DSEE: Dually Sparsity-embedded Efficient Tuning of Pre-trained Language
Models [100.7] 事前訓練されたモデルが大きくなればなるほど、微調整のプロセスは時間がかかり、計算コストがかかる可能性がある。
本稿では,重み更新と最終モデルの重み付けに先立って,疎度を活用することで,資源・パラメータ効率の微調整を行うフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、競争力のある下流転送性能を維持しながら、非常に印象的なパラメータ/トレーニング/推論効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:29:47 GMT)
On Quantitative Evaluations of Counterfactuals [88.4] 本稿では、分析と実験を通じて、視覚的対実例の評価に関する研究を集約する。
ほとんどのメトリクスは、十分な単純なデータセットを意図して振る舞うが、複雑さが増加すると、良い結果と悪い結果の違いを判断できないものもいる。
私たちはラベル変動スコアとOracleスコアという2つの新しい指標を提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 05:00:36 GMT)
You are caught stealing my winning lottery ticket! Making a lottery
ticket claim its ownership [87.1] Lottery ticket hypothesis (LTH) は、特別なスパースサブネットワークを活用するための有望なフレームワークとして出現する。
しかし、LTHの主な資源ボトルネックは、当選チケットのスパースマスクを見つけるのに特別なコストである。
私たちの設定は、深層モデルの知的財産権侵害から保護することに対する最近の関心に新たな次元を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:38:38 GMT)
DIB-R++: Learning to Predict Lighting and Material with a Hybrid
Differentiable Renderer [78.9] そこで本研究では,単体画像から固有物体特性を推定する難題について,微分可能量を用いて検討する。
そこで本研究では、スペクトル化とレイトレーシングを組み合わせることで、これらの効果をサポートするハイブリッド微分可能なDIBR++を提案する。
より高度な物理ベースの微分可能値と比較すると、DIBR++はコンパクトで表現力のあるモデルであるため、高い性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 01:59:39 GMT)
EmpBot: A T5-based Empathetic Chatbot focusing on Sentiments [75.1] 共感的会話エージェントは、議論されていることを理解しているだけでなく、会話相手の暗黙の感情も認識すべきである。
変圧器事前学習言語モデル(T5)に基づく手法を提案する。
本研究では,自動計測と人的評価の両方を用いて,情緒的ダイアログデータセットを用いたモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:04:48 GMT)
Mastering Atari Games with Limited Data [73.6] 我々は,MuZero上に構築したモデルベースビジュアルRLアルゴリズムのサンプルを提案し,これをEfficientZeroと呼ぶ。
提案手法は,Atari 100kベンチマークで平均190.4%の人的パフォーマンスを達成し,実戦経験は2時間に過ぎなかった。
アルゴリズムがそのような小さなデータでアタリゲーム上で超人的パフォーマンスを達成するのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 09:13:39 GMT)
On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design [70.3] 本稿では,マクロや標準セルの配置に関するDeepPlaceによる共同学習手法を提案する。
また,DeepPRと呼ばれるマクロ配置とルーティングの両方を満たすための強化学習による共同学習手法も開発している。
本手法は,経験から効果的に学習し,数時間のトレーニングで標準細胞配置の中間配置を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 11:41:49 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） (Sat, 30 Oct 2021 09:13:49 GMT)
Iris Recognition Based on SIFT Features [63.1] アイリス画像の認識にはSIFT(Scale Invariant Feature Transformation)を用いる。
我々は、SIFT演算子を用いて、スケール空間における特徴SIFT特徴点を抽出し、特徴点周辺のテクスチャ情報に基づいてマッチングを行う。
また、SIFT手法と、極座標変換とLog-Gaborウェーブレットに基づく一般的なマッチング手法の相補性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 04:55:33 GMT)
One Step at a Time: Pros and Cons of Multi-Step Meta-Gradient
Reinforcement Learning [61.7] より正確でロバストなメタ勾配信号を持つ複数の内部ステップを混合する新しい手法を提案する。
Snakeゲームに適用した場合、混合メタグラディエントアルゴリズムは、類似または高い性能を達成しつつ、その分散を3倍に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 08:36:52 GMT)
Real-time Speaker counting in a cocktail party scenario using
Attention-guided Convolutional Neural Network [61.0] 重なり合う音声におけるアクティブ話者数を推定するために,CNN(Real-time, Single-channel attention-guided Convolutional Neural Network)を提案する。
提案システムは,CNNモデルを用いて音声スペクトルから高レベル情報を抽出する。
WSJコーパスを用いた重畳音声のシミュレーション実験により,従来の時間平均プーリングに比べて,注意解がほぼ3%向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:24:57 GMT)
Hierarchical Heterogeneous Graph Representation Learning for Short Text
Classification [60.2] 短文分類のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく ShiNE と呼ばれる新しい手法を提案する。
まず,短文データセットを単語レベル成分グラフからなる階層的不均一グラフとしてモデル化する。
そして、類似した短いテキスト間の効果的なラベル伝搬を容易にするショート文書グラフを動的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 05:33:05 GMT)
