When Does Contrastive Learning Preserve Adversarial Robustness from
Pretraining to Finetuning? [99.5] 本稿では,新しい逆比較事前学習フレームワークAdvCLを提案する。
本稿では,AdvCLがモデル精度と微調整効率を損なうことなく,タスク間の堅牢性伝達性を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:59:43 GMT)
Improving Contrastive Learning on Imbalanced Seed Data via Open-World
Sampling [96.9] 我々は、Model-Aware K-center (MAK)と呼ばれるオープンワールドなラベルなしデータサンプリングフレームワークを提案する。
MAKは、尾性、近接性、多様性の3つの単純な原則に従う。
我々はMAKが学習した機能の全体的な表現品質とクラスバランス性の両方を継続的に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:09:41 GMT)
Monocular 3D Reconstruction of Interacting Hands via Collision-Aware
Factorized Refinements [96.4] 単眼のRGB画像から3Dインタラクションハンドを再構築する試みを初めて行った。
提案手法では, 高精度な3次元ポーズと最小の衝突で3次元ハンドメッシュを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:24:10 GMT)
Sequence Transduction with Graph-based Supervision [96.0] ラベルのグラフ表現を受け入れるためにRNN-T損失を一般化するトランスデューサ目的関数を提案する。
CTC型格子を用いたトランスデューサベースのASRは,標準RNN-Tよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:51:42 GMT)
With a Little Help from my Temporal Context: Multimodal Egocentric
Action Recognition [96.0] 認識性能を向上させるため,周辺行動への参加を学習する手法を提案する。
時間的文脈を組み込むために,ビデオや音声を入力モダリティとして取り込み,変換器をベースとしたマルチモーダルモデルを提案する。
我々は,EPIC-KITCHENSとEGTEAデータセットを用いて,最先端の性能を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:27:35 GMT)
Masking Modalities for Cross-modal Video Retrieval [93.1] ビデオエンコーダを事前訓練するための一般的な戦略は、付随する音声を弱い監督力として使用することである。
ビデオエンコーダの事前学習には,映像のモダリティ,すなわち外見,音,書き起こされた音声の監督が用いられる。
How2R, YouCook2, Condensed Moviesデータセット上で, ビデオ検索のための"モダリティマスキング"事前学習手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 23:55:04 GMT)
Jordan-Wigner transformation and qubits with nontrivial exchange rule [91.4] よく知られた(スピンのない)フェルミオン量子ビットは、通常の(スピンのない)フェルミオンと比較して、より微妙な考慮を必要とするかもしれない。
考察法は超空間の構成と何らかの関係があるが、量子ビットモデルの一般化にしばしば用いられる超対称性の標準的な定義といくつかの相違がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:12:17 GMT)
On the Expressivity of Markov Reward [90.0] 本稿では,エージェントが実行するタスクをキャプチャする手段として,報酬の表現性を理解することを目的としている。
本研究は,(1)許容される行動の集合,(2)行動上の部分順序,(3)軌道上の部分順序の3つの新しい抽象概念「タスク」について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:12:16 GMT)
Settling the Horizon-Dependence of Sample Complexity in Reinforcement
Learning [82.3] 我々は,環境相互作用の$O(1)$のエピソードのみを用いて,同一のPAC保証を実現するアルゴリズムを開発した。
値関数と有限水平マルコフ決定過程の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:21:24 GMT)
AdaPool: Exponential Adaptive Pooling for Information-Retaining
Downsampling [82.1] 畳み込み層は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重要な構成要素である
適応的で指数関数的に重み付けされたプーリング法として$textitadaPool$を提案する。
adaPoolは画像やビデオの分類やオブジェクト検出など,さまざまなタスクを通じて,ディテールの保存性の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:50:37 GMT)
Indiscriminate Poisoning Attacks Are Shortcuts [77.4] その結果, 標的ラベルを付与した場合, 進行性毒素攻撃の摂動は, ほぼ分離可能であることがわかった。
このような合成摂動は、故意に作られた攻撃と同じくらい強力であることを示す。
我々の発見は、アンフショートカット学習の問題が以前考えられていたよりも深刻であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:44:26 GMT)
Kernel Deformed Exponential Families for Sparse Continuous Attention [76.6] カーネル指数および変形指数族の存在結果を示す。
実験により、カーネル変形指数族はデータ領域の複数のコンパクト領域に参加することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:21:22 GMT)
Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.4] 本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:57:04 GMT)
NOTMAD: Estimating Bayesian Networks with Sample-Specific Structures and
Parameters [70.6] 提案するNOTMADは,サンプルコンテキストに応じてアーキティパルネットワークの混合を学習する。
患者固有の遺伝子発現ネットワークを含む分析および実験を通じて,NOTMADとサンプル特異的ネットワーク推論の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:17:34 GMT)
Introspective Distillation for Robust Question Answering [70.2] 質問応答(QA)モデルは、例えば、視覚的QAに先行する言語や、読解における位置バイアスなど、データのバイアスを利用するためによく知られている。
近年の脱バイアス法は, 分配内(ID)性能のかなりの犠牲を伴い, 分配外(OOD)の一般化性を良好に達成している。
IntroD(Introspective Distillation)と呼ばれる新しい脱湿法を提案し,両者のQAを最大限に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:30:15 GMT)
Adversarial Examples for $k$-Nearest Neighbor Classifiers Based on
Higher-Order Voronoi Diagrams [69.4] 逆例は機械学習モデルにおいて広く研究されている現象である。
そこで本研究では,$k$-nearest 近傍分類の逆ロバスト性を評価するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:49:08 GMT)
MOST-GAN: 3D Morphable StyleGAN for Disentangled Face Image Manipulation [69.4] 本稿では,顔の物理的属性を明示的にモデル化するフレームワークを提案する。
提案手法であるMOST-GANは,GANの表現力と光リアリズムを,非線形3次元形態素モデルの物理的ゆがみおよび柔軟性と統合する。
ポートレート画像の物理的特性を完全に3D制御する写真リアルな操作を実現し、照明の極端な操作、表情、およびフルプロファイルビューまでのポーズのバリエーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:53:36 GMT)
Simulation of absorption spectra of molecular aggregates: a Hierarchy of
Stochastic Pure States approach [68.8] 純粋な状態の階層(HOPS)は、局所的な軌跡に基づく正式な正確な解を提供する。
大集合体における吸収スペクトルのシミュレーションのためにHOPSの局在を爆発させるには、正規化軌道の定式化が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:59:54 GMT)
Recent Advances in Natural Language Processing via Large Pre-Trained
Language Models: A Survey [67.8] BERTのような大規模で事前訓練された言語モデルは、自然言語処理(NLP)の分野を大きく変えた。
本稿では,これらの大規模言語モデルを用いたNLPタスクの事前学習,微調整,プロンプト,テキスト生成といった手法を用いた最近の研究について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:08:05 GMT)
Transformers for prompt-level EMA non-response prediction [62.4] エコロジー・モメンタリー・アセスメント(Ecological Momentary Assessments、EMA)は、認知状態、影響、行動、環境要因を測定するための重要な心理的データ源である。
参加者がEMAプロンプトに反応しない非応答は、内因性問題である。
非応答を正確に予測できる能力は、EMAのデリバリを改善し、コンプライアンスの介入を開発するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:38:47 GMT)
Near-Field Terahertz Nanoscopy of Coplanar Microwave Resonators [61.0] 超伝導量子回路は、主要な量子コンピューティングプラットフォームの一つである。
超伝導量子コンピューティングを実用上重要な点に進めるためには、デコヒーレンスに繋がる物質不完全性を特定し、対処することが重要である。
ここでは、テラヘルツ走査近接場光学顕微鏡を用いて、シリコン上の湿式エッチングアルミニウム共振器の局所誘電特性とキャリア濃度を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 23:12:55 GMT)
Deep AUC Maximization for Medical Image Classification: Challenges and
Opportunities [60.1] 我々は、AUCによる新たな深層学習手法による機会と課題を提示し、議論する(別名、アンダーラインbfディープアンダーラインbfAUC分類)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:31:32 GMT)
Robot Learning from Randomized Simulations: A Review [60.0] ディープラーニングがロボティクス研究のパラダイムシフトを引き起こし、大量のデータを必要とする方法が好まれている。
最先端のアプローチは、データ生成が高速かつ安価であるシミュレーションで学ぶ。
本稿では,ランダム化シミュレーションから学習する手法である「領域ランダム化」に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:55:41 GMT)
Looking for Clues of Language in Multilingual BERT to Improve
Cross-lingual Generalization [56.9] 多言語BERT (m-BERT) には、言語情報と意味情報の両方が含まれている。
トークン埋め込みを操作することで多言語BERTの出力言語を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:05:23 GMT)
Combating Noise: Semi-supervised Learning by Region Uncertainty
Quantification [55.2] 現在の手法は、擬似ラベルによって生成されるノイズの多い領域によって容易に妨げられる。
領域の不確実性を定量化して雑音耐性半教師付き学習を提案する。
PASCAL VOCとMS COCOの併用実験により,本手法の異常な性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:23:42 GMT)
Render In-between: Motion Guided Video Synthesis for Action
Interpolation [53.4] 本研究では、リアルな人間の動きと外観を生成できる動き誘導型フレームアップサンプリングフレームワークを提案する。
大規模モーションキャプチャーデータセットを活用することにより、フレーム間の非線形骨格運動を推定するために、新しいモーションモデルが訓練される。
私たちのパイプラインでは、低フレームレートのビデオと不自由な人間のモーションデータしか必要としませんが、トレーニングには高フレームレートのビデオは必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:32:51 GMT)
Minimax Optimization: The Case of Convex-Submodular [50.0] ミニマックス問題は連続領域を超えて連続離散領域や完全離散領域にまで拡張される。
連続変数に関して目的が凸であり、離散変数に関して部分モジュラーであるような凸-部分モジュラーミニマックス問題のクラスを導入する。
提案アルゴリズムは反復的であり、離散最適化と連続最適化の両方のツールを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:06:35 GMT)
Robust Federated Learning via Over-The-Air Computation [48.5] オーバー・ザ・エア計算によるモデル更新の簡易な平均化により、学習タスクは悪意のあるクライアントのローカルモデル更新のランダムまたは意図した変更に対して脆弱になる。
本稿では,このような攻撃に対して,フェデレート学習のためのオーバー・ザ・エア計算の利点を保ちながら,ロバストな伝達と集約の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:21:21 GMT)
Mixture Proportion Estimation and PU Learning: A Modern Approach [47.3] 正の例とラベルなしの例のみを考えると、正逆負の正の正の分類器を正確に見積もることを望むかもしれない。
両方の問題の古典的な方法は、高次元の設定で分解される。
BBE(Best Bin Estimation)とCVIR(Value Ignoring Risk)の2つの簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:42:23 GMT)
Rebooting ACGAN: Auxiliary Classifier GANs with Stable Training [45.7] 条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)は、クラス情報をGANに組み込んで現実的な画像を生成する。
