Functional Regularization for Reinforcement Learning via Learned Fourier
Features [98.9] 本稿では、入力を学習されたフーリエベースに埋め込むことにより、深層強化学習のための簡単なアーキテクチャを提案する。
その結果、状態ベースと画像ベースの両方のRLのサンプル効率が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:59:52 GMT)
BCD Nets: Scalable Variational Approaches for Bayesian Causal Discovery [97.8] 構造方程式モデル(SEM)は、有向非巡回グラフ(DAG)を介して表される因果関係を推論する効果的な枠組みである。
近年の進歩により、観測データからDAGの有効最大点推定が可能となった。
線形ガウス SEM を特徴付ける DAG 上の分布を推定するための変分フレームワークである BCD Nets を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:35:21 GMT)
Visual Object Tracking with Discriminative Filters and Siamese Networks:
A Survey and Outlook [97.3] 識別相関フィルタ (DCF) とディープシームズネットワーク (SN) が支配的な追跡パラダイムとして出現している。
本調査では,9つのトラッキングベンチマークの結果に基づいて,90以上のDCFとSiameseトラッカーの体系的,徹底的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:57:10 GMT)
NL-Augmenter: A Framework for Task-Sensitive Natural Language
Augmentation [92.0] 提案するNL-Augmenterは,Pythonベースの自然言語拡張フレームワークである。
このフレームワークと117の変換と23のフィルタを、さまざまな自然言語タスクに対して記述する。
我々は,NL-Augmenterの有効性を,NL-Augmenterの変換を用いて検証し,自然言語モデルのロバスト性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 00:37:59 GMT)
Input-level Inductive Biases for 3D Reconstruction [88.5] 一般認識モデルであるPerceiver IOを用いて3次元再構成を行った。
モデルはクエリマトリックスを使用して問合せされ、クエリ毎に出力を生成する。
本稿では,入力画像対のすべての画素に対する出力値について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:49:52 GMT)
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods [81.8] シミュレーション知能の9つのモチーフ」は、科学計算、科学シミュレーション、人工知能の融合に必要な重要なアルゴリズムの開発と統合のためのロードマップである。
シミュレーションインテリジェンスのモチーフは、オペレーティングシステムのレイヤ内のコンポーネントとよく似ています。
我々は、モチーフ間の協調的な努力が科学的な発見を加速する大きな機会をもたらすと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:45:31 GMT)
Intrinsic decoherence for the displaced harmonic oscillator [77.3] 固有デコヒーレンスを記述するミルバーン方程式の完全解を用いる。
初期コヒーレント状態と圧縮状態における位置定位値と数演算子の期待値を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:15:43 GMT)
SelectAugment: Hierarchical Deterministic Sample Selection for Data
Augmentation [72.6] そこで我々は,SelectAugmentと呼ばれる効果的な手法を提案し,決定論的かつオンラインに拡張するサンプルを選択する。
具体的には、各バッチにおいて、まず増分比率を決定し、次にこの比で各トレーニングサンプルを増分するかを決定する。
これにより、サンプルを増量する際のランダム性による負の効果を効果的に軽減し、DAの有効性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:38:38 GMT)
Multi-scale Feature Learning Dynamics: Insights for Double Descent [71.9] 一般化誤差の「二重降下」現象について検討する。
二重降下は、異なるスケールで学習される異なる特徴に起因する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:17:08 GMT)
Adjusting the Ground Truth Annotations for Connectivity-Based Learning
to Delineate [69.7] 本稿では,アノテーションの不正確さを明示的に説明する手法を提案する。
アノテーションは、トポロジを保ちながら自分自身を変形させることができるアクティブな輪郭モデルとして扱う。
これにより、ネットワークを共同でトレーニングし、元のアノテーションの潜在的なエラーを修正することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:34:18 GMT)
Make It Move: Controllable Image-to-Video Generation with Text
Descriptions [69.5] TI2Vタスクは、静的画像とテキスト記述からビデオを生成することを目的としている。
これらの課題に対処するために,革新的なアンカー構造を持つモーションアンカー型ビデオGEnerator (MAGE) を提案する。
データセットで行った実験は、MAGEの有効性を検証するとともに、TI2Vタスクの魅力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:00:36 GMT)
Multidimensional Assignment Problem for multipartite entity resolution [69.5] Multipartiteエンティティ解決は、複数のデータセットから1つのエンティティにレコードを統合することを目的としている。
代入問題を解くために、グリーディアルゴリズムと大規模近傍探索という2つの手順を適用する。
データベースのサイズが大きくなるにつれて、設計ベースのマルチスタートがより効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:34:55 GMT)
DoodleFormer: Creative Sketch Drawing with Transformers [68.2] 創造的スケッチ(Creative sketching)またはドゥーリング(Duodling)は、日常の視覚的物体の想像的かつ以前は目に見えない描写が描かれた表現的活動である。
本稿では,クリエイティビティスケッチ生成問題を粗いスケッチ合成に分解する,粗い2段階のフレームワークDoodleFormerを提案する。
生成した創作スケッチの多様性を確保するため,確率論的粗いスケッチデコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:59:59 GMT)
Human Parity on CommonsenseQA: Augmenting Self-Attention with External
Attention [66.9] 本稿では,外部の知識や状況に配慮した外部アテンション機構を備えたトランスフォーマーアーキテクチャの強化を提案する。
提案した外部注意機構は,既存のAIシステムの性能を大幅に向上させることができる。
提案システムは、オープンなCommonsenseQA研究ベンチマークにおいて、89.4%の精度で人間に匹敵する88.9%の精度で人間に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:59:02 GMT)
Neuro-Symbolic Inductive Logic Programming with Logical Neural Networks [65.2] 我々は最近提案された論理ニューラルネットワーク(LNN)を用いた学習規則を提案する。
他のものと比較して、LNNは古典的なブール論理と強く結びついている。
標準ベンチマークタスクの実験では、LNNルールが極めて解釈可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:38:30 GMT)
Hybrid SNN-ANN: Energy-Efficient Classification and Object Detection for
Event-Based Vision [64.7] イベントベースの視覚センサは、画像フレームではなく、イベントストリームの局所的な画素単位の明るさ変化を符号化する。
イベントベースセンサーによる物体認識の最近の進歩は、ディープニューラルネットワークの変換によるものである。
本稿では、イベントベースのパターン認識とオブジェクト検出のためのディープニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングのためのハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:45:58 GMT)
Where the Earth is flat and 9/11 is an inside job: A comparative
algorithm audit of conspiratorial information in web search results [63.0] 本稿では,Google,Bing,DuckDuckGo,Yahoo,Yandexの5つの検索エンジンを対象に,検索結果における比較情報の分布について検討する。
われわれは、Google以外の検索エンジンが一貫して共謀広告の検索結果を表示し、共謀広告のウェブサイトへのリンクをトップに返したことを知った。
共謀プロモーティングの結果のほとんどはソーシャルメディアや共謀のウェブサイトから得られたものであり、一方共謀の情報は科学的なウェブサイトで共有され、より少なからぬレガシなメディアによって共有された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:16:16 GMT)
Quantifying Adaptability in Pre-trained Language Models with 500 Tasks [60.0] 本稿では,新しいベンチマークであるTaskBench500を用いて,LM適応性の特徴と限界に関する大規模な実証的研究を行う。
我々は適応性の3つの側面を評価し、適応手順が小さなデータセットを記憶する能力において劇的に異なることを発見した。
実験の結果、新しいタスクへの適応性、例えば新しい例への一般化は体系的に記述され、理解されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:00:25 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） (Mon, 6 Dec 2021 07:25:35 GMT)
Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.7] 最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:56:44 GMT)
Coded Distributed Computing with Partial Recovery [56.1] 部分回復型符号化計算(CCPR)と呼ばれる新しい符号化行列ベクトル乗法を導入する。
CCPRは計算時間と復号化の複雑さを減らし、精度と計算速度のトレードオフを可能にする。
次に、この手法をより一般的な計算タスクの分散実装に拡張し、部分的回復を伴う符号化通信方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:04:39 GMT)
Forward Compatible Training for Representation Learning [53.3] 後方互換トレーニング(BCT)は、新しいモデルのトレーニングを変更して、その表現を古いモデルのトレーニングと互換性を持たせる。
BCTは新しいモデルの性能を著しく損なう可能性がある。
本研究では,表現学習のための新しい学習パラダイムである,前方互換学習(FCT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:18:54 GMT)
Learning Personal Representations from fMRIby Predicting Neurofeedback
Performance [52.8] 機能的MRI(fMRI)によって導かれる自己神経変調タスクを行う個人のための個人表現を学習するためのディープニューラルネットワーク手法を提案する。
この表現は、直近のfMRIフレームが与えられた次のfMRIフレームにおける扁桃体活動を予測する自己教師型リカレントニューラルネットワークによって学習され、学習された個々の表現に条件付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:16:54 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） (Mon, 6 Dec 2021 17:45:14 GMT)
Context-Aware Transfer Attacks for Object Detection [51.7] 本稿では,オブジェクト検出のためのコンテキスト認識攻撃を新たに生成する手法を提案する。
オブジェクトとその相対的な位置と大きさの共起をコンテキスト情報として利用することにより、ターゲットの誤分類攻撃をうまく生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:26:39 GMT)
Telecom-band Hyperentangled Photon Pairs from a Fiber-based Source [49.1] 偏光および周波数DoFの両面に重接する通信帯域双光子の発生を実験的に実証した。
ハイパーエンタングルメント・ソースによって生成される状態は、高密度符号化や高次元量子鍵分布などのプロトコルを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:37:43 GMT)
Embedding Arithmetic for Text-driven Image Transformation [48.8] テキスト表現は、有名なアナロジーのような幾何学的規則性を示す。
最近の研究は、このセマンティックギャップを、画像とテキストをマルチモーダル空間に埋め込むことを目的としている。
SIMATデータセットを導入し,テキスト駆動画像変換の課題を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:51:50 GMT)
Requirements for Open Political Information: Transparency Beyond Open
Data [48.8] ステークホルダ間の欲求とニーズを特定するために、ユーザインタビューを行います。
我々はこの情報を用いて、機能的な政治情報技術システムの基礎的要件をスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:42:03 GMT)
Shape Defense Against Adversarial Attacks [47.6] 人間は物体を認識するために形状情報に大きく依存している。逆に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はテクスチャに偏っている。
本稿では, 形状バイアスをCNNに組み込んで, 頑健性を向上させる方法について検討する。
2つのアルゴリズムが提案され、エッジが適度な知覚不能な摂動に不変であるという観測に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:12:15 GMT)
Making a Bird AI Expert Work for You and Me [46.6] 人間がAIから学ぶためのトランスファー可能な知識を構成するものは何か?