Direct attacks using fake images in iris verification [59.7] BioSecベースラインデータベースの実際のアイリスから偽アイリス画像のデータベースが作成されている。
本システムは直接攻撃に対して脆弱であることを示し,対策の重要性を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 05:01:06 GMT)
RMSMP: A Novel Deep Neural Network Quantization Framework with Row-wise
Mixed Schemes and Multiple Precisions [43.3] この研究は、Row-wise Mixed-Scheme and Multi-Precisionアプローチによる新しいディープニューラルネットワーク(DNN)量子化フレームワーク、すなわちRMSMPを提案する。
提案するRMSMPは、画像分類と自然言語処理(BERT)の分野でテストされている。
同等の精度で、最先端技術の中で最高の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 02:53:35 GMT)
ILMPQ : An Intra-Layer Multi-Precision Deep Neural Network Quantization
framework for FPGA [37.8] この研究は、DNNエッジコンピューティングのハードウェアプラットフォームとして一般的に使われているFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)デバイスをターゲットにしている。
我々は、層内次元に沿って複数の精度をサポートする量子化法を用いる。
固定点量子化法と比較して,画像ネットの終端推定時間において3.65倍の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:02:52 GMT)
PAC-Bayes meta-learning with implicit task-specific posteriors [37.3] そこで本研究では,PAC-Bayesメタ学習アルゴリズムを提案する。
提案したメタ学習アルゴリズムを用いてトレーニングしたモデルは、精度よく校正されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 06:49:11 GMT)
Pseudo-Labeling for Massively Multilingual Speech Recognition [34.3] 擬似ラベルによる半教師付き学習は、最先端のモノリンガル音声認識システムの基礎となっている。
低リソース言語でもうまく機能する単純な擬似ラベル方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:30:17 GMT)
Backdoor Pre-trained Models Can Transfer to All [33.7] そこで本研究では,トリガを含む入力を事前学習したNLPモデルの出力表現に直接マッピングする手法を提案する。
NLPにおけるトリガのユニークな特性を考慮して,バックドア攻撃の性能を測定するための2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:11:24 GMT)
A Spatio-Temporal Identity Verification Method for Person-Action
Instance Search in Movies [32.8] Person-Action Instance Search (INS) は、大規模なビデオ撮影から特定の人物が特定のアクションを実行するショットを検索することを目的としている。
2つの個別INSスコアの直接集計は、個人と行動間のアイデンティティの整合性を保証することはできない。
個人INSとアクションINSの直接融合スコアを最適化するためのアイデンティティ整合性検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 11:00:47 GMT)
Leveraging SE(3) Equivariance for Self-Supervised Category-Level Object
Pose Estimation [30.0] カテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定は、オブジェクトCADモデルにアクセスすることなく、既知のカテゴリから未確認のオブジェクトインスタンスの6Dオブジェクトポーズを見つけることを目的としている。
本研究では,1つの3次元点群からカテゴリレベルの6次元オブジェクトのポーズを推定する自己教師型学習フレームワークを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 06:46:44 GMT)
3DP3: 3D Scene Perception via Probabilistic Programming [28.5] 3DP3は、オブジェクト、シーン、イメージの構造化生成モデルで推論を使用する逆グラフィックのためのフレームワークである。
その結果,3DP3は深層学習ベースラインよりも実画像から6DoFオブジェクトのポーズ推定の方が精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:10:34 GMT)
Functional Neural Networks for Parametric Image Restoration Problems [27.8] ほぼ全ての画像復元問題は、超解像のスケール係数など、密接に関連するパラメータを持つ。
パラメトリック画像復元問題を1つのモデルで解くために,関数型ニューラルネットワーク (FuncNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 23:03:46 GMT)
Learning Coordinated Terrain-Adaptive Locomotion by Imitating a
Centroidal Dynamics Planner [27.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、動的リアクティブコントローラを学習できるが、優れた歩行を生み出すためには、慎重に調整された形状の報酬が必要である。
模倣学習は、この問題を回避し、平坦な地形の四足歩行を抽出するためにモーションキャプチャーデータと共に使用されてきた。
学習した方針が見えない地形に移行し、動的に困難な地形を横切るように微調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 14:24:39 GMT)
Causal Discovery in Linear Structural Causal Models with Deterministic
Relations [27.1] 我々は因果発見の課題と観察データに焦点をあてる。
因果構造の特異な識別に必要かつ十分な条件のセットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 21:32:42 GMT)
Adjacency constraint for efficient hierarchical reinforcement learning [25.2] 目標条件強化学習(HRL)は、強化学習(RL)技術をスケールアップするための有望なアプローチである。
HRLは、高レベル、すなわちゴール空間のアクション空間が大きいため、トレーニングの非効率さに悩まされることが多い。
