Video and Text Matching with Conditioned Embeddings [81.8] 本稿では,あるコーパスから与えられたビデオクリップにテキストをマッチングする方法と,その逆について述べる。
本研究では、クエリの関連情報を考慮し、データセットデータをエンコードする。
我々は、条件付き表現をビデオ誘導機械翻訳に転送し、VATEXの現在の結果を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:31:50 GMT)
Integrating Visuospatial, Linguistic and Commonsense Structure into
Story Visualization [81.3] まず、構造的入力を符号化するための選挙区解析木の利用について検討する。
第二に、構造化されたインプットをコモンセンス情報で強化し、この外部知識が視覚的ストーリーの生成に与える影響について検討する。
第3に、境界ボックスと高密度キャプションによって視覚構造を組み込んで、生成された画像の文字やオブジェクトに関するフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:16:02 GMT)
On Evaluating Weakly Supervised Action Segmentation Methods [79.4] 本研究は、弱い教師付き行動セグメント化アプローチの使用と評価の2つの側面に焦点を当てる。
それぞれの手法をBreakfastデータセット上で5回トレーニングし、平均および標準偏差を提供する。
実験の結果,これらの反復に対する標準偏差は1～2.5%であり,異なるアプローチの比較に大きく影響していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:16:34 GMT)
Fast Model Editing at Scale [77.7] MEND(Gradient Decomposition)を用いたモデルエディタネットワークを提案する。
MENDは、所望の入力出力ペアを使って、訓練済みのモデルに高速で局所的な編集を行う、小さな補助的な編集ネットワークの集合である。
MENDは100億以上のパラメータモデルであっても、1日以内で1つのGPUでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:41:56 GMT)
On some theoretical limitations of Generative Adversarial Networks [77.3] GANが任意の確率分布を生成できるという一般的な仮定である。
GANが重み付き分布を生成できないことを示すExtreme Value Theoryに基づく新しい結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:10:38 GMT)
Multimodal Learning using Optimal Transport for Sarcasm and Humor
Detection [76.6] 会話ビデオと画像テキストのペアからマルチモーダルサルカズムとユーモアを検出する。
本稿では,モーダル内対応を利用したマルチモーダル学習システム MuLOT を提案する。
3つのベンチマークデータセット上で,マルチモーダルサルカズムとユーモア検出のためのアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:51:56 GMT)
SYNERGY: Building Task Bots at Scale Using Symbolic Knowledge and
Machine Teaching [75.9] SynERGYは、タスクボットを2つのステップで開発するハイブリッド学習フレームワークである。
トレーニング済みのニューラルダイアログモデルであるSOLOISTは、シミュレーションダイアログ上で微調整され、タスクのためのボットを構築する。
微調整されたニューラルダイアログモデルは、機械教育を通じて、いくつかの実際のタスク固有のダイアログによって継続的に洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:13:04 GMT)
Single-Modal Entropy based Active Learning for Visual Question Answering [75.2] 視覚質問応答(VQA)のマルチモーダル設定におけるアクティブラーニングに対処する
マルチモーダルな入力,画像,質問を考慮し,有効サンプル取得のための新しい手法を提案する。
私たちの新しいアイデアは、実装が簡単で、コスト効率が高く、他のマルチモーダルタスクにも容易に適応できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 05:38:45 GMT)
Generalization of Neural Combinatorial Solvers Through the Lens of
Adversarial Robustness [69.0] ほとんどのデータセットは単純なサブプロブレムのみをキャプチャし、おそらくは突発的な特徴に悩まされる。
本研究では, 局所的な一般化特性である対向ロバスト性について検討し, 厳密でモデル固有な例と突発的な特徴を明らかにする。
他のアプリケーションとは異なり、摂動モデルは知覚できないという主観的な概念に基づいて設計されているため、摂動モデルは効率的かつ健全である。
驚くべきことに、そのような摂動によって、十分に表現力のあるニューラルソルバは、教師あり学習で共通する正確さと悪質さのトレードオフの限界に悩まされない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:28:11 GMT)
Statistical discrimination in learning agents [64.8] 統計的差別は、訓練人口のバイアスとエージェントアーキテクチャの両方の関数としてエージェントポリシーに現れる。
我々は、リカレントニューラルネットワークを使用するエージェントによる差別の低減と、トレーニング環境のバイアスの低減が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:28:57 GMT)
Ensemble of Averages: Improving Model Selection and Boosting Performance
in Domain Generalization [63.3] ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)設定では、特定のトレーニングドメインセットでトレーニングされたモデルが、シフトしたテストドメイン上でのカオスなパフォーマンスで悪名高い。
まず、モデルパラメータを最適化パスに沿って平均化する単純なプロトコルが、トレーニングの初期段階から始まって、ドメインの一般化性を大幅に向上させることを示す。
独立に訓練されたモデルのアンサンブルもまた、DG設定においてカオスな振る舞いを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:08:17 GMT)
Neuro-Symbolic Reinforcement Learning with First-Order Logic [63.0] 論理ニューラルネットワークと呼ばれる最近のニューラルシンボリック・フレームワークを用いたテキストベースゲームのための新しいRL手法を提案する。
実験の結果,提案手法を用いたRLトレーニングは,TextWorldベンチマークにおいて,他の最先端のニューロシンボリック手法よりもはるかに高速に収束することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:21:49 GMT)
LOA: Logical Optimal Actions for Text-based Interaction Games [63.0] 本稿では、強化学習アプリケーションの行動決定アーキテクチャである論理的最適行動(LOA)を提案する。
LOAは、自然言語インタラクションゲームのためのニューラルネットワークとシンボリック知識獲得アプローチの組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:36:11 GMT)
High-resolution 'magic'-field spectroscopy on trapped polyatomic
molecules [63.0] 分子の冷却とトラップの急速な進歩は、捕捉された二原子分子の高分解能分光の最初の実験を可能にした。
この研究を多原子分子に拡張することは、より複雑な幾何学とさらなる内部自由度のために、ユニークな機会をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:46:17 GMT)
Controllable and Compositional Generation with Latent-Space Energy-Based
Models [60.9] 制御可能な生成は、現実世界のアプリケーションで深層生成モデルの採用を成功させる上で重要な要件の1つである。
本研究では, エネルギーモデル(EBM)を用いて, 属性の集合上での合成生成を扱う。
エネルギー関数を論理演算子と合成することにより、分解能1024x1024のフォトリアリスティック画像を生成する際に、このような構成性を実現するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 03:31:45 GMT)
PipAttack: Poisoning Federated Recommender Systems forManipulating Item
Promotion [58.9] 一般的な実践は、分散化された連邦学習パラダイムの下でレコメンデーターシステムをサブスクライブすることである。
本稿では,対象項目の促進のために,フェデレートされたレコメンデータシステムをバックドア化するための体系的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:48:35 GMT)
Anti-Concentrated Confidence Bonuses for Scalable Exploration [57.9] 固有の報酬は、探検と探検のトレードオフを扱う上で中心的な役割を果たす。
楕円ボーナスを効率的に近似するためのエンファンティ集中型信頼境界を導入する。
我々は,Atariベンチマーク上での現代固有の報酬と競合する,深層強化学習のための実用的な変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:25:15 GMT)
Sensing Cox Processes via Posterior Sampling and Positive Bases [56.8] 本研究では,空間統計学から広く用いられている点過程の適応センシングについて検討する。
我々は、この強度関数を、特別に構築された正の基底で表される、歪んだガウス過程のサンプルとしてモデル化する。
我々の適応センシングアルゴリズムはランゲヴィン力学を用いており、後続サンプリング(textscCox-Thompson)と後続サンプリング(textscTop2)の原理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:47:06 GMT)
Decentralised Person Re-Identification with Selective Knowledge
Aggregation [56.4] 既存の人物再識別(Re-ID)手法は、主に、モデル学習のためのコレクションにすべてのトレーニングデータを共有する集中型学習パラダイムに従っている。
グローバルに一般化されたモデル(サーバ)を構築するための分散(フェデレーション)Re-ID学習を導入した最近の2つの作品がある。
しかし、これらの手法は、個々のクライアントドメインのRe-IDタスクのパフォーマンスを最大化するために一般化されたモデルを適用する方法に乏しい。
我々は、モデルパーソナライゼーションと一般化のトレードオフを最適化するために、分散化されたRe-IDに対して、新しい選択的知識集約アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:09:53 GMT)
Improving Non-autoregressive Generation with Mixup Training [51.6] 本稿では,事前学習したトランスモデルに基づく非自己回帰生成モデルを提案する。
我々はMIxソースと擬似ターゲットという,シンプルで効果的な反復訓練手法を提案する。
質問生成,要約,パラフレーズ生成を含む3つの世代ベンチマーク実験により,提案手法が新たな最先端結果を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:04:21 GMT)
Analyzing and Improving the Optimization Landscape of Noise-Contrastive
Estimation [50.9] ノイズコントラスト推定(NCE)は、非正規化確率モデルを学習するための統計的に一貫した手法である。
ノイズ分布の選択がNCEの性能に不可欠であることが実験的に観察されている。
本研究では,不適切な雑音分布を用いた場合,NCEの性能低下の原因を正式に指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:57:45 GMT)
User-Level Private Learning via Correlated Sampling [49.5] 我々は、各ユーザが$m$のサンプルを持ち、プライバシ保護が各ユーザのデータレベルで実施される設定について検討する。
この設定では、より少ない数のユーザーで学習できることが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:33:53 GMT)
HCV: Hierarchy-Consistency Verification for Incremental
Implicitly-Refined Classification [48.7] 人間は生涯にわたって階層的な知識を学び蓄積する。
現在の漸進的な学習手法には、新しい概念を古い概念に関連付けることによって概念階層を構築する能力がない。
本稿では,既存の継続学習手法の強化を目的とした階層一貫性検証(HCV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:54:00 GMT)
CATRO: Channel Pruning via Class-Aware Trace Ratio Optimization [46.9] 本稿では,計算負荷を低減し,モデル推論を高速化するクラス認識トレース比最適化(CATRO)を提案する。
CATROは,他の最先端チャネルプルーニングアルゴリズムと同等の精度で,類似のコストや低コストで高い精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:26:31 GMT)
On games and simulators as a platform for development of artificial
intelligence for command and control [46.3] ゲームやシミュレータは、複雑なマルチエージェント、マルチプレイヤー、不完全な情報シナリオを実行する上で価値のあるプラットフォームである。
StarCraft IIのようなリアルタイム戦略ゲームにおける人工知能アルゴリズムの成功もまた、軍事研究コミュニティの注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:39:58 GMT)
Sequential Decision-Making for Active Object Detection from Hand [43.8] 手動オブジェクトの相互作用を理解する重要な要素は、アクティブオブジェクトを識別する能力である。
我々は,手の位置と外観を条件とした逐次的意思決定プロセスとして,能動物体検出手法を構築した。
このアプローチの主な革新は、Box Fieldと呼ばれる内部表現を使用するアクティブオブジェクト検出ポリシーの設計です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:40:45 GMT)
Asynchronous Decentralized Distributed Training of Acoustic Models [43.3] 非同期分散並列SGD(ADPSGD)の3つの変種について検討する。
固定およびランダム化された通信パターンを持つADPSGDは、遅い学習者とうまく対応していることを示す。
特に,遅延・バイ・ワン戦略を用いて,2時間以内で音響モデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:14:58 GMT)
