IconQA: A New Benchmark for Abstract Diagram Understanding and Visual
Language Reasoning [132.5] IconQA(Icon Question Answering)の新たな課題を紹介する。
IconQAは107,439の質問と3つのサブタスクからなる大規模なデータセットである。
さらに、377クラスに645,687色のアイコンを含むアイコンデータセットIcon645をリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:52:26 GMT)
Scalable Lipschitz Residual Networks with Convex Potential Flows [120.3] 残差ネットワーク勾配流における凸ポテンシャルを用いることで,1ドルのLipschitz変換が組み込まれていることを示す。
CIFAR-10の包括的な実験は、アーキテクチャのスケーラビリティと、証明可能な防御に$ell$のアプローチの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:12:53 GMT)
STransGAN: An Empirical Study on Transformer in GANs [107.2] GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークにおけるTransformerの本質的特性について検討した。
我々の研究は、STrans-Gと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フリージェネレータであるGANにおけるトランスフォーマーの新しい設計につながる。
Transformerベースの識別器であるSTrans-Dは、CNNベースの識別器とのギャップを大幅に減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:01:29 GMT)
Federated Test-Time Adaptive Face Presentation Attack Detection with
Dual-Phase Privacy Preservation [100.7] 顔提示攻撃検出(fPAD)は、現代の顔認識パイプラインにおいて重要な役割を果たす。
法的およびプライバシー上の問題により、トレーニングデータ(実際の顔画像と偽画像)は、異なるデータソース間で直接共有することはできない。
本稿では,二相プライバシー保護フレームワークを用いたフェデレーションテスト時間適応顔提示検出を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:51:05 GMT)
DocTr: Document Image Transformer for Geometric Unwarping and
Illumination Correction [99.1] 文書画像の幾何学的および照明歪みに対処する文書画像変換器(DocTr)を提案する。
DocTrは20.02%のキャラクタエラー率(CER)を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:27:10 GMT)
Implicit Under-Parameterization Inhibits Data-Efficient Deep
Reinforcement Learning [97.3] さらなる勾配更新により、現在の値ネットワークの表現性が低下する。
AtariとGymのベンチマークでは、オフラインとオンラインのRL設定の両方でこの現象を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:10:12 GMT)
Distributionally Robust Recurrent Decoders with Random Network
Distillation [93.1] 本稿では,自動回帰言語モデルが推論中にOODコンテキストを無視できるように,ランダムネットワーク蒸留を用いたOOD検出に基づく手法を提案する。
提案手法をGRUアーキテクチャに適用し,複数の言語モデリング(LM)データセットの改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:26:29 GMT)
Faster Perturbed Stochastic Gradient Methods for Finding Local Minima [93.0] 局所最小値を求めるための高速な摂動勾配フレームワークであるtttPullbackを提案する。
SARAH/SP や STORM のような勾配推定器を用いたプルバックは $(epsilon, epsilon_H)$approximate local minima を $tilde O(epsilon-3 + H-6)$ 内で見つけることができる。
我々のフレームワークの中核となる考え方は、勾配評価の平均運動を制御するステップサイズのプルバック方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:20:05 GMT)
History Aware Multimodal Transformer for Vision-and-Language Navigation [92.8] ヴィジュアル・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)は、指示に従う自律的な視覚エージェントの構築と、実際のシーンでのナビゲーションを目的としている。
長い水平履歴をマルチモーダルな意思決定に組み込むために,HAMT(History Aware Multimodal Transformer)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:54:41 GMT)
Linear Contextual Bandits with Adversarial Corruptions [91.4] 本稿では,敵対的腐敗の存在下での線形文脈的包帯問題について検討する。
逆汚染レベルに適応する分散認識アルゴリズムをC$で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:53:24 GMT)
Convolution-Weight-Distribution Assumption: Rethinking the Criteria of
Channel Pruning [90.3] 刈り取り基準の研究には2つの盲点がある。
フィルタのランク'Importance Score'はほぼ同じで、同様に刈り取られた構造になる。
いくつかのプルーニング基準で測定されたフィルタ'Importance Score'は、ネットワークの冗長性をよく区別するには近すぎる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:06:28 GMT)
Zero-Shot Dialogue Disentanglement by Self-Supervised Entangled Response
Selection [79.5] 対話の切り離しは、スレッドへの長大かつ多人数の対話において、発話をグループ化することを目的としている。
これは談話分析や対話応答選択などの下流アプリケーションに有用である。
我々はまず,atextbfzero-shotダイアログ・ディアンタングメント・ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:15:01 GMT)
Multitask Adaptation by Retrospective Exploration with Learned World
Models [77.3] 本稿では,タスク非依存ストレージから取得したMBRLエージェントのトレーニングサンプルを提供するRAMaというメタ学習型アドレッシングモデルを提案する。
このモデルは、期待されるエージェントのパフォーマンスを最大化するために、ストレージから事前のタスクを解く有望な軌道を選択することで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:02:57 GMT)
Asymptotic Tensor Powers of Banach Spaces [77.3] ユークリッド空間は、そのテンソル半径がその次元と等しい性質によって特徴づけられることを示す。
また、領域または範囲がユークリッドである作用素のテンソル半径がその核ノルムと等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:51:12 GMT)
Learning Stochastic Shortest Path with Linear Function Approximation [74.1] 線形関数近似を用いた強化学習における最短経路 (SSP) 問題について検討し, 遷移カーネルを未知モデルの線形混合として表現する。
本稿では,線形混合SSPを学習するための新しいアルゴリズムを提案し,このアルゴリズムにより,$tilde O(d B_star1.5sqrtK/c_min)$ regretを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:34:00 GMT)
A Survey on Dialog Management: Recent Advances and Challenges [72.5] ダイアログ管理(DM)はタスク指向ダイアログシステムにおいて重要なコンポーネントである。
1)新しいシナリオにおけるダイアログシステムモデリングを容易にするためのモデルスケーラビリティの改善,(2)ダイアログポリシー学習におけるデータ不足問題への対処,(3)タスク補完性能を向上させるためのトレーニング効率の向上。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:12:37 GMT)
Modeling Category-Selective Cortical Regions with Topographic
Variational Autoencoders [72.2] カテゴリー選択性(英: Category-Selectivity)は、大脳皮質の特定の空間的局所化領域が特定の限られたカテゴリーからの刺激に対して頑健かつ選択的に反応する傾向にあるという観察を記述している。
新たに導入されたTopographic Variational Autoencoderを利用して、そのような局所化カテゴリ選択性の出現を教師なしでモデル化する。
本研究では,ヒト腹側頭皮質の観察に類似した,より抽象的なカテゴリのネストされた空間的階層が得られたことを示す予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:37:41 GMT)
DECAF: Generating Fair Synthetic Data Using Causally-Aware Generative
Networks [71.7] 本稿では,GANに基づく表型データのための公正な合成データ生成装置であるDECAFを紹介する。
DeCAFは望ましくないバイアスを除去し,高品質な合成データを生成可能であることを示す。
下流モデルの収束と公平性に関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:39:56 GMT)
Minimizing Energy Consumption Leads to the Emergence of Gaits in Legged
Robots [71.6] 実四足歩行ロボットにおいて,エネルギー消費を最小化するための学習が自然移動歩行の出現に重要な役割を担っていることを示す。
創発的な足跡は理想的な地形で構築されており、馬や羊のものと似ている。
同じアプローチは、動物運動制御の発見と一致した荒地における非構造的な歩行につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:59:58 GMT)
Fast Gradient Non-sign Methods [67.6] Fast Gradient Non-sign Method (FGNM) は一般的なルーチンであり、グラデーションベースの攻撃において従来の$sign$操作をシームレスに置き換えることができる。
我々の手法は、textbf27.5% と textbf9.5% でそれらを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:46:00 GMT)
Learn to Predict Sets Using Feed-Forward Neural Networks [63.9] 本稿では、ディープフィードフォワードニューラルネットワークを用いた設定予測の課題に対処する。
未知の置換と基数を持つ集合を予測するための新しい手法を提案する。
関連視覚問題に対する集合定式化の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:33:27 GMT)
Mlr3spatiotempcv: Spatiotemporal resampling methods for machine learning
in R [63.3] このパッケージは、proglangRパッケージを直接mlr3機械学習フレームワークに統合する。
1つの利点は、包括的な機械学習ツールキットで一貫したレコメンデーションを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:48:29 GMT)
What Would Jiminy Cricket Do? Towards Agents That Behave Morally [59.7] テキストベースのアドベンチャーゲーム25の環境スイートであるJimy Cricketを紹介します。
あらゆる可能なゲーム状態に注釈を付けることで、ジミニー・クリケット環境は、報酬を最大化しながら、エージェントが道徳的に行動できるかどうかを確実に評価する。
広範囲な実験において, 人工的良心アプローチは, パフォーマンスを犠牲にすることなく, 道徳的行動にエージェントを向けることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:59:31 GMT)
Instance-Conditional Knowledge Distillation for Object Detection [59.6] 所望の知識を求めるために,インスタンス条件蒸留フレームワークを提案する。
我々は、観測されたインスタンスを条件情報として使用し、検索プロセスをインスタンス条件の復号プロセスとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:23:29 GMT)
Sampling-Based Robust Control of Autonomous Systems with Non-Gaussian
Noise [59.5] 雑音分布の明示的な表現に依存しない新しい計画法を提案する。
まず、連続系を離散状態モデルに抽象化し、状態間の確率的遷移によってノイズを捕捉する。
いわゆる区間マルコフ決定過程(iMDP)の遷移確率区間におけるこれらの境界を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:18:55 GMT)
Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired
Annealing [58.7] 本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:33:26 GMT)
TRIE: End-to-End Text Reading and Information Extraction for Document
Understanding [56.1] 本稿では,統合されたエンドツーエンドのテキスト読解と情報抽出ネットワークを提案する。
テキスト読解のマルチモーダル視覚的特徴とテキスト的特徴は、情報抽出のために融合される。
提案手法は, 精度と効率の両面において, 最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:33:53 GMT)
Robbing the Fed: Directly Obtaining Private Data in Federated Learning
with Modified Models [56.0] フェデレーション学習は、ユーザーのプライバシーと効率を高めるという約束で急速に人気を集めている。
ユーザプライバシに対する以前の攻撃はスコープが限られており、少数のデータポイントに集約されたグラデーション更新にはスケールしない。
共有モデルアーキテクチャの最小限ではあるが悪意のある変更に基づく新しい脅威モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:52:06 GMT)
Fast Graph Sampling for Short Video Summarization using Gershgorin Disc
Alignment [52.6] 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） (Mon, 25 Oct 2021 02:31:51 GMT)
LAE : Long-tailed Age Estimation [52.6] まず、簡単な標準ベースラインを定式化し、事前トレーニング、データ拡張、モデルアーキテクチャなどのトリックを収集することで、はるかに強力なベースラインを構築します。
標準ベースラインと比較して,提案手法は推定誤差を著しく低減する。
本稿では,Long-tailed Age Estimation (LAE) という2段階の学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:05:44 GMT)
Generative Residual Attention Network for Disease Detection [51.6] 本稿では, 条件付き生成逆学習を用いたX線疾患発生のための新しいアプローチを提案する。
我々は,患者の身元を保存しながら,対象領域に対応する放射線画像を生成する。
次に、ターゲット領域で生成されたX線画像を用いてトレーニングを増強し、検出性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:15:57 GMT)
The Efficiency Misnomer [50.7] 我々は、共通のコスト指標、それらの利点とデメリット、そしてそれらが相互に矛盾する方法について論じる。
コストインジケータの不完全な報告が、どのようにして部分的な結論をもたらすかを示し、異なるモデルの実践的考察の曖昧さや不完全さを図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:48:07 GMT)
Image Quality Assessment using Contrastive Learning [50.3] 我々は、補助的な問題を解決するために、対照的な対の目的を用いて深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
本研究では,最新のNR画像品質モデルと比較して,ContriQUEが競争性能を向上することを示す。
以上の結果から,大きなラベル付き主観的画像品質データセットを必要とせずに,知覚的関連性を持つ強力な品質表現が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:01:00 GMT)
Text Perceptron: Towards End-to-End Arbitrary-Shaped Text Spotting [49.8] テキストパーセプトロン(Text Perceptron)という,エンドツーエンドのトレーニング可能なテキストスポッティング手法を提案する。
