UMAD: Universal Model Adaptation under Domain and Category Shift [138.1] Universal Model Adaptation (UMAD)フレームワークは、ソースデータにアクセスせずに両方のUDAシナリオを処理する。
未知のサンプルと未知のサンプルを識別するのに役立つ情報整合性スコアを開発した。
オープンセットおよびオープンパーティルセット UDA シナリオの実験では、UMAD が最先端のデータ依存手法に匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:22:59 GMT)
HODOR: High-level Object Descriptors for Object Re-segmentation in Video
Learned from Static Images [123.7] オブジェクトの外観やシーンコンテキストを理解するために,注釈付き静的イメージを効果的に活用する新しい手法であるHODORを提案する。
その結果、HODORはDAVISとYouTube-VOSベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
アーキテクチャの変更なしに、HODORは単一の注釈付きビデオフレームに関するビデオコンテキストから学ぶこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:53 GMT)
TransZero++: Cross Attribute-Guided Transformer for Zero-Shot Learning [119.4] ゼロショット学習(ZSL)は、目に見えるクラスから目に見えないクラスに意味的知識を移すことによって、新しいクラス認識問題に取り組む。
既存の注意に基づくモデルは、一方向の注意のみを用いることで、単一の画像で劣る領域の特徴を学習するのに苦労している。
視覚的特徴を洗練し,属性の正確なローカライゼーションを学習するために,TransZero++と呼ばれるクロス属性誘導型トランスフォーマーネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:49:51 GMT)
QAFactEval: Improved QA-Based Factual Consistency Evaluation for
Summarization [116.6] QAベースのメトリクスのコンポーネントを慎重に選択することは、パフォーマンスにとって重要であることを示す。
提案手法は,最良性能のエンテーメントに基づく測定値を改善し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:38:35 GMT)
Frequency Spectrum Augmentation Consistency for Domain Adaptive Object
Detection [107.5] 周波数スペクトル拡張整合(FSAC)フレームワークを4種類の低周波フィルタで構成する。
最初の段階では、オリジナルおよび拡張されたソースデータを全て利用して、オブジェクト検出器を訓練する。
第2段階では、予測一貫性のための自己学習を行うために、擬似ラベル付き拡張現実とターゲットデータを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:07:01 GMT)
FRUIT: Faithfully Reflecting Updated Information in Text [106.4] FRUIT(FruIT)で更新情報を反映した新しい生成タスクについて紹介する。
我々の分析は、記事の更新が可能なモデルを開発するには、ニューラルジェネレーションモデルに新しい能力が必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:21:24 GMT)
Saliency Grafting: Innocuous Attribution-Guided Mixup with Calibrated
Label Mixing [104.6] ミックスアップスキームは、強化されたトレーニングサンプルを作成するために、サンプルのペアを混ぜることを提案する。
両世界のベストを捉えた、斬新だがシンプルなミックスアップ版を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:27:48 GMT)
Constrained Abstractive Summarization: Preserving Factual Consistency
with Constrained Generation [93.9] 本稿では,抽象要約の現実的一貫性を保ちつつ,制約付き抽象要約(CAS)を提案する。
我々は、CASを満たすために、一般的に自己回帰生成モデルに適用される語彙制約付き復号法を採用する。
対話的要約において1つの手動制約のみを使用する場合、最大13.8ROUGE-2ゲインを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:20:15 GMT)
Does Pre-training Induce Systematic Inference? How Masked Language
Models Acquire Commonsense Knowledge [91.2] プレトレーニング中のBERTモデルのミニバッチに言語知識を導入し、モデルがサポート対象の推論にどの程度うまく一般化するかを評価する。
一般化は事前学習の過程では改善せず, 帰納的, 体系的推論ではなく, 表面的, 共起的パターンからコモンセンス知識が獲得されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:13:04 GMT)
IS-COUNT: Large-scale Object Counting from Satellite Images with
Covariate-based Importance Sampling [91.0] 本研究では,大規模地形におけるオブジェクト数統計をサンプリングによって推定する手法を提案する。
提案手法は,米国とアフリカ,ケニアの自動車,バングラデシュのレンガキルン,米国のスイミングプールの建物数の推定において,高い性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:29 GMT)
Solving Inverse Problems with NerfGANs [88.2] 我々は、NeRF型生成モデルを用いて、逆問題を解決するための新しいフレームワークを提案する。
遅延空間を鼻で最適化することは、アーティファクトや、新しいビューレンダリングに繋がることを示す。
本研究では,より優れた3次元表面を得るための新しい放射場正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:56:58 GMT)
Centralizing State-Values in Dueling Networks for Multi-Robot
Reinforcement Learning Mapless Navigation [87.9] 本稿では,CTDE(Training and Decentralized Execution)パラダイムにおけるマルチロボットマップレスナビゲーションの問題点について考察する。
この問題は、各ロボットが観察を他のロボットと明示的に共有することなく、その経路を考えると困難である。
我々は,集中型状態値ネットワークを用いて共同状態値を計算するCTDEの新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:47:00 GMT)
CodedPaddedFL and CodedSecAgg: Straggler Mitigation and Secure
Aggregation in Federated Learning [87.0] 本稿では, 階層化デバイスの効果を緩和する線形回帰のための2つの新しい符号付きフェデレーションラーニング手法を提案する。
最初のスキームであるCodedPaddedFLは、従来のFLのプライバシレベルを維持しながら、ストラグリングデバイスの効果を緩和する。
第2のスキームであるCodedSecAggは、モデル反転攻撃に対するストラグラーレジリエンスと堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:26:30 GMT)
Learning and Analyzing Generation Order for Undirected Sequence Models [86.1] 我々は、強化学習を通して、事前訓練された非直接翻訳モデルの生成順序を学習する政策を訓練する。
学習順序による翻訳は,マンシモフらの学習順序によって左から右へ復号された出力や復号された出力よりも高いBLEUスコアが得られることを示す。
我々の発見は、非方向性生成モデルのメカニズムに関するさらなる洞察を与え、この方向のさらなる研究を奨励する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:29:07 GMT)
Neural Content Extraction for Poster Generation of Scientific Papers [84.3] 科学論文のポスター生成の問題は未解明である。
これまでの研究は主にポスターレイアウトとパネル構成に重点を置いていたが、コンテンツ抽出の重要性は無視された。
ポスターパネルのテキスト要素と視覚要素の両方を得るために,紙セクションのテキスト,図形,テーブルを同時に抽出するニューラル抽出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:19:37 GMT)
Twitter-COMMs: Detecting Climate, COVID, and Military Multimodal
Misinformation [83.2] 本稿では,DARPAセマンティック・フォレスティクス(SemaFor)プログラムにおける画像テキスト不整合検出へのアプローチについて述べる。
Twitter-COMMsは大規模マルチモーダルデータセットで、884万のツイートが気候変動、新型コロナウイルス、軍用車両のトピックに関連する。
我々は、最先端のCLIPモデルに基づいて、自動生成されたランダムとハードのネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガネガ
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:37:20 GMT)
COMET-ATOMIC 2020: On Symbolic and Neural Commonsense Knowledge Graphs [82.8] 我々は,手作業で構築したコモンセンス知識グラフ(CSKG)が,NLPエージェントが遭遇するすべての状況に適用可能な範囲を達成できないことを示す。
我々は、事前訓練された言語モデルでは利用できない知識を含む汎用コモンセンス知識の新しいCSKGであるATOMIC 2020を提案する。
我々は,他のCSKGと比較してその特性を評価し,コモンセンス知識資源の大規模一対研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:57:18 GMT)
A Proposition-Level Clustering Approach for Multi-Document Summarization [82.5] クラスタリングアプローチを再検討し、より正確な情報アライメントの提案をグループ化します。
提案手法は,有意な命題を検出し,それらをパラフラスティックなクラスタに分類し,その命題を融合して各クラスタの代表文を生成する。
DUC 2004 とTAC 2011 データセットでは,従来の最先端 MDS 法よりも要約法が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:34:22 GMT)
Extreme Zero-Shot Learning for Extreme Text Classification [81.0] 極端ゼロショットXMC (EZ-XMC) とフーショットXMC (FS-XMC) について検討した。
自己教師付きコントラスト損失のあるトランスフォーマーベースのエンコーダの事前訓練を提案する。
我々は,多スケール適応クラスタリング,ラベル正規化,擬陽性ペアによる自己学習などの手法を用いて,生テキストを徹底的に活用する事前学習手法MACLRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:06:42 GMT)
Automatically Identifying Semantic Bias in Crowdsourced Natural Language
Inference Datasets [78.7] NLIデータセットに仮説を組み込んだ学習空間に"バイアスクラスタ"を見つけるために,モデル駆動で教師なしの手法を導入する。
データセットの仮説分布のセマンティックバイアスを改善するために、介入と追加のラベリングを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:49:01 GMT)
Benchmarking Safe Deep Reinforcement Learning in Aquatic Navigation [78.2] 本研究では,水文ナビゲーションに着目した安全強化学習のためのベンチマーク環境を提案する。
価値に基づく政策段階の深層強化学習(DRL)について考察する。
また,学習したモデルの振る舞いを所望の特性の集合上で検証する検証戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:53:56 GMT)
Efficient Hierarchical Domain Adaptation for Pretrained Language Models [77.0] 生成言語モデルは、多種多様な一般的なドメインコーパスに基づいて訓練される。
計算効率のよいアダプタアプローチを用いて,ドメイン適応を多種多様なドメインに拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:09:29 GMT)
NeuroLogic A*esque Decoding: Constrained Text Generation with Lookahead
Heuristics [74.0] 本稿では,将来のコスト見積を組み込んだ復号アルゴリズムであるNeuroLogic A*esqueを提案する。
大規模言語モデルに効率的な効率的なルックアヘッドを開発する。
提案手法は,5世代タスクにおける競合的ベースラインと,テーブル・トゥ・テキスト生成,制約された機械翻訳,キーワード制約付き生成における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:22:54 GMT)
Deep Learning for Text Style Transfer: A Survey [71.9] テキストスタイル転送は、生成したテキストの特定の属性を制御することを目的として、自然言語生成において重要なタスクである。
2017年の最初のニューラルテキストスタイル転送作業以降,100以上の代表的な記事を対象とした,ニューラルテキストスタイル転送の研究の体系的な調査を行う。
タスクの定式化、既存のデータセットとサブタスク、評価、並列データと非並列データの存在下での豊富な方法論について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:20:42 GMT)
Graph Structure Learning with Variational Information Bottleneck [70.6] 本稿では,新しい変分情報ボトルネックガイド付きグラフ構造学習フレームワーク,すなわちVIB-GSLを提案する。
VIB-GSLは情報的かつ圧縮的なグラフ構造を学習し、特定の下流タスクに対して実行可能な情報を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:22:13 GMT)
META: Mimicking Embedding via oThers' Aggregation for Generalizable
Person Re-identification [68.4] Domain Generalizable (DG) Person Re-identification (ReID)は、トレーニング時に対象のドメインデータにアクセスすることなく、見えないドメインをまたいでテストすることを目的としている。
本稿では,DG ReID のための OThers' Aggregation (META) を用いた Mimicking Embedding という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:06:50 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning via Conservative Model-Based
Actor-Critic [67.0] モデルベース強化学習アルゴリズムは、モデルフリーのアルゴリズムよりもサンプル効率が高い。
本稿では,精度の高い学習モデルに強く依存することなく,高いサンプル効率を実現する新しい手法を提案する。
CMBACは,いくつかの課題に対して,サンプル効率の点で最先端のアプローチを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:33:11 GMT)
Decoupling and Recoupling Spatiotemporal Representation for RGB-D-based
Motion Recognition [62.5] 従来の動作認識手法は、密結合した多時間表現によって有望な性能を実現している。
本稿では,RGB-D に基づく動作認識において引き起こされた表現を分離し,再分離することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:47 GMT)
Radio-Assisted Human Detection [61.7] 本稿では,無線情報を最先端検出手法に組み込んだ無線支援人体検知フレームワークを提案する。
我々は、人検出を支援するために、無線信号から無線の局部化と識別情報を抽出する。
シミュレーション可能なMicrosoft COCOデータセットとCaltechの歩行者データセットの実験では、平均平均精度(mAP)とミスレートが、無線情報を用いて改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:53:41 GMT)
SGEITL: Scene Graph Enhanced Image-Text Learning for Visual Commonsense
Reasoning [61.6] マルチモーダルトランスフォーマーはVisual Commonsense Reasoningのタスクにおいて大きな進歩を遂げた。
視覚的なシーングラフを常識的推論に組み込むためのScene Graph Enhanced Image-Text Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:16:30 GMT)
Evidentiality-guided Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks [59.8] Retrieval-augmented Generation Modelは、多くの知識集約型NLPタスクにまたがって最先端のパフォーマンスを示している。
生成器の訓練に、パスが出力をサポートするための正しい証拠を含むか否かに関わらず、パスの明快さを組み込む方法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:18:47 GMT)
An Audio-Visual Dataset and Deep Learning Frameworks for Crowded Scene
Classification [58.7] 本稿では,音声視覚シーン分類(SC)の課題について述べる。
この課題において、入力ビデオは「リオト」、「ノワーズ・ストリート」、「ファイアワーク・イベント」、「ミュージック・イベント」、そして「スポーツ・アトムスフィア」の5つの実物混みのシーンのうちの1つに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:48:32 GMT)
Analyzing the Limits of Self-Supervision in Handling Bias in Language [58.2] 我々は、言語モデルが、認識、識別、抽出、言い換えの4つのタスクのセマンティクスをいかにうまく捉えているかを評価する。
分析の結果,言語モデルでは,ジェンダーや政治的アフィリエイトなど,様々なバイアス次元にまたがって,これらのタスクを広範囲にわたって実行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, 16 Dec 2021 05:36:08 GMT)
Non-Gaussian Component Analysis via Lattice Basis Reduction [57.0] 非ガウス成分分析(NGCA)は分布学習問題である。
我々は,NGCA に対して,$A$ が離散的あるいはほぼ離散的であるような効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:38:02 GMT)
KAT: A Knowledge Augmented Transformer for Vision-and-Language [56.7] 我々は、OK-VQAのオープンドメインマルチモーダルタスクにおいて、最先端の強力な結果をもたらす新しいモデルである知識拡張トランスフォーマー(KAT)を提案する。
提案手法は,エンド・ツー・エンドのエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおいて暗黙的かつ明示的な知識を統合しつつ,回答生成時に両知識源を共同で推論する。
我々の分析では、モデル予測の解釈可能性の向上に、明示的な知識統合のさらなる利点が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:37:10 GMT)
Ensembling Off-the-shelf Models for GAN Training [55.3] 事前学習されたコンピュータビジョンモデルは、識別器のアンサンブルで使用する場合、性能を著しく向上させることができる。
本研究では,事前学習したモデル埋め込みにおける実検体と偽検体間の線形分離性を検証し,効率的な選択機構を提案する。
本手法は, 限られたデータと大規模設定の両方において, GAN トレーニングを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:50 GMT)
Understanding Memorization from the Perspective of Optimization via
