ElegantRL-Podracer: Scalable and Elastic Library for Cloud-Native Deep
Reinforcement Learning [141.6] クラウドネイティブな深層強化学習のためのライブラリElegantRL-podracerを提案する。
数百万のコアを効率的にサポートし、複数のレベルで大規模な並列トレーニングを実行する。
低レベルでは、各ポッドは1つのGPUで7,000近いGPUコアをフル活用することで、エージェントと環境のインタラクションを並列にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 06:31:21 GMT)
AvatarMe++: Facial Shape and BRDF Inference with Photorealistic
Rendering-Aware GANs [119.2] そこで本研究では,レンダリング可能な3次元顔形状とBRDFの再構成を,単一の"in-the-wild"画像から実現した最初の手法を提案する。
本手法は,1枚の低解像度画像から,高解像度の3次元顔の再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 11:36:30 GMT)
Test Set Sizing Via Random Matrix Theory [91.4] 本稿ではランダム行列理論の手法を用いて、単純な線形回帰に対して理想的なトレーニング-テストデータ分割を求める。
それは「理想」を整合性計量を満たすものとして定義し、すなわち経験的モデル誤差は実際の測定ノイズである。
本論文は,任意のモデルのトレーニングとテストサイズを,真に最適な方法で解決した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:18:33 GMT)
Server-Side Local Gradient Averaging and Learning Rate Acceleration for
Scalable Split Learning [82.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)とスプリット・ラーニング(SL)は、その長所と短所を持つ2つの先駆者であり、多くのユーザ・クライアントや大規模モデルに適している。
本研究では,まずSLの基本ボトルネックを特定し,SGLRという拡張性のあるSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 08:33:25 GMT)
Lieb-Robinson bounds and growth of correlations in Bose mixtures [77.3] 凝縮状態(非相関性)で最初に調製されたボースガスの混合物について、各種の粒子の解離した集合の時間進化の観測が可能であり、粒子の総数ではまだ小さい相関関数を持ち、時間的に制御された成長を示すことが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 10:17:53 GMT)
You Only Need End-to-End Training for Long-Tailed Recognition [75.0] クロスエントロピー損失は、不均衡なデータに非常に相関した特徴をもたらす傾向にある。
ブロックベース相対平衡バッチサンプリング(B3RS)とバッチ埋め込みトレーニング(BET)の2つの新しいモジュールを提案する。
CIFAR-LT と ImageNet-LT の長期分類ベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 11:44:09 GMT)
Learning to Plan Optimistically: Uncertainty-Guided Deep Exploration via
Latent Model Ensembles [73.2] 本稿では,不確実な長期報酬に直面した最適化による深層探査を可能にするLOVE(Latent Optimistic Value Exploration)を提案する。
潜在世界モデルと値関数推定を組み合わせ、無限水平リターンを予測し、アンサンブルにより関連する不確実性を回復する。
連続行動空間における視覚ロボット制御タスクにLOVEを適用し、最先端や他の探査目標と比較して、平均20%以上のサンプル効率の改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:51:25 GMT)
Privacy Amplification via Shuffling for Linear Contextual Bandits [51.9] ディファレンシャルプライバシ(DP)を用いた文脈線形バンディット問題について検討する。
プライバシのシャッフルモデルを利用して,JDP と LDP のプライバシ/ユーティリティトレードオフを実現することができることを示す。
以上の結果から,ローカルプライバシを保ちながらシャッフルモデルを活用することで,JDPとDPのトレードオフを得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） (Sat, 11 Dec 2021 15:23:28 GMT)
MedAttacker: Exploring Black-Box Adversarial Attacks on Risk Prediction
Models in Healthcare [45.2] 我々は,MedAttacker という健康リスク予測モデルに対する最初のブラックボックス攻撃手法を提案する。
MedAttackerは、階層的な位置選択と置換的な選択という2つのステップを通じて、EHRデータによってもたらされる課題に対処する。
実験では、MedAttackerは一貫して平均的な成功率を達成し、最近のホワイトボックス EHR 攻撃技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 20:01:37 GMT)
