Reinforcement Learning in Linear MDPs: Constant Regret and
Representation Selection [136.4] 線形構造を持つ有限水平マルコフ決定過程(MDPs)における後悔最小化における状態-作用値関数の表現の役割について検討する。
まず,線形報酬関数を持つ任意のMDPにおいて,一貫した後悔を実現するために,Universally spaning optimal features (UNISOFT) と呼ばれる表現に必要条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:07:08 GMT)
Object-Aware Regularization for Addressing Causal Confusion in Imitation
Learning [131.2] 本稿では,オブジェクト認識方式で模倣ポリシーを標準化する手法として,オブジェクト認識型RegularizatiOn(OREO)を提案する。
我々の主な考えは、政策が専門家の行動と強く相関するニュアンス変数を悪用することを防ぐために、政策が全ての意味オブジェクトに均一に出席することを奨励することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:56:23 GMT)
Image Comes Dancing with Collaborative Parsing-Flow Video Synthesis [124.5] 人の動きをソースから対象人物に転送することは、コンピュータビジョンやグラフィックアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
これまでの作業は、人工的な3Dモデルに頼っていたり、ターゲットごとに個別のモデルを訓練したことがあるが、実際はスケーラブルではない。
本研究は,1つの人物のイメージのみを与えられた対象者に対して,映像からの動作をパロニカルに伝達するエンフィングルモデル(CPF-Net)を学習することを目的とした,より一般的な設定について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:42:41 GMT)
MEmoBERT: Pre-training Model with Prompt-based Learning for Multimodal
Emotion Recognition [118.7] マルチモーダル感情認識のための事前学習モデル textbfMEmoBERT を提案する。
従来の「訓練前、微妙な」パラダイムとは異なり、下流の感情分類タスクをマスク付きテキスト予測として再構成するプロンプトベースの手法を提案する。
提案するMEMOBERTは感情認識性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:57:00 GMT)
RoMA: Robust Model Adaptation for Offline Model-based Optimization [115.0] 入力出力クエリの静的データセットからブラックボックス目的関数を最大化する入力を探索する問題を考える。
この問題を解決するための一般的なアプローチは、真の客観的関数を近似するプロキシモデルを維持することである。
ここでの大きな課題は、検索中に逆最適化された入力を避ける方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:37:12 GMT)
Vector-valued Gaussian Processes on Riemannian Manifolds via Gauge
Equivariant Projected Kernels [108.6] 本稿では、ベクトル値のガウス過程を幾何学に忠実に誘導するゲージ同変カーネルの構築法を提案する。
我々は,変分推論などの標準ガウスプロセストレーニング手法を,この設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:31:10 GMT)
TRAIL: Near-Optimal Imitation Learning with Suboptimal Data [100.8] オフラインデータセットを使用してファクタードトランジションモデルを学習するトレーニング目標を提案する。
我々の理論的分析は、学習された潜在行動空間が下流模倣学習のサンプル効率を高めることを示唆している。
実際に潜伏行動空間を学習するために、エネルギーベースの遷移モデルを学ぶアルゴリズムTRAIL(Transition-Reparametrized Actions for Imitation Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:05:00 GMT)
Direct then Diffuse: Incremental Unsupervised Skill Discovery for State
Covering and Goal Reaching [98.3] 我々は、スキル発見のための相互情報フレームワークを構築し、カバレッジ指向のトレードオフに対応するためにUPSIDEを導入します。
いくつかのナビゲーションおよび制御環境において、UPSIDEが学んだスキルが、既存のベースラインよりもスパース・リワードな下流タスクをどのように解決するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:22:19 GMT)
Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based
Sparse PCA Network [93.2] ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。
我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:28:36 GMT)
Reinforcement Learning in Factored Action Spaces using Tensor
Decompositions [92.1] 本稿では, テンソル分解を用いた大規模因子化行動空間における強化学習(RL)のための新しい解を提案する。
我々は,協調型マルチエージェント強化学習シナリオを模範として用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:49:52 GMT)
Bridging Composite and Real: Towards End-to-end Deep Image Matting [88.8] 画像マッチングにおける意味論と細部の役割について検討する。
本稿では,共有エンコーダと2つの分離デコーダを用いた新しいGlance and Focus Matting Network(GFM)を提案する。
総合的な実証研究により、GFMは最先端の手法より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:31:34 GMT)
Online Selective Classification with Limited Feedback [82.7] オンライン学習モデルにおいて、予測者がインスタンスの分類を控える可能性のある選択的分類について検討する。
私たちが考慮している設定の健全な2つの側面は、データが不可避である可能性があるため、データは不可避である可能性があるということです。
smash$tildeO(T1-mu)$ over abstention against Adaptive adversaries. smash$tildeO(T1-mu)$ incurring smash$tildeO(T1-mu)$ over abstention。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:00:53 GMT)
RRNet: Relational Reasoning Network with Parallel Multi-scale Attention
for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images [82.2] 光リモートセンシング画像(RSI)のためのSODは、光学RSIから視覚的に特徴的な物体や領域を探索・抽出することを目的としている。
光学RSIにおけるSODに並列なマルチスケールアテンションを持つリレーショナル推論ネットワークを提案する。
提案するRRNetは,既存の最先端SODコンペティタよりも質的,定量的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:18:32 GMT)
WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.5] 我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。
そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:25:21 GMT)
Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship
Attribution [74.3] 我々は、ラテン散文の計算的オーサシップ属性のタスクにおいて、リズミカルな特徴を導出する基盤として、音節量を用いる。
2つの異なる機械学習手法を用いて3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、音節量に基づくリズム特徴がラテン散文の著者の識別に有用であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:25:31 GMT)
Perceptual Score: What Data Modalities Does Your Model Perceive? [73.8] モデルが入力特徴の異なる部分集合に依存する度合いを評価する指標である知覚スコアを導入する。
近年,視覚的質問応答に対するマルチモーダルモデルでは,前者よりも視覚的データを知覚しにくい傾向がみられた。
知覚スコアを使用することで、スコアをデータサブセットのコントリビューションに分解することで、モデルのバイアスを分析することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:19:56 GMT)
TA-Net: Topology-Aware Network for Gland Segmentation [71.5] 本研究では, 密集した腺と高度に変形した腺を正確に分離する新しいトポロジ・アウェア・ネットワーク(TA-Net)を提案する。
TA-Netはマルチタスク学習アーキテクチャを持ち、腺セグメンテーションの一般化を強化する。
2つのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:10:58 GMT)
VQ-GNN: A Universal Framework to Scale up Graph Neural Networks using
Vector Quantization [70.9] VQ-GNNは、Vector Quantization(VQ)を使用して、パフォーマンスを損なうことなく、畳み込みベースのGNNをスケールアップするための普遍的なフレームワークである。
我々のフレームワークは,グラフ畳み込み行列の低ランク版と組み合わせた量子化表現を用いて,GNNの「隣の爆発」問題を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:48:50 GMT)
Discovering Non-monotonic Autoregressive Orderings with Variational
Inference [67.3] 我々は、訓練データから高品質な生成順序を純粋に検出する、教師なし並列化可能な学習装置を開発した。
エンコーダを非因果的注意を持つトランスフォーマーとして実装し、1つのフォワードパスで置換を出力する。
言語モデリングタスクにおける経験的結果から,我々の手法は文脈認識であり,一定の順序と競合する,あるいはより優れた順序を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:08:09 GMT)
On Compositions of Transformations in Contrastive Self-Supervised
Learning [66.2] 本稿では,コントラスト学習をより広範な変換集合に一般化する。
特定の変換に不変であり、他の変換に特有であることは、効果的なビデオ表現の学習に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:00:29 GMT)
Revisiting Discriminator in GAN Compression: A Generator-discriminator
Cooperative Compression Scheme [65.5] GAN圧縮は、リソース制約のあるエッジデバイスにGANをデプロイする際の計算オーバーヘッドとメモリ使用量を大幅に削減することを目的としている。
本稿では,GAN圧縮における識別器の役割を再考し,GAN圧縮のための新しいジェネレータ-識別器協調圧縮スキームであるGCCを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:54:55 GMT)
Sharp-GAN: Sharpness Loss Regularized GAN for Histopathology Image
Synthesis [65.5] コンディショナル・ジェネレーショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワークは、合成病理像を生成するために応用されている。
そこで我々は,現実的な病理像を合成するために,シャープネスロス正則化生成対向ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:54:25 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） (Wed, 27 Oct 2021 13:52:38 GMT)
Deep Transfer Learning for Multi-source Entity Linkage via Domain
Adaptation [63.2] マルチソースエンティティリンクは、データのクリーニングやユーザ縫合といった、高インパクトなアプリケーションにおいて重要である。
AdaMELは、多ソースエンティティリンクを実行するための一般的なハイレベルな知識を学ぶディープトランスファー学習フレームワークである。
本フレームワークは,教師付き学習に基づく平均的手法よりも8.21%向上した最先端の学習結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:20:41 GMT)
FacTeR-Check: Semi-automated fact-checking through Semantic Similarity
and Natural Language Inference [61.1] FacTeR-Checkは、ファクトチェックされた情報の検索、未確認のクレームの検証、ソーシャルメディア上での危険な情報の追跡を可能にする。
このアーキテクチャは、NLI19-SPと呼ばれる新しいデータセットを使って検証されている。
この結果から,各ベンチマークにおける最先端性能と,61種類のホアックスの時間経過に伴う進化の有用な解析結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:44:54 GMT)
Physically Explainable CNN for SAR Image Classification [59.6] 本稿では,SAR画像分類のための新しい物理誘導型ニューラルネットワークを提案する。
提案フレームワークは,(1)既存の説明可能なモデルを用いて物理誘導信号を生成すること,(2)物理誘導ネットワークを用いた物理認識特徴を学習すること,(3)従来の分類深層学習モデルに適応的に物理認識特徴を注入すること,の3つの部分からなる。
実験の結果,提案手法はデータ駆動型CNNと比較して,分類性能を大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:30:18 GMT)
MedMNIST v2: A Large-Scale Lightweight Benchmark for 2D and 3D
Biomedical Image Classification [59.1] MedMNIST v2は、MNISTに似た大規模データセットコレクションである。
得られたデータセットは708,069個の2D画像と10,214個の3D画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:02:04 GMT)
Comparing Heuristics, Constraint Optimization, and Reinforcement
Learning for an Industrial 2D Packing Problem [58.7] カットとパッケージングの問題は、ビジネスの収益に直接影響を与えるさまざまな業界で起きている。
機械学習は、このような問題を解決するためにますます使われています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:47:47 GMT)
SOAT: A Scene- and Object-Aware Transformer for Vision-and-Language
Navigation [57.1] 本研究は,トランスフォーマーを用いた視覚言語ナビゲーション (VLN) エージェントを提案する。
シーン分類ネットワークとオブジェクト検出器の2つの異なるビジュアルエンコーダを使用する。
シーン機能は、オブジェクトレベルの処理をサポートする高レベルなコンテキスト情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:29:34 GMT)
Mosaicking to Distill: Knowledge Distillation from Out-of-Domain Data [56.3] 知識蒸留(KD)は,対象領域における教師の行動を模倣する,コンパクトな学生モデルを構築することを目的としている。
私たちは、astextitMosaicKDと呼ばれる便利だが驚くほど効果的なアプローチを導入しました。
モザイクKDでは、ジェネレータ、識別器、学生ネットワークを対角的に総合的に訓練する4人プレイのmin-maxゲームによってこれを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:01:10 GMT)
End-to-end LSTM based estimation of volcano event epicenter localization [55.6] 火山イベントの局所化問題に対処するために, エンドツーエンドのLSTMスキームを提案する。
LSTMは、時間変化の信号のダイナミクスを捉えることができるため、選択された。
その結果、LSTMベースのアーキテクチャは成功率、すなわち1.0Km未満のエラーが48.5%に等しいことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:11:33 GMT)
Validation Methods for Energy Time Series Scenarios from Deep Generative
Models [55.4] 一般的なシナリオ生成アプローチでは、データ分散に関する前提なしにシナリオを生成するディープ生成モデル(DGM)を使用する。
エネルギーシナリオ生成文献における現在使われている検証手法の批判的評価を行う。
過去のデータと生成されたデータの両方に4つの検証手法を適用し、検証結果の解釈と、一般的な誤り、落とし穴、検証方法の限界について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:14:25 GMT)
Temporal-attentive Covariance Pooling Networks for Video Recognition [52.9] 既存のビデオアーキテクチャは、通常、単純でグローバルな平均プール法(GAP)を用いて、グローバルな表現を生成する。
本稿では,深層アーキテクチャの終端に挿入された時間適応型共分散ポーリング(TCP)を提案する。
我々のTCPはモデルに依存しないため、任意のビデオアーキテクチャに柔軟に統合できるため、効果的なビデオ認識のためのTCPNetとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:31:29 GMT)
Telling Creative Stories Using Generative Visual Aids [52.6] 私たちはライターに、開始プロンプトからクリエイティブなストーリーを書くように頼み、同じプロンプトから生成するAIモデルによって生成されたビジュアルを提供した。