Is High Variance Unavoidable in RL? A Case Study in Continuous Control [43.0] 強化学習実験は、明らかに高いばらつきがある。
微妙な詳細は、測定結果に不均等に大きな影響を与える可能性がある。
早期分散の原因の一つが数値不安定性であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:59:37 GMT)
DEX: Domain Embedding Expansion for Generalized Person Re-identification [40.3] ドメイン埋め込み拡張(DEX)モジュールは、トレーニング中に人やドメインのラベルに基づいて動的に機能を操作し、拡張する。
DEXLiteは、大規模なデータセットにスケールするためにネガティブサンプリング技術を適用し、マルチブランチネットワークのメモリ使用量を削減する。
提案したDEXとDEXLiteは,Bag-of-Tricks,Multi-Granularity Network (MGN),Part-Based Convolutional Baseline (PCB)といった既存手法と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:21:22 GMT)
Wide Neural Networks Forget Less Catastrophically [39.9] ニューラルネットワークアーキテクチャの"幅"が破滅的忘れに及ぼす影響について検討する。
ネットワークの学習力学を様々な観点から研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:49:23 GMT)
Learning Time-Varying Graphs from Online Data [39.2] 本研究では,オンラインデータから時間変化グラフを学習するアルゴリズムフレームワークを提案する。
モデルに依存しない、すなわち抽象的な定式化において理論的に解析することができる。
フレームワークを3つのよく知られたグラフ学習モデル、すなわちガウス図形モデル(GGM)、構造方程式モデル(SEM)、滑らか性に基づくモデル(SBM)に特化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:46:44 GMT)
StyleAlign: Analysis and Applications of Aligned StyleGAN Models [37.6] 同じアーキテクチャを共有する場合、2つのモデルをアライメントとして参照し、その1つ(子)は、別のドメインに微調整することで、もう一方(親)から取得します。
いくつかの作品は、画像から画像への変換を行うために、アライメントされたStyleGANモデルのいくつかの基本的な特性を既に利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:55:16 GMT)
MOS: A Low Latency and Lightweight Framework for Face Detection,
Landmark Localization, and Head Pose Estimation [37.5] 顔検出,ランドマークの定位,頭部ポーズ推定を同時に行うために,低レイテンシで軽量なネットワークを提案する。
大きな角度の顔のランドマークを見つけることがより困難であるという観察に刺激され、学習を制限するためにポーズロスが提案される。
また,各タスクの重みを自動的に学習するために,不確実なマルチタスク損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:05:53 GMT)
PROVES: Establishing Image Provenance using Semantic Signatures [36.4] 本稿では,画像中の意味情報の証明を保存するための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャを用いて、個人識別(顔)と、写真が屋内で撮影されたか屋外で撮影されたかの2種類の意味情報を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:30:09 GMT)
MSO: Multi-Feature Space Joint Optimization Network for RGB-Infrared
Person Re-Identification [36.0] RGB-infrared cross-modality person re-identification (ReID) タスクは、可視モダリティと赤外線モダリティの同一性の画像を認識することを目的としている。
既存の手法は主に2ストリームアーキテクチャを使用して、最終的な共通特徴空間における2つのモード間の相違を取り除く。
単一モダリティ空間と共通空間の両方において、モダリティ調和可能な特徴を学習できる新しい多機能空間共同最適化(MSO)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:45:23 GMT)
MixNorm: Test-Time Adaptation Through Online Normalization Estimation [35.7] テスト期間中のバッチノーム統計を簡易かつ効果的に推定し、ソースモデルをテストサンプルのターゲットに迅速に適応させる方法を提案する。
テスト時間適応(Test-Time Adaptation)として知られるこのタスクの研究は、(1)テストサンプルが大きなバッチとして集まり、(2)テストの分布が1つであることを評価する上で、2つの前提に従っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:04:42 GMT)
On Hard Episodes in Meta-Learning [35.5] 既存のメタラーナーは、主に複数のエピソードの平均タスク精度を改善することに重点を置いている。
しかし、異なるエピソードは、難易度と品質が異なるため、メタ・ラーナーのパフォーマンスはエピソードによって大きく差している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:58:58 GMT)
A Strong Baseline for Semi-Supervised Incremental Few-Shot Learning [35.0] 少ないショット学習は、限られたトレーニングサンプルを持つ新しいクラスに一般化するモデルを学ぶことを目的としている。
本研究では,(1)信頼できない擬似ラベルによる基本クラスと新クラスのあいまいさを緩和する高度に設計されたメタトレーニングアルゴリズム,(2)ラベルの少ないデータとラベルなしデータを用いて基礎知識を保ちながら,新クラスの識別的特徴を学習するモデル適応機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:25:52 GMT)
Exploiting Inter-pixel Correlations in Unsupervised Domain Adaptation
for Semantic Segmentation [32.7] 自己学習」は、教師なしドメイン適応(UDA)によるセマンティックセグメンテーションの主流となる。
本稿では,ソースドメインから自己アテンションモジュールを介して対象ドメインへの画素間相関を転送する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:11:44 GMT)
Actor-critic is implicitly biased towards high entropy optimal policies [32.7] 線形MDPとの相互作用によってTDに更新された線形ソフトマックスポリシーである、最も単純なアクター批判法は、高いエントロピー最適ポリシーを好むことを示す。
このアルゴリズムは正規化もプロジェクションも無く、$epsilon$-greedyのような探索もないだけでなく、リセットのない単一軌道で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:06:59 GMT)
MLPerfTM HPC: A Holistic Benchmark Suite for Scientific Machine Learning
on HPC Systems [32.6] 我々はMLCommonsTM Associationが推進する科学機械学習トレーニングアプリケーションのベンチマークスイートであるHPCを紹介する。
共同分析のための体系的なフレームワークを開発し、データステージング、アルゴリズム収束、計算性能の観点から比較する。
低レベルのメモリ、I/O、ネットワークの振る舞いに関して、各ベンチマークを特徴付けることで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:30:12 GMT)
Personalized Transfer of User Preferences for Cross-domain
Recommendation [31.7] ソースドメインからターゲットドメインにユーザの好みを転送する方法は、クロスドメインレコメンデーションにおいて重要な問題である。
PTUPCDR(Personalized Transfer of User Preferences for Cross-domain Recommendation)という新しいフレームワークを提案する。
寒冷期および暖暖期におけるPTUPCDRの有効性を評価するための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:59:18 GMT)
Convex Joint Graph Matching and Clustering via Semidefinite Relaxations [30.8] 本稿では,グラフマッチングとクラスタリングを同時に行う新しいアルゴリズムを提案する。
文献ではじめて、これらの2つの問題は、トレーニングデータに頼らずに、共同で、相乗的に解決される。
複数の3次元要素を持つ実複写シーンに成功例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:59:52 GMT)
Transfer beyond the Field of View: Dense Panoramic Semantic Segmentation
via Unsupervised Domain Adaptation [30.1] パノラマ的セマンティックセグメンテーションのための教師なしドメイン適応のタスクを形式化する。
DensePASSはドメイン横断条件下でのパノラマセグメンテーションのための新しいデータセットである。
P2PDAはPinhole-to-Panoramicセマンティックセグメンテーションのための汎用フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 11:22:05 GMT)
Mean Nystr\"om Embeddings for Adaptive Compressive Learning [25.9] 本研究では,データ依存型Nystr"om近似に基づくスケッチ処理の考え方について検討する。
我々はk平均クラスタリングとガウスモデルについて、固定されたスケッチサイズでは、Nystr"omのスケッチはランダムな特徴で構築されたスケッチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:05:58 GMT)
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey [25.8] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習システムの信頼性と安全性を確保するために重要である。
まず,先述した5つの問題を含む一般OOD検出という汎用フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークでは、これらの5つの問題を特別なケースやサブタスクと見なすことができ、区別しやすくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:59:41 GMT)
Distributed Uplink Beamforming in Cell-Free Networks Using Deep
Reinforcement Learning [25.6] 本稿では,集中処理,半分散処理,完全分散処理を備えたアップリンクセルフリーネットワークのためのビームフォーミング手法を提案する。
分散ビームフォーミング手法は,小規模ネットワークのみを対象とした集中学習によるDDPGアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:32:14 GMT)
Towards Sample Efficient Agents through Algorithmic Alignment [25.2] 我々は深層グラフ価値ネットワーク(DeepGV)を,深部強化学習エージェントのサンプル複雑性を回避するための有望な手法として提案し,検討する。
主な考え方は、エージェントは動的プログラミングのような構造化された非神経ネットワークアルゴリズムでガイドされるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:28:04 GMT)
2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challenge [24.7] 2017年、CATARACTS (Challenge on Automatic Tool for cataRACT Surgery) は50個の白内障手術用ビデオを公開した。
2020年、私たちはCATARACTSトレーニングセットの25の動画から採取された4670枚の画像に対して、解剖学と計器に関するピクセル単位のセマンティックアノテーションをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:26:23 GMT)
A Fine-Grained Analysis on Distribution Shift [24.1] 本稿では,分布変化の微粒化解析を可能にするフレームワークを提案する。
合成と実世界の両方のデータセットにまたがる5つのカテゴリにグループ分けされた19の異なる手法を評価する。
私たちのフレームワークは簡単に拡張でき、新しいメソッド、シフト、データセットを含めることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:57:08 GMT)
Inducing Alignment Structure with Gated Graph Attention Networks for
Sentence Matching [24.0] 本稿では,文マッチングのためのグラフベースの手法を提案する。
文ペアをグラフとして表現し、慎重に設計する。
次に,文マッチングのために構築したグラフを符号化するために,新しいゲートグラフアテンションネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:49:44 GMT)
An Empirical Study: 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差の深いポイント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） (Thu, 21 Oct 2021 14:09:31 GMT)
RefRec: Pseudo-labels Refinement via Shape Reconstruction for
Unsupervised 3D Domain Adaptation [23.3] RefRecは、ポイントクラウドのためのUDAにおける擬似ラベルと自己学習を調査するための最初のアプローチである。
我々は3Dデータに自己学習を効果的にするための2つの主要なイノベーションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 10:24:05 GMT)
Dual Encoding U-Net for Spatio-Temporal Domain Shift Frame Prediction [22.6] 本稿では,畳み込みLSTM層間をスキップ接続する新しいアプローチを取り入れた,12層のみを用いた軽量なU-Netを用いたトラフィックフレーム予測手法を提案する。
このアプローチとトレーニングデータの直感的なハンドリングを組み合わせることで、時間と時間の両方のドメインシフトをモデル化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:44:21 GMT)
