Towards Robust Partially Supervised Multi-Structure Medical Image
Segmentation on Small-Scale Data [123.0] データ不足下における部分教師付き学習(PSL)における方法論的ギャップを埋めるために,不確実性下でのビシナルラベル(VLUU)を提案する。
マルチタスク学習とヴィジナルリスク最小化によって動機づけられたVLUUは、ビジナルラベルを生成することによって、部分的に教師付き問題を完全な教師付き問題に変換する。
本研究は,ラベル効率の高い深層学習における新たな研究の方向性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:47:18 GMT)
Efficient Learning and Decoding of the Continuous-Time Hidden Markov
Model for Disease Progression Modeling [119.5] 本稿では,CT-HMMモデルに対する効率的なEMベースの学習手法の完全な特徴付けについて述べる。
EMに基づく学習は、後状態確率の推定と、状態条件付き統計量の計算という2つの課題から成り立っていることを示す。
緑内障データセットとアルツハイマー病データセットを用いて,100以上の状態のCT-HMMを用いて疾患進行の可視化と予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:06:05 GMT)
AugMax: Adversarial Composition of Random Augmentations for Robust
Training [118.8] 我々はAugMaxと呼ばれるデータ拡張フレームワークを提案し、多様性と硬さの2つの側面を統合する。
AugMaxはまず複数の拡張演算子をランダムにサンプリングし、選択した演算子の逆混合を学習する。
実験の結果、AugMax-DuBINはアウト・オブ・ディストリビューション・ロバスト性を大幅に改善し、前者芸術の3.03%、3.49%、1.82%、0.71%を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:23:56 GMT)
WavLM: Large-Scale Self-Supervised Pre-Training for Full Stack Speech
Processing [102.5] そこで本研究では,フルスタックダウンストリーム音声タスクを解決するための,事前学習型モデルWavLMを提案する。
WavLMはHuBERTフレームワークに基づいて構築されており、音声コンテンツモデリングと話者アイデンティティ保存の両方に重点を置いている。
トレーニングデータセットを60k時間から94k時間までの公開オーディオデータにスケールアップし、そのトレーニング手順を最適化して表現抽出を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:55:19 GMT)
Contextual Similarity Aggregation with Self-attention for Visual
Re-ranking [96.6] 本稿では,自己注意を伴う文脈的類似性集約による視覚的再ランク付け手法を提案する。
提案手法の汎用性と有効性を示すため,4つのベンチマークデータセットの総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:20:31 GMT)
Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.6] 本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。
単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:41:19 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） (Tue, 26 Oct 2021 16:38:27 GMT)
Meta-learning with an Adaptive Task Scheduler [93.6] 既存のメタ学習アルゴリズムは、一様確率でランダムにメタトレーニングタスクをサンプリングする。
タスクは、限られた数のメタトレーニングタスクを考えると、ノイズや不均衡に有害である可能性が高い。
メタトレーニングプロセスのための適応タスクスケジューラ(ATS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:16:35 GMT)
Geometric Transformer for End-to-End Molecule Properties Prediction [92.3] 分子特性予測のためのトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを導入し,分子の形状を捉える。
分子幾何学の初期符号化による古典的な位置エンコーダと、学習されたゲート自己保持機構を改変する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:14:40 GMT)
Distributional Reinforcement Learning for Multi-Dimensional Reward
Functions [91.9] 多次元分布DQN(MD3QN)を導入し、複数の報酬源からの共振分布をモデル化する。
関節分布モデリングの副産物として、MD3QNは各報酬源に対するリターンのランダム性を捉えることができる。
実験では,リッチな相関型報酬関数を持つ環境下での連立戻り分布を精度良くモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:24:23 GMT)
Understanding Interlocking Dynamics of Cooperative Rationalization [90.7] 選択的合理化(Selective rationalization)は、ニューラルネットワークの出力を予測するのに十分な入力の小さなサブセットを見つけることによって、複雑なニューラルネットワークの予測を説明する。
このような合理化パラダイムでは,モデルインターロックという大きな問題が浮かび上がっている。
A2Rと呼ばれる新しい合理化フレームワークを提案し、アーキテクチャに第3のコンポーネントを導入し、選択とは対照的にソフトアテンションによって駆動される予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:39:18 GMT)
Unified Instance and Knowledge Alignment Pretraining for Aspect-based
Sentiment Analysis [85.2] 我々は,バニラ・プレトレイン・ファインチューンパイプラインにアライメント事前訓練フレームワークを導入する。
まず、大規模事前学習データセットから対象ドメイン関連インスタンスを選択するために、新しい粗大な検索サンプリング手法を考案する。
次に、知識レベルでのドメインギャップをさらに橋渡しするための知識ガイダンスに基づく戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 04:03:45 GMT)
Deep Explicit Duration Switching Models for Time Series [84.3] 状態依存型と時間依存型の両方のスイッチングダイナミクスを識別できるフレキシブルモデルを提案する。
状態依存スイッチングは、リカレントな状態-スイッチ接続によって実現される。
時間依存スイッチング動作を改善するために、明示的な期間カウント変数が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:35:21 GMT)
SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event
Data [83.5] 時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。
本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:13:17 GMT)
Image-Based CLIP-Guided Essence Transfer [83.1] 2つの信号のブレンディングは 創造性と知性の両方を 基礎づける意味的なタスクだ
本稿では,ジェネレータネットワークとセマンティックネットワークの2つの潜在空間を組み込んだブレンディングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:31:25 GMT)
Towards More Generalizable One-shot Visual Imitation Learning [81.1] 汎用ロボットは、幅広いタスクを習得し、過去の経験を生かして、新しいタスクを素早く学ぶことができるべきである。
ワンショット模倣学習(OSIL)は、専門家のデモンストレーションでエージェントを訓練することで、この目標にアプローチする。
我々は、より野心的なマルチタスク設定を調査することで、より高度な一般化能力を追求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 05:49:46 GMT)
Plug-and-Play Few-shot Object Detection with Meta Strategy and Explicit
Localization Inference [78.4] 本稿では, 微調整を行なわずに新しいカテゴリーの物体を正確に検出できるプラグ検出器を提案する。
局所化プロセスに2つの明示的な推論を導入し、アノテーション付きデータへの依存を減らす。
これは、様々な評価プロトコルの下で、効率、精度、リコールの両方において大きなリードを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:09:57 GMT)
Controllable Data Augmentation Through Deep Relighting [76.0] 我々は、既存のモデルが照度変化に不変である能力を改善するために、リライトを通じて様々な画像データセットを拡大する方法を探る。
我々は,エンコーダ・デコーダネットワークをベースとして,様々な入力シーンの照明の様々なバリエーションを迅速に生成できるツールを開発した。
パイプラインで拡張されたデータセットのモデルをトレーニングすることで、ローカライゼーションベンチマークでより高いパフォーマンスを実現することが可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:02:51 GMT)
ConE: Cone Embeddings for Multi-Hop Reasoning over Knowledge Graphs [73.9] Cone Embeddings (ConE) は、接続、解離、否定を扱える最初の幾何学ベースのクエリ埋め込みモデルである。
ConEは、ベンチマークデータセットの既存の最先端メソッドを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:04:02 GMT)
Optimizing Information-theoretical Generalization Bounds via Anisotropic
Noise in SGLD [73.6] SGLDにおけるノイズ構造を操作することにより,情報理論の一般化を最適化する。
低経験的リスクを保証するために制約を課すことで、最適なノイズ共分散が期待される勾配共分散の平方根であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:02:27 GMT)
HIST: A Graph-based Framework for Stock Trend Forecasting via Mining
Concept-Oriented Shared Information [73.4] 近年,Webから抽出したストック概念を用いて共有情報をマイニングし,予測結果を改善する手法が提案されている。
これまでの研究では、ストックとコンセプトのつながりは定常的であり、ストックとコンセプトのダイナミックな関連性を無視していた。
本稿では,事前定義された概念と隠れた概念から,概念指向の共有情報を適切にマイニングできる新しいストックトレンド予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:04:04 GMT)
A Frequency Perspective of Adversarial Robustness [72.5] 理論的および経験的知見を参考に,周波数に基づく対向例の理解について述べる。
分析の結果,逆転例は高周波でも低周波成分でもないが,単にデータセット依存であることがわかった。
本稿では、一般に観測される精度対ロバスト性トレードオフの周波数に基づく説明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:12:34 GMT)
MEST: Accurate and Fast Memory-Economic Sparse Training Framework on the
Edge [72.2] 本稿では,エッジデバイス上での高精度かつ高速な実行を目的とした,メモリ・エコノミクス・スパース・トレーニング(MEST)フレームワークを提案する。
提案されているMESTフレームワークは、Elastic Mutation (EM)とSoft Memory Bound (&S)による拡張で構成されている。
以上の結果から,スペーサマスクの動的探索においても,忘れられない例をその場で特定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:15:17 GMT)
Non-Gaussian Gaussian Processes for Few-Shot Regression [71.3] 乱変数ベクトルの各成分上で動作し,パラメータを全て共有する可逆なODEベースのマッピングを提案する。
NGGPは、様々なベンチマークとアプリケーションに対する競合する最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:45:25 GMT)
A deep learning driven pseudospectral PCE based FFT homogenization
algorithm for complex microstructures [68.8] 提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できる一方で,興味の中心モーメントを予測できることを示す。
提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できると同時に,興味の中心モーメントを予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:02:14 GMT)
Self-Denoising Neural Networks for Few Shot Learning [66.4] 既存のニューラルアーキテクチャの複数の段階でノイズを追加すると同時に、この付加ノイズに対して堅牢であるように学習する新しいトレーニングスキームを提案する。
このアーキテクチャは、SDNN(Self-Denoising Neural Network)と呼ばれ、現代の畳み込みニューラルネットワークに容易に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:28:36 GMT)
Automating Control of Overestimation Bias for Continuous Reinforcement
Learning [65.6] バイアス補正を導くためのデータ駆動型手法を提案する。
我々は、最先端の連続制御アルゴリズムであるTrncated Quantile Criticsにおいて、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:27:12 GMT)
CAFE: Catastrophic Data Leakage in Vertical Federated Learning [65.6] 近年の研究では、分散機械学習システムにデプロイされた勾配共有機構を通じて、プライベートトレーニングデータがリークされることが示されている。
本稿では,共有集約勾配からバッチデータを効率よく回収する理論的正当性を持つ高度なデータ漏洩攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:22:58 GMT)
Equivariant vector field network for many-body system modeling [65.2] Equivariant Vector Field Network (EVFN) は、新しい同変層と関連するスカラー化およびベクトル化層に基づいて構築されている。
シミュレーションされたニュートン力学系の軌跡を全観測データと部分観測データで予測する手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:26:25 GMT)
Landmark-Guided Subgoal Generation in Hierarchical Reinforcement
Learning [65.0] ランドマークによる階層的強化学習(HIGL)について紹介する。
HIGLは、ランドマークでガイドされたアクションスペースを削減した、ハイレベルなポリシーをトレーニングするための新しいフレームワークである。
我々の実験は、我々のフレームワークが様々な制御タスクで先行技術より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:16:19 GMT)
Robustness of Graph Neural Networks at Scale [64.7] 我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)を大規模に攻撃し,防御する方法を研究する。
効率のよい表現を維持するために,2つのスパシティ対応一階最適化攻撃を提案する。
GNNに対する世界的な攻撃には、一般的なサロゲート損失が適していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:31:17 GMT)
Scaling limits of lattice quantum fields by wavelets [63.0] 再正規化群は格子体代数間の拡大写像の帰納的体系と見なされる。
自由格子基底状態の帰納的極限が存在し、極限状態はよく知られた巨大連続体自由場にまで拡張されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:18:07 GMT)
Operator-algebraic renormalization and wavelets [63.0] 我々はウェーブレット理論を用いてハミルトン格子系のスケーリング極限として連続体自由場を構築する。
格子観測可能な格子を、コンパクトに支持されたウェーブレットでスミアリングされた連続体と同定するスケーリング方程式により、正規化群ステップを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:28:03 GMT)
