Hierarchical Modular Network for Video Captioning [162.7] ビデオ表現と言語意味論を3つのレベルからブリッジし,キャプションを生成する階層型モジュールネットワークを提案する。
提案手法は,MSVD 104.0% と MSR-VTT 51.5% の CIDEr スコアの2つのベンチマークにおいて,最先端のモデルに対して良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:07:05 GMT)
Consensus Synergizes with Memory: A Simple Approach for Anomaly
Segmentation in Urban Scenes [132.2] 異常セグメンテーション(Anomaly segmentation)は、都市部における自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにとって重要な課題である。
本稿では,この課題に対処するため,Consensus Synergizes with Memory (CosMe) という新しいシンプルなアプローチを提案する。
いくつかの都市景観異常セグメンテーションデータセットの実験結果から、CosMeは従来のアプローチよりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:01:20 GMT)
PeCo: Perceptual Codebook for BERT Pre-training of Vision Transformers [102.8] 本稿では、視覚変換器のBERT事前学習のためのより良いコードブックについて検討する。
対照的に、NLPフィールドの離散トークンは自然に非常に意味がある。
提案した知覚コードブックが生成する視覚的トークンは,より優れた意味を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:59:58 GMT)
Gradient Starvation: A Learning Proclivity in Neural Networks [97.0] グラディエント・スターベーションは、タスクに関連する機能のサブセットのみをキャプチャすることで、クロスエントロピー損失を最小化するときに発生する。
この研究は、ニューラルネットワークにおけるそのような特徴不均衡の出現に関する理論的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:24:37 GMT)
Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution [90.8] 実世界のビデオ超解像(VSR)モデルは、一般化性を改善するために様々な劣化で訓練されることが多い。
最初のトレードオフを軽減するために,性能を犠牲にすることなく,最大40%のトレーニング時間を削減できる劣化手法を提案する。
そこで本研究では,多種多様な実世界の低品質映像系列を含むビデオLQデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:58:21 GMT)
Density-aware Chamfer Distance as a Comprehensive Metric for Point Cloud
Completion [90.3] チャンファー距離 (CD) とアースモーバー距離 (EMD) は、2つの点集合間の類似度を測定するために広く採用されている2つの指標である。
本稿では,DCD(Dedentity-Aware Chamfer Distance)と呼ばれる新しい類似度尺度を提案する。
DCDは、全体構造と局所的詳細の両方に注意を払っており、CDと矛盾する場合でも、より信頼性の高い評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:56:27 GMT)
Explainable multiple abnormality classification of chest CT volumes with
AxialNet and HiResCAM [89.2] 本稿では,容積医用画像における多変量分類の課題について紹介する。
本稿では,複数のインスタンス学習型畳み込みニューラルネットワークであるAxialNetを提案する。
そして、HiResCAMと3D許容領域を利用した新しいマスクロスにより、モデルの学習を改善することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 01:14:33 GMT)
MHFormer: Multi-Hypothesis Transformer for 3D Human Pose Estimation [88.7] モノクロビデオから3D人間のポーズを推定することは、深さのあいまいさと自己排他性のために難しい課題である。
本稿では,複数の確率的ポーズ仮説を表現するために学習する多相変換器(MHFormer)を提案する。
MHFormerは、Human3.6MとMPI-INF-3DHPの2つの挑戦的なデータセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:59:02 GMT)
VIOLET : End-to-End Video-Language Transformers with Masked Visual-token
Modeling [88.3] ビデオ言語(VidL)モデリングにおける大きな課題は、画像/映像理解モデルから抽出された固定されたビデオ表現と、下流のVidLデータとの切り離しにある。
我々は、ビデオ入力の時間的ダイナミクスを明示的にモデル化するビデオトランスを採用した、完全なエンドツーエンドVIdeO-LanguagE変換器であるVIOLETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:31:20 GMT)
EgoRenderer: Rendering Human Avatars from Egocentric Camera Images [88.0] EgoRendererは、ウェアラブルでエゴ中心の魚眼カメラで捉えた人の全身神経アバターをレンダリングするシステムである。
このようなエゴセントリックなイメージからフルボディのアバターをレンダリングすることは、トップダウンのビューと大きな歪みのために、ユニークな課題を生んでいる。
レンダリング処理をテクスチャ合成,ポーズ構築,ニューラルイメージ変換など,いくつかのステップに分解することで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:33:02 GMT)
Arbitrary Virtual Try-On Network: Characteristics Preservation and
Trade-off between Body and Clothing [85.7] 本報告では,オールタイプの衣料品を対象としたArbitrary Virtual Try-On Network (AVTON)を提案する。
AVTONは、ターゲット服と参照者の特性を保存・交換することで、現実的な試行画像を合成することができる。
提案手法は,最先端の仮想試行法と比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:59:56 GMT)
UDA-COPE: Unsupervised Domain Adaptation for Category-level Object Pose
Estimation [84.2] 我々は、textbfUDA-COPEと呼ばれるカテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定のための教師なしドメイン適応(UDA)を提案する。
近年のマルチモーダルなUDA手法に触発された提案手法は,教師が指導する自己教師型学習手法を利用して,ターゲットドメインラベルを使わずにポーズ推定ネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:00:48 GMT)
Background-Click Supervision for Temporal Action Localization [82.4] 時間的行動ローカライゼーションの弱さは、ビデオレベルのラベルからインスタンスレベルのアクションパターンを学習することを目的としており、アクションコンテキストの混乱が大きな課題である。
最近の作業の1つは、アクションクリックの監視フレームワークを構築している。
同様のアノテーションのコストを必要とするが、従来の弱い教師付き手法と比較して、着実にローカライズ性能を向上させることができる。
本稿では,既存の手法の性能ボトルネックが背景誤差に起因していることを明らかにすることにより,より強力なアクションローカライザを,アクションフレームではなく,バックグラウンドビデオフレーム上のラベルでトレーニングできることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 12:02:52 GMT)
ViCE: Self-Supervised Visual Concept Embeddings as Contextual and Pixel
Appearance Invariant Semantic Representations [77.4] 本研究は,NLPにおける単語埋め込みの学習方法に着想を得た画像に対して,意味論的にリッチな視覚埋め込みを学習するための自己指導的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 12:27:30 GMT)
RegionCL: Can Simple Region Swapping Contribute to Contrastive Learning? [76.2] 地域コントラスト学習(RegionCL)という,シンプルで効果的な前提文タスクを提案する。
具体的には、2つの異なる画像が与えられた場合、各画像から同じ大きさの領域をランダムに収穫し、それを交換して2つの新しい画像と左の領域を合成する。
RegionCLは、これらの豊富なペアを利用して、モデルをキャンバスとペーストの両方のビューと区別するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:19:46 GMT)
Lepard: Learning partial point cloud matching in rigid and deformable
scenes [73.5] Lepardは、厳格で変形可能なシーンのための部分点クラウドマッチングのための学習ベースのアプローチである。
厳密な点のクラウドマッチングのために、Lepardは3DMatch / 3DLoMatchベンチマークに93.6% / 69.0%の登録リコールを新たに設定した。
変形可能な場合、Lepardは、新たに構築した4DMatch / 4DLoMatchベンチマークの以前の技術よりも、+27.1% / +34.8%高い非厳密な特徴マッチングリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:09:29 GMT)
Sharpness-aware Quantization for Deep Neural Networks [71.7] ネットワーク量子化は、モデルのサイズと計算コストを削減する効果的な圧縮手法である。
近年,モデルの一般化性能を向上させるため,SAM(Sharpness-Aware Minimization)が提案されている。
本稿では,シャープネス・アウェア量子化法(SAQ)を考案し,量子化モデルのトレーニングを行い,より優れた一般化性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:16:41 GMT)
GreedyNASv2: Greedier Search with a Greedy Path Filter [70.6] ワンショットNAS法では、検索スペースは通常かなり大きい(例えば1321ドル)。
本稿では,明示的な経路フィルタを用いて経路の特性を抽出し,弱い経路を直接フィルタする。
例えば、取得したGreedyNASv2-Lは、ImageNetデータセットで811.1%のTop-1精度を実現し、ResNet-50の強いベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:32:29 GMT)
Consistency Regularization for Deep Face Anti-Spoofing [69.7] 顔認証システムでは、顔認証(FAS)が重要な役割を担っている。
この観察により、異なる視点の特徴整合性を促進することが、FASモデルを促進するための有望な方法である可能性があると推測する。
FASにおけるEPCR(Embeddding-level and Prediction-level Consistency Regularization)を強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:03:48 GMT)
Out-of-Category Document Identification Using Target-Category Names as
Weak Supervision [64.7] Out-of-category Detection は、文書が不適格(またはターゲット)カテゴリと意味的関連性に応じて区別することを目的としている。
対象のカテゴリの1つに属する文書の信頼性を効果的に測定する,カテゴリ外検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:01:25 GMT)
Deep metric learning improves lab of origin prediction of genetically
engineered plasmids [63.1] 遺伝工学の属性(GEA)は、配列-ラブの関連を作る能力である。
本稿では,計量学習に基づいて,最も可能性の高い実験室をランク付けする手法を提案する。
我々は、特定の実験室のプラスミド配列のキーシグネチャを抽出することができ、モデル出力の解釈可能な検査を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:29:03 GMT)
TMM-Fast: A Transfer Matrix Computation Package for Multilayer Thin-Film
Optimization [63.0] 先進的な薄膜構造は、厚みの異なる複数の材料と多数の層から構成される。
複数の変数を持つ複雑な薄膜構造の設計と最適化は、まだ活発な研究が続けられている計算的に重い問題である。
我々は,多層膜を透過する波長と入射角度の異なる光の反射と透過の並列計算を可能にするPythonパッケージTMM-Fastを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:47:37 GMT)
Distribution Estimation to Automate Transformation Policies for
Self-Supervision [61.6] 近年のビジュアル・セルフ・スーパービジョンでは、ラベルを変換または拡張された入力画像に割り当てることで、プリテキスト・タスクと呼ばれる模倣された分類対象が確立されている。
データセットにすでに存在する画像変換は、そのような自己教師付き表現を学習する上で、より効果的でない可能性があることが観察された。
本稿では,入力データセットに存在しない変換を自動的に検出する,生成逆ネットワークに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:40:00 GMT)
EvDistill: Asynchronous Events to End-task Learning via Bidirectional
Reconstruction-guided Cross-modal Knowledge Distillation [61.3] イベントカメラは画素ごとの強度変化を感知し、ダイナミックレンジが高く、動きのぼやけが少ない非同期イベントストリームを生成する。