A Domain Gap Aware Generative Adversarial Network for Multi-domain Image
Translation [22.5] 本稿では,複数の領域にまたがって画像の変換を行う統一モデルを提案する。
単一の統一ジェネレータにより、モデルはグローバルな形状と複数のドメインにわたる局所的なテクスチャ情報との整合性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:33:06 GMT)
Wav2CLIP: Learning Robust Audio Representations From CLIP [22.3] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)から抽出した頑健な音声表現学習手法であるWav2CLIPを提案する。
We show that Wav2CLIP can beperforming several public available pre-trained audio representation algorithm。
私たちのコードとモデルの重み付けはオープンソースで、さらなるアプリケーションで利用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 22:00:13 GMT)
On Optimal Interpolation In Linear Regression [22.3] 線形回帰において補間する最適な方法は、応答変数において線形となる関数を使用することである。
我々は,最小ノルム補間器が最適応答-線形到達可能な補間器よりも任意に悪い一般化を行う機構を同定する。
我々は、線形データ生成モデルの下で、最適応答リニアの概念をランダムな特徴回帰に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:37:10 GMT)
Finite-Time Complexity of Online Primal-Dual Natural Actor-Critic
Algorithm for Constrained Markov Decision Processes [22.1] そこで我々は,コストの抑えられたマルコフ決定プロセス問題を解決するために,オンライン・プリマル・デュアル・アクター・クリティカル法について検討した。
本稿では,CMDP問題の解法として,オンライン・プリマル・デュアル・アクター・クリティカル法の有限時間複雑性を初めて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:05:40 GMT)
Principled Representation Learning for Entity Alignment [21.4] 2つのKGの埋め込み空間を接続するアンカーとして、少数の事前整列した実体が機能できるという仮定の合理性について検討する。
我々は、KG不変量と原則的実体埋め込みを明示的に学習する、NeoEAという新しいアプローチを提案する。
我々の実験は、最高の性能のEEA手法に対して、一貫した、そして顕著な性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 03:21:58 GMT)
Online Bipartite Matching with Predicted Degrees [21.3] オンライン二部作マッチングの古典的問題について検討する。
経験的評価によると、MinPredictedDegreeと呼ばれる欲求的なアルゴリズムは、この問題に対する最先端のオンラインアルゴリズムと好意的に比較している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:15:44 GMT)
Optimizing Multi-Taper Features for Deep Speaker Verification [21.2] ASVタスクのために訓練されたディープニューラルネットワークと協調してマルチタスク推定器を最適化することを提案する。
SITWコーパスの最大誤差率25.8%をスタティックタッパー上での誤差率で向上させることで,本手法はリークと分散のバランスの取れたレベルを維持するのに役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:56:11 GMT)
RoQNN: Noise-Aware Training for Robust Quantum Neural Networks [21.1] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、短期量子ハードウェアにおける量子優位性に向けた有望なアプリケーションである。
しかし、大きな量子ノイズ(エラー)のため、QNNモデルの性能は実際の量子デバイスで著しく低下する。
本稿では,QNN固有のフレームワークであるRoQNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:59:19 GMT)
Transformer Acceleration with Dynamic Sparse Attention [20.8] 本稿では,トランスフォーマーの注意における動的間隔を効果的に活用する動的スパース注意(DSA)を提案する。
われわれのアプローチは、精度とモデルの複雑さのトレードオフを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:31:57 GMT)
DAIR: Data Augmented Invariant Regularization [20.4] 本稿では,データ拡張不変正規化(DAIR)を提案する。
DAIRレギュレータの特定の形式は、さまざまな設定で一貫して良好に機能することを示す。
ドメインシフトを含む複数の実世界の学習問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:30:40 GMT)
FedGEMS: Federated Learning of Larger Server Models via Selective
Knowledge Fusion [19.9] フェデレートラーニング(FL)は、データをプライベートに保ちながらグローバルモデルを学ぶための実行可能なソリューションとして登場した。
本研究では,FLのモデル容量を突破する強力なサーバモデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 10:06:44 GMT)
Weakly Supervised Training of Monocular 3D Object Detectors Using Wide
Baseline Multi-view Traffic Camera Data [19.6] 交差点における車両の7DoF予測は,道路利用者間の潜在的な衝突を評価する上で重要な課題である。
交通監視カメラ用3次元物体検出装置の微調整を弱教師付きで行う手法を開発した。
提案手法は,自動運転車のデータセット上で最上位のモノクル3Dオブジェクト検出器と同等の精度で車両の7DoFの予測精度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:26:48 GMT)
Synt++: Utilizing Imperfect Synthetic Data to Improve Speech Recognition [18.9] 合成データによる機械学習は、合成データと実際のデータ分布のギャップのため、簡単ではない。
本稿では,分散ギャップに起因する問題を緩和するために,トレーニング中の2つの新しい手法を提案する。
これらの手法は,合成データを用いた音声認識モデルの訓練を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:11:42 GMT)
Learning 3D Semantic Segmentation with only 2D Image Supervision [18.8] 多視点融合を用いた2次元意味画像分割から派生した擬似ラベルから3次元モデルを訓練する。
提案するネットワークアーキテクチャである2D3DNetは,5大陸20都市で撮影されたライダーと画像を備えた新しい都市データセットの実験において,ベースラインよりもはるかに優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:56:28 GMT)
Supporting Massive DLRM Inference Through Software Defined Memory [18.5] Deep Learning Recommendation Models (DLRM) は広く普及しており、データセンターのフットプリントが相当あり、年間1.5倍以上成長している。
モデルサイズがテラバイトに近づき、推論にSCM(Storage ClassMemory)を活用することで、消費電力とコストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:29:06 GMT)
Enhancing Few-Shot Image Classification with Unlabelled Examples [18.0] 画像分類性能を向上させるために,非ラベルインスタンスを用いたトランスダクティブなメタラーニング手法を開発した。
提案手法は,正規化ニューラルアダプティブ特徴抽出器を組み合わせることで,非ラベルデータを用いたテスト時間分類精度の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:59:05 GMT)
Spatial Location Constraint Prototype Loss for Open Set Recognition [17.7] オープンスペースのリスクを減らす方法がオープンセット認識の鍵です。
本稿では,未知のクラス特徴と未知のクラス特徴の分布を分析し,オープンスペースリスクの起源を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:34:01 GMT)
Algorithmic Amplification of Politics on Twitter [17.6] Twitterプラットフォーム上で大規模なランダム化実験を行った結果,定量的な証拠が得られた。
7カ国の政党から選出された議員によるつぶやきについて検討した。
7ヶ国中6ヶ国で、主流の政治的権利は、主流の政治的左翼よりも高いアルゴリズム的増幅を享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:25:39 GMT)
UAV Path Planning using Global and Local Map Information with Deep
Reinforcement Learning [16.7] 本研究は, 深部強化学習(DRL)に基づく自律型UAV経路計画法を提案する。
我々は、UAVの目標は、データ収集(DH)への関心領域を調査することであり、UAVは分散IoT(Internet of Things)センサーデバイスからデータを収集することである。
環境の構造化マップ情報を活用することで、異なるミッションシナリオで同一のアーキテクチャを持つ二重深度Q-networks(DDQN)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:19:03 GMT)
Deep Image Matting with Flexible Guidance Input [16.7] 本稿では,ユーザヒントとしてFlexible Guidance Input を用いるマッチング手法を提案する。
提案手法は,既存のトリマップベースおよびトリマップフリー手法と比較して,最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:59:27 GMT)
CNewSum: A Large-scale Chinese News Summarization Dataset with
Human-annotated Adequacy and Deducibility Level [16.0] 大規模中国語ニュース要約データセットCNewSumについて述べる。
304,307件の文書と人によるニュースフィードの要約で構成されている。
そのテストセットには、要約のための妥当性と再現性アノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 03:37:46 GMT)
Evaluation of Various Open-Set Medical Imaging Tasks with Deep Neural
Networks [15.7] 我々は最先端のオープンセット手法の厳密な評価を行い、異なるオープンセットシナリオを探索する。
一般領域学習モデルと医療領域学習モデルの主な違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:19:41 GMT)
Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints [15.4] 達成可能な情報レートを最大化しつつ,選択した制約を満たすOFDMベースの波形を設計するための学習ベース手法を提案する。
エンドツーエンドシステムは,PAPRとACLRの制約を満たすことができ,スループットを著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:58:59 GMT)
Generation of perfect-cavity-enhanced atom-photon entanglement with a
millisecond lifetime via a spatially-multiplexed cavity [15.4] 我々は、単一モードの書き込みレーザビームを低温原子に印加することにより、磁場非感光スピン波量子ビットに絡み合った量子ビットを生成する。
実験では、540マイクロ秒の記憶時間に対して50%の本質的な検索効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:33:52 GMT)
On the Regularization of Autoencoders [14.5] 教師なし設定自体が、学習されたオートエンコーダのモデル容量の大幅な削減という、強い正規化を誘導することを示す。
深部非線形オートエンコーダは、両方のモデルが最終層に同じ次元を持つ場合、線形オートエンコーダよりも正確にトレーニングデータに適合できない。
3つのよく知られたデータセットに対する実験において、すべてのモデルランクに対して正確な近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:28:25 GMT)
Multi-label Classification with Partial Annotations using Class-aware
Selective Loss [14.3] 大規模なマルチラベル分類データセットは、一般的に部分的に注釈付けされている。
部分的なラベリング問題を解析し、2つの重要なアイデアに基づいた解を提案する。
われわれの新しいアプローチにより、OpenImagesデータセット上で最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:10:55 GMT)
AEI: Actors-Environment Interaction with Adaptive Attention for Temporal
Action Proposals Generation [14.3] 本研究では,時間的行動提案生成のための映像表現を改善するために,アクタ環境インタラクション(AEI)ネットワークを提案する。
AEIは2つのモジュール、すなわち知覚に基づく視覚表現(PVR)と境界マッチングモジュール(BMM)を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:43:42 GMT)
Each Attribute Matters: Contrastive Attention for Sentence-based Image
Editing [13.3] 文ベースの画像編集(SIE)は、画像の編集に自然言語をデプロイすることを目的としている。
既存の方法では、クエリ文が複数の編集可能な属性を持つ場合、正確な編集がほとんどできない。
本稿では,Contrastive Attention Generative Adversarial Network (CA-GAN) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:06:20 GMT)
Belief-Grounded Networks for Accelerated Robot Learning under Partial
Observability [13.1] 本稿では,BGN(Belief-Grounded Network)と呼ばれる部分観測可能性下での政策学習手法を提案する。