Efficient Influence Estimation [54.9] 本研究では,実データ(実データ)とランダムラベル(ランダムデータ)のデータに対する,ターンオーバードロップアウトによる暗記現象,影響と暗記を効率的に推定する手法について検討する。
i) 実データと乱データの両方において、簡単な例(例えば、実データ)と難しい例(例えば、乱データ)の最適化は、ネットワークによって同時に行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:34:23 GMT)
Classification of diffraction patterns using a convolutional neural
network in single particle imaging experiments performed at X-ray
free-electron lasers [53.7] X線自由電子レーザー(XFEL)における単一粒子イメージング(SPI)は、その自然環境における粒子の3次元構造を決定するのに特に適している。
再建を成功させるためには、単一のヒットに由来する回折パターンを多数の取得パターンから分離する必要がある。
本稿では,この課題を画像分類問題として定式化し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:03:14 GMT)
Self-Supervised Learning for speech recognition with Intermediate layer
supervision [52.9] 自己教師付き学習(ILS-SSL)のための中間層スーパービジョンを提案する。
ILS-SSLは、中間層にSSL損失を追加することで、可能な限りコンテンツ情報に集中させます。
LibriSpeech の他のテストセットの実験により,本手法は HuBERT を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:45:05 GMT)
Few-Shot Semantic Parsing with Language Models Trained On Code [52.2] Codexは同等のGPT-3モデルよりもセマンティックパーシングが優れていることがわかった。
GPT-3とは異なり、Codexは意味表現を直接ターゲットとする場合、おそらく意味解析で使われる意味表現がコードと似た構造になっているように、同じように機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:34:06 GMT)
Learning Bounded Context-Free-Grammar via LSTM and the
Transformer:Difference and Explanations [51.8] Long Short-Term Memory (LSTM) と Transformer は、自然言語処理タスクに使用される2つの一般的なニューラルネットワークアーキテクチャである。
実際には、トランスフォーマーモデルの方がLSTMよりも表現力が高いことがよく見られる。
本研究では,LSTMとTransformerの実践的差異について検討し,その潜在空間分解パターンに基づく説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:56:44 GMT)
Modality-Aware Triplet Hard Mining for Zero-shot Sketch-Based Image
Retrieval [51.4] 本稿では,ZES-SBIR(Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval)問題に,クロスモダリティメトリック学習の観点から取り組む。
DMLにおける2つの基本的な学習手法、例えば分類訓練とペアトレーニングを組み合わせることで、ZS-SBIRの強力なベースラインを構築した。
モータリティ・アウェア・トリプルト・ハード・マイニング(MATHM)は3種類のペア・ラーニングによってベースラインを向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:13:22 GMT)
Harnessing Cross-lingual Features to Improve Cognate Detection for
Low-resource Languages [50.8] 言語間単語埋め込みを用いた14言語間のコニャートの検出を実証する。
インドの12言語からなる挑戦的データセットを用いて,コニャート検出手法の評価を行った。
我々は,コグネート検出のためのFスコアで最大18%の改善点を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:17:58 GMT)
Constrained multi-objective optimization of process design parameters in
settings with scarce data: an application to adhesive bonding [50.6] 接着プロセスに最適なプロセスパラメータを見つけることは困難である。
遺伝的アルゴリズムのような伝統的な進化的アプローチは、その問題を解決するのに不適である。
本研究では,目的関数と制約関数をエミュレートするために,特定の機械学習手法をうまく応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:14:39 GMT)
Distilled Dual-Encoder Model for Vision-Language Understanding [50.4] 本稿では,視覚言語理解タスクのためのデュアルエンコーダモデルをトレーニングするための多モードアテンション蒸留フレームワークを提案する。
プレトレーニングと微調整の両方にクロスモーダルアテンション蒸留を適用することで,さらなる改良が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:21:18 GMT)
ICON: Implicit Clothed humans Obtained from Normals [49.5] 入念な機能は、髪や服などの細部をキャプチャできるので、最初のタスクに適している。
ICON は、SMPL(-X) の正常に条件付けされた詳細な布-ヒトの正常を推測する。
ICONは、Wild画像から頑丈な3D服を復元する一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:41 GMT)
Characterizing and addressing the issue of oversmoothing in neural
autoregressive sequence modeling [49.1] 提案手法がモデル分布と復号化性能に与える影響について検討する。
神経自己回帰モデルにおいて,過度に持続可能な短い配列が生じる主な原因は,高次スムージングが原因であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:33:12 GMT)
CLICKER: A Computational LInguistics Classification Scheme for
Educational Resources [47.5] 科学的主題の分類スキームは、その知識の体系の概要を与える。
計算言語学(CL)と自然言語処理(NLP)には、CCSや数学科目分類(MSC)のような包括的分類体系は存在しない。
そこで本研究では,77の大学におけるオンライン講義の分析に基づいて,CL/NLPのCLICKERを分類する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:40:43 GMT)
Adapting Document-Grounded Dialog Systems to Spoken Conversations using
Data Augmentation and a Noisy Channel Model [46.9] 第10回ダイアログ・システム・テクノロジー・チャレンジ(DSTC10)第2章の報告を要約する。
このタスクは3つのサブタスクから構成される: ターンが知識を求めるかどうかを検知し、関連する知識文書を選択し、最後に接地された応答を生成する。
ベストシステムは,課題の人的評価において,第1位,第3位を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:51:52 GMT)
Forensic Analysis of Synthetically Generated Scientific Images [46.4] 人工的に生成した西洋ブロック画像の検出に焦点をあてる。
西洋のブロット画像は、生物医学の文献で主に研究されている。
我々は14K以上の西部ブロック画像と18Kの合成西部ブロック画像からなる新しいデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:44:31 GMT)
Reframing Human-AI Collaboration for Generating Free-Text Explanations [46.3] 少数の人間が記述した例を用いて,自由テキストの説明を生成する作業について考察する。
クラウドソースによる説明よりも,GPT-3による説明の方が好まれる。
我々は、GPT-3と教師付きフィルタを組み合わせたパイプラインを作成し、二項受理性判定を介し、ループ内人間を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:31:37 GMT)
Deep Surrogate for Direct Time Fluid Dynamics [44.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、CFDシミュレーションで一般的に使用される不規則メッシュの特異性に対処することができる。
我々は、不規則メッシュのための新しい直接時間GNNアーキテクチャを設計するために、現在進行中の作業を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:08:20 GMT)
Graph Convolutional Networks with Dual Message Passing for Subgraph
Isomorphism Counting and Matching [42.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)とメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)は、サブグラフ構造に対して表現可能であることが証明されている。
サブストラクチャ表現学習を強化するために,デュアルメッセージパッシングニューラルネットワーク(DMPNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:23:48 GMT)
Intelligent Online Selling Point Extraction for E-Commerce
Recommendation [42.0] 我々は、JD.comのeコマースプラットフォームでレコメンデーションシステムを提供するためのIOSPEシステムを開発し、展開する。
2020年7月以降、IOSPEは0.1億以上の販売ポイントを生み出している。
これらのIOSPEが生成した販売ポイントは、クリックスルーレート(CTR)を1.89%増加させ、顧客が製品に費やした平均期間は、以前のプラクティスと比べて2.03%以上増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:32:06 GMT)
Models in the Loop: Aiding Crowdworkers with Generative Annotation
Assistants [42.0] 我々は、アノテーションが完全に承認、修正、拒否できるリアルタイム提案を提供するジェネレーティブアシスタント(GAA)を導入する。
GAAは、アノテーションの速度の観点から大きな効率性をもたらすと同時に、モデル偽造率の改善につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:59:39 GMT)
Interscript: A dataset for interactive learning of scripts through error
feedback [41.8] デプロイされたモデルに対するユーザからのフィードバックを含む新しいデータセットであるInterscriptを提示する。
入力はおそらく誤ったスクリプトであり、ユーザのフィードバックであり、出力は修正されたスクリプトである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:31:52 GMT)
Connecting the Dots between Audio and Text without Parallel Data through
Visual Knowledge Transfer [40.9] VIP-ANTは、並列オーディオテキストデータを使用することなくtextbfAudio-textbfTextアライメントを誘導する。
本研究は,音声テキストデータの並列化をほとんど行わずに,音声テキスト接続を学習するための新たな道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:22:10 GMT)
Graph-wise Common Latent Factor Extraction for Unsupervised Graph
Representation Learning [40.7] 我々は、教師なしグラフ表現学習のための新しい原則を提案する:グラフワイド共通潜在因子抽出(GCFX)
GCFXは入力グラフから一般的な潜伏因子を明示的に抽出し、現在の最先端のタスクで改善された結果を達成する。
広範囲な実験と分析により,GCFXは個々のノードや周辺地域の局所的な変動による障害を軽減するため,グラフレベルのタスクに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:22:49 GMT)
A Novel Image Denoising Algorithm Using Concepts of Quantum Many-Body
Theory [40.3] 本稿では,量子多体理論に触発された新しい画像認識アルゴリズムを提案する。
パッチ解析に基づき、局所像近傍における類似度尺度は、量子力学における相互作用に似た用語によって定式化される。
本稿では,医療用超音波画像復号法などの現実的な課題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 23:34:37 GMT)
Improving scripts with a memory of natural feedback [38.8] 出力中のエラーに関するフィードバックが増大する動的メモリアーキテクチャを作成します。
スクリプト生成タスクでは、モデルがフィードバックを効果的に適用することを経験的に示す。
これは、デプロイされたモデルを強化するための第一歩であり、ユーティリティを拡大する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:01:28 GMT)
Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive
Learning [38.4] 比較学習は教師なし高密度検索者の学習に有効であることを示す。
私たちのモデルは15のデータセットのうち11でBM25より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:57:37 GMT)
Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training [38.0] 本稿では,映像モデルの自己教師付き事前学習のためのマスケプド特徴予測(MaskFeat)を提案する。
提案手法は,まず入力シーケンスの一部をランダムにマスキングし,マスク領域の特徴を予測する。
我々のアプローチは、豊富な視覚知識を学習し、大規模トランスフォーマーベースのモデルを駆動することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:59:59 GMT)
Unsupervised Reinforcement Learning in Multiple Environments [37.5] 複数の環境のクラスにおける教師なし強化学習の課題に対処する。
本稿では,クラス間のインタラクションを通じて導入対象を最適化するために,ポリシー勾配アルゴリズムである$alpha$MEPOLを提案する。
事前学習した探索戦略から,強化学習が大きなメリットがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:54:37 GMT)
Utilizing Evidence Spans via Sequence-Level Contrastive Learning for
Long-Context Question Answering [37.1] そこで本研究では,長距離変圧器に追加のシーケンスレベルの目的を持たせるための新しい手法を提案する。
我々は、ファインタニングにおいて、さらにコントラスト的な監視信号を提案することで、これを実現する。
提案した損失は、3種類の強力な長文変換器モデルに対して一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:40:49 GMT)
Reconsidering the Past: Optimizing Hidden States in Language Models [35.8] 本稿では,変圧器言語モデルの性能向上のための勾配に基づくHSOを提案する。
HSOは、言語モデルが評価テキストに割り当てるログ確率の勾配を計算するが、モデルパラメータではなくキャッシュされた隠れ状態の更新に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:14:37 GMT)
Learning to Prompt for Continual Learning [34.6] 本研究は,テスト時にタスクの同一性にアクセスすることなく,より簡潔なメモリシステムのトレーニングを目的とした,連続学習のための新しいパラダイムを提案する。
本手法は,タスク遷移の異なるタスクを逐次学習するための事前学習モデル(L2P)を動的に学習する。
目的は、モデル予測を指示するプロンプトを最適化し、モデル可塑性を維持しながら、タスク不変およびタスク固有知識を明示的に管理することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:17:07 GMT)
Learning to Share in Multi-Agent Reinforcement Learning [33.5] ネットワーク型マルチエージェント強化学習(MARL)の問題点について検討する。
人間の協調学習において,テキスト共有が重要な役割を担っているという事実に着想を得て,LToSを提案する。
各エージェントに対して、高レベルの政策は、近隣の人たちと報酬を共有してグローバルな目的を分解する方法を学習し、低レベルの政策は、近隣の高レベルの政策によって誘導される局所的な目標を最適化することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:43:20 GMT)
Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning [33.2] 本稿では,注釈付きデータとLMを用いたテキスト内学習のためのプロンプトを効率よく検索する手法を提案する。
言語発話を意味表現にマッピングする3つのシーケンス・ツー・シーケンスタスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:17:56 GMT)
Search for temporal cell segmentation robustness in phase-contrast
microscopy videos [31.9] 本研究では,3次元コラーゲンマトリックスに埋め込まれた癌細胞を分画する深層学習ワークフローを提案する。
また, 癌細胞形態を研究するための幾何学的特徴付け手法を提案する。
2Dセルのセグメンテーションと追跡のための新しいアノテーション付きデータセットと、実験を再現したり、新しい画像処理問題に適応するためのオープンソース実装を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:03:28 GMT)
All You Need is RAW: Defending Against Adversarial Attacks with Camera
Image Pipelines [31.0] 画像と画像のマッピングのためのモデルに依存しない対角防御法を提案する。
この方法は、入力されたRGB画像をベイアRAW空間にマッピングし、学習したカメラ画像信号処理パイプラインを用いて出力RGBにマッピングする。
その結果、余分な再トレーニングを伴わずに未確認タスクに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:54:26 GMT)
Automated Deep Learning: Neural Architecture Search Is Not the End [31.0] 本稿では,従来型ディープラーニング(DL)ワークフロー全体にわたる自動化研究の取り組みを概観する。
また、個々の出版物と広範な研究分野の両方において、既存の作業を評価するための10の基準の包括的なセットを提案する。
最終的に、このレビューは、2020年代初頭にAutoDLの評価的な概要を提供し、将来の進歩の機会がどこにあるかを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 23:02:29 GMT)
UniREx: A Unified Learning Framework for Language Model Rationale
Extraction [30.4] 論理抽出のための統一的で柔軟な学習フレームワークUniRExを提案する。
UniRExは、合理的抽出学習プロセスのエンドツーエンドのカスタマイズを可能にする。
最高のUniREx構成は、5つのデシダラタのバランスが良くなります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:39:21 GMT)
Pushing the Limits of Rule Reasoning in Transformers through Natural
Language Satisfiability [30.0] 本稿では,アルゴリズム推論データセットを作成するための新しい手法を提案する。
鍵となる考え方は、ハードプロポーズSAT問題の経験的なサンプリングや、言語に関する複雑性理論的な研究から洞察を得ることである。