本稿では,bfEvDistillと呼ばれる新しい手法を提案し,未ラベルのイベントデータから学生ネットワークを学習する。
EvDistillは、イベントとAPSフレームのみのKDよりもはるかに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） (Wed, 24 Nov 2021 08:48:16 GMT)
Open-Vocabulary Instance Segmentation via Robust Cross-Modal
Pseudo-Labeling [61.0] Open-vocabularyのインスタンスセグメンテーションは、マスクアノテーションなしで新しいクラスをセグメンテーションすることを目的としている。
本研究では,字幕内の単語の意味を画像中のオブジェクトマスクの視覚的特徴と整合させることで,擬似マスクの訓練を行うクロスモーダルな擬似ラベルフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、生徒の自己学習のための単語意味論を通じて、キャプションに新しいクラスをラベル付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:50:47 GMT)
Efficient and Optimal Algorithms for Contextual Dueling Bandits under
Realizability [59.8] 我々は,学習者が文脈情報を用いて2つの決定を下す連続的な決定設定であるK$コンテキストデュエルバンディット問題について検討するが,一方の判断が他方よりも優れていることを示唆する強調基準に基づくフィードバックのみを観察する。
提案手法は, 最善応答後悔という新たな概念に対して, 最善応答後悔に対する最適後悔率を実現するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:14:57 GMT)
Reinforcement Learning based Path Exploration for Sequential Explainable
Recommendation [57.7] 強化学習(TMER-RL)を活用した新しい時間的メタパスガイド型説明可能な勧告を提案する。
TMER-RLは, 動的知識グラフ上での動的ユーザ・イテム進化を逐次モデル化するために, 注意機構を持つ連続項目間の強化項目・イテムパスをモデル化する。
2つの実世界のデータセットに対するTMERの大規模な評価は、最近の強いベースラインと比較して最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:34:26 GMT)
APANet: Adaptive Prototypes Alignment Network for Few-Shot Semantic
Segmentation [56.4] Few-shotのセマンティックセマンティックセマンティクスは、指定されたクエリイメージに、ラベル付きサポートイメージのみで、新規クラスのオブジェクトをセグメントすることを目的としている。
ほとんどの高度なソリューションは、各クエリ機能を学習したクラス固有のプロトタイプにマッチさせることでセグメンテーションを実行するメトリクス学習フレームワークを利用している。
本稿では,クラス固有およびクラス非依存のプロトタイプを導入することで,適応型プロトタイプ表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:38:37 GMT)
One to Transfer All: A Universal Transfer Framework for Vision
Foundation Model with Few Data [56.1] 我々は,任意のVFM(Vision Foundation Model)をダウンストリームデータが少ないダウンストリームタスクに転送するためのOTA(Transfer All)を提案する。
OTAは、転送時に上流データ、VFM、下流タスクに依存しない。
大規模な実験により,本手法の有効性と優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:10:05 GMT)
Adaptive Fourier Neural Operators: Efficient Token Mixers for
Transformers [55.9] 本稿では,Fourierドメインのミキシングを学習する効率的なトークンミキサーを提案する。
AFNOは、演算子学習の原則的基礎に基づいている。
65kのシーケンスサイズを処理でき、他の効率的な自己認識機構より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:44:31 GMT)
Universal Captioner: Long-Tail Vision-and-Language Model Training
through Content-Style Separation [54.9] 我々は,Webスケールで自動収集されたデータセットをトレーニングすることで,Wild の概念を用いたヒューマンライクな記述を生成するという課題に対処する。
我々のモデルは、キーワードやスタイリスティックトークンを使って、コンテンツとスタイルを区別する。
実験により,本モデルでは,キャプションの品質とロングテール概念を記述できる能力において,既存の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:00:05 GMT)
An Image Patch is a Wave: Phase-Aware Vision MLP [54.1] マルチレイヤパーセプトロン(MLP)は、完全に接続されたレイヤのみを積み重ねた、非常に単純なアーキテクチャを持つ新しいタイプの視覚モデルである。
本稿では,各トークンを振幅と位相の2つの部分を持つ波動関数として表現することを提案する。
実験により、提案したWave-MLPは、様々な視覚タスクにおける最先端アーキテクチャよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:25:49 GMT)
Improved Fine-tuning by Leveraging Pre-training Data: Theory and
Practice [52.1] 対象データに事前学習されたモデルを微調整することは、多くのディープラーニングアプリケーションで広く利用されている。
近年の研究では、スクラッチからのトレーニングが、この事前トレーニング戦略に比較して、最終的なパフォーマンスを示すことが実証されている。
本稿では,対象タスクの一般化を改善するために,事前学習データからサブセットを選択する新しい選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:18:32 GMT)
Scaling Up Vision-Language Pre-training for Image Captioning [51.6] 画像キャプション用LargEスケールiMageカプティオナーであるLEMONについて紹介する。
いくつかの主要な画像キャプションベンチマークにおいて,LEMONが新たな芸術性を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:30:22 GMT)
N\"UWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion [46.9] 本稿では,既存の視覚データの生成や操作が可能な,N"UWAと呼ばれる統合型マルチモーダル事前学習モデルを提案する。
3D変換器エンコーダ・デコーダ・フレームワークが設計されており、1Dデータや2Dデータとしてテキストや画像に適応できる。
これは、テキスト・ツー・イメージ生成、テキスト・ツー・ビデオ生成、ビデオ予測などの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:02:12 GMT)
Human Pose Manipulation and Novel View Synthesis using Differentiable
Rendering [46.0] 我々は新しいポーズで人々の新しい視点を合成するための新しいアプローチを提案する。
我々の合成はヒトの骨格構造を表す拡散ガウス原始体を用いる。
これらのプリミティブをレンダリングすると、高次元の潜像が得られ、デコーダネットワークによってRGBイメージに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:00:07 GMT)
MorphMLP: A Self-Attention Free, MLP-Like Backbone for Image and Video [46.0] 我々は,低層層における局所的な詳細の収集に焦点をあてる新しいMorphMLPアーキテクチャを提案する。
具体的には、MorphFCと呼ばれるフル接続型層を、高さと幅の寸法に沿って徐々に受容界を成長させる2つの形態可能なフィルタで設計する。さらに興味深いことに、ビデオ領域でMorphFC層を柔軟に適応させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:52:20 GMT)
Layered Controllable Video Generation [45.9] 我々は,ビデオの初期フレームを前景層と背景層に分解する,制御可能な階層化ビデオ生成を導入する。
主な課題は、教師なしのフォアグラウンドとバックグラウンドの分離であり、曖昧であり、ユーザー操作を予測できる能力である。
この学習の有効性と,より粒度の細かい制御機構を示すとともに,2つのベンチマークデータセット上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:10:05 GMT)
Universal Deep Network for Steganalysis of Color Image based on Channel
Representation [41.9] 我々は空間領域とJPEG領域における普遍的なカラー画像ステガナリシスネットワーク(UCNet)を設計する。
提案手法は前処理,畳み込み,分類モジュールを含む。
本研究では, ALASKA II に関する広範囲な実験を行い, 提案手法が最先端の成果を得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:22:13 GMT)
L-Verse: Bidirectional Generation Between Image and Text [41.1] L-Verseは、AugVAE(Feature-augmented Variational Autoencoder)とBiART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)で構成される新しいアーキテクチャである。
AugVAEは、ImageNet1Kバリデーションセットにおける最先端の再構築性能と、野生の未確認画像に対するロバスト性を示している。
L-Verseは、微調整や余分なオブジェクト検出フレームワークを使わずに、画像からテキスト、テキストから画像を生成するタスクに直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:58:34 GMT)
Edge Artificial Intelligence for 6G: Vision, Enabling Technologies, and
Applications [39.2] 6Gはワイヤレスの進化を「コネクテッドモノ」から「コネクテッドインテリジェンス」に変革する
ディープラーニングとビッグデータ分析に基づくAIシステムは、膨大な計算と通信資源を必要とする。
エッジAIは、センサー、通信、計算、インテリジェンスをシームレスに統合する6Gの破壊的技術として際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:47:16 GMT)
PU-Transformer: Point Cloud Upsampling Transformer [38.1] 我々は、疎入力データから高密度高忠実点雲を生成することを目的とした点群アップサンプリングタスクに焦点をあてる。
具体的には,特徴表現における変換器の強みを活性化するために,多頭部自己注意構造の新しい変種を開発する。
我々は,従来のCNN手法と比較し,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 03:25:35 GMT)
Transferability Estimation using Bhattacharyya Class Separability [37.5] トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、コンピュータビジョンにおいて事前訓練されたモデルを活用する一般的な方法である。
特定の目標タスクに適した事前学習されたソースモデルを定量化することは困難である。
本稿では,ソースモデルとターゲットデータセット間の転送可能性の定量化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:22:28 GMT)
Improving the Perceptual Quality of 2D Animation Interpolation [37.0] 伝統的な2Dアニメーションは労働集約的であり、しばしばアニメーターは1秒間に12枚のイラストを描く必要がある。
低いフレームレートは大きな変位と閉塞をもたらし、例えばラインやソリッドカラー領域のような個々の知覚要素は、テクスチャ指向の畳み込みネットワークに困難をもたらす。
以前の研究はこれらの問題に対処しようとしたが、計算不能なメソッドを使用し、ピクセル完全性能に重点を置いていた。
私たちは、この芸術領域の知覚的品質を重視した、より適切なスケーラブルなシステムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:51:29 GMT)
Adaptively Calibrated Critic Estimates for Deep Reinforcement Learning [36.6] 適応校正批判(ACC)と呼ばれる一般的な手法を提案する。
ACCは、最も最近の高分散であるが、政治的に偏りのないロールアウトを使用して、低分散時間差ターゲットのバイアスを軽減する。
ACC は TD3 にさらに適用することで非常に汎用的であり、この設定でも性能が向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:07:33 GMT)
Geometric Priors for Scientific Generative Models in Inertial
Confinement Fusion [32.1] We developed a Wasserstein autoencoder (WAE) with a hyperspherical prior for multimodal data。
我々は,データセットのモーダル性間の既知の関係を科学的制約として利用し,提案モデルの異なる特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:06:36 GMT)
Decoupling Visual-Semantic Feature Learning for Robust Scene Text
Recognition [32.0] この問題に対処する新しいビジュアル・セマンティック・デカップリング・ネットワーク(VSDN)を提案する。
我々のVSDNには、ビジュアルデコーダ(VD)とセマンティックデコーダ(SD)があり、それぞれより純粋な視覚的特徴表現と意味的特徴表現を学習する。
提案手法は,標準ベンチマーク上での最先端ないし競争的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:14:23 GMT)
Deep Directed Information-Based Learning for Privacy-Preserving Smart
