Editing a classifier by rewriting its prediction rules [133.5] 本稿では,予測ルールを直接書き換えることで分類器の動作を修正する手法を提案する。
このアプローチでは、ほとんど追加のデータ収集を必要とせず、新しい環境へのモデルの適用など、さまざまな設定に適用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:40:37 GMT)
SEAL: Self-supervised Embodied Active Learning using Exploration and 3D
Consistency [122.2] 本稿では,SEAL(Self-Embodied Embodied Active Learning)というフレームワークを提案する。
インターネットイメージ上で訓練された知覚モデルを使用して、積極的な探索ポリシーを学ぶ。
我々は3Dセマンティックマップを用いて、行動と知覚の両方を、完全に自己管理された方法で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:26:38 GMT)
Zero-Shot Text-Guided Object Generation with Dream Fields [111.1] ニューラルレンダリングとマルチモーダル画像とテキスト表現を組み合わせることで、多様な3Dオブジェクトを合成する。
提案手法であるドリームフィールドは,3次元の監督なしに広範囲の物体の形状と色を生成できる。
実験では、ドリーム・フィールズ(Dream Fields)は、様々な自然言語のキャプションから、現実的で多視点で一貫したオブジェクトの幾何学と色を作り出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:53:55 GMT)
Multi-Content Complementation Network for Salient Object Detection in
Optical Remote Sensing Images [108.8] 光リモートセンシング画像(RSI-SOD)における有能な物体検出は、いまだに課題である。
本稿では, RSI-SOD における複数コンテンツの相補性を検討するために, MCCNet (Multi-Content Complementation Network) を提案する。
MCCMでは、前景機能、エッジ機能、背景機能、グローバル画像レベル機能など、RSI-SODにとって重要な複数の機能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:46:40 GMT)
Differentially Private Exploration in Reinforcement Learning with Linear
Representation [102.2] まず,線形混合MDP(Ayob et al., 2020)の設定(モデルベース設定)について検討し,共同・局所微分プライベート(DP)探索を統一的に分析するための枠組みを提供する。
我々はさらに、線形MDP(Jin et al., 2020)におけるプライバシー保護探索(つまりモデルフリー設定)について研究し、$widetildeO(sqrtK/epsilon)$ regret bound for $(epsilon,delta)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:59:50 GMT)
Recognizing Scenes from Novel Viewpoints [99.9] 人間は、少数の2Dビューから3Dのシーンを知覚することができる。AIエージェントは、少数の画像しか持たない任意の視点からシーンを認識することで、シーンとそのオブジェクトと効率的に対話することができる。
本稿では,新しいシーンのいくつかのRGB画像を入力として取り込んで,そのシーンを意味カテゴリーに分類することで,新たな視点から認識するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:40 GMT)
GLAMR: Global Occlusion-Aware Human Mesh Recovery with Dynamic Cameras [99.1] ダイナミックカメラで記録したモノクロビデオから3次元グローバルなヒューマンメッシュリカバリのためのアプローチを提案する。
われわれはまず,視覚的動作に基づいて隠蔽されたヒトの身体運動を自己回帰的に埋め込む,深部再生運動充填装置を提案する。
従来の研究とは対照的に,我々の手法はダイナミックカメラを用いても,一貫したグローバル座標で人間のメッシュを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:54 GMT)
DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting [91.6] 本稿では,CLIPから事前学習した知識を暗黙的かつ明示的に活用することで,高密度予測のための新しい枠組みを提案する。
具体的には,CLIPにおける元の画像テキストマッチング問題を画素テキストマッチング問題に変換し,画素テキストスコアマップを用いて高密度予測モデルの学習を指導する。
本手法は,任意の密集予測システムや種々の事前学習された視覚バックボーンに適用可能な,モデルに依存しない手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:32 GMT)
Hindsight Task Relabelling: Experience Replay for Sparse Reward Meta-RL [91.3] 本稿では,メタRLの学習経験をリラベルするメタRLのための後向きレバーベリングの定式化について述べる。
提案手法の有効性を,難易度の高い目標達成環境のスイートで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:51:17 GMT)
Video Frame Interpolation without Temporal Priors [91.0] ビデオフレームは、既存の中間フレームをビデオシーケンスで合成することを目的としている。
フレーム/秒(FPS)やフレーム露光時間といったビデオの時間的先行は、異なるカメラセンサーによって異なる場合がある。
我々は、より良い合成結果を得るために、新しい光フロー改善戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:13:56 GMT)
Syntax Customized Video Captioning by Imitating Exemplar Sentences [91.0] SCVC(Syntax Customized Video Captioning)の新たなタスクについて紹介する。
SCVCは、ビデオの内容を意味的に記述するだけでなく、与えられた先行文を構文的に模倣する1つのキャプションを生成することを目的としている。
本稿では,構文解析と意味論的コヒーレントなビデオキャプションを生成するためのモデル機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:08:09 GMT)
HyperSPNs: Compact and Expressive Probabilistic Circuits [89.9] HyperSPNsは、小規模のニューラルネットワークを使用して大きなPCの混合重量を生成する新しいパラダイムである。
近年の文献で紹介されている2つの最先端PCファミリーに対する正規化戦略のメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:24:43 GMT)
Controllable Video Captioning with an Exemplar Sentence [89.8] 本稿では,エンコーダ・デコーダ・リコンストラクタアーキテクチャに組み込んだ新しいSMCGを提案する。
SMCGはビデオセマンティック表現を入力とし、長期記憶ネットワークのゲートとセルを条件的に変調する。
2つの公開ビデオキャプションデータセットに対して、補助的な例文を収集して実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:24:45 GMT)
BEVT: BERT Pretraining of Video Transformers [89.1] 本稿では,映像表現学習を空間表現学習と時間ダイナミクス学習に分離するBEVTを紹介する。
我々は、BEVTが非常に有望な結果を得る3つの挑戦的なビデオベンチマークについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:59 GMT)
Differentiable Spatial Planning using Transformers [87.9] 本研究では、長距離空間依存を計画して行動を生成する障害マップを与えられた空間計画変換器(SPT)を提案する。
エージェントが地上の真理マップを知らない環境では、エンド・ツー・エンドのフレームワークで事前訓練されたSPTを利用する。
SPTは、操作タスクとナビゲーションタスクの両方のすべてのセットアップにおいて、最先端の差別化可能なプランナーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:48:16 GMT)
Towards generating citation sentences for multiple references with
intent control [86.5] We build a novel generation model with the Fusion-in-Decoder approach to handlee with multiple long inputs。
実験により,提案手法は引用文を生成するためのより包括的な特徴を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:32:24 GMT)
Relational Graph Learning for Grounded Video Description Generation [85.3] 接地記述(GVD)は、キャプションモデルが適切なビデオ領域に動的に参加することを奨励し、記述を生成する。
このような設定は、キャプションモデルの決定を説明し、モデルが記述中のオブジェクト単語を幻覚させるのを防ぐのに役立つ。
我々はGVDのための新しいリレーショナルグラフ学習フレームワークを設計し、細粒度視覚概念を探索するために、言語に精通したシーングラフ表現を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:48:45 GMT)
FIBA: Frequency-Injection based Backdoor Attack in Medical Image
Analysis [82.3] 本稿では,様々な医療画像解析タスクにおいて,攻撃を行うことのできる新しい周波数注入型バックドアアタック法(FIBA)を提案する。
具体的には、FIBAは、両方の画像のスペクトル振幅を線形に組み合わせることで、トリガー画像の低周波情報を有毒画像に注入できる周波数領域のトリガー関数を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:52:17 GMT)
SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer Tracking [81.7] 完全注意型トランスフォーマートラッキングアルゴリズムSwin-Transformer Tracker(SwinTrack)を提案する。
SwinTrackは、機能抽出と機能融合の両方にTransformerを使用し、ターゲットオブジェクトと検索領域の間の完全なインタラクションを可能にする。
我々の徹底的な実験で、SwinTrackはLaSOT上で0.717 SUCで新しい記録を樹立し、45FPSで走りながらSTARKを4.6%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:56:03 GMT)
Neural Point Light Fields [81.0] 本稿では,スパース点雲上に存在する光の場を暗黙的に表現するニューラルポイント光場について紹介する。
これらの点光場は、光線方向と局所点特徴近傍の関数として機能し、光場条件付きトレーニング画像を高密度の被写体とパララックスを介さずに補間することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:20:10 GMT)
Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection [80.6] 画像と映像の分類とオブジェクト検出のための統合アーキテクチャとして,MViT(Multiscale Vision Transformer)について検討した。
分割された相対的な位置埋め込みと残留プール接続を組み込んだMViTの改良版を提案する。
我々は、このアーキテクチャを5つのサイズでインスタンス化し、ImageNet分類、COCO検出およびKineeticsビデオ認識のために評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:57 GMT)
NeeDrop: Self-supervised Shape Representation from Sparse Point Clouds
using Needle Dropping [80.2] スパース点雲から形状表現を学習するための自己教師型手法NeeDropを紹介する。
形状の知識は不要で、例えば車によって取得されたライダー点雲のように、点雲は疎くすることができる。
形状復元データセットにおける既存の教師ありアプローチと同等の定量的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:48:46 GMT)
Architecting and Visualizing Deep Reinforcement Learning Models [77.3] 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)は、コンピュータが相互にコミュニケーションする方法を教えることを目的とした理論である。
本稿では,新しいAtari Pongゲーム環境,ポリシーグラデーションに基づくDRLモデル,リアルタイムネットワーク可視化,そしてDRL推論の直観と認識を構築するためのインタラクティブディスプレイを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:48:26 GMT)
Uni-Perceiver: Pre-training Unified Architecture for Generic Perception
for Zero-shot and Few-shot Tasks [73.6] 我々はUni-Perceiverという汎用認識アーキテクチャを提案する。
様々なモダリティやタスクを、統一されたモデリングと共有パラメータで処理します。
その結果、チューニングなしで事前学習したモデルは、新しいタスクでも合理的なパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:50 GMT)
Object-aware Monocular Depth Prediction with Instance Convolutions [73.0] 本稿では,特徴集合を避けるために明示的に調整された新しい畳み込み演算子を提案する。
提案手法は,部分ごとの深度をスーパーピクセルで推定する。
NYUv2とiBimsデータセットに対する我々の評価は、インスタンスの畳み込みの優位性を明確に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:48 GMT)
Leveraging Human Selective Attention for Medical Image Analysis with
Limited Training Data [72.1] 選択的な注意機構は、注意散らしの存在を無視することで、認知システムがタスク関連視覚的手がかりに焦点を合わせるのに役立つ。
本稿では,医療画像解析タスクにおいて,小さなトレーニングデータを用いたガベージを利用したフレームワークを提案する。
本手法は腫瘍の3次元分割と2次元胸部X線分類において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:55:25 GMT)
Stochastic Saddle-Point Optimization for Wasserstein Barycenters [69.7] オンラインデータストリームによって生成される有限個の点からなるランダムな確率測度に対する人口推定バリセンタ問題を考察する。
本稿では,この問題の構造を用いて,凸凹型サドル点再構成を行う。
ランダム確率測度の分布が離散的な場合、最適化アルゴリズムを提案し、その複雑性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:57:06 GMT)
SimpleTron: Eliminating Softmax from Attention Computation [68.8] そこで本研究では,ドット積のペアワイズアテンション層がモデル性能に冗長であることを示す。
我々の知る限りでは、Long-Range Arenaベンチマークのいくつかのタスクにおける既存の注意評価よりも優れる、シンプルで高速な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:16:33 GMT)
3D-Aware Semantic-Guided Generative Model for Human Synthesis [67.9] 本稿では,人間の画像合成のための3D-SGAN(Semantic-Guided Generative Model)を提案する。
DeepFashionデータセットに関する我々の実験は、3D-SGANが最新のベースラインを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） (Thu, 2 Dec 2021 17:10:53 GMT)
Hierarchical Neural Implicit Pose Network for Animation and Motion
Retargeting [66.7] HIPNetは、複数のポーズで訓練された暗黙のポーズネットワークである。
階層的な骨格に基づく表現を用いて、正準非正則空間上の符号付き距離関数を学習する。
種々の単目的および多目的のベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:25:46 GMT)
Overcoming the Domain Gap in Neural Action Representations [60.5] 3Dポーズデータは、手動で介入することなく、マルチビュービデオシーケンスから確実に抽出できる。
本稿では,ニューラルアクション表現の符号化を,ニューラルアクションと行動拡張のセットと共に導くために使用することを提案する。
ドメインギャップを減らすために、トレーニングの間、同様の行動をしているように見える動物間で神経と行動のデータを取り替える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:45:46 GMT)
Video-Text Pre-training with Learned Regions [59.3] Video-Textプレトレーニングは、大規模なビデオテキストペアから転送可能な表現を学ぶことを目的としている。
本研究では,大規模ビデオテキストペアの事前学習において,対象物の構造を考慮に入れたビデオテキスト学習用モジュール「RereaLearner」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:06:53 GMT)
Observers of quantum systems cannot agree to disagree [55.4] 我々は、オブザーバー間の合意が、世界のあらゆる理論を守らなければならない物理的な原則として機能するかを問う。
我々は、観測者が意見の相違に同意できる無署名箱の例を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:11:59 GMT)
Transfer Learning in Conversational Analysis through Reusing
Preprocessing Data as Supervisors [52.4] 単一タスク学習におけるノイズの多いラベルの使用は、過度に適合するリスクを増大させる。
補助的なタスクは、同じトレーニング中に一次タスク学習のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:40:42 GMT)