本研究では,高レベル動作空間を現在の状態の隣接する領域$k$-stepに制限することにより,この問題を効果的に緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 09:26:45 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting in Incremental Few-Shot Learning by
Finding Flat Minima [24.0] 本稿では,いくつかの例で新たなカテゴリを継続的に認識するモデルを必要とする,漸進的な数ショット学習について考察する。
我々の研究は、既存の手法が、漸進学習においてよく知られた、破滅的な忘れ込みにひどく悩まされていることを示唆している。
そこで本研究では,基礎訓練対象関数の平坦な局所最小値の探索を行い,新しいタスクに基づいて平坦な領域内のモデルパラメータを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 14:00:40 GMT)
Magic Pyramid: Accelerating Inference with Early Exiting and Token
Pruning [19.9] 本稿では,トークンプルーニングによる幅と深さの計算と,トランスフォーマーモデルによる早期退避を両立させる新しいアイデアであるMagic Pyramid (MP)を提案する。
MPは、入力のサイズに関係なく、2つの一般的なテキスト分類タスクで平均8.06倍のスピードアップを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 11:07:43 GMT)
Get Fooled for the Right Reason: Improving Adversarial Robustness
through a Teacher-guided Curriculum Learning Approach [17.7] 現在のSOTAの頑健なモデルは、主に敵の訓練(AT)に基づいており、内部または外部の最小化ステップにおいてのみ、一部の正規化器によって異なる。
学習中に次のような考え方を強制する非定性的手法を提案する。
提案手法は,既存のATモデルに対して若干の余分な労力(10～20%)を要し,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 17:47:14 GMT)
Imitating Arbitrary Talking Style for Realistic Audio-DrivenTalking Face
Synthesis [17.7] 本稿では,特定の参照ビデオの任意の発話スタイルを模倣することにより,音声合成フレームワークにスタイルを注入することを提案する。
我々は,スタイルコードから発声スタイルを模倣して,スタイリングされた音声を合成する潜在スタイル融合(LSF)モデルを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 08:15:27 GMT)
Convergence and Optimality of Policy Gradient Methods in Weakly Smooth
Settings [17.4] 我々は不透明な条件に頼らずに政策勾配法の明確な収束率を確立する。
また, ニアリニアMDPのエルゴディディディティに対する十分条件を特徴付ける。
収束政策の最適性に関する条件と分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 06:31:01 GMT)
Three approaches to facilitate DNN generalization to objects in
out-of-distribution orientations and illuminations: late-stopping, tuning
batch normalization and invariance loss [16.2] 本稿では,OoD(Out-of-distribution)方向の物体認識におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の改良について検討する。
これらのアプローチはいずれも、DNNのOoD精度を大幅に改善する(場合によっては20%以上)。
MNISTデータセットとiLabデータセットから2つのデータセットが修正され、残りの2つは新規である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 00:31:13 GMT)
Learning Continuous Representation of Audio for Arbitrary Scale Super
Resolution [14.2] 任意スケール超解像(LISA)のためのニューラル暗黙表現法(ローカルインプリシット表現)を提案する。
本手法は,音声のチャンクを連続時間関数として局所的にパラメータ化し,各チャンクを隣接チャンクの局所潜時符号で表現することにより,任意の時間座標,すなわち無限分解能で信号の外挿を可能にする。
数値評価の結果,LISAは従来の固定スケール法よりも若干のパラメータで優れていたが,訓練データの解像度を超えた任意のスケール超解法も可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:09:18 GMT)
Optimizing Binary Symptom Checkers via Approximate Message Passing [13.6] 症状チェッカーは、現在進行中のパンデミック危機において、インテリジェントな電子医療アプリケーションとして広く採用されている。
それらのパフォーマンスは、リードと疾患の階層化の間の詳細な知識によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 18:21:27 GMT)
Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities [13.1] 我々は、産業規模の機械学習ユースケースにおけるモデル開発サイクルを調べることで、AIコンピューティングの炭素フットプリントを特徴づける。
ハードウェア・ソフトウェア設計と大規模最適化がAIのカーボンフットプリント全体の削減にどのように役立つのかを、エンドツーエンドで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 23:36:10 GMT)
A Survey on the Robustness of Feature Importance and Counterfactual
Explanations [12.6] 本稿では,2種類の局所的説明の堅牢性を分析した研究について紹介する。
この調査は、既存のロバストネスの定義を統一することを目的としており、異なるロバストネスアプローチを分類するための分類を導入し、興味深い結果について議論している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 22:48:04 GMT)
Two Heads are Better than One: Geometric-Latent Attention for Point
Cloud Classification and Segmentation [10.2] 本稿では,幾何学的特徴と潜在的特徴を組み合わせて3次元シーンを意味のある部分集合に分割する,革新的な2頭部アテンション層を提案する。