Meter Data Release [30.4] 本稿では,時系列データとスマートメータ(SM)電力消費測定の文脈における問題点について検討する。
我々は、考慮された設定において、より意味のあるプライバシーの尺度として、指向情報(DI)を導入します。
最悪のシナリオにおけるSMs測定による実世界のデータセットに関する実証的研究は、プライバシとユーティリティの既存のトレードオフを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:02:31 GMT)
Utilizing Resource-Rich Language Datasets for End-to-End Scene Text
Recognition in Resource-Poor Languages [26.9] 本稿では,エンド・ツー・エンドシーンのテキスト認識のための新しいトレーニング手法を提案する。
高精度なエンドツーエンドモデルをトレーニングするには、ターゲット言語のための大規模な画像とテキストのペア化データセットを作成する必要がある。
提案手法は,英語などの資源に富む言語において,資源の少ないエンコーダ・デコーダモデルを訓練するために,十分に準備された大規模データセットを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:28:46 GMT)
Pixel-wise Energy-biased Abstention Learning for Anomaly Segmentation on
Complex Urban Driving Scenes [26.5] 我々は,PEBAL(Pixel-wise energy-biased abstention Learning)という,新たな異常セグメンテーション手法を提案する。
PEBALは、ESMとALの非自明な共同訓練に基づいており、ESMは異常画素に対して高エネルギーを出力するように訓練されている。
我々は、PEBALをSOTAに対して広範囲に評価し、4つのベンチマークで最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:39:10 GMT)
Human Activity Recognition Using 3D Orthogonally-projected EfficientNet
on Radar Time-Range-Doppler Signature [26.4] 本稿では,3次元時間領域ドップラー(TRD)表現の利用,および3次元直交投影型効率ネット(3D-OPEN)の設計を提案する。
提案モデルは,3次元特徴空間から投影される3次元平面の識別情報を集約する。
これはレーダー活動認識の最先端の手法を著しく、一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:47:50 GMT)
IMBENS: Ensemble Class-imbalanced Learning in Python [26.0] imbensはオープンソースのPythonツールボックスで、クラス不均衡なデータに対してアンサンブル学習アルゴリズムを実装し、デプロイする。
imbensはMITオープンソースライセンスでリリースされており、Python Package Index (PyPI)からインストールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:14:20 GMT)
Fairness for AUC via Feature Augmentation [25.8] 本研究では,受信機動作特性の曲線 (AUC) の下の領域で性能が測定される分類の文脈における公平さについて検討する。
識別可能なグループ間のバイアスを軽減するため,特徴増強(追加機能)に基づく新しいアプローチである FairAUC を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:32:19 GMT)
Learning State Representations via Retracing in Reinforcement Learning [25.8] リトラシングによる学習は、強化学習タスクの状態表現を学習するための自己指導型アプローチである。
本稿では,Retracingによる学習の具体的なインスタンス化であるCycle-Consistency World Model (CCWM)を紹介する。
CCWMは, 試料効率と性能の両面から, 最先端の性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:19:59 GMT)
Finite-Time Error Bounds for Distributed Linear Stochastic Approximation [25.6] 本稿ではマルコフ雑音と一般コンセンサス型相互作用によって駆動される新しいマルチエージェント線形近似アルゴリズムについて考察する。
本稿では,プッシュサム型分散近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:51:35 GMT)
On the Estimation of Information Measures of Continuous Distributions [25.4] サンプルに基づく連続分布の情報量の推定は,統計学と機械学習の基本的な問題である。
我々は, 単純ヒストグラムに基づく一定数の試料からの微分エントロピー推定のための信頼境界を提供する。
我々の焦点は微分エントロピーであるが、同様の結果が相互情報や相対エントロピーにも当てはまることを示す例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:41:02 GMT)
Attention-based Dual-stream Vision Transformer for Radar Gait
Recognition [24.9] レーダー歩行認識は、光の変動に頑丈で、プライバシーに対する侵害も少ない。
本研究では、注意に基づく融合を伴う2重ストリームニューラルネットワークを提案し、識別情報を完全集約する。
提案手法は,レーダ歩行認識のための大規模なベンチマークデータセット上で検証され,最先端のソリューションよりも著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:16:53 GMT)
Subspace Adversarial Training [24.5] そこで本稿では,AT を慎重に抽出した部分空間に拘束する Sub-AT (subspace adversarial training) を提案する。
サブスペースでは、より大きなステップと大きな半径を持つシングルステップATが許容され、ロバスト性性能がさらに向上する。
われわれの純粋なシングルステップATは、CIFAR-10で8/255ドルという強力なPGD-50攻撃に対して、$mathbf51%以上の堅牢な精度に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:18:37 GMT)
Towards Inter-class and Intra-class Imbalance in Class-imbalanced
Learning [24.0] 不均衡学習(IL)は、データマイニングアプリケーションに広く存在する重要な問題である。
本稿では,多目的アンサンブル学習フレームワークである Duple-Balanced Ensemble について述べる。
一般的な手法とは異なり、DUBEは、重い距離ベースの計算に頼ることなく、クラス間およびクラス内バランスを直接実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:50:54 GMT)
One-shot Distributed Algorithm for Generalized Eigenvalue Problem [24.0] 一般化固有値問題(GEP)は、高次元統計モデルの大ファミリーにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,GEPのためのワンショット通信を備えた汎用分散GEPフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:31:35 GMT)
Causal Regularization Using Domain Priors [23.3] そこで本研究では,因果ドメインをネットワークに組み込む因果正規化手法を提案する。
このアプローチは様々な因果前の仕様に一般化可能であることを示す。
ほとんどのデータセットでは、精度を犠牲にすることなくドメイン優先の一貫性のあるモデルを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:38:24 GMT)
Online Adaptation for Implicit Object Tracking and Shape Reconstruction
in the Wild [22.2] 本稿では,DeepSDFモデルを用いて野生の3Dオブジェクトの同時追跡と再構成を行う新しい統一フレームワークを提案する。
追跡と形状復元の両面において,最先端手法の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:00:05 GMT)
ReAct: Out-of-distribution Detection With Rectified Activations [20.8] オフ・オブ・ディストリビューション (OOD) 検出は, 実用的重要性から近年注目されている。
主な課題の1つは、モデルがしばしばOODデータに対して高い信頼性の予測を生成することである。
我々は,OODデータに対するモデル過信を低減するためのシンプルで効果的な手法であるReActを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:02:07 GMT)
MIO : Mutual Information Optimization using Self-Supervised Binary
Contrastive Learning [19.6] 対が正かどうかを予測するために、比較学習を二項分類問題にモデル化する。
提案手法は,STL-10,CIFAR-10,CIFAR-100などのベンチマークデータセットにおいて,最先端のアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:51:29 GMT)
TriStereoNet: A Trinocular Framework for Multi-baseline Disparity
Estimation [18.7] 本稿では,三眼装置からデータを処理するためのエンドツーエンドネットワークを提案する。
この設計では、共通の参照画像を持つ2対の双眼鏡データをネットワークの共有重みで処理する。
また、2つのベースラインの4Dデータをマージするためのガイド付き加算法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:58:17 GMT)
Gait Identification under Surveillance Environment based on Human
Skeleton [18.3] 本稿では,骨格に基づく歩行識別ネットワークを提案する。
まず、ビデオから骨格配列を抽出し、それらを歩行グラフにマッピングする。
次に、時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)に基づく特徴抽出ネットワークを構築し、歩行表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:43:51 GMT)
LDP-Net: An Unsupervised Pansharpening Network Based on Learnable
Degradation Processes [18.1] LDP-Netと呼ばれる学習可能な劣化過程に基づく新しい教師なしネットワークを提案する。
ブルーリングブロックとグレーニングブロックは、それぞれ対応する劣化過程を学習するように設計されている。
Worldview2 および Worldview3 画像を用いた実験により,提案した LDP-Net は,HRMS サンプルを使わずに PAN と LRMS 画像を効果的に融合できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:21:22 GMT)
Deep Autoencoders: From Understanding to Generalization Guarantees [17.2] 我々は、Deep Autoencoders(AE)の根底にある現象をよりよく理解するための一歩を踏み出した。
特に、連続的なアフィン構造を利用して、AEsがデータ多様体を近似する方法を解釈する。
AEsがデータ固有の対称性をキャプチャできる2つの新しい正規化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:43:46 GMT)
From Kepler to Newton: the Role of Explainable AI in Science Discovery [16.4] 科学発見のための説明可能なAI支援パラダイムを導入する。
AIによる科学発見過程を実証するために、ケプラーの惑星運動法則とニュートンの普遍重力法則が(説明可能な)AIによってどのように再発見されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 00:45:27 GMT)
Unleashing Transformers: Parallel Token Prediction with Discrete
Absorbing Diffusion for Fast High-Resolution Image Generation from
Vector-Quantized Codes [15.9] 最近のベクトル量子化画像モデルは、画像解像度の制限を克服しているが、前者からの要素ワイド自己回帰サンプリングを通じてトークンを生成するため、明らかに遅く一方向である。
本稿では,制約のないトランスフォーマーアーキテクチャをバックボーンとして使用することにより,ベクトル量子化トークンの並列予測を可能にする,新しい離散拡散確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:55:14 GMT)
One More Step Towards Reality: Cooperative Bandits with Imperfect
Communication [15.4] 我々は,3つの典型的な実世界のコミュニケーションシナリオの下で協調的バンディット学習を研究する。
競争性能を実現する分散型アルゴリズムを提案する。
様々なネットワークトポロジにおいて既存の最先端技術よりも優れた遅延更新アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:19:11 GMT)
Auto robust relative radiometric normalization via latent change noise
modelling [15.1] 同じ地形の異なる衛星画像の相対ラジオメトリック正規化(RRN)は、変化検出、対象分類・分類、地図作成のタスクに必要である。
本稿では, 潜時変化雑音モデルを用いた自動ロバスト相対ラジオメトリック正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:43:55 GMT)
Optimizing Latent Space Directions For GAN-based Local Image Editing [15.1] 画像編集の局所性を評価するために,新たな目的関数を提案する。
我々のフレームワークであるLocally Effective Latent Space Direction (LELSD)は,任意のデータセットやGANアーキテクチャに適用可能である。
また,提案手法は高速であり,画像の編集を対話的に行うことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:02:46 GMT)