コントロールグループと比較すると、ビジュアルをストーリー・ライティング・アシストとして使用した作家は、より創造的で、オリジナルで、完全で、視覚的にできるストーリーを著した。
発見は、AIによる横断的なモダリティ入力は、人間とAIの共創において創造性の異なる側面に利益をもたらすが、収束する思考を妨げることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 23:13:47 GMT)
Model based Multi-agent Reinforcement Learning with Tensor
Decompositions [52.6] 本稿では、CPランクの低いテンソルとして遷移関数と報酬関数をモデル化することにより、未探索の状態-作用対上の状態-作用空間の一般化を考察する。
合成MDPの実験により、モデルに基づく強化学習アルゴリズムでテンソル分解を用いることで、真の遷移関数と報酬関数が実際に低ランクである場合、はるかに高速な収束が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:36:25 GMT)
Node-wise Localization of Graph Neural Networks [52.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の表現学習モデルの強力なファミリーとして出現する。
グラフのグローバルな側面とローカルな側面の両方を考慮し,GNNのノードワイドなローカライゼーションを提案する。
我々は,4つのベンチマークグラフに対して広範な実験を行い,最先端のGNNを超える有望な性能を継続的に獲得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:02:03 GMT)
Control and measurement of electric dipole moments in levitated
optomechanics [51.5] 余剰センサの電荷分布における多重極モーメントの制御は、将来の応用における背景源を十分に削減するための鍵となる要件である。
余剰センサの電荷分布における多重極モーメントの制御は、将来の応用における背景源を十分に削減するための鍵となる要件である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:58:33 GMT)
Neural-PIL: Neural Pre-Integrated Lighting for Reflectance Decomposition [50.9] シーンをその形状、反射率、照明に分解することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの基本的な問題である。
形状, BRDF, 画像ごとの照明を推定できる新しい反射率分解ネットワークを提案する。
我々の分解により、BRDFと光の推定がかなり良くなり、より正確なビュー合成とリライトが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:17:47 GMT)
Differentially Private Federated Bayesian Optimization with Distributed
Exploration [48.9] 我々は、DPを反復アルゴリズムに追加するための一般的なフレームワークを通じて、ディープニューラルネットワークのトレーニングに差分プライバシ(DP)を導入する。
DP-FTS-DEは高い実用性(競争性能)と高いプライバシー保証を実現する。
また,DP-FTS-DEがプライバシとユーティリティのトレードオフを引き起こすことを示すために,実世界の実験も行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:11:06 GMT)
Connect-the-Dots: Bridging Semantics between Words and Definitions via
Aligning Word Sense Inventories [47.0] Word Sense Disambiguationは、そのコンテキストに応じて、ある単語の正確な意味を自動的に識別することを目的としている。
既存の教師付きモデルは、限られた訓練データのために稀な単語感覚の正確な予測に苦慮している。
我々は,定義文を異なる意味の在庫から同じ意味に整合させ,豊富な語彙知識を収集する光沢アライメントアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:04:33 GMT)
Dispersive optical systems for scalable Raman driving of hyperfine
qubits [45.8] レーザの位相変調により振幅変調を生成する新しい手法を提案する。
このアプローチは受動的に安定であり、高効率であり、高出力レーザー源と互換性がある。
我々は、この新しいアプローチを、光ツイーザーに閉じ込められた中性8,7$Rb原子量子ビットの配列を全世界で駆動することで、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Play to Grade: Testing Coding Games as Classifying Markov Decision
Process [45.1] マルコフ決定過程(MDP)の分類作業として対話型プログラムにフィードバックを提供することの課題を定式化する。
本手法は,対話型コード代入のための自動フィードバックシステムを実現する。
我々は,711,274名の匿名学生を対象に,手書きバグラベルを用いた単一課題のデータセットを公開し,今後の研究を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:37:33 GMT)
Dynamic population-based meta-learning for multi-agent communication
with natural language [44.9] 我々は、自然言語を含むマルチエージェント通信環境において、目に見えない、見えない、人間のパートナーと協調できるエージェントを訓練する。
本稿では,このような集団を反復的に構築する,動的な人口ベースメタラーニング手法を提案する。
私たちのエージェントは、見たパートナーや人間とのコミュニケーションにおいて、すべての先行作業より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:50:02 GMT)
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks Learned by
Transduction [44.2] Greedy Model Space Attack (GMSA)は、トランスダクティブ学習に基づく防御を評価するための新しいベースラインとして機能する攻撃フレームワークである。
GMSAは, 弱いインスタンス化であっても, 従来のトランスダクティブ・ラーニングに基づく防御を破ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:39:50 GMT)
Accommodating Picky Customers: Regret Bound and Exploration Complexity
for Multi-Objective Reinforcement Learning [43.8] 目的と目的のバランスをとる多目的強化学習について、好みを用いて検討する。
我々はこの問題をマルコフ決定過程における叙述的学習問題として定式化する。
モデルに基づくアルゴリズムは、最小限の最小限のリセットを$widetildemathcalObigl(sqrtmind,Scdot H3 SA/epsilon2bigr)$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:28:04 GMT)
Sensing Anomalies as Potential Hazards: Datasets and Benchmarks [43.6] 本稿では,自律移動ロボットの視覚知覚データストリームにおいて,特異な意味パターンを検出することの問題点について考察する。
ロボット探索のシナリオで得られた3つの新しい画像ベースデータセットをコントリビュートする。
本研究では,異なるスケールで動作するオートエンコーダに基づく異常検出手法の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:47:06 GMT)
Iterative Teaching by Label Synthesis [40.1] 本稿では,反復型機械教育のためのラベル合成学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、指数的な授業性を確保しつつ、コストのかかるサンプル選択を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:45:29 GMT)
Training Lightweight CNNs for Human-Nanodrone Proximity Interaction from
Small Datasets using Background Randomization [39.0] 本研究では,近くのナノドローンが取得した画像から人間のポーズを視覚的に推定する作業について考察する。
そこで本研究では,合成背景置換に基づくデータ拡張手法を提案し,実世界の小さなトレーニングセットから軽量CNNモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:07:31 GMT)
2nd Place Solution for VisDA 2021 Challenge -- Universally Domain
Adaptive Image Recognition [38.5] 一般的な特徴抽出と領域適応スキームを集約することで、ユニバーサルドメイン適応(UniDA)手法を導入する。
リーダーボードに示すように、我々の提案したUniDAメソッドは、VisDA 2021 Challengeで48.56%のACCと70.72%のAUROCで2位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:48:29 GMT)
Feature and Label Embedding Spaces Matter in Addressing Image Classifier
Bias [38.3] 以前の研究では、年齢、性別、肌の色といった保護された属性からの急激な相関が、悪い決定を引き起こす可能性があることが示されている。
特徴空間においてバイアス方向を識別し,各クラスに対する保護属性値のクラスプロトタイプを計算する。
画像入力をラベル埋め込み空間にマッピングすることでバイアスを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:37:35 GMT)
Evidential Softmax for Sparse Multimodal Distributions in Deep
Generative Models [38.3] 確率分布の多重性を保存するスパース正規化関数である$textitev-softmax$を提案する。
本稿では,多変量オートエンコーダや自動回帰アーキテクチャなど,多種多様な生成モデルについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:32:25 GMT)
Learning Stable Deep Dynamics Models for Partially Observed or Delayed
Dynamical Systems [38.2] 安全クリティカルシステムにとって、学習されたモデルはある種の平衡点に収束することが保証されることが不可欠である。
神経リプノフ関数で正規化されたニューラルODEは、状態が完全に観察されたときに有望なアプローチである。
学習モデルの安定性を確保する方法を示し、理論的に我々のアプローチを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:21:59 GMT)
An Arbitrary Scale Super-Resolution Approach for 3-Dimensional Magnetic
Resonance Image using Implicit Neural Representation [37.4] 高分解能(HR)医療画像は、早期かつ正確な診断を容易にするために、豊富な解剖学的構造の詳細を提供する。
近年の研究では、深部畳み込みニューラルネットワークを用いて、低分解能(LR)入力から等方性HR MR像を復元できることが示されている。
Arbitrary Scale Super-Resolution approach for recovering 3D HR MR images。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:48:54 GMT)
V-Learning -- A Simple, Efficient, Decentralized Algorithm for
Multiagent RL [35.3] V-ラーニング(V-learning)は、任意の反逆バンディットアルゴリズムをRLアルゴリズムに変換する、単エージェントRLアルゴリズムの新しいクラスである。
Q-ラーニングとは異なり、Q-値の代わりにV-値の推定だけを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:25:55 GMT)
SQALER: Scaling Question Answering by Decoupling Multi-Hop and Logical
Reasoning [34.0] マルチホップおよびより複雑な論理的推論は、表現力を失うことなく別々に行うことができることを示す。
本稿では,グラフ内の関係型の数に応じて線形にスケールするマルチホップ推論手法を提案する。
これにより、元の問題に対する解を回復するために、証明可能な改善が可能な候補解の集合が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:40:16 GMT)
Local Differential Privacy for Regret Minimization in Reinforcement
Learning [33.7] 有限水平マルコフ決定過程(MDP)の文脈におけるプライバシーの研究
ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)フレームワークを活用することで、RLのプライバシの概念を定式化する。
本稿では,$varepsilon$-LDP要求を満たす楽観的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:46:21 GMT)
Revisit Multimodal Meta-Learning through the Lens of Multi-Task Learning [33.2] マルチモーダルなメタラーニングは、その設定を多様なマルチモーダルなタスク分布に一般化することで、従来の数発メタラーニングを拡張した最近の問題である。
これまでの研究では、マルチモーダル分布で訓練された1つのメタラーナーは、個々の単調分布で訓練された複数のメタラーナーを上回ることがあると主張している。
まず,マイクロレベルで異なるモードのタスク間の知識伝達を定量化する手法を提案する。
第二に、マルチタスク学習におけるハードパラメータ共有と関連する作業の新たな解釈から着想を得た、新しいマルチモーダルメタラーンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:23:45 GMT)
How Much Coffee Was Consumed During EMNLP 2019? Fermi Problems: A New
Reasoning Challenge for AI [32.5] 我々は新たな推論問題、すなわちフェルミ問題(Fermi Problems, FPs)を提案する。
FPは、その正確な計算が非現実的であるか不可能であるため、答えをおよそ見積もることができる質問である。
1) クイズとオリンピアドから得られた1k個の実世界のFPの収集,2) より難しい実世界の挑戦のためのサンドボックスとして機能する10k個の合成FPのバンク。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:39:33 GMT)
GenURL: A General Framework for Unsupervised Representation Learning [32.0] データ構造モデリングと低次元埋め込みという2つのステップに分割し、GenURLと呼ばれる一般的な類似性に基づくフレームワークを提案する。
具体的には,特徴空間と事前定義されたグラフのグラフ距離を適応的に組み合わせてデータ構造をモデル化し,低次元埋め込みを学習するためのロバストな損失関数を提案する。
我々は、GenURLを様々なURLタスクに統一的に適応させ、自己教師付き視覚表現学習、教師なし知識蒸留、グラフ埋め込み、次元縮小など、最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:24:39 GMT)
A Geometric Perspective towards Neural Calibration via Sensitivity
Decomposition [31.6] 視覚分類モデルがデータ分散シフトの際のキャリブレーションの低下に悩まされることはよく知られている。
本稿では,インスタンスに依存しない,インスタンスに依存しないコンポーネントに埋め込まれたサンプル特徴のノルムを分解する幾何学的感度分解(GSD)を提案する。
この分解に触発されて、我々は現在のソフトマックス線形モデルへの単純な拡張を解析的に導き、トレーニング中に2つのコンポーネントをアンタングルすることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:46:41 GMT)
Learning Neural Event Functions for Ordinary Differential Equations [31.5] ニューラルイベント関数を暗黙的に定義した終端基準に拡張する。
離散制御に応用した点過程のシミュレーションに基づくトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:16:56 GMT)
Minimax Optimal Quantile and Semi-Adversarial Regret via
Root-Logarithmic Regularizers [31.1] 量子的(そしてより一般的には、KL)後悔は、最高の個人専門家と競争する目標を緩和し、敵対的なデータに関して、ほとんどの専門家と競争するだけである。
最近では、半対人パラダイム(Bilodeau、Negrea、Roy 2020)は、完全に対人的でも対人的でもないデータを考えることによって、対人的オンライン学習の代替緩和を提供する。
我々は、FTRLと別個のルート対数正規化器を併用したFTRLを用いて、両方のパラダイムにおいて最小限の後悔を達成し、どちらも正規Hedgeの変種と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:38:52 GMT)
Tight Concentrations and Confidence Sequences from the Regret of
Universal Portfolio [30.8] Jun と Orabona [COLT'19] はオンライン賭けアルゴリズムの後悔の保証を時間的一様濃度の不等式に簡単に変換する方法を示した。
ミニマックスベッティングアルゴリズムの後悔は、新しい暗黙的な経験的時間一様集中を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:44:32 GMT)
Confidence-Aware Imitation Learning from Demonstrations with Varying
Optimality [30.5] 信頼を意識した模倣学習(CAIL)は、信頼を重んじたデモンストレーションから優れた政策を学ぶ。
本稿では,CAILの収束に関する理論的保証と,シミュレーションおよび実ロボット実験における性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:29:38 GMT)
On Learning Prediction-Focused Mixtures [30.3] 本稿では、予測タスクに関連する次元を自動的に選択する混合物の予測中心モデルを提案する。
提案手法は,入力からの関連信号を特定し,予測に焦点を絞らず,最適化が容易なモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:11:53 GMT)
ScaleCert: Scalable Certified Defense against Adversarial Patches with