Partial order: Finding Consensus among Uncertain Feature Attributions [62.0] 特徴の重要性に関する多様な説明を集約する戦略を開発する。
平均集約によって提供される情報の大部分は、個々のモデルのコンセンサスによって支持されない。
平均アグリゲーションによって提供される情報の大部分は、個々のモデルのコンセンサスによって支えられていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:53:14 GMT)
Alpha-IoU: A Family of Power Intersection over Union Losses for Bounding
Box Regression [59.7] 我々は、既存のIoUベースの損失を、パワーIoU項と追加のパワー正規化項を有する新しいパワーIoU損失ファミリーに一般化する。
複数のオブジェクト検出ベンチマークとモデルの実験では、$alpha$-IoUの損失が既存のIoUベースの損失を顕著なパフォーマンスマージンで上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:09:20 GMT)
Directional Self-supervised Learning for Risky Image Augmentations [54.4] 堅牢な拡張ポリシーのための指向性自己教師型学習パラダイム(DSSL)を提案する。
DSSLは数行のPseudocodeで簡単に実装でき、人気のある自己教師型学習フレームワークに非常に柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:33:25 GMT)
Unbiased Graph Embedding with Biased Graph Observations [52.8] 基礎となるバイアスのないグラフから学習することで、バイアスのない表現を得るための、原則化された新しい方法を提案する。
この新たな視点に基づいて、そのような基礎となるグラフを明らかにするための2つの補完的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:44:37 GMT)
ViDA-MAN: Visual Dialog with Digital Humans [50.2] 音声要求が与えられた場合、ViDA-MANは秒以下のレイテンシで高品質なビデオに応答することができる。
ViDA-MANは、大きな知識ベースを基盤として、チキンチャット、天気予報、デバイス制御、ニュースレコメンデーション、ホテルの予約、構造化された知識による質問に答えるなど、さまざまなトピックについてユーザーとチャットすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:23:51 GMT)
Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task Learning [49.4] マルチタスクモデルを最適化する際の大きな課題は、矛盾する勾配である。
本稿では、平均損失関数を最小化する衝突-逆勾配降下(CAGrad)を導入する。
CAGradは目標を自動的にバランスし、平均損失よりも最小限に確実に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:03:51 GMT)
Relay Variational Inference: A Method for Accelerated Encoderless VI [47.7] Relay VIは、エンコーダレスVIの収束と性能を劇的に改善するフレームワークである。
本稿では、収束速度、損失、表現力、欠落データ計算におけるRVIの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 05:48:00 GMT)
s2s-ft: Fine-Tuning Pretrained Transformer Encoders for
Sequence-to-Sequence Learning [47.3] 条件付き生成タスクに予めトレーニングされたトランスフォーマーを採用するシーケンス・ツー・シーケンスの微調整ツールキット s2s-ft を提案する。
S2s-ftは抽象的な要約と質問生成のベンチマークで高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:45:34 GMT)
Convergent Boosted Smoothing for Modeling Graph Data with Tabular Node
Features [46.1] 本稿では,グラフ伝播ステップでブースティングを反復するフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、原則化されたメタロス関数に固定されている。
様々な非イドグラフデータセットに対して,本手法は同等あるいは優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 04:53:12 GMT)
Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A
Comprehensive Survey [45.8] マルチエージェント強化学習(MARL)により、各ネットワークエンティティは環境だけでなく、他のエンティティのポリシーも観察することで、最適なポリシーを学ぶことができる。
MARLはネットワークエンティティの学習効率を大幅に向上させることができ、近年、新興ネットワークにおける様々な問題を解決するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:26:55 GMT)
Does enforcing fairness mitigate biases caused by subpopulation shift? [45.5] 我々は,訓練中のアルゴリズムフェアネスの強制が,訓練対象領域における訓練されたモデルの性能を向上させるか否かを考察する。
アルゴリズムフェアネスの強制が対象領域のベイズモデルにつながる必要十分条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:20:35 GMT)
Semi-Supervised Federated Learning with non-IID Data: Algorithm and
System Design [42.6] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイス(またはクライアント)がデータをローカルに保持し、同時に共有グローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
クライアントのローカルトレーニングデータの分布は、非独立に均等に分散されている(非IID)
本稿では、FLにおけるデータ可用性と非IIDの問題を解決することを目的とした、堅牢な半教師付きFLシステム設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:41:48 GMT)
H-NeRF: Neural Radiance Fields for Rendering and Temporal Reconstruction
of Humans in Motion [42.4] 本研究では,低周波カメラや単眼ビデオで捉えたヒトの動作をレンダリング・時間的(4D)再構成するためのH-NeRF,神経放射場について述べる。
我々のNeRFにインスパイアされたアプローチは、ニューラルシーンの表現、ノベルビューの合成、暗黙の統計的幾何学的人間の表現のアイデアを組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:51:36 GMT)
Transfer Learning of Graph Neural Networks with Ego-graph Information
Maximization [41.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なアプリケーションにおいて優れたパフォーマンスを実現しているが、大規模グラフのトレーニングには費用がかかる。
本研究では,GNNの伝達学習のための理論的基盤と実用的有用な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:50:08 GMT)
Compact Redistricting Plans Have Many Spanning Trees [39.8] 政治的再分権マップの設計と分析において、国勢調査ブロックのグラフのすべての分割の空間から同じ人口の連結部分グラフにサンプリングできることがしばしば有用である。
本稿では,境界分割領域の総長さと,そのような写像がサンプリングされる確率との間には,逆指数関係が成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:02:54 GMT)
On the Difficulty of Unbiased Alpha Divergence Minimization [38.7] 勾配推定器のSNR(Signal-to-Noise Ratio)によるアルファ・ディバージェンス最小化手法について検討した。
アルファが 0 でない場合、SNR は問題次元において指数関数的に悪化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:35:49 GMT)
Meta-Learning for Multi-Label Few-Shot Classification [38.2] この研究は、モデルがクエリ内で複数のラベルを予測することを学習するマルチラベルメタラーニングの問題をターゲットにしている。
ニューラルネットワークモジュールを導入し,リレーショナル推論を利用してサンプルのラベル数を推定する。
総合的な実験により,提案手法とニューラルラベルカウントモジュール(NLC)を併用したラベルプロパゲーションアルゴリズムが選択方法として検討されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:47:48 GMT)
Graph Posterior Network: Bayesian Predictive Uncertainty for Node
Classification [37.9] 非独立ノードレベルの予測の不確実性推定は未探索である。
本稿では,ノード上の予測に対してベイズ的後続更新を明示的に実行する新しいモデルグラフポストリアネットワークを提案する。
GPNは実験において、不確実性推定のための既存のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:41:20 GMT)
Tackling Oversmoothing of GNNs with Contrastive Learning [35.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータと表現学習能力の包括的な関係を統合する。
オーバースムーシングはノードの最終的な表現を識別不能にし、ノード分類とリンク予測性能を劣化させる。
本稿では,TGCL(Topology-Guided Graph Contrastive Layer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:56:16 GMT)
Simultaneous Neural Machine Translation with Constituent Label
Prediction [35.7] 同時翻訳は、話者が話す前に翻訳が始まるタスクである。
逐次成分ラベル予測により予測される次の成分のラベルを用いた簡易な決定規則を提案する。
日英同時翻訳実験において,提案手法は品質・レイテンシトレードオフにおいてベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:23:20 GMT)
CoFiNet: Reliable Coarse-to-fine Correspondences for Robust Point Cloud
Registration [35.6] CoFiNet (Coarse-to-Fine Network) - キーポイント検出なしで、粗から細まで階層的な対応を抽出する。
我々のモデルは、近傍の点が重なり合うダウンサンプリングノードと一致することを学習する。
点対応は、密度適応マッチングモジュールによって対応するパッチの重複領域から洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:05:00 GMT)
FL-WBC: Enhancing Robustness against Model Poisoning Attacks in
Federated Learning from a Client Perspective [35.1] Federated Learning(FL)は,中央サーバとエッジデバイス間の反復的な通信を通じてグローバルモデルをトレーニングする,人気のある分散学習フレームワークである。
近年の研究では、FLはモデル中毒攻撃に弱いことが示されている。
我々は、モデル中毒攻撃を軽減できるクライアントベースの防御システム、White Blood Cell for Federated Learning (FL-WBC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:13:35 GMT)
Collaborative Uncertainty in Multi-Agent Trajectory Forecasting [35.0] 本稿では,対話モジュールから生じる不確実性をモデル化する新しい概念であるコラボレーティブ不確実性(CU)を提案する。
我々は、将来の軌跡とそれに対応する不確実性を学ぶための予測モデルを構築するための一般的なCUベースのフレームワークを構築した。
いずれの場合も、2つの合成データセットと2つの大規模軌跡予測ベンチマークについて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:27:22 GMT)
Gradient Descent on Two-layer Nets: Margin Maximization and Simplicity
Bias [34.8] 実生活ニューラルネットワークは、小さなランダムな値から成り、分類のためのクロスエントロピー損失を訓練する。
最近の結果は、勾配降下がゼロ損失を持つ「マックス・マルジン」解に収束していることを示し、これはおそらくよく一般化される。
現在の論文では、線形分離可能・対称データ上で勾配流を学習した2層ReLUネットに対して、この大域的最適性を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:57:57 GMT)
Annotating Implicit Reasoning in Arguments with Causal Links [34.8] 議論知識の形で暗黙の知識を特定することに注力する。
コンシークエンススキームのArgumentに着想を得て,そのような議論の知識を表現するための半構造化テンプレートを提案する。
クラウドソーシングによる高品質な暗黙的推論の収集とフィルタリング方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:28:53 GMT)
Privacy-Preserving Multi-Target Multi-Domain Recommender Systems with
Assisted AutoEncoders [34.2] MTMDR(Multi-Target Multi-Domain Recommender Systems)は、複数のドメインにおけるレコメンデーション性能を同時に向上することを目的としている。
本研究では,AAE(Assisted Auto Encoders)とMulti-Target Assisted Learning(MTAL)に基づくMTMDRを提案する。
AAEは、明示的あるいは暗黙的なフィードバック、ユーザまたはアイテムベースのアライメント、およびサイド情報の有無を許可するので、幅広いアプリケーション範囲を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 00:48:23 GMT)
DP-SSL: Towards Robust Semi-supervised Learning with A Few Labeled
Samples [32.8] 半教師付き学習(SSL)は、擬似ラベルによるラベルなしデータを活用するための有望な方法を提供する。
ラベル付きデータのサイズが非常に小さい場合、SSLは、おそらく学習済みの擬似ラベルの品質が低いため、貧弱かつ不安定に動作します。
本稿では,未ラベルデータに対する確率ラベルを生成するために,革新的なデータプログラミング方式を採用するDP-SSLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:43:12 GMT)
Task-Specific Dependency-based Word Embedding Methods [32.8] テキスト分類のための2つのタスク依存型単語埋め込み手法を提案する。
1つ目は、依存性ベースの単語埋め込み(DWE)と呼ばれ、単語コンテキスト行列を構築するコンテキストとして、依存関係解析ツリー内の対象単語のキーワードと隣接する単語を選択する。
CEDWE(class-enhanced dependency-based word embedded)と呼ばれる2つ目の手法は、単語コンテキストと単語クラス共起統計から学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:09:41 GMT)
Revisiting Process versus Product Metrics: a Large Scale Analysis [32.4] 我々は700のGithubプロジェクトから722,471件のコミットを使って、以前の小規模な結果を再確認した。
分析の規模が大きくなるまでには、まだ小さな分析結果が残っていることが分かっています。
我々は、小論文の分析による計量的重要性の結果を信頼するのは賢明ではないと警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:50:46 GMT)
Exponential Graph is Provably Efficient for Decentralized Deep Training [30.8] いわゆる指数グラフでは、すべてのノードが$O(log(n)$ 隣り合っていて、$n$ はノードの総数である。
この研究は、そのようなグラフが高速通信と効果的な平均化の両方に同時に結びつくことを証明している。
また、各ノードが反復ごとに1つの隣接ノードと通信する$log(n)$ 1-peer指数グラフの列は、共に正確な平均化を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:33:39 GMT)
Improving Local Effectiveness for Global robust training [30.1] 対戦相手をより効果的に活用できる新しい学習アルゴリズムを提案する。
本手法は, 対戦相手を中心にした各局所球におけるモデルロバスト性を向上する。
局所球に焦点をあてて敵の使用を最大化することにより、弱い敵に対して高いロバストな精度を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:12:28 GMT)