十分なトレーニングデータを得た現在のトランスフォーマーは、結果のNLSat問題を解決するのに驚くほど堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:47:20 GMT)
Slot-VPS: Object-centric Representation Learning for Video Panoptic
Segmentation [29.5] Video Panoptic (VPS) は、各ピクセルにクラスラベルを割り当てることを目的としている。
このタスクの最初のエンドツーエンドフレームワークであるSlot-VPSを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:12:22 GMT)
DuQM: A Chinese Dataset of Linguistically Perturbed Natural Questions
for Evaluating the Robustness of Question Matching Models [28.7] 言語摂動を伴う自然な質問を含む中国語データセットDuQMを作成する。
DuQMには3つのカテゴリと13のサブカテゴリがあり、32の言語摂動がある。
大規模な実験により、DuQMは異なるモデルを区別するより優れた能力を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:16:39 GMT)
QuALITY: Question Answering with Long Input Texts, Yes! [27.7] 平均トークン長が約5,000である英語のコンテキストパスを持つデータセットQuALITYを紹介した。
パスに関する以前の作業とは異なり、私たちの質問は、パス全体を読んだコントリビュータによって書かれ、検証されます。
厳密な時間制約の下で作業しているアノテータによって答えられる質問はたった半数だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:14:38 GMT)
Masked Measurement Prediction: Learning to Jointly Predict Quantities
and Units from Textual Context [27.5] そこで本研究では,マスク付きテキストに関連付けられたユニットとともに,モデルが数値を再構成することを学ぶ,新しいタスクであるMasked Measurement Prediction (MMP)を導入する。
MMPは、新しい数値的なモデルのトレーニングだけでなく、既存のシステムの数値性の評価にも有用である。
本稿では,GeMM(Generative Masked Measurement)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:42:13 GMT)
Looking Outside the Box to Ground Language in 3D Scenes [27.1] 本稿では,3つの主要な革新を伴う3次元シーンにおける接地言語モデルを提案する。
言語ストリーム、ポイントクラウド機能ストリーム、および3Dボックスの提案に反復的に注目する。
3Dオブジェクトアノテーションと言語基底アノテーションからの共同管理。
マイナーな変更を伴う2Dイメージの言語基盤に適用すると、GPU時間の半分に収束しながら、最先端の処理と同等に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:50:23 GMT)
Imbalanced Sample Generation and Evaluation for Power System Transient
Stability Using CTGAN [26.5] 本稿では,CTGAN(Conditional Tabular Generative Adversarial Network)に基づく制御可能なサンプル生成フレームワークを提案する。
我々は複数の条件を1つの条件ベクトルに変換し、マルチ条件生成を可能にする。
IEEE 39-busシステムにおける実験結果から,提案手法は過渡安定サンプルを効果的にバランスさせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:38:53 GMT)
Differentially Describing Groups of Graphs [26.2] この課題をグラフ群解析と呼び、統計学的に有意な部分グラフを用いて、グラフ群間の類似点と相違点を記述する。
グラフ群に統計的に有意な関連を持つ非冗長な部分グラフの集合を同定するために、最大エントロピーモデルを用いるGragraを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:18:24 GMT)
Zero-shot Audio Source Separation through Query-based Learning from
Weakly-labeled Data [26.1] 本稿では,大規模だがラベルの弱いデータセットであるAudioSetから,ユニバーサルオーディオソースセパレータをトレーニングするための3成分パイプラインを提案する。
提案手法は,複数の音源の音源分離に単一モデルを用い,弱いラベル付きデータにのみ依存する。
提案したオーディオセパレータはゼロショット設定で使用することができ、トレーニングで見たことのない種類のオーディオソースを分離することを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:06:57 GMT)
Lacuna Reconstruction: Self-supervised Pre-training for Low-Resource
Historical Document Transcription [25.8] また,スクラッチから訓練した同じ教師付きモデルに対して,30行の画像書き起こしで認識精度を有意に向上させることを示した。
我々のマスク付き言語モデルスタイルの事前学習戦略では、モデルが同じ行内からサンプリングされた邪魔者から真のマスク付き視覚表現を識別できるように訓練され、堅牢な文脈化された言語表現の学習が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:28:26 GMT)
Self-Distilled Hashing for Deep Image Retrieval [25.6] ハッシュベースの画像検索システムでは、元の入力から変換された入力は通常、異なるコードを生成する。
本稿では,拡張データの可能性を活用しつつ,相違を最小限に抑えるために,自己蒸留ハッシュ方式を提案する。
また、ハッシュプロキシに基づく類似性学習や、バイナリクロスエントロピーに基づく量子化損失を導入し、高品質なハッシュコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:01:50 GMT)
Block-Skim: Efficient Question Answering for Transformer [25.4] 本稿では,トランスフォーマーの性能向上と高速化を目的として,高層層で不要なコンテキストをスキップするBlock-Skimを提案する。
さらに,下層の早期に不要な位置に対応する隠蔽状態の訓練を行い,推定時間の大幅な高速化を実現した。
Block-Skimは異なるデータセットでのQAモデルの精度を改善し、BERTベースモデルの3倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:45:33 GMT)
Call for Customized Conversation: Customized Conversation Grounding
Persona and Knowledge [25.4] ユーザのペルソナとウィキペディアの知識によって、カスタマイズされた回答が構築される、カスタマイズされた会話データセットのためのコールを導入する。
事前学習した言語モデルの情報的およびカスタマイズされた発話を行う能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:44:27 GMT)
Bridging between Cognitive Processing Signals and Linguistic Features
via a Unified Attentional Network [25.2] 本稿では,認知処理信号と言語的特徴との関連性を検討するためのデータ駆動手法を提案する。
我々は、埋め込み、注意、エンコーディング、予測層からなる統合された注意フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,単一の認知データセットを用いて,幅広い言語的特徴を検出するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:25:11 GMT)
GRAM: Generative Radiance Manifolds for 3D-Aware Image Generation [25.2] 3D対応画像生成モデリングは、カメラポーズを明示的に制御可能な3D一貫性画像を生成することを目的としている。
近年の研究では、非構造2次元画像上でのニューラル放射場(NeRF)ジェネレータのトレーニングによる有望な結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:25:49 GMT)
Predicting the utility of search spaces for black-box optimization: a
simple, budget-aware approach [25.1] ブラックボックス最適化では、ソリューションを探索する検索スペースを指定する必要がある。
多くのアプリケーションにおいて、高品質な検索スペースを見つけることは困難である。
本稿では,確率的応答曲面モデルに適用した実用関数に基づく簡易スコアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:40:36 GMT)
Activation Modulation and Recalibration Scheme for Weakly Supervised
Semantic Segmentation [24.1] 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための新しいアクティベーション変調と再校正手法を提案する。
PASCAL VOC 2012データセット上で,AMRが新たな最先端パフォーマンスを確立することを示す。
また,本手法はプラグアンドプレイであり,他の手法と組み合わせて性能向上を図ることが可能であることを実験により明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:26:14 GMT)
Adaptation and Attention for Neural Video Coding [23.1] 本稿では,いくつかの建築ノベルティとトレーニングノベルティを紹介するエンド・ツー・エンドの学習ビデオを提案する。
1つのアーキテクチャ上の特徴として,入力ビデオの解像度に基づいて動き推定プロセスを適用するために,フレーム間モデルをトレーニングすることを提案する。
第2のアーキテクチャノベルティは、分割アテンションベースのニューラルネットワークとDenseNetsの概念を組み合わせた、新しいニューラルブロックである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:25:49 GMT)
High Fidelity Visualization of What Your Self-Supervised Representation
Knows About [23.0] 本研究では,条件拡散に基づく生成モデル(RCDM)を用いて,自己教師付きモデルを用いて学習した表現を可視化する。
このモデルの生成品質は、条件付けとして使われる表現に忠実でありながら、最先端の生成モデルとどのように同等かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:23:33 GMT)
CLIN-X: pre-trained language models and a study on cross-task transfer
for concept extraction in the clinical domain [22.8] 事前学習したCLIN-X(Clinical XLM-R)言語モデルを導入し、CLIN-Xが他の事前学習したトランスフォーマーモデルよりも優れていることを示す。
本研究は,250のラベル付き文が利用可能である場合に,47F1ポイントの改善を施した注釈付きデータがないにもかかわらず,安定したモデル性能を示す。
本研究は,非標準領域における概念抽出におけるCLIN-Xとしての特殊言語モデルの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:07:39 GMT)
The Wanderings of Odysseus in 3D Scenes [22.2] GAMMAとして短縮された体表面マーカーによる生成運動プリミティブを提案する。
本研究では,各動作プリミティブをモデル化するために,体表面マーカーと条件付き変分オートエンコーダを利用する。
実験により,本手法は最先端のデータ駆動方式よりも現実的で制御可能な動作を実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 23:24:50 GMT)
Feature Erasing and Diffusion Network for Occluded Person
Re-Identification [20.7] 被写体再識別は、被写体画像を異なるカメラビューの全体像に合わせることを目的としている。
従来の手法は主に、NTPの特徴汚染を無視しながら、NPOに対するモデルの堅牢性を高めることに焦点を当てていた。
NPOとNTPを同時に扱う新しい特徴消去拡散ネットワーク(FED)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:47:17 GMT)
NewsClaims: A New Benchmark for Claim Detection from News with
Background Knowledge [20.6] 本稿では,ニュース領域における知識認識型クレーム検出のための新しいベンチマークであるNewsClaimsを紹介する。
我々は、クレーム検出問題を再定義し、クレームに関連する追加の背景属性の抽出を含む。
新たなシナリオにおけるクレーム検出システムをベンチマークし、ほとんどあるいは全くトレーニングデータを持たない未知のトピックを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:50:24 GMT)
DProST: 6-DoF Object Pose Estimation Using Space Carving and Dynamic
Projective Spatial Transformer [20.3] 深層学習に基づくポーズ推定手法はCADデータに3D中間表現やプロジェクト2Dの外観を利用する必要がある。
本稿では,CADデータを置き換えるために,参照3次元特徴を再構成する空間彫刻モジュールからなる新しいポーズ推定システムを提案する。
また,2方向Zバッファリング(BiZバッファ)法により,物体の正面視と自己閉塞バックビューの両方を抽出し,自己閉塞問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:39:09 GMT)
Towards Robust Neural Image Compression: Adversarial Attack and Model
Finetuning [20.2] 我々は,原画像に少量のノイズ摂動を注入することにより,敵対攻撃を行う。
次に、一般的な学習画像圧縮モデルを用いて、これらの逆例を符号化する。
実験では, 逆行性例の再建に強い歪みが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:28:26 GMT)
Sparse Coding with Multi-Layer Decoders using Variance Regularization [19.9] 本稿では,デコーダの正規化を必要とせずに,符号の崩壊を防止する新しいスパース符号化プロトコルを提案する。
本手法は,各潜時符号成分が一定の閾値を超える分散を有するように,直接正規化する。
分散正規化法を用いて訓練した多層デコーダを用いたスパースオートエンコーダは、スペーサー表現を用いた高品質な再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:46:23 GMT)
NeuCrowd: Neural Sampling Network for Representation Learning with
Crowdsourced Labels [19.3] 本稿では,クラウドソースラベルから教師付き表現学習(SRL)を実現する統一フレームワークであるemphNeuCrowdを提案する。
提案手法は1つの実世界のデータセットと3つの実世界のデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:54:47 GMT)
Intelli-Paint: Towards Developing Human-like Painting Agents [19.3] そこで本研究では,より人間的な絵画スタイルを示しながら,出力キャンバスの生成を学習する新しい絵画手法を提案する。
Intelli-Paintは1)プログレッシブな階層化戦略から成り、エージェントはまず、各前景オブジェクトをプログレッシブな方法で追加する前に、自然の背景を表現できる。
また,筆画エージェントが各画像領域にセマンティック・アウェアで注目を移すのに役立つ,新しいシーケンシャルなブラシストローク誘導戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:56:32 GMT)
An Unsupervised Way to Understand Artifact Generating Internal Units in
Generative Neural Networks [19.3] そこで本稿では,アーティファクト生成を監視せずに検出するローカルアクティベーションの概念を提案する。
提案手法は, 各種データセットを用いて, GANからのアーティファクト生成を検出し, 補正することができることを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:59:26 GMT)
Simple Questions Generate Named Entity Recognition Datasets [18.7] この研究は、単純な自然言語の質問によってNERデータセットを自動的に生成する、要求対生成のアプローチを導入している。
我々のモデルは、4つの異なる領域にわたる6つのNERベンチマークにおいて、以前の弱い教師付きモデルよりも大幅に優れています。
自然言語でNERのニーズを定式化することで、アワードのようなきめ細かいエンティティタイプのためのNERモデルを構築することもできます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:44:38 GMT)
Knowledge Graph Embedding in E-commerce Applications: Attentive
Reasoning, Explanations, and Transferable Rules [18.6] リンク予測やルール誘導といった推論タスクは知識グラフの開発において重要である。
知識グラフ埋め込み(KGE)は、連続ベクトル空間へのKGの実体と関係を埋め込むことが効率的かつ堅牢であることが証明されている。
しかし、KGEを実作業アプリケーションに適用し、デプロイする可能性や実現可能性については、十分に調査されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:26:36 GMT)
Coherence Learning using Keypoint-based Pooling Network for Accurately
Assessing Radiographic Knee Osteoarthritis [18.5] 膝関節症(英語: Knee osteoarthritis, OA)は、世界中の高齢者に影響を及ぼす一般的な変性関節疾患である。
現在臨床症状のある膝OAグレーティングシステムは観察対象であり、レイター間の相違に悩まされている。
本稿では,複合度と微粒度を同時に評価するためのコンピュータ支援型診断手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:59:13 GMT)
{\delta}-SAM: Sharpness-Aware Minimization with Dynamic Reweighting [17.5] 対人訓練は、敵に選択された摂動の上にある損失の変化を規則化し、一般化を改善する効果を示した。
最近提案されたシャープネス対応最小化(SAM)アルゴリズムは、逆方向の重みの摂動を採用し、モデルが平坦なミニマに収束することを奨励する。
本稿では,各バッチ内の動的再重み付き摂動について,非ガード型インスタンスが高重み付きである場合,インスタンスごとの摂動より優れた近似法として機能することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:36:35 GMT)
The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and
Localization [17.4] 教師なし異常検出と局所化のタスクのための,最初の包括的3Dデータセットを提案する。
これは、モデルが製造された製品の様々な種類の欠陥を検出する必要がある実世界の視覚検査シナリオにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:35:51 GMT)
Contrastive Spatio-Temporal Pretext Learning for Self-supervised Video
Representation [16.6] 本稿では,新しいプレテキストタスク-時間的重複率(STOR)予測を提案する。
それは、人間が空間と時間におけるビデオの重複率を識別できるという観察に由来する。
我々は、時間的表現学習を強化するために、コントラスト学習を組み合わせた共同作業を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:31:22 GMT)
CONQRR: Conversational Query Rewriting for Retrieval with Reinforcement
Learning [16.5] 本研究では,会話型質問を独立した質問に書き換えるクエリ書き換えモデルCONQRRを提案する。