Sparse Superficial Layers [29.7] 本稿では,高解像度画像に対して高い堅牢性を実現するための認証された防御手法を提案する。
我々は、SINベースの圧縮技術を利用して、認証精度を大幅に向上する。
実験の結果,ImageNetデータセットの精度は36.3%から60.4%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 02:05:00 GMT)
Sample Selection for Fair and Robust Training [28.9] 公平でロバストなトレーニングのためのサンプル選択に基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,最先端技術に匹敵する公平性と堅牢性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:17:29 GMT)
Inferring the Class Conditional Response Map for Weakly Supervised
Semantic Segmentation [27.3] そこで我々は,より優れた擬似ラベルを生成するために,クラス条件推論戦略とアクティベーション対応マスク精細化損失関数を提案する。
本手法は,分類器の再学習を必要とせず,優れたWSSS結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:43:40 GMT)
(Almost) Free Incentivized Exploration from Decentralized Learning
Agents [27.0] マルチアーム・バンディット(MAB)におけるインセンティブ付き探索は、近年の関心と多くの進歩を目撃している。
複数の長期戦略エージェントによるインセンティブ付き探索について検討する。
この研究の重要な観察は、戦略エージェントの本質的な学習利益の要求が「自由な引き金」を提供することで、プリンシパルの探究を損なう代わりに)必要となることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:55:19 GMT)
Generalized Shape Metrics on Neural Representations [26.8] 表現上の相似性を定量化する計量空間の族を提供する。
我々は、正準相関解析に基づいて既存の表現類似度尺度を修正し、三角形の不等式を満たす。
解剖学的特徴とモデル性能の観点から解釈可能な神経表現の関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:48:55 GMT)
How Data Augmentation affects Optimization for Linear Regression [26.6] MSE損失を伴う線形回帰の単純凸設定における拡張効果について検討した。
この結果は任意の拡張スキームに適用され,凸条件下においても学習率と拡張率の間の複雑な相互作用が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:16:34 GMT)
Self-supervised EEG Representation Learning for Automatic Sleep Staging [26.6] 脳波信号表現学習のための自己教師型モデルContrast with the World Representation (ContraWR)を提案する。
ContraWRは、実世界の3つのEEGデータセットで評価される。
ContraWRは、トレーニングラベルが少ないと教師あり学習に勝る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:17:27 GMT)
Eigencurve: Optimal Learning Rate Schedule for SGD on Quadratic
Objectives with Skewed Hessian Spectrums [26.4] Eigencurveは、2次目的のSGDの最小収束率(定数まで)を達成することができる学習率スケジュールの最初のファミリーである。
我々は,CIFAR-10における画像分類タスクにおいて,Eigencurveがステップ崩壊を著しく上回ることを示す。
いくつかの問題に対して、提案したスケジューラの最適形状はコサイン崩壊と似ており、このような状況下でコサイン崩壊が成功するのに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:17:53 GMT)
Boundary Guided Context Aggregation for Semantic Segmentation [23.7] 我々は、画像の全体的意味理解を促進するために、コンテキストアグリゲーションのための重要なガイダンスとして境界を利用する。
我々はCityscapesとADE20Kデータベースに関する広範な実験を行い、最先端の手法で同等の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:04:38 GMT)
From Image to Imuge: Immunized Image Generation [23.4] イムゲ(Imuge)は、画像の自己回復のための画像改ざん耐性生成スキームである。
我々は、U-Netバックボンドエンコーダ、タンパーローカライゼーションネットワーク、イメージリカバリのためのデコーダを共同で訓練する。
本手法は, 種々の攻撃が存在するにも関わらず, 精度の高い改ざん領域の細部を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:56:15 GMT)
Spatio-Temporal Federated Learning for Massive Wireless Edge Networks [23.4] エッジサーバと多数のモバイルデバイス(クライアント)は、モバイルデバイスが収集した膨大なデータをエッジサーバに転送することなく、グローバルモデルを共同で学習する。
提案手法は,STFLに参加する予定の様々なモバイルデバイスからの学習更新の空間的および時間的相関を利用している。
収束性能を用いてSTFLの学習能力を研究するために,STFLの分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:46:45 GMT)
Robust Contrastive Learning Using Negative Samples with Diminished
Semantics [23.4] 慎重に設計された負のサンプルを生成することで、コントラスト学習がより堅牢な表現を学習できることが示される。
我々は, テクスチャベースとパッチベースの拡張という2つの手法を開発し, 負のサンプルを生成する。
また,本手法と生成したテクスチャベースサンプルを分析し,特定のイメージネットクラスを分類するにはテクスチャの特徴が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:38:00 GMT)
A Self-adaptive Weighted Differential Evolution Approach for Large-scale
Feature Selection [23.3] 自己適応機構に基づく新しい重み付き微分進化アルゴリズムSaWDEを提案する。
本稿では,12の大規模データセットに対するアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:46:16 GMT)
Illiterate DALL-E Learns to Compose [23.1] 両世界の長所を組み合わせるため,SLATEと呼ばれる単純だが斬新な自動符号化アーキテクチャを提案する。
既存のオブジェクト中心表現モデルの画素混合デコーダとは異なり、スロットに条件付き画像GPTデコーダを使用することを提案する。
実験では,テキストのプロンプトを必要とせず,簡単に実装できるこのアーキテクチャが,非配布および非配布(ゼロショット)画像生成の大幅な改善を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:46:24 GMT)
Rebounding Bandits for Modeling Satiation Effects [22.9] リバウンダリング・バンディット(rebounding bandit)は、時間不変線形力学系として飽和力学をモデル化するマルチアーム・バンディット・セットアップである。
我々は、腕が同一のダイナミクスを示す場合に、欲求政策が最適であることを示す計画問題を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:39:58 GMT)
Mixed Supervised Object Detection by Transferring Mask Prior and
Semantic Similarity [22.7] 我々は、弱いアノテーションを用いて新しいオブジェクトカテゴリを学習する、複合的な監視によるオブジェクト検出について考察する。
さらに、新しいカテゴリと基本カテゴリのギャップを埋めるために、マスクの先行と意味的類似性を転送する。
3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,既存手法に対する提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:43:09 GMT)
Taylor Swift: Taylor Driven Temporal Modeling for Swift Future Frame
Prediction [22.6] 与えられた入力ビデオに対してTaylor系列の高次項を推定することを学ぶ新しい畳み込みニューラルネットワークであるTayloSwiftNetを紹介する。
TayloSwiftNetは、1つのフォワードパスで任意の将来のフレームを素早く予測し、オンザフライで時間分解能を変更することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:46:17 GMT)
BI-GCN: Boundary-Aware Input-Dependent Graph Convolution Network for
Biomedical Image Segmentation [21.9] セグメント化タスクにグラフ畳み込みを適用し,改良されたtextitLaplacianを提案する。
本手法は,大腸内視鏡像におけるポリープの分画と光ディスク,光カップのカラーファンドス画像における画期的なアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:12:27 GMT)
Uniform Concentration Bounds toward a Unified Framework for Robust
Clustering [21.8] センターベースのクラスタリングの最近の進歩は、ロイドの有名な$k$-meansアルゴリズムの欠点によって改善され続けている。
様々な手法は、ローカル・ミニマ(英語版)の貧弱さ、異常値に対する感度、ユークリッドの対応に適さないデータに対処しようとする。
本稿では,一般的な相似性尺度に基づく中心クラスタリングのための密結合型ロバストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:43:44 GMT)
Provable Lifelong Learning of Representations [21.4] そこで本研究では,内部特徴表現を保守・洗練する,証明可能な生涯学習アルゴリズムを提案する。
すべてのタスクにおける任意の所望の精度に対して、表現の次元は、基礎となる表現の次元に近いままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:41:23 GMT)
Generalizing AUC Optimization to Multiclass Classification for Audio
Segmentation With Limited Training Data [20.9] ROC曲線(AUC)の最適化手法に基づく領域は、最近、様々な音声および音声関連タスクでその能力を実証している。
任意の数のクラスに容易に適用できるように,AUC最適化フレームワークの拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:36:04 GMT)
International Workshop on Continual Semi-Supervised Learning:
Introduction, Benchmarks and Baselines [20.9] 本研究の目的は,CSSL(Continuous semi-supervised learning)パラダイムを定式化することである。
本稿では、2つの重要なコンピュータビジョンタスクでCSSLを評価するために特別に設計された2つの新しいベンチマークを紹介する。
本稿では,これらのベンチマーク上に構築されたCAR(Continuous Activity Recognition)とCCC(Continuous Crowd Counting)の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:34:40 GMT)
Heterogeneous Multi-player Multi-armed Bandits: Closing the Gap and
Generalization [20.8] 本稿では,アダプティブ・コミュニティオ(Adaptive CommunicatioN)を用いたバッチド・エクスプロレーション(Batched Exploration with Adaptive CommunicatioN)を提案する。
次に、既存の線形回帰MP-MAB問題を、システム報酬が個々の報酬の一般(非線形)関数である新しいMP-MAB問題に一般化する。
BEACONを拡張してこの問題を解決し、対数的後悔を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:45:22 GMT)
Separating Content and Style for Unsupervised Image-to-Image Translation [20.4] 教師なしのイメージ・ツー・イメージ翻訳は、2つの視覚領域間のマッピングを未ペアのサンプルで学習することを目的としている。
統合されたフレームワークでコンテンツコードとスタイルコードを同時に分離することを提案する。
潜在機能と高レベルのドメイン不変タスクの相関から,提案手法は優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:56:50 GMT)
Diversity Matters When Learning From Ensembles [20.1] 深層アンサンブルは、予測精度とキャリブレーションの両方において、大規模な画像分類タスクにおいて優れている。
訓練が簡単であるにもかかわらず、ディープアンサンブルの計算とメモリコストは、その実行可能性を制限する。
本稿では,このギャップを減らすための簡単な手法,すなわち蒸留した性能を全アンサンブルに近づける手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:44:34 GMT)
A Scalable Inference Method For Large Dynamic Economic Systems [19.8] 本稿では,時間変化パラメータ自動回帰モデルを組み込む新しい変分ベイズ推論手法を提案する。
我々のモデルは、価格、個々のアクターのトランザクション、トランザクションフローの分析、価格の動きを含む大規模なブロックチェーンデータセットに適用されます。
我々は、機械学習アーキテクチャの助けを借りて、フォワードモデルに非線形性を導入することで、シンプルな状態空間モデリングをさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:52:17 GMT)
A Survey of Self-Supervised and Few-Shot Object Detection [19.6] 自己教師付き手法は、オブジェクト検出などの下流タスクにうまく転送されるラベルのないデータから表現を学習することを目的としている。
ほとんどショットされていないオブジェクト検出は、ほとんどデータを持たない新しい(見えない)オブジェクトクラスのモデルをトレーニングすることです。
本調査では, 少数ショット・自己監督型物体検出における最新のアプローチを概観し, 特徴付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:55:47 GMT)
Towards Realistic Single-Task Continuous Learning Research for NER [19.6] 本稿では、公開データセットの非現実的なデータ特性について論じ、現実的な単一タスク連続学習の課題について考察する。
我々は、既存の公開データセットからCL NERデータセットを構築し、コードとともに研究コミュニティにリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:23:31 GMT)
Neural Analysis and Synthesis: Reconstructing Speech from
Self-Supervised Representations [19.6] 本稿では,任意の音声信号の音声,ピッチ,速度を操作できるニューラルネットワークと合成フレームワークを提案する。
NANSYはボトルネック構造を一切必要とせず、高い再構築品質と制御性の両方を享受している。
NANSYは、ゼロショット音声変換、ピッチシフト、時間スケール修正など、いくつかのアプリケーションで大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:25:26 GMT)
Regularized Frank-Wolfe for Dense CRFs: Generalizing Mean Field and
Beyond [19.5] 我々は,高次条件場に対する汎用的で効果的なCNNベースライン推論である正規化Frank-Wolfeを導入する。
新しいアルゴリズム、新しいアルゴリズム、新しいデータセット、強力なニューラルネットワークの大幅な改善が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:44:47 GMT)
A Visual Analytics Framework for Reviewing Multivariate Time-Series Data
with Dimensionality Reduction [19.5] 次元還元法(DR)は、データ固有の構造と特徴を明らかにするためにしばしば用いられる。
本稿では,時間依存型多変量データ全体の処理を可能にする新しいDRフレームワークであるMulTiDRを提案する。
対照的な学習手法とインタラクティブな可視化を組み合わせることで、我々のフレームワークはDR結果の解釈能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:58:42 GMT)
Entropy-based adaptive Hamiltonian Monte Carlo [19.4] ハミルトニアン・モンテカルロ(Hachian Monte Carlo, HMC)は、マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムの一種。
跳躍式積分器は一般にHMCの実装に使用されるが、その性能は質量行列の選択に敏感である。
我々は,跳躍フロッグ積分器を高い受入率で促進することにより,質量行列の適応を可能にする勾配に基づくアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:52:55 GMT)
LSTM-RPA: A Simple but Effective Long Sequence Prediction Algorithm for
Music Popularity Prediction [19.0] 研究者は、このデータを分析して人気曲の傾向を正確に予測できる。
従来のトレンド予測モデルは、長いトレンドよりも短いトレンドを予測できる。
改良型LSTM圧延予測アルゴリズム(LSTM-RPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:59:09 GMT)
Denoised Non-Local Neural Network for Semantic Segmentation [18.8] クラス間ノイズとクラス内ノイズをそれぞれ除去するデノナイズド非ローカネットワーク(デノナイズドNL)を提案する。
提案したNLは,都市景観における83.5%,46.69% mIoU,ADE20Kの最先端性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:16:31 GMT)
