Predict, Prevent, and Evaluate: Disentangled Text-Driven Image
Manipulation Empowered by Pre-Trained Vision-Language Model [168.0] 本稿では,テキスト駆動型画像操作のための新しいフレームワーク,すなわち予測,予防,評価(PPE)を提案する。
提案手法は,大規模事前学習型視覚言語モデルCLIPのパワーを利用して,ターゲットにアプローチする。
大規模な実験により,提案したPEPフレームワークは,最新のStyleCLIPベースラインよりもはるかに定量的かつ定性的な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:49:26 GMT)
GMFlow: Learning Optical Flow via Global Matching [124.6] 光フロー推定学習のためのGMFlowフレームワークを提案する。
機能拡張のためのカスタマイズトランスフォーマー、グローバル機能マッチングのための相関層とソフトマックス層、フロー伝搬のための自己保持層である。
我々の新しいフレームワークは、挑戦的なSintelベンチマークにおいて、32項目RAFTのパフォーマンスより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:56 GMT)
LoopReg: Self-supervised Learning of Implicit Surface Correspondences,
Pose and Shape for 3D Human Mesh Registration [123.6] LoopRegは、スキャンのコーパスを一般的な3Dモデルに登録するエンドツーエンドの学習フレームワークである。
ニューラルネットワークによってパラメータ化された後方マップは、スキャンポイント毎から人間のモデルの表面への対応を予測する。
人間のモデルによってパラメータ化されたフォワードマップは、モデルパラメータ(目的と形状)に基づいて対応するポイントをスキャンに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 05:21:11 GMT)
Combining Implicit Function Learning and Parametric Models for 3D Human
Reconstruction [123.6] 深層学習近似として表される暗黙の関数は、3次元曲面の再構成に強力である。
このような機能は、コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの両方に柔軟なモデルを構築するのに不可欠である。
詳細に富んだ暗黙関数とパラメトリック表現を組み合わせた方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 05:28:05 GMT)
Neural Fields as Learnable Kernels for 3D Reconstruction [101.5] 本稿では,学習したカーネルリッジの回帰に基づいて,暗黙の3次元形状を再構成する手法を提案する。
本手法は,3次元オブジェクトと大画面をスパース指向の点から再構成する際の最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:04 GMT)
Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation [95.7] 高品質で効率的なインスタンスセグメンテーションのためのMask Transfinerを提案する。
当社のアプローチでは, エラーが発生しやすい木ノードを検出し, エラーを並列に自己修正する。
私たちのコードとトレーニングされたモデルは、http://vis.xyz/pub/transfiner.comで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:58:22 GMT)
Particle Dynamics for Learning EBMs [83.6] エネルギーベースモデリングは教師なし学習への有望なアプローチであり、単一のモデルから多くの下流アプリケーションを生み出す。
コントラスト的アプローチ(contrastive approach)"でエネルギーベースモデルを学習する際の主な困難は、各イテレーションで現在のエネルギー関数からサンプルを生成することである。
本稿では,これらのサンプルを取得し,現行モデルからの粗大なMCMCサンプリングを回避するための代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 23:41:07 GMT)
$\mu$NCA: Texture Generation with Ultra-Compact Neural Cellular Automata [79.0] 高コンパクトモデルを用いた実例に基づく手続き的テクスチャ合成の問題点について検討する。
我々は,NCA(Neural Cellular Automata)ルールによってパラメータ付けされた生成過程の学習に,微分可能プログラミングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:26:37 GMT)
Random-reshuffled SARAH does not need a full gradient computations [77.3] StochAstic Recursive grAdientritHm (SARAH)アルゴリズムは、Gradient Descent (SGD)アルゴリズムのばらつき低減版である。
本稿では,完全勾配の必要性を除去する。
集約された勾配は、SARAHアルゴリズムの完全な勾配の見積もりとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:00:44 GMT)
Do Language Models Have Beliefs? Methods for Detecting, Updating, and
Visualizing Model Beliefs [76.6] Dennett (1995) は、サーモスタットでさえ、信念は単なる情報状態であり、モチベーションのある状態とは切り離されているという観点から、信念を持っていると論じている。
本稿では,モデルが世界に対する信念をいつ持っているかを検出するためのアプローチについて論じるとともに,モデル信念をより誠実に更新する方法の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:33:59 GMT)
How Well Do Sparse Imagenet Models Transfer? [76.0] 転送学習は、大規模な"上流"データセットで事前訓練されたモデルが、"下流"データセットで良い結果を得るために適応される古典的なパラダイムである。
本研究では、ImageNetデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のコンテキストにおいて、この現象を詳細に調査する。
スパースモデルでは, 高空間であっても, 高密度モデルの転送性能にマッチしたり, 性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:58:51 GMT)
In-painting Radiography Images for Unsupervised Anomaly Detection [73.7] 画像から異常を抽出する空間認識型メモリキューを提案する(略してSQUID)。
SQUIDは、解剖学的構造を繰り返しパターンに分類することができ、推測では、画像内の異常(見えない/修正されたパターン)を識別することができる。
胸部解剖学における空間相関と一貫した形状を合成する新しいデータセット(DigitAnatomy)を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:47:34 GMT)
Uncovering the Dark Side of Telegram: Fakes, Clones, Scams, and
Conspiracy Movements [67.4] 我々は35,382の異なるチャンネルと130,000,000以上のメッセージを収集して,Telegramの大規模解析を行う。
カードなどのダークウェブのプライバシー保護サービスにも、悪名高い活動がいくつかある。
疑似チャネルを86%の精度で識別できる機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 14:53:31 GMT)
Dynamical Casimir effect enhanced by decreasing the mirror reflectivity [63.0] 時間依存特性を持つ部分反射型静的鏡は, 動的カシミール効果により, 完全反射型鏡よりも多数の粒子を生成できることを示す。
特定の限界として、本研究の結果は、一般化または通常の時間依存ロビン境界条件を具現化した完全静的ミラーの文献から得られたものを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:42:19 GMT)
VL-LTR: Learning Class-wise Visual-Linguistic Representation for
Long-Tailed Visual Recognition [61.8] 本稿では,VL-LTRと呼ばれる視覚言語的長尾認識フレームワークを提案する。
本手法は,画像から視覚表現とそれに対応する言語表現を,雑音のあるクラスレベルのテキスト記述から学習することができる。
特に,ImageNet-LTでは77.2%の精度を達成し,従来のベストメソッドよりも17ポイント以上優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 16:24:03 GMT)
Disentangled Unsupervised Image Translation via Restricted Information
Flow [61.4] 多くの最先端のメソッドは、所望の共有vs固有の分割をアーキテクチャにハードコードする。
帰納的アーキテクチャバイアスに依存しない新しい手法を提案する。
提案手法は,2つの合成データセットと1つの自然なデータセットに対して一貫した高い操作精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:27:54 GMT)
A Variational Inference Approach to Inverse Problems with Gamma
Hyperpriors [60.5] 本稿では,ガンマハイパープライヤを用いた階層的逆問題に対する変分反復交替方式を提案する。
提案した変分推論手法は正確な再構成を行い、意味のある不確実な定量化を提供し、実装が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:33:29 GMT)
Non-IID data and Continual Learning processes in Federated Learning: A
long road ahead [58.7] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のデバイスや機関が、データをプライベートに保存しながら、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする、新しいフレームワークである。