まず、テキスト読解順序と境界情報を学ぶ効率的なセグメンテーションベースのテキスト検出器を用いる。
次に、検出された特徴領域を正規形態に変換するために、新しい形状変換モジュール(STM)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:34:22 GMT)
A Permutation-Equivariant Neural Network Architecture For Auction Design [49.4] 期待収益を最大化するインセンティブ互換オークションの設計は、オークションデザインの中心的な問題である。
本研究では、置換同変対称性を有するオークション設計問題を考察し、置換同変最適機構を完全に回復できるニューラルネットワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:41:56 GMT)
Seeing biodiversity: perspectives in machine learning for wildlife
conservation [49.2] 機械学習は、野生生物種の理解、モニタリング能力、保存性を高めるために、この分析的な課題を満たすことができると我々は主張する。
本質的に、新しい機械学習アプローチとエコロジー分野の知識を組み合わせることで、動物生態学者は現代のセンサー技術が生み出すデータの豊富さを生かすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:40:36 GMT)
Alignment Attention by Matching Key and Query Distributions [48.9] 本稿では,各ヘッダ内のキーとクエリの分布を一致させる自己注意を促すアライメントアテンションアテンションアテンションアテンションアテンションを導入している。
事前学習したモデルを含む自己注意のモデルはすべて、提案したアライメントアテンションアテンションアテンションに変換することが簡単である。
様々な言語理解タスクにおいて, 精度, 不確実性推定, ドメイン間の一般化, 敵攻撃に対する堅牢性などの手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:54:57 GMT)
SPIN: Structure-Preserving Inner Offset Network for Scene Text
Recognition [48.7] 任意テキストの出現は、シーンテキスト認識タスクにおいて大きな課題となる。
我々は新しい学習可能な幾何学的非関連モジュールであるStructure-Preserving Inner Offset Network (SPIN)を導入する。
SPINは、ネットワーク内のソースデータの色操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:33:59 GMT)
Diagnosing Errors in Video Relation Detectors [46.8] ビデオ関係検出は、コンピュータビジョンにおいて新しくて困難な問題を形成する。
全体的なパフォーマンスはいまだに限界があり、その問題を解決する上で重要な要素が何であるかは不明だ。
本稿では,検出エラーの原因を分析する診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:04:08 GMT)
MUSE: Feature Self-Distillation with Mutual Information and
Self-Information [46.1] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴間の依存性を導入するための新しい情報理論アプローチを提案する。
提案手法の中核となる考え方は,CNNの異なる層から抽出した全ての特徴の表現性を向上させるために,MUSEとSelf-informationを組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:36:25 GMT)
ZerO Initialization: Initializing Residual Networks with only Zeros and
Ones [44.7] ディープニューラルネットワークは通常ランダムウェイトを持ち、トレーニング中に安定した信号伝達を保証するために適切に選択された初期分散を持つ。
ばらつきの選択方法にはコンセンサスがなく、レイヤーの数が増えるにつれて、これは難しくなります。
本研究では、広く使われているランダムウェイト初期化を、ゼロと1しか持たない残差ネットワークを初期化する完全決定論的初期化スキームZerOに置き換える。
驚くべきことに、ZerOはImageNetを含むさまざまな画像分類データセットに対して最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:17:33 GMT)
Learning Neural Transmittance for Efficient Rendering of Reflectance
Fields [43.2] 本稿では,ニューラルリフレクタンスフィールドのレンダリングを高速化する事前計算型ニューラルトランスミッション関数に基づく新しい手法を提案する。
実シーンと合成シーンの結果は、最小の精度で環境マップ下でのレンダリングにおいて、ほぼ2桁のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:12:25 GMT)
Self-Consistent Models and Values [42.5] 環境の学習モデルは、環境に関する予測を行う柔軟な方法を備えた強化学習(RL)エージェントを提供する。
本研究は,学習モデルと価値関数を共存させることによって,モデルに基づくRLを増大させる手法について検討する。
我々のアプローチは、Dynaのような古典的な計画手法とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:09:42 GMT)
Domain Adaptation in Multi-View Embedding for Cross-Modal Video
Retrieval [40.4] カプセル化されていないビデオシーケンスのギャラリーを考慮に入れ, 未知のテキストクエリとの関連性に基づいて, ビデオ検索の課題を考察する。
アノテーションの欠如を補うため、私たちは、ソースギャラリーと呼ばれるビデオキャプチャーペアからなる関連ビデオギャラリーに頼る。
擬似ラベリング対象ビデオとクロスドメイン(すなわちソースターゲット)ランキングを用いた新しい反復的ドメインアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:22:49 GMT)
Learning-Augmented Dynamic Power Management with Multiple States via New
Ski Rental Bounds [38.8] 複数の省電力状態を持つシステムにおける電力消費を最小化するオンライン問題について検討する。
アルゴリズムは、異なるエネルギー消費と覚醒コストの省電力状態を選択する必要がある。
アイドル期間の予測長に基づいて(潜在的に不正確な)決定を行う学習強化オンラインアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:14:20 GMT)
2nd Place Solution for SODA10M Challenge 2021 -- Continual Detection
Track [35.1] ResNet50-FPNをベースラインとして採用し、最終的な提案モデルのいくつかの改善を試みる。
タスク固有のリプレイ方式,学習率スケジューリング,モデルキャリブレーション,原画像スケールの使用により,画像中の大小オブジェクトの性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:58:19 GMT)
CNNC: A Visual Analytics System for Comparative Studies of Deep
Convolutional Neural Networks [33.2] 近年の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の急速な発展は、多くの機械学習(ML)アプリケーションに大きなブレークスルーをもたらした。
利用可能なさまざまなCNNモデルを理解し比較する能力は不可欠である。
本稿では,1つのCNNモデルの詳細な検査と2つ以上のモデルの比較研究を支援する視覚分析システムCNNComparator(CNNC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:36:14 GMT)
Stable Neural ODE with Lyapunov-Stable Equilibrium Points for Defending
Against Adversarial Attacks [32.9] 我々は,Lyapunov-stable平衡点を持つ安定なニューラル・オードを提案し,敵対的攻撃(SODEF)を防御する。
我々は、SODEFの安定性に関する洞察を与える理論的な結果と、その安定性を確保するための正則化器の選択を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:09:45 GMT)
Event Data Association via Robust Model Fitting for Event-based Object
Tracking [31.8] 本稿では,データアソシエーション問題に対処する新しいイベントデータアソシエーション手法(EDA)を提案する。
提案したEDAは、統一データアソシエーションを実行するために、イベントデータに最も適したイベントトラジェクトリを求める。
実験結果から,高速,運動のぼやけ,高ダイナミックレンジ条件といった難易度シナリオ下でのEDAの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:56:00 GMT)
DelightfulTTS: The Microsoft Speech Synthesis System for Blizzard
Challenge 2021 [31.8] 本稿では、Microsoftのエンドツーエンドニューラルテキスト音声合成システム(TTS: DelightfulTTS for Blizzard Challenge 2021)について述べる。
この課題の目的は、テキストから自然かつ高品質な音声を合成することであり、我々はこの目標に2つの視点でアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:47:59 GMT)
Persona Authentication through Generative Dialogue [31.7] 我々は,ペルソナモデルの整合性を検証するために,会話ポリシーを学習する,ペルソナ認証の問題を定義し,検討する。
学習目標を提案し,この目的の下で訓練された局所密度推定器がペルソナ情報と対話軌跡の相互情報を最大化することを示す。
本研究では,パーソナライズされた質問を適応的に出力し,パートナーの持つペルソナを明らかにする認証モデルを学習する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:37:48 GMT)
Differentiable NAS Framework and Application to Ads CTR Prediction [30.7] 我々は、微分可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)のための推論およびモジュラーフレームワークを実装している。
DNASを広告クリックスルー率(CTR)予測の問題に適用する。
我々は、CTR予測のための深層学習勧告モデル(DLRM)のバックボーンに新しい検索空間を開発し、調整し、Criteo Kaggle CTR予測データセットの最先端結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:46:27 GMT)
VenoMave: Targeted Poisoning Against Speech Recognition [30.4] 自動音声認識(ASR)に対する最初のデータポゾン攻撃について述べる。
本稿では,桁数列を検出するASRシステムに対する攻撃を評価する。
ASRに対するデータ汚染攻撃は真の脅威であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:28:34 GMT)
Medium Access Control protocol for Collaborative Spectrum Learning in
Wireless Networks [29.2] 本稿では,アドホックネットワークにおけるスペクトル協調のための完全分散アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムに基づいて,アドホックネットワークにおけるアルゴリズムの分散実装を可能にするメディアアクセス制御プロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:11:57 GMT)
Recommender Systems meet Mechanism Design [29.1] 提案手法では,入札者の価値分布をトピックモデルで近似できる多項目機構の設計問題を考察する。
このフレームワークの拡張により,話題モデルの表現力を利用して,問題の有効次元を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:03:30 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Dynamics-Aware Rewards in
Reinforcement Learning [28.8] 無条件強化学習は、事前の目標表現なしでスキルを獲得することを目的としている。
別の相互作用に富んだ環境でのトレーニングの直感的なアプローチは、ターゲット環境におけるトレーニングスキルを阻害する。
本稿では,動的にスキルを習得するための教師なしドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:40:48 GMT)
Improving the Diversity of Unsupervised Paraphrasing with Embedding
Outputs [28.2] ゼロショットパラフレーズ生成のための新しい手法を提案する。
主な貢献は、翻訳された並列コーパスを用いて訓練されたエンドツーエンドの多言語パラフレーズモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:33:38 GMT)
MVT: Multi-view Vision Transformer for 3D Object Recognition [27.8] 3次元物体認識のための多視点視覚変換器(MVT)を提案する。
Transformerブロック内の各パッチ機能は、グローバルな受信フィールドを持つため、異なるビューからのパッチ間の通信を自然に達成する。
ModelNet40 と ModelNet10 の2つの公開ベンチマーク実験では,MVT の競合性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:23:25 GMT)
SILT: Self-supervised Lighting Transfer Using Implicit Image
Decomposition [27.7] このソリューションは、まず任意の照明スタイルの入力画像を統一されたドメインにマッピングすることを目的として、2分岐ネットワークとして動作する。
次に、生成された出力とスタイル参照と共に提示される判別器を用いて、この統合入力ドメインを再マップする。
本手法は, 照明監督を必要とせず, 2つの異なるデータセットにおいて, 教師付きリライティングソリューションよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:52:53 GMT)
Gophormer: Ego-Graph Transformer for Node Classification [27.5] 本稿では,egoグラフにフルグラフの代わりにトランスフォーマーを適用した新しいGophormerモデルを提案する。
具体的には、変圧器の入力としてエゴグラフをサンプリングするためにNode2Seqモジュールが提案されており、スケーラビリティの課題が軽減されている。
エゴグラフサンプリングで導入された不確実性に対処するために,一貫性の正則化とマルチサンプル推論戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:43:32 GMT)
Shape and Reflectance Reconstruction in Uncontrolled Environments by
Differentiable Rendering [27.4] 従来のハンドヘルドカメラを用いた多視点写真からシーンの3次元形状と反射率を再構築する効率的な手法を提案する。
また,本手法は,新しい視点の視覚的合成と定量化において,最先端の代替手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:09:10 GMT)
SgSum: Transforming Multi-document Summarization into Sub-graph
Selection [27.4] 既存の抽出多文書要約(MDS)手法は、各文を個別にスコアし、一つずつ有能な文を抽出して要約を構成する。
サブグラフ選択問題としてMDSタスクを定式化する新しいMDSフレームワーク(SgSum)を提案する。
我々のモデルは従来のMDS法と比較して、より一貫性があり、情報的な要約を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:12:10 GMT)
Can Q-Learning be Improved with Advice? [27.2] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)のオンライン学習において,後悔に対する最悪の下限を回避できるかどうかを論じる。
最適$Q$-値関数の予測が蒸留と呼ばれる合理的に弱い条件を満たす場合、状態-作用対の集合を、その予測が極端に不正確な状態-作用対の集合に置き換えることで、後悔境界を改善することができることを示す。
私たちの研究は、キャッシュやスケジューリングといった単純なオンライン問題に重点を置いていた予測を伴うアルゴリズムに関する最近の研究を、強化学習のより複雑で一般的な問題へと拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:44:20 GMT)
Progressively Select and Reject Pseudo-labelled Samples for Open-Set
Domain Adaptation [26.9] ドメイン適応は、ラベル付きソースデータと未ラベルのターゲットデータを利用して、ターゲット領域の画像分類問題を解決する。
提案手法は,OSLPP(Open-Set Locality Preserving Projection)アルゴリズムを用いて,ソース領域とターゲット領域の識別的共通部分空間を学習する。
共通部分空間学習と擬似ラベル付きサンプル選択/拒絶は反復学習フレームワークにおいて互いに促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:28:55 GMT)
Neural Relightable Participating Media Rendering [26.4] 我々は,グローバル照明の完全なシミュレーションにより,参加メディアのためのニューラル表現を学習する。