CPRAL: Collaborative Panoptic-Regional Active Learning for Semantic
Segmentation [35.1] セグメンテーションタスクに対処する協調型パノプティカルアクティブラーニングフレームワーク(CPRAL)を提案する。
セグメンテーションデータセットのクラス不均衡を考慮し、セグメンテーションバイアス選択を実現するためにRegional Gaussian Attention Module (RGA)をインポートする。
CPRALは最先端手法よりも優れた性能を示し,ラベリング率も低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:13:13 GMT)
Achieving Low Complexity Neural Decoders via Iterative Pruning [33.8] ニューラルデコーダにおけるプルーフウェイトに対する反復的プルーニング手法について検討する。
ウェイト数が少ないデコーダは、レイテンシが低く、複雑さも低い。
これにより、計算能力に制限のあるモバイルや他のエッジデバイスに、ニューラルデコーダをより適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 18:33:08 GMT)
COMPOSER: Compositional Learning of Group Activity in Videos [33.5] グループアクティビティ認識(GAR)は、短いビデオクリップでアクターのグループによって実行されるアクティビティを検出する。
トークンに対する注意に基づく推論を行うマルチスケールトランスフォーマーアーキテクチャであるComposERを提案する。
COMPOSERは新しい94.5%の精度をキーポイントのみのモダリティで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 01:25:46 GMT)
Object Counting: You Only Need to Look at One [28.5] 本稿では,ワンショットオブジェクトカウントの課題に取り組むことを目的とする。
以前は目に見えない新しいカテゴリオブジェクトを含むイメージが与えられた場合、タスクの目標は、希望するカテゴリのすべてのインスタンスを1つのサポートされたバウンディングボックスの例でカウントすることである。
ひとつのインスタンス(LaoNet)を見るだけでよいカウントモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:22:05 GMT)
CliniQG4QA: Generating Diverse Questions for Domain Adaptation of
Clinical Question Answering [27.5] 臨床質問応答(英: Clinical Question answering, QA)は、臨床テキストに基づく医療専門家の質問に自動的に答えることを目的としている。
CliniQG4QAを提案する。これは質問生成(QG)を利用して、新しい臨床状況に基づいてQAペアを合成する。
QAモデルのトレーニングに不可欠な多様な質問を生成するために,Seq2seqベースの質問句予測(QPP)モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 15:01:48 GMT)
Automated Customization of On-Thing Inference for Quality-of-Experience
Enhancement [27.2] 本稿では,IoTデバイス上でのDL推論の自動カスタマイズ(オンシング推論とみなす)について検討する。
我々は、様々なユーザQoEパターンを扱うための優れた一般化能力を持つ、新しいオンライン学習アルゴリズムであるNeuralUCBを使用している。
我々は、NeuralUCBの学習効率を保ちながら、QoE勧誘回数を減らすために、フィードバック勧誘スキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 07:37:13 GMT)
Programming Knowledge Tracing: A Comprehensive Dataset and A New Model [26.6] 本稿では,学生の行動予測の精度を高めるために,拡張された文脈を利用する新しいモデルPDKTを提案する。
プログラミング問題埋め込みのための二部グラフを構築し,コード埋め込みのための事前学習モデルPLCodeBERTを改良した。
新しいデータセットBePKTの実験結果から,提案モデルがプログラミング知識の追跡において最先端の性能を確立することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 02:13:11 GMT)
FedSoft: Soft Clustered Federated Learning with Proximal Local Updating [24.7] FedSoftは、ローカルパーソナライズされたモデルと高品質なクラスタモデルの両方を訓練する。
我々は、FedSoftがソース分布の類似性を効果的に活用し、パーソナライズされたモデルとクラスタモデルをうまく学習していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 19:26:30 GMT)
Ensemble Chinese End-to-End Spoken Language Understanding for Abnormal
Event Detection from audio stream [23.8] 本稿では,中国環境におけるエンサンブル・エンド・ツー・エンドのSLUモデルを提案する。
このアンサンブルSLUモデルは、複数の事前訓練されたASRモデルを用いて階層的特徴を抽出し、音素レベルと単語レベル情報の表現性を向上した。
提案手法は従来のSLUモデルと比較して9.7%の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 22:58:52 GMT)
