Exponential Bellman Equation and Improved Regret Bounds for
Risk-Sensitive Reinforcement Learning [106.2] エントロピーリスク尺度に基づいて,リスク感応性強化学習(RL)について検討した。
我々は、既存のアルゴリズムの欠陥と、そのようなギャップをもたらすそれらの分析を識別する。
これらの分析的およびアルゴリズム的革新が組み合わさって、既存のものに対する後悔の上限を改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:35:18 GMT)
Domain Attention Consistency for Multi-Source Domain Adaptation [100.3] 主な設計は、伝達可能な特徴(属性)を識別することを目的とした機能チャネルアテンションモジュールである。
3つのMSDAベンチマーク実験により、DAC-Netは、それらすべてに対して、新たなパフォーマンスを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 15:56:53 GMT)
Tip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter for Better Vision-Language
Modeling [78.6] 我々は、CLIPのトレーニング不要の利点を継承するだけでなく、CLIP-Adapterよりも可視もしくはより優れた性能を発揮するtextbfTraining-Free CLtextbfIP-textbfAdapter(textbfTip-Adapter)を提案する。
提案するTip-Adapterの優位性を示すために,ImageNetと他の10のデータセットの少数ショット分類の広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 18:09:22 GMT)
Parallel Simulation of Quantum Networks with Distributed Quantum State
Management [56.2] 我々は、量子ネットワークの並列シミュレーションの要件を特定し、最初の並列離散事象量子ネットワークシミュレータを開発する。
コントリビューションには、複数のプロセスに分散した共有量子情報を維持する量子状態マネージャの設計と開発が含まれています。
既存のシーケンシャルバージョンと並行してオープンソースツールとして,並列SeQUeNCeシミュレータをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:51:17 GMT)
Reliable Post hoc Explanations: Modeling Uncertainty in Explainability [45.0] ブラックボックスの説明は、高レベルの設定でモデルの信頼性を確立するために、ますます採用されている。
先行研究では、最先端の技術が生み出す説明は一貫性がなく不安定であり、その正確性や信頼性についての洞察はほとんど得られないことが示されている。
局所的な説明と関連する不確実性を生成するための新しいベイズ的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 18:35:28 GMT)
Time Discretization-Invariant Safe Action Repetition for Policy Gradient
Methods [43.5] 政策勾配(PG)法に対する$delta$-invariantアルゴリズムを提案する。
我々の手法は$delta$-invariant だけでなく、強靭性も示しており、以前の$delta$-invariant アプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:17:24 GMT)
Will You Ever Become Popular? Learning to Predict Virality of Dance
Clips [41.3] 本稿では, 骨格, 全体像, 顔, 景色を融合した新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
体の動きをモデル化するために、階層的に時間的骨格グラフを洗練させるピラミッド状骨格グラフ畳み込みネットワーク(PSGCN)を提案する。
提案手法を検証するために,8つのバイラルダンス課題の4000以上のダンスクリップを含む大規模バイラルダンスビデオ(VDV)データセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 07:26:28 GMT)
SOPE: Spectrum of Off-Policy Estimators [40.2] 終端がSISとISである推定器のスペクトルの存在を示す。
本研究は、ISとSISの偏りと分散のトレードオフにこのスペクトルの推定器を使用できるという実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 18:29:21 GMT)
Physics-Informed Neural Operator for Learning Partial Differential
Equations [39.1] PDEを解くために物理インフォームド・ニューラル演算子(PINO)を提案する。
PINOは、オペレーティングラーニングと関数最適化のフレームワークを組み合わせている。
これは、多くの人気のあるPDEファミリーにおいて、以前のMLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 03:41:34 GMT)
Towards an Understanding of Default Policies in Multitask Policy
Optimization [29.8] 近年の強化学習の成功の多くは、正規化ポリシー最適化(RPO)アルゴリズムによって推進されている。