提案手法は,最先端手法と比較して,視覚的品質と数値的性能に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:36:15 GMT)
Deep Learning for UAV-based Object Detection and Tracking: A Survey [25.3] 無人航空機(UAV)は最近、コンピュータビジョン(CV)とリモートセンシング(RS)の分野でホットスポットになっている。
近年のディープラーニング(DL)の成功に触発されて、様々なUAV関連タスクに多くの高度な物体検出と追跡アプローチが適用されている。
本稿では, DLを用いたUAV物体検出・追跡手法の研究の進展と今後の展望について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:43:24 GMT)
On Slowly-varying Non-stationary Bandits [25.3] 我々は、ゆっくりと変化する性質を持つ非定常包帯の動的後悔を考察する。
我々は、ゆっくりと変化する非定常帯域に対して、最初のインスタンス依存後悔上限を確立する。
我々のアルゴリズムは基本的にミニマックス最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:56:19 GMT)
Auction learning as a two-player game [19.7] オークションデザイン(Auction Design)は、固定ユーティリティ機能を備えた2人プレイのゲームである。
期待収益を最大化するインセンティブをデザインすることは、オークションデザインの中心的な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:45:41 GMT)
Multimodal Semi-Supervised Learning for 3D Objects [19.4] 本稿では,3次元の分類処理と検索処理の両方において,異なる3次元データのモデルのコヒーレンスを用いてデータ効率を向上させる方法について検討する。
本稿では、インスタンスレベルの一貫性制約を導入し、新しいマルチモーダル・コントラッシブ・プロトタイプ(M2CP)の損失を減らし、新しいマルチモーダル・セミ教師付き学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,モデルNet10およびモデルNet40データセットにおいて,分類タスクと検索タスクの両方において,最先端のすべての処理性能を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:35:34 GMT)
Exploring System Performance of Continual Learning for Mobile and
Embedded Sensing Applications [19.3] 本研究は,3つの主要な連続学習手法の性能を定量化する総合的な実証的研究である。
エッジデバイス上でのエンドツーエンドの継続的学習フレームワークを実装した。
メモリ予算が限られているデバイス上で連続的な学習が実現可能であることを初めて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:06:26 GMT)
Adaptive Data Debiasing through Bounded Exploration and Fairness [19.1] アルゴリズム決定規則の訓練に使用される既存のデータセットのバイアスは、倫理的、社会的、経済的懸念を提起する。
本稿では,適応探索と有界探索により,これらのデータセットを逐次デバイアスするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:50:10 GMT)
Transportation Scenario Planning with Graph Neural Networks [18.6] 我々は,最近導入されたグラフニューラルネットワークモデルであるGMELを活用し,通勤流の変化を評価することを提案する。
ブラジルの2大都市における実世界のケーススタディを通じて,本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:28:14 GMT)
Battling Hateful Content in Indic Languages HASOC '21 [18.3] 本稿では,チームPreCog IIIT HyderabadによるHASOC 2021 Multilingual Twitter Hate-Speech Detectionの解を提案する。
我々は多言語トランスフォーマーベースのアプローチを採用し、6つのサブタスクすべてに対するアーキテクチャを課題の一部として記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:19:17 GMT)
Least Square Calibration for Peer Review [18.1] ピアレーティングから上位候補を選択するためのフレキシブルなフレームワーク、すなわち最小二乗キャリブレーション(LSC)を提案する。
本フレームワークは、軽度仮定の下で、ノイズのない線形スコアリング関数の完全校正を確実に行う。
我々のアルゴリズムは、最高評価値に基づいて上位論文を選択するベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:40:33 GMT)
MoDeRNN: Towards Fine-grained Motion Details for Spatiotemporal
Predictive Learning [17.7] 本稿では,従来の状況と現在の状況との対応性を高めることにより,予測品質の向上に着目する。
詳細コンテキストブロック (DCB) を用いて細かな詳細を抽出し, 上位コンテキスト状態と現在の入力状態の相関性を改善する。
MoDeNNは既存の最先端技術よりも質的にも定量的にも低い負荷で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:12:17 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） (Mon, 25 Oct 2021 02:30:46 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
提案手法は,バックドア・ポゾンデータを用いたアンファンクレーンモデルの学習を目的とした,アンファンティ・バックドア学習の概念を導入する。
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） (Mon, 25 Oct 2021 03:41:22 GMT)
TODSum: Task-Oriented Dialogue Summarization with State Tracking [16.9] タスク指向の対話要約データセット TODSum を大規模に導入する。
既存の作業と比較して、TODSumは深刻な分散情報問題に悩まされており、厳密な事実整合性を必要とする。
対話状態情報と対話履歴を統合するための状態認識型対話要約モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:53:11 GMT)
Face Image Quality Assessment: A Literature Survey [16.6] 本調査は、主に可視波長の顔画像入力に焦点を当てた顔画像品質評価文献の概要を提供する。
深層学習に基づく手法の傾向が観察され,近年のアプローチにおける概念的差異が顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:06:18 GMT)
Unsupervised Source Separation By Steering Pretrained Music Models [15.8] 本稿では、音源分離のための音楽生成と音楽タグ付けのために訓練されたディープモデルを再活用する教師なし手法を紹介する。
入力混合物に音声生成モデルを条件付けし、音声生成に用いる音声の潜時符号化を生成する。
この生成されたオーディオは、ソースラベルを生成する事前訓練された音楽タグに供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:08:28 GMT)
Nonuniform Negative Sampling and Log Odds Correction with Rare Events
Data [15.7] 不均衡なデータに対する非一様負サンプリングによるパラメータ推定の問題について検討する。
一般逆確率重み付き(IPW)推定器を導出し,その分散を最小化する最適なサンプリング確率を得る。
理論的および実証的な結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:37:22 GMT)
Where were my keys? -- Aggregating Spatial-Temporal Instances of Objects
for Efficient Retrieval over Long Periods of Time [15.6] 本稿では,検出に基づく3段階階層型アソシエーション手法D3Aを提案する。
D3Aは空間時空間情報を関連づけることなくデータベースに一致したオブジェクトを鼻で保存するシステムよりも47倍高速で33%精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:57:27 GMT)
The Pareto Frontier of model selection for general Contextual Bandits [15.5] 我々は、ネストしたポリシークラスの全てのポリシーを保証できる最適な単一アルゴリズムを同時に得ることができるかどうかを問う。また、もしそうでなければ、複雑性項と時間の間のトレードオフ$alphain[frac12,1)$に対して可能である: $ln(|Pi_m|)1-alphaTalpha$。
上界と下界に一致する最大対数因子のフロンティアを示すので、一般の政策では$T$とは独立な複雑性項 $ln(|Pi_m|)$ の増加は避けられないことを証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:44:35 GMT)
AEI: Actors-Environment Interaction with Adaptive Attention for Temporal
Action Proposals Generation [15.4] 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） (Mon, 25 Oct 2021 01:12:47 GMT)
Goal-Aware Cross-Entropy for Multi-Target Reinforcement Learning [15.3] 本稿では,目標認識型クロスエントロピー(GACE)ロスを提案する。
次に、目標関連情報を利用して与えられた指示に集中する目標識別型注意ネットワーク(GDAN)を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:24:39 GMT)
Contrastive Learning for Neural Topic Model [14.7] 敵対的トピックモデル(ATM)は、文書を別の異なるサンプルと区別することで、文書の意味パターンをうまくキャプチャすることができる。
最適化問題として識別目標を再定式化するための新しい手法を提案し,新しいサンプリング手法を設計する。
実験の結果、我々のフレームワークは3つの一般的なベンチマークデータセットにおいて、他の最先端のニューラルトピックモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:46:26 GMT)
CenterNet3D: An Anchor Free Object Detector for Point Cloud [14.5] 本研究では,アンカーフリーのCenterNet3Dネットワークを提案し,アンカーなしで3次元物体検出を行う。
中心点に基づいて,アンカー不要な3次元物体検出を行うCenterNet3Dネットワークを提案する。
提案手法は,最先端のアンカーベースの一段法よりも優れ,二段法に匹敵する性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:49:24 GMT)
Uncertainty quantification in non-rigid image registration via
stochastic gradient Markov chain Monte Carlo [14.3] 我々は,不確実性定量化に着目した3次元医用画像の非剛性登録のための新しいベイズモデルを開発した。
バックプロパゲーションによるマルコフ連鎖モンテカルロの接続とバックプロパゲーションフレームワークによる変分推論について検討する。
深層学習に基づく最先端画像登録モデルであるVoxelMorphと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:05:20 GMT)
Exploiting Redundancy: Separable Group Convolutional Networks on Lie
Groups [14.0] 群畳み込みニューラルネットワーク(G-CNN)はパラメータ効率とモデルの精度を向上させることが示されている。
本研究では,正規G-CNNによって学習された表現の性質について検討し,グループ畳み込みカーネルにおけるパラメータ冗長性を示す。
部分群とチャネル次元で分離可能な畳み込みカーネルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:56:53 GMT)
Multi-scale Iterative Residuals for Fast and Scalable Stereo Matching [13.8] 本稿では,このギャップを埋めるために,反復的マルチスケール粗粒微細化(iCFR)フレームワークを提案する。
マルチスケールのワープ機能を用いて,差分残差を推定し,コスト容積の差分探索範囲を最小限まで押し上げる。
最後に,マルチスケールアプローチに固有の精度の喪失を回復するために,改良ネットワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:54:17 GMT)
Accelerate 3D Object Processing via Spectral Layout [13.1] 本稿では,3次元オブジェクトに重要な情報を2次元空間に包含する手法を提案する。
提案手法は3Dオブジェクトに対して高品質な2D表現を実現し,3Dオブジェクトの処理に2Dベースの手法を用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:18:37 GMT)
Robust priors for regularized regression [12.9] 尾根回帰のような罰則化された回帰アプローチは0に向かって縮小するが、0重みは通常は意味のある先行ではない。
人間が使用する単純で堅牢な決定にインスパイアされた私たちは、ペナル化された回帰モデルのための非ゼロの事前計算を構築しました。
頑丈な先行モデルでは、最悪のパフォーマンスに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:05:54 GMT)
Emulation of physical processes with Emukit [12.7] 我々は不確実性の下で意思決定を豊かにするPythonツールキットであるEmukitを紹介する。
3つの模範事例研究でEmukitがどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:09:03 GMT)
Constant-round Blind Classical Verification of Quantum Sampling [12.4] 本研究では,BQPにおけるより一般的なサンプリング問題によるCVQCの実現可能性について検討する。
CVQCプロトコルを盲点に変換する,シンプルだが強力な汎用コンパイラを提供する。
我々のコンパイラをBQPのためのMahadevのCVQCプロトコルとSampBQPのためのCVQCプロトコルに(並列に)適用することで、最初の定ラウンドブラインドCVQCプロトコルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:18:38 GMT)
Optimization-Based GenQSGD for Federated Edge Learning [12.4] 我々は、連合学習(FL)のための一般化された並列最小バッチ収束降下(SGD)アルゴリズムを提案する。
我々は,時間収束誤差の下でのエネルギーコストを最小限に抑えるために,アルゴリズムパラメータを最適化する。
その結果,既存のFLアルゴリズムよりも有意な利得が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:25:11 GMT)
Applications and Techniques for Fast Machine Learning in Science [11.6] このレポートは、Fast ML for Scienceコミュニティが開催する2つのワークショップに基づいている。
さまざまな科学的領域にわたる高速MLのアプリケーション、パフォーマンスとリソース効率のアルゴリズムのトレーニングと実装のテクニック、これらのアルゴリズムをデプロイするアーキテクチャ、プラットフォーム、テクノロジの3つの分野をカバーする。
このレポートは、統合および加速されたMLソリューションによる科学的発見のための多くの例とインスピレーションを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:25:25 GMT)
Multimodal Feature Fusion and Knowledge-Driven Learning via Experts
Consult for Thyroid Nodule Classification [11.2] コンピュータ支援診断(CAD)は、複数の分野にまたがる臨床医を支援するための重要なアプローチになりつつある。
本研究では,新しいエンド・ツー・エンドの知識駆動型分類フレームワークを提案する。
提案システムは,高度に連結された畳み込みネットワーク(DenseNet)の学習フェーズを案内するために,専門家のアンサンブルによって提供される手がかりを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:01:46 GMT)
Generalized Multi-Task Learning from Substantially Unlabeled
Multi-Source Medical Image Data [11.1] MultiMixは、病気の分類と解剖学的セグメンテーションを半教師付きで共同で学習する、新しいマルチタスク学習モデルである。
トレーニングセットにおける多ソースラベル付きデータの多量化実験により,MultiMixの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:09:19 GMT)
Realization of a coupled-mode heat engine with cavity-mediated
nanoresonators [10.8] オットーサイクルは2つの音速熱貯水池間での作業の抽出によって実現される。
ストレートツインのナノメカニカルエンジンは、通常のモードをエンジニアリングし、2つのシリンダーを段階外操作することで実現されている。