Tree-AMP: Compositional Inference with Tree Approximate Message Passing [23.5] Tree-AMPは高次元木構造モデルにおける合成推論のためのピソンパッケージである。
このパッケージは、いくつかの近似メッセージパッシングアルゴリズムを研究するための統一フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:02:55 GMT)
Behavior measures are predicted by how information is encoded in an
individual's brain [23.2] 本稿では,脳のエンコーディングにおける個人差を識別するために,エンコーディングモデルを用いたフレームワークを提案する。
この結果から,符号化モデルによる個人差が,行動予測の強力なツールであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 18:40:30 GMT)
On Automatic Data Augmentation for 3D Point Cloud Classification [19.3] 両レベル最適化を用いてデータ拡張戦略を自動学習することを提案する。
拡張器は条件付きジェネレータと同じような設計で、バリデーションセットにおけるベースモデルの損失を最小限に抑えて最適化される。
標準的なクラウド分類タスクに対する我々のアプローチと、トレーニングと検証/テストセットのミスアライメントによるより困難な設定について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:14:16 GMT)
SLOSH: Set LOcality Sensitive Hashing via Sliced-Wasserstein Embeddings [18.9] 本稿では,ANN (Non-parametric and data-independent learning from set-structured data using almost near neighbor (ANN) solutions。
Sliced-Wasserstein set embedding as a computerly efficient "set-2-vector" mechanism that possible downstream ANN。
本稿では,SLOSH (Set-LOcality Sensitive Hashing) と呼ばれるアルゴリズムの有効性を,様々なデータセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:10:05 GMT)
A Sparse Expansion For Deep Gaussian Processes [18.6] ディープガウス過程(Deep Gaussian Processes, DGP)は、複雑なディープラーニングモデルの不確実性を定量化するための非パラメトリックアプローチを可能にする。
DGPモデルの従来の推論手法は、高い計算複雑性に悩まされることがある。
本稿では,ガウス過程の範囲に基づいて,正確な推測と予測を行うための効率的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:59:33 GMT)
Smooth-Swap: A Simple Enhancement for Face-Swapping with Smoothness [18.6] 我々はSmooth-Swapと呼ばれる新しいフェイススワッピングモデルを提案する。
複雑な手作りデザインを使わずに、アイデンティティの埋め込みの滑らかさを導出することに焦点を当てている。
我々のモデルは量的にも質的にも、アイデンティティの変化の観点からも既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 03:26:32 GMT)
Black-Box Quantum State Preparation with Inverse Coefficients [17.6] ブラックボックス量子状態の準備は、多くの高レベル量子アルゴリズムの基本的な構成要素である。
不等式試験に基づく逆係数を用いたブラックボックス状態生成のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 09:22:25 GMT)
A Note on the Post-Quantum Security of (Ring) Signatures [17.3] この研究は、量子世界の古典的シグネチャとリングシグネチャのセキュリティを再考する。
我々は、最近Alagicらによって提案されたブラインド・アンフォージェビリティという、間違いなく好ましいセキュリティ概念に焦点を当てる。
この概念を達成するための2つの短いシグネチャスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 21:51:41 GMT)
Auto-Tag: Tagging-Data-By-Example in Data Lakes [17.0] コーパス駆動型アプローチであるAuto-Tagを開発した。
Auto-Tagはカスタムデータ型に対応可能で、正確かつ効率的であることが示されている。
Auto-Tagの一部は、クラウドベースのデータガバナンスとカタログソリューションのテキストイットであるAzure Purviewでカスタム分類'機能として提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 18:40:47 GMT)
Efficient Document-level Event Extraction via Pseudo-Trigger-aware
Pruned Complete Graph [15.9] 完全グラフ上でイベント引数の組み合わせ抽出を行う非自己回帰復号アルゴリズムを設計する。
従来のシステムと比較すると、トレーニングに3.6%のGPU時間(pfs-days)しか必要とせず、推論に最大8.5倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 16:01:29 GMT)