最も一般的なcGANの1つは、ソフトマックスクロスエントロピー損失(ACGAN)を持つ補助分類器GANである。
ACGANはまた、多様性の欠如により容易に分類できるサンプルを生成する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:51:33 GMT)
Switch Point biased Self-Training: Re-purposing Pretrained Models for
Code-Switching [44.0] コードスイッチングは、多言語コミュニティにおけるコミュニケーションの容易さから、ユビキタスな現象である。
スイッチポイントバイアスを用いて既存の事前学習モデルを再利用するための自己学習手法を提案する。
本手法は,スイッチポイント性能のギャップを小さくすることで,両タスクにおいて良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:42:08 GMT)
PCA-based Multi Task Learning: a Random Matrix Approach [40.5] 本稿では,一般的な主成分分析 (PCA) に基づく教師付き学習手法であるcitebarshan 2011supervised,bair2006prediction の,計算効率のよいマルチタスク学習 (MTL) 拡張を提案し,理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:13:38 GMT)
FaceScape: 3D Facial Dataset and Benchmark for Single-View 3D Face
Reconstruction [39.8] 大規模な3次元顔データセット、FaceScape、およびそれに対応するベンチマークを提示し、単視点顔の3次元再構成を評価する。
FaceScapeデータをトレーニングすることにより、単一の画像入力から精巧な3次元顔モデルを予測する新しいアルゴリズムを提案する。
また、FaceScapeデータを用いて、最新の単一視点顔再構成手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:48:34 GMT)
Gradient Frequency Modulation for Visually Explaining Video
Understanding Models [39.7] 本稿では、周波数に基づく極端摂動(FEP)を提案し、映像理解モデルの意思決定を説明する。
FEPが提供する実験は、既存の最先端の手法と比較して、モデルの決定をより忠実に表現できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:07:58 GMT)
End-to-End Learning of Deep Kernel Acquisition Functions for Bayesian
Optimization [39.6] ニューラルネットワークに基づくカーネルを用いたベイズ最適化のためのメタラーニング手法を提案する。
我々のモデルは、複数のタスクから強化学習フレームワークによって訓練されている。
3つのテキスト文書データセットを用いた実験において,提案手法が既存の手法よりも優れたBO性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:42:31 GMT)
Teaching Fairness, Accountability, Confidentiality, and Transparency in
Artificial Intelligence through the Lens of Reproducibility [38.9] 本稿では,アムステルダム大学における,公正性,説明責任性,信頼度,人工知能の透明性(FACT-AI)に関する技術的,大学院レベルのコースのセットアップについて説明する。
コースの焦点は、トップAIカンファレンスの既存のFACT-AIアルゴリズムに基づいたグループプロジェクトであり、彼らの経験に関するレポートを書くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:58:35 GMT)
iFlow: Numerically Invertible Flows for Efficient Lossless Compression
via a Uniform Coder [38.3] iFlowは効率的なロスレス圧縮を実現するための新しい方法である。
iFlowは最先端の圧縮比を達成し、他の高性能スキームよりも5倍速くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:15:58 GMT)
Calibrating Explore-Exploit Trade-off for Fair Online Learning to Rank [38.3] オンライン・ラーニング・ツー・ランク(OL2R)は近年,大きな研究関心を集めている。
OL2Rにおけるグループ露光によって定義される公平性を実現するための一般的な枠組みを提案する。
特に、モデルが関連性フィードバックの結果の集合を探索する場合、ランダムな置換のサブセットにその探索を限定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:22:05 GMT)
Learning To Generate Piano Music With Sustain Pedals [36.9] 我々は、AILabs1k7データセットにおけるピアノ演奏の音声記録からペダル情報を取得するために、Kongらによって提案された転写モデルを用いている。
次に、複合語変換器を改造して、ペダル関連トークンと他の音楽トークンを生成するトランスフォーマーデコーダを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:12:48 GMT)
Logic Rules Meet Deep Learning: A Novel Approach for Ship Type
Classification [36.2] 本稿では, 自動識別システムから送信された船舶データと, 船舶画像とを組み合わせた, 船舶型分類モデルを提案する。
その結果,次のモデルと比較して予測スコアを最大15.4%向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:47:37 GMT)
Graph Structural Attack by Spectral Distanc [36.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ学習タスクにおける優れたパフォーマンスのために、関心の高まりを助長している。
本稿では,フーリエ領域におけるグラフスペクトルフィルタの破壊に有効なグラフ構造攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:02:34 GMT)
Discourse Comprehension: A Question Answering Framework to Represent
Sentence Connections [35.0] 談話理解のためのモデルの構築と評価における重要な課題は、注釈付きデータの欠如である。
本稿では,ニュース文書の理解を目的としたスケーラブルなデータ収集を実現する新しいパラダイムを提案する。
得られたコーパスDCQAは、607の英語文書からなる22,430の質問応答ペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:50:26 GMT)
Benchmarks for Corruption Invariant Person Re-identification [31.9] 本研究では,マーケット-1501,CUHK03,MSMT17,RegDB,SYSU-MM01など,単品間および多品間データセットにおける汚い不変性学習について検討した。
トランスフォーマーベースのモデルは、CNNベースのモデルと比較して、破損したイメージに対してより堅牢である。
クロスデータセットの一般化は、腐敗の堅牢性を高めることで改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:14:28 GMT)
Revisiting Mid-Level Patterns for Cross-Domain Few-Shot Recognition [31.8] 汎用ドメインベースクラスから特殊ドメインノベルクラスに知識を移すために,クロスドメイン少ショット学習を提案する。
本稿では,新しいクラスがベースクラスから離れた領域にあるCDFSLの挑戦的なサブセットについて検討する。
本研究では,各サンプルの識別情報を学習するために,中程度の特徴を育成するための残差予測タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:18:25 GMT)
Bringing Light Into the Dark: A Large-scale Evaluation of Knowledge
Graph Embedding Models Under a Unified Framework [31.4] 我々はPyKEENソフトウェアパッケージで21のインタラクションモデルを再実装し評価した。
4つのデータセットに対して、数千の実験と24,804のGPU時間で大規模なベンチマークを行いました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:26:39 GMT)
Neural Scene Flow Prior [30.9] ディープラーニング革命以前、多くの知覚アルゴリズムは実行時最適化と強力な事前/正規化ペナルティに基づいていた。
本稿では,実行時最適化と強い正規化に大きく依存するシーンフロー問題を再考する。
ここでの中心的なイノベーションは、ニューラルネットワークのアーキテクチャを新しいタイプの暗黙正則化器として使用する、前もってニューラルネットワークのシーンフローを含めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:44:12 GMT)
SADGA: Structure-Aware Dual Graph Aggregation Network for Text-to-SQL [29.3] Text-to-Graphの最も難しい問題の1つは、トレーニングされたモデルを見えないデータベーススキーマに一般化する方法である。
クロスドメインテキスト・トゥ・グラフのための構造対応デュアルグラフアグリゲーションネットワーク(SADGA)を提案する。
執筆時点では、挑戦的なText-to-GraphベンチマークのSpiderで3位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:50:28 GMT)
RADAMS: Resilient and Adaptive Alert and Attention Management Strategy
against Informational Denial-of-Service (IDoS) Attacks [28.6] 我々は、人間のオペレーターをオーバーロードし、フェイント間の実際の攻撃を隠すために大量のフェイントアタックを発生させるIDoSアタックについて検討する。
我々は、レジリエントで適応的なデータ駆動型アラート・アテンション・マネジメント戦略(RADAMS)を開発している。
RADAMSは強化学習を使用して、様々な人間のオペレータ向けにカスタマイズされた、転送可能な設計を実現し、IDoS攻撃を進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:58:29 GMT)
Combining Latent Space and Structured Kernels for Bayesian Optimization
over Combinatorial Spaces [28.0] 我々は、高価なブラックボックス関数評価を用いて、空間(シーケンス、ツリー、グラフなど)を最適化する問題を考察する。
空間に対する最近のBOアプローチは、構造体の潜在表現を学習することで連続空間上のBOへの還元である。
本稿では,この欠点を克服するための原則的アプローチであるLADDERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:26:22 GMT)
Bounds all around: training energy-based models with bidirectional
bounds [26.5] エネルギーベースモデル(EBM)は密度推定のためのエレガントなフレームワークを提供するが、それらは訓練が難しいことで知られている。
近年の研究では、ESMは変動値関数を持つミニマックスゲームを通じて訓練される。
ミニマックスゲームにおいて,EBM対数ライクな二方向境界を提案し,下位境界を最大化し,上限を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:25:38 GMT)
Dense Prediction with Attentive Feature Aggregation [26.2] 我々は、より表現力のある非線形操作で異なるネットワーク層を融合させるために、注意的特徴集約(AFA)を導入する。
AFAは、層活性化の重み付き平均を計算するために空間的注意とチャネル的注意の両方を利用する。
我々の実験は、挑戦的なセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて一貫した、重要な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:44:45 GMT)
A Unified View of cGANs with and without Classifiers [24.3] Conditional Generative Adversarial Networks (cGANs) は、クラス条件分布からサンプリングできる暗黙の生成モデルである。
いくつかの代表的cGANは、分類器を使わずに最先端のパフォーマンスに到達するのを避ける。
本研究では,cGANを改善するために,分類器を適切に活用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:36:33 GMT)
Egocentric Human Trajectory Forecasting with a Wearable Camera and
Multi-Modal Fusion [24.1] 混雑した空間における自我中心型カメラ装着者(自我者)の軌道予測の問題に対処する。
異なるカメラ装着者のデータから得られた軌道予測能力は、視覚障害者のナビゲーションを支援するために転送することができる。
トランスフォーマーをベースとしたエンコーダ・デコーダニューラルネットワークモデルが,カメラ装着者の将来の軌道を予測するために,新しいカスケード型クロスアテンション機構と統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:58:05 GMT)
Reverse engineering recurrent neural networks with Jacobian switching
linear dynamical systems [24.0] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は時系列データを処理する強力なモデルである。
トレーニングされたRNNをその固定点を中心に線形化することでリバースエンジニアリングするフレームワークは洞察を与えてきたが、アプローチには大きな課題がある。
本稿では,新しい線形力学系 (SLDS) の定式化によるRNNの協調学習により,これらの制約を克服する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:49:30 GMT)
Not all Failure Modes are Created Equal: Training Deep Neural Networks
for Explicable (Mis)Classification [23.8] ディープニューラルネットワークは画像分類タスクでは不安定であり、入力を誤分類することが知られている。
本研究では,どのクラスがセマンティックに近いか,遠いクラスに対して人間の期待を捉えるクラスレベルのセマンティクスを得る手法を提案する。
提案手法を用いて既存の分類器を訓練することにより,(1) 上位1の精度,(2) 分布内および分布外の両方のテストデータにおけるより説明可能な障害モード,(3) 追加のラベルの収集に要するコストが大幅に低減されるディープニューラルネットワークが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 22:34:14 GMT)
PointNu-Net: Simultaneous Multi-tissue Histology Nuclei Segmentation and
Classification in the Clinical Wild [23.7] ヘマトキシリンおよびエオシン染色組織学データから核を同時に検出し,分画し,分類する新しい手法を考案し,その設計を行った。