本研究は,空洞オプティメカルシステムにおいて,本質的な熱機関のクラスを初めて示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:57:12 GMT)
Bone Marrow Cell Recognition: Training Deep Object Detection with A New
Loss Function [10.3] 本稿では,新規なロス関数を最小化して学習したYOLOv5ネットワークに基づく骨髄細胞検出アルゴリズムを提案する。
提案する新規損失関数は,骨髄のクラス間の類似性を考慮し,異種クラス間の予測エラーに対するペナルティを増大させ,類似クラス間の予測エラーに対するペナルティを減少させる。
その結果, 提案した損失関数はアルゴリズムの性能を効果的に向上し, 提案した骨髄細胞検出アルゴリズムは他の細胞検出アルゴリズムよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:17:04 GMT)
A class of quantum synchronizable codes of length $2^n$ over ${\rm F}_q$ [10.1] 量子同期可能符号(Quantum synchronizable codes、QSC)は、量子ノイズが量子ビットに与える影響を補正し、ブロック同期の誤りを修正できる特別な量子誤り訂正符号である。
本稿では, シンクロトミックコセットを用いて長さ2n$の新しい量子シンクロナイズ可能な符号のクラスを構築し, 同期能力は常に上限2n$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:54:10 GMT)
A Probabilistic Framework for Knowledge Graph Data Augmentation [10.0] NNMFAugは知識グラフ補完作業のためのデータ拡張を行う確率的フレームワークである。
我々の手法は、効率的でスケーラブルな利点を生かして、潜在的に多様な三重項を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:41:16 GMT)
SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real
World [10.0] 領域ベースの手法は、散らばったシーンにおけるテクスチャのない物体のモデルベースで単色な3D追跡において、ますます人気が高まっている。
しかし、ほとんどの手法は計算コストが高く、リアルタイムにかなりのリソースを必要とする。
SRT3Dは、この効率のギャップを埋める3Dオブジェクト追跡のためのスパース領域ベースのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:58:18 GMT)
Restore from Restored: Single-image Inpainting [9.7] インペイントネットワークのための,新しい,効率的な自己教師型微調整アルゴリズムを提案する。
既存の自己相似パッチを用いて,事前学習した塗装ネットワークのパラメータを更新する。
公開されているベンチマークデータセット上で、最先端の塗装結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:38:51 GMT)
CoProtector: Protect Open-Source Code against Unauthorized Training
Usage with Data Poisoning [9.7] 数十億行の公開コードに基づいてトレーニングされたGithub Copilotが、先日、コンピュータサイエンス研究と実践コミュニティのバズワードになった。
我々は、ディープラーニングモデルによって悪用されるのを防ぐために、オープンソースのコードを保護する効果的なメカニズムを発明する必要があると論じている。
私たちの大規模な実験は、CoProtectorがその目的を達成するのに効果的であることを実証的に示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:01:41 GMT)
Conductance and Social Capital: Modeling and Empirically Measuring
Online Social Influence [9.6] 社会的影響は私たちの日常生活に浸透し、複雑な社会現象の基礎を築いた。
オンライン社会的影響を研究する既存の文献は、いくつかの欠点に悩まされている。
この研究はギャップを埋め、モデリングとオンライン影響の実証的な定量化に3つの貢献をする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 01:05:49 GMT)
Algorithms for the Communication of Samples [9.4] 本稿では,従来の手法よりも現実的に有利な2つの新しい符号化方式を提案する。
まず,命令型ランダムコーディング(ORC)を導入し,従来の手法のコーディングコストを削減する。
次に、ディザレート量子化を用いたハイブリッド符号化方式について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:04:01 GMT)
Efficient constrained sampling via the mirror-Langevin algorithm [9.1] 本稿では,ミラー・ランジュバン拡散の新しい離散化を提案し,その収束のクリップな証明を与える。
コンパクトな集合に支持された対数凹分布からサンプリングする作業において,我々の理論的結果は既存の保証よりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:53:16 GMT)
Bolt: Bridging the Gap between Auto-tuners and Hardware-native
Performance [9.0] ボルトは、一般的な畳み込みニューラルネットワークの推論速度を平均2.5倍改善する。
グラフ、演算子、モデルレベルでのエンドツーエンドのテンソル最適化を再考する新たな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:47:15 GMT)
Deep Learning Tools for Audacity: Helping Researchers Expand the
Artist's Toolkit [8.9] 本稿では,ニューラルネットワークをオープンソースオーディオ編集ソフトウェアであるAudacityに統合するソフトウェアフレームワークを提案する。
エンドユーザとニューラルネットワーク開発者の両方で、いくつかのユースケースを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 23:56:38 GMT)
Identifying and Benchmarking Natural Out-of-Context Prediction Problems [8.9] 自然に生じる「カオス集合」の集合 NOOCh について述べる。
我々は、特定のOOC障害モードを探索するために、コンテキストの様々な概念がどのように使用できるかを示す。
実験では,これらの課題に対する様々な学習手法のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:15:47 GMT)
HSVI fo zs-POSGs using Concavity, Convexity and Lipschitz Properties [8.8] いくつかのケースでは、最適値関数へのアプローチとして、POMDとDec-MDを評価します。
このアプローチは部分的に観測可能なゲーム(s-POSG)でも成功したが、一般には凹凸特性が知られているにもかかわらず失敗した。
我々はこれらの特性に基づいて、有界近似器と効率的な更新および選択演算子の原型凸性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:38:21 GMT)
Optimal Auction Design for the Gradual Procurement of Strategic Service
Provider Agents [8.5] ソフトウェアエージェントが不確実性のあるプロバイダからサービスを取得し、厳密な期限前に計算タスクを完了するというアウトソーシング問題を考える。
サービスコンシューマは、成功確率と起動コストの最適なバランスを達成するための調達戦略を必要とします。
我々は,消費者に可能な限り高い収益を提供するとともに,提供者にそのコストについて真実を伝える十分なインセンティブを与える,新たな調達オークションを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:14:47 GMT)
Improving Embedded Knowledge Graph Multi-hop Question Answering by
introducing Relational Chain Reasoning [8.1] 知識ベース質問回答(KBQA)は、トピックエンティティと回答の間の推論を識別することで、知識ベース(KB)からのユーザ要求に答える。
KBQA の複素分岐タスクとして、マルチホップ KGQA は構造化された KG に保存された多重ホップ関係鎖の推論を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:53:02 GMT)
Fast Rank-1 NMF for Missing Data with KL Divergence [8.0] A1GMは入力行列から再構成されたランク1行列へのKLの発散を最小限にする。
A1GMは、競合する再構成誤差を持つ勾配法よりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:05:35 GMT)
Neural Flows: Efficient Alternative to Neural ODEs [8.0] 本稿では,ORのフローである解曲線を直接ニューラルネットワークでモデル化する手法を提案する。
これにより、ニューラルネットワークのモデリング能力を維持しながら、高価な数値解法の必要性はすぐに解消される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:24:45 GMT)
On the Second-order Convergence Properties of Random Search Methods [7.8] 本研究では,2次情報に依存しない標準的なランダム検索手法が2次定常点に収束することを証明する。
本稿では,関数評価のみに依存する負曲率の新しい変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:59:31 GMT)
Secure Sum Outperforms Homomorphic Encryption in (Current) Collaborative
Deep Learning [7.7] 我々は、異なるデータ所有者のジョイントデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングする方法について議論し、各パーティの入力を秘密にしている。
より複雑で計算コストの低いセキュア和プロトコルは、共謀耐性と実行性の両方において優れた特性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:52:05 GMT)
SciClops: Detecting and Contextualizing Scientific Claims for Assisting
Manual Fact-Checking [7.5] 本稿では,オンライン科学の誤報に対処する手法であるSciClopsについて述べる。
SciClopsは、オンラインニュース記事やソーシャルメディア投稿に見られる科学的主張を処理するための3つの主要なステップを含んでいる。
複雑な科学的クレームの検証において、非専門家のファクトチェックを効果的に支援し、商業的なファクトチェックシステムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:35:58 GMT)
Shift of Pairwise Similarities for Data Clustering [7.5] 正規化項がクラスタの2乗サイズの和である場合を考察し、ペアの類似性の適応正規化に一般化する。
これは、ペアの類似性を(適切に)シフトさせ、それらのうちのいくつかを負にする可能性がある。
そこで我々は,新しいクラスタリング問題を解くために,高速な理論的収束率を持つ効率的な局所探索最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:55:07 GMT)
Hybrid physics-based and data-driven modeling with calibrated
uncertainty for lithium-ion battery degradation diagnosis and prognosis [6.7] リチウムイオン電池(LIB)は今後数十年で電化を促進する鍵となる。
LIB劣化の不十分な理解は、バッテリーの耐久性と安全性を制限する重要なボトルネックである。
本稿では,オンライン診断とバッテリー劣化の診断のためのハイブリッド物理とデータ駆動モデリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:14:12 GMT)
Dictionary Learning Using Rank-One Atomic Decomposition (ROAD) [6.4] 辞書学習は、訓練データを疎に表現できる辞書を求めることを目的としている。
Roadは、合成データと実データの両方で、他のベンチマークアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:29:52 GMT)
Translationally-Invariant Universal Quantum Hamiltonians in 1D [6.0] 1次元の変換不変スピン鎖においても普遍モデルが存在することを示す。
局所ハミルトニアン間の2D--1Dホログラフィック双対性の最初のおもちゃモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:14:29 GMT)
DP-XGBoost: Private Machine Learning at Scale [6.0] 本稿では,戦闘試験MLモデルのDPフォークであるXGBoostについて記述し,実装する。
当社のアプローチは、所定のプライバシー予算で達成された正確性の観点から、タスクに対する以前の大きなマージンの試行に勝っている。
また、ビッグデータにスケールし、Spark、Dask、Apacheなどの分散環境で実行できる、強化されたツリーの唯一のDP実装でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:55:49 GMT)
TAPL: Dynamic Part-based Visual Tracking via Attention-guided Part
Localization [5.6] 動的部分ベースのトラッカーを提案し、対象部分表現を常に更新し、オブジェクトの外観変化に適応させる。
提案するトラッカーは, VOT2018, OTB100, GOT-10k の様々なベンチマークで有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:05:43 GMT)
Conditional Variational Autoencoder for Learned Image Reconstruction [5.5] 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） (Mon, 25 Oct 2021 01:10:52 GMT)
SWAP Test for an Arbitrary Number of Quantum States [5.0] 我々は、任意の数$m$の量子状態に対する量子SWAPテストを一般化するアルゴリズムを開発した。
任意の純状態の重なりを同時に測定できる量子回路を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:53:44 GMT)
Actions Speak Louder than Listening: Evaluating Music Style Transfer
based on Editing Experience [5.0] 本研究では,音楽生成モデルのユーザによる編集経験を体系的に評価するための編集テストを提案する。
その結果, ベースラインモデルに対する改善は, 編集試験によって定量的に反映できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:20:30 GMT)
Pediatric Otoscopy Video Screening with Shift Contrastive Anomaly
Detection [4.9] 本稿では、まず、ビデオシーケンスから耳ドラムのパッチを検出して抽出することにより、有効なフレームを識別する2段階の手法を提案する。
第2に、光学ビデオシーケンスを正常または異常としてフラグ付けるために、提案したシフトコントラスト異常検出を実行する。
本手法は患者レベルで88.0%のAUROCを達成し,25名の臨床医の平均値を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:39:28 GMT)
Interactive Segmentation via Deep Learning and B-Spline Explicit Active
Surfaces [4.9] 本稿では,新しい対話型CNNベースのセグメンテーションフレームワークを提案する。
フレームワークのインタラクティブな要素により、ユーザはリアルタイムで輪郭を正確に編集できる。
この枠組みは2次元超音波画像からレバターの2次元セグメンテーションに応用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:17:53 GMT)
Lexicographic Optimisation of Conditional Value at Risk and Expected
Value for Risk-Averse Planning in MDPs [4.9] マルコフ決定プロセス(MDP)の計画は通常、期待されるコストを最適化する。
もう1つのアプローチは、リスクの条件値(CVaR)のようなリスク-逆の目的を最適化するポリシーを見つけることである。
我々は,総コストのCVaRが最適であるという制約の下で,期待されるコストを最小限に抑えるための語彙最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:16:50 GMT)
TPSNet: Thin-Plate-Spline Representation for Arbitrary Shape Scene Text
Detection [4.8] TPS(Thin-Plate-Spline)変換はシーンテキスト認識において大きな成功を収めている。
TPS表現はコンパクトで完全で、完全である。
境界集合損失と形状アライメント損失を含む2つの新しい損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:47:17 GMT)
Towards Using Clothes Style Transfer for Scenario-aware Person Video
Generation [4.4] 個人ビデオ生成のための衣服スタイルは、個人内外見やシナリオの劇的なバリエーションのため、難しい作業である。
この問題に対処するために、AdaINをベースとした最新のアーキテクチャが提案されている。