CONQRR は最近のオープンドメイン CQA データセットで最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:40:30 GMT)
Benchmarking Uncertainty Qualification on Biosignal Classification Tasks
under Dataset Shift [16.2] そこで本研究では,生体信号のデータセットシフトを推定する際の不確実性を評価する枠組みを提案する。
特に、呼吸音と心電図信号に基づく3つの分類タスクを用いて、5つの代表的な不確実性判定方法のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:42:17 GMT)
AFDetV2: Rethinking the Necessity of the Second Stage for Object
Detection from Point Clouds [15.7] 我々は点雲からの3次元検出のための1段アンカーフリーネットワークを開発した。
我々は、バックボーンの自己校正畳み込みブロック、キーポイント補助監視、マルチタスクヘッドのIoU予測分岐を使用する。
私たちは2021年のリアルタイム3Dチャレンジで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:22:17 GMT)
DREAM: Uncovering Mental Models behind Language Models [15.7] DREAMは、状況に関する質問を入力として受け取り、状況を解明するメンタルモデルを生成するモデルである。
既存のNLP資源から遠ざかって、社会的常識を継承する。
DREAMによって生成されたメンタルモデルは、状況的QAタスクのための追加のコンテキストとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:22:47 GMT)
Bootstrap Equilibrium and Probabilistic Speaker Representation Learning
for Self-supervised Speaker Verification [15.7] 本稿では,自己教師型話者表現学習戦略を提案する。
フロントエンドでは,一様正規化項を用いたブートストラップ学習方式を用いて話者表現を学習する。
バックエンドでは、同一話者に属する音声サンプル間の相互確率スコアを最大化することにより、確率的話者埋め込みを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:55:44 GMT)
Orientation Keypoints for 6D Human Pose Estimation [15.3] 骨格関節の完全な位置と回転を推定するための新しいアプローチである方向キーポイントを導入する。
モーションキャプチャーシステムは、全骨回転を推定するために一組のポイントマーカーを使用する方法に着想を得て、仮想マーカーを用いて十分な情報を生成する。
回転予測は関節角度の平均誤差を48%改善し、15個の骨回転で93%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:28:44 GMT)
Progressive Automatic Design of Search Space for One-Shot Neural
Architecture Search [15.0] 単発モデルの精度が高いモデルでは,スタンドアローンの訓練では必ずしも優れた性能が得られない。
PAD-NASという検索空間のプログレッシブ自動設計を提案する。
このようにして、PAD-NASは各レイヤの操作を自動的に設計し、検索空間の品質とモデルの多様性のトレードオフを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:01:57 GMT)
Semantic-Based Few-Shot Learning by Interactive Psychometric Testing [14.9] ほとんどショットの分類タスクは、サポートセット内のいくつかのラベル付き例に基づいて、クエリセット内のイメージを分類することを目的としていない。
本研究では,この難易度の高いシナリオ,セマンティックベースの数発学習に向けて,数発の学習を進めた。
本稿では,対話型心理測定学習を用いて内的意味関係を抽出し,そのパラダイムに対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:03:09 GMT)
A comparison of Vector Symbolic Architectures [14.8] シンボリックベクトルアーキテクチャは、高次元ベクトル空間と慎重に設計された作用素の集合を組み合わせて、大きな数値ベクトルでシンボリック計算を行う。
本稿では,11種類のVSA実装の概要と,その共通点と基礎となるベクトル空間と演算子の違いについて述べる。
主な貢献は,(1)バンドルのキャパシティ,(2)非コンパクトなアンバインド操作の近似品質,(3)クエリ応答性能に対する結合とバンドル操作の組み合わせの影響,(4)視覚的場所認識と言語認識という2つのサンプルアプリケーションの性能を評価するために利用可能な実装の実験的比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:28:06 GMT)
Causal Modeling With Infinitely Many Variables [14.5] 構造方程式モデル(SEM)は、おそらく因果関係をモデル化するための最も一般的なフレームワークである。
本稿では,SEMのフレキシブルな一般化であるGSEMを紹介し,介入結果を直接指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:41:42 GMT)
Inherently Explainable Reinforcement Learning in Natural Language [14.1] 本稿では,本質的に説明可能な強化学習エージェントの開発に焦点をあてる。
この階層的説明可能な強化学習エージェントは、インタラクティブフィクション、テキストベースのゲーム環境で動作する。
私たちのエージェントは、説明責任を第一級市民として扱うように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:24:35 GMT)
Pictorial and apictorial polygonal jigsaw puzzles: The lazy caterer
model, properties, and solvers [14.1] 任意の直線切断数で大域多角形/像を切断して生成した一般凸多角形であるジグソーパズルを定式化する。
このようなパズルの理論的性質を解析し、ピースが幾何的ノイズで汚染されたときの解法に固有の課題を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:32:53 GMT)
Two-view Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion [13.9] 我々は,エンティティ中心のグラフ構造と関係中心のグラフ構造をキャプチャする,新しいGNNベースの知識グラフ埋め込みモデルWGEを紹介する。
WGEは、知識グラフ補完のための3つの新しい挑戦的なベンチマークデータセットCoDExの最先端のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:36:17 GMT)
ATM: An Uncertainty-aware Active Self-training Framework for
Label-efficient Text Classification [13.9] ATMは、ラベルのないデータを活用するために自己学習を利用する新しいフレームワークであり、特定のALアルゴリズムに依存しない。
我々はATMが最強のアクティブラーニングと自己学習ベースラインを上回り、ラベル効率を平均51.9%向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:09:48 GMT)
Pure Noise to the Rescue of Insufficient Data: Improving Imbalanced
Classification by Training on Random Noise Images [12.9] 我々は、この制限を緩和する驚くほど単純で効果的な方法を提案する。
データ拡張のための付加雑音や逆雑音の一般的な使用とは異なり、純粋ランダムノイズ画像の直接トレーニングを提案する。
本稿では,同一ネットワーク内の自然画像に加えて,純雑音画像のトレーニングを可能にするDAR-BNを新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:51:35 GMT)
On the Uncertain Single-View Depths in Endoscopies [12.8] 内視鏡画像から深度を推定することは、幅広いAI支援技術の前提条件である。
本稿では,コロンコピーにおける一視点深度推定のためのベイズディープネットワークを初めて検討する。
1)3つのデータセットにおける深度推定のためのベイジアンディープ・ネットワークの網羅的分析を行い,合成から現実へのドメイン変更に関する課題と結論を明らかにするとともに,教師の不確かさを考慮に入れた新しい教師・学生による深度学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:24:17 GMT)
Learning Rich Representation of Keyphrases from Text [12.7] テキスト文書からキーフレーズの表現を豊かに学習することを目的としたタスク固有言語モデルの学習方法を示す。
差別的設定では、新しい事前学習目標である、KBIR(Keyphrase boundary Infilling with Replacement)を導入する。
生成設定では、入力テキストに関連するキーフレーズをCatSeqフォーマットで再現する、BART-KeyBARTの新しい事前学習設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:09:51 GMT)
GOSH: Task Scheduling Using Deep Surrogate Models in Fog Computing
Environments [12.2] 本稿では,新しいスケジューラGOSHを紹介する。
GOSHは2階勾配に基づく最適化アプローチを使用して、レイテンシの向上とイテレーション回数の削減を実現している。
エネルギー消費, 応答時間, SLA違反に関しては, それぞれ18, 27, 82%の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:36:34 GMT)
CrossSum: Beyond English-Centric Cross-Lingual Abstractive Text
Summarization for 1500+ Language Pairs [11.9] 我々はCrossSumという,45言語からなる1500以上の言語ペアにおいて,165万の言語横断記事サマリーサンプルからなる大規模データセットを提示する。
我々は多言語XL-Sumデータセットを使用し、言語に依存しない表現モデルを用いて言語間検索により、異なる言語で記述された同種の記事を調整する。
クロスサムを用いた多言語事前学習モデルとして,多段階データサンプリングアルゴリズムとファインチューンmT5を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:40:36 GMT)
Enhanced phonon blockade in a weakly-coupled hybrid system via
mechanical parametric amplification [11.8] 我々は,弱い結合状態におけるハイブリッドスピン機械システムにおいて,強いフォノン遮断(PB)を実現する方法を示す。
我々の研究は、量子フォニックスやフォノン量子ネットワークに応用可能な、効率的な単一フォノン源の実装の可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:50:08 GMT)
ALP: Data Augmentation using Lexicalized PCFGs for Few-Shot Text
Classification [11.7] Lexicalized Probabilistic context-free grammars (ALP) を用いたデータ拡張について述べる。
数ショットのテキスト分類タスクの実験は、ALPが多くの最先端の分類方法を強化することを示した。
我々は、従来のトレーニングと検証セットの分割は、我々の新しい拡張ベースの分割戦略と比較して、準最適であると実証的に主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:56:35 GMT)
An Empirical Investigation of the Role of Pre-training in Lifelong
Learning [11.7] 複数のタスクを逐次学習する際の破滅的忘れの影響を,ジェネリック事前学習が暗黙的に軽減することを示す。
本研究では、この現象を損失景観を解析し、トレーニング済みの重みがより広いミニマへと導くことで忘れやすいように見えることを明らかにする。
この最適化手法は,タスクシーケンス連続学習における最先端技術に匹敵する性能をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:00:55 GMT)
Can Multilinguality benefit Non-autoregressive Machine Translation? [11.7] 非自己回帰(NAR)機械翻訳は、最近大幅に改善され、いくつかのベンチマークで自己回帰(AR)モデルを上回っている。
本研究は多言語NARの総合的研究である。
容量制約下で、関連する言語間の正の転送と負の転送に関して、その能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:20:59 GMT)
CODER: An efficient framework for improving retrieval through
COntextualized Document Embedding Reranking [11.6] 本稿では,最小計算コストで広範囲の検索モデルの性能を向上させるためのフレームワークを提案する。
ベース密度検索法により抽出された事前計算された文書表現を利用する。
実行時に第一段階のメソッドの上に無視可能な計算オーバーヘッドを発生させ、最先端の高密度検索手法と簡単に組み合わせられるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:25:26 GMT)
The Credibility Cryptocurrency Valuation: Statistical Learning Analysis
for Influencer Tweets [10.9] 2020年12月現在、市場は暗号通貨で継続的に増加している。
特にDogcoinのジョークは、Elon Muskの支持を得て、現代のミーム経済のおかしさを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:42:23 GMT)
MVSS-Net: Multi-View Multi-Scale Supervised Networks for Image
Manipulation Detection [10.6] 画像操作検出の鍵となる研究課題は、新しいデータの操作に敏感な一般化可能な特徴の学習方法である。
本稿では,多視点特徴学習とマルチスケール監視による両面の考察を行う。
我々の考えはMVSS-Netと拡張バージョンMVSS-Net++と呼ばれる新しいネットワークによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:01:52 GMT)
MAVE: A Product Dataset for Multi-source Attribute Value Extraction [10.4] 製品属性値の抽出をより容易にするための新しいデータセットであるMAVEを紹介する。
MAVEはAmazonページから220万の商品のキュレートされたセットで構成され、1257のユニークなカテゴリに300万の属性値アノテーションがある。
マルチソース製品情報から属性値を効果的に抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:48:31 GMT)
Domain Prompts: Towards memory and compute efficient domain adaptation
of ASR systems [10.4] ドメインプロンプト(Domain Prompts)は、少数のドメイントークン埋め込みパラメータをトレーニングして、トランスフォーマーベースのLMを特定のドメインにプライマリ化する手法である。
ドメインあたりのパラメータをわずかに増やすことで、未適応のLMを使用するベースラインよりも7-14%のWERの改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:13:04 GMT)
IsometricMT: Neural Machine Translation for Automatic Dubbing [9.6] この研究は、トランスフォーマーモデルが直接学習して、ソース長と密接に一致する出力を生成することができる自己学習アプローチを導入している。
TED Talkデータに基づく4つの言語対と公開ベンチマークの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:03:20 GMT)
Prosody-Aware Neural Machine Translation for Dubbing [9.5] 本稿では, ダビングに適した翻訳文を生成することを目的とした韻律対応機械翻訳の課題について紹介する。
音声文のダビングには、タイミング情報を保持するために、ソースの韻律構造だけでなく、コンテンツも対象言語に転送する必要がある。
本稿では,ニューラルマシン翻訳に韻律情報を統合する暗黙的かつ明示的なモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:11:08 GMT)
Maximum Entropy of Random Permutation Set [9.3] ランダムな置換集合 (RPS) と呼ばれる新しいタイプの集合は、ある集合の要素のすべての置換を考えることによって提案される。
RPSの不確実性を測定するために, RPSのエントロピーを示す。
RPSエントロピーの最大エントロピー原理については議論されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:44:21 GMT)
Commonsense Knowledge-Augmented Pretrained Language Models for Causal
Reasoning Classification [9.3] ATOMIC2020では、自然言語の文章を言語化するために、広範にわたるコモンセンス推論知識グラフを3倍にします。
そこで我々は,コモンセンス推論質問に対する回答モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:38:40 GMT)
Ditch the Gold Standard: Re-evaluating Conversational Question Answering [9.2] 我々は,最先端CQAシステムの大規模評価を行う。
その結果,人間と機械の会話の分布は人間と機械の会話とは大きく異なることがわかった。
本研究では,予測履歴に基づく質問書き直し機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:57:56 GMT)
DOCmT5: Document-Level Pretraining of Multilingual Language Models [9.1] DOCmT5は,大規模並列文書を事前学習した多言語列列列言語モデルである。
本稿では, 簡易かつ効果的な事前学習目標である文書順序付け機械翻訳を提案する。
DrMTは、さまざまなドキュメントレベルの生成タスクに対して、強力なベースラインよりも一貫した改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:58:52 GMT)
Human Hands as Probes for Interactive Object Understanding [8.3] 人間の手の動きと、関連するデータと必要な監視の両方を提供する方法の観察を実証する。
EPIC-KITCHENSデータセットにこれらの基本原理を適用し、状態に敏感な特徴をうまく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:58:03 GMT)
Towards Robust Real-time Audio-Visual Speech Enhancement [8.2] 本稿では低レイテンシ話者非依存型AVSEのための新しいフレームワークを提案する。
特に, AV SEにおける視覚的不完全性の現実的問題に対処するために, GAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
我々は、より堅牢なSEを提供するために、GANから出力されるクリーンな視覚音声を考慮に入れた、ディープニューラルネットワークに基づくリアルタイムAVSEモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:54:45 GMT)
Pay More Attention to History: A Context Modeling Strategy for
Conversational Text-to-SQL [8.0] 会話型テキスト・ツー・ドメインの最も難解な問題の1つは、マルチターンクエリのセマンティクスをモデル化することである。
本稿では,各ターンの追加による意味変化の明示的モデル化とコンテキスト全体の要約により,より優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:41:04 GMT)
Optimal model for fewer-qubit CNOT gates with Rydberg atoms [8.0] 本稿では,Rydberg状態への励起を介する2量子および3量子CNOTゲートの最適モデルについて報告する。
従来のマルチパルスのピースワイズスキームと比較して、我々のゲートは、Rydberg状態への原子の同時励起によって実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:54:52 GMT)