各ヘッドは、幾何学的特徴または潜在的特徴のいずれかを用いて、局所的およびグローバルな情報を組み合わせて、この情報を使用して、より良い局所的関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 11:20:56 GMT)
TransAug: Translate as Augmentation for Sentence Embeddings [8.9] 本稿では,翻訳文ペアをテキスト用データ拡張として活用するための最初の調査であるTransAugについて述べる。
他の言語設定で訓練されたエンコーダを採用する代わりに、まず中国語のエンコーダをSimCSEエンコーダから蒸留し、その埋め込みが意味空間に近いようにし、暗黙のデータ拡張として分解することができる。
提案手法は,SimCSEとSentence-T5の両性能を向上し,SentEvalが評価したトランスファータスクにおいて,対応するトラックにおける最高のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:13:28 GMT)
EventNarrative: A large-scale Event-centric Dataset for Knowledge
Graph-to-Text Generation [8.2] EventNarrativeは,約23万のグラフと,対応する自然言語テキストで構成されている。
私たちの目標は2つある – データが不足しているイベント中心の研究において,新たな基盤を突破する上で,研究者が明確に定義された大規模データセットを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 15:39:20 GMT)
Optimizing Sparse Matrix Multiplications for Graph Neural Networks [8.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造をモデル化するための強力なテクニックとして登場している。
実世界のグラフデータのばらつきにより、GNN性能は広いスパース行列乗算演算によって制限される。
本稿では,スパース行列ストレージフォーマットの選択がGNNの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 22:08:51 GMT)
Higher-Order Relations Skew Link Prediction in Graphs [7.7] 一対のノードの共通近傍の数が増えると、それらがリンクされる可能性が高くなる。
驚いたことに、CN(Common Neighbors)は非常にうまく機能し、高次関係の存在下でさらに優れていることが判明した。
これは、CN-ヒューリスティックが高次関係の存在下での予測能力を過大評価しているためである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 15:27:44 GMT)
Exploring Content Moderation in the Decentralised Web: The Pleroma Case [7.1] フェデレーションポリシーは、特定のルールにマッチするコンテンツを禁止または修正するルールを作成する。
しかし、これは多くのユーザーにとって意図しない結果をもたらす可能性がある。
これらのポリシーが"無害"なユーザに対してどのように悪影響を及ぼすかを特定し、可能なソリューションを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:45:51 GMT)
M2MRF: Many-to-Many Reassembly of Features for Tiny Lesion Segmentation
in Fundus Images [6.9] 機能再アセンブリは、現代のCNNベースのセグメンテーションアプローチにおいて必須のコンポーネントである。
M2MRF(man-to-many reassembly of features)を提案する。
次元レデュースされた特徴空間における特徴を再組み立てし、同時に大きな事前定義された領域内の複数の特徴を複数のターゲット特徴に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:02:39 GMT)
A Decentralized Reinforcement Learning Framework for Efficient Passage
of Emergency Vehicles [6.7] 救急車(EMV)は、都市が時間的に重要な出来事に対処する上で重要な役割を担っている。
EMVの走行時間を短縮するための既存のアプローチでは、経路最適化と信号プリエンプションが採用されている。
本稿では,動的ルーティングと信号制御を同時に行うためのフレームワークであるEMVLightを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 16:13:48 GMT)
The CAT SET on the MAT: Cross Attention for Set Matching in Bipartite
Hypergraphs [6.6] 我々はCATSETMATと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々は、CATSETMATの優れた性能を示すために、複数の二部グラフデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 13:01:26 GMT)
Context Meta-Reinforcement Learning via Neuromodulation [6.1] メタ強化学習(Meta-RL)アルゴリズムにより、エージェントは動的環境の少数のサンプルからタスクに迅速に適応できる。
本稿では、神経活動を制御する標準ポリシーネットワークを強化するためのモジュラーコンポーネントとして神経変調を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 01:05:40 GMT)
Speaker conditioning of acoustic models using affine transformation for
multi-speaker speech recognition [5.5] 本研究は,重畳音声シナリオにおけるターゲット話者の単一チャンネル音声認識の問題に対処する。
提案手法では,音響モデルの隠れ表現を話者補助情報によって変調し,所望の話者のみを認識する。
WSJコーパスの実験により,提案手法は,複数話者音声認識のための音響特徴を持つ話者補助情報を融合する有効な解法であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:49:52 GMT)
Geometry-Aware Hierarchical Bayesian Learning on Manifolds [5.2] 多様体値の視覚データに基づく学習のための階層型ベイズ学習モデルを提案する。
まず、幾何学的認識とカーネル内畳み込みの性質を持つカーネルを導入する。
次に、ガウス過程回帰を用いて入力を整理し、最終的に特徴集約のための階層的ベイズネットワークを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 05:47:05 GMT)
Beyond Independent Measurements: General Compressed Sensing with GNN
Application [4.9] 我々は、ノイズコーン観測からmathbbRn$の構造化信号$mathbfxを復元する問題を考察する。
実効的な$mathbfB$は測定値のサロゲートとして用いられる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 20:35:56 GMT)