本稿では,アンタングル型マルチブランチエンコーダと共有デコーダを用いたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:59:02 GMT)
No News is Good News: A Critique of the One Billion Word Benchmark [4.4] 10億ワードベンチマークは、WMT 2011 News Crawlから派生したデータセットである。
毎年分割されたCommon Crawlのウェブスクラップにのみモデルをトレーニングし、分散シフトによる時間経過とともに、このタスクに悪影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:41:27 GMT)
Findings from Experiments of On-line Joint Reinforcement Learning of
Semantic Parser and Dialogue Manager with real Users [4.0] 本論文では,これらの困難を緩和する便利な方法として,オンライン学習を追求する。
新しい課題は、ユーザが生み出すオンライン学習のコストを制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:51:41 GMT)
As if by magic: self-supervised training of deep despeckling networks
with MERLIN [3.9] MERLINと呼ばれる一面複雑なSAR画像の現実部分と虚部分の分離に基づく自己監督戦略
MERLINで訓練されたネットワークは、所定のセンサと撮像モードに特有のSAR伝達関数による空間的相関を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:30:09 GMT)
Logsig-RNN: a novel network for robust and efficient skeleton-based
action recognition [3.8] 我々は、ログネイティブ層とリカレント型ニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせた新しいモジュール、Logsig-RNNを提案する。
特に,簡単な経路変換層とLogsig-RNNを組み合わせることで,Chalearn2013ジェスチャデータの最先端精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:47:15 GMT)
Local plasticity rules can learn deep representations using
self-supervised contrastive predictions [3.7] 生物学的制約を尊重するが、深い階層的な表現をもたらす学習規則はまだ不明である。
本稿では,神経科学からインスピレーションを得た学習ルールを提案し,近年の自己教師型深層学習の進歩について述べる。
この自己監督的かつ局所的なルールで訓練されたネットワークは、画像、音声、ビデオの深い階層的表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:23:56 GMT)
A rank-adaptive higher-order orthogonal iteration algorithm for
truncated Tucker decomposition [3.5] ランク適応型HOOIアルゴリズムは精度と効率の両面で有利であることを示す。
HOOIアルゴリズムと古典的交代最小二乗法についてさらなる解析を行い、なぜHOOIアルゴリズムにランク適応性を導入することができるのか、どのように機能するかをさらに理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:46:02 GMT)
Adaptive Gaussian Processes on Graphs via Spectral Graph Wavelets [3.2] 本稿では,異なるスケールで情報を集約できるスペクトルグラフウェーブレットを用いたプロセスモデルを提案する。
グラフスペクトルの高密度領域における低近似誤差を求めるフィルタ関数のスペクトル適応近似を用いて,より大きなグラフに対するスケーラビリティを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:25:04 GMT)
Automatic segmentation of novel coronavirus pneumonia lesions in CT
images utilizing deep-supervised ensemble learning network [3.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)の病変の構造は複雑で、様々なケースで大きく異なる。
過度に適合する問題を補うために、トランスファーラーニング戦略が採用されている。
深い教師付きアンサンブル学習ネットワークは、COVID-19の病変セグメンテーションの局所的特徴とグローバル的特徴を組み合わせるために提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:49:20 GMT)
Common Information based Approximate State Representations in
Multi-Agent Reinforcement Learning [3.1] 我々は、分散化されたポリシーを構築可能な共通およびプライベートな状態表現を近似した汎用的な圧縮フレームワークを開発する。
その結果,「分散分散実行の分散学習」方式で,実用的に有用なディープMARLネットワーク構造の設計に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:32:06 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） (Mon, 25 Oct 2021 07:25:28 GMT)
Some like it tough: Improving model generalization via progressively
increasing the training difficulty [3.0] 本稿では,ニューラルネットワークモデル学習における学習難度を,新たな戦略により徐々に向上させることを提案する。
この戦略は、後のトレーニング段階で、より難しいサンプルに集中することを確実にします。
いくつかの画像分類問題に対する実験は、ミニバッチトリミングが一般化能力を高めることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:54:21 GMT)
Detecting speaking persons in video [3.0] 本稿では,ビデオ中の発話者を検出する新しい方法を提案する。
ニューラルネットワークで顔のランドマークを抽出し、時間とともに統計的にこれらのランドマークを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:51:35 GMT)
On quantitative Laplace-type convergence results for some exponential
probability measures, with two applications [2.9] 密度 w.r.t ルベーグ測度 $(mathrmd pi_varepsilon)_varepsilon >0$ ルベーグ測度 $(mathrmd pi_varepsilon)_varepsilon >0$ ルベーグ測度 $(mathrmd pi_varepsilon)_varepsilon >0$ ルベーグ測度 $(mathrmd pi_varepsilon)_varepsilon >0$ ルベーグ測度 $(mathrmd)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:00:25 GMT)
Adapting Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA) for Unit
Commitment [2.8] ユニットコミットと呼ばれる電力系統最適化問題に対して,ハイブリッド量子古典アルゴリズムを定式化し,適用する。
提案アルゴリズムは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を古典最小値で拡張し、混合二元最適化をサポートする。
提案手法は,400個の発電ユニット未満のシミュレーション単位コミットに対して,古典的解法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:37:34 GMT)
The Invisible COVID-19 Crisis: Post-Traumatic Stress Disorder Risk Among
Frontline Physicians Treating COVID-19 Patients [2.7] 本研究は、米国最前線の医師(COVID-19患者)における外傷性ストレス障害(PTSD)について、第2ラインの医師(COVID-19患者を治療しない)と比較して評価した。
主な被害要因は、うつ病、燃え尽き症候群、ネガティブな対処、新型コロナウイルスの感染・感染の恐れ、スティグマの認識、新型コロナウイルス患者の治療に不十分なリソースなどであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:01:36 GMT)
Towards Realistic Market Simulations: a Generative Adversarial Networks
Approach [2.4] 本研究では,実データに基づいて学習したコンディショナル・ジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(CGAN)に基づくマーケットジェネレータを提案する。
CGANベースの"ワールド"エージェントは、実験エージェントに応答して意味のある順序を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:01:07 GMT)
Neural ODE and DAE Modules for Power System Dynamic Modeling [2.3] 実用的なパワーシステムでは、動的コンポーネントモデリングはモデル決定とモデルキャリブレーションの課題に長年直面してきた。
本稿では, ニューラル常微分方程式 (ODE) の一般的な枠組みに基づいて, 電力系統動的成分モデリングのためのニューラル常微分方程式 (ODE) モジュールとニューラル微分代数方程式 (DAE) モジュールを提案する。
モジュールはオートエンコーダを採用し、状態変数の次元を高め、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)でコンポーネントのダイナミクスをモデル化し、数値積分構造を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:15:45 GMT)
Stochastic Approximation versus Sample Average Approximation for
population Wasserstein barycenters [2.3] 機械学習と最適化のコミュニティには、凸リスク問題、すなわち最小化近似(SA)とサンプル平均近似(SAA)の2つの主要なアプローチがある。
ワッサーシュタイン・バリセンタ問題に対して、この優越性は逆転可能であることを示す。
最適輸送距離とエントロピー規則化された最適輸送距離に関して定義されたバリセンタを計算するSAおよびSAA実装の複雑さ境界を述べることで、詳細な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:16:23 GMT)
Employing chunk size adaptation to overcome concept drift [2.3] ブロックベースのデータストリーム分類アルゴリズムに適応可能な新しいチャンク適応復元フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,概念ドリフト検出時のデータチャンクサイズを調整し,その変更が使用済みモデルの予測性能に与える影響を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:36:22 GMT)
Integrative Clustering of Multi-View Data by Nonnegative Matrix
Factorization [2.2] 非負行列分解(NMF)は、複数の視点から情報を統合するための一般的な次元還元法である。
多くのマルチビューNMFアルゴリズムは、各ビューに等しい重みを割り当てたり、ラインサーチによる重みを経験的に調整する。
本稿では,ビュー固有の重みと観測固有の重みの両方を学習し,各ビューの情報内容を定量化するための重み付き多視点NMF (WM-NMF) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:58:41 GMT)
Rotation Equivariant Deforestation Segmentation and Driver
Classification [2.2] 本研究では,ランドサット8衛星画像からドライバを予測し,森林破壊イベントのセグメンテーションマップを生成する回転同変畳み込みニューラルネットワークモデルを開発した。
これにより、ドライバーの分類とセグメンテーションマップの予測において従来の手法よりも優れ、分類精度は9%向上し、セグメンテーションマップの精度は7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:49:46 GMT)
Probabilistic Hierarchical Forecasting with Deep Poisson Mixtures [2.1] 階層的予測問題は、時系列が群構造を構成するときに起こり、その予測に対する集合と非集合コヒーレンス制約を自然に定義する。
本研究では,確率的,一貫性のある予測を生成できる新しい予測表現であるPoisson Mixture Mesh(PMM)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:02:03 GMT)
Safe Wasserstein Constrained Deep Q-Learning [2.1] 本稿では,Wasserstein ambiguity セットを利用した分散ロバストなQ-Learningアルゴリズム (DrQ) を提案する。
リチウムイオン電池の高速充電のケーススタディを用いて、理想主義的安全性保証が安全性を全般的に向上させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:13:22 GMT)
Detecting Wandering Behavior of People with Dementia [2.1] そこで我々は, リアルタイムな移動自動検出手法を設計し, 迷子になるようにした。
この手法はGPSデータを利用して、動きの頻繁な位置を判断する。
合成データの実験を行い、頻繁な位置を見つけるためのアプローチの能力を検証し、それに代わる最先端のアプローチと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:47:06 GMT)
Communication-Efficient Distributed Quantile Regression with Optimal
Statistical Guarantees [2.1] 本稿では,分散量子レグレッションにおいて,厳密なスケーリング条件を伴わずに最適な推論を実現する方法の課題に対処する。
この問題は、ローカル(各データソース)とグローバルな目的関数に適用される二重平滑化アプローチによって解決される。
局所的および大域的滑らか化パラメータの微妙な組み合わせに依存するにもかかわらず、量子回帰モデルは完全にパラメトリックである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:09:59 GMT)
An algorithm for the computation of joint Hawkes moments with
exponential kernel [1.9] Maple と Mathematica で実装された再帰アルゴリズム。
第5次累積公式とモーメント公式はそれぞれ3,288と27,116に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:59:44 GMT)
DaRE: A Cross-Domain Recommender System with Domain-aware Feature
Extraction and Review Encoder [1.8] 本稿では,テキストベース表現学習,ドメイン認識特徴抽出,レビューエンコーダという3つの主要コンポーネントからなる総合的なソリューションであるDaREを提案する。
DaREは、ドメイン不変特徴とドメイン固有特徴とを選択的対向訓練によって分離することで雑音を安定化させる。
4つの実世界のデータセットの実験は、最先端の単一ドメインとクロスドメインの方法論よりもDaREの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:17:58 GMT)
Deep learning insights into cosmological structure formation [1.8] ダークマターのハロスと初期条件の非線形関係を学習するためのディープラーニングフレームワークを構築した。
我々は学習したマッピングを物理的に解釈する手法を開発した。
以上の結果から,深層学習フレームワークは,宇宙構造形成の物理的洞察を抽出するための強力なツールとなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:01:21 GMT)
Myelin: An asynchronous, message-driven parallel framework for
extreme-scale deep learning [1.8] Myelinは並列ディープラーニングフレームワークで、非同期とメッセージ駆動の実行を利用して、各GPU上でのニューラルネットワーク操作をスケジュールする。
トレーニング中に定期的にデータをオフロードするスクラッチスペースとしてCPUメモリを使用することで、MyelinはGPUメモリ使用量を4倍削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:43:36 GMT)
Evolutionary Optimization of High-Coverage Budgeted Classifiers [1.8] 予算付き多機能分類器(MSC)プロセスは、部分的特徴取得および評価ステップのシーケンスを通じて入力される。
本稿では,不確定な予測のための端末拒否オプションを組み込んだ問題固有MSCを提案する。
アルゴリズムの設計は、一意化による集約性能の概念を尊重しながら効率を重視している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:03:07 GMT)
Dual Skip Connections Minimize the False Positive Rate of Lung Nodule
Detection in CT images [1.6] 本論文では,マルチスケール特徴写像を生成するU-Net構造におけるデュアルパスネットワークに基づくデュアルスキップ接続アップサンプリング手法を提案する。
