How and When Adversarial Robustness Transfers in Knowledge Distillation? [137.1] 本稿では,教師モデルから学生モデルへの知識蒸留(KD)における対向ロバスト性の移行について検討する。
我々は,標準的なKDトレーニングが対向的堅牢性を維持するのに失敗することを示すとともに,KDIGA(入力勾配アライメント)を併用したKDを提案する。
特定の前提の下では、提案したKDIGAを用いた学生モデルは、少なくとも教師モデルと同じ確証された堅牢性を達成することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:30:53 GMT)
C-Planning: An Automatic Curriculum for Learning Goal-Reaching Tasks [133.4] ゴール条件強化学習は、ナビゲーションや操作を含む幅広い領域のタスクを解決できる。
本研究では,学習時間における探索を用いて,中間状態を自動生成する遠隔目標獲得タスクを提案する。
E-stepはグラフ検索を用いて最適な経路点列を計画することに対応し、M-stepはそれらの経路点に到達するための目標条件付きポリシーを学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:05:31 GMT)
SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity [113.0] 視覚変換器(ViT)は、パッチワイド画像トークン化と自己認識によって、様々な視覚認識タスクの最先端を推し進めている。
線形複雑度で自己注意を近似する様々な試みが自然言語処理で行われている。
これらの制限は、近似中にソフトマックスの自己注意を維持することに根ざしている。
ソフトマックスフリー変圧器(SOFT)を初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:57:29 GMT)
Exemplar Fine-Tuning for 3D Human Model Fitting Towards In-the-Wild 3D
Human Pose Estimation [107.1] 3次元の地平線アノテーションを持つ大規模な人的データセットは、野生では入手が困難である。
既存の2Dデータセットを高品質な3Dポーズマッチングで拡張することで、この問題に対処する。
結果として得られるアノテーションは、3Dのプロシージャネットワークをスクラッチからトレーニングするのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 02:55:04 GMT)
Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized
Communication and Resources [98.2] 協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。
無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。
提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:25:57 GMT)
Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid
Precoding [94.4] 本研究では,ミリ波(mmWave)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのエンドツーエンドの深層学習に基づくジョイントトランスシーバ設計アルゴリズムを提案する。
我々は受信したパイロットを受信機でフィードバックビットにマッピングし、さらに送信機でハイブリッドプリコーダにフィードバックビットをマッピングするDNNアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:49:02 GMT)
Pseudo Supervised Monocular Depth Estimation with Teacher-Student
Network [90.2] 疑似監視機構に基づく新しい教師なし深度推定手法を提案する。
これは、教師なしおよび教師なしの単分子深度推定の利点を戦略的に統合する。
実験の結果,提案手法はKITTIベンチマークの最先端性よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 01:08:36 GMT)
Future Urban Scenes Generation Through Vehicles Synthesis [90.2] 本研究では,都市景観の視覚的外観を予測するためのディープラーニングパイプラインを提案する。
ループには解釈可能な情報が含まれ、各アクターは独立してモデル化される。
従来のCityFlowのシーン生成手法に比べて,このアプローチが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:54:00 GMT)
DomainMix: Learning Generalizable Person Re-Identification Without Human
Annotations [89.8] 本稿では,ラベル付き合成データセットとラベル付き実世界のデータセットを用いてユニバーサルモデルをトレーニングする方法を示す。
このように、人間のアノテーションはもはや不要であり、大規模で多様な現実世界のデータセットにスケーラブルである。
実験結果から,提案手法は完全な人間のアノテーションで訓練されたアノテーションとほぼ同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:02:31 GMT)
Predictive machine learning for prescriptive applications: a coupled
training-validating approach [77.3] 規範的応用のための予測機械学習モデルをトレーニングするための新しい手法を提案する。
このアプローチは、標準的なトレーニング検証テストスキームの検証ステップを微調整することに基づいている。
合成データを用いたいくつかの実験は、決定論的モデルと実モデルの両方において処方料コストを削減できる有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:03:20 GMT)
Off-policy Reinforcement Learning with Optimistic Exploration and
Distribution Correction [73.8] 我々は、政治以外のアクター批判的枠組みにおいて、批評家のほぼ上位信頼度を最大化するために、別の調査政策を訓練する。
最近導入されたDICEフレームワークを応用して、非政治アクター犯罪訓練のための分布補正比を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:07:51 GMT)
DIML/CVL RGB-D Dataset: 2M RGB-D Images of Natural Indoor and Outdoor
Scenes [71.7] このデータセットは、2M色の画像と、様々な自然の屋内・屋外のシーンから対応する深度マップで構成されている。
屋内データセットはMicrosoft Kinect v2を使用して構築され、屋外データセットはステレオカメラを使用して構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:12:42 GMT)
Bayesian Optimization and Deep Learning forsteering wheel angle
prediction [58.7] 本研究の目的は,自動走行システムにおける操舵角度予測の精度の高いモデルを得ることである。
BOは限られた試行数で、BOST-LSTMと呼ばれるモデルを特定し、古典的なエンドツーエンド駆動モデルと比較して最も正確な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:25:14 GMT)
Local-Global Associative Frame Assemble in Video Re-ID [57.7] ビデオ列から自動生成されたオブジェクト境界ボックスにおける雑音および非表現フレームは、ビデオ再識別(Re-ID)における識別表現の学習に困難をもたらす
既存の手法の多くは、局所的な部分アライメントまたはグローバルな外観相関によって、ビデオフレームの重要性を個別に評価することで、この問題に対処している。
本研究では,局所的なアライメントとグローバルな相関関係を共同で検討し,相互の促進・強化について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:07:39 GMT)
Learning with Noisy Labels Revisited: A Study Using Real-World Human
Annotations [54.4] ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ラベルノイズに焦点を当てている。
本研究は2つの新しいベンチマークデータセット(CIFAR-10N, CIFAR-100N)を示す。
実世界のノイズラベルは古典的に採用されたクラス依存のラベルではなく、インスタンス依存のパターンに従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:42:11 GMT)
Wide and Narrow: Video Prediction from Context and Motion [54.2] 本稿では,これらの相補的属性を統合し,深層ネットワークを通した複雑なピクセルのダイナミックスを予測するフレームワークを提案する。
本研究では,非局所的な近隣表現を集約し,過去のフレーム上の文脈情報を保存するグローバルなコンテキスト伝搬ネットワークを提案する。
また,移動オブジェクトの動作をメモリに格納することで,適応的なフィルタカーネルを生成するローカルフィルタメモリネットワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 04:35:58 GMT)
CNN-based Omnidirectional Object Detection for HermesBot Autonomous
Delivery Robot with Preliminary Frame Classification [53.6] 予備的バイナリフレーム分類を用いた物体検出のためのニューラルネットワークの最適化アルゴリズムを提案する。
周囲に6台のローリングシャッターカメラを備えた自律移動ロボットを360度視野として実験装置として使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:05:37 GMT)
A Prototype-Oriented Framework for Unsupervised Domain Adaptation [52.3] メモリと計算効率のよい確率的フレームワークを提供し、クラスプロトタイプを抽出し、ターゲットとなる特徴をそれらと整合させる。
本稿では,単一ソース,マルチソース,クラス不均衡,ソースプライベートドメイン適応など,幅広いシナリオにおいて,本手法の汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:23:22 GMT)
Projective Manifold Gradient Layer for Deep Rotation Regression [49.9] ディープニューラルネットワークを用いたSO(3)多様体上の回帰回転は重要な問題であるが未解決である。
ネットワーク重みに直接逆伝搬する多様体対応勾配を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:34:15 GMT)
MIGS: Meta Image Generation from Scene Graphs [48.8] メタラーニングに基づくグラフ画像生成手法であるMIGS(Meta Image Generation from Scene Graphs)を提案する。
タスク駆動方式でデータをサンプリングすることにより、シーン属性に基づいて分類されたタスクの集合に基づいてメタラーニングを用いてジェネレータを訓練する。
以上の結果から,このメタラーニング手法を用いて,映像の質とシーンの意味的関係を把握し,シーングラフから画像を生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:02:44 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） (Fri, 22 Oct 2021 13:51:02 GMT)
Diversified Sampling for Batched Bayesian Optimization with
Determinantal Point Processes [48.1] DPP-Batch Bayesian Optimization (DPP-BBO)を導入する。
DPP-Thompson Smpling (DPP-TS) を一般的なトンプソンサンプリング (TS) アルゴリズムの変種として定式化し、マルコフ・チェインモンテカルロ法をサンプルとして導入することによって、この枠組みを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:51:28 GMT)
Uncertainty aware anomaly detection to predict errant beam pulses in the
SNS accelerator [47.2] 本稿では、不確実性を考慮した機械学習手法、シームズニューラルネットワークモデルの適用について述べる。
接近する故障を予測することで、損傷が起こる前に加速器を止めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:37:22 GMT)
Gaussian Process Sampling and Optimization with Approximate Upper and
Lower Bounds [43.7] 多くの関数は、ほぼ既知の上界と下界を持ち、そのような関数のモデリングを補助する可能性がある。
そのような境界が(ほぼ)知られている関数に対するガウス過程モデルを導入する。
すなわち、与えられた境界を満たすGPモデルを変換し、その後からサンプル関数と重み関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:35:57 GMT)
Occlusion-Robust Object Pose Estimation with Holistic Representation [42.3] State-of-the-art(SOTA)オブジェクトのポーズ推定器は2段階のアプローチを取る。