DreamerPro: Reconstruction-Free Model-Based Reinforcement Learning with
Prototypical Representations [18.8] モデルベース強化学習(MBRL)のエージェントであるドリーマー(Dreamer)は、画像観察を再構築することで世界モデルを学ぶ。
本研究では,世界モデルの繰り返し状態からプロトタイプを学習し,過去の観測と行動から時間構造を蒸留してプロトタイプを作成することを提案する。
結果、DreamerProはDreamerとプロトタイプをうまく組み合わせ、DeepMind Controlスイートで大きなパフォーマンス向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:35:00 GMT)
Improving Super-Resolution Performance using Meta-Attention Layers [17.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの超解像(SR)と画像復元タスクで素晴らしい結果を得た。
SRのIll-posed性質は、複数の異なる劣化を経た画像を正確に超解き出すのを難しくする。
メタアテンション(メタアテンション)は、任意のSR CNNが関連する劣化パラメータで利用可能な情報を活用できるようにするメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:20:21 GMT)
Federated Linear Contextual Bandits [17.4] Fed-PEは、ローカルな特徴ベクトルや生データを交換することなく、クライアント間の不均一性に対処するために提案されている。
提案アルゴリズムの有効性を,合成データセットと実世界のデータセットの両方で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:18:58 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） (Wed, 27 Oct 2021 10:14:58 GMT)
Algorithmic encoding of protected characteristics and its implications
on disparities across subgroups [17.4] 機械学習モデルは、患者の人種的アイデンティティと臨床結果の間に望ましくない相関関係を拾うことができる。
これらのバイアスがどのようにコード化され、どのように異なるパフォーマンスを減らしたり、取り除いたりするかについては、ほとんど分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:30:57 GMT)
How Important is Importance Sampling for Deep Budgeted Training? [17.3] 本研究は,予算制約が重要サンプリング手法やデータ拡張手法とどのように相互作用するかを考察する。
予算の制約下では、一様サンプリングよりも重要サンプリングアプローチが一貫した改善を提供していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:03:57 GMT)
Beyond Classification: Knowledge Distillation using Multi-Object
Impressions [17.2] 知識蒸留(KD)は、複雑なネットワーク(Teacher)からより小さなネットワーク(Student)へ知識を伝達するために、訓練データを転送セットとして利用する。
いくつかの研究は、データプライバシや感度に関する懸念から、トレーニングデータが利用できない多くのシナリオを特定している。
トレーニングデータとその統計に関する知識がゼロのオブジェクト検出のためのKD」という、はるかに難しい問題を初めて解決しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:59:27 GMT)
DESTA: A Framework for Safe Reinforcement Learning with Markov Games of
Intervention [17.0] 強化学習(RL)における安全な学習に取り組むための現在のアプローチは、安全な探索とタスク遂行のトレードオフにつながる。
我々は、DESTA(Distributive Exploration Safety Training Algorithm)と呼ばれる安全なRLのための新しい2プレイヤーフレームワークを導入する。
我々のアプローチは、DESTA(Distributive Exploration Safety Training Algorithm)と呼ばれる安全なRLのための新しい2プレイヤーフレームワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:35:00 GMT)
You Are the Best Reviewer of Your Own Papers: An Owner-Assisted Scoring
Mechanism [17.0] イソトニックメカニズムは、所有者が提供にインセンティブを与えている特定の情報を活用することで、不正確な生のスコアを改善する。
凸最適化問題を解くことにより,各項目の調整点を報告する。
私は、この所有者支援機構によって提供される調整されたスコアが、レビュアーによって提供される生のスコアよりもかなり正確であることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:11:29 GMT)
Learning Diverse Policies in MOBA Games via Macro-Goals [16.9] MGGと呼ばれる新しいマクロゴールガイドフレームワークを提案し,MOBAゲームにおける多様なポリシーを学習する。
MGGは、人間のデモからマクロゴールとして戦略を抽象化し、これらのマクロゴールを予測するためにメタコントローラを訓練する。
MGGは異なるマッチやラインアップで多様なポリシーを実行でき、また102個のヒーローに対して最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:15:42 GMT)
Simple data balancing achieves competitive worst-group-accuracy [16.2] 我々は、最先端の手法とクラスとグループの単純なバランスを比較し、データをサブサンプリングまたは再重み付けする。
以上の結果から,これらのデータバランシングベースラインが精度の高い状態を実現することが示唆された。
グループ情報へのアクセスは、モデル選択の目的にとって最も重要であり、トレーニング中はあまり重要ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:15:11 GMT)
Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and
Strong Simple Methods [16.2] 新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)が開発され、ホモフィリーレシエーションを越えている。
さまざまなアプリケーション領域から多種多様な非ホモフィル性データセットを導入します。
既存のスケーラブルなグラフ学習とグラフ最小化技術がパフォーマンスの低下につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:02:41 GMT)
Transformers Generalize DeepSets and Can be Extended to Graphs and
Hypergraphs [15.8] 我々は、任意の順序置換不変データ(集合、グラフ、ハイパーグラフ)への変換器の一般化を提案する。
特に,カーネルアテンションを持つスパース2階変圧器は,メッセージパッシング操作よりも理論的に表現力が高いことを示す。
我々のモデルは、大規模グラフ回帰および集合-to-(ハイパー)グラフ予測タスクにおいて、不変性やメッセージパスグラフニューラルネットワークよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:20:05 GMT)
Enhancing Reinforcement Learning with discrete interfaces to learn the
Dyck Language [15.6] 我々は,対話ネットワークを個別のインタフェースで拡張し,汎用Dyck言語で学習する。
離散データ構造を用いた学習に基づく最初のソリューションを提供する。
結果のモデルは非常に小さく高速で、トレーニングデータよりも桁違いに長いシーケンスに一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:04:23 GMT)
When is BERT Multilingual? Isolating Crucial Ingredients for
Cross-lingual Transfer [15.6] サブワード重複の欠如は,言語が単語順に異なる場合,ゼロショット転送に大きく影響することを示す。
言語間の伝達性能と単語埋め込みアライメントの間には強い相関関係がある。
その結果、言語間の単語埋め込みアライメントを明示的に改善する多言語モデルに焦点が当てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:25:39 GMT)
Node Dependent Local Smoothing for Scalable Graph Learning [15.2] 最近の研究で、グラフニューラルネットワーク(GNN)のコアにある特徴やラベルのスムース化が明らかにされている。
ノード依存局所平滑化(NDLS)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
NDLSは、隣接行列に基づいて影響スコアを計算し、そのスコアにしきい値を設定して繰り返し数を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:24:41 GMT)
Towards More Practical Adversarial Attacks on Graph Neural Networks [14.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するブラックボックス攻撃を,新規で現実的な制約の下で検討する。
我々は,GNNモデルの構造的帰納バイアスが,この種の攻撃に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:26:48 GMT)
Parameterized Explanations for Investor / Company Matching [14.3] 本稿では,表現学習に基づく推薦エンジンを提案する。
また、システムの現実的な採用において、説明可能性がどのように役立つかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:41:43 GMT)
Identifiable Generative Models for Missing Not at Random Data Imputation [13.8] 多くの計算法は、MNARデータが存在する場合、その欠如を考慮に入れない。
本研究では,MNARにおける生成モデルの識別可能性について検討する。
軽微な仮定の下で識別可能性を保証する実用的な深層生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:51:38 GMT)
Deep Learning For Prominence Detection In Children's Read Speech [13.0] 本稿では, 幼児の口臭度評価に際し, 単語検出に係わる特徴を学習するためのセグメント音声波形を用いたシステムを提案する。
単語レベルの特徴とシーケンス情報の両方を取り入れた選択されたCRNN(畳み込みリカレントニューラルネットワーク)フレームワークは、知覚的に動機付けられたSincNetフィルタの恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:51:42 GMT)
(Im)balance in the Representation of News? An Extensive Study on a
Decade Long Dataset from India [12.5] 私たちは8年以上にわたって、インドから400万以上の政治記事の巨大なデータセットを集めています。
我々は,3つの主要な新聞の現代的影響力のある出来事の文脈において,問題や政党が与える範囲と質を分析した。
3つのニュースソースのうち2つが、バランスの取れない指標でより強くクラスタ化されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:33:09 GMT)
Training Verifiers to Solve Math Word Problems [12.3] GSM8Kは8.5Kの高品質な言語学的多様性を持つ小学校数学の単語問題である。
最大のトランスモデルでさえ高いテスト性能を達成できないことがわかった。
性能を向上させるため,モデル完了の正しさを判定するトレーニング検証器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:49:45 GMT)
Binarized ResNet: Enabling Automatic Modulation Classification at the
resource-constrained Edge [11.7] ResNetベースのニューラルアーキテクチャは、最先端(SOTA)アーキテクチャより優れている。
リソース制約のあるエッジネットワーク上で,ネットワークをバイナライズしてデプロイすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:30:23 GMT)
MixSeq: Connecting Macroscopic Time Series Forecasting with Microscopic
Time Series Data [11.6] 時系列予測は、例えば株価の予測、販売、データトレンドの分析を助けるなど、ビジネスインテリジェンスで広く使われている。
ほとんどの時系列は、顕微鏡データから集約されたマクロな時系列である。
本研究では, クラスター顕微鏡時系列に対するエンドエンド混合モデルであるSeq2seq(MixSeq)の混合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:14:49 GMT)
VACA: Design of Variational Graph Autoencoders for Interventional and
Counterfactual Queries [11.4] 本稿では,隠れた共同設立者がいない場合に,因果推論のための変分グラフオートエンコーダのクラスであるVacAを紹介する。
公平な分類問題における対実的公正性の評価にVacAを適用し,性能を損なうことなく公平な分類法を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:16:39 GMT)
SCALP -- Supervised Contrastive Learning for Cardiopulmonary Disease
Classification and Localization in Chest X-rays using Patient Metadata [10.3] そこで我々は,自己監督型コントラストアプローチを教師付き設定に拡張する,エンドツーエンドフレームワークであるSCALPを紹介した。
SCALPは同一患者(陽性キー)から胸部X線を抽出し、異なる患者(陰キー)から胸部X線を分離する
実験により,SCALPは,分類タスクと局所化タスクの両方において,有意な差で既存のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:38:12 GMT)
Towards a Taxonomy of Graph Learning Datasets [10.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、基礎となるデータの固有のジオメトリを活用する能力によって、多くの注目を集めている。
本稿では,グラフ摂動の集合を慎重に設計することで,グラフベンチマークデータセットを分類する手法を提案する。
データ駆動によるグラフデータセットの分類は、重要なデータセット特性の新たな理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 23:08:01 GMT)
Emoji-based Co-attention Network for Microblog Sentiment Analysis [10.1] マイクロブログ上でのテキストと絵文字間の相互感情的意味を学習する絵文字に基づくコアテンションネットワークを提案する。
本モデルは、テキストと絵文字を組み込んだ双方向の長期記憶に基づくコアテンション機構を採用し、畳み込みニューラルネットワークにシャープ・アンド・エキサイティングブロックを統合し、感情的な意味的特徴に対する感度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:23:18 GMT)
Neural View Synthesis and Matching for Semi-Supervised Few-Shot Learning
of 3D Pose [10.0] 本稿では,ラベル付きサンプルと非ラベル付きデータの集合から3次元オブジェクトのポーズを推定する学習の課題について検討する。
我々の主な貢献は学習フレームワークであるニューラルビュー合成とマッチングであり、3Dポーズアノテーションをラベル付けされたラベル付き画像から、確実に非ラベル付き画像に転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:53:53 GMT)
L2ight: Enabling On-Chip Learning for Optical Neural Networks via
Efficient in-situ Subspace Optimization [10.0] シリコンフォトニクスベースの光ニューラルネットワーク(ONN)は、効率的なAIのパラダイムシフトを示す可能性のある、有望なハードウェアプラットフォームである。
そこで本研究では,スケーラブルなONNマッピングと効率的なin-situ学習を実現するための,閉ループONNオンチップ学習フレームワークL2ightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:53:47 GMT)
ABIDES-Gym: Gym Environments for Multi-Agent Discrete Event Simulation
and Application to Financial Markets [9.9] 離散イベント時間に基づく離散イベントマルチエージェントシミュレーション(DEMAS)におけるOpenAI Gymフレームワークの利用を提案する。
本研究は、ABIDES、ABIDES-Marketsの市場拡張を具体的に利用し、日々の投資家および実行エージェントを訓練するための2つのベンチマーク金融市場OpenAI Gym環境を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:05:08 GMT)
GACAN: Graph Attention-Convolution-Attention Networks for Traffic
Forecasting Based on Multi-granularity Time Series [9.6] 本稿では,交通予測のためのグラフアテンション・コンボリューション・アテンション・ネットワーク(GACAN)を提案する。
このモデルは、2つのグラフアテンション層と1つのスペクトルベースGCN層を挟んだ新しいAtt-Conv-Attブロックを使用する。
モデルの主な新規性は、4つの異なる時間粒度の時系列の統合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:21:13 GMT)
Emoji-aware Co-attention Network with EmoGraph2vec Model for Sentiment
Anaylsis [9.4] 我々はEmoGraph2vecと呼ばれる絵文字表現を学習し、絵文字対応のコアテンションネットワークを設計する手法を提案する。
我々のモデルは、テキストと絵文字を組み込むコアテンション機構を設計し、圧縮と励起ブロックを畳み込みニューラルネットワークに統合する。