このギャップを埋める第一歩として、デフォルトポリシーの品質と最適化の効果を正式にリンクします。
次に,高い性能保証を有するマルチタスク学習のための原理的RPOアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 21:43:09 GMT)
Distributed stochastic proximal algorithm with random reshuffling for
non-smooth finite-sum optimization [28.9] 非滑らかな有限サム最小化は機械学習の基本的な問題である。
本稿では,確率的リシャフリングを用いた分散近位勾配アルゴリズムを開発し,その問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 07:29:55 GMT)
Optimal and Efficient Dynamic Regret Algorithms for Non-Stationary
Dueling Bandits [27.3] 我々は,非定常的あるいは時間的に異なる選好の下で,$K$のDueling Banditsにおける空力的後悔の最小化問題について検討した。
これは、エージェントが各ラウンドで一対のアイテムを選択し、このペアに対する相対的な二項のウィンロスフィードバックのみを観察するオンライン学習設定である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:46:55 GMT)
TND-NAS: Towards Non-differentiable Objectives in Progressive
Differentiable NAS Framework [27.2] 微分可能なアーキテクチャサーチは、ニューラルネットワークサーチ(NAS)分野において、徐々に主流の研究トピックになりつつある。
本稿では,非微分可能なTND-NASを対象としたエンドツーエンドアーキテクチャ検索フレームワークを提案する。
微分可能なNASフレームワークの下では、探索空間の連続的な緩和により、TND-NASは離散空間で最適化されたアーキテクチャパラメータ(alpha$)を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 14:19:36 GMT)
Neural BRDFs: Representation and Operations [25.9] 双方向反射率分布関数 (BRDF) はコンピュータグラフィックスにおいてリアルな物理的外観を生成するために広く用いられている。
我々は「ニューラルBRDF代数」の形式を示し、BRDFの表現と操作を同時に重視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 03:50:02 GMT)
Kernel Methods for Multistage Causal Inference: Mediation Analysis and
Dynamic Treatment Effects [25.1] 短地平線上での媒介解析および動的処理効果を考慮したカーネルリッジ回帰推定器を提案する。
そこで我々は, 若年者に対する米国職業部隊プログラムの媒介的および動的治療効果を推定し, シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:51:39 GMT)
Multivariate Time Series Classification with Hierarchical Variational
Graph Pooling [23.7] 既存のディープラーニングに基づくMTSC技術は、主に単一時系列の時間依存性に関係している。
MTSの表現的グローバル表現を得るために,グラフプーリングに基づく新しいフレームワークMTPoolを提案する。
10のベンチマークデータセットの実験では、MTSCタスクでMTPoolが最先端の戦略を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 01:35:47 GMT)
Estimating the Magnitude and Phase of Automotive Radar Signals under
Multiple Interference Sources with Fully Convolutional Networks [22.1] レーダーセンサーは徐々に道路車両の広範に普及し、自動運転と道路安全において重要な役割を担っている。
レーダーセンサーの広範な採用により、異なる車両からのセンサー間の干渉の機会が増加し、破損したレンジプロファイルとレンジ・ドップラーマップが生成される。
本稿では,自動車用レーダ干渉緩和のための完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 08:37:37 GMT)
A Probit Tensor Factorization Model For Relational Learning [21.4] 本稿では,従来のテンソル因数分解モデルから計算効率を継承する,プロビットリンク付きバイナリテンソル因数分解モデルを提案する。
提案手法は,予測精度と解釈可能性の両面で優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:23:07 GMT)
Multi-modal land cover mapping of remote sensing images using pyramid
attention and gated fusion networks [20.7] 本稿では、新しいピラミッド注意融合(PAF)モジュールとゲート融合ユニット(GFU)に基づくマルチモーダルリモートセンシングデータの土地被覆マッピングのための新しいマルチモーダルネットワークを提案する。
PAFモジュールは、内蔵のクロスレベルおよびクロスビューアテンション融合機構により、各モードからより微細なコンテキスト表現を効率的に得るように設計されている。