BGNはニューラルネットワークにインセンティブを与え、入力履歴を簡潔に要約する。
他のテスト方法よりも優れており、物理的なロボットに移植された場合、その学習ポリシーはうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:37:00 GMT)
Observations of the nonclassical feature of photon bunching on a beam
splitter using coherent photons along the same input port [12.5] 我々はビームスプリッタ(BS)におけるコヒーレント光子束の実証実験を行った。
2つの出力光子間の一致測定の平均値は50%の速度で光子束の非古典的特徴をもたらす。
量子力学におけるBSの役割を理解するために、光子の波の性質を用いて、この量子的特徴の区別不可能性の起源を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:15:59 GMT)
Multi-Object Tracking and Segmentation with a Space-Time Memory Network [12.4] 提案手法は,トラックレットと時間的ギャップの関連性を改善するために,ワンショット映像オブジェクトセグメンテーションのために開発された時空間メモリネットワークに依存する。
我々は、KITTIMOTSとMOTSChallengeでトラッカーを評価し、HOTAメトリックによるデータアソシエーション戦略の利点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:13:17 GMT)
Likelihood Training of Schr\"odinger Bridge using Forward-Backward SDEs
Theory [11.9] SBの最適化原理が深層生成モデルの近代的な訓練と関係しているかどうかは不明である。
本稿では,フォワード-バックワード微分方程式理論に基づくSBモデルの確率学習のための新しい計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:18:59 GMT)
Generating Multivariate Load States Using a Conditional Variational
Autoencoder [11.6] 本稿では,条件付き可変オートエンコーダ(CVAE)ニューラルネットワークを提案する。
このモデルは与えられた潜在ベクトルの下での出力サンプルの潜時変化を含み、この出力変数のパラメータを共最適化する。
実験により、提案したジェネレータは、他のデータ生成メカニズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:07:04 GMT)
Self-Initiated Open World Learning for Autonomous AI Agents [11.5] 実際にAIエージェントが使われるようになるにつれて、エージェントを完全に自律的にする方法を考える時が来た。
本稿では,自己開始型オープンワールド学習エージェントの構築研究を促進するための,この学習パラダイムの理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:11:02 GMT)
Digital and Physical-World Attacks on Remote Pulse Detection [11.5] リモート光胸腺造影法(remote Photoplethysmography, RPAD)は, 接触センサを必要とせずに反射光からの体積変化を推定する手法である。
本稿では、rビデオ上のデジタルおよび物理領域におけるプレゼンテーション攻撃の最初の例を示す。
本手法は, 3Dプリントマスクに強い周期的パルスを効果的に生成できるので, 医療応用を超えて攻撃が拡大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:41:27 GMT)
PlaneRecNet: Multi-Task Learning with Cross-Task Consistency for
Piece-Wise Plane Detection and Reconstruction from a Single RGB Image [11.2] ピアースワイドな3次元平面再構成は、特に屋内シナリオにおいて、人為的な環境の全体像の理解を提供する。
最新のアプローチは、高度なネットワークアーキテクチャを導入し、セグメンテーションと再構築結果の改善に重点を置いている。
マルチタスク畳み込みニューラルネットワークであるPlaneRecNetのクロスタスク一貫性の強化から始まります。
平面分割と深さ推定の精度を両立させる新しい損失関数(幾何学的制約)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:54:03 GMT)
Off-Dynamics Inverse Reinforcement Learning from Hetero-Domain [11.1] そこで本研究では,実世界の実演を参考に,シミュレータの報酬関数を学習するヘテロドメインからの逆強化学習を提案する。
この手法の背景にある直感は、報酬関数は専門家を模倣するだけでなく、シミュレータと現実世界のダイナミクスの違いに応じて調整された行動を奨励すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:23:15 GMT)
Watermarking Graph Neural Networks based on Backdoor Attacks [10.8] 本稿では,グラフ分類タスクとノード分類タスクの両方に対して,グラフニューラルネットワーク(GNN)のための透かしフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、両方のタスクに対して非常に高い確率(約100ドル)でGNNモデルのオーナシップを検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:59:59 GMT)
SecureBoost+ : A High Performance Gradient Boosting Tree Framework for
Large Scale Vertical Federated Learning [10.7] グラディエントブースティング決定木(GBDT)は、業界で広く使われているアンサンブルアルゴリズムである。
SecureBoostは、クロスサイロのプライバシ保存モデリングで使用される最も一般的なアルゴリズムの1つである。
SecureBoost+は、いくつかの暗号文計算最適化とエンジニアリング最適化を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:49:10 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Online Control of Stochastic Partial
Differential Equations [10.7] 強化学習問題として偏微分方程式を制御する問題を定式化する。
本研究では,高次元状態空間を持つSPDEシステムのオンライン制御のための学習に基づく分散制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:45:50 GMT)
OpenABC-D: A Large-Scale Dataset For Machine Learning Guided Integrated
Circuit Synthesis [10.3] OpenABC-Dは、オープンソースの論理合成ツールを備えたプロトタイプなオープンソース設計によって作成された、大規模でラベル付きデータセットである。
このデータセット上で一般的な学習問題を定義し、既存のソリューションをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:19:19 GMT)
HENet: Forcing a Network to Think More for Font Recognition [10.3] 本稿では,フォント認識タスクを解決するプラグインモジュールを備えた新しいフォント認識器を提案する。
プラグイン可能なモジュールは、最も識別しやすい機能を隠蔽し、HEブロックと呼ばれる類似フォントの難しい例を解決するために、他の複雑な機能を考えるようにネットワークに強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 03:25:47 GMT)
A channel attention based MLP-Mixer network for motor imagery decoding
with EEG [9.4] CNNとその変異体は脳波(EEG)ベースの運動画像(MI)デコードタスクにうまく応用されている。
このような問題に対処するため,脳波を用いたMIデコーディングにおいて,新しいチャネルアテンションベースミキサネットワーク(CAMLP-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:21:33 GMT)
MUGL: Large Scale Multi Person Conditional Action Generation with
Locomotion [9.3] MUGLは、大規模で多様な1対複数対多のポーズベースのアクションシーケンスをロコモーションで生成するための、新しいディープニューラルネットワークモデルである。
我々の制御可能なアプローチは、100以上のカテゴリで、アクションカテゴリによってカスタマイズ可能な可変長世代を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:11:53 GMT)
Privacy-Aware Identity Cloning Detection based on Deep Forest [9.1] このアプローチでは、ソーシャルネットワークから収集されたプライバシに敏感なユーザプロファイルデータと強力なディープラーニングモデルを活用して、クローンID検出を行う。
提案手法は,実世界のデータセット上で,最先端の識別クローン検出技術と,他の一般的な識別不正検出モデルに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:55:52 GMT)
How can classical multidimensional scaling go wrong? [9.0] 多次元スケーリング(cMDS)はユークリッド空間にデータポイントを埋め込む方法である。
埋め込みの質は次元を増すにつれて低下することを示す。
また、この劣化は単純(例えば1-アネレスト近傍)と複雑(例えば多層ニューラルネット)の両方の分類精度をもたらすことも示している。
我々の分析では、行列が$D_l$で、少なくとも元の距離に近い$D_t$を返す新しい効率よく計算可能なアルゴリズムが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:56:33 GMT)
3D-ANAS v2: Grafting Transformer Module on Automatically Designed
ConvNet for Hyperspectral Image Classification [7.9] ハイパースペクトル画像(HSI)分類は意思決定のホットトピックである。
ディープラーニングに基づくHSI分類法は有望な性能を達成した。
HSI分類には、いくつかのニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 11:51:51 GMT)
To Recommend or Not? A Model-Based Comparison of Item-Matching Processes [7.6] 推薦システムは、現代のオンラインプラットフォームの中心であるが、一般的な懸念は、彼らが社会を危険な方向に引っ張っていることだ。
私たちはこの課題に対してモデルベースのアプローチを採用し、比較可能なプロセスモデルの二分法を導入しています。
私たちの重要な発見は、レコメンデーターとオーガニックモデルが、個人レベルと社会的レベルの両方で劇的に異なる結果をもたらすことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:37:56 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5987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） (Thu, 21 Oct 2021 01:26:31 GMT)
Modeling Performance in Open-Domain Dialogue with PARADISE [7.5] 本研究では,実際のユーザと数千の会話に参加した対話システムであるAthenaの性能を予測するためのPARADISEモデルを開発した。
私たちのゴールは、任意のAlexa Prizeシステムの対話選択をリアルタイムで最適化するために使用できる汎用関数を学習することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:17:59 GMT)
Towards Noise-adaptive, Problem-adaptive Stochastic Gradient Descent [7.2] 雑音に対して勾配降下(SGD)を適応させるステップサイズスキームを設計する。
我々は、Nesterov反復によるSGDの$T$反復がほぼ最適であることを示す。
他のステップサイズスキームと比較して、新しい指数的なステップサイズスキームの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:22:14 GMT)
On the coercivity condition in the learning of interacting particle
systems [7.1] 保磁力条件は、学習中に生じる積分核の厳密な正の定性と等価である。
系がエルゴードであるような相互作用関数のクラスに対して、積分核は厳密な正定値であり、従って保磁条件は真であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 05:51:24 GMT)
Learning to Recommend Using Non-Uniform Data [7.0] 過去の購入やレビューに基づく製品のユーザの好みを学習することは、現代のレコメンデーションエンジンの基礎にある。
一部のユーザーは商品を購入したりレビューしたりする傾向があり、一部の製品はユーザーによって購入またはレビューされる傾向にある。
この一様でないパターンは多くの既存のレコメンデーションアルゴリズムのパワーを低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:17:40 GMT)
Towards strong pruning for lottery tickets with non-zero biases [6.9] 宝くじの仮説は、ランダムに深いニューラルネットワークをプルーニングすることで、ディープラーニングに代わる効率的な代替手段が提供されることを約束している。
共通パラメータスキームと存在証明は、勾配バイアスがゼロのネットワークに焦点を当てている。
我々はこれらのスキームと存在証明を非ゼロバイアスに拡張し、ReLUアクティベーション関数に対する明示的な 'looks-linear' アプローチを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:56:04 GMT)
Categorizing Items with Short and Noisy Descriptions using Ensembled
Transferred Embeddings [6.3] Ensembled Transfered Embeddings (ETE)はアイテム分類のための新しい学習フレームワークである。
ETEは,PayPalが提供した大規模実世界のデータセットにおいて,最先端の項目分類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） (Thu, 21 Oct 2021 18:57:40 GMT)
Conditioning of Random Feature Matrices: Double Descent and
Generalization Error [6.2] 複雑性比$fracNm$,$N$がニューロン数で$m$がデータサンプル数である場合、乱数特徴行列は十分に条件付きであることを示す。
また、ランダムな特徴行列を用いた回帰問題に関連するリスクが二重降下現象を示すことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:58:52 GMT)