以上の結果から,新しいアップサンプリング手法は,画像毎の4 FROCにおいて85.3%の感度で性能を向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:19:59 GMT)
Operator Augmentation for Model-based Policy Evaluation [1.5] モデルに基づく強化学習では、遷移行列と報酬ベクトルはしばしばノイズを受けるランダムサンプルから推定される。
本稿では,推定モデルによる誤差を低減する演算子拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 05:58:49 GMT)
Bridging the gap to real-world for network intrusion detection systems
with data-centric approach [1.5] 本稿では、NIDS研究の現在の限界に対処するために、体系的なデータ中心のアプローチを提案する。
最新のネットワークトラフィックとアタックで構成されたNIDSデータセットを生成し、ラベリングプロセスは設計によって統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:50:12 GMT)
Generating artificial texts as substitution or complement of training
data [1.4] 本稿では,教師付き学習課題のための学習データを生成するために人工データを使用するという課題について考察する。
微調整GPT-2モデルを用いた人工データを用いたWeb関連分類タスクにおいて,異なる実験を行った。
以上の結果から,そのような人工データは一定の拡張で使用できるが,性能を著しく向上させるためには前処理が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:53:42 GMT)
Facial Recognition in Collaborative Learning Videos [1.2] 我々は,協調学習システムにおける参加者の認識を動的に行うシステムを開発した。
顔検出履歴の過去の情報を用いて,隠蔽と認識障害に対処する。
その結果,提案システムは非常に高速かつ高精度であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:05:06 GMT)
A Variational Graph Autoencoder for Manipulation Action Recognition and
Prediction [1.2] シンボルシーングラフから操作タスクの認識と予測を共同で学習するディープグラフオートエンコーダを提案する。
我々のネットワークは2つの分岐を持つ変分オートエンコーダ構造を持ち、1つは入力グラフタイプを識別し、もう1つは将来のグラフを予測する。
提案手法は,MANIACとMSRC-9の2つの異なるデータセット上で異なる最先端手法に対してベンチマークを行い,提案手法がより優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:40:42 GMT)
Recurrent Off-policy Baselines for Memory-based Continuous Control [1.1] 環境が部分的に観測可能(PO)である場合、深層強化学習(RL)エージェントは、制御戦略に加えて、履歴全体の適切な時間的表現を学習する必要がある。
モデルフリー画像ベースRLの最近の成功に触発されて,歴史ベースRLのモデルフリーベースラインが欠如していることに気付いた。
本研究ではDDPG,TD3,SAC(RDPG,RTD3,RSAC)のバージョンを実装し,短期および長期のPOドメインで評価し,鍵となる設計選択について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:08:57 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Audio-based Navigation and
Audio Source Localization in Multi-speaker Environments [1.1] 本研究では,3次元環境をナビゲートし,人間の音声源の位置を推定する問題に対して,深層強化学習を適用した。
我々はUnityゲームエンジンを用いて2つの仮想環境を作成し、その1つはオーディオベースのナビゲーション問題を示し、もう1つはオーディオソースのローカライゼーション問題を示す。
また、PPOオンライン強化学習アルゴリズムに基づく自律エージェントを作成し、これらの環境を解決するためのトレーニングを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:18:34 GMT)
Near-maximal two-photon entanglement for quantum communications at 2.1
$\mu$m [0.9] 2-から2.5-mu$mの波長帯は、日光量子通信の有望な候補である。
我々は、デバイス独立量子鍵分布をサポートすることができる2.1$mu$mの光子対を、ほぼ最大限に絡めて初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:56:19 GMT)
Quantum Boosting using Domain-Partitioning Hypotheses [0.9] ブースティングは、弱い学習者をPAC学習フレームワークの強力な学習者に変換するアンサンブル学習法である。
Q-RealBoostは、弱い学習者のバイアスと弱い学習者がターゲット概念クラスを学習するのに要する時間の両方の観点から、Q-AdaBoostを高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:46:13 GMT)
Local Independence Testing for Point Processes [0.9] 既存のテストは強力なモデル仮定を必要とする。例えば、真のデータ生成モデルは、潜在する共同設立者がいないホークスプロセスである。
本稿では,Volterraの拡張に類似した拡張を,限界強度を表すツールとして導入する。
我々の理論の主な結果は、そのような展開が真の辺化強度を任意に近似できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:40:31 GMT)
Torque-free manipulation of nanoparticle rotations via embedded spins [0.8] 対称ナノ回転子の回転は、少数のスピンによって強く影響を受けることが示されている。
結果として生じるダイナミクスは、窒素空孔中心が埋め込まれた自由に回転するナノダイアモンドに固有のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:20:02 GMT)
Multi-Task Meta-Learning Modification with Stochastic Approximation [0.8] 数ショットの学習問題は、メタ学習アルゴリズムの主要なベンチマークの1つである。
本稿では、トレーニング中にマルチタスクアプローチをとる標準的なメタ学習パイプラインの修正について検討する。
提案手法は,共通損失関数における複数のメタ学習タスクの情報の同時利用を行う。
これらの重みの適切な最適化は、モデル全体のトレーニングに大きな影響を与え、テスト時間タスクの品質を改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:11:49 GMT)
Replica wormholes and capacity of entanglement [0.8] エンタングルメントは2次元ディラトン重力におけるホーキング放射のプローブであり、大きな自由度の共形物質と結合する。
キャパシティを計算する式は重力経路積分を用いて導出され、そこではキャパシティがページ時間で不連続であることを推測する。
本研究では, 高温限界におけるブラックホールの熱容量によって, 絡み合いの容量が飽和していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:33:07 GMT)
Iterative Rule Extension for Logic Analysis of Data: an MILP-based
heuristic to derive interpretable binary classification from large datasets [0.7] この研究は、最大10,000のサンプルとサンプル特性を持つデータからDNFのブールフレーズを抽象化するアルゴリズムIRELANDを提示する。
その結果、大規模なデータセットIRELANDは現在の最先端よりも優れており、現在のモデルがメモリを使い果たしたり、過剰なランタイムを必要とするデータセットのソリューションを見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:31:30 GMT)
CLLD: Contrastive Learning with Label Distance for Text Classificatioin [0.6] コントラストクラスを学習するためのCLLD(Contrastive Learning with Label Distance)を提案する。
CLLDは、ラベルの割り当てに繋がる微妙な違いの中で、柔軟性を保証する。
実験の結果,学習したラベル距離は,クラス間の対立性を緩和することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:07:14 GMT)
Revisiting CNN for Highly Inflected Bengali and Hindi Language Modeling [0.5] そこで本研究では,CNNアーキテクチャと名づけられた,エンド・ツー・エンドのトレーニング可能なメモリ効率の高いCNNアーキテクチャを提案する。
特に、単語と文レベルで学習可能な2つの畳み込みサブモデルを導入する。
我々は、事前訓練されたBERTを含む最先端(SOTA)トランスフォーマーモデルが、必ずしもベンガルとヒンディーにとって最高の性能をもたらすとは限らないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:14:42 GMT)
Nearly Tight Convergence Bounds for Semi-discrete Entropic Optimal
Transport [0.5] エントロピー半離散的最適輸送の解に対して、ほぼ厳密で非漸近収束境界を導出する。
また, エントロピーと非正規化コストの差を非漸近的かつ厳密に拡大させることも検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:52:45 GMT)
Quantum description of reality is empirically incomplete [0.4] 物理理論の予測の実証的フェーシフィビリティは、科学的手法の基盤となっている。
そのような性質が微調整されていない実数論的な説明を許すなら、ある理論は経験的に完備であると言われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:38:05 GMT)
Predicting Indian Supreme Court Judgments, Decisions, Or Appeals [0.4] 新たに開発したML対応法定予測モデルとその運用プロトタイプであるeLegPredictを紹介した。
eLegPredictは3072件の最高裁判所事件で訓練されテストされ、精度は76%に達した(F1スコア)。
eLegPredictはエンドユーザを支援するメカニズムを備えており、新しいケース記述を持つドキュメントが指定されたディレクトリにドロップされると、システムはすぐにコンテンツを読み込んで予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:42:44 GMT)
Anatomical and Diagnostic Bayesian Segmentation in Prostate MRI
$-$Should Different Clinical Objectives Mandate Different Loss Functions? [0.3] 前立腺MRIにおける解剖・悪性度のボクセルレベルの分類は, 最適な成績を得るために異なる損失関数を必要とする。
ProstateXデータセットを用いて,200件の患者試験において,各タスクの分布,領域,境界に基づく損失関数について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:44:52 GMT)
Variational framework for partially-measured physical system control:
examples of vision neuroscience and optical random media [0.3] 物理システムから所望の目標出力を得るための学習手順を提案する。
本研究では,変分自動エンコーダ(VAE)を用いてシステム機能の生成モデルを提案する。
光学物理学と神経科学の2つのデータセットに対する本手法の適用性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:25:42 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） (Mon, 25 Oct 2021 10:38:41 GMT)
Which Model To Trust: Assessing the Influence of Models on the
Performance of Reinforcement Learning Algorithms for Continuous Control Tasks [0.0] アルゴリズムの改善やモデルの改善による最近の進歩の程度は明らかになっていない。
モデル比較のために、一般的に採用されているモデルのセットが確立されている。
結果,モデル性能に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:17:26 GMT)
What Is the Price of Data? A Measurement Study of Commercial Data
Marketplaces [0.0] 我々は、成長するData Marketplaceエコシステムに関する、この種の測定研究の第一弾を提示する。
サブスクリプションモデルで販売されるライブデータ製品の平均価格は、月1,400米ドルである。
静的データのワンオフ購入の場合、中央値は約2200ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:39:47 GMT)
Weak measurements, non-classicality and negative probability [0.0] 古典的合同確率スキームの非存在は非局所性に対する十分条件をもたらすことが示されている。
論文の要点は、負の値を取ることができる擬似確率が、異常な弱い値として直接測定できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:16:17 GMT)
Variational Gaussian Processes: A Functional Analysis View [0.0] 我々は、GPをバナッハ空間に横たわると見なし、統一的な視点を促進することを提案する。
これは、既存の特徴間の関係を理解し、カーネルリッジ回帰と変分GP近似の間の接続を描画するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:54:26 GMT)
Towards Partial Monitoring: It is Always too Soon to Give Up [0.0] 本稿では,監視可能性の概念を実践的観点から再考する。
監視不能なプロパティが部分的なモニタを生成するためにどのように使用できるかを示し、そのプロパティを部分的にチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 01:55:05 GMT)
Time-crystalline long-range order in squeezed ground state [0.0] 基底状態の時間結晶は現実的なマクロシステムでは実現できないと広く信じられている。
本研究では, 圧縮された基底状態を持つ単純なボソニックモデルについて検討し, 数値演算子の基底状態TDLROの時間依存性が平均値の2乗に比例していることを指摘する。
量子臨界点におけるTDLROと$marginal$TDLROの例を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:17:32 GMT)
The Development of Central Bank Digital Currency in China: An Analysis [0.0] 中国人民銀行(PBOC)は、国内・小売取引に使用されるデジタル通貨を開発する野心的なプロジェクトを立ち上げた。
アーキテクチャは、プライバシ保護の非顧客ウォレットに対応しなければなりません。
中国は、中央銀行のデジタル通貨(CBDC)ソリューションの実装において、世界をリードする機会がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:44:13 GMT)
Testing the Universality of Free Fall using correlated $^{39}$K --
$^{87}$Rb interferometers [0.0] 我々は、高いレベルの相関を示す39ドルK=87ドルRbの干渉計が、自由落下大学の競争力試験にどのように使用できるかを実証した。
我々の測定の主な制限は、波面収差、39ドルKの二次ゼーマン効果、87ドルRbの寄生干渉計、検出システムの速度感度の組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:13:47 GMT)
Submegahertz spectral width photon pair source based on fused silica
microspheres [0.0] 高効率、サブMHz帯域幅の光子対発生器は、量子技術の分野を実験室のデモンストレーションから光子から原子への情報伝達を含む変換アプリケーションに移行することを可能にする。
超高品質(Q)溶融シリカマイクロスフィア共振器を用いて光子対発生器を形成する。
放射分布の信号-イドラー時間の測定から単一光子周波数コムにおける単一ピークのスペクトルプロファイルの抽出を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 23:56:19 GMT)
Stochastic Rounding for Image Interpolation and Scan Conversion [0.0] 導入されたSR関数は擬似乱数に基づいており、非整数行と列サブスクリプトの擬似乱数が上下に丸められる。
NNI-SR画像の品質は、スムース化およびシャープ化フィルタの適用前後の基準画像の品質に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:15:50 GMT)
Spiking neuromorphic chip learns entangled quantum states [0.0] 本稿では,最新のスパイクベースのBrainScaleSハードウェアを用いたプロトタイプの実現について報告する。
純粋および混合二量子状態のベル相関はアナログハードウェアによってよく捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:43:21 GMT)