Learning Neural Light Fields with Ray-Space Embedding Networks [51.9] 我々は、コンパクトで、光線に沿った統合放射率を直接予測する新しいニューラル光場表現を提案する。
提案手法は,Stanford Light Field データセットのような,高密度の前方向きデータセットの最先端品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:51 GMT)
Determination of the critical exponents in dissipative phase
transitions: Coherent anomaly approach [51.8] オープン量子多体系の定常状態に存在する相転移の臨界指数を抽出するコヒーレント異常法の一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:27:27 GMT)
Dimensions of Motion: Learning to Predict a Subspace of Optical Flow
from a Single Image [51.0] 本稿では,1つのビデオフレームから,実際の瞬時光フローを含む低次元の光フローのサブスペースを予測する問題を紹介する。
いくつかの自然シーンの仮定によって、不均一性によってパラメータ化されたベースフローフィールドの集合を通して、適切なフロー部分空間を特定できることを示す。
これは、カメラの内在やポーズを必要とせずに、単眼入力ビデオを使用して教師なしの方法でこれらのタスクを学習する新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:52:54 GMT)
Adversarial Robustness of Deep Reinforcement Learning based Dynamic
Recommender Systems [50.8] 本稿では,強化学習に基づく対話型レコメンデーションシステムにおける敵例の探索と攻撃検出を提案する。
まず、入力に摂動を加え、カジュアルな要因に介入することで、異なる種類の逆例を作成する。
そこで,本研究では,人工データに基づく深層学習に基づく分類器による潜在的攻撃を検出することにより,推薦システムを強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:12:24 GMT)
Batch Normalization Tells You Which Filter is Important [49.9] 我々は,事前学習したCNNのBNパラメータに基づいて,各フィルタの重要性を評価することによって,簡易かつ効果的なフィルタ刈取法を提案する。
CIFAR-10とImageNetの実験結果から,提案手法が優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:04:59 GMT)
Self-supervised Video Transformer [46.3] あるビデオから、空間サイズやフレームレートの異なる局所的、グローバルなビューを作成します。
我々の自己監督的目的は、同じビデオが時間外であることを示す異なるビューの特徴と一致させることです。
このアプローチは4つのアクションベンチマークでうまく動作し、小さなバッチサイズでより高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:02 GMT)
Inferring Prototypes for Multi-Label Few-Shot Image Classification with
Word Vector Guided Attention [45.7] ML-FSIC (Multi-label few-shot Image Classification) は、画像に記述ラベルを割り当てるタスクである。
本稿では,ラベルの意味に関する事前知識の形式として,単語埋め込みを提案する。
我々のモデルは、モデルパラメータを微調整することなく、未確認ラベルのプロトタイプを推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:59:11 GMT)
TransFGU: A Top-down Approach to Fine-Grained Unsupervised Semantic
Segmentation [44.8] 教師なしセマンティックセグメンテーションは、手動のアノテーションを使わずに、低レベルの視覚的特徴の高レベルセマンティック表現を得ることを目的としている。
本稿では, 非常に複雑なシナリオにおける細粒度セグメンテーションのための, トップダウンの教師なしセグメンテーションフレームワークを提案する。
我々の結果は、トップダウンの教師なしセグメンテーションが、オブジェクト中心とシーン中心の両方のデータセットに対して堅牢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:03 GMT)
Residual Pathway Priors for Soft Equivariance Constraints [44.2] 本稿では,厳密な制約をソフトな事前に変換する手法としてResidual Pathway Priors(RPP)を紹介する。
RPPは近似対称性や不特定対称性に耐性があり、対称性が正確であっても完全に制約されたモデルと同じくらい効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:18:17 GMT)
Efficient Neural Radiance Fields with Learned Depth-Guided Sampling [43.8] 本稿では,暗示放射場と暗示深度マップを組み合わせたハイブリッドシーン表現を提案する。
実験の結果,提案手法はDTU, Real Forward- facing および NeRF Synthetic データセット上での最先端性能を示すことがわかった。
また,動的人間パフォーマーの視点自由映像をリアルタイムに合成する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:32 GMT)
Maximum Consensus by Weighted Influences of Monotone Boolean Functions [40.4] 本稿では,MaxConの解法における重み付き影響の概念について考察する。
この尺度の下では、より大きな構造に属する点の重み付けされた影響は、一般により小さな構造に属する点よりも小さいことが証明される。
また、立方体の特定の(ハミング)レベルに集中した一様測度でサンプリングするサンプリング/重み付け戦略の「自然な」族についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:16:10 GMT)
Context-Aware Online Client Selection for Hierarchical Federated
Learning [33.2] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ問題に対処するための魅力的なフレームワークだと考えられている。
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ問題に対処するための魅力的なフレームワークだと考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:47:01 GMT)
Modeling human intention inference in continuous 3D domains by inverse
planning and body kinematics [31.4] 本稿では,3次元運動の領域における目標推定モデルを評価するための計算フレームワークについて述べる。
我々は,人間の観察者が目標に到達した俳優の意図を注意散らしの中で推測する,新たな目標到達タスクを用いた3つの行動実験において,我々の枠組みを評価する。
このようなシナリオでは,人間の観察者は逆体キネマティクスに依存しており,身体キネマティクスをモデル化することで推論アルゴリズムの性能を向上させることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:55:58 GMT)
Point Cloud Segmentation Using Sparse Temporal Local Attention [31.0] そこで本稿では,従来のクラウドフレーム内の局所的特徴を集約した,スパース時間的局所的注意(STELA)モジュールを提案する。
SemanticKittiデータセットで64.3%の競合的なmIoUを実現し、単一フレームベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:16:52 GMT)
Bayesian Optimization over Permutation Spaces [30.7] BOPS (Permutation Spaces) に対する2つのアルゴリズムの提案と評価を行った。
BOPS-Tの性能を理論的に解析し,その後悔がサブリニアに増加することを示す。
複数の合成および実世界のベンチマーク実験により、BOPS-TとBOPS-Hは、空間に対する最先端のBOアルゴリズムよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:20:50 GMT)
InsCLR: Improving Instance Retrieval with Self-Supervision [30.4] 最近開発されたSimCLRやMoCoのような自己教師付き(SSL)学習手法を用いた微調整では,インスタンス検索の性能が向上しないことがわかった。
この問題を克服するために,テキストインスタンスレベルのコントラストに基づいたSSLメソッドであるInsCLRを提案する。
InsCLRは、インスタンス検索における最先端のSSLメソッドと同じような、あるいはそれ以上のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:21:27 GMT)
InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation [27.1] InfoLMは、文字列ベースのメトリクスとして見ることのできる、トレーニングされていないメトリクスのファミリーです。
このメトリクスの族は、InfoLMを様々な評価基準に適応させる情報測度も活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:09:29 GMT)
Gaussian Mixture Variational Autoencoder with Contrastive Learning for
Multi-Label Classification [27.0] 本稿では,新しいコントラスト学習促進型マルチラベル予測モデルを提案する。
教師付き環境でのコントラスト学習を用いることで,ラベル情報を効果的に活用することができる。
学習した埋め込みがラベルとラベルの相互作用の解釈に洞察を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:23:34 GMT)
Near-Optimal Lower Bounds For Convex Optimization For All Orders of
Smoothness [26.7] 非常に滑らかな凸関数を最適化する複雑性について検討する。
正の整数 $p$ に対して、凸関数 $f$ の最小値 $epsilon$-approximate を求める。
我々は、この境界(ログファクタまで)にマッチする新しい下界を証明し、ランダム化アルゴリズムだけでなく、量子アルゴリズムにも適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:51:43 GMT)
KPDrop: An Approach to Improving Absent Keyphrase Generation [26.6] キーワード生成(英: Keyphrase generation)とは、ある文書の主要なトピックを要約するフレーズ(キーワード)を生成するタスクである。
KPDrop(keyphrase dropout)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:25:56 GMT)
Learning Spatial-Temporal Graphs for Active Speaker Detection [26.5] SPELLは、長距離マルチモーダルグラフを学習し、オーディオと視覚データ間のモーダル関係を符号化するフレームワークである。
まず、各ノードが1人に対応するように、ビデオからグラフを構築する。
グラフに基づく表現の学習は,その空間的・時間的構造から,全体の性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:29:07 GMT)
A Survey on Scenario-Based Testing for Automated Driving Systems in
High-Fidelity Simulation [26.1] 道路上でシステムをテストすることは、現実世界と望ましいアプローチに最も近いが、非常にコストがかかる。
一般的な選択肢は、ADSのパフォーマンスを、よく設計されたシナリオ、すなわちシナリオベースのテストで評価することである。
高忠実度シミュレータはこの設定で、何のシナリオかをテストする際の柔軟性と利便性を最大化するために広く使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:41:33 GMT)
Learning Unseen Emotions from Gestures via Semantically-Conditioned
Zero-Shot Perception with Adversarial Autoencoders [25.8] 本稿では,3次元モーションキャプチャー・ジェスチャ・シーケンスと自然言語知覚感情項のベクトル化表現とを関連付ける,対角的自己エンコーダに基づく表現学習を提案する。
我々は、既知の感情用語に注釈付けされたジェスチャーと、どんな感情にも注釈付けされていないジェスチャーを組み合わせることで、手法を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:16:02 GMT)
Fighting Fire with Fire: Contrastive Debiasing without Bias-free Data
via Generative Bias-transformation [25.6] ディープニューラルネットワークは、実際のタスク関連情報を使わずに、データの急激なバイアスを悪用することを学ぶことが多い。
本稿では,より一般的な環境で動作可能なCDvG(Generative Bias-Transformation)によるコントラストデバイアスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:16:06 GMT)
Personalized Federated Learning of Driver Prediction Models for
Autonomous Driving [25.2] 本稿では,ロバストなロボット学習モデルを多種多様なユーザ分布に特化するための,個人化されたフェデレートラーニング(FL)の新たなバリエーションを提案する。
提案アルゴリズムは,実ユーザ調査において,標準FLベンチマークを最大2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:19:21 GMT)
LOGEN: Few-shot Logical Knowledge-Conditioned Text Generation with
Self-training [25.1] 数ショット設定で論理的知識条件付きテキスト生成のための統一的なフレームワークを提案する。
本手法は, 自己学習を利用して, コンテンツと構造整合性に基づく擬似論理形式を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:49:41 GMT)
Probabilistic Contrastive Loss for Self-Supervised Learning [25.1] 本稿では,自己教師型学習のための確率的コントラスト損失関数を提案する。
提案した損失関数の興味深い性質は実証的に示され、人間のような予測に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 23:41:52 GMT)
Iterative Frame-Level Representation Learning And Classification For
Semi-Supervised Temporal Action Segmentation [25.1] 時間的アクションセグメンテーションは、各フレームのアクションを(長い)ビデオシーケンスで分類する。
時間的行動セグメント化のための第1の半教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:47:24 GMT)
Object-aware Video-language Pre-training for Retrieval [24.5] 我々は、オブジェクト表現を組み込むためにビデオ言語トランスフォーマーを拡張するオブジェクト中心のアプローチであるObject-Aware Transformersを提案する。
対象表現をビデオ言語アーキテクチャに組み込んだモデルの価値を実証し、考慮したすべてのタスクやデータセットのパフォーマンス改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:00:46 GMT)
Generalized Closed-form Formulae for Feature-based Subpixel Alignment in
Patch-based Matching [24.0] 一次元マッチングの場合のサブピクセル不均一性に対する閉形式式を示す。
次に,提案式を高次元探索空間の場合に一般化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:42:58 GMT)
Co-domain Symmetry for Complex-Valued Deep Learning [24.0] 複素数値スケーリングは、対称性の一種であり、複素数値測定と表現に特有のものである。
複素数値スケーリングを共ドメイン変換として解析し、この特殊な変換のための新しい同変・不変のニューラルネットワーク層関数を設計する。
また、RGB画像の複雑な値の表現も提案し、複雑な値のスケーリングは色チャネル間の色変化や相関変化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:56 GMT)
Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach [23.9] 対象領域における知識伝達を支援する,アクティブドメイン適応という,新たなアクティブな学習戦略を提案する。
我々のアルゴリズムであるEnergy-based Active Domain Adaptation (EADA)は、各選択ラウンドにドメイン特性とインスタンスの不確実性の両方を組み込んだタージデータのグループをクエリする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:53:06 GMT)
CloudWalker: 3D Point Cloud Learning by Random Walks for Shape Analysis [23.6] ランダムウォークを用いた3次元形状学習手法であるCloudWalkerを提案する。
提案手法は,2つの3次元形状解析タスク(分類と検索)に対して,最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:24:01 GMT)
Semantic-Sparse Colorization Network for Deep Exemplar-based
Colorization [23.3] 模範的なカラー化アプローチは、対象のグレースケール画像に対して可視色を提供するために、参照画像に依存する。
本研究では,グローバルな画像スタイルとセマンティックな色の両方をグレースケールに転送するセマンティック・スパースカラー化ネットワーク(SSCN)を提案する。
我々のネットワークは、あいまいなマッチング問題を緩和しつつ、グローバルカラーとローカルカラーのバランスを完全にとることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:35:10 GMT)