Self-supervised Spatiotemporal Representation Learning by Exploiting
Video Continuity [15.4] この研究は、自己教師付き表現学習のための監視信号を得るために、ビデオの本質的かつ未探索な性質であるテキストビデオ連続性を利用する。
連続性正当性、不連続性局所化、欠落部分近似の3つの新しい連続性関連前提タスクを定式化する。
連続知覚ネットワーク(CPNet)と呼ばれるこの自己超越的アプローチは、3つのタスクを完全に解決し、バックボーンネットワークが局所的かつ長距離な動きとコンテキスト表現を学習することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:35:27 GMT)
Hybrid Neural Networks for On-device Directional Hearing [15.1] DeepBeamは、従来のビームフォーマーとカスタム軽量ニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルだ。
私たちのリアルタイムハイブリッドモデルは、低消費電力のウェアラブルデバイス用に設計されたモバイルCPU上で8ミリ秒で動作し、エンドツーエンドのレイテンシ17.5ミリ秒を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 01:29:12 GMT)
Automated assessment of disease severity of COVID-19 using artificial
intelligence with synthetic chest CT [13.4] 公開データセットを用いた胸部CT画像の合成にデータ拡張を取り入れた。
合成画像とマスクは、2D U-netニューラルネットワークのトレーニングに使われ、203のCOVID-19データセットでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 02:03:30 GMT)
Show and Write: Entity-aware News Generation with Image Information [13.3] 本稿では,画像iNformationを用いたエンティティ対応ニュース生成手法であるEnginを紹介し,ニュース画像情報を言語モデルに組み込む。
Enginは、メタデータとキャプションや画像から抽出された名前付きエンティティといった情報の両方を条件としたニュース記事を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 05:32:09 GMT)
A Comparative Study on Robust Graph Neural Networks to Structural Noises [12.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近隣ノード間のメッセージの転送と集約によってノード表現を学習する。
GNNは、グラフ全体を通してノイズが伝播する可能性のあるメッセージパッシング機構のため、構造的なノイズに対して脆弱である可能性がある。
我々は、一貫した構造的雑音条件下で、様々な種類の頑健なGNNについて包括的で体系的な比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 21:01:29 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Examples with
Resized-Diverse-Inputs, Diversity-Ensemble and Region Fitting [11.4] 本稿では,Resized-diverse-Inputs (RDIM), diversity-ensemble (DEM), region fitという3段階のパイプラインを紹介する。
RDIMとリージョンフィッティングは追加のランニング時間を必要としないため、これらの3つのステップは他の攻撃とうまく統合することができる。
我々の最良の攻撃は6つのブラックボックス防御を騙し、平均93%の成功率で、最先端の勾配ベースの攻撃よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 15:57:11 GMT)
Curvature-guided dynamic scale networks for Multi-view Stereo [10.7] 本稿では,重み計算を伴わずにマッチングコストの性能を向上させるために,ロバストな特徴抽出ネットワークを学習することに焦点を当てる。
動的スケール特徴抽出ネットワーク,すなわちCDSFNetを提案する。
複数の新しい畳み込み層で構成され、それぞれが画像表面の通常の曲率でガイドされる各画素に対して適切なパッチスケールを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:41:05 GMT)
OstrichRL: A Musculoskeletal Ostrich Simulation to Study Bio-mechanical
Locomotion [8.8] MuJoCoシミュレータに基づくオストリッチの3次元筋骨格シミュレーションを作成した。
このモデルは、実際の筋肉データを集めるために使用されるCTスキャンと解剖に基づいている。
また,レファレンス・モーション・トラッキングや,ネック付きリーチ・タスクなど,一連の強化学習タスクも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 19:58:11 GMT)
Retrosynthetic Planning with Experience-Guided Monte Carlo Tree Search [8.7] 再合成計画問題は、複雑な分子を分析し、単純な構造ブロックを用いて合成経路を与えることである。
現在のアプローチは、化学的知識が限られている人や機械で訓練されたスコア関数に依存している。
