生成フレームワークを提案する。
アスペクト誘導グラフプーリング演算子は、アスペクト関連情報をレビューベースの構文グラフから抽出するために提案される。
そして、アテンション機構に基づいてアスペクトおよびアスペクト関連説明を生成する階層的説明デコーダを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 03:28:58 GMT)
Identifiable Variational Autoencoders via Sparse Decoding [37.3] 高次元データに基づく教師なし表現学習のための深層生成モデルであるSparse VAEを開発した。
まず、Sparse VAEが識別可能であることを示し、モデルから引き出されたデータを考えると、一意に最適な要素の集合が存在する。
シミュレーションデータと実データの両方を用いて,Sparse VAEを実証研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:11:33 GMT)
STALP: Style Transfer with Auxiliary Limited Pairing [36.2] 本稿では,1対のソース画像と,そのスタイリング画像を用いた画像の例ベーススタイリング手法を提案する。
本研究では,対象画像に対するリアルタイムな意味論的スタイル転送が可能な画像翻訳ネットワークの訓練方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:38:41 GMT)
Detecting Backdoor Attacks Against Point Cloud Classifiers [34.1] ポイントクラウド(PC)分類器に対する最初のBAが提案され、自律運転を含む多くの重要なアプリケーションに対する新たな脅威が生まれた。
本稿では,PC分類器がトレーニングセットにアクセスすることなく,バックドア攻撃であるかどうかを推定するリバースエンジニアリングディフェンスを提案する。
本研究の有効性を,PC用ベンチマークModeNet40データセットで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 03:12:06 GMT)
Interpreting Deep Learning Models in Natural Language Processing: A
Review [33.8] ニューラルネットワークモデルに対する長年にわたる批判は、解釈可能性の欠如である。
本研究では,NLPにおけるニューラルモデルに対する様々な解釈手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:17:04 GMT)
SLAM: A Unified Encoder for Speech and Language Modeling via Speech-Text
Joint Pre-Training [33.0] 我々は、ラベルなしテキストのBERT目的とラベルなし音声のw2v-BERT目的とを併用した単一のエンコーダを構築する。
プレトレーニング中に音声データとテキストデータの両方を組み込むことで、CoVoST2音声翻訳における下流品質が大幅に向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:59:36 GMT)
Simpler Does It: Generating Semantic Labels with Objectness Guidance [32.8] 本稿では、画像のトレーニングのための擬似ラベルを生成する新しいフレームワークについて述べる。
擬似ラベルを生成するには、(i)オブジェクトライクな領域を認識することを学習するクラス非依存のオブジェクトネスネットワーク、(ii)イメージレベルまたはバウンディングボックスアノテーションのいずれからの情報を組み合わせる。
本研究では,対象性ネットワークを自然に活用して,未知のカテゴリに対して対象のような領域を生成する方法を示すことによって,アプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:52:05 GMT)
High-Dimensional Non-Parametric Density Estimation in Mixed Smooth
Sobolev Spaces [31.7] 密度推定は、機械学習、統計的推測、可視化において多くのタスクにおいて重要な役割を果たす。
高次元密度推定の主なボトルネックは計算コストの禁止と収束速度の低下である。
適応型双曲交叉密度推定器(Adaptive hyperbolic cross density estimator)と呼ばれる高次元非パラメトリック密度推定のための新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:25:41 GMT)
Pick-and-Mix Information Operators for Probabilistic ODE Solvers [31.4] 問題を一階に変換するのではなく, 2階微分方程式を解法に直接提供すべきであることを示す。
また、微分代数方程式を解くことにより、フレキシブルな情報演算子の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 20:27:50 GMT)
Adversarial Socialbot Learning via Multi-Agent Deep Hierarchical
Reinforcement Learning [31.3] 本稿では、強化学習(RL)などの計算学習機構を利用して、検出を回避しつつ、ソーシャルボットの影響を最大化することができることを示す。
提案するポリシネットワークは,膨大な合成グラフを用いてトレーニングし,目に見えない実生活グラフのベースラインよりも優れた一般化を行う。
これにより,本手法は実環境に展開する際の現実的な敵攻撃となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:49:26 GMT)
Better than Average: Paired Evaluation of NLP Systems [31.3] 評価スコアのインスタンスレベルのペアリングを考慮に入れることの重要性を示す。
平均, 中央値, BT と 2 種類のBT (Elo と TrueSkill) を用いて評価スコアの完全な解析を行うための実用的なツールをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:40:31 GMT)
ProxyBO: Accelerating Neural Architecture Search via Bayesian
Optimization with Zero-cost Proxies [30.1] 本稿では、ゼロコストプロキシを用いてニューラルネットワーク探索を高速化する効率的なベイズ最適化フレームワークであるProxyBOを提案する。
ProxyBOは3つの公開ベンチマークから5つのタスクの競争ベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:18:16 GMT)
An Open Natural Language Processing Development Framework for EHR-based
Clinical Research: A case demonstration using the National COVID Cohort
Collaborative (N3C) [29.7] 我々は、N3C(National COVID Cohort Collaborative)のためのNLPアルゴリズムの実装を通じて、オープンな自然言語処理開発フレームワークを提案し、評価する。
本研究は,(1)新型コロナウイルスの症状と症状を用いたオープンなデータアノテーションプロセス,2)コミュニティ主導のルールセット作成プラットフォーム,3)人体を介さずに情報抽出タスクのテキストを生成するための合成テキストデータ生成ワークフロー,である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 21:09:41 GMT)
Human-Centered Explainable AI (XAI): From Algorithms to User Experiences [29.1] 説明可能なAI(XAI)は近年,膨大なアルゴリズムコレクションを生み出している。
分野は学際的視点と人間中心のアプローチを受け入れ始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 21:33:46 GMT)
Robust Monocular Localization in Sparse HD Maps Leveraging Multi-Task
Uncertainty Estimation [28.4] スライドウインドウポーズグラフに基づく新しい単分子局在化手法を提案する。
効率的なマルチタスク不確実性認識モジュールを提案する。
我々の手法は、挑戦的な都市シナリオにおけるロバストで正確な6Dローカライズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:46:15 GMT)
Learning Universal User Representations via Self-Supervised Lifelong
Behaviors Modeling [28.0] LURM(Lifelong User Representation Model)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
LURMは2つのカスケードサブモデルで構成されている: (i) Bag of Interest (BoI) は、任意の期間におけるユーザの振る舞いを超高次元のスパースベクトル(例:105)にエンコードする。
提案手法は、下流タスクにおける最先端の教師なし表現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） (Wed, 20 Oct 2021 08:24:44 GMT)
Convergence Analysis and Implicit Regularization of Feedback Alignment
for Deep Linear Networks [27.6] ニューラルネットワークのトレーニングのためのバックプロパゲーションの効率的な代替手段であるフィードバックアライメント(FA)アルゴリズムを理論的に解析する。
我々は、連続力学と離散力学の両方に対して、ディープ線形ネットワークのレートで収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:57:03 GMT)
Colosseum: Large-Scale Wireless Experimentation Through
Hardware-in-the-Loop Network Emulation [27.5] コロッセウム(Colosseum)は、実験用の大規模無線テストベッドである。
Colosseumはあらゆるシナリオをモデル化し、大規模ソリューションの設計、開発、テストを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:19:48 GMT)
Surrogate Representation Learning with Isometric Mapping for Gray-box
Graph Adversarial Attacks [27.3] グレーボックスグラフ攻撃は、被害者モデルに関する限られた知識を持つ攻撃を使用することで、被害者モデルのパフォーマンスを損なうことを目的としている。
ノード属性やグラフ構造の勾配を求めるため、攻撃者は監督下で訓練された仮想代理モデルを構築する。
本稿では,グラフ逆数攻撃の伝達性に及ぼす代理モデルの表現学習の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:47:34 GMT)
SciXGen: A Scientific Paper Dataset for Context-Aware Text Generation [27.1] 我々は、科学領域におけるtextbfcontext-aware テキスト生成という新しいタスクを提案する。
我々は、ContetextbfXt-Aware TextbfGeneration (SciXGen)のための新しい大規模テキストbfScientific Paperデータセットを提案する。
SciXGenデータセットが記述と段落の生成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 20:37:11 GMT)
Detecting and Identifying Optical Signal Attacks on Autonomous Driving
Systems [25.3] 攻撃対象のセンサーを検知・識別する枠組みを提案する。