本研究では,データの統計的不均一性を正式に分類し,それに直面することのできる最も顕著な学習戦略をレビューする。
同時に、継続学習のような他の機械学習フレームワークからのアプローチを導入し、データの不均一性にも対処し、フェデレートラーニング設定に容易に適応できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:57:11 GMT)
Structured Multimodal Attentions for TextVQA [57.7] 上述の2つの問題を主に解決するために,終端から終端までの構造化マルチモーダルアテンション(SMA)ニューラルネットワークを提案する。
SMAはまず、画像に現れるオブジェクト・オブジェクト・オブジェクト・テキスト・テキストの関係を符号化するために構造グラフ表現を使用し、その後、それを推論するためにマルチモーダルグラフアテンションネットワークを設計する。
提案モデルでは,テキストVQAデータセットとST-VQAデータセットの2つのタスクを事前学習ベースTAP以外のモデルで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:00:58 GMT)
Self-supervised Pretraining with Classification Labels for Temporal
Activity Detection [54.4] 時間的アクティビティ検出は、1フレーム当たりのアクティビティクラスを予測することを目的としている。
検出に必要なフレームレベルのアノテーションが高価なため、検出データセットの規模は限られている。
本研究では,分類ラベルを利用した自己教師付き事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:28 GMT)
POEM: 1-bit Point-wise Operations based on Expectation-Maximization for
Efficient Point Cloud Processing [53.7] 我々は,効率的なポイントクラウド処理のために,期待最大化に基づくポイントワイズ処理をBNNに導入する。
私たちのPOEMは、最先端のバイナリポイントクラウドネットワークを6.7%まで大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:45:01 GMT)
Gradient-SDF: A Semi-Implicit Surface Representation for 3D
Reconstruction [53.3] Gradient-SDFは、暗黙的表現と明示的表現の利点を組み合わせた3次元幾何学の新しい表現である。
すべてのボクセルに符号付き距離場とその勾配ベクトル場を格納することにより、暗黙表現の能力を高める。
本研究では,(1)グラディエント・SDFは,ハッシュマップなどの効率的な記憶方式を用いて,深度画像からの直接SDF追跡を行うことができ,(2)グラディエント・SDF表現はボクセル表現で直接光度バンドル調整を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:33:14 GMT)
Immortal Tracker: Tracklet Never Dies [51.0] 従来のオンライン3Dマルチオブジェクト追跡(DMOT)メソッドは、数フレームの新しい検出に関連付けられていない場合、トラックレットを終了する。
近年の3DMOTシステムでは,早期のトラックレット終了がアイデンティティスイッチの主な原因であることが判明した。
我々は、軌道予測を利用して暗くなった物体のトラックレットを維持する単純な追跡システムであるImmortal Trackerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:53:18 GMT)
KNAS: Green Neural Architecture Search [49.4] 我々は新しいカーネルベースのアーキテクチャ探索手法KNASを提案する。
実験により、KNASは画像分類タスクにおける「列車試験」パラダイムよりも桁違いに高速な競合結果が得られることが示された。
検索されたネットワークは、2つのテキスト分類タスクで強力なベースラインであるRoBERTAよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:11:28 GMT)
Not All Relations are Equal: Mining Informative Labels for Scene Graph
Generation [48.2] シーングラフ生成(SGG)は、オブジェクトのペア間の多様な相互作用をキャプチャすることを目的としている。
既存のSGG法では、トレーニングデータに様々なバイアスがあるため、視覚的およびテキスト的相関に関する複雑な推論が得られない。
本稿では,その情報性に基づいて関係ラベルを利用するSGGトレーニングのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 14:34:12 GMT)
TRIP: Refining Image-to-Image Translation via Rival Preferences [46.9] 相対属性(RA)は、そのリッチなセマンティック情報により、きめ細かい画像から画像への変換を可能にする。
本稿では,細粒度翻訳と高品質生成の目標を調整するための新しいモデルTRIPを提案する。
2つの顔画像データセットと1つの靴画像データセットの実験は、私たちのTRIPが最先端の結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:30:55 GMT)
A unifying mutual information view of metric learning: cross-entropy vs.
pairwise losses [46.8] 分類における標準のクロスエントロピー損失は,DMLではおおむね見過ごされている。
我々はクロスエントロピーを、よく知られた最近のペアワイズ損失と結びつけている。
その結果,クロスエントロピーは相互情報の最大化のためのプロキシであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:56:44 GMT)
SWAT: Spatial Structure Within and Among Tokens [45.0] 空間構造がトークン化で保存されている場合、モデルは顕著な利得が得られると我々は論じる。
本研究では,(1)構造認識のトークン化と(2)構造認識のミキシングという2つの重要なコントリビューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:38 GMT)
NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw
Images [37.9] NeRFは、提案した入力画像のコレクションから高品質な新規ビュー合成技術である。
シーンのフルダイナミックレンジを保ちながら,直線的生画像を直接トレーニングするためにNeRFを変更した。
NRFは生雑音のゼロ平均分布に対して非常に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:47 GMT)
Evacuation Shelter Scheduling Problem [37.3] 避難シェルターは自然災害時に緊急に必要である。
災害の規模が大きくなればなるほど、避難所の運営に費用がかかる。
本研究では,実際の災害時の避難所数と避難所数に基づいて移動コストを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:15:32 GMT)
Blaschke Product Neural Networks (BPNN): A Physics-Infused Neural
Network for Phase Retrieval of Meromorphic Functions [28.6] 位相探索のためのBlaschke生成物に基づく物理拡散深層ニューラルネットワークを提案する。
Helson and Sarason Theoremに触発され、Blaschke Product Neural Network (BPNN) を用いてブラスキー製品の有理関数の係数を復元する。
BPNNと従来のディープニューラルネットワーク(NN)を相検索問題で比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 04:32:31 GMT)
3D Pose Estimation and Future Motion Prediction from 2D Images [26.3] 本稿では,3次元人物のポーズを推定し,RGB画像列から将来の3次元動作を予測するという,高相関な課題に共同で取り組むことを検討する。
リー代数のポーズ表現に基づいて、人間の運動キネマティクスを自然に保存する新しい自己投射機構が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 01:02:00 GMT)
A Volumetric Transformer for Accurate 3D Tumor Segmentation [26.0] 本稿では,医療画像セグメンテーションのためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
TransformerはU字型のボリュームエンコーダデコーダ設計で、入力ボクセル全体を処理している。
モデルがデータセット間でより良い表現を転送し、データの破損に対して堅牢であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:49:51 GMT)
The Implicit Values of A Good Hand Shake: Handheld Multi-Frame Neural
Depth Refinement [25.6] ビューフィンディング中に高密度のマイクロベースラインパララックスキューとキロピクセルのLiDAR深度推定を組み合わせられるかを示す。
提案手法は, 高分解能深度推定をテーブルトップ撮影の「ポイント・アンド・シュート」に応用し, 追加ハードウェア, 人工手の動き, ボタンの押圧以外のユーザインタラクションを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 20:24:07 GMT)
Predicting Document Coverage for Relation Extraction [25.4] 520のエンティティを対象とした31,366の多様なドキュメントのデータセットを提示する。
文書カバレッジと長さ,エンティティ参照頻度,Alexa,ランク言語の複雑性,情報検索スコアといった特徴の相関関係を分析する。
TF-IDFのような統計モデルとBERTのような関係言語モデルを組み合わせた手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:18:18 GMT)
Using Fictitious Class Representations to Boost Discriminative Zero-Shot
Learners [23.9] そこで本研究では,学習中に動的に拡張する機構を導入し,新たな虚構クラスを創出する。
これらの架空のクラスは、トレーニングセットに現れるが、新たに公開されたクラスには現れない属性相関に基づいて、トレーニング中にモデルを固定する傾向を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:41:16 GMT)