実験結果から,提案モデルは,ベンチマークデータセットの感情分析において,いくつかのベースラインを上回り得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:01:10 GMT)
Hand gesture detection in the hand movement test for the early diagnosis
of dementia [9.0] 我々はTASテストから収集した2万枚の画像を処理し、6450枚の画像にラベルを付け、異なるポーズを検出する。
我々は,アートネットワークの状態にトランスフォーマーブロックを導入し,類似のジェスチャーの分類性能を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:29:01 GMT)
Standing on the Shoulders of Predecessors: Meta-Knowledge Transfer for
Knowledge Graphs [8.8] このような知識をメタ知識と呼び、構築された(ソース)KGから新しい(ターゲット)KGへメタ知識を転送する問題を参照する。
MorsEは知識グラフ埋め込みを通じてメタ知識を表現し、メタ学習によってメタ知識を学ぶ。
MorsEはKG間のメタ知識を効果的に学習し、伝達することができ、既存の最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:57:16 GMT)
MIRA: Multihop Relation Prediction in Temporal Knowledge Graphs [8.6] 知識グラフ内のエンティティを接続する推論サブグラフ上のマルチホップ推論は、強化学習タスクとして定式化することができる。
探索されたグラフ構造に関する情報の符号化は、指紋と呼ばれる。
評価の結果,提案手法は時間的知識グラフに対する最先端の埋め込みアルゴリズムと一致した結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:05:23 GMT)
Do CNNs Encode Data Augmentations? [7.8] ニューラルネットワークのどの層が拡張変換の最も予測可能な層かを検討する。
驚くべきことに、ニューラルネットワークはデータ拡張変換を予測するだけでなく、高い精度で多くの変換を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 23:58:06 GMT)
Failure-averse Active Learning for Physics-constrained Systems [7.7] 本研究では,システムを管理する暗黙の物理制約を考慮した,新しい能動的学習手法を開発した。
提案手法は, 対象モデルの分散を低減するために安全な領域を探索し, 制約の確率モデルを利用して探索可能な領域を拡張することを目的としている。
この方法は、Tsai-wu基準を用いた材料故障を考慮した複合胴体組立プロセスに適用され、明示的な故障領域の知識を必要とせず、ゼロフェイルを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:01:03 GMT)
Revisiting Sanity Checks for Saliency Maps [7.3] Saliencyメソッドは、モデルデバッグと説明可能性のための一般的なアプローチである。
一般的なサリエンシ手法は、説明可能性の目的では使用すべきでないと論じる。
それらの結論のいくつかは、サリエンシメソッド自体に対する批判よりも、タスクの成果物である可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:24:26 GMT)
Rosella: A Self-Driving Distributed Scheduler for Heterogeneous Clusters [7.2] 異種クラスタにおけるタスクスケジューリングのための,新たな自律分散アプローチであるRosellaを紹介する。
Rosellaは自動的に計算環境を学習し、スケジューリングポリシーをリアルタイムで調整する。
32ノードのAWSクラスタ上で、さまざまなワークロードでRosellaを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:12:54 GMT)
Active-LATHE: An Active Learning Algorithm for Boosting the Error
Exponent for Learning Homogeneous Ising Trees [7.1] 我々は、$rho$が少なくとも0.8$である場合に、エラー指数を少なくとも40%向上させるアルゴリズムを設計し、分析する。
我々の分析は、グラフの一部により多くのデータを割り当てるために、微小だが検出可能なサンプルの統計的変動を巧みに活用することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:45:21 GMT)
Seismic Facies Analysis: A Deep Domain Adaptation Approach [6.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、大量のラベル付き入力データから正確に学習することができるが、ラベル付きデータが不足している場合には、その処理に失敗することが多い。
本研究では,オランダ沖のF3ブロック3Dデータセット(ソースドメイン,SD)とカナダからのペノブスコット3Dサーベイデータ(ターゲットドメイン,TD)の地震画像について実験を行った。
EarthAdaptNet(EAN)と呼ばれるディープニューラルネットワークアーキテクチャは、少数のクラスがデータ不足を抱えている場合に、地震像を意味的にセグメンテーションするために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:25:17 GMT)
Masked LARk: Masked Learning, Aggregation and Reporting worKflow [6.5] 多くのWeb広告データフローは、ユーザの受動的クロスサイト追跡を含む。
ほとんどのブラウザは、その後のブラウザイテレーションで3PCの削除に向かっている。
本稿では,ユーザエンゲージメント測定とモデルトレーニングの集約を目的としたMasked LARkという新しい提案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:59:37 GMT)
Anomaly-Injected Deep Support Vector Data Description for Text Outlier
Detection [6.4] 異常検出または異常検出は、様々な領域で一般的なタスクである。
本研究では,AI-SVDD(Deep Anomaly-injected Support vector data description)フレームワークを提案する。
テキスト入力に対処するために、BERTと協調して多層パーセプトロン(MLP)ネットワークを使用し、リッチなテキスト表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:29:19 GMT)
The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and
Reinforcement Learning [6.2] 本論文はマルコフ雑音による近似の収束と統計に関するものである。
$theta_n+1=theta_n + alpha_n + 1 f(theta_n, Phi_n+1),,quad nge 0, $$ in ここで各$theta_ninRed$は、固定分布$pi$と$f:Redtimes textX toReを持つ一般的な状態空間 X 上の Markov チェーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:38:25 GMT)
SiamPolar: Semi-supervised Realtime Video Object Segmentation with Polar
Representation [6.1] そこで我々は,新しい極性表現を用いたシームズネットワークに基づく半教師付きリアルタイム手法を提案する。
極性表現は、微妙な精度の損失でマスクを符号化するためのパラメータを減らすことができる。
また、異なる空間スケールから特徴を抽出するために、非対称シャイムネットワークも開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:10:18 GMT)
Exploring single-song autoencoding schemes for audio-based music
structure analysis [6.0] この研究は、低次元のオートエンコーダを訓練し、特定の歌に特有の潜在/圧縮表現を学習する「ピース固有」オートエンコード方式を探求する。
提案手法は,3秒耐性を有する教師付き最先端手法の性能レベルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:48:25 GMT)
Nonnegative Tucker Decomposition with Beta-divergence for Music
Structure Analysis of audio signals [6.0] 非負のタッカー分解(NTD)は、テンソルデータにおいて意味のあるパターンを盲目的に抽出する能力のため、近年注目されている。
この研究は、ベータ分割損失でNTDを演算する乗算更新アルゴリズムを提案する。
音楽構造解析タスクにおいて,ベータ分割損失を伴わないNTDがユークリッド損失よりも優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:46:51 GMT)
Transfer learning with causal counterfactual reasoning in Decision
Transformers [5.7] 本研究では,環境力学の変化による伝達学習の課題について考察する。
具体的には、決定変換器アーキテクチャを用いて、新しい環境に対する新しいポリシーを精査する。
このメカニズムは,報奨のほとんどを維持しつつ,目標環境に対するポリシーのブートストラップを成功させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:23:27 GMT)
Traffic Forecasting on Traffic Moving Snippets [5.6] トラヒック4キャストの競争では、短期的な交通予測が前例のない細部で取り組まれている。
そこで本研究では,全都市ラスタを一度に処理するのではなく,小さな二次都市区間を予測することを提案する。
traffic4castテストデータのパフォーマンスと検証セットのさらなる実験により、パッチワイズ予測が実際に精度を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:36:58 GMT)
Vision Transformer for Classification of Breast Ultrasound Images [5.5] イメージパッチ間の自己アテンションに基づく視覚変換器(ViT)の設計は、CNNに代わる大きな可能性を示している。
そこで本研究では,ViTを用いて乳房画像の分類を行った。
その結果、VTモデルは、米国の乳房画像の分類において、CNNと同等かそれ以上の効率であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:33:23 GMT)
QubiC: An open source FPGA-based control and measurement system for
superconducting quantum information processors [5.3] 超伝導量子処理ユニットを制御・測定するために,QubiCと呼ばれるモジュール型FPGAを設計する。
プロトタイプのハードウェアモジュールは、市販の市販評価ボードと、社内で開発された回路基板から組み立てられる。
システム機能と性能は、キュービットチップの特性評価、ゲート最適化、ランダム化されたベンチマークシーケンスによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:27:19 GMT)
MutFormer: A context-dependent transformer-based model to predict
pathogenic missense mutations [5.2] ミスセンス突然変異は、ヒトの遺伝疾患の原因となる既知の変異の約半分を占める。
ディープラーニングの最近の進歩は、トランスフォーマーモデルが特にシーケンスのモデリングに強力であることを示している。
病原性ミスセンス変異の予測のためのトランスフォーマーモデルであるMutFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:17:35 GMT)
Feature selection revisited in the single-cell era [5.1] 近年のバイオテクノロジーの進歩は、単一細胞分野における特徴選択研究と応用の復活につながっている。
従来の画像技術や最新の単一セルオミクス技術から生成されたものを含む,多様な単一セルデータタイプに対する汎用的応用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:18:20 GMT)
Ultra-fast Hong-Ou-Mandel interferometry via temporal filtering [5.0] 3.2GHz繰り返しモード同期ポンプパルスを用いたSPDCにより発生する2つの独立HSP間の高可視干渉を示す。
観測された0.88(3)の可視性は、我々の理論モデルとよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:00:18 GMT)
Rot-Pro: Modeling Transitivity by Projection in Knowledge Graph
Embedding [4.9] 知識グラフ埋め込みモデルは、エンティティ間の不足リンク(関係)を予測するために、知識グラフ内のエンティティと関係の表現を学習する。
私たちは、非常に一般的な関係パターンである推移性が、まだ既存のモデルで完全にサポートされていないことを示しています。
本稿では,プロジェクションと回転を組み合わせたRot-Proモデルを提案する。
実験結果から,提案したRot-Proモデルは,移動度パターンを効果的に学習し,リンク予測タスクにおける最先端結果を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:13:40 GMT)
Learning where to learn: Gradient sparsity in meta and continual
learning [4.8] 学習アルゴリズムがどの重みを変えるかを決定することによって、メタ学習を改善することができることを示す。
このプロセスからパターン化されたスパーシリティが出現し、そのパターンは問題ごとの確率に基づいて変化する。
その結果、メタ学習が適応可能な特徴を発見できるかどうかの議論が進行中であり、疎勾配降下による学習がメタ学習システムにとって強力な帰納的バイアスであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:54:36 GMT)
Diversity Enhanced Active Learning with Strictly Proper Scoring Rules [4.8] テキスト分類のための能動学習(AL)のための獲得関数について検討する。
我々は、期待損失削減法(ELR)を、ログ確率や負平均二乗誤差などの(厳密な)スコアの増加を推定するために変換する。
BEMPSを用いた平均二乗誤差とログ確率を用いることで、ロバストな取得関数が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:02:11 GMT)
Practical quantum access network over a 10 Gbit/s Ethernet passive
optical network [4.7] 量子鍵分布(QKD)は、正規ユーザ間で鍵を共有するための情報理論的にセキュアな方法を提供する。
最大64ユーザをサポート可能な10Gbit/sのイーサネット受動光ネットワーク(10G-EPON)上で,実用的なダウンストリームQANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 02:16:58 GMT)
IndoNLI: A Natural Language Inference Dataset for Indonesian [4.7] IndoNLIはインドネシア初の人為的NLIデータセットである。
群衆労働者と専門家が注釈を付けた18K近い文対を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:37:13 GMT)
Overparameterization and generalization error: weighted trigonometric
interpolation [4.6] 本研究では,未知のフーリエ係数を等価試料から推定するランダムフーリエ級数モデルについて検討する。
滑らかな補間物に対する偏りが、重み付き三角法一般化の形でどのようにしてより小さい一般化誤差をもたらすかを正確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:39:24 GMT)
Per-Pixel Lung Thickness and Lung Capacity Estimation on Chest X-Rays
using Convolutional Neural Networks [4.5] X線画像上の肺深度を推定すると,臨床経過中に正確な肺体積推定が可能である。
本稿では,1ピクセルあたりの肺の厚さ推定とそれに続く肺総容量推定を可能にする畳み込みニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:02:30 GMT)
A Novel Sleep Stage Classification Using CNN Generated by an Efficient
Neural Architecture Search with a New Data Processing Trick [4.4] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいデータ処理手法を用いて,効率的な5ステップの分類手法を提案する。
我々は、遺伝的アルゴリズム(GA)NASGを最大限に活用して、最高のCNNアーキテクチャを探索する。
我々は,データ処理トリックの収束性を検証するとともに,従来のCNNの性能をそのトリックの前後で比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:36:52 GMT)
A Subgame Perfect Equilibrium Reinforcement Learning Approach to
Time-inconsistent Problems [4.3] 我々は,時間一貫性(TIC)問題に対するサブゲーム完全均衡強化学習フレームワークを構築した。
我々は,SPERLを解き,両課題に対処する,BPI(backward Policy iteration)と呼ばれるアルゴリズムの新たなクラスを提案する。
トレーニングフレームワークとしてのBPIの実用性を実証するため,標準的なRLシミュレーション手法を適用し,2つのBPIベースのトレーニングアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:21:35 GMT)
What Do We Mean by Generalization in Federated Learning? [4.3] フェデレートされた学習研究は、パフォーマンスのギャップを目に見えないクライアントデータから切り離すべきである。
これらの性能ギャップを解消するためのフレームワークを提案する。
一般化の現実的なシミュレーションにおいて,データセット合成戦略が重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:01:14 GMT)
Training Wasserstein GANs without gradient penalties [4.0] 本稿では,Wasserstein生成逆数ネットワークを訓練するための安定な手法を提案する。
我々は,このアルゴリズムが判別器のリプシッツ制約を効果的に適用できることを実験的に示す。
我々の手法は勾配のペナルティを必要とせず、他の方法よりも計算効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 03:46:13 GMT)
Finding Regions of Heterogeneity in Decision-Making via Expected
