DocScanner: Robust Document Image Rectification with Progressive
Learning [162.0] この研究はDocScannerという、文書画像の修正のための新しいディープネットワークアーキテクチャを提示する。
DocScannerは、修正されたイメージの1つの見積を維持し、再帰的なアーキテクチャで徐々に修正される。
反復的な改善によりDocScannerは堅牢で優れたパフォーマンスに収束し、軽量なリカレントアーキテクチャにより実行効率が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:15:02 GMT)
SMORE: Knowledge Graph Completion and Multi-hop Reasoning in Massive
Knowledge Graphs [147.7] 我々は、知識グラフ(KG)におけるシングルホップおよびマルチホップ推論のための最初の汎用フレームワークであるスケーラブルなマルチホップ推論(SMORE)を提案する。
シングルマシンのSMOREはFreebase KG(86Mエンティティ、338Mエッジ)でマルチホップ推論を行うことができる。
SMOREは、従来のマルチホップKGフレームワークよりもスループット(トレーニング速度)を、最小のGPUメモリ要件で2.2倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:02:33 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ていた。
本研究は,ソース映像から対象人物への動きを同期的に伝達する単一モデル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） (Thu, 28 Oct 2021 03:08:58 GMT)
Audio-visual Representation Learning for Anomaly Events Detection in
Crowds [119.7] 本稿では,音声と視覚信号の同時モデリングにおけるマルチモーダル学習の活用を試みる。
監視シーンにおける合成音声視覚データセットであるSHADEデータセットについて実験を行った。
音声信号の導入は,異常事象の検出性能を効果的に向上し,他の最先端手法よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:42:48 GMT)
From Machine Learning to Robotics: Challenges and Opportunities for
Embodied Intelligence [113.1] 記事は、インテリジェンスが機械学習技術の進歩の鍵を握っていると主張している。
私たちは、インテリジェンスを具体化するための課題と機会を強調します。
本稿では,ロボット学習の最先端性を著しく向上させる研究の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:04:01 GMT)
Skeleton-Based Mutually Assisted Interacted Object Localization and
Human Action Recognition [111.9] 本研究では,骨格データに基づく「相互作用対象の局所化」と「人間の行動認識」のための共同学習フレームワークを提案する。
本手法は,人間の行動認識のための最先端の手法を用いて,最高の,あるいは競争的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:09:34 GMT)
Temporal-Difference Value Estimation via Uncertainty-Guided Soft Updates [110.9] Q-Learningは、制御タスクを実行するポリシーを学ぶのに効果的であることが証明されている。
推定ノイズは、政策改善ステップにおける最大演算子の後、バイアスとなる。
UQL(Unbiased Soft Q-Learning)は、2つのアクション、有限状態空間からマルチアクション、無限状態マルコフ決定プロセスまで、EQLの作業を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:07:19 GMT)
Improving Noise Robustness of Contrastive Speech Representation Learning
with Speech Reconstruction [109.4] 実環境における音声認識システムの実現には,雑音の堅牢性が不可欠である。
雑音認識のための自己教師型フレームワークにより学習したノイズロスト表現を用いる。
ラベル付きデータのわずか16%で報告された最高の教師付きアプローチに匹敵するパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:39:02 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） (Thu, 28 Oct 2021 13:19:00 GMT)
Deep Reinforcement Learning Aided Packet-Routing For Aeronautical Ad-Hoc
Networks Formed by Passenger Planes [99.5] エンド・ツー・エンド(E2E)遅延の最小化を目的としたAANETにおけるルーティングのための深層強化学習を起動する。
最深Qネットワーク(DQN)は、転送ノードで観測される最適ルーティング決定と局所的な地理的情報との関係をキャプチャする。
フィードバック機構を組み込んだディープバリューネットワーク(DVN)を用いて,システムのダイナミクスに関する知識をさらに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:18:56 GMT)
Dynamic Visual Reasoning by Learning Differentiable Physics Models from
Video and Language [92.8] 視覚概念を協調的に学習し,映像や言語から物体の物理モデルを推定する統合フレームワークを提案する。
これは視覚認識モジュール、概念学習モジュール、微分可能な物理エンジンの3つのコンポーネントをシームレスに統合することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:59:13 GMT)
Accelerating Robotic Reinforcement Learning via Parameterized Action
Primitives [92.0] 強化学習は汎用ロボットシステムの構築に使用することができる。
しかし、ロボット工学の課題を解決するためにRLエージェントを訓練することは依然として困難である。
本研究では,ロボット行動プリミティブ(RAPS)のライブラリを手動で指定し,RLポリシーで学習した引数をパラメータ化する。
動作インターフェースへの簡単な変更は、学習効率とタスクパフォーマンスの両方を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:59:30 GMT)
Self-Supervised Learning Disentangled Group Representation as Feature [82.1] 既存の自己監督学習(SSL)は、回転や着色などの単純な拡張機能のみを分解することを示す。
反復的分割に基づく不変リスク最小化(IP-IRM)を提案する。
我々は、IP-IRMが完全に不整合表現に収束し、様々なベンチマークでその効果を示すことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:12:33 GMT)
Deep Learning Aided Routing for Space-Air-Ground Integrated Networks
Relying on Real Satellite, Flight, and Shipping Data [80.0] 現在の海上通信は主に単なる送信資源を持つ衛星に依存しており、現代の地上無線ネットワークよりも性能が劣っている。
大陸横断航空輸送の増加に伴い、商業旅客機に依存した航空アドホックネットワークという有望な概念は、空対地およびマルチホップ空対空リンクを介して衛星ベースの海上通信を強化する可能性がある。
低軌道衛星コンステレーション、旅客機、地上基地局、船舶がそれぞれ宇宙、航空、船舶として機能する、ユビキタスな海上通信を支援するための宇宙地上統合ネットワーク(SAGIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:12:10 GMT)
Deep Learning Aided Packet Routing in Aeronautical Ad-Hoc Networks
Relying on Real Flight Data: From Single-Objective to Near-Pareto
Multi-Objective Optimization [80.0] 航空アドホックネットワーク(AANET)のルーティングを支援するために、ディープラーニング(DL)を起動する。
フォワードノードによって観測された局所的な地理的情報を最適な次のホップを決定するために必要な情報にマッピングするために、ディープニューラルネットワーク(DNN)が考案される。
DL支援ルーティングアルゴリズムを多目的シナリオに拡張し,遅延を最小化し,経路容量を最大化し,経路寿命を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:18:22 GMT)
Fighting the curse of dimensionality: A machine learning approach to
finding global optima [77.3] 本稿では,構造最適化問題におけるグローバル最適化の方法を示す。
特定のコスト関数を利用することで、最適化手順が確立された場合と比較して、グローバルをベストに得るか、最悪の場合、優れた結果を得るかのどちらかを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:50:29 GMT)
Exploring Covariate and Concept Shift for Detection and Calibration of
Out-of-Distribution Data [77.3] キャラクタリゼーションにより、OODデータの検出と信頼性校正には、それぞれのシフトに対する感度が重要であることが明らかになった。
分布内データのみを用いて両シフトでのOOD検出を改善するために,幾何学的に着想を得た手法を提案する。
我々は,OOD検出とキャリブレーションの両面で,異なるタイプのシフトの下でうまく機能する手法を最初に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:42:55 GMT)
Active-LATHE: An Active Learning Algorithm for Boosting the Error
Exponent for Learning Homogeneous Ising Trees [75.9] 我々は、$rho$が少なくとも0.8$である場合に、エラー指数を少なくとも40%向上させるアルゴリズムを設計し、分析する。
我々の分析は、グラフの一部により多くのデータを割り当てるために、微小だが検出可能なサンプルの統計的変動を巧みに活用することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:47:58 GMT)
Explaining Latent Representations with a Corpus of Examples [72.5] 本稿では,サンプルベースの説明を自由に選択されたサンプル集合を参照して提供するユーザ中心の手法であるSimplExを提案する。
SimplExは、ポストホックな説明で潜伏空間に対するユーザの理解を改善するためにコーパスを使用する。
SimplExは,モデル表現を説明するコーパス内の関連パターンを強調表示することで,ユーザを力づけることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:59:06 GMT)
MCUNetV2: Memory-Efficient Patch-based Inference for Tiny Deep Learning [70.3] メモリボトルネックは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計における不均衡なメモリ分布に起因する。
本稿では,ピークメモリを大幅に削減するパッチ・バイ・パッチ・推論スケジューリングを提案する。
ニューラルアーキテクチャサーチによるプロセスを自動化し、ニューラルアーキテクチャと推論スケジューリングを共同で最適化し、MCUNetV2に導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:58:45 GMT)
Choosing the Best of Both Worlds: Diverse and Novel Recommendations
through Multi-Objective Reinforcement Learning [68.5] 本稿では,Recommender Systems (RS) 設定のための拡張多目的強化学習(SMORL)を紹介する。
SMORLエージェントは、標準レコメンデーションモデルを拡張し、RLレイヤーを追加し、3つの主要な目的(正確性、多様性、新しいレコメンデーション)を同時に満たすように強制する。
実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,集約的多様性の顕著な増加,精度の適度な向上,レコメンデーションの反復性の低下,および相補的目的としての多様性と新規性の強化の重要性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 13:22:45 GMT)
Neural Disparity Refinement for Arbitrary Resolution Stereo [67.6] 本稿では,安価で広範なコンシューマデバイスへの3Dコンピュータビジョンの展開を容易にすることを目的とした,ニューラルディファリティ改善のための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは任意の出力解像度で洗練された不均一写像を推定できる連続的な定式化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Dist2Cycle: A Simplicial Neural Network for Homology Localization [66.2] 単純複体は多方向順序関係を明示的にエンコードするグラフの高次元一般化と見なすことができる。
単体錯体の$k$-homological特徴によってパラメータ化された関数のグラフ畳み込みモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:59:41 GMT)
Modeling Heterogeneous Hierarchies with Relation-specific Hyperbolic
Cones [64.8] 知識グラフにおける複数の階層的および非階層的関係を同時にモデル化できるKG埋め込みモデルであるConE(Cone Embedding)を提案する。
特に、ConEは双曲埋め込み空間の異なる部分空間における円錐包含制約を用いて、複数の異種階層をキャプチャする。
我々のアプローチでは、WN18RRで45.3%、DDB14で16.1%の新しい最先端hits@1が得られる(0.231 MRR)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 07:16:08 GMT)
A first-order primal-dual method with adaptivity to local smoothness [64.6] 凸凹対象 $min_x max_y f(x) + langle Ax, yrangle - g*(y)$, ここで、$f$ は局所リプシッツ勾配を持つ凸関数であり、$g$ は凸かつ非滑らかである。
主勾配ステップと2段ステップを交互に交互に行うCondat-Vuアルゴリズムの適応バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:19:30 GMT)
Sayer: Using Implicit Feedback to Optimize System Policies [64.0] 我々は、暗黙のフィードバックを活用して、新しいシステムポリシーを評価し、訓練する方法論を開発する。
Sayerは、強化学習の2つのアイデアに基づいて、既存のポリシーで収集されたデータを活用する。
Sayer氏は任意のポリシーを正確に評価し、生産ポリシーを上回るような新しいポリシーをトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:16:56 GMT)
Detecting Rewards Deterioration in Episodic Reinforcement Learning [63.5] 多くのRLアプリケーションでは、トレーニングが終了すると、エージェント性能の劣化をできるだけ早く検出することが不可欠である。
我々は,各エピソードにおける報酬が独立でもなく,同一に分散した,マルコフでもない,エピソード的枠組みを考察する。
平均シフトは、時間信号の劣化(報酬など)に対応する方法で定義し、最適な統計的パワーでこの問題の試行を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:20:21 GMT)
Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [63.0] 本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。
我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。
フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:50:33 GMT)
Human Activity Recognition using Attribute-Based Neural Networks and
Context Information [61.7] 手作業におけるウェアラブルセンサデータから人間の活動認識(HAR)を考察する。
我々は、コンテキスト情報をディープニューラルネットワークベースのHARシステムに体系的に組み込む方法を示す。
提案したアーキテクチャは,最先端手法と比較してHAR性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 06:08:25 GMT)
CAP: Co-Adversarial Perturbation on Weights and Features for Improving
Generalization of Graph Neural Networks [59.7] 敵の訓練は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を改善するために広く実証されてきた。
グラフ解析問題におけるGNNの一般化能力をどのように改善するかは、まだ不明である。
我々は、重みと特徴量の観点から共振器摂動(CAP)最適化問題を構築し、重みと特徴の損失を交互に平らにする交互対振器摂動アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:28:13 GMT)
UltraPose: Synthesizing Dense Pose with 1 Billion Points by Human-body
Decoupling 3D Model [58.7] 我々は,身体の発生を自由に制御できる,一連の分離されたパラメータを持つ新しい3次元人体モデルを導入する。
既存の手動注釈付きDensePose-COCOデータセットと比較して、合成されたUltraPoseは、アノテーションのコストと誤差を伴わずに、超高密度な画像-地上対応を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:24:55 GMT)
Blending Anti-Aliasing into Vision Transformer [57.9] 不連続なパッチ単位のトークン化プロセスは、ジャッジされたアーティファクトをアテンションマップに暗黙的に導入する。
エイリアス効果は、離散パターンを使用して高周波または連続的な情報を生成し、区別不能な歪みをもたらす。
本稿では,前述の問題を緩和するためのAliasing-Reduction Module(ARM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:30:02 GMT)
Open Problem: Tight Online Confidence Intervals for RKHS Elements [57.4] 我々は、RKHS設定におけるオンライン信頼区間の質問を形式化し、既存の結果を概観する。
準最適後悔境界がこれらのアルゴリズムの根本的な欠点なのか、あるいは証明の成果物なのかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:36:20 GMT)
E-ffective: A Visual Analytic System for Exploring the Emotion and
Effectiveness of Inspirational Speeches [57.3] E-ffective(エフェクティブ)は、音声の専門家や初心者が、音声要因の役割と効果的な音声への貢献の両方を分析することのできる視覚分析システムである。
E-spiral(音声の感情の変化を視覚的にコンパクトに表現する)とE-script(音声コンテンツを主要な音声配信情報に結びつける)の2つの新しい可視化技術がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 06:14:27 GMT)
Bridging Non Co-occurrence with Unlabeled In-the-wild Data for
Incremental Object Detection [56.2] 物体検出における破滅的忘れを緩和するために,いくつかの漸進的学習法が提案されている。
有効性にもかかわらず、これらの手法は新規クラスのトレーニングデータにラベルのないベースクラスの共起を必要とする。
そこで本研究では,新たな授業の訓練において,欠落した基本クラスが原因で生じる非発生を補うために,未ラベルのインザ・ザ・ワイルドデータを使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:57:25 GMT)
Contrast and Mix: Temporal Contrastive Video Domain Adaptation with
Background Mixing [55.7] Contrast and Mix(CoMix)は、教師なしビデオドメイン適応のための識別的不変な特徴表現を学習することを目的とした、新しいコントラスト学習フレームワークである。
まず,2つの異なる速度でラベル付きビデオの符号化表現の類似性を最大化することにより,時間的コントラスト学習を用いてドメインギャップをブリッジする。
第2に,両ドメイン間で共有されるアクションセマンティクスを活用するために,アンカー毎の肯定的な追加を可能にするバックグラウンドミキシングを用いることにより,時間的コントラスト損失の新たな拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:03:29 GMT)
SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and
Vertebrae [54.8] SpineOneと呼ばれる一段階検出フレームワークを提案し、MRIスライスから変性椎骨と椎骨を同時に局在化・分類する。
1)キーポイントの局所化と分類を促進するためのキーポイント・ヒートマップの新しい設計、2)ディスクと脊椎の表現をよりよく区別するためのアテンション・モジュールの使用、3)後期訓練段階における複数の学習目標を関連付けるための新しい勾配誘導客観的アソシエーション機構。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:59:06 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、単純なグローバル平均プール法(GAP)を用いてグローバル表現を生成する。
本稿では,深いアーキテクチャの端に挿入される減衰共分散プーリング(TCP-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） (Thu, 28 Oct 2021 01:49:03 GMT)
Computational Intelligence and Deep Learning for Next-Generation
Edge-Enabled Industrial IoT [51.7] エッジ対応産業用IoTネットワークにおける計算知能とディープラーニング(DL)の展開方法について検討する。
本稿では,新しいマルチエグジットベースフェデレーションエッジ学習(ME-FEEL)フレームワークを提案する。
特に、提案されたME-FEELは、非常に限られたリソースを持つ産業用IoTネットワークにおいて、最大32.7%の精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:14:57 GMT)
On the explainability of hospitalization prediction on a large COVID-19
patient dataset [45.8] 我々は、新型コロナウイルス陽性の米国の患者の大規模な(110ドル以上)コホートでの入院を予測するために、さまざまなAIモデルを開発した。
高いデータアンバランスにもかかわらず、モデルは平均精度0.96-0.98 (0.75-0.85)、リコール0.96-0.98 (0.74-0.85)、F_score097-0.98 (0.79-0.83)に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:23:38 GMT)
From Intrinsic to Counterfactual: On the Explainability of
Contextualized Recommender Systems [43.9] 本研究では、コンテキスト的特徴(例えば、ユーザからの項目レビュー)を活用することで、一連の説明可能なレコメンデータシステムを設計できることを示す。
モデルの透明性を段階的に変化させる3つの方法として,ホワイトボックス,グレーボックス,ブラックボックスの3種類を提案する。
我々のモデルは高い競争力のあるランキング性能を達成し、多数の量的指標と定性的な視覚化の観点から正確かつ効果的な説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:54:04 GMT)
Learning to Ground Multi-Agent Communication with Autoencoders [43.2] コミュニケーションには共通言語であるラングア・フランカがエージェント間で必要である。
学習した表現において、言語を基底とする簡単な方法を示す。
標準表現学習アルゴリズムは,共通言語に到達するのに十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:57:26 GMT)
An Adaptable Approach to Learn Realistic Legged Locomotion without
Examples [38.8] 本研究は,バネ装荷逆振り子モデルを用いて学習プロセスを導くことで,移動における現実性を保証するための汎用的アプローチを提案する。
モデルのない設定であっても、2足歩行ロボットと4足歩行ロボットに対して、学習したポリシーが現実的でエネルギー効率のよい移動歩行を生成できることを示す実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:14:47 GMT)
RLlib Flow: Distributed Reinforcement Learning is a Dataflow Problem [37.4] 分散強化学習による課題を再検討する。
本稿では,RLをデータフロー問題と見なすと,構成性が高く,性能も高い実装が得られることを示す。
分散RLのためのハイブリッドアクターデータフローモデルであるRLlib Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:31:07 GMT)
Gradient Inversion with Generative Image Prior [37.0] Federated Learning(FL)は、ローカルデータがクライアントデバイスから離れてプライバシを保存する、分散学習フレームワークである。
データ配信で事前訓練された生成モデルを利用することで、データのプライバシが容易に破られることを示す。
本研究では,FLにおける反復的相互作用から,前者の生成モデルが学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:04:32 GMT)
Teaching an Active Learner with Contrastive Examples [35.9] 本研究では,学習者が補助的な教師によって支援される追加のツイストを用いて,能動的学習の課題について検討する。
比較例を適応的に選択する効率的な学習アルゴリズムについて検討する。
2つの問題依存パラメータに基づいてアルゴリズムの性能保証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:00:55 GMT)
FeO2: Federated Learning with Opt-Out Differential Privacy [34.1] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータをローカルに保ちながら、グローバルモデルを中央サーバでトレーニングする、新たなプライバシ保護パラダイムである。
差分プライバシー(DP)はFL内でのプライバシー保証を提供するために用いられる。
本稿では,emphFeO2と呼ばれるオプトアウトDPを用いたフェデレーション学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:08:18 GMT)
Coresets for Time Series Clustering [33.8] 本稿では,時系列データを用いたクラスタリング問題に対するコアセット構築の問題について検討する。
我々の主な貢献は混合モデルのためのコアセットを構築するアルゴリズムである。
合成データを用いて,コアセットの性能を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:21:13 GMT)
End-to-end Learning the Partial Permutation Matrix for Robust 3D Point
Cloud Registration [32.8] 本稿では,外接点に対応点を割り当てない部分置換マッチング行列を学習することを提案する。
そこで本研究では,登録パイプライン内のソフト・ツー・ハード(S2H)マッチング手順を設計する。
提案手法は,3Dポイントクラウドのロバストな登録のための最先端性能を新たに生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:07:02 GMT)
HyperPINN: Learning parameterized differential equations with
physics-informed hypernetworks [32.1] 本稿では,ハイパーネットワークを用いてパラメータ化から微分方程式を解くニューラルネットワークを学習するHyperPINNを提案する。
我々は、PDEとODEの両方の実験で、このタイプのモデルが、小さなサイズを維持する微分方程式に対するニューラルネットワークの解をもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:50:09 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） (Thu, 28 Oct 2021 15:21:05 GMT)
10 Security and Privacy Problems in Self-Supervised Learning [31.0] 自己教師付き学習は、大量のラベルのないデータを使用してエンコーダを事前訓練することを目的としている。
本章では,自己教師型学習における学習済みエンコーダのセキュリティとプライバシに関する10の基本的な問題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 21:45:53 GMT)
Selective Regression Under Fairness Criteria [30.7] 少数派集団のパフォーマンスは、カバー範囲を減らしながら低下する場合もある。
満足度基準を満たす特徴を構築できれば、そのような望ましくない行動は避けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 19:05:12 GMT)
A Novel Sequence Tagging Framework for Consumer Event-Cause Extraction [30.5] イベント原因抽出タスクを再考するために、新しい視点を導入する。
イベントタイプとイベント原因を別々に抽出する代わりに,新しいシーケンスタグフレームワークを提案する。
私たちのチームは第1ステージのリーダーボードで1位、最終ステージのリーダーボードで3位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:08:35 GMT)
Approximate Decomposable Submodular Function Minimization for
Cardinality-Based Components [30.3] 限られたサポートの単純な部分モジュラ関数の和を最小化することは、機械学習に多くの応用がある。
我々は、和の成分が濃度ベースである場合の高速な手法を開発し、入力集合のサイズにのみ依存する。
この問題に対する最初の近似アルゴリズムを開発し、この近似はスパースグラフカット問題への還元により迅速に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:36:55 GMT)
A Computationally Efficient Method for Learning Exponential Family
Distributions [29.3] 我々は、計算的かつ統計的に効率的な方法でサンプルから$k$パラメータ指数族(英語版)の自然パラメータを学習する問題を考える。
本手法は指数関数族に属する再分類分布の最大推定値とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:42:04 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。