Identifying and mitigating bias in algorithms used to manage patients in
a pandemic [4.8] 現実のデータセットを使用して、新型コロナウイルスの死亡率、人工呼吸器の状態、入院状態を予測するために、ロジスティック回帰モデルが作成された。
モデルではバイアス試験の回数が57%減少した。
キャリブレーション後, 予測モデルの平均感度は0.527から0.955に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 21:10:56 GMT)
HIERMATCH: Leveraging Label Hierarchies for Improving Semi-Supervised
Learning [4.6] HIERMATCHは、階層的な情報を活用してラベリングコストを削減し、バニラ半教師付き学習法と同様に機能する半教師付きアプローチである。
CIFAR-100とNABirdsという2つのベンチマークデータセットに対するHIERMATCHの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:48:49 GMT)
Equinox: neural networks in JAX via callable PyTrees and filtered
transformations [4.3] JAXとPyTorchは2つの人気のあるPython自動微分フレームワークである。
JAXは純粋関数と関数型プログラミングに基づいている。
PyTorchは、パラメータ化された関数を定義するためにオブジェクト指向(OO)クラスベースの構文を普及させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 14:08:56 GMT)
AdvCodeMix: Adversarial Attack on Code-Mixed Data [4.0] 我々は、ブラックボックス設定でコード混合分類モデルを攻撃するために、テキスト摂動に関する最初の一般化されたフレームワークを説明した。
文の意味的構造を保存し,人間の知覚から攻撃を隠蔽する様々な摂動技術に頼っている。
我々は、ベンガル英語とヒンディー英語のコード混合データセットに基づいて訓練された様々な感情分類モデルで戦略を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 22:02:22 GMT)
Unpaired Learning for High Dynamic Range Image Tone Mapping [3.9] 本稿では,低ダイナミックレンジ (LDR) の再生を目標とする新たなトーンマッピング手法について述べる。
このゴールは、無関係なHDRとLDR画像のセットに基づいた非対向的トレーニングの使用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 09:58:55 GMT)
Long-Range Route-planning for Autonomous Vehicles in the Polar Oceans [3.7] 極氷環境での運用は、無人水中車両(AUV)のパイロット需要が高まっている。
現在、AUVは船から配備され、これらの地域で直接人力で運用されている。
本稿では,南洋におけるAUVの長距離ルート計画自動化の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 17:28:44 GMT)
Love tHy Neighbour: Remeasuring Local Structural Node Similarity in
Hypergraph-Derived Networks [2.2] ノードペア間のハイパーグラフ指向の類似度スコアを複数提案する。
グラフトポロジーに基づくスコアをハイパーグラフに拡張するための理論的定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 14:12:58 GMT)
Phone Sharing and Cash Transfers in Togo: Quantitative Evidence from
Mobile Phone Data [2.0] 本稿では,東郷における電話共有の包括的定量的分析を行う。
SIMの22%、SIMスロットの7%が共有されている。
政府主導の現金振替プログラムの行政データから、女性や若者、農村部の人々の間で電話の共有が最も一般的であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 04:54:32 GMT)
Temporal-Spatial Feature Extraction Based on Convolutional Neural
Networks for Travel Time Prediction [1.9] 本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いた旅行時間予測手法を提案する。
その結果,提案手法の平均絶対誤差は約5.69%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 02:44:54 GMT)
Predicting Critical Biogeochemistry of the Southern Ocean for Climate
Monitoring [1.9] 我々は、南洋のケイ酸塩とリン酸塩の値を、温度、圧力、塩分濃度、酸素、硝酸塩、位置から予測するためにニューラルネットワークを訓練する。
これらのモデルを地球系モデル(ESM)およびBGC-Argoデータに適用し、この海洋観測ネットワークの有用性を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 00:13:46 GMT)
Simultaneous estimation of wall and object parameters in TWR using deep
neural network [1.8] 本論文では,Stra-the-Wall Radarにおける目標パラメータと壁パラメータを同時に推定するためのディープラーニングモデルを提案する。
壁面の誘電率と厚さ,および目標の中心と誘電率の2次元座標を考察する。
深部ニューラルネットワークモデルを用いて, 壁の誘電率と厚さ, ターゲットの2次元座標と誘電率のパラメータを99%の精度で推定することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 10:47:22 GMT)
Multi-Task Learning based Convolutional Models with Curriculum Learning
for the Anisotropic Reynolds Stress Tensor in Turbulent Duct Flow [1.6] 乱流ダクト流に対する正規化異方性レイノルズ応力テンソルを正確に予測できる完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。
データ駆動乱流モデリングへのカリキュラム学習の適用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 20:41:28 GMT)
Fast spin squeezing by distance-selective long-range interactions with
Rydberg molecule dressing [1.6] 本稿では,Rydberg分子ドレッシング手法を提案する。