我々は、検索中に合成経験から知識を学ぶための体験誘導ネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:14:15 GMT)
CHAMP: Coherent Hardware-Aware Magnitude Pruning of Integrated Photonic
Neural Networks [8.0] 本稿では,コヒーレントフォトニックニューラルネットワークのためのハードウェア・アウェア・マグニチュード・プルーニング手法を提案する。
提案手法は,ネットワークパラメータの99.45%をプルークし,静的電力消費量を98.23%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 23:38:23 GMT)
Making Adversarial Examples More Transferable and Indistinguishable [7.9] 本稿では,高い転送性を有する不明瞭な逆例を生成する手法を提案する。
我々の最も優れた転送ベース攻撃NI-TI-DI-AITMは、89.3%の平均的な成功率で6つの古典的な防衛モデルを騙すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:42:00 GMT)
Branching Strategy Selection Approach Based on Vivification Ratio [6.4] 生存率に基づく分岐戦略選択手法を提案する。
このアプローチは、非常に低い生存率のインスタンスを解くために、LRB分岐戦略を使用する。
私たちのアプローチの助けを借りて、Maple_CMは2020 SATコンペティションのベンチマークで16以上のインスタンスを解決できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 04:07:39 GMT)
UPV at TREC Health Misinformation Track 2021 Ranking with SBERT and
Quality Estimators [6.2] BM25とドメイン固有のセマンティック検索エンジンを用いて初期文書を検索する。
品質評価のための健康ニューススキーマを検証し、それを文書の再ランクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 21:57:57 GMT)
Page Segmentation using Visual Adjacency Analysis [6.0] 本稿では,局所化隣接領域の視覚的解析に基づく新しいページセグメンテーション手法を提案する。
DOM属性とビジュアル分析を組み合わせて、特定のページの機能を構築し、教師なしクラスタリングをガイドします。
実世界の35のWebページに対するアプローチを評価し,セグメンテーションの有効性と効率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:20:30 GMT)
Leaping Through Time with Gradient-based Adaptation for Recommendation [5.8] 本稿では,時間的動的問題に対するLeapRecという新しい解を提案する。
LeapRecはグローバル時間跳躍(GTL)と順序時間跳躍(OTL)という2つの相補的コンポーネントによって時間ダイナミクスを特徴づける
実験の結果、LeapRecはいくつかのデータセットやレコメンデーションメトリクスで最先端の手法を一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 04:47:02 GMT)
Overview of The MediaEval 2021 Predicting Media Memorability Task [5.0] MediaEval 2021 Predicting Media Memorabilitytaskは今年の第4版だ。
タスクの主な側面を概説し、データセット、評価指標、参加者の提出要求について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:30:18 GMT)
VAE-KRnet and its applications to variational Bayes [5.0] 我々は密度推定や近似のための生成モデル VAE-KRnet を提案している。
VAEはラテント空間を捕捉する次元還元法であり、KRnetはラテント変数の分布をモデル化する。
VAE-KRnetは、データ分布または任意の確率密度関数を近似する密度モデルとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 20:48:32 GMT)
Early Stopping for Deep Image Prior [3.9] 本稿では,複数の視覚タスクおよびDIP変種間でのニアピーク性能を継続的に検出する効率的なES戦略を提案する。
連続的なDIP再構成の分散を簡易に測定した結果, ES法は既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 21:28:50 GMT)
Attacking Point Cloud Segmentation with Color-only Perturbation [3.0] 我々はCOLPERと呼ばれる新しい色のみの摂動法を提案し、セマンティックセグメンテーションに調整する。
COLPERを室内データセット(S3DIS)と屋外データセット(Semantic3D)で評価することにより,色のみの摂動がセグメンテーション精度とaIoUを著しく低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:10:00 GMT)
The Past as a Stochastic Process [2.3] プロセスフレームワークは、大規模な履歴データセットの分析のための構造化されたアプローチを提供する。