Soliciting User Preferences in Conversational Recommender Systems via
Usage-related Questions [21.2] 項目使用量に基づいて暗黙的な質問を行うことにより、嗜好の誘惑に対する新しいアプローチを提案する。
まず,項目利用情報を含む大規模なレビューコーパスから文を識別する。
そして,ニューラルネットワークモデルを用いて,これらの文から暗黙の選好質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:23:14 GMT)
Geometric Multimodal Deep Learning with Multi-Scaled Graph Wavelet
Convolutional Network [21.1] マルチモーダルデータは、非常に異なる統計特性を持つ様々な領域のデータを統合することで、自然現象に関する情報を提供する。
マルチモーダルデータのモダリティ内およびモダリティ間情報の取得は,マルチモーダル学習法の基本的能力である。
非ユークリッド領域にディープラーニング手法を一般化することは、新たな研究分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:41:51 GMT)
Contrastive Vicinal Space for Unsupervised Domain Adaptation [20.2] ビジナル空間における高不確実性事象のエントロピーを最小化するインスタンスワイズミニマックス戦略を提案する。
本手法はPACSの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:10:33 GMT)
When Creators Meet the Metaverse: A Survey on Computational Arts [19.4] 本論では, 仮想現実をブレンドした新しいアートワークについて, 計算芸術に関する包括的調査を行う。
メタバースサイバースペースの拡張された地平線における斬新な創造のいくつかの顕著なタイプが反映されている。
計算芸術の民主化,デジタルプライバシ,メタバースアーティストの安全,デジタルアートの所有権認識,技術的課題など,いくつかの研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:24:37 GMT)
Exploiting full Resolution Feature Context for Liver Tumor and Vessel
Segmentation via Fusion Encoder: Application to Liver Tumor and Vessel 3D
reconstruction [19.0] 本稿ではTransformerとSEBottleNetをベースとしたTransFusionNetと呼ばれるマルチスケール機能コンテキスト融合ネットワークを提案する。
実験の結果、TransFusionNetは、LITSと3Dircadbの両方の公開データセットと臨床データセットの最先端手法よりも優れていることがわかった。
また,トレーニングモデルに基づく自動3次元再構成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:48:48 GMT)
Neural Collaborative Graph Machines for Table Structure Recognition [18.8] 本稿では,階層化された協調ブロックを備えたニューラルコラボレーティブグラフマシン(NCGM)を提案する。
提案したNCGMは、モダリティ内キューの文脈で条件付けられた異なるモダリティの協調パターンを変調可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:40:47 GMT)
Enforcing and Discovering Structure in Machine Learning [18.8] 学習アルゴリズムの解に対応する構造特性を強制することは賢明かもしれない。
本論文では,学習アルゴリズムの解の構成に関する2つの異なる研究分野について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:34:55 GMT)
Learning Long-Term Reward Redistribution via Randomized Return
Decomposition [18.5] 軌跡フィードバックを用いたエピソード強化学習の問題点について考察する。
これは、エージェントが各軌道の終端で1つの報酬信号しか取得できないような、報酬信号の極端な遅延を指す。
本稿では,代償再分配アルゴリズムであるランダムリターン分解(RRD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:23:36 GMT)
TDAN: Top-Down Attention Networks for Enhanced Feature Selectivity in
CNNs [18.2] 本稿では,トップダウンチャネルと空間変調を行うために,視覚検索ライトを反復的に生成する軽量なトップダウンアテンションモジュールを提案する。
我々のモデルは、推論中の入力解像度の変化に対してより堅牢であり、個々のオブジェクトや特徴を明示的な監督なしに各計算ステップでローカライズすることで、注意を"シフト"することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:35:17 GMT)
Simple Contrastive Representation Adversarial Learning for NLP Tasks [17.1] 教師付きコントラスト対逆学習(SCAL)と教師なしSCAL(USCAL)の2つの新しいフレームワークを提案する。
本稿では,自然言語理解,文意味的テキスト類似性,対人学習タスクのためのTransformerベースのモデルに適用する。
GLUEベンチマークタスクの実験結果から,細調整された教師付き手法はBERT$_base$1.75%以上の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:16:09 GMT)
Inside Out Visual Place Recognition [16.9] Inside Out Visual Place Recognition (IOVPR) は、窓から見える屋外シーンに基づいて画像をローカライズすることを目的としたタスクである。
我々はアムステルダムで撮影された640万のパノラマストリートビュー画像と1000人のユーザ生成屋内クエリからなる大規模なデータセットであるアムステルダム-XXXLを提案する。
提案するデータ拡張スキームのメリットを小規模で実証的に示すとともに,この大規模データセットの既存手法の難しさを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:31:27 GMT)
Equivalence between algorithmic instability and transition to replica
symmetry breaking in perceptron learning systems [16.1] バイナリパーセプトロンは非アルゴリズム最適化のための教師あり学習のモデルである。
レプリカサドル点を破る不安定性は自由エネルギー関数と同一であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:23:18 GMT)
Mapping Surface Code to Superconducting Quantum Processors [15.1] 超伝導デバイス上で表面コードをマッピングする3つの課題について述べるとともに,これらの課題を克服するための総合的な合成フレームワークを提案する。
我々は,浅部シンドローム抽出回路の存在を保証するために,データキュービットを割り当てる幾何学的手法を採用する。
第2に、データキュービットで囲まれたブリッジキュービットのみを使用し、データキュービット間の短い経路をマージすることで、ブリッジキュービットの数を削減します。
第3に、完全表面符号誤り検出サイクルに必要な総時間を最小限に抑えるために、効率的なシンドローム抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:41:18 GMT)
Amazon SageMaker Model Monitor: A System for Real-Time Insights into
Deployed Machine Learning Models [15.0] Amazon SageMaker Model Monitorはフルマネージドなサービスで、Amazon SageMakerでホストされている機械学習モデルの品質を継続的に監視します。
我々のシステムは,モデルにおけるデータ,概念,バイアス,特徴帰属ドリフトをリアルタイムで検出し,モデル所有者が正しい行動を取るように警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:35:38 GMT)
ArchRepair: Block-Level Architecture-Oriented Repairing for Deep Neural
Networks [13.7] 本稿では,ブロックレベルでのディープニューラルネットワーク(DNN)の新たな修復方向を提案する。
本稿では,脆弱なブロックローカライゼーションのための逆アウェアスペクトル分析法を提案する。
また,対象のブロックを連続的に修復する検索空間に緩和するアーキテクチャ指向の検索ベース修復を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:35:15 GMT)
Testability-Aware Low Power Controller Design with Evolutionary Learning [13.6] XORNetは、スキャンベースのテストにおいて回路遷移を減らすための一般的な技術である。
既存のソリューションはスキャンチェーン制御のためにXORNetを均等に構築し、結果として準最適解が得られる。
本稿では,進化学習を用いた新しいテスト容易性を考慮した低消費電力制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:38:14 GMT)
True Few-Shot Learning with Prompts -- A Real-World Perspective [12.9] PETは、テキスト命令とサンプルベースの微調整を組み合わせた手法である。
正しく設定された場合、PETは、開発セットなしで、真の数ショット設定で強く機能することを示す。
そこで本研究では,現実的な NLP アプリケーションから直接取得したタスクのベンチマークである RAFT 上で PET を動作させることにより,実世界のテストに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:49:07 GMT)
Latent Space Smoothing for Individually Fair Representations [12.7] 本稿では,高次元データの個々人の公正性を証明するための最初の表現学習手法LASSIを紹介する。