これは、2つの相互作用するリドベルク原子の魅力的な分子曲線に共鳴してレーザー状態原子によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 05:37:12 GMT)
Efficient Inference Without Trading-off Regret in Bandits: An Allocation
Probability Test for Thompson Sampling [1.6] 適応ランダム化実験を行うのにバンドアルゴリズムを用いると、後悔を最小限に抑えることができるが、統計的推測には大きな課題が生じる。
これらの課題に対処しようとする最近の試みは、典型的には、保証を保証するために、B bandit$-$trading off regret$-$-$ 大きなサンプルサイズを必要とする。
バンディットアルゴリズムの割り当て確率に一意的に基づく新しい仮説テストを導入し,その利用性を制限したり,最小限の実験サイズを必要としない。
我々は、我々のアプローチ、特に小さなサンプルにおいて、広範囲なシミュレーションと実際のメンタルヘルスに関する実験の両方において、後悔と推論の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 01:47:14 GMT)
How should human translation coexist with NMT? Efficient tool for
building high quality parallel corpus [1.3] 本稿では,人間の労働力を最小化して高品質な並列コーパスを効率的に構築するツールを提案する。
提案手法はニューラルマシン翻訳(NMT)に基づいており,人間の翻訳と共存するだけでなく,効率も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 06:53:41 GMT)
Neural Network based on Automatic Differentiation Transformation of
Numeric Iterate-to-Fixedpoint [1.2] 本研究では,反復固定点演算子を用いて深度を制御できるニューラルネットワークモデルを提案する。
既存のスキップ接続の概念とは対照的に,提案手法では,情報をネットワーク上で上下に流すことができる。
我々は,この機構を長期依存タスクに応用したモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 20:34:21 GMT)
Continuous Convolutional Neural Networks: Coupled Neural PDE and ODE [1.2] 本研究では、物理システムの隠れた力学を学習できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の変種を提案する。
画像や時系列などの物理系を複数の層からなるシステムとして考えるのではなく、微分方程式(DE)の形でシステムをモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 21:45:00 GMT)
Use of low-fidelity models with machine-learning error correction for
well placement optimization [1.1] 低忠実度(LF)モデルを用いてシミュレーションを行う最適化フレームワークを提案する。
木に基づく機械学習手法,特にランダムフォレストと光勾配促進機を適用した。
3次元バイモーダル水路モデルにおける鉛直坑井の設置に関する2つの事例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:21:54 GMT)
Automatic Knowledge Augmentation for Generative Commonsense Reasoning [1.1] 生成的コモンセンス推論(英: Generative Commonsense reasoning)とは、言語モデルが、コモンセンスの知識に基づいて与えられた概念セットで文を生成する能力である。
本稿では,機械知識生成装置を用いて,知識自動増強を用いて常識知識を拡張するデータ中心手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 06:53:48 GMT)
ECG synthesis with Neural ODE and GAN models [0.9] ECGのような連続医療時系列データは、その動的および高次元特性のために最も複雑な時系列の1つである。
本研究では,ニューラルODEモデルを用いて合成正弦波と合成心電図を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 19:17:20 GMT)
Top1 Solution of QQ Browser 2021 Ai Algorithm Competition Track 1 :
Multimodal Video Similarity [0.6] QQブラウザ2021 Aiアルゴリズムコンペティション(AIAC)トラック1のソリューションについて説明する。
プレトレイン段階では、(1)ビデオタグ分類(VTC)、(2)マスク言語モデリング(MLM)、(3)マスクフレームモデリング(MFM)の3つのタスクでモデルを訓練する。
ファインチューンフェーズでは、ランク付き正規化人間ラベルに基づいて、映像類似度でモデルを訓練する。
私たちの完全なパイプラインは、いくつかのモデルを組み立てた後、リーダーボードで0.852を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 15:38:04 GMT)
Saliency detection with moving camera via background model completion [0.5] 本稿では,SDBMC(Saliency Detection via background model completion)という新しいフレームワークを提案する。
バックグラウンドモデラーとディープラーニングバックグラウンド/地上セグメンテーションネットワークから構成される。
バックグラウンド/地上セグメンタを採用するが、特定のビデオデータセットで事前訓練されているため、見当たらないビデオの塩分濃度も検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 11:17:58 GMT)
PatchFormer: A Versatile 3D Transformer Based on Patch Attention [0.4] 我々は、アテンションマップが計算されるより小さなベースセットを適応的に学習するためにパッチアテンションを導入する。
これらの基底に対する重み付けの和により、パッチアテンションはグローバルな形状のコンテキストをキャプチャするだけでなく、入力サイズに対する線形複雑度も達成する。
我々のネットワークは,従来の3Dトランスよりも7.3倍のスピードアップで,一般的な3D認識タスクにおいて高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 08:39:55 GMT)
Modelling and simulating spatial extremes by combining extreme value
theory with generative adversarial networks [0.1] 統計学において、極値理論は空間的極値のモデル化にしばしば用いられる。
