Adversarial Robustness with Semi-Infinite Constrained Learning [177.4] 入力に対する深い学習は、安全クリティカルなドメインでの使用に関して深刻な疑問を提起している。
本稿では,この問題を緩和するために,Langevin Monte Carlo のハイブリッドトレーニング手法を提案する。
当社のアプローチは、最先端のパフォーマンスと堅牢性の間のトレードオフを軽減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:30:42 GMT)
A Shading-Guided Generative Implicit Model for Shape-Accurate 3D-Aware
Image Synthesis [164.0] そこで本研究では,シェーディング誘導型生成暗黙モデルを提案する。
正確な3D形状は、異なる照明条件下でリアルなレンダリングをもたらす必要がある。
複数のデータセットに対する実験により,提案手法が光リアルな3次元画像合成を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:53:12 GMT)
Adaptive Hierarchical Similarity Metric Learning with Noisy Labels [138.4] 適応的階層的類似度メトリック学習法を提案する。
ノイズに敏感な2つの情報、すなわち、クラスワイドのばらつきとサンプルワイドの一貫性を考える。
提案手法は,現在の深層学習手法と比較して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:12:18 GMT)
Unsupervised Person Re-Identification with Wireless Positioning under
Weak Scene Labeling [104.8] 本稿では、弱いシーンラベリングの下で、視覚データと無線位置決めトラジェクトリの両方を用いて、教師なしの人物再識別を探索することを提案する。
具体的には、視覚データと無線情報の相補性をモデル化した、新しい教師なしマルチモーダルトレーニングフレームワーク(UMTF)を提案する。
我々のUMTFには、MMDA(Multimodal Data Association Strategy)とMMGN(Multimodal Graph Neural Network)が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:25:44 GMT)
Unsupervised Foreground Extraction via Deep Region Competition [104.8] ディープ・リージョン・コンペティション(Deep Region Competition, DRC)は、画像から前景オブジェクトを教師なしで抽出するアルゴリズムである。
DRCは、複雑な実世界のデータに対してより競争力のある性能を示し、従来の手法と比較して多目的シーンに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:32:44 GMT)
Deep Deterministic Uncertainty for Semantic Segmentation [97.9] 我々は、Deep Deterministic Uncertainity (DDU) をセマンティックセグメンテーションに拡張する。
DDU は MC Dropout と Deep Ensembles を高速化し,計算速度は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:45:58 GMT)
Pre-training Co-evolutionary Protein Representation via A Pairwise
Masked Language Model [94.0] タンパク質配列表現学習の鍵となる問題は、配列中の残基間の共変量によって反映される共進化情報をキャプチャすることである。
Pairwise Masked Language Model (PMLM) と呼ばれる専用言語モデルによる事前学習により,この情報を直接キャプチャする新しい手法を提案する。
提案手法は, 相互関係を効果的に把握し, ベースラインと比較して, 接触予測性能を最大9%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 04:01:32 GMT)
Hyperparameter Tuning is All You Need for LISTA [92.7] Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (LISTA)は、反復アルゴリズムをアンロールしてニューラルネットワークのようにトレーニングするという概念を導入している。
LISTAネットワークの中間変数に運動量を加えることで、より優れた収束率が得られることを示す。
この超軽量ネットワークをHyperLISTAと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:35:38 GMT)
Pose And Joint-Aware Action Recognition [87.5] 本稿では,まず,共有動作エンコーダを用いて各関節の動作特徴を別々に抽出する,関節に基づく動作認識の新しいモデルを提案する。
私たちのジョイントセレクタモジュールは、そのタスクの最も識別性の高いジョイントを選択するために、ジョイント情報を再重み付けします。
JHMDB, HMDB, Charades, AVA アクション認識データセットにおける最先端のジョイントベースアプローチに対する大きな改善点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 21:12:40 GMT)
MetaICL: Learning to Learn In Context [87.2] そこで我々は,メタICLというメタトレーニングフレームワークを紹介した。このフレームワークでは,事前学習された言語モデルが,大量のトレーニングタスクに対してコンテキスト内学習を行うように調整されている。
その結果,MetaICLは,目標タスクトレーニングデータに対して完全に微調整されたモデルの性能にアプローチ(時には打ち負かす)し,ほぼ8倍のパラメータを持つモデルよりも優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:42:08 GMT)
Understanding the Effect of Stochasticity in Policy Optimization [86.8] 最適化手法の優位性は、正確な勾配が用いられるかどうかに大きく依存することを示す。
次に,政策最適化におけるコミット率の概念を紹介する。
第三に、外部のオラクル情報がない場合には、収束を加速するために幾何を利用することと、最適性をほぼ確実に達成することとの間に本質的にトレードオフがあることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:35:44 GMT)
Neural Networks as Kernel Learners: The Silent Alignment Effect [86.4] 遅延トレーニング体制におけるニューラルネットワークは、カーネルマシンに収束する。
これは、サイレントアライメント(サイレントアライメント)という現象のためである。
また、非白データは無声アライメント効果を弱めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:22:46 GMT)
Visual Keyword Spotting with Attention [82.8] 本稿では,2つのストリームを取り込み,ビデオの視覚的エンコーディング,キーワードの音声的エンコーディングを行うトランスフォーマーモデルについて検討する。
本研究では,従来の視覚的キーワードスポッティングや唇読解法よりも優れていることを示す。
我々は,手話ビデオにおいて,孤立した口づけの極端な条件下での単語の発見能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:59:04 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） (Fri, 29 Oct 2021 11:14:37 GMT)
Attacking Video Recognition Models with Bullet-Screen Comments [79.5] 本稿では,BSC攻撃による映像認識モデルに対する新たな敵攻撃を提案する。
BSCは一種の意味のあるパッチと見なすことができ、クリーンなビデオに追加しても、ビデオの内容に対する人々の理解に影響を与えたり、人々の疑念を喚起したりしない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:55:50 GMT)
Properties from Mechanisms: An Equivariance Perspective on Identifiable
Representation Learning [79.5] 教師なし表現学習の主な目標は、データ生成プロセスが潜在プロパティを回復するために「反転」することである。
この論文は「進化を支配するメカニズムの知識を活用して潜伏特性を識別するのか?」と問う。
我々は、可能なメカニズムの集合に関する知識が異なるため、不特定性の原因の完全な特徴づけを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:04:08 GMT)
Learning to Be Cautious [72.0] 強化学習の分野における重要な課題は、新しい状況下で慎重に行動するエージェントを開発することである。
注意深い行動がますます不要になるタスクのシーケンスと、システムが注意深いことを実証するアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:52:45 GMT)
Incentives for Item Duplication under Fair Ranking Policies [69.1] 重複が存在する場合の様々な公正ランキングポリシーの振る舞いについて検討する。
適合性にのみ焦点を絞った政策よりも、重複を動機付ける可能性を秘めているため、公正を意識したランキングポリシーは多様性と矛盾する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:11:15 GMT)
Delayed Propagation Transformer: A Universal Computation Engine towards
Practical Control in Cyber-Physical Systems [68.8] マルチエージェント制御はサイバー物理システムにおいて中心的なテーマである。
本稿では,CPSのグローバルモデリングを専門とするトランスフォーマーモデルを提案する。
物理的な制約帰納バイアスが設計に組み込まれているため、DePTは幅広い種類のマルチエージェントシステムにプラグアンドプレイする準備ができています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:20:53 GMT)
Learning Co-segmentation by Segment Swapping for Retrieval and Discovery [67.7] この研究の目的は、一対のイメージから視覚的に類似したパターンを効率的に識別することである。
画像中のオブジェクトセグメントを選択し、それを別の画像にコピーペーストすることで、合成トレーニングペアを生成する。
提案手法は,Brueghelデータセット上でのアートワークの詳細検索に対して,明確な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:51:16 GMT)
Improved FRQI on superconducting processors and its restrictions in the
NISQ era [63.0] 量子画像のフレキシブル表現の実現可能性について検討する。
また、現在の雑音の中間スケール量子時代の限界を実験的に検証する。
FRQIに必要な回路を単純化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:42:43 GMT)
Deep Keyphrase Completion [59.0] Keyphraseは、非常にコンパクトで簡潔で、意味に満ちた文書内容の正確な情報を提供し、談話理解、組織化、テキスト検索に広く利用されている。
本論文では,文書内容と既知のキーフレーズの数が極めて限られているため,テキストキーフレーズの完全化(KPC)を提案し,文書中のキーフレーズをより多く生成する(科学出版など)。
深層学習フレームワークを通じて、既知のキーフレーズとともに文書内容の深い意味的意味を捉えようとすることから、textitdeep keyphrase completion (DKPC) と命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:15:35 GMT)
Polyline Based Generative Navigable Space Segmentation for Autonomous
Visual Navigation [57.3] ロボットが教師なしの方法で移動可能な空間分割を学習できるようにするための表現学習ベースのフレームワークを提案する。
提案するPSV-Netは,単一のラベルを使わずとも,高精度で視覚ナビゲーション可能な空間を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:50:48 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） (Fri, 29 Oct 2021 04:03:41 GMT)
Adversarial Attacks on Machine Learning Systems for High-Frequency
Trading [55.3] 逆機械学習の観点から,アルゴリズム取引のバリュエーションモデルについて検討する。
攻撃コストを最小限に抑えるサイズ制約で、このドメインに特有の新たな攻撃を導入する。
本稿では、金融モデルのロバスト性について研究・評価するための分析ツールとして、これらの攻撃がどのように利用できるかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:06:54 GMT)
Brick-by-Brick: Combinatorial Construction with Deep Reinforcement
Learning [52.9] 我々は,ユニットプリミティブを逐次組み立てるビルディングエージェントを必要とする,新しい定式化,複雑な構成を導入する。