How to Find a Good Explanation for Clustering? [8.0] Moshkovitz氏、Dasgupta氏、Rashtchian氏、Frost氏(ICML 2020)は、説明可能な$k$-meansと$k$-medianクラスタリングのエレガントなモデルを提案した。
説明可能なクラスタリングに関する2つの自然なアルゴリズム的問題について検討する。
厳密なアルゴリズム分析では、入力サイズ、データの寸法、外乱数、クラスタ数、近似比といったパラメータが、説明可能なクラスタリングの計算複雑性に与える影響について光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:16:18 GMT)
Learning from Guided Play: A Scheduled Hierarchical Approach for
Improving Exploration in Adversarial Imitation Learning [7.5] 本稿では,主課題,複数の補助課題に加えて,専門家による実演を活用するためのフレームワークであるLearning from Guided Play (LfGP)を紹介する。
主なタスクに対する学習効率は、ボトルネック遷移に挑戦して改善され、専門家データがタスク間で再利用可能になり、学習した補助タスクモデルの再利用を通じて学習を移行することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:58:08 GMT)
Goal-Directed Story Generation: Augmenting Generative Language Models
with Reinforcement Learning [7.5] 本稿では,コンピュータ生成ストーリーのプロットを制御するために,深層強化学習と報酬形成を基礎とした2つの自動手法を提案する。
1つ目は、近似ポリシー最適化を利用して、既存のトランスフォーマーベースの言語モデルを微調整してテキスト継続を生成するが、目標探索も行う。
第2は、グラフを考慮したポリシーネットワークが使用する展開ストーリーから知識グラフを抽出し、言語モデルによって生成された候補継続を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:34:14 GMT)
Chiral control of quantum states in non-Hermitian spin-orbit-coupled
fermions [6.9] 極低温フェルミオンを充填した散逸性スピン軌道結合バンドを実装した。
スピン軌道結合と散逸の競合によるパリティ時対称性の破れを観察する。
これは非エルミート位相状態とスピン軌道結合を探索できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:48:11 GMT)
ASC-Net: Unsupervised Medical Anomaly Segmentation Using an
Adversarial-based Selective Cutting Network [6.9] 逆数ベース選択切断ネットワーク(ASC-Net)は、クラスタベースのディープセグメンテーションと、逆数ベース異常検出アルゴリズムの2つの領域を橋渡しする。
ASC-Netは正常および異常な医療スキャンから学習し、監視用のマスクを使わずに医療スキャンの異常を分類する。
既存の手法と比較すると,教師なしの異常セグメンテーションタスクでは,性能が著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:19:32 GMT)
Trees in transformers: a theoretical analysis of the Transformer's
ability to represent trees [6.6] まず、木構造を学習するための標準トランスフォーマーアーキテクチャの理論的能力について分析する。
これは、トランスフォーマーが理論上ツリー構造をうまく学習できることを意味している。
合成データを用いて実験を行い,木の位置情報を明示的に符号化した変換器と比較して,標準変換器の精度が同等であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:02:02 GMT)
Toward Minimal Misalignment at Minimal Cost in One-Stage and Anchor-Free
Object Detection [6.5] 分類と回帰の分岐は、同じ規模と同じ空間的位置から特徴に対して異なる感受性を持つ。
本稿では,高い分類信頼点が高い回帰品質を持つという仮定に基づいて,点に基づく予測手法を提案する。
我々は,この現象を最小限のコストで解決することを目指しており,頭部ネットワークの微調整と,剛体ネットワークを置き換えた新しいラベル割り当て手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:22:13 GMT)
CoPhy-PGNN: Learning Physics-guided Neural Networks with Competing Loss
Functions for Solving Eigenvalue Problems [6.5] 物理誘導ニューラルネットワーク(PGNN)は、物理誘導(PG)損失関数を用いて訓練される。
競合する勾配方向を持つ複数のPG関数が存在する場合、異なるPG損失関数の寄与を適応的に調整する必要がある。
本稿では、競合するPG損失に対処し、一般化可能な解の学習におけるその有効性を示す新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:13:37 GMT)
ALEBk: Feasibility Study of Attention Level Estimation via Blink
Detection applied to e-Learning [6.3] オンラインセッションにおける学生の視線点滅率と注意度との関係を実験的に評価した。
その結果, 点眼周波数と注意レベルとの逆相関が示唆された。
本研究は,今後のeラーニングプラットフォームに注目度推定技術を導入するための新しい研究ラインを開設する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:23:56 GMT)
Unsupervised Matching of Data and Text [6.3] テキストコンテンツと構造化データとを教師なし設定でマッチングするフレームワークを導入する。
提案手法は,コーパスの内容に対して微細なグラフを構築し,低次元空間で一致する対象を表現するために単語埋め込みを導出する。
実使用事例と公開データセットの実験により、我々のフレームワークは単語埋め込みや微調整言語モデルよりも優れた埋め込みを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:40:48 GMT)
Guiding Neural Story Generation with Reader Models [5.9] 本稿では、読者モデルを用いてストーリーを推論するフレームワークであるReader Models(StoRM)によるストーリー生成について紹介する。
実験により、我々のモデルは、プロットの可視性やトピックの継続など、次元のベースラインをはるかに上回り、コヒーレントでオントピー的なストーリーを生み出すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:44:01 GMT)
Hyperbolic Disentangled Representation for Fine-Grained Aspect
Extraction [5.5] HDAEは、ユーザーレビューのための双曲型アンタングルアスペクト抽出器である。
Amazonの製品レビューとレストランレビューデータセットでは、平均F1パフォーマンスが18.2%、24.1%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:47:28 GMT)
GIMIRec: Global Interaction Information Aware Multi-Interest Framework
for Sequential Recommendation [5.4] 本稿では,GIMIレコメンデーションのための多目的フレームワーク(Global Interaction Aware Multi-Interest Framework for Sequential Recommendation,GIMIRec)という新たなレコメンデーションモデルを提案する。
Recall、NDCG、Hit RateインジケータにおけるGIMIRecの性能は、最先端の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:12:33 GMT)
CONFIT: Toward Faithful Dialogue Summarization with
Linguistically-Informed Contrastive Fine-tuning [5.4] 生成された要約における現実的な矛盾は、抽象的な対話要約の実践的応用を著しく制限する。
本稿では,エラーのタイプを強調し,事実性に対する二項的理解から遠ざかるために,アノテーションデータを用いた事実的エラーのタイプ分析を行う。
本稿では,ConFiTと呼ばれる新しいコントラスト微調整手法により,要約の事実整合性と全体的な品質を改善するためのトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:08:40 GMT)
On Optimizing Interventions in Shared Autonomy [5.4] 本稿では,自律エージェントによる介入回数を制限し,ユーザエクスペリエンスを向上させるためのアプローチについて議論する。
介入回数の厳密な制約とソフトな制約を考慮に入れたモデルフリー強化学習法を2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:37:28 GMT)
Variational Quantum Algorithms for Semidefinite Programming [5.4] 半定値プログラム(SDP)は、操作研究、最適化、量子情報科学などにおける凸最適化問題である。
本稿では,SDPを近似的に解くための変分量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:10:48 GMT)
A First Mathematical Runtime Analysis of the Non-Dominated Sorting
Genetic Algorithm II (NSGA-II) [5.3] NSGA-IIは、実世界の応用において最も集中的に使用される多目的ソート遺伝的アルゴリズムである。
NSGA-IIにも数学的解析が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:00:20 GMT)
Using Particle Swarm Optimization as Pathfinding Strategy in a Space
with Obstacles [4.9] Particle Swarm Optimization (PSO) は集団適応最適化に基づく探索アルゴリズムである。
本稿では,幅広いアプリケーションを対象としたパスプランニングの効率化を図るため,パスフィニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:16:02 GMT)
Hierarchical Cross-Modality Semantic Correlation Learning Model for
Multimodal Summarization [4.7] マルチモーダル出力(MSMO)によるマルチモーダル要約は、テキストコンテンツとビジュアルコンテンツの両方で要約を生成する。
従来のMSMOメソッドは、データ全体の表現を学習することで、異なるデータモダリティを区別できない方法で処理する。
マルチモーダルデータに存在するモーダル内およびモーダル間相関を学習するための階層的相互モーダル意味相関学習モデル(HCSCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:46:30 GMT)
Predictive Price-Performance Optimization for Serverless Query
Processing [4.6] 予測資源割り当てのための効率的なパラメトリック・モデリング・フレームワークを提案する。
当社のシステムであるAutoExecutorが、このフレームワークを使って、ほぼ最適な実行子とコア数を自動的に選択する方法について、深く議論し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:23:05 GMT)
A Heterogeneous Graph Learning Model for Cyber-Attack Detection [4.6] サイバー攻撃は、ハッカーが標的とする情報システムに侵入する悪意のある試みである。
本稿では,証明データに基づく知的サイバー攻撃検出手法を提案する。
実験の結果,提案手法は他の学習ベース検出モデル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, 16 Dec 2021 16:03:39 GMT)
HampDTI: a heterogeneous graph automatic meta-path learning method for
drug-target interaction prediction [4.5] 異種グラフ自動メタパス学習に基づくDTI予測法(HampDTI)を提案する。
HampDTIは、薬物と標的の間の重要なメタパスをHNから自動的に学習し、メタパスグラフを生成する。
ベンチマークデータを用いた実験により,提案したHampDTIは最先端のDTI予測手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 02:12:03 GMT)
Implicit Neural Representations for Deconvolving SAS Images [4.4] 合成開口ソナー(SAS)画像解像度は波形帯域と配列幾何学によって制約される。
本研究では、自然画像空間の強い先行性を示す暗黙的ニューラル表現(INR)を利用して、SAS画像を分解する。
本手法は, 点散乱モデルと実データとを空気中円SASでキャプチャした実データを用いて, シミュレーションSASデータに対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:24:18 GMT)
Error-Tolerant Geometric Quantum Control for Logical Qubits with Minimal
Resource [4.4] 本稿では,デコヒーレンスフリーサブスペース符号化を用いた新しい高速かつロバストな幾何学的スキームを提案し,超伝導量子回路への物理実装を提案する。
提案手法は,将来の大規模量子計算に光を当てる論理量子ビット制御における誤り抑制手法を両立させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:10:41 GMT)
Improving Unsupervised Stain-To-Stain Translation using Self-Supervision
and Meta-Learning [4.3] 画像から画像への翻訳に基づく教師なし領域適応は、デジタル病理学において重要になっている。
非教師付きステンツーステイン翻訳による異なる組織染色の変動に対処する。
腎病理組織学におけるステンレス翻訳にCycleGANを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:42:40 GMT)
How to augment your ViTs? Consistency loss and StyleAug, a random style
transfer augmentation [4.3] Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは、最近、様々なコンピュータビジョンタスクで競合する性能を達成した。
ViTsの背景にある動機の1つは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して誘導バイアスが弱いことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 23:56:04 GMT)
Planning with Biological Neurons and Synapses [4.3] 我々はブロック世界の計画問題を再考し、この課題で知られているものを実装した。
私たちは、これがこの種の最初のアルゴリズムであると信じています。
入力はブロックスタックの初期セットとターゲットセットを符号化したシンボルのシーケンスであり、出力は"テーブル上のスタック1の上位ブロックを出力する"などの動作コマンドのシーケンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:33:17 GMT)
It was hard to find the words: Using an Autoethnographic Diary Study to
Understand the Difficulties of Smart Home Cyber Security Practices [4.0] 本研究は、スマートホームにおける強固で密着したサイバーセキュリティ対策の適用に、なぜ家族が苦労するのかを考察する。
オートエスノグラフィー・ダイアリー研究のフレーミングは、あらゆる技術の一般ユーザーよりも多くの知識を持つ人には、非常に単純だが非常に強力なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:26:22 GMT)
Dynamic Transport Characteristics of Side-Coupled Double
Quantum-Impurity Systems [3.9] 輸送電流は、結合強度が低い場合やクーロン結合時に単一の量子ドットのように振る舞う。
電流発振の振幅は、$W$と正の相関と$U$と負の相関に存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:28:35 GMT)
Learning to acquire novel cognitive tasks with evolution, plasticity and
meta-meta-learning [3.8] メタラーニングでは、ネットワークは外部アルゴリズムでトレーニングされ、タスクの新しいインスタンスごとに予測不可能な情報を取得し、保存し、活用する必要があるタスクを学習する。
ここでは、神経科学モデリングフレームワークに基づく単純なメタ学習タスクのセットで、プラスティック接続を備えたニューラルネットワークを進化させます。
進化したネットワークは、進化した神経組織と塑性構造を自発的に操作することで、トレーニング中に見ることのない、新しい単純な認知タスクを自動的に取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:18:01 GMT)
Geometric energy transfer in two-component systems [3.8] 波動関数を境界要素と条件要素に分解することで、サブシステムの運動エネルギーを2項に分割する。
私たちは2期目の変更率の同一性を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:30:40 GMT)
Analysis and Evaluation of Kinect-based Action Recognition Algorithms [3.7] 我々は,HDGアルゴリズムの実装と改良を行い,UWA3D Multiview Activity データセットを用いたクロスビュー動作認識に適用した。
実験の結果,HDGの精度は,他の3つの最先端アルゴリズム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, 16 Dec 2021 05:04:06 GMT)
Road-aware Monocular Structure from Motion and Homography Estimation [3.6] 移動からの構造(SFM)と地上平面のホモグラフィー推定は、自律走行や他のロボット工学の応用にとって重要である。
本稿では,両問題をエンドツーエンドに解決し,その性能を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:32:07 GMT)
Finite-Sample Analysis of Decentralized Q-Learning for Stochastic Games [3.4] ゲームにおける学習は、多エージェント強化学習(MARL)における最も標準的で基本的な設定であることは間違いない。
汎用近似ゲーム(SG)の重要なクラスにおいて、完全分散Q-ラーニングアルゴリズムの有限サンプル複雑性を確立する。
我々は,各エージェントが報酬や他のエージェントの行動を観察できないような,完全に分散化されたMARLの実践的かつ挑戦的な設定に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:14:38 GMT)
Simultaneous Multivariate Forecast of Space Weather Indices using Deep
Neural Network Ensembles [3.4] 太陽放射束と地磁気指数は、太陽活動とその影響の重要な指標である。
本稿では,時系列データの分布を学習するための,長期記憶ニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
太陽画像データと時系列データを含む場合、根平均二乗誤差を30～40%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:42:49 GMT)
Learning to Minimize Cost-to-Serve for Multi-Node Multi-Product Order
Fulfilment in Electronic Commerce [3.4] サプライチェーンの最も多くのノードから製品を提供するコストが重要な課題であることに気付きました。
大規模で高確率で地理的に広がるeコマースサプライチェーンは、慎重に設計されたデータ駆動意思決定アルゴリズムに理想的だ。
強化学習に基づくアルゴリズムは,これらのポリシーと競合し,実世界における効率的なスケールアップの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:42:40 GMT)
Hierarchical Clustering: $O(1)$-Approximation for Well-Clustered Graphs [3.3] 階層クラスタリングのための2時間近似アルゴリズムを提案する。