データ、分析ツール、プロセスの組織的理論的枠組みの組み合わせは、歴史と考古学における伝統的な物語的アプローチを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:15:59 GMT)
Modelling Lips-State Detection Using CNN for Non-Verbal Communications [2.1] 本稿では,唇状態検出のための2つの新しいコナールニューラルネットワーク(CNN)モデルについて報告する。
我々は6つのキーランドマークのセットでリップ状態モデルを単純化し、その距離をリップ状態の分類に利用する。
モデルの有効性を明らかにするために, フレームレート, 唇の動き, 顔角について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 15:14:03 GMT)
Technical Language Supervision for Intelligent Fault Diagnosis in
Process Industry [1.9] プロセス産業では,人的専門家を支援する自動故障診断手法による状態監視システムにより,メンテナンス効率,プロセス持続可能性,職場の安全が向上する。
インテリジェント障害診断(IFD)における大きな課題は、モデルのトレーニングと検証に必要なラベルの正確なデータセットを開発することである。
産業データセットにおける技術的言語アノテーションとしての、障害特性と重大性差別に関するドメイン固有知識。
これにより、産業データに基づくIFDシステムのための技術言語監視(TLS)ソリューションを開発する機会が生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 18:59:40 GMT)
Multimodal neural networks better explain multivoxel patterns in the
hippocampus [1.8] CLIPは、純粋な視覚的(または言語的)モデルよりも、ヒト海馬のfMRI活性をよりよく説明できるかどうかを問う。
本研究では,海馬のマルチボクセル活動を説明するネットワークの能力を評価する上で,「マルチモーダル」が重要な要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:15:12 GMT)
Unsupervised Image to Image Translation for Multiple Retinal Pathology
Synthesis in Optical Coherence Tomography Scans [1.7] 眼科はI2Iの応用が急速に増加している主要な分野の1つである。
本稿では,1領域の網膜OCT画像を複数の領域に翻訳する,事前学習型エンコーダを用いた教師なしマルチドメインI2Iネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:18:03 GMT)
Learning Contraction Policies from Offline Data [1.6] 本稿では,契約理論を用いたオフラインデータから収束制御ポリシーを学習するためのデータ駆動手法を提案する。
我々は,契約を施行しながら,制御ポリシとその対応する契約基準を学習する。
我々は,ロボットの目標達成タスクを模擬したフレームワークの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 03:48:51 GMT)
Federated Reinforcement Learning at the Edge [1.4] 現代のサイバー物理アーキテクチャでは、異なる物理的位置にあるシステムから収集されたデータを使用して適切な振る舞いを学び、不確実な環境に適応する。
本稿では,複数のエージェントが分散的に収集された時系列データに対して,強化学習問題を共同で解決するために,効率的にコミュニケーションを行う必要がある設定について考察する。
通信効率向上のためのアルゴリズムが提案され、理論的保証、実践的実装、数値評価がサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 03:28:59 GMT)
Q-means using variational quantum feature embedding [1.0] 変分回路の目的は、量子的特徴を持つヒルベルト空間のクラスターを極大に分離することである。
量子回路の出力は、特定のクラスタに属する全ての量子状態の重ね合わせを表す特徴的なクラスター量子状態である。
期待値の勾配は、変動回路のパラメータを最適化し、より良い量子特徴写像を学習するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:00:51 GMT)
Optimization of Residual Convolutional Neural Network for
Electrocardiogram Classification [0.9] 本稿では,2段階のリカレント1次元畳み込みニューラルネットワークモデル(R-1D-CNN)を提案する。
第1段階では、残留畳み込み層と1次元畳み込みニューラルネットワーク層をトレーニングし、患者固有の心電図の特徴を学習する。
2番目のレベルは自動であり、提案アルゴリズムに基づくBOに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 16:52:23 GMT)
Experimental Evaluation of Algorithm-Assisted Human Decision-Making:
Application to Pretrial Public Safety Assessment [0.9] 本研究では,人的決定に対するアルゴリズムレコメンデーションの因果的影響を実験的に評価するための統計的方法論を開発する。
提案手法を第1回ランダム化制御試験の予備データに適用する。
PSAを裁判官に提供することは、裁判官の決定とその後の逮捕者行動に全体的な影響はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:20:10 GMT)