具体的には、3つのセンサーからなるシステムに対する攻撃を検知する新しい手法を最初に開発する。
本研究では,実データと最先端機械学習モデルを用いて,攻撃検出手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:21:04 GMT)
NOD: Taking a Closer Look at Detection under Extreme Low-Light
Conditions with Night Object Detection Dataset [25.3] 低い光は、以前考えられていたよりもマシン認知にとって困難である。
夜間に街路で撮影されたダイナミックなシーンを示す大規模なデータセットを提示する。
本稿では,画像強調モジュールをオブジェクト検出フレームワークと2つの新しいデータ拡張手法に組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 03:44:04 GMT)
Overview of the 2021 Key Point Analysis Shared Task [25.2] EMNLP 2021の8th Workshop on Argument Mining(Arg Mining 2021)の一環として,キーポイント分析における2021年キーポイント分析(KPA-2021)の共有タスクについて述べる。
本報告では,テキスト要約と議論マイニングに携わる研究者の課題と成果を概説し,共有タスクの結果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:08:14 GMT)
Contextual Gradient Scaling for Few-Shot Learning [24.2] モデルに依存しないメタラーニング(MAML)のための文脈勾配スケーリング(CxGrad)を提案する。
CxGradは、インナーループにおけるタスク固有の知識の学習を容易にするために、バックボーンの勾配ノルムをスケールする。
実験の結果,CxGradは内ループにおけるタスク固有の知識の学習を効果的に促すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 03:05:58 GMT)
Style Agnostic 3D Reconstruction via Adversarial Style Transfer [23.3] 物体の3次元形状を画像から再構成することは、コンピュータビジョンにおける大きな課題である。
本研究では,背景を持つ画像から3次元物体を識別可能な学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 21:24:44 GMT)
Video Instance Segmentation by Instance Flow Assembly [23.0] 箱のない特徴を扱うボトムアップ手法は、フレーム間の正確な空間的相関を提供する。
フレーム間の相関関係をよりよくエンコードするための時間的コンテキスト融合モジュールを備えたフレームワークを提案する。
実験により、提案手法は、挑戦的なYoutube-VISデータセット上で、最先端のオンライン手法(画像レベルの入力を取る)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） (Wed, 20 Oct 2021 14:49:28 GMT)
Sparse Nonnegative Tensor Factorization and Completion with Noisy
Observations [22.9] 部分的および雑音的な観測から, スパース非負のテンソル分解と完成問題について検討した。
提案手法の誤差境界は, 一般の騒音観測において確立可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:47:16 GMT)
OSS-Net: Memory Efficient High Resolution Semantic Segmentation of 3D
Medical Data [21.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医学データのボリュームセグメンテーションのための最先端のメタアルゴリズムである。
ボクセル化データに対する3D CNNの鍵となる制限は、メモリ消費がトレーニングデータ解像度とともに3倍に増加することである。
我々は,3D医療データを正確かつメモリ効率よくセグメント化するためのOccupancy Networks (OSS-Nets)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:14:26 GMT)
R4: A Framework for Route Representation and Route Recommendation [20.7] ルートレコメンデーションの2つの大きな課題は、ルート表現とユーザ表現である。
これらの問題に対処する新しい学習フレームワークR4を提案する。
R4はオフラインとオンラインの両方の実験で顕著なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:21:08 GMT)
An Investigation of Enhancing CTC Model for Triggered Attention-based
Streaming ASR [19.7] Mask-CTCとトリガアテンション機構を組み合わせることで、ストリーミングエンドツーエンド自動音声認識(ASR)システムを構築する。
提案手法は従来のトリガアテンションベースのストリーミングASRシステムよりも低レイテンシで高い精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:44:58 GMT)
AFTer-UNet: Axial Fusion Transformer UNet for Medical Image Segmentation [19.5] トランスをベースとしたモデルは、医療画像セグメンテーションにおけるこれらの手法の探求に注目されている。
本稿では、畳み込み層の長周期モデリングにおける詳細特徴抽出能力と変圧器強度の両面を活かしたAxial Fusion Transformer UNet(AFTer-UNet)を提案する。
パラメータが少なく、GPUメモリのトレーニングも従来のトランスフォーマーベースのモデルよりも少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:47:28 GMT)
Improving Model Generalization by Agreement of Learned Representations
from Data Augmentation [19.3] コンピュータビジョンでは、CutOut、MixUp、CutMixといったデータ拡張技術が最先端(SOTA)の結果を示した。
我々は提案したメソッド合意の最大化あるいは単にAgMaxと呼ぶ。
我々は、AgMaxがデータ拡張の利点を生かし、モデル一般化を大幅なマージンで継続的に改善できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:44:52 GMT)
PERF-Net: Pose Empowered RGB-Flow Net [19.1] 入力されたRGBフレームにポーズをレンダリングすることで、各フレームから推定される人間のポーズに基づいて、さらに別のストリームを含めることのメリットを示す。
次に,この新しいポーズストリームと標準RGBと,蒸留技術によるフローベース入力ストリームを組み合わせた新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:05:04 GMT)
Interpretable Machine Learning for COVID-19: An Empirical Study on
Severity Prediction Task [18.9] この研究は、中国周海市で2020年1月18日から2020年3月5日までにSARS-CoV-2実験が確認された92人のデータベースを活用している。
重症度を示すバイオマーカーとして,N末端プロブリンナトリウム利尿ペプチド (NTproBNP), C反応性タンパク質 (CRP), Lactic dehydrogenase (LYM) の上昇を認めた。
ブラジルのサンパウロにあるイスラエル・アルベルト・アインシュタイン病院の患者5644名を対象に,大規模なオープンデータセットを用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:08:49 GMT)
Predicting Tau Accumulation in Cerebral Cortex with Multivariate MRI
Morphometry Measurements, Sparse Coding, and Correntropy [18.8] アルツハイマー病(AD)の徴候の1つは、人間の脳にタウプラークが蓄積されていることである。
タウ病理診断の現在の方法は、侵襲的(腰椎穿刺)か、非常に高価で広く利用できない(タウPET)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:05:33 GMT)
CycleFlow: Purify Information Factors by Cycle Loss [18.8] SpeechFlowは情報ボトルネック(IB)に基づく強力な分解モデルである
本研究では,この問題を解決するためにランダム因子置換とサイクル損失を組み合わせたCycleFlowモデルを提案する。
音声変換タスクの実験は、この単純な手法が個々の要因間の相互情報を効果的に低減できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 03:06:26 GMT)
Independent Natural Policy Gradient Always Converges in Markov Potential
Games [18.4] マルコフポテンシャルゲーム(MPG)と呼ばれる複合協調・競争ゲームについて研究する。
独立自然政策グラディエントは常に一定の学習率を用いてMPGに収束することを示す。
我々は, 自然政策グラディエントが, ゲームや渋滞ゲームのルーティングにおいて, ポリシーグラディエントより優れていることを示す実験により, 理論結果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:15:10 GMT)
Contrastive Document Representation Learning with Graph Attention
Networks [18.2] 本稿では,既訓練トランスフォーマーモデル上にグラフアテンションネットワークを用いて文書の埋め込みを学習することを提案する。
さらに、グラフ文書モデルに基づいて、大量のラベルなしコーパスでモデルを事前学習するための単純なコントラスト学習戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 21:05:02 GMT)
Moir\'e Attack (MA): A New Potential Risk of Screen Photos [15.5] 私たちは、ディープニューラルネットワークに対する未確認のセキュリティ脅威を引き起こす可能性のある、デジタル画像処理、モワール効果に特別な現象を見つけました。
そこで本研究では,デジタルデバイスの発射過程を模倣して,映像に付加する物理世界モイアパターンを生成するモイア攻撃(MA)を提案する。
提案したディジタルモイア攻撃(MA)は、攻撃者がDNNを高い成功率で改ざんするための完璧なカモフラージュである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:19:04 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） (Wed, 20 Oct 2021 02:09:07 GMT)
Simulated Chats for Building Dialog Systems: Learning to Generate
Conversations from Instructions [14.5] 本稿では、事前訓練された言語モデルであるGPT2を用いて、ユーザボットとエージェントボットを作成することによって、群衆労働者間のインタラクションをシミュレートするデータ生成戦略を提案する。
シミュレーションデータを使用することで、2つの公開データセット上での低リソース設定を大幅に改善できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:13:03 GMT)
Periodic DMP formulation for Quaternion Trajectories [14.2] 動的運動プリミティブ(DMP)は、複雑な離散的、周期的なスキルを学習し、再現するために広く利用されている。