Conditional Covariance [4.0] 本稿では,意思決定者間不一致度の高いコンテキストのタイプを同定するアルゴリズムを提案する。
我々はこれを因果推論問題として定式化し、意思決定者の委任が決定に因果関係に大きな影響を及ぼす地域を求める。
われわれのアルゴリズムを実世界の医療データセットに適用し、既存の臨床知識と整合した変動を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:20:12 GMT)
Data-Driven Representations for Testing Independence: Modeling, Analysis
and Connection with Mutual Information Estimation [3.9] この研究は、データ駆動パーティションの設計から、2つの連続および有限次元のランダム変数の独立性をテストする。
オラクルテストの十分な統計量の近似は、データ駆動パーティションを設計するための学習基準を提供する。
いくつかの実験分析は、データ駆動表現を使用しないいくつかの戦略と比較して、テスト独立性に対する我々のスキームの利点に関する証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 02:06:05 GMT)
Cybersecurity for Quantum Computing [3.9] 量子コンピューティング企業、機関、研究グループが国家俳優、サイバー犯罪者、ハックティビストの標的になる可能性がある。
本稿では,量子コンピューティング技術の現状とそれに関連する量子脅威について論じる。
本稿では,脅威知能と,量子ソフトウェアとハードウェアコンポーネントの設計によるセキュリティ確保により,サイバー攻撃面を積極的に低減する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:41:30 GMT)
OpeNPDN: A Neural-network-based Framework for Power Delivery Network
Synthesis [3.7] 電力配信ネットワーク(PDN)の設計は、非自明で、時間集約的で反復的なタスクである。
この研究は、事前定義されたPDNテンプレートのセットを利用する機械学習ベースの方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:33:33 GMT)
A Law of Iterated Logarithm for Multi-Agent Reinforcement Learning [3.7] マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)では、複数のエージェントが共通の環境と相互作用し、シーケンシャルな意思決定において共有問題を解く。
我々は、MARLで有用な分散非線形近似スキームの族を反復する新しい法則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:01:17 GMT)
FusedMM: A Unified SDDMM-SpMM Kernel for Graph Embedding and Graph
Neural Networks [3.6] 本研究では, サンプル密度行列乗算とスパース密度行列乗算をFusedMMと呼ばれる単一演算の下で統一する融合行列乗算カーネルを開発した。
ユーザ定義関数を使用することで、FusedMMは一般的なグラフ埋め込みやGNNアプローチで必要とされる、ほぼすべての計算パターンをキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:35:27 GMT)
Towards Robust Bisimulation Metric Learning [3.4] ビシミュレーションメトリクスは、表現学習問題に対する一つの解決策を提供する。
非最適ポリシーへのオン・ポリティクス・バイシミュレーション・メトリクスの値関数近似境界を一般化する。
これらの問題は、制約の少ない力学モデルと、報酬信号への埋め込みノルムの不安定な依存に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:32:07 GMT)
PL-Net: Progressive Learning Network for Medical Image Segmentation [3.4] プログレッシブラーニングネットワーク(PL-Net)という医用画像分割フレームワークを提案する。
PL-Netは、内部進行学習(IPL)と外部進行学習(EPL)を含む。
その結果, PL-Netのセグメンテーション性能は, U-Netの最先端手法とその変種よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:57:05 GMT)
A Preliminary Case Study of Planning With Complex Transitions: Plotting [3.4] プロッティング』(Plotting)は、1989年にタイトーから発売されたパズルゲーム。
我々は,Plotting問題の制約モデルを提案し,評価する。
また,PDDLにおけるプロッティングのモデル化の困難さと非効率性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:52:17 GMT)
Convolutional Deep Exponential Families [3.3] 本稿では, 畳み込み型ディープ指数族(CDEF)について述べる。
CDEF は DEF の重み付けによって自由パラメータの数を大幅に削減する。
実験の結果,CDEFは少量のデータと時間相関を明らかにすることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:09:47 GMT)
Goal-directed graph construction using reinforcement learning [3.3] 我々は、中央エージェントが試行錯誤によってトポロジを生成する決定過程としてグラフの構築を定式化する。
グラフ構築と改善戦略を学習するための強化学習とグラフニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:54:35 GMT)
Technology Fitness Landscape and the Future of Innovation [3.2] 我々は,1,757のテクノロジードメインの神経埋め込み空間を前提とした,ディープラーニングベースの技術フィットネスランドスケープを提案する。
先行研究から各技術領域の改善率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:28:09 GMT)
Dream to Explore: Adaptive Simulations for Autonomous Systems [3.1] ベイズ的非パラメトリック法を適用し,力学系制御の学習に挑戦する。
ガウス過程を用いて潜在世界力学を探索することにより、強化学習で観測される一般的なデータ効率の問題を緩和する。
本アルゴリズムは,ログの変動的下界を最適化することにより,世界モデルと政策を共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:27:28 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control on Power
Distribution Networks [3.0] 脱炭のトレンドは、配電ネットワークに過度なストレスをかけている。
アクティブ電圧制御は、余分なハードウェア投資をすることなく、電力混雑を緩和し、電圧品質を向上させるための有望な解決策と見なされている。
本稿では,Dec-POMDPの枠組みにおけるアクティブ電圧制御問題を定式化し,オープンソース環境を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:31:22 GMT)
Deep learning via message passing algorithms based on belief propagation [2.9] 本稿では,局所的なエントロピー分布に偏りを持つ強化場を有するBPベースのメッセージパッシングアルゴリズムのファミリについて述べる。
これらのアルゴリズムは、SGDにインスパイアされたソリューションに匹敵するパフォーマンスで、離散重みとアクティベーションを持つ多層ニューラルネットワークをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:52:26 GMT)
Ask "Who", Not "What": Bitcoin Volatility Forecasting with Twitter Data [2.9] 我々は、Twitterの公開ソーシャルメディアデータのディープラーニング表現を使用して、比較的新しい資産クラスの暗号通貨(特にBitcoin)のボラティリティ予測に重点を置いている。
フィールドワークのために、3000万以上のBitcoin関連ツイートからセマンティック情報とユーザーインタラクション統計を抽出した。
収集した情報を組み合わせて、いくつかのディープラーニングアーキテクチャを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:55:03 GMT)
Scalable Bayesian Network Structure Learning with Splines [2.7] ベイズネットワーク(英: Bayesian Network, BN)は、有向非巡回グラフ(DAG)からなる確率的グラフィカルモデルである。
本稿では,BNのグローバルDAG構造を学習し,変数間の線形および非線形な局所関係をモデル化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:54:53 GMT)
Encoder-Decoder Networks for Analyzing Thermal and Power Delivery
Networks [2.5] 電力供給ネットワーク(PDN)解析と熱分析は、IC設計の成功に不可欠な計算コストの高いタスクである。
本稿では,これらの解析結果を画像から画像へ,シーケンスからシーケンスへ変換するタスクに変換する。
ネットワークは、オンチップIRドロップ、EMホットスポット位置、ミリ秒間の温度を、無視できる限り小さな誤差で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:58:30 GMT)
Identifying the key components in ResNet-50 for diabetic retinopathy
grading from fundus images: a systematic investigation [2.5] トレーニング設定は予測性能に無視できない影響を与えます。
DRグレーディングのための標準ディープラーニングフレームワーク(ResNet-50)の主要なコンポーネントを同定する。
このフレームワークはEyePACSテストセット上での最先端の結果(0.8631 for Kappa)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:37:52 GMT)
Temporal Knowledge Distillation for On-device Audio Classification [2.3] 本研究では,大規模モデルの注意重みに埋め込まれた時間的知識をデバイス上でのモデルに組み込むための新しい知識蒸留法を提案する。
提案手法は,様々なデバイスアーキテクチャにおける予測性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 02:29:54 GMT)
Rapid Quantum Squeezing by Jumping the Harmonic Oscillator Frequency [2.2] 光学格子中の原子の高調波振動周波数の急激な変化により原子運動の圧縮状態を生成する。
我々の結果は量子ゲートを高速化し、ノイズの多い環境で量子センシングと量子情報処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:31:47 GMT)
Data-driven decomposition of brain dynamics with principal component
analysis in different types of head impacts [2.2] ひずみ速度とひずみ速度は外傷性脳損傷の予測に有効である。
キネマティクスに基づくモデルでは、これらの指標を推定することは、キネマティクスと頭部の衝撃タイプ全体にわたる傷害指標の両方の、かなり異なる分布に苦しむ。
運動学的特徴は頭部の衝撃の種類によって大きく異なり、脳の変形のパターンも様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 01:38:01 GMT)
Learning from demonstrations with SACR2: Soft Actor-Critic with Reward
Relabeling [2.1] オフポリシーアルゴリズムはサンプリング効率が良く、リプレイバッファに格納された任意のオフポリシーデータの恩恵を受けることができる。
専門家によるデモンストレーションは、そのようなデータのための一般的な情報源である。
本稿では,実演と成功エピソードに対する報酬ボーナスに基づく新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:30:29 GMT)
Accelerating Gradient-based Meta Learner [2.1] 我々は,MAML (Model Agnostic Meta Learning) などのメタ学習アルゴリズムを高速化する様々なアクセラレーション手法を提案する。
本稿では,メタ学習プロセスの高速化だけでなく,モデルの精度向上にも寄与する,クラスタ内でのトレーニングタスクの新たな方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:27:36 GMT)
Zero-shot Voice Conversion via Self-supervised Prosody Representation
Learning [2.0] 目に見えない話者のためのVoice Conversion(VC、ゼロショットVC)は、実際のユースケースシナリオで有用であることから、魅力的なトピックである。
本稿では,韻律の特徴を効果的に学習するための新しい自己教師型アプローチを提案する。
最先端のゼロショットVCモデルと比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:26:52 GMT)
Intermediate Layers Matter in Momentum Contrastive Self Supervised
Learning [1.9] 自己教師付き学習において,画像の2つの拡張版を中間層で表現することで,モーメントコントラスト(MoCo)法の改善が期待できることを示す。
特徴類似性分析とレイヤワイズ探索を用いて,新しい手法を用いて学習したモデルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 22:40:41 GMT)
Multilayer Lookahead: a Nested Version of Lookahead [1.8] 我々は最近提案されたLookaheadに焦点をあて、広範囲のアプリケーションでSGDを改善する。
CIFAR-100分類タスクや,データセット上でのGAN訓練において,Multilayer Lookaheadが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:13:39 GMT)
CamLessMonoDepth: Monocular Depth Estimation with Unknown Camera
Parameters [1.7] 単眼深度推定の最近の進歩は、深度ニューラルネットワークをトレーニングし、地中真理データを必要としない逆深度とポーズを予測することによって、単一のカメラ入力からそのような知識を得ることが可能であることを示している。
本研究では,単眼画像のみから学習することで,ピンホールカメラの内在を奥行きやポーズとともに暗黙的に推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:54:15 GMT)
A multi-task learning-based optimization approach for finding diverse
sets of material microstructures with desired properties and its application
to texture optimization [1.6] 本稿では,材料テクスチャ最適化のためのマルチタスク学習手法を提案する。
このアプローチは、マルチタスク学習とシアムネットワークを組み合わせた機械学習モデルと相互作用する最適化アルゴリズムで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:25:26 GMT)
ConAM: Confidence Attention Module for Convolutional Neural Networks [1.4] 本研究では,局所的な文脈情報とグローバルな文脈情報との相関に基づく新しいアテンション機構を提案する。
本手法は,少ないパラメータで情報量を増加させつつ,無駄な情報を抑制する。
私たちはPythonライブラリのPytorchでConAMを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:06:31 GMT)
FedPrune: Towards Inclusive Federated Learning [1.3] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散データの共有モデルをプライバシ保護形式でトレーニングする分散学習技術である。
我々は,この課題に対処するシステムであるFedPruneを提案する。
Central Limit Theoremからの洞察を利用することで、FedPruneは非IIDデータよりも堅牢なパフォーマンスを実現する新しい集約テクニックを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:33:38 GMT)
CBIR using Pre-Trained Neural Networks [1.2] 我々は、事前訓練されたインセプションV3モデルを用いて、画像の低次元表現を形成する最後の完全連結層の活性化を抽出する。
この特徴行列を分岐に分割し、各分岐に対して別個の特徴抽出を行い、ベクトルに平坦化された複数の特徴を得る。
トレーニング精度99.46%、バリデーション精度84.56%を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:19:48 GMT)
Metadata-Based Detection of Child Sexual Abuse Material [1.1] チャイルド・セクシャル・ユース・メディア(Child Sexual Abuse Media, CSAM)は、未成年者を含む性行為の視覚的記録である。
本稿では,CSAM識別のためのデプロイメント対応機械学習モデルのトレーニングと評価を行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:20:24 GMT)
QU-net++: Image Quality Detection Framework for Segmentation of 3D
Medical Image Stacks [1.0] U-net++モデルを用いて3次元画像スタックから医用画像の品質を評価する2段階自動評価手法を提案する。
検出された画像は、セマンティックセグメンテーションのためにU-net++モデルをさらに微調整するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:28:02 GMT)
Alternating Learning Approach for Variational Networks and Undersampling
Pattern in Parallel MRI Applications [1.0] 高速並列磁気共鳴画像(MRI)におけるサンプリングパターン(SP)と変動ネットワーク(VN)パラメータの交互学習手法を提案する。
提案手法は安定であり,他の手法よりも高品質な画像を生成するVNパラメータを用いた有効SPを学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:42:03 GMT)