Spectral unmixing of Raman microscopic images of single human cells
using Independent Component Analysis [0.0] 独立成分分析(ICA)は、高空間分解能マップのための混合・クラスタリング技術である。
ICAは非ガウス性および統計的なデータの独立に基づいている。
ICAはヒト細胞のラマン高スペクトルデータの偽色マップを再構成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:13:24 GMT)
Signaling between time steps does not allow for nonlocality beyond
hidden nonlocality [0.0] 我々は、Aliceの測定結果と設定が、その後のステップにおけるBobの測定に影響を及ぼすシナリオを考察する。
このシナリオでは、任意のシーケンスの完全統計を考える場合であっても、局所フィルタリング後の局所統計のみを表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:25:31 GMT)
Self-supervised similarity search for large scientific datasets [0.0] 本稿では,大規模未ラベルデータセットの探索と活用に自己教師付き学習を用いることを提案する。
まず、各画像の対称性、不確実性、ノイズに頑健な低次元表現を除去するために、自己教師付きモデルを訓練する。
次に,この表現を用いて対話型セマンティック類似検索ツールを構築し,公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Robust optimal control of interacting multi-qubit systems for quantum
sensing [0.0] 有限サイズのマルチキュービットシステムにおいて,高忠実な絡み合った状態を実現するためのロバストな最適制御法を開発した。
容量結合トランスモンの星グラフ上でのグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態の生成における有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:25:13 GMT)
Revealing unforeseen diagnostic image features with deep learning by
detecting cardiovascular diseases from apical four-chamber ultrasounds [0.0] 左室機能障害(LV)と大動脈弁閉鎖不全(AV)の自動検出のための深層学習法(DL)を開発した。
2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を個別に訓練し,各疾患の正常症例に対する分類を行った。
障害型LV機能検出モデルの総合分類精度は86%, AV修復検出モデルでは83%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:53:45 GMT)
Relative subsystems and quantum reference frame transformations [0.0] 本稿では,システムと参照フレーム間の相対可観測量の代数に着目した,量子参照フレーム変換のためのフレームワークを開発する。
量子参照フレーム間の変換は、好ましいパーティションの特定の変更である。
この視点は、参照フレームの変更に関する重要な概念的問題に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:23:28 GMT)
Reconciling Risk Allocation and Prevalence Estimation in Public Health
Using Batched Bandits [0.0] 多くの公衆衛生環境では、既知の脆弱な領域に資源を割り当てることと、問題の全体的な頻度について学ぶことに緊張感がある。
ドアツードアのCovid-19テストプログラムにインスパイアされた私たちは、多武装のバンディット戦略とサンプリング理論からの洞察を組み合わせて、リスクの高い地域へのリソースの割り当てを続けながら、正確な有病率推定を回復する方法を実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:33:46 GMT)
Raw Bayer Pattern Image Synthesis with Conditional GAN [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)によるベイアパターン画像生成手法を提案する。
変換を復調として設定することで、ベイアパターン画像を生成することができる。
実験の結果,提案手法により生成した画像は,FIDスコア,PSNR,SSIMにおいて元のPix2PixHDモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:40:36 GMT)
Random matrix theory for quantum and classical metastability in local
Liouvillians [0.0] 局所性の概念を持つ量子系における強い散逸の影響を考察する。
追加の時間スケールの分離が出現し、準安定状態の多様体を誘導する。
我々の単純なモデルでは、散逸を伴う1つか2つの「良い」量子ビットを他の「悪い」量子ビットと比較して$alpha1$で還元し、この画像を確認し、摂動的治療を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Radical pairs may explain reactive oxygen species-mediated effects of
hypomagnetic field on neurogenesis [0.0] 低磁場下でのROS産生の調節と成体海馬神経新生の減衰を説明するためのラジカルペア機構を提案する。
本モデルでは, 成人海馬神経新生実験で観察された3重項収量に対する低磁場の影響について予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:19:22 GMT)
Quantum fluctuations and correlations in open quantum Dicke models [0.0] 基底状態相転移の近傍では、量子相関は非解析的挙動と臨界スケーリングを示すことができる。
ここでは、開量子ディックモデルの超ラジアント相転移をパラダイム的に設定するものとして考える。
一般のホルシュタイン・プリマコフ近似では扱えない局所散逸が、予想外の量子相関の増大につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:15:05 GMT)
Quantum Otto engines at relativistic energies [0.0] 我々は、ディラックまたはクライン=ゴードン力学の下で進化する振動子ポテンシャルの相対論的粒子の作用媒質を用いて量子オットーエンジンを解析する。
相対論的エンジンは高い作業出力で作動するが、圧縮比が効果的に減少し、非相対論的エンジンよりも効率が大幅に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:16:41 GMT)
Quantum Computation of Phase Transition in the Massive Schwinger Model [0.0] シュウィンガーモデルの物理量は、背景電場を決定するパラメータ$theta$に依存する。
我々は格子上に運動量空間の定式化を開発し、それを NISQ デバイス IMB Q Lima 上の位相遷移の臨界点の量子計算に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:36:23 GMT)
Quantum Algorithms and Lower Bounds for Linear Regression with Norm
Constraints [0.0] Lassoでは、Frank-Wolfeアルゴリズムのコスト対イテレーションを高速化することで、$d$という2次量子スピードアップが得られることを示す。
リッジにとって、最良の量子アルゴリズムは、古典的アルゴリズムと同様に$d$で線型である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:26:37 GMT)
QuantifyML: How Good is my Machine Learning Model? [0.0] QuantifyMLは、機械学習モデルが与えられたデータから学習し、一般化した範囲を定量化することを目的としている。
この式は市販モデルカウンタを用いて解析し、異なるモデル挙動に関する正確な数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 01:56:01 GMT)
Probing phase transitions in non-Hermitian systems with Multiple Quantum
Coherences [0.0] 非エルミート系における平衡相転移を探索するための多重量子コヒーレンスの有用性を示す。
この結果は、非エルミート量子センシング、量子熱力学、および非エルミート皮膚効果の研究に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 23:00:02 GMT)
Practical Galaxy Morphology Tools from Deep Supervised Representation
Learning [0.0] 深層学習モデルは、銀河の意味的な意味的表現を学習する。
我々はこれらの表現を利用して、大きな銀河のサンプルを調べるのに不可欠ないくつかの実践的なタスクにおいて、既存のアプローチを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:46:16 GMT)
Parametric interaction induced avoided dressed state crossings in cavity
QED:generation of quantum coherence and equally weighted superposition of
Fock states [0.0] キャビティにおける2次非線形性によって実現されたパラメトリック結合は、服装状態の交差を回避された交差に変換することができることを示す。
着飾った状態の交叉を回避してコヒーレンスを生成する方法を示す。
これらの回避された交差が、偶数または奇数のフォック状態の重ね合わせを生成するのにどのように使用できるかを示し、重ね合わせ状態の同値な重みの顕著な性質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 00:00:09 GMT)
Parallel Gate Operations Fidelity in a Linear Array of Flip-Flop Qubits [0.0] シリコンをベースとした量子コンピュータは、長期の普遍量子計算の候補として有望である。
Flip-flop qubit (Flip-flop qubit) はドナーベースのqubit (DQ) であり、量子ビット間の相互作用は数百ナノメートルまでの距離で達成できる。
本研究では,フリップフロップ量子ビットの線形配列を考慮し,量子ゲートシミュレーションに2つの1量子ビットと2つの2量子ビットゲートの同時適用による不要な相互量子ビット相互作用を含める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:15:47 GMT)
Orthogonal variance-based feature selection for intrusion detection
systems [0.0] 自動侵入検知システムを構築するために,融合機械学習手法を適用した。
選択された機能は、侵入検知のためのディープニューラルネットワークを構築するために使用される。
提案アルゴリズムは、DDoS攻撃の特定において100%検出精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:07:53 GMT)
Optimal Model Averaging: Towards Personalized Collaborative Learning [0.0] 連合学習では、参加ノード間のデータや目的の違いが、各ノードに対してパーソナライズされた機械学習モデルをトレーニングするためのアプローチを動機付けている。
そのようなアプローチの1つは、局所的に訓練されたモデルとグローバルモデルの間の重み付き平均化である。
局所モデルと比較して予測される2乗誤差を減少させるモデル平均化の正の量が常に存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:33:20 GMT)
Online Action Learning in High Dimensions: A Conservative Perspective [0.0] 我々は、保守的な高次元崩壊する $epsilon_t$-greedy 則の累積後悔に対する妥当な境界を見出した。
理論的特性に影響を与えずに調整できるので、エンドユーザは、どの程度の安全性を期待できるかを確立するのに十分な柔軟性を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:46:53 GMT)
On barren plateaus and cost function locality in variational quantum
algorithms [0.0] 変分量子アルゴリズムは、量子プロセッサの出力(s)を測定することで評価されるコスト関数を反復的に最小化するために勾配に基づく最適化に依存する。
ヴァレンプラトー (Barren Plateau) は、十分に表現されたパラメタライズド量子回路において指数関数的に勾配が消える現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:13:52 GMT)
Normative Epistemology for Lethal Autonomous Weapons Systems [0.0] 本章では、Lethal Autonomous Weapons Systemsの設計、評価、デプロイメント、イテレーションを導くための高階設計原則について論じる。
疫学モデルは、行動の正当化と知識の帰属における正確さ、可能性、信念、能力、能力、文脈、運の役割を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:13:42 GMT)
Mixture-of-Variational-Experts for Continual Learning [0.0] 学習と忘れのトレードオフを促進する最適原理を提案する。
我々はMixture-of-Variational-Experts (MoVE)と呼ばれる連続学習のためのニューラルネットワーク層を提案する。
MNISTおよびCIFAR10データセットの変種に関する実験は、MoVE層の競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:32:06 GMT)
Memory visualization tool for training neural network [0.0] ソフトウェアと機械学習のアルゴリズムを組み合わせることで、ソフトウェアはより良いソリューションと環境理解を提供する。
ディープラーニングモデルの開発と訓練に使用されるメモリ分析のための新しいツール。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:58:10 GMT)
Maximum Correntropy Criterion Regression models with tending-to-zero
scale parameters [0.0] MCCRモデルの最適学習レートが$mathcalO(n-1)$であることが明らかとなった。
有限サンプルの場合, MCCR, Huber, および最小2乗回帰モデルのロバスト性に関する性能を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:24:27 GMT)
ML-Based Analysis to Identify Speech Features Relevant in Predicting
Alzheimer's Disease [0.0] アルツハイマー病(AD)は世界中で約5000万人に影響を及ぼし、世界的な死因の1つとなっている。
MLモデルとニューラルネットワークの両方をトレーニングして、参加者の音声パターンに基づいて予測と分類を行いました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:00:50 GMT)
Learning What to Memorize: Using Intrinsic Motivation to Form Useful
Memory in Partially Observable Reinforcement Learning [0.0] 曖昧な環境で学習するためには、エージェントは以前の認識を記憶に残さなければならない。
本研究では, メモリの制御をエージェントに委ねることで, メモリ変更動作を可能とすることで, メモリの制御をエージェントに行わせるという考え方に従う。
この学習メカニズムは、希少な観察を記憶する本質的な動機によって支えられ、エージェントが環境中の状態を曖昧にするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:15:54 GMT)
Laughlin's topological charge pump in an atomic Hall cylinder [0.0] ラウリンは、トポロジカル量子物質の理解の基礎となる思考実験を構想した。
彼の提案は、軸磁場によって周期的に駆動される量子ホールシリンダーに基づいており、電子の量子化運動をもたらす。
このマイルストーン実験は、ジスプロシウム原子の超低温ガス、電子スピンに符号化される環状次元、およびレーザー誘起スピン軌道カップリングの位相によって制御される軸磁場によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 14:02:10 GMT)
Latent-Insensitive Autoencoders for Anomaly Detection and
Class-Incremental Learning [0.0] 我々は、類似ドメインからのラベルなしデータを負の例として用いて、正規のオートエンコーダの潜伏層(ブートネック)を形成するLatent-Insensitive Autoencoder (LIS-AE)を紹介した。
本稿では,クラス毎に異なる潜在層を追加して,クラス増分学習を複数の異常検出タスクとして扱うとともに,クラス増分学習を負の例として,各潜在層を形作る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 16:53:49 GMT)
Kernel density estimation-based sampling for neural network
classification [0.0] 不均衡なデータには、機械学習アルゴリズムのバイアスが伴う。
不均衡なデータに対処する一般的な方法の1つは、再サンプリングを通じてデータを人工的にバランスをとることである。