HR-RCNN: Hierarchical Relational Reasoning for Object Detection [29.2] 新たなグラフアテンションモジュール(GAM)を用いたオブジェクト検出のための階層型リレーショナル推論フレームワーク(HR-RCNN)を提案する。
このGAMは、グラフエッジを直接操作することで、異種ノード間の推論を可能にする簡潔なモジュールである。
HR-RCNNはオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションの両方においてCOCOデータセットを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:47:01 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） (Tue, 26 Oct 2021 01:34:43 GMT)
On sensitivity of meta-learning to support data [28.8] 現代メタ学習アルゴリズムは適応に使用されるデータに対して極めて敏感であることを示す。
特に、適応に使用する場合、標準の少数ショット画像分類ベンチマークで4%または95%の精度が得られる(非分布、非分布、自然)画像の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:36:37 GMT)
A Unified Survey on Anomaly, Novelty, Open-Set, and Out-of-Distribution
Detection: Solutions and Future Challenges [28.1] 機械学習モデルは、トレーニング分布から分岐したサンプルに遭遇することが多い。
類似した共有概念にもかかわらず、アウト・オブ・ディストリビューション、オープン・セット、異常検出は独立して研究されている。
本調査は,各分野における多数の卓越した作品について,クロスドメインかつ包括的レビューを行うことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:05:31 GMT)
Transferring Domain-Agnostic Knowledge in Video Question Answering [27.9] ビデオ質問応答(Video QA)は、関連するビデオクリップに基づいて、所定の質問に答えるように設計されている。
本稿では,ドメインに依存しない知識とドメイン固有の知識を導入することによって,伝達学習手法を検討する。
i) ドメインに依存しない知識は転送可能であり、(ii) 提案した転送学習フレームワークは、ビデオQAのパフォーマンスを効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:58:31 GMT)
Breaking the Moments Condition Barrier: No-Regret Algorithm for Bandits
with Super Heavy-Tailed Payoffs [27.6] 実験的な中央値列の経験的平均を計算し,確率変数を推定する,新しい頑健な統計推定器を提案する。
非常に重みのある雑音であっても, 後悔の限界がほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:30:44 GMT)
CS-Rep: Making Speaker Verification Networks Embracing
Re-parameterization [27.4] 本研究では、モデルの推論速度と検証精度を高めるために、CS-Rep(クロスシーケンス再パラメータ化)を提案する。
Rep-TDNNは実際の推論速度を50%向上させ、EERを10%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:00:03 GMT)
On the Optimization Landscape of Maximum Mean Discrepancy [27.4] 生成モデルは現実的な信号の生成に成功している。
確率関数は典型的にはこれらのモデルの多くで難解であるため、確率計算を避けるために「単純化」を行うのが一般的である。
特に、彼らが世界規模で非親密な目標を最小化できるのかは理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:32:37 GMT)
Online Variational Filtering and Parameter Learning [26.8] 状態空間モデル(SSM)におけるオンライン状態推定とパラメータ学習のための変分法を提案する。
我々は、モデルパラメータと状態の後方分布の変動近似の両方に関して、ログエビデンスの低い境界を同時に最適化するために勾配を用いる。
従来の手法と異なり,本手法では,過去の観測結果が組み込まれてから修正する必要がなく,更新のコストが一定であるように,完全にオンラインで運用することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:25:04 GMT)
360-Degree Gaze Estimation in the Wild Using Multiple Zoom Scales [26.4] 焦点を絞った表情から視線を推定する能力を模倣するモデルを開発した。
このモデルは、クリアアイパッチを抽出する必要がない。
モデルを拡張して、360度視線推定の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:30:10 GMT)
The Difficulty of Passive Learning in Deep Reinforcement Learning [26.1] アクティブな環境相互作用のない観測データから行動する学習は、強化学習(RL)の課題としてよく知られている。
最近のアプローチでは、学習したポリシーや保守的な更新に対する制約が伴い、データセットのステートアクション分布からの強い逸脱を防ぐ。
オフライン強化学習における困難を実証的に分析する「タンデム学習」実験パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:50:49 GMT)
Robust Multi-view Registration of Point Sets with Laplacian Mixture
Model [25.9] 重み付きラプラシアン分布に基づいて複数の点集合を整列させる新しい確率的生成法を提案する。
本稿では,提案手法の利点を,ベンチマークの挑戦的データセットに対する最先端手法と比較することによって示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:49:09 GMT)
Decomposing Complex Questions Makes Multi-Hop QA Easier and More
Interpretable [25.7] マルチホップQAでは、機械が複数の手がかりと推論を見つけることで複雑な質問に答える必要がある。
本稿では,複雑な質問分解に基づく3段階のフレームワークであるRelation Extractor-Reader and Comparator(RERC)を提案する。
2WikiMultiHopQAデータセットでは、我々のRERCモデルは最も高度なパフォーマンスを達成し、勝利した合同F1スコアはリーダーボード上で53.58である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:10:35 GMT)
Fault-Tolerant Federated Reinforcement Learning with Theoretical
Guarantee [25.6] 本稿では,ランダムなシステム障害や敵攻撃によるエージェントの半数未満に寛容な,最初のフェデレーション強化学習フレームワークを提案する。
すべての理論的結果は、様々なRLベンチマークタスクで実証的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:01:22 GMT)
Disrupting Deep Uncertainty Estimation Without Harming Accuracy [23.9] 本稿では,不確実性推定のためのネットワークのキャパシティを損なうことなく,誤予測を起こさない,新規で単純な攻撃を提案する。
提案した攻撃は、重大な不確実性推定損傷を引き起こすために、その摂動の極小程度しか要求されない。
我々は、バニラソフトマックススコア、ディープアンサンブル、MC-Dropoutの3つの最も一般的な不確実性評価手法に対する攻撃を成功させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:44:00 GMT)
Post-processing for Individual Fairness [23.6] アルゴリズムフェアネスにおける後処理は、すでに実運用で使用されているMLシステムのバイアスを修正するための汎用的なアプローチである。
学習者が元のモデルの予測と個人間の類似性グラフにのみアクセスでき、所望の公正性制約を導出できるような設定を考える。
提案アルゴリズムは,BERTなどの大規模NLPモデルにおいて,精度を保ちながら個々のバイアスを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:51:48 GMT)
How to transfer algorithmic reasoning knowledge to learn new algorithms? [23.3] 我々は,実行トレースにアクセス可能なアルゴリズムを用いて,そうでない同様のタスクを解く方法について検討する。
9つのアルゴリズムと3つの異なるグラフタイプを含むデータセットを作成します。
我々はこれを実証的に検証し、その代わりにマルチタスク学習を用いてアルゴリズム推論知識の伝達を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:14:47 GMT)
Fragment-based Sequential Translation for Molecular Optimization [23.2] 本稿では,分子断片を用いた分子生成のためのフレキシブルな編集パラダイムを提案する。
我々は変分オートエンコーダを用いて分子断片をコヒーレント潜在空間に符号化する。
そして、分子を編集して複雑な化学特性空間を探索する語彙として利用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:20:54 GMT)
Scale-Free Adversarial Multi-Armed Bandit with Arbitrary Feedback Delays [21.9] 制限のないフィードバック遅延を伴うMAB(Scale-Free Adversarial Multi Armed Bandit)問題を考える。
textttSFBankerは$mathcal O(sqrtK(D+T)L)cdot rm polylog(T, L)$ total regret, where $T$ is the total number of steps, $D$ is the total feedback delay。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 04:06:51 GMT)
The Value of Information When Deciding What to Learn [21.9] 本研究は情報指向サンプリングの設計原理に基づく(Russo & Van Roy, 2014)。
我々は,学習内容を決定する際の情報の価値を確認する実証的な結果に目を向ける前に,学習目標に関する文献からの新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:23:12 GMT)
Adversarial Robustness in Multi-Task Learning: Promises and Illusions [21.8] マルチタスク深層学習ネットワークの堅牢性に影響を与える設計選択について検討する。
損失関数に組み込むタスクの選択は、より堅牢なモデルを生み出すために活用できる重要な要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:29:03 GMT)
Automated Support for Unit Test Generation: A Tutorial Book Chapter [21.7] 単体テストは、システムの他の部分と独立してテストできる最小のコードセグメントをテストする段階である。
単体テストは通常実行可能なコードとして書かれ、Pythonのpytestのような単体テストフレームワークが提供する形式で書かれる。
本章では,検索に基づく単体テスト生成の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:13:40 GMT)
A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection [21.5] 最先端の検出器は、外観情報がないため、小さな物体に対して満足な結果を出さない。
微小物体検出のためのワッサーシュタイン距離を用いた新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:43:17 GMT)
Improving SAT Solving with Graph Neural Networks [21.1] 主要なストリーム SAT ソルバは Conflict-Driven Clause Learning (CDCL) アルゴリズムに基づいている。
グラフニューラルネット(GNN)による予測を通した可変分岐の改善によるCDCL SATソルバの強化を目的とした最近の研究
本稿では,(1)重要な変数と節の予測を動的分岐と組み合わせることで,より効果的なハイブリッド分岐戦略を実現できる,(2)SAT解決開始前の予測に対してのみ1回だけニューラルネットワークモデルに問い合わせる,という2つの知見に基づくNeuroCombというアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:08:22 GMT)
Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with
Linear State-Space Layers [21.1] 一般化する制御系にインスパイアされた単純なシーケンスモデルを導入する。
LSSLモデルは上記の3つのモデルのファミリーと密接な関係を示し、その強みを継承する。
例えば、畳み込みを連続時間に一般化し、共通のRNN-1を説明し、時間スケール適応のようなNDEの特徴を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:44:53 GMT)
Widening the Pipeline in Human-Guided Reinforcement Learning with
Explanation and Context-Aware Data Augmentation [20.8] 本研究は,人間によるループ内強化学習における視覚的説明を用いた最初の研究である。
本研究では,タスク関連機能をコンテキスト対応データ拡張を通じて符号化することをモデルに推奨するEXPANDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:16:10 GMT)
Learning Rich Features for Gait Recognition by Integrating Skeletons and
Silhouettes [20.8] 本稿では,骨格とシルエットの相補的な手がかりをマイニングし,歩行識別のためのリッチな特徴を学習する,単純で効果的なバイモーダル融合ネットワークを提案する。
CASIA-B上を歩行する最も困難な条件下では, ランク1の精度は92.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 04:42:24 GMT)
Understanding the Role of Self-Supervised Learning in
Out-of-Distribution Detection Task [20.4] 自己教師付き学習(SSL)は様々なコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。
本稿では,SSL がout-of-distriion (OOD) 検出タスクの性能を向上する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:29:18 GMT)
iALS++: Speeding up Matrix Factorization with Subspace Optimization [19.7] iALSは最小二乗の暗黙のフィードバックから行列因数分解モデルを学習するための一般的なアルゴリズムである。
ベクトル処理におけるiALSの利点と計算複雑性の低さを両立させる新しい解法iALS++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:41:08 GMT)
Revisiting the Performance of iALS on Item Recommendation Benchmarks [19.7] 行列分解は、暗黙の交互最小二乗(iALS)によって学習され、レコメンデーターシステム研究の出版物で一般的なベースラインである。
近年の研究では、その予測品質が現在の技術と競合していないことが示唆されている。
我々は、iALSが低性能であると報告された4つのよく研究されたベンチマークを再検討し、適切なチューニングを行うことで、iALSは競争力が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:30:57 GMT)
Causal Effect Estimation using Variational Information Bottleneck [19.7] 因果推論とは、介入が適用されるときの因果関係における因果効果を推定することである。
変分情報ボトルネック(CEVIB)を用いて因果効果を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:46:12 GMT)
Part & Whole Extraction: Towards A Deep Understanding of Quantitative
Facts for Percentages in Text [19.7] 本稿では,テキストの量的事実抽出の問題について検討する。
配列タグ付け問題として部分と全体抽出を定式化する。
我々はシーケンスモデリングにおけるスキップ機構を導入し、我々のタスクとCoNLL-2003の名前付きエンティティ認識タスクの両方で改善された性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:00:44 GMT)
Incremental Learning for Animal Pose Estimation using RBF k-DPP [19.3] 動物のポーズ推定は、動物における高いクラス間およびクラス内変動のため、人間のポーズよりも困難である。
このようなセットで訓練されたモデルは、通常、新しい動物カテゴリーではうまく機能しない。