本稿では,知識を専門家排他的な高度に識別可能な視覚領域として表現することを提案する。
15,000件の治験を総合的に調査した結果, 飛散する鳥の専門知識を継続的に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:47:21 GMT)
General Facial Representation Learning in a Visual-Linguistic Manner [45.9] 本稿では,一般の顔表現学習を視覚言語的に行うためのフレームワークFaRLを紹介する。
従来の事前学習モデルと比較して, FaRL は転送性能がよいことを示す。
本モデルは,顔解析や顔のアライメントといった顔解析タスクにおける最先端の手法を超越したモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:22:05 GMT)
Temporal-Spatial Causal Interpretations for Vision-Based Reinforcement
Learning [45.8] 本稿では,エージェントの長期的行動を理解するために,時間空間因果解釈(TSCI)モデルを提案する。
TSCIモデルは,タスク関連時間空間情報を強調するために,高分解能かつ鋭い注意マスクを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:24:17 GMT)
Clue Me In: Semi-Supervised FGVC with Out-of-Distribution Data [44.9] 半教師付き視覚分類のための配布外データ処理に特化した新しい設計を提案する。
実験の結果, (i) 提案手法は分布外データに対して良好なロバスト性を示し, (ii) 先行技術を用いて, 性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:22:10 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） (Mon, 6 Dec 2021 09:36:12 GMT)
Offline Pre-trained Multi-Agent Decision Transformer: One Big Sequence
Model Conquers All StarCraftII Tasks [43.6] オンラインの微調整によるオフライン事前トレーニングは研究されておらず、オフラインMARL研究のためのデータセットやベンチマークも利用可能ではない。
オフライン学習に有効なマルチエージェント決定変換器(MADT)のアーキテクチャを提案する。
StarCraft IIのオフラインデータセットで評価すると、MADTは最先端のオフラインRLベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:11:05 GMT)
DemoGrasp: Few-Shot Learning for Robotic Grasping with Human
Demonstration [42.2] 本稿では,ロボットに対して,単純で短い人間の実演で物体をつかむ方法を教えることを提案する。
まず、人間と物体の相互作用を示すRGB-D画像の小さなシーケンスを提示する。
このシーケンスを使用して、インタラクションを表す手とオブジェクトメッシュを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:17:12 GMT)
Nonstochastic Bandits with Composite Anonymous Feedback [41.4] 本研究では,アクションの損失が直ちにプレイヤーに請求されない非確率的バンディット設定について検討する。
各ラウンドの最後にプレイヤーが観測した瞬間的な損失は、これまでプレイされたアクションの多くの損失成分の合計である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:44:04 GMT)
Label Hallucination for Few-Shot Classification [40.4] ほとんどショットの分類では、新しい未知のクラスを認識するために、大きな注釈付きベースデータセットから学んだ知識を適応する必要がある。
これら2つの戦略に代替的なアプローチを提案する。
提案手法は, 精度の高い4つの複数ショット分類ベンチマークにおいて, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:18:41 GMT)
CSG0: Continual Urban Scene Generation with Zero Forgetting [38.0] 我々は、異なるドメインのストリーム上でGANをトレーニングする連続的なシーン生成設定に対処する。
このような連続的な設定では、ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:57:09 GMT)
Dense Depth Priors for Neural Radiance Fields from Sparse Input Views [37.9] そこで本研究では,部屋全体の新しいビューを,桁違いに少ない画像から合成する手法を提案する。
提案手法は,18枚以上の映像をシーン全体に適用して,挑戦的な屋内シーンにおけるデータ効率の高い新規ビュー合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:00:02 GMT)
Skeletal Graph Self-Attention: Embedding a Skeleton Inductive Bias into
Sign Language Production [37.7] 近年の手話生成(SLP)では,手話言語ニューラル機械翻訳(NMT)アーキテクチャが採用されている。
本稿では,手話列を骨格グラフ構造として表現し,関節をノードとして,空間的および時間的接続をエッジとして表現する。
SLPモデルに骨格バイアスを埋め込んだ新しいグラフィカルアテンション層であるSGSAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:12:11 GMT)
Unfairness Despite Awareness: Group-Fair Classification with Strategic
Agents [37.3] 戦略エージェントは、より良好な結果を得るために観察された特徴ベクトルを操作する能力とインセンティブの両方を持っている可能性があることを示す。
さらに、有利な群が過剰に表現される領域で公平な学習を行う際に、公平な分類器の選択性が増大し、したがって公正さが失われることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:42:43 GMT)
PTTR: Relational 3D Point Cloud Object Tracking with Transformer [37.1] ポイントクラウドシーケンスでは、3Dオブジェクトトラッキングは、テンプレートポイントクラウドが与えられた現在の検索ポイントクラウド内のオブジェクトの位置と向きを予測することを目的としている。
本稿では,高品位な3次元追跡結果を粗い方法で効率的に予測し,変圧器操作の助けを借りて,ポイントトラッキングTRansformer (PTTR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:28:05 GMT)
VocBench: A Neural Vocoder Benchmark for Speech Synthesis [36.9] 本稿では,最先端のニューラルボコーダの性能をベンチマークするフレームワークであるVocBenchを紹介する。
VocBenchは、共有環境で異なる神経ボコーダを評価するために、体系的な研究を使用している。
以上の結果から, このフレームワークは, 各ボコーダに対して, 合成試料の競争効率と品質を示すことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:09:57 GMT)
HumanNeRF: Generalizable Neural Human Radiance Field from Sparse Inputs [35.8] 最近のニューラルヒューマン表現は高品質なマルチビューレンダリングを生成することができるが、高密度なマルチビュー入力と高価なトレーニングが必要である。
我々は、動的人間の高忠実度自由視点合成のための、一般化可能なニューラル表現であるHumanNeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 05:22:09 GMT)
Real-time Registration and Reconstruction with Cylindrical LiDAR Images [35.2] LiDARデータのスピン化は3次元知覚タスクに多いが、円筒形状の研究は少ない。
我々はLiDARスキャンの生成を再考し、生スキャンのデータに対する円筒形の範囲画像表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:28:32 GMT)
Semantic Segmentation In-the-Wild Without Seeing Any Segmentation
Examples [35.0] 本稿では,各オブジェクトに対するセマンティックセグメンテーションマスク作成のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,画像に含まれるクラスカテゴリのイメージレベルラベルを入力として扱う。
このステージの出力は、教師付きメソッドが必要とする手動のピクセルレベルラベルの代わりに、ピクセルレベルの擬似ラベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:32:38 GMT)
MetaCloth: Learning Unseen Tasks of Dense Fashion Landmark Detection
from a Few Samples [34.7] ファッションランドマーク検出の最近の高度な手法は、主に大規模なファッションデータセット上の畳み込みニューラルネットワークのトレーニングによって実現されている。
この研究はMetaClothという名の新しいフレームワークを提案し、いくつかの注釈付きサンプルだけで、密集したファッションランドマーク検出の見知らぬタスクを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:38:14 GMT)
Self-Supervised Camera Self-Calibration from Video [34.4] 汎用カメラモデルの効率的なファミリーを用いてシーケンスごとのキャリブレーションパラメータを回帰する学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,サブピクセル再投射誤差による自己校正を行い,他の学習手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:42:05 GMT)
AdaSTE: An Adaptive Straight-Through Estimator to Train Binary Neural
Networks [34.3] 重み付きディープニューラルネットワーク(DNN)を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
実験により,本アルゴリズムは既存手法と比較して良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:12:15 GMT)
Optimal No-Regret Learning in Strongly Monotone Games with Bandit
Feedback [33.6] 我々は,各エージェントが各エージェントの報酬を観察する,未知のゲームにおけるオンライン学習について検討する。
まず,オンラインバンディット凸最適化アルゴリズムを構築し,$tildeTheta(sqrtT)$に対する単一エージェントの最適後悔を実現することを示す。
すると、各エージェントがこの非回帰学習アルゴリズムを強い単調ゲームに適用すると、ジョイントアクションはテクストラストにおいて、$tildeTheta(sqrt)の速度でユニークなナッシュ平衡に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:27:54 GMT)
No-Reference Point Cloud Quality Assessment via Domain Adaptation [31.3] 本稿では,3次元点雲に対する画像伝達点雲品質評価(IT-PCQA)の新たな非参照品質評価指標を提案する。
特に,自然画像をソース領域として,点雲を対象領域として扱うとともに,教師なしの敵領域適応により点雲の品質を推定する。
実験結果から,提案手法は従来のノン参照指標よりも高い性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:20:40 GMT)
GloDyNE: Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding [31.3] 動的ネットワーク埋め込み(DNE)は、ネットワークトポロジを各ステップで保存しながらノード埋め込みを更新することを目的としている。
本稿では,ネットワーク上の代表ノードを多様に選択する新たな手法を提案する。
実験では、少数のノードが選択されているGloDyNEが、すでに優れたパフォーマンスまたは同等のパフォーマンスを達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:05:41 GMT)
CALVIN: A Benchmark for Language-conditioned Policy Learning for
Long-horizon Robot Manipulation Tasks [30.9] 汎用ロボットは、人間の言語を認識や行動に関連付けることを学ばなければならない。
CALVIN(CALVIN)は、長期の言語条件のタスクを学習するためのオープンソースのシミュレーションベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:37:33 GMT)
Search and Learn: Improving Semantic Coverage for Data-to-Text
Generation [30.1] 本研究では,テキスト生成に焦点をあてる。
本稿では,事前学習された言語モデルを活用する検索学習手法を提案する。
実験の結果,E2E と WikiBio のデータセットで高い性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:51:56 GMT)
Incentive Compatible Pareto Alignment for Multi-Source Large Graphs [28.5] 我々は,マルチソース大規模データを用いた効果的なエンティティマッチングモデルを学習することに注力する。
課題は,1)情報共有源間の大規模エンティティの整合化,2)共同学習型マルチソースデータからの負の転送を緩和する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 05:36:14 GMT)
A Survey of Deep Learning for Low-Shot Object Detection [28.2] Low-Shot Object Detection (LSOD)は、ラベル付きデータからオブジェクトを検出することを目的としている。
本稿では,深層学習に基づくFSODとZSDの総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:56:00 GMT)
Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models [27.0] 拡散モデルは意味的セグメンテーションの道具としても機能することを示した。
特に、いくつかの事前訓練拡散モデルに対して、逆拡散過程のマルコフステップを実行するネットワークからの中間活性化について検討する。
これらのアクティベーションは、入力画像から意味情報を効果的にキャプチャし、セグメンテーション問題に対して優れたピクセルレベルの表現であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:55:30 GMT)
ED2: An Environment Dynamics Decomposition Framework for World Model
Construction [27.0] 環境ダイナミクス分解(ED2)は、環境を分解的にモデル化する新しい世界モデル構築フレームワークである。
ED2は既存のMBRLアルゴリズムと簡単に組み合わせることができ、実験結果からED2がモデル誤差を大幅に低減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:11:19 GMT)
When the Curious Abandon Honesty: Federated Learning Is Not Private [26.0] フェデレーション・ラーニング(FL)では、データは機械学習モデルを共同で訓練しているときに個人デバイスを離れない。
本稿では,従来の研究がFLの脆弱性を過小評価していることを論じる。
我々は,共有モデルの重みを変更可能な,活発で不正直な攻撃者を中心的当事者として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:37:03 GMT)