本稿では,周期軌道の符号化を可能にする新しい定式化を提案する。
実ロボットを用いて、周期的な方向変化を伴う日常的なタスクを実行する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:43:01 GMT)
Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Internal Feature Fusion [12.9] 深度推定のための自己教師付き学習は、画像列の幾何学を用いて監督する。
そこで本研究では,ダウンおよびアップサンプリングの手順で意味情報を利用することのできる,新しい深度推定ネットワークDIFFNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:20:26 GMT)
Inference Graphs for CNN Interpretation [12.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの視覚関連タスクにおいて優れた精度を実現している。
本稿では,確率モデルを用いたネットワーク隠蔽層の活動のモデル化を提案する。
このようなグラフは、クラス全体の推論プロセスの理解や、ネットワークが特定の画像に対して行う決定を説明するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:56:09 GMT)
Knowledge distillation from language model to acoustic model: a
hierarchical multi-task learning approach [12.7] クロスモーダルな知識蒸留は音声認識研究の主要なトピックである。
クロスモーダル蒸留のための複数の補助出力層を有する音響モデル構造を提案する。
提案手法を異なる単位で訓練されたLMを用いて階層蒸留法に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:42:10 GMT)
REAL-M: Towards Speech Separation on Real Mixtures [11.9] 実生活混合物のクラウドソースコーパスであるREAL-Mデータセットをリリースする。
本研究では, 実混合物の分離性能を確実に評価する。
我々は,REAL-Mデータセット上の推定器によって予測される性能傾向が,合成ベンチマークで得られた結果に密接に従っていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:39:35 GMT)
Cascaded Compressed Sensing Networks: A Reversible Architecture for
Layerwise Learning [11.7] 提案手法は, 補助ネットワークを必要とせずに, 圧縮センシングにより各層にネットワークをモデル化することにより, 対象の伝搬を実現することができることを示す。
実験により,提案手法は補助的なネットワークベース手法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:21:13 GMT)
Deep Point Cloud Normal Estimation via Triplet Learning [11.5] 点雲の新しい正規推定法を提案する。
a) 局所パッチの表現を学習する特徴符号化と(b) 学習した表現を入力として取り、通常のベクトルを回帰する正規推定である。
本手法は,シャープな特徴を保存し,CAD形状の正常な推定結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:16:00 GMT)
Evaluating the Evaluation Metrics for Style Transfer: A Case Study in
Multilingual Formality Transfer [11.3] この研究は、スタイル転送(ST)におけるメトリクスの多言語的評価としては初めてである。
フォーマルなスタイル転送のタスクにおいて, 先行ST自動測定値の評価を行った。
人間の判断とよく相関し、言語間で堅牢なモデルをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:21:09 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） (Wed, 20 Oct 2021 03:55:34 GMT)
Time-Domain Mapping Based Single-Channel Speech Separation With
Hierarchical Constraint Training [10.9] 複数話者音声認識には単一チャンネル音声分離が必要である。
時間領域音声分離網(TasNet)に着目した最近の深層学習に基づくアプローチ
音声分離用混合物からクリーンソースを直接近似する注意増強型DPRNN(AttnAugDPRNN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:42:50 GMT)
Does Data Repair Lead to Fair Models? Curating Contextually Fair Data To
Reduce Model Bias [10.6] コンテキスト情報は、より優れた表現を学び、精度を向上させるために、ディープニューラルネットワーク(DNN)にとって貴重なキューである。
COCOでは、多くの対象カテゴリーは、男性よりも男性の方がはるかに高い共起性を持ち、男性に有利なDNNの予測を偏見を与える可能性がある。
本研究では, 変動係数を用いたデータ修復アルゴリズムを導入し, 保護されたクラスに対して, 公平かつ文脈的にバランスの取れたデータをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:00:03 GMT)
EBJR: Energy-Based Joint Reasoning for Adaptive Inference [10.4] 最先端のディープラーニングモデルは、さまざまなベンチマークで大きなパフォーマンスレベルを達成した。
一方、軽量アーキテクチャは適度な精度を実現しますが、より望ましいレイテンシを実現しています。
本稿では,大規模高精度モデルと小型高速モデルとを併用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:33:31 GMT)
Unsupervised cross-user adaptation in taste sensationrecognition based
on surface electromyography withconformal prediction and domain
regularizedcomponent analysis [10.2] 味覚モデルの一般化性と伝達性を向上させるために2つの手法を適用した。
これら2つの手法の有効性をラベルなしデータ拡張プロセスで独立に検討した。
DRCAとCPSCを併用した戦略は、ユーザ間のデータ分散ドリフトに対処する効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:11:14 GMT)
Behavioral Experiments for Understanding Catastrophic Forgetting [9.7] 実験心理学の手法をニューラルネットワークにおける破滅的忘れの研究に適用する。
本稿では,2層ReLUネットワークを用いた一連の制御実験を行い,破滅的忘れの挙動の新たな理解を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:00:02 GMT)
A Data-Centric Optimization Framework for Machine Learning [9.6] 私たちは、任意の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フレキシブルでユーザ指向のパイプラインを定義することで、ディープラーニング研究者に力を与えます。
パイプラインは、PyTorchまたはONNXの標準ネットワークから始まり、プログレッシブローディングを通じて変換される。
我々は10の異なるネットワーク上での競争性能やスピードアップを実演し、インタラクティブな最適化によってEfficientNetの新しい機会を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:07:40 GMT)
Towards Social Situation Awareness in Support Agents [9.2] 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） (Wed, 20 Oct 2021 06:20:46 GMT)
Statistical and Topological Properties of Gaussian Smoothed Sliced
Probability Divergences [9.1] 滑らか化とスライシングが計量特性と弱位相を保存することを示す。
また、これらの分散のサンプルの複雑さに関する結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:21:32 GMT)
Trash or Treasure? An Interactive Dual-Stream Strategy for Single Image
Reflection Separation [8.7] この研究は、一般的な単純なインタラクティブな戦略を示し、つまり、$textityour trash is my treasure$ (YTMT) で二重ストリーム分解ネットワークを構築する。
2つのコンポーネント間の付加的な性質にインスパイアされたインタラクティブパスは、ReLUが一方のストリームからもう一方のストリームへ非活性化した情報を破棄する代わりに、転送によって簡単に構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:05:16 GMT)
Dimensionality reduction, regularization, and generalization in
overparameterized regressions [8.6] 主成分回帰(主成分回帰)としても知られるPCA-OLSは次元の減少によって回避できることを示す。
OLSは任意に敵の攻撃を受けやすいが,次元性低下はロバスト性を向上させることを示す。
その結果,プロジェクションがトレーニングデータに依存する手法は,トレーニングデータとは独立にプロジェクションが選択される手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:49:38 GMT)
SEA: Graph Shell Attention in Graph Neural Networks [8.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)の一般的な問題は、オーバー・スムーシング(over-smoothing)として知られている。
本研究では、ルーティングを実装することでGNNアーキテクチャを緩和し、特にノードの表現を専用の専門家にルーティングする。
この手順をグラフシェル注意(SEA)と呼び、専門家がトランスフォーマーを動機づけた方法で異なるサブグラフを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:32:08 GMT)
Multifractality in quasienergy space of coherent states as a signature
of quantum chaos [8.4] コヒーレント状態の多フラクタル特性における位相空間構造の顕在化を示す。
キック強度を調整することで、システムは規則性からカオスへの移行を行う。
カオスの開始は、位相空間平均多フラクタル次元によって明確に識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:42:49 GMT)
ESOD:Edge-based Task Scheduling for Object Detection [8.3] オブジェクト検出のための新しいエッジベースタスクスケジューリングフレームワーク(ESOD)を提案する。
その結果、ESODは平均22.13%と29.60%の遅延とエネルギー消費を削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:43:51 GMT)
Repaint: Improving the Generalization of Down-Stream Visual Tasks by