我々の重要な洞察は、生成的モデリングの最近の進歩を活用して、生成的潜在空間における類似した個人の集合を捉えることである。
ランダムな平滑化を用いて、類似した個人を密にマッピングし、ダウンストリームアプリケーションの局所ロバスト性検証がエンドツーエンドの公正性認証をもたらすことを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:22:42 GMT)
Towards Efficient Ansatz Architecture for Variational Quantum Algorithms [12.7] 変分量子アルゴリズムは、雑音量子コンピュータにおける量子コンピューティングの利点を実証することが期待されている。
このような変分量子アルゴリズムの訓練は、アルゴリズムのサイズが大きくなるにつれて勾配が消えることに悩まされる。
雑音による勾配の消失を緩和する新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:41:35 GMT)
Contrastive Object-level Pre-training with Spatial Noise Curriculum
Learning [12.7] 本稿では,生成した領域を適応的に拡張するカリキュラム学習機構を提案する。
実験の結果,マルチオブジェクトシーンイメージデータセットの事前学習において,MoCo v2のベースラインに対するアプローチは,複数のオブジェクトレベルタスクに対して大きなマージンで改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:29:57 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。
我々は、ネットワークが予測を行うためのドメイン固有の手がかりとして捉えうる画像内のオブジェクト間の急激な相関を取り除き、未知のドメインに分解する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:09:59 GMT)
Academic Lobification: Low-performance Control Strategy for Long-planed
Academic Purpose [11.4] アカデミック・ロビフィケーション(Academic lobification)とは、アカデミック・パフォーマンス・コントロール・ストラテジー、方法、すなわち、学生が意図的に学術的行動を隠蔽したり、学術的パフォーマンスを意図的に低下させたり、ある長期的目的のために学術的リターンを意図的に遅らせるが、学術的リスクを生じさせないことを意味する。
研究対象、研究対象、研究範囲、研究方法など、この新たな学際研究分野の基礎となる一連の質問を概説し、学術ロビフィケーション研究の技術的、法的、その他の制約について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 16:35:17 GMT)
AI and the Everything in the Whole Wide World Benchmark [11.0] これらのベンチマークの最先端のパフォーマンスは、これらの長期的な目標への進歩を示すものとして広く理解されている。
このようなベンチマークの限界を探り、それらのフレーミングにおける構造的妥当性の問題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:39:34 GMT)
An Optimization Framework for Federated Edge Learning [11.0] 本稿では,サーバとワーカが異なる計算能力と通信能力を持つエッジコンピューティングシステムについて考察する。
我々はまず,グローバルおよびローカル反復数,ミニバッチサイズ,ステップサイズシーケンスによってパラメータ化された一般FLアルゴリズム,すなわちGenQSGDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 14:47:32 GMT)
ManiFest: Manifold Deformation for Few-shot Image Translation [10.5] ManiFestは、画像翻訳のためのフレームワークだ。
ターゲットドメインのコンテキスト認識表現を、少数の画像のみから学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:59:58 GMT)
Jointly Learning Agent and Lane Information for Multimodal Trajectory
Prediction [9.6] マルチモーダル軌道予測のためのエージェントとレーン情報を協調学習する段階的ネットワークを提案する。
パブリックなArgoverseデータセットで行った実験は、JAL-MTPが既存のモデルを定量的および定性的に大きく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:02:06 GMT)
BCH-NLP at BioCreative VII Track 3: medications detection in tweets
using transformer networks and multi-task learning [9.2] テキスト分類とシーケンスラベリングを併用したマルチタスク学習モデルを実装した。
私たちのベストシステムは80.4の厳格なF1を達成し、全参加者の平均スコアよりも1位と10ポイント以上高くランク付けしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:22:51 GMT)
ESCADA: Efficient Safety and Context Aware Dose Allocation for Precision
Medicine [9.0] 最適な個別化された治療体制を見つけることは、最も困難な精密医療問題の一つである。
本稿では,この問題構造に対する汎用アルゴリズムであるESCADAを提案する。
我々は、安全保証とともに、ESCADAの後悔に基づく高い確率上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:36:57 GMT)
Efficient Multi-Organ Segmentation Using SpatialConfiguration-Net with
Low GPU Memory Requirements [9.0] 本研究では,SpatialConfiguration-Net(SCN)に基づくマルチ組織セグメンテーションモデルを用いる。
セグメンテーションモデルのアーキテクチャを改良し,メモリフットプリントの削減を図った。
最後に、我々は最小限の推論スクリプトを実装し、実行時間と必要なGPUメモリの両方を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:47:10 GMT)
Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): A Novel Neural Network For
OD Estimation [8.4] 知的交通システム(ITS)時代における交通管理・交通シミュレーションにおける原位置推定の役割
これまでのモデルベースのモデルは、未決定の課題に直面しており、追加の仮定と追加のデータに対する必死な需要が存在する。
本稿では,2層アテンション機構を備えた新しいグラフマッチング手法であるC-GAMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:57:21 GMT)
TEGDetector: A Phishing Detector that Knows Evolving Transaction
Behaviors [8.1] フィッシング検知器はフィッシングアドレスの探索に力を注いでいる。
検出器のほとんどは、ランダムウォーキングや静的サブグラフの構築によって、ターゲットアドレスのトランザクション動作の特徴を抽出する。
本稿では、トランザクション進化グラフから進化する挙動特徴を学習する動的グラフであるTEGDetectorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:54:47 GMT)
Active Learning for Event Extraction with Memory-based Loss Prediction
Model [8.0] イベント抽出は、多くの産業アプリケーションシナリオにおいて重要な役割を果たす。
イベントアノテーションのコストを削減するために,アクティブラーニング(AL)技術を導入する。
バッチベースの選択戦略とメモリベース損失予測モデル(MBLP)を提案し,ラベルのないサンプルを効率的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 07:58:11 GMT)
Representation Learning of Logic Circuits [7.6] 本稿では,各ゲート上のベクトルとして回路の論理関数と構造情報を埋め込んだ表現学習ソリューションを提案する。
具体的には、学習のために回路を統一およびインバータグラフ形式に変換することを提案する。
次に,信号確率予測の先行学習として,実用的な回路における強い帰納バイアスを用いた新しいグラフ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） (Fri, 26 Nov 2021 05:57:05 GMT)
Medial Spectral Coordinates for 3D Shape Analysis [7.6] 本稿では,スペクトル座標に媒介(オブジェクト幅)情報を加え,それらを強化することを提案する。
鍵となるアイデアは、隣接行列の重みを通して、中間球を共有する曲面点を結合することである。
我々は、このアイデアとそれを計算するアルゴリズムを用いてスペクトル機能を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:21:49 GMT)
Natural Scene Text Editing Based on AI [6.2] 本研究は,文字レベルと桁レベルの画像テキストの変更方法を示す。
デジタル画像のエンコードと復号を行うための2部構成のレター・ディジット・ネットワーク(LDN)を考案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:42:52 GMT)
Amercing: An Intuitive, Elegant and Effective Constraint for Dynamic
Time Warping [6.1] Amerced Dynamic Time Warping (ADTW) は、直感的で直感的な新しいDTW変種で、固定的な加算コストでワープの行為を罰する。
直感的な結果を得るためにパラメータ化を行う方法を示し、標準時系列分類ベンチマークでその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 05:11:04 GMT)
Enhanced superconductivity and various edge modes in modulated $t$-$J$
chains [6.0] 一次元の周期的局所変調を持つ拡張された$t$-$J$ハミルトニアンの基底状態について数値的に調べる。
我々は, 金属状態, 超伝導状態, 相分離および複合充填時の絶縁状態からなる豊富な基底状態相図を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:00:18 GMT)