対象物を構築するために,エージェントに対して正確な情報や明示的な情報ではなく,所望の目標(すなわち2次元画像)に関する不完全な知識を提供する。
提案手法は,対象オブジェクトの1つの画像や複数ビューに条件付けされた未確認オブジェクトの構築に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:09:51 GMT)
CvS: Classification via Segmentation For Small Datasets [52.8] 本稿では,分類ラベルをセグメントマップの予測から導出する小型データセットのコスト効率の高い分類器であるCvSを提案する。
我々は,CvSが従来の手法よりもはるかに高い分類結果が得られることを示す多種多様な問題に対して,本フレームワークの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:41:15 GMT)
Casting a BAIT for Offline and Online Source-free Domain Adaptation [51.2] 我々は、ソースフリードメイン適応(SFDA)問題に対処し、ターゲットドメインへの適応中にのみソースモデルが利用可能となる。
本稿では,多種多様な分類器に基づくドメイン適応法に着想を得て,第2の分類器を導入する。
ターゲットドメインに適合すると、ソースから追加の分類器が誤って分類された特徴を見つけることが期待される。
本手法は, オープンソースフリードメイン適応設定下において, SFDA法をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:47:21 GMT)
Unsupervised Full Constituency Parsing with Neighboring Distribution
Divergence [48.7] 本稿では,最近導入されたメトリクスの特性を利用して,教師なしかつトレーニング不要なラベル付け手法を提案する。
実装のために,NDD を Dual POS-NDD に実装し,文中の構成要素とそのラベルを検出する "モールド" を構築する。
DP-NDDは, 構成成分を正確にラベル付けするだけでなく, より単純なルールを持つ従来手法よりも, より正確なラベル付き選挙区木を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:27:34 GMT)
Improving Camouflaged Object Detection with the Uncertainty of
Pseudo-edge Labels [43.9] 本稿では,背景に隠された物体を検出するタスクであるCOD(camouflaged object detection)に焦点を当てた。
予測されたカモフラージュマップを改良するために,複数の視覚的手がかり,すなわち有意性,エッジをフル活用する新しいフレームワークを提案する。
各種CODデータセットに対する実験により,既存の最先端手法よりも優れた性能で本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:15:47 GMT)
Cycle-Balanced Representation Learning For Counterfactual Inference [42.2] 本稿では,Cycle-Balanced Representation Learning for counterfactual Inference (CBRE) に基づく新しいフレームワークを提案する。
具体的には,異なるグループに対して,逆行訓練を用いて頑健なバランスの取れた表現を実現し,一方,元データ特性を循環的に保存する情報ループを構築する。
実世界の3つのデータセットの結果は、CBREが最先端の手法にマッチ/アウトパフォーマンスを示し、反現実的推論に適用できる大きな可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:15:16 GMT)
Whole Brain Segmentation with Full Volume Neural Network [41.3] 全脳のセグメンテーションは、脳全体の体積を解剖学的にラベル付けされた領域に分割する重要なタスクである。
既存のソリューションでは、通常、ボクセルを分類したり、スライスまたはサブボリュームを別々にラベル付けすることで、脳のイメージを分割する。
本稿では,全容積脳画像をセグメント化ネットワークに供給し,全容積のセグメント化結果を直接出力するフルボリュームフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:00:14 GMT)
Answering Open-Domain Questions of Varying Reasoning Steps from Text [39.5] 我々は,テキストのオープンドメイン質問から直接回答する統一システムを開発した。
我々は、必要なすべてのサブタスクを実行するために、単一のマルチタスクトランスモデルを用いる。
我々のモデルは既存のベンチマークとこの新しいベンチマークの両方で競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:12:46 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） (Fri, 29 Oct 2021 14:44:47 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） (Fri, 29 Oct 2021 06:09:27 GMT)
Skyformer: Remodel Self-Attention with Gaussian Kernel and Nystr\"om
Method [35.6] モデルトレーニングを安定させるために,ソフトマックス構造をガウスカーネルに置き換えるSkyformerを導入し,計算を高速化するためにNystr"om法を適用した。
Long Range Arenaベンチマークの実験では、提案手法は完全な自己注意よりも同等かそれ以上の性能を得るのに十分であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:28:49 GMT)
Federated Semi-Supervised Learning with Class Distribution Mismatch [34.5] フェデレート半教師付き学習(Fed-SSL)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を完全に活用するための魅力的なソリューションである。
我々は、Fed-SSLにおけるクラス分散ミスマッチ問題を効果的に緩和できる2つの適切な正規化項を導入する。
我々は、分散低減と正規化平均化技術を活用して、新しいFed-SSLアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:18:20 GMT)
PEDENet: Image Anomaly Localization via Patch Embedding and Density
Estimation [34.1] 本研究では, PEDENetと呼ばれる, 教師なし画像異常局所化をターゲットとしたニューラルネットワークを提案する。
PEDENetは、パッチ埋め込みネットワーク、密度推定ネットワーク、位置予測ネットワークと呼ばれる補助ネットワークを含む。
提案するPEDENetの性能を概ね評価し,最先端手法とベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 03:52:56 GMT)
Deconvolutional Networks on Graph Data [34.0] 本稿では,GDN(Graph Deconvolutional Network)を提案し,スペクトル領域の逆フィルタとウェーブレット領域の非雑音層を組み合わせたGDNの設計を動機付ける。
本稿では,グラフ特徴量計算やグラフ構造生成などのタスクにおける提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 04:02:06 GMT)
Generalized Data Weighting via Class-level Gradient Manipulation [30.2] ラベルノイズとクラス不均衡を同時に緩和する汎用データ重み付け(GDW)を提案する。
GDWはクラスレベルで勾配を演算し、両方の問題において顕著なパフォーマンス改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:30:01 GMT)
Collaborative Pure Exploration in Kernel Bandit [29.2] カーネルバンド問題(CoPE-KB)における協調的純粋探索の定式化
限られたコミュニケーションと一般的な報酬関数の下で、マルチエージェントのマルチタスク決定のための新しいモデルを提供する。
我々のアルゴリズムは、計算と通信の効率を同時に達成するために、革新的で効率的なカーネル化推定器を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:39:14 GMT)
MentalBERT: Publicly Available Pretrained Language Models for Mental
Healthcare [29.1] 精神障害の早期発見と社会的コンテンツからの自殺観念は、効果的な社会的介入の潜在的方法となる。
事前訓練された文脈言語表現の最近の進歩は、いくつかのドメイン固有の事前訓練されたモデルの開発を促進している。
本稿では、メンタルヘルス研究コミュニティにおける機械学習の恩恵を受けるために、トレーニング済みの言語モデルであるMentalBERTとMentalRoBERTaをトレーニング、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:36:47 GMT)
Novel View Synthesis from a Single Image via Unsupervised learning [27.6] 本研究では,そのような画素変換を単一ソース視点から学習するための教師なしネットワークを提案する。
学習した変換により、未知のポーズの単一のソース視点画像から新しいビューを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:32:49 GMT)
FAME: Feature-Based Adversarial Meta-Embeddings for Robust Input
Representations [26.5] 異なるタイプと次元の埋め込みの組み合わせは困難である。
本稿では,単語固有の特徴を反映した特徴によって誘導される注目機能を備えた特徴ベース対向メタ埋め込み(FAME)を提案する。
FAMEは、27言語でのPOSタグ技術、さまざまなNER設定、異なるドメインでの質問分類の新たな状態を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:05:41 GMT)
On Label Shift in Domain Adaptation via Wasserstein Distance [25.1] 汎用ドメイン適応(DA)設定におけるソースとターゲットドメイン間のラベルシフト問題について検討する。
我々は,様々なDA設定の下でDAの特性を調査する理論を開発する。
本稿では,データとラベルのシフトを同時に緩和できるLDROT(Label and Data Shift Reduction)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 03:28:57 GMT)
SVBRDF Recovery From a Single Image With Highlights using a Pretrained
Generative Adversarial Network [25.1] 本稿では,教師なし生成逆向ニューラルネットワーク(GAN)を用いて,SVBRDFsマップを入力として復元する。
SVBRDFを初期化するために訓練されたモデルを再利用し、入力画像に基づいて微調整する。
提案手法は,1枚の入力画像から高品質なSVBRDFマップを生成し,従来よりも鮮明なレンダリング結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:39:06 GMT)
GBK-GNN: Gated Bi-Kernel Graph Neural Networks for Modeling Both
Homophily and Heterophily [24.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフベースの機械学習タスクで広く使用されている。
ノードレベルのタスクでは、GNNはグラフのホモフィリーな性質をモデル化する強力な力を持つ。
両カーネルの特徴変換と選択ゲートに基づく新しいGNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:44:09 GMT)
ADDS: Adaptive Differentiable Sampling for Robust Multi-Party Learning [24.3] 本稿では,多人数学習のための適応型微分可能サンプリングフレームワーク(ADDS)を提案する。
提案手法は,集中モデル収束を高速化しながら,局所的な計算と通信コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 03:35:15 GMT)
Xi-Learning: Successor Feature Transfer Learning for General Reward
Functions [23.7] 継承機能(SF)は、タスク間で報酬関数が変化する領域における顕著な伝達機構である。
本稿では,後継機能の累積割引確率を学習した新たなSFメカニズムである$xi$-learningを提案する。
$xi$-learningは、一般的な報酬関数のためのポリシーの再評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:01:48 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） (Fri, 29 Oct 2021 19:57:24 GMT)
On the Power of Edge Independent Graph Models [22.1] 本研究では,エッジ独立乱数グラフモデルの限界について検討する。
有界重なり条件の下では、エッジ独立モデルは本質的に、高い三角形やその他の部分グラフ密度を持つグラフを生成する能力に制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:12:14 GMT)