本研究は,19種類の組織にまたがる核分割と分類のための提案手法の優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:29:40 GMT)
Latent Structures Mining with Contrastive Modality Fusion for Multimedia
Recommendation [22.7] マルチモーダルコンテンツに基づく潜在意味的項目-項目構造は,より優れた項目表現を学習する上で有益である,と我々は主張する。
モータリティを意識した構造学習モジュールを考案し,各モータリティの項目間関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:37:02 GMT)
Back to Basics: Efficient Network Compression via IMP [22.6] イテレーティブ・マグニチュード・プルーニング(IMP)は、ネットワーク・プルーニングにおける最も確立されたアプローチの1つである。
IMPは、トレーニングフェーズにスパーシフィケーションを組み込まないことで、最適以下の状態に達するとしばしば主張される。
再学習のためのSLRを用いたIMPは、最先端のプルーニング訓練手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:23:44 GMT)
Comprehensive and Clinically Accurate Head and Neck Organs at Risk
Delineation via Stratified Deep Learning: A Large-scale Multi-Institutional
Study [22.0] 本稿では,ディープラーニングを用いた新しい,自動化された,高効率なOARセグメンテーションシステムを提案する。
SOARSは42のOARを、アンカー、ミドルレベル、そして小さな、ハードサブカテゴリに分類する。
それぞれの機関評価において、Diceスコアの少なくとも35%は、他の最先端の手法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:13:01 GMT)
Communication-Compressed Adaptive Gradient Method for Distributed
Nonconvex Optimization [21.8] 主なボトルネックの1つは、中央サーバとローカルワーカーの間の通信コストが大きいことである。
提案する分散学習フレームワークは,効果的な勾配勾配圧縮戦略を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:54:55 GMT)
One Proxy Device Is Enough for Hardware-Aware Neural Architecture Search [21.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ビジョンベースの自律運転やビデオコンテンツ分析など、多くの現実世界のアプリケーションで使用されている。
さまざまなターゲットデバイス上でCNN推論を実行するためには、ハードウェア対応のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)が不可欠である。
本稿では、遅延単調性を大幅に向上させる効率的なプロキシ適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:56:42 GMT)
Human-Level Control without Server-Grade Hardware [20.5] Deep Q-Network (DQN)は強化学習の大きなマイルストーンとなった。
DQNのAtari 2600実験は、完全な複製に費用がかかるままである。
このことは、最先端のハードウェアや大規模なクラウドコンピューティングリソースにアクセスできない研究者にとって、大きな障壁となる。
NVIDIA GeForce GTX 1080 GPUを1つだけで実装することで、200万フレームのAtari実験のトレーニング時間を25時間から9時間に短縮します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:15:01 GMT)
Computing Cliques and Cavities in Networks [19.2] 我々は、所定のネットワークの計算可能性を決定するためにkコア分解を用いる。
計算可能なネットワークに対して,異なる順序のcliqueを見つけるための実装可能なアルゴリズムを用いた探索手法を設計する。
このアルゴリズムをC. elegansの神経ネットワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:07:00 GMT)
Efficient Learning of Quadratic Variance Function Directed Acyclic
Graphs via Topological Layers [18.9] 非ガウス的DAGモデルの特別なクラスについて検討し、各ノードの条件分散を条件平均の2次関数とする。
学習を容易にするために,トポロジカル層の概念を導入し,効率的なDAG学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:44:16 GMT)
Arch-Net: Model Distillation for Architecture Agnostic Model Deployment [18.8] Arch-Netは、ほとんどのASICで効率的にサポートされている演算子のみで構成されたニューラルネットワークのファミリーである。
我々は,最新のニューラルネットワークを高速かつ高精度なArch-Netに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:49:32 GMT)
OctField: Hierarchical Implicit Functions for 3D Modeling [18.5] 我々は3次元曲面の学習可能な階層的暗黙表現であるOctoFieldを提案し、メモリと計算予算の少ない複雑な曲面の高精度符号化を可能にする。
この目的を達成するために、曲面占有率と部分幾何学の豊かさに応じて3次元空間を適応的に分割する階層的オクツリー構造を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:29:39 GMT)
Validate on Sim, Detect on Real -- Model Selection for Domain
Randomization [17.5] ロボットのスキルを学ぶための実践的なアプローチは、しばしばsim2realと呼ばれ、シミュレーションの制御ポリシーを訓練し、それらを本物のロボットにデプロイする。
我々のスコア - VSDR - は、追加の現実世界データを必要とすることなく、ポリシーランキングの精度を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:34:59 GMT)
Local simultaneous state discrimination [17.2] 量子状態判別は、量子情報理論において研究される最も基本的な問題の1つである。
本研究では,このタスクの新たなバリエーションとして,局所的同時状態識別(Local Simultaneous State Discrimination)を提案する。
それ自体は興味深いが、量子暗号においても問題が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:03:37 GMT)
Provably efficient, succinct, and precise explanations [17.2] 任意のブラックボックスモデルの予測を$f$で説明する問題を考える。
提案アルゴリズムは,提案アルゴリズムが返却する説明の簡潔さと正確さを保証し,効率的なアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:35:10 GMT)
Hierarchical Image Classification with A Literally Toy Dataset [16.9] この研究は、Lego-15という新しいデータセットで行われます。レゴのブロックの合成画像と実際の画像で構成され、Lego-15データセットには15種類のブロックが含まれています。
クラスが上述の特徴を持つ分類タスクを定義し、フラットクラスとベースクラスは階層的に階層的な画像分類として構成される。
具体的には、階層ラベルとUDA技術で教師付き特徴抽出器を訓練し、入力画像の複数の特徴を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:35:58 GMT)
Accurate Point Cloud Registration with Robust Optimal Transport [16.4] 近年のOTソルバは,ポイントクラウド登録のための最適化手法と深層学習法の両方を改善している。
我々の研究は、ロバストOTが幅広い登録モデルに対して高速な事前調整と微調整を可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:34:46 GMT)
Outlining and Filling: Hierarchical Query Graph Generation for Answering
Complex Questions over Knowledge Graph [16.3] クエリグラフを構築するための新しい2段階のアプローチを提案する。
最初の段階では、上位$kの関連インスタンスは単純な戦略で収集される。
第2段階では、グラフ生成モデルが階層生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:08:46 GMT)
Intervention Efficient Algorithm for Two-Stage Causal MDPs [15.8] 本稿では,報酬を生成する因果グラフに対応するマルコフ決定過程(MDP)について検討する。
この設定では、学習者の目標は、各状態の変数に介入することで高い報酬をもたらす原子的介入を特定することである。
最近の因果関係の枠組みを一般化し、この研究は2段階の因果関係のMDPに対する(単純な)後悔の最小化保証を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:22:37 GMT)
RefineGAN: Universally Generating Waveform Better than Ground Truth with
Highly Accurate Pitch and Intensity Responses [15.6] 高速なリアルタイム生成機能を備えた高忠実性ニューラルボコーダRefineGANを提案する。
我々は,マルチスケールのスペクトログラムに基づく損失関数を用いたピッチ誘導型精細アーキテクチャを用いて,トレーニングプロセスの安定化を図る。
また, スピーカが生み出す欠陥を除去することにより, 波形再構成時の忠実度も向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:12:54 GMT)
Decentralized Cooperative Reinforcement Learning with Hierarchical
Information Structure [14.9] 本稿では,2エージェントマルチアームバンド (MABs) とマルコフ決定プロセス (MDPs) を,アプリケーションに生じる階層的情報構造を用いて検討する。
それぞれのステップにおいて、"リーダー"はまず彼女の行動を選択し、その後に"フォロワー"はリーダーの行動を観察して自分の行動を決定する。
MDP設定の場合、$widetildemathcalO(sqrtH7S2ABT)$ regret, where $H$ is the number of episode, $S$ is the number of states。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:18:07 GMT)
Invariant Representation Learning for Infant Pose Estimation with Small
Data [14.9] 合成乳児ポーズと合成乳幼児ポーズとを併用したハイブリッド合成乳幼児ポーズデータセットを作成した。
我々は,SyRIPデータセットでトレーニングしたモデルと同一ネットワーク構造を用いたアブレーション調査を行い,他の公立幼児ポーズデータセットでトレーニングしたモデルよりも顕著に改善したことを示した。
最新のDarkPoseモデルを用いた幼児のポーズ推定では、平均的精度(mAP)は93.6である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:22:05 GMT)
Deep Learning for Neuroimaging-based Diagnosis and Rehabilitation of
Autism Spectrum Disorder: A Review [14.6] 人工知能(AI)技術は、医師が自動診断とリハビリテーションの手順を適用するのを助ける。
ASDの診断のための深層学習(DL)法は神経画像に基づくアプローチに焦点が当てられている。
本稿では,ASDを識別するためのDLネットワークを用いた研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:04:11 GMT)
Collage: Automated Integration of Deep Learning Backends [14.5] Collageはディープラーニングバックエンドを統合するためのフレームワークだ。
Collageは、特定のワークロードと実行環境に対して最適化されたバックエンド配置を検索する。
評価の結果,コラージュは手動の介入なしに複数のバックエンドを自動的に統合し,2つのNVIDIA GPUとIntel CPUで既存のフレームワークを1.21x,1.39x,1.40xで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:01:45 GMT)
Learning Large Neighborhood Search Policy for Integer Programming [14.1] 整数プログラミング (IP) のための大規模近傍探索 (LNS) ポリシーを学習するための深層強化学習 (RL) 手法を提案する。
各変数のバイナリ決定に分解することで、すべてのサブセットを表現します。
次に、ニューラルネットワークを設計し、各変数のポリシーを並列に学習し、カスタマイズされたアクター批判アルゴリズムでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:10:49 GMT)
LSTA-Net: Long short-term Spatio-Temporal Aggregation Network for
Skeleton-based Action Recognition [14.1] LSTA-Net(英語版) - 新しい短期時空間ネットワーク。
時間的・短期的な情報は、既存の作品ではよく調べられていない。
3つの公開ベンチマークデータセットで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:53:35 GMT)
PP-PicoDet: A Better Real-Time Object Detector on Mobile Devices [13.6] 実時間物体検出器のPP-PicoDetファミリは,モバイルデバイスの物体検出において優れた性能を発揮する。
モデルは、他の一般的なモデルと比較して、精度とレイテンシのトレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:53:17 GMT)
Challenging but Full of Opportunities: Teachers' Perspectives on
Programming in Primary Schools [13.5] 学校のカリキュラムの計算思考は 小学校レベルのプログラミングに 子供を紹介する必要がある
これは近年の進展であるので、小学校の教師はプログラミングの教え方について十分な準備をしていないし、なぜプログラミングをしなければならないのかを十分に理解していないかもしれない。
小学校でプログラミングを教えた200人の教師と訓練で97人の教師を調査することにより、プログラミングを教える際の関連する課題、子どもがプログラミングを学ぶときに生じる機会、そして実際にこれらに対処する方法の戦略を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:02:00 GMT)
To Talk or to Work: Delay Efficient Federated Learning over Mobile Edge