我々は,新しいブロック・アンド・ブラックアウトバッチ拡張技術を開発した。
また,総合的なポーズ表現学習を促進するためのマルチ精度監視アーキテクチャも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:00:26 GMT)
Exploiting Cross-Modal Prediction and Relation Consistency for
Semi-Supervised Image Captioning [42.0] CPRC(Cross-modal Prediction and Relation Consistency)を利用した画像キャプション手法を提案する。
CPRCは、生画像入力を利用して、一般的に意味空間において生成された文を制約することを目的としている。
細部において、モダリティの不均一なギャップは、常にグローバルな埋め込みを直接使用することの監督上の困難をもたらすことを考慮し、CPRCは原画像と対応する生成された文の両方を共有意味空間に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:14:32 GMT)
GeneDisco: A Benchmark for Experimental Design in Drug Discovery [41.6] 遺伝子操作によるin vitro細胞実験は、早期の薬物発見における重要なステップである。
GeneDiscoは、薬物発見の実験的な設計のためのアクティブな学習アルゴリズムを評価するためのベンチマークスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:01:39 GMT)
Convergence Rates of Average-Reward Multi-agent Reinforcement Learning
via Randomized Linear Programming [41.3] 我々は,グローバル報酬が地域報酬の総和であり,共同政策がエージェントの限界と州全体の可観測性に分解される場合に焦点を当てる。
エージェントが局所的なサドル点問題を解き、局所的な重み付き平均化を行うマルチエージェント拡張を開発する。
準グロブリー最適解を得るためのサンプルの複雑さは、状態空間と作用空間の濃度に対する厳密な依存と一致することを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:48:41 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） (Fri, 22 Oct 2021 02:58:19 GMT)
1st Place Solution for the UVO Challenge on Video-based Open-World
Segmentation 2021 [37.1] 本稿では,2段階の"detect-then-match"ビデオインスタンスセグメンテーション手法を提案する。
UVO 2021ビデオベースのオープンワールドチャレンジでは,このアプローチが初となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:39:02 GMT)
Adaptive Bridge between Training and Inference for Dialogue [36.6] そこで本研究では,新たな適応型スイッチング機構を提案する。
提案手法は,メートル法に基づく評価と人的評価の観点から,大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 02:43:27 GMT)
PropMix: Hard Sample Filtering and Proportional MixUp for Learning with
Noisy Labels [36.5] 最も競争力のあるノイズラベル学習法は、クリーンサンプルとノイズサンプルの教師なし分類に依存している。
PropMixは、ノイズの多いサンプルをフィルタリングする。
PropMixは、CIFAR-10/-100(対称、非対称、セマンティックラベルノイズ付き)、Red Mini-ImageNet(制御ノイズWebラベルから)、Crothing1M、WebVisionの最先端(SOTA)結果を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:27:37 GMT)
UBR$^2$S: Uncertainty-Based Resampling and Reweighting Strategy for
Unsupervised Domain Adaptation [36.0] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、モデルがラベルなしのターゲットドメインに適応する過程を扱う。
UBR$2$S - Uncertainty-Based Resampling and Reweighting Strategyを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:18:40 GMT)
PhotoWCT$^2$: Compact Autoencoder for Photorealistic Style Transfer
Resulting from Blockwise Training and Skip Connections of High-Frequency
Residuals [35.6] フォトリアリスティック・スタイル・トランスファー(英: Photorealistic style transfer)とは、画像が他の画像のスタイルに合うように修正され、結果が本物の写真に見えることを保証するための画像編集タスクである。
既存のモデルの制限は、多くのパラメータを持つため、画像の解像度が大きくなるのを防ぎ、実行時間が遅くなることである。
我々は、最先端のスタイル化強度とフォトリアリズムを保った、よりコンパクトなモデルの設計を可能にする2つのメカニズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:20:41 GMT)
Fairness Degrading Adversarial Attacks Against Clustering Algorithms [35.4] そこで本研究では,k-medianクラスタリングのためのフェアネス劣化攻撃アルゴリズムを提案する。
生成した対数サンプルの追加により、フェアネス値が大幅に低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:10:27 GMT)
Double Trouble: How to not explain a text classifier's decisions using
counterfactuals synthesized by masked language models? [34.2] 多くの説明法の背後にある根底にある原則は、入力特徴が帰属として削除される前と後の間の予測差を取ることである。
IM(Input Marginalization)と呼ばれる最近の手法では、BERTを使用してトークンを置換し、より妥当な偽造物を生成する。
しかし、5つの指標と3つのデータセットを用いた厳密な評価では、IMの説明は、単に単語を削除することに由来するものよりも、一貫してバイアスがあり、正確で、信頼性が低いことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:22:05 GMT)
Learning Proposals for Practical Energy-Based Regression [33.8] 近年、エネルギーベースモデル(EBM)は機械学習の中で復活を遂げている。
本稿では,異なるネットワークヘッドによってパラメータ化される効率的な提案分布を自動的に学習する,概念的にシンプルな手法を提案する。
テスト時には,学習したESMを効率よく評価し,スタンドアローンの予測を生成するために,トレーニングされた提案で重要サンプリングを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:58:05 GMT)
CTP-Net For Cross-Domain Trajectory Prediction [32.7] 深層学習に基づく軌跡予測法は、大量の注釈付き将来の軌跡に依存している。
アノテーション付きソースドメイントラジェクトリでトレーニングされたモデルをターゲットドメインに適応させることが望ましい。
本稿では、LSTMを用いて両領域の観測軌道を符号化するクロスドメイン軌道予測ネットワーク(CTP-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:18:31 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） (Fri, 22 Oct 2021 04:33:41 GMT)
PPSGCN: A Privacy-Preserving Subgraph Sampling Based Distributed GCN
Training Method [28.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はグラフ表現学習に広く採用されており、優れた性能を実現している。
既存のメソッドは、ノード機能を異なるクライアント間で直接交換する。
本稿では,プライバシ保護サブグラフサンプリングに基づく分散GCNトレーニング手法(PPSGCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:22:36 GMT)
Applications of Generative Adversarial Networks in Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review [28.8] GAN(Generative Adversarial Network)は異常検出研究において大きな注目を集めている。
本稿では,GANの異常検出への応用について,系統的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:48:48 GMT)
Simple Dialogue System with AUDITED [28.2] テキスト,画像,両モードからなる対話発話のための多モーダル対話システムを提案する。
テキストベースタスクの性能向上のために、ターゲット文を英語からフランス語に翻訳する。
画像ベースタスクにはDeepFashionデータセットを使用し、正および負のターゲット画像の近接画像を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:07:16 GMT)
When to Prune? A Policy towards Early Structural Pruning [27.9] 我々は,パフォーマンスを損なうことなく,できるだけ早期に訓練を行う政策を提案する。
我々の方法では、最先端のプルーニングに比べて1.4%の精度でトップ1の精度が向上し、GPUのトレーニングコストを2.4%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:39:22 GMT)
Learning Stable Vector Fields on Lie Groups [27.1] デモからロボットの動きを学ぶには、完全なロボットのポーズのためにベクトル場を表現できるモデルが必要である。
反応運動生成の最近の進歩は、適応性、反応性、滑らか、安定なベクトル場を学ぶことができることを示している。
従来の手法のほとんどの特性を保証できる新しいベクトル場モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:25:33 GMT)
Recursive Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables
and Selection Bias [27.1] 本稿では,潜伏変数と選択バイアスの存在下での観測データからシステムの因果MAGを学習する問題を考察する。
本稿では,音と完全性を備えた計算効率のよい制約ベースの新しい手法を提案する。
提案手法と人工と実世界の両方の構造に関する技術の現状を比較した実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:49:59 GMT)
High Fidelity 3D Reconstructions with Limited Physical Views [26.7] マルチビュー三角測量は、既知のキャリブレーションと十分なビューを与えられた2次元対応から3次元再構成するための金の標準である。
本手法は, 限られた2-3個のカメラビューを用いて, 高価なマルチビューリグに匹敵する忠実度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:27:24 GMT)
Model Inspired Autoencoder for Unsupervised Hyperspectral Image
Super-Resolution [25.9] 本稿では,低空間分解能HSIと高空間分解能マルチスペクトル像の融合を目的とした超高分解能画像(HSI)に焦点を当てた。
既存のディープラーニングベースのアプローチは、主に多数のラベル付きトレーニングサンプルに依存する教師付きである。
我々は、HSI超解像のためのモデルにインスパイアされたディープネットワークを教師なしで設計する最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:15:16 GMT)
Multi-Stream Attention Learning for Monocular Vehicle Velocity and
Inter-Vehicle Distance Estimation [25.1] 車両速度と車間距離の推定は、ADAS(Advanced driver-assistance system)と自律走行車にとって不可欠である。
近年の研究では、低コストの単眼カメラを用いて、車周りの環境をデータ駆動方式で知覚することに焦点を当てている。
MSANetは、例えば、共同走行速度と車間距離推定のための空間的特徴と文脈的特徴の異なる特徴を抽出するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:14:12 GMT)
Causal Effect Identification with Context-specific Independence
Relations of Control Variables [24.8] 因果グラフを用いた観測結果から因果効果を同定する問題について検討した。
我々は,CSI関係を単なる観測分布から学習することのできる,グラフィカルな制約のセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:58:37 GMT)
Structured Logconcave Sampling with a Restricted Gaussian Oracle [23.8] 我々は,複数のロジコンケーブファミリーを高精度にサンプリングするアルゴリズムを提案する。