Pixel-Level Face Image Quality Assessment for Explainable Face
Recognition [5.9] 認識のための顔画像における画素の有効性を決定する画素レベルの顔画像品質の概念を導入する。
本研究では,任意の顔認識ネットワークが与えられた場合,顔画像の画素レベルの品質を評価するためのトレーニング不要なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:12:17 GMT)
A Deep Insight into Measuring Face Image Utility with General and
Face-specific Image Quality Metrics [5.8] 一般的な画像品質のメトリクスは、グローバルなイメージで使用することができ、人間の知覚に関連付けられる。
本研究の結果から,顔用ユーティリティ尺度として特に訓練を受けなくても,学習した画像指標と顔用ユーティリティとの間に明確な相関関係が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 12:56:38 GMT)
Inverse Optimal Control Adapted to the Noise Characteristics of the
Human Sensorimotor System [5.6] 観測行動からコスト関数を推定できる信号依存雑音を用いた逆最適制御を導入する。
我々は、状態と信念状態の進化の確率論的定式化を導出する。
実験者の視点から、状態変数の部分観測可能性にモデルを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:30:14 GMT)
Efficient Robotic Manipulation Through Offline-to-Online Reinforcement
Learning and Goal-Aware State Information [5.6] 本稿では、遷移性能低下を解消するオフラインからオフラインまでの統一的なRLフレームワークを提案する。
目標認識状態情報をRLエージェントに導入することにより,タスクの複雑性を大幅に低減し,政策学習を加速することができる。
本フレームワークは,複数のロボット操作タスクにおける最先端手法と比較して,優れたトレーニング効率と性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 05:34:25 GMT)
Towards Reducing Aleatoric Uncertainty for Medical Imaging Tasks [5.2] 予測の不確かさは、データ(アーキテクチャ)と不正確なモデル推論(エピステミック)におけるノイズやランダム性に起因する可能性がある
本研究では,自己教師型タスクから推定される不確実性を,データ固有のノイズとして解釈する手法を提案する。
本研究は,画像分割作業におけるアレーラティック不確実性を著しく低減する手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:31:00 GMT)
Nonreciprocal light transmission via optomechanical parametric
interactions [5.1] 光信号やマイクロ波信号の非相互伝送は、感度測定を含む様々な応用において不可欠である。
ブルーサイドバンド駆動音を用いた汎用セットアップにおいて,光学的に誘導される方向増幅と分離について検討した。
この非相互デバイスは、光学領域とマイクロ波領域の両方でオプト・メカニカル・セットアップと電気メカニカル・セットアップによって実証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:29:03 GMT)
CLOOB: Modern Hopfield Networks with InfoLOOB Outperform CLIP [5.1] InfoNCEの目的と対照的な学習は、様々な自己指導型学習タスクにおいて非常に成功している。
本稿では,現代のホップフィールドネットワークがInfoLOOBの目的によって学習を促進する「コントラスト・リート・ワン・アウト・ブースト(CLOOB)」を紹介した。
CLOOBは、考慮されたすべてのアーキテクチャとデータセットにわたるゼロショット転送学習において、CLIPを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:50:48 GMT)
A Utility Maximization Model of Pedestrian and Driver Interactions [5.0] 本研究では,道路利用者間の対話行動の詳細を考慮し,実用性,運動プリミティブ,断続的行動決定の原則を適用したモデリングフレームワークを開発する。
これらの現象は、モデルがパラメータを進化させることによって、モデリングフレームワークから自然に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:42:02 GMT)
An Empirical Study on GANs with Margin Cosine Loss and Relativistic
Discriminator [4.9] 我々は、新しい損失関数、すなわちtextitRelativistic Margin Cosine Loss (RMCosGAN)を導入する。
本稿では,RCCosGANと既存の損失関数を比較し,Frechet開始距離とスコアの2つの指標を用いた。
実験の結果,RCCosGANは既存の画像よりも優れており,画像の品質が著しく向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:25:47 GMT)
Cavity Quantum Electrodynamics Effects with Nitrogen Vacancy Center
Spins in Diamond and Microwave Resonators at Room Temperature [4.6] キャビティ量子電磁力学(C-QED)効果は、低温でのマイクロ波共振器におけるダイヤモンド中の窒素空孔中心スピンで実証されている。
室温でのスピンのアンサンブルによる強集合結合と結果のC-QED効果を実現する可能性を示す。
より高い対称性を持つディック状態の集団は、現在入手可能な高品質共振器との強い結合を暗示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:56:17 GMT)
Deep Curriculum Learning in Task Space for Multi-Class Based Mammography
Diagnosis [4.6] フルフィールドデジタルマンモグラフィー(FFDM)の3つのカテゴリを分類するタスク空間におけるエンドツーエンドのカリキュラム学習(CL)戦略を提案する。
具体的には、この3クラス分類をCLの観点から「ハード」タスクとして扱い、否定と悪性の複合グループに対して偽リコールを分類する「より簡単な」サブタスクを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:52:25 GMT)
Robust Edge-Direct Visual Odometry based on CNN edge detection and
Shi-Tomasi corner optimization [4.4] 我々は,CNNエッジ検出とシトマシコーナー最適化に基づく頑健なエッジ指向型ビジュアルオドメトリー(VO)を提案する。
提案手法では, フレーム間の移動誤差を低減するために, 画像からピラミッドの4層を抽出した。
提案手法は,RGB-D TUMベンチマークを用いた高密度直接法,改良されたCannyエッジ検出法,ORB-SLAM2システムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 11:22:34 GMT)
The Effect of Wearing a Face Mask on Face Image Quality [4.2] 本研究では,顔面の装着が顔画像品質に及ぼす影響を,最先端の顔画像品質評価手法を用いて検討する。
顔画像品質に対するマスク効果と、自動システムと人間の専門家による顔認証性能の相関について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:12:21 GMT)
Enhancing the sensitivity of amplification of rotation velocity in
Sagnac's interferometer with biased weak measurement [4.0] 偏りの弱い測定では 従来の測定値よりも高い精度が示されています
本稿では,サニャック干渉計の回転速度をBWMで検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 11:14:23 GMT)
Memory Efficient Adaptive Attention For Multiple Domain Learning [3.9] 新しいドメインでスクラッチからCNNを訓練するには、通常、大量のラベル付き画像と計算が必要である。
これらの要求を減らす方法の1つは、CNNアーキテクチャをモジュール化し、重いモジュールの重みを凍結することである。
近年の研究では、訓練可能なパラメータの数を削減できる代替のモジュラーアーキテクチャとスキームが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:33:29 GMT)
Extraction of Positional Player Data from Broadcast Soccer Videos [3.7] サッカーの試合の放送映像記録から位置データの完全自動抽出のためのパイプラインを提案する。
このシステムは、スポーツフィールド登録、プレーヤー検出、チーム割り当てなど、必要なすべてのサブタスクを統合している。
個々のモジュールとパイプライン全体の総合的な実験的評価が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 12:49:56 GMT)
Automated Scoring System of HER2 in Pathological Images under the
Microscope [3.7] 本稿では,HER2スコアリングガイドラインに厳格に従うHER2自動スコアリングシステムを提案する。
提案システムは、当社のTorough Eyeプラットフォームに組み込み、病院に配備する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 01:38:35 GMT)
Hamiltonian Monte Carlo with Asymmetrical Momentum Distributions [3.6] ハミルトンモンテカルロ (HMC) アルゴリズムに対する新しい収束解析法を提案する。
非対称運動量分布を持つ平らなHMCが重要な自己随伴性要件を破ることを示す。
我々は Alternating Direction HMC (AD-HMC) と呼ばれる改良版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:36:19 GMT)
SLURP: Side Learning Uncertainty for Regression Problems [3.5] 副学習者による回帰不確実性推定のための一般的な手法であるSLURPを提案する。
コンピュータビジョンにおける2つの重要な回帰タスク、すなわち単眼深度と光フロー推定でSLURPをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:50:42 GMT)
LARNet: Latent Action Representation for Human Action Synthesis [3.3] 我々は、人間のアクションビデオを生成するための新しいエンドツーエンドアプローチであるLARNetを提案する。
我々は、推論中に駆動ビデオが不要になるのを避けるために、潜時空間でのアクションダイナミクスを学習する。
提案手法を実世界の4つの行動データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 05:04:32 GMT)
Generative Adversarial Graph Convolutional Networks for Human Action
Synthesis [3.1] 本研究では,人体の運動学を合成する新しいアーキテクチャであるKineetic-GANを提案する。
提案した敵対的アーキテクチャは、局所的およびグローバルな身体運動に対して最大120の異なる動作を条件付けることができる。
実験は3つのよく知られたデータセットで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:01:32 GMT)
Mixer-based lidar lane detection network and dataset for urban roads [3.0] 様々な道路条件下での車線検出は自動運転にとって重要な機能である。
我々はLine Mixer Network(LMN)を提案し、Lidarポイントクラウドから局所的な特徴を抽出し、グローバルな特徴を認識し、レーン線を検出する。
さらに,様々な都市道路条件下で最大6車線を有するライダー,Kレーンに対して,世界初となる大都市レーンデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 10:46:50 GMT)
SymbioLCD: Ensemble-Based Loop Closure Detection using CNN-Extracted
Objects and Visual Bag-of-Words [2.9] ループクロージャ検出は、その局在のドリフトを最小化するSLAMの重要なツールである。
多くの最先端ループクロージャ検出アルゴリズムは、ビジュアルバグ・オブ・ワード(vBoW)を使用している。
我々は,CNN抽出オブジェクトとvBoW特徴の両方を利用した新しいアンサンブルベースのLCDであるSymbioLCDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:34:57 GMT)
Fourier Neural Networks for Function Approximation [2.8] ニューラルネットワークが普遍近似器であることは広く証明されている。
特に、狭いニューラルネットワークが、ディープニューラルネットワークによって実装されている関数を近似するために、ネットワークは指数関数的に多数のニューロンを取ることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:30:26 GMT)
Heritability in Morphological Robot Evolution [2.7] 遺伝性の生物学的概念を導入し,遺伝子型変異による表現型変異の量を把握する。
解析では,2つの異なるエンコーディングから進化した第1世代のロボットの遺伝性を測定した。
遺伝性は遺伝子型と表現型との関係をよりよく理解するための有用なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:58:17 GMT)
Steady-state phases of dissipative spin-1/2 XYZ model with frustrated
interaction [2.7] 定常状態特性を決定する上では,次のアレスト-隣り合う相互作用が重要な役割を担っていることを示す。
グッツウィラー平均場分解により、反強磁性負の定常相が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 01:41:05 GMT)
Using NASA Satellite Data Sources and Geometric Deep Learning to Uncover
Hidden Patterns in COVID-19 Clinical Severity [2.7] 我々は、エアロゾル光学深度(AOD)、温度、相対湿度に関するNASAの衛星データセットを、まだ広くは公開していない。
新型コロナウイルスのバイオサーベイランスにおけるこれらの新しいデータの有用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 01:48:59 GMT)
One-Shot Transfer Learning of Physics-Informed Neural Networks [2.6] 本稿では,通常の微分方程式と偏微分方程式の両方の線形系に対して,一発の推論結果をもたらす伝達学習PINNの枠組みを提案する。