GFUモジュールは、新機能の早期マージに新しいゲーティング機構を使用し、隠れた冗長性とノイズを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 10:01:01 GMT)
Class Token and Knowledge Distillation for Multi-head Self-Attention
Speaker Verification Systems [20.6] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく話者検証システムの性能向上のための3つの新しいアプローチについて検討する。
まず,クラストークンと呼ばれる学習可能なベクトルを用いて,平均的なグローバルプール機構を置換し,埋め込みを抽出する手法を提案する。
第2に,KD(Knowledge Distillation)哲学を用いて教師と学生のペアのネットワークを訓練するための蒸留表現トークンを追加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 09:47:05 GMT)
Dynamic Regret Minimization for Control of Non-stationary Linear
Dynamical Systems [18.8] 本稿では,$tildemathcalO(sqrtST)$を最適にリセットするアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムの要点は適応的非定常性検出戦略であり,最近開発されたコンテキスト多重武装バンドイット問題に対するアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 01:30:51 GMT)
Towards Calibrated Model for Long-Tailed Visual Recognition from Prior
Perspective [17.7] 実世界のデータは、深刻な階級不均衡問題に直面し、長い尾の分布を示す。
本稿では,このジレンマを緩和する2つの新しい手法を提案する。
まず、UniMix(UniMix)と呼ばれるバランス指向データ拡張を推定し、長期のシナリオでミキサアップを促進する。
第二に、ベイズ理論に動機づけられたベイズバイアス(ベイアズ)は、標準的なクロスエントロピー損失の修正としてそれを補償する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 12:53:34 GMT)
On the Quality Requirements of Demand Prediction for Dynamic Public
Transport [17.5] 非バイアス雑音分布による需要予測における誤差をシミュレートする。
ノイズの多い予測を用いて、要求応答型PTフリートをシミュレートし、最適化する。
動的ルーティングは、静的ルーティングと比較して、トリップ時間を少なくとも23%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 09:16:58 GMT)
Towards Building ASR Systems for the Next Billion Users [15.9] インド亜大陸からの低資源言語のためのASRシステム構築に貢献する。
まず、40言語を対象に、17,000時間の生音声データをキュレートする。
この生の音声データを用いて、40のインドの言語に対して、いくつかのwav2vecスタイルモデルを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:34:33 GMT)
Neural Implicit Event Generator for Motion Tracking [13.3] 暗黙の表現を用いたイベントデータからの動作追跡の新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは、暗黙のイベント生成(IEG)と呼ばれる事前学習イベント生成を使用し、観測されたイベントと生成されたイベントの現在の状態推定値との差に基づいて、その状態(位置と速度)を更新することで、動作追跡を行う。
我々は,騒音や背景が乱雑な環境下では,我々のフレームワークが実環境でも有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 07:38:52 GMT)
Salp Swarm Optimization: a Critical Review [11.6] サルプ群最適化(Salp Swarm Optimization, SSO)アルゴリズムは、サルプコロニーの特異な空間配置に着想を得たアルゴリズムである。
オリジナルの作品はいくつかの概念的および数学的欠陥によって特徴づけられ、この主題に関するすべての論文に影響を及ぼした。
我々はSSOの批判的なレビューを行い、文献に現れるすべての問題と、このアルゴリズムによって実行される最適化プロセスに対する負の影響を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:07:58 GMT)
Artifact- and content-specific quality assessment for MRI with image
rulers [11.6] 臨床では、MRI画像はスキャン後ずっと後に放射線科医によって最初に見られることが多い。
画像品質が不十分な場合、追加のスキャンのために戻らなければならないか、あるいは最適以下の解釈を下す必要がある。
キャリブレーションされたラベルで訓練し,画像定規で推測するマルチタスクCNNモデルを用いたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 02:17:12 GMT)
Order-Guided Disentangled Representation Learning for Ulcerative Colitis
Classification with Limited Labels [8.3] 潰瘍性大腸炎(UC)分類のための実践的半教師あり学習法を提案する。