Devices [13.3] モバイルデバイスは、中央サーバの調整の下で、自身のデータに基づいてモデルをトレーニングするために協力する。
データの中心的な可用性がなければ、計算ノードは収束を達成するためにしばしばモデル更新を伝える必要がある。
本稿では,モデルが収束するために必要な全時間(計算待ち時間と通信待ち時間の両方)と通信ラウンドを削減できる遅延効率FL機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:35:32 GMT)
Few-shot learning with improved local representations via bias rectify
module [13.2] 本稿では,特徴表現の構造に存在する空間情報を完全に活用するために,DBRN(Deep Bias Rectify Network)を提案する。
バイアス修正モジュールは、異なる重みを付与することによって、分類においてより差別的な特徴に焦点を合わせることができる。
トレーニングデータを完全に活用するために,我々は,サポートセットから生成されたプロトタイプをより代表的なものにするためのプロトタイプ拡張機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:08:00 GMT)
A transfer learning based approach for pronunciation scoring [12.7] 携帯電話レベルの発音は、人間のアノテータよりもはるかにパフォーマンスが低い、難しい作業である。
標準システムは、ネイティブデータのみを持つ自動音声認識(ASR)のために訓練されたモデルを使用して、フレーズで各電話機にスコアを生成する。
本稿では、ASRで訓練されたモデルを活用し、発音評価のタスクに適応するトランスファー学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:37:06 GMT)
Learning linear non-Gaussian directed acyclic graph with diverging
number of nodes [12.5] 有向非巡回グラフ(DAG)として表される非巡回モデルは、収集ノード間の方向因果関係を表現するために広く用いられている。
本研究では,高次元の場合において,連続的な非ガウス分布の雑音が生じるような線形非ガウスDAGを効率よく学習する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:34:53 GMT)
Knowledge-driven Site Selection via Urban Knowledge Graph [12.5] 我々は,KnowSite を略して,サイト選択のための知識駆動モデルを提案する。
我々は,サイト決定のためのエンコーダ・デコーダ構造に入力される意味表現の事前学習手法を採用する。
KnowSiteは、さまざまなビジネスとサイト選択基準との関係を明らかにすることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:36:38 GMT)
Distilling Object Detectors with Feature Richness [12.4] 大規模なディープモデルは大きな成功を収めていますが、膨大な計算複雑性と大量のストレージ要件により、リソース制限されたデバイスにデプロイすることが大きな課題になります。
モデル圧縮・加速法として、知識蒸留は教師検出器から暗黒の知識を伝達することにより、小型モデルの性能を効果的に向上させる。
本稿では,蒸留時の汎用検出性を向上させる重要な特徴を選択するために,FRS(Feature-Richness Score)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:16:06 GMT)
Pareto Active Learning with Gaussian Processes and Adaptive
Discretization [12.2] GPサンプリング関数の滑らかさと$(cal X,d)$の構造を利用して高速に学習するアルゴリズムを提案する。
本質的に、Adaptive $boldsymbolepsilon$-PALは木に基づく適応離散化技術を用いて、$boldsymbolepsilon$-accurate Paretoの設計セットを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:26:34 GMT)
Exploring Non-Autoregressive End-To-End Neural Modeling For English
Mispronunciation Detection And Diagnosis [12.2] エンド・ツー・エンド(E2E)ニューラル・モデリングは、コンピュータ支援言語訓練(CAPT)システムを開発する主要な研究分野として登場した。
本稿では,非自己回帰(NAR)E2Eニューラルモデリングを利用して推論時間を劇的に高速化する新しいMD&D手法を提案する。
さらに,本手法のNAR E2Eモデル上に積み重ねた発音モデリングネットワークを設計・開発し,MD&Dの有効性をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:23:48 GMT)
Evaluating deep transfer learning for whole-brain cognitive decoding [11.9] 転送学習(TL)は、少数のサンプルを持つデータセットにおける深層学習(DL)モデルの性能向上に適している。
本稿では,全脳機能型磁気共鳴画像(fMRI)データから認識状態の復号化にDLモデルを適用するためのTLを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:44:49 GMT)
Towards the Generalization of Contrastive Self-Supervised Learning [11.9] 本稿では, 自己教師付き事前学習モデルが下流タスクにどのように一般化するかを理論的に説明する。
さらに,SimCLR と Barlow Twins についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:39:38 GMT)
URIR: Recommendation algorithm of user RNN encoder and item encoder
based on knowledge graph [11.5] 本研究では、知識グラフ(URIR)に基づくユーザリカレントニューラルネットワーク(RNN)エンコーダとアイテムエンコーダ推薦アルゴリズムを提案する。
3つの実世界のデータセットに関する数値実験により、データセットRはAUC、Precision、Recall、MRRなどの指標における最先端アルゴリズムよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:28:11 GMT)
Gomoku: analysis of the game and of the player Wine [11.1] 五目(ごもく)は、古典的なボードゲームで、新しい人工知能(AI)技術をテストするのに適している。
本稿では,既存のゲームよりも広く,より深いゲームコンセプトと戦略について分析する。
人工プレーヤーの汎用構造を議論した後、インターネット上で自由に利用できる強力な五目プレーヤーWineを提示し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:21:26 GMT)
Safe Learning of Linear Time-Invariant Systems [10.9] 離散時間線形時間不変系の同時学習における安全性と制御について考察する。
利用状態測定の回数に基づいて,システムの学習モデルに基づく厳密な信頼性境界を提供する。
励起の持続下では、より多くの測定値が収集されるにつれて、締め付けは無視される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:14:08 GMT)
ZeBRA: Precisely Destroying Neural Networks with Zero-Data Based
Repeated Bit Flip Attack [10.3] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を正確に破壊するゼロデータベースの繰り返しビットフリップアタック(ZeBRA)を提案する。
我々のアプローチは、DNNの安全のために敵の重量攻撃をより致命的なものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:44:20 GMT)
Mitigating Quantum Errors via Truncated Neumann Series [10.0] 本稿では,量子ゲートと測定誤差を緩和し,量子期待値を計算する統一的なフレームワークを提案する。
基本的な考え方は、異なる順序の量子エラーを線形に組み合わせることで、その逆を近似することで量子エラーの効果をキャンセルすることである。
我々は、異なる量子エラーに対してこの枠組みを検証し、計算精度が大幅に改善されていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:16:49 GMT)
RMNA: A Neighbor Aggregation-Based Knowledge Graph Representation
Learning Model Using Rule Mining [9.7] 隣り合う集約型表現学習(NARL)モデルを提案し、エンティティの隣人の情報をその埋め込みにエンコードする。
ルールマイニングアルゴリズムを用いてホルンルールを抽出・フィルタリングし,選択したホルンルールを用いて貴重なマルチホップ隣人からワンホップ隣人への変換を行う,RMNAというNARLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:08:26 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*$)の同時回復と推定の問題を解析する。
設計を考えると、$beta*$ $beta*$の適切な条件下では、STGベースの推定器は真のデータ生成係数ベクトルに収束し、その支持セットを高い確率で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:59:28 GMT)
A Survey on Extraction of Causal Relations from Natural Language Text [9.3] 因果関係はテキストに頻繁に現れ、テキストから因果関係を計算することで、予測タスクのための因果関係を構築するのに役立つ。
既存の因果抽出技術には、知識ベース、統計機械学習(ML)ベース、深層学習ベースアプローチなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:07:11 GMT)
Weakly Supervised Concept Map Generation through Task-Guided Graph
Translation [9.2] GT-D2Gは、一般化されたNLPパイプラインを利用して意味豊かな初期グラフを導出する自動概念マップ生成フレームワークである。
このような概念マップの品質と解釈性は,3つの実世界のコーパスの人間による評価によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:25:55 GMT)
Geodesic Models with Convexity Shape Prior [8.9] 本稿では, より複雑な問題として, 凸形状を持つ曲率ペナル化された測地線経路の発見について考察する。
配向リフトの戦略に依存する新しい測地モデルを構築した。
凸形状は、曲率の制約を符号化した局所測地線メトリクスの構築のための制約として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:41:54 GMT)
Dynamic Pricing and Demand Learning on a Large Network of Products: A
PAC-Bayesian Approach [8.9] 我々は、時間帯に$T$の商品ネットワークを提供する売り手について検討している。
売り手は製品の線形需要モデルのパラメータを知らない。
本研究では,不確実性に対する楽観主義とPAC-Bayesianを併用した動的価格・学習政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:37:36 GMT)
Accounting for Dependencies in Deep Learning Based Multiple Instance
Learning for Whole Slide Imaging [8.7] 多重インスタンス学習(MIL)は、スライド画像全体(WSI)を分類するための鍵となるアルゴリズムである。
ヒストロジー WSI には数十億ピクセルのピクセルがあり、膨大な計算とアノテーションの課題を生み出す。
本稿では,インスタンスの擬似ラベルに基づくインスタンス単位の損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 06:50:33 GMT)
Interpretable contrastive word mover's embedding [8.6] 文書の分類のための教師あり埋め込み,すなわちWord Moverの埋め込みに対する一般的なアプローチは,解釈可能性を追加することで大幅に向上できることを示す。
この解釈性は、クラスタリング促進機構をコントラスト損失に組み込むことによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:27:27 GMT)
Evaluating robustness of You Only Hear Once(YOHO) Algorithm on noisy
audios in the VOICe Dataset [8.5] マシンリスニングにおける音イベント検出(SED)は、オーディオファイル内の異なる音を識別し、オーディオ内の特定の音イベントの開始と終了を識別する。
本稿では,VOICe データセット上での YOHO アルゴリズムの性能について検討する。
YOHOはVOICeデータセットの論文で報告された最高のパフォーマンスのSEDアルゴリズムを上回ったり、少なくとも一致させることができ、より少ない時間で推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:58:50 GMT)
gtfs2vec -- Learning GTFS Embeddings for comparing Public Transport
Offer in Microregions [8.2] 欧州48都市を選択し、GTFSフォーマットで公共交通機関の時刻表を収集しました。
各地域における公共交通機関の可利用量と多様さを記述した機能を作成しました。
次に、同様の領域を特定するために階層的クラスタリングアプローチを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:10:55 GMT)
GCNear: A Hybrid Architecture for Efficient GCN Training with
Near-Memory Processing [8.1] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、非ユークリッドグラフデータを解析するための最先端のアルゴリズムとなっている。
特に大きなグラフ上で、GCNの効率的なトレーニングを実現することは困難である。
本稿では,これらの課題に対処するためのハイブリッドアーキテクチャであるGCNearを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:47:07 GMT)
Large-Scale Deep Learning Optimizations: A Comprehensive Survey [7.9] 本研究の目的は,モデル精度とモデル効率に関する大規模深層学習の最適化に関するスケッチを提供することである。
我々は,大規模バッチ学習で発生する一般化ギャップの解答的トピックを最適化するために最もよく用いられるアルゴリズムについて検討し,通信オーバヘッドに対処し,メモリフットプリントを削減するためのSOTA戦略を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:53:30 GMT)
Improved superconducting qubit state readout by path interference [7.7] 超伝導量子回路では、量子ビット状態は通常、透過または反射からマイクロ波空洞の分散周波数シフトを検出することによって決定される。