ここでは,GANと極値理論(evtGAN)を組み合わせることで,夏季の気温の最大値と降水時の冬の最大値の空間依存性をモデル化する。
以上の結果から,evtGANは空間的極端をモデル化するための古典的GANや標準統計的アプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 15:05:43 GMT)
Weyl Curvature Hypothesis in light of Quantum Backreaction at
Cosmological Singularities or Bounces [0.0] ペンローズの1979年のワイル曲率仮説(WCH)は、宇宙は非常に低い重力エントロピー状態から始まったと仮定している。
古典的一般相対性理論において、アインシュタイン方程式の最も一般的な宇宙論的解は、BKL-ミスナー不均一混合マスター型のものである。
量子場過程のバックリアクション効果は、おそらくWCHの最高のグアランタとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 21:05:42 GMT)
Weak localization of light in hot atomic vapors [0.0] 我々は,高温を想定したコヒーレント後方散乱ピークを計算し,原子散乱器の量子レベル構造を考慮した。
熱的運動による脱コヒーレンスは、大きなレーザーデチューニングで作業し、細い原子細胞を細長い形状で使用することで部分的に逆バランスが取れることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 12:44:15 GMT)
WKB Approximation with Conformable Operator [0.0] WKB の $alpha$-wave 関数の近似は、ポテンシャルが空間内で徐々に変化するときに導かれる。
コンホメータブル形式の量は、$alpha=1$のとき、従来の量と不一致である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 13:53:50 GMT)
Use of machine learning in geriatric clinical care for chronic diseases:
a systematic literature review [0.0] この体系的な文献レビューの目的は、慢性疾患の老年医療におけるAIシステム、特に機械学習(ML)の現在の利用を理解することである。
我々は,慢性疾患のある高齢者のケアにMLアルゴリズムを用いた研究に焦点をあてた。
このレビューでは、標準化されたML評価指標の欠如と、医療アプリケーションに特化したデータガバナンスの必要性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 10:11:14 GMT)
Uncovering IP Address Hosting Types Behind Malicious Websites [0.0] 悪意のあるドメインはさまざまなネットワークインフラストラクチャにホストされている。
これらのIP範囲はますますブロックされているか、法執行機関によってサービスを停止されている。
悪意のあるドメインをホストするのに使用されるIPの種類を正確に知るには、いくつかの実用的な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 02:04:56 GMT)
Topological regularization with information filtering networks [0.0] 学生tを用いたスパースモデリングの応用について詳述する。
株価の対価の対価と人工的に生成されたデータの実際のデータによる例は、この方法論の適用性、性能、ポテンシャルを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 16:51:45 GMT)
Throughput and Latency in the Distributed Q-Learning Random Access mMTC
Networks [0.0] mMTCモードでは、何千ものデバイスがスポラジカルにネットワークリソースにアクセスしようとするため、ランダムアクセス(RA)の問題が重要である。
本研究では,送信するパケット数がより多いデバイスを優先する中央ノードから報酬を変動させることにより,分散パケットベースの学習手法を提案する。
計算結果から,分散パケットベースのQ-ラーニング手法は,従来の独立・協調手法よりもスループット・レイテンシのトレードオフが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） (Sat, 30 Oct 2021 17:57:06 GMT)
Small-world complex network generation on a digital quantum processor [0.0] デジタル量子プロセッサ上での量子セルオートマトンの最初の実験的実現を実演する。
我々は、小世界の相互情報ネットワークの形成を示す人口動態と複雑なネットワーク測度を計算する。
このような計算は、強い相関性の物質のシミュレーションのような応用におけるQCAの活用への扉を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:55:45 GMT)
Random matrices associated with general barrier billiards [0.0] この論文は、ある決定論的2次元障壁ビリヤードの量子固有値統計と同じスペクトル統計を持つランダムなユニタリ行列の導出に主眼を置いている。
この方法の重要な要素は、ウィナーホップ法により内部に半平面を持つスラブ内の散乱に対する$S$-matrixの計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:26:40 GMT)
Quantum simulation of perfect state transfer on weighted cubelike graphs [0.0] グラフ上の連続時間量子ウォークは、単位作用素 $e-iAt$ に従って進化する。
量子ウォークにおける完全状態移動(PST)とは、あるノードから別のノードへの量子状態の移動であり、100%$fidelityである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 10:42:54 GMT)
Phase Distribution Properties of a Moving Five-Level (Inverted Y)-Type
Atom in the Presence of a Non-linear Medium [0.0] ケラ-メジウムは原子集団の逆転と位相確率分布に影響を及ぼすことを示す。
本モデルの特筆すべき特徴は,マルチレベル原子を用いたケラ非線形性により,システムダイナミクスの大規模検出が可能となることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 22:16:59 GMT)
Personal thermal comfort models using digital twins: Preference
prediction with BIM-extracted spatial-temporal proximity data from Build2Vec [0.0] 本研究は,室内環境の嗜好を予測するために,既存のベクトルベース空間モデルであるBuild2Vecを構築することを目的とする。
スマートウォッチを用いた生態的モーメントアセスメント(EMA)による長手的熱的快適感の主観的フィードバックを用いた枠組み