動物ポッド推定のためのインクリメンタルラーニング」の新たな課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:55:20 GMT)
Hierarchical Transformers Are More Efficient Language Models [19.1] トランスフォーマーモデルは、多くのNLPおよびシーケンスモデリングタスクにおいて印象的な結果をもたらす。
注目すべきは、Transformerは長いシーケンスを処理でき、長いコヒーレントな出力を生成することができることだ。
我々は、長いシーケンスを効率的に処理するトランスフォーマーの鍵は、明示的な階層アーキテクチャを持つことにあると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:00:49 GMT)
Probabilistic Entity Representation Model for Chain Reasoning over
Knowledge Graphs [18.9] 本稿では,知識グラフ上の論理的推論のための確率的エンティティ表現モデル(PERM)を提案する。
PERMは、エンティティを平均と共分散パラメータで多変量ガウス密度としてエンコードし、意味的位置と滑らかな決定境界をキャプチャする。
われわれは, PERMの薬剤再精製事例研究における能力を示すとともに, 提案された研究が, 現行の方法よりもはるかに優れたF1薬剤を推奨できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:26:10 GMT)
Deep Learning-based Segmentation of Cerebral Aneurysms in 3D TOF-MRA
using Coarse-to-Fine Framework [18.2] TOF-MRAモダリティを持つDLMをベースとした既存の自動セグメンテーション法では,エッジボクセルのセグメンテーションがうまく行えなかった。
DLMによる3次元TOF-MRAにおける脳動脈瘤のより正確な分節化の実現が目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:25:43 GMT)
Efficient Adaptive Experimental Design for Average Treatment Effect
Estimation [18.0] 本研究では, 依存サンプルから構築した推定器を用いた効率的な実験法を提案する。
提案手法を正当化するために,有限および無限サンプル解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:01:31 GMT)
Pairwise Half-graph Discrimination: A Simple Graph-level Self-supervised
Strategy for Pre-training Graph Neural Networks [18.0] 我々はPairwise Half-graph Discrimination(PHD)という,シンプルで効果的な自己指導型事前学習戦略を提案する。
PHDはグラフレベルでグラフニューラルネットワークを明示的に事前トレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:51:13 GMT)
An Automatic Detection Method Of Cerebral Aneurysms In Time-Of-Flight
Magnetic Resonance Angiography Images Based On Attention 3D U-Net [17.6] 破裂した脳動脈瘤によるくも膜下出血はしばしば致命的な結果をもたらす。
飛行時磁気共鳴血管造影は、脳動脈瘤の非侵襲的スクリーニング技術として最もよく用いられる。
深層学習技術の動脈瘤検出への応用は、動脈瘤のスクリーニング効果を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:45:15 GMT)
Learning Graph Representation of Person-specific Cognitive Processes
from Audio-visual Behaviours for Automatic Personality Recognition [17.4] 本稿では,対象対象者固有の認知を,個人固有のCNNアーキテクチャの形で表現することを提案する。
各人物固有のCNNは、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)と新しい適応損失関数によって探索される。
実験の結果,生成したグラフ表現は対象者の性格特性とよく関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:04:23 GMT)
Learning to Pre-process Laser Induced Breakdown Spectroscopy Signals
Without Clean Data [17.4] 本研究は, レーザー誘起分解分光法(LIBS)信号の浄化を, 悪質な生測値のみを用いて行うことができるかどうかを検証した。
火星探査機キュリオシティに搭載されたChemCamの実際のデータから、LIBS信号のクリーニングにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:58:30 GMT)
Tensor Network Kalman Filtering for Large-Scale LS-SVMs [17.4] 最小二乗支援ベクトルマシンは非線形回帰と分類に使用される。
テンソルネットワークとカルマンフィルタに基づくフレームワークは、要求されるメモリと計算の複雑さを軽減する。
その結果,提案手法は高い性能を達成でき,代替手法が計算能力に欠ける場合には特に有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:54:03 GMT)
Neural Program Generation Modulo Static Analysis [17.4] 静的プログラムアナライザを用いて、メソッド本体全体を生成するために、深層生成モデルを訓練できることが示される。
提案手法は,プログラムのセマンティクスを明示的に学習しようとするモデルと,最先端のトランスフォーマーを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:01:01 GMT)
AVocaDo: Strategy for Adapting Vocabulary to Downstream Domain [17.1] 本稿では,語彙を最適化可能なパラメータとして考慮し,ドメイン固有の語彙で拡張することで語彙を更新することを提案する。
我々は、事前学習された言語モデルから学習した知識を正規化項で活用することにより、付加された単語の埋め込みを、過剰適合から下流データへ保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:26:01 GMT)
TUNet: A Block-online Bandwidth Extension Model based on Transformers
and Self-supervised Pretraining [16.7] 本稿では,時間的特徴量線形変調(TFiLM)モデルのブロックオンライン変種を導入し,帯域幅拡張を実現する。
提案アーキテクチャは、TFiLMのUNetバックボーンを単純化し、推論時間を短縮する。
我々はまた、帯域幅拡張信号の品質を高めるために、自己教師付き事前訓練とデータ拡張を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:43:46 GMT)
Global-aware Beam Search for Neural Abstractive Summarization [15.9] 本研究は,ニューラルネットワークの抽象的要約のためのグローバルアテンション分布を意識したキャリブレーションビームベースアルゴリズムを開発した。
9つのデータセットの実験は、グローバルな(注意)認識推論が最先端の要約モデルを大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:11:10 GMT)
Zero-Shot Action Recognition from Diverse Object-Scene Compositions [15.9] 本稿では,ゼロショット動作認識の問題点について考察する。
この挑戦的なシナリオのために、現在の主要なアプローチは、事前訓練されたネットワークを使用してビデオ内のオブジェクトを認識することによって、画像領域から知識を伝達することである。
オブジェクトがビデオの内容のローカルなビューを提供する場合、この作業では、アクションが発生するシーンのグローバルなビューも含もうとしています。
個々のシーンは、オブジェクトよりも遠方にあるものの、目に見えないアクションを認識することができ、オブジェクトベースのスコアとシーンベースのスコアの直接的な組み合わせは、アクション認識を劣化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:23:14 GMT)
Assessing the Sufficiency of Arguments through Conclusion Generation [15.7] 前提が合理的に妥当な結論を下す議論は、議論品質研究において十分と呼ばれる。
本稿では,その前提から十分な議論の結論を導き出すことができると仮定する。
我々の最良のモデルはF1スコアの.885を達成し、過去の最先端を上回り、人間の専門家と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:47:53 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） (Tue, 26 Oct 2021 16:11:10 GMT)
YOLO-ReT: Towards High Accuracy Real-time Object Detection on Edge GPUs [14.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのオブジェクト検出モデルをエッジデバイスにマップするには、通常、そのようなモデルを著しく圧縮する必要がある。
本稿では,マルチスケール機能インタラクションのためのエッジGPUフレンドリなモジュールを提案する。
また,様々なタスク間の翻訳情報の流れの変化にインスパイアされた,新たな学習バックボーンの導入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:02:59 GMT)
Provably Robust Model-Centric Explanations for Critical Decision-Making [14.4] データ中心の手法は、限られた実用性についての脆い説明をもたらす可能性がある。
しかし、モデル中心のフレームワークは、実際にAIモデルを使用するリスクに関する実用的な洞察を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:05:49 GMT)
Surrogate Regret Bounds for Polyhedral Losses [14.3] サロゲート後悔境界は、サロゲートリスク最小化の一般化率を証明するツールである。
十分に非多面体サロゲートの場合、後悔境界は正方根であり、高速なサロゲート一般化速度はターゲットのスローレートに関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:12:52 GMT)
CHIP: CHannel Independence-based Pruning for Compact Neural Networks [13.9] フィルタプルーニングは、実用的な加速を可能にするため、ニューラルネットワーク圧縮に広く利用されている。
本稿では,異なる特徴マップ間の相関を計測する指標であるChannel Independenceを用いて,効率的なフィルタプルーニングを実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:35:56 GMT)
Drawing Robust Scratch Tickets: Subnetworks with Inborn Robustness Are
Found within Randomly Initialized Networks [13.9] 一般的な宝くじ券の仮説とは別として、元の密集ネットワークや特定されたRTTをトレーニングする必要はない。
同一の高密度ネットワークから引き出された疎度比の異なるRTT間の逆転送性について検討した。
本稿では,Random RST Switch (R2S) 技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:52:56 GMT)
Burst Eddy Current Testing with a Diamond Magnetometry [13.8] ダイヤモンド窒素空洞(NV)中心磁力計とハーンエコー(HE)シーケンスを併用したバースト渦電流探傷法を実証した。
共焦点実験装置により、HEベースのNV磁力計は4.3mrmnT / sqrtmathrmHz$、体積正規化感度は3.6mrmmpT / sqrtmathrmHz cdot Mathrmmm-3$に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:52:59 GMT)
Single Morphing Attack Detection using Feature Selection and
Visualisation based on Mutual Information [13.7] 本稿では, 強度, 形状, テクスチャから抽出した特徴を探索し, 相互情報フィルタに基づく特徴選択ステージを提案する。
目と鼻は、分析される最も重要な領域として識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:27:06 GMT)
Beta Shapley: a Unified and Noise-reduced Data Valuation Framework for
Machine Learning [13.7] データ共有の相当な一般化であるBeta Shapleyを提案する。
Beta Shapleyは、いくつかの一般的なデータバリュエーションメソッドを統合し、特別なケースとしてデータShapleyを含んでいる。
Beta Shapleyは、いくつかの下流MLタスクにおいて最先端のデータアセスメント手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:03:55 GMT)
Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for Parameterized PDEs: A
Metalearning Approach [13.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)を識別する手段である
本稿では,モデルに依存しないメタラーニングについて調査し,PINNに適用したモデル認識メタラーニングについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:29:10 GMT)
Learning Collaborative Policies to Solve NP-hard Routing Problems [13.1] 本稿では,学習協調政策(LCP)と呼ばれる新しい階層的問題解決戦略を提案する。
2つの反復DRLポリシー(シードとリバイザ)を使って、ほぼ最適解を効果的に見つけることができる。
広汎な実験により,提案した2都市連携方式は,NP-ハードルーティング問題に対する単都市DRLフレームワークよりも改善されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:46:21 GMT)
An Explicit-Joint and Supervised-Contrastive Learning Framework for
Few-Shot Intent Classification and Slot Filling [12.9] Intent Classification (IC) と slot fill (SF) はタスク指向対話システムにおいて重要なビルディングブロックである。
クラスごとのトレーニングサンプルの数が非常に少ない場合、IC/SFモデルはほとんど機能しない。
そこで本稿では,数ショットの意図分類とスロットフィリングのための,明示的かつ教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:28:28 GMT)
No One Representation to Rule Them All: Overlapping Features of Training
Methods [12.6] ハイパフォーマンスモデルは、トレーニング方法論に関係なく、同様の予測をする傾向があります。
近年の研究では、大規模なコントラスト学習など、非常に異なるトレーニングテクニックが、競争的に高い精度で実現されている。
これらのモデルはデータの一般化に特化しており、より高いアンサンブル性能をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:29:51 GMT)
Embedding and Extraction of Knowledge in Tree Ensemble Classifiers [11.8] 本稿では,木組分類器における知識の埋め込みと抽出について検討する。
そこで我々は,ブラックボックス設定のためのアルゴリズムと,ホワイトボックス設定のためのアルゴリズムの2つの新しい,効果的な組込みアルゴリズムを提案する。
本研究では,SMT (Satisfiability modulo theory)ソルバで解ける問題を削減することにより,組込み知識を抽出するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:47:46 GMT)
MarS-FL: A Market Share-based Decision Support Framework for
Participation in Federated Learning [11.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者(PT)がデータを共有せずに集約的で強力な学習モデルを構築することを可能にするため、データのプライバシとセキュリティが維持される。
市場シェアの進化におけるFLの役割の理解は、PTによるFLの採用を促進する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:59:57 GMT)
Fair Sequential Selection Using Supervised Learning Models [11.6] 我々は、連続して到着した応募者が限られた数の位置/ジョブを申請する選択問題を考える。
一般の公正概念を満足する事前学習モデルであっても、選択の結果は特定の人口集団に偏っている可能性があることを示す。
本稿では、連続選択問題に適した「平等選択(ES)」という新たなフェアネス概念を導入し、ESフェアネス概念を満たすための後処理アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:45:26 GMT)