Generative Adversarial Networks and Adversarial Autoencoders: Tutorial
and Survey [6.0] 本チュートリアルおよび調査論文は、GAN(Geneversarial Adversarial Network)、対向オートエンコーダ、およびそれらの変種に関するものである。
まず、敵対的学習とバニラGANを説明します。
モード崩壊問題を導入し、この問題を解決するためにミニバッチGAN、アンロールGAN、混合GAN、D2GAN、Wasserstein GANなど様々な手法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:45:08 GMT)
3D shape sensing and deep learning-based segmentation of strawberries [5.6] 農業における形状の3次元認識のためのステレオおよび飛行時間カメラを含む最新のセンシング技術を評価する。
本稿では,カメラベースの3Dセンサから得られる情報の組織的性質を利用した,新しい3Dディープ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） (Fri, 26 Nov 2021 18:43:10 GMT)
QMagFace: Simple and Accurate Quality-Aware Face Recognition [5.5] そこで本研究では,品質を考慮した比較スコアと,等級認識の角縁損失に基づく認識モデルを組み合わせた,簡便で効果的な顔認識ソリューション(QMagFace)を提案する。
提案手法は、制約のない状況下での認識性能を高めるために、比較過程におけるモデル固有の顔画像品質を含む。
いくつかの顔認識データベースとベンチマークで実施された実験は、導入された品質認識が認識性能を一貫した改善をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:44:54 GMT)
DeepCFD: Efficient Steady-State Laminar Flow Approximation with Deep
Convolutional Neural Networks [5.4] DeepCFDは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのモデルであり、非一様定常層流問題に対する解を効率的に近似する。
DeepCFDを用いることで、標準CFD手法と比較して最大3桁の高速化を低エラー率で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:43:31 GMT)
KazNERD: Kazakh Named Entity Recognition Dataset [5.1] 本稿では,カザフスタンのエンティティ認識のためのデータセットの開発について述べる。
データセットは、カザフ語で公開されている注釈付きコーパスの必要性が明白であるとして構築された。
得られたデータセットには、112,702の文と、25のエンティティクラスのための136,333のアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:56:19 GMT)
ContIG: Self-supervised Multimodal Contrastive Learning for Medical
Imaging with Genetics [4.9] 本研究では、ラベルのない医療画像と遺伝データの大規模なデータセットから学習できる自己教師付き手法であるContIGを提案する。
提案手法は特徴空間における画像といくつかの遺伝的モダリティをコントラスト的損失を用いて整列させる。
また、我々のモデルで学んだ特徴に関するゲノムワイド・アソシエーション研究を行い、画像と遺伝データの間の興味深い関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:06:12 GMT)
Semi-supervised t-SNE for Millimeter-wave Wireless Localization [4.5] マルチアンテナチャネル状態情報(CSI)に基づく分散基地局(BS)を用いた将来のミリ波無線ネットワークにおける移動局地化問題について考察する。
そこで本研究では,高次元CSIサンプルを直接2次元地理地図に埋め込む半教師付き近傍埋め込み(St-SNE)アルゴリズムを提案する。
シミュレーション都市屋外ミリ波無線ネットワークにおけるSt-SNEの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 16:17:43 GMT)
Tracking in apps' privacy policies [3.8] 2019年5月、プライバシーポリシーを26,910のモバイルアプリから分析しました。
52のアプリ開発者がプライバシポリシを提供していないため、データプラクティスについて質問した。
このようなクエリに法的に答える必要があるにも関わらず、12人の開発者(23%)は応答しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:59:17 GMT)
A Novel Machine Learning Approach to Data Inconsistency with respect to
a Fuzzy Relation [3.4] 予測問題における矛盾は、ある方法で関係するインスタンスが決定属性について同じ関係に従わない場合に発生する。
本稿では,ファジィ事前順序関係に対する不整合処理のための新しい機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:03:23 GMT)
Data Invariants to Understand Unsupervised Out-of-Distribution Detection [3.3] U-OOD(unsupervised out-of-distribution)検出は、ミッションクリティカルシステムの重要性と、その教師付きシステムよりも幅広い適用性により、最近多くの注目を集めている。
この研究で、最も一般的な最先端の手法は、マハラノビス距離(MahaAD)に基づいて、単純で比較的未知の異常検出器を一貫して上回ることができないことを示す。
これらの手法の不整合の鍵となる理由は、U-OODの正式な記述がないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:42:56 GMT)
Deterministic fabrication of blue quantum emitters in hexagonal boron
nitride [3.3] 我々は、436nm (2.8 eV) のゼロフォノン線を持つ青色量子エミッタのサイト特異的な作製のためのロバストで決定論的な電子ビーム技術を提案する。
発光強度は電子線量に比例し、製造法の有効性は305nm(4.1 eV)の欠陥放射と相関していることを示す。
この結果は、hBNにおける光物性と欠陥の構造に関する重要な知見と、hBNにおける量子エミッタの決定論的生成の枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:51:12 GMT)
Best Approximate Quantum Compiling Problems [3.0] 対象回路に最も近い(ある関連するメートル法における)最も近い近似回路を求める問題について検討する。
14-CNOT 4-qubit のトフォリ分解をスクラッチから導出し,量子シャノン分解を2因子圧縮できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:06:10 GMT)
Towards Low-Cost and Efficient Malaria Detection [2.7] マラリアは致命的だが治療可能な病気だ。
深層学習に基づく手法は、専門家の負担を軽減するだけでなく、低コストの顕微鏡の診断精度を向上させる可能性がある。
本稿では,低コスト顕微鏡を用いたマラリア顕微鏡の研究をさらに進めるためのデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:34:32 GMT)
GeoNeRF: Generalizing NeRF with Geometry Priors [2.6] ニューラルラジアンス場に基づく一般化可能なフォトリアリスティック・ノベルビュー手法GeoNeRFを提案する。
我々のアプローチは、幾何学的推論と合成という2つの主要な段階から構成される。
実験により、GeoNeRFは様々な合成および実際のデータセット上で、最先端の一般化可能なニューラルネットワークレンダリングモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:15:37 GMT)
SurfEmb: Dense and Continuous Correspondence Distributions for Object
Pose Estimation with Learnt Surface Embeddings [2.5] データから物体表面上の密度の連続した2D-3D対応分布を学習する手法を提案する。
また,学習した分布を用いた剛体物体の6次元ポーズ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:39:38 GMT)
PicArrange -- Visually Sort, Search, and Explore Private Images on a Mac
Computer [2.4] ネイティブアプリケーションPicArrangeは、最先端の画像ソートと類似検索を統合している。
フルイメージ管理ワークフローに対処するツールとして、多くのファイル管理機能やイメージ管理機能が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:55:48 GMT)
Hierarchical Motion Encoder-Decoder Network for Trajectory Forecasting [2.4] 軌道予測は知的車両や社会ロボットの分野で重要な役割を果たしている。
最近の研究は、空間的社会的影響や時間的動きの注意をモデル化することに重点を置いているが、運動の固有の特性を無視している。
本稿では,車両軌道予測のための文脈自由な階層型運動デコーダネットワーク(HMNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:12:19 GMT)
Measuring Data Quality for Dataset Selection in Offline Reinforcement
Learning [2.3] 最近開発されたオフライン強化学習アルゴリズムにより、事前コンパイルされたデータセットから直接ポリシーを学習できるようになった。
アルゴリズムが提供できるパフォーマンスは、それらに提示されるデータセットに大きく依存するため、実践者は利用可能なデータセットの中から適切なデータセットを選択する必要がある。
予測相対回帰改善(ERI)、推定行動相対性(EAS)、および2つの組み合わせ(COI)の3つの非常に単純な指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:22:55 GMT)