テスト実装の結果,従来の温度優先予測入力変数を用いたベースラインのセットよりも14～28%精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:43:11 GMT)
On the Control of Flying Qubits [0.0] 飛行する量子ビット(量子ビット)の制御は、量子ネットワークにおけるコヒーレントな情報伝達に不可欠である。
本研究では,フライングキュービットの生成,捕捉,変換過程をモデル化するための一般的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 02:13:35 GMT)
Mobile Technologies in Education [0.0] スマートフォン利用者のグローバルな成長は、教育技術者が無視すべきではない要因だ。
この成長を続ける市場は、最終的にはユビキタスな学習(u-learning)に繋がる
特定のコンテンツの開発は、スケーラブルな技術と互換性のある言語におけるコンテンツの設計に置き換えられるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 18:54:40 GMT)
Ladder of Loschmidt anomalies in the deep strong-coupling regime of a
qubit-oscillator system [0.0] 量子ビットオシレータ系の深い強結合限界内で正規構造が見つかる。
初期状態が相互作用強度の選択値と選択時間で特異状態に崩壊する鍵となる特徴は、量子情報処理スキームを拡張または攻撃するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 23:43:36 GMT)
Intrusion Prevention through Optimal Stopping [0.0] 強化学習を用いた自動侵入防止について検討した。
当社のアプローチは,限られた規模の実践的なITインフラストラクチャに対して,効果的なディフェンダポリシを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 17:03:28 GMT)
Data-Based Models for Hurricane Evolution Prediction: A Deep Learning
Approach [0.0] ここで提示される多対多のRNN嵐軌道予測モデルは、NHCが使用するアンサンブルモデルよりもはるかに高速である。
モデル予測誤差の詳細な解析により,多対一予測モデルは複合的エラー蓄積による多対多予測モデルよりも精度が低いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 00:31:48 GMT)
Correlation-Enabled Energy Exchange in Quantum Systems without External
Driving [0.0] 相互作用する二部量子系とその環境間のエネルギー交換機構における相関関係について検討する。
ハミルトニアン系が時間に依存しないとき、外部の作業は行われない。
この場合、システムと環境の間のエネルギー交換は、システムの状態の変化によってのみ発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 17:50:20 GMT)
AutoDrone: Shortest Optimized Obstacle-Free Path Planning for Autonomous
Drones [0.0] GPSで誘導される座標系において,障害物のない最短経路を求める手法を提案する。
これは特に、省エネな方法で救助活動や迅速な配送やピックアップに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:52:57 GMT)
Approximation properties of Residual Neural Networks for Kolmogorov PDEs [0.0] ResNets はコルモゴロフ偏微分方程式を定数拡散とおそらく非線形勾配係数で近似できることを示す。
FNNとは対照的に、ResNetsのEuler-Maruyama近似構造は、ResNetsの近似の構成を大幅に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 09:28:49 GMT)
Advanced Algorithms of Collision Free Navigation and Flocking for
Autonomous UAVs [0.0] 本報告は,マルチUAVシステムの自律走行及び運動調整のためのUAV制御の最先端化に寄与する。
本報告の前半は単UAVシステムを扱うもので, 未知・動的環境における3次元(3次元)衝突フリーナビゲーションの複雑な問題に対処する。
本報告では, マルチUAVシステムの安全ナビゲーションについて述べるとともに, フラッキングと3次元領域カバレッジのための多UAVシステムの分散動作調整手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 03:51:40 GMT)
A glimpse into Feynman's contributions to the debate on the foundations
of quantum mechanics [0.0] 量子力学の基礎問題に関する広範な議論は1957年のチャペルヒル会議で行われた。
チャペルヒルで最も議論を呼んだ質問の1つは、重力場を量子化する必要があるかどうかだった。
フェインマンが解としてデコヒーレンスを示唆する波動関数崩壊の関連する問題を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 20:59:56 GMT)
A fast accurate fine-grain object detection model based on YOLOv4 deep
neural network [0.0] 商業農場や果樹園における植物病の早期発見と予防は、精密農業技術の重要な特徴である。
本稿では,植物病の検出におけるいくつかの障害に対処する高性能なリアルタイム微粒物検出フレームワークを提案する。
提案するモデルは、You Only Look Once (YOLOv4)アルゴリズムの改良版に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 17:56:13 GMT)
A comparison of mixed-variables Bayesian optimization approaches [0.0] 実際の最適化問題は、変数が離散的かつ連続的な混合探索空間上で定義される。
本稿では、離散変数が連続潜伏変数に緩和されるガウス過程を通じて、コストのかかる混合問題にアプローチする。
特に、連続潜伏変数による問題の再構成は、混合空間で直接働く探索と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 09:26:34 GMT)
A Comparative Review of Recent Few-Shot Object Detection Algorithms [0.0] ラベル付きデータで新しいクラスに適応するために学習するオブジェクトの少ない検出は、命令的で長期にわたる問題である。
近年の研究では、ターゲットドメインを監督せずに追加データセットに暗黙の手がかりを使って、少数のショット検出器が堅牢なタスク概念を洗練させる方法が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:57:11 GMT)