これは、多くの未知の微分方程式に対する高精度な解は、ネットワーク全体を再訓練することなく瞬時に得られることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:14:58 GMT)
Augmenting Knowledge Distillation With Peer-To-Peer Mutual Learning For
Model Compression [2.5] 相互学習(ML)は、複数の単純な学生ネットワークが知識を共有することで恩恵を受ける、代替戦略を提供する。
そこで本研究では,KDとMLを併用して,より優れたパフォーマンスを実現する,単教師多学生フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:59:31 GMT)
Towards modelling hazard factors in unstructured data spaces using
gradient-based latent interpolation [2.4] 生存分析(SA)における深層学習の適用は、従来の生存法では珍しい非構造的・高次元データ型を利用する機会を与える。
これにより、デジタルヘルス、予測保守、チャーン分析などの分野の手法を進歩させることができる。
本研究では,1)生存目標を持つマルチタスク可変オートエンコーダ (VAE) と,2) 元のデータ空間における危険因子をモデル化可能な新しい手法HazardWalkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:46:03 GMT)
A Survey on Methods and Metrics for the Assessment of Explainability
under the Proposed AI Act [2.3] この研究は、そのようなメトリクスがAI法へのコンプライアンスを容易にするために持つべき要件を特定する。
我々の分析は、提案されたAI法によって支持される説明可能性を測定するためのメトリクスは、リスクに焦点をあて、モデルに依存しず、目標を意識し、理解され、アクセス可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:27:24 GMT)
From climate change to pandemics: decision science can help scientists
have impact [2.3] 意思決定科学は、エビデンスに基づく経営戦略の特定を目的としている。
数学的モデリング、ステークホルダーの価値観、意思決定を支援するための論理的制約が組み合わさる。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、数学的モデルを公共の場に押し込んだが、それはモデリングが意思決定に影響を及ぼす無数の例の1つだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:17:44 GMT)
Survival-oriented embeddings for improving accessibility to complex data
structures [2.2] 本稿では、生存分析の文脈における深層ニューラルネットワークの直接解釈を支援するハザード規則化変分オートエンコーダを提案する。
肝腫瘍患者の腹部CT検査と生存時間について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:38:08 GMT)
SMOF: Squeezing More Out of Filters Yields Hardware-Friendly CNN Pruning [2.1] SMOFと呼ばれるCNNプルーニングフレームワークを開発し、カーネルサイズとフィルタチャネル数の双方を削減し、フィルタの出力を増やす。
SMOFは、カスタマイズされた低レベル実装なしで標準的なハードウェアデバイスに親しみやすい。
また、様々なCNN構造やモバイルデバイス向け汎用プロセッサに関する広範な実験を通じて、これらの主張を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:58:20 GMT)
On the properties of some low-parameter models for color reproduction in
terms of spectrum transformations and coverage of a color triangle [2.1] 色再現問題に対する古典的なアプローチの1つは、低スペクトルモデルを使用することである。
このアプローチの強みは、モデルが持つべきプロパティのセットを選択する能力である。
これはスペクトルモデルの様々な性質の理論的なサブストラテジである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:29:46 GMT)
Deep Generative Models in Engineering Design: A Review [1.9] 本稿では,工学設計におけるDeep Generative Learningモデルのレビューと分析を行う。
最近のDGMは、構造最適化、材料設計、形状合成といった設計応用において有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 02:50:10 GMT)
Utilizing Redundancy in Cost Functions for Resilience in Distributed
Optimization and Learning [1.8] 本稿では,サーバアーキテクチャにおけるレジリエントな分散最適化と機械学習の問題について考察する。
システムはサーバと複数のエージェントから構成され、各エージェントはローカルなコスト関数を持つ。
エージェントのいくつかが非同期で、/またはビザンティンの欠陥がある場合を考えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 02:41:19 GMT)
Variational Predictive Routing with Nested Subjective Timescales [1.6] 本稿では,時間的階層に潜む映像の特徴を整理するニューラル推論システムである変動予測ルーティング(PRV)を提案する。
VPRはイベント境界を検出し、時間的特徴を分散させ、データの動的階層に適応し、未来の正確な時間に依存しないロールアウトを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:12:59 GMT)
Interpretable Machine Learning for Resource Allocation with Application
to Ventilator Triage [1.5] 不足する救命資源をトリアージするための明確なガイドラインは、透明性、信頼、一貫性を促進するために設計されなければならない。
我々はマルコフ決定プロセスのポリシーに基づく解釈可能なトリアージガイドラインを計算するための新しいデータ駆動モデルを提案する。
人工呼吸器の不足に伴う過度の死亡件数は,我々の方針により著しく減少する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:04:59 GMT)
Guess what? You can boost Federated Learning for free [1.3] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスの計算能力(通常は携帯電話)を利用して、データ生成場所を保ちながらプライバシに対処する。
FLは、アイテムレコメンデーション、仮想キーボード、テキスト自動補完サービスを改善するために、主要なサービスプロバイダによって使用されている。
本稿では,Gues and LearnアルゴリズムであるGeLを紹介し,各クライアントのモデル更新を推測することで収束を著しく高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:23:04 GMT)
Ethics-Based Auditing of Automated Decision-Making Systems: Nature,
Scope, and Limitations [1.3] タスクを自動意思決定システム(ADMS)に委譲することは、効率を改善し、新しいソリューションを可能にする。
例えば、ADMSは差別的な結果を生み出し、個人のプライバシーを侵害し、人間の自己決定を損なう可能性がある。
したがって、倫理的な方法でADMSを設計し、デプロイするのに役立つ新しいガバナンスメカニズムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:51:28 GMT)
Cortico-cerebellar networks as decoupling neural interfaces [1.2] 脳は信用代入問題を著しく解決する。
ニューラルネットワークにまたがってクレジットを割り当てるには、原則として、特定のニューラルネットワーク計算が完了するのを待つ必要がある。
ディープラーニングの手法は、フォワードとフィードバックのフェーズの両方で、同様のロックの制約に悩まされる。
そこで本研究では、大脳皮質がDNIと同様のロック問題を解くのに役立つ特化脳野である小脳を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 22:02:38 GMT)
A Python Package to Detect Anti-Vaccine Users on Twitter [1.2] 反ワクチン主義は、最近オンラインで共有されている反ワクチン主義の物語によって推進されている。
我々は、Twitterのプロフィールを分析できるPythonパッケージを導入し、そのプロファイルがワクチンに対する感情を広める可能性を評価する。
我々はこのようなユーザーのデータを利用して、抗ワクチンスプレッシャーの道徳的特徴と感情的特徴を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:59:25 GMT)
Graph minor embedding of degenerate systems in quantum annealing [1.0] 量子アニールにグラフを埋め込むと、サンプリング結果に偏りが生じる。
本研究では, 摂動理論を用いて, 劣化問題におけるサンプリング結果に及ぼす埋込み過程の影響を実証し, 詳細を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:52:32 GMT)
Reinforcement Learning Based Optimal Camera Placement for Depth
Observation of Indoor Scenes [0.9] 本稿では,強化学習に基づく屋内シーンの深度観察のためのオンラインソリューションを提案する。
実験結果から,提案システムでは,10シーン中7シーンにおいて,より低い深度観察誤差が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 12:47:47 GMT)
Statistical Finite Elements via Langevin Dynamics [0.9] 我々はLangevin dynamics を用いて statFEM forward problem を解き、Unadjusted Langevin algorithm (ULA) の有用性について研究する。
ULAはMetropolis-free Markov chain Monte Carlo sampler(英語版)であり、この他の難解な指標のサンプルベースの特徴付けを構築する。
我々は,Kulback-Leibler 分岐における先行および後続の収束,および Wasserstein-2 におけるプリコンディショニングの効果を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:30:41 GMT)
Learning to run a power network with trust [0.8] 我々は,このループを人間とみなし,この問題に対する独自の定式化を提案する。
まず,提案手法が信頼性の低いエージェントを前もって操作者アラームに送信する能力を持つエージェントを前進させる。
我々は、オペレーターが利用できる注意をアラームの送信時に減少する予算としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:57:47 GMT)
Model-based Reinforcement Learning for Service Mesh Fault Resiliency in
a Web Application-level [0.8] サービスメッシュのフォールトレジリエンスに対するモデルベース強化学習ワークフローを提案する。
我々のアプローチは、Webアプリケーションレベルで最も重要なフォールトレジリエンス動作の予測を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 23:30:40 GMT)
User-friendly introduction to PAC-Bayes bounds [0.7] 統計的学習理論では、手続きの一般化能力(PAC-Bayesian あるいは PAC-Bayes bounds)を理解するために設計された一連のツールが存在する。
例えば、B. Guedj氏、F. Bach氏、P. Germain氏による"PAC-Bayesian trend and insights"というワークショップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:50:05 GMT)
Quantum error-correcting codes and their geometries [0.6] 本稿では,量子誤り訂正の数学的および幾何学について紹介する。
量子符号は、まず量子ビット安定化器符号、次に量子ビット非安定化器符号、そして最後に局所次元の高い符号である。
これにより、コードのパラメータを効率的に推論し、同じパラメータを持つコード間で等価性を推論し、特定のパラメータの有効性を推論するのに有用なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:22:28 GMT)
$l_{1}$ norm of coherence is not equal to its convex roof quantifier [0.6] 広く使われているコヒーレンス測度に対して、$l_1$ のコヒーレンスノルム$C_l_1$ に対して、$C_l_1neq overlineC_l_1$ が成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:34:25 GMT)
Quantumness Beyond Entanglement: The Case of Symmetric States [0.4] 我々は、すべての物理的に関係のあるモーダル分解の平均を通して量子性の存在を証明している。
SU(2)-コヒーレント状態は最小量子性を持つが、反対極性状態は最大に広がるマヨラナ星座を持つ状態に居住する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:00:00 GMT)
FDGATII : Fast Dynamic Graph Attention with Initial Residual and
Identity Mapping [0.4] 本稿では,注目機構が選択情報に注目する能力に触発された新しいグラフニューラルネットワークFDGATIIを提案する。
FDG ATII は設計において本質的に並列化可能であり、操作ではホイット効率がよい。
FDG ATII は GAT と GCN をベースとしたベンチマークにおいて,完全教師付きタスクの精度と性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:19:17 GMT)
Experience of Teaching Data Visualization using Project-based Learning [0.3] 学生が目標を達成するために必要な場合、どのインプットが提供されたかを示す。
学生が目標を達成するのに役立つツールについて議論し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:47:34 GMT)
Physical Side-Channel Attacks on Embedded Neural Networks: A Survey [0.3] ニューラルネットワーク(NN)は、あらゆる種類の現実世界のアプリケーションを変換することによって、IoTシステムにおいてユビキタスになることが期待されている。