Generating Multiple Instances of Training Examples [8.1] 視覚タスクのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、低レベルのテクスチャと高レベルのオブジェクト属性の両方を学ぶと考えられている。
本稿では,CNNにおけるテクスチャバイアスについて検討する。
私たちは、リペイントと呼ばれるプロセスを通じて、元のイメージからトレーニング例の複数のインスタンスを再生します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 04:00:47 GMT)
A Self-Explainable Stylish Image Captioning Framework via
Multi-References [8.1] マルチモード機構(2M)によるスタイリッシュな画像キャプションモデルの構築を提案する。
この2Mメカニズムがスタイリッシュなキャプションモデルの構築にどのように使用できるかを示し、これらのモデルがモデル内の潜在的なエラーを説明するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:00:40 GMT)
VLDeformer: Learning Visual-Semantic Embeddings by Vision-Language
Transformer Decomposing [7.9] 視覚言語変換器(VL変換器)は、クロスモーダル検索において顕著な精度を示している。
本稿では,単一の画像やテキストに対して,VL変換器を個別エンコーダとして変更するための新しい視覚言語変換器分解(VLDeformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:00:51 GMT)
DVIO: Depth aided visual inertial odometry for RGBD sensors [7.7] 本稿では、RGBDセンサと慣性計測ユニット(IMU)センサを用いて、モバイルデバイスの動作状態を推定する新しい視覚慣性オドメトリー(VIO)システムを提案する。
このシステムはDVIO(Deep-Aided VIO)システムと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:12:01 GMT)
Damped Anderson Mixing for Deep Reinforcement Learning: Acceleration,
Convergence, and Stabilization [7.4] 深いRLアルゴリズムの収束性を改善するために、アンダーソン混合上に構築された加速度スキームのクラスに関する洞察を提供する。
本研究の主な結果はアンダーソン混合法と準ニュートン法との関係を確立し,アンダーソン混合法が余剰収縮係数による政策スキームの収束半径を増大させることを示す。
アンダーソン混合における安定な正規化項と、より高速な収束とより安定な挙動を両立できる微分可能で拡張不可能なメルローマックス作用素を導入することで安定化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:12:46 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） (Wed, 20 Oct 2021 08:35:13 GMT)
Modular commutator in gapped quantum many-body systems [7.0] ギャップ付き領域壁で接続された2つの位相秩序媒質は,それぞれのバルクに同じモジュラーコンピュレータを持つ必要があることを示す。
有限サイズのボゾン格子ラウリン状態に対するモジュラーコンピュテータの値を数値計算し、無限体積極限に外挿する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:41:03 GMT)
Self-Supervision and Spatial-Sequential Attention Based Loss for
Multi-Person Pose Estimation [6.9] ボトムアップに基づくポーズ推定手法は、補助的な予測を伴うヒートマップを用いて関節位置を推定し、同時に属する。
より明確な監督の欠如は、1つのモデルにおける機能利用の低さと予測間の矛盾をもたらす。
本稿では,自己教師型ヒートマップを用いて予測矛盾や空間的注意を低減し,ネットワークの特徴抽出を向上する新たな損失組織手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:13:17 GMT)
Unified Style Transfer [6.9] スタイルのカオス的定義のために異なるスタイル転送アルゴリズムを比較して評価することは困難である。
本稿では,新しいアプローチである統一スタイル転送(UST)モデルを提案する。
内部スタイル表現のための生成モデルの導入により、USTは、ドメインベースとイメージベースという2つのアプローチで画像を同時に転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:45:38 GMT)
ABC: Auxiliary Balanced Classifier for Class-imbalanced Semi-supervised
Learning [6.9] 既存の半教師付き学習(SSL)アルゴリズムは、クラスバランスのデータセットを仮定する。
ラベルのないデータを効果的に活用できるスケーラブルなクラス不均衡SSLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,4つのベンチマークデータセットを用いて,様々なクラス不均衡SSL実験における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 04:07:48 GMT)
Multidimensional representations in late-life depression: convergence in
neuroimaging, cognition, clinical symptomatology and genetics [6.8] 晩期うつ病 (LLD) は, 臨床症状に有意な異質性を特徴とする。
神経解剖学,認知機能学,臨床症状学,遺伝子プロファイルに関連のあるLDDにおける疾患関連不均一性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:43:44 GMT)
The Entanglement-Assisted Communication Capacity over Quantum
Trajectories [6.8] 量子チャネルの不明確な因果順序は、ボトルネックキャパシティに違反する可能性があることを示す。
任意の量子パウリチャネルに対する絡み合い支援型古典的および量子的通信のキャパシティ表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:59:38 GMT)
More Efficient Exploration with Symbolic Priors on Action Sequence
Equivalences [6.4] 本稿では,アクションシーケンスの等価性に関する先行情報を活用することの問題点について考察する。
本稿では,衝突を最小限に抑え,新しい国家訪問を最大化するために,新たな地域探査戦略を提案する。
凸最適化問題を解くことにより,この戦略を少ないコストで計算できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:51:14 GMT)
Balancing Value Underestimation and Overestimation with 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） (Wed, 20 Oct 2021 00:59:22 GMT)
Model Composition: Can Multiple Neural Networks Be Combined into a
Single Network Using Only Unlabeled Data? [6.1] 本稿では,ラベルなしデータを用いた複数のトレーニングニューラルネットワークの組み合わせについて検討する。
提案手法は, ラベルのないデータから収集した疑似ラベルの生成, フィルタリング, 集約を利用する。
本手法は任意のアーキテクチャとカテゴリを持つ任意の入力モデルの使用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 04:17:25 GMT)
Fingerprint recognition with embedded presentation attacks detection:
are we ready? [6.0] セキュリティアプリケーションのための指紋認証システムの拡散は,ソフトウェアベースのプレゼンテーション攻撃アルゴリズム(PAD)をそのようなシステムに組み込むことを急ぐ。
現在の研究では、指紋認証システムに組み込む際の有効性についてはあまり言及されていない。
本稿では,PADと検証段階を逐次実施する場合の2つの個別システムの受信者動作特性(ROC)の関係を確率論的にモデル化した性能シミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:53:16 GMT)
Combining Different V1 Brain Model Variants to Improve Robustness to
Image Corruptions in CNNs [5.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の前面で一次視覚野(V1)をシミュレートすると、画像摂動に対するロバスト性はわずかに改善される。
我々は、複数の個人モデルと異なるV1フロントエンドモデルを組み合わせたアンサンブル手法を用いて、新しいモデルを構築する。
蒸留により, アンサンブルモデルの知識を, V1フロントエンドを持つ単一モデルに部分的に圧縮することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:35:09 GMT)
Enantio-detection via cavity-assisted three-photon processes [5.6] 空洞分子系に基づくキラル分子のエナンチオ検出法を提案する。
両分子の3光子過程から生じる光電場は,エナンチオマーの電気双極子遷移モーメントの性質に応じて相差πと異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:10:14 GMT)
LMSOC: An Approach for Socially Sensitive Pretraining [4.9] 本稿では,大規模言語モデルの学習表現に話者社会コンテキストを組み込むための,シンプルで効果的な手法を提案する。
提案手法はまず,まずグラフ表現学習アルゴリズムを用いて社会的文脈の密集表現を学習し,次にこれらの社会的文脈表現で事前学習する素数言語モデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:10:37 GMT)
Closed-loop Feedback Registration for Consecutive Images of Moving
Flexible Targets [4.6] そこで本研究では,変形可能な印刷パターンの整合と縫合を行うクローズドループフィードバック登録アルゴリズムを提案する。
以上の結果から,本アルゴリズムは,他の最先端アルゴリズムと比較して,ルート平均二乗誤差(RMSE)が低い点対を求めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 20:31:43 GMT)
Medical Knowledge-Guided Deep Curriculum Learning for Elbow Fracture
Diagnosis from X-Ray Images [4.6] 肘X線画像から肘骨折を診断するための新しい深層学習法を提案する。
本手法では,各トレーニングエポックの開始時に,リプレースせずにサンプリングによってトレーニングデータを置換する。
各トレーニングサンプルのサンプリング確率は、ヒトの専門家による臨床知識に基づいて構築されたスコア基準によって導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:24:35 GMT)
Knowledge-Guided Multiview Deep Curriculum Learning for Elbow Fracture
Classification [4.3] 肘部骨折の診断には, 肘X線像の正面像と側方像の両方を撮影する必要があることが多い。