Rethinking 3D LiDAR Point Cloud Segmentation [22.9] 本稿では,プロジェクション空間で操作可能な3Dポイントベースの操作を再構成する概念を紹介する。
改定されたバージョンは300～400倍高速で精度が高いことを示す。
一例として、再構成された3Dポイントベースの操作を2Dエンコーダデコーダアーキテクチャに統合するネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:55:27 GMT)
Putting 3D Spatially Sparse Networks on a Diet [21.9] 本稿では, セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションのためのコンパクトで空間的にスパースな3Dコンブネット(WS3-ConvNet)を提案する。
我々は、コンパクトネットワークを見つけるために、様々なネットワークプルーニング戦略を採用し、我々のWS3-ConvNetが、最小限の性能損失(2-15%の低下)を、15%少ないパラメータ(1/100の圧縮率)で達成することを示す。
最後に、WS3-ConvNetの圧縮パターンを体系的に解析し、圧縮されたネットワークに共通する興味深いスパシティパターンを示し、推論をさらに高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:20:15 GMT)
DPVI: A Dynamic-Weight Particle-Based Variational Inference Framework [20.9] 本研究では, 動的粒子に基づく変分推論(DPVI)フレームワークの開発を行った。
一般のフレームワークで異なる有限粒子近似を用いることで、いくつかの効率的なDPVIアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:50:05 GMT)
Multi-Domain Transformer-Based Counterfactual Augmentation for Earnings
Call Analysis [20.1] 本稿では,市場推測のための重要なECコンテンツのタスクインスパイアされた意義を注意深く定量化するトランスフォーマーベースのECエンコーダを提案する。
次に、勾配に基づく変動を評価するための多領域対実学習フレームワークを開発する。
実世界の金融データセットの実験は、解釈可能なMTCAの有効性を示し、最先端技術のボラティリティ評価能力を14.2%精度で向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:40:17 GMT)
3rd Place Solution for NeurIPS 2021 Shifts Challenge: Vehicle Motion
Prediction [19.8] シフトチャレンジ: 現実世界の分散シフトの下でのロバストネスと不確実性は、NeurIPS 2021が主催するコンペティションである。
主な貢献は、自己アテンション機構と主な損失関数を備えたバックボーンアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:48:05 GMT)
DKPLM: Decomposable Knowledge-enhanced Pre-trained Language Model for
Natural Language Understanding [19.5] 知識強化事前学習言語モデル(英: Knowledge-Enhanced Pre-trained Language Models, KEPLM)は、知識グラフから3重関係を注入して言語理解能力を向上させる事前学習モデルである。
従来の研究は、知識グラフから得られた知識を表現するための知識エンコーダとモデルを統合する。
本稿では,事前学習,微調整,推論段階における事前学習言語モデルの知識注入過程を分解する,DKPLMという新しいKEPLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:19:42 GMT)
ShuttleNet: Position-aware Fusion of Rally Progress and Player Styles
for Stroke Forecasting in Badminton [18.5] 本稿では,ターンベースのスポーツにおいて,どのストロークをどこで返すべきかを客観的に判断することに焦点を当てる。
本稿では,ラリープログレスとプレーヤスタイルの融合フレームワーク(ShuttleNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:14:23 GMT)
AdaSplit: Adaptive Trade-offs for Resource-constrained Distributed Deep
Learning [18.4] Split Learning (SL)は、クライアントとサーバの間でモデルのトレーニングを分割することで、クライアントの計算負荷を削減する。
AdaSplitは、帯域幅の削減と異種クライアント間のパフォーマンス向上により、SLをリソースの少ないシナリオに効率的にスケーリングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 23:33:15 GMT)
A Fast Knowledge Distillation Framework for Visual Recognition [18.0] Fast Knowledge Distillation (FKD) フレームワークは蒸留訓練フェーズを再現し,マルチクロップKDアプローチを用いてソフトラベルを生成する。
FKDは従来の画像分類フレームワークよりも効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:58 GMT)
Learning Large-scale Network Embedding from Representative Subgraph [17.8] ネットワークマイニングにおける低次元潜在表現の学習を目的とした大規模ネットワーク埋め込みの課題について検討する。
ネットワーク埋め込みの分野での最近の研究は、DeepWalk、LINE、NetMF、NetSMFといった大きな進歩をもたらした。
そこで本研究では,ネットワーク埋め込み学習を行う「NES」という新しいネットワーク埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:30:11 GMT)
Deep Transfer Learning: A Novel Collaborative Learning Model for
Cyberattack Detection Systems in IoT Networks [17.1] フェデレートラーニング(FL)は近年,サイバー攻撃検知システムにおいて有効なアプローチとなっている。
FLは学習効率を改善し、通信オーバーヘッドを減らし、サイバー攻撃検知システムのプライバシーを高める。
このようなシステムにおけるFLの実装上の課題は、ラベル付きデータの可用性の欠如と、異なるIoTネットワークにおけるデータ機能の相違である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:26:29 GMT)
GANSeg: Learning to Segment by Unsupervised Hierarchical Image
Generation [16.9] 本稿では,潜伏マスクに条件付き画像を生成するGANベースのアプローチを提案する。
このようなマスク条件の画像生成は、マスクを階層的に条件付ける際に忠実に学習できることを示す。
また、セグメンテーションネットワークをトレーニングするためのイメージマスクペアの生成も可能で、既存のベンチマークでは、最先端の教師なしセグメンテーションメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:57:56 GMT)
PartImageNet: A Large, High-Quality Dataset of Parts [16.7] パートセグメンテーションアノテーションを備えた高品質なデータセットであるPartImageNetを提案する。
PartImageNetは、非厳密で明示的なオブジェクトを持つ一般的なクラスのセットに、部分レベルのアノテーションを提供するため、ユニークなものだ。
複数の視覚タスクで使用できるが、制限はない:Part Discovery、Few-shot Learning。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:12:03 GMT)
Environmental Sound Extraction Using Onomatopoeia [16.3] 本研究では,オノマトペを用いた環境音抽出手法を提案する。
実験結果から,オノマトピアに対応する対象音のみを抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:55:40 GMT)
Unconstrained Face Sketch Synthesis via Perception-Adaptive Network and
A New Benchmark [16.1] 顔領域と顔成分を正確に知覚することは、制約のないスケッチ合成に不可欠である、と我々は主張する。
本研究では,制約のない条件下で高品質な顔スケッチを生成できる新しい知覚適応ネットワーク(PANet)を提案する。
WildSketchと呼ばれる新しいベンチマークは、800対の顔写真スケッチを含み、ポーズ、表現、民族的起源、背景、照明に大きなバリエーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:08:31 GMT)
A Communication-efficient Federated learning assisted by Central data:
Implementation of vertical training into Horizontal Federated learning [16.0] フェデレートラーニング(FL)は、IoTで分散データセットでモデルを共同トレーニングするために登場した。
分散クライアント間の水平FLにおいて、中央機関はモデルアグリゲータとしてのみ機能し、そのグローバルな特徴を利用してモデルをさらに改善する。
本稿では,縦-水平連成学習(VHFL)プロセスを開発し,グローバルな特徴を,余分な通信ラウンドを伴わない縦-水平連成学習(VHFL)手法でエージェントと共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:02:57 GMT)
Generalizing Off-Policy Learning under Sample Selection Bias [15.7] 本稿では,対象人口に一般化する学習政策の枠組みを提案する。
不確実性セットが適切に特定されている場合、トレーニングデータよりも悪いことができないため、我々の政策が対象人口に一般化されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:18:16 GMT)
Parallel-Electromagnetically-Induced-Transparency Near Ground-State
Cooling of a Trapped-ion Crystal [15.4] パウロトラップ中のイオン結晶に対する並列電磁誘導透過(パラレル-EIT)冷却法を実験的に実証した。
標準的な電磁誘導透過(EIT)冷却よりも冷却共鳴条件に強い要求は少ない。
この冷却方式の実証実験は, 最大4個の捕獲された40Ca+イオンを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:40:03 GMT)
ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late
Interaction [15.3] ColBERTv2は、攻撃的な残留圧縮機構と識別された監視戦略を結合するレトリバーである。
ColBERTv2をさまざまなベンチマークで評価し,トレーニング領域内外における最先端の品質を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:38:50 GMT)
ScaleVLAD: Improving Multimodal Sentiment Analysis via Multi-Scale
Fusion of Locally Descriptors [15.0] 本稿では,テキスト,ビデオ,オーディオからマルチスケール表現を収集する「スケールVLAD」という融合モデルを提案する。
IEMOCAP、MOSI、MOSEIの3つの一般的な感情分析ベンチマークの実験は、ベースラインよりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:09:33 GMT)
Wish you were here: Hindsight Goal Selection for long-horizon dexterous
manipulation [14.9] スパース報酬をサンプル効率のよい方法で解くことは、現代の強化学習の課題である。
既存の戦略はタスク非依存のゴール分布に基づいて検討されており、これは長軸タスクの解を非現実的なものにすることができる。
実験を成功させた少数の事例によって示されるタスク固有の分布に沿った探索をガイドするために、後視リラベリング機構を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:50:36 GMT)
ViF-SD2E: A Robust Weakly-Supervised Method for Neural Decoding [14.3] ニューラルデコードのための頑健な弱制御手法ViF-SD2Eを提案する。
特に、ViF-SD2Eは空間分割(SD)モジュールと探索探索(2E)戦略で構成され、外界の空間情報と神経活動の時間情報の両方を効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 14:05:42 GMT)
AST-Transformer: Encoding Abstract Syntax Trees Efficiently for Code
Summarization [14.2] 木構造ASTを効率的にエンコードするAST-Transformerを提案する。
実験により、AST-Transformerは最先端技術よりも相当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） (Thu, 2 Dec 2021 12:57:22 GMT)
Trap of Feature Diversity in the Learning of MLPs [13.5] 多層パーセプトロン(MLP)の学習における二相現象
第一段階では、トレーニング損失は著しく減少しないが、異なるサンプル間の特徴の類似性が増加し、特徴の多様性が損なわれる。
本研究では,2相現象を排除し,特徴量の減少を回避し,トレーニングプロセスを高速化する2つの正規化操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:42:26 GMT)
The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual
Imitation [13.4] 本稿では,視覚模倣のための行動学習から表現学習を分離することを提案する。
まず、標準教師付きおよび自己教師付き学習手法を用いて、オフラインデータから視覚表現エンコーダを学習する。
この単純なデカップリングにより、オフラインのデモデータセットと実ロボットドア開口の両方における視覚模倣モデルの性能が、以前の視覚模倣よりも向上することが実験的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:58:09 GMT)
A Unified Framework for Adversarial Attack and Defense in Constrained
Feature Space [13.1] 本稿では、与えられたドメイン制約を満たす実行可能な逆例を生成するための統一的なフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、制約された敵攻撃の研究の出発点を形成し、研究が活用できる関連するベースラインとデータセットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:05:27 GMT)
PLSUM: Generating PT-BR Wikipedia by Summarizing Multiple Websites [13.0] PLSumは、複数のWebサイトからwikiのような抽象的な要約を生成するためのフレームワークである。
我々は、Transformer Neural Network、PTT5、Longformerの2つの最近のバリエーションを比較した。
その結果,ブラジルポルトガル語のWebコンテンツから意味ある抽象的な要約を生成することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:16:17 GMT)
Adaptive Group Collaborative Artificial Bee Colony Algorithm [12.8] 人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムは競争力があることが示されている。
解空間全体(探索と呼ばれる)におけるグローバル探索の能力のバランスが取れず、局所解空間における迅速な探索が難しい。
ABCの性能向上のために,適応グループ協調ABC(AgABC)アルゴリズムを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:33:37 GMT)
ROBIN : A Benchmark for Robustness to Individual Nuisances in Real-World
Out-of-Distribution Shifts [12.8] ROBINは、現実の画像における個々のニュアンスに対するビジョンアルゴリズムの堅牢性を診断するためのベンチマークデータセットである。
ROBINは、PASCAL VOC 2012とImageNetデータセットから10の厳格なカテゴリを構築する。
いくつかの一般的なベースラインに対して結果を提供し、興味深い観察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:53:03 GMT)
ProtGNN: Towards Self-Explaining Graph Neural Networks [12.8] 本稿では,プロトタイプ学習とGNNを組み合わせたプロトタイプグラフニューラルネットワーク(ProtGNN)を提案する。
ProtGNNとProtGNN+は、非解釈不能のものと同等の精度を保ちながら、本質的に解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:16:29 GMT)
Computing Class Hierarchies from Classifiers [12.6] ニューラルネットワークからクラス階層を自動的に取得する新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、よく知られたディープニューラルネットワークモデルに驚くほど優れた階層を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:01:04 GMT)
Open-set 3D Object Detection [12.6] 本研究では, 未知の物体を識別し, 未知の物体を識別することを目的としたオープンセット3次元物体検出器を提案する。
提案手法は,メトリクス学習と教師なしクラスタリングを組み合わせたMLUCネットワークである。
実験の結果,我々のMLUCネットワークは最先端の性能を達成し,未知の物体と未知の物体の両方を期待通りに識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:18:03 GMT)
Physical Implementability of Linear Maps and Its Application in Error
Mitigation [12.5] 対象の線形写像を物理的に実装可能な操作の線形結合に分解する。
この尺度は半定値プログラムで効率的に計算可能であることを示す。
量子エラー軽減シナリオにおいて,この尺度を運用上の意味を持つものとした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:38:39 GMT)
D3Net: A Speaker-Listener Architecture for Semi-supervised Dense