組み込みNN実装は、Side-Channel Analysis (SCA)攻撃に対して脆弱である。
本稿では,マイクロコントローラおよびFPGA上での組込みNNの実装に対して,最先端の物理的SCA攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:18:52 GMT)
Efficient Decoding of Surface Code Syndromes for Error Correction in
Quantum Computing [0.1] 本稿では,2レベル(低レベル,高レベル)のMLベースの復号法を提案し,第1レベルが物理量子ビット上の誤りを訂正し,第2レベルが既存の論理的誤りを訂正する。
その結果,提案手法は擬似閾値としきい値のそれぞれ$sim10倍,$sim2倍の値が得られることがわかった。
より高度な訓練/テスト時間を持つMLモデルの使用は、デコーダの性能に大きな改善をもたらすものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:54:44 GMT)
Efficient and Robust Mixed-Integer Optimization Methods for Training
Binarized Deep Neural Networks [0.1] 二元活性化関数と連続または整数重み付きディープニューラルネットワーク(BDNN)について検討する。
BDNNは、古典的な混合整数計画解法により、大域的最適性に解けるような、有界な重み付き混合整数線形プログラムとして再構成可能であることを示す。
トレーニング中にBDNNの堅牢性を強制するロバストモデルが初めて提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:02:58 GMT)
Super-resolution of multiphase materials by combining complementary 2D
and 3D image data using generative adversarial networks [0.0] 本稿では,一対の異なる相補的画像技術からの情報を組み合わせる手法を提案する。
具体的には,超解像,スタイル転送,次元展開を実現するために,深層畳み込み生成対向ネットワークを用いる。
提案手法の精度に自信を持ち,リチウムイオン電池電極の実際のデータ対に適用することで,そのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:07:57 GMT)
Self-Supervised Visual Representation Learning Using Lightweight
Architectures [0.0] 自己教師付き学習では、マシンによってアノテーションが生成されるデータセットを使用して、プレテキストタスクを解決するためにモデルが訓練される。
我々は、画像データから特徴を抽出する最も顕著な前文タスクを批判的に検討する。
我々は、他の全てのパラメータを均一に保ちながら、様々な自己監督技術の性能について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:13:10 GMT)
Self-Supervised Monocular Scene Decomposition and Depth Estimation [0.0] 自己教師付き単眼深度推定アプローチは、シーン内で独立して動くオブジェクトを無視したり、それらを識別するために別のセグメンテーションステップを必要とする。
我々は,モノクルビデオから深度と移動物体のセグメントを接地木ラベルを使わずに共同で推定するMonoDepthSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:03:08 GMT)
Screening the Coulomb interaction leads to a prethermal regime in
two-dimensional bad conductors [0.0] 本研究では,Si中の2つの乱れた2次元電子系における電子密度の急激な変化にともなう非平衡ダイナミクスについて検討した。
低誘電率のn_mathrms$では、長距離クーロン相互作用を持つデバイスでは力学がガラス色であるが、スクリーニングされたクーロン相互作用の場合、熱化は不均一に遅くなる。
以上の結果から、2次元電子系におけるMBL相は相互作用範囲を調整し、実際の物質における熱化とMBLの分解のさらなる研究の道を開くことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:41:54 GMT)
Scalable Neural Decoder for Topological Surface Codes [0.0] 本稿では,雑音およびシンドローム測定誤差を考慮に入れた安定化符号群に対するニューラルネットワークに基づくデコーダを提案する。
重要なイノベーションは、エラーシンドロームを小さなスケールで自動デコードすることである。
このような前処理によって,実用アプリケーションにおいて最大2桁の誤差率を効果的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:02:46 GMT)
RoMA: a Method for Neural Network Robustness Measurement and Assessment [0.0] ロバストネス測定・評価(RoMA)と呼ばれる新しい統計手法を提案する。
RoMAは、ランダムな入力摂動が誤分類を引き起こす可能性を決定する。
この研究を通じて得られた興味深い洞察の1つは、分類ネットワークにおいて、異なる出力ラベルが全く異なる堅牢性レベルを示すことができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 12:01:54 GMT)
Repulsive Casimir-Polder potentials of low-lying excited states of a
multilevel alkali-metal atom near an optical nanofiber [0.0] 光学ナノファイバー近傍の多層アルカリ金属原子のカシミール・ポルダーポテンシャルについて検討した。
負で魅力的な基底状態のポテンシャルとは異なり、低い励起状態のポテンシャルは正の値を取る可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:08:19 GMT)
Rehabilitating Isomap: Euclidean Representation of Geodesic Structure [0.0] 我々は、イソマプが測地構造のユークリッド表現を構成するものとしてよりよく理解されていると論じる。
我々は、Isomapの理性を再考し、Isomapが何をしているのか、そうでないのかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:09:51 GMT)
Qubit-based momentum measurement of a particle [0.0] フォン・ノイマンのアプローチは、測定装置を表すポインタを量子力学に含む。
このようなポインターを量子ビットでモデル化し、古典的な飛行時間アレンジメントに類似して自由粒子に結合する。
対応するハイゼンベルク力学は、期待値が粒子の運動量分布を再構成することのできるポインター可観測物に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 11:56:56 GMT)
Qubit teleportation between non-neighboring nodes in a quantum network [0.0] 将来の量子インターネットアプリケーションは、ネットワーク間で量子情報を共有する能力からパワーを得る。
ここでは、量子ネットワーク内の非隣接ノード間の量子テレポーテーションを実現する。
テレポーターの準備が成功すれば、任意のクビット状態が古典的境界を超える忠実度でテレポートできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Quantum-limited determination of refractive index difference by means of
entanglement [0.0] 低コヒーレンスなHong-Ou-Mandel干渉法に基づく量子光学的手法を用いて屈折率差の測定を行う。
この方法で到達した精度向上は、単一光子干渉法に基づく古典的手法でベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:07:27 GMT)
Quantum measurement with recycled photons [0.0] 強磁性球共振器(FSR)と一体化した光干渉計を用いたデバイスについて検討する。
磁気光学カップリングは、干渉計とFSRに注入される光パルス間の絡み合いを操作する装置として用いられる。
提案した実験は、測定プロセスに関連する量子から古典への遷移についての洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:29:58 GMT)
Quantum field theories, Markov random fields and machine learning [0.0] 偏微分ユークリッド場の理論がマルコフ確率場の数学的枠組みの中でどのように再キャストされるかについて議論する。
具体的には、平方格子上の$phi4$スカラー場の理論がハマーズリー・クリフォードの定理を満たすことを示す。
次に、$phi4$の機械学習アルゴリズムの確率分布とターゲット確率分布との非対称距離の最小化に関連するアプリケーションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:50:33 GMT)
Quantum correlations of localized atomic excitations in a disordered
atomic chain [0.0] 原子導波路インタフェースは、重要な光と長距離の光の相互作用を媒介する。
我々は,強い位置障害下での原子励起の励起局在について理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:49:08 GMT)
Principal Component Analysis versus Factor Analysis [0.0] 本稿では、主成分分析(PCA)と因子分析(FA)の両方に関連する選択問題について論じる。
因子数と主成分数を決定するための新しい基準について論じる。
この基準に適合するFAの因子数を決定するための効率的なアルゴリズムも提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:43:00 GMT)
Power Transformer Fault Diagnosis with Intrinsic Time-scale
Decomposition and XGBoost Classifier [0.0] 電力変圧器故障診断のための内在時間分解法(ITD)を提案する。
提案手法は,従来の手法よりも95%以上の精度,高感度,F1スコアを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 20:36:38 GMT)
Pattern formation in one-dimensional polaron systems and temporal
orthogonality catastrophe [0.0] 近年の研究では、ボース・ポーラロンの基底状態を定量的に記述するために、2体以上の入浴不純物相関が重要でないことが示されている。
我々はグロス・アンサッツ(Gross Ansatz)アプローチを用いて、同質な一次元ボース・ポーラロンの定常的および動的性質を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:20:12 GMT)
Modeling the AC Power Flow Equations with Optimally Compact Neural
Networks: Application to Unit Commitment [0.0] 本稿では,電力流方程式を十分に高精度に表現できる「最適コンパクト」NNの訓練手法を開発する。
この結果, NNモデルの方がDCと線形化電力フローの双方よりも, 難解な最適化問題に埋め込まれた場合の方が表現力が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:51:43 GMT)
ML with HE: Privacy Preserving Machine Learning Inferences for Genome
Studies [0.0] 本研究は, ホモモルフィック暗号を用いたセキュアなマルチラベル腫瘍分類法を提案する。
2つの異なる機械学習アルゴリズム、SVMとXGBoostは、異なる腫瘍タイプの暗号化ゲノムデータを分類するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:28:02 GMT)
Local-dimension-invariant Calderbank-Shor-Steane Codes with an Improved
Distance Promise [0.0] 2N,2N-1-2N,geq 3]]_q$ for any choice of prime $q$ and natural number $N$。
これは局所次元不変符号(LDI)の技法を用いて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 22:45:51 GMT)
Individualized Decision-Making Under Partial Identification: Three
Perspectives, Two Optimality Results, and One Paradox [0.0] 我々は,未測定の共起に直面した場合には,部分的識別を用いて個別の意思決定を行なわなければならないと論じる。
我々は、部分的識別と古典的決定理論の下で、個別化意思決定との公式なリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:15:35 GMT)
Improving the Deployment of Recycling Classification through Efficient
Hyper-Parameter Analysis [0.0] 本稿では,協調的なリサイクル分類モデルであるWasteNetのより効率的なバージョンを開発する。
新たに開発されたモデルは、テストセット精度95.8%、実際の単語精度95%、オリジナルよりも14%向上した。
私たちの加速パイプラインは、Jetson Nano組み込みデバイスで毎秒750%から24パーセントの速度でモデルスループットを向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 10:42:14 GMT)
Hybrid quantum-classical optimization for financial index tracking [0.0] 金融指標の追跡は、指標に含まれる証券のサブセットに投資することで、そのリターンの軌道を適切に定義された時間帯で再現することにつながる。
数十または数百の資産からなる中程度の大きな指標であっても、最適な資産の組み合わせを選択することは、難しい重み付けの難しい問題となる。
我々は, 基数制約を受ける資産の重み付けされた組み合わせを見つけるために, プルーニングアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:23:37 GMT)
High-resolution rainfall-runoff modeling using graph neural network [0.0] 本研究では,高分解能降水データから空間情報をフル活用する新しい深層学習モデルを提案する。
GNRRMは過度に適合せず、モデル性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:12:02 GMT)
Grover's Algorithm with Diffusion and Amplitude Steering [0.0] 多次元ヒルベルト空間の任意の部分空間を探索するグロバーアルゴリズムの一般化を提案する。
また、データベース要素間の高次相関を考慮に入れた一般化Groverのアルゴリズムを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:15:32 GMT)
Fast Graph Sampling for Short Video Summarization using Gershgorin Disc
Alignment [0.0] 高速グラフサンプリングの最近の進歩を利用して,短い動画を複数の段落に効率よく要約する問題について検討する。