Tunable Image Quality Control of 3-D Ultrasound using Switchable
CycleGAN [25.6] 3DUSイメージングシステムは、3つの軸面に沿って体積を可視化することができる。
3D USは2D USに比べて解像度に固有の制限がある。
本稿では,3次元画像品質向上のための教師なしディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:40:16 GMT)
Quantum-enhanced rubidium atomic magnetometer based on Faraday rotation
via 795-nm Stokes operator squeezed light [25.2] 795nm光の偏光抑制状態(PSS)はルビジウム87(87Rb)原子磁気センサで使用されている。
スクイーズレベルが3.7のPSSは10kHzの周波数で達成されている。
19.5 pT/Hz1/2の典型的な感度はストークス作用素S2のPSSをプローブとして、PCSをプローブとして28.3 pT/Hz1/2の感度で達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:26:02 GMT)
A Marketplace for Trading AI Models based on Blockchain and Incentives
for IoT Data [24.8] 機械学習(ML)の新たなパラダイムは、学習モデルを異種エージェントのグループに部分的に配信するフェデレートされたアプローチであり、エージェントは自身のデータでモデルをローカルにトレーニングすることができる。
モデルの評価の問題や、協調トレーニングやデータ/モデルの取引に対するインセンティブの問題は、文献において限られた扱いを受けてきた。
本稿では、信頼されたMLベースのネットワーク上でのMLモデルトレーディングの新しいエコシステムを提案する。買い手はML市場から関心のモデルを取得することができ、興味のある売り手はそのモデルの品質を高めるためにローカルな計算に費やす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:52:42 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Image Segmentation: a
Comprehensive Survey [24.6] この調査は、この信じられないほど急速に成長している分野の5年間をまとめたものです。
最も重要なセマンティックセグメンテーション手法を提案する。
マルチドメイン学習、ドメイン一般化、テスト時間適応、ソースフリードメイン適応といった新しいトレンドを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:47:41 GMT)
Test-Time Detection of Backdoor Triggers for Poisoned Deep Neural
Networks [24.5] 深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するバックドア(トロイの木馬)攻撃が出現
本稿では,画像分類に対するバックドア攻撃に対する「飛行中」防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:52:00 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） (Mon, 6 Dec 2021 13:41:21 GMT)
4DContrast: Contrastive Learning with Dynamic Correspondences for 3D
Scene Understanding [22.9] 教師なし事前学習により学習した3次元表現に4次元動的対象を組み込む新しい手法を提案する。
本研究では,静的な3次元環境に移動する合成3次元形状を利用した新しいデータ拡張手法を提案する。
実験により、教師なし表現学習は、下流3次元セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス、オブジェクト検出、インスタンスセマンティクスタスクの改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:09:07 GMT)
Bounding Wasserstein distance with couplings [22.4] 本稿ではマルコフ連鎖のカップリングに基づく推定器を提案し,そのような偏りのあるサンプリング手法の品質を評価する。
我々の推定器は高次元において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:38:21 GMT)
Adapting BERT for Continual Learning of a Sequence of Aspect Sentiment
Classification Tasks [22.3] 本稿では、アスペクト感情分類(ASC)タスクの連続的な学習について研究する。
一連のASCタスクを漸進的に学習するCLシステムは、以下の2つの問題に対処する必要がある。
これらの問題に対処するために、B-CLと呼ばれる新しいカプセルネットワークモデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:46:06 GMT)
ALIKE: Accurate and Lightweight Keypoint Detection and Descriptor
Extraction [22.0] 本稿では,高精度なサブピクセルキーポイントを出力する可変キーポイント検出モジュールを提案する。
次に、これらのサブピクセルキーポイントを直接最適化するために再投影損失を提案し、分散ピーク損失を正確なキーポイント正規化のために提示する。
軽量ネットワークはキーポイント検出とディスクリプタ抽出のために設計されており、商用GPU上で640x480の画像に対して毎秒95フレームで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:10:30 GMT)
Two-step Lookahead Bayesian Optimization with Inequality Constraints [21.7] 本稿では,2段階の制約付きベイズ最適化獲得関数 (2-OPT-C) を提案する。
数値実験では、2-OPT-Cは従来の手法よりも2倍以上のクエリ効率が向上し、場合によっては10倍以上のクエリ効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:40:54 GMT)
ActiveZero: Mixed Domain Learning for Active Stereovision with Zero
Annotation [21.3] 本稿では,アクティブステレオビジョンシステムのための混合ドメイン学習ソリューションであるActiveZeroを提案する。
メソッドをエンドツーエンドにトレーニングする方法と,各モジュールが最終結果を達成する上で重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:03:47 GMT)
Fast and Accurate Span-based Semantic Role Labeling as Graph Parsing [21.1] 現在、ビタビベースのアプローチとビタビベースのアプローチは、スパンベースのセマンティックロールラベリング(SRL)タスクで非常にうまく機能している。
本稿では,高階意味グラフ表現に関する最近の研究の肩に,高速かつ正確なSRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:30:58 GMT)
Player of Games [20.9] Player of Gamesは、大規模な完全かつ不完全な情報ゲームにおいて、強力な経験的パフォーマンスを達成した最初のアルゴリズムである。
プレイヤ・オブ・ゲームは,有効時間と計算能力が増大するにつれて,完全プレイに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:16:24 GMT)
Excited-state spectroscopy of spin defects in hexagonal boron nitride [20.7] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の室温における負電荷のホウ素空孔欠陥の励起状態における電子スピン共鳴遷移を調べた。
その結果、励起状態は0フィールド分割が2.1GHzであり、基底状態に類似したg因子と、90MHzと18.8MHzの2種類の超微細分割が存在することがわかった。
光ルミネッセンスとODMRコントラストの負のピークを磁場の大きさと反交差角度の関数として観測し、コヒーレントスピン沈降と異方性緩和によって説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:28:57 GMT)
One-shot Talking Face Generation from Single-speaker Audio-Visual
Correlation Learning [20.5] 特定の話者から一貫した音声スタイルを学ぶ方がずっと簡単で、それが本物の口の動きにつながる。
本研究では,特定の話者からの音声と視覚の動きの一致した相関関係を探索し,一対一の会話顔生成フレームワークを提案する。
学習した一貫した話し方のおかげで,本手法は真正な口の形状と鮮明な動きを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:53:51 GMT)
HIVE: Evaluating the Human Interpretability of Visual Explanations [20.1] コンピュータビジョンにおける多種多様な解釈可能性のためのヒューマン評価フレームワークHIVE(Human Interpretability of Visual Explanations)を提案する。
以上の結果から,(実際に正しいかどうかは別として)人的信頼を保ちつつも,正確な予測と誤予測を区別するには十分でないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:30:47 GMT)
Dynamic imaging using Motion-Compensated SmooThness Regularization on
Manifolds (MoCo-SToRM) [19.7] 高分解能自由呼吸性肺MRIのための教師なし運動補償再建法を提案する。
時系列画像フレームを3Dテンプレート画像ボリュームの変形版としてモデル化する。
変形写像は高次元空間の滑らかな多様体上の点であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:04:57 GMT)
Reliable Propagation-Correction Modulation for Video Object Segmentation [19.5] 本稿では,2つの変調器,伝搬変調器と補正変調器を導入し,ターゲットフレームの埋め込みに対してチャネルワイズ再校正を行う。
これにより、伝搬変調器による信頼性補正変調器の効果のオーバーライドを回避することができる。
提案手法は,YouTube-VOS18/19およびDAVIS17-Val/Testベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:22:58 GMT)
On Complexity of 1-Center in Various Metrics [19.1] 計量空間における n 個の点の集合 P が与えられたとき、P 内の点は P の他の点への最大距離を最小化する。
d-次元 $ell_p$-metrics や、長さ d の文字列上の Ulam メトリクスの編集において、この問題の複雑さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:25:11 GMT)
Separated Contrastive Learning for Organ-at-Risk and Gross-Tumor-Volume
Segmentation with Limited Annotation [18.7] 本稿では,地域レベルのコントラスト学習手法であるSepaRegを提案する。
SepaRegは、構造認識画像分離(SIS)モジュールと、組織内および組織間蒸留(IID)モジュールの2つのコンポーネントから構成される。
提案したモデルを公開データセットと2つのプライベートデータセットで評価するために,広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:27:18 GMT)
MobRecon: Mobile-Friendly Hand Mesh Reconstruction from Monocular Image [18.7] 本研究では,高速な推論速度,時間的コヒーレンスを同時に実現可能な単一視点ハンドメッシュ再構築フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークであるMobReconは、安価な計算コストとミニチュアモデルサイズを備えており、Apple A14 CPU上で83FPSの高速な推論速度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:01:24 GMT)
Text2Mesh: Text-Driven Neural Stylization for Meshes [18.4] 筆者らのフレームワークText2Meshは,対象のテキストプロンプトに適合する色や局所的な幾何学的詳細を予測することにより,3Dメッシュをスタイリングする。
ニューラルネットワークと結合した固定メッシュ入力(コンテンツ)を用いた3次元物体の非交叉表現をニューラルネットワークと呼ぶ。
スタイルを変更するために、CLIPの表現力を利用してテキストプロンプト(記述スタイル)とスタイル化されたメッシュの類似度スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:23:29 GMT)
An unsupervised extractive summarization method based on multi-round
computation [18.4] 本稿では,多ラウンド計算に基づく教師なし抽出テキスト要約手法を提案する。
実験は4つのデータセットで行われ、それぞれが中国語、英語、長文、短文を別々に含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:00:02 GMT)
Fast Test Input Generation for Finding Deviated Behaviors in Compressed
Deep Neural Network [18.2] 本稿では,TriggerFinder を用いて,圧縮モデルにおける不規則な動作をトリガーする入力を自動的に識別する手法を提案する。
2つのデータセットを持つ18の圧縮モデル上でTriggerFinderを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:12:49 GMT)
Traversing Time with Multi-Resolution Gaussian Process State-Space
Models [17.4] 本稿では,複数のコンポーネントで構成されたガウス的プロセス状態空間アーキテクチャを提案する。
半合成データとエンジンモデリングタスクに新しい手法をベンチマークする。
どちらの実験でも、我々のアプローチは1つの時間スケールでしか動作しない最先端の代替手段と良好に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:39:27 GMT)
Make A Long Image Short: Adaptive Token Length for Vision Transformers [17.2] 視覚変換器は各画像を一定長さのトークン列に分割し、自然言語処理における単語と同じ方法でトークンを処理する。
推論中にトークン長を適応的に割り当てる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:24:53 GMT)
3D Hierarchical Refinement and Augmentation for Unsupervised Learning of
Depth and Pose from Monocular Video [16.6] 明示的な3次元幾何を用いた3次元階層化と拡張による新しい教師なしトレーニングフレームワークが提案されている。
このフレームワークでは、深さとポーズの推定を階層的に相互に結合し、推定されたポーズ層を層単位で洗練する。
我々の視覚計測は、最近の教師なし単眼学習法よりも優れており、幾何学的手法と競合する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:46:48 GMT)
Team Hitachi @ AutoMin 2021: Reference-free Automatic Minuting Pipeline
with Argument Structure Construction over Topic-based Summarization [16.5] 本稿では,第1共有タスク自動マイニング(AutoMin-2021)のための日立チームの自動マイニングシステムを提案する。
本稿では,参照不要な手法(トレーニング分を使わずに)を自動マイニング(Task A)に応用し,まずトピックに基づいてテキストをブロックに分割する。