Captioning and Visual Grounding in RGB-D Scans [12.2] D3Netは、エンドツーエンドのニューラルスピーカー-リスナーアーキテクチャで、検出、記述、識別ができる。
本手法は,Scanデータセット上の両方のタスクにおいてSOTA法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:00:06 GMT)
Sample-Efficient Generation of Novel Photo-acid Generator Molecules
using a Deep Generative Model [11.5] 光酸生成物(英: Photo-Acid generators, PAGs)は、光に曝されると酸(H+$イオン)を放出する化合物である。
本稿では,事前学習したディープ・オートエンコーダとエキスパート・イン・ザ・ループ技術から条件生成を利用する生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 22:18:23 GMT)
StyleMesh: Style Transfer for Indoor 3D Scene Reconstructions [11.2] 屋内シーンのメッシュ再構成にスタイル転送を適用する。
これにより、お気に入りのアーティストのスタイルで描かれた3D環境を体験するといったVRアプリケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:59 GMT)
CO2Sum:Contrastive Learning for Factual-Consistent Abstractive
Summarization [11.0] CO2Sumは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルに容易に適用可能なコントラスト学習方式である。
公開ベンチマークの実験では、CO2Sumは大規模な事前訓練された言語モデルの忠実性を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:52:01 GMT)
On Salience-Sensitive Sign Classification in Autonomous Vehicle Path
Planning: Experimental Explorations with a Novel Dataset [11.0] 本稿では,エゴ車両の目標に対して,サインが明確な意味を持つか否かを示すために,新しい特徴であるサインサリエンスを持つデータセットを提案する。
道路タイプ, 画像座標, 計画的な操作により, 刈り取った標識の畳み込みネットワークを用いて, 76%の精度でサインサリエンス特性を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:45:30 GMT)
Narrative Cartography with Knowledge Graphs [10.7] ナレッジグラフ(KG)を用いたナラティブカルトグラフィーの考え方を提案する。
データ取得と統合の課題に取り組むため、我々はKGベースのGeoEnrichmentツールボックスセットを開発した。
このツールの助けを借りて、KGから取得したデータはGIS形式で直接実体化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:01:17 GMT)
From Consensus to Disagreement: Multi-Teacher Distillation for
Semi-Supervised Relation Extraction [10.5] 半教師付き関係抽出(SSRE)は、未ラベルのサンプルを追加のトレーニングデータとしてアノテートすることで、この問題に対して有望な方法であることが証明されている。
しかし、ラベルのないデータに関する豊富な情報を含む差分集合は、以前から無視されてきた。
我々は,既存のSSRE手法に容易に組み込むことができる,シンプルで汎用的な多教師蒸留フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:20:23 GMT)
Is RobustBench/AutoAttack a suitable Benchmark for Adversarial
Robustness? [10.4] 我々は, AutoAttack による l-inf, eps = 8/255 によるデータ交換が非現実的に強く, 対向サンプルの完全検出率に近いことを論じる。
また、同様の成功率を達成しながら、他の攻撃方法を検出するのがずっと難しいことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:44:16 GMT)
TISE: A Toolbox for Text-to-Image Synthesis Evaluation [9.1] 単目的と多目的のテキスト・ツー・イメージ合成のための最先端手法の研究を行う。
これらの手法を評価するための共通フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:39:35 GMT)
NeSF: Neural Shading Field for Image Harmonization [9.1] 画像調和は、背景との互換性を高めるために前景の外観を調整することを目的としている。
既存の作品では、現実的な前景のシェーディングを生成できない。
本稿では,背景画像の照度推定と前景オブジェクトのレンダリングの2つのサブプロブレムに画像調和を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:18:29 GMT)
Deep Feature Mining via Attention-based BiLSTM-GCN for Human Motor
Imagery Recognition [9.0] 本稿では,頭皮脳波に基づく極めて高精度かつ応答性の高い運動画像(MI)認識を目的とした,新しい深層学習手法を提案する。
注意機構を持つBiLSTMは、生の脳波信号から関連する特徴を導出する。
0.4秒検出フレームワークは、それぞれ98.81%と94.64%の精度で、個人およびグループレベルのトレーニングに基づいて効率的かつ効率的な予測を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:10:11 GMT)
Personal Comfort Estimation in Partial Observable Environment using
Reinforcement Learning [8.4] ほとんどのスマートホームは、ユーザーの熱的嗜好を表す均一なモデルを学ぶ。
ユーザーごとに異なる熱感覚を持つことは、スマートホームが各利用者の好みを個別に学習する上での課題となる。
一つの最適なポリシーを持つスマートホームは、異なる好みを持つ新しいユーザーがホームに統合された場合、快適に提供できない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:01:44 GMT)
A Efficient Multimodal Framework for Large Scale Emotion Recognition by
Fusing Music and Electrodermal Activity Signals [8.3] 1次元残留時間・チャネルアテンションネットワーク(RTCAN-1D)のエンドツーエンドマルチモーダルフレームワークを提案する。
EDAの特徴については、新しい凸最適化に基づくEDA(CvxEDA)法を用いて、EDA信号をハッシュ信号とトニック信号に分解する。
音楽の特徴について,オープンソースツールキットopenSMILEを用いて音楽信号の処理を行い,外部特徴ベクトルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:04:51 GMT)
Level set learning with pseudo-reversible neural networks for nonlinear
dimension reduction in function approximation [8.3] 本稿では,関数近似のための学習レベルセット(DRiLLS)を用いた次元削減手法を提案する。
提案手法は,高次元の入力変数を高次元のアクティブ変数に効果的に変換する擬似可逆ニューラルネットワーク(PRNN)モジュールである。
PRNNは、RevNetの使用によりNLL法に存在する非線形変換の可逆性制約を緩和するだけでなく、各サンプルの影響を適応的に重み付けし、学習された能動変数に対する関数の感度を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:25:34 GMT)
Simulating Energy Transfer in Molecular Systems with Digital Quantum
Computers [8.3] 量子コンピュータは、古典的なコンピュータの能力を超えた化学システムをシミュレートする可能性がある。
有機半導体分子のエネルギー移動をシミュレーションすることにより、化学の短期量子シミュレーションを時間依存プロセスに拡張する。
提案手法は, 化学, 生物, 物質系の量子力学を量子コンピュータでモデル化する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:33:11 GMT)
Robust Robotic Control from Pixels using Contrastive Recurrent
State-Space Models [8.2] 本研究では、画像などの高次元観測空間上で、制約のない環境で世界モデルを学習する方法を研究する。
困難の原因の1つは、無関係ではあるが、モデルによる背景の混乱の存在である。
我々は、次の観測を対照的に予測する反復潜時力学モデルを学ぶ。
このシンプルなモデルは、同時にカメラ、背景、色を逸脱しても驚くほど頑丈なロボット制御に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:15:25 GMT)
Invariant Priors for Bayesian Quadrature [8.2] 入力領域における変換の集合の下で積分の不変性を符号化する先行性について検討する。
いくつかの合成および1つの実世界の応用において,標準的なベイズ二次よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:42:04 GMT)
"Just Drive": Colour Bias Mitigation for Semantic Segmentation in the
Context of Urban Driving [8.1] 畳み込みニューラルネットワークは、幾何学よりも色やテクスチャに頼っていることが示されている。
本稿では,都会の運転シーンにおけるセマンティックセグメンテーションモデルによって生じるバイアスを,反復的に訓練された未学習アルゴリズムを用いて緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:56:19 GMT)
Sample Prior Guided Robust Model Learning to Suppress Noisy Labels [8.1] 本稿では,サンプルの事前知識を発生させることで雑音を抑えるための深層モデルの学習を行う新しいフレームワークPGDFを提案する。
我々のフレームワークは、より有益なハードクリーンなサンプルをクリーンにラベル付けされたセットに保存することができる。
我々は,CIFAR-10とCIFAR-100に基づく合成データセットと,WebVisionとChrothing1Mを用いた実世界のデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:09:12 GMT)
CSAW-M: An Ordinal Classification Dataset for Benchmarking Mammographic
Masking of Cancer [8.1] 乳腺腫瘍は, 乳腺検診で偽陰性評価がみられたため, 早期発見が一般的である。
スクリーニング時間の欠如は、腫瘍が周囲の乳房組織によって隠蔽されていることが原因であることが多い。
CSAW-Mは,1万人以上の個人から収集され,潜在的なマスキングを伴ってアノテートされた,最大規模のマンモグラフィーデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:31:51 GMT)
Probabilistic Tracking with Deep Factors [8.0] 因子グラフに基づく確率的追跡フレームワークにおける特徴量に対する生成密度と組み合わせたディープ・フィーチャー・エンコーディングの使い方を示す。
本稿では,学習した特徴エンコーダと生成密度を組み合わせる可能性モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:31:51 GMT)
Risk-Aware Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits [7.7] 半帯域フィードバック下でのマルチアームバンディット問題について検討する。
本稿では,最悪の場合の報酬のみを考慮したリスク尺度であるCVaR(Conditional Value-at-Risk)の最大化の問題を検討する。
本稿では,バンディットのスーパーアームから得られる報酬のCVaRを最大化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:29:43 GMT)
AutoGEL: An Automated Graph Neural Network with Explicit Link
Information [7.5] 本稿では,リンク情報を明示的にモデル化する新しいAutoGNNについて述べる。
このようにして、AutoGELはリンク予測タスクを処理でき、ノード分類およびグラフ分類タスクにおけるAutoGNN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） (Thu, 2 Dec 2021 09:09:18 GMT)
A Discrete-event-based Simulator for Deep Learning at Edge [7.1] 離散イベントに基づくエッジ学習シミュレータを提案する。
ディープラーニングモジュールとネットワークシミュレーションモジュールが含まれている。
私たちのフレームワークは汎用的であり、ディープラーニングモデルがデプロイされる前に、さまざまなディープラーニング問題に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:13:53 GMT)
TBN-ViT: Temporal Bilateral Network with Vision Transformer for Video
Scene Parsing [6.8] Video Scene Parsing in the Wildのデータセットには、よくトリミングされた長期的、密集したアノテーションと高解像度のクリップが含まれている。
VSPWに基づいて、視覚変換器を用いた時間的バイラテラルネットワークを設計する。
提案手法は, VSPW 2021 Challengeテストデータセットに対して, 49.85%の結合(mIoU)の平均交叉を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:53:36 GMT)
Dimension-Free Average Treatment Effect Inference with Deep Neural
Networks [6.7] 本稿では,Deep Neural Network (DNN) を用いた平均治療効果 (ATE) の推定と推定について検討する。
本稿では, ATE の DNN 推定値と次元自由整合率との整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:28:37 GMT)
Emotions are Subtle: Learning Sentiment Based Text Representations Using
Contrastive Learning [6.6] 比較学習の埋め込みを感情分析タスクに拡張する。
これらの埋め込みの微調整は、BERTベースの埋め込みの微調整よりも改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:29:26 GMT)
Optimization of phase-only holograms calculated with scaled diffraction
calculation through deep neural networks [6.6] コンピュータ生成ホログラム(CGHs)はホログラフィック3次元ディスプレイやホログラフィック投影に用いられる。
位相のみのCGHを用いた再構成画像の品質は、再構成画像の振幅の制御が難しいため劣化する。
本研究では,大規模回折計算と無作為位相自由法を用いて生成した位相のみのCGHをディープラーニングで最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:14:11 GMT)
Learning Task-aware Robust Deep Learning Systems [6.5] ディープラーニングシステムは、ディープラーニングタスクとディープラーニングモデルという2つの部分から構成される。
本稿では、分類タスクを再定義するために、バイナリおよびインターバルラベル符号化方式を採用する。
本手法は,学習課題と深層モデルの両方から,ディープラーニングシステムの堅牢性を向上させるものとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:39:50 GMT)
Local Citation Recommendation with Hierarchical-Attention Text Encoder
and SciBERT-based Reranking [6.5] BM25はプレフェッチの難しいアプローチであることが判明した。
本稿では,階層型アテンションネットワークによって構築されたテキスト埋め込みの近傍探索によるプレフェッチについて検討する。
SciBERTリランカと組み合わせて、局所的な引用推薦タスクを微調整すると、階層的アテンションエンコーダ(Hatten)は、与えられた候補がリランクされる前に、高いプレフェッチリコールを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:20:26 GMT)
Enhancing Identification of Structure Function of Academic Articles
Using Contextual Information [6.3] 本稿では,学術論文の構造的機能を明らかにするためのコーパスとして,ACLカンファレンスの記事を取り上げる。
従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルを用いて、様々な特徴入力に基づいて分類器を構築する。
2) に触発された本論文は,ディープラーニングモデルに文脈情報を導入し,重要な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:19:34 GMT)
Multi-task Self-distillation for Graph-based Semi-Supervised Learning [6.3] 本稿では,グラフ畳み込みネットワークに自己教師付き学習と自己蒸留を注入するマルチタスク自己蒸留フレームワークを提案する。
まず、プレテキストタスクに基づいて自己超越パイプラインを定式化し、グラフの異なるレベルの類似性をキャプチャする。
第二に、自己蒸留はモデル自体のソフトラベルを追加の監督として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:43:41 GMT)
Neurosymbolic Systems of Perception & Cognition: The Role of Attention [6.2] 累積学習を目的とした認知アーキテクチャは、必要な情報と制御構造を提供する必要がある。
あらゆる抽象レベルでの知識は、ニューロシンボリック情報(Neurosymbolic information)と呼ばれるものを含んでいる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:53:14 GMT)
Forex Trading Volatility Prediction using NeuralNetwork Models [6.1] 本研究では,日々のボラティリティに関する経験的パターンのガイダンスを用いて,ディープラーニングネットワークの構築方法について述べる。