Self-supervised Correlation Mining Network for Person Image Generation [2.3] 人物画像生成は、ソース画像の非剛性変形を実現することを目的としている。
特徴空間のソース画像を再構成する自己教師付き相関マイニングネットワーク(SCM-Net)を提案する。
クロススケールポーズ変換の忠実度を向上させるために,グラフに基づく身体構造保持損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:57:46 GMT)
Using Shapley Values and Variational Autoencoders to Explain Predictive
Models with Dependent Mixed Features [2.1] 任意の条件付オートエンコーダ(VAEAC)を用いて,すべての機能依存関係を同時にモデル化する。
UCI Machine Learning RepositoryのデータセットであるAbaloneにVAEACを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 14:05:45 GMT)
Correlation Based Feature Subset Selection for Multivariate Time-Series
Data [2.1] 時系列データのストリームの相関は、与えられたデータマイニングタスクには、機能のごく一部しか必要としないことを意味する。
単一特徴分類器出力の相関パターンに基づいて特徴部分選択を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:39:33 GMT)
Traditional Chinese Synthetic Datasets Verified with Labeled Data for
Scene Text Recognition [1.7] 本稿では,テキスト認識モデルの性能向上を目的とした,中国古来の合成データエンジンの枠組みを提案する。
私たちは2000万以上の合成データを生成し、7000以上の手動ラベル付きデータTC-STR 7kをベンチマークとして収集しました。
実験結果から, テキスト認識モデルは, 生成した合成データからスクラッチからトレーニングするか, TC-STR 7kワードでさらに微調整することで, 精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:27:06 GMT)
Quantum key distribution with multiphoton pulses: An advantage [1.5] 本稿では, 偶然測定に基づいて, 視線通信路の量子鍵分布プロトコルを提案する。
同時計測を用いてマルチ光子パルスをモニタリングすると、そのようなチャネルの長い距離よりも高い安全鍵レートが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 04:50:29 GMT)
The Geometry of Adversarial Training in Binary Classification [1.3] 我々は,非パラメトリック二分分類における対角的学習問題の族と正規化リスク最小化問題の族との同値性を確立する。
結果として生じる正規化リスク最小化問題は、$L1+$(非局所)$operatornameTV$の正確な凸緩和を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:19:50 GMT)
Nonequilibrium Monte Carlo for unfreezing variables in hard
combinatorial optimization [1.2] 適応的勾配自由戦略を開発することにより,非局所非平衡モンテカルロ(NMC)アルゴリズムの量子インスパイアされたファミリーを導入する。
我々は、特殊解法と汎用解法の両方に対して、大幅な高速化と堅牢性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:45:32 GMT)
Conditional Image Generation with Score-Based Diffusion Models [1.1] スコアベース拡散モデルを用いて条件付き確率分布を学習するための異なるアプローチの体系的比較と理論的解析を行う。
条件付きスコアの最も成功した推定器の1つを理論的に正当化する結果を証明した。
我々は,従来の最先端手法と同等の性能を持つマルチスピード拡散フレームワークを導入し,条件付きスコアの新たな推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:10:07 GMT)
On Recurrent Neural Networks for learning-based control: recent results
and ideas for future developments [1.1] 本稿では、制御設計におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の可能性について論じ、分析することを目的とする。
RNNの主なファミリーは、Neural AutoRegressive eXo、NNARX、Echo State Networks (ESN)、Long Short Term Memory (LSTM)、Gated Recurrent Units (GRU)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:52:52 GMT)
Data Augmented 3D Semantic Scene Completion with 2D Segmentation Priors [1.1] 本稿では,新しいマルチモーダル3DディープCNNであるSPAwNを紹介する。
この分野で重要な課題は、完全にラベル付けされた現実世界の3Dデータセットがないことである。
本稿では,マルチモーダルSCネットワークに適用可能な3次元データ拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 04:08:34 GMT)
Efficient Self-Ensemble Framework for Semantic Segmentation [1.1] セマンティックセグメンテーションを強化するために,アンサンブル手法によって提供される性能向上を活用することを提案する。
我々のセルフアンサンブルフレームワークは,特徴ピラミッドネットワーク方式によって構築されたマルチスケール機能を活用している。
我々のモデルはエンド・ツー・エンドの訓練が可能であり、アンサンブルの従来の面倒なマルチステージ・トレーニングを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:35:09 GMT)
Machine Unlearning: Learning, Polluting, and Unlearning for Spam Email [0.9] いくつかのスパムメール検出方法が存在し、それぞれ異なるアルゴリズムを用いて望ましくないスパムメールを検出する。
多くの攻撃者は、様々な方法でモデルにトレーニングされたデータを汚染することでモデルを悪用する。
過去にモデルにトレーニングされた大量のデータがすでに存在するため、ほとんどのケースではリトレーニングは現実的ではありません。
アンラーニングは速く、実装が簡単で、使いやすく、効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:13:11 GMT)
Learning source-aware representations of music in a discrete latent
space [0.7] 本稿では,Vector-Quantized Variational Auto-Encoder(VQ-VAE)による音源認識型音楽表現の学習手法を提案する。
我々はVQ-VAEをトレーニングし、入力混合物を離散ラテント空間の整数テンソルにエンコードし、人間がラテントベクトルをソース認識で操作できる分解構造を持つように設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 05:57:24 GMT)
A model of semantic completion in generative episodic memory [0.7] 本稿では,生成エピソード記憶のための計算モデルを提案する。
このモデルは、意味論的に妥当な方法で、メモリトレースの欠落部分を完成させることができる。
また、エピソードメモリ実験をモデル化し、意味論的コングロレントコンテキストが常に非コングロレントメモリ実験よりもよくリコールされることを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:14:17 GMT)
Multiway $p$-spectral graph cuts on Grassmann manifolds [0.3] 直接マルチウェイスペクトルクラスタリングアルゴリズムを$p$-norm, for $p in (1, 2]$で提案する。
グラフ $p$-Laplacian の多重固有ベクトルを計算する問題は、グラスマン多様体上の制約のない最小化問題として再キャストされる。
バランスの取れたグラフの単調な減少を監視することは、検討された$p$レベルから最高の解が得られることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:44:03 GMT)
Approximate Bayesian Computation for Physical Inverse Modeling [0.3] 本稿では,モデルパラメータ抽出プロセスを自動化する手法を提案する。
その結果, 勾配木を用いた移動曲線から抽出したパラメータを正確に予測できることが示唆された。
この研究は、提案したフレームワークと微調整されたニューラルネットワークの比較分析も提供し、提案したフレームワークの性能が向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:23:05 GMT)
A multitask transfer learning framework for the prediction of
virus-human protein-protein interactions [0.3] 我々は、約2400万のタンパク質配列の情報と、ヒトの相互作用系からの相互作用パターンを利用する転写学習手法を開発した。
我々は、ヒトタンパク質とタンパク質の相互作用を観測する確率を最大化することを目的とした追加の目的を用いる。
実験結果から,本モデルがウイルス-ヒト-ヒト-ヒト-タンパク質相互作用予測タスクに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 07:53:51 GMT)
Deep Learning for Reaction-Diffusion Glioma Growth Modelling: Towards a
Fully Personalised Model? [0.3] グリオーマの成長を捉えるために、反応拡散モデルが何十年も提案されてきた。
ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、現場でよく見られる落とし穴に対処することができる。
このアプローチは,腫瘍予後および治療計画に対する反応拡散成長モデルの臨床応用の視点を開放する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:16:57 GMT)