肘骨折サブタイプ分類課題に対する多視点深層学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:42:20 GMT)
Semi-supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation [3.9] セマンティックセグメンテーションにおけるクロスドメインとイントラドメインのギャップに対処する2段階の半教師付き二重ドメイン適応(SSDDA)手法を提案する。
提案手法は,2つの共通合成-実合成セマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて,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） (Wed, 20 Oct 2021 16:13:00 GMT)
Part-X: A Family of Stochastic Algorithms for Search-Based Test
Generation with Probabilistic Guarantees [3.9] ファルシフィケーションはサイバー物理システムにおける誤動作を発見するための実用的で効果的な方法であることが証明されている。
ファルシフィケーション法の性能と適用性は常に改善されているにもかかわらず、それらは共通の特徴を共有している。
テスト予算が枯渇したときの誤動作(偽装者)の欠如を保証しない最善策である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:05:00 GMT)
Toward Real-world Image Super-resolution via Hardware-based Adaptive
Degradation Models [3.9] ほとんどの単一画像超解像法は、合成低分解能(LR)と高分解能(HR)画像対上で開発されている。
ハードウェアの知識を取り入れた未知の劣化過程をシミュレートする新しい教師付き手法を提案する。
実世界のデータセットを用いた実験により,我々の劣化モデルが所定の劣化操作よりも精度良くLR画像を推定できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:53:48 GMT)
Propensity-scored Probabilistic Label Trees [3.8] 本稿では,XMLC問題に対する最適解を効率的に見つけるために,$A*$-searchアルゴリズムに基づく推論手順を提案する。
本稿では、この手法の魅力を、人気のあるXMLCベンチマークデータセットに関する広範な実証的研究で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:10:20 GMT)
One-Step Abductive Multi-Target Learning with Diverse Noisy Samples [3.3] 本稿では,DNS(OSAMTL-DNS)を用いた一段階帰納的マルチターゲット学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:47:31 GMT)
Learning to Remember Patterns: Pattern Matching Memory Networks for
Traffic Forecasting [3.0] 本稿では,突然の予測問題をパターンマッチングタスクに変換する新たな視点を提案する。
我々は、入力データと代表パターンとをキーバリューメモリ構造でマッチングするパターンマッチングメモリネットワーク(PM-MemNet)と呼ばれる新しいトラフィック予測モデルを設計する。
実験結果から,PM-MemNetの応答性が高いグラフウェーブネットのような最先端モデルよりも精度が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:24:21 GMT)
Exploring Deep Neural Networks on Edge TPU [3.0] 本稿では、フィードフォワードニューラルネットワークにおけるGoogleのEdge TPUの性能について検討する。
We compare the energy efficiency of Edge TPU with widely-useed embedded CPU ARM Cortex-A53。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:54:46 GMT)
Leggett-Garg inequality in Markovian quantum dynamics: role of temporal
sequencing of coupling to bath [2.8] 2つの異なるユニタリ写像のパラメータの観点から、LGパラメータ$K_3$の解析式を求める。
これらの写像に対する LGI の最大違反は、よく知られた L "uders bound" を超えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:00:03 GMT)
POLE: Polarized Embedding for Signed Networks [2.7] 署名ネットワークにおける機械学習の最近の進歩は、ソーシャルメディアの分極を減らすことを目的として、小さな介入を導くという約束を掲げている。
既存のモデルは、ユーザ間の競合(あるいは負のリンク)を予測するのに特に効果がない。
これはリンクサインとネットワーク構造の間に強い相関関係があるためである。
我々は、位相的類似点と符号的類似点の両方を同時にキャプチャする偏極グラフの符号付き埋め込み法であるPOLEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:20:25 GMT)
Why Settle for Just One? Extending EL++ Ontology Embeddings with
Many-to-Many Relationships [2.6] 知識グラフ埋め込みは、知識グラフの実体と関係の低次元表現を提供する。
この方向の最近の取り組みは、EL++と呼ばれる記述(記述のための論理論理)への埋め込みの学習である。
我々は、埋め込み表現を学習しながら、多対多の関係を考慮できる、シンプルで効果的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:23:18 GMT)
GTM: Gray Temporal Model for Video Recognition [2.5] ビデオからRGBへの変換プロセスをスキップできるが、チャネル時間モデリングの能力も向上する。
また,計算予算内でのチャネル機能レベルでの時間的関係をキャプチャする1D単位の時空間畳み込み(1D-ICSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:45:48 GMT)
Encoding spatiotemporal priors with VAEs for small-area estimation [2.5] 本稿では,新しい時間的設定に対処する深層生成モデリング手法を提案する。
可変オートエンコーダ(VAE)の事前装着による事前サンプリングのクラスを近似する。
VAEは独立に分散された潜在ガウス空間表現のため、推論を驚くほど効率的にすることができる。
ベイズ型小面積推定タスクにおけるVAE2段階アプローチの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:14:15 GMT)
Depth360: Monocular Depth Estimation using Learnable Axisymmetric Camera
Model for Spherical Camera Image [2.4] 魚眼カメラ画像が2つある球面カメラ画像の歪みを受け入れる学習可能な軸対称カメラモデルを提案する。
我々は、地中真相深度画像を生成するために、フォトリアリスティックシミュレータを用いてモデルを訓練した。
GO Stanford データセットの球面カメラ画像と KITTI データセットのピンホールカメラ画像を用いて,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 07:21:04 GMT)
Artificial Intelligence-Based Detection, Classification and
Prediction/Prognosis in PET Imaging: Towards Radiophenomics [2.3] この研究は、腫瘍学的なPETとPET/CTイメージングに焦点を当てたAIベースの技術についてレビューする。
良性から悪性まで腫瘍組織学のスペクトルがあり、AIベースの分類法で同定できる。
放射線分析は、腫瘍の正確な評価のための非侵襲的手法として利用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:05:47 GMT)
CXR-Net: An Encoder-Decoder-Encoder Multitask Deep Neural Network for
Explainable and Accurate Diagnosis of COVID-19 pneumonia with Chest X-ray
Images [2.2] そこで本研究では,CXRNetを用いた新型コロナウイルス検出のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,新しいマルチタスクアーキテクチャに基づいており,疾患の分類と視覚的説明が可能である。
実験結果から,提案手法は良好な精度が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:50:35 GMT)
Non-reciprocal Pauli Spin Blockade in a Silicon Double Quantum Dot [2.1] シリコン二重量子ドットにおけるPSBリフト機構の実験的検討を行った。
隣り合う電荷配置に対してエネルギー準位選択的かつ非相反的なメカニズムを見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:31:04 GMT)
A unifying framework for $n$-dimensional quasi-conformal mappings [2.1] 我々は、$n$次元の準等角写像を計算するための統一的なフレームワークを開発する。
具体的には、準等角歪み、体積歪み、ランドマーク対応、強度ミスマッチ、ボリューム先行情報を統合する変分モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:04:41 GMT)
Estimating Optimal Infinite Horizon Dynamic Treatment Regimes via
pT-Learning [2.1] モバイルヘルス(mHealth)技術の最近の進歩は、個人の健康状態を監視し、ジャスト・イン・タイムのパーソナライズされた介入を提供する効果的な方法を提供する。
mHealthテクノロジーの実用化は、最適な動的治療体制を学習する上で、既存の方法論に固有の課題を提起する。
本稿では,決定論的とスパース政策モデルの間で適応的に調整された最適条件を推定する近時学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:38:22 GMT)
3DFaceFill: An Analysis-By-Synthesis Approach to Face Completion [2.0] 3DFaceFillは、画像形成過程を明示的に考慮した顔合成のための分析バイシンセシス手法である。
1)顔を構成体3Dメッシュに切り離すエンコーダ、3Dポーズ、照明およびアルベド因子、(2)顔アルベドのUV表現を塗布するオートエンコーダ、(3)完成した顔を再合成するオートエンコーダからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:31:47 GMT)
Detecting Entanglement Generating Circuits in Cloud-Based Quantum
Computing [1.9] 絡み合いは量子的優位性をもたらす重要な資源である。
我々は,クラウドベースの量子コンピューティングサービスにおいて,絡み合い生成を認証する枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:32:39 GMT)
Iterated Block Particle Filter for High-dimensional Parameter Learning:
Beating the Curse of Dimensionality [1.8] 高次元、部分的に観察され、非線形過程のための時間的疾患学習は方法論的な課題である。