凸最適化における近点法にインスパイアされた縮小フレームワークをさらに発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:25:01 GMT)
Efficient Connected and Automated Driving System with Multi-agent Graph
Reinforcement Learning [22.4] 最近、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)が注目を集めている。
我々は,各自動走行車両が相互に協力関係を学べるようにすることで,交通システム全体の成果を改善する方法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:17:06 GMT)
Sinkformers: Transformers with Doubly Stochastic Attention [22.3] 我々はシンクホルンのアルゴリズムを用いて注意行列を2倍にし、その結果のモデルをシンクフォーマと呼ぶ。
実験面では、Sinkformersは視覚および自然言語処理タスクにおけるモデルの精度を向上させる。
重要なのは、3D形状の分類において、シンクフォーマーは顕著な改善をもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:25:01 GMT)
Spoofing Detection on Hand Images Using Quality Assessment [21.6] 本稿では,手動バイオメトリックスに対するアンチ・スプーフィング法を提案する。
実画像と偽手画像の視覚的品質を評価することで、提示攻撃検出手法に対処する。
原画像と偽手画像の分類のために,各サンプルから10種類の品質指標を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:06:53 GMT)
Probabilistic Numerical Method of Lines for Time-Dependent Partial
Differential Equations [20.9] 現在の最先端のPDEソルバは、空間次元と時間次元を別々に、シリアルに、ブラックボックスアルゴリズムで扱います。
この問題を解決するために,ライン法と呼ばれる手法の確率的版を導入する。
空間不確かさと時間不確かさの連成定量化は、十分に調整されたODEソルバの性能上の利点を失うことなく実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:26:05 GMT)
Quantum key distribution over 658 km fiber with distributed vibration
sensing [20.8] ツインフィールド量子鍵分布(TF-QKD)は、レート距離制限を超越し、長距離量子ネットワークにおける信頼ノード数を削減できる超長期安全な鍵分布を約束する。
そこで本研究では,658km超低損失光ファイバーを有限サイズ解析し,安全な鍵分布を実現するためのTF-QKDを実験的に実証した。
この結果から, TF-QKDの冗長な情報をチャネル振動のリモートセンシングに利用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 09:12:41 GMT)
HDRVideo-GAN: Deep Generative HDR Video Reconstruction [19.8] 本稿では,LDR シーケンスからのHDR ビデオ再構成を交互に行うための,エンドツーエンドの GAN ベースのフレームワークを提案する。
まず、ノイズの多いLDRビデオからクリーンなLDRフレームを抽出し、自己教師付き環境で訓練された聴覚ネットワークと交互に露光する。
次に、隣接する交互露光フレームを基準フレームに整列し、完全対向設定で高品質なHDRフレームを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:02:03 GMT)
A Fast and Accurate Splitting Method for Optimal Transport: Analysis and
Implementation [19.7] 我々は,高速かつ信頼性の高い大規模最適輸送(OT)問題を,前例のない速度と精度の組み合わせで解く方法を開発した。
ダグラス・ラフフォード分割法に基づいて構築され、近似正規化問題を解く代わりに、元のOT問題に直接取り組んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:16:08 GMT)
Measuring the Non-Transitivity in Chess [19.6] 我々は、人間のプレイヤーの実際のデータを通してチェスの非透過性を定量化する。
非透過性の度合いとチェス選手のレーティングの進行との間には強いつながりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:15:42 GMT)
Testing network correlation efficiently via counting trees [19.2] 本稿では,2つのネットワークがエッジ関連であるかどうかを潜時対応によって検証する新しい手法を提案する。
テスト統計は、非同型木族に対する符号付き木の共起を数えることに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:47:20 GMT)
Probabilistic ODE Solutions in Millions of Dimensions [19.1] 本稿では,確率論的数値アルゴリズムを用いて高次元ODEを解くための数学的仮定と詳細な実装手法を説明する。
これはそれまで、各解法における行列行列演算により不可能であった。
数百万次元の微分方程式の確率論的数値シミュレーションを含む,様々な問題に対する結果の効率性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:35:45 GMT)
ListReader: Extracting List-form Answers for Opinion Questions [18.5] ListReaderは、リスト形式の回答のためのニューラルネットワーク抽出QAモデルである。
質問と内容のアライメントの学習に加えて,異種グラフニューラルネットワークを導入する。
提案モデルでは,スパンレベルと文レベルのいずれの回答も抽出可能な抽出設定を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:33:08 GMT)
Multi-attribute Pizza Generator: Cross-domain Attribute Control with
Conditional StyleGAN [18.2] Multi-Atribute Pizza Generator (MPG)は、属性のトリクロトミーから画像を合成するための条件付き生成ニューラルネットワークフレームワークである。
MPGは、現実世界のトレーニングデータで見られるものの範囲を超えて、望ましい材料とビュー属性で、写真リアルなピザ画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:07:06 GMT)
Deep Two-Stream Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation [18.1] RGBビデオから3次元のポーズとメッシュを生成する新しいフレームワークを提案する。
SMPLパラメータを予測するために,トランスフォーマーに基づく2ストリーム時間ネットワークを訓練する。
提案アルゴリズムは,Human3.6と3DPWのデータセットで広く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:01:13 GMT)
Improving Face Recognition with Large Age Gaps by Learning to
Distinguish Children [18.0] 本稿では,子像間の類似度を最小限に抑える新たな損失関数であるInter-Prototype Losingを提案する。
実験と詳細な分析により,既存の顔認識のベースラインを子どもと大人のペアで上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:31:14 GMT)
Reimagine BiSeNet for Real-Time Domain Adaptation in Semantic
Segmentation [17.8] ドメイン間のリアルタイムセマンティックセグメンテーションの課題について考察する。
我々は、合成領域で訓練されたとしても、実世界のデータに対して適切に行動するようにモデルを訓練する。
私たちは、この目的のために特別に作られた新しい軽量で浅い識別器を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:39:28 GMT)
Projection-Free Algorithm for Stochastic Bi-level Optimization [17.8] 本研究は、目的関数が他の最適化問題に依存する二段階最適化問題を解く最初のプロジェクションフリーアルゴリズムを示す。
提案されている$textbfStochastic $textbfF$rank-$textbfW$olfe ($textbfSCFW$)は、凸目的に対して$mathcalO(epsilon-2)$のサンプル複雑性を実現するために示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 11:49:15 GMT)
SCICAP: Generating Captions for Scientific Figures [17.7] SCICAPは,2010年から2020年にかけて発行されたコンピュータサイエンスarXiv論文をベースとした大規模フィギュアキャプションデータセットである。
前処理後、SCICAPは290,000件以上の論文から200万件以上を抽出した。
グラフプロットをキャプションするベースラインモデルを構築した(19.2%)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:10:41 GMT)
Anti-Backdoor Learning: Training Clean Models on Poisoned Data [17.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するセキュリティ上の脅威としてバックドア攻撃が出現
本稿では,裏打ちされたデータに基づいてクリーンなモデルをトレーニングすることを目的とした,アンファンティ・バックドア学習の概念を紹介する。
バックドアポゾンデータ上でのABL学習モデルは、純粋にクリーンなデータでトレーニングされたのと同じ性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:30:48 GMT)
A Light Heterogeneous Graph Collaborative Filtering Model using Textual
Information [16.7] 我々は,高度自然言語処理(NLP)モデルを用いて,関連性があり,アクセスしやすいテキスト情報を利用する。
ヘテロジニアスグラフ上のRGCN(RGCN,リレーショナルグラフ畳み込みネットワーク)協調フィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:26:03 GMT)
Federated Unlearning via Class-Discriminative Pruning [16.7] 本稿では,特定のカテゴリに関する情報を除去する手法を提案する。
この方法は、スクラッチからの再トレーニングや、トレーニングに使用されるデータへのグローバルアクセスを必要としない。
チャネルプルーニングに続いて微調整処理を行い、プルーニングモデルの性能を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:01:42 GMT)
Probabilistic fine-tuning of pruning masks and PAC-Bayes self-bounded
learning [16.5] 本研究では, プルーニングマスクの損失を最適化することにより, プルーニングマスクの学習方法を検討する。
線形回帰の設定における誘導適応予測器のトレーニングダイナミクスを解析する。
PAC-Bayes一般化誤差境界は, 先行データと後続データとの間の特徴アライメントの変化の大きさによって制御されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:25:22 GMT)
Tight and Robust Private Mean Estimation with Few Users [16.2] ユーザレベルの差分プライバシーに基づく高次元平均推定について検討する。
可能な限り少数のユーザを使って、$(eps,delta)$-differentially privateメカニズムを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:02:21 GMT)
IDDA: a large-scale multi-domain dataset for autonomous driving [16.1] 本稿では,100以上の異なる視覚領域を持つセマンティックセグメンテーションのための大規模合成データセットを提案する。
このデータセットは、さまざまな天候や視点条件下でのトレーニングとテストデータのドメインシフトの課題に明示的に対処するために作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:59:37 GMT)
Model, sample, and epoch-wise descents: exact solution of gradient flow
in the random feature model [16.1] 勾配流下での一般化および訓練誤差の全時間的挙動を解析する。
システムサイズが大きければ、両方のエラーの完全な時間進化経路を解析的に計算できることが示される。
我々の手法は、線形鉛筆に基づく最近のランダム行列法とともに、誤差のコーシー複素積分表現に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:25:54 GMT)
Text Counterfactuals via Latent Optimization and Shapley-Guided Search [15.9] 本研究は,分類モデルにおける対実テキスト生成の問題について考察する。
我々は、モデルの予測を変えるために、テキストを最小限に変更することを目指している。