提案手法は,解離過程により,UC分類の本質的情報を効率的に抽出することができる。
実験の結果,提案手法は,既存の半教師あり学習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） (Sat, 6 Nov 2021 06:53:40 GMT)
Learning equilibria with personalized incentives in a class of
nonmonotone games [7.7] 我々は、ポテンシャルであることが知られているエージェント間の対称相互作用を伴う二次的、非単調なナッシュ均衡問題を考察する。
提案手法では,コーディネータが騒音エージェントのフィードバックを反復的に統合し,エージェントの擬似階調を学習し,パーソナライズされたインセンティブを設計する。
我々は,コーディネータに標準学習ポリシーが与えられた場合,アルゴリズムが平衡を返すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:18:59 GMT)
Contextual Unsupervised Outlier Detection in Sequences [6.5] 本研究では,トラジェクトリ(シーケンス)外乱検出のための教師なし学習フレームワークを提案する。
last.fm と msnbc.com のユーザアクションに基づく実データと模擬データセットの収集について,本手法の評価を行った。
Facebookの友達の投稿を他のタイプのユーザーよりも大幅にシェアする傾向にあり、Pinterest上での共有行動にFacebookの友情が潜在的に影響していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 05:44:58 GMT)
Band topology of pseudo-Hermitian phases through tensor Berry
connections and quantum metric [6.0] 2次元と3次元の擬エルミート相が、$q$変形行列を用いて構築可能であることを示す。
我々は、アベリアおよび非アベリアテンソルベリー接続と量子計量の非エルミート一般化により、それらの位相的バルク状態を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 10:08:33 GMT)
"How Does It Detect A Malicious App?" Explaining the Predictions of
AI-based Android Malware Detector [6.0] そこで本研究では,Androidのマルウェア検出に応用したAIモデルに対して,新たなモデルに依存しない説明手法を提案する。
提案手法は,データの特徴と予測との関係を2つのステップで同定し,定量化する。
まず,提案手法は,AIモデルが定量的に相手のサンプルによってどのように回避されているかを検出するのに役立つことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:25:24 GMT)
Understanding Layer-wise Contributions in Deep Neural Networks through
Spectral Analysis [6.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークの層次スペクトルバイアスを解析し,対象関数に対する誤差の低減における異なる層の寄与と関係付ける。
我々は、ディープニューラルネットワークのための高次元データセットにおいて、我々の理論を検証する実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 22:49:46 GMT)
AGGLIO: Global Optimization for Locally Convex Functions [5.2] 本稿では,AGG(Accelerated Optimization Generalized LInear-model)をステージワイドでグローバルな手法として提案する。
AGGは、A-バッチSGD更新としてポイントを用いて容易に実装でき、証明可能な収束と収束実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 18:15:56 GMT)
Privacy attacks for automatic speech recognition acoustic models in a
federated learning framework [5.1] Indicatorデータセット上のニューラルネットワークフットプリントに基づいて,ニューラルネットワークAMの情報を解析する手法を提案する。
TED-Lium 3コーパスの実験では、提案手法は非常に効果的であり、EERが1-2%と等しいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 02:08:13 GMT)
EEGEyeNet: a Simultaneous Electroencephalography and Eye-tracking
Dataset and Benchmark for Eye Movement Prediction [5.1] 脳活動と眼球運動の交差に関する研究を進めることを目的とした新しいデータセットを提案する。
EEGEyeNetは、356人の被験者から同時脳波(EEG)と眼球追跡(ET)を同時に記録する。
また,脳波計測から視線予測を評価するためのベンチマークも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 15:41:27 GMT)
Binary Choice with Asymmetric Loss in a Data-Rich Environment: Theory
and an Application to Racial Justice [5.0] 非対称な損失関数を持つデータリッチ環境における二項選択問題について検討する。