本稿では,伝送信号と反射信号の間で構成的干渉を用いることで,量子状態の読み出しを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:22:11 GMT)
Learning Eye-in-Hand Camera Calibration from a Single Image [7.3] アイ・イン・ハンドカメラのキャリブレーションはロボティクスの基本的かつ長期にわたる問題である。
本稿では,1枚のRGB画像から,この問題をオンラインに解決するための学習的手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:17:31 GMT)
TriVoC: Efficient Voting-based Consensus Maximization for Robust Point
Cloud Registration with Extreme Outlier Ratios [6.9] 本稿では, 頑健な登録問題の解法として, TriVoC という新しい, 高速, 決定論的, 確固とした解法を提案する。
TriVoCは最大99%の外れ値に対して堅牢であり、非常に正確で、極端な外れ値比でさえも時間効率が良く、また現実世界のアプリケーションにも実用的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:03:40 GMT)
Robust Deep Learning from Crowds with Belief Propagation [6.6] ワーカとタスク間のローカル依存関係を表すグラフィカルモデルは、ノイズの多い回答から真のラベルを推論する原則的な方法を提供する。
多くの場合、本当のラベルではなく、クラウドソースされたデータセットから直接、目に見えないデータに取り組んでいる予測モデルが必要です。
本稿では,ニューラルネットワークがタスク特徴から真のラベルを生成する新しいデータ生成プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:20:16 GMT)
Uncertainty regions of observables and state-independent uncertainty
relations [6.6] 分散や偏差の厳密な不確実性関係を計算するための枠組みを提案する。
本稿では,2,3,任意の観測値の差分あるいは偏差の和で満たされる状態非依存の不確かさの不等式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:27:10 GMT)
Cross-lingual Hate Speech Detection using Transformer Models [6.5] 言語横断設定におけるヘイトスピーチ検出は、中規模および大規模オンラインプラットフォームにおいて最も関心を寄せる分野である。
本稿では、この重要なソーシャルデータサイエンス課題に関して、微調整された多言語トランスフォーマーモデルの能力について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:42:50 GMT)
Comparing Bayesian Models for Organ Contouring in Headand Neck
Radiotherapy [6.5] 本研究では,予測校正誤差 (ECE) と定性的尺度 (R-AvU) を用いて,自動コントゥーリングのためのベイズモデルDropOutとFlipOutについて検討する。
DropOut-DICE が最も ECE が高いのに対し, Dropout-CE と FlipOut-CE は ECE が低いことを示す。
MICCAI2015 Head and Neck ChallengeとDeepMindTCIA CTデータセットで,DropOut-DICE,Dropout-CE,FlipOut-CEの3つのモデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:46:25 GMT)
Towards Reformulating Essence Specifications for Robustness [6.5] エッセンス(Essence)は、ある問題を特定する多くの等価な方法があるリッチ言語である。
ユーザーはドメイン属性や抽象型の使用を省略し、適用可能な精細化ルールを減らすことができる。
本稿では、出力制約モデルのロバスト性を高めるために、この情報を自動的に復元する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:51:47 GMT)
Long-Time Memory and Ternary Logic Gate Using a Multistable Cavity
Magnonic System [6.4] 我々はKerr非線形性を有する3モードキャビティマグノン系のトライスタビリティを実験的に実現した。
安定した状態にあるシステムは、システムによって経験された履歴に依存しており、この状態を利用して履歴情報を記憶することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:31:27 GMT)
Unintended Selection: Persistent Qualification Rate Disparities and
Interventions [6.0] 機械学習におけるグループレベルの格差のダイナミクスについて検討する。
特に、人間の人工グループに固有の差異を仮定しないモデルを求めている。
我々は,非自明な平衡状態の集合に対して,サブポピュレーション間の資格率の差が無期限に持続可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:53:54 GMT)
Transductive Data Augmentation with Relational Path Rule Mining for
Knowledge Graph Embedding [5.6] 本稿では,関係経路規則と信頼度に基づく拡張データの重み付けによるトランスダクティブデータ拡張を提案する。
その結果,本提案手法は,真の回答を含むデータや類似したエンティティを付加することにより,埋め込みモデルの性能を効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:35:14 GMT)
Detecting Out-of-distribution Samples via Variational Auto-encoder with
Reliable Uncertainty Estimation [5.4] 変分オートエンコーダ(VAE)は、豊かな表現能力を持つ影響のある生成モデルである。
VAEモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットに対して、イン・ディストリビューション(ID)インプットよりも高い確率を割り当てる弱点がある。
本研究では,INCPVAEと呼ばれるVAEのエンコーダに統合可能な改良型ノイズコントラッシブ先行(INCP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 05:50:15 GMT)
PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System [5.4] 本稿では,以下の3つのモジュールからなる実用軽量画像認識システムPP-ShiTuを提案する。
本稿では,距離学習,深度ハッシュ,知識蒸留,モデル定量化といった一般的な手法を導入し,精度と推論速度を向上させる。
異なるデータセットとベンチマークの実験により、システムは画像認識の異なる領域で広く有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:04:54 GMT)
Learning Event-based Spatio-Temporal Feature Descriptors via Local
Synaptic Plasticity: A Biologically-realistic Perspective of Computer Vision [5.2] イベントベースのカメラのための、完全に接続された、畳み込み、アクションベースの機能記述子のクラスを構築します。
最新のSTDPシステムと比較して,精度が大幅に向上したことを報告した。
私たちの研究は、生物学的に現実的で最適化に基づく皮質視覚の理論への道を開くのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:39:32 GMT)
Fast Convolution based on Winograd Minimum Filtering: Introduction and
Development [5.2] 畳み込み演算子は畳み込みニューラルネットワークの基本的な構成要素である。
近年、FFTやWinogradなどの高速な畳み込みアルゴリズムが提案されている。
本稿では,アルゴリズム拡張,アルゴリズム最適化,実装,アプリケーションという3つの側面から,Winograd畳み込みの開発を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:39:56 GMT)
VPFNet: Voxel-Pixel Fusion Network for Multi-class 3D Object Detection [5.1] 本稿では,Voxel-Pixel Fusion Network (VPFNet) という,核融合に基づく3次元物体検出ネットワークを提案する。
提案手法は,マルチレベル難易度下でのマルチクラス3Dオブジェクト検出タスクに対して,KITTIベンチマークを用いて評価する。
平均平均精度(mAP)において、すべての最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:17:09 GMT)
Investigating the locality of neural network training dynamics [4.9] 局所弾性」とは、サンプルデータポイントが他のデータポイントでの予測に与える影響の伝搬を定量化する$S_rm rel$の特性である。
我々は、新しい$S_rm rel$が、サンプルデータと同じクラス内で予測を変更することを好む重み付け更新の特性をどうやって検出するかを示す。
また、元の$S_rm rel$関数のクローズドフォーム式を得られる勾配流による学習例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:00:14 GMT)
Transfer Learning Approach to Bicycle-sharing Systems' Station Location
Planning using OpenStreetMap Data [4.9] 本稿では,空間埋め込み手法を用いて,計画の合理化と効率化を図るための新しい手法を提案する。
OpenStreetMapの公開データとヨーロッパの34都市からの駅レイアウトに基づいて、都市をマイクロリージョンに分割する手法が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:56:49 GMT)
Learning to Operate an Electric Vehicle Charging Station Considering
Vehicle-grid Integration [4.9] 本稿では、充電ステーションの利益を最大化するために、新しい集中的アロケーションと分散実行(CADE)強化学習(RL)フレームワークを提案する。
集中配置プロセスでは、EVを待機スポットまたは充電スポットに割り当て、分散実行プロセスでは、各充電器は、共有再生メモリからアクション値関数を学習しながら、独自の充電/放電判定を行う。
数値計算により,提案したCADEフレームワークは計算効率が高く,拡張性も高く,ベースラインモデル予測制御(MPC)よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 23:10:28 GMT)
Unsupervised Image-generation Enhanced Adaptation for Object Detection
in Thermal images [4.8] 本稿では、熱画像における物体検出のための教師なし画像生成拡張適応法を提案する。
可視領域と熱領域のギャップを低減するため,提案手法は擬似熱画像を生成する。
提案手法の有効性と優位性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:49:45 GMT)
Joint Detection of Motion Boundaries and Occlusions [4.7] MONetは、ビデオの前方と後方の両方の動作境界を共同で検出する畳み込みニューラルネットワークである。
コストブロック機能はエンコーダで計算され、MBとOccの推定はデコーダで計算される。
MoNetは、SintelとFlyingChairsOccベンチマークの両方のタスクにおいて、従来よりもパフォーマンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:03:49 GMT)
Livestock Monitoring with Transformer [4.3] 我々は,集団飼育豚を対象としたエンドツーエンド行動監視システムを開発し,インスタンスレベルのセグメンテーション,トラッキング,行動認識,再識別タスクを同時実施する。
本稿では, トランスフォーマーアーキテクチャを用いて, グループ豚のインスタンスレベルの埋め込みを学習する, エンドツーエンド多目的家畜監視フレームワークであるStarformerについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:03:49 GMT)
Learning Pruned Structure and Weights Simultaneously from Scratch: an
Attention based Approach [4.3] 我々は、新しい非構造化プルーニングパイプライン、注意に基づく同時スパース構造と重み学習(ASWL)を提案する。
ASWLは, 各層毎の層単位でのプルーニング比を計算する効率的なアルゴリズムを提案し, 密集ネットワークとスパースネットワークの重みをランダムな重みから同時に学習するように追従する。
MNIST, Cifar10, ImageNet を用いた実験により, ASWL は精度, プルーニング率, 運転効率の点で, 優れたプルーニング結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:27:44 GMT)
Dynamics of position disordered Ising spins with a soft-core potential [4.2] 我々はイジングスピンの磁化緩和を$d$次元でランダムに分布させる。
等質の場合、熱力学的極限で解析式が導出される。
l_rho/R_cgg1$の反対の極限では、同様のダイナミクスが後で現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:16:39 GMT)
Transparency of Deep Neural Networks for Medical Image Analysis: A
Review of Interpretability Methods [3.4] ディープニューラルネットワークは、多くのタスクにおいて、臨床医と同じまたはより良いパフォーマンスを示している。
現在のディープ・ニューラル・ソリューションは、意思決定プロセスに関する具体的な知識の欠如からブラックボックスと呼ばれる。
通常の臨床ワークフローに組み込む前に、ディープニューラルネットワークの解釈可能性を保証する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:42:26 GMT)
Swift sky localization of gravitational waves using deep learning seeded
importance sampling [3.4] ディープラーニングモデルは、重力波の推論タスクに対して正確で極めて高速であることを示してきたが、ニューラルネットワークのブラックボックスの性質のため、その出力は本質的に疑問視されている。
本研究では,多頭部畳み込みニューラルネットワークによって生成された近似後部への重要サンプリングを適用し,ベイズ的推論と深層学習に参画する。
ベイズ推定を用いた予測に非常によく似た、目に見えない重力波事象のスカイマップを数分で生成する。さらに、ニューラルネットワークから弱い予測を検出でき、素早くフラグを付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:05:08 GMT)
PerSpeechNorm: A Persian Toolkit for Speech Processing Normalization [3.0] 音声認識におけるテキスト処理のためのオープンソース正規化ツールキットを提案する。