Knowledge Enhanced Sports Game Summarization [14.4] 2つの特徴を持つ新しいデータセットであるK-SportsSumを紹介する。
K-SportsSumは大規模なゲームから大量のデータを収集する。
K-SportsSumはさらに、523のスポーツチームと14,724人のスポーツ選手の情報を含む大規模な知識コーパスを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:06:20 GMT)
An Attack on Feature Level-based Facial Soft-biometric Privacy
Enhancement [13.8] 特徴レベルに基づく顔ソフトバイオメトリック・プライバシ・エンハンスメント技術に対する攻撃を導入する。
プライバシーの強化を回避することができ、性別を最大90%の精度で正しく分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:41:15 GMT)
Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and
Recent Advances [13.4] プレゼンテーション攻撃は、最も重要で研究されているものとして際立っている。
アイリスの場合、これらの攻撃には、実際のアイライズの使用や、写真やビデオなど、異なるレベルの高度な人工物が含まれる。
本章では、プレゼンテーションアタックによるリスクを低減するために開発された、アイリス提示検出(PAD)手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 12:43:06 GMT)
Spatial-context-aware deep neural network for multi-class image
classification [13.0] 意味情報と空間情報の両方を考慮したラベル予測のために,空間コンテキストを考慮した深層ニューラルネットワークを提案する。
このフレームワークはMicrosoft COCOとPASCAL VOCで評価され、画像のマルチラベリングに広く使われているベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:36:10 GMT)
Sparse is Enough in Scaling Transformers [12.6] 大規模なTransformerモデルは、多くのタスクにおいて印象的な結果をもたらすが、トレーニングや微調整は高価であり、デコードが遅いため、使用と研究が手に入らない。
本稿では,スパース層を用いた次世代トランスフォーマーモデルのファミリーであるScaling Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:53:46 GMT)
Causality-inspired Single-source Domain Generalization for Medical Image
Segmentation [12.5] 合成ドメインシフトトレーニング例にセグメンテーションモデルを公開するための簡単なデータ拡張手法を提案する。
具体的には,1)画像強度とテクスチャの相違に頑健な深層モデルを実現するために,ランダムに重み付けされた浅層ネットワーク群を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:45:17 GMT)
Selection of pseudo-annotated data for adverse drug reaction
classification across drug groups [12.3] 我々は、さまざまな薬物群にまたがる最先端のニューラルアーキテクチャの堅牢性を評価する。
そこで我々は,手動で注釈付けした列車セットに加えて,擬似ラベル付きデータを使用するためのいくつかの戦略について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:11:05 GMT)
3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch
Feature Swapping for Bodies and Faces [12.1] 本稿では,3次元形状変化型オートエンコーダを訓練する自己教師型アプローチを提案する。
3Dメッシュで行った実験結果から,潜伏不整合に対する最先端の手法では顔と身体の同一性を取り除けないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:53:33 GMT)
Dynamic Texture Recognition using PDV Hashing and Dictionary Learning on
Multi-scale Volume Local Binary Pattern [11.5] PHD-MVLBPを用いたPDVハッシュと辞書学習を用いた動的テクスチャ認識手法を提案する。
非常に高次元のLPPヒストグラムの特徴を形成する代わりに、まずハッシュ関数を使用してピクセル差分ベクトル(PDV)を二進ベクトルにマッピングし、それから導出した二進ベクトルを用いて辞書を作成し、導出した辞書を用いてそれらをエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:57:14 GMT)
Learning to Refit for Convex Learning Problems [11.5] ニューラルネットワークを用いて、異なるトレーニングセットに対して最適化されたモデルパラメータを推定するフレームワークを提案する。
我々は、凸問題を近似するためにニューラルネットワークのパワーを厳格に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:28:50 GMT)
Animal Behavior Classification via Accelerometry Data and Recurrent
Neural Networks [11.1] 各種リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを用いた加速度計測データを用いた動物行動の分類について検討した。
検討したモデルの分類性能と複雑性を評価する。
また、評価には2つの最先端畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの時系列分類モデルも含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:28:25 GMT)
Octree Transformer: Autoregressive 3D Shape Generation on Hierarchically
Structured Sequences [11.1] 自己回帰モデルは、NLPテキスト生成タスクにおいて非常に強力であることが証明されている。
本稿では,シーケンス長を大幅に削減する適応圧縮方式を提案する。
形状生成における最先端技術との比較により,本モデルの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:17:16 GMT)
Reinforcement Learning for General LTL Objectives Is Intractable [10.7] 我々は、マルコフ決定プロセス(PACMDP)フレームワークにおいて、おそらく正しい学習の下で問題を定式化する。
この結果から, 強化学習アルゴリズムでは, 学習ポリシーの性能に対するPAC-MDP保証を得ることは不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:26:13 GMT)
Animal Behavior Classification via Deep Learning on Embedded Systems [10.2] 我々は,動物行動の分類を加速度計測データを用いてエンドツーエンドのディープ・ニューラル・ネットワーク・ベース・アルゴリズムを開発した。
動物行動のin-situ分類を行うために,カラータグのAIoTデバイスの組込みシステムに提案アルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:26:15 GMT)
Intuitive Shape Editing in Latent Space [9.0] 本稿では,潜伏部分空間をアンタングル化することで,潜伏空間における直感的な形状編集を可能にするオートエンコーダに基づく手法を提案する。
我々は,この手法を最先端のデータ駆動型形状編集法と比較することで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:33:10 GMT)
Towards an Efficient Semantic Segmentation Method of ID Cards for
Verification Systems [8.8] 本研究では,IDカードのセマンティックセグメンテーションを用いて背景を除去する手法を提案する。
MobileUNetとDenseNet10をベースとした2つのディープラーニングアプローチが検討された。
提案手法は,モバイル端末上でのリアルタイム操作に利用できるほど軽量である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:54:17 GMT)
A Lightweight Graph Transformer Network for Human Mesh Reconstruction
from 2D Human Pose [8.8] GTRSは2次元の人間のポーズから人間のメッシュを再構築する。
我々は、Human3.6Mと3DPWデータセットの広範囲な評価により、GTRSの効率性と一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:48:03 GMT)
PTQ4ViT: Post-Training Quantization Framework for Vision Transformers [8.6] 視覚変換器における量子化の問題を分析する。
そこで本研究では,これらのアクティベーション値の量子化誤差を低減するために,ツイン均一量子化法を提案する。
実験では、ImageNet分類タスクにおいて、量子化された視覚変換器は、ほぼロスレスな予測精度(8ビットの量子化で0.5%以下)を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:23:06 GMT)
MixSyn: Learning Composition and Style for Multi-Source Image Synthesis [8.5] 本研究では,複数の音源から新しいファジィ合成を学習し,その合成に対応する画像領域の混合として新たな画像を作成するためのMixSynを提案する。
品質,多様性,リアリズム,表現力の観点から,MixSynを最先端の単一ソースシーケンシャル生成とコラージュ生成のアプローチと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:58:34 GMT)
Softmax Gradient Tampering: Decoupling the Backward Pass for Improved
Fitting [8.1] 我々は、ニューラルネットワークの後方通過の勾配を変更する技術であるSoftmax Gradient Tamperingを紹介する。
我々は,ConvNetのソフトマックス勾配を変更することで,トレーニング精度が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:47:36 GMT)
MM-Pyramid: Multimodal Pyramid Attentional Network for Audio-Visual
Event Localization and Video Parsing [8.0] 本稿では,マルチモーダルピラミッド注意ネットワーク(MM-Pyramid)を提案する。
また,適応型セマンティックフュージョンモジュールを設計し,ユニットレベルのアテンションブロックと選択的フュージョンブロックを活用して,ピラミッド機能を対話的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:47:26 GMT)
Post-Quantum Zero Knowledge, Revisited (or: How to Do Quantum Rewinding
Undetectably) [7.7] 我々は、内部状態を乱すことなく、それを巻き戻し、量子敵から情報を抽出する方法を示す。
我々は、グラフ非同型に対するGoldreich-Micali-WigdersonプロトコルとNPに対するFeigeShamirプロトコルが、量子敵に対するゼロ知識であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:11:56 GMT)
Towards Cross-Cultural Analysis using Music Information Dynamics [7.5] 異なる文化の音楽は、2つの面で異なるスタイルのコンベンションを持つことによって異なる美学を確立する。
本稿では,これら2つの側面に着目し,異なる文化の楽曲を定量的に比較する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:05:29 GMT)
Graph Modularity: Towards Understanding the Cross-Layer Transition of
Feature Representations in Deep Neural Networks [7.2] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)における特徴表現の遷移を理解するための小さな一歩を踏み出した。
まず、中間層におけるクラス分離を解析し、次に、動的グラフにおけるコミュニティ進化としてクラス分離の過程をモデル化する。
モジュラリティは層が深くなるにつれて上昇する傾向にあるが、特定の層で隆起するか、あるいは隆起する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:29:17 GMT)
Dictionary-based Low-Rank Approximations and the Mixed Sparse Coding
problem [7.1] 本稿では、LASSOに基づく効率的なMSC解法を用いて、辞書に基づく行列分解と正準多進分解を計算する方法を示す。
超スペクトル画像処理と化学計測の文脈における辞書に基づく行列分解と正準多進分解の計算に、LASSOに基づく効率的なMSC解法を適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:32:48 GMT)
SPCL: A New Framework for Domain Adaptive Semantic Segmentation via
Semantic Prototype-based Contrastive Learning [6.7] ドメイン適応は、ラベル付けされたソースドメインからラベル付けされていないターゲットドメインに知識を転送するのに役立ちます。
本稿では,クラスアライメントを微粒化するための新しい意味的プロトタイプに基づくコントラスト学習フレームワークを提案する。
我々の手法は実装が容易であり、最先端の手法と比較して優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:26:07 GMT)
Experimental demonstration of adversarial examples in learning
topological phases [6.7] トポロジカル位相学習における逆例の実証実験を初めて行った。
実験により得られた逆数例は,少量の慎重に設計された摂動を加えることで,優れた位相分類器を欺くことができることを示した。