AgEBO-Tabular: Joint Neural Architecture and Hyperparameter Search with
Autotuned Data-Parallel Training for Tabular Data [11.6] 大規模データセットに対する高性能な予測モデルの開発は難しい課題である。
最近の自動機械学習(AutoML)は、予測モデル開発を自動化するための有望なアプローチとして現れている。
我々は,老化進化(AgE)とニューラルアーキテクチャ空間を探索する並列NAS法を組み合わせたAgEBO-Tabularを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:23:43 GMT)
Data-Driven Time Series Reconstruction for Modern Power Systems Research [11.4] 本稿では,送信システムオペレータが公開するグリッドスナップショットと履歴データを用いて,高忠実度時系列を再構築するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
これにより、合成されるが、非常に現実的な時系列データを5分間の粒度で複数年にわたって、個々の成分レベルで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:26:38 GMT)
Towards Hyperparameter-free Policy Selection for Offline Reinforcement
Learning [10.5] オフライン強化学習において、異なるトレーニングアルゴリズムによって生成される価値関数とポリシーの選択方法を示す。
我々は,近年の値関数選択の理論的進歩であるBVFT[XJ21]を用いて,Atariなどの離散作用ベンチマークにおいて,その有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:12:11 GMT)
Multi-Faceted Hierarchical Multi-Task Learning for a Large Number of
Tasks with Multi-dimensional Relations [10.3] 本研究は,共有学習ネットワーク設計の「マクロ」視点を考察し,多面階層型MTLモデル(MFH)を提案する。
MFHは、共有学習を最大化するネスト付き階層木構造と多次元タスク関係を利用する。
我々はMFHとSOTAモデルを100億サンプルの大規模ビデオプラットフォームで評価し、その結果、MFHは、オフラインおよびオンライン両方の評価において、SOTA MTLモデルよりも有意に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:35:51 GMT)
C$^2$SP-Net: Joint Compression and Classification Network for Epilepsy
Seizure Prediction [10.2] 我々は,1つのニューラルネットワークによる圧縮,予測,再構成を共同で解くために,C$2$SP-Netを提案する。
プラグ・アンド・プレイ・イン・センサ圧縮行列を構築し、伝送帯域幅の要求を低減させる。
提案手法は, 1/2から1/16までの圧縮比で予測精度0.35 %の平均損失を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:09:16 GMT)
A Light-weight Interpretable CompositionalNetwork for Nuclei Detection
and Weakly-supervised Segmentation [10.2] ディープニューラルネットワークは通常、膨大なパラメータをトレーニングするために大量の注釈付きデータを必要とする。
我々は,特に孤立した核に部分的なアノテーションを必要とするデータ効率モデルを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:44:08 GMT)
Rademacher Random Projections with Tensor Networks [10.1] 列車分解に依拠したテンソル化ランダム射影について考察する。
合成データの実験により、テンソル化Rademacher RPは、テンソル化Gaussian RPより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:18:20 GMT)
Open Bandit Dataset and Pipeline: Towards Realistic and Reproducible
Off-Policy Evaluation [10.1] オフ政治評価(OPE)は、異なる政策によって生成されたデータを用いて仮説的政策のパフォーマンスを推定することを目的としている。
しかし、OPEの評価を可能にする現実世界のパブリックデータセットは存在しない。
大規模なeコマースプラットフォームであるZOZOTOWN上で収集した,公開ログ付きバンディットデータセットであるOpen Banditデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:57:39 GMT)
Assessing Evaluation Metrics for Speech-to-Speech Translation [9.7] 音声から音声への翻訳は機械翻訳と音声合成を組み合わせたものである。
音声から音声への翻訳を自動的に評価する方法は、これまで検討されていないオープンな質問である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:35:20 GMT)
Leveraging Local Temporal Information for Multimodal Scene
Classification [9.5] 映像シーン分類モデルは、映像の空間的(ピクセル的に)および時間的(フレーム的に)特性を効果的に捉えなければならない。
トークン列が与えられた個々のトークンに対して文脈化された表現を得るように設計された自己注意型トランスフォーマーモデルは、多くのコンピュータビジョンタスクで人気が高まっている。
本稿では,ビデオフレーム間の局所的・大域的時間的関係を利用して,各フレームの文脈的表現をより良くする自己注意ブロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:58:32 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） (Tue, 26 Oct 2021 10:26:00 GMT)
Average-Reward Learning and Planning with Options [9.3] 我々は,減算マルコフ決定過程(MDP)から平均回帰MDPまで,強化学習における時間的抽象化のためのオプションフレームワークを拡張した。
コントリビューションには、一般の外部選択型学習アルゴリズム、学習値とモデルのためのオプション内アルゴリズム、および学習アルゴリズムのサンプルベース計画亜種が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:58:05 GMT)
BioIE: Biomedical Information Extraction with Multi-head Attention
Enhanced Graph Convolutional Network [9.2] 本稿では,バイオメディカルテキストと非構造化医療報告から関係を抽出するハイブリッドニューラルネットワークであるバイオメディカル情報抽出を提案する。
本研究は,2つの主要な生医学的関係抽出タスク,化学物質とタンパク質の相互作用,およびクロスホスピタル・パン・カンノロジー報告コーパスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:19:28 GMT)
Semi-supervised dry herbage mass estimation using automatic data and
synthetic images [9.0] 種特異的乾燥草原バイオマスのモニタリングは,牧草地を基盤とした乳生産システムにおいて重要な側面である。
コンピュータビジョンのためのディープラーニングは、この文脈において強力なツールである。
本稿では,コンピュータビジョンを用いたバイオマスの乾式推定のための低監督手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:10:39 GMT)
MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data [8.9] 不完全な画像処理に様々なCNNアーキテクチャを適用するためのメカニズムであるMisConvを提案する。
因子分析器の混合による欠落値の分布をモデル化することにより、畳み込み演算子の期待値の解析式を求める。
フレームワーク全体がマトリックス操作によって実現されているため、実際にはMisConvは非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:39:36 GMT)
Addressing out-of-distribution label noise in webly-labelled data [8.6] 検索エンジンを用いたデータ収集とアノテーションは、完全に人間に注釈付けされたデータセットを生成するための単純な代替手段である。
ウェブクローリングは非常に時間がかかりますが、検索した画像のいくつかは必然的にノイズがあります。
Webから収集されたノイズの多いデータをトレーニングするための堅牢なアルゴリズムの設計は、重要な研究の観点である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:38:50 GMT)
Enabling Fast Differentially Private SGD via Just-in-Time Compilation
and Vectorization [8.4] 差分プライベート機械学習における共通の問題点は、差分プライベートグラディエントDescent(DPSGD)の実行時に発生する重要なランタイムオーバーヘッドである。
我々は、強力な言語プリミティブを利用することで、これらのオーバーヘッドを劇的に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:54:51 GMT)
Informed Source Extraction With Application to Acoustic Echo Reduction [8.3] ディープラーニング手法は、ターゲット話者が発する参照スニペットを単一の埋め込みベクトルにマッピングする話者識別モデルを活用する。
本稿では,参照信号の時間的ダイナミクスを捉えた時間変化源判別モデルを提案する。
実験結果から,提案手法は音響エコー低減シナリオに適用した場合の抽出性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:51:15 GMT)
LeadCache: Regret-Optimal Caching in Networks [8.2] 本稿では、Follow-the-Perturbed-Leaderパラダイムに基づく効率的なオンラインキャッシュポリシーを提案する。
我々は、$textttLeadCache$が、ユーザの数である$tildeO(n3/8)まで、後悔の最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:59:48 GMT)
A Personalized Diagnostic Generation Framework Based on Multi-source
Heterogeneous Data [8.1] 本稿では,病理画像と医療報告を組み合わせることで,個別の患者に対してパーソナライズされた診断結果を生成する枠組みを提案する。
核レベルの特徴的類似性とコンテンツに基づく深層学習法を用いて,類似した病理特性を持つ個体群を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:12:52 GMT)
Can't Fool Me: Adversarially Robust Transformer for Video Understanding [8.1] ビデオ理解タスクでは、逆向きに堅牢なモデルを開発することは、まだ探索されていない。
まず、画像ベースで逆向きに頑健なモデルの単純な拡張により、最悪の場合のパフォーマンスがわずかに向上することを示す。
大規模ビデオデータセットのYouTube-8Mを用いて、最終モデルは非競合性能に近い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:30:21 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses for Social Network Text Processing
Applications: Techniques, Challenges and Future Research Directions [7.8] ソーシャルメディアアプリケーションにおける敵攻撃と防衛の主なアプローチを概観する。
本研究は,<i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i</i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i>i</i>i>i>i</i>
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:33:40 GMT)
Vector-valued Distance and Gyrocalculus on the Space of Symmetric
Positive Definite Matrices [7.8] ベクトル値距離を用いて距離を計算し、対称正定値行列の多様体から幾何情報を抽出する。
我々は、この曲線空間におけるベクトル空間演算のアナログを構成するジャイロベクトル計算を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:17:51 GMT)
CLAUSEREC: A Clause Recommendation Framework for AI-aided Contract
Authoring [7.3] 本稿では,契約書作成者の支援と促進に向けた第一歩として,条項推薦の課題を紹介する。
まず、特定の節型がコントラクトに追加されるかどうかを予測し、次に、契約コンテキストに基づいて、与えられた型のトップ節を推奨する2段階パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:20:16 GMT)
Fabula Entropy Indexing: Objective Measures of Story Coherence [7.3] 本稿では,ストーリーコヒーレンスを評価するための評価手法であるFabula Entropy Indexing(FEI)を提案する。
FEIは、ストーリーに関する真偽の質問に答えるときに、人間の参加者が互いに同意する度合いを測定します。
エントロピー指標がストーリーコヒーレンスを信頼できる客観的尺度を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:40:58 GMT)
Reliable and Trustworthy Machine Learning for Health Using Dataset Shift
Detection [7.3] 予測不能なMLモデルの振る舞いは、特に健康領域において、その安全性に対する深刻な懸念を引き起こす。
マハラノビス距離およびグラム行列に基づく分布外検出法は,分布外データを高精度に検出できることを示す。
次に、アウト・オブ・ディストリビューションスコアを人間の解釈可能なConFIDENCE SCOREに変換し、ユーザーの健康MLアプリケーションとのインタラクションに与える影響を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:49:01 GMT)
EDLaaS; Fully Homomorphic Encryption Over Neural Network Graphs [7.2] 我々は、Microsoft Simple Encrypted Arithmetic Library (MS-SEAL)が提供する固定点上の第4世代Cheon, Kim, Kim and Song (CKKS) FHEスキームを使用する。
FHEは、プライバシ保護機械学習(PPML)のすべての問題に対するパナセアではなく、モデルトレーニングのような特定の制限がまだ残っていることが分かっています。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ファッションMNIST、およびレベル付きFHE操作に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:43:35 GMT)
Real-time division-of-focal-plane polarization imaging system with
progressive networks [6.8] 本稿では,畳み込み畳み込みニューラルネットワーク(PPDN)を用いた高速DoFP復調システムを構築する。
PPDNは、Navidia Jetson TX2のようなエッジサイドGPUデバイス向けに特別に設計されている。
実験により、PDNはパラメータが少なく、推論速度が速い、最も優れた既存の手法と競合できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:19:17 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） (Tue, 26 Oct 2021 14:12:13 GMT)
Hinge Policy Optimization: Rethinking Policy Improvement and
Reinterpreting PPO [6.3] 政策最適化は強化学習アルゴリズムを設計するための基本原理である。
優れた経験的性能にもかかわらず、PPO-clipは今まで理論的な証明によって正当化されていない。
PPO-クリップの変種に対する最適ポリシーへの大域収束を証明できるのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:56:57 GMT)
Detected the steerability bounds of the generalized Werner states via
BackPropagation neural network [6.1] エラーバックプロパゲーションニューラルネットワークを用いて、任意の2量子ビット量子状態が制御可能であるかどうかを判定する。
BPニューラルネットワークを用いて、高性能な量子ステアリング分類器を実現するために、いくつかのモデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:13:25 GMT)
Phase Estimation of Local Hamiltonians on NISQ Hardware [6.0] 量子位相推定問題(QEEP)として知られる[Somma 2019]によって設定された量子位相推定(QPE)の結合バージョンについて検討する。