我々は、記号(共通通貨、#、@、URLなど)、数字(日付、時間、電話番号、国定コードなど)など、さまざまな可読性ペルシア文字について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:41:01 GMT)
DFCANet: Dense Feature Calibration-Attention Guided Network for Cross
Domain Iris Presentation Attack Detection [3.0] アイリス提示攻撃検出(IPAD)は個人識別の確保に不可欠である。
既存のIPADアルゴリズムは、目に見えないクロスドメインシナリオにうまく一般化しない。
本稿では,DFCANet: Dense Feature and Attention Guided Networkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:04:23 GMT)
Redundancy Reduction in Semantic Segmentation of 3D Brain Tumor MRIs [2.9] この研究は、摂動下での冗長性を最小化するネットワークトレーニングプロセスの修正である。
腫瘍コア, 腫瘍コア, 全腫瘍に対して, 0.8600, 0.8868, 0.9265平均ダイスを得た。
私たちのチーム(NVAUTO)の応募は、ETとTCのスコアで上位10チーム、WTのスコアで上位10チームだった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:39:06 GMT)
Hebbian learning with gradients: Hebbian convolutional neural networks
with modern deep learning frameworks [2.8] 階層的,畳み込みニューラルネットワークにおけるヘビアン学習は,現代のディープラーニングフレームワークとほぼ自明に実装可能であることを示す。
我々はオブジェクト認識のためのヘビアン畳み込み多層ネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:35:21 GMT)
Sub-cortical structure segmentation database for young population [2.7] このデータセットには、114, 1.5 Tesla, T1 MRIスキャンと14の皮質下構造を手動で記述する。
このデータセットを用いて実験を行い、深層学習法により正確な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:57:22 GMT)
Nested Multiple Instance Learning with Attention Mechanisms [2.7] 多重インスタンス学習(MIL)は、未知のラベルを持つデータの複数のインスタンスをバッグに分類する弱い教師付き学習の一種である。
我々は,最外側のバッグのみをラベル付けし,インスタンスを潜在ラベルとして表現するNested MILを提案する。
提案モデルでは,画像領域における関連インスタンスの発見とともに,高精度な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:41:09 GMT)
Influential Prototypical Networks for Few Shot Learning: A
Dermatological Case Study [2.5] プロトタイプネットワーク(PN)は単純だが効果的なショットラーニング戦略である。
そこで本研究では, 支持試料分布への影響に対応する試料に重みを付与するPNの新たなバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:37:50 GMT)
Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span
Extraction [2.5] ラベル知識を統合するための新しいパラダイムを導入し、ラベル知識をテキスト表現に明示的にかつ効率的に統合する新しいモデルを提案する。
具体的には、テキストとラベルアノテーションを独立してエンコードし、ラベル知識をテキスト表現と精巧に設計されたセマンティックス融合モジュールに統合する。
我々は,フラットNER,ネストNER,イベント検出の3つの典型的なスパン抽出タスクについて広範な実験を行った。
提案手法は4つのベンチマークで最先端性能を実現し,2)QA形式化パラダイムと比較して,トレーニング時間と推論時間を平均で76%,77%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:21:05 GMT)
Super-Heisenberg scaling in Hamiltonian parameter estimation in the
long-range Kitaev chain [2.3] 長距離相互作用を持つ線形系の相互作用強度を推定する。
量子制御は、量子フィッシャー情報のプレファクターを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:07:06 GMT)
Interpretable and Explainable Machine Learning for Materials Science and
Chemistry [2.2] 材料科学・化学における解釈可能性および説明可能性技術の応用を概説する。
これらの技術が科学的研究の成果をどう改善するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:40:36 GMT)
Encoding Program as Image: Evaluating Visual Representation of Source
Code [2.1] 入力プログラムのスナップショットに基づく新しいソースコード表現であるCode2Snapshotについて検討する。
入力プログラムの構文的特徴と意味的特徴を利用した最先端表現と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:07:02 GMT)
Gradient-enhanced physics-informed neural networks for forward and
inverse PDE problems [2.0] 深層学習は物理情報ニューラルネットワーク(PINN)による偏微分方程式(PDE)の解法として有効であることが示されている。
PINNはPDE残基をニューラルネットワークの損失関数に埋め込んでおり、様々な前方および逆PDE問題の解決に成功している。
そこで本研究では, PINNの精度とトレーニング効率を向上させるために, 勾配型物理インフォームドニューラルネットワーク(gPINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:01:38 GMT)
Self-Supervised Radio-Visual Representation Learning for 6G Sensing [2.0] 将来の6Gセルネットワークでは、共同通信およびセンシングプロトコルにより、ネットワークが環境を知覚できるようになる。
人間の介入を最小限に抑えて無線のみのセンシングモデルを自動的に学習するために,無線と視覚を組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:23:47 GMT)
FedFm: Towards a Robust Federated Learning Approach For Fault Mitigation
at the Edge Nodes [2.0] フェデレーテッド・ラーニングは「データからモデルへ」という規範から「モデルからデータへ」へと逸脱する
本稿では、まず、FLモデルにおけるエッジデバイス数の影響を分析し、モデルに寄与する最適なデバイス数を選択するための戦略を提供する。
選択したデバイスが失敗した場合,エッジエコシステムがどのように振る舞うかを観察し,堅牢なフェデレート学習技術を保証するための緩和戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:35:00 GMT)
Analyzing Behavioral Changes of Twitter Users After Exposure to
Misinformation [1.8] 一般のTwitterユーザーが誤報に晒された後に行動を変えたかどうかを理解することを目的としている。
露出したユーザーの行動前後を比較して、投稿したツイートの頻度に大きな変化があったかどうかを判断する。
また,潜在的に影響を受けやすい2つの特定のユーザグループ,マルチ露光と極端な変更グループの特徴についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:48:07 GMT)
SmartSplit: Latency-Energy-Memory Optimisation for CNN Splitting on
Smartphone Environment [1.7] We design SmartSplit, a genetic Algorithm with decision analysis based approach to solve the optimization problem。
複数のCNNモデルで実行される実験によると、スマートフォンとクラウドサーバの間でCNNを分割することは実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:40:37 GMT)
Decoupled coordinates for machine learning-based molecular fragment
linking [1.6] 機械学習に基づく分子断片結合の最近の進歩は、生成過程を伝えることの重要性を証明している。
完全な相対座標系は完全であることが示されている。
提案した利点は、リンカ設計における標準的グッドプラクティスとして、完全かつ分離された相対座標系の適用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:39:23 GMT)
Modelling COVID-19 Pandemic Dynamics Using Transparent, Interpretable,
Parsimonious and Simulatable (TIPS) Machine Learning Models: A Case Study
from Systems Thinking and System Identification Perspectives [1.4] 本研究では, システム工学とシステム同定手法を用いて, 透過的, 解釈可能, 擬似的, シミュラブルな動的機械学習モデルを構築することを提案する。
TIPSモデルは、よく知られたNARMAX(Nonlinear AutoRegressive moving Average with eXogenous inputs)モデルに基づいて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:42:37 GMT)
FREGAN : an application of generative adversarial networks in enhancing
the frame rate of videos [1.2] FREGAN(Frame Rate Enhancement Generative Adversarial Network)モデルが提案されている。
提案手法の有効性を標準データセットで検証した。
実験結果は,提案モデルがピーク信号対雑音比(PSNR)が34.94で,構造類似度指数(SSIM)が0.95であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:19:00 GMT)
Higher-Order Implicit Fairing Networks for 3D Human Pose Estimation [1.2] 2次元から3次元のポーズ推定のための初期残差接続を持つ高階グラフ畳み込みフレームワークを提案する。
我々のモデルは、体節間の長距離依存関係を捉えることができる。
2つの標準ベンチマークで行った実験と改善研究は、我々のモデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:48:55 GMT)
A New Tool for Efficiently Generating Quality Estimation Datasets [1.1] 品質推定(QE)トレーニングのためのデータ構築には費用がかかり、かなりの人的労力を要する。
単言語または並列コーパスのみを入力として受信することにより、QEデータセットを生成する完全自動擬似QEデータセット生成ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:37:30 GMT)
Sig-Wasserstein GANs for Time Series Generation [1.0] 我々は,連続時間モデルと新たに提案された署名$W$メトリックを組み合わせることで,高忠実度時系列生成器SigWGANを開発した。
SigWGAN は、挑戦的な GAN min-max 問題を高忠実度サンプルを生成しながら教師付き学習に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:01:16 GMT)
Investigation of Independent Reinforcement Learning Algorithms in
Multi-Agent Environments [0.9] 独立アルゴリズムは協調的・競合的な環境下で,マルチエージェントアルゴリズムと同等に動作可能であることを示す。
また, 協調的部分観測可能な環境下での独立アルゴリズムの学習において, 再帰が促進されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:14:38 GMT)
Using Synthetic Images To Uncover Population Biases In Facial Landmarks
Detection [0.9] 合成テストセットは,モデルの弱点を効率的に検出し,量や多様性の観点から実際のテストセットの限界を克服できることを示す。
このことは、合成テストセットがモデルの弱点を効率的に検出し、量や多様性の観点から実際のテストセットの限界を克服できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:42:15 GMT)
Evaluation of Human and Machine Face Detection using a Novel Distinctive
Human Appearance Dataset [0.8] 顔検出はコンピュータビジョンの分野で長年の課題である。
機械学習の最近の進歩により、顔検出システムは異常な精度を達成できるようになった。
しかし, 顔の大きさや形状, 肌の色, 体調, 身体の装飾などの違いに直面すると, 顔検出システムがどの程度機能するかは疑問視されている。
これらの画像中の顔を検出する能力において、現在最先端の顔検出モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:20:40 GMT)
Cooperation and dependencies in multipartite systems [0.7] 量化器は、多くの性質を共有しているにもかかわらず、多部相関の測度とは異なる。
対称量子秘密共有のための新しい量子化器の利点を示す。
このことは、ここで導入された多部類依存度と多部類相関の区別を明確にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:11:21 GMT)
Unsupervised Discovery of Unaccusative and Unergative Verbs [0.7] 本稿では,英語の非言語的・非言語的動詞を検出するための教師なし手法を提案する。
これらのカテゴリーは、動詞の意味的役割を知らずに因果的・因果的交替に参加する動詞を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:21:58 GMT)
On the application of matrix congruence to QUBO formulations for systems
of linear equations [0.5] 量子コンピューティングアルゴリズムの最近の研究は、計算モデルの強化に寄与する可能性がある量子コンピュータの特徴の発掘に焦点を当てている。
本稿では,実対称行列と対角行列との合同を利用して線形方程式系の2次非制約二元最適化(QUBO)を単純化する。
さらに、QRやSVD分解などの古典的アルゴリズムよりも優れた性能を持つQUBOモデルの計算性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:52:01 GMT)
Structure Information is the Key: Self-Attention RoI Feature Extractor