本稿では、ロジスティック回帰法や最先端の機械学習手法の単純な損失に基づく再重み付けにより、一般損失関数を伴う二項帰結に関する理論的に妥当な決定が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 17:45:02 GMT)
Long-distance twin-field quantum key distribution with entangled sources [4.3] 本稿では,TFQKDを中央に絡み合ったコヒーレントな状態源で実装し,その範囲を拡大する手法を提案する。
我々の研究は、長距離セキュア通信に向けた有望なステップであり、将来のグローバル量子ネットワークと非常に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 02:01:42 GMT)
Centralization is about Control, not Protocols (Position Paper) [4.2] 多くの一般消費者のアプリケーションは、現在非常に少数の企業によって提供されている。
競争を促進するために、あるいは少なくともその不足の影響を減らすために、初期の規制経験を引き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 02:33:47 GMT)
Trend and Thoughts: Understanding Climate Change Concern using Machine
Learning and Social Media Data [3.7] われわれは大規模な気候変動のTwitterデータセットを構築し、機械学習を用いて包括的な分析を行った。
トピックモデリングと自然言語処理を行うことで、気候変動に関するツイート数と主要な気候イベントの関係を示す。
我々のデータセットはKaggleで公開されており、さらなる研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:59:03 GMT)
On pseudo-absence generation and machine learning for locust breeding
ground prediction in Africa [3.6] 機械学習(ML)はロカスト分布モデリングの効果的なアプローチとして実証されてきた。
一般に公開されているロカストのラベル付きデータは存在のみのデータであり、ロカストの目撃のみが記録されている。
MLを用いた以前の研究は、この問題を回避する手段として擬似存在生成手法に頼っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 15:29:16 GMT)
Deep Learning Based Model for Breast Cancer Subtype Classification [3.4] 本稿では,乳癌の4つのサブタイプ(Basal,Her2,LumA,LumB)の分類における遺伝子発現データの利用に焦点を当てた。
オートエンコーダを用いて、特徴セットのサイズを20,530の遺伝子発現値から500に縮小する。
第1ステージと第2ステージのネットワークを併用することにより,TGA乳癌データセット上で平均10倍の精度0.907を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 17:15:35 GMT)
Deep Neyman-Scott Processes [3.3] 我々は、ネットワークの構築コンポーネントがすべてプロセスである深いNeyman-Scottプロセスを考えます。
我々はマルコフ連鎖モンテカルロによる効率的な後方サンプリングを開発し、確率に基づく推論に利用する。
実験では、より隠されたプロセスが、潜在的な適合性やイベントタイプの予測により良いパフォーマンスをもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:47:16 GMT)
Experimental demonstration of coherence flow in $\mathcal{PT}$- and
anti-$\mathcal{PT}$-symmetric systems [2.6] 非エルミートパリティ時間(mathcalPT$)および反パーティ時間(mathcalAPT$)対称系は、新しい量子的性質を示す。
ここでは、光学的セットアップを用いて、$mathcalPT$-および$mathcalAPT$-symmetricシステムにおいて、単一量子コヒーレンスフローを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 04:49:45 GMT)
Detecting COVID-19 from Chest Computed Tomography Scans using AI-Driven
Android Application [1.8] 新型コロナウイルス(コロナウイルス)は、2021年6月までに全世界で400万人以上の死者を出した1億8600万人以上に影響を与えた。
本研究は,高効率かつ高精度なディープラーニングアルゴリズムを用いて,胸部CTスキャンから新型コロナウイルス感染を検出する新しいAndroidアプリケーションを開発することを提案する。
この研究で新型コロナウイルスを検出するために訓練されたニューラルネットワークは、99.58%、感度99.69%のF1スコアと精度でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:35:24 GMT)
Analyzing Architectures for Neural Machine Translation Using Low
Computational Resources [1.5] トランスフォーマーアーキテクチャは最先端の精度を達成するために使用されるが、訓練には非常に計算コストがかかる。
計算資源の少ないモデルでモデルをトレーニングし、その結果を調べる。