ホワイトボックスアプローチは、視覚における同様の問題にうまく適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:04:40 GMT)
A Simple Baseline for Low-Budget Active Learning [15.5] 簡単なk平均クラスタリングアルゴリズムは、低予算で最先端のアクティブな学習方法より優れていることを示す。
この方法は,画像分類に基づく低予算能動学習のための単純なベースラインとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:36:56 GMT)
Reconstruction of Sentinel-2 Time Series Using Robust Gaussian Mixture
Models -- Application to the Detection of Anomalous Crop Development in wheat
and rapeseed crops [14.8] データの欠落は、主にマルチスペクトル画像のクラウドカバレッジと取得の問題によって、リモートセンシングにおいて繰り返し発生する問題である。
マルチスペクトル画像から抽出したパーセルレベルの特徴を再構成するためのガウス混合モデル(GMM)を提案する。
また、Sentinel-1データを用いた合成開口レーダ(SAR)画像から抽出した付加的特徴を用いて補完情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:35:54 GMT)
PRECAD: Privacy-Preserving and Robust Federated Learning via
Crypto-Aided Differential Privacy [14.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加するクライアントがデータセットをローカルに保持し、モデル更新のみを交換することで、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
既存のFLプロトコルの設計は、データのプライバシやモデルの堅牢性を損なうような攻撃に対して脆弱であることが示されている。
我々はPreCADと呼ばれるフレームワークを開発し、同時に差分プライバシー(DP)を実現し、暗号の助けを借りてモデル中毒攻撃に対する堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 04:08:42 GMT)
DistFL: Distribution-aware Federated Learning for Mobile Scenarios [14.6] フェデレートラーニング(FL)は、モバイルクライアントのための分散型およびプライバシ保護機械学習の効果的なソリューションとして登場した。
自動かつ正確なtextbfDistrib-aware textbfFederated textbfLution を実現するための新しいフレームワークである textbfDistFL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:58:48 GMT)
Challenges in Procedural Multimodal Machine Comprehension:A Novel Way To
Benchmark [14.5] M3C(Multimodal Machine Reading)に注目し、与えられた文節(または文脈)に基づいてモデルが質問に答えることを期待する。
大規模深層モデルの問合せ生成過程と暗記能力から生じる3つの臨界バイアスを同定する。
3つの制御ノブを通してこれらのバイアスに対処するための体系的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:33:57 GMT)
Multiplication-Avoiding Variant of Power Iteration with Applications [14.3] 乗算回避パワーイテレーション(MAPI)を導入する。
MAPIはレギュラーパワーイテレーション(RPI)に現れる標準の$ell$-inner製品を置き換える
RPIと比較すると、MAPIは通常、より高速に収束するだけでなく、優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:59:49 GMT)
Learning Text-Image Joint Embedding for Efficient Cross-Modal Retrieval
with Deep Feature Engineering [13.3] 本稿では,セマンティクスの強化された関節埋め込みを効率的に学習するための2段階の深層機能工学フレームワークを提案する。
プリプロセッシングでは、生のテキストイメージ入力データから派生した意味的コンテキスト特徴と深い特徴工学を組み合わせることで、深い特徴工学を行う。
組込み学習において,ソフトマージンと二重負サンプリングによるバッチハード三重項損失関数を最適化することにより,深い特徴工学を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:18:28 GMT)
On the Necessity of Auditable Algorithmic Definitions for Machine
Unlearning [13.1] 機械学習、すなわち、トレーニングデータのいくつかを忘れるモデルを持つことは、プライバシー法が忘れられる権利の変種を促進するにつれ、ますます重要になっている。
まず、ほぼ未学習のモデルが正確に訓練されたモデルに近いことを証明しようとする、近似的未学習の定義は、異なるデータセットを用いて同じモデルを得ることができるため、正しくないことを示す。
そして、正確なアンラーニングアプローチに目を向け、アンラーニングのクレームの検証方法を尋ねます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:16:56 GMT)
Adversarial robustness for latent models: Revisiting the robust-standard
accuracies tradeoff [12.4] 標準的なテストの精度を落とすために、しばしば逆行訓練が観察される。
本稿では、このトレードオフは、データが低次元構造を楽しむ場合に緩和されると論じる。
周囲次元に対する多様体次元が減少するにつれて、標準精度とロバスト精度の両方に関してほぼ最適に近いモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:58:27 GMT)
GCNScheduler: Scheduling Distributed Computing Applications using Graph
Convolutional Networks [12.3] グラフ畳み込み型ネットワークベーススケジューラ(GCNScheduler)を提案する。
タスク間データ依存関係構造とネットワーク設定を慎重に入力グラフに統合することにより、GCNSchedulerは所定の目的のためにタスクを効率的にスケジュールすることができる。
従来のHEFTアルゴリズムよりもマインパンが良く、スループット指向のHEFTとほぼ同じスループットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 01:54:10 GMT)
Dynamic Hard Pruning of Neural Networks at the Edge of the Internet [11.6] 動的ハードプルーニング(DynHP)技術は、トレーニング中にネットワークを段階的にプルーニングする。
DynHPは、最終ニューラルネットワークの調整可能なサイズ削減と、トレーニング中のNNメモリ占有率の削減を可能にする。
凍結メモリは、ハードプルーニング戦略による精度劣化を相殺するために、エンファンダイナミックバッチサイズアプローチによって再利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:25:58 GMT)
Few-shot Semantic Segmentation with Self-supervision from Pseudo-classes [10.8] 本稿では,クエリ画像の背景にランダムな擬似クラスを生成する自己教師型タスクを提案する。
この余分な監督により,一発作業における最先端手法の平均IoU性能を2.5%,5.1%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:32:36 GMT)
Improving BERT with Self-Supervised Attention [10.1] 本稿では,SSA(Self-Supervised Attention)と呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には、SSAは、前回のイテレーションから微調整されたモデルを探索することにより、弱いトークンレベルのアテンションラベルを反復的に自動生成する。
実証的には、さまざまな公開データセットを通じて、SSA強化BERTモデルを使用して、大幅なパフォーマンス改善を図示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:44:49 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） (Fri, 22 Oct 2021 11:22:11 GMT)
Multipartitioning topological phases by vertex states and quantum
entanglement [9.5] 本研究では, (2+1) 次元トポロジカル液体の空間領域におけるギャップ状基底状態の多部について論じる。
我々は、絡み合いの負性度、反射エントロピー、関連するスペクトルなどの様々な相関測度を計算する。
具体例として、トポロジカルキラル$p$波超伝導体とチャーン絶縁体を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:01:24 GMT)
BlendGAN: Implicitly GAN Blending for Arbitrary Stylized Face Generation [9.4] 任意の顔生成のためのBlendGANを提案する。
まず、任意のスタイルの表現を抽出するために、ジェネリックアートデータセット上で自己教師型スタイルエンコーダを訓練する。
さらに、顔とスタイルの表現を暗黙的にブレンドし、任意のスタイル化効果を制御するために、重み付け混合モジュール(WBM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:00:27 GMT)
Computing the Invariant Distribution of Randomly Perturbed Dynamical
Systems Using Deep Learning [9.1] 不変分布はランダムな摂動力学系の研究において重要な対象である。
フォッカー・プランク方程式に基づく不変分布の計算法は、低次元系に限られる。
一般化ポテンシャルを計算するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 00:45:46 GMT)
EvoGAN: An Evolutionary Computation Assisted GAN [7.6] 本稿では,EvoGAN (EvoGAN) と命名されたGANを用いた進化的アルゴリズムを提案する。
具体的には、FACS(Facial Action Coding System)をEAの符号化に使用し、事前訓練されたGANを用いて人間の顔画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 04:23:19 GMT)
Domain Adaptation and Active Learning for Fine-Grained Recognition in
the Field of Biodiversity [7.2] 教師なしドメイン適応は、生物多様性の文脈におけるきめ細かい認識に使用できる。
ドメイン適応と転送可能正規化を用いることで、分類器の精度を最大12.35%向上させることができる。
驚いたことに、2つのデータセットのうち1つだけがランダム選択ベースラインよりも洗練された戦略がより良い結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:34:13 GMT)
ClimateBert: A Pretrained Language Model for Climate-Related Text [7.0] 大規模事前学習型言語モデル(LM)は自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。
我々は、気候関連テキストの160万節以上でさらに事前訓練されたトランスフォーマーベースの言語モデルであるClimateBertを提案する。
気候ベルトルアドは、マスク付き言語モデルの目標に対して46%の改善を達成し、様々な気候関連下流タスクにおいて、エラー率を3.57%から35.71%に下げる結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:47:34 GMT)
ReLACE: Reinforcement Learning Agent for Counterfactual Explanations of
Arbitrary Predictive Models [6.9] 本稿では,最適対実的説明を生成するためのモデルに依存しないアルゴリズムを提案する。
本手法は,DRLエージェントが相互作用する環境に類似するため,任意のブラックボックスモデルに容易に適用できる。
さらに,DRLエージェントのポリシーから説明可能な決定ルールを抽出し,CF自体を透過的に生成するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:08:49 GMT)
Characterization of the measurement uncertainty dynamics in an open
system [6.4] 情報エントロピーは、与えられた量子系におけるカオスの度合いを測定することができるため、情報理論におけるこの種のランダム性を完全に記述することができる。
本稿では,量子メモリの存在下でのフォン・ノイマンエントロピーの不確かさの動的特徴について検討する。
我々は,オープンシステムにおける測定の不確実性の大きさを低減するために,効率的な運用戦略を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:07:08 GMT)
MANDERA: Malicious Node Detection in Federated Learning via Ranking [6.3] フェデレーション学習は、モデルの整合性攻撃に対して脆弱である。
本稿では,manderaと呼ばれる悪質なノード検出手法を提案する。