Amendable Generation for Dialogue State Tracking [21.5] 対話状態追跡のための新しい修正可能生成法(AG-DST)を提案する。
AG−DSTは、現在のターンと前のダイアログ状態の対話に基づいてプリミティブなダイアログ状態を生成し、第1パスからプリミティブなダイアログ状態を修正する。
実験の結果, AG-DSTは2つのアクティブDSTデータセットにおいて, 従来よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:02:43 GMT)
Optimal Compression of Locally Differentially Private Mechanisms [21.2] 共有ランダムネスを用いてデータを共同で圧縮・民営化する手法の利点を実証する。
我々の理論的および実証的な結果は、我々のアプローチがPivUnit (Bhowmick et al., Coding and Subset Selection (Ye et al., the most known LDP algorithm for mean and frequency Estimation, to the order of communication, while Preserving their privacy and accuracy guarantees to the order of communication, to the order of epsilon-bits to the order of communication, to the order of epsilon-bits to the order of communication, to the order of the Epsilon-bits to the order of communication。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 21:36:34 GMT)
Estimating and Maximizing Mutual Information for Knowledge Distillation [20.8] 相互情報最大化知識蒸留(MIMKD)を提案する。
本手法は,教師と学生ネットワークの中間表現と大域表現の相互情報に対する低境界を同時に推定し,最大化するために,対照的な目的を用いる。
そのため、任意の教師から任意の生徒に知識を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:49:56 GMT)
Crowd-sensing Enhanced Parking Patrol using Sharing Bikes' Trajectories [20.7] 違法な自動車駐車は、大気汚染や交通事故につながる交通渋滞を引き起こすため、世界中の主要都市が直面する一般的な都市問題である。
Mobikeの巨大で高品質なシェアリングバイクは、ユビキタスで違法な駐車検知アプローチを設計するユニークな機会を提供する。
検出結果は、パトロールスケジュール、すなわち、違法な駐車リスクの高い地域へパトロール警官を派遣し、パトロール効率をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:48:51 GMT)
Structure-aware Fine-tuning of Sequence-to-sequence Transformers for
Transition-based AMR Parsing [20.7] 我々は、一般的な事前訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス言語モデルと構造対応のトランジション・ベース・アプローチの統合について検討する。
構造化された微調整のための事前学習言語モデルをよりよく活用するために,単純化されたトランジションセットを提案する。
提案した解析アーキテクチャは,従来の遷移に基づくアプローチの望ましい特性を維持しつつ,グラフの再分類を必要とせず,AMR 2.0の最先端技術に到達していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 04:36:31 GMT)
Direct Characterization of Quantum Measurements using Weak Values [19.0] 本稿では,測定器の後方方向の弱い定式化を応用して,測定装置の直接トモグラフィーを実験的に提案する。
我々の研究は、量子状態と測定の対称性に関する新たな洞察を提供するとともに、測定装置を特徴づける効率的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:16:02 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） (Fri, 29 Oct 2021 02:33:23 GMT)
Model Fusion of Heterogeneous Neural Networks via Cross-Layer Alignment [17.7] CLAFusionと呼ばれる新しいモデル融合フレームワークを提案し、異なる層でニューラルネットワークを融合させる。
階層間のアライメントに基づいて、階層モデル融合を適用する前に、ニューラルネットワークの層数のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:02:23 GMT)
Visual Explanations for Convolutional Neural Networks via Latent
Traversal [17.5] 本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)を利用して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が学んだことを解釈する手法を提案する。
我々のGANフレームワークは、新型コロナウイルスの特徴から肺の構造を切り離す。このGANを用いて、GANの潜伏した空間で補間することにより、胸部X線写真中の一対の陰性肺からCOVID陽性肺への移行を可視化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 23:26:09 GMT)
CAN-PINN: A Fast Physics-Informed Neural Network Based on
Coupled-Automatic-Numerical Differentiation Method [17.0] テイラー級数展開による隣り合う支持点と自動微分(AD)を結合する新しい物理情報ニューラルネットワーク(PINN)法を提案する。
can-PINNとラベル付けされた結合型自動数値微分フレームワークは、ADとNDの利点を統一し、ADベースのPINNよりも堅牢で効率的なトレーニングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:52:46 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） (Fri, 29 Oct 2021 09:06:30 GMT)
Online Optimization with Feedback Delay and Nonlinear Switching Cost [17.0] 我々は,学習者が$k$-round $textitdelayed feedback$$を入力したオンライン最適化のバリエーションについて検討する。
新たな反復正規化オンラインバランスド Descent (iROBD) アルゴリズムは,O(L2k)$の一定次元自由競争比を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 21:55:01 GMT)
Boosting Anomaly Detection Using Unsupervised Diverse Test-Time
Augmentation [16.4] 異常検出は、比較的稀に発生する異常事象の同定を含むよく知られたタスクである。
異常検出性能の向上を目的としたTTA法であるTTAD(Test-Time Augmentation for Anomaly Detection)手法を提案する。
実験により,我々のTTA技術を用いた異常検出装置は,評価された全てのデータセットに対して,AUCよりも有意に高い結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:55:41 GMT)
Path-Enhanced Multi-Relational Question Answering with Knowledge Graph
Embeddings [16.2] PKEEQA(Path and Knowledge Embedding-Enhanced Multi-Relational Question Answering Model)を提案する。
PKEEQAは多関係質問に対するKBQAモデルの性能を、経路からある程度派生した説明可能性で改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:37:46 GMT)
A Domain-Shrinking based Bayesian Optimization Algorithm with
Order-Optimal Regret Performance [16.0] これはGPに基づく最初のアルゴリズムであり、順序最適化された後悔の保証がある。
GP-UCB系のアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムは計算複雑性を$O(T2d-1)$で低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:42:08 GMT)
Deep inference of latent dynamics with spatio-temporal super-resolution
using selective backpropagation through time [15.6] 現代の神経インタフェースは、脳回路内の100万のニューロンの活動をアクセスすることができる。
帯域幅制限はしばしば、より大きな空間サンプリング(より多くのチャンネルやピクセル)と時間サンプリングの頻度の間のトレードオフを生み出す。
ここでは、ニューロン間の関係を利用して、ニューロン時系列における超解像を得ることが可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:18:29 GMT)
Scalable Inference in SDEs by Direct Matching of the
Fokker-Planck-Kolmogorov Equation [15.0] Runge-Kuttaの変種のようなシミュレーションに基づく手法は、機械学習における微分方程式(SDE)による推論のデファクトアプローチである。
このワークフローが高速で、高次元の潜伏空間にスケールし、少ないデータアプリケーションに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:22:55 GMT)
Fusing ASR Outputs in Joint Training for Speech Emotion Recognition [14.4] 共同学習音声認識(SER)のためのパイプラインに自動音声認識(ASR)出力を融合する手法を提案する。
共同ASR-SERトレーニングでは、階層的コアテンション融合アプローチを用いて、ASRとテキストの出力の両方を組み込むことで、SERの性能が向上する。
また,IEMOCAPにおける単語誤り率解析や,ASRとSERの関係をよりよく理解するために,Wav2vec 2.0モデルの層差解析も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:21:17 GMT)
Improving Fairness via Federated Learning [14.2] フェアネスを向上させるために,フェデレーション学習の価値を解析する理論的枠組みを提案する。
次に,FedAvgに基づくフェアラーニングアルゴリズムの性能トレードオフが,集中型データに基づいて訓練されたフェアクラシファイアよりも厳密に悪いことを示す。
これを解決するために,修正されたFedAvgプロトコルを用いて分散データに対するプライベートフェアラーニングアルゴリズムであるFedFBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:25:44 GMT)
UDIS: Unsupervised Discovery of Bias in Deep Visual Recognition Models [14.1] 深層学習モデルは、あるサブ集団の体系的な失敗につながることがあるデータから急激な相関を学習することが示されている。
本稿では,このような障害モードを解析・監視するための教師なしアルゴリズムUDISを提案する。
CelebA と MSCOCO データセット上で画像分類を訓練したモデルにおいて,UDIS による故障モードの同定の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:36:37 GMT)
Bayesian Optimal Experimental Design for Simulator Models of Cognition [14.1] BOEDの最近の進歩と、難解モデルに対する近似推論を組み合わせ、最適な実験設計を求める。
マルチアームバンディットタスクのシミュレーション実験により,モデル判別とパラメータ推定の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 09:04:01 GMT)
How to Leverage Multimodal EHR Data for Better Medical Predictions? [13.4] 電子健康記録(EHR)データの複雑さは、ディープラーニングの適用の課題である。
本稿では,まずEHRから臨床ノートを抽出し,これらのデータを統合する方法を提案する。
2つの医療予測タスクの結果、異なるデータを持つ融合モデルが最先端の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） (Fri, 29 Oct 2021 13:26:05 GMT)
Aligned Multi-Task Gaussian Process [12.9] マルチタスク学習では、タスク間の相関を正確に識別する必要がある。
従来のマルチタスクモデルはこれを考慮せず、その後の相関推定における誤差は予測性能の低下をもたらす。
本稿では,予測性能を向上させる統合生成モデルにおいて,時間的不整合を自動的に考慮する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:18:13 GMT)
Renet: An improvement method for remote object detection based on