数値計算の結果,多値ペアの入力によるマルチスケール長短期メモリ(LSTM)モデルが常に最先端の精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:33:12 GMT)
The Second Place Solution for ICCV2021 VIPriors Instance Segmentation
Challenge [6.1] データ効率のよいコンピュータビジョンのためのビジュアルインダクティブプライオリティ(VIPriors)は、競合に対して、データ不足の環境でモデルをゼロからトレーニングするように求めている。
ICCV 2021 VIPriorsインスタンスセグメンテーションチャレンジの技術的詳細を紹介する。
ICCV 2021 VIPriors インスタンスセグメンテーションの試験セットで 40.2%AP@0.50:0.95 を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:23:02 GMT)
Stronger Baseline for Person Re-Identification [6.1] 人物再識別(re-ID)は、重複しない撮影カメラで同じ人物を識別することを目的としている。
本稿では,現在普及しているStrong Baselineの強化版であるStronger Baseline for person re-IDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:50:03 GMT)
Temporally Resolution Decrement: Utilizing the Shape Consistency for
Higher Computational Efficiency [6.1] 我々は、時間的解決決定という新しいトレーニング戦略を提案する。
そこで、トレーニング画像を時間領域のより小さな解像度にランダムに縮小する。
驚くべきことに、我々のアプローチは畳み込みニューラルネットワークの計算効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:17:58 GMT)
Label noise detection under the Noise at Random model with ensemble
filters [6.0] 本研究では、2つの異なる雑音モデルの下でのアンサンブルノイズ検出の性能について検討する。
データセットで観測される全雑音レベルが変化するため,クラス分布がノイズ検出性能に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:49:41 GMT)
Predicting infections in the Covid-19 pandemic -- lessons learned [6.0] 本稿では,XPrize Pandemic Response Challengeのために提案された予測アルゴリズムから始める。
モデル化された地域の文化に関する付加的な情報でアルゴリズムを増強することで、短期予測の性能を向上させることができることがわかった。
中期予測の精度は依然として低く、そのようなモデルを公共政策ツールボックスの信頼性の高いコンポーネントにするためには、かなりの量の将来の研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:20:46 GMT)
Constrained Machine Learning: The Bagel Framework [5.9] 制約付き機械学習問題は、学習したモデルが正確で、制約を尊重しなければならない問題である。
本研究の目的は,制約付き機械学習問題のモデリング能力を最適化から組み込むことで拡張することである。
機械学習には特定の要件があるため、仮説の空間を分割する拡張テーブル制約も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:10:20 GMT)
TransMEF: A Transformer-Based Multi-Exposure Image Fusion Framework
using Self-Supervised Multi-Task Learning [5.9] 変換器を用いたマルチ露光画像融合フレームワークであるTransMEFを提案する。
このフレームワークはエンコーダ-デコーダネットワークに基づいており、大きな自然言語データセットでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:43:42 GMT)
N-ImageNet: Towards Robust, Fine-Grained Object Recognition with Event
Cameras [5.7] 我々は,イベントカメラを用いた堅牢できめ細かい物体認識を目的とした大規模データセットであるN-ImageNetを紹介する。
N-ImageNetは、多数のクラスとサンプルのために、イベントベースのオブジェクト認識の難しいベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:08:32 GMT)
Youla-REN: Learning Nonlinear Feedback Policies with Robust Stability
Guarantees [5.7] 本稿では,最近開発されたニューラルネットワークアーキテクチャ上に構築された不確実性システムに対する非線形制御器のパラメータ化について述べる。
提案したフレームワークは、安定性の保証、すなわち、検索空間におけるすべてのポリシーが、契約(グローバルに指数関数的に安定した)クローズドループシステムをもたらすことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:52:37 GMT)
Self-Training of Halfspaces with Generalization Guarantees under Massart
Mislabeling Noise Model [5.5] ハーフスペースを持つ自己学習アルゴリズムの一般化特性について検討する。
このアプローチは、ラベル付きトレーニングデータやラベルなしトレーニングデータから、ハーフスペースのリストを反復的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:32:46 GMT)
Bayesian Probabilistic Numerical Integration with Tree-Based Models [5.4] BQはベイズ方式で数値積分問題を解く方法である。
BART-Int. BART はチューニングが容易で、不連続関数に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:35:54 GMT)
Visual-Semantic Transformer for Scene Text Recognition [5.3] 視覚意味変換器(VST)と協調して意味情報と視覚情報をモデル化することを提案する。
VSTはまず、視覚特徴マップから一次意味情報を明示的に抽出する。
意味情報は視覚特徴マップと結合され、擬似マルチドメインシーケンスを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:59:56 GMT)
Deep Learning-Based Carotid Artery Vessel Wall Segmentation in
Black-Blood MRI Using Anatomical Priors [5.2] 頸動脈血管壁厚測定は動脈硬化患者のモニタリングに必須のステップである。
これは、黒色磁気共鳴(MR)画像における血管壁の正確なセグメンテーションを必要とする。
本研究では,極座標系におけるマルチタスク回帰問題として,容器壁のセグメンテーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:22:04 GMT)
Graph4Rec: A Universal Toolkit with Graph Neural Networks for
Recommender Systems [5.0] Graph4RecはGNNモデルをトレーニングするためのパラダイムを統一する汎用ツールキットである。
我々は、異なるGNNモデルの性能を比較するために、体系的で包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:56:13 GMT)
SparRL: Graph Sparsification via Deep Reinforcement Learning [5.0] グラフスペーシフィケーション(Graph Sparsification)は、類似構造のエッジ再現グラフが好まれるデータ削減に関するものである。
グラフスカラー化のための汎用的で効果的な強化学習基盤であるSparRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:20:06 GMT)
Attention based Occlusion Removal for Hybrid Telepresence Systems [5.0] 本稿では,HMDデクルージョンのための新しいアテンション対応エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
我々は,最先端手法よりも質的,定量的な結果が優れていることを報告した。
また,既存のアニメーションと3次元顔再構成パイプラインを用いたハイブリッドビデオ会議への本手法の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:18:22 GMT)
A Mixture of Expert Based Deep Neural Network for Improved ASR [5.0] MixNetは、音声認識(ASR)における音響モデルのための新しいディープラーニングアーキテクチャである
自然言語では、異なる音響クラスにまたがる分布の重複は避けられないため、クラス間の誤分類につながる。
提案手法は,単語誤り率の13.6%と10.0%を相対的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:26:34 GMT)
CDLNet: Noise-Adaptive Convolutional Dictionary Learning Network for
Blind Denoising and Demosaicing [5.0] アンロール最適化ネットワークは、ディープニューラルネットワークを構築するための解釈可能な代替手段を提供する。
本稿では,非学習型畳み込み辞書学習ネットワーク(CDLNet)を提案する。
具体的には,提案モデルが類似パラメータ数にスケールした場合に,完全畳み込みモデルやJDDモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:23:21 GMT)
Breaking the Convergence Barrier: Optimization via Fixed-Time Convergent
Flows [4.8] 本稿では, 固定時間安定力学系の概念に基づいて, 加速を実現するための多言語最適化フレームワークを提案する。
提案手法の高速化された収束特性を,最先端の最適化アルゴリズムに対して様々な数値例で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:04:40 GMT)
MegBA: A High-Performance and Distributed Library for Large-Scale Bundle
Adjustment [4.7] MegBAは大規模バンドル調整のための高性能で分散ライブラリである。
パブリックな大規模BAベンチマークにおいて、最先端のBAライブラリを最大33倍と3.3倍の性能で上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:50:18 GMT)
Frequency Fitness Assignment: Optimization without a Bias for Good
Solutions can be Efficient [4.6] 周波数適合度アサインメントは、より良いソリューションに偏りのないアルゴリズムを生成する。
1つのFFAベースのアルゴリズムは、すべての理論ベースのベンチマーク問題を経験的に解くことができる。
すべてのFFAベースのアルゴリズムは、全ての純粋なアルゴリズムの変種よりも満足度の問題に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:00:49 GMT)
FNR: A Similarity and Transformer-Based Approachto Detect Multi-Modal
FakeNews in Social Media [4.6] 本研究の目的は、ソーシャルメディアのテキストや画像から複数モーダルな特徴を分析し、偽ニュースを検出することである。
本稿では、変換学習を利用して文脈的・意味的な特徴を抽出するFake News Revealer(FNR)手法を提案する。
提案手法は,従来の研究に比べて偽ニュースの検出精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:12:09 GMT)
Reward-Free Attacks in Multi-Agent Reinforcement Learning [4.3] 我々は、被害者の報酬にアクセスできることなく、被害者の行動からのみ学習した場合、攻撃者がどれほど効果的であるかを調査する。
我々の実験では、被害者のエージェントは政策のエントロピーによって転倒され、攻撃者が成功するために被害者の報酬にアクセスする必要がなくなる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:36:09 GMT)
Target Propagation via Regularized Inversion [4.3] 本稿では,ネットワークレイヤの正規化インバージョンに基づくターゲット伝搬の簡易バージョンを提案する。
我々のTPは、様々なシーケンスモデリング問題において、長いシーケンスでリカレントニューラルネットワークのトレーニングにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:49:25 GMT)
Newton methods based convolution neural networks using parallel
processing [4.1] 畳み込みニューラルネットワークの訓練は高次元かつ非パラメトリック最適化問題である。
畳み込みニューラルネットワークのニュートン法は、サブサンプルのヘッセンニュートン法を用いてこれを扱う。
ミニバッチ計算ではシリアル処理の代わりに並列処理を用いてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:42:27 GMT)
Unsupervised Law Article Mining based on Deep Pre-Trained Language
Representation Models with Application to the Italian Civil Code [3.9] 本研究では,BERT学習フレームワークに基づくイタリア法体系の法律記事予測への高度アプローチを提案する。
LamBERTa モデルは,イタリアの民法又はその部分に基づいて事前訓練された BERT を微調整することにより,法律項目の検索を分類タスクとして定義する。
本稿では,MPBERTaモデルの説明可能性と解釈可能性について考察し,異なるタイプの問合せ集合に関する広範な実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:02:00 GMT)
Recovering H\"older smooth functions from noisy modulo samples [3.9] いくつかの応用は、雑音のあるモジュラーサンプルが与えられた関数の回復を含む。
正規格子上にモジュロサンプルが与えられる固定的な設定を考える。
地上の真実を回復するための3段階の回復戦略が提案されている。
準補間作用素は、大域的な整数シフトまでの基底真理関数の推定値を得るために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:32:22 GMT)
Local Similarity Pattern and Cost Self-Reassembling for Deep Stereo
Matching Networks [3.7] LSP(Local similarity Pattern)という,深層ステレオマッチングネットワークのためのペア機能を導入する。
隣接する関係を明確に明らかにすることで、LSPはより識別的な特徴記述を支援するために活用できる豊富な構造情報を含んでいる。
第2に,動的自己組み換え改良戦略を設計し,コスト分布と分散マップにそれぞれ適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:52:54 GMT)
Knowledge-Based Learning of Nonlinear Dynamics and Chaos [3.7] 本稿では,非線形システムから観測結果に基づいて予測モデルを抽出するための普遍的な学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、非線形システムを連続時間系として自然にモデル化するため、第一原理知識を容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:52:24 GMT)
Towards Intrinsic Interactive Reinforcement Learning: A Survey [3.6] 強化学習(RL)と脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、過去10年間に成長してきた2つの分野です。
RLアルゴリズムは、対話型強化学習(IRL)のサブフィールドに繋がる人間の指導を考慮に入れられている。
BCIアプリケーションは、人間とコンピュータの相互作用の間、神経活動から本質的なフィードバックを抽出することに興味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:29:26 GMT)
On Two XAI Cultures: A Case Study of Non-technical Explanations in
Deployed AI System [3.5] XAIの多くは、実際にはデプロイされたAIシステムの主要なオーディエンスであり、主要な利害関係者である非AI専門家には理解できない。
我々は,非技術者を対象としたXAI手法の開発が重要であることを主張する。
そして、AIの専門家が非技術ステークホルダーにAI決定の非技術的な説明を提供した、実生活のケーススタディを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:02:27 GMT)
Experimental Realization of Non-Abelian Permutations in a Three-State
Non-Hermitian System [3.3] 3状態非エルミート系における非アベリア置換の最初の実験的実現を報告する。
合計5つの非自明な置換が実験的に実現され、これらは非アベリア群を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:58:23 GMT)
High-Precision Inversion of Dynamic Radiography Using Hydrodynamic
Features [3.3] 本稿では, 時空間のラジオグラフィーから密度を復元する手法を提案する。
我々は、ラジオグラフィーで特定可能なロバストな特徴のみを用いて、ラジオグラフィーの動的シーケンスから密度場を決定する。
次に、パラメータ推定および流体力学多様体への投射過程を通じて、MLに基づく密度再構成の流体力学的整合性をさらに向上することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 22:36:00 GMT)
A Review of SHACL: From Data Validation to Schema Reasoning for RDF
Graphs [3.3] 本稿では,RDFデータ検証のためのW3Cレコメンデーション言語であるShapes Constraint Language (SHACL)の紹介とレビューを行う。
SHACL文書はRDFノード上の一連の制約を記述しており、ノードがこれらの制約を満たす場合、グラフは文書に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:28:45 GMT)