実験結果から,本アルゴリズムは最先端の手法と同等の映像要約を実現し,複雑さを大幅に低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:43:00 GMT)
Emergent gauge symmetries -- making symmetry as well as breaking it [0.0] ゲージ対称性は粒子物理学の相互作用を決定する上で重要な役割を果たす。
高温超伝導体、弦-ネット凝縮、超流動He-3のA相で発生する。
本稿では、粒子物理学における創発的ゲージ対称性に関する最近の考察について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:15:33 GMT)
Dynamical systems with benign ghosts [0.0] 我々は、ハミルトニアンが非正定値運動項を含む有限次元および無限次元ゴーストライデン力学系を考える。
我々は、幽霊が良性である3種類のシステムの存在、すなわち時間内に進化が無制限であるシステムの存在を指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 14:37:05 GMT)
Detection of Driver Drowsiness by Calculating the Speed of Eye Blinking [0.0] そこで我々は,視線点滅率に基づく眠気の簡易リアルタイム検出システムについて検討した。
目が点滅する速度が、経験的に決められた閾値を下回ると、システムはアラームを起動する。
顔がカメラに向けられた場合、このシステムはうまく機能するが、頭部が大きく傾くと信頼性が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:02:05 GMT)
Detecting Important Patterns Using Conceptual Relevance Interestingness
Measure [0.0] 本稿では,概念関連性(CR)スコア(Conceptual Relevance)について紹介する。
概念的な観点から、最小限のジェネレータは、関連する概念意図に関する重要な情報を提供する。
そのため、CRインデックスは概念的に関係のある属性の量と概念意図ごとに最小のジェネレータの数の両方を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:45:01 GMT)
Degree-Based Random Walk Approach for Graph Embedding [0.0] 計算量が少なく,ノード接続性に配慮した一様サンプリング手法を提案する。
提案アルゴリズムの利点は,大規模グラフに適用した場合にさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:16:16 GMT)
DeLag: Detecting Latency Degradation Patterns in Service-based Systems [0.0] DeLagは,サービスベースシステムの性能問題を診断するための,新しい自動検索ベースのアプローチである。
DeLagは精度、リコール、相似性を最適化しながら、複数のレイテンシパターンを同時に検索する。
我々のアプローチは、最先端の3つのアプローチと汎用機械学習クラスタリングアルゴリズムよりも、より優れた、より安定した効果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:59:32 GMT)
Data splitting improves statistical performance in overparametrized
regimes [0.0] 分散学習は、複数のコンピューティングデバイスを活用することで、全体的なトレーニング時間を短縮する一般的な戦略である。
この状態において、データの分割は正規化効果があり、統計性能と計算複雑性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 08:10:56 GMT)
Coherent current correlations in a double-dot Cooper pair splitter [0.0] これらの研究は、全バイアス電圧範囲におけるノイズパワースペクトルに焦点を当てている。
特に、大きな電圧制限ショットノイズが支配的であり、そのスペクトルは共鳴レベル間電流相関に関連する2つの異常なサイドディップを示す。
線形応答限界では、クロスとオートカレント相関の異なる干渉パターンを示す周波数依存性のアプタンスを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:32:47 GMT)
Center Loss Regularization for Continual Learning [0.0] 一般的に、ニューラルネットワークには、さまざまなタスクを逐次学習する能力がない。
提案手法では,従来のタスクに近い新しいタスクの表現を投影することで,古いタスクを記憶する。
提案手法は,最先端の継続的学習手法と比較して,スケーラブルで効果的で,競争力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:46:44 GMT)
Can Q-learning solve Multi Armed Bantids? [0.0] 現在の強化学習アルゴリズムでは,マルチアーマッド・バンディット問題を解くことができないことを示す。
これはポリシー間の差異が原因であり、2つの問題を引き起こす。
本稿では,アダプティブ・シンメトリ・リワード・ノーミング(ASRN)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:08:30 GMT)
CaloFlow II: Even Faster and Still Accurate Generation of Calorimeter
Showers with Normalizing Flows [0.0] 近年,正規化フローに基づくGEANT4カロリーシャワーエミュレーションのための高忠実度生成モデルであるCaloFlowを紹介した。
ここでは、元のフレームワークの改善であるCaloFlow v2を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:00:04 GMT)
Bristle: Decentralized Federated Learning in Byzantine, Non-i.i.d.
Environments [0.0] Federated Learning(FL)は、プライバシフレンドリーな機械学習の一種で、デバイスが自身のプライベートデータ上でモデルをローカルにトレーニングし、通常、モデル更新をサーバと通信する。
分散FL(DFL)では、ピアが互いにモデル更新を通信する。
本稿では、学習アプリケーションと分散ネットワーク層の間のブリッスルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 09:20:48 GMT)
Bounds on charging power of open quantum batteries [0.0] 我々は、幾何学的観点から、オープン量子電池のパワーの基本的な境界について研究する。
以上の結果から, 保存された作業量と対応するパワーの最大値は, 非マルコフ政権において達成されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 17:31:41 GMT)
Bayesian Meta-Learning Through Variational Gaussian Processes [0.0] ガウス過程に基づくメタラーニングを拡張し、高品質で任意のガウス的でない不確実性予測を可能にする。
提案手法は,既存のベイズメタラーニングベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 10:44:23 GMT)
Barriers and Dynamical Paths in Alternating Gibbs Sampling of Restricted
Boltzmann Machines [0.0] 本研究は,AGS(Alternating Gibbs Sampling)の性能について,解析的に抽出可能なモデルを用いて検討する。
AGSは従来のメトロポリス・ハスティングス(MH)より効率が良くないことを示す。
私たちは、機械学習でよく知られるBarsとStripesとMNIST、いわゆるLattice Proteinsという3つのデータセットについて、我々の研究結果を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:39:00 GMT)
Aware Adoption of AI: from Potential to Reusable Value [0.0] AIコンテキストにおける価値の概念を扱うための多次元フレームワークを導入する。
ビッグデータは、ビッグデータの本質的な性質ではなく、価値の区別された次元(特性)を表す。
我々は、人間と人工知能の関係を調べるために、知識の状態の整合性の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 21:18:21 GMT)
Autonomous Dimension Reduction by Flattening Deformation of Data
Manifold under an Intrinsic Deforming Field [0.0] データ多様体の自律的変形により,データセットの次元減少(DR)法を提案する。
データ多様体の平坦化は、データポイント間の弾力的かつ反発的な相互作用の下での創発的挙動として達成される。
提案手法は,次元減少に関する新しい幾何学的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 07:20:23 GMT)
Augmenting the Sensing Performance of Entangled Photon Pairs through
Asymmetry [0.0] 本研究では, 量子非線形干渉計における非対称検出, 刺激, 損失の理論的および実験的解析を行った。
本研究により,絡み合ったペアの直接検出に依存するセットアップの性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 16:55:16 GMT)
Applying Second-Order Quantifier Elimination in Inspecting G\"odel's
Ontological Proof [0.0] フォーミュラマクロは複雑な公式やタスクを構成するのに使用される。
G"odelの存在論的証明とバリエーションは形式化され、自動ツールで分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 12:50:23 GMT)
Analysis of memory consumption by neural networks based on
hyperparameters [0.0] 本稿では,ディープラーニングモデルの学習中にメモリ消費の総括分析を行う。
ハイパーパラメータの変化と隠蔽層の数はこの提案手法で考慮された変数である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:49:44 GMT)
An Empirical Evaluation of Time-Series Feature Sets [0.0] 7つの異なる機能セットを使用して、機能に関する時系列問題を解決することができる。
ここでは、これらの集合を計算速度で比較し、それぞれに含まれる特徴の冗長性を評価し、それらの重なり合いと冗長性を評価する。
機能セットは、1000サンプルのシリーズでノートパソコンの1機能当たりの計算時間において、桁違いに異なることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 06:06:46 GMT)
An EMD-based Method for the Detection of Power Transformer Faults with a
Hierarchical Ensemble Classifier [0.0] 希釈ガス分析(DGA)データから変圧器断層を検出するための経験的モード分解法を提案する。
提案手法は, 変圧器断層の検出において90%以上の感度と精度が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 19:49:35 GMT)
An Adaptive Digital Autopilot for Fixed-Wing Aircraft with Actuator
Faults [0.0] 本稿では,固定翼航空機の適応型デジタルオートパイロットを開発する。
性能を固定ゲインオートパイロットと比較する。
シミュレーションでテストし、その結果の性能改善について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:17:36 GMT)
Adaptive Learning on Time Series: Method and Financial Applications [0.0] 適応学習(Adaptive Learning)は、複数の予測地平線を越えたS&P 500リターンの予測に使用しています。
アダプティブ・ラーニング・モデルは、パラメトリック・モデルの最も優れたものが後部モデルと同等である。
本稿では,2020年の市場崩壊における学習成果の財務的応用と学習体制の解釈について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 13:59:54 GMT)
Active resonator depletion with short microwave pulses [0.0] モデルの枠組み内でパルスの振幅と位相を最適に一致させる条件について議論する。
入力出力形式におけるパルスと過渡ダイナミクスの扱いについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 15:01:37 GMT)
A Real-Time Energy and Cost Efficient Vehicle Route Assignment Neural
Recommender System [0.0] 本稿では,エネルギーとコストの基準に基づいて車両をルートに割り当てるニューラルネットワークレコメンデータシステムを提案する。
我々は、与えられた経路上での様々な候補車両のエネルギー消費量を効率的に推定するために、機械学習に基づくアプローチを採用する。
完全なレコメンデーションロジックが開発され、各ルートに対してリアルタイムに最適な割り当てが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 04:17:35 GMT)
A Machine Learning Framework Towards Transparency in Experts' Decision
Quality [0.0] 多くの重要な設定において、専門家の意思決定の質の透明性は、専門家の判断を評価するための根拠となる真理のデータがコストが高く、限られた一連の決定のためにのみ利用できるため、めったに不可能である。
まず、この設定で専門家の判断精度を推定し、それに対応するための機械学習ベースのフレームワークを開発するという問題を定式化する。
本手法は, 労働者の過去の意思決定に関する豊富な歴史的データと, 根拠となる真理情報による意思決定事例の不足を効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 18:50:40 GMT)
A First Polynomial Non-Clausal Class in Many-Valued Logic [0.0] 正規多値ホーン非クラウサル類(英: regular many-valued Horn Non-Clausal class、RH)は命題論理において最も効率的である。
正規非正則単位分解(RUR-NC)は命題論理において最も効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 00:00:46 GMT)
A Fast Location Algorithm for Very Sparse Point Clouds Based on Object
Detection [0.0] 特徴点の少ない状況下で,画像オブジェクト検出によって対象物を素早く検出するアルゴリズムを提案する。
スマートフォンを持って手動で設計したシーンで実験を行い,提案手法の高精度な位置決め速度と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Oct 2021 05:17:48 GMT)