本研究の意義は,合成データセットと実世界のデータセットの両方における経験的分析によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:52:04 GMT)
A Deep Learning Approach for Ontology Enrichment from Unstructured Text [2.9] 既存のWeb上の攻撃、コントロール、アドバイザリの情報脆弱性は、セキュリティ分析を表現し、実行する機会を提供する。
自然言語処理とMLモデルに基づくオントロジーエンリッチメントアルゴリズムは、単語、フレーズ、文における概念の文脈的抽出に問題がある。
大規模なDBデータセットと2.8GBのウィキペディアコーパスとUniversal Sentenceでトレーニングされた双方向LSTMは、ISOベースの情報セキュリティを強化するためにデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:32:21 GMT)
A prediction-based approach for online dynamic radiotherapy scheduling [2.9] 本稿では,オンライン動的放射線治療スケジューリングにおける予測に基づくアプローチを提案する。
患者の到着パターンと理想的な待ち時間との関係を認識するために回帰モデルを訓練する。
トレーニングされた回帰モデルは、その特性に基づいて患者をスケジュールする予測ベースのアプローチに組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:16:17 GMT)
Implementation of a Binary Neural Network on a Passive Array of Magnetic
Tunnel Junctions [2.9] 我々は、MTJの受動配列に基づくニューラルネットワークハードウェア推論を実証するために、MTJの低消費電力と本質的に二元的動作を利用する。
デバイスサイズが広い15 x 15 MTJアレイにおいて,ネットワークパラメータを適切に調整することで,ソフトウェア等価精度を最大95.3 %まで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:11:29 GMT)
Logically at the Factify 2022: Multimodal Fact Verification [2.9] 本稿では,AAAI 2022におけるマルチモーダル事実検証(Factify)課題の参加者システムについて述べる。
アンサンブルモデルとマルチモーダルアテンションネットワークを含む2つのベースラインアプローチを提案し,検討した。
我々の最良モデルは、検証セットとテストセットの両方において、重み付き平均F値が0.77となるリーダーボードで第1位にランクされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 23:34:07 GMT)
Sim2Real Docs: Domain Randomization for Documents in Natural Scenes
using Ray-traced Rendering [2.8] Sim2Real Docsは、自然な場面でドキュメントのデータセットとドメインランダム化を実行するためのフレームワークである。
光、幾何学、カメラ、背景の物理的相互作用をシミュレートするレンダリングを使用することで、自然な場面で文書のデータセットを合成する。
機械学習モデルの役割は、レンダリングパイプラインによって引き起こされる逆問題を解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:07:48 GMT)
Towards human-level performance on automatic pose estimation of infant
spontaneous movements [2.7] 4種類の畳み込みニューラルネットワークを訓練し、新しい幼児ポーズデータセットを用いて評価した。
最高のパフォーマンスのニューラルネットワークは、人間の専門家アノテーションのラッター間拡散に類似したローカライゼーションエラーを持っていた。
以上の結果から, 乳児の自発運動の評価は, 周産期脳損傷児の発達障害の早期発見に大きく貢献する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:09:10 GMT)
A Static Analyzer for Detecting Tensor Shape Errors in Deep Neural
Network Training Code [2.7] PyTeaは、PyTorchコードのテンソル形状エラーを検出する自動静的アナライザである。
私たちはPyTeaを公式PyTorchリポジトリのプロジェクトやStackOverflowで疑問視されているテンソルエラーコードに対してテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:27:55 GMT)
Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable
Architecture [2.6] 我々は、ベンチマークを上回るアテンションベースのアーキテクチャであるMomentum Transformerを紹介した。
注意パターンの顕著な構造を観察し,運動量回転点における重要なピークを観測した。
解釈可能な変数選択ネットワークを追加することで、PDは日々のリターンデータに基づいて、モデルがトレーディングから遠ざけるのにどう役立つかを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:04:12 GMT)
CrossLoc: Scalable Aerial Localization Assisted by Multimodal Synthetic
Data [2.6] 本稿では,合成データを用いて実世界のカメラポーズを推定する視覚的位置決めシステムを提案する。
データ不足を緩和するために,汎用な合成データ生成ツールTOPO-DataGenを導入する。
また、ポーズ推定のためのクロスモーダル視覚表現学習手法であるCrossLocを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:05:48 GMT)
Approximation of functions with one-bit neural networks [2.5] 任意の滑らかな多変量関数は、適切な粗い量子化ニューラルネットワークによって任意に近似できることを示す。
我々はベルンシュタインを用いた関数の近似、ベルンシュタインに基づく雑音形量子化、粗い量子化ニューラルネットワークによるベルンシュタインの実装に関する新しい結果を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:10:56 GMT)
Squeezing-enhanced communication without a phase reference [2.4] 量子ガウス状態を用いた古典情報を有限デコヒーレンス時間で位相ノイズチャネルの族上で伝達する問題について検討する。
この問題は、一般に位相ノイズが制限因子として考慮される自由空間と光ファイバにおける長距離通信に関係している。
参照フレームを確立するためにエネルギーの一部を使用することは、大エネルギーでも準最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:41:30 GMT)
Dataset correlation inference attacks against machine learning models [2.4] 機械学習モデルに対するデータセット相関推論攻撃を提案する。
攻撃者の目標は、モデルの入力変数間の相関を推測することである。
私たちの作業は、トレーニングデータセットに関するグローバルなリークと見なされるものと、個々のレベルのリークとの間のギャップを埋めるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:42:45 GMT)
Explainable Natural Language Processing with Matrix Product States [2.3] 我々は,映画レビューの感情分析である,ユビキタスNLPタスクにおいて,RNNの行動の体系的分析を行う。
単層RACは最大情報伝達能力を有することを示す。
我々の研究は、RACにおける学習の現象学と、より一般的にはNLPにおけるRNNの説明可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:10:32 GMT)
CGAN-EB: A Non-parametric Empirical Bayes Method for Crash Hotspot
Identification Using Conditional Generative Adversarial Networks: A
Real-world Crash Data Study [2.3] 本稿では, 衝突頻度データをモデル化する新しい非パラメトリックEB法を提案し, 評価した。
パラメトリックなアプローチとは異なり、提案されたCGAN-EBにおいて、依存変数と独立変数の間の事前定義された基礎関係は不要である。
提案手法は、2012年から2017年にかけてワシントン州で道路セグメントで収集された実世界のデータセットに適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:22:56 GMT)
A Deep-Learning Framework for Improving COVID-19 CT Image Quality and
Diagnostic Accuracy [2.3] COVID-19の高速・高精度CT(DL-FACT)テストのためのディープラーニングベースのフレームワーク。
DL-FACTは、ターンアラウンド時間を数日から数分に短縮し、新型コロナウイルスの検査精度を91%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:49:13 GMT)
Self-supervised Enhancement of Latent Discovery in GANs [2.3] 本稿では,自己監督を用いて学習したスケールランキング推定器(SRE)を提案する。
SREは、既存の教師なしのゆがみ技術によって得られる方向のゆがみを強化する。
また,学習したSREを用いて,Attributeに基づく画像検索作業を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:36:40 GMT)
Interference Suppression Using Deep Learning: Current Approaches and
Open Challenges [2.2] 本稿では,深層学習を用いた干渉抑制技術について概説する。
干渉抑制における多種多様な深層学習手法の比較とガイドラインを提供する。
さらに,干渉抑制におけるディープラーニングの導入を成功させる上での課題と今後の研究方向性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:07:42 GMT)
A new locally linear embedding scheme in light of Hessian eigenmap [2.2] ヘシアン局所線型埋め込み(HLLE)は、本質的には局所線型埋め込み(LLE)と同じ考え方を実装する変種方法である。
HLLEは、対象空間の次元がデータ多様体の次元よりも大きい場合、射影的な結果が得られることを示す。
LLE(Tangential LLE)と呼ばれる新しいLLE方式を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:16:11 GMT)
DISTREAL: Distributed Resource-Aware Learning in Heterogeneous Systems [2.2] 計算資源の不均一性,制限,時間変化のあるデバイス上でのニューラルネットワーク(NN)の分散トレーニングの問題について検討する。
本稿では,適応型,リソース対応,オンデバイス学習機構であるDISTREALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:15:31 GMT)
Analysis of Generalized Bregman Surrogate Algorithms for Nonsmooth
Nonconvex Statistical Learning [2.0] 本稿では,適応近似,ミラー,反復しきい値降下,DCプログラミングなど,幅広いBregman-surrogateフレームワークを例として取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:37:40 GMT)
Multi-Camera LiDAR Inertial Extension to the Newer College Dataset [1.9] 我々は、ニューアー・カレッジ・データセットの拡張として、4.5kmの歩幅のマルチカメラLiDAR慣性データセットを提案する。
このデータセットはまた、10hzのLiDAR周波数で6つの自由度(DoF)基底真理ポーズを提供する。
いくつかのシーケンスは、突然の照明の変化、テクスチャのない表面、攻撃的な動きなどの困難な状況を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:02:59 GMT)
Taming Repetition in Dialogue Generation [1.9] 不適切な単語の繰り返しは、生成されたテキストの品質を著しく低下させる可能性がある。
我々は、繰り返しを許可するタイミングと、ペナル化サンプリングを用いるタイミングを明確に決定するために、文脈認識型分類器を設計する。
我々の手法はより高品質で真正な対話を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:25:46 GMT)
Classification Under Ambiguity: When Is Average-K Better Than Top-K? [1.7] トップ$K$分類と呼ばれる一般的な選択肢は、ある番号の$K$を選択し、最高スコアの$K$ラベルを返すことである。
本稿では,平均$K$分類が固定上位$K$分類よりも低い誤差率が得られる場合の曖昧性プロファイルを公式に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:58:07 GMT)
RA V-Net: Deep learning network for automated liver segmentation [1.7] RA V-Netは、U-Netに基づく医療画像の自動セグメンテーションモデルである。
より複雑な畳み込み層とスキップ接続により、より高いレベルの画像特徴抽出能力が得られる。
符号化モジュールのデータ画素と復号モジュールとの間の空間的特徴は、チャネルとLSTM畳み込みを調整することで知覚される。
LSTM畳み込みとCAモジュールによって提供されるアテンションメカニズムは、ニューラルネットワークの性能を強く保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:30:04 GMT)
Multiple Instance Learning for Brain Tumor Detection from Magnetic
Resonance Spectroscopy Data [1.4] 磁気共鳴分光法(MRS)データに深層学習(DL)を適用し,脳腫瘍検出の課題について検討した。
我々は同一患者の複数のスペクトルを分類するために「バッグ」に集約し、データ拡張技術を適用した。
単一スペクトルではなく,複数インスタンスでのトレーニングにおいて,分類性能が著しく向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:51:55 GMT)
Activity-based and agent-based Transport model of Melbourne (AToM): an
open multi-modal transport simulation model for Greater Melbourne [1.2] 本稿では,メルボルン大都市圏に着目したマルチモーダルエージェントとアクティビティベーストランスポートシミュレーションモデルを作成する。
運転,公共交通,サイクリング,歩行の4つの主要な走行モードに対するモード選択校正のプロセスを含める。
シミュレーションモデルの出力を,モード共有,道路体積,走行時間,走行距離の観点から実世界の観測と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:24:33 GMT)
Objective hearing threshold identification from auditory brainstem
response measurements using supervised and self-supervised approaches [1.1] 平均ABR生データから聴力閾値の自動同定を行う2つの手法を開発し比較する。
両モデルが正常に動作し、人間の閾値検出より優れ、高速で信頼性が高く、偏りのない聴力閾値検出と品質制御に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:24:31 GMT)
Efficient Construction of a Control Modular Adder on a Carry-Lookahead
Adder Using Relative-phase Toffoli Gates [1.0] 2種類の量子コンピュータにおいて相対位相トフォリゲートを用いて,KQを小さくした効率的な制御モジュール加算器を構築する。
FTQでは、$T$ゲートは蒸留によって重くコストがかかるため、高い精度で$T$ゲートを走らせるためにアンシラを製造するが、特別に作られた多くのアンシラクビットを消費する。
そこで本研究では,元の$T$ゲートの20%しか使用しない新しい制御モジュール加算器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:33:47 GMT)
Self-Supervised Dynamic Graph Representation Learning via Temporal
Subgraph Contrast [0.8] 本稿では,自己教師型動的グラフ表現学習フレームワーク(DySubC)を提案する。
DySubCは、動的グラフの構造的特徴と進化的特徴を同時に学習するために、時間的部分グラフのコントラスト学習タスクを定義している。
実世界の5つのデータセットの実験では、DySubCは関連する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） (Thu, 16 Dec 2021 09:35:34 GMT)
A molecular generative model with genetic algorithm and tree search for
cancer samples [0.7] 遺伝的アルゴリズムを用いたより高速な分子生成モデルとがんサンプル探索(FasterGTS)を提案する。
FasterGTSは遺伝的アルゴリズムとモンテカルロ木を3つのディープニューラルネットワークで探索することで構築されている。
がんサンプルの遺伝子プロファイルに基づいて抗がん分子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:22:28 GMT)
Even more efficient quantum computations of chemistry through tensor
hypercontraction [0.6] 量子化学ハミルトニアンのスペクトルを$N$任意の軌道で符号化するトフォリ複雑性を$widetildecal O(N)$で記述する。
これは、任意の基底で化学の量子計算で示された最も低い複雑性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:53:10 GMT)
Microscopic treatment of instantaneous spectral diffusion and its effect
on quantum gate fidelities in rare-earth-ion-doped crystals [0.6] 希土類イオンドープ結晶のゲート操作に対する瞬時スペクトル拡散(ISD)の影響は、量子コンピューティングの将来に対する重要な疑問である。
本稿では,この現象の性質を強調した微視的モデリングを行い,シングルキュービットゲート動作におけるICD誤差を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:07:24 GMT)
Effective prevention of semantic drift as angular distance in
memory-less continual deep neural networks [0.5] 生涯機械学習または連続学習モデルは、一連のタスクにまたがる知識を蓄積することによって、漸進的に学習しようとする。
これらのモデルはセマンティックドリフトや可塑性安定性ジレンマに悩まされる。
提案手法では,個々のノードにおける意味的ドリフトを評価するために角距離を用いる。
提案手法は,標準データセットの精度を維持することにより,最先端技術モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:57:13 GMT)
Use Image Clustering to Facilitate Technology Assisted Review [0.5] 電子発見における技術支援レビュー(TAR)は、マルチメディアコンテンツをスコープに組み込む必要性が高まっているのを目撃している。
我々は過去数年間,画像分類,画像クラスタリング,オブジェクト検出など,TARのための革新的な画像解析アプリケーションを開発してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:02:51 GMT)
Efficient quantum computation of molecular forces and other energy
gradients [0.5] 本稿では,分子エネルギーの導関数を計算するための新しい量子アルゴリズムを提案する。
その結果, 単一核上の力の計算は, 化学系のエネルギーを推定するのと同じようなコストがかかる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:37:30 GMT)
Stable Long-Term Recurrent Video Super-Resolution [0.5] リプシッツ安定性理論に基づいて、安定かつ競争力のある再帰VSRネットワークの新たな枠組みを導入する。