生成した分に議論マイニングの手法を適用し、よく構造化された一貫性のある方法でそれらを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:23:20 GMT)
Texture Reformer: Towards Fast and Universal Interactive Texture
Transfer [16.4] テクスチャレコーダは、ユーザー特定ガイダンスを用いたインタラクティブなテクスチャ転送のためのニューラルネットワークベースのフレームワークである。
本稿では,新しいセマンティックマップ誘導戦略を取り入れた,学習不要なビュー固有テクスチャ修正(VSTR)操作を提案する。
様々なアプリケーションシナリオに関する実験結果は、我々のフレームワークの有効性と優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 05:20:43 GMT)
Sensor as a Company: On Self-Sustaining IoT Commons [16.2] SensorIncは、センサ液状化によるセンサデプロイメントの設計と管理を住民にインセンティブを与える、新しいIoTデプロイメントパラダイムである。
共有センサーを会社の株式や債券に似た液体資産にすることで、ユーザーは将来有望なIoTデプロイメントを設計、投資し、その後に金銭的な報酬を受け取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:07:20 GMT)
Anchoring to Exemplars for Training Mixture-of-Expert Cell Embeddings [16.0] そこで本研究では,トレーニングセットの技術的な変化を捉えた専門家の集合を学習し,テスト時に専門家の予測を集約する埋め込み学習アプローチを提案する。
我々は,薬物発見,細胞治療の真の作用機序の同定における性能の向上など,3つの課題に対するアプローチを5.5-11%の精度で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:05:49 GMT)
Is Class-Incremental Enough for Continual Learning? [15.9] クラス増進シナリオへの過剰な注力は、今後の継続的な学習研究に限界をもたらす可能性があると我々は主張する。
多くの実世界の環境では、以前に遭遇した概念の反復が自然に発生し、以前の知識の破壊を和らげるのに寄与する。
我々は、入力情報のストリームにおける設計によって繰り返しが統合される、代替的な連続学習シナリオに関するより深い研究を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:49:24 GMT)
Deconfounding Temporal Autoencoder: Estimating Treatment Effects over
Time Using Noisy Proxies [15.7] 個別化治療効果(ITE)を観察データから推定することは意思決定に不可欠である。
我々は,観測された雑音のプロキシを利用して隠れ埋め込みを学習する新しい手法であるDeconfounding Temporal Autoencoderを開発した。
我々は、最先端のベンチマークを実質的なマージンで改善することで、DTAの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:14:31 GMT)
Encouraging Disentangled and Convex Representation with Controllable
Interpolation Regularization [15.7] 制御不能な不整合表現学習(C-Dis-RL)に焦点を当てる。
制御可能な補間正規化法(CIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:52:07 GMT)
Ethics and Creativity in Computer Vision [15.7] CVPR 2021カンファレンスで,コンピュータビジョンの創造的応用に関する倫理的考察から学んだことを振り返る。
このリフレクションによって、アーティストや機械学習の研究者たちは、コンピュータビジョンの創造的応用の倫理的側面と社会的側面について会話できるようになることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:23:08 GMT)
Learning Connectivity with Graph Convolutional Networks for
Skeleton-based Action Recognition [14.9] グラフのトポロジ特性を学習するグラフ畳み込みネットワークのための新しいフレームワークを提案する。
本手法の設計原理は制約対象関数の最適化に基づいている。
骨格に基づく行動認識の課題に対して行った実験は,提案手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:43:26 GMT)
Learning to Reason from General Concepts to Fine-grained Tokens for
Discriminative Phrase Detection [14.8] フレーズ検出には、あるフレーズが画像と関連しているかどうかを識別し、適用可能であればローカライズする手法が必要である。
本稿では,2つの新しい手法を用いてフレーズを区別するフレーズ検出器であるPFP-Netを紹介する。
Flickr30K EntitiesとRefCOCO+のデータセットに対する我々のアプローチを評価し、すべてのフレーズに対して、最先端のmAPを1～1.5ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:46:20 GMT)
SODEN: A Scalable Continuous-Time Survival Model through Ordinary
Differential Equation Networks [14.6] 本稿では、ニューラルネットワークとスケーラブルな最適化アルゴリズムを用いた生存分析のためのフレキシブルモデルを提案する。
提案手法の有効性を,既存の最先端ディープラーニングサバイバル分析モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:49:01 GMT)
Thinking Beyond Distributions in Testing Machine Learned Models [13.7] 機械学習(ML)コミュニティにおけるテストプラクティスは、テストデータセットに対して測定された学習モデルの予測パフォーマンスを評価することに集中している。
このテストの観点は、研究者や開発者が他の堅牢性障害源を調査することを積極的に妨げている、と私たちは主張する。
我々は、厳格な実践に機械学習テストの視点を広げるための一連の勧告を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:03:48 GMT)
A General Framework for Debiasing in CTR Prediction [13.7] 本稿では,変数間の関係を単純化することなく,一般的なデバイアス化フレームワークを提案する。
我々の手法は最先端の手法と類似したAUCを維持している。
オンライン実験では、このフレームワークは継続的に大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:46:54 GMT)
Manas: Mining Software Repositories to Assist AutoML [13.4] ディープラーニングに関するソフトウェアエンジニアリングの問題は、タスクに適切な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを見つけることが開発者にとって難しいことだ。
より正確にはニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)であるAutoMLの最近の研究は、この問題の解決を目指している。
我々はNASの新しいアプローチを提案し、デフォルトのCNNモデルから始める代わりに、初期モデルはGitHubから抽出されたモデルのリポジトリから選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:34:04 GMT)
Decomposition and Adaptive Sampling for Data-Driven Inverse Linear
Optimization [12.6] この研究は、線形プログラムの未知のコストベクトルを推論することが目的である逆線形最適化に対処する。
本稿では,既存の手法と比較して,制約の少ない,一般的に許容可能なコスト見積の集合の回復を可能にする,新たな問題の定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:18:18 GMT)
The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual
Imitation [12.6] 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） (Mon, 6 Dec 2021 16:46:37 GMT)
Scalable Geometric Deep Learning on Molecular Graphs [12.0] トレーニングデータの量、モデルアーキテクチャのサイズと複雑さ、計算インフラの規模などに関して、ボットネックは、分子や物質のディープラーニングのスケーリングを制限する重要な要素である。
分子深層学習手法をスケーリングする軽量フレームワークであるtextitLitMatter$を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:29:38 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning with Timed Subgoals [11.8] Timed Subgoals (HiTS) を用いた階層型強化学習の導入
HiTSはエージェントがどの目標状態に到達すべきか、いつ到達するかを指定することで、そのタイミングを動的環境に適応させることを可能にする。
実験により,既存の最先端のサブゴールベースHRL法が安定した解を学習できない場合,本手法はサンプル効率のよい学習が可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:11:19 GMT)
UniLog: Deploy One Model and Specialize it for All Log Analysis Tasks [11.4] UniLog: ひとつのモデルをデプロイし、すべてのログ分析タスクに特化する。
UniLog: ひとつのモデルをデプロイし、すべてのログ分析タスクに特化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:49:33 GMT)
Impact of Target Word and Context on End-to-End Metonymy Detection [11.2] メトニミー(Metonymy)は、ある実体が別の関連エンティティによって参照される言語である。
これまで、メトニミー検出法は、文中の1つの名詞句のみを曖昧にしようと試みてきた。
目的語はデータセットのメトニミーの検出にはあまり役に立たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:59:27 GMT)
End-to-end Adaptive Distributed Training on PaddlePaddle [10.9] 分散トレーニングフレームワークを体系的なエンドツーエンドのビューで設計し、さまざまなシナリオに適応機能を提供する。
統一分散グラフと統一クラスタオブジェクトに基づいて,我々の適応型フレームワークは,グローバルコストモデルとグローバルプランナを備えている。
実験により、我々のフレームワークはアプリケーションの多様性から様々な要件を満たすことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:00:32 GMT)
A comparison study of CNN denoisers on PRNU extraction [10.5] 我々は,コナールニューラルネットワーク(CNN)を用いたPRNU抽出の最新の成果を生かしている。
本稿では,一般の「ドレスデン画像データベース」上で,これらのCNNによるSCI性能の比較評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:28:59 GMT)
Invitation in Crowdsourcing Contests [9.9] 本研究では,クラウドソーシングコンテストにおけるエージェントのインセンティブのモデル化と設計において,人々の社会的結びつきが重要な要素であると考えている。
我々は,依頼者が近隣住民を招待してタスクに貢献させる,新たなコンテスト機構を確立する。
我々の均衡分析によると、ベイズ・ナッシュの均衡エージェントの行動は、本質的な能力に加えて、エージェント間の社会的関係も意思決定において中心的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:18:18 GMT)
DANets: Deep Abstract Networks for Tabular Data Classification and
Regression [9.3] Abstract Layer (AbstLay)は、相関的な入力機能を明示的にグループ化し、セマンティクスの抽象化のための高レベルな機能を生成する。
表形式のデータ分類と回帰のためのDeep Abstract Networks (DANets) のファミリー。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:15:28 GMT)
Guided Imitation of Task and Motion Planning [9.1] 我々は,タスクと行動計画の成果を模倣する政策を訓練する。
これにより、感覚データから多段階のタスクを達成できるフィードフォワードポリシが生成される。
7-DoF関節制御によるロボット操作タスクでは、部分的に訓練されたポリシーにより、計画に必要な時間を最大2.6倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:22:37 GMT)
Pairwise Learning for Neural Link Prediction [8.5] このフレームワークは、リンク予測をペアワイズ学習として扱い、問題をランク付けする。
周辺エンコーダ、リンク予測器、負のサンプリング器、客観的関数の4つの主成分から構成される。
提案するPLNLPフレームワークをOpen Graph Benchmarkの4つのリンク特性予測データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:17:06 GMT)
Contextual Bandit Applications in Customer Support Bot [8.3] 文脈的包帯のような適応型学習技術は、この問題設定に自然に適合する。
本稿では,Microsoft仮想エージェントのコンテキスト帯の現実的実装について論じる。
その結果,問題解決率の12%以上の相対的な増加と,操作者に対するエスカレーションの4%以上の相対的な減少が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:07:34 GMT)
MDPFuzzer: Finding Crash-Triggering State Sequences in Models Solving
the Markov Decision Process [8.2] MDPFuzzerはマルコフ決定過程(MDP)を解くための最初のブラックボックスファズテストフレームワークである。
MDPFuzzerは、ターゲットモデルが異常かつ危険な状態に入るかどうかを確認することで、オークルをテストする。
クラッシュトリガリング状態は正常に見えるが,正常な状態と比較してニューロンの活性化パターンが異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:35:55 GMT)
Tele-EvalNet: A Low-cost, Teleconsultation System for Home based
Rehabilitation of Stroke Survivors using Multiscale CNN-LSTM Architecture [8.0] 本稿では,ライブフィードバックモデルと全体的なパフォーマンス評価モデルという,2つのコンポーネントからなる新しいシステムであるTele-EvalNetを提案する。
ライブフィードバックモデルは、カラーマーカーを使用してハイライトされた指示を簡単に理解し、エクササイズ正しさに関するフィードバックを示す。
総合的なパフォーマンス評価モデルでは,臨床医の成績に応じて,関節データのスコアへのマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:58:00 GMT)
Graphical Models with Attention for Context-Specific Independence and an
Application to Perceptual Grouping [7.9] 本稿では,注意機構を組み込んだ離散マルコフランダム場(MRF)のファミリーを提案する。