実験結果から,Eigencurveは画像分類タスクにおいて,ステップ崩壊を著しく上回り得ることが示された。
実用的な応用のための2つの単純な学習率スケジューラは、Eigencurveを近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:59:30 GMT)
Learning Domain Invariant Representations in Goal-conditioned Block MDPs [25.4] 目的条件付き政策を新しい環境に一般化する理論的枠組みを提案する。
本フレームワークでは,ドメインの一般化を促進する実践的な手法PA-SkewFitを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:19:52 GMT)
Scatterbrain: Unifying Sparse and Low-rank Attention Approximation [25.4] そこで我々はScatterbrainを提案する。Scatterbrainは(局所性に敏感なハッシュによる)スパースと(カーネル特徴マップによる)低ランクの注意を正確な近似のために統一する新しい方法である。
Scatterbrain は BigGAN 画像生成と 事前訓練した T2T-ViT のドロップイン置換において, ベースラインの2.1倍の誤差を達成できることを実証的に示す。
Scatterbrain for end-to-end training with up 4 points better perplexity and 5 points better average accuracy than sparse or low-rank efficient transformer on language modeling and long-range-arena task。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:52:17 GMT)
Learning Deep Representation with Energy-Based Self-Expressiveness for
Subspace Clustering [24.3] 本稿では,エネルギーモデルに基づく新しい深部サブスペースクラスタリングフレームワークを提案する。
最近普及している自己教師型学習の強力な表現能力を考えると、自己教師型表現学習を利用して辞書を学習しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:51:08 GMT)
Degraded Reference Image Quality Assessment [23.9] 劣化参照IQA(DR IQA)と呼ばれる新しいパラダイムの確立に向けた最初の試みの1つを行う。
具体的には、DR IQAのアーキテクチャをレイアウトし、構成の選択を示す6ビットコードを導入する。
DR IQA専用の最初の大規模データベースを構築し,公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:50:59 GMT)
Learning Feasibility to Imitate Demonstrators with Different Dynamics [23.2] 実演から学ぶことのゴールは、実演の動作を模倣してエージェント(模倣者)のポリシーを学ぶことである。
我々は、実演が模倣者によって実現可能である可能性を捉えた実現可能性指標を学習する。
シミュレーションされた4つの環境と実際のロボットを用いた実験により,本手法で学んだ方針が,従来よりも期待されたリターンを達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:15:47 GMT)
AEVA: Black-box Backdoor Detection Using Adversarial Extreme Value
Analysis [23.2] ブラックボックスのハードラベルバックドア検出問題に対処する。
本研究では, バックドア検出の目的は, 逆方向の目的によって拘束されていることを示す。
ブラックボックスニューラルネットワークのバックドア検出のための対向的極値解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:36:48 GMT)
Learning to Jump from Pixels [23.2] 我々は、高度にアジャイルな視覚的誘導行動の合成法であるDepth-based Impulse Control (DIC)を提案する。
DICは、モデルフリー学習の柔軟性を提供するが、地面反応力の明示的なモデルベース最適化により、振る舞いを規則化する。
提案手法をシミュレーションと実世界の両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:53:06 GMT)
Roto-translated Local Coordinate Frames For Interacting Dynamical
Systems [22.8] 複雑な力学系のクラスは$textitgeometric graphs$, $textiti.e.$、ユークリッド空間に位置するノードを持つグラフに$textitarbitrally$選択されたグローバル座標系を与えることができる。
相互作用する力学系の幾何グラフに対するロト変換不変性を誘導するために,ノードオブジェクトごとの局所座標フレームを提案する。
交通シーンや3Dモーションキャプチャ、衝突粒子の実験では、提案手法が最近の最先端技術よりも快適に優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:03:37 GMT)
Using Non-Linear Causal Models to Study Aerosol-Cloud Interactions in
the Southeast Pacific [22.7] エアロゾルは雲に入り、雲凝縮核(CCN)として働く
CCNの増加は平均雲滴径を減少させる。
滴の大きさが小さくなれば、より明るく、膨張し、より長く続く雲が、より多くの日光を反射するようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 13:00:45 GMT)
An $\ell^p$-based Kernel Conditional Independence Test [21.7] そこで本稿では, 最適分布の2つのカーネルベース代表者間の距離を$Lp$とする, 条件付き独立性のための計算効率の高い新しいテストを提案する。
我々は,新しい試験の性能が,高次元設定においても,統計的パワーとタイプI誤差の両方の観点から,最先端の手法よりも優れていることを示す一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:18:27 GMT)
Decentralized Feature-Distributed Optimization for Generalized Linear
Models [19.8] 一般化線形モデルに対する「オール・フォー・ワン」分散学習問題を考える。
各サンプルの特徴は、ネットワーク内の複数の協調エージェントに分割されるが、応答変数を観察するエージェントは1つだけである。
問題の等価なサドル点定式化にシャンブル-ポック原始-双対アルゴリズムを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:42:47 GMT)
Selective Sampling for Online Best-arm Identification [19.8] 潜在的なオプションのセットが与えられた場合、学習者は1-delta$以上の確率で計算することを目指している。
この研究の主な成果は、ラベル付きサンプルと停止時間の間のトレードオフを正確に特徴づけるものである。
我々のフレームワークは、以前の作業で改善されたバイナリ分類をキャプチャするのに十分な一般性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:02:08 GMT)
MMD Aggregated Two-Sample Test [19.7] 我々は,MMD(Maximum Mean Discrepancy)に基づく新しい非漸近的2サンプルテストを提案する。
異なるカーネル帯域幅でテストを集約することで構築される。
集約テストがソボレフ球に対して極小適応であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:47:49 GMT)
ODMTCNet: An Interpretable Multi-view Deep Neural Network Architecture
for Image Feature Representation [19.6] 本研究は,最適判別型多視点テンソルネットワーク(ODMTC)の解釈可能な多視点深層ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
この研究は、統計機械学習(Net)の原則とディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:35:32 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） (Thu, 28 Oct 2021 13:36:37 GMT)
RIM: Reliable Influence-based Active Learning on Graphs [19.2] 本稿では,ラベル付けコストの最小化に向けて,アクティブラーニング(AL)とメッセージパッシングを統合することを提案する。
まず、ALを強制するメッセージパッシングと社会的影響を関連づけることで、視点を開放する。
第2に、ラベルノイズをモデル化するための明示的な品質要素を含む影響モデルの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:26:18 GMT)
BERTian Poetics: Constrained Composition with Masked LMs [18.0] マスケッド言語モデルは、メトロポリス-ハスティングスサンプルラーを用いて生成できるエネルギーベースのシーケンスモデルとして解釈されている。
本稿では、制約された構成にどのように組み込むことができるかを示し、そのような使用法によって示唆される詩学を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:57:51 GMT)
OneFlow: Redesign the Distributed Deep Learning Framework from Scratch [17.8] OneFlowは、SBP(スプリット、ブロードキャスト、部分値)の抽象化とアクターモデルに基づく、新しい分散トレーニングフレームワークである。
SBPは既存のフレームワークよりも、データ並列処理やモデル並列処理のプログラミングがずっと簡単になります。
OneFlowは、最先端のフレームワーク上に構築された多くの有名なカスタマイズライブラリよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:32:14 GMT)
Generalized Depthwise-Separable Convolutions for Adversarially Robust
and Efficient Neural Networks [17.6] 一般化Depthwise-Separable(GDWS)畳み込みは、標準的な2D畳み込みの効率的で普遍的で訓練後の近似である。
GDWSは、その堅牢性を保ちながら、実際のハードウェア上での標準トレーニング済みネットワークのスループットを劇的に改善する。
本稿では,複雑性と誤差制約の下で最適GDWS畳み込みを構築するための正確なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:51:24 GMT)
Stochastic Mirror Descent: Convergence Analysis and Adaptive Variants
via the Mirror Stochastic Polyak Stepsize [17.0] 比較的滑らかで滑らかな凸最適化における鏡面降下(SMD)の収束について検討する。
滑らかな凸最適化のために、新しい適応的なステップサイズスキーム、ミラーポリアクステップサイズ(mSPS)を提案する。
mSPSは最近提案されたPolyak Stepize(SPS)を一般化し、現代の機械学習アプリケーションでは実用的かつ効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 19:49:40 GMT)
A Game-Theoretic Approach for Improving Generalization Ability of TSP
Solvers [17.0] トレーニング可能なEmphrとemphData Generatorの間に2つのプレイヤーゼロサムフレームワークを導入する。
本稿では,トラベリングセールスマン問題におけるタスクにおいて,最も一般化可能なパフォーマンスを実現するためのフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 13:35:22 GMT)
Effective Regularization Through Loss-Function Metalearning [16.9] TaylorGLOによって進化した損失関数は、プルからゼロエラーへのバランスを保ち、過度な適合を避けるためにそれから離れることが示される。
したがって、損失関数の進化は、ニューラルネットワークにおけるメタラーニングの、十分に確立された新しい側面と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:47:05 GMT)
A New Randomized Primal-Dual Algorithm for Convex Optimization with
Optimal Last Iterate Rates [16.5] 我々は,非滑らかな制約付き凸最適化問題のクラスを解くために,新しいランダム化ブロック座標原始双対アルゴリズムを開発した。
我々は,一般凸性と強い凸性という2つのケースにおいて,アルゴリズムが最適収束率を達成することを証明した。
その結果,提案手法は異なる実験における性能向上に寄与していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:32:18 GMT)
NxMTransformer: Semi-Structured Sparsification for Natural Language
Understanding via ADMM [16.5] 我々はNxMTransformerと呼ばれる新しい学習フレームワークを導入し、事前訓練された言語モデル上でNxM半構造化空間を誘導する。
我々は,制約付き最適化問題としてNxM空間を定式化し,下流タスクの最適化に Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) を用いることを提案する。
提案手法は,GLUEスコアの1.7ポイントの精度を現行の手法よりも高い精度で達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:43:06 GMT)
Hindsight Goal Ranking on Replay Buffer for Sparse Reward Environment [16.4] 本稿では,HGR(Hindsight Goal Ranking)と呼ばれるリプレイ体験の優先順位付け手法を提案する。
HGRは時間差(TD)の誤差が大きいエピソードに訪れた状態に対して高い確率で試料を採取した。
提案手法は,非政治モデル自由アクター批判アルゴリズムであるDeep Deterministic Policy Gradient (DDPG)と組み合わせることで,学習の高速化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:09:10 GMT)
A Scenario-Based Platform for Testing Autonomous Vehicle Behavior
Prediction Models in Simulation [15.3] 行動予測は、自動運転車のソフトウェアスタックにおいて最も困難なタスクの1つです。
本稿では,確率型プログラミング言語を用いた直感的なシナリオモデリングを支援するシミュレーションベースのテストプラットフォームを提案する。
対話型トラフィック参加者行動を含むテストシナリオをモデル化する25のSenseicプログラムのライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:30:49 GMT)
Wasserstein Distance Maximizing Intrinsic Control [15.0] 本稿では,報酬信号がない場合に有意義に機能するスキル条件付き政策を学習する問題に対処する。
このような目的は、多様性に基づく目的よりも、MDPのより多くの距離をカバーする政策につながることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:46:07 GMT)
Understanding How Encoder-Decoder Architectures Attend [14.6] 本研究では,エンコーダ・デコーダ・ネットワークがシーケンス・ツー・シーケンスの異なるタスクをどのように解決するかを検討する。
シーケンス上に隠された状態を時間的および入力駆動のコンポーネントに分解する方法を導入する。
その結果,注目型エンコーダデコーダネットワークの内部動作に関する新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:11:27 GMT)