本稿では,この枠組みに基づいて,MRVSR(Middle Recurrent Video Super-Resolution)と呼ばれる新たなリカレントVSRネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:12:52 GMT)
Quality monitoring of federated Covid-19 lesion segmentation [0.3] 本稿では,各病院で局所的に計算し,統合システムの集中的なモニタリングを行うための軽量なメトリクスの配列について述べる。
我々の線形モデルは、分布外データセット上の低品質セグメンテーションの70%以上を検出し、モデル性能の低下を確実に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:49:47 GMT)
Learning Interpretable Models Through Multi-Objective Neural
Architecture Search [0.2] 本稿では,タスク性能とイントロスペクションの両方を最適化する分散NASフレームワークを提案する。
我々は、非客観的ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)と説明可能なAI(XAI)技術を活用し、人間によってより理解しやすいアーキテクチャに報いる。
我々は、イントロスペクション能力とタスクエラーを協調的に最適化することで、許容可能なエラー内でより不整合なアーキテクチャを実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:50:55 GMT)
KnAC: an approach for enhancing cluster analysis with background
knowledge and explanations [0.2] 我々はKnAC(Knowledge Augmented Clustering)を紹介します。
KnACは任意のクラスタリングアルゴリズムの拡張として機能し、アプローチを堅牢でモデルに依存しないものにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:13:47 GMT)
Selecting Diverse Models for Scientific Insight [0.1] 異なるペナルティ設定が、異なるモデルにおける係数の縮小またはスパーシティを促進するかを示す。
変分を強制するペナルティフォームの選択は、鋼合金組成から積層欠陥エネルギーを予測するために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:17:34 GMT)
Visualizing the Loss Landscape of Winning Lottery Tickets [0.0] この研究は、こうした損失景観を計算するのに要する時間を大幅に削減し、反復的な等級プルーニングによる当選宝くじの研究に使用する。
また, ある損失景観予測法とモデル学習可能性, 一般化誤差との間には, 従来主張されていた相関関係が矛盾していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:17:26 GMT)
Verification of Neural-Network Control Systems by Integrating Taylor
Models and Zonotopes [0.0] ニューラルネットワークコントローラ(NNCS)を用いた閉ループ力学系の検証問題について検討する。
本稿では,Taylorモデルとzonotopesに基づくアプローチをチェーンするアルゴリズムを提案し,NNCSの精度の高い到達性アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:46:39 GMT)
Universal Casimir interaction between two dielectric spheres in salted
water [0.0] 塩溶液に浸漬した2つの球間のカシミール相互作用を,デバイスクリーニング長よりも大きく研究した。
長距離の挙動は、低周波の逆磁気的ゆらぎによる非遮蔽相互作用によって支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:35:10 GMT)
Understanding and mitigating noise in trained deep neural networks [0.0] 学習された完全連結層における雑音性非線形ニューロンからなるディープニューラルネットワークにおける雑音の伝搬について検討した。
ノイズ蓄積は一般に束縛されており、追加のネットワーク層を追加しても信号の雑音比が限界を超えないことがわかった。
我々は、ノイズ耐性を持つ新しいニューラルネットワークハードウェアを設計できる基準を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:02:09 GMT)
Two Stream Network for Stroke Detection in Table Tennis [0.0] この方法は、RGB Streamと計算された光の流れを並列に、2ストリームの畳み込みニューラルネットワーク処理に依存する。
提案手法は,テストセットのベースラインよりも優れていなかったが,mAP測定値に関して,他の参加者の中で最も優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:20:51 GMT)
Topological Random Fractals [0.0] トポロジカルランダムフラクタルは、堅牢なモビリティギャップを示し、量子化コンダクタンスをサポートし、物質の明確に定義された熱力学的相を表す。
この結果から, 位相的ランダムフラクタルは, 非自明なバンドトポロジーをその特異な特性で支持することが知られている最も複雑なシステムとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:11:19 GMT)
There is an elephant in the room: Towards a critique on the use of
fairness in biometrics [0.0] バイオメトリックフェアネスに関する最近の議論を批判的に読む。
生物学的公正度基準は数学的に相互排他的であることを示す。
バイオメトリックスにおける公正さの政治について,国境での議論を重んじて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:32:41 GMT)
The universe as a nonlinear quantum simulation [0.0] 線形中心スピンモデルが非線形量子ビットと厳密に双対であることを証明する。
この双対性はまた、線形および非線形量子力学に従って進化する宇宙の間には明確な区別がないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:39:39 GMT)
The Dual PC Algorithm for Structure Learning [0.0] ベイズネットワークモデルを表す有向非巡回グラフは一般に観測データから識別できない。
そこで本研究では,PCアルゴリズム内で条件付き独立性テストを実行するための新しい手法であるデュアルPCアルゴリズムを提案する。
シミュレーション研究により、デュアルPCアルゴリズムは、実行時間と基盤となるネットワーク構造の回復の両方において、古典的PCアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:27:29 GMT)
TAFIM: Targeted Adversarial Attacks against Facial Image Manipulations [0.0] 顔画像操作手法は、個人のプライバシーに影響を与えるか、偽情報を広めることによって、懸念を引き起こす可能性がある。
本研究は,顔の操作がそもそも起こらないよう,前向きな防御法を提案する。
原画像に埋め込まれた画像固有の摂動を生成する新しいデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 19:00:43 GMT)
Sports Video: Fine-Grained Action Detection and Classification of Table
Tennis Strokes from Videos for MediaEval 2021 [0.0] このタスクは、ビデオからのきめ細かいアクション検出と分類に取り組む。
主に卓球の試合の記録に焦点が当てられている。
本研究は,スポーツのパフォーマンスを解析するために,スポーツコーチや選手のためのツールを作成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:17:59 GMT)
Spatio-Temporal CNN baseline method for the Sports Video Task of
MediaEval 2021 benchmark [0.0] 本稿では,脳卒中検出と脳卒中サブタスクを提案する。
モデルの紙時間トレーニングプロセスは、アドレスサブタスクに合わせて調整される。
それでも、検出タスクでは、ベースラインは他の参加者よりも優れたパフォーマンスを示しており、そのようなタスクの難しさを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:22:28 GMT)
Single-mode input squeezing and tripartite entanglement in three-mode
ponderomotive optomechanics simulations [0.0] 本稿では,2つの単モード圧縮光電場を最適キャビティに注入する方式を提案する。
数値シミュレーションにより、量子絡み合いは、2つの四角い励起光場のスクイーズ強度とスクイーズ角度を慎重に選択することで大幅に向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:16:10 GMT)
Rotational Symmetry and Gauge Invariant Degeneracies on 2D
Noncommutative Plane [0.0] 系のエネルギー準位と状態はユニークであり、したがって退化も同様である。
退化エネルギーレベルは常に、$theta$が$hbar$と$momega$の比に比例するときに見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:03:16 GMT)
Revisiting the algebraic structure of the generalized uncertainty
principle [0.0] ケンプ、マンガノ、マンによる定式化はスピン零粒子のみのヤコビ恒等式を満たすことを示す。
また、このより厳密な代数的定式化が、プランクスケールでの離散時間の観点から、物理的に興味深い解釈を持つかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:25:59 GMT)
Relativistic Topological Insulator Model [0.0] モデルは完全に可溶であり、エネルギー準位は離散的かつ連続的な縮退性を持つ。
強磁場は強磁場であり、フェルミオンは平面に閉じ込められ、物理的効果は$bm Z$対称性を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:42:00 GMT)
Regimes of Cavity-QED under Incoherent Excitation: From Weak to Deep
Strong Coupling [0.0] 量子化単一モード電磁場と相互作用する2レベル原子は、量子ラビモデル(QRM)によって記述される。
本稿では,この系の光子フラックス放出速度を,光-物質相互作用強度に対する2レベル原子の非コヒーレント励起の下で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:36:54 GMT)
Reformulation of gauge theories in terms of gauge invariant fields [0.0] ゲージと物質共変体は、新しいゲージ不変自由度を導入するために再結合可能であることを示す。
改革の明示的かつ物理的に関係のある例を示すために、静磁場中の単一粒子のハミルトニアンに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:11:10 GMT)
Quantum map approach to entanglement transfer and generation in spin
chains [0.0] 量子情報処理プロトコルはspin-$frac12$ネットワーク上で効率的に実装される。
量子マップの定式化により,1量子状態移動や2量子エンタングルメント分布などの広く研究されているプロトコルを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 18:01:54 GMT)
Quantum entanglement between excitons in two-dimensional materials [0.0] 光マイクロキャビティに埋め込まれた二次元材料中の2つの励起子間の量子絡みについて検討した。
単一のキャビティモードに結合した2つのキュービットに対するハミルトニアンのようなJaynes-Cummingsのエネルギー固有状態が計算された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:27:21 GMT)
Quantum Simulation of Black Holes in a dc-SQUID Array [0.0] 異なるブラックホールの時空の1+1D半径断面の量子シミュレーションを提案する。
シミュレーションでは、事象の地平線、すなわちホーキング放射の発生が、非回転ブラックホールに対して達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:53:37 GMT)
Predicting Shallow Water Dynamics using Echo-State Networks with
Transfer Learning [0.0] 本研究では, 訓練過程にない初期条件で浅水方程式の軌道を予測できる貯水池計算の能力を示す。
本稿では, 環境条件を付加した小さな学習段階を, 予測精度の向上に活用するトランスファーラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:14:17 GMT)
Predicting Defects in Laser Powder Bed Fusion using in-situ Thermal
Imaging Data and Machine Learning [0.0] レーザー粉末層融合過程における局所熱履歴の変化は微視的欠陥を引き起こす可能性がある。
本研究では, LPBFステンレス鋼材料の微細孔率を予測するため, その場熱画像データを用いた機械学習(ML)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:25:16 GMT)
Photonic heat transport in three terminal superconducting circuit [0.0] 超伝導量子回路を用いた3端子型フォトニック熱輸送装置の実験的検討を行った。
我々の実験は、オンチップ量子熱輸送装置の開発における重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:12:49 GMT)
Optimization of intensity-modulation/direct-detection optical key
distribution under passive eavesdropping [0.0] 我々は、減衰チャネルを介して直接検出受信機に送信される光信号の微細強度変調に基づいて、光鍵分布リンクの理論的に最適動作を解析する。
適切なデジタル後処理により、ユーザは、正統な受信者による検出を逃れる信号のごく一部を受動的に収集する無許可の当事者に未知の秘密鍵を生成することができる。
セキュリティは、収集された信号を検出するための盗聴者の試みに必然的に伴うショットノイズの存在によって確保される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:21:34 GMT)
Neural Style Transfer and Unpaired Image-to-Image Translation to deal
with the Domain Shift Problem on Spheroid Segmentation [0.0] ドメインシフト(Domain shift)は、機械学習モデルの一般化問題であり、トレーニングセットのデータ分散が、デプロイ時にモデルが直面するデータ分散とは異なるときに発生する。
これは、実験条件、機器、撮影設定のばらつきによる生体画像のセグメンテーションの文脈で一般的である。
IoUを97%以上達成した4つのディープラーニングセグメンテーションモデルによる球面分割の文脈における領域シフト問題について,トレーニング分布に追従した画像を用いて検証した結果,異なる条件下で撮影された画像に適用した場合,84%まで性能が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:34:45 GMT)
Multivariate Realized Volatility Forecasting with Graph Neural Network [0.0] ボラティリティ予測のためのグラフトランスフォーマーネットワークを導入する。
モデルは、制限順序帳の特徴と、異なるソースからの時間的および横断的な関係を無制限に組み合わせる。
S&P500種株価指数(S&P500種株価指数)の約500株に基づく実験では、他のベンチマークよりもモデルのパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:49:32 GMT)
Monitoring crop phenology with street-level imagery using computer
vision [0.0] コンピュータビジョンを用いて,道路画像から作物の種類や表現的情報を収集・抽出する枠組みを提案する。
2018年の成長期には、オランダのフレヴォラント州で、横向きのアクションカメラで高解像度の写真が撮影された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:36:45 GMT)
Mitigating the Bias of Centered Objects in Common Datasets [0.0] 一般に研究されているほとんどのデータセットは、トレーニング中に画像の中心でオブジェクトが過剰に表現されるバイアスがあることを実証する。
このバイアスとこれらのネットワークの境界条件は、オブジェクトが境界に近づくと、これらのアーキテクチャの性能と精度が著しく低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:42:07 GMT)
Minimization of Stochastic First-order Oracle Complexity of Adaptive
Methods for Nonconvex Optimization [0.0] 一階オラクル(SFO)の複雑さの下限と上限を最小化するという意味で、重要なバッチサイズが存在することを証明した。
また、SFOの複雑性が下界と上界に適合するために必要な条件についても検討し、理論的結果を支持する数値的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:24:21 GMT)
Marginalization in Bayesian Networks: Integrating Exact and Approximate
Inference [0.0] 欠落データと隠れ変数は、変数のサブセットの限界確率分布を計算する必要がある。
ベイジアンネットワークのグラフィカルな特性を利用した分割・コンカレント手法を開発した。
分類変数の限界確率分布を推定するための効率的でスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 21:49:52 GMT)
Machine Learning-Accelerated Computational Solid Mechanics: Application
to Linear Elasticity [0.0] 我々は、高解像度ラベル付きデータを用いることなく、物理系の支配方程式と境界条件を利用してモデルを訓練する。
超解場は、粗いメッシュ解像度の400倍の精度で進行数値計算器の精度と一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:39:50 GMT)
Large Scale Distributed Linear Algebra With Tensor Processing Units [0.0] 我々は、機械学習用に開発されたアプリケーション固有のチップであるGoogle Processing Units (TPU) を、大規模で高密度な線形代数スーパーコンピュータにキュレートした。
マトリックス・マルチ・ユニット(MXU)がランタイムを支配しており、素晴らしいスケーリング、パフォーマンス、生のサイズを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:55:22 GMT)
Khmer Word Search: Challenges, Solutions, and Semantic-Aware Search [0.0] 複数の文字の順序と異なる単語のスペル認識は、クメール語検索機能に制約を課す。
堅牢なスペルチェッカーは入力デバイスプラットフォームで一般的に利用できないため、スペルミスは一般的である。
提案手法は文字順正規化, 音素ベースのスペルチェッカー, Khmerワードセマンティックモデルなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:37:41 GMT)
Intelligent Bearing Fault Diagnosis Method Combining Mixed Input and
Hybrid CNN-MLP model [0.0] 本稿では,混合入力と転がり軸受診断を組み合わせたハイブリッドCNN-MLPモデルに基づく診断手法を提案する。
この方法は、軸載無線加速度センサからの加速度データを用いて、軸受欠陥を正常に検出し、ローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:26:22 GMT)
Integrated Guidance and Control for Lunar Landing using a Stabilized