注意機構は、変数が他の変数を無視しながら動的に他の変数に出席することを可能にし、MDFにおけるCSIのキャプチャを可能にする。
最近提案された2つの合成知覚的グループ化タスクと現実画像を用いた実験は、サンプル効率、解釈可能性、一般化可能性におけるMAMの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:52:05 GMT)
Interpretable Image Classification with Differentiable Prototypes
Assignment [7.7] クラスが共有するプロトタイプのプールを備えた解釈可能な画像分類モデルであるProtoPoolを紹介する。
プロトタイプを特定のクラスに完全に微分可能な割り当てを導入することで得られる。
我々は,CUB-200-2011とStanford Carsのデータセットにおいて,ProtoPoolが最先端の精度を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:03:32 GMT)
Online false discovery rate control for anomaly detection in time series [7.4] 本稿では,false discovery rate control(FDRC)に関する新しいルールを提案する。
オンラインFDRCルールは、一連の統計テストの特性を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:55:01 GMT)
MoCA: Incorporating Multi-stage Domain Pretraining and Cross-guided
Multimodal Attention for Textbook Question Answering [7.4] テキスト質問応答タスクに対して,多段階事前学習とマルチモーダルクロスアテンションを取り入れたMoCAという新しいモデルを提案する。
実験結果から,本モデルの精度が2.21%, 2.43%向上し, 検証精度が2.21%, テストスプリットが2.43%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:58:53 GMT)
STformer: A Noise-Aware Efficient Spatio-Temporal Transformer
Architecture for Traffic Forecasting [7.2] 本稿では,STformer という,交通予測の精度向上を目的とした新しいノイズ認識型リアルタイムアーキテクチャを提案する。
STformer はノイズ認識時空間自己アテンション (NATSA) とグラフベーススパース空間自己アテンション (GBS3A) の2つのコンポーネントから構成される。
4つの実世界のトラフィックデータセットの実験により、STformerは計算コストを下げて最先端のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:17:39 GMT)
Quantum error mitigation for parametric circuits [7.2] 本稿では,大域ランダム化誤り解消法(GREC)を提案する。
逆場における反強磁性イジングモデルの例に、この手法の性能について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:56:52 GMT)
CDGNet: A Cross-Time Dynamic Graph-based Deep Learning Model for Traffic
Forecasting [7.2] トラフィック予測のための新しいクロスタイム動的グラフベースディープラーニングモデルCDGNetを提案する。
本研究では,実世界の空間的相関をスパースする時間的動的グラフをスパースするゲーティング機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:56:07 GMT)
Does Proprietary Software Still Offer Protection of Intellectual
Property in the Age of Machine Learning? -- A Case Study using Dual Energy CT
Data [6.7] 本稿では, 単エネルギー画像と2重エネルギーCTデータからのヨウ素マップの計算が, 機械学習によって逆エンジニアリング可能かどうかを考察する。
以上の結果から,1枚のスライス画像のみを訓練データとして,0.98以上の構造的類似性を持つ非常に高精度に近似できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:31:21 GMT)
Scaling Up Influence Functions [6.3] トレーニングデータに対する予測の追跡に有効な影響関数の計算に対処する。
我々は、我々の知る限り、フルサイズのトランスフォーマーモデルにスケールする影響関数の最初の実装に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:54:08 GMT)
Two Wrongs Don't Make a Right: Combating Confirmation Bias in Learning
with Label Noise [6.3] Robust Label Refurbishment (Robust LR) は、擬似ラベルと信頼度推定技術を組み込んだ新しいハイブリッド手法である。
本手法はラベルノイズと確認バイアスの両方の損傷を軽減できることを示す。
例えば、Robust LRは、実世界のノイズデータセットであるWebVisionにおいて、以前の最高値よりも最大4.5%の絶対的トップ1精度の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:10:17 GMT)
What I Cannot Predict, I Do Not Understand: A Human-Centered Evaluation
Framework for Explainability Methods [6.2] 本研究では,実世界のシナリオにおける個人帰属手法の実践的有用性について,説明可能性手法の評価に使用する理論的尺度が不十分であることを示す。
この結果から,より優れた説明可能性手法を開発し,人間中心評価手法を展開させる上で重要な必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:36:09 GMT)
Organ localisation using supervised and semi supervised approaches
combining reinforcement learning with imitation learning [6.2] コンピュータ支援診断は、しばしば放射線検査における関心領域の分析を必要とする。
ディープラーニングアルゴリズムは、大量の注釈付きデータの可用性に依存している。
この制限に対処する必要性から、複数の臓器の局在化と検出へのアプローチが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:04:38 GMT)
Learning to Solve Hard Minimal Problems [6.1] 本稿では,RANSACフレームワークにおける厳密な幾何最適化問題の解法を提案する。
難解な最小の問題は、元の幾何最適化問題を多くの急激な解を持つ最小の問題に緩和することから生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:51:20 GMT)
VAE based Text Style Transfer with Pivot Words Enhancement Learning [5.7] 本稿では,VT-STOWER法(PivOt Words Enhancement leaRning)を用いたVAEベースのテキストスタイル転送を提案する。
本稿では,特定のスタイルで決定的な単語を学習するためのピボット・ワード・ラーニングを紹介する。
提案したVT-STOWERは、新しいフレキシブルなスタイルの強度制御機構により、異なるTSTシナリオにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:41:26 GMT)
Conditional Deep Hierarchical Variational Autoencoder for Voice
Conversion [5.5] 変分オートエンコーダに基づく音声変換(VAE-VC)は、訓練のために音声と話者ラベルのペアだけを必要とする利点がある。
本稿では, モデル表現性の増加がVAE-VCに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 05:54:11 GMT)
Properties of Minimizing Entropy [5.5] エントロピーと濃度の関係、両尺度のコンパクト性、前者への降下が後者をいかに減少させるかを示す。
有限個の引き数において期待される濃度、あるいは期待される一意な状態の数という2つの間の妥協となる第3のコンパクト性測度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:22:33 GMT)
A Survey on Deep learning based Document Image Enhancement [5.3] 現在では、科学論文、税形式、請求書、契約書、歴史文書などのデジタル化された文書が広く使われている。
これらの画像は、撮影時の照明条件の悪さ、スキャン中の影、ノイズやぼやけなどの歪み、老朽化、インクの汚れ、通気、透かし、切手など、様々な理由で劣化または損傷する可能性がある。
近年のディープラーニングの進歩により,これらの文書画像の品質向上のために,多くの手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 00:24:50 GMT)
On the complexity of Dark Chinese Chess [5.0] ダーク・チャイニーズ・チェスはボードゲームとカードゲームでもっとも複雑な要素を組み合わせている。
本報告では,暗黒中国チェスのゲームにおける複雑性解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:08:53 GMT)
Designing a Dashboard for Student Teamwork Analysis [4.9] これはデータ統合プラットフォームで、Piazza、My Digital Hand、GitHubといった複数のソースから学生活動に関するデータを収集します。
我々は、効果的なグループ管理を支援し、インストラクターが介入が必要なチームを特定するのを助けるために開発したチームの視覚化について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:20:24 GMT)
Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised
Contrastive Learning [4.4] 我々は、赤外線画像の異常を検出するために、教師付きコントラスト損失を伴うResNet-34畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
本手法は,未知の種類の異常を迅速かつ確実に検出し,実践に適した手法である。
我々の研究は、教師なしドメイン適応を用いたPVモジュール故障検出をより現実的な視点でコミュニティに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:42:28 GMT)
EPR Pairs from Indefinite Causal Order [4.3] 我々は、キュービット対を不確定な因果順序過程として経験させることにより、キュービット対間の絡み合い生成を実現するためのプロトコルを開発する。
特に,本プロトコルでは相互に通信する2つのキュービットは必要とせず,ローカル操作のみを個々のキュービットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:44:20 GMT)
Fast 3D registration with accurate optimisation and little learning for
Learn2Reg 2021 [4.3] 医用画像登録のための高速かつ高精度な最適化手法を提案する。
離散変位と凸最適化を併用することにより,大きな変形に頑健に対処できる。
モータリティとコントラスト不変性を持つ手作り特徴を抽出し,タスク固有セグメンテーションU-Netから意味的特徴を補足する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:55:09 GMT)
PP-MSVSR: Multi-Stage Video Super-Resolution [4.0] ビデオ超解法(VSR)タスクの鍵は、フレーム間の補完情報をフル活用して高解像度シーケンスを再構築することである。
PP-MSVSRと呼ばれる多段VSR深層構造を, 局所融合モジュール, 補助損失, 再配置モジュールを用いて提案する。
PP-MSVSRのPSNRは28.13dBであり、パラメータはわずか1.45Mである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:28:52 GMT)
A Dataset-free Self-supervised Disentangled Learning Method for Adaptive
Infrared and Visible Images Super-resolution Fusion [3.9] 本研究では,SDL(Self-supervised disentangled Learning)という物理モデルに基づく,汎用的なデータセットフリーな自己教師付き学習フレームワークを提案する。
生成ネットワークにSDLフレームワークを適用したDep Retinex fusion (DRF) と呼ばれる新しい手法と、赤外線および可視像の超解像融合におけるRetinex理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:50:47 GMT)
Prototypical Model with Novel Information-theoretic Loss Function for
Generalized Zero Shot Learning [3.9] 一般ゼロショット学習(GZSL)は、ディープラーニングの技術的課題である。
本稿では,知識伝達と意味的関係の定量化について,情報理論の観点から考察する。
決定論的GZSLモデルのための情報理論損失関数を3つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:01:46 GMT)
Finite-Size Scaling Analysis of the Planck's Quantum-Driven Integer
Quantum Hall Transition in Spin-$1/2$ Kicked Rotor Model [3.8] 量子キックドローター(QKR)モデルは、量子カオスの研究におけるプロトタイプシステムである。
本研究では、スピン-1/2$QKRモデルの遷移に有限サイズスケーリング解析を考案し、適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 02:51:31 GMT)
JointLK: Joint Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for
Commonsense Question Answering [3.8] 質問応答のための既存のKG拡張モデルは主に知識グラフ(KG)をモデル化するための精巧なグラフニューラルネットワーク(GNN)の設計に焦点を当てている。
本稿では,LMとGNNの結合推論と動的KGs刈り込み機構により,上記の制約を解く新しいモデルであるJointLKを提案する。
CommonsenseQA と OpenBookQA のデータセットで得られた結果は,我々のモーダルフュージョンとナレッジ・プルーニングの手法が推論に関連性のある知識をうまく活用できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:46:46 GMT)
Interplay of nonreciprocity and nonlinearity on mean-field energy and
dynamics of a Bose-Einstein condensate in a double-well potential [3.6] ボース・アインシュタイン凝縮体における平均場エネルギースペクトルと動力学を非ハーミティー性を持つ二重井戸ポテンシャルで検討する。
非相互性と非線形性の相互作用がエキゾチックな性質をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:51:23 GMT)
Learning-based Measurement Scheduling for Loosely-Coupled Cooperative
Localization [3.6] 協調的ローカライゼーションにおいて、コミュニケーションモバイルエージェントは、デッドレコニングに基づくグローバルローカライゼーションを改善するために、エージェント間相対測定を使用する。
測定スケジューリングにより、エージェントは、利用可能なエージェント間相対的な測定のサブセットを、その計算リソースが制限されたときに処理すべきかどうかを決定することができる。