以上の結果から,物質相の分類に機械学習技術を適用する上で,重大な脆弱性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:00:01 GMT)
Fast mesh denoising with data driven normal filtering using deep
variational autoencoders [6.3] 本研究では,高密度3次元走査型産業モデルに対する高速で頑健な復調法を提案する。
提案手法は条件付き変分オートエンコーダを用いて顔正規化を効果的にフィルタする。
1e4面以上の3Dモデルでは、提示されたパイプラインは等価な再構成誤差を持つメソッドの2倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:25:15 GMT)
Efficient semidefinite bounds for multi-label discrete graphical models [6.2] このようなモデルにおける主要なクエリの1つは、Posteri(MAP)ネットワークのコストに関するSDPWCSP関数を特定することである。
従来の二重化制約手法と,行ごとの更新に基づく専用SDP/Monteiroスタイルの手法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:38:34 GMT)
REGroup: Rank-aggregating Ensemble of Generative Classifiers for Robust
Predictions [6.0] 敵の訓練やランダムな入力変換を採用する防衛戦略は、合理的なパフォーマンスを達成するために、モデルの再訓練や微調整を必要とするのが普通である。
中間層の神経応答を統計的に特徴付けることにより, 生成型分類器を学習し, トレーニングサンプルをクリーンにすることができる。
提案手法は, クリーントレーニングデータのサブセットと事前学習モデルを用いており, ネットワークアーキテクチャや敵攻撃生成手法に非依存である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:00:57 GMT)
Efficient Decompositional Rule Extraction for Deep Neural Networks [5.7] ECLAIREは、大規模なDNNアーキテクチャと大規模なトレーニングデータセットの両方にスケール可能な、新しい時間ルール抽出アルゴリズムである。
ECLAIREは、現在の最先端手法よりも正確で理解しやすいルールセットを一貫して抽出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:54:10 GMT)
PMSSC: Parallelizable Multi-Subset based Self-Expressive Model for
Subspace Clustering [5.4] サブスペースクラスタリング手法は、データセット内の他のデータポイントの線形結合として各データポイントを表す自己表現モデルを採用している。
並列化可能なマルチサブセットベース自己表現モデル(PMS)を導入し,複数のサブセットを組み合わせて各データポイントを表現する。
PMSSCは、サブセットから得られる複数の自己表現係数ベクトルを組み合わせることができ、自己表現性の向上に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:22:43 GMT)
Meta Mask Correction for Nuclei Segmentation in Histopathological Image [5.4] ノイズマスクを用いたデータを活用するメタラーニングに基づく新しい原子分割法を提案する。
具体的には,ごく少量のクリーンなメタデータを用いてノイズマスクを修正可能な,従来のメタモデルの設計を行う。
提案手法は, 最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:53:35 GMT)
Cross Your Body: A Cognitive Assessment System for Children [5.3] 我々はCross-Your-Bodyと呼ばれるシステムと記録データを作成しました。
ビデオは現実世界の使い方を捉え、心理学者による実世界のアセスメント中に子供たちがタスクを行う様子を録画する。
本システムは,子どもの認知評価研究の進展に役立てることが目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:38:07 GMT)
Generation Drawing/Grinding Trajectoy Based on Hierarchical CVAE [4.8] 階層的変分オートエンコーダ(VAE)を用いた描画・格子軌道の局所的・大域的特徴をモデル化する手法を提案する。
階層生成ネットワークは、比較的少ないトレーニングデータで高階軌道の生成を可能にする。
学習されたモデルの組み合わせを変更することで、過去に学習されたことのない新しい軌跡を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:03:14 GMT)
Optimal Scheme for Quantum Metrology [4.7] 状態準備、パラメトリゼーション、測定手順をレビューする。
これは量子力学と関連する分野の研究者にとって有用な参考となることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:37:26 GMT)
Bell correlations in a split two-mode-squeezed Bose-Einstein condensate [4.5] 2つの空間的に分離されたボース・アインシュタイン凝縮体(BECs)を用いて,クローザ・ホーネ・シモニー・ホルト(CHSH)ベル不等式違反を観測するためのプロトコルを解析した。
ベル相関状態を作成するために、スピン交互衝突を用いて、まず2モード圧縮BECを調製する。
スピンの変化する衝突も局所的に利用され、局所的なスクイージング項を補償する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:09:18 GMT)
State-space deep Gaussian processes with applications [4.5] この論文は、ディープ(一時)ガウス過程(DGP)回帰問題を解くための状態空間アプローチに主に関係している。
結果、状態空間 DGP (SS-DGP) モデルは、多くの不規則信号/関数をモデル化するのと互換性のある、豊富な事前のクラスを生成する。
この論文の第二の貢献は、テイラーモーメント展開(TME)法を用いて連続離散ガウスフィルタと滑らか化問題を解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:25:43 GMT)
Identify Light-Curve Signals with Deep Learning Based Object Detection
Algorithm. I. Transit Detection [4.3] そこで我々は,コンピュータビジョン分野におけるオブジェクト検出の枠組みに基づいた,新しい検出アルゴリズムを開発した。
このモデルでは,信号-雑音比が6より高いトランジットを同定するために,約90%の精度とリコールが得られる。
提案アルゴリズムの結果は人間の視覚知覚の直感と一致し,シングルトランジット候補を見つけるのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:25:23 GMT)
On-chip parallel processing of quantum frequency combs for
high-dimensional hyper-entanglement generation [4.2] 高次元符号化とハイパーエンタングルメントは、他の量子情報キャリアと光学光子を区別するユニークな特徴である。
本稿では,高次元ハイパーエンタングルメントの生成と操作に対するチップスケールのソリューションを実証する。
我々の研究は、統合フォトニクスによる量子情報の効率的かつ並列処理のための重要なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:32:16 GMT)
Structural clustering of volatility regimes for dynamic trading
strategies [4.1] 我々は,非教師なし学習をそのボラティリティ構造に適用することにより,非定常金融時系列におけるボラティリティ体制の数を求める新しい手法を開発した。
時系列の現在の分布と過去の状態との最適な一致を学習するダイナミックトレーディング戦略を作成し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:29:21 GMT)
Few-shot Named Entity Recognition with Cloze Questions [3.6] 本稿では,クローゼクエスト機構とファインチューニングを併用した数ショット学習手法であるPET(Pattern-Exploiting Training)の簡易かつ直感的な適応を提案する。
提案手法は,他の数発のベースラインに対して,標準的な微調整や同等あるいは改良された結果よりもはるかに優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:08:59 GMT)
A Method for Evaluating the Capacity of Generative Adversarial Networks
to Reproduce High-order Spatial Context [3.5] 生成ネットワークは、バイオメディカルイメージングに革命をもたらす可能性のある、深い生成モデルの一種である。
臨床応用におけるGANの過大な問題は、GANが生成する画像の診断品質を評価するための適切な手段や自動手段がないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:58:10 GMT)
Challenges of Adversarial Image Augmentations [3.2] 単純なランダム拡張ポリシーであるRandAugmentは、最近、既存の高度なポリシーより優れていることが示されている。
AdvAA(Adversarial AutoAugment)はRandAugmentよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:15:47 GMT)
Algorithm and Hardware Co-design for Reconfigurable CNN Accelerator [3.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)のためのアルゴリズムハードウェアの共同設計の最近の進歩は、ニューラルネットワークやハードウェア設計を自動設計する可能性を示している。
しかし、高価なトレーニングコストと時間を要するハードウェア実装のため、これは依然として困難な最適化問題である。
本稿では,新しい3相共設計フレームワークを提案する。
ネットワークとハードウェアの構成は精度が2%向上し,レイテンシが2倍26倍,エネルギー効率が8.5倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:37:50 GMT)
Exploring Business Process Deviance with Sequential and Declarative
Patterns [3.0] 分散マイニングは、ビジネスプロセスの実行をサポートするシステムによって格納されたイベントログを分析して、デファイナント実行の理由を明らかにすることに関心がある。
ビジネスプロセスにおける逸脱を説明する問題は、まず、逐次的および宣言的パターンに基づいた特徴を用いて検討する。
それらの説明は、ルール誘導のための直接的および間接的な方法によって抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 12:16:07 GMT)
S-SimCSE: Sampled Sub-networks for Contrastive Learning of Sentence
Embedding [3.0] コントラスト学習は,文埋め込みの学習性能を向上させるために研究されている。
現在の最先端の手法はSimCSEであり、データ拡張法としてドロップアウトを取る。
S-SimCSEは、最先端のSimCSEをBERT$_base$で1%以上上回るパフォーマンス
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:20:44 GMT)
Efficient Anomaly Detection Using Self-Supervised Multi-Cue Tasks [2.9] 異なる視覚的手がかりに焦点をあてる新しい識別的・生成的タスクを導入する。
そこで本研究では,新しい分布検出機能を提案し,その安定性を他の分布検出方法と比較した。
我々のモデルは、これらの自己教師型タスクを用いて、高度に識別可能な特徴をより正確に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:54:50 GMT)
Qurzon: A Prototype for a Divide and Conquer Based Quantum Compiler [2.9] 本稿では,新しい量子コンパイラである textbfQurzon を紹介する。
分割と計算の技法と、最適な量子ビット配置の最先端アルゴリズムの融合を取り入れている。
スケジューリングアルゴリズムもコンパイラ内で導入され、分散量子コンピューティングのパワーを探求することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:42:10 GMT)
Domain adaptation under structural causal models [2.6] ドメイン適応(DA)は、モデルをトレーニングするために使用されるソースデータが、モデルをテストするために使用されるターゲットデータとは異なるときに発生する。
近年のDAの進歩は主に応用駆動型である。
本稿では,DA手法の予測性能の解析と比較を可能にする構造因果モデルによる理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:26:51 GMT)
For the Purpose of Curry: A UD Treebank for Ashokan Prakrit [2.5] 我々はアショカン・プラークリットの最初の言語的注釈付きツリーバンクを提示する。
これは、紀元前3世紀のアショーカ・モーリヤ帝の岩と柱の宣言によって証明された、インド・アーリアの初期の方言連続体である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:30:09 GMT)
Machine Learning for Real-Time, Automatic, and Early Diagnosis of
Parkinson's Disease by Extracting Signs of Micrographia from Handwriting
Images [2.5] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、世界で2番目に一般的な神経変性疾患であり、全世界で1000万人以上の生命に影響を及ぼす。
本研究では,2つのオープンソースデータセットから収集したサンプルからマイクログラフィーの兆候を抽出するために機械学習技術を適用した。
この研究は、誰でもペン、プリンター、電話にアクセスして早期PD検出に利用できる、公開され、ユーザフレンドリーなWebポータルの基礎も設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 20:04:27 GMT)