LSTMは実験でよく機能し、トランスフォーマーよりも訓練に比較的時間がかかり、時間制約のある状況での使用に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 06:25:46 GMT)
Finnish Dialect Identification: The Effect of Audio and Text [1.1] 本稿では,話者の方言を自動的に検出する最初の手法を提案する。
以上の結果から,両モードを組み合わせることで,最高の精度が得られていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 04:25:53 GMT)
CALText: Contextual Attention Localization for Offline Handwritten Text [1.1] 本稿では,Urduを文脈で読むことを学習するアテンションベースエンコーダデコーダモデルを提案する。
新たなローカライゼーションペナルティを導入し、モデルが次のキャラクタを認識するとき、一度に1つのロケーションにのみ出席するように促す。
我々はウルドゥー語とアラビア語の両方のデータセット上でモデルを評価し、文脈的アテンションのローカライゼーションが単純なアテンションと多方向LSTMモデルの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 19:54:21 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning for Quadcopter Control [0.9] 本研究では、ロバスト・マルコフ決定プロセス(RMDP)を用いてドローン制御ポリシーを訓練する。
それは、ある環境から別の環境への政策移行の間の潜在的なギャップを扱うための悲観的な最適化を選択する。
訓練された制御ポリシーは、クワッドコプターの位置制御のタスクでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:35:13 GMT)
Linguistic Cues of Deception in a Multilingual April Fools' Day Context [0.8] ダイアクロニックAFDとギリシャの新聞やニュースサイトからの通常の記事を含むコーパスを紹介する。
我々は、豊富な言語機能セットを構築し、その偽りの手がかりを分析し、現在利用可能な唯一のAFDコレクションと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:28:12 GMT)
Multimodal PET/CT Tumour Segmentation and Prediction of Progression-Free
Survival using a Full-Scale UNet with Attention [0.8] MICCAI 2021 ヘッドとネックタマ (HECKTOR) セグメンテーションと結果予測の課題は、セグメンテーション法を比較するためのプラットフォームを作成する。
腫瘍容積セグメンテーションのために複数のニューラルネットワークを訓練し,これらのセグメンテーションを組込み,平均Dice類似度係数0.75をクロスバリデーションで達成した。
患者進行自由生存の予測のために,臨床,放射線学,深層学習機能を組み合わせたCox比例的ハザード回帰法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 10:28:48 GMT)
Action Recognition using Transfer Learning and Majority Voting for CSGO [0.7] 本論文は, 4つの異なる行動の正確な予測モデルを構築し, 5つの異なる伝達学習モデルと, 自己発達した深層ニューラルネットワークの性能を比較することを目的とする。
このモデルにより、HLTVのデータ収集の問題を解決するとともに、より多くのデータを収集・処理する自動システムの構築が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 13:33:20 GMT)
Demystifying Deep Learning Models for Retinal OCT Disease Classification
using Explainable AI [0.6] 様々な深層学習技術の採用は、非常に一般的かつ効果的であり、網膜光コヒーレンス・トモグラフィー分野に実装する上でも同様に真実である。
これらの技術はブラックボックスの特徴を持ち、医療従事者がそれらの成果を完全に信頼できないようにする。
本稿では,この研究に説明可能なAIを導入したLimeの使用とともに,比較的小型で簡易な自己開発CNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 13:54:07 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Composing Moving IoT Services [0.1] 本稿では,移動領域としてモデル化されたクラウドソース型サービスモデルを提案する。
動作中のIoTサービスを選択し,構成するための,深層強化学習に基づく合成手法を提案する。
2つの実世界のデータセットに対する実験は、深層強化学習に基づくアプローチの有効性と効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 22:02:31 GMT)
d3rlpy: An Offline Deep Reinforcement Learning Library [0.0] 我々は、Python用のオープンソースのオフライン深層学習(RL)ライブラリであるd3rlpyを紹介した。
d3rlpyは、オフラインのディープRLアルゴリズムと、ユーザフレンドリーなAPIによるオンラインアルゴリズムをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 03:09:39 GMT)
What augmentations are sensitive to hyper-parameters and why? [0.0] モデルの高次パラメータに対する拡張の感度と、その一貫性と影響を評価する。