Bridge the Gap Between CV and NLP! A Gradient-based Textual Adversarial
Attack Framework [14.0] 勾配に基づく敵攻撃法はコンピュータビジョンの分野でよく研究されている。
テキストの離散的な性質のため、自然言語処理に直接適用するのは現実的ではない。
そこで本研究では,既存の勾配法を適応してテキスト逆数サンプルを作成するための一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:31:51 GMT)
On Provable Benefits of Depth in Training Graph Convolutional Networks [13.7] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、レイヤーの数が増えるにつれて性能低下に悩まされることが知られている。
オーバー・スムーシングの理論的理解とGCNの実用能力の間には相違点があることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:50:47 GMT)
Deformable Registration of Brain MR Images via a Hybrid Loss [13.3] T1重み付きMR画像の変形可能な登録モデルについて,ハイブリッド損失により複数の画像特性を考慮し学習する。
提案手法は,OASISデータセットを高精度に登録し,変形の滑らかさを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:22:39 GMT)
Explicitly Modeling the Discriminability for Instance-Aware Visual
Object Tracking [13.3] 特徴表現の識別性を明らかにするための新しいインスタンス・アウェア・トラッカー (IAT) を提案する。
提案するIATには,ビデオレベルとオブジェクトレベルを含む2つのバリエーションを実装している。
どちらのバージョンも30FPSで動作しながら最先端のメソッドに対して主要な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:24:01 GMT)
Tractability from overparametrization: The example of the negative
perceptron [13.3] 我々は線形プログラミングアルゴリズムを解析し、対応するしきい値である$delta_textlin(kappa)$を特徴付ける。
閾値$delta_textlin(kappa)$間のギャップを観察し、他のアルゴリズムの振る舞いに関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:00:13 GMT)
How to boost autoencoders? [13.2] 本稿では,オートエンコーダの高速化に関わる課題について論じ,それを克服するためのフレームワークを提案する。
高速化されたアンサンブルの有用性は、オートエンコーダを広く採用している2つのアプリケーション(異常検出とクラスタリング)で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:21:25 GMT)
Extracting Clinician's Goals by What-if Interpretable Modeling [13.2] 患者の治療における臨床医の報酬の回復に焦点をあてる。
今後の成果に基づいて,臨床医の行動を説明するために,「何」推論を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:41:06 GMT)
Sliding Sequential CVAE with Time Variant Socially-aware Rethinking for
Trajectory Prediction [13.1] 歩行者の軌道予測は、ビデオ監視、社会ロボットナビゲーション、自動運転など、多くのアプリケーションにおいて重要な技術である。
本研究は,CVAEモジュールと社会的に認識された回帰モジュールからなるCSRと呼ばれる新しい軌道予測手法を提案する。
実験の結果,提案手法はスタンフォード・ドローン・データセットの最先端手法よりも改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:56:21 GMT)
Ground-state cooling of multiple near-degenerate mechanical modes [11.9] 本稿では, 任意の数の近縮退するメカニカルモードの同時冷却を実現するための, 汎用的かつ実験的に実現可能なアプローチを提案する。
複数の光モードを使用して、冷却経路の完全な破壊的干渉を防止する異なる散逸チャネルを提供する。
現実的なマルチモードオプティメカルシステムでは、光学ドライブを順次導入することにより、全てのメカニカルモードの基底状態冷却が実演される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:16:34 GMT)
FAST: DNN Training Under Variable Precision Block Floating Point with
Stochastic Rounding [11.8] ブロック浮動小数点(BFP)はディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングの量子化を効率的にサポートする。
重み,アクティベーション,勾配をBFPで表すDNNのためのFast First, Accurate Second Training (FAST)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:24:33 GMT)
SIM-ECG: A Signal Importance Mask-driven ECGClassification System [11.0] 心臓病は1番のキラーであり、心電図は早期診断と致命的な結果の予防に役立つ。
現在のシステムは、熟練したECGリーダーほど正確ではなく、診断を提供するブラックボックスアプローチは、医療従事者による信頼の欠如をもたらす。
本稿では,フィードバックを継続的に受け取り,精度を向上し,その結果の診断を除外する,信号重要マスクフィードバックに基づく機械学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:27:37 GMT)
Click-Based Student Performance Prediction: A Clustering Guided
Meta-Learning Approach [11.0] クリックストリーム行動からオンライン授業における学生の知識獲得を予測する問題について検討する。
ビデオ内のクイズ性能を予測する手法は,開発する3つの重要なアイデアに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:03:29 GMT)
Magnetic suppression of non-Hermitian skin effects [10.9] 力学的に多くのバルク状態が系の境界に向かって集約されるスキン効果は、非エルミート量子系において最も重要かつ区別される現象の1つである。
この効果の新たな側面として、トポロジカルな起源にも拘わらず、磁場を印加することで、その効果を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:44:15 GMT)
Quantum conditional entropy from information-theoretic principles [10.7] 任意の量子条件エントロピーは、ある絡み合った状態では負でなければならず、dxdの最大絡み合った状態では-log(d) で同じでなければならないことを示す。
また、分離可能な状態における条件付きエントロピーの非負性も証明し、量子的条件付きエントロピーの双対に対する一般的な定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:44:54 GMT)
RadBERT-CL: Factually-Aware Contrastive Learning For Radiology Report
Classification [10.6] RadBERT-CLは,自己監督型コントラスト損失を通じて,現実的かつ重要な情報をBlueBertに融合する。
MIMIC-CXRを用いた実験により,マルチクラス・マルチラベルレポート分類のための微調整におけるRadBERT-CLの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:31:04 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） (Thu, 28 Oct 2021 02:06:13 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） (Thu, 28 Oct 2021 05:04:54 GMT)
Lightweight Mobile Automated Assistant-to-physician for Global
Lower-resource Areas [10.0] 我々は、低リソース地域の医療提供者を支援する人工知能アシスタントを設計し、人口統計と医療サイン/症状データを文書化しました。
このアプリケーションは患者から基本情報を収集し、プライマリ・ケア・プロバイダーに診断と処方薬の提案を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:02:16 GMT)
Towards Model Agnostic Federated Learning Using Knowledge Distillation [9.9] 本研究では,モデル非依存通信プロトコルの理論的研究を開始する。
我々は,2つのエージェントが異なるカーネルを用いてカーネルレグレッションを実行しようとする設定に焦点を当てる。
我々の研究は驚くべき結果をもたらします -- 交互知識蒸留(AKD)を用いる最も自然なアルゴリズムは、過度に強い正則化を課します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:27:51 GMT)
Pipeline Parallelism for Inference on Heterogeneous Edge Computing [9.7] コンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)におけるタスクの最先端結果を実現するモデルサイズが大きいディープニューラルネットワーク
これらの大規模モデルは、リソース制約のあるエッジデバイスには計算集約的すぎるか、メモリ集約的すぎる。
パイプライン並列性を使用して推論を高速化し、単一エッジデバイスに適合しない大規模なモデルの実行を可能にするエッジシステム用の分散フレームワークであるEdgePipeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:20:51 GMT)
Aggregation as Unsupervised Learning and its Evaluation [9.1] 本稿では,他のアグリゲーションアプローチに対して提案手法を評価可能な経験的評価フレームワークを提案する。
UCI機械学習レポジトリからの回帰データセットを使用し、アグリゲーションのためのデータに依存しない、教師なしのアプローチをベンチマークする。
ベンチマークの結果,本手法は他のデータに依存しない,教師なしのアグリゲーション手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:10:30 GMT)
The magnitude vector of images [8.4] 本研究では,各画像が独自の距離空間を形成することにより,個々の画像における大きさ特性について検討する。
画像のエッジ検出には, 異常検出の既知の特性が関係していることが示され, 理論的正当性を裏付ける。
我々は,敵の攻撃から防御するために,新しい大きさの層を用いて,その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:05:08 GMT)
VigDet: Knowledge Informed Neural Temporal Point Process for
Coordination Detection on Social Media [8.2] ソーシャルメディア上の調整されたアカウントは 偽情報キャンペーンによって 世論に影響を与え 社会的成果を操るために使われます
本稿では、時間的論理や事前定義されたフィルタリング関数といった事前知識を用いて、ニューラル時間的点過程を組み込んだ協調検出フレームワークを提案する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から, 教師なしと半教師なしの両方の設定におけるSOTAモデルと比較して, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:19:14 GMT)
MEGAN: Memory Enhanced Graph Attention Network for Space-Time Video
Super-Resolution [8.1] 時空ビデオスーパー解像度(STVSR)は、対応する低フレームレートの低解像度ビデオシーケンスから高解像度ビデオシーケンスを構築することを目的としている。
近年の時空超解像における時空間情報の考察の成功に触発されて,本研究の主な目的は空間的・時空間的相関を十分に考慮することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:37:07 GMT)
LF-YOLO: A Lighter and Faster YOLO for Weld Defect Detection of X-ray
Image [8.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく溶接欠陥検出手法,すなわちLighter and Faster YOLO(LF-YOLO)を提案する。
検出ネットワークの性能向上のために,効率的な特徴抽出(EFE)モジュールを提案する。
その結果, 溶接欠陥ネットワークは性能と消費のバランスが良好であり, 61.5 FPSの92.9 mAP50に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:19:32 GMT)
Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel
Training [7.8] Colossal-AIは並列化の異なるパラダイムをシームレスに統合するために設計された並列訓練システムである。
Colossal-AIは、AIコミュニティが分散モデルを書くのをサポートすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:45:55 GMT)
On the Use of CSI for the Generation of RF Fingerprints and Secret Keys [7.4] 本稿では,物理層セキュリティ(PLS)のための認証および秘密鍵蒸留にチャネル状態情報を使用するための体系的アプローチを提案する。
一般的な機械学習(ML)手法と信号処理に基づくアプローチを用いて、大規模流行を解消し、小規模流行からユニークさの源として利用し、共有エントロピー秘密鍵生成(SKG)の源として扱う。
シミュレーションの結果,チャネル状態情報(CSI)ベクトルの抽出部は統計的に独立であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:03:17 GMT)
Preventing posterior collapse in variational autoencoders for text
generation via decoder regularization [7.3] 本研究では, 後方崩壊を防止するために, フラタナルドロップアウトに基づく新たな正規化手法を提案する。
いくつかのメトリクスを使ってアプローチを評価し、テストされたすべての構成の改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:32:27 GMT)
\'UFAL at MultiLexNorm 2021: Improving Multilingual Lexical
Normalization by Fine-tuning ByT5 [7.0] We present the winning entry to the Multilingual Lexical Normalization (MultiNorm) shared task at W-NUT 2021 (van der Goot et al., 2021a)
我々は、事前学習されたバイトレベルの言語モデルByT5(Xue et al., 2021a)に基づいて、合成データに基づいて事前学習を行い、その後、真正正規化データに基づいて微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:06:42 GMT)
3D Object Tracking with Transformer [6.8] 特徴融合は、対象のオブジェクト情報を含めることで、類似性コンピューティングをより効率的にする。
既存のLiDARベースのアプローチのほとんどは、抽出されたポイントクラウド機能を直接使用して類似性を計算している。
本稿では,トランスアーキテクチャに基づく機能融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 07:03:19 GMT)