in 3D Object Detection [0.4] 我々は,2つの最先端モデルPV-RCNNとVoxel-RCNNの構造と性能の違いを比較し,解析する。
2つのモデル間の性能差は点情報ではなく構造情報から生じる。
本稿では,3次元提案から抽出した特徴の構造化情報を強化するために,自己注意型RoI特徴抽出器(SARFE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:32:10 GMT)
VSEC: Transformer-based Model for Vietnamese Spelling Correction [0.2] ベトナム語のスペル誤りを訂正する新しい手法を提案する。
深層学習モデルを用いて誤字誤りや誤字誤りの問題に対処する。
実験の結果,86.8%の誤差が検出され,81.5%の誤りが修正された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 00:55:32 GMT)
SWAG: A Wrapper Method for Sparse Learning [0.1] 本稿では,低データ収集とストレージコストを伴って,スパース学習者のライブラリを見つける手順を提案する。
この新しい手法は、容易に解釈できる低次元の属性ネットワークを提供する。
我々はこのアルゴリズムを "Sparse Wrapper AlGorithm" (SWAG) と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:12:06 GMT)
Waiting-times statistics in boundary driven free fermion chains [0.0] 両端のリンドブラッド浴に結合した量子鎖の待ち時間分布について検討した。
我々の焦点は自由フェルミオン鎖であり、そこでは単粒子行列の観点から閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:37:48 GMT)
Uncertainty quantification for ptychography using normalizing flows [0.0] Ptychographyは、大規模な非線形および非次元逆問題を示す。
その固有の写真統計は、これらの課題に取り組むための統計に基づくディープラーニングアプローチの明確な機会を生み出します。
本研究では,再建に伴う不確実性のキャラクタリゼーションを実現するため,高次元後部サロゲートを得るための流れを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 07:46:22 GMT)
The role of chaotic and ordered trajectories in establishing Born's rule [0.0] ボーム量子ビットの最初の準備が、様々な量子絡み合いに対するボルンの規則を満たすときに、2つの絡み合ったボーム量子ビットの軌道、順序およびカオスを詳細に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:26:14 GMT)
Stress field prediction in fiber-reinforced composite materials using a
deep learning approach [0.0] 有限要素法 (FEM) は, 複合材料系の応力解析を行う標準的な手法である。
本研究では繊維強化複合材料システムについて考察する。
我々は、深層学習ツールを用いて、応力場予測のためのFEMアプローチの代替品を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:52:27 GMT)
Stock Price Prediction Using Time Series, Econometric, Machine Learning,
and Deep Learning Models [0.0] 本稿では,株価予測のための時系列,エコノメトリ,各種学習モデルについて述べる。
2004年1月から2019年12月までのInfosys、ICICI、SUN PHARMAのデータは、ここでモデルのトレーニングとテストに使用された。
火星は最高の機械学習モデルであることが証明され、LSTMは最高のディープラーニングモデルであることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:17:52 GMT)
Statistical quantification of confounding bias in predictive modelling [0.0] 未確立モデルと完全構築モデルのnull仮説を探索する部分的および完全共創テストを提案する。
このテストは、非正規および非線形依存の予測であっても、I型エラーと高い統計的パワーに対して厳格な制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:35:24 GMT)
Single-Item Fashion Recommender: Towards Cross-Domain Recommendations [0.0] 本稿では、まず、コンテントベースのファッションレコメンデーションシステムを提案する。
次に、ユーザの好みに基づいて結果をパーソナライズするために、同じ構造が強化される。
本論文の最後のコントリビューションは、客観的人的得点と呼ばれる推薦課題に対する新しい評価基準である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:15:31 GMT)
Simulation of Afshar's Double Slit Experiment [0.0] Shahriar S. Afsharは2007年に修正した二重スリット実験は相補性に反すると主張した。
我々は、量子力学の経路積分定式化を用いたシミュレーションにより、この実験を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:17:58 GMT)
Simulating Realistic MRI variations to Improve Deep Learning model and
visual explanations using GradCAM [0.0] 修正されたHighRes3DNetモデルを用いて、脳MRIボリュームランドマーク検出問題を解く。
Grad-CAMは、モデルがフォーカスしている領域を示す粗いローカライゼーションマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:14:23 GMT)
Simplifying the design of multilevel thermal machines using virtual
qubits [0.0] 多ビットマシンに結合した任意の次元系に対するリセットモデルの一般的な解析解を提案する。
また,この結果の例示として,改良された3レベルレーザーを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 08:18:41 GMT)
Simple sufficient condition for subspace to be completely or genuinely
entangled [0.0] 両部空間あるいは多部空間のヒルベルト空間の部分空間が絡み合っているかどうかを判断できるような、簡単な十分条件を導入する。
我々の基準の主な要素は、その部分空間にまたがるベクトルの絡み合いの観点で、部分空間の最小の絡み合い上の境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:53:15 GMT)
Sign-to-Speech Model for Sign Language Understanding: A Case Study of
Nigerian Sign Language [0.0] このデータセットはナイジェリア手話の先駆的なデータセットである。
我々は2つの異なる物体検出モデルと分類モデルに対して、データを準備的に前処理した。
我々は、手話/フレーズをテキストに変換し、その後音声に変換する、リアルタイムかつ印象的な結果が得られる軽量アプリケーションに、最高のパフォーマンスモデルを展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:59:02 GMT)
Sabotaging the harvesting of correlations from quantum fields [0.0] 本研究では,古典的および量子的相関関係の量子場に結合した非摂動的収穫について検討する。
一つのインターロパーであっても,Alice と Bob の相関関係を完全に妨害できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:33:39 GMT)
Robustness of deep learning algorithms in astronomy -- galaxy morphology
studies [0.0] LSSTモックデータの異なる形態の銀河を識別するために訓練されたResNet18の性能に及ぼす露光時間からの観測ノイズの影響について検討した。
また、このような自然な攻撃が発生した場合に、ドメイン適応技術がモデルロバスト性を改善する方法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:12:15 GMT)
Quantum thermalization of gauge theories: chaos, turbulence and
universality [0.0] 2+1次元の時空次元における $mathbfZ$ Lattice Gauge Theory のリアルタイム熱化ダイナミクスについて論じる。
量子熱化は特徴的な段階で進行し、古典的な現象と非常によく似た現象が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 18:00:03 GMT)
Quantum illumination with a light absorbing target [0.0] 本稿では、目標を特性でモデル化し、量子領域における検出可能性を探る光学装置を提案する。
アイドラーフリーのセットアップでは、QIのコヒーレント状態を使用し、2モード圧縮真空(TMSV)状態がシグナ-イドラー方式で使用される。
両症例とも,吸収量の増加に伴うCB低下による検出効率の向上が報告された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:30:08 GMT)
PDE-READ: Human-readable Partial Differential Equation Discovery using
Deep Learning [0.0] 本稿では、2つのRational Neural Networksと原則付きスパース回帰アルゴリズムを用いたPDE発見のための新しいアプローチを提案する。
熱, バーガース, コルテヴェーグ・ド・ブリーズ方程式を顕著な整合性で同定することに成功した。
我々のアプローチは、空間とノイズの両方に対して前例のない堅牢であり、したがって実世界の観測データに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:00:16 GMT)
On solving classes of positive-definite quantum linear systems with
quadratically improved runtime in the condition number [0.0] 量子線形系を解くことは、$A$が正定値であるとき、$kappa$のランタイム線形を必要とすることを示す。
2つの新しい量子アルゴリズムで、$kappa$の2次スピードアップを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:35:36 GMT)
OPF-Learn: An Open-Source Framework for Creating Representative AC
Optimal Power Flow Datasets [0.0] 本稿では,JuliaとPythonのためのOPF-Learnパッケージを開発した。
このフレームワークは、文献で見られる従来の手法に比べて、実現可能な空間全体を代表するデータセットを生成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:35:09 GMT)
Numerical Approximation in CFD Problems Using Physics Informed Machine
Learning [0.0] この論文は、幅広いCFD問題に普遍的に使用できる代替近似法を見つけるための様々な手法に焦点を当てている。
その焦点は、微分方程式を計算データによるトレーニングなしで解くことができるような、物理情報に基づく機械学習技術に留まっている。
極端な学習機械(ELM)は、チューナブルパラメーターを犠牲にして非常に高速なニューラルネットワークアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 22:54:51 GMT)
Non-linear regime for enhanced performance of an Aharonov-Bohm heat
engine [0.0] 熱機関として作動するAharonov-Bohm干渉計の性能について, 以前の結果を基に構築した。
非線形状態において、このメソスコピック量子マシンが達成できるチューニング性、大きな効率、および熱力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:42:29 GMT)
Network Clustering for Latent State and Changepoint Detection [0.0] 本稿では,ネットワーククラスタリングのタスクに対する凸アプローチを提案する。
コンベックスネットワーククラスタリングのための効率的なアルゴリズムを提案し,その有効性を合成例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:51:45 GMT)
Multi network InfoMax: A pre-training method involving graph
convolutional networks [0.0] 本稿では,グラフ畳み込み/ニューラルネットワーク(GCN/GNN)を含む事前学習手法を提案する。
学習された高レベルグラフ潜在表現は、下流グラフ分類タスクのパフォーマンス向上に役立つ。
我々は、被験者を健康管理群(HC)と統合失調症群(SZ)に分類するための神経画像データセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:53:20 GMT)
Magnetic-field resilience of 3D transmons with thin-film Al/AlO$_x$/Al
Josephson junctions approaching 1 T [0.0] 薄膜3Dアルミニウムトランスモンのスペクトルおよびコヒーレンス時間に及ぼす面内磁場最大1Tの影響について検討した。
薄膜アルミニウムジョセフソン接合は、高磁場状態下での超伝導回路に適したハードウェアである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:43:15 GMT)
Learning to Assimilate in Chaotic Dynamical Systems [0.0] 雑音観測のシーケンスから力学系における同化を学習するフレームワークであるアモーティズド・アシミレーションを導入する。
我々は、自己教師型認知から、微分可能シミュレーションを用いて動的システム設定まで、強力な結果を拡張することで、フレームワークのモチベーションを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:07:34 GMT)
Implicit Model Specialization through DAG-based Decentralized Federated
Learning [0.0] フェデレートされた学習により、分散クライアントのグループは、プライベートデータ上で共通の機械学習モデルをトレーニングできる。
連合学習における分散化とパーソナライズへの統一的なアプローチを提案する。
評価の結果,モデル更新のDAGに基づく通信から直接,モデルの特殊化が現れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 20:55:47 GMT)
Identifying causal associations in tweets using deep learning: Use case
on diabetes-related tweets from 2017-2021 [0.0] 本研究の目的は,糖尿病関連ツイートの明示的および暗黙的な因果関係を抽出することである。