Deceptive AI Explanations: Creation and Detection [3.2] 我々は、AIモデルを用いて、偽りの説明を作成し、検出する方法について検討する。
実験的な評価として,GradCAMによるテキスト分類と説明の変更に着目した。
被験者200名を対象に, 偽装説明がユーザに与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:11:55 GMT)
Large-Scale Data Mining of Rapid Residue Detection Assay Data From HTML
and PDF Documents: Improving Data Access and Visualization for Veterinarians [3.1] 食品動物医学におけるエクストララベル薬物の使用は、米国動物医薬品使用明確化法(AMDUCA)によって認可されている。
時々、離脱間隔や多くの動物を治療する科学的なデータがあるため、薬物残基を検査する必要が生じる。
家畜の健康を守るために、農薬の残留物を監視するために、迅速な農薬試験が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:39:25 GMT)
Evaluator for Emotionally Consistent Chatbots [2.8] 最新の研究は、文脈コヒーレンス、言語流布、応答の多様性、対話間の論理的自己整合性についてのみ評価されている。
本研究は,チャットボットの感情的一貫性を決定するための評価器のトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:47:29 GMT)
Training Efficiency and Robustness in Deep Learning [2.6] ディープラーニングモデルのトレーニング効率と堅牢性を改善するためのアプローチについて検討する。
より情報的なトレーニングデータに基づく学習の優先順位付けは収束速度を高め、テストデータに対する一般化性能を向上させる。
トレーニングデータのサンプリングに対する冗長性を考慮した修正により、トレーニング速度が向上し、トレーニング信号の多様性を検出する効率的な方法が開発されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:11:33 GMT)
Context-Dependent Semantic Parsing for Temporal Relation Extraction [2.6] テキスト中の時間情報を効果的に抽出するニューラルネットワーク意味表現SMARTERを提案する。
推論フェーズでは、SMARTERは論理形式を実行して時間関係グラフを生成する。
与えられた事象の正確な論理形式表現は、抽出された関係の正確性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:29:21 GMT)
An optical tweezer array of ground-state polar molecules [2.4] 内部状態と運動状態が制御され、個別に操作可能な極性分子が多くの量子科学応用に望ましい。
この手法を5つの分子の配列に拡張し、分子間相互作用を研究する能力を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:32:41 GMT)
Online Search With Best-Price and Query-Based Predictions [2.3] 本稿では,入力に関する誤予測が存在する可能性のある学習増強アルゴリズムについて検討する。
株式市場から得られたデータに関する実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:18:37 GMT)
Improving Controllability of Educational Question Generation by Keyword
Provision [2.3] 現在最高のモデルを11.96から20.19に進めることで、最先端の試験的QGモデルについて報告する。
本稿では,QG の方向性を導くためのキーワードをユーザが提供できるようにすることで,QG 設定の変種について検討する。
また,QGの多様性と制御性向上の可能性および可能性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:54:44 GMT)
Hamiltonian prior to Disentangle Content and Motion in Image Sequences [2.2] 本研究では,高次元逐次データに対する潜時変動モデルを提案する。
運動空間を部分空間に分割し、各部分空間に対して一意なハミルトン作用素を導入する。
運動空間の明示的な分割は、ハミルトニアンを対称性群に分解し、長期分離性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 23:41:12 GMT)
UGRWO-Sampling for COVID-19 dataset: A modified random walk
under-sampling approach based on graphs to imbalanced data classification [2.2] 本稿では,不均衡なデータセットのグラフに基づく新しいRWO-Sampling(Random Walk Over-Sampling)を提案する。
アンダーサンプリング法とオーバーサンプリング法に基づく2つのスキームを導入し,ノイズや外れ値に対して近接情報を堅牢に保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:43:13 GMT)
Sub-10 nm precision engineering of solid-state defects via nanoscale
aperture array mask [2.1] 強い相互作用を持つ一様量子ビットクラスタのエンジニアリングは、量子センシングのためのスケーラブルな量子システムとノードベースの量子ビットレジスタを実現するための大きなステップとなるだろう。
欠陥を量子ビットとして使用する固体系では、欠陥を正確に位置決めする様々な方法が開発されているが、室温での強い結合状態における量子ビットの大規模製造は依然として課題である。
本研究では,ナノスケール開口アレイ(NAA)と高アスペクト比10,二次Eの組み合わせを用いて,ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)色中心を10nm以下の精度で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:46:14 GMT)
Hierarchical Learning to Solve Partial Differential Equations Using
Physics-Informed Neural Networks [2.0] 偏微分方程式に対するニューラルネットワーク解の収束率と精度を改善するための階層的手法を提案する。
線形偏微分方程式と非線形偏微分方程式の組によって提案した階層的手法の効率性とロバスト性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:53:42 GMT)
TCTN: A 3D-Temporal Convolutional Transformer Network for Spatiotemporal
Predictive Learning [2.0] 本稿では3次元時間畳み込み変換器 (TCTN) というアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,Transformerの並列機構により,RNNベースの手法に比べて,実装や訓練が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:05:01 GMT)
Improving mathematical questioning in teacher training [1.8] 高忠実でAIに基づくシミュレートされた教室システムにより、教師は効果的な教育戦略をリハーサルすることができる。
本稿では,教師が研究に基づく数学的質問のスキルをリハーサルするのに役立つ,高忠実なAIベースの教室シミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:33:03 GMT)
Evaluation of mathematical questioning strategies using data collected
through weak supervision [1.8] 本稿では,教師が研究に基づく数学的質問のスキルをリハーサルするのに役立つ,高忠実なAIベースの教室シミュレータを提案する。
そこで我々は,Human-in-the-loopアプローチを用いて,数学的質問シナリオのための高品質なトレーニングデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:12:36 GMT)
Observations on Transitioning to Teaching Computer Science Online [1.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの被害は世界の高等教育に大きな影響を与え、その結果、ほとんどの物理クラスがオンライン教育プラットフォームに置き換えられた。
本論文は,オンライン形式での学部課程(理論計算機科学科)の授業を初めて行った経験報告である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 23:47:53 GMT)
CT-CPP: Coverage Path Planning for 3D Terrain Reconstruction Using
Dynamic Coverage Trees [1.4] 提案手法はCT-CPPと呼ばれ,地形データを収集するために3次元領域の層走査を行う。
その結果,CT-CPPは軌道長,エネルギー消費,再建誤差を著しく減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:45:39 GMT)
Fast Neural Representations for Direct Volume Rendering [1.3] 本稿では,GPUテンソルコアを用いたシーン表現ネットワークの設計を提案する。
時間変化場に対する空間超解法に代わる手法として,任意の粒度でランダムなアクセス再構成を実現するために,潜在シーン空間上に構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:42:39 GMT)
Trust-Region Method with Deep Reinforcement Learning in Analog Design
Space Exploration [1.2] 本稿では,アナログデザイン空間探索の新しい視点を紹介する。
モデルベースエージェントをモデルフリー学習と対比し,信頼領域戦略を実装する。
実験の結果,探索繰り返しにおける桁違いの改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:03:44 GMT)
Recommending with Recommendations [1.2] レコメンデーションシステムは、しばしば予測を行う際に敏感なユーザー情報を引き出す。
既存のサービスからのレコメンデーションに基づいて、サービスのレコメンデーションエンジンを基盤にすることで、この障害に対処する方法を示します。
我々の設定では、ユーザの(潜在的に敏感な)情報は高次元の潜在空間に属します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:30:15 GMT)
Stationary Diffusion State Neural Estimation for Multiview Clustering [1.1] ニューラルネットワーク上での勾配降下により定常拡散状態の推定が可能であることを論じる。
教師なしマルチビュー学習のためのグラフニューラルネットワークを設計し、複数のグラフを統一されたコンセンサスグラフに統合する。
複数のマルチビューデータセットの実験では、6つのクラスタリング評価指標によるSDSNEの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:35:10 GMT)
Embedding Decomposition for Artifacts Removal in EEG Signals [1.1] 組込み空間におけるニューラル信号とアーティファクトを分離し,DeepSeparatorと呼ばれる復号信号の再構成を行うフレームワークを提案する。
DeepSeparatorはエンコーダを使用して生の脳波の特徴を抽出し増幅し、デコンポザと呼ばれるモジュールでトレンドを抽出し、アーティファクトを検出して抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:30:38 GMT)
A Quantum Approach to the Discretizable Molecular Distance Geometry
Problem [1.0] 適切な関数を持つGroverのアルゴリズムを用いてDMDGPに対する量子的アプローチを記述する。
少数個のノイズ量子ビットを持つIBM量子コンピュータ上で,提案方式を実装し,計算結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 14:58:41 GMT)
Vision Pair Learning: An Efficient Training Framework for Image
Classification [0.8] TransformerとCNNは、表現学習と収束速度を補完する。
ビジョンペアラーニング(VPL)は、トランスフォーマーブランチ、CNNブランチ、ペアラーニングモジュールで構成されるネットワークを構築する。
VPLは、ImageNet-1kバリデーションセットのViT-BaseとResNet-50のトップ1の精度を、それぞれ83.47%と79.61%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:45:16 GMT)
LeapfrogLayers: A Trainable Framework for Effective Topological Sampling [0.7] 本稿では,2次元$U(1)$格子ゲージ理論のトポロジを効率的にサンプリングするためにトレーニング可能な,可逆ニューラルネットワークアーキテクチャである Leapfrogsを紹介する。
本研究では,従来のHMCと比較してトポロジカルチャージの統合自己相関時間の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:48:16 GMT)
Noise-Induced Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms [0.7] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータ上での量子優位性への道のりである。
騒音がトレーニングランドスケープに不規則な台地を生じさせることで、ノイズの多いVQAの深刻な制限を厳格に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:45:15 GMT)
Trajectory Clustering Performance Evaluation: If we know the answer,
it's not clustering [0.6] 軌道クラスタリングは教師なしのタスクである。
7つの交差点の軌跡データを用いて,類似度,クラスタリングアルゴリズム,評価尺度の総合的な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:25:38 GMT)
The Perturbed Ferromagnetic Chain: A Tuneable Test of Quantum Hardness
in the Transverse-Field Ising Model [0.6] 本稿では,デコヒーレンスの存在下での量子系が,古典力学を用いて計算を行うものよりも有用かどうかを論じる。
摂動磁性鎖(PFC)はフラストレーションの程度が調整可能なパラメータによって導入された摂動と逆向きにスケールするフラストレーションサブシステムのチェーンである。
このフラストレーションを解く際に、SVMC法が指数関数的に大きな第一励起状態多様体に閉じ込められることを示したが、量子力学を用いた進化は最低エネルギー固有状態のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:41:05 GMT)
Neural Weight Step Video Compression [0.6] 本稿では,2つのアーキテクチャのパラダイムを用いて,映像圧縮の実現可能性をテストするための一連の実験を提案する。
ビデオのフレームを低エントロピーパラメータ更新として符号化する手法を提案する。
提案手法の有効性を評価するため,複数の高解像度映像データセット上で映像圧縮性能をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:53:05 GMT)
HMC with Normalizing Flows [0.6] ハミルトン・モンテカルロ(HMC)の分子動力学更新におけるトレーニング可能なカーネルとして正規化フローを用いることを提案する。
慎重に構築されたネットワークアーキテクチャを用いて、我々のアプローチは最小限のトレーニング作業で大規模格子ボリュームに容易に拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:59:52 GMT)
Memory-efficient array redistribution through portable collective
communication [0.4] MPIスタイルの集合演算のシーケンスとして配列再分配を合成するためのタイプ指向のアプローチを提案する。
我々は, 合成再分配がメモリ効率が高く, 過剰なデータ転送は行わないことを正式に証明した。
我々はXLA実装に対する我々のアプローチを評価し、我々のアプローチは幾何平均スピードアップが$1.22times$であり、最大スピードアップが$5.7times$であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:32:07 GMT)
Quantifying the uncertainty of neural networks using Monte Carlo dropout
for deep learning based quantitative MRI [0.4] ドロップアウトは、通常、トレーニングフェーズ中に正規化方法として使われ、ディープラーニングにおける不確実性の定量化に使用される。
我々は,トレーニング中のドロップアウトと推論ステップを用いて,不確実性を低減・定量化しながら,精度を向上させるために平均的な複数の予測を行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 20:04:40 GMT)
CLARITY -- Comparing heterogeneous data using dissimiLARITY [0.4] 多くの科学的疑問は、エンティティ間の(離散的な)相似性が、そのような異なるデータ間で保存されているかどうかについて述べられる。
提案手法であるCLARITYは,データセット間の一貫性を定量化し,不整合の発生箇所を特定し,その解釈を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:36:38 GMT)
"Vironment": An Art of Wearable Social Distancing [0.4] ビヨンメント(Vironment)は、ソーシャルディスタンシングのウェアラブルヘルス技術に基づく芸術作品、社会解説、技術等のシリーズである。
身近なセキュリティと監視技術の世界で私たちを取り囲み、それを着用者の体に再配置するのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 06:11:18 GMT)
The Effect of COVID-19 on the Transit System in Two Regions: Japan and
USA [0.2] 本稿では,インターネット・オブ・モノ(IoT)デバイスを活用した,パンデミック前後のバス利用者数予測手法を提案する。
当社のゴールは、2020年までの2つの異なる国の乗客に対するパンデミックの影響を示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:10:52 GMT)