On computable learning of continuous features [2.3] 計算可能距離空間上の二項分類のための計算可能PAC学習の定義を導入する。
また、計算可能なサンプル関数を持つ適切なPAC学習者を認めない仮説クラスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:28:21 GMT)
How does AI play football? An analysis of RL and real-world football
strategies [2.2] 強化学習(RL)により、幅広い応用に優れた高度なエージェントの開発が可能になった。
サッカーRLエージェントのプレイスタイル特性について検討し、トレーニング中に戦略がどのように発展するかを明らかにする。
学習した戦略は、実際のサッカー選手の戦略と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:44:23 GMT)
Flexible Pattern Discovery and Analysis [2.1] フレキシブルな高ユーティリティ占有パターンのマイニングのためのアルゴリズムを導入する。
提案アルゴリズムは,実世界のデータセットと合成データセットの両方に対して,抽出したパターンの長さを効果的に制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 01:25:15 GMT)
Notes on quantum coherence with l_1-norm and convex-roof l_-norm [2.0] 量子コヒーレンスを l_norm と convex-roof l_norm を用いて評価する。
量子コヒーレンスの新しい一般的な三角形のような不等式を提供する。
いくつかの特別な3次元量子状態に対して、l_normの凸曲線を計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 01:40:14 GMT)
Uniform Convergence Rates for Lipschitz Learning on Graphs [1.9] リプシッツ学習(英: Lipschitz learning)は、グラフに基づく半教師付き学習法である。
グラフ無限大ラプラス方程式の解に対する一様収束率を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:44:14 GMT)
AMITE: A Novel Polynomial Expansion for Analyzing Neural Network
Nonlinearities [1.9] 多項式展開はニューラルネットワークの非線形性の解析において重要である。
既存のアプローチは古典的なテイラー法とチェビシェフ法にまたがる。
これらの性質をすべて拡張した一貫した方法を提供するアプローチは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 03:41:31 GMT)
CytoImageNet: A large-scale pretraining dataset for bioimage transfer
learning [1.7] CytoImageNetは大規模な顕微鏡画像データセット(890K画像、894クラス)
我々は,CytoImageNetがImageNetで訓練された機能では利用できない情報をキャプチャーする証拠を示す。
データセットはhttps://www.kaggle.com/stanleyhua/cytoimagenet.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:26:05 GMT)
TSO-DSOs Stable Cost Allocation for the Joint Procurement of
Flexibility: A Cooperative Game Approach [1.7] トランスミッション・ディストリビューション・システム・フレキシビリティ・マーケットが導入された。
システムオペレータ(SO)は、それぞれのニーズを満たすために、異なるシステムからの柔軟性を共同で調達する。
この共通市場は、安定かつ効率的なコスト分割を特定することを目的とした協調ゲームとして定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:54:37 GMT)
Improving Customer Service Chatbots with Attention-based Transfer
Learning [1.7] 最先端の研究ポイントは、個人でカスタマーサービスを提供する物理ロボットだ。
この記事では2つの可能性を探る。
第一に、転送学習がビジネスドメイン間のカスタマーサービスチャットボットの改善に役立つかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:26:16 GMT)
A Python Library for Exploratory Data Analysis on Twitter Data based on
Tokens and Aggregated Origin-Destination Information [1.5] この提案は、2015年12月からTwitterから収集された処理情報の集合を開いて、Twitter上のイベントのマイニングを容易にすることを目的としている。
この出来事は、自然災害、健康問題、人々の移動性など、提案された図書館で追及できる研究に関係している可能性がある。
要約すると、提示されるPythonライブラリは、異なるドメインに適用され、アラビア語、英語、スペイン語、ロシア語の単語の2グラムの単語と2日単位の頻度で情報を取り出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:27:20 GMT)
tsflex: flexible time series processing & feature extraction [1.4] $textttsflex$はドメインに依存しないフレキシブルでシーケンスファーストのPythonツールキットで、処理と機能の抽出を行う。
不規則なサンプル配列を不整合の測定で処理することができる。
$textttsflex$は、同様のパッケージよりも柔軟で、実行時とメモリ使用時の両方でこれらのツールキットよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:18:03 GMT)
EAD: an ensemble approach to detect adversarial examples from the hidden
features of deep neural networks [1.3] 本稿では,敵のサンプルを識別するためのアンサンブル逆検出器 (EAD) を提案する。
EADは、事前訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現における入力インスタンスの異なる特性を利用する複数の検出器を組み合わせる。
EAD が AUROC と AUPR で最良であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:05:26 GMT)
The nucleus of an adjunction and the Street monad on monads [1.3] すべての分岐が原子核の分岐に解決できることが示される。
随伴作用素の随伴作用素の特異値分解がそれらの標準基底を表示するのと同じように、随伴作用素の核はその概念コアを表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:26:16 GMT)
LDDMM meets GANs: Generative Adversarial Networks for diffeomorphic
registration [1.3] 本稿では,ジェネレーティブ・アドリラル・ネットワークに基づく3次元モノモーダル画像対に対する逆学習手法を提案する。
我々は、微分同相の定常パラメータ化とEPDiff制約付き非定常パラメータ化の2つのモデルの実装に成功した。
提案手法は1秒未満の計算時間を持つモデルベース手法と類似した結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:26:16 GMT)
Hierarchical Graph-Convolutional Variational AutoEncoding for Generative
Modelling of Human Motion [1.3] 人間の動きのモデルは通常、軌跡予測または行動分類に焦点を当てるが、どちらもまれである。
本稿では,階層的変動オートエンコーダと深部グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
この階層型グラフ共進化型自己エンコーダ(HG-VAE)は、コヒーレントな動作を生成し、分布外データを検出し、モデルの後部への勾配上昇による欠落データを出力できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:21:07 GMT)
SM3D: Simultaneous Monocular Mapping and 3D Detection [1.2] 本稿では,同時マッピングと3次元検出のための,革新的で効率的なマルチタスク深層学習フレームワーク(SM3D)を提案する。
両モジュールのエンドツーエンドのトレーニングにより、提案したマッピングと3D検出は、最先端のベースラインを10.0%、精度13.2%で上回っている。
我々の単分子マルチタスクSM3Dは純粋なステレオ3D検出器の2倍以上の速度で、2つのモジュールを別々に使用するより18.3%速い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:23:37 GMT)
MonoPLFlowNet: Permutohedral Lattice FlowNet for Real-Scale 3D Scene
FlowEstimation with Monocular Images [1.2] 直交格子(MonoPLFlowNet)の深層学習アーキテクチャについて述べる。
実物大のシーンフロー推定は、画期的なモノクルイメージに基づくすべての作品を、地上の真実によって実物大に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:20:34 GMT)
Non-Intrusive Binaural Speech Intelligibility Prediction from Discrete
Latent Representations [1.1] 信号からの音声の可聴性予測は多くの用途で有用である。
信号の特性を考慮するために特別に設計された措置は、しばしば侵入的である。
本稿では,ベクトル量子化(VQ)とコントラッシブ予測符号化(CPC)を組み合わせた入力信号から特徴量を計算する非侵入型SI尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:55:04 GMT)
One-shot Visual Reasoning on RPMs with an Application to Video Frame
Prediction [1.1] Raven's Progressive Matrices (RPM) は人間の視覚的推論能力を評価するために頻繁に用いられる。
本稿では,現実の視覚認識とそれに続く論理的推論タスクの課題に対処するために,ワンショットの人間理解可能なReaSoner(Os-HURS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:51:38 GMT)
Hidden-Fold Networks: Random Recurrent Residuals Using Sparse Supermasks [1.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は過度にパラメータ化されているため、最近の研究で、高い精度でサブネットワークを含むことが判明した。
本稿では,これらの研究の行を高度に圧縮されながら正確なモデルにブレンドすることを提案する:Hedden-Fold Networks (HFNs)。
CIFAR100のResNet50と同等の性能を実現し、メモリは38.5倍、ImageNetのResNet34は26.8倍小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:24:31 GMT)
A Self-Supervised Automatic Post-Editing Data Generation Tool [1.1] 我々は、ウェブアプリケーションとしてデプロイ可能で、人間の監督を最小限に抑え、パーソナライズされたAPEデータを構築するセルフ教師付きデータ生成ツールを開発した。
データ中心の APE 研究は,このツールを用いて行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:56:36 GMT)
Multi-task manifold learning for small sample size datasets [1.0] 提案手法は,タスクに対応する生成多様体モデルの集合からなる。
結果は,少数のサンプルであっても,この手法で多様体を推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:39:53 GMT)
Autonomous bot with ML-based reactive navigation for indoor environment [0.8] 本稿では,機械学習を用いて最適な障害物回避行動を予測することで,コストと精度のバランスをとるロボットを開発することを目的とする。
基盤となるハードウェアはArduino UnoとRaspberry Pi 3Bで構成されている。
システムは2-WDロボットのシャーシに装着され、散らかった屋内環境でテストされ、最も印象的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:24:39 GMT)
LightSAFT: Lightweight Latent Source Aware Frequency Transform for
Source Separation [0.7] LaSAFT-Netは、条件付きモデルは既存の単一ソース分離モデルと同等の性能を示すことを示した。
LightSAFT-Netは、ISMIR 2021のMusic Demixing Challengeにおいて、十分なSDRパフォーマンスを提供する。
拡張されたLightSAFT-Netは、パラメータが少ない前のものよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:25:13 GMT)
Lensless multicore-fiber microendoscope for real-time tailored light
field generation with phase encoder neural network (CoreNet) [0.6] 新しい位相深層ニューラルネットワーク(CoreNet)は、近ビデオレートでMCFエンコーダのための正確な調整されたCGHを生成することができる。
CoreNetは、2等級の計算時間を高速化し、生成された光場の忠実度を高めることができる。
これは、リアルタイムセルローテーションの道と、バイオメディシンにおけるリアルタイムの高忠実な光の伝達を必要とするいくつかの応用を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:37:32 GMT)
Water Care: Water Surface Cleaning Bot and Water Body Surveillance
System [0.5] 河川や湖面にはプラスチック廃棄物が多い。