A Taxonomy of Anomalies in Log Data [0.1] 異常の一般的な分類法は、すでに存在するが、ログデータに特に適用されていない。
本稿では,異なる種類のログデータ異常に対する分類法を提案し,ラベル付きデータセットにおけるそのような異常を分析する方法を提案する。
以上の結果から,最も一般的な異常型が予測し易いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:23:06 GMT)
Underground test of gravity-related wave function collapse [0.0] ペンローズは時空からのバックリアクションとして空間量子重ね合わせが崩壊することを提案した。
我々は、希薄だが検出可能な放射能放射率を計算する。
このことは、ディオシ=ペンローズモデルの自然なパラメータフリーバージョンを規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:41:22 GMT)
Transition from order to chaos in reduced quantum dynamics [0.0] 多数の量子ビットの減衰蹴りトップダイナミクスについて検討する。
削減された単一量子ビットサブシステムの進化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:46:16 GMT)
Towards Explainable End-to-End Prostate Cancer Relapse Prediction from
H&E Images Combining Self-Attention Multiple Instance Learning with a
Recurrent Neural Network [0.0] 本稿では,がん再発予測ネットワーク(eCaReNet)を提案する。
本モデルでは,患者1人当たりのリスクスコアとグループだけでなく,生存曲線も良好に評価し,出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:45:08 GMT)
Thermal Spin-Orbit Torque in Spintronics [0.0] Rashba spin-orbit 相互作用を持つ系の局所平衡仮定に基づいて温度依存性の熱スピン軌道トルクを導出する。
この熱スピン軌道トルクは局所平衡分布関数の温度勾配から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:55:53 GMT)
Theory and experiment for resource-efficient joint weak-measurement [0.0] 不整合可観測物は、文脈性や絡み合いのような量子物理学の柱を下敷きにする。
近年, 弱測定による関節計測が実験的に実証されている。
本研究では,可読化システムとして1つのDOFのみを用いて2つの不整合観測器の結合弱測定を行う手法を提案し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 21:34:30 GMT)
The Quantum Eraser Paradox [0.0] Delayed-Choice Quantum Eraser 実験は一般に、量子力学において、一度に選択された選択が初期の事象に影響を与えることを示唆していると解釈されている。
パラドックスを解くためには、量子力学では、選択が過去に影響を与える可能性があり、代わりに、後進性のない統計的独立に違反する必要があるという考えを諦める必要がある、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:10:35 GMT)
Semiheaps and Ternary Algebras in Quantum Mechanics Revisited [0.0] 量子力学における半ヒープと(パラ連想的な)三元代数の出現を再検討する。
この研究の新しい側面は、量子系の対称性が関連する半ヒープと三次代数の準同型をいかに誘導するかについての議論である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:09:58 GMT)
SARS-CoV-2 Dissemination using a Network of the United States Counties [0.0] 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)感染は、世界各国で警戒率で増加している。
アメリカ合衆国のカウンティネットワーク構造を分析することで、潜在的に高い感染領域をモデル化し、予測することができる。
われわれは、新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)、疾病管理予防センターによる死亡、およびアメリカ合衆国国勢調査局によるネットワーク隣接構造を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:09:15 GMT)
Quantum superposition of thermodynamic evolutions with opposing time's
arrows [0.0] 本研究では, エントロピー生成の量子的測定により, 一定の熱力学時間の矢印を復元可能であることを示す。
注目すべきは、小さな値の場合、前方および時間反転過程の振幅が干渉する可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:58:07 GMT)
Quantum enhanced metrology in the search for fundamental physical
phenomena [0.0] これらのノートは、2019年のLes Houches Summer School on Quantum Information Machinesで発表された講義を要約している。
彼らは超軽量ダークマターの探索に量子気象学の概念を適用し、レビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 23:22:38 GMT)
Quantum communication with $SU(2)$ invariant separable $2\times N$ level
systems [0.0] 本稿では,既知のキュービットと未知のキュービットをキュービットに遠隔転送するためのプロトコルを提案する。
また,量子不一致を$frac12otimes S$-システムから$Sotimes S$-システムに置き換えるためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 13:44:38 GMT)
Open quantum dynamics theory for a complex subenvironment system with a
quantum thermostat: Application to a spin heat bath [0.0] 分子行列や生体材料のような複雑な環境は、凝縮相における多くの重要な動的過程において基本的な役割を果たす。
1次元の$XXZ$スピン鎖からなるサブ環境と相互作用する2レベル系の力学について述べる。
運動の階層的なシュル「オーディンガー方程式」は量子サーモスタットを記述するために用いられ、任意の温度での力学の時間可逆シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:06:17 GMT)
On the convex characterisation of the set of unital quantum channels [0.0] 我々は、$d$次元のユニタリ量子チャネルの凸集合を考える。
特に、写像の族をパラメトリズし、このパラメトリゼーションを通じて集合の部分的な特徴付けを提供する。
四重チャネルの場合、集合の極点とその分類をクラウス階数に関して考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:00:01 GMT)
On the combination of graph data for assessing thin-file borrowers'
creditworthiness [0.0] 複数のグラフ表現学習手法をブレンドすることで信用スコアリングモデルを改善する枠組みを導入する。
我々はこの枠組みを,ラテンアメリカの人口全体の関係と信用履歴を特徴付けるユニークなデータセットを用いて検証した。
利回りがはるかに高いコーポレート融資では、非銀行企業の評価が単にその特徴を考慮できないことを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 18:45:23 GMT)
Morphology Decoder: A Machine Learning Guided 3D Vision Quantifying
Heterogenous Rock Permeability for Planetary Surveillance and Robotic
Functions [0.0] 透水性は自然流体の流動特性に支配的な影響を及ぼす。
格子ボルツマンシミュレータはナノ・マイクロ孔ネットワークから透過性を決定する。
機械学習のセグメント化した不均一な白亜紀テクスチャの並列・直列フロー再構成法であるモルフォロジーデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:20:03 GMT)
Modeling Human Preference and Stochastic Error for Medical Image
Segmentation with Multiple Annotators [0.0] 医用画像分割作業におけるアノテータ関連バイアスの問題を強調した。
そこで我々は,それに対応するためのPreference-involved Distribution Learning (PADL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:28:45 GMT)
Machines and Influence [0.0] 本稿では、AI能力を調査し、この問題に対処する。
本稿では、AIの対角的応用をフレーム化し、ナビゲートするマシンインフェクトのマトリックスを紹介する。
情報システムのより良い規制と管理は、AIのリスクを最適に相殺することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 08:58:09 GMT)
Latent Space based Memory Replay for Continual Learning in Artificial
Neural Networks [0.0] 人工ニューラルネットワークを用いた分類における潜在空間ベースのメモリリプレイの適用について検討する。
圧縮された潜在空間バージョンに、元のデータのごく一部だけを格納することで、従来のタスクの優れたパフォーマンスを維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 02:47:51 GMT)
Interacting bosons in a triple well: Preface of many-body quantum chaos [0.0] 本稿では,そのポテンシャルが傾くにつれて積分性から遠ざかる三重井戸モデルにおける量子カオスの発生について検討する。