本稿では,SGの効用関数の代用としてニューラルネットワークに基づく代理モデルを用いて,逐次計算手法に従うCLの測定スケジューリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:06:29 GMT)
Seeing BDD100K in dark: Single-Stage Night-time Object Detection via
Continual Fourier Contrastive Learning [3.4] 夜間物体検出は、限られた論文のうち、一様でない評価プロトコルを通して、わずかにのみ研究されている。
本稿では,これら3つのギャップを橋渡しする。
均一な評価プロトコルの欠如(その有効性と効率のため、単段検出器を使用する)。
夜間オブジェクト検出のベンチマークのためのデータセットの選択。
現在の選択肢の限界に対処する新しい方法。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:28:45 GMT)
A Novel Prediction Setup for Online Speed-Scaling [3.3] アルゴリズムを設計(スケジュール)する際にエネルギー的考慮を組み込むのが基本である。
本稿では,古典的,期限ベース,オンラインの高速スケーリング問題に対して,両世界の長所を把握しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:46:20 GMT)
Distance and Hop-wise Structures Encoding Enhanced Graph Attention
Networks [3.3] 構造,距離,位置,空間的特徴を注入することで,GNNの性能を著しく向上させることができることを示す。
まず、ホップ構造情報を抽出し、距離分布情報を計算し、ノード固有の特徴を収集し、それらを同じベクトル空間に埋め込み、それらを加算する。
実験の結果、DHSEGATは競争力を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:45:38 GMT)
Enhancing Lattice-based Motion Planning with Introspective Learning and
Reasoning [3.3] この研究は、イントロスペクティブな学習と、時間の経過とともにコントローラのパフォーマンスに関する推論に関するものである。
異なるアクションの通常のコントローラ実行は、信頼性と不確実性を認識した機械学習技術を用いて学習される。
推論は、学習したモデルが安全であることを検証し、モーションプランナーにおける衝突チェックの有効性を改善するために行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:14:45 GMT)
Metaphor Interpretation Using Word Embeddings [3.3] 比較的大きなコーパス上で訓練された単語埋め込みを用いたメタファ解釈モデルを提案する。
与えられた比喩の潜在的な解釈のランクリストを生成する。
注釈付きメタファーの集合を用いて評価を行い,予備的な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:52:11 GMT)
Automap: Towards Ergonomic Automated Parallelism for ML Models [2.5] 本稿では,既存のコンパイラと既存ユーザをシームレスに統合する自動パーティショナのプロトタイプを提案する。
我々のパーティショナは、データ並列性とパラメータ/アクティベーションシャーディングを含むSPMDスタイルの並列処理を可能にする。
帰納的戦術とプラットフォーム非依存のパーティショニングIRでの検索を組み合わせることで、Automapはトランスフォーマー層に対するMegatronシャーディングのような専門的なパーティショニング戦略を回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:09:38 GMT)
A Tale of Color Variants: Representation and Self-Supervised Learning in
Fashion E-Commerce [2.3] 当社のファッション電子商取引プラットフォームにおけるこの問題に対処するため、深層視覚表現学習をその中心に活用する汎用フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、手動で得られる三つ子という形で、監督的な信号で訓練することができる。
しかし、興味深いことに、ファッションeコマースにおけるこの決定的な問題は、単純なカラージッタベースの画像拡張によって解決される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:24:54 GMT)
Dynamic Graph Learning-Neural Network for Multivariate Time Series
Modeling [2.3] 静的および動的グラフ学習ニューラルネットワーク(GL)という新しいフレームワークを提案する。
モデルはそれぞれ、データから静的グラフ行列と動的グラフ行列を取得し、長期パターンと短期パターンをモデル化する。
ほぼすべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:19:15 GMT)
ML Attack Models: Adversarial Attacks and Data Poisoning Attacks [2.3] 多くの最先端MLモデルは、画像分類などの様々なタスクにおいて人間よりも優れています。
敵対的攻撃とデータ中毒攻撃の存在は、MLモデルの堅牢性に本当に疑問を呈している。
この章は、MLセキュリティの2つの広く重要な領域、すなわち、敵対的攻撃とデータ中毒攻撃に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 05:59:30 GMT)
Quantum walks in polycyclic aromatic hydrocarbons [2.0] ベンゾイド系多環芳香族炭化水素の計算結果について述べる。
量子ウォークに基づくアプローチは、考慮された分子の反応性部位と安定性の順序を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:10:31 GMT)
Zero-shot hashtag segmentation for multilingual sentiment analysis [1.9] ハッシュタグセグメンテーション(ハッシュタグセグメンテーション、英: Hashtag segmentation)は、ソーシャルメディアデータセットのためのパイプラインを前処理する一般的なステップである。
ゼロショットハッシュタグセグメンテーションフレームワークを開発し、マルチリンガル感情分析パイプラインの精度向上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） (Mon, 6 Dec 2021 18:13:46 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,教師が数学的質問のスキルを実践するのを支援するために,テキストベースの対話型エージェントを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:49:01 GMT)
Controllable Animation of Fluid Elements in Still Images [1.8] 静止画像中の流体要素のアニメーションをインタラクティブに制御し,シネマグラフを生成する手法を提案する。
画像中の流体要素の運動を定数2次元光フローマップで表現する。
我々は、改良された光フローマップを用いて、将来的なフレームを自動回帰的に生成する新しいUNetアーキテクチャを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:53:08 GMT)
Universal nonadiabatic energy pumping in a quasiperiodically driven
extended system [1.6] 2つの周波数で駆動される実験的に実現可能な1次元鎖を提案し、これは合成次元において隙間のないワイル半金属に写像する。
解析的推論と数値シミュレーションに基づいて、このシステムの非断熱量子力学は普遍関数によって特徴づけられるエネルギーポンプの挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:23:52 GMT)
Curriculum Meta-Learning for Few-shot Classification [1.5] 本稿では,最新のメタ学習技術に適用可能なカリキュラム学習フレームワークの適応性を提案する。
数発の画像分類タスクにおけるMAMLアルゴリズムによる実験は,カリキュラムの学習フレームワークにおいて有意な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:29:23 GMT)
Diffusion Models for Implicit Image Segmentation Ensembles [1.4] 拡散モデルに基づく新しいセマンティックセグメンテーション手法を提案する。
トレーニングとサンプリングの手法を改良することにより,拡散モデルが医用画像の病変分割を行うことができることを示す。
最先端セグメンテーションモデルと比較して,本手法は良好なセグメンテーション結果と有意義な不確実性マップが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:28:15 GMT)
Associative Memories Using Complex-Valued Hopfield Networks Based on
Spin-Torque Oscillator Arrays [1.3] メムリスタ拡張インバータのシーケンスは、調整可能な遅延要素を提供する。
擬似逆トレーニングは、少なくとも12枚の画像を192のセットに格納するのに十分である。
画像の復元に必要なエネルギーは、所望の誤差レベルに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:08:19 GMT)
A Generalized Zero-Shot Quantization of Deep Convolutional Neural
Networks via Learned Weights Statistics [1.3] 深部畳み込みニューラルネットワークの浮動小数点重みと活性化を固定点表現に量子化すると、メモリフットプリントと推論時間が減少する。
近年,ゼロショット量子化への取り組みが進められている。
本稿では,オリジナルデータやBN層統計に依存しない一般化ゼロショット量子化(GZSQ)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:41:16 GMT)
Cadence: A Practical Time-series Partitioning Algorithm for Unlabeled
IoT Sensor Streams [1.2] 提案アルゴリズムは,異なるアプリケーションにわたる時系列イベントを頑健に検出できることを示す。
環境検知に基づくアクティビティ認識のための実世界のIoTデプロイメントにおいて、その適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:13:18 GMT)
A portrait of the collaboration network in quantum information [0.9] 研究者間のコラボレーションネットワークの統計的性質を解析する。
協調作業の量子情報ネットワークは,小世界の特性を表わし,非常に集約され,整理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:59:14 GMT)
Cross-Modality Attentive Feature Fusion for Object Detection in
Multispectral Remote Sensing Imagery [0.7] マルチスペクトルリモートセンシング画像ペアの相補的な情報を融合するクロスモダリティは、検出アルゴリズムの知覚能力を向上させることができる。
本稿では,共通モダリティと差分モダリティを併用した,新規で軽量なマルチスペクトル特徴融合法を提案する。
提案手法は,最先端の性能を低コストで実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:12:36 GMT)
Smart Metering System Capable of Anomaly Detection by Bi-directional
LSTM Autoencoder [0.7] 異常検出は、障害検出、システム監視、イベント検出といった幅広い応用に関係している。
本稿では,スマート計測システムで観測された異常な異常検出手法を提案する。
BiLSTMベースのオートエンコーダが使われ、異常なデータポイントが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:34:59 GMT)
A Dataset of Stationary, Fixed-wing Aircraft on a Collision Course for
Vision-Based Sense and Avoid [0.6] 本稿では,視覚に基づく航空機検出のためのデータセットを提案する。
このデータセットは、静止した地上カメラに近づく固定翼機の55,521枚の画像を含む15の画像シーケンスで構成されている。
我々の知る限り、これは観測者との衝突コースで中型固定翼機を研究するための最初の公開データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:55:49 GMT)
A hybrid convolutional neural network/active contour approach to
segmenting dead trees in aerial imagery [0.5] 枯木は森林全体の健康の指標であり、森林生態系の3分の1の生物多様性を収容し、世界の炭素在庫の8%を構成している。
本稿では,既存の畳み込みニューラルネットワークと新しいアクティブな輪郭モデルを組み合わせたエネルギー最小化フレームワークを用いて,空中写真から死んだ木の正確な形状輪郭を構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 00:53:51 GMT)
BS4NN: Binarized Spiking Neural Networks with Temporal Coding and
Learning [0.5] シナプス重みを2進数(+1または-1)に制限するS4NNの修正であるBS4NNを導入する。
BS4NNは時間領域で働き、スパイクは順次伝播し、異なるニューロンは異なる時間に閾値に達する。
我々は、BS4NNをMNISTとFashion-MNISTの2つの人気のあるベンチマークで検証し、この種のネットワークに対して妥当な精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:52:32 GMT)
Detecting DeFi Securities Violations from Token Smart Contract Code with
Random Forest Classification [0.3] DeFi(Decentralized Finance)は、さまざまなブロックチェーン上のスマートコントラクトを通じて構築および配信される金融製品とサービスのシステムである。
DeFiは暗号通貨関連の犯罪、特に様々な種類の証券違反の中心となっている。
本研究の目的は、トークンのスマートコントラクトコードに基づいて、証券違反の可能性があるDeFiプロジェクトを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:44:08 GMT)
Quality control for more reliable integration of deep learning-based
image segmentation into medical workflows [0.2] 本稿では,その出力の確実性を推定するために,最先端自動品質制御(QC)手法の解析を行う。
磁気共鳴画像データにおける白色物質の超強度(WMH)を識別する脳画像分割タスクにおける最も有望なアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:30:43 GMT)
Optimizing Thermodynamic Cycles with Two Finite-Sized Reservoirs [0.2] 本研究では, 温度が一定である2つの有限サイズの貯水池間の熱機関の非平衡熱力学について検討した。
実環境下での有限サイズの貯留層を有する熱力学サイクルの一般的な最適化シナリオの開発に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 03:04:32 GMT)
Physically Consistent Neural Networks for building thermal modeling:
theory and analysis [0.1] 我々はPhysically Consistent NN(PCNN)と呼ばれる新しい物理インフォームNNアーキテクチャを提案する。
PCNNは過去の運用データのみを必要とし、従来のNNと並行して動作するリニアモジュールの事前知識を含むエンジニアリングオーバーヘッドは不要である。