Seeker [0.0] 我々は、精密かつ安全な惑星着陸を可能にする統合誘導制御システムを開発した。
探鉱者は、探鉱者の高度と方位角を調整し、指定した着陸地点をセンサフィールドの視界に集中させて、指定した着陸地点を追跡する。
誘導制御システムで安全な着陸を実現するために用いられる速度場を定式化するために、シーカーアングル、クローズ速度、指定された着陸地点までの範囲が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:24:58 GMT)
Incompatibility in restricted operational theories: connecting
contextuality and steering [0.0] 両部類について、与えられた測定値の集合による状態のステアビリティは、非文脈的隠れ変数モデルの非存在と等価であることを示す。
ステアリングと文脈性の関連性は、制限された理論における非互換性の概念によってもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:53:48 GMT)
Improving Ethical Outcomes with Machine-in-the-Loop: Broadening Human
Understanding of Data Annotations [0.0] 本稿では,自然言語に基づく教師付き機械学習タスクにおける不必要なバイアスの根本原因を解決することを目的とした,ループ内機械学習パイプラインを提案する。
LivedXは、マイノリティ化された学生の生活経験を21世紀のスキルに翻訳し、マイクロクレジットを発行し、21世紀のスキルポートフォリオを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:21:01 GMT)
Imaging hyper-entanglement based on the Hardy-type nonlocality paradox [0.0] 我々は、ハーディ非局所性パラドックスのフレームに基づく偏光符号化ゴーストイメージングシステムを設計する。
2光子偏光-空間モード超絡み状態では、空間絡みはゴースト画像をコンベイし、偏光絡みは撮像チャネルを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:26:36 GMT)
Hybrid Classical-Quantum Autoencoder for Anomaly Detection [0.0] 古典的オートエンコーダ(AE)とパラメタライズド量子回路(PQC)の相乗効果であるハイブリッド古典量子オートエンコーダ(HAE)モデルを提案する。
PQCは、古典的データセット内の異常なデータポイントを探索するために標準の外れ値検出法を適用する潜在空間を拡大する。
PQCの追加は、精度、リコール、F1スコアの点で性能の向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:27:24 GMT)
Gendered Language in Resumes and its Implications for Algorithmic Bias
in Hiring [0.0] 我々は応募者の性別を分類するために一連のモデルを訓練する。
我々は、履歴書から性別を難読化できるかどうか検討する。
難読化後も履歴書には男女情報が多く存在することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 14:26:36 GMT)
GM Score: Incorporating inter-class and intra-class generator diversity,
discriminability of disentangled representation, and sample fidelity for
evaluating GANs [0.0] 本稿では, 標本品質, 不整合表現, クラス内およびクラス間多様性, 精度, リコール, F1スコアなど, 様々な要因を取り入れた新しいスコア, GM Scoreを提案する。
この評価は、ベンチマークMNISTデータセットでトレーニングされた異なるGAN(GAN, DCGAN, BiGAN, CGAN, CoupledGAN, LSGAN, SGAN, WGAN, WGAN Improved)に対して行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:49:10 GMT)
From polarization multipoles to higher-order coherences [0.0] 密度行列に付随する多極体は、強度モーメントから明確に決定できる観測可能な量であることを示す。
偏光の場合は、光が2つの四分波板、半波板および偏光ビームスプリッタを通過した後に、波板の角度の特定の値の偏光ビームスプリッタを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:36:56 GMT)
From hybrid polariton to dipolariton using non-hermitian Hamiltonians to
handle particle lifetimes [0.0] 我々は,光子とハイブリッドキャリアとを結合したハイブリッドポラリトンが,光子と直接および間接励起子を結合したジポラリトンにどのように変換されるかを示す。
ハイブリッドポラリトンは、固有値が結合し例外点として知られるスペクトル特異性を示すが、これは遅延と寿命に依存するが、3つの双極子状態は例外点のない反交差を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:58:47 GMT)
Forecasting sales with Bayesian networks: a case study of a supermarket
product in the presence of promotions [0.0] 本研究では,価格,プロモーションの種類,製品立地といった要素の組み合わせが売上に与える影響を予測するためのBNモデルを構築した。
本稿では,特にプロモーションにおいて,BNが販売予測に有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 08:52:22 GMT)
Femtotesla nearly quantum-noise-limited pulsed gradiometer at
Earth-scale fields [0.0] 強パルスレーザーを用いた有限磁場勾配計を用いて,87ドルRbの原子アンサンブルとコンパクトなVCSELプローブレーザを偏極させ,単一マルチパスセルでの常磁性回転を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 16:39:11 GMT)
Feedback-stabilized dynamical steady states in the Bose-Hubbard model [0.0] 連続的な弱い測定と古典的なフィードバックの組み合わせは、量子システムの進化を制御する強力なツールを提供する。
古典的大原子数制限における二重井戸系を考察し、フィードバックの存在下での運動の正確な方程式を導出する。
第二に, 量子揺らぎがフィードバックスキームに与える影響を明らかにするため, 最小原子数の極限で同じ系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:50:19 GMT)
Fast characterization of inducible regions of atrial fibrillation models
with multi-fidelity Gaussian process classification [0.0] 心房細動の計算モデルは最適なアブレーション部位の予測に成功している。
アブレーションパターンの効果を評価するための重要なステップは、モデルを異なる、潜在的にランダムな場所からペースし、不整脈がアトリアで誘発されるかどうかを決定することである。
本研究では,不整脈のあるアトリアの領域を効率的に決定するために,多要素プロセス分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:37:34 GMT)
FIgLib & SmokeyNet: Dataset and Deep Learning Model for Real-Time
Wildland Fire Smoke Detection [0.0] Fire Ignition Library (FIgLib) は、25,000点近い山火事の煙画像のデータセットである。
SmokeyNetは、リアルタイムの山火事煙検知にカメラ画像からの時間情報を利用する、新しいディープラーニングアーキテクチャである。
FIgLibデータセットでトレーニングすると、SmokeyNetは同等のベースラインを上回り、人間のパフォーマンスに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 03:49:58 GMT)
Explanation as Question Answering based on Design Knowledge [0.0] 本稿では,対話型学習環境(VERA)にユーザガイドを利用する質問応答エージェント(AskJill)について述べる。
VERAにおけるAskJillの予備的評価について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 06:07:19 GMT)
Exact Shapley Values for Local and Model-True Explanations of Decision
Tree Ensembles [0.0] 決定木アンサンブルの説明にShapley値を適用することを検討する。
本稿では,無作為林に適応し,決定木を増強できる,Shapley値に基づく特徴属性に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 20:16:02 GMT)
Entanglement between superconducting qubits and a tardigrade [0.0] タルディオグラードは10mK以下の温度で420時間生存し、圧力は6時間10-6$ mbarである。
動物は10mK以下の温度で420時間後に活動状態に戻ることが観察され、圧力は10-6$ mbarである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:06:20 GMT)
End-to-End Multi-Task Deep Learning and Model Based Control Algorithm
for Autonomous Driving [0.0] 本稿では,マルチタスクディープラーニングニューラルネットワーク,経路予測,制御モデルを統合したエンドツーエンド駆動アルゴリズムを提案する。
エンド・ツー・エンド駆動システムの総合的、動的、リアルタイムな性能を評価するための定量的指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:35:15 GMT)
Distributed neural network control with dependability guarantees: a
compositional port-Hamiltonian approach [0.0] 大規模なサイバー物理システムは、制御ポリシーが分散されていること、すなわち、ローカルなリアルタイム測定と近隣エージェントとの通信にのみ依存することを要求する。
最近の研究でニューラルネットワーク(NN)分散コントローラのトレーニングが提案されている。
NNコントローラの主な課題は、トレーニング中と後、すなわちクローズドループシステムは不安定であり、勾配の消失と爆発によってトレーニングが失敗する可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:37:11 GMT)
Demonstration of universal control between non-interacting qubits using
the Quantum Zeno effect [0.0] ゼノ効果は、非常に強い測定が適用される量子系において起こる。
このような測定は,非相互作用系においても,単一キュービットの操作を2ビットあるいは複数キュービットのエンタングゲートに変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 07:16:46 GMT)
Deep Reinforcement Learning Policies Learn Shared Adversarial Features
Across MDPs [0.0] 本研究では, 意思決定境界と損失景観の類似性について, 州間およびMDP間で検討する枠組みを提案する。
我々はアーケード学習環境から様々なゲームで実験を行い、MDP間で神経政策の高感度方向が相関していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 17:10:41 GMT)
Decoupling of Spin Decoherence Paths near Zero Magnetic Field [0.0] 我々は、ゼロから超低磁場下で活動する核スピンデコヒーレンス機構を定量化し、操作する方法を実証する。
この方法は, ゼロ場近傍で用いられる過分極型バイオメディカル・コントラスト・エージェント化合物および過分極プロセスのスペクトルを広げるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:08:08 GMT)
Context-Based Music Recommendation Algorithm Evaluation [0.0] 本稿では,ユーザが曲を好むかどうかを予測するための6つの機械学習アルゴリズムとその個々の精度について検討する。
探索されたアルゴリズムには、ロジスティック回帰、ネイブベイズ、シークエンシャル最小最適化(SMO)、マルチレイヤーパーセプトロン(ニューラルネットワーク)、Nearest Neighbor、ランダムフォレストなどがある。
Spotify APIによって提供される各曲の特徴を分析することで、Random Forestはユーザーが84%の精度で曲を好むかどうかを予測する最も成功したアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 01:46:36 GMT)
Constructing a Chain Event Graph from a Staged Tree [0.0] Chain Event Graphs (CEG) は確率的グラフィカルモデルの最近のファミリである。
任意の木をCEG表現に自動的に変換する一般アルゴリズムはまだ開発されていない。
段落木をCEGに変換すると、情報が失われることはないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:26:03 GMT)
Community Detection in Electrical Grids Using Quantum Annealing [0.0] グリッドを論理クラスタに分割するには、いくつかの組織と技術的なメリットが必要です。
最適なグリッド分割を見つけることは、その複雑さのために依然として難しい課題である。
この研究は、電気的モジュラリティを用いたグラフ分割におけるその応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:35:34 GMT)
BoGraph: Structured Bayesian Optimization From Logs for Systems with
High-dimensional Parameter Space [0.0] システム構造をログから学習するフレームワークであるBoAnonを提案する。
BoAnonは、専門家がパフォーマンスモデルやコンポーネント依存性としてシステムの知識をエンコードできるAPIを提供する。
我々は,BoAnonをハードウェアアーキテクチャ探索問題を通じて評価し,デフォルトアーキテクチャよりも5～7ドル x-factorsの改善からエネルギー遅延目標の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 10:37:40 GMT)
Biology and medicine in the landscape of quantum advantages [0.0] 量子コンピューティングは生物学や医学の応用に大きな可能性を秘めている。
量子優位の概念を単純な枠組みに融合させ、研究者に役立てることを願っている。
我々は,現実的な量子的優位性につながる可能性のある生物学と医学の応用を幅広く調査することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 22:40:14 GMT)
BayesFlow can reliably detect Model Misspecification and Posterior
Errors in Amortized Bayesian Inference [0.0] シミュレーションに基づく推論で生じるモデル誤特定のタイプを概念化し、これらの誤特定の下でベイズフローフレームワークの性能を体系的に検討する。
本稿では、潜在データ空間に確率的構造を課し、最大平均不一致(MMD)を利用して破滅的な誤特定を検知する拡張最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 13:25:27 GMT)
BGL: GPU-Efficient GNN Training by Optimizing Graph Data I/O and
Preprocessing [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の成功を非ユークリッドグラフデータに拡張した。
既存のシステムは、数十億のノードとエッジを持つ巨大なグラフをGPUでトレーニングする非効率である。
本稿では,ボトルネックに対処するための分散GNN学習システムであるBGLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:37:37 GMT)
Automated segmentation of 3-D body composition on computed tomography [0.0] VAT,SAT,IMAT,SM,骨の5種類の異なる体組成を手動でアノテートした。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能評価と評価に10倍のクロスバリデーション法が用いられた。
3つのCNNモデルの中で、UNetは5つのボディ構成を共同でセグメント化する上で、最高の全体的な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 15:38:27 GMT)
An experiment on the mechanisms of racial bias in ML-based credit
scoring in Brazil [0.0] 実データを用いた実験的なクレジットスコアリングモデルについて検討する。
私たちは、保護された属性にアクセスすることなく、位置情報の使用が人種的偏見をいかに引き起こすかを実証します。
私たちの知る限りでは、ブラジルにおけるMLベースの信用スコアリングにおいて、アルゴリズムによる人種的偏見が最初に記録されたケースである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 00:31:54 GMT)
Achieving spin-squeezed states by quench dynamics in a quantum chain [0.0] 横磁場の急激な量子クエンチを受ける一次元スピン-1/2XYモデルにおけるスピンスクイージングの時間発展について検討する。
このモデルに対する正確な結果に基づいて分析したところ、適切なプロトコルの選択により、非定常状態からの量子クエンチがスピン圧縮された非平衡状態を生成することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 09:47:47 GMT)
A comparative study of paired versus unpaired deep learning methods for
physically enhancing digital rock image resolution [0.0] 我々は、ペアデータとペアデータの両方を用いて、最先端の2つのSR深層学習技術と、類似した地上真実データとを厳密に比較した。
アンペア化GANアプローチは、ペア化CNN法と同じ精度で、トレーニング時間とデータセット要求に匹敵する精度で、超解像を再構築することができる。
これにより、未ペア深層学習を用いたマイクロCT画像強調のための新しい応用が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 05:50:25 GMT)
A Statistics and Deep Learning Hybrid Method for Multivariate Time
Series Forecasting and Mortality Modeling [0.0] Exponential Smoothing Recurrent Neural Network (ES-RNN)は、統計予測モデルとリカレントニューラルネットワークのハイブリッドである。
ES-RNNはMakridakis-4 Forecasting Competitionで絶対誤差を9.4%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 04:44:19 GMT)
A CNN based method for Sub-pixel Urban Land Cover Classification using
Landsat-5 TM and Resourcesat-1 LISS-IV Imagery [0.0] 本稿では,Landsat-5 TMとResourcesat-1 LISS-IVの時間重なりを利用したサブピクセル分類法を提案する。
畳み込みニューラルネットワークを用いて30m Landsat-5 TMデータから土地被覆マップを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 12:48:37 GMT)
A Bayesian decision support system for counteracting activities of
terrorist groups [0.0] テロ組織は一般市民の安全と幸福を脅かす。
このような監視可能な行動と通信データは、テロリストグループによって引き起こされる脅威を推定するために当局によって利用することができる。
ここでは、テロ集団の各メンバーに関する情報と、その集団の複合活動に関する情報をまとめるベイズ統合意思決定支援システムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Dec 2021 11:41:22 GMT)