グラフ状態空間モデル上で高次元推論パラメータを学習するための反復ブロック粒子フィルタ(IBPF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 19:36:55 GMT)
Adversarial attacks against Bayesian forecasting dynamic models [1.8] AMLは、不正な推論エンジンにデータを操作する方法を研究している。
本稿では,ベイズ予測力学モデルに対する決定分析に基づく攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 21:23:45 GMT)
JavaBERT: Training a transformer-based model for the Java programming
language [1.6] ソフトウェアコードのためのデータ検索パイプラインを導入し,Javaソフトウェアコード上でモデルをトレーニングする。
得られたモデルであるJavaBERTは、マスキングされた言語モデリングタスクに対して高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 06:49:41 GMT)
Weak-measurement-induced phases and dephasing: broken symmetry of the
geometric phase [1.4] 弱い測定列によって誘導される量子状態のコヒーレントステアリングは、理論的および実験的研究の活発な領域となっている。
共通知恵に取って代わって、対称成分と反対称成分がそれぞれ動的部分と幾何学的部分に対応していないことを示す。
我々は、整数値の巻数によって定義される異なる位相的に異なるセクター間の遷移を発見し、遷移が重なり合うことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:03:52 GMT)
Weak-measurement-induced asymmetric dephasing: manifestation of
intrinsic measurement chirality [1.4] 閉軌道の系を操る一般化(弱)測定の系列について検討した。
読み出しプロセスは揺らぎによって特徴付けられ、嫌悪がもたらされる。
デフォーカスは特定のプロトコルパラメータで分岐し、測定誘起相因子のトポロジカルな遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:57:05 GMT)
Lipschitz regularity of graph Laplacians on random data clouds [1.3] グラフポアソン方程式の解に対する高確率内部および大域リプシッツ推定を証明した。
我々の結果は、グラフラプラシア固有ベクトルが、高い確率で、本質的には、対応する固有値に明示的に依存する定数を持つリプシッツ正則であることが示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 22:18:57 GMT)
A Learning Framework for Diffeomorphic Image Registration based on
Quasi-conformal Geometry [1.3] 本稿では,非教師付き学習フレームワークである準コンフォーマル登録ネットワーク(QCRegNet)を提案する。
QCRegNetは推定器ネットワークとベルトラミソルバネットワーク(BSNet)から構成される
その結果、登録精度は最先端の手法に匹敵し、微分同相性はかなり保証されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:23:24 GMT)
SocialVisTUM: An Interactive Visualization Toolkit for Correlated Neural
Topic Models on Social Media Opinion Mining [1.2] 意見マイニングにおける最近の研究は、単語埋め込みに基づくトピックモデリング手法を提案する。
そこで本稿では,SocialVisTUMを用いてソーシャルメディアのテキストに関連性のあるトピックモデルを表示する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:04:13 GMT)
Improved Multilingual Language Model Pretraining for Social Media Text
via Translation Pair Prediction [1.1] ソーシャルメディアコーパス上でmBERTのゼロショット多言語移動を改善するための簡単なアプローチを評価する。
提案手法は,ソースターゲット言語間の翻訳へのアクセスを前提としている。
英語からヒンディー語,アラビア語,日本語へのゼロショット移行において,mBERT単独でのTPP事前訓練の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:06:26 GMT)
OMB-Py: Python Micro-Benchmarks for Evaluating Performance of MPI
Libraries on HPC Systems [1.1] OMB-Pyは並列Pythonアプリケーションのための最初の通信ベンチマークスイートである。
OMB-Pyは様々なポイント・ツー・ポイントと集合的な通信ベンチマークテストから構成される。
逐次実行と比較して,224CPUコア上での最大106倍の高速化を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 16:59:14 GMT)
News-based Business Sentiment and its Properties as an Economic Index [1.0] ビジネスの感情は、行動するのにコストと時間を要する従来の調査によって測定されています。
我々は、日刊紙の記事を活用し、S-APIRというビジネス感情指数を定義する自己意識モデルを採用する。
S-APIRが経済学者や政策立案者にどのような恩恵をもたらすかを説明するために、時間とともにビジネス感情に与える影響についていくつかのイベントが分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:20:53 GMT)
Further Generalizations of the Jaccard Index [1.0] 2つの集合間の類似性を定量化することは、集合論を含むいくつかの理論的および応用的な問題において特に興味深く有用な操作を構成する。
ジャカード指数は最も多様な種類の問題に広く使われ、またそれぞれの一般化を動機付けている。
また、これらの指標は、モデリングアプローチやパターン認識活動におけるデータセットの分析と統合において重要な役割を果たす可能性があると仮定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:12:15 GMT)
A universal duplication-free quantum neural network [0.8] 複数の状態複製を必要としない新しいQNNモデルを提案する。
我々のモデルでは、量子ビットが大幅に少なくなり、精度と相対誤差の点で他の2つよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:25:13 GMT)
Semantic Sensing and Planning for Human-Robot Collaboration in Uncertain
Environments [0.8] 本稿では,ロボットチームにおけるアクティブなセマンティックセンシングと計画のためのフレームワークを提案する。
これは人間が不規則にモデル構造を強制し、不確実な環境で意味のあるソフトデータの範囲を広げることを可能にする。
移動目標を探索しながら環境を動的に更新することで、ロボットエージェントが人間に新しい意味データと関連する意味データを積極的にクエリすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:41:57 GMT)
Discontinuous Grammar as a Foreign Language [0.7] 構成解析のためのシーケンス・ツー・シーケンス・モデルの枠組みを拡張した。
我々は不連続性を完全に生成できるいくつかの新規化を設計する。
提案手法はまず,主要な不連続なベンチマーク上でシーケンス・ツー・シーケンス・モデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:58:02 GMT)
Social Companion Robots to Reduce Isolation: A Perception Change Due to
COVID-19 [0.6] 社会的孤立は、新型コロナウイルス(COVID-19)のようなパンデミックの負の結果の1つだ。
本稿では、新型コロナウイルスが社会ロボットの利点に対する人々の認識にどのように影響しているかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:34:57 GMT)
Privacy in Open Search: A Review of Challenges and Solutions [0.6] 情報検索(IR)は、攻撃や意図しない文書や検索履歴の開示など、プライバシー上の脅威に晒されている。
この研究は、ユーザの生成したテキストデータを含むタスクに焦点を当て、最近のIR文学におけるプライバシーに関するオープンな課題を強調し、議論することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:38:48 GMT)
Near-Optimal Quantum Algorithms for String Problems [0.6] ほぼ最適なクエリ複雑度と時間複雑度を持つ基本文字列問題に対する量子アルゴリズムを提案する。
これらの問題には、Longest Common Substring、Lexicographically Minimal String Rotation、Longest Square Substringが含まれる。
我々の手法は、Longest Repeated Substring、Longest Lyndon Substring、Minimmal Suffixといった他の関連する文字列問題に自然に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:47:57 GMT)
Reconstruction of Fragmented Trajectories of Collective Motion using
Hadamard Deep Autoencoders [0.6] トラジェクトリの完全なセグメントのみをトレーニングする拡張ディープオートエンコーダ(DA)を提案する。
集団運動を実践するエージェントの軌道は、相互の相互作用と依存のため、低ランクである。
HDAの性能を,断片化軌道再構成の文脈における低ランク行列補完方式と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:31:49 GMT)
Synthesizing Optimal Parallelism Placement and Reduction Strategies on
Hierarchical Systems for Deep Learning [0.3] 本稿では,複数並列化形式を階層型加速器系にマッピングする手法を提案する。
我々は、これらのマッピングが全再現性能(最大448倍)に与える影響を実験的に検証した。
我々は1つ以上の並列化軸を集合列に分解できる新しい構文誘導型プログラム合成フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:05:49 GMT)
Predicting parameters for the Quantum Approximate Optimization Algorithm
for MAX-CUT from the infinite-size limit [0.1] 推定次数$d$のランダムエルドス・レーニグラフに適用したMAX-CUT上でのQAOAの性能を評価するための明示的なアルゴリズムを提案する。
この解析により、エルドス・レーニグラフ上のMAX-CUTのQAOAパラメータとシェリントン・カークパトリックモデルとの明示的なマッピングが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:58:53 GMT)
Vaccine skepticism detection by network embedding [0.0] 本稿では,Vax-懐疑的コンテンツとpro-vaxxerを効果的に区別する技術を開発した。
数百万のエッジを持つグラフに対して,いくつかのノード埋め込みとコミュニティ検出モデルをデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:30:51 GMT)