ケーススタディでは,PCNNが古典物理学に基づく抵抗容量モデルよりも50%以上の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:12:50 GMT)
PAN-DOMAIN: Privacy-preserving Sharing and Auditing of Infection
Identifier Matching [0.1] 新型コロナウイルスの感染拡大は、強力な接触追跡インフラの必要性を浮き彫りにした。
既存のアプローチには、プライバシとセキュリティの面で深刻な欠陥がある。
本稿では,信頼されたエンティティ間の市民識別子のマッチングを可能にするPAN-DOMAINインフラストラクチャの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:26:08 GMT)
An Effective GCN-based Hierarchical Multi-label classification for
Protein Function Prediction [0.1] 遺伝子オントロジー(GO)用語の階層的特徴を利用したタンパク質機能予測(PFP)の改善手法を提案する。
本手法は,タンパク質配列を符号化する言語モデルとGO項を表すグラフ畳み込みネットワーク(GCN)から構成される。
提案アルゴリズムは,GOグラフを従来のモデルと比較して拡張することにより,大規模グラフにおける有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:45:49 GMT)
Using Image Transformations to Learn Network Structure [0.0] ノードのネットワークとノード間のフローを画像として扱う方法を示す。
画像圧縮技術を用いて、解釈可能な地理的情報を含む数値の集合まで画像を縮小する。
我々は,統計的に要約されたネットワーク情報を先行情報やユーザ決定情報として活用するベイズ強化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:28:38 GMT)
Transfer learning to improve streamflow forecasts in data sparse regions [0.0] 本研究では,データスパース領域におけるストリームフロー予測の一般化性能向上のために,微調整およびパラメータ転送による伝達学習(TL)の方法論について検討する。
本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)という形式で,十分に大きなソースドメインデータセットに適合する標準のリカレントニューラルネットワークを提案する。
本稿では,モデルの空間的および時間的成分を分離し,モデルを一般化する訓練を行うことにより,水文学応用のための伝達学習手法を実装する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:52:53 GMT)
Topological and geometric patterns in optimal bang-bang protocols for
variational quantum algorithms: application to the $XXZ$ model on the square
lattice [0.0] 有限系サイズに対する正方格子XXZモデルの基底状態間の変換の最適プロトコルを求める。
異なるシステムサイズで許容できる誤差に到達するのに必要な最小時間を特定します。
1つの位相におけるプロトコルは、確かに幾何学的に相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:32:53 GMT)
Top-Down Deep Clustering with Multi-generator GANs [0.0] ディープクラスタリング(DC)は、クラスタ分析に最適な埋め込み空間を学習する。
複数のジェネレータ(MGAN)を持つGANをベースとした新しい技術であるHC-MGANを提案する。
本手法は,MGANの各生成元が実データ分布のサブリージョンと相関するデータを生成する傾向にあるという観察に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:53:12 GMT)
The artificial synesthete: Image-melody translations with variational
autoencoders [0.0] ネットワークは、繰り返しの関節露光から音楽的概念と視覚的概念の対応集合を学習する。
結果として生じる「人工合成」は、イメージや音楽からのイメージにインスパイアされた単純な旋律を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:54:13 GMT)
The Quantum Eraser Non-Paradox: a comment on arXiv:2111.09347v1 [0.0] これは arXiv:2112.00436v1 と arXiv:2111.09347v1 に対する C. Bracken, J.R. Hance, S. Hossenfelder による短い返事である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:33:33 GMT)
SyntEO: Synthetic Dataset Generation for Earth Observation with Deep
Learning -- Demonstrated for Offshore Wind Farm Detection [0.0] 提案されたSyntEOアプローチにより、地球観測研究者は大規模なディープラーニング対応データセットを自動生成できる。
SyntEOは、データ生成プロセスに専門家の知識を高度に構造化された方法で組み込むことによって、これを実現します。
我々は,世界最大規模の沖合風力発電所のセンチネル1号画像から沖合風力発電所を予測し,SyntEOの手法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:33:34 GMT)
Staring Down the Digital Fulda Gap Path Dependency as a Cyber Defense
Vulnerability [0.0] 9月11日に対する米国の反応と米国の土壌に対する攻撃は、外国の影響に抵抗する意志の軟化とは対照的に、住民のための苦難を生むために重要なインフラを攻撃するという敵意を示唆している。
一般市民に影響を与える攻撃を除外することはできないが、16の重要インフラセクター全てを攻撃し、戦略的勢いを得るのに十分な敵の攻撃能力はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:05:48 GMT)
Spin, Statistics, Spacetime and Quantum Gravity [0.0] 重力場は、フェルミオン粒子とボゾン粒子が交換されたときに生じる位相の完全に局所的なメカニズムを提供する可能性があることを示唆する。
我々の結果は、空間と時間の対称性がガリレオ的であるとしても成り立つ。
重力場の量子的性質をテストするための新しい実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 22:31:24 GMT)
Simultaneously Predicting Multiple Plant Traits from Multiple Sensors
via Deformable CNN Regression [0.0] 植物栽培と農業生産のパイプラインにとって、交通量測定は重要である。
我々は、複数のセンサ入力を受け入れ、複数の連続特性出力を予測する比較的単純な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:00:28 GMT)
Retrieval of single photons from solid-state quantum transducers [0.0] 我々は、固体量子メモリによって放出される光光子のスペクトル特性を理論的に解析する。
保存された励起と検索された励起を接続する式を明示的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:18:10 GMT)
Reconstructing quantum theory from its possibilistic operational
formalism [0.0] 我々は、量子現象に対する確率論的意味論的定式化を運用の観点から開発する。
状態空間に対して基本的な公理の集合が導入された。
純粋な状態の部分集合はこの領域構造の中で特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:34:17 GMT)
Quantum walks do not like bridges [0.0] 2つのカット頂点を持つグラフを1つまたは2つのエッジを持つ経路で結合し、グラフに他のエッジがない限り、これらの間の量子完全状態移動が存在しないことを証明する。
量子ウォークにおいて、接続性がどのように重要な役割を担っているかを理解するための中間的なステップとして、我々の結果を見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 21:58:37 GMT)
Quantum systems simulatability through classical networks [0.0] 有限次元ヒルベルト空間上の量子系は局所変換の下で等価であることを示した。
この結果は量子系のシミュレーションの分野に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:57:53 GMT)
Quantum advantage in biometric authentication with single photons [0.0] 弱いレーザーパルスの代わりに量子光源、特に単一光子源を用いる場合、量子優位性が得られる。
バイオメトリックスに関する特定の応用に加えて、我々の研究は、量子光源が人間の視覚を研究する際に深い洞察を与えることができることをさらに証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:08:20 GMT)
Quantum Frames of Reference and the Noncommutative Values of Observables [0.0] 固定状態変化に対するオブザーバブルの値'の変換方法を示す。
量子参照フレーム変換の本質は、物理的対象の量子ゆらぎや絡みさえ考慮に入れることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 04:37:56 GMT)
QAOA of the Highest Order [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、ゲートモデル量子コンピュータにおける短期量子優位性の主要な候補の一つである。
本稿では,その可変符号化方式に依存して,高次項を任意に認めるグラフカラー化問題の例を示す。
この証拠は、グラフ着色問題の集合に対する高次定式化におけるQAOAのスケーリング挙動の分析を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:01:17 GMT)
Producing augmentation-invariant embeddings from real-life imagery [0.0] 本稿では,実写画像から特徴量の多い埋め込み空間を効率的に生成する方法を提案する。
生成された機能は、ソーシャルメディアに現れる実生活のケースで使用される拡張とは無関係に設計されている。
このアプローチを使用することで、2021年のFacebook AI Image similarity Challenge: Descriptor Trackで2位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:20:54 GMT)
Parameter Efficient Deep Probabilistic Forecasting [0.0] 本稿では,両方向の時間的畳み込みネットワーク(BiTCN)を提案する。
提案手法は,TransformerベースのアプローチとWaveNetを含む4つの最先端確率予測手法と同等に動作する。
提案手法はTransformerベースの手法よりもはるかに少ないパラメータを必要とすることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:09:39 GMT)
Nonclassical states of light in a nonlinear Michelson interferometer [0.0] 我々は,Kerr媒体に埋め込まれたMichelson干渉計について検討した。
最小到達可能な測定の不確実性に縛られる量子クレーマー・ラオが取り組まれる。
干渉計への光の入力状態の選択と出力端における読み出し戦略について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:30:11 GMT)
Nanomechanical resonators with ultra-high-$Q$ perimeter modes [0.0] ソフトクラッピングの新しいアプローチは、頂点に繋がったポリゴン形共振器の周囲の振動を利用する。
周囲モードは室温で360億ドルのQドルに達し、音響波長は2つしかない。
我々のデバイスは、量子光学実験のためのマイクロキャビティとの近接場統合に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:43:16 GMT)
Multilingual training for Software Engineering [0.0] 異なる言語(同じ機能を持つ)の人間が書いたコードとはかなりよく似ていることを示す証拠を提示する。
本稿では,コード要約,コード検索,関数命名の3つのタスクについて検討する。
このデータ拡張アプローチは、さまざまなタスク、言語、マシンラーニングモデルと広く互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:47:57 GMT)
Modelling and Simulating the Noisy Behaviour of Near-term Quantum
Computers [0.0] ノイズは、短期量子コンピュータのあらゆる側面を支配している。
本研究では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータにおけるノイズのモデル化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 10:28:46 GMT)
Model-Free Quantum Control with Reinforcement Learning [0.0] 本研究では,量子制御タスクにおける強化学習エージェントをモデル無しで学習するための回路ベースアプローチを提案する。
実験可能な観測機器の測定値を用いて学習エージェントに報奨を与える方法を示す。
このアプローチは、サンプル効率の観点から、広く使われているモデルフリーメソッドよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:45:04 GMT)
Leggett-Garg inequalities and decays of unstable systems [0.0] 古典的および量子不安定な系にレゲット=ガーグの不等式を適用する。
古典系では、2つのマクロ実数論の仮定は、3つの測度列 $K_3$ が 1 と同一であることを意味する。
一般に2つの仮定が有効でない量子力学系では、純粋に指数関数的な崩壊に対して$K_3=1$が成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:04:57 GMT)
Lecture Notes on Partially Known MDPs [0.0] 完全には知られていないマルコフ決定プロセス(MDP)の最適ポリシーを見つける問題に取り組む。
私たちの意図は、オフライン設定からオンライン(学習)設定へゆっくりと移行することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:43:06 GMT)
Learning Generalized Causal Structure in Time-series [0.0] 我々は最近提案された「ニューロカオス」特徴学習技術(ChaosFEX特徴抽出器)に基づく機械学習パイプラインを開発する。
本研究では,最近提案された'neurochaos'特徴学習技術(ChaosFEX特徴抽出器)に基づく機械学習パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:48:13 GMT)
L2-norm Ensemble Regression with Ocean Feature Weights by Analyzed
Images for Flood Inflow Forecast [0.0] 著者らは, 海面の画像から抽出した海の特徴ベクトルを生成するために, 新たな目標流入量を提案する。
本手法を関東地方のダムに適用し,2007年から2018年までの訓練期間を6月から10月までに限定的に実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 15:21:52 GMT)
Keeping it Simple: Language Models can learn Complex Molecular