我々は、穏やかな条件下で、MANDERAは典型的なビザンチン攻撃の下で、すべての悪意のあるノードを検出することが保証されていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:14:16 GMT)
Break your Bandit Routine with LSD Rewards: a Last Switch Dependent
Analysis of Satiation and Seasonality [6.1] そこで本研究では,腕が最後に動作を切り替えて以降の時間経過によって,腕の期待される報酬が完全に決定される,新たな非定常バンディット問題を導入する。
我々のモデルは、遅延依存報酬の概念を一般化し、報酬関数に関するほとんどの仮定を緩和する。
我々はアルゴリズムを証明し、最適な非定常ポリシーに関してその後悔を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:53:13 GMT)
CD&S Dataset: Handheld Imagery Dataset Acquired Under Field Conditions
for Corn Disease Identification and Severity Estimation [5.9] Corn Disease and Severityデータセットは、2112のフィールド画像と2343のAR画像からなる4455の画像で構成されている。
疾患識別モデルのトレーニングでは,各疾患の画像データの半分を境界ボックスを用いて注釈付けした。
重度推定のために, NLS用515個の原画像を取得し, 1(耐性)から5(感受性)までの重度分類に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:33:51 GMT)
Conditional Variational Autoencoder for Learned Image Reconstruction [5.9] 本研究では,未知画像の後部分布を問合せ観測で近似する新しいフレームワークを開発する。
暗黙のノイズモデルと先行処理を処理し、データ生成プロセス(フォワード演算子)を組み込み、学習された再構成特性は異なるデータセット間で転送可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:02:48 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） (Fri, 22 Oct 2021 12:01:38 GMT)
Recurrence along Depth: Deep Convolutional Neural Networks with
Recurrent Layer Aggregation [5.7] 本稿では,従来のレイヤからの情報を再利用して,現在のレイヤの特徴をよりよく抽出する方法を説明するために,レイヤアグリゲーションの概念を紹介する。
我々は,深層CNNにおける層構造を逐次的に利用することにより,RLA(recurrent layer aggregate)と呼ばれる非常に軽量なモジュールを提案する。
私たちのRLAモジュールは、ResNets、Xception、MobileNetV2など、多くの主要なCNNと互換性があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:36:33 GMT)
Hardware Implementation of Spiking Neural Networks Using
Time-To-First-Spike Encoding [5.7] ハードウェアベースのスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、認知コンピューティングシステムの有望な候補と見なされている。
本研究では, 時間的バックプロパゲーションを用いた情報伝達を行うSNNを訓練する。
512個の隠れニューロンを持つ時間的に符号化されたSNNは、MNISTテストセットの96.90%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:56:20 GMT)
Lightweight Decoding Strategies for Increasing Specificity [5.6] 単語頻度とポイントワイドの相互情報に基づく2つの教師なし復号方式を提案する。
いずれの戦略も, 感度をわずかに低下させることなく, 出力の特異性を増大させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:32:25 GMT)
Auctions Between Regret-Minimizing Agents [5.6] 我々は、第1価格と第2価格のオークションと、その一般化されたバージョン(例えば、広告オークションに使用されるもの)について研究する。
意外なことに、第2の価格オークションでは、プレイヤーは真のバリュエーションを自身の学習エージェントに誤って報告するインセンティブを持つ一方で、第1の価格オークションでは、すべてのプレイヤーが真にバリュエーションをエージェントに報告する主要な戦略であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:44:18 GMT)
Multimodal-Boost: Multimodal Medical Image Super-Resolution using
Multi-Attention Network with Wavelet Transform [5.4] 対応する画像分解能の喪失は、医用画像診断の全体的な性能を低下させる。
ディープラーニングベースのシングルイメージスーパーレゾリューション(SISR)アルゴリズムは、全体的な診断フレームワークに革命をもたらした。
本研究は,低周波データから高頻度情報を学習する深層マルチアテンションモジュールを用いたGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:13:46 GMT)
Circle Representation for Medical Object Detection [5.4] ボックス表現は有効であるが、必ずしもバイオメディカルオブジェクトに最適化されていない。
本稿では,医療用物体検出のための簡単な円表現を提案し,CircleNetを導入する。
病理画像上での糸球体と核の検出において,提案した円周表現は優れた検出性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 23:16:42 GMT)
Interaction and Conflict Management in AI-assisted Operational Control
Loops in 6G [5.3] 自律型およびAI支援型制御ループ間の多様な相互作用とコンフリクト管理について検討する。
我々は,一貫性,一貫性,相互作用を実現するために,ICMモジュールを提案する。
本稿では,ネットワーク内の異なる ACL に対する Pod のスケジューリングと再スケジューリングにおける競合を取り除くための ICM の実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:24:35 GMT)
Bayesian Meta-reinforcement Learning for Traffic Signal Control [5.0] 本稿では,新しいシナリオにおける学習プロセスを強力に高速化する,価値に基づく新しいメタ強化学習フレームワークBM-DQNを提案する。
制限された2次元ナビゲーションと交通信号制御の実験により,提案手法は従来手法よりも高速かつ堅牢に新しいシナリオに適応することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 23:56:55 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、すなわち相対論的Margin Cosine Loss(RMCosGAN)を導入する。
本稿では,RCCosGANの性能と既存の損失関数を比較する。
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） (Fri, 22 Oct 2021 02:28:47 GMT)
DeepAg: Deep Learning Approach for Measuring the Effects of Outlier
Events on Agricultural Production and Policy [4.8] 我々は,econometricsを用いた新しいフレームワーク,すなわちDeepAgを提案し,Deep Learning (DL) を用いた異常事象検出の効果を測定した。
我々は,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークと呼ばれるDL技術を用いて商品生産を高精度に予測する。
本稿では,公共政策に対するDeepAgの影響,政策立案者や農家への洞察,農業生態系における経営決定について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:55:33 GMT)
Cleaning Dirty Books: Post-OCR Processing for Previously Scanned Texts [4.8] 我々は,光学式文字認識(OCR)誤差の存在下での重複の問題を考察する。
プロジェクト・グーテンベルクのデータセットから19,347個のテキストを収集し,これらの誤りに対処する手法を提案する。
提案手法は,導入した誤差の6倍以上の誤差を補正することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:33:17 GMT)
ProtoShotXAI: Using Prototypical Few-Shot Architecture for Explainable
AI [4.6] 説明不能なブラックボックスモデルは、異常が有害な応答を引き起こし、受け入れられないリスクを生み出すシナリオを作成する。
本稿では、プロトタイプ数ショットネットワークを用いて、異なるクラスの非線形特徴間の対照的な多様体を探索するProtoShotXAIを提案する。
我々のアプローチは、ローカルに解釈可能な最初のXAIモデルであり、数ショットのネットワークに拡張し、実証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:24:52 GMT)
Logical Activation Functions: Logit-space equivalents of Boolean
Operators [4.6] ニューラルネットワークのアクティベーション関数としてデプロイ可能な,$textAND_textAIL$という効率的な近似を導入する。
画像分類,伝達学習,抽象的推論,合成ゼロショット学習など,様々なタスクにおいて有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:49:42 GMT)
Deep Motion Blind Video Stabilization [4.5] この研究は、新しいデータセットの助けを借りて、ビデオ安定化の過度に複雑化した定式化を解消することを目的としている。
より厳密な生成技術を用いて,モーションブラインドフルフレーム映像の安定化学習に成功した。
本手法は,現在利用可能な最速ビデオ安定化方式よりも$sim3times$の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:28:08 GMT)
GPU-Accelerated Forward-Backward algorithm with Application to
Lattice-Free MMI [4.3] このアルゴリズムは、Juliaや、セミリング代数をネイティブにサポートした任意のプログラミング言語で容易に実装できる。
我々はこの新しい実装を用いて、LF-MMI目的関数でTDNNを訓練し、システムのトレーニング時間をPyChainと比較する。
私たちの実装は、"leaky-HMM"のような近似を使わずとも約2倍高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:31:02 GMT)
Quantum algorithm for Neighborhood Preserving Embedding [4.2] NPE(Norborhood Preserving Embedding)は重要な線形次元低減技術である。
LiangらはNPEのための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案した。
NPEのための完全量子アルゴリズムを提案し、3つのサブアルゴリズムを再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 00:55:40 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） (Fri, 22 Oct 2021 12:00:32 GMT)
MHAttnSurv: Multi-Head Attention for Survival Prediction Using
Whole-Slide Pathology Images [4.1] 腫瘍スライドの様々な部分に焦点を合わせ,WSIからより包括的な情報抽出を行うマルチヘッドアテンションアプローチを開発した。
われわれのモデルでは平均Cインデックス0.640を達成し、WSIベースの生存予測のための2つの最先端アプローチを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 02:18:27 GMT)
ModEL: A Modularized End-to-end Reinforcement Learning Framework for
Autonomous Driving [3.7] 自動運転のための新しいモジュール化されたエンドツーエンド強化学習フレームワーク(ModEL)を導入する。
我々のフレームワークは、様々な複雑なシナリオに対して非常に一般化可能性を示し、競合するベースラインより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:52:45 GMT)
Adaptive Fusion Affinity Graph with Noise-free Online Low-rank
Representation for Natural Image Segmentation [3.7] 本稿では,自然画像分割のための適応アフィニティ融合グラフ(AFAグラフ)を提案する。
BSD300、BSD500、MSRC、PASCAL VOCの実験結果は、最先端のアプローチと比較してAFAグラフの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 10:15:27 GMT)
Logical Assessment Formula and its Principles for Evaluations without