Darknet [12.7] 私たちは、独自のYOLOv2とDarknet-19ネットワークにいくつかの欠陥を発見しました。
ヨロブ3ネットワークの最大プールをグローバルな最大プールに置き換えた。
単一の画像の処理速度はGTX1050TI上で0.023秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:58:29 GMT)
Learning generative models for valid knockoffs using novel
multivariate-rank based statistics [12.5] ランクエネルギー (RE) は、Monge's Optimal Transport (OT) 問題における最適写像を特徴付ける理論的結果を用いて導出される。
我々は、ソフトランクエネルギー(sRE)と呼ばれるREの変種と、ソフトランク最大平均誤差(sRMMD)と呼ばれるカーネル変種を提案する。
次に、sRMMDを用いて深いノックオフを生成し、有効なノックオフを生成するための新規かつ効果的な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:51:19 GMT)
Unsupervised PET Reconstruction from a Bayesian Perspective [12.5] DeepREDはDIPと正規化を組み合わせた典型的な表現である(RED)
本稿では,ベイズ的な視点からDeepREDを活用して,教師付き情報や補助情報のない単一劣化したシングラムからPET画像の再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:32:21 GMT)
Cause-effect inference through spectral independence in linear dynamical
systems: theoretical foundations [12.5] 時系列観測データによる原因と効果の区別は多くの科学分野において大きな課題である。
因果メカニズムの独立(ICM)の原則に基づいた新たな視点が提供され、スペクトル独立基準(SIC)が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:53:11 GMT)
Multi-Task and Multi-Modal Learning for RGB Dynamic Gesture Recognition [12.1] 本稿では,2次元畳み込みニューラルネットワークの学習におけるエンドツーエンドのマルチタスク学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、深度モダリティを使用して、トレーニング中の精度を改善し、推論中のRGBモダリティのみを使用することでコストを削減できる。
Multi-Scale-Decoderというプラグイン・アンド・プレイモジュールはジェスチャーのセグメンテーションを実現するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 09:22:39 GMT)
Sparsely Changing Latent States for Prediction and Planning in Partially
Observable Domains [11.4] GateL0RDは、安定した、わずかに変化する潜伏状態を維持するために誘導バイアスを組み込んだ、新しいリカレントアーキテクチャである。
GateL0RDは、様々な部分観測可能な予測および制御タスクにおいて、最先端のRNNと競合したり、性能を向上することができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:50:44 GMT)
Convergence of Uncertainty Sampling for Active Learning [11.1] 複数のクラスに拡張する二項分類のための効率的な不確実性推定器を提案する。
我々は,二項分類と多項分類のタスクにおいて,雑音の影響下でのアルゴリズムの理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:51:30 GMT)
GalilAI: Out-of-Task Distribution Detection using Causal Active
Experimentation for Safe Transfer RL [11.1] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は教師あり学習においてよく研究されているトピックである。
本稿では,OOTD(Out-of-Task Distribution)検出という新しいタスクを提案する。
ガリレオ・ガリレイ(Galileo Galilei)に敬意を表して、我々の手法をガリライ(GalilAI)と名付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:45:56 GMT)
From Theories on Styles to their Transfer in Text: Bridging the Gap with
a Hierarchical Survey [10.8] スタイル転送は、既存のテキストを書き換え、望ましいスタイル特性を示すパラフレーズを作成することを目的としている。
少数の調査では、この分野の方法論的な概要が示されているが、研究者が特定のスタイルにフォーカスするのを支援していない。
それらを階層に整理し、それぞれの定義の課題を強調し、現在の研究状況のギャップを指摘します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:53:06 GMT)
ST-ABN: Visual Explanation Taking into Account Spatio-temporal
Information for Video Recognition [10.4] ディープニューラルネットワークの推論プロセスにおける意思決定の解釈は困難である。
視覚的説明は、ディープラーニングの意思決定を解釈する1つの方法である。
ビデオ認識のための時間的注意分枝ネットワーク(ST-ABN)と呼ばれる視覚的説明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:40:53 GMT)
Contrastive prediction strategies for unsupervised segmentation and
categorization of phonemes and words [10.0] コントラスト予測符号化(CPC)に基づく自己教師あり学習法(SSL)における音素分類と音素分類と単語分割の性能について検討する。
実験の結果,既存のアルゴリズムでは分類性能とセグメンテーション性能のトレードオフがあることがわかった。
文脈構築ネットワークの利用は、分類タスクにおける優れたパフォーマンスに必要なものであり、学習された表現に時間的シフトを生じさせることでセグメンテーション性能を損なうと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:55:13 GMT)
Study of acceleration measurement in gravitational wave detection [9.9] 本稿では,加速度測定の概念を位置・速度測定と比較する。
我々は1/Omega2$の周波数依存性の後に低周波でショットノイズが支配されるのに対し、放射圧ノイズは一定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 09:14:07 GMT)
Support Recovery with Stochastic Gates: Theory and Application for
Linear Models [9.6] 本研究では,独立かつ同一に分布する正規誤差を持つ線形モデルにおいて,係数ベクトル(beta*$)の同時回復と推定の問題を解析する。
我々は、係数を推定するために、$beta*$の非線形なペナルティに基づいて、$beta*$の最小二乗推定器を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:59:43 GMT)
Diagnosing Web Data of ICTs to Provide Focused Assistance in
Agricultural Adoptions [9.6] 私たちは2008年に始まったICT-Digital GreenのWebインフラストラクチャに注力しています。
調査の結果,導入率の高い農家は短い期間の動画を取り入れ,小さな村落に属していることがわかった。
我々は、ビデオからのプラクティスの採用を予測問題としてモデル化し、各5州で採用の課題に直面している農夫を特定し、支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:24:58 GMT)
Adaptive Discretization in Online Reinforcement Learning [9.6] 離散化に基づくアルゴリズムを設計する際の2つの大きな疑問は、離散化をどのように生成し、いつそれを洗練するかである。
オンライン強化学習のための木に基づく階層分割手法の統一的理論的解析を行う。
我々のアルゴリズムは操作制約に容易に適応し、我々の理論は3つの面のそれぞれに明示的な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:06:15 GMT)
{\epsilon}-weakened Robustness of Deep Neural Networks [9.2] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)の信頼性と安定性を解析するための,$varepsilon$-weakened robustnessの表記法を提案する。
我々は、$varepsilon$-weakened robustness decision problem is PP-complete and give a statistical decision algorithm with user-controllable error bound。
また、品質問題の解析にもその可能性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:27:01 GMT)
A Comprehensive Study on Learning-Based PE Malware Family Classification
Methods [9.1] Portable Executable (PE) マルウェアは、ボリュームと洗練の両方の観点から一貫して進化してきた。
学習ベースのアルゴリズムを使用する3つの主流のアプローチは、各メソッドが取る入力形式によって分類される。
本研究では,4つの異なるデータセットと一貫した実験設定に基づいて,学習に基づくPEマルウェア分類手法の徹底的な実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:32:28 GMT)
RF-Net: a Unified Meta-learning Framework for RF-enabled One-shot Human
Activity Recognition [9.1] デバイスフリー(または非接触)センシングは、デバイスベース(またはウェアラブル)センシングよりも環境変化に敏感である。
RF-HARの既存のソリューションは、新しい環境に適応するための努力的なデータ収集プロセスを必要とする。
本稿では,1ショットのRF-HARに対するメタラーニングに基づくアプローチとしてRF-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:58:29 GMT)
Necessary conditions on effective quantum entanglement catalysts [9.1] 触媒変換における主要な問題は、触媒状態の存在と境界である。
我々は、絡み合った源とターゲット状態のシュミット係数によって与えられる一連の点に基づいて、触媒状態の必要条件を示す。
我々は、絡み合い支援LOCCの下での量子混合状態変換の詳細なプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:52:03 GMT)
Turning Traffic Monitoring Cameras into Intelligent Sensors for Traffic
Density Estimation [9.1] 本稿では,4L特性の未校正交通監視カメラを用いて,交通密度を推定するためのフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,カメラキャリブレーションと車両検出という2つの主要コンポーネントで構成されている。
その結果, カメラキャリブレーションにおける平均絶対誤差 (MAE) は6m中0.2m未満であり, 各種条件下での車両検出精度は約90%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:39:06 GMT)
Hand gesture detection in tests performed by older adults [9.0] 我々は、年齢に伴う手の動きの特徴を分析するオンラインテストを開発している。
手の動きの特徴を得るために、参加者は自分のコンピュータカメラを使って様々な手の動きを行うよう依頼される。
特に高齢者を対象に,高品質な手動動画データを収集することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 00:48:51 GMT)
Overview of ADoBo 2021: Automatic Detection of Unassimilated Borrowings
in the Spanish Press [9.0] 本稿では、IberLef 2021の文脈で提案された、ADoBo 2021共有タスクの主な成果を要約する。
本課題では,スペイン語ニュースワイヤテキスト中の語彙借用(主に英語からの引用)を検出するために参加者を招待した。
参加者に、トレーニング、開発、テスト分割に分割した語彙借入の注釈付きコーパスを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:07:59 GMT)
FC2T2: The Fast Continuous Convolutional Taylor Transform with
Applications in Vision and Graphics [8.6] 現代の機械学習の観点から、Taylorシリーズの拡張を再考する。
連続空間における低次元畳み込み作用素の効率的な近似を可能にする高速多重極法(FMM)の変種である高速連続畳み込みテイラー変換(FC2T2)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 22:58:42 GMT)