Approximation of Semiclassical Expectation Values by Symplectic Gaussian
Wave Packet Dynamics [0.9] 本稿では、ガウス方程式を初期条件とする半古典的シュル・オーディンガー方程式に対する解の位置と運動量の期待値の近似について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:11:26 GMT)
Active clustering for labeling training data [0.8] 本稿では,人間専門家がペアワイズクエリに応答する比較的安価なタスクを実行するための,データ収集のトレーニング環境を提案する。
我々は、アイテムをクラスタリングし、その複雑さを分析するのに必要なクエリの平均数を最小化するアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:35:58 GMT)
Process tomography in general physical theories [0.8] 一般的な物理理論におけるプロセストモグラフィーの原理的実現性を保証するための公理的要件について検討する。
普遍拡張を備えたすべての理論において、この要件が満たされることが示される。
この結果は局所トモグラフィーを満足しない理論にも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:52:57 GMT)
Latent Equilibrium: A unified learning theory for arbitrarily fast
computation with arbitrarily slow neurons [0.7] 遅いコンポーネントのネットワークにおける推論と学習のための新しいフレームワークであるLatent Equilibriumを紹介する。
我々は, ニューロンとシナプスのダイナミクスを, 将来的なエネルギー関数から導出する。
本稿では,大脳皮質微小循環の詳細なモデルに我々の原理を適用する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:15:55 GMT)
Climbing the Diagonal Clifford Hierarchy [0.6] Clifford階層において,あるレベル$l$の論理対角ゲートを目標とする符号を合成する手法を提案する。
この方法は、結合、$Z$-stabilizersの削除、$X$-stabilizersの追加の3つの基本的な操作を組み合わせる。
コヒーレントノイズモデルでは、デコヒーレンスフリーな部分空間において、中間結果の計算と記憶を切り替える方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:30:04 GMT)
Quantum Fourier-transform infrared spectroscopy in the fingerprint
region [0.6] 実験は5馬またはテラヘルツ領域の波長に制限されており、1500-500cm-1のいわゆる指紋領域では実現されていない。
指紋領域における量子フーリエ変換赤外分光(QFTIR)の実験的実証を報告する。
これらの結果は、量子技術に基づく新しい形態の分光デバイスへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:07:29 GMT)
Towards Intelligent Load Balancing in Data Centers [0.6] 本稿では,機械学習とネットワークシステムのギャップを埋めるため,Aquariusを提案する。
オフラインデータ分析とオンラインモデル展開の両方を現実的なシステムで実行する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:47:30 GMT)
Warped Dynamic Linear Models for Time Series of Counts [0.4] ガウスDLMをワープすることで時系列をカウントする新しい手法を提案する。
これらの結果を利用して、推論と予測のためのカスタマイズされた効率的な計算戦略を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:44:00 GMT)
Tight FPT Approximation for Constrained k-Center and k-Supplier [0.4] 我々は、$k$-supplierと$k$-center問題の制約付きバージョンについて検討する。
Ding と Xu [SODA 2015] は、$k$-median と $k$-means の目的という文脈で、制約付きクラスタリングのための統一されたフレームワークを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:52:59 GMT)
The chemical space of terpenes: insights from data science and AI [0.3] テルペン(terpenes)は、化学的、生物学的に重要な多様性を持つ天然物の総称である。
私たちは、テルペンの多様性を特定し、コンパイルし、特徴付けるために、データサイエンスベースのアプローチを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:27:17 GMT)
Combining Vagueness Detection with Deep Learning to Identify Fake News [0.2] 偽ニュースを識別するための2つの独立した検出手法、VAGOとFAKE-CLFを組み合わせた。
VAGOは意味ルールとNLP技術を組み合わせてテキストの曖昧さと主観性を測定する。
FAKE-CLFは畳み込みニューラルネットワークの分類に依存しており、テキストをバイアスまたは正当と分類するためにディープラーニングを指導している。
VAGOによる曖昧さと主観性尺度とFAKE-CLFによるテキストの分類との間には,正の相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:25:10 GMT)
A2I Transformer: Permutation-equivariant attention network for pairwise
and many-body interactions with minimal featurization [0.1] 本研究では,粒子の座標から原子間エネルギーを直接予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
我々は,周期境界条件 (PBC) や$n$-body相互作用,バイナリ合成など,分子シミュレーション問題におけるいくつかの課題に対して実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:18:25 GMT)
Validating Gaussian Process Models with Simulation-Based Calibration [0.0] 本稿では,ガウス過程モデルの実装を検証する手順を紹介する。
既存のコードのバグを特定する上で,この手順の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:21:44 GMT)
Towards a test of quantum gravity with a levitated nanodiamond
containing a spin [0.0] 必要となるマクロスケールの量子空間重ね合わせを生成するためのプラットフォームは、負電荷の窒素空孔中心を含むナノダイアモンドである。
提案した量子論のマクロ限界のプローブは、これらの実験に関連する$textNV-$中心のスピン物理学とともに提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:48:10 GMT)
Towards a Theory of Evolution as Multilevel Learning [0.0] 生命の起源を含む生物学的進化の理論を多段階学習として発展させるために, 物理的に再正規化可能なシステムに学習理論を適用した。
我々は、宇宙を観測可能なものにするのに必要で十分と思われる進化の7つの基本原理を定式化する。
これらの原理は、複製や自然選択を含む生物進化の主要な特徴を包含していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:21:16 GMT)
The tunneling splitting and the Kramers theory of activated processes [0.0] Fokker-Planck-Smoluchowski作用素とボルン=オッペンハイマー量子ハミルトニアンの間の同型性はこの方法の鍵となる要素である。
トンネル分割の正確な値と比較すると、WKB半古典的推定よりもはるかに精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:02:07 GMT)
The origin of indistinguishability of quantum features in an
interferometric system [0.0] ビームスプリッタにおける光子束の成因は、一致する光子間の区別がつかない特性である。
強い相互相依存性は光子束の非古典的特徴の必須条件である。
単一の入力ポートBSシステムを持つコヒーレントモデルに代わって、マッハ・ツェンダー干渉計の拡張スキームを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:01:50 GMT)
The Importance of Open Data Policy to Tackle Pandemic in Latin America [0.0] Open Data Policiesは透明性、インパルスイノベーション、市民権の参加を提供する。
ラテンアメリカでは、政府が適切に推進し、使用するのに十分な関心がない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:55:23 GMT)
Testing Bell inequalities at the LHC with top-quark pairs [0.0] コライダーで生成したトップクォーク対のスピン間の絡み合いは、これまで探検されたことのないエネルギーでの(一般化された)ベルの不等式をテストするために用いられる。
我々は、観測可能な1つの測定装置が、大型ハドロン衝突型加速器と99.99%のCLで収集されたデータを98%のCLでベル不等式に違反する試験を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:45:41 GMT)
TMBuD: A dataset for urban scene building detection [0.0] 本稿では,都市景観における人造構造物の画像処理に適したデータセットソリューションTMBuDを提案する。
提案したデータセットは、建物の街路ビューに焦点をあてた画像の健全なエッジとセマンティックセグメンテーションの適切な評価を可能にする。
このデータセットは、ルーマニアのティミショアラから160枚の建物を撮影したもので、解像度は768 x 1024ピクセルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:08:11 GMT)
Superfluidity of a laser-stirred Bose-Einstein condensate [0.0] 葉巻型ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の超流動性に関する研究
本研究では, システムの総エネルギーに基づいて誘導加熱速度を, 旋回速度$v$の関数として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:59:58 GMT)
Subtleties in the trainability of quantum machine learning models [0.0] 本稿では,変分量子アルゴリズムの勾配スケーリング結果を用いて,量子機械学習モデルの勾配スケーリングについて検討する。
以上の結果から,VQAトレーサビリティの低下がQMLのバレンプラトーなどの問題を引き起こす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:28:53 GMT)
Stationary excitation waves and multimerization in arrays of quantum
emitters [0.0] 本研究では,1つの励起がエミッタとフィールド間で共有される境界状態の存在と特性について検討する。
我々は連続体における有界状態に着目し、励起エネルギーに対応して1つの励起エミッタが崩壊する。
電磁界がほぼ消滅する2つの格子間隔で分離されたエミッタのサブセットからなるマルチマーの出現について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:00:20 GMT)
Stabilising viscous extensional flows using Reinforcement Learning [0.0] 強化学習を用いて4ロールミルフローの安定化アルゴリズムを考案する。
確率密度関数から速度調整を引き出す確率論的アプローチをとる。
私たちのアルゴリズムは、ドロップを正確に制御し、必要に応じて停止点に近づけることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:01:09 GMT)
Spike-and-Slab Generalized Additive Models and Scalable Algorithms for
High-Dimensional Data [0.0] 本稿では,高次元データに対応するため,階層型一般化加法モデル(GAM)を提案する。
曲線の適切な縮退と滑らか化関数線型空間と非線形空間の分離に対する平滑化ペナルティを考察する。
2つの決定論的アルゴリズム、EM-Coordinate Descent と EM-Iterative Weighted Least Squares は異なるユーティリティ向けに開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:11:13 GMT)
Smooth head tracking for virtual reality applications [0.0] 本稿では,仮想3次元環境と人間と機械のリアルタイムインタラクションのための新しいヘッドトラッキングソリューションを提案する。
このソリューションは、RGBDデータを利用して、ユーザの頭の動きに応じて仮想カメラのポーズを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:47:21 GMT)
Similarity and Matching of Neural Network Representations [0.0] 我々は、深層ニューラルネットワークにおける表現の類似性を分析するために、Frankenstein博士と呼ばれるツールセットを使用します。
我々は、2つのトレーニングニューラルネットワークの与えられた層上でのアクティベーションを、縫合層で結合することで一致させることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:59:46 GMT)
Revisiting the compatibility problem between the gauge principle and the
observability of the canonical orbital angular momentum in the Landau problem [0.0] 対称ゲージにおけるランダウ問題の固有函数は、2つの量子数で特定される。
1つはLandau量子数$n$、もう1つは磁気量子数$m$であり、これは電子の標準軌道角運動量(OAM)作用素の固有値である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 06:48:15 GMT)
Quench dynamics of R\'enyi negativities and the quasiparticle picture [0.0] 部分転位モーメントの量子クエンチ後の時間進化について検討する。
長い時間と大きなサブシステムの時空スケーリング限界において、準粒子の記述により、R'enyi の負性を完全に理解できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 17:07:25 GMT)
Quantum vacuum fluctuations and the principle of virtual work in
inhomogeneous backgrounds [0.0] 非均質な背景を持つ量子スカラー場に対する応力エネルギーテンソルのいくつかの側面について論じる。
摂動的アプローチ、次元正則化、および断熱的減算を用いて、応力エネルギーテンソルに対する全階形式表現を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:17:58 GMT)
Quantum Entanglement in the One-Dimensional Anyonic Hubbard Model [0.0] 区別不能粒子系の量子絡み合いに関する問題は、任意の統計量にまで拡張される。
このフレームワークで論じられた局所的および非局所的な測定は、二サイト正準ハバードモデルで慎重に分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:30:59 GMT)
Quantum Computational Complexity -- From Quantum Information to Black
Holes and Back [0.0] ホログラフィック辞書の新しいエントリとして量子計算の複雑さが提案された。
汎用量子システムの複雑性を定義するためにどのように使用できるかを示す。
カオスシステムにおける複雑性、カオス、スクランブルの関係を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:00:12 GMT)
Predictive Geological Mapping with Convolution Neural Network Using
Statistical Data Augmentation on a 3D Model [0.0] 本研究では,3次元地質・磁気感受性モデルを用いたデータ拡張ワークフローを構築した。
Gated Shape Convolutional Neural Networkアルゴリズムは、地質図を作成するために生成された合成データセットに基づいて訓練された。
合成データセットの一部と周辺地域のデータを用いて行った検証結果から, この手法が海底地質の区分に適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:56:40 GMT)
Operator growth in 2d CFT [0.0] 不合理な2次元共形場理論における作用素成長のダイナミクスを研究・特徴づける。
我々はLanczosアルゴリズムを実装し、ユニタリ進化プロトコルの下で複雑性のKrylovを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:44:28 GMT)
On Penrose's theory of objective gravitationally induced wave function
reduction [0.0] ペンローズの主張を推し進めると、顕微鏡系における量子コヒーレンス(英語版)は一般的な共分散の観測可能な署名違反として解釈される。
この結論を避けるための潜在的な方法として、創発的な量子力学と超決定論について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:06:01 GMT)
On Computing the Hyperparameter of Extreme Learning Machines: Algorithm
and Application to Computational PDEs, and Comparison with Classical and
High-Order Finite Elements [0.0] 計算偏微分方程式(PDE)における極端学習機械(ELM)の利用について考察する。
ELMでは、ニューラルネットワーク内の隠れ層係数は$[-R_m,R_m]$で生成されたランダム値に割り当てられ、固定される。
本稿では、微分進化アルゴリズムに基づいて、$R_m$の最適値を計算する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 02:05:26 GMT)
Nonergodic dynamics of the one-dimensional Bose-Hubbard model with a