ガンガ川(ガンガがわ、英: Ganga River)は、海に浮かぶプラスチックの90%を占める10の河川のうちの1つである。
2001年から2012年まで、ハイデラバードでは3245ヘクタールの湖が放散した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:59:41 GMT)
A Unified Approach to Variational Autoencoders and Stochastic
Normalizing Flows via Markov Chains [0.5] マルコフ連鎖を介して正規化フローと変分オートエンコーダを処理する統一的なフレームワークを提供する。
我々のフレームワークは、様々なアプローチを組み合わせるのに有用な数学的ツールを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:04:32 GMT)
Choice modelling in the age of machine learning -- discussion paper [0.3] 機械学習モデル、テクニック、プラクティスの相互補完は、現在の理論駆動パラダイムで直面する問題や制限を克服するのに役立ちます。
選択モデリングのプラクティスを改善するために機械学習の進歩を使用することの潜在的な利点にもかかわらず、選択モデリングの分野は機械学習を受け入れることをためらっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:54:47 GMT)
Quantum Architecture Search with Meta-learning [0.2] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子近似最適化アルゴリズム、変分量子コンパイル、および量子機械学習モデルに成功している。
量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、古典的な最適化アルゴリズムによる量子回路の設計を自動化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:46:46 GMT)
Quantum state preparation by adiabatic evolution with customized gates [0.2] 断熱的進化による量子状態の準備は、基礎となる量子回路の長い実装時間によって効果が低下する。
カスタマイズされた2ビットゲートで実装された2スピンシステムの進化をデバイスレベルでシミュレーションする。
しかし,最小限のカスタマイズゲートを用いて実装時間を短縮すると,少なくとも4倍の精度で忠実度が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 00:28:07 GMT)
Ultrafast energy exchange between two single Rydberg atoms on the
nanosecond timescale [0.0] ナノ秒の時間スケールで発生する相互作用駆動のエネルギー交換は、Rydberg原子によるこれまでのどの研究よりも2桁高速である。
これにより、この超高速なRydbergプラットフォームとの双極子-双極子相互作用によって、量子シミュレーションと速度制限セットで動作する計算の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:56:52 GMT)
U-shape Transformer for Underwater Image Enhancement [0.0] 本研究では,5004枚の画像対を含む大規模水中画像データセットを構築した。
UIEタスクに初めてトランスモデルを導入したU字型トランスを報告した。
コントラストと彩度をさらに向上するため、RGB, LAB, LCH色空間を組み合わせた新しいロス関数を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 04:49:34 GMT)
Tunable zero modes and quantum interferences in flat-band topological
insulators [0.0] 準一次元トポロジカル絶縁体群におけるAharonov-Bohm(AB)ケージングとトポロジカルプロテクションの相互作用について検討した。
クロイツはしごとSSH鎖のハイブリッドは、完全に平坦なバンドと豊富な位相図を持つ状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:04:27 GMT)
Transport probe of nonadiabatic transition caused by Majorana moving [0.0] 本稿では,マヨナナ移動による非断熱遷移を検出するためのトランスポートプローブ手法を提案する。
このスキームは、主に時間依存の単一電子波動関数による量子輸送に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:37:12 GMT)
Track Boosting and Synthetic Data Aided Drone Detection [0.0] 本手法は, YOLOv5モデルを実データおよび合成データで微調整することにより, ドローン検出問題にアプローチする。
以上の結果から,合成データの最適なサブセットで実データを増やすことで,性能が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:16:27 GMT)
Thundernna: a white box adversarial attack [0.0] ニューラルネットワークを攻撃するための一階法を開発した。
他の1次攻撃と比較して、我々の手法は成功率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:06:21 GMT)
The bound-state solutions of the one-dimensional pseudoharmonic
oscillator [0.0] 定数$alpha$で支配される量子力学系のバウンド状態を研究する。
1/4leqalpha0$の範囲内の魅力的なポテンシャルに対して、負のエネルギーが増す等間隔基底状態が存在する。
正規化励起状態が非正規化状態にどのようにアプローチするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:03:10 GMT)
The Hydrogen Atom within a pseudo-complex Quantum Mechanics, involving a
minimal length [0.0] 水素原子は、座標とモータの擬似複素拡大の中で研究される。
水素原子の変形エネルギーが導出され、最小長スケールの2乗のオーダーが補正される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:17:51 GMT)
The Evolving Path of "the Right to Be Left Alone" - When Privacy Meets
Technology [0.0] 本稿では,プライバシエコシステムの新たなビジョンとして,プライバシの次元,関連するユーザの期待,プライバシ違反,変化要因を導入することを提案する。
プライバシー問題に取り組むための有望なアプローチは, (i) 効果的なプライバシメトリクスの識別, (ii) プライバシに準拠したアプリケーションを設計するためのフォーマルなツールの採用という,2つの方向に移行している,と私たちは信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:27:55 GMT)
Spatially multiplexed single-photon sources based on incomplete
binary-tree multiplexers [0.0] 不完全な二分木多重化器に基づく空間多重化単一光子源の2つの新しいタイプを提案する。
提案した2つの多重化システムのいずれかを用いることで、完全なバイナリツリー多重化システムよりも高い単一光子確率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:47:39 GMT)
SchemaDB: Structures in Relational Datasets [0.0] 我々は、sqlとグラフ形式の両方で関係データベーススキーマのコレクションであるDBデータセットを紹介する。
収集・変換手法、要約統計、構造解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:06:02 GMT)
Rethinking the modeling of the instrumental response of telescopes with
a differentiable optical model [0.0] 本稿では、望遠鏡の機器応答場のデータ駆動モデリングにおけるパラダイムシフトを提案する。
モデリングフレームワークに微分可能な光フォワードモデルを追加することにより、データ駆動モデリング空間をピクセルからウェーブフロントに変更する。
我々のフレームワークは、物理的に動機づけられ、解釈可能で、特別なキャリブレーションデータを必要としない強力なモデルを構築するための前進を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:24:06 GMT)
Real-time smart vehicle surveillance system [0.0] 自動車盗難はインドで最も解決されていない犯罪の一つである。
本稿では、CCTVビデオフィードを用いて被疑車両を検知・追跡するリアルタイム車両監視システムを提案する。
提案手法の目的を満たすために,様々な画像処理と深層学習アルゴリズムが用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 06:15:14 GMT)
Quantum Technologies and Society: Towards a Different Spin [0.0] 量子研究は、世界中の科学技術政策にとって重要な分野となっている。
我々は、量子技術が科学と社会のインターフェースにおける実装の失敗に陥るのを防ぎたい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 11:42:52 GMT)
Preparing Bethe Ansatz Eigenstates on a Quantum Computer [0.0] 本稿では,スピン-1/2 XXZZスピン鎖のベテ方程式の実数値解に対応するアザッツ固有状態を生成する量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは確率的であり、固有状態エネルギーの増加に伴って成功率が低下するが、成功確率を高めるために増幅を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:10:24 GMT)
Positron Position Operators. I. A Natural Option [0.0] 適切なヒルベルト空間に作用する適切な構成空間上のPOVM(正の演算値測度)。
P_nat は適切なヒルベルト空間上の PVM (射影値測度) である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:04:48 GMT)
Performance of Grover search algorithm with diagonalizable noise [0.0] ブロッホベクトルで表される様々な典型的な対角化可能な雑音について検討する。
ビットフリップやビット位相フリップのようなある種のノイズは、グロバー探索アルゴリズムの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 01:29:20 GMT)
Particle Graph Autoencoders and Differentiable, Learned Energy Mover's
Distance [0.0] オートエンコーダは「粒子雲」表現でジェットで作動する。
我々は,グラフニューラルネットワークを用いてエネルギー移動器距離の微分可能な近似を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:50:15 GMT)
On Quanta of Information and Electromagnetic Fields [0.0] 量子真空から生じる有意義な情報量モデルを示す。
決定論的形態の情報は、量子真空内のカオス過程と同様に、情報の量子場への凝縮を引き起こすことが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 10:24:33 GMT)
Nonconservative dipole forces in a two-atom system with one atom excited [0.0] 2つの原子間の非保存的な電気双極子力を計算するが、そのうちの1つは最初に励起される。
保守的なファンダーワールス力とは対照的に、非保守的な力は成分を原子間軸に配置する。
水素原子の2元系における非保存力による空間変位を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 22:54:28 GMT)
Noise reducing encoding strategies for spin chains [0.0] 本稿では,ハミルトニアン進化によって駆動される量子スピン系におけるノイズの影響を低減する符号化手法を提案する。
本手法は,少数の量子ビット上で実装可能であり,操作の忠実度が著しく向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:42:24 GMT)
Multipartite quantum correlations in a two-mode Dicke model [0.0] 2レベル原子のアンサンブルと相互作用する2つの光学モードを含む一般化ディックモデルにおいて、多部相関を解析する。
それぞれのモードは原子と絡み合うが、モード間の二部構造はゼロであり、古典的な相関関係と量子不協和しか共有しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 12:34:51 GMT)
Mirror-assisted backscattering interferometry to measure the first-order
correlation function of the light emitted by quantum scatterers [0.0] 点状量子散乱器の集合によって散乱される光の1次時間相関関数である$g(1)(tau)$を得るための新しい方法を提案する。
この新しい手法は、量子系の飽和スペクトルを得るための直接的応用を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:10:36 GMT)
Mining Meta-indicators of University Ranking: A Machine Learning
Approach Based on SHAP [0.0] この研究は、解釈可能な機械学習に基づく3つのメタ指標を発見した。
一つは時間と友人になり、時間の力を信じ、歴史的堆積物を蓄積する時間であり、もう一つは空間であり、都市と友人になり、共同開発によって一緒に成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:49:19 GMT)
Information Bottleneck-Based Hebbian Learning Rule Naturally Ties
Working Memory and Synaptic Updates [0.0] 私たちは、バックプロパゲーションとその関連する問題を完全に回避する、別のアプローチを取っています。