Transferring Reinforcement Learning for DC-DC Buck Converter Control via
Duty Ratio Mapping: From Simulation to Implementation [0.0] 本稿では,DC-DCコンバータ用のデリケートに設計されたデューティ比マッピング(DRM)を用いた転送手法を提案する。
モデルフリー深部強化学習(DRL)コントローラの実装を可能にするために,詳細なsim-to-realプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:08:17 GMT)
Towards responsible research in digital technology for health care [0.0] デジタル技術は、日々の生活とプロフェッショナルの生活の利益のためにどこにでもあります。
それは私たちの生活に強く影響を与え、COVID-19危機の間、職業的・社会的活動を維持するために不可欠でした。
過去40年間で、コンピューティングとデジタル技術がヘルスケアにどのように影響したかを示すイノベーションが生まれ、導入されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:54:30 GMT)
Time-dependent POVM reconstruction for single-photon avalanche photo
diodes using adaptive regularization [0.0] 市販のInGaAsアバランシェ光検出器のための時間依存型量子検出器トモグラフィーの最初の実現について報告する。
実験データから適切な時間依存型POVMを構築するために,正規化項の重みを計算する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 10:59:48 GMT)
The original Wigner's friend paradox within a realist toy model [0.0] 元のウィグナーの友人パラドックスは、量子論におけるユニタリ進化と崩壊の間の緊張を強調している。
本稿では,思考実験の中心にある矛盾する予測を再現する古典的な玩具モデルを提案する。
ウィグナーの友人の思考実験とその解決に関する議論は、熱力学の第二法則の性質に関する議論と類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:22:13 GMT)
The mean field approximation and disentanglement [0.0] 時間進化のユニタリ性に違反することなく、シュリンガー方程式に付加できる非線形項を探索する。
付加項は積状態の進化に影響を与えることなく絡み合いを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:47:51 GMT)
The R package sentometrics to compute, aggregate and predict with
textual sentiment [0.0] Rパッケージのセマンティックスを用いたテキスト感情指標の最適化について手動で紹介する。
sentometricsパッケージは、多数のテキストの感情スコアを効率的に計算し、スコアを複数の時系列に集約し、これらの時系列を使用して他の変数を予測するための直感的なフレームワークを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:24:45 GMT)
The Fermionic Quantum Emulator [0.0] フェルミオン量子エミュレータ (FQE) はフェルミオンの量子力学を効率的にエミュレートするためのプロトコルの集合である。
ライブラリはOpenFermionソフトウェアパッケージと完全に統合されており、シミュレーションバックエンドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:25:46 GMT)
Tensor Train Random Projection [0.0] 本研究は、次元減少のための新しいテンソルトレインランダムプロジェクション(TTRP)法を提案する。
我々のTTRPは、TTランクが1に等しいテンソルトレイン表現によって体系的に構築されている。
テンソルトレイン形式に基づいて、この新しいランダムプロジェクション法は、高次元データセットの次元削減手順を高速化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:34:49 GMT)
Stochastic Learning Rate Optimization in the Stochastic Approximation
and Online Learning Settings [0.0] 本研究では、最適化アルゴリズムの学習率に乗法性を適用し、学習速度スキームを創出する。
本研究では,この学習率スキームを備えたグラディエントDescentの理論的収束結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:10:03 GMT)
Semi-supervised physics guided DL framework for predicting the I-V
characteristics of GAN HEMT [0.0] このフレームワークは本質的に汎用的であり、その振る舞いが知られている限り、他の研究分野の現象をモデル化するために適用することができる。
窒化ガリウム系高電子移動トランジスタ(GaN HEMT)のI-V特性を予測する半教師付き物理誘導ニューラルネットワーク(SPGNN)が開発された。
SPGNNは、目に見えない状況であっても、従来のニューラルネットワーク(TNN)と同じような、あるいは優れたパフォーマンスを達成するために、トレーニングデータの要求を80%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:48:50 GMT)
Semantic Segmentation for Urban-Scene Images [0.0] 私たちは、強力なベースラインモデルとしてResNet-101を使って、最先端モデルのDeepLabv3+を再実装しました。
都市・シーンの画像タスクにおける縦方向の空間的先行を考慮に入れたHANetを組み込んだ。
その結果, 2段階統合モデルでは, ベースラインモデルから平均値mIoU(Intersection-Over-Union)のスコアを徐々に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:31:26 GMT)
Scalable One-Pass Optimisation of High-Dimensional Weight-Update
Hyperparameters by Implicit Differentiation [0.0] 近似的過勾配型ハイパーパラメータオプティマイザを開発した。
トレーニングは1回のみであり、再スタートは行わない。
また、真の過次性への収束を動機づける議論も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:57:57 GMT)
Reducing runtime and error in VQE using deeper and noisier quantum
circuits [0.0] VQEを含む多くの量子アルゴリズムのコアは、ロバスト振幅推定と呼ばれる手法を用いて精度と精度で改善することができる。
より深く、よりエラーを起こしやすい量子回路を使用することで、より少ない時間でより正確な量子計算を実現する。
この技術は、初期のフォールトトレラント量子計算の仕組みに量子計算を高速化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:11:29 GMT)
Quantum-enhanced atomic gyroscope with tunable precision [0.0] 我々は、原子ボース・アインシュタイン凝縮体における量子効果を利用したジャイロスコープをモデル化し、精度の調整可能な拡張を得る。
現在の慣性航法系は、ファイバー光学系における無絡光子を用いたサニャック効果に依存している。
我々は、量子相転移に関連する鋭い共鳴に基づいて異なる経路を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:03:25 GMT)
Quantum batteries at the verge of a phase transition [0.0] 蓄電段階において, 熱平衡状態, あるいは基底状態にあるサイクリックバッテリチャージャー量子デバイスについて検討する。
抽出されたエネルギーと熱力学的効率の主な数値は、量子相転移点に近いサイクルを演算することによって向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:49:36 GMT)
Provably Convergent Working Set Algorithm for Non-Convex Regularized
Regression [0.0] 本稿では、収束保証付き非正則正規化器のためのワーキングセットアルゴリズムを提案する。
その結果,ブロックコーディネートや勾配ソルバの完全解法と比較して高い利得を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:30:43 GMT)
Playing 2048 With Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,2048年に勝利するための強化学習手法について検討する。
我々のアプローチには、深いQ-ラーニングとビームサーチがあり、ビームサーチは2048 28.5時間に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 05:02:31 GMT)
Minimal Multi-Layer Modifications of Deep Neural Networks [0.0] 我々は、与えられたディープニューラルネットワーク(DNN)を修復するための3M-DNNと呼ばれる新しいツールを提案する。
3M-DNNは、ネットワークの重みの変更を計算し、その振る舞いを補正し、バックエンドの検証エンジンへの一連の呼び出しを通じて、この変更を最小化しようとする。
私たちの知る限りでは、複数のレイヤを同時に修正することでネットワークを修復できる最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:24:44 GMT)
Mesh Convolutional Autoencoder for Semi-Regular Meshes of Different
Sizes [0.0] 最先端のメッシュ畳み込みオートエンコーダは、オートエンコーダによって処理されるすべての入力メッシュの固定接続を必要とする。
我々は、表面の離散化を、局所的な正則接続を持ち、メッシュが階層的な半正則メッシュに変換する。
我々は、同じメッシュオートエンコーダを異なるデータセットに適用し、再構築エラーは最先端モデルのエラーよりも50%以上低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:29:04 GMT)
Learning quantum dynamics with latent neural ODEs [0.0] 本稿では,クローズド量子系とオープン量子系から動的に学習した潜時ニューラルネットワークQNODEを提案する。
QNODEは、制約やガイダンスなしで、完全にデータ駆動の方法で量子力学的法則を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:41:04 GMT)
Ladder operators and coherent states for the Rosen-Morse system and its
rational extensions [0.0] RMIIポテンシャルの有理拡張のクラスを示し、議論する。
いくつかの特性は分析され、比較される。
はしご演算子とコヒーレント状態構成は、三角ロゼン・モースポテンシャル(RMI)の場合に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 02:25:00 GMT)
Internet of Things Technologies for Managing COVID-19 Pandemic:
Recommendations and Proposed Framework [0.0] IoT(Internet of Things)は,私たちの周りのデジタルデバイスを接続する,革新的なテクノロジです。