trapping potential [0.0] 一次元Bose-Hubbardモデルの非エルゴード的挙動について検討する。
我々は、値間隔統計量、奇数と偶数の間の数値不均衡の時間発展、および絡み合いエントロピーを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 23:36:51 GMT)
Non-Hermitian chiral phononics through optomechanically-induced
squeezing [0.0] 我々は、時間反転対称性の制御された破れと非エルミート力学を結合して形成される独自の音韻状態について報告する。
メカニカル共振器の合成次元におけるキラルエネルギーの流れとアハロノフ・ボームのハイブリッドモードのチューニングを観察する。
この豊富な新しい現象学は、新しい非エルミート的トポロジカルボソニック相の探索方法と、センシングと輸送への応用を指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:55:11 GMT)
Nearest neighbor process: weak convergence and non-asymptotic bound [0.0] 最寄りの隣人から所与の地点までの結果となる経験的尺度を導入し、中央統計量として研究する。
均一な非漸近境界はよく知られた条件の下で確立され、しばしばVapnik-Chervonenkisと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:15:20 GMT)
NIDA-CLIFGAN: Natural Infrastructure Damage Assessment through Efficient
Classification Combining Contrastive Learning, Information Fusion and
Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,効率的な建物被害分類を実現するための体系的な取り組みを示す。
その結果,収集したデータの10%をGANと組み合わせたデータと計算効率を示し,計算時間を約半日から約1時間に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:29:16 GMT)
Multi-frequency image completion via a biologically-inspired
sub-Riemannian model with frequency and phase [0.0] 本稿では,コヒーレントに着想を得た新しい画像補完アルゴリズムを提案する。
視覚皮質内の細胞の配向、空間周波数、位相選択挙動をモデル化した5次元のサブリーマン皮質幾何学を用いている。
このアルゴリズムは、ガボル変換により所定の2次元の劣化した入力画像に存在する配向、周波数、位相情報を抽出し、それらの値をモデル幾何学における皮質細胞出力応答の観点から表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 10:19:07 GMT)
Mode-selective single-photon addition to a multimode quantum field [0.0] パラメトリックダウン変換プロセスを通じて光の多モード状態に対する単一光子付加のための一般的なフレームワークを開発する。
スペクトルモード選択性はType-IIコリニアダウン変換で達成でき、一方単モード条件は非コリニアType-IおよびType-IIプロセスで検索可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:02:15 GMT)
Material matters in superconducting qubits [0.0] 超伝導量子ビットを構成する鍵成分の進化について論じる。
超伝導量子ビットの緩和や脱コヒーレンスの原因となるいくつかのメカニズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:07:43 GMT)
Localized Super Resolution for Foreground Images using U-Net and MR-CNN [0.0] Super Resolutionの応用の1つは、ポートレート画像の品質を高めることである。
ポートレート画像は、主にフレーム内のメインオブジェクトの本質をキャプチャすることに焦点を当てた画像である。
本稿では,U-Net for Super ResolutionとMask Region Based CNN(MR-CNN)を組み合わせた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 13:18:10 GMT)
Learning intuitive physics and one-shot imitation using
state-action-prediction self-organizing maps [0.0] 人間は探索と模倣によって学び、世界の因果モデルを構築し、両方を使って新しいタスクを柔軟に解決する。
このような特徴を生み出す単純だが効果的な教師なしモデルを提案する。
エージェントがアクティブな推論スタイルで柔軟に解決する、複数の関連するが異なる1ショットの模倣タスクに対して、その性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 09:33:07 GMT)
Influential Papers in Artificial Intelligence and Paediatrics: Assessing
RPYS by Experts Review [0.0] 小児科における人工知能の利用は、ここ数年で大幅に増加している。
この特定の小児科領域における知識発達を分析した歴史文献学的研究はまだ行われていない。
筆者らは28紙を同定し, PRYS法とCRE法の両方が同定過程において適切に機能することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:12:04 GMT)
HF, DF, TF: Approximating potential curves, calculating rovibrational
states [0.0] 水素化水素分子(HF)の基底状態$X1Sigma+$に対するポテンシャルエネルギー曲線の解析的表現を示す。
二原子分子HFの可視スペクトルは、核運動のためのシュル「オーディンガー方程式」を解くことによって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:27:37 GMT)
Frequency multiplexed entanglement for continuous-variable quantum key
distribution [0.0] 連続変数を用いた量子鍵分布は, 室温での低電子雑音による高速単一モードホモダイン検出が有効である。
損失チャネルを通る安全な鍵伝送距離は、現在の光ファイバの300kmに近づくことができる。
フェムト秒光パルスの周波数多重絡み合い源実験において,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:18:16 GMT)
FireCommander: An Interactive, Probabilistic Multi-agent Environment for
Heterogeneous Robot Teams [0.0] このチュートリアルの目的は、個人が研究アプリケーションにアンダーラインFireCommanderゲーム環境を使用するのを支援することである。
FireCommanderは、対話的で確率的な共同認識-行動偵察環境であり、エージェントの複合チームが協力して動的でプロパゲートなファイアスポット(標的など)と戦う。
FireCommander環境は、Reinforcement Learning (RL) や Learning from Demonstration (LfD) から Coordination, Psychology, Human-Robot Interaction (HRI) 、 Teaming など、幅広いアプリケーションにまたがるトピックに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 23:29:08 GMT)
Finite Horizon Q-learning: Stability, Convergence and Simulations [0.0] 有限地平面マルコフ決定過程(MDP)のためのQ-ラーニングアルゴリズムのバージョンを開発する。
有限地平線Q-ラーニングの安定性と収束に関する解析は、常微分方程式(O.D.E)法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 16:18:44 GMT)
Fast simulation of planar Clifford circuits [0.0] 一般的な量子回路は指数時間で古典的にシミュレートすることができる。
ツリー幅と平面性はクリフォード回路シミュレーションの改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:37:24 GMT)
Fast rates for prediction with limited expert advice [0.0] 本稿では,情報へのアクセスが制限された有限族における最高の専門家予測に関して,過大な一般化誤差を最小化する問題について検討する。
トレーニングフェーズにおけるTラウンド1ラウンドあたりのエキスパートのアドバイスを1人だけ見ることができれば、最悪の場合の過剰リスクはOmega$(1/$sqrt$T)であり、確率は一定値以下であることが示される。
この設定でこの速度を達成するための新しいアルゴリズムを設計し、与えられた一般化誤差の精度を達成するのに必要な訓練ラウンド数とクエリ数に正確にインスタンス依存のバウンダリを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 14:57:36 GMT)
Evaluating shifts in mobility and COVID-19 case rates in U.S. counties:
A demonstration of modified treatment policies for causal inference with
continuous exposures [0.0] 本研究では,2020年6月1日から11月14日までの新型コロナウイルス感染率に対する移動度分布の変化の影響について検討した。
10のモビリティ指標が選択され、新型コロナウイルスのケースレートに影響が期待される行動のいくつかの側面を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:42:22 GMT)
Efficient Placard Discovery for Semantic Mapping During Frontier
Exploration [0.0] この研究は、Interruptable Frontier Explorationアルゴリズムを導入し、ロボットが自身の環境を探索してSLAMマップを構築すると同時に、このプロセス中に観察されたプラカードを検査することを可能にする。
これにより、ロボットは人間の介入なしに部屋のプラカードを自律的に発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 20:00:07 GMT)
Dynamic polarizability of low-dimensional excitons [0.0] 低次元材料の励起子は、数学的には閉じ込められた水素原子として振る舞う。
D次元連続体励起子の動的偏光性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:52:33 GMT)
Does the Data Induce Capacity Control in Deep Learning? [0.0] 本稿では,データセットがディープネットワークの異常一般化性能の原因である可能性について検討する。
典型的な分類データセットのデータ相関行列は、急激な初期降下の後、指数関数的に広い範囲で多数の小さな固有値が均一に分布する固有スペクトルを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:40:27 GMT)
Detecting Dementia from Speech and Transcripts using Transformers [0.0] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、治療法がないため早期に診断されない場合、日常生活に深刻な影響を与える神経変性疾患である。
現在の研究は、自然発声から認知症を診断することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 21:00:01 GMT)
Designing Machine Learning Surrogates using Outputs of Molecular
Dynamics Simulations as Soft Labels [0.0] 分子動力学シミュレーションの出力に関する統計的不確実性は、人工ニューラルネットワークのトレーニングに利用できることを示す。
推定平均出力量に不確かさを組み込むことにより,シミュレーション出力のソフトラベルを設計する。
このアプローチは、閉じ込められた電解質の分子動力学シミュレーションのためのサロゲートの設計で説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 19:00:40 GMT)
Continuous Gaussian Measurements of the Free Boson CFT: A model for
Exactly Solvable and Detectable Measurement-Induced Dynamics [0.0] 本稿では, ボソニックな測定方法である, 正確な解析解を持つ, 測定誘起多体進化のシナリオを紹介する。
我々は、量子臨界性の基本モデル、自由ボソン共形場理論を考察し、測定による臨界性の変化について検討する。
各シナリオに対して、波動関数の純度を低減し、マルコフのデコヒーレンスに相当する不完全測定の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 18:00:01 GMT)
Cascaded Classifier for Pareto-Optimal Accuracy-Cost Trade-Off Using
off-the-Shelf ANNs [0.0] カスケード分類器の精度と効率を最大化する手法を導出する。
マルチステージ実現は、最先端の分類器を最適化するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 08:16:11 GMT)
Can Linguistic Distance help Language Classification? Assessing
Hawrami-Zaza and Kurmanji-Sorani [0.0] ハフラミ語とザザ語は、イラン語の研究に活発な言語学者の間で、しばらくの間議論され、議論されてきた。
これらの言語/方言がクルド語に属するのか、それともイラン語の子孫であるのかという問題は、マッケンジー(1961年)によって答えられた。
方言を話す人々の大多数は、その答えに反対している。彼らの不承認は主に、方言の話者間の社会学的、文化的、歴史的関係に基づいているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 12:52:19 GMT)
BioGrad: Biologically Plausible Gradient-Based Learning for Spiking
Neural Networks [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、AI問題に対するエネルギー効率が高く、非常に並列で、低レイテンシのソリューションを提供している。
これらの計算的利点を利用するには、SNNは脳にインスパイアされたニューロモルフィックの原則に従う学習アルゴリズムによって訓練される必要がある。
本稿では,機能的にバックプロップと等価なSNNのための生物学的に妥当な勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:07:25 GMT)
Atomic and entanglement dynamics in the mixed squeezed coherent state
version of the Jaynes-Cummings interaction [0.0] 光子計数分布(PCD)、原子インバージョン、原子-磁場相互作用のエンタングルメントダイナミクスについて検討した。
フィールドの状態によって、スクイージングはコヒーレント光子に非常に異なる効果を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 04:43:39 GMT)
An awareness-based model to minimize the environmental damage of the
internet usage: A Longitudinal Study [0.0] 本研究は、単に意識を誘導することで、インターネット利用の広範性を減らすことができるかどうかを考察する。
326人の回答者による人口調査実験を行い、個人のインターネット利用を減らすことができるかどうかを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:32:04 GMT)
An Investigative Model of Adult Cyberbullying: A Court Case Analysis [0.0] この研究は、特に成人向けに開発されたサイバーいじめに関する調査モデルを開発した。
モデルは、いじめのアイデアの概念から標的の識別からいじめへのサイバーいじめの旅を行動として考える。
a-prioriモデルは、オーストラリア、カナダ、米国、スコットランドの20件のサイバーいじめ裁判で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:24:01 GMT)
An Experimental Study of Permanently Stored Learned Clauses [0.0] 本稿では,MapleLCMDistChronoBTの文節保存について検討する。
サイズやLBDを基準とした基準は, 大型の常設店舗を維持しながら, 性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 05:36:16 GMT)
Achieving fast high-fidelity optimal control of many-body quantum
dynamics [0.0] 本稿では, 難解な多体問題に適用することで, 最近の高精度最適制御手法の有効性を実証する。
我々は, プロセスの最小期間推定値を用いて, 0.99-0.9999の範囲の忠実度を観測した。
全体として、この比較は理想的なオープンループ設定における多体システムに対しても重要な方法論的改善を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 15:29:24 GMT)
A mechanical analog of Bohr's atom based on de Broglie's double-solution
approach [0.0] ホロノミック制約を通したスカラー波動場に結合した古典粒子の相対論的モデルを提案する。
この量子論の双対的機械的類似は、デ・ブロイが1927年に提唱した二重解法を連想させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 11:32:44 GMT)
A brief introduction to observational entropy [0.0] 観測エントロピーはボルツマンエントロピーの量子一般化として開発された。
本稿では, この枠組みの構成, 解釈, 最も重要な特性, およびいくつかの応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 07:37:24 GMT)
A Critical Assessment of Online Vs Traditional Review Characteristics [0.0] ほとんどの人は、消費する製品やサービスをレビューする誘惑を受けています。
インターネットベースのプラットフォーム、ソーシャルメディア、共有経済の拡大に伴い、ほとんどの個人は消費する製品やサービスをレビューする傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Oct 2021 00:28:55 GMT)