このフレームワーク内では,このアルゴリズムの最小2ビンのインスタンスを桁違いに実行することのできるしきい値を削減することができる。
我々はランダム化量子固有値推定問題(rQeep)と呼ばれるアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:33:54 GMT)
Adversarial Online Learning with Variable Plays in the Pursuit-Evasion
Game: Theoretical Foundations and Application in Connected and Automated
Vehicle Cybersecurity [6.0] 対戦型・非確率型マルチアームバンディット(MPMAB)は,演奏するアームの数が変動している場合に拡張する。
この作業は、相互接続された輸送システムにおいて、異なる重要な場所をスキャンするために割り当てられたリソースが、時間とともに、環境によって動的に変化するという事実によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:09:42 GMT)
Cross-Region Building Counting in Satellite Imagery using Counting
Consistency [6.0] 都市分析、災害管理、公共政策決定に欠かせない要素である。
衛星画像のローカライズとカウントのためのディープラーニング手法は、実現可能で安価な代替手段として機能する。
しかし、これらのアルゴリズムは、訓練されていない領域に適用した場合、性能劣化に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:36:56 GMT)
Qu-ANTI-zation: Exploiting Quantization Artifacts for Achieving
Adversarial Outcomes [5.9] 量子化(quantization)は、ニューラルネットワークのパラメータ表現を浮動小数点数から低精度の数値に変換する技術である。
逆量子化結果を実装するための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
1つの妥協されたモデルが複数の量子化スキームを破ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:09:49 GMT)
Camera-Based Physiological Sensing: Challenges and Future Directions [5.6] 我々は、カメラベースの生理学的センシングとより広範なAI駆動型医療コミュニティの分野における4つの研究課題を特定した。
これらの課題を解決することで、医療に正確で公平で汎用的なAIシステムを提供できると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:30:18 GMT)
Image Magnification Network for Vessel Segmentation in OCTA Images [5.5] OCTA画像における血管分割のための新しい画像拡大ネットワーク(IMN)を提案する。
オープンな3つのOCTAデータセットの実験結果は、平均ダイススコア90.2%のIMNが最高の性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:18:38 GMT)
The Dynamical Ensemble of the Posner Molecule is not Symmetric [5.4] ポスナー分子であるtextCa_9(textPO_4)_6$は、生理的プロセスにおける生化学的関連性があることが長年認識されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:54:47 GMT)
Rapid IoT Device Identification at the Edge [5.2] デバイスDNSトラフィックに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークを用いて,IoTデバイスを高速に識別する手法を提案する。
本手法は,第1接続後のDNS第2レベルドメイントラフィックの第1秒にモデルを適合させることで,デバイスを識別する。
製品タイプとデバイスメーカはそれぞれ82%と93%の精度で、27の異なるメーカから30のコンシューマIoTデバイスを分類します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:11:38 GMT)
Classification and purification for the independent quantum channel
through quantum error-correction [5.1] 独立な量子チャネルを5つのタイプに分類するために、量子エラー補正を用いることができる。
量子チャネルの純度は、忠実性ではなく、量子状態の量子的性質を保持する能力を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:34:11 GMT)
W-Net: A Two-Stage Convolutional Network for Nucleus Detection in
Histopathology Image [5.1] 自動核検出のためのW字型ネットワークを提案する。
最初のサブタスクは、元の病理画像をバイナリマスクにマッピングし、次にバイナリマスクを密度マスクにマッピングする。
タスク分割後、タスクの難易度が大幅に低下し、ネットワーク全体の性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:00:16 GMT)
Deep DIC: Deep Learning-Based Digital Image Correlation for End-to-End
Displacement and Strain Measurement [5.0] デジタル画像相関 (DIC) は, 正確な変位とひずみ測定を行うための業界標準となっている。
2つの畳み込みニューラルネットワークであるDisplacementNetとStrainNetは、変位とひずみのエンドツーエンド予測のために協調して動作するように設計されている。
ディープDICは、商用DICソフトウェアから得られたものと非常に一貫性があり、同等の変位とひずみの予測を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:13:57 GMT)
TNTC: two-stream network with transformer-based complementarity for
gait-based emotion recognition [5.0] 歩行に基づく感情認識、特に歩行骨格に基づく特徴は、多くの注目を集めている。
本稿では,TNTCと呼ばれるトランスフォーマーをベースとした新たな2ストリームネットワークを提案する。
2つのストリーム間の相補性を階層的にブリッジするために、新しいトランスフォーマーベースの相補性モジュール(TCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:55:31 GMT)
A Precision Diagnostic Framework of Renal Cell Carcinoma on Whole-Slide
Images using Deep Learning [4.8] 深層畳み込みニューラルネットワーク(InceptionV3)は、The Cancer Genome Atlasの高品質な注釈付きデータセットに基づいて訓練された。
我々の枠組みは、がん領域の検出や、どのがんタイプにも適用可能なサブタイプやグレードの分類において、病理学者に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:53:25 GMT)
Brain-inspired feature exaggeration in generative replay for continual
learning [4.7] 新しいクラスを学ぶとき、以前に学んだクラスの内部表現はしばしば上書きされる。
神経科学の最近の進歩は、脳が自身の記憶干渉を避ける方法を発見した。
本稿では,クラス増分学習データセットCIFAR100の早期クラス分類における最先端性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:49:02 GMT)
Natural Gradient Optimization for Optical Quantum Circuits [4.6] 我々は、光量子回路設定において自然勾配降下を実装した。
特に、複素数値パラメータ空間に自然勾配アプローチを適用する。
NGアプローチがより高速な収束を持つのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:29:09 GMT)
Task-Aware Meta Learning-based Siamese Neural Network for Classifying
Obfuscated Malware [4.5] 既存のマルウェア検出方法は、類似のジェネリック機能が複数のマルウェアの変種間で共有されている場合、異なるマルウェアファミリーを正しく分類できない。
本稿では,難読化マルウェアに対して耐性を持つ課題対応メタラーニングに基づくシームズニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,同一のマルウェアファミリーに属するマルウェアサンプルを正しく分類し,ユニークなマルウェアシグネチャの認識に極めて有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 04:44:13 GMT)
Log-domain decoding of quantum LDPC codes over binary finite fields [4.3] 2次有限体 GF$(q=2l)$ 上での量子低密度パリティチェック(LDPC)符号の復号について、総和積アルゴリズム(英語版)を用いて検討する。
従来のBPに必要なベクトルメッセージよりも,非二項量子符号のBP復号に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:24:02 GMT)
Quantum cryptographic resource distillation and entanglement [3.6] 量子鍵分布や量子秘密共有を含む量子暗号プロトコルを完璧に実行可能なマルチパーティ量子状態について検討する。
我々は、暗号暗号資源の蒸留可能レートを、そのようなマルチパーティイト状態が与えられたマルチパーティイト状態から蒸留できるレートとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:53:28 GMT)
Two-level systems with periodic $N$-step driving fields: Exact dynamics
and quantum state manipulations [3.5] 2つの(または3つの)主周波数が類似している場合、遷移確率のビートが出現することを示す。
いくつかの応用は、周期的な$N$-step駆動場による量子状態操作でも実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:16:09 GMT)
A DPDK-Based Acceleration Method for Experience Sampling of Distributed
Reinforcement Learning [3.5] ActorノードとLearnerノード間の通信オーバーヘッドは、大きなパフォーマンスボトルネックのひとつだ。
低レイテンシ体験リプレイメモリサーバは、40Gbit Ethernetネットワークと相互接続されたActorノードとLearnerノードの間にデプロイされる。
ネットワーク最適化手法として、DPDKによるカーネルバイパスは、共有メモリサーバへのネットワークアクセス遅延を32.7%減らして58.9%に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:01:41 GMT)
A time-weighted metric for sets of trajectories to assess multi-object
tracking algorithms [3.4] 本稿では,多目的追跡アルゴリズムを評価するために,トラジェクトリセットのメトリクスを提案する。
提案した計量は、異なる時間ステップに関連するコストに対する重みを含めることで、[1]で計量を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:15:52 GMT)
hSDB-instrument: Instrument Localization Database for Laparoscopic and
Robotic Surgeries [3.3] hSDB-Instrument データセットは腹腔鏡下胆嚢摘出術24例と胃切除術24例の計器的局所化情報からなる。
全ての楽器のキネマティックな特性を反映するために、腹腔鏡機器の頭部と体部、ロボット機器の頭、手首、体部を別々にアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:02:04 GMT)
Model Reduction of Swing Equations with Physics Informed PDE [3.3] この原稿は、トランスミッションレベル電力系統における過渡的ダイナミクスを捉えるために、堅牢で効率的なモデル削減手法を構築するための最初のステップである。
本研究では,各離散係数の空間的畳み込み過程から抽出したPDE係数とソース項を適切に粗い粒度にすると,結果のPDEは元のスイングダイナミクスを忠実かつ効率的に再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:46:20 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） (Tue, 26 Oct 2021 15:26:31 GMT)
Quantum Signatures of Gravity from Superpositions of Primordial Massive
Particles [3.2] 我々は、放射支配宇宙における関連するデコヒーレンス時間スケールを計算する。
質量が最大107,rmkg$の軽い原始粒子の場合、対応するデコヒーレンス時間スケールは観測可能な宇宙の年齢よりもかなり大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:37:14 GMT)
PARIS: Personalized Activity Recommendation for Improving Sleep Quality [2.9] 睡眠不足の人は、身体的・精神的苦痛、活動制限、不安、痛みを報告しやすい。
身体活動と睡眠の質の関係を利用して、機械学習技術を用いて睡眠を改善する方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:50:19 GMT)
Learning Robust Controllers Via Probabilistic Model-Based Policy Search [2.9] このような方法で学習したコントローラが、環境の小さな摂動の下で頑健であり、一般化できるかどうかを考察する。
ガウス過程のダイナミックスモデルにおける確率雑音に対する低拘束がポリシー更新を規則化し、より堅牢なコントローラが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:17:31 GMT)
Robust Learning of Physics Informed Neural Networks [2.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式の解法に有効であることが示されている。
本稿では、PINNがトレーニングデータのエラーに敏感であり、これらのエラーをPDEの解領域上で動的に伝播させるのに過度に適合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 00:10:57 GMT)
CloudFindr: A Deep Learning Cloud Artifact Masker for Satellite DEM Data [2.6] 衛星画像からアーティファクトを除去するクラウドアーティファクトマスクを作成する方法について述べる。
従来の手法と比較して,本手法はマルチチャンネルのスペクトル画像を必要としないが,DEM(シングルチャンネルディジタル標高モデル)でうまく機能する。
DEMは地球の地形の表現であり、惑星科学、地質学、洪水モデリング、都市計画など様々な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:15:17 GMT)
Bootstrapping Concept Formation in Small Neural Networks [2.6] まず、概念は閉じた表現として形成され、それらを相互に関連付けることによって統合される、と我々は主張する。
本稿では,現実的な学習ルールを用いて,エージェントが仮想行動を行う環境からのフィードバックのみを受信する,小さなニューラルネットワークを備えたモデルシステム(エージェント)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:58:27 GMT)
Arbitrary Distribution Modeling with Censorship in Real-Time Bidding
Advertising [2.6] インベントリプライシングの目的は、オンライン広告の機会に適切な価格を入札することであり、これはデマンド・サイド・プラットフォーム(DSP)がリアルタイム入札(RTB)で競売に勝つために不可欠である。
以前の作品の多くは、勝利価格の分布形式を強く仮定し、その正確さを減らし、一般化する能力を弱めた。
我々は,新たな損失関数であるNLL(Neighborhood Likelihood Loss)を提案し,検閲下での勝利価格分布を予測するためのフレームワークであるArbitrary Distribution Modeling(ADM)と協調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:40:00 GMT)
Response-based Distillation for Incremental Object Detection [2.3] 従来の物体検出は漸進的な学習には不適当である。
新しいデータのみを用いて、よく訓練された検出モデルを直接微調整することで、破滅的な忘れを招きます。
本研究では,検出境界ボックスからの学習応答と分類予測に着目した完全応答に基づくインクリメンタル蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:07:55 GMT)
Open Rule Induction [2.1] 言語モデル(LM)に基づくルール生成は,ルールの表現力を高めるために提案される。