このIoTが利用できる最も重要な側面の1つは、世界的なパンデミックの間、医療のさまざまな側面を管理することである。
本研究は、特にCOVID-19に関して、パンデミックを管理するためのIoTのさまざまなユースケースについてレビューすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 01:50:06 GMT)
Global and Local Topological Quantized Responses from Geometry, Light
and Time [0.0] ブリュッホ球面上のスピン-$frac12$粒子の放射磁場と相互空間からの物質の位相状態について述べる。
ハニカム格子上のハルダンモデルの場合、この$C2$は高対称性の$M$点(s)に関連する円偏光を通してディラック点から測定することができる。
スピンポンプと量子スピンホールコンダクタンスとの関係を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:31:28 GMT)
Frontiers in Evolutionary Computation: A Workshop Report [0.0] インテリジェンス・イン・ナチュラル・アンド・インテリジェンス・イン・ナチュラル・システムズ(英語版)プロジェクトは人工知能の分野を前進させようとしている。
2021年7月、サンタフェ研究所は進化計算のワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 00:11:39 GMT)
Four-loop scattering amplitudes journey into the forest [0.0] 普遍的 N$4$MLT 位相の双対表現と明らかに因果表現を通す。
また、マルチループファインマン図の因果特異な構成を特定するための代替手法として量子アルゴリズムの適用も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:58:09 GMT)
Flexible source of correlated photons based on LNOI rib waveguides [0.0] 絶縁体(LNOI)のニオブ酸リチウムはフォトニック集積回路に大きな可能性を持っている。
本稿では,特殊幾何学のLNOI導波路上に構築された相関光子のフレキシブルな源を理論的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:42:46 GMT)
Feedback Linearization of Car Dynamics for Racing via Reinforcement
Learning [0.0] 我々は、自動走行する車の制御プロセスを簡素化するために、リニアライゼーションコントローラを学ぼうとしている。
ソフトアクター批判的手法は、手動設計の線形化制御器の誤差を効果的に補正するデカップリング行列とドリフトベクトルを学習するために用いられる。
そこで我々は、線形化制御器の出力をレース環境に必要な入力に変換するために教師付き学習を用いてトレーニングされたニューラルネットワークであるフィードバック線形化法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:11:18 GMT)
Exploring the Relationship Between "Positive Risk Balance" and "Absence
of Unreasonable Risk" [0.0] 本稿は、PRBとAURの概念の概要から始まる。
そして、現在の議論の異なる立場を要約する。
PRBの2つの解釈は、実際には互いに補完することができるが、独立して考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:52:47 GMT)
Evaluation of augmentation methods in classifying autism spectrum
disorders from fMRI data with 3D convolutional neural networks [0.0] 我々は,3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を前処理した1,112人の被験者の安静状態誘導体を用いて分類を行う。
以上の結果から,Augmentationはテスト精度をわずかに改善するだけであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:03:17 GMT)
Engineering atomic polarization with microwave-assisted optical pumping [0.0] 連続波状態におけるアルカリ蒸気中での原子分極を創る新しい手法を実証する。
この方法は、レーザービームによる光ポンピングと、空洞拡大磁場によるマイクロ波遷移の組み合わせに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 17:25:43 GMT)
Distributionally Robust Classifiers in Sentiment Analysis [0.0] 本稿では,DRO(Distributionally Robusts)と統合されたBERTに基づく感情分類モデルを提案する。
BERT上に2層Bi-LSTM, プロジェクション層(Lpボール), 線形層を追加し, 分散ロバスト性を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 04:52:54 GMT)
Development of Semantic Web-based Imaging Database for Biological
Morphome [0.0] 本稿ではRIKEN Microstructureural Imaging MetaDatabaseを紹介する。
画像メタデータを記述したセマンティックWebベースの画像データベースである。
本稿では,このデータベースにより促進できる形態画像データの高度活用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:59:35 GMT)
Development and accuracy evaluation of Coded Phase-shift 3D scanner [0.0] 本稿では,2次符号化パターンと正弦波位相シフトパターンの組み合わせによる構造光3Dスキャナの開発の概要について述べる。
この種の研究は、現在の構造化光3Dスキャナの基本動作を理解するのに有用であることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:16:13 GMT)
Correlation engineering via non-local dissipation [0.0] 相関は通常、システムと環境の結合に起因する散逸によって破壊される。
そこで本研究では, 多様な相関プロファイルを, 簡単に調整可能な方法で構築するために, 散逸を利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:55:54 GMT)
Cooling photon-pressure circuits into the quantum regime [0.0] 電磁界の量子制御は、ギガヘルツ領域の低い周波数に進歩している。
標準的な低温系では、熱デコヒーレンスはギガヘルツ領域の下にある光子周波数の量子状態へのアクセスを妨げている。
ここではマイクロ波空洞を用いたホットラジオ周波数(RF)回路のサイドバンド冷却を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 13:31:09 GMT)
Considerations about the incompleteness of the Ehrenfest's theorem in
quantum mechanics [0.0] この研究は、単純な量子系「一次元箱内の粒子」を考えることによって展開される。
我々は、エレンフェストの定理の不完全性を支持する理論的議論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:40:52 GMT)
Color Teams for Machine Learning Development [0.0] この研究は、敵対的攻撃者に対抗するために、機械学習チームを形成するための新しいチーム構成を提案する。
サイバーセキュリティにおいて、インフラストラクチャはこれらのチームを使ってシステムビルダーとプログラマを使ってシステムを保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 14:51:47 GMT)
Chaos inspired Particle Swarm Optimization with Levy Flight for Genome
Sequence Assembly [0.0] 本稿では、置換最適化問題に対処するため、新しいPSOの変種を提案する。
PSOはChaos and Levy Flight (ランダムウォークアルゴリズム)と統合され、アルゴリズムの探索と利用能力のバランスをとる。
論文で提案する他のPSOの変種と比較して,提案手法の性能を評価するための実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 15:24:27 GMT)
CIM-PPO:Proximal Policy Optimization with Liu-Correntropy Induced Metric [0.0] 深層強化学習に基づくアルゴリズムとして、PPO(Proximal Policy Optimization)は多くの複雑なタスクでよく機能する。
Clip-PPOは様々な実践的なシナリオで広く使われており、多くの研究者の注目を集めている。
より理論的なアルゴリズムとして、KL-PPOはCliP-PPOほど性能が良くなかったため無視された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 12:20:52 GMT)
Broadband Balanced Homodyne Detector for High-Rate (>10 Gb/s)
Vacuum-Noise Quantum Random Number Generation [0.0] 3GHz帯での19.1dBの高量子-古典的ノイズクリアランスを有するダイレベル平衡ホモダイン検出器を実演する。
我々は、この受信機を10Gb/sの乱数生成のための高品質なエントロピー源として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 09:36:18 GMT)
Bootstrapping confidence in future safety based on past safe operation [0.0] 本研究は,運転初期における事故発生確率の低い信頼度へのアプローチを示す。
これにより、不運な運転が安全への自信を確証することを願って、限られた基準でシステムを操作するという一般的なアプローチが定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 18:36:23 GMT)
Battery charging in collision models with Bayesian risk strategies [0.0] 本研究では,システム内の測定値とベイズ決定規則を併用して,高エルゴトロピーあるいは低エルゴトロピーのアンシラを分類する衝突モデルを構築した。
アンシラは量子電池の役割を担い、衝突モデルはマックスウェルのデーモンを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 11:49:06 GMT)
An argument for the impossibility of machine intelligence [0.0] AIの担い手になり得るエージェント(デバイス)とは何かを定義する。
我々は「知性の主流」の定義が弱すぎて、昆虫に知性を割り当てる際に関係するものを捉えることができないことを示した。
私たちは、この定義によって知能の担い手となるために、AIエージェントが保持しなければならない特性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 08:54:48 GMT)
AdamD: Improved bias-correction in Adam [0.0] 最初のいくつかのステップでうまく振る舞うという利点があるAdamのバイアス補正項を少しだけ更新します。
Adamのデフォルトの実装は、元来提案されたバイアス補正手順のために、ハイパーパラメータと同様に敏感であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 Oct 2021 23:55:23 GMT)