Generalized Proximal Policy Optimization with Sample Reuse [8.3] 我々は、オン・ポリシー・アルゴリズムの理論的に支持された安定性の利点とオフ・ポリシー・アルゴリズムのサンプル効率を組み合わせる。
我々は、政策改善の保証を開発し、その境界を政策最適化に使用するクリッピング機構に接続する。
これは、我々がGeneralized Proximal Policy Optimization with Sample Reuseと呼ぶ、一般的なアルゴリズムの非政治バージョンを動機付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:22:31 GMT)
Doubly Robust Interval Estimation for Optimal Policy Evaluation in
Online Learning [8.3] 本稿では,オンライン学習における政策評価の難しさを克服することを目的とする。
非最適行動を探索する確率を定量化する探索の確率を導出する。
そこで本稿では,推定された最適ポリシーの下で値を推定するために,二重頑健区間推定法(DREAM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:38:54 GMT)
DeF-DReL: Systematic Deployment of Serverless Functions in Fog and Cloud
environments using Deep Reinforcement Learning [8.2] Fog環境は、サーバーレスアプリケーションをデプロイするために、限られたリソースを多数のユーザに提供した。
最近の研究は、主に霧のノードからそのようなアプリケーションに最大限のリソースを割り当てることに焦点を当てており、クラウド環境を最大限に活用していない。
我々は,DeF-DReLを提案する。DeF-DReLは,Deep Reinforcement Learningを用いて,フォッグおよびクラウド環境におけるサーバレス関数のシステム展開を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:10:54 GMT)
Combining Public and Private Data [8.0] 分散を最小化するために最適化された平均の混合推定器を導入する。
ユーザのプライバシニーズに比例してデータをサブサンプリングすることで、個人のプライバシを保護する手法よりも、当社のメカニズムの方が望ましい、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 23:25:49 GMT)
Deep Learning for Distinguishing Normal versus Abnormal Chest
Radiographs and Generalization to Unseen Diseases [7.9] 我々は,CXRを正常または異常と分類するAIシステムを開発し,評価した。
以上の結果から,AIシステムは新たな患者数と異常に一般化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 22:20:37 GMT)
Adaptive Importance Sampling meets Mirror Descent: a Bias-variance
tradeoff [7.5] 適応的な重要度サンプリングの大きな欠点は、重みの大きなばらつきである。
本稿では,一定のパワーで重み付けを行うことを基本原理とする正規化戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:45:24 GMT)
Longitudinal Analysis of Mask and No-Mask on Child Face Recognition [7.2] 調査では、年齢グループの平均年齢は335ドル(約3万5000円)、年齢グループでは7,473ドル(約7万7000円)の顔画像が26,258ドル(約2万3000円)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 23:40:20 GMT)
Smoke Testing for Machine Learning: Simple Tests to Discover Severe
Defects [7.1] 我々は、基本的な関数がクラッシュすることなく実行できると主張するのに使用できる、汎用的で単純な煙テストを決定することを試みる。
テストした3つの機械学習ライブラリすべてにバグがあり、3つのライブラリのうち2つに深刻なバグがありました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:15:39 GMT)
Combining Unsupervised and Text Augmented Semi-Supervised Learning for
Low Resourced Autoregressive Speech Recognition [7.1] 我々は教師なしの方法で最先端のコンフォーマーモデルを事前訓練する。
追加のテキストデータは、外部言語モデルによって組み込まれている。
最終的なパフォーマンスは、半教師付きトレーニングにCTCベースのデコードを使用する場合、2%向上した絶対値である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:59:18 GMT)
Symbolic Regression via Neural-Guided Genetic Programming Population
Seeding [7.0] シンボリック回帰(英: Symbolic regression)は、NPハードであると一般に信じられている離散最適化問題である。
この問題を解決するための従来のアプローチには、ニューラルガイド付き検索と遺伝的プログラミングがある。
本稿では、ランダムに再起動する遺伝的プログラミングコンポーネントの開始集団をシードする神経誘導成分を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:26:41 GMT)
Barlow Graph Auto-Encoder for Unsupervised Network Embedding [6.9] 本稿では,ネットワーク埋め込みを学習するシンプルなアーキテクチャであるBarlow Graph Auto-Encoderを提案する。
これは、これらの射影の成分間の冗長性を最小化しながら、ノードの即時および大近傍の埋め込みベクトル間の類似性を最大化することを目的としている。
提案手法は,帰納的リンク予測の有望な結果をもたらすとともに,クラスタリングや下流ノード分類の最先端技術と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:30:43 GMT)
An Effective Image Restorer: Denoising and Luminance Adjustment for
Low-photon-count Imaging [6.4] 量子画像センサ(QIS)のイメージングシミュレーションによる低光子数条件下での原像復元
我々は,多層ピラミッド遮音ネットワーク (MPDNet) と輝度調整モジュール (LA) から構成される軽量なフレームワークを開発し,個別の遮音・照度向上を実現する。
画像復元装置は、雑音を抑え、輝度と色を効果的に回復することにより、様々な光子レベルの劣化画像に対して優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:16:30 GMT)
3D-OOCS: Learning Prostate Segmentation with Inductive Bias [5.9] 我々は,脊椎動物の視覚処理に触発された新しいアーキテクチャであるOOCS-enhanced Networkを紹介した。
ベースとして異なる3D U-Netの変種を伴って、第2エンコーダブロックに2つの3D残留成分(オン・オフ・センター・サラウンド)を付加する。
OOCSは、3DのU-Netが3D画像に存在する解剖学的構造を精査し、精査するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:14:56 GMT)
Optimal prediction for kernel-based semi-functional linear regression [5.8] 半関数線形モデルにおける予測のための収束の最小値を求める。
その結果, よりスムーズな関数成分は, 非パラメトリック成分が知られているようなミニマックス速度で学習できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 04:55:44 GMT)
False Positive Detection and Prediction Quality Estimation for LiDAR
Point Cloud Segmentation [5.7] 我々は,LidarMetaSegと呼ばれる,LiDARポイントクラウドデータのセマンティックセグメンテーションのための新しい後処理ツールを提案する。
我々は,ネットワークの確率出力に基づく分散度と,点雲の入力特徴に基づく特徴度を計算し,セグメントレベルで集計する。
これらの集約された測度は、予測されたセグメントが偽陽性か否かを予測するためのメタ分類モデルをトレーニングするために使用され、メタ回帰モデルは、結合上のセグメントワイドの交叉を予測するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:00:30 GMT)
Granule Description based on Compound Concepts [5.7] 本稿では,両極性概念と共通・必要概念という,2種類の複合概念を提案する。
我々は,5種類の概念に対して,記述不能な顆粒の簡潔で統一された等価条件を導出し,記述不能な顆粒の記述法にアプローチした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:56:29 GMT)
Concept and Attribute Reduction Based on Rectangle Theory of Formal
Concept [5.7] 形式概念には、中核概念、相対的必要概念、不要概念の3種類が存在することが知られている。
比較的必要な概念と不要な概念に対する新たな判断結果を示す。
形式的概念の集合の拡張を保ちながら属性を減少させる高速アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:10:08 GMT)
A New Algorithm based on Extent Bit-array for Computing Formal Concepts [5.7] 本稿では,In-Close5と呼ばれるコンテキストの垂直記憶に基づく新しいアルゴリズムIn-Close4を提案する。
新しいアルゴリズムは、コンセプトのコンテキストと範囲を垂直ビットアレイとして格納する一方、In-Close4アルゴリズムでは、コンテキストは水平ビットアレイとしてのみ格納する。
実験の結果,提案アルゴリズムはIn-Close4アルゴリズムよりもはるかに有効であり,また形式的概念の計算にも適用範囲が広いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:45:41 GMT)
Distributing Deep Learning Hyperparameter Tuning for 3D Medical Image
Segmentation [5.7] 3次元医用画像(MIS)の新たな技術に関するほとんどの研究は、現在、Deep LearningとGPUアクセラレータを使って行われている。
このような技術の主な課題は、単一の入力が計算資源に容易に対応でき、処理に不当な時間を要することである。
本稿では,マルチノードおよびマルチGPU環境に着目した分散ディープラーニングトレーニングパイプラインの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:11:25 GMT)
Fetal MRI by robust deep generative prior reconstruction and
diffeomorphic registration: application to gestational age prediction [5.5] 非等質および非等方性サンプリング因子を補正するために,体積再構成を提案する。
コントリビューションを検証し、アートメソッドの状態と比較するための実験が実施されている。
その結果, 画像の解像度が向上し, 妊娠年齢の精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 22:09:52 GMT)
Frame-Capture-Based CSI Recomposition Pertaining to Firmware-Agnostic
WiFi Sensing [5.1] ビームフォーミングフィードバック行列(BFM)に基づくCSI推定法を提案する。
我々は、周波数分割多重伝送における複数のサブキャリアにおけるBFMを用いたサブキャリア間依存性を利用する。
シミュレーション評価の結果, 推定したCSIは地中絶対振幅と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:05:04 GMT)
Does Momentum Help? A Sample Complexity Analysis [5.0] まず,運動量を用いた場合,最適なステップサイズでの収束速度は向上しないことを示す。
次に、運動量と無運動量で反復するサンプルの複雑さを分析する。
SA が運動量を持つ場合のサンプル複雑性は、$alpha$ の小さな場合の方がよいが、2つの場合の$alpha$ の最適選択の場合、サンプル複雑性境界は同じ順序であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:26:05 GMT)
A Scalable AutoML Approach Based on Graph Neural Networks [4.7] KGpipはAutoMLシステムのサブコンポーネントとして設計されている。
KGpipを2つのAutoMLシステムに統合することで、この能力を実証し、既存の最先端システムの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:55:13 GMT)
Towards Tractable Mathematical Reasoning: Challenges, Strategies, and
Opportunities for Solving Math Word Problems [4.3] 自然言語を用いた数学単語問題の解法として,非神経的・神経的手法を検証した。