2017年4月から2021年1月にかけて、英語で3000万以上の糖尿病関連ツイートが収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:25:35 GMT)
Group theoretic approach to many-body scar states in fermionic lattice
models [0.0] 高対称状態の3つの族が任意のスピン-1/2フェルミオンハミルトニアンに対して多体傷であることを示す。
我々は、傷跡のある新しいモデルを設計するためのビルディングブロックとして使用できるすべてのジェネレータを$T$で書き留めます。
拡張された2D $tJU$モデルの完全な数値的研究は、不変傷の新規な性質を明示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:02:22 GMT)
Generational Frameshifts in Technology: Computer Science and
Neurosurgery, The VR Use Case [0.0] 神経外科の民主化は、現在進行中であり、現代の世界のこれらのツールの開発、抽出、導入によって推進されます。
手術の詳細を把握し,手術の各部位を解析しながら,より安全かつ効率的に手術を行う能力は,当科の領域とすべての外科専門分野に全く新しい画期的な展開をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 01:00:57 GMT)
Free Probability, Newton lilypads and Jacobians of neural networks [0.0] 我々は、関連するスペクトル密度を計算するための信頼性が高く、非常に高速な方法を提案する。
提案手法は,アトラクションの流域の発見と連鎖により,適応的なニュートン・ラフソン計画に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:22:42 GMT)
Fluctuations in Extractable Work and Bounds on the Charging Power of
Quantum Batteries [0.0] 自由エネルギー作用素のゆらぎが量子電池の充電電力を束縛しているという主張に対する最近の意見の相違により、我々は元の導出を批判的に分析する。
以上の結果から,フリーエネルギー演算子は充電用量子電池の作業内容に対する一貫した定量演算子ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:15:23 GMT)
Feature Aggregation and Refinement Network for 2D AnatomicalLandmark
Detection [0.0] 本稿では,解剖学的ランドマークの自動検出のための,特徴集約・改善ネットワーク(FARNet)を提案する。
我々のネットワークは3つの公開解剖学的ランドマーク検出データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 02:16:13 GMT)
Expanding Multi-Market Monopoly and Nonconcavity in the Value of
Information [0.0] 信号のばらつきは非単調かもしれない。
非単調性の存在は、システムの成長速度に大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:20:09 GMT)
Entanglement Measures in a Nonequilibrium Steady State: Exact Results in
One Dimension [0.0] 絡み合いは凝縮物質多体系の研究において顕著な役割を担っている。
サブシステムの長さによる絡み合いのスケーリングは非常に珍しいことを示し、体積法線項と対数項の両方を含むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:18:22 GMT)
Enhancing Continuous Variable Quantum Teleportation using Non-Gaussian
Resources [0.0] 連続可変(CV)非ガウス的資源は、量子誤差補正の実現において基礎となる。
ファイバーベースの量子通信では、特定の非ガウス状態を用いることで、量子テレポーテーションの範囲が約40%増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:02:22 GMT)
Encoding strongly-correlated many-boson wavefunctions on a photonic
quantum computer: application to the attractive Bose-Hubbard model [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、複雑な相関の強い量子多体系の特性を決定する最も有望な方法の一つである。
2つの異なるアンザッツアーキテクチャを導入し、提案した連続可変量子回路が強く相関した多ボソン波動関数を効率的に符号化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:29:42 GMT)
Effective Theory for the Measurement-Induced Phase Transition of Dirac
Fermions [0.0] 測定対象の波動関数は純粋状態のダイナミクスを受ける。
多くの粒子系では、これらの異なる動力学要素の競合は量子相転移に似たシナリオを引き起こす。
重要な発見は、この場の理論が、無期限に加熱される自由の1つの集合に分解されることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:50:09 GMT)
Dynamical quantum Cherenkov transition of fast impurities in quantum
liquids [0.0] 量子ボース流体に注入された有限質量不純物の運動について検討する。
不純物の速度が臨界値を越えるにつれて、ダイナミクスの遷移が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:23:42 GMT)
Domain-adaptation of spherical embeddings [0.0] 本研究では,埋め込み空間のグローバルなローテーションに対応する手法を開発し,ドメイン固有トレーニング中に単語や文書を更新する手法を提案する。
我々は,我々の戦略がWord2Vecと同じようなレベルにドメイン適応の性能コストを下げることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 03:29:36 GMT)
Deep neural networks as nested dynamical systems [0.0] ディープニューラルネットワークと実際の脳の間では、しばしばアナロジーが作られ、命名法自体によって示唆される。
本項では、類推が違うことを主張する。
ディープニューラルネットワークの「ニューロン」は変化の重みを管理しているため、脳のシナプスに類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 23:37:54 GMT)
Deep learning of multi-resolution X-Ray micro-CT images for multi-scale
modelling [0.0] 本研究では3次元拡張深部超解像(EDSR)畳み込みニューラルネットワークを開発し,大規模空間スケールで高分解能データを生成する。
我々は,テキスト解析,セグメンテーション動作,多相流シミュレーション(PNM)を用いてネットワークを検証した。
EDSR生成モデルは、不均一性の存在下での実験挙動を予測するための基礎LRモデルよりも精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:49:22 GMT)
Deep Learning Transformer Architecture for Named Entity Recognition on
Low Resourced Languages: State of the art results [0.0] 本稿では,低リソースの南アフリカ(SA)言語10言語を対象とした,NERのためのディープラーニング(DL)トランスフォーマーアーキテクチャモデルの評価について報告する。
その結果,言語毎に離散的な微調整パラメータを適用すると,トランスフォーマーモデルの性能が著しく向上することがわかった。
さらなる研究は、他の自然言語処理タスクやアプリケーション上で、より最近のトランスフォーマーアーキテクチャモデルを評価する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 11:02:01 GMT)
Data-Efficient Classification of Radio Galaxies [0.0] 本稿では, 深層学習手法を用いた形態学に基づく電波銀河分類の課題について検討する。
我々は、ツインネットワークに基づく数ショット学習技術と、事前訓練されたDenseNetモデルを用いたトランスファー学習技術を適用した。
我々は、ベント型銀河とFRII型銀河の最大の混同源である最高の性能モデルを用いて、92%以上の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 12:17:58 GMT)
Cross talk compensation in multimode continuous-variable entanglement
distribution [0.0] 平行な類似チャネルを伝播する2モード圧縮状態の多モード分布における線形クロストークの効果を考察する。
本研究は,クロストークを用いたスケーラブル量子ネットワークにおけるマルチモード連続可変フォトニック絡み合わせのより効率的な利用方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 13:43:04 GMT)
Correlation between image quality metrics of magnetic resonance images
and the neural network segmentation accuracy [0.0] 本研究では,MR画像の画質指標とニューラルネットワークのセグメンテーション精度の相関について検討した。
IQMに基づくトレーニング入力を用いたランダムなトレーニング入力に基づくモデル間のセグメンテーション精度の違いは、セグメンテーション精度における画像品質指標の役割に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 17:02:34 GMT)
Contextuality, Fine-Tuning, and Teleological Explanation [0.0] 私は文脈性は微調整の観点から考えるのが一番よいと論じます。
この振る舞いは、物理学のテレロジカルな特徴の顕在化として理解することができる。
閉因果ループを禁止した大域的制約に訴えることで,測定の文脈性を説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:11:12 GMT)
Comparative Study of Long Document Classification [0.0] 我々は、標準的な機械学習アプローチを用いて、長い文書分類を再考する。
単純なNaive Bayesから6つの標準テキスト分類データセット上の複雑なBERTまで、さまざまなアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 04:51:51 GMT)
Comment on Kuwahara et al., Intensity Interference in a Coherent
Spin-Polarized Electron Beam, Phys. Rev. Lett. 126, 125501 (2021) [0.0] GaAs/GaAsPサンプルのひずみは一軸であり、光電子放出における線形二色性は15%と予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:38:00 GMT)
Brain dynamics via Cumulative Auto-Regressive Self-Attention [0.0] 深部グラフニューラルネットワーク(GNN)よりもかなり浅いモデルを提案する。
本モデルは,各時系列の自己回帰構造を学習し,有向接続グラフを推定する。
統合失調症患者とコントロールを分類した機能的ニューロイメージングデータセットについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 21:50:35 GMT)
An AI-powered Smart Routing Solution for Payment Systems [0.0] 我々は静的モジュールと動的モジュールからなるパイプラインを考案した。
動的モジュールは、成功率、支払い属性、タイムラグなどに基づいて、多くの新しいフィーチャを計算します。
このパイプラインは現在、数百万のトランザクションをリアルタイムでルーティングするRazorpayで運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 09:33:02 GMT)
Adaptive Multi-receptive Field Spatial-Temporal Graph Convolutional
Network for Traffic Forecasting [0.0] 本稿では,移動基地局のトラフィック動態をモデル化するための新しいディープラーニングネットワークアーキテクチャを提案する。
4つの実世界のデータセットの実験では、AMF-STGCNは最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 06:47:42 GMT)
Absolutely Secure Distributed Superdense Coding: Entanglement
Requirement for Optimality [0.0] 超高次符号化法は、そのキャパシティがホレボ境界に達すると最適である。
最適性のためには、最大絡み合いはアリスとボブの分割において必要であることを示す。
分散高密度符号化法を構築し,多数の当事者間の量子通信を完全にセキュアに表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 16:29:04 GMT)
Absence of Barren Plateaus in Quantum Convolutional Neural Networks [0.0] 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)が提案されている。
我々はQCNNアーキテクチャのパラメータの勾配スケーリングを厳格に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 14:27:54 GMT)
A variance principle explains why dropout finds flatter minima [0.0] ドロップアウトによるトレーニングは、標準勾配降下訓練と比較して、より平坦な最小限のニューラルネットワークを見出すことが示される。
本稿では,損失景観のよりシャープな方向において,ノイズの分散が大きくなるという分散原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 15:26:19 GMT)
A framework for causal segmentation analysis with machine learning in
large-scale digital experiments [0.0] 本稿では,因果セグメント発見のためのエンドツーエンドの方法論的枠組みを提案する。
提案手法は,(1)サブグループ特異的な治療効果に基づく候補治療の恩恵を受けるためのユーザセグメントの発見,(2)予測されたセグメント特異的な効果や害に基づいて,動的に単位を学習者の治療アームに割り当てることによる因果的影響の評価,の2つの目的を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 19:22:27 GMT)
A Practical Framework for Quantum Error Mitigation [0.0] 我々は、最先端の量子エラー軽減スキームのほとんどを含む線形量子エラー緩和と呼ばれる一般的なフレームワークを構築した。
フレームワーク内では、量子エラーの緩和は、ノイズ状態からエラー除去された状態を抽出するものとして効果的に見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Nov 2021 10:51:36 GMT)