Accurate Ground-Truth Labels [3.3] 正確な基底構造ラベル (AGTL) を持たない評価のための論理的評価式 (LAF) が提案された。
本稿では,LAFの原理を包括的理論的分析により明らかにする。
乳がんに対する腫瘍郭清に応用したLAFの実験結果と解析により,LAFの実用性は明らかであった原則から要約された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:18:01 GMT)
Neural-guided, Bidirectional Program Search for Abstraction and
Reasoning [3.2] 本稿では, ブルートフォース探索をベースとしない抽象化と推論の2つのアプローチの基礎を定めている。
まずDreamCoderと呼ばれる既存のプログラム合成システムを用いて、これまで解決されてきたタスクからシンボリックな抽象化を作成する。
第二に、人間がARCに近づく方法によって動機付けられた推論アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 00:41:47 GMT)
Merging Two Cultures: Deep and Statistical Learning [3.2] 深層学習と統計的学習の2つの文化を組み合わせることで、構造化された高次元データに対する洞察が得られる。
モデルの出力層における確率的手法を用いて予測,最適化,不確実性を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 02:57:21 GMT)
Creating and Reenacting Controllable 3D Humans with Differentiable
Rendering [3.1] 本稿では,人間アクターの外観を伝達し再現する,エンドツーエンドのニューラルレンダリングアーキテクチャを提案する。
提案手法は、人体多様体構造をモデル化するために、慎重に設計されたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を利用する。
合成可能レンダリングと3次元パラメトリックモデルの両方の利点を生かして,本手法は完全に制御可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:40:09 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） (Fri, 22 Oct 2021 10:06:39 GMT)
Rethinking Generalization Performance of Surgical Phase Recognition with
Expert-Generated Annotations [3.0] 今回, 胆嚢摘出術の7段階について, それまでのアノテートラベルの相違を解析し, 校正アノテーションを作成した。
胃癌に対する胃切除術は, 術後21期より複雑であり, 5名の専門医とのコンセンサス・アノテーションが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:21:06 GMT)
Uncertainty Quantification For Low-Rank Matrix Completion With
Heterogeneous and Sub-Exponential Noise [2.8] ヘテロジニアスおよびサブ指数ノイズによる低ランク行列補完の問題は、現代商業における多くの応用に特に関係している。
例えば、パネル販売データやレコメンデーションエンジンなどのWebコマースシステムから収集したデータなどがある。
ここでは、観測ノイズが不均一な部分指数である場合の推定行列成分の分布を特徴付け、この分布に対する明示的な公式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:25:07 GMT)
Ultimate capacity limit of a multi-span link with phase-insensitive
amplification [2.6] 光増幅器の最適化構成によるポイント・ツー・ポイントリンクのシャノン容量は、量子力学によって許容される一般的な検出戦略と比較される。
これらの戦略に基づく受信機の主な適用領域は、短距離リンクや自由空間光通信のアンアンプ化である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:41:01 GMT)
"It may be a pain in the backside but..." Insights into the impact of
GDPR on business after three years [2.6] 一般データ保護規則(アイルランド)は5月に施行された。
研究の目的は、すべての苦痛とビジネスの利益の有無を調べることです。
脅しの罰金は企業精神に焦点を合わせ、ビジネスをよりプライバシーに気付きました。
多くの実装課題が残っている。
新たなビジネス開発と企業内コミュニケーションがより制約される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:44:21 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） (Fri, 22 Oct 2021 08:15:21 GMT)
Adverse Media Mining for KYC and ESG Compliance [2.4] 逆メディアやネガティブニュースのスクリーニングは、そのような非金融的リスクの特定に不可欠である。
本稿では,ユーザのクエリに対する有害メディアのリアルタイム検索とバッチ検索の両方を行う自動化システムを提案する。
高精度で有害なニュースフィルタリングに対する、スケーラブルで機械学習によるアプローチは、4つの視点に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 01:04:16 GMT)
Fairness in Missing Data Imputation [2.4] 我々は、欠落したデータ計算の公正性に関する最初の既知の研究を行う。
一般に使用されている3つのデータセットにおけるインパルス化手法の性能について検討することにより、欠落した値のインパルス化の不公平さが広く存在することを示す。
以上の結果から,実際に関連する要因を慎重に調査することで,不当なデータ計算による不公平を軽減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:29:17 GMT)
Towards Dynamic Consistency Checking in Goal-directed Predicate Answer
Set Programming [2.3] 本稿では,動的一貫性チェック(Dynamic Consistency check)と呼ばれるトップダウン評価戦略のバリエーションを示す。
これにより、リテラルがプログラムのグローバルな制約に関連する否定と互換性がないかどうかを判断できる。
我々は、標準バージョンのs(CASP)の最大90倍のスピードアップを実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:38:48 GMT)
Using scientific machine learning for experimental bifurcation analysis
of dynamic systems [2.2] 本研究は、極限サイクルを持つ物理非線形力学系に対する普遍微分方程式(UDE)モデルの訓練に焦点をあてる。
数値シミュレーションによりトレーニングデータを生成する例を考察するとともに,提案するモデリング概念を物理実験に適用する。
ニューラルネットワークとガウス過程の両方を、力学モデルと共に普遍近似器として使用し、UDEモデリングアプローチの正確性と堅牢性を批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:43:03 GMT)
Safe rules for the identification of zeros in the solutions of the SLOPE
problem [2.0] 本稿では,いわゆる「Sorted L-One Penalized Estimation」問題の解決を早める手法を提案する。
本手法は,テキストグループ分離型疎性誘導規範の文献でよく研究されている「安全なスクリーニング」の概念を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:38:33 GMT)
The Equilibrium Hypothesis: Rethinking implicit regularization in Deep
Neural Networks [1.7] 現代のDeep Neural Networks (DNN) は、明示的な正規化を伴わない様々なタスクにおいて、印象的な一般化特性を示す。
Baratin et al. (2021) による最近の研究は、興味深い暗黙の正規化効果に光を当て、いくつかの層が他の層よりもはるかにデータラベルと整合していることを示している。
このことは、ネットワークの深さと幅が大きくなるにつれて、トレーニング中に暗黙の層選択現象が発生することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:49:31 GMT)
Semi-Supervised Semantic Segmentation of Vessel Images using Leaking
Perturbations [1.6] Leaking GANは、網膜血管セグメンテーションのためのGANベースの半教師付きアーキテクチャである。
私たちのキーとなるアイデアは、ジェネレータから情報を漏らすことで識別器を汚染することです。
これにより、より穏健な世代がGANのトレーニングに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:25:08 GMT)
RDD-Eclat: Approaches to Parallelize Eclat Algorithm on Spark RDD
Framework (Extended Version) [1.5] 頻繁なアイテムセットマイニング(英: Frequent itemset mining、FIM)は、計算量とデータ集約アルゴリズムである。
近年,Hadoop MapReduce上にFIMアルゴリズムが多数設計されている。
MapReduceは、非常に反復的なFIMアルゴリズムでは非効率である。
本稿では,Spark RDDフレームワーク上の並列EclatアルゴリズムであるRDD-Eclatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:51:10 GMT)
Automatic Detection of Injection and Press Mold Parts on 2D Drawing
Using Deep Neural Network [1.3] DPS, Embo-Screwless, Embo-Burring, EMBOなどの注入部品を2次元CAD描画画像で検出できるディープラーニングパイプラインを開発した。
その結果, 平均精度が84.1%, ARが91.2%, APが72.0%, ARが87.0%, 射出方向が94.4%, プレス部が92.0%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 05:20:13 GMT)
Gaussian Graphical Model Selection for Huge Data via Minipatch Learning [1.3] グラフィカルモデル選択の問題を解決するために,MPGraph (Minipatch Graph) 推定器を提案する。
MPGraphは、観測とノードの両方の小さなランダムなサブセットに適合する閾値グラフ推定器の一般化である。
本アルゴリズムは有限サンプルグラフ選択の整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:06:48 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to Parameter Selection for Distributed
Optimization in Power Systems [1.1] 本稿では,ADMMによるAC最適電力流(ACOPF)問題に対する適応的ペナルティパラメータ選択ポリシーを開発する。
我々のRLポリシは一般化可能性の保証を示し、見知らぬロードスキームの下では良好に機能し、ラインやジェネレータの目に見えない損失の下でも機能することを示す。
この研究は、パワーシステムアプリケーションのためのADMMにおけるパラメータ選択にRLを使用するための概念実証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:17:32 GMT)
SwiftLane: Towards Fast and Efficient Lane Detection [0.9] 我々は、軽量でエンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークであるSwiftLaneと、高速かつ効率的なレーン検出のための行単位の分類定式化を提案する。
提案手法は1秒あたり411フレームの推論速度を実現し,CULaneベンチマークデータセットの精度で比較結果を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:35:05 GMT)
CeyMo: See More on Roads -- A Novel Benchmark Dataset for Road Marking
Detection [0.9] データセットは合計2887枚の画像と11のクラスに属する4706個の道路標識インスタンスで構成されている。
画像は1920 x 1080の高解像度で、幅広い交通、照明、気象条件を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:56:17 GMT)
Explainable, automated urban interventions to improve pedestrian and
vehicle safety [0.9] 本稿では,歩行者や車両の安全性にアプローチするために,公共データソース,大規模街路画像,コンピュータビジョン技術を組み合わせる。
このパイプラインに関わるステップには、各都市シーンのハザード指標を決定するために、残留畳み込みニューラルネットワークの適応とトレーニングが含まれる。
この計算手法の結果は、都市全体の危険レベルの詳細なマップであり、歩行者と車両の安全性を同時に改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 09:17:39 GMT)
IVS3D: An Open Source Framework for Intelligent Video Sampling and