これらの手法が一般化可能であり、数学的に合理的であり、解釈可能であり、説明可能であることを強調する。
技術的アプローチについて議論し、MWPを解くための直感的な設計選択の進化を概観し、数学的推論能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:20:31 GMT)
Domain Agnostic Few-Shot Learning For Document Intelligence [4.2] ほとんどショット学習は、クラスラベルを持つ少数のサンプルだけで、新しいクラスに一般化することを目的としていない。
本研究では,ドメインシフト下での文書画像分類の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 03:19:31 GMT)
Holistic Deep Learning [4.0] 特に3つの領域は、対向的堅牢性、パラメータの空間性、出力安定性という大きな注目を集めている。
我々はこれらの問題を組み合わせて解決する新しい定式化を提案する。
私たちの定式化は、従来のディープラーニングモデルよりも正確さ、堅牢性、安定性、および疎さを同時に改善することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:46:32 GMT)
Reinforced Workload Distribution Fairness [3.7] 本稿では,アクティブロードバランサ状態監視とネットワーク観測の制限を伴わない分散強化学習機構を提案し,負荷バランサが達成したワークロード分布の公平性を向上する。
予備的な結果は、RLベースのロードバランシングアルゴリズムの有望性を示し、さらなる課題と今後の研究方向性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:51:26 GMT)
On the complexity of quantum partition functions [3.6] 局所ハミルトニアンの近似量の計算複雑性について検討する。
$mathrmpoly(n)$ の古典的アルゴリズムは与えられた 2$-局所ハミルトニアンの自由エネルギーを近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 00:05:25 GMT)
Limiting fluctuation and trajectorial stability of multilayer neural
networks with mean field training [3.6] ネットワーク深度における多層ネットワークの場合の変動について検討する。
この2階のMF限界におけるニューロン間の複雑な相互作用の枠組みを実演する。
極限定理は、この極限と大幅ネットワークのゆらぎを関連付けることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:58:09 GMT)
Evaluation of an Anomaly Detector for Routers using Parameterizable
Malware in an IoT Ecosystem [3.5] このIoTエコシステムは、振る舞いに基づく異常検知器の有効性を評価するためのテストベッドとして開発された。
このマルウェアは、ランサムウェア、暗号通貨、キーロガーの3種類のカスタムメイドマルウェアで構成されている。
異常検知器は、システムコールとネットワークトラフィックから作られた機能セットを使用し、動作に基づく異常検出にサポートベクトルマシンを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 21:57:54 GMT)
High-dimensional multi-trait GWAS by reverse prediction of genotypes [3.4] 逆回帰は、高次元設定でマルチトレイGWASを実行するための有望なアプローチである。
マルチトランジットGWASにおける逆回帰のための異なる機械学習手法を解析した。
モデル特徴係数は変異体と個々の形質の関連性の強さと相関し,真のトランス-eQTL標的遺伝子を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 22:34:35 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） (Fri, 29 Oct 2021 15:45:17 GMT)
Improving Generalization Bounds for VC Classes Using the Hypergeometric
Tail Inversion [3.2] 本稿では,2つの主要なアイデアを用いて,VCクラスの一般化境界を大幅に改善する。
まず、超幾何反転尾は、VCクラスに対する非常に厳密な非一様分布独立リスク上限を得る。
第二に、ゴーストサンプルのトリックを最適化して、さらに非無視的な利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:50:34 GMT)
Exposing Deepfake with Pixel-wise AR and PPG Correlation from Faint
Signals [3.0] ディープフェイクは、法的証拠と知的財産保護の信頼性に深刻な脅威をもたらす。
既存の画素レベルの検出方法は、偽ビデオの増大するリアリズムに抵抗できない。
フェースビデオに隠された暗信号を通してディープフェイクを露呈する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:05:52 GMT)
CVAD: A generic medical anomaly detector based on Cascade VAE [2.6] 我々は、医用画像におけるOOD検出の一般化性に着目し、自己教師付きカスケード変量自動エンコーダに基づく異常検出器(CVAD)を提案する。
我々は,複数のスケールで潜在表現を結合した変分オートエンコーダのカスケードアーキテクチャを用いて,OODデータを分布内(ID)データと区別するために識別器に供給する。
我々は、最先端のディープラーニングモデルと比較し、クラス内およびクラス間OODのための様々なオープンアクセス医療画像データセットにおいて、我々のモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:20:43 GMT)
Topological Relational Learning on Graphs [2.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ分類と表現学習のための強力なツールとして登場した。
本稿では,GNNに高階グラフ情報を統合可能な新しいトポロジカルリレーショナル推論(TRI)を提案する。
新しいTRI-GNNは、6つの7つのグラフで14の最先端のベースラインを上回り、摂動に対して高い堅牢性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 04:03:27 GMT)
Landscape analysis of an improved power method for tensor decomposition [2.4] 本稿では,最近Subspace Power Methodで導入された対称テンソル分解の最適化式について考察する。
我々は、最大$tildeo(Dlfloor m r)$までの準グロバル保証と、ランダムテンソル成分までのグローバル保証を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:32:54 GMT)
Personalized breath based biometric authentication with wearable
multimodality [2.3] 鼻音の特徴を持つ呼吸は、個人識別と検証において潜在的なバイオメトリックスとして示されている。
胸部のモーションセンサーが捉えた他のモダリティから得られる情報に加えて、オーディオ機能によってパフォーマンスがさらに向上することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:41:43 GMT)
Teacher-Class Network: A Neural Network Compression Mechanism [2.3] 提案手法は,1人の生徒にのみ知識を伝達する代わりに,各生徒に知識の一部を伝達する。
我々の学生は問題固有のロジットの訓練を受けておらず、教師ネットワークで学んだ知識(センス表現)を模倣するように訓練されている。
提案した教師クラスアーキテクチャは,MNIST,Fashion MNIST,IMDB Movie Reviews,CAMVid,CIFAR-10,ImageNetなどのベンチマークデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:58:25 GMT)
BitTrain: Sparse Bitmap Compression for Memory-Efficient Training on the
Edge [2.2] Edgeのトレーニングにより、メモリ制限されたエッジデバイスにデプロイした後に、ニューラルネットワークが新たなデータから継続的に学習できるようになる。
既存のインクリメンタルなトレーニング手法は、モデル全体をトレーニングすることで、精度を犠牲にし、最後の数層を微調整する。
BitTrainでは、アクティベーションの空間性を利用して、トレーニング中のメモリフットプリントを削減する新しいビットマップ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:30:57 GMT)
On the Feasibility of Predicting Questions being Forgotten in Stack
Overflow [1.9] 新しい技術、技術機能、および技術バージョンに関する疑問が持ち上がり、技術が進化するにつれて答える必要がある。
同時に、他の質問は時間とともに重要視されなくなり、最終的にユーザにとって無関係になる。
質問は、Stack Overflowのコンテンツを簡潔かつ有用に保つための重要なステップです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:59:11 GMT)
ACIPS: A Framework for Evaluating Patient Perception in the Introduction
of AI-Enabled Healthcare [1.9] 本稿では,医療環境におけるAI対応デジタル技術の導入に対する患者の反応を評価するためのフレームワークACIPSを提案する。
我々は、人間中心の分野におけるAIの関連性と認識される課題の一般的な導入により、ACIPSの必要性を正当化する。
このフレームワークは、AIが医療でどのように使われているかを学ぶ際に保持される、受容性、快適性、インフォームドコンセント、プライバシー、セキュリティ患者の知覚を測定する5つの原則で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:13:15 GMT)
Classification of jujube fruit based on several pricing factors using
machine learning methods [1.7] 重み、しわ、欠陥など、十住ベの価格にはいくつかの要因がある。
特定の選別や分類をせずに一斉に一斉に販売する百姓もいる。
我々の研究や経験から、製品が仕分け処理後に販売された場合、利益が著しく増加することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 23:10:21 GMT)
On the use of uncertainty in classifying Aedes Albopictus mosquitoes [1.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像中の蚊を認識するためにいくつかの研究で使われてきた。
本稿では,モンテカルロ・ドロップアウト法を用いて不確実性のスコアを推定し,分類標本のランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:58:25 GMT)
A deep convolutional neural network for classification of Aedes
albopictus mosquitoes [1.7] 本稿では2つのDeep Convolutional Neural Networksを,分類タスクの自動化のための比較研究に適用する。
移動学習の原理を用いて、Mosquito Alertプロジェクトが提供するデータに基づいて、2つの最先端アーキテクチャを訓練する。
さらに,Grad-CAMアルゴリズムに基づく説明可能なモデルを適用し,分類画像の最も識別性の高い領域を可視化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:58:32 GMT)
Optimized detection of high-dimensional entanglement [1.6] エンタングルメント検出は、量子情報処理における最も一般的なタスクの1つである。
本稿では,絡み検出のための最適テストを構築するための,高度に柔軟な自動手法を提案する。
我々は4次元フォトニック状態における2次元および3次元不規則な絡み合いを実験的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 03:11:00 GMT)
On-device Real-time Hand Gesture Recognition [1.5] 本稿では,1台のRGBカメラから予め定義された静的ジェスチャーを検知するデバイス上でのリアルタイム手ジェスチャー認識(HGR)システムを提案する。
ハンドスケルトントラッカーの基礎としてMediaPipe Handsを使用し、キーポイント精度を改善し、世界距離空間における3次元キーポイントの推定を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:33:25 GMT)
Improving the quality of generative models through Smirnov
transformation [1.3] 本稿では,ジェネレータの出力として使用される新しいアクティベーション関数を提案する。
これはスミルノフ確率変換に基づいており、生成されたデータの品質を改善するために特別に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 17:01:06 GMT)
Learning Personal Food Preferences via Food Logs Embedding [1.2] 食品ログから食品の嗜好を学習する手法を提案する。