最も深いカオス状態でも、このシステムは可積分性を思い出させる特徴を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:00:03 GMT)
Implicit Data-Driven Regularization in Deep Neural Networks under SGD [0.0] 訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)に関与する大きなランダム行列のスペクトル解析
これらのスペクトルは、Marvcenko-Pasturスペクトル(MP)、Marvcenko-Pasturスペクトル(MPB)、Heav tailed spectrum(HT)の3種類に分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 06:36:16 GMT)
Implementable Hybrid Quantum Ant Colony Optimization Algorithm [0.0] NP-hard問題に対する近似解を生成するための新しいハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々は,近距離量子コンピュータで真に実装できる改良されたアルゴリズムを開発した。
ノイズレス量子回路をシミュレートしたベンチマークと、IBM量子コンピュータを用いた実験により、アルゴリズムの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:52:28 GMT)
Graph-based Solutions with Residuals for Intrusion Detection: the
Modified E-GraphSAGE and E-ResGAT Algorithms [0.0] 本稿では,E-GraphSAGEとE-ResGATalgorithmsの2つの新しいグラフによる侵入検出手法を提案する。
キーとなる考え方は、利用可能なグラフ情報を活用した残差学習をGNNに統合することである。
近年の4つの侵入検知データセットの広範囲な実験的評価は、我々のアプローチの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 16:51:37 GMT)
Error-immune quantum communication [0.0] 本研究では、状態の回復を必要としない形式主義を定めている。
これらの不変量で符号化された情報は、エラー免疫方式で送信することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:49:14 GMT)
Ensembling of Distilled Models from Multi-task Teachers for Constrained
Resource Language Pairs [0.0] 我々は、ベンガル語からヒンディー語、英語からハウサ語、Xhosaからズールー語までの3つの比較的低いリソース言語対に焦点を当てている。
並列データと単言語データの両方を用いたマルチタスク目的を用いた多言語モデルを訓練する。
BLEUの英語とハウサ語との相対的な増加率は約70%、ベンガル語とヒンディー語、チョーサ語とズールー語の両方の相対的な改善率は約25%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 00:54:37 GMT)
Driving enhanced quantum sensing in partially accessible many-body
systems [0.0] 基底状態臨界は量子増強センシングの資源である。
部分的アクセシビリティでは、基底状態にあるスピンのブロックの感知能力がハイゼンベルク部分極限まで低下することを示す。
これを補うため、ハミルトニアンを周期的に駆動し、局所定常状態を用いて量子センシングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:17:03 GMT)
DSNet: Dynamic Skin Deformation Prediction by Recurrent Neural Network [0.0] 本稿では,動的皮膚変形の学習手法を提案する。
私たちの研究の核となるのは、時間の経過とともに非線形で動的に依存した形状変化を予測することを学ぶリカレントニューラルネットワークです。
トレーニング後、ネットワークは、リアルタイムコースで人特有の、現実的で高品質なスキンダイナミクスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:19:25 GMT)
DP-SGD vs PATE: Which Has Less Disparate Impact on GANs? [0.0] 我々は、ディープラーニング、DP-SGD、PATEの2つのよく知られたDPフレームワークで訓練されたGANを、異なるデータ不均衡設定で比較する。
我々の実験は、PATEがDP-SGDと異なり、プライバシーとユーティリティのトレードオフは単調に減少していないことを一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:25:46 GMT)
Cross-encoded quantum key distribution exploiting time-bin and
polarization states with qubit-based synchronization [0.0] クロスエンコードされた量子状態は、自己補償偏光変調器を通して作成され、偏光-時間-ビン変換器を用いて伝送される。
システムは12時間実行でテストされ、キービットと量子ビットの誤り率の観点から、良好で安定した性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 09:41:40 GMT)
Clarifying nonstatic-quantum-wave behavior through extending its
analysis to the p-quadrature space: Interrelation between the q- and p-space
wave-nonstaticities [0.0] 非定常波は、媒体のパラメータが変化しない場合でも現れる。
本研究では、静的な環境における非定常波の性質について、その$p$-space解析から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 12:36:24 GMT)
Bayesian Optimization for auto-tuning GPU kernels [0.0] GPUカーネルの最適パラメータ設定を見つけることは、たとえ自動化されても、大規模な検索スペースにとって簡単な作業ではない。
拡張性を改善した新しい文脈探索機能と,情報機能選択機構を併用した新しい獲得機能を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 11:26:26 GMT)
Asian Giant Hornet Control based on Image Processing and Biological
Dispersal [0.0] ワシントン州に現れたジャイアント・ホーネット(AGH)は、生体侵入の危険性がある。
我々は、データ解析、統計学、離散数学、深層学習技術を用いてAGHを分析し、AGHの拡散を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:56:41 GMT)
A simple alternative to the Breit-Wigner distribution [0.0] ブライト・ウィグナーエネルギー分布の非相対論的および相対論的タイプが得られた条件について議論する。
我々は、(i)左閾値効果を含み、(ii)任意の減衰幅に対して適切に正規化され、(iii)崩壊幅が一定である適切な極限として得ることができ、(iv) は、(iv) が多重チャネルの場合に容易に一般化され、そして( 最後に、少なくとも) は、対処が簡単である、フラット型相対論的分布(Sill distribution)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 15:40:31 GMT)
A light neural network for modulation detection under impairments [0.0] I/Q信号の一部の変調スキームを効率的に検出できるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
パラメータの数は信号の持続時間に依存しないため、データのストリームを処理することができる。
我々は、伝搬チャネルと復調器が記録したI/Q信号にもたらすことのできる障害のシミュレーションに基づいてデータセットを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 10:30:02 GMT)
A Ubiquitous Unifying Degeneracy in 2-body Microlensing Systems [0.0] 我々は、これまで知られていた近距離・内外退化を統一する新しい縮退体制を提示する。
我々の発見は、一般的に報告されている近縁世代は、実際には発生しないことを示唆している。
この発見は、惑星のマイクロレンズ現象における退化を解釈する方法を根本的に変える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 19:00:00 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for the Continuous Electricity Market
of Germany: Trading from the Perspective of a Wind Park Operator [0.0] 本稿では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムに基づく新たな自律的トレーディング手法を提案する。
我々は,ウィンドパーク運営者の立場から,この枠組みを事例スタディとして検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 17:17:27 GMT)
A Proposal for Amending Privacy Regulations to Tackle the Challenges
Stemming from Combining Data Sets [0.0] 私たちは、AI駆動のデータ処理プラクティスがもたらす影響を適切に解決する現在のデータ保護規制の能力に、いくつかの欠点に焦点を当てています。
プライバシー規制は個人のプライバシーに対する期待に頼らず、2つの方向の規制改革を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 03:30:11 GMT)
A Fast Evolutionary adaptation for MCTS in Pommerman [0.0] 本稿では,進化的モンテカルロ木探索 (FEMCTS) エージェントを提案する。
同社は、Evolutionary Algorthims (EA) と Monte Carlo Tree Search (MCTS) のアイデアを借りて、Pommerman のゲームをしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Nov 2021 23:26:33 GMT)