我々の研究は、ハイパーパラメータに非常に敏感な拡張や、よりレジリエンスで信頼性の高い拡張があることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:56:40 GMT)
Variational Principle for Stochastic Mechanics Based on Information
Measures [0.0] 我々は、力学に関するさらなる知見を明らかにするために、新しい変分原理を提案する。
この原則によれば、相対エントロピーやフィッシャー情報などの情報手段は、最も少ない行動原理の上の制約として課せられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 05:17:05 GMT)
Transformer Based Bengali Chatbot Using General Knowledge Dataset [0.0] 本研究では,ベンガルの一般知識質問応答(QA)データセットに基づいて,ベンガルの一般知識チャットボットに対してトランスフォーマーモデルを適用した。
適用QAデータに対して85.0BLEUをスコアし、トランスフォーマーモデルの性能の比較を確認するために、23.5BLEUのスコアを持つデータセットに着目してセック2seqモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 18:33:20 GMT)
Towards noise robust trigger-word detection with contrastive learning
pre-task for fast on-boarding of new trigger-words [0.0] ユーザの音声アシスタントとのコミュニケーションのエントリポイントとして,トリガーワード検出が重要な役割を果たす。
本研究では,検出モデルが異なる単語や雑音条件に一般化するのに役立つ事前学習タスクとして,コントラスト学習を提案する。
対照的な事前学習手法は、データ利用率の低い新しいトリガー語を事前学習する従来の分類に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 22:39:05 GMT)
Searching for exceptional points and inspecting non-contractivity of
trace distance in (anti-)$\mathcal{PT}\!-$symmetric systems [0.0] パリティ時間(mathcalPT$)対称性と反$mathcalPT$対称性を持つ非エルミート系は例外点(EP)をもたらす
発展密度行列の対角化を必要としないHSS(Hilbert-Schmidt speed)に基づく,強力で計算が容易なツールを提案する。
2つの任意の量子状態の区別可能性の尺度であるトレース距離は、系の非エルミート進化の下では非収縮的である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 13:49:41 GMT)
SIG-VC: A Speaker Information Guided Zero-shot Voice Conversion System
for Both Human Beings and Machines [0.0] 本研究の目的は,音声の話者内容のアンタングル化のための中間表現を得ることである。
本システムでは,音声のクローン性能を維持するために,話者情報制御を付加する。
その結果,提案方式はゼロショット音声変換におけるトレードオフ問題を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 06:22:45 GMT)
Profitable Trade-Off Between Memory and Performance In Multi-Domain
Chatbot Architectures [0.0] 本研究では, 自然言語処理の分野における分類問題を解くために, Bi Representations for Transformers (BERT) を用いた。
これは、複数の分類問題を解決するために使用される複数のモデルによって生成されるサーバの負荷を軽減することを目的としている。
この方法で使用されるデータセットは、154クラスの5つの分類問題からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 20:45:17 GMT)
Photon spin molasses for laser cooling molecular rotation [0.0] また,赤みがかったドップラー冷却光からの角運動量移動は線形分子に減衰トルクを与えることを示した。
この冷却過程は光子スピンから導かれ、標準光学モラセは追加の実験資源なしで分子の回転も冷却できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 00:16:36 GMT)
Patent Sentiment Analysis to Highlight Patent Paragraphs [0.0] 特許文書が与えられた場合、異なるセマンティックアノテーションを識別することは興味深い研究の側面である。
手動の特許分析の過程で、より読みやすくするために、段落をマークして意味情報を認識することが実際である。
この作業は、セマンティック情報を自動的に強調する特許実践者を支援し、機械学習の適性を利用して持続的で効率的な特許分析を作成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 13:28:29 GMT)
Light rays in the Solar system experiments: phases and displacements [0.0] ファラデー回転は純粋に基準フレーム(ゲージ)効果である。
特殊相対性の弱位相は10-4$--10-5$である。