Using Time-Series Privileged Information for Provably Efficient Learning
of Prediction Models [6.7] 本研究では,学習中に特権情報を利用する教師付きモデルを用いて,今後の成果を予測する。
特権情報は、予測の基準時間と将来の結果の間に観察される時系列のサンプルを含む。
我々のアプローチは、特にデータが不足している場合に、古典的な学習よりも好まれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:07:29 GMT)
Class-wise Thresholding for Detecting Out-of-Distribution Data [6.5] 我々は,深層ニューラルネットワークを用いたOoD(Out-of-Distribution)入力データ検出の問題を考える。
既存のほとんどのOoD検出アルゴリズムに適用可能なクラスワイドしきい値決定方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:54:48 GMT)
RGP: Neural Network Pruning through Its Regular Graph Structure [6.1] 本稿では,ニューラルネットワークのグラフ構造について検討し,レギュラーグラフベースプルーニング(RGP)を提案し,ワンショットニューラルネットワークプルーニングを行う。
実験の結果,グラフの平均最短経路長は,対応するニューラルネットワークの分類精度と負の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:08:32 GMT)
Sobolev-type embeddings for neural network approximation spaces [5.9] 近似可能な速度に応じて関数を分類するニューラルネットワーク近似空間を考察する。
p$の異なる値に対して、これらの空間間の埋め込み定理を証明する。
古典函数空間の場合と同様、可積分性を高めるために「滑らかさ」(すなわち近似率)を交換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:11:38 GMT)
Anderson acceleration of coordinate descent [5.8] 複数の機械学習問題において、座標降下はフルグレードの手法よりも性能が大幅に向上する。
本稿では,外挿による座標降下の高速化版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:17:24 GMT)
Learning to Control using Image Feedback [5.6] 画像の形でフィードバックを生成するシステムに対する制御ポリシーを設計するための2つのニューラルネットワーク(NN)ベースのフィードバック制御フレームワークを提案する。
特に,DQN(Deep $Q$-network)に基づく学習制御戦略を開発し,スナップショット画像から一連の制御入力を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:52:18 GMT)
Cooperative Deep $Q$-learning Framework for Environments Providing Image
Feedback [5.6] 本稿では, 深層強化学習, サンプル非効率性, 遅い学習の2つの課題を, NN駆動学習の2つのアプローチで解決する。
特に、時間差(TD)誤差駆動学習手法を開発し、TD誤差の線形変換のセットを導入し、ディープNNの各層のパラメータを直接更新する。
提案手法は学習と収束を高速化し,バッファサイズの削減を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:12:41 GMT)
Subpixel object segmentation using wavelets and multi resolution
analysis [5.0] 本稿では,2次元単純連結領域の境界を高速に予測するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
境界は、ウェーブレットといわゆるピラミッドアルゴリズムを用いて(部分的に)滑らかな閉曲線としてモデル化される。
我々のモデルは、DiceスコアとHausdorff距離の点で同様の性能を維持しながら、U-Netと比較して最大5倍高速な推論速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:43:21 GMT)
Physics-Driven Learning of Wasserstein GAN for Density Reconstruction in
Dynamic Tomography [5.0] 本研究では, ノイズ密度再構成において, 深層ニューラルネットワークが人工物除去を行う能力を示す。
We use a Wasserstein generative adversarial network (WGAN) ここでは、ジェネレータが従来の再構成アルゴリズムから得られた密度のアーチファクトを除去するデノイザとして機能する。
予備的な数値計算により,我々のフレームワークで訓練したモデルでは,密度時系列データにおいて未知のノイズのかなりの部分を取り除くことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:23:06 GMT)
Leveraging Recursive Gumbel-Max Trick for Approximate Inference in
Combinatorial Spaces [4.8] 構造化潜在変数は、深層学習モデルに意味のある事前知識を組み込むことができる。
標準的な学習手法は、潜伏変数をアルゴリズム出力として定義し、訓練に微分可能な代理語を使用することである。
我々は、Gumbel-Maxトリックを拡張して、構造化領域上の分布を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:46:10 GMT)
Privacy Aware Person Detection in Surveillance Data [4.7] 群衆管理は、オペレーターまたはオブジェクト検出モデルによる監視ビデオの検査に依存する。
カメラから遠隔インフラに映像を転送すれば、プライバシー侵害となる追加情報を抽出する扉が開くかもしれない。
本稿では,人検出に必要な情報のみを保持するために,映像フレームを変換する軽量なオファスケータを得るために,対人訓練を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:49:21 GMT)
Credit Assignment Through Broadcasting a Global Error Vector [4.7] バックプロパゲーション(BP)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングするために、詳細なユニット固有のフィードバックを使用する。
そこで本研究では,局所的な重み更新と合わせて,グローバルな放送学習信号がDNNのトレーニングを可能にする範囲について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:31:37 GMT)
Real-time multiview data fusion for object tracking with RGBD sensors [4.7] 本稿では,赤緑色深度カメラ(RGBD)のマルチビュー設定により,移動体を正確に追跡する新しい手法を提案する。
まず,装着時に深度センサに発生する変化を除去する補正法を提案する。
次に,未知の車両動作を補正するセンサワイズフィルタリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:24:49 GMT)
Normality-Calibrated Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection on
Data Contamination [4.5] 正規度校正オートエンコーダ(NCAE)は、汚染されたデータセットの異常検出性能を高めることができる。
NCAEは、エントロピーの低い潜在空間から高信頼な正規サンプルを逆向きに生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:23:01 GMT)
FocusFace: Multi-task Contrastive Learning for Masked Face Recognition [4.4] SARS-CoV-2は科学界に直接的かつ間接的な課題を提示した。
顔認識手法は、マスクやマスクされていない個人に類似した精度で身元確認を行うのに苦労する。
本研究では,マルチタスクアーキテクチャであるFocusFaceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:17:12 GMT)
Characterizing and Taming Resolution in Convolutional Neural Networks [4.4] 画像解像度は、コンピュータビジョンモデル推論の精度、計算量、記憶量、帯域幅コストに大きな影響を及ぼす。
本稿では,画像解像度,画質,畳み込みニューラルネットワーク演算子のシステマティックかつ自動チューニングによる精度と効率のトレードオフについて検討する。
そこで本稿では,静的に解像度を選択する必要をなくす動的解決機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:08:23 GMT)
Scalable Uni-directional Pareto Optimality for Multi-Task Learning with
Constraints [4.4] 制約下での最適化を含む多目的(MOO)問題に対するスケーラブルなMOOソルバを提案する。
この重要な応用は、ニューラル分類タスクの高次元ランタイムを推定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 21:35:59 GMT)
Semi-Siamese Bi-encoder Neural Ranking Model Using Lightweight
Fine-Tuning [4.4] BERTベースのバイエンコーダの性能向上のための2つの手法を示す。
最初のアプローチは、完全な微調整のステップを軽量な微調整に置き換えることだ。
第2のアプローチは、クエリとドキュメントを限定的な差分で処理するセミ・シームズモデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:26:46 GMT)
Hate Speech Classifiers Learn Human-Like Social Stereotypes [4.1] 社会的ステレオタイプは、異なるグループについての個人の判断に悪影響を及ぼす。
社会的ステレオタイプは、人々が少数民族社会グループに向けられた言語をどのように理解するかにおいて重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:35:41 GMT)
An Analysis of Programming Course Evaluations Before and After the
Introduction of an Autograder [4.0] 本稿では,最近自己評価を導入した基礎的コンピュータ科学コースの標準化された大学評価アンケートに対する回答について検討する。
我々は,教師と生徒の交流の改善,コースの質の向上,学習の成功の向上,時間の短縮,難易度の向上など,データに大きな変化をもたらした可能性について仮説を立てた。
オートグレーダ技術は、プログラミングコースにおける生徒の満足度を向上させるための教育方法として検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:09:44 GMT)
GPU based GMM segmentation of kinect data [4.0] 本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を用いたRGBDデータの背景/地上分割のための新しい手法を提案する。
まず背景画像から色と深度を別々に抽出することから始める。
両方のストリームから生じる前景は、より正確な検出のために融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:05:04 GMT)
Towards Large-Scale Rendering of Simulated Crops for Synthetic Ground
Truth Generation on Modular Supercomputers [3.9] コンピュータビジョン問題は、カメラ画像から情報のセマンティック抽出を扱う。
深層ニューラルネットワークは、トレーニング例から必要なモデルを抽出するのに役立つ。
私たちはUnreal Engineを使って、大きくて複雑な仮想シーンをレンダリングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:32:38 GMT)
Optimal state for a Tavis-Cummings quantum battery via the Bethe ansatz
method [3.8] 我々は、T-C量子電池の蓄積エネルギーと平均充電電力が、数状態における光電場初期状態の確率分布と密接に関連していることを発見した。
我々は、T-C量子電池の最大蓄積エネルギーと最大平均充電電力が、初期平均光子数に比例していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:24:46 GMT)
Ax-BxP: Approximate Blocked Computation for Precision-Reconfigurable
Deep Neural Network Acceleration [3.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)の計算とストレージ要件を最適化する一般的な手法として、精度スケーリングが登場した。
超低精度(sub-8ビット)DNNの作成への取り組みは、与えられたネットワークレベルの精度を達成するために必要な最小精度がネットワーク間で大きく異なることを示唆している。
ビットシリアルハードウェアのような以前の提案は高いオーバーヘッドを発生させ、より精度の低い利点を著しく減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 21:14:15 GMT)
A recursive robust filtering approach for 3D registration [3.5] 提案手法は, 既往のソリューションではまだ発生していない4つの利点を有する。
固有ノイズ汚染センサデータを扱うことができる。
ノイズのある特徴ローカライゼーションによる不確実性に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 07:50:02 GMT)
Trading via Selective Classification [3.5] 貿易戦略設計における二分法と三分法の選択的分類の適用について検討する。
第三級分類では、価格が上昇または下降するクラスに加えて、どちらの方向にも比較的小さな価格移動に対応する第三級を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 06:38:05 GMT)
Deeptime: a Python library for machine learning dynamical models from
time series data [3.3] Deeptimeは、時系列データに基づいて動的モデルを推定する様々なツールを提供する汎用Pythonライブラリである。
本稿では,ディープタイムソフトウェアの主な特徴と構造を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:53:03 GMT)
Learning Aggregations of Binary Activated Neural Networks with
Probabilities over Representations [3.3] 本研究では,確率論的ニューラルネットワークの予測器としての期待値について検討し,実数値重みによる正規分布を持つ二元活性化ニューラルネットワークの集約に着目した。
我々は、動的プログラミングアプローチのおかげで、深いが狭いニューラルネットワークに対して、正確な計算が引き続き実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:11:07 GMT)
A Sequence to Sequence Model for Extracting Multiple Product Name
Entities from Dialog [2.9] Amazon Alexaのような既存の音声注文システムは、単一の製品名エンティティのみをキャプチャできる。
本稿では,最大10項目を発話で認識するエンティティトランスフォーマー(ET)ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:54:02 GMT)
Generalizability of density functionals learned from differentiable
programming on weakly correlated spin-polarized systems [2.9] Kohn-Sham regularizer (KSR) は物理インフォームド交換相関関数を最適化する機械学習手法である。
我々は、原子系のトレーニングと平衡における分子の試験により、KSRの一般化可能性を評価する。