Improving the Reliability of Network Intrusion Detection Systems through
Dataset Integration [0.2] 本研究は、機械学習(ML)に基づくネットワーク侵入検知システム(NIDS)の新しい方法論であるReliable-NIDS(R-NIDS)を提示する。
R-NIDSは、MLモデルを統合データセットで動作させ、さまざまなデータセットからさまざまな情報で学習プロセスを強化する。
本研究では、NIDS評価のための文献において最も一般的な3つのデータセットの情報に基づいて、2つのよく知られたMLモデルを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:30:18 GMT)
Altering Facial Expression Based on Textual Emotion [0.2] 我々はGAN(Generative Adversarial Network)を用いて画像中の表情を変化させることを目指している。
与えられたテキストから感情によって示されるイメージの表情をモデル化することで、作業を拡張します。
作業パイプラインのデモとして、異なる表現でプロファイルイメージを再生するブログのアプリケーションプロトタイプを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:52:25 GMT)
Maximum Likelihood Speed Estimation of Moving Objects in Video Signals [0.1] ほとんどの現実的なシナリオでは、フレーム化された物体のイメージ平面への投射は、動的変化の影響を受けやすい。
提案手法は,対象物に影響を及ぼす周期的影響を減らし,無視することを目的とした,一連の前処理操作からなる。
ML推定法は、信頼性の高い結果を得るために利用されるような統合された統計ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:33:07 GMT)
Why Calibration Error is Wrong Given Model Uncertainty: Using Posterior
Predictive Checks with Deep Learning [0.0] キャリブレーション誤差とその変種が、モデルの不確実性によってほとんど常に正しくないことを示す。
このミスがいかにして悪いモデルへの信頼と良いモデルへの信頼につながるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:26:30 GMT)
Who will dropout from university? Academic risk prediction based on
interpretable machine learning [0.0] LightGBMモデルとShapley値の解釈可能な機械学習手法に基づいて,学術的リスクを予測する。
地域の観点からは、学術的リスクに影響する要因は人によって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:43:31 GMT)
Topological order and criticality in (2+1)D monitored random quantum
circuits [0.0] ランダムなクリフォードユニタリゲートを持つ(2+1)Dランダム回路について検討する。
2+1)Dパーコレーションに写像する三臨界点を含む位相図が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:44:21 GMT)
Time-dependent variational principle for open quantum systems with
artificial neural networks [0.0] 我々は、深部自己回帰ニューラルネットワークを用いたオープン量子多体系の力学をシミュレーションするための変分的アプローチを開発した。
我々は、最大40スピンの1次元と2次元の散逸性量子ハイゼンベルクモデルを解き、散逸の存在下での閉じ込め力学のシミュレーションにそれを適用することによって、我々のアプローチを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:05:09 GMT)
Thermal nature of a generic null surface [0.0] 局所観測者に対してヌル面に温度を割り当てることは、実際に物理的に関係していることを示す。
局所的なフレームは、質量を持たない荷電粒子(または磁場モード)として選択され、表面に近い「局所不安定なハミルトン」を知覚する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:19:19 GMT)
Theoretical Analysis of an XGBoost Framework for Product Cannibalization [0.0] 本稿では,製品共食いシナリオ下での販売予測のための3段階XGBoostアルゴリズムを提案する。
そこで本研究では,アルゴリズムを手短に検証し,その動作の背後にある数学的推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:22:00 GMT)
The role of photon-number pulses in the operation of a simple light
diode [0.0] 我々は、1次元の導波路で光と相互作用する異なる変形の異なる2つの原子からなる整流装置、a.k.a.光ダイオードの簡単なモデルをとる。
デバイスは単一光子フォック状態の修正はできないと主張された。
無限長パルスの極限を取らない場合には、いくつかの単光子補正が予測されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:54:12 GMT)
The Representation Jensen-Reny\'i Divergence [0.0] 無限に分割可能なカーネルによって定義されるカーネルヒルベルト空間の再生における演算子に基づくデータ分布間の測度を導入する。
提案手法は,データに基づく確率分布の推定を回避している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:51:52 GMT)
Subdiffusion and many-body quantum chaos with kinetic constraints [0.0] 拡散的、部分拡散的、準局所的、局所的ダイナミクスを持つ普遍性クラスを見つける。
特に、「フレドキン制約」を持つ量子系は、動的指数 $z simeq 8/3$ の異常輸送を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:22:17 GMT)
Simulating thermal density operators with cluster expansions and tensor
networks [0.0] このクラスタテンソルネットワーク演算子(クラスタTNO)を1次元システムに対してベンチマークする。
この定式化は、2次元量子スピン系の温度密度演算子を1つのクラスターTNOとして一定温度で表すために用いられる。
クラスタ-TNO近似は、正しい普遍性クラスにおける連続的な相転移を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:56:44 GMT)
Shot-Noise Limited Homodyne Detection for MHz Quantum Light
Characterisation in the 2 {\mu}m Band [0.0] 検出器は1.8mWで飽和し始め、9dBのショットノイズクリアランスは5MHzである。
このデモンストレーションにより、2$mumのバンドにおけるメガヘルツ量子光学的挙動を特徴づけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:13:42 GMT)
Security Monitoring System Using FaceNet For Wireless Sensor Network [0.0] 顔認識アルゴリズムFaceNetは、セキュリティ監視ネットワークの実装に使用される。
システムは、顔認識にマルチタスクカスケード畳み込みニューラルネットワーク(MCTNN)とFaceNetアルゴリズムを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:01:02 GMT)
Scheduling to Learn In An Unsupervised Online Streaming Model [0.0] 教師なしのオンラインストリーミングモデルでは、サンプルがT$スロットを越えてオンライン形式で配信される。
すべてのサンプルのユーティリティの総和を最大化する問題は考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:31:49 GMT)
Sample Complexity of Robust Reinforcement Learning with a Generative
Model [0.0] 本稿では,モデルに基づく強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
我々は,全変動距離,カイ二乗発散,KL発散の3種類の不確実性集合を考察した。
この結果に加えて,ロバストポリシの利点に関する公式な分析的議論も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:55:51 GMT)
Safe Reinforcement Learning for Grid Voltage Control [0.0] 緊急時の電力系統の電圧安定性を回復するための標準手法として, 電圧負荷低減が検討されている。
本稿では,制約付き最適化手法とバリア関数に基づく2つの新しい安全なRL手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:34:50 GMT)
SCNet: A Generalized Attention-based Model for Crack Fault Segmentation [0.0] 異常検出と局所化は、複数のアプリケーションを持つ重要な視覚問題である。
大規模なインフラにおける定期的な健康モニタリングと故障(異常)検出は、視覚に基づく異常セグメンテーションの応用分野である。
き裂は臨界かつ頻繁な表面断層であり、極端にジグザグ型の細い細長い領域として現れる。
そこで本研究では,様々なシナリオにまたがるセグメンテーション性能の一般化と改善という,自動クラックセグメンテーション問題のオープンな側面を,異なるモデル化によって解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:16:18 GMT)
Robust Quantum Control using Hybrid Pulse Engineering [0.0] 勾配に基づく最適化アルゴリズムは、初期推定に対する感度によって制限される。
我々の数値解析は、その収束速度が優れていることを裏付ける。
本稿では,雑音場を組み込んだノイズ耐性量子制御法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 14:29:42 GMT)
Resonating Minds -- Emergent Collaboration Through Hierarchical Active
Inference [0.0] 精神状態(意図,目標)のレベルでの自動調整プロセスが,協調的な問題解決につながるかを検討する。
協調エージェント(HAICA)の階層的アクティブ推論モデルを提案する。
本研究では,信念共鳴と能動的推論により,迅速かつ効率的なエージェント協調が可能であり,協調認知エージェントのビルディングブロックとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:23:44 GMT)
Relativistic zero-knowledge protocol for NP over the internet
unconditionally secure against quantum adversaries [0.0] 本稿では,NPに対する新しい相対論的プロトコルを提案する。
我々はSternのゼロ知識スキームを、以前量子後暗号で使われていたシンドローム復号問題に用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:18:09 GMT)
Random Majorana Constellations [0.0] 最も古典的な状態でさえも、量子論によって支配されている。
物理系の素晴らしい配列は、球面上の点のマヨラナ星座によって記述することができる。
もしこれらの点がランダムに選択されたら、結果として得られる状態は平均してどれだけ量子になるのか?
この単純な概念的な問題を詳細に探求し、結果のランダム状態の量子的性質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:41:03 GMT)
RafterNet: Probabilistic predictions in multi-response regression [0.0] 複数の応答変数間の依存は、生成ニューラルネットワークによってモデル化される。
複数のデータセットが、このアプローチの柔軟性を示す例として役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:44:59 GMT)
Quasiparticle tunneling and 1/f charge noise in ultrastrongly coupled
superconducting qubit and resonator [0.0] 超強結合超伝導量子ビット・共振器における異常二分割スペクトルとその分割幅変動を実験的に報告した。
ラビモデルと回路モデルハミルトニアンの分析から、フラックスキュービットの島々における準粒子トンネルによる離散電荷ホップと連続バックグラウンド電荷揺らぎにより、二重分割スペクトルと分割幅ゆらぎが引き起こされることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:28:18 GMT)
Quantum buckling in metal-organic framework materials [0.0] 適用ひずみ下での位相図を導出し, 正常, パラバックリング, フェロバックリング相を示す。
ゼロ温度では、三相間の量子相転移はひずみによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:25:58 GMT)
Probabilistic Approach for Road-Users Detection [0.0] 最先端のディープラーニングに基づくオブジェクト検出における大きな課題の1つは、自信過剰なスコアで発生する偽陽性である。
本稿では, 深層物体検出ネットワークに新しい確率層を導入することにより, 過信予測の問題を緩和する手法を提案する。
提案手法は, 真正に対する性能を劣化させることなく, 偽正の過信を低減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:02:08 GMT)
Ownership and Creativity in Generative Models [0.0] 近年、画像アート、文詩、音楽など、機械学習が生み出したコンテンツが顕著になっている。
これらのツールはデータ駆動型であるため、従来のクリエイティブツールとは本質的に異なる。
これらのツールによって生成されたコンテンツを誰が所有できるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:05 GMT)
Optimal regularizations for data generation with probabilistic graphical
models [0.0] 経験的に、よく調和された正規化スキームは、推論されたモデルの品質を劇的に改善する。
生成的ペアワイドグラフィカルモデルの最大Aポストエリオーリ(MAP)推論におけるL2とL1の正規化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 14:45:16 GMT)
Optimal linear optical discrimination of Bell-like states [0.0] 線形光学を用いた量子情報処理は、複雑なリソース集約手法を使わずに実現可能な決定論的操作の限られたセットのために困難である。
ここでは、補助光子を使わずにベル様の状態を不明瞭に識別する作業について考察する。
本研究では,その識別性,絡み合い,不明瞭な識別に用いるビームスプリッタネットワークのパラメータを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:16:26 GMT)
Operator Growth from Global Out-of-time-order Correlators [0.0] ローカルオペレーターのアウト・オブ・タイム・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オーディエンス(out-of-order correlators)によって診断されたオペレータの成長も,グローバルオペレーターのアウト・オー・オー・オー・オー・オー・オー・オー・・オー・・・・・・コーレレータ(out-of-order correlator)の急激な
従来予想されていた、停電相互作用を持つカオス系における演算子成長の位相図に基づいて、グローバル演算子の時間外相関子に対する既存の核スピンデータが、我々の理論によく適合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:09:06 GMT)
Open quantum dynamics with singularities: Master equations and degree of
non-Markovianity [0.0] 一階、時間局所的、同質なマスター方程式は特異点を超えて力学を記述することができない。
時間的局所性を維持するために,高次微分方程式の変換を提案する。
また、中心スピンモデルについて詳細な研究を行い、非マルコフ過程における情報流入の平均速度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 07:41:05 GMT)
On transversality of bent hyperplane arrangements and the topological
expressiveness of ReLU neural networks [0.0] F のアーキテクチャが二分分類タスクにおける決定領域の幾何と位相にどのように影響するかを考察する。
一般化されたReLUネットワーク F: Rn -> R の1つの隠蔽層を持つ決定領域が1つ以上の有界連結成分を持つことを証明するために、この障害を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:59:26 GMT)
On the Stability Properties and the Optimization Landscape of Training
Problems with Squared Loss for Neural Networks and General Nonlinear Conic
Approximation Schemes [0.0] ニューラルネットワークと一般的な非線形円錐近似スキームの2乗損失を伴うトレーニング問題の最適化景観と安定性特性について検討する。
これらの不安定性に寄与する同じ効果が、サドル点や急激な局所ミニマの出現の原因でもあることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 10:47:52 GMT)
On Large Batch Training and Sharp Minima: A Fokker-Planck Perspective [0.0] 勾配勾配勾配(SGD)の動的軌道の統計的性質について検討する。
我々は、SDEの連続的な定式化とフォッカー・プランク方程式の理論を利用して、エスケープ現象と大きなバッチとシャープなミニマとの関係に関する新しい結果を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 05:24:05 GMT)
Neural Head Avatars from Monocular RGB Videos [0.0] アニマタブルヒトアバターの表面形状と外観を明示的にモデル化した新しいニューラル表現を提案する。