我々は,最近提案されたカーネル密度推定(KDE)サンプリング手法の有効性を,人工ニューラルネットワークの文脈で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:59:42 GMT)
Infinitesimal reference frames suffice to determine the asymmetry
properties of a quantum system [0.0] 非対称性を最大混合状態において評価された1つのエントロピー条件に還元できることを示す。
直観とは対照的に、これは量子系の非対称性を決定するためにマクロ的な古典的な参照フレームは必要ないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:23:02 GMT)
Generative Flows as a General Purpose Solution for Inverse Problems [0.0] 高確率再構成を直接生成する正規化項を提案する。
画像のデノイング、画像のデブロアリング、画像のインペインティング、画像のカラー化について評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 21:56:44 GMT)
Fine-tuning of Pre-trained Transformers for Hate, Offensive, and Profane
Content Detection in English and Marathi [0.0] 本稿では,英語とインド・アーリア語におけるHate Speech and Offensive Content Identificationのために開発されたニューラルモデルについて述べる。
英語のサブタスクに対して,ヘイトスピーチ検出のための追加コーパスが微調整変圧器モデルに与える影響について検討する。
Marathiタスクに対しては,Language-Agnostic BERT Sentence Embedding (LaBSE)に基づくシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:11:02 GMT)
Filter Functions for Quantum Processes under Correlated Noise [0.0] 相関雑音の存在下で量子過程を摂動的に計算するためのフィルタ関数形式に基づく手法を開発した。
本稿では,結合の効果を捉える相関項が出現し,ゲート列に対する雑音相関の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:52:27 GMT)
Filter Function Formalism and Software Package to Compute Quantum
Processes of Gate Sequences for Classical Non-Markovian Noise [0.0] 関連する非マルコフノイズは、量子情報技術のホストとして使用される多くの固体系に存在している。
量子演算形式論におけるユニタリ進化を記述するために応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:52:28 GMT)
Fermionic condensate in de Sitter spacetime [0.0] フェルミオン凝縮物は、カットオフ関数正則化を用いて、$(D+1)$-dimensional de Sitter時空で調べられる。
場の質量の大きな値に対して、凝縮体は奇次元時空において指数関数的に崩壊する。
凝縮体の符号の変化は相互作用する場の理論の不安定性を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:52:06 GMT)
Fast PDE-constrained optimization via self-supervised operator learning [0.0] 設計と最適制御問題は、私たちが科学と工学で直面する基本的でユビキタスなタスクのひとつです。
本研究では物理インフォームド・ディープ・オペレーター・ネットワーク(DeepONets)を活用し、PDE制約の最適化問題を高速に解くために高速で微分可能なサロゲートを構築する。
DeepONetsは数秒で高次元のコスト汎関数を最小化することができ、従来の随伴PDE解法に比べてかなり高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 22:17:15 GMT)
Exposure of occupations to technologies of the fourth industrial
revolution [0.0] 自然言語処理を用いて900以上の職業に対して特許公開スコアを算出する。
4IR特許の露出は従来の特許の露出と異なることがわかった。
分析の結果,4IR技術は雇用の成長に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 23:23:56 GMT)
Evolution of confined quantum scalar fields in curved spacetime. Part II [0.0] 本研究では,大域双曲時空における量子スカラー場によって経験されるボゴリューボフ変換の計算法を開発した。
摂動状態における2つの問題、動的カシミール効果と重力波共鳴に対処することで、この有用性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 06:00:38 GMT)
Emergence of jumps in quantum trajectories via homogeneization [0.0] 量子計測の文脈に現れる量子軌跡の均質化について検討する。
メイヤー・ヘントロジーにおいて、時間連続的な量子軌道は純粋なジャンプマルコフ過程の不連続な軌道に弱収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:40:03 GMT)
Efficient Parabolic Optimisation Algorithm for adaptive VQE
implementations [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
VQEのニーズに特化して設計されたパラボリック・オプティマイザを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 09:36:56 GMT)
EarthGAN: Can we visualize the Earth's mantle convection using a
surrogate model? [0.0] 我々は,地球上のマントル対流データセットが容易にアクセス可能なハードウェア上で可視化できるように,生成的対向ネットワークを用いて代理モデルを構築した。
予備的な結果は、地球のマントル対流データセットの代理モデルが有用な結果を生み出すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 23:20:35 GMT)
Development of an Undergraduate Quantum Engineering Degree [0.0] 世界中の政府、産業、大学が新しい労働力、量子エンジニアを創りだそうとしている。
本稿では,世界最初の量子工学の学位の運用の歴史,展開,および初年度について論じる。
この論文の主な目的は、現在世界中の多くの機関が開催している、量子技術者を公式に教育する最善の方法に関する広範な議論を知らせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 02:10:30 GMT)
Design of Novel Coupling Mechanisms between Superconducting Flux Qubits [0.0] 我々は3つのジョセフソン接合束の結合機構を解析・提案した(JJQ)。
我々は,強い結合体制下で非確率的ハミルトン派を再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:19:06 GMT)
DeepHelp: Deep Learning for Shout Crisis Text Conversations [0.0] このプロジェクトはShoutとその親組織であるMental Health Innovationsと提携して、Shoutの会話を理解するための機械学習の応用を探る。
本研究の目的は,危機的テキストメッセージに深層学習を適用する可能性を示す概念実証モデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:04:19 GMT)
Debiasing Credit Scoring using Evolutionary Algorithms [0.0] 本稿では,リアルタイムな公開データを用いた信用決定モデルのトレーニングにおける機械学習の適用について検討する。
我々は、訓練されたモデルが与えられた個人のグループに対して差別的偏見を示すという要求を表現するために「バイアス客観的」という用語を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 12:09:10 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） (Mon, 25 Oct 2021 11:17:52 GMT)
Covariance-Generalized Matching Component Analysis for Data Fusion and
Transfer Learning [0.0] マッチング成分分析(MCA)伝達学習技術のための一般化共分散制約を導入する。
私たちはこのテクニックを、データ融合とトランスファーラーニングの両方に適用可能な、共一般化MCA(CGMCA)と呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 18:20:04 GMT)
Contextuality based quantum conferencing [0.0] 本稿では,非局所性に基づく量子会議プロトコルを文脈性に基づくQCPに適応させる手法を提案する。
非局所性ベースのプロトコルとは異なり、提案されたプロトコルは非局所状態を含まない。
軌道角運動量(OAM)状態を持つこれらのプロトコルの実験的実装の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:05:56 GMT)
Constructing k-local parent Lindbladians for matrix product density
operators [0.0] マトリックス積密度作用素(MPDO)は、興味深い性質を持つ重要な状態のクラスである。
我々は、MPDOの与えられた(小さい)線型部分空間がフラストレーションのないリンドブラディアンの安定な空間であるかどうかを決定するアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 17:59:08 GMT)
Complete Agent-driven Model-based System Testing for Autonomous Systems [0.0] 複雑な自律輸送システムをテストするための新しいアプローチについて述べる。
検証と検証に関して最も重大な問題のいくつかを軽減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 01:55:24 GMT)
Bright squeezed vacuum for two-photon spectroscopy: simultaneously high
resolution in time and frequency, space and wavevector [0.0] 絡み合った光子は2光子吸収分光法に2つの利点がある。
1つは入力光子束による2光子吸収率の線形スケーリングである。
もうひとつは、時間周波数および空間波ベクトルにおける同時分解のための古典的な制約の克服である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 11:59:05 GMT)
Berry-Chern monopoles and spectral flows [0.0] トポロジカル指標(ケルン数、解析指標)の概念は、波動物理学や凝縮物質背景を持つ非専門家に対して導入された。
この対応は2次元のディラック方程式、三次元のワイルフェルミオン、浅い水モデル、その他の一般化など、いくつかの例で詳細に説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:03:30 GMT)
Automatic Extraction of Road Networks from Satellite Images by using
Adaptive Structural Deep Belief Network [0.0] 本研究では,ロードトラッカーと呼ばれる道路網の自動認識手法に適用する。
RoadTracerは航空写真データから地上の道路地図を生成することができる。
精度と計算時間を改善するため,我々のAdaptive DBNはCNNの代わりにRoadTracer上に実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:06:10 GMT)
Applying Regression Conformal Prediction with Nearest Neighbors to time
series data [0.0] 本稿では,時系列データにおける共形予測器を用いて,信頼可能な予測区間を構築する方法を提案する。
提案手法は,FPTO-WNN手法の高速パラメータチューニング手法を基礎アルゴリズムとして用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 15:11:32 GMT)
Anisotropic motion of a dipole in a photon gas [0.0] 双極子と光子の熱浴との相互作用は、その線形および角モータの量子分散をもたらす。
ここでは効果の小さいにもかかわらず、観測可能な意味を持つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 13:50:59 GMT)
An ubiquitous three-term recurrence relation [0.0] 我々は、幅広い物理問題に関するいくつかの論文に現れる固有値方程式を解く。
得られた固有値とトランケーション条件で提供される値を比較する。
このようにして、これらの物理予測は単にトランケーション条件の人工物であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 20:00:31 GMT)
An approach to optimize study programs using Discrete Event Simulation [0.0] ドロップアウトは様々な理由で発生し、直接一般化できない。
大学を中退するだけでなく、生徒は特定の授業に悩まされることが多い。
一般学生の進行をよりよく理解するために,離散イベントシミュレーションが作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 10:10:54 GMT)
An Embedded System for Image-based Crack Detection by using Fine-Tuning
model of Adaptive Structural Learning of Deep Belief Network [0.0] Restricted Boltzmann Machine (Adaptive RBM) と Deep Belief Network (Adaptive DBN) の適応型構造学習法を開発した。
本手法は,具体的な画像ベンチマークデータセットであるSDNET 2018を用いてき裂検出を行った。
本稿では,提案するAdaptive DBNを,ドローン上でのリアルタイム推論のためのGPUを備えた小型PCに埋め込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:28:50 GMT)
An Adaptive Structural Learning of Deep Belief Network for Image-based
Crack Detection in Concrete Structures Using SDNET2018 [0.0] 我々は、学習中に最適なネットワーク構造を自己組織的に見つける適応型構造的Deep Belief Network(Adaptive DBN)を開発した。
アダプティブDBNは階層アーキテクチャであり、各層はアダプティブリミテッドボルツマンマシン(Adaptive RBM)を採用している。
本手法は, ひび割れ検出のための具体的な画像ベンチマークデータセット SDNET2018 に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 07:29:25 GMT)
Age and Gender Prediction using Deep CNNs and Transfer Learning [0.0] 我々は、人物の静止顔画像から年齢推定、年齢分類、性別分類の異なるモデルを訓練する。
CNN, ResNet50, ResNeXt50をスクラッチから抽出し, 年齢推定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:23:59 GMT)
Addressing Privacy Threats from Machine Learning [0.0] 多くの機械学習研究者は、監視のための機械学習の応用に対する関心が高まっている。
本稿では,これらの監視技術に抵抗する戦略について概説する。
これらの技術がもたらす脅威に対処するためには、機械学習と人間とコンピュータのインタラクション研究者とのより深いコラボレーションが必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 03:40:25 GMT)
Accelerated Almost-Sure Convergence Rates for Nonconvex Stochastic
Gradient Descent using Stochastic Learning Rates [0.0] 本稿では、グラディエント・ダイアンスの勾配空間収束率のほぼ全周収束率を用いて、大規模最適化問題を解く。
特に、その学習速度は乗算学習率を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 04:27:35 GMT)
A strategy to identify event specific hospitalizations in large health
claims database [0.0] 特定のイベントによる入院を分類するための枠組みを提案する。
我々は、新型コロナウイルス(COVID-19)陽性の米国成人約400万人を対象に、この枠組みを健康保険請求データベースでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 19:50:18 GMT)
A Distillation Learning Model of Adaptive Structural Deep Belief Network
for AffectNet: Facial Expression Image Database [0.0] 我々は,Deep Belief Network (DBN) の適応型構造学習法を開発した。
本稿では,表情画像データセットであるAffectNetに適用する。
分類精度は78.4%から91.3%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Oct 2021 08:01:36 GMT)