提案手法は,ユーザの最も頻繁に食べられる食品の82%を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 02:36:24 GMT)
A Protocol for Emotions [0.9] 2つの知的エージェント間で感情を伝達するための高レベルプロトコルを解析する。
これは人間の感情の交換をモデル化するために通信プロトコルを使用する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:48:29 GMT)
C-MADA: Unsupervised Cross-Modality Adversarial Domain Adaptation
framework for medical Image Segmentation [0.9] 医用画像セグメンテーションのための教師なしクロスモダリティ適応(C-MADA)フレームワークを提案する。
C-MADAは画像と特徴レベルの適応を逐次的に実装する。
脳MRIのセグメンテーションのタスクでテストされ、競争力のある結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:34:33 GMT)
Physics-informed linear regression is a competitive approach compared to
Machine Learning methods in building MPC [0.8] 総じて, ビルのベースラインコントローラと比較して, 暖房・冷却エネルギーの低減効果が良好であることが示唆された。
また, 物理インフォームドARMAXモデルは, 計算負担が低く, 機械学習モデルと比較して, サンプル効率が優れていることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:56:05 GMT)
Towards Comparative Physical Interpretation of Spatial Variability Aware
Neural Networks: A Summary of Results [0.7] 空間変数認識ニューラルネットワーク(SVANN)が与えられた場合、その目標は、比較物理的解釈のための数学的(または計算的)モデルを調べることである。
本研究では,地理的に異質な特徴に基づく新しい比較手法を用いて,SVANNの物理的解釈について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:40:42 GMT)
Data-driven Uncertainty Quantification in Computational Human Head
Models [0.7] 現代の生物モデルシミュレーションは、非常に高い計算コストと高次元の入力と出力に関連付けられている。
本研究では、計算ヘッドモデルの不確実性定量化(UQ)のために、2段階のデータ駆動型学習ベースフレームワークを提案する。
代理モデルが計算モデルの高精度な近似を提供するとともに,計算コストを大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:42:31 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） (Fri, 29 Oct 2021 08:16:13 GMT)
Skeleton of Matrix-Product-State-Solvable Models Connecting Topological
Phases of Matter [0.4] 時間反転を伴う非作用スピンレスフェルミオンの一次元BDIクラスについて検討する。
このクラスは、北エフ鎖を含み、様々な対称性の破れと対称性の保護されたスピン鎖にヨルダン・ウィグナージュである。
我々は基底状態MPSの明示的な構成を提供し、その結合次元はハミルトニアンの範囲と共に増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 09:39:23 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） (Fri, 29 Oct 2021 02:37:14 GMT)
Handshakes AI Research at CASE 2021 Task 1: Exploring different
approaches for multilingual tasks [0.2] ケース2021共有タスク1の目的は,多言語環境下での社会・政治・危機事象情報の検出と分類である。
提案書にはすべてのサブタスクのエントリが含まれており,得られたスコアが調査結果の妥当性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:58:49 GMT)
A sublinear time quantum algorithm for s-t minimum cut on dense simple
graphs [0.2] グラフにおける$soperatorname-t$最小カットは、削除が$s$と$t$を切断するエッジの最小ウェイトサブセットに対応する。
この研究では、無向グラフ上の最小$soperatorname-t$カット問題に対する量子アルゴリズムを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:35:46 GMT)
Yu-Shiba-Rusinov multiplets and clusters of multiorbital adatoms in
superconducting substrates: Subgap Green's function approach [0.0] 超伝導基板における古典的磁気モーメントをもつ不純物のクラスターに対するYu-Shiba-Rusinov状態の特性について検討した。
我々は、芝状態のエネルギーに極を持つ部分ギャップグリーン関数を計算し、それらの波動関数に関連する状態の局所密度を定義する。
不純物が十分に分離された場合、基質が媒介するハイブリダイゼーションを記述するのに有効なハミルトニアンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 15:26:59 GMT)
Word embeddings for topic modeling: an application to the estimation of
the economic policy uncertainty index [0.0] 経済不確実性の定量化は、GDPのようなマクロ経済変数の予測の鍵となる概念である。
経済政策の不確実性指数(EPU)は、不確実性を定量化する最もよく使われる新聞ベースの指標である。
本稿では,デジタルニュースのトピックモデリングを高速かつ効率的に行うEPUインデックスを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 19:31:03 GMT)
Universal fidelity reduction of quantum operations from weak dissipation [0.0] 任意の所望の量子演算の忠実度低減の公式を求める。
システムの異なる部分における散逸が相関関係を持つ状況について検討する。
驚くべきことに、多くの相関関係は、類似の強度の非相関的な散逸と同じ忠実度を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:10:33 GMT)
Transformer Ensembles for Sexism Detection [0.0] この文書はEXIST2021ワークショップで性差別検出タスクのために行われた作業の詳細を提示する。
提案手法は,異なる背景とコーパスに基づいて訓練されたトランスフォーマーベースモデルのアンサンブルに基づいて構築される。
我々は,2進分類タスク(task1),f1スコア0.766,およびマルチクラスタスク(task2)精度0.623,f1スコア0.535について0.767の精度を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:51:50 GMT)
Training Integrable Parameterizations of Deep Neural Networks in the
Infinite-Width Limit [0.0] 大きな幅のダイナミクスは実世界のディープネットワークに関する実践的な洞察を導いてきた。
2層ニューラルネットワークでは、トレーニングされたモデルの性質が初期ランダムウェイトの大きさによって根本的に変化することが理解されている。
この自明な振る舞いを避けるための様々な手法を提案し、その結果のダイナミクスを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 07:53:35 GMT)
The Golden Rule as a Heuristic to Measure the Fairness of Texts Using
Machine Learning [0.0] ゴールデン・ルール(Golden Rule, GR)は、他者を扱いたいと考える道徳哲学の定式化である。
歴史を通じて公理として流行しているが、黄金律のデジタル化は存在しない。
例えば、男の子が少女を傷つけ、それらを公平または不公平と分類するなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 22:33:45 GMT)
Systematic Review for AI-based Language Learning Tools [0.0] このレビューは、2017年から2020年にかけて開発されたAIツールに関する情報を合成した。
これらのツールの大部分は、機械学習と自然言語処理を利用している。
これらのツールを使用した後、学習者は言語能力と知識の向上を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:54:51 GMT)
Superradiant lasing in inhomogeneously broadened ensembles with
spatially varying coupling [0.0] アンサンブルの不均一な幅の関数として、このような超放射光レーザーのパワー、リニア幅、リニアシフトについて検討する。
我々は,原子数,ポンプ,結合強度の条件を,集合原子コヒーレンスの蓄積,および達成可能なレーザーライン幅のスケーリングと制限に求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:04:14 GMT)
Robust and efficient change point detection using novel multivariate
rank-energy GoF test [0.0] また,Range Energy(RE)を直接使用すると,分布の変化に対して高い感度が得られることを示した。
本稿では,エントロピー正規化OTをベースとしたソフトランドエネルギー(sRE)を提案し,CDDに活用する。
本稿では,RE よりも sRE を用いることの利点について議論し,提案した sRE ベースの CPD が,実データおよび合成データセット上で,AUC (Area Under the Curve) と F1-score の両面で,既存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） (Fri, 29 Oct 2021 19:08:57 GMT)
Resampling Base Distributions of Normalizing Flows [0.0] 学習された拒絶サンプリングに基づいて,フローを正規化するためのベース分布を導入する。
ログライクリフの最大化と逆Kulback-Leibler分散の最適化の両方を用いて、適切な学習アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:44:44 GMT)
Real-time detection of anomalies in large-scale transient surveys [0.0] 本稿では, 異常な過渡光曲線を自動的にリアルタイムに検出する2つの新しい手法を提案する。
どちらの手法も、既知のトランジェント集団からの光曲線を正確にモデル化できるなら、モデル予測からの偏差は、おそらく異常である、という単純な考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:29:25 GMT)
Quantum spatial search in two-dimensional waveguide arrays [0.0] 連続時間量子ウォーク(CTQW)は、様々なグラフ上でマークされたサイトの空間探索を効率的に行う能力を示している。
本稿では,数値シミュレーションと実験による平面三角形格子上のCTQW空間探索について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:50:10 GMT)
Polariton interaction in one-dimensional arrays of atoms coupled to
waveguides [0.0] 物質系と強く結合した光子は、非平衡量子多体系の力学を研究するための新しいシステムを構成する。
二次元原子の1次元配列に結合した光子の動力学を完全に解析的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:06:08 GMT)
Platform tailored co-design of gate-based quantum simulation [0.0] ゲート型量子シミュレーションアルゴリズムの設計を改善するために,システム内のノイズの知識をいかに活用するかを示す。
具体的には、イオンの集合運動の加熱による一元的ゲート誤差を記述する理論的ノイズモデルを導出する。
次に,一意ゲート誤差を軽減し,シミュレーション結果を改善するために,フィードフォワード制御の調整方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:00:20 GMT)
On Structural Parameterizations of the Offensive Alliance Problem [0.0] 攻撃アライアンス問題のパラメータ化複雑性について検討する。
目的は、最小規模の攻勢同盟を見つけることである。
この問題は、かなり制限的な構造パラメータの広い範囲でW[1]-ハードパラメータ化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:12:54 GMT)
Non-equilibrium quantum thermodynamics of a particle trapped in a