我々の表現は、様々な表現とビューを特徴とする単眼のRGBポートレートビデオから学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:01:05 GMT)
Multi-scale simulation of COVID-19 epidemics [0.0] 新型コロナウイルスの感染拡大が始まってから1年以上が経過している。
今後数週間にわたって広がる未来と、潜在的な政治的介入の影響を正確に予測することは難しい」と述べた。
現在の流行モデルは主に2つのアプローチに該当する: 分割モデル、人口を疫学クラスに分け、微分方程式の数学的解決に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 12:34:11 GMT)
Mixing Deep Learning and Multiple Criteria Optimization: An Application
to Distributed Learning with Multiple Datasets [0.0] トレーニングフェーズは、マシンラーニングプロセスにおいて最も重要なステージです。
本研究では,特定の入力とラベルに関連付けられた出力との距離を基準として,複数の基準最適化モデルを構築した。
MNISTデータを用いた数値分類において,このモデルと数値実験を実現するためのスカラー化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:00:44 GMT)
Maximum Entropy Model-based Reinforcement Learning [0.0] この研究は、探索技術とモデルに基づく強化学習を結びつけている。
モデルベースアプローチの特徴を考慮した新しい探索手法を考案した。
また,本手法がモデルベースアルゴリズムDreamerの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:07:29 GMT)
Machine Learning-Based Classification Algorithms for the Prediction of
Coronary Heart Diseases [0.0] この研究は、いくつかの機械学習に基づく分類モデルを作成し、テストした。
その結果、ロジスティック回帰は、元のデータセット上で最高のパフォーマンススコアを生み出した。
結論として,順調に処理され,標準化されたデータセット上のLRが,他のアルゴリズムよりも精度の高い冠状心疾患を予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:52:56 GMT)
Joint Characterization of the Cryospheric Spectral Feature Space [0.0] 特徴空間の次元、幾何学、位相の特徴づけは、効果的なモデル設計のためのガイダンスを提供することができる。
本研究では,次元還元による特徴空間基底ベクトルの同定のための2つの手法の比較と対比を行った。
共同解析の結果,グリーンランド氷床の異なる部分の積雪勾配の連続性が明らかとなった。
物理的に解釈可能なスペクトル特徴空間を創出するPC+t-SNEジョイントキャラクタリゼーションの能力は、このキャラクタリゼーションがすべての地上被覆のより高次元の超スペクトル特徴空間にまで拡張される可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:04:50 GMT)
Is Approximation Universally Defensive Against Adversarial Attacks in
Deep Neural Networks? [0.0] 本稿では, 最先端の近似乗算器を用いて, 異なる近似DNNアクセラレータ (AxDNN) の逆解析を行う。
以上の結果から,AxDNNに対する敵対攻撃は53%の精度低下を引き起こすが,同一の攻撃は精度低下をほとんど起こさない可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 19:01:36 GMT)
Investigating the Impact of 9/11 on The Simpsons through Natural
Language Processing [0.0] 現実の出来事がフィクションメディアに与える影響は、特にアメリカの漫画シリーズ『ザ・シンプソンズ』で明らかである。
われわれの目標は、9月11日のニューヨークでのテロ事件前後の単語頻度、話題、感情の変化を検索することであった。
明確な傾向の変化は見られず、2000年から2002年までの期間の平均感情はわずかに減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 03:45:10 GMT)
Indexed Minimum Empirical Divergence for Unimodal Bandits [0.0] 単調構造を最適に活用するアルゴリズムであるIMED-UBを導入する。
IMED-UBは最先端のアルゴリズムと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:48:37 GMT)
Hydroclimatic time series features at multiple time scales [0.0] 様々な物理過程の振る舞いを包括的に理解するには、時間スケールにわたる詳細な調査が必要である。
本研究では, 温暖化環境下での調査を進展させ, 充実させる新しい時系列特徴コンパイル法を提案する。
この特定のコンパイルは、時間的依存、時間的変動、"予測可能性"、ルンピー性、安定性、非線形性(および線形性)、トレンド、スパイク性、曲率、季節性の観点から、大きく解釈可能な特徴の調査と比較を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:43:30 GMT)
How not to Lie with a Benchmark: Rearranging NLP Leaderboards [0.0] 一般的なNLPベンチマークの総合評価手法について検討し、幾何平均と調和平均でモデルを並べ替える。
我々は、GLUE、SuperGLUE、XGLUE、XTREMEなどの人気のあるベンチマークを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:40:52 GMT)
High robustness quantum walk search algorithm with qudit Householder
traversing coin, machine learning study [0.0] 本研究では,一般世帯反射法と位相乗算器を用いて構築したウォークコインを用いたランダムウォーク探索アルゴリズムについて検討した。
コインレジスタは任意の次元を持つ1つのキューディットである。モンテカルロシミュレーションは、教師付き機械学習と組み合わせて、量子アルゴリズムがコインのパラメータの偏差に対してより堅牢になるウォークコインを見つけるために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 21:42:11 GMT)
Heisenberg representation of nonthermal ultrafast laser excitation of
magnetic precessions [0.0] 本研究は、ポンプパルスの動作中であっても、光誘起利得は、誘導利得の期間の何倍も短い持続時間で開始可能であることを示す。
我々は、簡単な平面と簡単な軸方向反強磁性系の磁性基板のレーザ誘起前駆体をモデル化し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 15:50:18 GMT)
Generalized Measure of Quantum Fisher Information [0.0] 短期量子デバイス上で効率よく計算可能な量子フィッシャー情報(QFI)の低いバウンダリを提示する。
QFI尺度の標準基準を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:31:46 GMT)
Fully Automatic Deep Learning Framework for Pancreatic Ductal
Adenocarcinoma Detection on Computed Tomography [0.0] 早期発見は膵管腺癌(PDAC)の予後を改善する
現在のモデルでは、小さな(2cm)病変の特定に失敗している。
深層学習モデルを用いてPDAC検出のための自動フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:01:11 GMT)
Fast automatic deforestation detectors and their extensions for other
spatial objects [0.0] 本研究では,地球画像上の森林および非森林領域の検出問題に対処する2つの統計的手法を提案する。
これら2つの手法の数学的背景を構築し,それを用いた自己十分検出アルゴリズムを構築し,その実装の数値的側面について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:08:38 GMT)
Exact eigenvalue order statistics for the reduced density matrix of a
bipartite system [0.0] eigenvalues $lambda_1(m),ldots, lambda_m(m)$ of $rho_A(m)$は相関確率変数である。
我々は,2部構造系のランダムな複素状態のアンサンブルに対応する順序付き固有値集合のヒストグラムを数値的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:47:05 GMT)
Entanglement Swapping and Action at a Distance [0.0] 2015年のハンソンとデルフトの同僚による実験は、量子世界がベルの不等式に違反していることをさらに確認した。
我々は後者の主張に注意を払っている。
デルフトの実験は絡み合いのスワッピングに依存しており、我々の主張では、この幾何学はベルの不等式が遠くで作用するために、議論に余分な抜け穴をもたらすという。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 22:10:58 GMT)
Engineering AI Tools for Systematic and Scalable Quality Assessment in
Magnetic Resonance Imaging [0.0] 大きなMRIデータリポジトリの構築には、プライバシ、データサイズ、DICOMフォーマット、ロジスティクス、非標準化イメージに関する複数の課題がある。
データリポジトリの構築は難しいだけでなく、リポジトリからプールされたデータを使用することも難しい。
本稿では,大規模なMRIデータレポジトリの構築と,それらのデータレポジトリからダウンロードされたデータの利用に関する課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 22:47:16 GMT)
Emergent universe revisited through the CSL theory [0.0] 我々は、創発的な宇宙シナリオの中で、原始スカラー摂動のスペクトルがどのように変化するかを分析する。
一方、スローロールインフレーション以前の超インフレの位相は、創発的宇宙仮説の特徴的な特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 16:18:11 GMT)
Easy Semantification of Bioassays [0.0] 本稿では, バイオアッセイを自動分離する手法を提案する。
我々のソリューションは、自動セマンティフィケーションの問題をラベル付けとクラスタリングという問題とは対照的である。
クラスタリングソリューションは、最先端のラベリングアプローチよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:57:43 GMT)
Discovering Causal Structure with Reproducing-Kernel Hilbert Space
$\epsilon$-Machines [0.0] 本稿では,システム動作の観察から因果構造を直接推定する手法を提案する。
外部および測定ノイズレベルが異なる場合の因果構造を頑健に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:00:47 GMT)
Deterministic preparation of non-classical states of light in
cavity-optomechanics [0.0] キャビティオプトメカニクスは非ガウス量子状態の生成のための理想的なプラットフォームである。
我々は、状態準備のための無調波相互作用を利用するための駆動プロトコルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 02:12:06 GMT)
Deep residential representations: Using unsupervised learning to unlock
elevation data for geo-demographic prediction [0.0] LiDAR技術は、都市景観と農村景観の詳細な3次元標高マップを提供するために利用することができる。
現在まで、空中LiDAR画像は、主に環境と考古学の領域に限られている。
我々は、このデータの適合性は、独自のだけでなく、人口統計学的特徴と組み合わせたデータの源でもあると考え、埋め込みの現実的なユースケースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:10:52 GMT)
Data-Driven Interaction Analysis of Line Failure Cascading in Power Grid
Networks [0.0] パワーグリッドネットワークにおける障害カスケードのラインインタラクションをモデル化するために、機械学習ツールを使用します。
まず、最初のランダムな故障の後、連続するライン障害を再現した軌跡のデータセットを収集する。
次に、モデルパワーネットワークにおける実際の制約を、システムが安定した状態に収まるまで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 09:04:01 GMT)
Coupling of a quantum memory and telecommunication wavelength photons
for high-rate entanglement distribution in quantum repeaters [0.0] 固定時間QMとしてのPr:YSOと1つの通信波長光子とのカップリングを実現する方法を示す。
提案手法は, エンタングルメント生成率の向上を実現するために, 量子リピータ方式の実装につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 08:38:02 GMT)
Counterfactual Explanations via Latent Space Projection and
Interpolation [0.0] SharpShooterは、ターゲットクラスとして分類する入力の投影バージョンを作成することから始まるバイナリ分類のメソッドである。
次に,本フレームワークは,学習表現を用いて,サンプルのコア特性をその逆ファクトに変換することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 00:07:49 GMT)
Convergence Guarantees for Deep Epsilon Greedy Policy Learning [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの予測による動作を選択するディープ・エプシロン・グリーディ法について,誤りや後悔,収束性を示す。
実世界のデータセットMNISTを用いた実験では,非線形強化学習問題を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:05:54 GMT)
Borrowing from Similar Code: A Deep Learning NLP-Based Approach for Log
Statement Automation [0.0] ログステートメントの位置を予測するために,更新および改良されたログ対応コードクローン検出手法を提案する。
我々は,自然言語処理(NLP)と深層学習手法を組み込んで,ログステートメントの記述予測を自動化する。
解析の結果、我々のハイブリッドNLPとコードクローン検出手法(NLP CC'd)は、ログステートメントの場所を見つける際に従来のクローン検出器よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 14:03:49 GMT)
Bio-inspired Polarization Event Camera [0.0] トマトポッド(マンティスエビ)視覚システムは近年,パラダイムシフト偏光とマルチスペクトルイメージングセンサの設計のための青写真を提供している。
本稿では,Nyquistの最大フレームレートを超える電力とサンプルデータを節約するために,持続的かつ過渡的な生物学的視覚経路を模倣する新しいストマトポッド型偏光カメラを提案する。
このバイオインスパイアされたセンサは、同期強度フレームと非同期偏光輝度変化情報の両方を100万倍の照明範囲で同時にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 11:38:02 GMT)
Best-practice aspects of quantum-computer calculations: A case study of
hydrogen molecule [0.0] 我々は、これらの計算の最も実践的な側面を調べることを目的とした、量子コンピュータランニングの広範囲なシミュレーションを行った。
ブラヴィイ・キタエフ変換により得られた量子固有解法(VQE)を量子ハミルトニアンに応用し、様々な計算技術の影響を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 13:21:10 GMT)
Analysis of loss correction with the Gottesman-Kitaev-Preskill code [0.0] Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) コードは有望なボゾン量子誤り訂正符号である。
GKPの誤り訂正には増幅が不要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 17:15:21 GMT)
Adaptive strategy in differential evolution via explicit exploitation
and exploration controls [0.0] 本稿では,明示的適応スキーム (Ea scheme) という新しい戦略適応手法を提案する。
Eaスキームは複数の戦略を分離し、それらをオンデマンドで採用する。
ベンチマーク関数に関する実験的研究は、Eaスキームの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 04:46:48 GMT)
A Quantum Informational Approach to the Problem of Time [0.0] 我々は量子情報理論を用いて、量子重力におけるハミルトンの制約は変化を探索できないと論じる。
量子宇宙学的時間結晶の形成により、時間-再パラメータ化対称性が自発的に破れた場合、これらの問題は解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 01:30:53 GMT)
A Hybrid Science-Guided Machine Learning Approach for Modeling and
Optimizing Chemical Processes [0.0] ハイブリッドプロセスモデリングと最適化は、科学誘導機械学習(SGML)アプローチと組み合わせられる。
MLを用いてモデルを改善するために、直列および並列ハイブリッドモデリングのサブカテゴリの展示を行う。
MLモデルの改善に科学的原則を適用するために、我々は、科学誘導設計、学習、洗練のサブカテゴリについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Dec 2021 18:24:13 GMT)