我々の非局所関数は、テストシステムの基底状態エネルギーを平均絶対誤差2.7ミリ-ハーツリーで予測することで、既存の機械学習機能より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:03:04 GMT)
Pruning Attention Heads of Transformer Models Using A* Search: A Novel
Approach to Compress Big NLP Architectures [2.9] 冗長なアテンションヘッドを排除してトランスモデルを圧縮するための新しいプルーニングアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,BERT変圧器モデルにおける注目ヘッドの最大40%を精度を損なうことなく除去できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:39:11 GMT)
Improving Causal Effect Estimation of Weighted RegressionBased Estimator
using Neural Networks [2.8] 観測データから因果効果を推定すると、自律システムにおいてどの要因が重要であるかがわかる。
サンプルの非線形および有限性の場合の解の質を改善するニューラルネットワークに基づく推定器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:52:33 GMT)
Geometry matters: Exploring language examples at the decision boundary [2.7] BERT、CNN、fasttextは、高い難易度例において単語置換の影響を受けやすい。
YelpReviewPolarityでは、レジリエンスと摂動の相関係数-0.4と難易度との相関係数を観測する。
我々のアプローチは単純でアーキテクチャに依存しないものであり、テキスト分類モデルの華やかさの研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:10:42 GMT)
An Operator Theoretic Perspective on Pruning Deep Neural Networks [2.6] 我々は、動的システム理論の最近の進歩を利用して、理論上動機付けられたプルーニングアルゴリズムの新しいクラスを定義する。
これらのアルゴリズムは、等級や勾配に基づくプルーニングと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:33:50 GMT)
ARIANN: Low-Interaction Privacy-Preserving Deep Learning via Function
Secret Sharing [2.6] AriaNNは、機密データに対するプライベートニューラルネットワークトレーニングと推論のための、低インタラクションのプライバシ保護フレームワークである。
我々は、ReLU、MaxPool、BatchNormといったニューラルネットワークの構築ブロックのためのプリミティブを設計する。
n-party private federated learning をサポートするための拡張として,当社のフレームワークを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:09:16 GMT)
MOOMIN: Deep Molecular Omics Network for Anti-Cancer Drug Combination
Therapy [2.4] 本稿では,がん治療における薬物併用の相乗効果を予測できるマルチモーダルグラフニューラルネットワークを提案する。
本モデルでは,薬物とタンパク質の相互作用ネットワークとメタデータに基づいて,薬物のコンテキストを複数スケールで表現する。
このモデルが癌細胞株の組織を広範囲にわたって高い品質で予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 13:10:25 GMT)
A Novel Sample-efficient Deep Reinforcement Learning with Episodic
Policy Transfer for PID-Based Control in Cardiac Catheterization Robots [2.4] このモデルは、血管内カテーテル用に設計されたロボットシステムの軸方向運動制御のために検証された。
従来の10試行法と比較すると,0.003mmの誤差で利得を調整できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:18:01 GMT)
Conditional Inference and Activation of Knowledge Entities in ACT-R [2.2] アクティベーションに基づく条件推論は、人間の推論を形式化する認知アーキテクチャであるACT-Rに条件推論を適用する。
このアプローチは、人間の推論のいくつかの側面を、集中、忘れ、記憶といったエキスパートシステムに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:33:19 GMT)
Self-Supervised Representation Learning on Neural Network Weights for
Model Characteristic Prediction [2.0] 自己監視学習(SSL)は有用かつ情報保存的な表現を学ぶことが示されている。
ニューラルネットワーク(NN)の人口重みのニューラルネットワーク表現をSSLで学習することを提案する。
実験により,本領域における自己教師型表現学習は,様々なNNモデル特性を回復できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:48:15 GMT)
Exploration of Algorithmic Trading Strategies for the Bitcoin Market [1.9] この取り組みは、Bitcoin市場にアルゴリズムによるトレーディングのアプローチをもたらし、その価格の変動を日々利用している。
我々は,2021年第1四半期を通じて収集された全く見えないデータに基づいて,実世界のトレーディング戦略を用いてモデルを実証的に評価した。
モデルの平均利益は86%で、従来の買い取り戦略と一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:13:34 GMT)
Confounds and Overestimations in Fake Review Detection: Experimentally
Controlling for Product-Ownership and Data-Origin [1.7] 2つのコンファウンドは、データオリジン(データセットは複数のソースで構成されている)と製品オーナーシップ(レビューされた製品を所有しているか、所有していない個人によって書かれたレビュー)である。
データオリジン、製品オーナシップ、レビューポラリティ、妥当性を操作し、改善された学習分析により、レビューの妥当性(60.26 - 69.87%)は幾らか検出可能であるが、レビューは製品オーナーシップ(66.19 - 74.17%)またはデータオリジン(84.44 - 86.94%)で分類し易いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:04:03 GMT)
Accelerate 3D Object Processing via Spectral Layout [1.5] 本稿では,3次元オブジェクトに重要な情報を2次元空間に包含する手法を提案する。
提案手法は3Dオブジェクトに対して高品質な2D表現を実現し,3Dオブジェクトの処理に2Dベースの手法を用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:10:09 GMT)
Separation of gates in quantum parallel programming [1.5] Yingは2つ以上の小容量の量子コンピュータを用いて、量子並列プログラミングによりより大きな容量の量子コンピューティングシステムを作成することを考案した。
主な障害は、回路全体の量子ゲートを分離し、局所ゲートのテンソル積を生成することである。
理論的には、有限次元あるいは無限次元の系における多部量子ゲートの(十分かつ必要な)分離性条件を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:11:41 GMT)
Quality, Speed, and Scale: three key attributes to measure the
performance of near-term quantum computers [1.4] 量子コンピューティングのパフォーマンスには,品質,速度,スケールの3つの重要な属性を識別する。
本稿では,量子ボリューム実験の更新を用いて,速度ベンチマークを提案する。
我々は、CLOPSの測定手順を規定し、それをIBM Quantumシステムの性能評価に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:52:43 GMT)
Wide-band butterfly network: stable and efficient inversion via
multi-frequency neural networks [1.3] 広帯域散乱データから逆散乱マップを近似するために,広帯域蝶ネットワーク(WideBNet)と呼ばれるエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを導入する。
このアーキテクチャでは、バタフライの分解のような計算調和解析や、クーリー・テューキーFFTアルゴリズムのような伝統的なマルチスケール手法のツールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:07:09 GMT)
Empirical Analysis of Korean Public AI Hub Parallel Corpora and in-depth
Analysis using LIWC [1.3] 機械翻訳(MT)システムは、ソースコードを対象言語に翻訳することを目的としている。
ニューラルマシン翻訳(NMT)を中心にしたMTシステムに関する最近の研究
NMTの性能に大きな影響を及ぼす要因の1つは、高品質な並列コーパスが利用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:15:54 GMT)
Optical dynamic nuclear polarization of $^{13}$C spins in diamond at a
low field with multi-tone microwave irradiation [1.0] 14$N超微細分裂に対応するトリプルト構造は、13$C偏光スペクトルにおいて明らかに観察された。
3重項のピークと一致する3つのマイクロ波周波数を同時に照射することにより、13ドルCのバルク偏光率0.113%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:14:34 GMT)
Guided Evolution for Neural Architecture Search [1.0] 進化的ニューラルネットワーク探索(NAS)のための新しい手法を提案する。
G-EAの背後にある理論的根拠は、各世代における複数のアーキテクチャの生成と評価によって、検索空間を探索することである。
G-EAは、親突然変異による探索を強制しながら、子孫世代による最も優れたネットワークの活用を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:43:20 GMT)
Automated Translation of Rebar Information from GPR Data into As-Built
BIM: A Deep Learning-based Approach [0.9] 地中貫入レーダ(GPR)は、表面要素とリバーを備えたBIMを開発するための潜在的なソリューションを提供する。
我々は,より高速なR-CNNに基づいて,GPRデータとビルディング情報モデリングをリンクする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 21:54:48 GMT)
SIMCNN -- Exploiting Computational Similarity to Accelerate CNN Training
in Hardware [0.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、訓練に重きを置く計算である。
ハードウェアアクセラレーターにおけるCNNトレーニングにおける計算の類似性を生かした局所性感度ハッシュ(LSH)に基づく新しい手法を提案する。
SIMCNNは、ハードウェアにおけるCNNトレーニングの加速に計算的類似性を利用する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 06:08:43 GMT)
A GIS Data Realistic Road Generation Approach for Traffic Simulation [0.7] 道路網は、GISデータベース内の属性を持つポリラインの形で存在する。
本稿では,生GISデータをリアルタイム道路交通シミュレーションのための実運用モデルに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:50:10 GMT)
Exact nuclear norm, completion and decomposition for random overcomplete
tensors via degree-4 SOS [0.7] 次数4$SOSにインスパイアされた単純な半定値プログラムは、ランダムな非対称成分を持つテンソル上のテンソル核ノルム、テンソル分解、テンソル完備化問題を正確に解くことができることを示す。
これらの半定値プログラムは、$(ntimes ntimes n)$-tensor $mathcalT$と$mleq n3/2/polylog(n)$ランダム非対称成分の核ノルムと成分を正確に見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:59:19 GMT)
Clustering of steady-state correlations in open systems with long-range
interactions [0.7] 2つのリーブ・ロビンソン境界を証明し、開量子系の動力則として崩壊する長距離相互作用を制約する。
我々の研究は、幅広い実験プラットフォームに対する定常的絡み合い構造を制約するための最初のステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Authentication Attacks on Projection-based Cancelable Biometric Schemes [0.6] Cancelable Biometric schemesは、パスワード、ストアドシークレット、ソルトといったユーザ固有のトークンとバイオメトリックデータを組み合わせることで、安全なバイオメトリックテンプレートを生成することを目的としている。
キャンセル可能なバイオメトリックスキームのセキュリティ要件は、比較の精度を損なうことなく、テンプレートの不可逆性、非リンク性、無効性に関するものである。
本稿では、整数線形計画法(ILP)と2次制約付き二次計画法(QCQP)の助けを借りて、従来のキャンセル可能なスキームに対してこれらの攻撃を形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:39:35 GMT)
Witnessing latent time correlations with a single quantum particle [0.6] 一つの量子粒子が、異なる時点におけるチャネルの複数の使用間の相関を感知できることが示される。
時間相関は、代替因数順序のコヒーレントな重ね合わせにおける量子チャネルの適用をシミュレートするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:01:54 GMT)
CLLD: Contrastive Learning with Label Distance for Text Classificatioin [0.6] コントラストクラスを学習するためのCLLD(Contrastive Learning with Label Distance)を提案する。
CLLDは、ラベルの割り当てに繋がる微妙な違いの中で、柔軟性を保証する。
実験の結果,学習したラベル距離は,クラス間の対立性を緩和することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:42:01 GMT)
Cognitive network science quantifies feelings expressed in suicide
letters and Reddit mental health communities [0.5] 本研究は認知ネットワーク科学を応用し,自殺ノートやメンタルヘルスポストなどの臨床物語において,個人が感情をどう報告するかを再構築する。
r/不安、r/抑うつ、r/統合失調症、r/do-it-your-own(r/DIY)フォーラムから、142件の自殺メモと77,000件のReddit投稿を5つの認知ネットワークに変換する。