この定式化を用いて、弱い球対称重力場において、光線軌道の偏光依存補正の閉形式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 10:36:18 GMT)
Generation of microbial colonies dataset with deep learning style
transfer [0.0] 深層学習モデルの学習に使用できるペトリ料理の微生物学的画像の合成データセットを作成するための戦略を導入する。
本手法は, 5種類の微生物の局在, セグメンテーション, 分類が可能なニューラルネットワークモデルのトレーニングに使用できる, リアルな画像のデータセットを合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 03:11:01 GMT)
GHRS: Graph-based Hybrid Recommendation System with Application to Movie
Recommendation [0.0] 本稿では,ユーザのレーティングの類似性に関連するグラフベースモデルを用いたレコメンデータシステムを提案する。
オートエンコーダの特徴抽出の利点を生かして,全ての属性を組み合わせて新しい特徴を抽出する。
The experimental results on the MovieLens dataset shows that the proposed algorithm developed many existing recommendation algorithm on recommendation accuracy。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 10:47:45 GMT)
Focusing on Possible Named Entities in Active Named Entity Label
Acquisition [0.0] 名前付きエンティティ認識(NER)は、構造化されていないテキストで名前付きエンティティの言及を特定し、それらをクラスに分類することを目的としている。
モデル性能を犠牲にすることなく、アノテーションコストを最小限に抑えるため、NERタスクにアクティブラーニング(AL)が使用されている。
本稿では,有意なトークンに対してより注意を払うAL文クエリ評価関数を提案し,これらの関数を文ベースおよびトークンベースのコスト評価戦略を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 09:04:16 GMT)
Ferromagnetism in tilted fermionic Mott insulators [0.0] 傾斜フェルミオンモット絶縁体の磁気特性について検討した。
小さな傾きで、フェルミオンは依然として局在し、モット絶縁状態を形成する。
局部的な状態は大きな傾きで破壊されることが予想されているが、実際にはフェルミオンは大きな傾きの下で依然として局所化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:27:31 GMT)
Distinguishing Commercial from Editorial Content in News [0.0] 機械学習モデルとそれに由来する語彙を用いて両者を区別することを目的としている。
これは、オランダの4つの異なるニュースソースから1,000の記事と1,000の副詞を抽出することで達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 16:45:48 GMT)
Development of collective behavior in newborn artificial agents [0.0] 我々は、深層強化学習と好奇心駆動学習を用いて、集団行動を発達させる新しい人工エージェントを構築する。
我々のエージェントは、本質的なモチベーション(好奇心)のみを用いて、外部の報酬なしに集団行動を学ぶ。
この研究は、高次元の感覚入力と集団行動の分離を橋渡しし、その結果、集合動物の行動のピクセル間相互作用モデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 03:46:31 GMT)
Development of a robust cascaded architecture for intelligent robot
grasping using limited labelled data [0.0] ロボットの場合、オブジェクトを効果的に把握する方法を学ぶために多くの時間を費やす余裕はありません。
本稿では,VQVAEに基づく効率的な学習アーキテクチャを提案する。
ラベル付きデータセットが限定された場合でも,より一般化可能な半教師付き学習ベースモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:01:15 GMT)
Boundaries and profiles in the Wigner formalism [0.0] ワイル・ウィグナー形式論の文脈において、ある間隔に含まれる量子デバイスを考える。
これらの問題のいくつかは、正しい力学方程式を書けば避けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 01:37:42 GMT)
A new baseline for retinal vessel segmentation: Numerical identification
and correction of methodological inconsistencies affecting 100+ papers [0.0] 得られた性能スコアのコヒーレンスに関する詳細な数値解析を行った。
視野の使用に関する報告結果に矛盾が認められた。
これまでに達成された最高精度はFoV領域の0.9582であり、これは人間のアノテーションよりも1%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Nov 2021 11:09:11 GMT)