Distributions [0.0] 本稿では,分子の複雑な分布をコンパイルすることで,複雑な生成モデリングタスクを導入する。
その結果、言語モデルは強力な生成モデルであり、複雑な分子分布を十分に学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:40:58 GMT)
Joint Learning of Localized Representations from Medical Images and
Reports [0.0] そこで我々は,視覚とテキスト(LoVT)からの局所化表現学習を提案し,局所化医療画像タスクを目標とした。
本手法は,画像領域の局所的コントラスト学習とインスタンスレベルのコントラスト学習を組み合わせ,文表現を報告する。
LoVTは研究対象のタスクのうち11つで最善を尽くし、ローカライズされたタスクの選択方法として好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:27:24 GMT)
JUSTICE: A Benchmark Dataset for Supreme Court's Judgment Prediction [0.0] 我々は、自然言語処理(NLP)研究やその他のデータ駆動アプリケーションで容易に利用できるように、SCOTUS裁判所の高品質なデータセットを作成することを目指している。
先進的なNLPアルゴリズムを用いて以前の訴訟を分析することにより、訓練されたモデルは裁判所の判断を予測し、分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:19:08 GMT)
Intelligent Acoustic Module for Autonomous Vehicles using Fast Gated
Recurrent approach [0.0] 本稿では,資源制約エッジデバイスにおける音響シングルトーンとマルチトーンの分類モデルについて検討する。
提案手法は,従来の仮説手法と比較して,性能指標の改善と小型化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:06:48 GMT)
Hybrid Quantum Investment Optimization with Minimal Holding Period [0.0] 最小保持期間を有する動的ポートフォリオ最適化のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
D-Wave 2000Qプロセッサを用いて,1年間のトレーディング期間にまたがる50のデータセットにおける最適投資軌跡を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:13:57 GMT)
Hidden variables in Mermin GHZ machine with quantum assistance [0.0] 3つの絡み合った量子ビットに対するメルミンの平均不等式を計算した。
隠れ変数間の関係を整理することで結果の解釈が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:33:18 GMT)
Hexagonal matching codes with 2-body measurements [0.0] マッチング符号は、北エフのハニカム格子モデルに基づく安定化符号である。
コードの安定度を2体測定のみで測定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 14:43:08 GMT)
Grain segmentation in atomistic simulations using orientation-based
iterative self-organizing data analysis [0.0] 教師なし機械学習アルゴリズムを用いて、原子論的な構成の粒界分割法を提案する。
提案手法はOrisodataアルゴリズムと呼ばれ,反復的な自己組織化データ解析手法に基づいて,向き空間で動作するように修正されている。
その結果,Orisodataアルゴリズムは変形双対と低角粒界で分離された領域を正確に同定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:44:39 GMT)
Fusion Detection via Distance-Decay IoU and weighted Dempster-Shafer
Evidence Theory [0.0] 高速なマルチソース核融合検出フレームワークが提案されている。
ターゲットの形状特性を符号化するために、ユニオン上の新しい距離デカイ交叉を用いる。
重み付けされたデンプスター・シェーファーのエビデンス理論は、光学と合成開口レーダ検出を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:46:39 GMT)
Forecasting Election Polls with Spin Systems [0.0] 政治予測の問題は、古典的スピンシステムの基底状態構成を見つけるためにマッピングできることが示される。
また,本手法は傾向検出アルゴリズムとして理解することができ,特に感情分析や偽ニュースの同定に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 12:19:15 GMT)
Feature Disentanglement of Robot Trajectories [0.0] 分散表現学習は教師なし学習の進歩を約束するが、ロボット生成軌道では評価されていない。
3DOFロボットアームから生成された100万個のロボット軌跡のデータセット上で,3つの異方性VAEを評価した。
このデコリレーションに基づく定式化は,測度,軌道品質,地中真理潜時特徴との相関において最良であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:52:55 GMT)
Facial Emotion Characterization and Detection using Fourier Transform
and Machine Learning [0.0] 本稿では、顔の感情を特徴付け、検出するFourierベースの機械学習技術を提案する。
ランダムフォレスト(RF)と人工ニューラルネットワーク(ANN)の性能スコアを用いて仮説を検証した。
提案手法によって発見された計算的感情周波数は有意な感情的特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 01:41:15 GMT)
Extrapolation Frameworks in Cognitive Psychology Suitable for Study of
Image Classification Models [0.0] 深層学習文学とは対照的に、認知科学、心理学、神経科学では、外挿と学習はタンデムでしばしば研究される。
本稿では,ディープラーニングモデルの数学的研究のための新しい外挿フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 23:06:31 GMT)
Entanglement monotones connect distinguishability and predictability [0.0] 区別可能性と予測可能性は、2種類の干渉実験に適用される相補関係の一部である。
エングルトとベルゴウは、区別可能性と予測可能性の測度の間に絡み合いの測度が隠されていると推測した。
識別可能性とそれに対応する予測可能性の最大値から、絡み合いモノトンを定義することが可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:12:35 GMT)
Enlightening the CSL model landscape in inflation [0.0] 本稿では,連続自発局所化モデル(CSL)の自然な外挿に対する新しい実現法を提案する。
我々は、最近の観測CMBデータと一致するほぼスケールの不変パワースペクトルを得る。
これにより、宇宙論的な文脈にCSLモデルを適用するための様々な選択肢が広がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 13:33:38 GMT)
Dynamic Portfolio Optimization with Real Datasets Using Quantum
Processors and Quantum-Inspired Tensor Networks [0.0] 動的ポートフォリオ最適化の問題に対処し、トランザクションコストやその他の可能な制約を考慮に入れます。
我々は、その離散的な定式化を解決するために、異なるハードウェアプラットフォーム上で多くの量子および量子に着想を得たアルゴリズムを実装した。
D-Wave HybridとNetworksは、最大1272個の完全接続量子ビットの計算を行う最大のシステムを扱うことができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 16:59:41 GMT)
Dynamic Asset Allocation via Quantum Annealing [0.0] ポートフォリオ最適化に関わる問題に対処するハイブリッドアルゴリズムを提案する。
実世界の財務データを用いてD-Waveの2000QとAdvantageの量子アニールの結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:39:43 GMT)
Diagnostic Assessment Generation via Combinatorial Search [0.0] 本稿では,質問集合の汎用的な定式化と,生の問題解決履歴から評価テストを生成する遺伝的手法を提案する。
実験の結果,提案手法はグリーディとランダムなベースラインを大きなマージンで上回ることがわかった。
また,第9学年を対象とした評価試験の質的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 06:19:15 GMT)
Decoherence on Staggered Quantum Walks [0.0] 停滞した量子ウォーク上でのパーコレーションにインスパイアされたデコヒーレンスをモデル化する方法を示す。
これらのデコヒーレンスモデルが4ドルの斜め2次元格子に与える影響を数値解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:12:03 GMT)
Cross-validation for change-point regression: pitfalls and solutions [0.0] その結果,2乗誤差損失を伴うクロスバリデーションの問題はより深刻であり,変更点数の体系的過小評価や過大評価につながる可能性が示唆された。
本稿では,これらの問題を解決するための2つの簡単なアプローチを提案する。
これらの条件は,不正確な変更点数で供給された場合,その性能に関する新たな結果を用いて最適分割を満足することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:23:12 GMT)
Complex scaling spectrum using multiple avoided crossings at
stabilization graph [0.0] 共振幅は、概して隣接する準離散連続状態の影響を受けていることを実証する。
複素回転連続体の複数の状態と共に複素共鳴エネルギーを計算する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 09:20:37 GMT)
Collective variable discovery in the age of machine learning: reality,
hype and everything in between [0.0] 分子動力学シミュレーションは、生体分子の運動力学と分子認識を理解するために日常的に用いられている。
物理化学において、これらの低次元変数はしばしば集合変数と呼ばれる。
本稿では、幾何学的変数から抽象変数まで、よく使われる集合変数のいくつかのニュアンスについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 17:58:53 GMT)
Automation Of Transiting Exoplanet Detection, Identification and
Habitability Assessment Using Machine Learning Approaches [0.0] 我々はケプラー望遠鏡で捉えた恒星からの光強度曲線を分析し、惑星系の存在の性質を示すポテンシャル曲線を検出する。
我々は、いくつかの最先端機械学習とアンサンブルアプローチを活用することで、外惑星識別と居住可能性判定の自動化に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:00:12 GMT)
Autoencoders for Semivisible Jet Detection [0.0] 本稿では,通常のジェットを拒絶し,異常検出技術を用いて半可視ジェットを識別する信号に依存しない手法を提案する。
この研究は半可視ジェットシグネチャに焦点を当てているが、この手法は非SM粒子からのジェットとのシグネチャを予測する新しい物理モデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 08:42:40 GMT)
Audio Deepfake Perceptions in College Going Populations [0.0] 本研究は,異なる専攻の大学生の聴覚深度知覚を評価することを目的としている。
また, 音声クリップにおける文法の難易度, 音声クリップの長さ, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク(deepfakes, ディープフェイク)))という言葉を知っている人, そうでない人)の相違から, 結果を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 20:53:41 GMT)
Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in
Libraries: A Systematic Review [0.0] 本研究の目的は,図書館における人工知能と機械学習の適用を探求する実証研究の合成を提供することである。
データはWeb of Science, Scopus, LISA, LISTAデータベースから収集された。
LIS領域に関連するAIとML研究の現在の状況は、主に理論的な研究に焦点が当てられていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:33:09 GMT)
Analyzing a Carceral Algorithm used by the Pennsylvania Department of
Corrections [0.0] 本論文は、投獄中の囚人の収容レベルを分類するために使用されるペンシルベニア付加分類ツール(PACT)に焦点を当てる。
この場合のアルゴリズムは、追加の懲戒行為に耐え、必要なプログラミングを完了し、特に仮釈放アルゴリズムに入力される変数に蒸留される経験を得る可能性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:47:31 GMT)
Almost Everything About the Unitary Almost Mathieu Operator [0.0] このモデルでは、超臨界、臨界、亜臨界の挙動がすべて起こることを示す。
また、結合定数の各値、ほぼすべての周波数、ほぼすべての位相についてスペクトル型を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 18:17:31 GMT)
Adversarial Machine Learning In Network Intrusion Detection Domain: A
Systematic Review [0.0] ディープラーニングモデルは、誤った分類決定を行うためにモデルを誤解させる可能性のあるデータインスタンスに対して脆弱であることがわかった。
本調査では,ネットワーク侵入検出分野における敵機械学習のさまざまな側面を利用した研究について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 19:10:23 GMT)
AIMpy: A Python code to solve Schr\"odinger-like equations with the
asymptotic iteration method [0.0] emphAIMpyは漸近イット法(AIM)を用いたシュリンガー型微分方程式の解法である
コードがシームレスに動作することを確認するために、以前に研究された固有値の例を再計算して、論文を通して示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 11:13:47 GMT)
A Survey on Awesome Korean NLP Datasets [0.0] 本稿では,韓国の一般的なNLPデータセットを15種類紹介し,データセットにインスパイアされたボリューム,ライセンス,レポジトリ,その他の研究結果を要約した。
データセットの主な特徴は、研究者のためにデータセットの迅速な要約を提供するために、単一のテーブルに示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Dec 2021 07:56:15 GMT)