すべての臨床的Redditボードに悲しみの強い感情があり、恐怖のr/depressionに加えられ、喜び/期待に置き換えられました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:26:50 GMT)
Deep Learning Analysis of Cardiac MRI in Legacy Datasets: Multi-Ethnic
Study of Atherosclerosis [0.5] 多発性動脈硬化症 (MESA) は, 血管内MRIを5000名以上の被験者に取り入れた最初の大規模コホート研究であり, 20年以上にわたる追跡データも豊富である。
本稿では,MESA の旧来の心臓MRIデータに応用した深層学習手法を用いた自動アトラス構築パイプラインについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:18:21 GMT)
Extracting Daily Dosage from Medication Instructions in EHRs: An
Automated Approach and Lessons Learned [0.4] 離散値としての日用量は通常提供されず、自由テキスト命令から導出する必要がある(Sig)。
本稿では,深層学習に基づく名前付きエンティティ抽出器と辞書辞書と正規表現を組み合わせることで,すべての医薬品の日量を自動的に算出する手法を提案する。
また、専門家が作成したデータセットを分析し、Sigsに含まれる複雑な情報を理解する上での課題について議論し、汎用的な日量計算タスクにおける今後の作業の指針を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 19:58:21 GMT)
Position-dependent mass Dirac equation and local Fermi velocity [0.4] 実効質量$M$の背景に, (1+1)-次元ディラック方程式を研究するための新しい手法を提案する。
結合方程式の構造を探索し、$M$の興味深い制約に到達して、$v_f$の逆正方形となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 07:27:44 GMT)
Influence of Cooling on Quantum Network Deployment [0.4] ネットワーク冷却配置のための線形プログラミングアルゴリズムを提案し,検証した。
冷却された検出器の同時配置は、冷却コストが複数のリンクの機器コストを超える場合でもコスト効率の良いソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:26:42 GMT)
Meta Guided Metric Learner for Overcoming Class Confusion in Few-Shot
Road Object Detection [0.4] Few-Shot Object Detection技術は、既存のベースオブジェクトクラスからの知識を拡張して、新しいロードオブジェクトを学習する。
FSODにおけるクラス混乱を克服する新しいメタガイドメトリック(MGML)を提案する。
本手法は,インド・ドライビング・ラーナー・データセット上でのFSOD(State-of-the-Art)アプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:51:08 GMT)
Quantum algorithm for calculation of transition amplitudes in hybrid
tensor networks [0.3] そこで本研究では,非エルミート演算子を指数関数的に増加しないハイブリッドテンソルネットワーク計算法を提案する。
この手法はハイブリッドテンソルネットワークアプローチの適用性を著しく拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:45:13 GMT)
D2RLIR : an improved and diversified ranking function in interactive
recommendation systems based on deep reinforcement learning [0.3] 本稿では,アクタ・クリティカルアーキテクチャを用いた深層強化学習に基づく推薦システムを提案する。
提案モデルでは,ユーザの嗜好に基づいて,多様かつ関連性の高いレコメンデーションリストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 13:11:29 GMT)
Multi-stage Clarification in Conversational AI: The case of
Question-Answering Dialogue Systems [0.3] 対話型質問応答や会話型検索など,様々な情報検索タスクにおいて,明確化の解決が重要な役割を担っている。
そこで本稿では,質問応答対話システムのコンテキストにおいて,質問の明確化とクエリ選択を促すための多段階的明確化機構を提案する。
提案手法は,ユーザエクスペリエンス全体の改善と,競合するベースラインを2つのデータセットで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:45:44 GMT)
Field moment expansion method for interacting Bosonic systems [0.2] 平均場理論で近似された量子系をシミュレートする数値計算法を提案する。
これをフィールドモーメント展開法と呼ぶ。
我々は、多くのよく研究された量子テスト問題を用いて、場のモーメント展開の精度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 20:12:08 GMT)
New SAR target recognition based on YOLO and very deep multi-canonical
correlation analysis [0.2] 本稿では,異なるCNN層から有効な特徴を適応的に融合させることにより,SAR画像ターゲット分類のためのロバストな特徴抽出手法を提案する。
MSTARデータセットの実験により,提案手法が最先端手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:10:26 GMT)
What makes us curious? analysis of a corpus of open-domain questions [0.1] 2017年、ブリストルの「We the Curious」科学センターはブリストル人の好奇心を捉えるプロジェクトを開始した。
このプロジェクトは様々なトピックについて10,000以上の質問を集めた。
我々は、さまざまな処理タスクを実行するために使用できる人工知能ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 19:37:43 GMT)
Labeled sample compression schemes for complexes of oriented matroids [0.1] 本稿では,VC次元$d$の複合配向マトロイド(COM)の上部に,適切なラベル付きサンプル圧縮スキームが$d$であることを示す。
これはモランとウォーマスと著者の結果をかなり拡張し、サンプル圧縮予想への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:42:55 GMT)
XDEEP-MSI: Explainable Bias-Rejecting Microsatellite Instability Deep
Learning System In Colorectal Cancer [0.0] 組織マイクロアレイ(TMA)用にカスタマイズされたDL技術を用いて大腸癌のH&E画像からマイクロサテライト不安定(MSI)を予測するシステムを提案する。
本システムは、組織モジュールによって誘導される関心領域において、複数の倍率でタイルを生産するエンドツーエンド画像前処理モジュールと、多バイアス拒絶モジュールとを具備する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:58:01 GMT)
Using Text Analytics for Health to Get Meaningful Insights from a Corpus
of COVID Scientific Papers [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックの開始以来、約70万件の科学論文が公表されている。
人間の研究者は、そのような巨大なテキストコーパスに慣れることはできません。
Text Analytics for Healthの事前トレーニングサービスと、いくつかのクラウドツールを使って、科学論文からいくつかの知識を抽出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:14:39 GMT)
Ultrastrong tunable coupler between superconducting LC resonators [0.0] 超伝導共振器の結合のための超強度可変結合器について検討する。
幅広いチューニング性は、反強磁性と強磁性の両方を、$1086$ MHzから604MHzまで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:05:21 GMT)
Ultra-Low Noise Balanced Receiver with >20 dB Quantum-to-Classical Noise
Clearance at 1 GHz [0.0] 我々は、コヒーレント光アクセスと連続可変量子応用のためのダイレベル平衡ホモダイン受信機を実証する。
500Mb/sのQPSK送信は-55.8dBmの感度で達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:41:33 GMT)
Towards a theory of quantum gravity from neural networks [0.0] トレーニング可能な変数の非平衡力学はマドルング方程式によって記述できることを示す。
ローレンツ対称性と湾曲時空は、学習によるエントロピー生成とエントロピー破壊の間の相互作用から生じる可能性があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:39:01 GMT)
Thermodynamics of Evolution and the Origin of Life [0.0] 古典熱力学の定式化と統計的学習の記述を組み合わせることで、進化と生命の起源の現象論的理論を概説する。
この熱力学の枠組みでは、分子の集合体から生物の集合体への転移、すなわち生命の起源をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:27:33 GMT)
The effect of quantum noise on algorithmic perfect quantum state
transfer on NISQ processors [0.0] 典型的な量子ウォーク問題の打上げ時間と忠実度に及ぼす量子ノイズの影響について検討する。
パウリのノイズは励起伝達の忠実さのピークをほとんど外し、クォービット間のクロストークは打上げ時間にほとんど影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:25:09 GMT)
Structured eigenvalue problems in electronic structure methods from a
unified perspective [0.0] 励起エネルギーに対する四元行列固有値問題と線形応答(Bethe-Salpeter)固有値問題はしばしば構造化固有値問題に遭遇する。
固有ベクトルに対するリー群構造の同定は対角化アルゴリズムを設計するための枠組みを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 02:40:53 GMT)
Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel
Industry [0.0] ファッションアプリケーションにおける機械学習、コンピュータビジョン、人工知能(AI)の実装は、この業界に多くの新しい機会をもたらしている。
本稿では,580件以上の関連記事から,22件のファッション関連タスクに分類し,包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:51:34 GMT)
Shell-shaped Bose-Einstein condensates realized with dual-species
mixtures [0.0] 貝殻型ボース・アインシュタイン凝縮体を2種の原子混合物に基づいて微小重力下で生成することを提案する。
我々はそれらの特性と対称充填シェルの実現可能性を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:06:17 GMT)
Roads to objectivity: Quantum Darwinism, Spectrum Broadcast Structures,
and Strong quantum Darwinism -- a review [0.0] 客観性の問題、すなわち、マクロ世界の客観的な性質を量子基底でどのように説明するかは、量子-古典的遷移の卓越した側面の1つである。
この研究の目的は、量子ダーウィン主義、スペクトル放送構造、強い量子ダーウィン主義の3つのアプローチを比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:01:36 GMT)
Quantum synchronisation and clustering in chiral networks [0.0] 調和振動子のカイラルネットワークにおける同期の出現について検討する。
複雑化のジオメトリを分析することで、同期の開始がネットワークトポロジに強く依存することを示す。
ネットワークノード間の非局所相関の量子的性質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 18:11:15 GMT)
Quantum Steering Ellipsoid and Unruh Effect [0.0] 2量子ビット系の量子ステアリングに対するウンルー加速度の影響について検討する。
特に、量子ステアリング楕円体(quantum steering ellipsoid)と、非慣性フレームにおける最大ステアリングコヒーレンス(maximally-steered coherence)を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 03:11:39 GMT)
Project 412Connect: Bridging Students and Communities [0.0] 我々は、米国、特にピッツバーグ市で、黒人所有企業が直面している課題について説明する。
412Connectというプラットフォームを実装して、ピッツバーグの黒人所有企業を学生からオンラインサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:58:29 GMT)
Probabilistic Autoencoder using Fisher Information [0.0] この作業では、Autoencoderアーキテクチャの拡張であるFisherNetが導入されている。
このアーキテクチャでは、潜時空間の不確実性はエンコーダの付加情報チャネルを使用して生成されるのではなく、フィッシャー情報計量を用いてデコーダから導出される。
FisherNetは、同等のVAEよりも正確なデータ再構成を実現しており、学習性能も、潜在空間次元の数に比例して向上していることが実験的に証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:33:24 GMT)
Polarization rotation and near-Earth quantum communications [0.0] 我々は、重力ファラデー効果として知られる重力による偏光回転を再検討する。
我々は、地球周回衛星との量子通信におけるその役割を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:02:54 GMT)
Orientation Probabilistic Movement Primitives on Riemannian Manifolds [0.0] 確率的運動プリミティブ(ProMP)は、実験から学んだ軌道分布をモデル化する原則的アプローチとして際立っている。
ProMPが運用空間で使用される場合、元の定式化は完全な動作には直接適用されない。
本稿では,四元軌道の符号化と検索を可能にするRiemann的ProMPの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:49:03 GMT)
On the Fairness of Machine-Assisted Human Decisions [0.0] 機械予測の特性が人間の判断にどのように影響するかを考察する。
我々は、偏りのある人間の意思決定者を含めることで、アルゴリズムの構造と結果決定の質との間の共通関係を逆転させることができることを形式モデルで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:24:45 GMT)
OMASGAN: Out-of-Distribution Minimum Anomaly Score GAN for Sample