Prosody Labelled Dataset for Hindi using Semi-Automated Approach [0.2] 本研究は,ヒンディー語のための半自動ラベル付き韻律データベースの開発を目的とする。
ヒンディー語では韻律ラベリングの標準は存在しない。
ピッチアクセント、中間句境界、アクセント句境界の訓練されたモデルの精度は、それぞれ73.40%、93.20%、および43%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:11:36 GMT)
Detecting Potentially Harmful and Protective Suicide-related Content on
Twitter: A Machine Learning Approach [0.2] 我々は大量のTwitterデータを自動ラベル付けするために機械学習手法を適用した。
2つのディープラーニングモデルが2つの分類タスクで最高のパフォーマンスを達成した。
本研究は, 各種ソーシャルメディアコンテンツが自殺率, ヘルプ・サーキング行動に与える影響について, 今後の大規模調査を可能にするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 10:10:16 GMT)
Convergence of Generalized Belief Propagation Algorithm on Graphs with
Motifs [0.2] 信念の伝播は、機械学習における多くの応用のための基本的なメッセージパッシングアルゴリズムである。
本稿では,モチーフを持つグラフ上での一般化信念伝播アルゴリズムの収束挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 22:46:50 GMT)
Towards Autonomous Satellite Communications: An AI-based Framework to
Address System-level Challenges [0.0] 次世代の衛星コンステレーションは、我々のコネクテッド・ソサエティの将来的なニーズに対処するために設計されている。
完全に自律的な衛星システムを実現するための明確な道はまだない。
本稿では,衛星の自律性を高めるために必要なシステムレベルのニーズを特徴付けることによって,このギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 19:36:58 GMT)
Spatial Graph Convolutional Neural Network via Structured Subdomain
Adaptation and Domain Adversarial Learning for Bearing Fault Diagnosis [0.0] 非教師なし領域適応 (UDA) は, 作業条件の変化による異常診断において顕著な結果を示した。
本稿では,新しいサブドメイン適応グラフ畳み込みニューラルネットワーク(DSAGCN)を提案することで,課題に対処する。
まず、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いてデータ構造をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 17:34:36 GMT)
Selecting Parallel In-domain Sentences for Neural Machine Translation
Using Monolingual Texts [0.0] 本稿では,機械翻訳作業のための汎用ドメイン(並列テキスト)コーパスからドメイン内データを選択する手法を提案する。
提案手法は,単言語ドメイン固有のデータセットと相似性に応じて,並列汎用ドメインデータ中の文をランク付けする。
次に、最も類似度の高い上位K文を選択して、特定のドメイン内データに合わせて調整された新しい機械翻訳システムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 23:29:26 GMT)
On the continuous Zauner conjecture [0.0] 本稿では, [-frac1d2-1, frac1d+1] setminus0$ the equality $textebr(Phi_t)=d2$ is equivalent to a pair of a informationally complete unit norm tight frames。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 00:14:35 GMT)
Neural Attention Models in Deep Learning: Survey and Taxonomy [0.0] 注意の概念と機能は哲学、心理学、神経科学、コンピューティングで研究されている。
現在、多くの異なるニューラルアテンションモデルが利用可能であり、過去6年間で非常に活発な研究領域となっている。
本稿では,Deep Learningより前の理論的側面と相関する分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 03:35:33 GMT)
Near-Kelvin Temperature Phonon Antibunching using Carbon Nanotubes [0.0] このような高温でのフォノンのアンチバンチの達成は、カーボンナノ構造の使用のより深い研究を示唆している。
また、フォノンアンチバンチングの量子計算とセンサーが現実に近づく可能性ももたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 13:27:30 GMT)
Interactive Visualization and Representation Analysis Applied to Glacier
Segmentation [0.0] 氷河セグメンテーションモデルの解釈にインタラクティブな可視化と表現分析を適用した。