Preprocessing to Facilitate 3D Reconstruction [0.8] iVS3Dは、画像シーケンスのインテリジェントな前処理のためのフレームワークである。
われわれのソフトウェアは、ビデオ全体を特定のフレームレートにダウンできる。
モジュールアーキテクチャのおかげで、追加のアルゴリズムでプラグインを開発し、統合するのは簡単です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:31:04 GMT)
WebFed: Cross-platform Federated Learning Framework Based on Web Browser
with Local Differential Privacy [0.8] WebFedはブラウザの機能を利用する新しいブラウザベースのフェデレーション学習フレームワークである。
提案するWebFedフレームワークの性能を評価するため,異種デバイスを用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:18:41 GMT)
Forecasting Financial Market Structure from Network Features using
Machine Learning [0.7] 機械学習を用いて,リンク型およびノード型金融ネットワークの機能から市場相関構造を予測するモデルを提案する。
本稿では,3つの異なるネットワークフィルタリング手法を用いて市場構造,すなわち動的アセットグラフ(DAG),動的ミニマルスパンニングツリー(DMST),動的スレッショルドネットワーク(DTN)を推定する実験的なエビデンスを提案する。
実験結果から,提案モデルが予測性能の高い市場構造を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:51:32 GMT)
Locally Suppressed Transverse-Field Protocol for Diabatic Quantum
Annealing [0.6] 本稿では,DQAと互換性のある確率最適化問題を実現する手法であるLSTFプロトコルを提案する。
非均一な局所場による磁気フラストレーションを内在的に抱える最適化問題を考えると、目標量子ビットを常に操作して2つの最小値を生成することができることを示す。
このような二重エネルギー最小値を利用して、ダイアバティック遷移を第1励起状態に誘導し、基底状態に戻る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:45:56 GMT)
Artistic Autonomy in AI Art [0.4] 芸術の概念は時間の経過とともに意味と媒体を移し、その文脈はその進化の決定的な要因となった。
本稿では,自律性を行使する上でのアーティストの意志維持に対するAIの倫理的責任を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:43:15 GMT)
Mechanistic Interpretation of Machine Learning Inference: A Fuzzy
Feature Importance Fusion Approach [0.4] 機能の重要性を定量化するべきかについては、合意が得られていない。
現在の最先端のアンサンブル特徴量融合は、異なるアプローチによる結果を融合するためにクリップ技術を使用する。
ここでは、ファジィデータ融合法が、クリプス融合法のいくつかの重要な限界を克服する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 11:22:21 GMT)
Non-Gaussian mechanical motion via single and multi-phonon subtraction
from a thermal state [0.4] 室温でのブリルアン光機械システムを用いて,光子計数によりレーザー冷却された機械的熱状態に誘導された単フォノンと多フォノンのサブトラクションを実験的に実施した。
ここで開発された技術は、光学に基づくメカニカルステートのトモグラフィーの最先端技術であり、幅広い応用および基礎研究に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:55:21 GMT)
Generative Adversarial Networks for Non-Raytraced Global Illumination on
Older GPU Hardware [0.3] 我々は,Global IlluminationにGAN(Generative Adrial Networks)を用いることで,アバータライズ画像よりも高品質なレンダリング画像が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 19:58:31 GMT)
GCCN: Global Context Convolutional Network [0.3] 視覚認識のためのグローバルコンテキスト畳み込みネットワーク(GCCN)を提案する。
GCCNは、画像パッチ全体にわたるコンテキスト情報を表すグローバル機能を計算する。
画像分類のためのベースモデルとしてGCCNを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:46:54 GMT)
Patient level simulation and reinforcement learning to discover novel
strategies for treating ovarian cancer [0.2] 実世界の成果データによる強化学習は、全体の生存を改善するための新しい治療戦略を特定する可能性がある。
本研究では, 上皮性卵巣癌治療トラジェクトリをモデル化するための強化学習環境を設計し, モデルフリー補強学習を用いてシミュレートされた患者の治療体制について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:59:53 GMT)
Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for
environment [0.0] 過去10年間、人工知能はこのような劇的な進歩に遭遇し、現在、環境問題を解決するツールとして選択されている。
ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気付き始めた。
本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:56:47 GMT)
Tighter constraints of multiqubit entanglement in terms of unified
entropy [0.0] 我々は、統一-($q,s$)エントロピーに基づくエンタングルメント測度の$alpha$-th ($alpha geq 1$)パワーに関連するモノガミーの不等式のクラスを示す。
これらのモノガミーとポリガミーの不等式は、既存のものよりも厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:11:11 GMT)
The Cosmic Void [0.0] 非基礎的な事実は、基本的な事項に関する事実によって説明される。
本稿では、宇宙が基本的な物質を欠いている「宇宙ヴォイド」と呼ばれる非標準像を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:48:24 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） (Fri, 22 Oct 2021 06:51:45 GMT)
Semi-supervised physics guided deep learning 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） (Fri, 22 Oct 2021 06:06:22 GMT)
Semantic Detection of Potential Wind-borne Debris in Construction
Jobsites: Digital Twining for Hurricane Preparedness and Jobsite Safety [0.0] 米国では、ハリケーンが最も被害の大きい自然災害であり、毎年何十億ドルもの損害を被っている。
ハリケーンの間、足場のような建設現場の無防備で不完全な要素が、風による破片となる可能性がある。
提案手法は, 工法を同定し, 風下地層を解析する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 12:26:25 GMT)
SVM and ANN based Classification of EMG signals by using PCA and LDA [0.0] 筋電信号(MES)は、人体の筋肉を一次元パターンとして生成する。
Support Vector Machines (SVM) は n 次元超平面を識別し、入力特徴点の集合を異なるクラスに分離する技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:44:08 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） (Fri, 22 Oct 2021 08:34:55 GMT)
Quantum optical coherence: From linear to nonlinear interferometers [0.0] 非線形要素の数に基づいて干渉計を特徴付ける分類方式を提案する。
本研究では, 非線形性の異なる各種干渉計装置の特性を明らかにする上で, 実験設計が有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:45:26 GMT)
Quantum Advantage for Shared Randomness Generation [0.0] 量子系は古典的システムよりも有利であることを示す。
資源理論のセットでは、量子システムのこの特徴は、2人のプレーヤーの協調ゲームに勝つ利点と解釈できる。
ここで提示されるプロトコルはノイズロバストなので、最先端の量子デバイスで実現可能であるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:22:48 GMT)
Proposal for a continuous wave laser with linewidth well below the
standard quantum limit [0.0] 我々は、標準量子限界以下のレーザーキャビティにおける光子数に等しい係数でレーザー線幅を減少させることが可能であることを示す。
これは、量子工学の技術が従来の量子システムの限界を再想像するきっかけとなる例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:25:48 GMT)
Proceedings Third Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.0] このEPPTCS巻は、FMAS 2021(Formal Methods for Autonomous Systems)の第3回ワークショップの手続きを含んでいる。
FMAS 2021は、新型コロナウイルス(COVID-19)の規制への適応として、オンラインのスタンドアローンのイベントだった。
FMASのゴールは、フォーマルな方法を使って自律システムのユニークな課題に取り組む先進的な研究者を集結させることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 00:09:27 GMT)
Our Fundamental Physical Space: An Essay on the Metaphysics of the Wave
Function [0.0] 3N-Fundamentalistsと3D-Fundamentalistsの議論をレビューし、3つの基準に基づいて評価する。
量子世界における我々の基本的な物理空間は3N次元ではなく3次元である、という見方を、我々の証拠は好んでいると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:35:52 GMT)
Off-Diagonal Long-Range Order Implies Vanishing Charge Gap [0.0] 我々は、(対角でない)長距離順序と電荷ギャップを関連付ける一般的な不等式を証明する。
量子スピン系では、不等式は磁化台地内の基底状態が横長距離オーダーを持つことができないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:37:40 GMT)
Multiwave COVID-19 Prediction via Social Awareness-Based Graph Neural
Networks using Mobility and Web Search Data [0.0] 移動データを用いた第1発生波を予測する既存の予測モデルは、マルチウェーブ予測には適用できない可能性がある。
本稿では,症状関連Web検索周波数の減衰を考慮したソーシャルアウェアネスに基づくグラフニューラルネットワーク(SAB-GNN)を提案する。
我々は,2020年4月から2021年5月までのモビリティとWeb検索データを用いて,東京地域での今後のパンデミックの発生を予測するためのモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 04:24:50 GMT)
Mass Estimation of Galaxy Clusters with Deep Learning II: CMB Cluster
Lensing [0.0] 宇宙マイクロ波背景(CMB)温度マップをマイクロ波空の画像から再構成する深層学習の新たな応用を提案する。
分析の両ステップでフィードフォワード深層学習ネットワークmResUNetを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 07:44:21 GMT)
Infrared dressing in real time: emergence of anomalous dimensions [0.0] 非ゲージ理論における赤外線ドレッシングの時間進化について検討する。
超再正規化可能かつ再正規化可能なモデルは、臨界点における理論のものと類似した赤外発散を特徴とする。
フェルミオン場に結合した無質量軸状粒子の有効場理論は、赤外線の発散を特徴としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:15:45 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%、実世界の精度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） (Fri, 22 Oct 2021 14:40:04 GMT)