controllable time-varying potential [0.0] ハーモニックポテンシャルからダブルウェルへの移行に伴う浮遊ナノ粒子のダイナミクスについて検討した。
Wehrlエントロピー生成のダイナミクスとその速度について検討する。
システムに対するユニタリと散逸部品の効果と競合を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:25:25 GMT)
Multi-target tracking for video surveillance using deep affinity
network: a brief review [0.0] ビデオ監視のためのマルチターゲットトラッキング(MTT)は、重要かつ困難なタスクの1つである。
深層学習モデルは人間の脳のように機能することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:44:26 GMT)
Mixed Cooperative-Competitive Communication Using Multi-Agent
Reinforcement Learning [0.0] 混合協調競争環境に微分可能なエージェント間学習(DIAL)を適用した。
私たちは、チームにとってプライベートなコミュニケーションと、他のチームによって過度に耳を傾けるコミュニケーションの間のパフォーマンスの違いに注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:25:07 GMT)
Measuring a Texts Fairness Dimensions Using Machine Learning Based on
Social Psychological Factors [0.0] フェアネスアセスメントを行う際、心理学を用いて人間が使用する主要な要因を判断する。
単語埋め込みを多次元の文レベルフェアネス認識ベクトルにデジタイズする。
第2のアプローチは、上記のフェアネス近似ベクトルに基づくPCAとMLを使い、F1スコアは86.2である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 21:09:17 GMT)
Location-routing Optimisation for Urban Logistics Using Mobile Parcel
Locker Based on Hybrid Q-Learning Algorithm [0.0] パーセルロッカー(MPL)は、交通渋滞と運用コストを低減する手段として、都市物流事業者によって導入されている。
本稿では,MPLのロケーションルーティング問題を解くための整数プログラミングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 01:27:12 GMT)
Learning to Communicate with Reinforcement Learning for an Adaptive
Traffic Control System [0.0] 適応的交通制御システム(ATCS)上での学習情報を用いた,コミュニケーションのない独立したQ-ラーニング(IQL)と識別可能なエージェント間ラーニング(DIAL)について検討する。
以上の結果から,DIALエージェントは,他のエージェントと関連する情報を共有できるため,トレーニング時間と最大報酬の両方において,独立したQ-Larnerよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:46:15 GMT)
Latent Cognizance: What Machine Really Learns [0.0] 最近の研究では、新しい確率論的解釈に基づく認識メカニズムの洞察である潜在認知(Latent Cognizance)が発見された。
本稿では,トレーサブルな文脈下での新たな解釈について考察する。
本研究は,LCの基盤となる理論的根拠を裏付け,学習分類推論の基盤となる隠蔽機構を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:26:38 GMT)
Intelligent Vision Based Wear Forecasting on Surfaces of Machine Tool
Elements [0.0] 本稿では, マシンが自動で故障を検知し, 故障の重大度を推定する機能について述べる。
著者の知る限りでは、金属表面およびボールスクリュードライブの欠陥検出と異常の予後を正確に検出するビジョンベースのシステムが提案されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 08:03:44 GMT)
IRA: A shape matching approach for recognition and comparison of generic
atomic patterns [0.0] 原子構造における形状整合問題を解くための多目的パラメータレスアプローチを提案する。
このアルゴリズムは、回転原子中心参照フレームとアサインメントを反復的に提案する(Iterative Rotations and Assignments, IRA)。
IRAは、原子の数が異なる構造間の剛性回転、反射、翻訳、置換を見つけることができる。
1対1の割当制約の下で原子割り当てを計算するため、我々は独自のアルゴリズムであるCShDA(Constrained Shortest Distance Assignments)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 11:43:30 GMT)
Gabor filter incorporated CNN for compression [0.0] 自己アテンションモデルの最近の進歩は、畳み込みフィルタが以前の層での自己アテンションよりも好ましいことを示している。
我々は圧縮のために初期のCNN層にGaborフィルタを組み込んだ。
CIFAR-10用VGG-16の第1層は192のカーネル/機能を持つが、Gaborフィルタの学習には平均29.4のカーネルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 09:34:39 GMT)
Droplet-superfluid compounds in binary bosonic mixtures [0.0] 一次元条件下で超流動系の回転特性について検討する。
残留凝縮物は、渦がなくても角運動量を運ぶことができる。
本研究は, システムにおける初等励起の分析により相関し, 局所化と超流動性の共存に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:45:54 GMT)
DeepDoseNet: A Deep Learning model for 3D Dose Prediction in Radiation
Therapy [0.0] ResNetとDilatedNetに基づくDeepDoseNetの3次元線量予測モデルを提案する。
2020 AAPM OpenKBPチャレンジの340のヘッド・アンド・ネックデータセットが利用された。
MAEとDVHに基づく損失関数を持つDeepDoseNetは、OpenKBPエントリの最高線量スコア性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:44:14 GMT)
Deep Learning for Predictive Business Process Monitoring: Review and
Benchmark [0.0] 本稿では,ディープラーニングを用いて予測モニタリングタスクに対処する手法について,系統的な文献レビューを行う。
また、公開されている12のプロセスログに対して、10の異なるアプローチを徹底的に実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 10:49:40 GMT)
Decoherent Histories Quantum Mechanics and Copenhagen Quantum Mechanics [0.0] このような定式化で使用される古典世界は、仮定されるものではなく、むしろ準古典変数の代替ヒストリーの適切な集合によって説明されるものであることを示す。
本稿では,測定の一般的な定義,波動関数の崩壊,およびデコヒーレントな歴史量子論の観点からの可逆性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 00:18:50 GMT)
Comparing Machine Learning-Centered Approaches for Forecasting Language
Patterns During Frustration in Early Childhood [0.0] 子どもたちは、自己統制的課題に直面した際の感情や行動を抑制するために自分の言語を使うことが知られている。
本稿では,eXtreme Gradient Boosting,Random Forest,Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks,Elastic Net Regressionを用いて,子どもの言語パターンを予測する。
これらの方法の比較分析の結果から,子どもの自己調節パターンのように,高次元・高密度なデータを扱う場合,決定木に基づくアルゴリズムは従来の回帰法やニューラルネットワーク法よりも優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:45:38 GMT)
Boosting algorithms in energy research: A systematic review [0.0] ブースティングアルゴリズムは高い柔軟性と高い解釈性の両方が特徴である。
エネルギー分野の大幅な進歩は可能でありながら、これまでブーピングが過小評価されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 20:48:49 GMT)
Automatic Hand Sign Recognition: Identify Unusuality through Latent
Cognizance [0.0] ノンサイン姿勢(ノンサインえい、英: non-sign posture)は、手話の読みに意図しない姿勢であり、有効な標識には属さない。
信頼性比はこの問題を軽減するために提案されている。
信頼性比は計算が簡単で、余分なトレーニングなしで容易に利用できる。
本稿では,タイのフィンガースペルリング認識における非符号識別の問題について,信頼度に対する代替的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:15:17 GMT)
Approximation of Smoothness Classes by Deep Rectifier Networks [0.0] 本研究では,ベソフ空間の関数に対する最適あるいは近似値に近づいた,一定の活性化関数を持つ警告ディープネットワークについて述べる。
理論を用いることで、臨界線上の滑らか度クラスの全範囲が(ほぼ)深いReLU/RePUネットワークによって最適に近似されることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 14:55:34 GMT)
Application of 2-D Convolutional Neural Networks for Damage Detection in
Steel Frame Structures [0.0] 本稿では,2次元畳み込みニューラルネットワーク(2次元CNN)を特徴抽出と分類段階の両方に応用する。
本手法では、深度ではなく、光ったCNNのネットワークを使用し、生の加速度信号を入力とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 16:29:31 GMT)
AI-Powered Semantic Segmentation and Fluid Volume Calculation of Lung CT
images in Covid-19 Patients [0.0] 本研究は、GGOの容積とコビッド新型コロナウイルス患者の統合を図ることを目的とする。
肺マスクのIoUは99.78%、感染したマスクのIoUは89.01%と予測されている。
このシステムは、DeepLabV3+ネットワークアーキテクチャと、Imagenet重み付きモデルResnet50でトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:50:57 GMT)
A/B/n Testing with Control in the Presence of Subpopulations [0.0] A/B/nテストアプリケーション A/B/nテストアプリケーションによるモチベーション。
有限集合の分布(Empharms と呼ばれる)を考えるが、そのうちの 1 つはenmphcontrol として扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 06:36:42 GMT)
A Pre-processing Method for Fairness in Ranking [0.0] 本稿では,データの順序を相互に評価する公平なランキングフレームワークを提案する。
提案手法は,実世界のデータセットに対する精度と公平性のトレードオフにおいて,既存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） (Fri, 29 Oct 2021 02:55:32 GMT)
A Generalization of the One-Dimensional Boson-Fermion Duality Through
the Path-Integral Formalism [0.0] 一次元多体問題におけるボソン-フェルミオン双対性について検討する。
We found a generalization of the boson-fermion duality between the Lieb-Liniger model and the Cheon-Shigehara model。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 12:00:00 GMT)
A Classically Efficient Quantum Scalable Fermi-Hubbard Benchmark [0.0] テストベッド型量子コンピューティングデバイスのための実用的なアプリケーションベースのベンチマークを提案し,実装する。
提案プロトコルは, 1次元フェルミハバードモデルの単一粒子部分空間における基底状態のエネルギーを計算する。
超伝導およびイオントラップテストベッドハードウェアのベンチマーク性能を3つのハードウェアベンダーと最大24量子ビットで実証し,解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 18:52:46 GMT)