KBベースの手法は、データの共通点を発見することによってルールを誘導するが、現在のLMベースの手法は「ルールからの学習ルール」である、と我々は主張する。
本稿では,LMの知識を生かしたオープンルールの導出を目的としたオープンルール誘導問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:20:24 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） (Tue, 26 Oct 2021 20:45:06 GMT)
Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework for
Whole-building HVAC Control [1.8] 商業ビルにおける総電力消費量の約40%-50%は、暖房・換気・空調システムによるものと推定されている。
本稿では,Energy Plusシミュレーション環境に基づく多エージェント分散深部強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
DRLを用いて、エネルギー消費の75%以上を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 07:29:16 GMT)
PettingZoo: Gym for Multi-Agent Reinforcement Learning [1.8] PettingZooは、汎用的でエレガントなPython APIを備えた、多様なマルチエージェント環境のライブラリである。
PettingZooは、マルチエージェント強化学習における研究の加速を目的として開発された。
我々は、MARL環境における主要な問題に関するケーススタディを通じて、人気のあるゲームモデルは、MARLで一般的に使用されるゲームのコンセプトモデルが貧弱であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:06:31 GMT)
Driving Style Recognition Using Interval Type-2 Fuzzy Inference System
and Multiple Experts Decision Making [1.7] 運転スタイルは、車両の動きを反映する様々な運転動作を要約する。
本稿では,複数専門家によるファジィ推論システムを用いた運転スタイル認識を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:03:22 GMT)
EnTRPO: Trust Region Policy Optimization Method with Entropy
Regularization [1.6] 信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、強化学習における政策探索アルゴリズムである。
本研究では、リプレイバッファを用いて、政治以外の学習環境からTRPOに借用する。
TRPO において、時間ステップで蓄積される pi の利点を生かすためにエントロピー正則化項を付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:04:00 GMT)
Ensemble Federated Adversarial Training with Non-IID data [1.6] 敵対的なサンプルは、悪意のある目的を達成するためにクライアントモデルを混乱させ、騙すことができます。
本稿では, EFAT(Ensemble Federated Adversarial Training Method)について紹介する。
提案手法は,フェデレーション学習と敵対的アプローチを単独で組み合わせた場合と比較して,有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 03:55:20 GMT)
Min-similarity association rules for identifying past comorbidities of
recurrent ED and inpatient patients [1.5] 病院では, 頻繁な患者の割合が, 医療資源使用量の不均等化に寄与している。
本稿では,最小類似度関連規則(MSAR)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
ソリューションの一部はPhilips製品であるPatent Flow Capacity Suite (PFCS)にデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:22:24 GMT)
Geometric and holonomic quantum computation [1.5] 幾何位相と量子ホロノミーに基づく量子ゲートは、ある種のエラーに対するレジリエンスを内蔵している。
このレビューは、幾何学的およびホロノミック量子ゲートを構築するための理論的および実験的進歩の概要と、このトピックの紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:54:14 GMT)
Measuring the Effectiveness of Digital Hygiene using Historical DNS Data [1.4] 本稿では,中央アジアの6つの高リスク低容量市民社会組織(CSO)におけるデジタル安全介入の有効性について検討する。
この評価は、研究者がインストールしたセキュリティツールを通じて得られた各組織におけるDNSトラフィックの統計分析の形式を採っている。
この仮説は、デジタル安全介入がCSOの全体的なデジタルセキュリティ姿勢を強化するというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:45:29 GMT)
Frequency Centric Defense Mechanisms against Adversarial Examples [1.1] Adversarial Example (AE) は、入力画像に小さな摂動を導入することで、畳み込みニューラルネットワークを騙すことを目的としている。
対向検知器を訓練し、対向効果を認知させることにより、防御を2つの方法で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:03:38 GMT)
A Closer Look at Reference Learning for Fourier Phase Retrieval [1.0] フーリエ等級が測定される前に、画像に参照画像を追加することができる位相探索問題の修正版を考える。
本稿では,参照画像の簡易かつ効率的な構築方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:25:36 GMT)
AutoDEUQ: Automated Deep Ensemble with Uncertainty Quantification [0.9] 本稿では,深層ニューラルネットワークのアンサンブルを生成するための自動アプローチであるAutoDEUQを提案する。
我々は,AutoDEUQが確率論的バックプロパゲーション,モンテカルロのドロップアウト,ディープアンサンブル,分布自由アンサンブル,ハイパーアンサンブルメソッドを多くの回帰ベンチマークで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:12:23 GMT)
Bank transactions embeddings help to uncover current macroeconomics [0.8] 私たちは、マクロ経済指標を得るために、ロシアの大手銀行からの顧客の金融取引データを使用します。
本研究では,トランザクションストリームに基づくマクロ経済指標の高速かつ正確な推定を可能にする効率的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:27:57 GMT)
On the Effects of Data Distortion on Model Analysis and Training [0.8] データ修正は人工情報を導入することができる。
結果として得られる成果物は、モデルを分析する際に無視できる一方で、トレーニングに有害であると仮定されることがしばしばある。
これらの仮定を調査し、いくつかのケースでは、それらが根拠がなく、誤った結果をもたらすと結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:10:25 GMT)
Vertical Injection and Wideband Grating Coupler Based on Asymmetric
Grating Trenches [0.6] シリコーンオン絶縁体 (SOI) は完全に垂直なファイバ・ツー・チップ・グレーティング・カプラを提案し, 設計したサブ波長構造に基づいて設計した。
非対称回折を実現するためのステップグレーティングを実装し、補助超短波長グレーティングによる効果的な指数変動を適用することにより、カプラの高方向性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:40:40 GMT)
Video-based fully automatic assessment of open surgery suturing skills [0.0] 本研究の目的は, 資源が限られている場合や, 国内環境が整った場合に, 医療学生を訓練するための, 信頼性の高い手術縫合シミュレーションシステムを開発することである。
そこで我々は,ツールと手動のローカライゼーションのためのアルゴリズムを開発し,簡単なウェブカメラ映像データに基づくインタラクションの同定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:21:40 GMT)
Uncertainty quantification in a mechanical submodel driven by a
Wasserstein-GAN [0.0] 本稿では,機械学習やデータ駆動手法における非線形手法の利用が重要であることを示す。
このような応用にはGAN(Generative Adversarial Networks)が適しており、Wasserstein-GANには勾配ペナルティのバリエーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:18:06 GMT)
Topologically penalized regression on manifolds [0.0] コンパクト多様体 M 上の回帰問題について検討する。
データの基底幾何学と位相を利用するために、回帰タスクは多様体のラプラス・ベルトラミ作用素の最初のいくつかの固有関数に基づいて実行される。
提案された罰則は固有関数または推定関数の下位レベルの集合の位相に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:59:13 GMT)
Symmetry-protected multifold exceptional points and their topological
characterization [0.0] 非エルミート系における高次例外点(EP)の存在について検討する。
反単位対称性の存在下では、$mu-1$次元において$mu$-fold EPが安定であることを示す。
融合や伝播が禁止される体制への移行など,これらの例外点に関連する異なる非エルミート的トポロジカル遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:32:16 GMT)
Strict Enforcement of Conservation Laws and Invertibility in CNN-Based
Super Resolution for Scientific Datasets [0.0] 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像超解像(SR)に革命をもたらした
衛星リモートセンシング、レーダー気象学、医療画像、数値モデリングなど、画像やグリッド化されたデータセットを含む多くの科学分野の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:41:29 GMT)
Stable Anderson Acceleration for Deep Learning [0.0] AndersonAcceleration (AA) は、DLモデルの反復訓練から生じるような固定点反復を高速化するように設計されている。
AAと適応的な移動平均手順を組み合わせることで、振動を円滑にし、より定期的な降下更新を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:52:16 GMT)
Stabilization of product states and excited-state quantum phase
transitions in a coupled qubit-field system [0.0] ソフトモードのボゾン場と相互作用する単一量子ビットのシステムについて検討する。
いくつかの遷移の実験的に証明可能なシグネチャは、完全に分解された量子場状態の動的安定化である。
我々はこれらの効果の半古典的起源を解析し、励起状態の量子相転移の様々な形態との関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:12:29 GMT)
Sinusoidal Flow: A Fast Invertible Autoregressive Flow [0.0] 完全自己回帰フローから表現力と三角ヤコビアンを継承する新しいタイプの正規化フローを提案する。
実験の結果、我々の正弦波流は複雑な分布をモデル化できるだけでなく、現実的なサンプルを生成するために確実に逆転できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 01:20:29 GMT)
SU($N$) Toric Code and Nonabelian Anyons [0.0] このモデルは、Z_N otimes Z_N$センターチャージを特徴とするループ状態である|psi_0rangle_(mathsf p,mathsf q)$を持つ。
我々は、ウィグナー係数を振幅としてトーラス上の全ての可能なスピンネットワーク状態のコヒーレント重ね合わせを明示的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:40:37 GMT)
Retardation of entanglement decay of two spin qubits by quantum
measurements [0.0] 2電子スピンサブシステム(TESSS)は、2つの電子スピン量子ドット(QD)量子ビットのプロトタイプシステムである。
本稿では,TESSSにおける絡み合いの減衰に対する対策として,TESSSに対していくつかの操作を行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:20:20 GMT)
Real-time Human Response Prediction Using a Non-intrusive Data-driven
Model Reduction Scheme [0.0] 本稿では,この問題に対処するための新しい2段階MOR方式を提案する。
その結果,提案手法は近似パラメータ化ODEに適しており,時間依存パラメータを扱えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:33:11 GMT)
Quantum repeaters based on individual electron spins and
nuclear-spin-ensemble memories in quantum dots [0.0] 本稿では,個々の量子ドット電子スピンと核スピンアンサンブルを組み合わせた量子リピータ方式を提案する。
我々は、高協調性光マイクロキャビティに埋め込まれた低ひずみ量子ドットの利用を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 02:32:37 GMT)
Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA) Phase Diagrams and
Applications for Quantum Chemistry [0.0] 我々は、分子の基底状態の発見に適用するためにQAOAを修正し、いくつかの分子上で修正アルゴリズムを経験的に評価する。
パラメータのステップとサイズの関数としてQAOAの頑健な定性的挙動が発見され,この挙動が標準的なQAOA探索にも現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:38:38 GMT)
Precise URL Phishing Detection Using Neural Networks [0.0] 我々は、ニューラルネットワークを用いて、最先端の芸術的精度で、このような悪意のあるURLを検出する方法を提示する。
Webコンテンツ、URL、トラフィック統計を検査する以前の研究とは違って、私たちはURLテキストのみを分析します。
ネットワークは最適化されており、Ras-Piのような小さなデバイスでも性能が変更されることなく使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 05:55:53 GMT)
Polynomial-Spline Neural Networks with Exact Integrals [0.0] 我々は,実験モデルの混合と自由結び目B1-スプライン基底関数を組み合わせた新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。
我々のアーキテクチャは近似理論から期待される収束率での回帰問題に対する$h$-および$p$-の洗練を示す。
ネットワークアーキテクチャの一貫性と正確な統合性を示す様々な回帰問題と変分問題において、我々のネットワークの成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 22:12:37 GMT)
Perspective-neutral approach to quantum frame covariance for general
symmetry groups [0.0] 内部量子参照フレーム(QRF)は、量子重力、ゲージ理論、量子基礎に関する文献に広く見られる。
これは「量子座標変換」の形で、明らかにゲージ不変なヒルベルト空間を介して内部QRF視点をリンクするフレームワークである。
i) 非自明な配向等方性群を持つQRFは、他の部分系の等方性群不変性のみを解決できる; (ii)対称性が存在しない場合、内部視点ヒルベルト空間は QR としてキネマティック部分系ヒルベルト空間を通して「回転する」。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:19:24 GMT)
Optimal solutions to quantum annealing using two independent control
functions [0.0] 最適解は、進化時間全体の上界で調整された両制御からなることを示す。
本稿では,制御の振幅を制限するために最適化された量子最適制御手法を提案する。