深層学習における最近の研究は、情報ボトルネック(IB)を介してネットワークの各層を個別に訓練することを提案した。
この変調信号は、貯水池のような動作記憶を持つ補助回路で学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:38:32 GMT)
High-Rate Continuous Variable Quantum Key Distribution Based on
Probabilistically Shaped 64 and 256-QAM [0.0] 市販部品を用いたCV-QKDシステムを提案し,9.5kmのSMFリンクを平均67.6Mb,66.8Mb/s秘密鍵レートで分配可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 09:24:49 GMT)
Heat transport in a two-level system driven by a time-dependent
temperature [0.0] 熱トロニクスは、温度バイアスと熱電流で動く熱回路を開発することを目的としています。
発見は、複数のダイオードで動作する非線形熱成分を設計するための努力にとって重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 15:40:52 GMT)
Groups, Platonic solids and Bell inequalities [0.0] プラトンとアルキメデスの固体に基づくベルの不等式の構成は、ある有限群の作用によって生成される軌道の場合に一般化される。
ベルの不等式にかなり違反する例がいくつか紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:00:55 GMT)
Generalized Greenberger-Horne-Zeilinger arguments from quantum logical
analysis [0.0] グリーンベルガー=ホルン=ザイリンガー(GHZ)の非文脈的局所隠れ変数に対する議論は、量子論理用語で再キャストされる。
Kochen-Specker や Hardy のような構成とは異なり、この演算子に基づく議論は4つの非絡み合いの文脈で進行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 23:46:17 GMT)
FCMpy: A Python Module for Constructing and Analyzing Fuzzy Cognitive
Maps [0.0] FCMpyはPythonのオープンソースパッケージで、ファジィ認知マップの構築と解析を行う。
このパッケージは、1)定性的データからファジィ因果重を導出すること、2)システムの振る舞いをシミュレートすること、3)機械学習アルゴリズムの適用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:21:14 GMT)
Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images [0.0] 多視点画像観測による材料と照明の協調最適化手法を提案する。
従来のグラフィックスエンジンにデプロイ可能な,空間的に変化する材料と環境を備えたメッシュを活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 13:58:20 GMT)
Effective Geometry, Complexity, and Universality [0.0] ポストウィルソン物理学は、理論を孤立点ではなく、より大きな普遍性クラスの要素と見なしている。
我々は、量子複雑性の定義の大規模なクラスの存在を論じる。
我々は、より大きな複雑性において、幅広い種類の複雑性を記述する新しい有効計量が出現すると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:52:44 GMT)
Dynamics of photosynthetic light harvesting systems interacting with
N-photon Fock states [0.0] 我々は,N- Photon Fock状態パルスによる励起下でのリアル光合成光収穫システムの励起力学をシミュレーションする手法を開発した。
フォノンの影響の有無にかかわらず、1つのフォック状態光子を吸収する確率の式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:19:34 GMT)
Distinguishing multi-spin interactions from lower-order effects [0.0] マルチスピン相互作用は人工量子スピンで工学することができる。
このような相互作用を実験的に検証することは困難である。
ここでは、$n$スピンの局所結合を特徴づける2つの方法を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 19:00:01 GMT)
Direct implementation of a perceptron in superconducting circuit quantum
hardware [0.0] 量子ニューラルネットワークの基本構成ブロックとして古典的パーセプトロンの作用を一般化する,断熱制御ゲートの超伝導量子ビット実装を実証する。
量子ハードウェアにおけるパーセプトロンとして直接実装されることが示されるため、適切な標準ゲートと組み合わせることで、より強力な量子ニューラルネットワークが実現される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:57:16 GMT)
Direct generation of entangled photon pairs in nonlinear optical
waveguides [0.0] 絡み合った光子は、新興量子情報技術において重要な要素である。
光導波路における光子対を直接誘導モード状態として生成する手法を提案する。
結果は、より効率的でコンパクトな量子光学デバイスの設計に適用できるはずである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:37:27 GMT)
Complete analysis to minimum-error discrimination of mixed four qubit
states with arbitrary prior probabilities [0.0] 零測度演算子の存在に必要かつ十分な条件を見出す。
任意の事前確率を持つ混合4量子状態の最小誤差判別を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 08:13:42 GMT)
Comparing Quantum Gravity Models: String Theory, Loop Quantum Gravity,
and Entanglement gravity versus $SU(\infty)$-QGR [0.0] 本稿では、量子重力(QGR)と宇宙論の新しいモデルとして、$SU(infty)$-QGRを提案する。
弦とM理論、ループ量子重力と関連するモデル、およびホログラフィック原理と量子絡み合いに着想を得たQGR提案など、いくつかのQGR提案と比較する。
目的は、たとえ異なる役割や解釈を持っているように思われても、共通して類似した特徴を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:16:17 GMT)
Comparative analysis of the Compton ionization of Hydrogen and
Positronium [0.0] 本論文は, ポジトロニウムのコンプトン分解と, 水素原子のコンプトンイオン化の場合の相似断面積との比較を行った。
電子と陽電子が同じ速度で相対運動量ゼロの連続状態で互いに平行に動くときに生じる共鳴に特別な注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:51:01 GMT)
Combinations of Jaccard with Numerical Measures for Collaborative
Filtering Enhancement: Current Work and Future Proposal [0.0] 本研究は,ジャカードといくつかの数値測度を組み合わせることで,新しい類似度尺度を提案することに焦点を当てる。
また,Movie-lensデータセットを用いた実験結果から,検討した評価指標に対して,組み合わせた測定値が全測定値を上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 00:07:32 GMT)
Causal Analysis and Prediction of Human Mobility in the U.S. during the
COVID-19 Pandemic [0.0] 米国における新型コロナウイルスの感染拡大以来、ほとんどの州は旅行制限を強制しており、移動度は大幅に低下している。
本研究は、このパンデミックの間、米国における人間の移動と旅行に最も影響を及ぼす要因を決定・分析する分析枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 05:15:12 GMT)
Application of deep learning to camera trap data for ecologists in
planning / engineering -- Can captivity imagery train a model which
generalises to the wild? [0.0] ディープラーニングモデルは、カメラトラップ画像内の動物を自動的に検出し、分類するように訓練することができる。
本研究は,稀少動物の画像を用いて訓練データセットを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:29:14 GMT)
Analysing Statistical methods for Automatic Detection of Image Forgery [0.0] この研究は、画像偽造検出のために手作りの機能を利用するモデルに焦点を当てている。
開発した手法は, クロスデータセット評価や内部操作メディアにおいて良好に動作しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:48:26 GMT)
Analogical Proportions [0.0] 本稿では、普遍代数学の一般設定において、$a$ is to $b$ to $c$ is to $d$' という形の類比例の抽象的枠組みを紹介する。
類比の概念が数学的性質をアピールしていることが判明した。
本論文は,AI-プロブレムの応用可能性を考慮したアナログ推論と学習システムの理論への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:50:43 GMT)
An XGBoost-Based Forecasting Framework for Product Cannibalization [0.0] 本稿では,XGBoostをベースとした製品共食い問題と関連する長期エラー伝搬問題に対処する3段階フレームワークを提案する。
提案した3段階のXGBoostベースのフレームワークの性能は,通常のXGBoostアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:29:38 GMT)
Accelerating Deep Learning with Dynamic Data Pruning [0.0] ディープラーニングは、最先端のネットワークをトレーニングするために強力なコンピューティングシステムへのアクセスを必要とするため、違法にコストがかかるようになった。
forget scoresやGraNd/EL2N scoresといった以前の作業では、完全なデータセット内の重要なサンプルを特定し、残りのサンプルを刈り取ることで、エポック毎のイテレーションを減らすことができる。
本稿では,強化学習手法に基づく2つのアルゴリズムを提案し,ランダムな動的手法よりも高い精度でサンプルを動的にプーンする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 16:47:34 GMT)
A strain-engineered graphene qubit in a nanobubble [0.0] 擬似磁場により誘導される2レベル系を創発するグラフェンナノバブルにおける制御可能な量子ビットを提案する。
二重量子ドットは、ナノバブルのひずみ誘起擬似磁場によって生成することができ、それらの量子状態は局所ゲート電位または擬似磁場によって操作できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 03:29:24 GMT)
A stacked deep convolutional neural network to predict the remaining
useful life of a turbofan engine [0.0] このソリューションは、2つのレベルにスタックされた2つのDeep Convolutional Neural Networkに基づいている。
提案手法は2021年のPHM会議データチャレンジの第3位にランクされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 18:36:28 GMT)
A new dynamical model for solving rotation averaging problem [0.0] 本稿では、対応する勾配系のポテンシャル関数に対する一般化問題として、回転平均化問題を解析する。
我々は、重み付きおよび非重み付き回転平均を求める新しい方法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 14:10:41 GMT)
A comment on stabilizing reinforcement learning [0.0] 我々は、Vamvoudakisらは、一般的な政策の下でハミルトニアンに誤った仮定をしたと論じる。
動作ポリシーホールドに一定の条件を課した連続重時間環境下でのニューラルネットワークの収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 07:58:14 GMT)
A Rule-based/BPSO Approach to Produce Low-dimensional Semantic Basis
Vectors Set [0.0] 明示的な意味ベクトルでは、各次元は単語に対応するので、単語ベクトルは解釈可能である。
本研究では,低次元の明示的意味ベクトルを得るための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 21:23:43 GMT)
A Formal Treatment of Contract Signature [0.0] 本稿では,法的契約の署名プロセスの論理的理解を発展させる。
ブロックチェーンプラットフォーム上のスマートコントラクトを法的に認識するためのアプリケーションによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 02:15:54 GMT)
A Classical Algorithm Which Also Beats
$\frac{1}{2}+\frac{2}{\pi}\frac{1}{\sqrt{D}}$ For High Girth MAX-CUT [0.0] タイトルのパフォーマンスを確実に達成する,単純な古典的アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはガウス波過程の簡単な修正である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Nov 2021 17:22:26 GMT)