Shiny Rパッケージを使ってオンラインインターフェースを構築し、予測の包括的なエラー解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:03:53 GMT)
Formalising the Foundations of Discrete Reinforcement Learning in
Isabelle/HOL [0.0] 我々は、動的プログラミングに必要な基礎と、そのようなプロセスに対する強化学習エージェントの使用に焦点を当てる。
我々は、割引係数が1以下であるような、普遍的に最適な政策の存在を証明している。
最後に、値反復とポリシーアルゴリズムが有限時間で機能することを証明し、それぞれにエプシロン最適化と完全最適ポリシーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:38:36 GMT)
Estimation of Physical Activity Level and Ambient Condition Thresholds
for Respiratory Health using Smartphone Sensors [0.0] 本稿では,運動誘発呼吸状態(EiRCs)の症状を誘発する身体活動閾値を推定するために,スマートフォンにおける運動センサの可能性について検討する。
計算はSMA(Signal Magnitude Area)とEE(Energy Expenditure)の相関に基づく。
健康な個人から収集した実時間データを用いて,ElectRCを用いた個人の身体活動のレベルを調節するツールとして携帯電話の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:25:41 GMT)
Disguised Electromagnetic Connections in Classical Electron Theory [0.0] 20世紀前半、物理学者は古典的な電磁ゼロ点放射の存在を知らなかった。
これらの側面を包含することで、古典的な電子理論は19世紀の成功を超えて拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 18:49:01 GMT)
Determinantal point processes based on orthogonal polynomials for
sampling minibatches in SGD [0.0] 勾配降下(SGD)は機械学習の基盤である。
デフォルトのミニバッチ構成では、望ましいサイズのサブセットを一様にサンプリングする。
DPPと制御された近似の列が、一様サンプリングよりもバッチサイズで高速に崩壊するばらつきを持つ勾配推定器にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 15:09:19 GMT)
Control-Tutored Reinforcement Learning: Towards the Integration of
Data-Driven and Model-Based Control [0.0] 本稿では,環境の近似モデルに基づくフィードバックコントローラが学習プロセスを支援し,そのデータ効率を向上させるアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、制御チューニングQ-ラーニング(CTQL)と呼ばれ、2つの代替フレーバーで表現される。
前者は報奨関数の定義に基づいて、ブーリアン条件を用いて制御チューターポリシーが採用されるタイミングを決定する。
後者は確率的CTQL(pCTQL)と呼ばれ、学習中に特定の確率でチューターへの呼び出しを実行することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 16:34:36 GMT)
Continuous variable graph states: entanglement and graph properties [0.0] 本研究では,N$非干渉振動子系の基底状態におけるユニタリ演算子の作用により得られるグラフ状態の絡み合いについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 19:48:10 GMT)
Confidence intervals for the random forest generalization error [0.0] ランダムな森林のトレーニングプロセスの下には、一般化誤差に対する信頼区間を計算するための経路が存在することを示す。
構成に関わる計算コストの低さに加えて、この信頼区間はシミュレーションを通して示され、良好なカバレッジと幅の適切な縮小率を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 23:58:14 GMT)
Building a Decision Support System for Automated Mobile Asthma
Monitoring in Remote Areas [0.0] 本稿では,運動によって引き起こされた喘息の早期症状を捉え解析するために,内蔵センサを搭載したスマートフォンを用いた。
予備的な結果は、スマートフォンが他のネットワークデバイスを使わずに喘息症状をモニターし、検出することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 14:18:08 GMT)
An Empirical Study on Relation Extraction in the Biomedical Domain [0.0] 文レベルの関係抽出と文書レベルの関係抽出について検討し、いくつかのベンチマークデータセット上で最先端の手法を実行する。
以上の結果から,(1)現行の文書レベルの関係抽出手法は高い一般化能力を有し,(2)既存の手法では,バイオメディシンのモデル微調整に大量のラベル付きデータを必要とすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Dec 2021 03:36:38 GMT)