2つの制御関数を持つスキームは、同じ進化時間における他のスキームよりも忠実であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:54:17 GMT)
On-demand Parity-Time symmetry in a lone oscillator through complex,
synthetic gauge fields [0.0] 単一発振器にパリティ時間対称性を実装するプロトコルを提案する。
静的およびFloquet PTの破壊遷移を示す。
フレッケ共鳴におけるエルミート退化から対称的に現れる例外点(EP)の輪郭に沿って、巨大な動的非対称性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:29:02 GMT)
Modular Gaussian Processes for Transfer Learning [0.0] モジュラー変動ガウス過程(GP)に基づく移動学習のためのフレームワークを提案する。
我々は,データを再考することなく,アンサンブルGPモデルを構築するモジュールベースの手法を開発した。
本手法は、望ましくないデータの集中化を回避し、計算コストの増大を低減し、学習後の不確実性指標の伝達を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:15:18 GMT)
Mapping conditional distributions for domain adaptation under
generalized target shift [0.0] 我々は、条件シフトとラベルシフト(GeTarS)の下でのソースとターゲットドメイン間の教師なしドメイン適応(UDA)の問題を考える。
最近のアプローチでは、ドメイン不変表現を学習するが、実際的な制限があり、実際には成り立たない強い仮定に依存している。
本稿では,既存の欠点を回避した,事前訓練された表現の整合化のための,新規で汎用的なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:25:07 GMT)
Machine learning spectral functions in lattice QCD [0.0] ユークリッド相関関数から機械学習を用いてスペクトル関数を再構成する逆問題について検討する。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)に基づく新しいニュートラルネットワーク sVAE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:23:45 GMT)
Local weak solutions to a Navier-Stokes-nonlinear-Schr\"odinger model of
superfluidity [0.0] 非線形シュリンガー方程式(NLS)とナビエ・ストークス方程式(NSE)に対する弱解の局所的存在を示す。
これはNLSとNSEの双方向結合系の最初の厳密な数学的解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:01:21 GMT)
Lighthill equation for quantum liquids [0.0] 理論的エアロ音響学の分野に由来するライトヒル方程式の量子バージョンは、超流体の確率密度に対して導かれる。
その物理的含意は、量子平衡仮説とボルンの法則の一般適用性に関連して議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 10:25:01 GMT)
Leveraging Randomized Compiling for the QITE Algorithm [0.0] 量子Imaginary Time Evolutionのような反復アルゴリズムは、コヒーレントエラーの影響を受けやすい。
本稿では、ランダム化コンパイルによるノイズ調整と、浄化による誤り軽減の組み合わせについて述べる。
ノイズ調整と誤差軽減を組み合わせることで,NISQデバイスの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:53:47 GMT)
Learning Optimal Decision Trees Using MaxSAT [0.0] 我々は,MPDTを計算するための従来の実行時アプローチにおいて,我々のアプローチが明らかに優れていることを示す。
私たちのアプローチは、解釈可能性と精度のバランスをとるという課題に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:57:46 GMT)
Increasing Liquid State Machine Performance with Edge-of-Chaos Dynamics
Organized by Astrocyte-modulated Plasticity [0.0] 液体状態機械(LSM)は勾配のバックプロパゲーションなしで内部重量を調整する。
近年の知見は、アストロサイトがシナプスの可塑性と脳のダイナミクスを調節していることを示唆している。
本稿では, 自己組織的近接臨界力学を用いて, 性能の低いニューロン-アストロサイト液状状態機械 (NALSM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:04:40 GMT)
Improving the efficacy of Deep Learning models for Heart Beat detection
on heterogeneous datasets [0.0] ヘテロジニアスデータセットにディープラーニングモデルを適用する際の問題点について検討する。
本研究では,健常者からのデータに基づいてトレーニングしたモデルの性能が,心疾患患者に適用した場合に低下することを示す。
次に、異なるデータセットにモデルを適応させるためのTransfer Learningの使用を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:26:55 GMT)
How Should AI Interpret Rules? A Defense of Minimally Defeasible
Interpretive Argumentation [0.0] 現実世界のルールは、必然的にオープンテクスチャの用語で区切られている。
このようなルールに従う能力、そしてそれらについて考える能力は、最初の分析で見られるほど明確ではない。
ルールに従うAIは、最小限の解釈可能な議論によって最も支持される解釈に従って行動すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 00:58:05 GMT)
Histories without collapse [0.0] 量子力学における歴史の確率に関する2つの理論を比較する。
一つは射影仮定を用いてコペンハーゲン量子力学から導かれる。
もう1つはベルの提案に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:04:17 GMT)
Halving the cost of quantum multiplexed rotations [0.0] 我々は、$c$制御を持つ多重量子ゲートの$b$-bit近似に必要な$T$ゲートの数を改善する。
以上の結果から,2要素あるいはテンソルハイパーコントラクション表現の量子化に基づく最先端電子構造シミュレーションのコストを約半分に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 06:49:44 GMT)
Gradient representations in ReLU networks as similarity functions [0.0] 本稿では,ReLU(Rectified Linear Unit)アクティベート時にネットワークの接点空間をどのように利用して決定を洗練させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:29:10 GMT)
Geometric Probabilities and Fibonacci Numbers for Maximally Random
n-Qubit Quantum Information States [0.0] 量子確率は幾何学的確率を用いて計算できることを示す。
確率の黄金比と無限大へのnの極限について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 11:50:54 GMT)
Frustrated magnetism of spin-1/2 Heisenberg diamond and octahedral
chains as a statistical-mechanical monomer-dimer problem [0.0] スピン-1/2ハイゼンベルクダイヤモンドと八面体鎖の低温特性について述べる。
有効記述の可能性は、正確な対角化および有限温度ランツォス法によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:56:06 GMT)
Electromagnetic Viscosity in Complex Structured Environments: From
black-body to Quantum Friction [0.0] 一般構造電磁環境における原子の非保存的開系力学を温度$T$で検討する。
摩擦による有効粘性は、変動する(量子)電磁場との非平衡相互作用から生じる。
我々は、非平衡力学、量子と放射の熱的性質の相互作用、および真空材料界面における光の閉じ込めが、いくつかの興味深く興味深い特徴の原因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 12:29:29 GMT)
Diversity and Generalization in Neural Network Ensembles [0.0] これまでに公表された結果を、多様性とアンサンブルのパフォーマンスの関係を記述した理論的に健全な枠組みで組み合わせて拡張する。
多様性を測定する方法、多様性がアンサンブルの一般化誤差とどのように関係しているか、そして、ニューラルネットワークアンサンブルアルゴリズムによって多様性が促進されるか、といった質問に対して、音声による回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 15:41:10 GMT)
Diachronic Text Mining Investigation of Therapeutic Candidates for
COVID-19 [0.0] 我々は、短時間のダイアクロニックテキストマイニングを用いて、コクレンスを同定し、潜在的な候補治療の挙動を分析する。
その結果,CORD-19コーパスの時間的事例では,少なくとも25%が検出された。
検出したパターンは,ダイアクロニックテキストマイニングによる薬物再資源化活動の追跡に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 19:20:26 GMT)
Deep Integrated Pipeline of Segmentation Leading to Classification for
Automated Detection of Breast Cancer from Breast Ultrasound Images [0.0] 提案フレームワークは,超音波画像の前処理をSLIC(Simple Linear Iterative Clustering)と統合し,乳房超音波画像の複雑なアーティファクトに対処する。
提案した自動パイプラインは、乳がんをより正確かつタイムリーに診断する医療従事者を支援するために効果的に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:42:39 GMT)
DASentimental: Detecting depression, anxiety and stress in texts via
emotional recall, cognitive networks and machine learning [0.0] 本研究は,文章から抑うつ,不安,ストレスを抽出する半教師付き機械学習モデル(DASentimental)を提案する。
我々は、抑うつ不安ストレス尺度(DASS-21)に対する反応とN=200$の個人によるリコール感情単語のシーケンスがどのように相関しているかをモデルに訓練する。
想起された感情と「サド・ハッピー」のセマンティックな距離は、うつ病レベルを推定する上で重要な特徴であるが、不安やストレスには重要でない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:58:46 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） (Tue, 26 Oct 2021 11:03:25 GMT)
Combining expert knowledge and neural networks to model environmental
stresses in agriculture [0.0] まず、ベンチマークとして機能する決定論的専門家モデルを設計し、フレキシブルニューラルネットワークアーキテクチャの設計を通知する。
最後に、後者の感度分析により、ハイブリッドのクラスタリングを感受性と耐性のあるものにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 21:32:49 GMT)
Coherent Spin Preparation of Indium Donor Qubits in Single ZnO Nanowires [0.0] ドナー結合型エキシトン光学および電子スピン特性はドナーナノワイヤに保持されていることを示す。
2光子幅は、インジウム核スピンとドナー結合電子との間の超微細な相互作用によって期待される理論的な限界に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 17:37:41 GMT)
Cloaking a nanolaser [0.0] 発光体は、吸収と散乱を増強することで光と強く相互作用する。
これらの制限を克服するためには、周波数領域や時間領域における非効率な非相互性アプローチや放射と散乱の分離を使用する必要がある。
ある状態における効率的なエミッタの特性と他の状態における見えない性質を組み合わせたナノレーザー設計は、様々な用途において不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 23:05:08 GMT)
Cavity QED with Quantum Gases: New Paradigms in Many-Body Physics [0.0] 量子ガス空洞QEDの最近の展開と現状を概観する。
複合量子ガスキャビティシステムは、基本固体ハミルトニアンの実施、シミュレーション、実験を行う機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 08:42:42 GMT)
Can Character-based Language Models Improve Downstream Task Performance
in Low-Resource and Noisy Language Scenarios? [0.0] 我々は、ナラビジ(NArabizi)と呼ばれるラテン文字の拡張を用いて書かれた北アフリカ方言のアラビア語に焦点を当てている。
ナラビジの99k文のみを学習し,小さな木バンクで微調整したキャラクタベースモデルは,大規模多言語モデルとモノリンガルモデルで事前学習した同じアーキテクチャで得られたものに近い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 14:59:16 GMT)
Bright Polarized Single-Photon Source Based on a Linear Dipole [0.0] 我々は、フォノンアシスト励起により中性量子ドット内の固有線型双極子を利用する。
これにより、完全偏光単一光子の放出が可能となり、測定された線形偏光度は0.994$pm$0.007となる。
偏光第1レンズ輝度0.50 $pm $ 0.01、単光子純度0.954 $pm$ 0.001、単光子不明瞭度0.909 $pm$ 0.004を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 18:26:41 GMT)
An extended physics informed neural network for preliminary analysis of
parametric optimal control problems [0.0] 本研究では、パラメトリック偏微分方程式に対する教師付き学習戦略の拡張を提案する。
我々の主な目標は、パラメトリケート現象を短時間でシミュレートする物理情報学習パラダイムを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:39:05 GMT)
Adaptive Modeling Powers Fast Multi-parameter Fitting of CARS Spectra [0.0] 本稿では,事前計算された理論スペクトルのライブラリを用いたCARSFTの近似手法を提案する。
本手法は, 少数のライブラリーを用いて, 温度と4つのガス種のモル分画を迅速かつ正確に回収できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 20:14:18 GMT)
A trapped ion in an optical cavity: numerical study of an optomechanical
transition in the few-photon regime [0.0] 本稿では, 閉じ込められたイオンが励起された光キャビティの単一モードに分散結合して構成する光学系について考察する。
半古典的記述が小・大光子ポンプの限界における2つの明らかな平衡を予測できるパラメータ範囲に着目する。
しかし、この半古典的な記述は、系の遷移に近づいたり、平均光子数が低い場合に有効ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 16:42:48 GMT)
A macroscopic object passively cooled into its quantum ground state of
motion: beyond single-mode cooling [0.0] パイオニアリング実験はミクロンサイズの機械系の量子的挙動を探求し始めた。
ここでは, デバイスの基本振動モードの揺らぎをクライオスタットと非平衡に報告する。
これらは、局地的な環境と驚くほど複雑な相互作用を示し、2つの異なる熱力学浴の特性を調査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 09:33:27 GMT)
A Horizon Detection Algorithm for Maritime Surveillance [0.0] 水平線は、他の機能と比較して高い持続性を持つため、海洋環境において貴重な特徴である。
地平線検出の作業は人間にとって容易であるが,海洋環境における色やテクスチャの変化が大きいため,コンピュータでは困難である。
我々は,最先端技術の向上を期待する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 26 Oct 2021 13:31:50 GMT)