Generation on the Boundary [0.0] 生成モデルは, アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)サンプルに高い可能性と低い再構成損失を設定した。
OMASGANは、負のデータ増大方法で、推定分布境界上の異常サンプルを生成する。
OMASGANは、分布境界上に発生する異常最小値のOoDサンプルを含むことにより、再訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:35:30 GMT)
Multivariate Empirical Mode Decomposition based Hybrid Model for
Day-ahead Peak Load Forecasting [0.0] 本研究では,多変量経験モード分解(MEMD)と支持ベクトル回帰(SVR)に基づく新しいハイブリッド予測モデルを提案する。
オーストラリアのニューサウスウェールズ州(NSW)とビクトリア州(VIC)の2つの実世界の負荷データセットは、提案されたMEMD-PSO-SVRハイブリッドモデルの優位性を検証していると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 09:42:37 GMT)
Multi-Attribute Balanced Sampling for Disentangled GAN Controls [0.0] 予め訓練されたGANの潜伏空間から、生成されたデータに対する様々な制御を抽出することができる。
提案手法は,非絡み付き後処理の不要さを回避しつつ,最先端の分類器に基づく手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:44:13 GMT)
Many-body dark solitons in one-dimensional hard-core Bose gases [0.0] 一次元反発性ボース・アインシュタイン凝縮体におけるソリトニック状態の存在と安定性を, 完全に多体構造で検討した。
一定の速度で伝播する定常的、形状不変状態のクラスが明示的に発見され、グロス=ピタエフスキー方程式の既知の解と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:15:21 GMT)
Maintaining Entanglement for Three Qubit Gate System via Circulant
Symmetry [0.0] 量子フーリエ変換ゲートの物理的実現について提案する。
この対称性により、物理パラメータの大きさに依存しない固有ベクトルの集合を構築することができる。
忠実度を数値計算し,その結果は重要な値を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:30:45 GMT)
Hole Spin Qubits in Ge Nanowire Quantum Dots: Interplay of Orbital
Magnetic Field, Strain, and Growth Direction [0.0] 準1次元構造のホールスピン量子ビットは、量子情報処理のための有望なプラットフォームである。
量子ビットが動作する磁場値において、磁場の軌道効果がスピン量子ビットの応答に強く影響を与えることを示す。
デバイスに垂直に印加された電場および磁場の影響を受け,Geの1次元ホールシステムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 12:00:26 GMT)
Haar averaged moments of correlation functions and OTOCs in Floquet
systems [0.0] 我々は、$n$-point相関関数の選択の動作を制限する大きな$q$の正確な式を導出する。
OTOCを小さく簡単に計算でき、より一般的な文脈で展開できるという一般的な原理が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:22:43 GMT)
Geometric quantification of multiparty entanglement through
orthogonality of vectors [0.0] 測定後のベクトルは最大絡み合った状態の恒等的でない集合が得られることを示す。
本稿では,地域特性,すなわち予測可能性とグローバルプロパティとの整合性の間のトレードオフについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 05:40:06 GMT)
Generating long-lived entangled states with free-space collective
spontaneous emission [0.0] 超放射能の起源である協調的自然放出が, 近年の長期的絡み合い状態にどのように結びついているかを示す。
これらのサブラジアントモードは、幾何学的な構成とは無関係に、全ての粒子間の絡み合いによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:35:21 GMT)
Generating 3D Molecules Conditional on Receptor Binding Sites with Deep
Generative Models [0.0] 本稿では,受容体結合部位に条件付き3次元分子構造を生成する深層学習システムについて述べる。
生成原子密度から有効な分子配座を構築するために原子フィッティング法と結合推論法を適用した。
この研究は、ディープラーニングによるタンパク質構造からの安定な生物活性分子のエンドツーエンド予測の扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 15:17:24 GMT)
Fast and Ultrasensitive Electrometer Operating at the Single-Photon
Level [0.0] キャビティ埋め込みクーパーペアトランジスタ(cCPT)による高速・超感度電荷検出
我々は、14ドル(約1,400円)の最小電荷感度を、キャビティの単一光子レベルに対応する16ドル(約1,300円)の電力を用いて、MHzの1ドル(約1,300円)の検知帯域幅で報告する。
本研究は, 単一光子結合状態に達する光学相互作用をcCPTを用いて仲介する可能性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:06:56 GMT)
Facial Emotion Recognition: A multi-task approach using deep learning [0.0] マルチタスク学習アルゴリズムを提案する。一つのCNNが感情とともに対象者の性別、年齢、人種を検出する。
その結果、このアプローチは現在のタスクの最先端技術アルゴリズムよりもはるかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 11:23:00 GMT)
Exoplanet atmosphere evolution: emulation with random forests [0.0] 大気の質量損失は、小さな、密接な太陽系外惑星の人口動態を彫刻する上で重要な役割を果たしている。
我々は、ある惑星の最終半径と大気の質量を予測するために、大気の進化モデルに基づいて訓練されたランダムな森林を実装する。
我々の新しいアプローチは、人口統計学で使われている高度に洗練された大気進化モデルへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:39:19 GMT)
Entanglement and Chaos in De Sitter Holography: An SYK Example [0.0] 絡み合い、カオス、複雑さは、ド・ジッター空間やブラックホールと同様に重要である。
SYK のある種の極限は、ド・ジッター空間の具体的で計算可能なホログラフィックモデルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:35:30 GMT)
End-to-End Speech Emotion Recognition: Challenges of Real-Life Emergency
Call Centers Data Recordings [0.0] 音声感情認識のためのエンドツーエンドのディープラーニングシステムは、従来の機械学習手法と同等あるいはそれ以上の結果が得られる。
コミュニティが利用できる広く使われているコーパスであるIEMOCAPで、まずそれをトレーニングし、テストしました。
次に、485人の話者から440のダイアログ(2h16m)からなる実生活コーパスCEMOと同じアーキテクチャを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 08:56:57 GMT)
Earning Sans Learning: Noisy Decision-Making and Labor Supply on Gig
Economy Platforms [0.0] ギグエコノミー・プラットフォームの課題は、参加決定を限られた情報に基づける労働者に対して、収益に関して最適な補償策を見出すことである。
経験的文献とデータ駆動による観察の両方が、ギグエコノミーのプラットフォームで普及している可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 04:13:53 GMT)
Diffractive focusing of a uniform Bose-Einstein condensate [0.0] 均一な原子ボース-アインシュタイン凝縮体を用いた回折焦点現象の簡単な実装を提案する。
解析的および数値的手法は、原子-原子相互作用が焦点因子と焦点時間に与える影響だけでなく、このタイプの焦点を観察するための最適な条件を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 10:08:38 GMT)
Diagnosis of COVID-19 Using Machine Learning and Deep Learning: A review [0.0] 本稿では、新型コロナウイルス(COVID-19)対策における機械学習(ML)と深層学習(DL)技術の適用について、体系的に検討する。
AI、COVID-19、ML、予測、DL、X線、CT(Computed Tomography)のキーワードに基づいて、440記事の全文レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 06:17:50 GMT)
Degenerate Local-dimension-invariant Stabilizer Codes and an Alternative
Bound for the Distance Preservation Condition [0.0] 縮退安定化符号は十分に大きな局所次元でその距離を約束できることを示す。
局所次元不変符号の距離を保存するのに必要な局所次元の新たな境界は、誤り訂正量子コンピュータに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:36:04 GMT)
Deep Calibration of Interest Rates Model [0.0] 本稿ではニューラルネットワークを用いてG2++モデルの5つのパラメータを校正する。
提案手法は非常に高速に動作し(2万キャリブレーションで0.3秒未満)、エラーが少なく、適合性も良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:08:45 GMT)
Counterfactual Explanation of Brain Activity Classifiers using
Image-to-Image Transfer by Generative Adversarial Network [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、タスク関連の情報を脳の活性化から正確に復号することができる。
このようなブラックボックスシステムを説明するための有望なアプローチの1つは、事実的説明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 07:21:12 GMT)
Complete crystal field calculation of Zeeman-hyperfine splittings in
europium [0.0] 我々は、Eu$3+$のゼーマン超微細構造の構造のモデルを示す。
このモデルは、他の非クラマー一重項状態の結晶場計算を改善するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 01:35:26 GMT)
Comment on "Nonlocality claims are inconsistent with Hilbert-space
quantum mechanics" [0.0] ベルの不等式は、確立された量子世界への古典的概念の単なる一貫性のない応用である、という見解が存在する。
ベルの不等式に関する正しい評価が、実際にグリフィスの量子的局所性に対する見解と矛盾しない理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 22:09:36 GMT)
Chiral resolution based on laser-induced continuum structure [0.0] 両エナンチオマーは、実装されたlicSに基づいて異なるイオン化プロファイルを持つことができることを示す。
2つの境界状態と連続状態の間の環状励起を扱い、エナンチオマーの異なるトラップによる非対称イオン化を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 19:56:25 GMT)
Boosting engine performance with Bose-Einstein condensation [0.0] 低温では、ボソンの気体は、ボース=アインシュタイン凝縮(BEC)として知られる物質の量子状態に相転移する。
また,BEC位相のユニークな特性により,出力の増大や最大出力での効率向上など,エンジン性能の向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 00:55:23 GMT)
Bayesian Sequential Optimal Experimental Design for Nonlinear Models
Using Policy Gradient Reinforcement Learning [0.0] この逐次最適設計(sOED)問題を有限水平部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)として定式化する。
連続確率変数、一般のガウス的非ガウス的後部モデル、高価な非線形フォワードモデルに対応するために構築されている。
我々は、強化学習から政策勾配(PG)法を用いてsOEDポリシーを数値的に解き、sOEDのPG式を導出し、証明する。
PG-sOED法全体を線形ガウスベンチマークで検証し, 汚染源逆転問題により, バッチおよびグレディ設計よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:47:31 GMT)
Angle Locking of a Levitating Diamond using Spin-Diamagnetism [0.0] マイクロダイアモンドの結晶軸を外部磁場に沿う角度ロックについて報告する。
具体的には、NV中心の基底状態が交差した後のスピン集団反転を用いてダイヤモンドをダイアマグネットに変換する。
ダイヤモンド結晶の軸は、高い精度とマイクロ波の欠如により磁場に自然に整列し、生物学やスピン・メカニカル・プラットフォームへの応用に明るい展望を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:32:11 GMT)
Adaptive Conformal Inference Under Distribution Shift [0.0] 本研究では,未知の方法でデータ生成分布を時間とともに変化させるオンライン環境において,予測セットを形成する手法を開発した。
我々のフレームワークは、任意のブラックボックスメソッドと組み合わせられる一般的なラッパーを提供するために、共形推論のアイデアに基づいている。
我々は,2つの実世界のデータセット上で適応型共形推論法を検証し,その予測が可視的および有意な分布シフトに対して堅牢であることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 17:04:20 GMT)
AI Federalism: Shaping AI Policy within States in Germany [0.0] 近年のAIガバナンス研究は、国家や国際機関が発行するAIの戦略論文と倫理ガイドラインの分析に重点を置いている。
亜国の機関も人工知能に関する文書を公表しているが、これらは政策分析にはほとんど欠落している。
これは、AIが経済政策や研究政策など多くの政策分野と結びついており、その能力は既に国家と国家のレベルで分散しているため、驚くべきことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 16:06:07 GMT)
A Comparative Study of Coarse to Dense 3D Indoor Scene Registration
Algorithms [0.0] 本稿では,RGB-Dデータに着目した3次元登録法について,その記述と評価を行う。
室内のシーンと安価な奥行きカメラを完全かつ正確に再現できる最適な組み合わせを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Oct 2021 14:56:27 GMT)