Improving Robustness of Malware Classifiers using Adversarial Strings
Generated from Perturbed Latent Representations [0.0] マルウェアの作者は、マルウェアの新しいバージョンで乱数を生成したり、使用量を修正したりすることで、検出を避けようとしている。
提案手法は教師なし方式で入力文字列の潜在表現を学習する。
これらの例を用いて、生成された文字列の逆数集合をトレーニングすることで、分類器の堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:12:00 GMT)
Generative Networks for Precision Enthusiasts [0.0] 生成フローネットワークが運動分布のパーセンテージレベルの精度にどのように到達できるかを示す。
我々は、差別者と共同で行うことができる方法と、この差別者が世代をいかに改善するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:10:42 GMT)
Gapoera: Application Programming Interface for AI Environment of
Indonesian Board Game [0.0] 本稿では,ボードゲームのための知的エージェントと仮想環境を開発する。
インテリジェントエージェントと仮想環境は、Gapoera APIと呼ばれるアプリケーションプログラミングインターフェース(API)サービスとして開発される。
Gapoera APIは様々な種類のゲームに利用できるが、本稿ではインドネシアで人気のあるボードゲームであるMancalaの議論に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:12:35 GMT)
Example Exact Solutions of the Time-independent Gross-Pitaevskii and
Schr\"odinger Equations [0.0] ある外部ポテンシャルに対して、時間に依存しないグロス=ピタエフスキイ方程式とシュル・オーディンガー方程式の$Vleft(vec rright)$の正確な結果を得るために処方が与えられる。
研究の動機は、ボース=アインシュタイン凝縮体で実験的に$Vleft(vec rright)$をプログラムする能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 22:15:56 GMT)
Error-Correcting Neural Networks for Semi-Lagrangian Advection in the
Level-Set Method [0.0] 本稿では,画像超解像技術とスカラートランスポートを融合した機械学習フレームワークを提案する。
我々は,インターフェースの粗いメッシュ進化における数値粘度を最小化するために,オンザフライデータ駆動補正を計算できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:36:15 GMT)
Engineering dissipation with resistive elements in circuit quantum
electrodynamics [0.0] 本稿では,超伝導量子ビットのネットワークに抵抗素子を挿入して熱浴をシミュレーションする方法について論じる。
原稿の目的は、容量結合を持つ一般散逸性超伝導回路のハミルトニアンを導出し、特徴付けるための指導的なチュートリアルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 08:40:33 GMT)
Effect of the Atomic Dipole-Dipole Interaction on the Phase Diagrams of
Field-Matter Interactions I: Variational procedure [0.0] 第二量子化法において、$n$レベルの系の双極子-双極子ハミルトン相互作用を確立する。
2ドルと3ドルレベルの原子系の量子相転移は、それぞれ1ドルと2ドルモードの電磁場と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 01:55:07 GMT)
Drug Similarity and Link Prediction Using Graph Embeddings on Medical
Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,大規模バイオメディカルデータベースのエンティティに生成されたグラフ埋め込みを利用してリンク予測を行う。
グラフ埋め込みとリンク予測スコアを用いて, 薬物間の類似度スコアを求める新しいノード類似度尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 06:22:36 GMT)
Deep Convolutional Autoencoders as Generic Feature Extractors in
Seismological Applications [0.0] 地震学的な異なる用途のために,オートエンコーダを特徴抽出器として用いるという考え方を評価するためのテストを開発した。
これらのテストでは、大量の地震波形に基づいて、未完成または未完成のオートエンコーダを訓練する。
オートエンコーダの特徴抽出手法は,特定の条件下でのみ良好に機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:22:07 GMT)
DQC: a Python program package for Differentiable Quantum Chemistry [0.0] 本稿では,オープンソースの微分可能量子化学シミュレーションコードDQCについて述べる。
自動微分は、過去10年間に様々な高度な機械学習技術を急速に成長させてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 09:53:40 GMT)
Creating Knowledge Graphs Subsets using Shape Expressions [0.0] 我々はRDFベースのグラフ、プロパティグラフ、wikibaseグラフと呼ばれる3種類の知識グラフの形式モデルを提案する。
知識グラフの1つの問題は、それらが含む大量のデータである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 11:10:12 GMT)
Coupled Cluster Downfolding Methods: the effect of double commutator
terms on the accuracy of ground-state energies [0.0] 二重可換子に由来する高次項がハミルトン多様体の出現に与える影響について論じる。
我々は、下向きハミルトニアンのユニタリ拡大に対する単体および二重可換子を含む多体展開の効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 21:49:45 GMT)
Connes spectral distance and nonlocality of generalized noncommutative
phase spaces [0.0] 一般化された非可換位相空間の非局所性について研究する。
ヒルベルト・シュミット作用素の定式化により、非可換位相空間に対応するスペクトル三重項を構成する。
非可換パラメータが 0 と等しいとき、結果は通常の量子位相空間の値に戻る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:07:44 GMT)
Clustering of Bank Customers using LSTM-based encoder-decoder and
Dynamic Time Warping [0.0] クラスタリングは教師なしのデータマイニング技術であり、セグメンテーション顧客に使用することができる。
本研究では,実世界の金融データセットを用いて,エンコーダデコーダネットワークと動的時間ワープ(DTW)手法を用いて銀行顧客をクラスタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 13:16:49 GMT)
Clustering Market Regimes using the Wasserstein Distance [0.0] 金融時系列を適切な時間セグメントにクラスタリングするための教師なし学習アルゴリズムについて概説する。
市場体制を分類するプロセスを自動化する頑健なアルゴリズムを開発する。
どちらの場合も、WK-meansアルゴリズムは競合すると考えられるアプローチをはるかに上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:27:52 GMT)
Catching Bethe phantoms and quantum many-body scars: Long-lived
spin-helix states in Heisenberg magnets [0.0] 異方性ハイゼンベルク鎖において、特殊ヘリカルスピンパターンが非常に長い寿命を持つことを示す。
この発見は、有限モータを持つ正確な多体固有状態であるファントムBethe状態の最近の予測を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 20:16:14 GMT)
Calibration of flux crosstalk in large-scale flux-tunable
superconducting quantum circuits [0.0] フラックスクロストークの校正は、回路要素が強く相互作用する際の課題である。
本稿では,回路モデルに依存しないフラックスクロストークキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 09:23:42 GMT)
C$^{4}$Net: Contextual Compression and Complementary Combination Network
for Salient Object Detection [0.0] 機能結合は、乗算や加算のような他の組み合わせ方法よりもうまく機能することを示す。
また、共同特徴学習は、処理中の情報共有のため、より良い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 16:14:10 GMT)
Adaptability of Improved NEAT in Variable Environments [0.0] 神経進化(NeuroEvolution of Augmenting Topologies、NEAT)は、新しい遺伝的アルゴリズム(GA)である。
本稿では, NEATの改良版を可変環境に実装することにより, この課題について検討する。
すべての組み合わせで改善されているのは、リカレント接続、自動機能選択、人口増加である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:33:51 GMT)
AdamD: Improved bias-correction in Adam [0.0] デフォルトのバイアス補正では、Adamはトレーニングの早い段階で要求された勾配更新よりも大きくなるだろう。
Adamのデフォルトの実装は、最初に提案されたバイアス補正手順と初期ステップの振る舞いのために、ハイパーパラメータ$beta_1、beta$と同等に敏感であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:26:48 GMT)
AIR-Nets: An Attention-Based Framework for Locally Conditioned Implicit
Representations [0.0] Attentive Implicit Representation Networks (AIR-Nets) は、ポイントクラウドからの3D再構成に有効なアーキテクチャである。
我々のモデルは、暗黙の関数を局所的に記述する最初のグリッドフリーエンコーダベースのアプローチである。
我々のモデルはゼロショット設定でFAUSTデータセットによく当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 15:48:31 GMT)
A universal tripartite entanglement signature of ungappable edge states [0.0] ギャップ付き2次元位相位相は、対称性の保護がなくても頑丈な未使用エッジ状態を特徴付けることができる。
ホログラフィーの文脈において最近提案された多部絡み合い尺度であるマルコフギャップは、適用不可能なエッジ状態の普遍的な診断を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 18:00:01 GMT)
A quantum model for rf-SQUIDs based metamaterials enabling 3WM and 4WM
Travelling Wave Parametric Amplification [0.0] このモデルはハミルトンのアプローチを利用してシステムの時間進化を解析的に決定する。
メタマテリアルの非線形性の依存性は、ループモデルフレームワークにおける回路パラメータの観点で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 14:56:32 GMT)
A Retinex based GAN Pipeline to Utilize Paired and Unpaired Datasets for
Enhancing Low Light Images [0.0] 本稿では,ペアとアンペアの両方のデータセットから学習可能な,新しいディープラーニングパイプラインを提案する。
標準損失を最小限にするために最適化されたCNNと、敵損失を最小限にするために最適化されたGAN(Generative Adversarial Networks)を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 03:37:02 GMT)
A Framework for Learning Assessment through Multimodal Analysis of
Reading Behaviour and Language Comprehension [0.0] この論文は、どのように異なるスキルを計測し、自動的に得点するかを示している。
また,複数形態の学習者の反応に関する実例を用いて,学習実践がマルチモーダルスキルの変数に与える影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Oct 2021 17:48:03 GMT)