Provable Meta-Learning of Linear Representations [114.7] 我々は、複数の関連するタスクから共通の機能の集合を学習し、その知識を新しい未知のタスクに転送する、という2つの課題に対処する、高速でサンプル効率のアルゴリズムを提供する。
また、これらの線形特徴を学習する際のサンプルの複雑さに関する情報理論の下限も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 01:50:02 GMT)
Characterizing Speech Adversarial Examples Using Self-Attention U-Net
Enhancement [102.5] 本稿では,U-Net$_At$という,U-Netに基づくアテンションモデルを提案する。
対戦型音声アタックを用いた自動音声認識(ASR)タスクの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 04:47:25 GMT)
Robust Region Feature Synthesizer for Zero-Shot Object Detection [87.8] 我々は,クラス内セマンティック・ディバージングコンポーネントとクラス間構造保存コンポーネントを含む,新しいゼロショットオブジェクト検出フレームワークを構築した。
リモートセンシング画像においてゼロショット物体検出を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 03:09:15 GMT)
Quality-aware Part Models for Occluded Person Re-identification [77.2] 咬合は人体再識別(ReID)にとって大きな課題となる
既存のアプローチは一般的に、計算効率とReIDの精度の両面で最適であるように、目に見える身体の部品を推測するための外部ツールに依存している。
閉塞型ReIDのためのQPM(Quality-Aware Part Models)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 03:51:09 GMT)
Semantic Search for Large Scale Clinical Ontologies [63.7] 本稿では,大規模臨床語彙検索システムを構築するための深層学習手法を提案する。
本稿では,意味学習データに基づくトレーニングデータを生成するTriplet-BERTモデルを提案する。
このモデルは,5つの実ベンチマークデータセットを用いて評価され,提案手法は自由テキストから概念,概念まで,概念語彙の検索において高い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 05:15:42 GMT)
IoT-based Route Recommendation for an Intelligent Waste Management
System [61.0] 本研究は, 空間制約を考慮したIoT対応廃棄物管理システムにおいて, 経路推薦のためのインテリジェントなアプローチを提案する。
我々のソリューションは、ビンの状態と座標を考慮に入れた複数レベルの意思決定プロセスに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 12:36:22 GMT)
Image Restoration using Feature-guidance [43.0] そこで本稿では,画像の劣化の空間的特性と,画像固有の特性を扱うための新しいアプローチを提案する。
修復作業は,分解局所化と劣化地域誘導修復の2段階に分解する。
この補助作業のために訓練されたモデルは、修復ネットワークのトレーニングをガイドするために活用できる重要な地域知識を含んでいることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 13:10:19 GMT)
Adaptive Single Image Deblurring [43.0] 本稿では,画像間の大きなぼやけた変化を扱うために,効率的な画素適応化と特徴注意設計を提案する。
また、性能を大幅に向上させる効果的なコンテンツ認識グローバルローカルフィルタリングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 10:10:19 GMT)
Deep Nonparametric Estimation of Operators between Infinite Dimensional
Spaces [41.6] 本稿では、ディープニューラルネットワークを用いたリプシッツ作用素の非パラメトリック推定について検討する。
対象作用素が低次元構造を示すという仮定の下では、トレーニングサンプルサイズが大きくなるにつれて誤差は減衰する。
この結果から,演算子推定における低次元データ構造の利用による高速化が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 16:33:44 GMT)
Dynamic Scene Video Deblurring using Non-Local Attention [40.3] 本研究では,時間と空間にまたがる非局所的な操作を行うための時間的因子化手法を提案する。
既存の核融合技術に比べて優れた性能を示しながら、非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 11:17:34 GMT)
Rethinking Feature Uncertainty in Stochastic Neural Networks for
Adversarial Robustness [12.3] ニューラルネットワーク(SNN)というランダム性手法が最近提案されている。
MFDV-SNNは既存の手法よりも大幅に改善され、モデルロバスト性を改善するための単純だが効果的な手法であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 08:46:06 GMT)
FamilySeer: Towards Optimized Tensor Codes by Exploiting Computation
Subgraph Similarity [11.0] DLコンパイラのための自動チューニングフレームワークであるFamilySeerを提案する。
FamilySeerは類似性を活用し、サブグラフ間の差異はそれらをサブグラフファミリーに分類することができる。
実験の結果、FamilySeerは最先端の自動チューニングフレームワークよりも、同じコードパフォーマンスでモデルコードを生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 14:22:43 GMT)
Transfer RL across Observation Feature Spaces via Model-Based
Regularization [9.7] 多くの強化学習(RL)アプリケーションでは、観察空間は人間の開発者によって指定され、物理的実現によって制限される。
そこで本研究では,提案手法を用いて,ソースタスク中の潜時空間のダイナミクスを抽出し,対象タスクに動的モデルを転送するアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,タスク間マッピングや目標タスクの事前知識を使わずに,観測空間の劇的な変化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 22:41:19 GMT)
Adversarial Attack via Dual-Stage Network Erosion [7.3] ディープニューラルネットワークは敵の例に弱いため、微妙な摂動を加えることでディープモデルを騙すことができる。
本稿では, 既存モデルに2段階の特徴レベル摂動を適用し, 多様なモデルの集合を暗黙的に生成する手法を提案する。
我々は、非残留ネットワークと残留ネットワークの両方で包括的な実験を行い、最先端の計算手法と同様の計算コストで、より伝達可能な逆の例を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 02:38:09 GMT)
Development of Diabetic Foot Ulcer Datasets: An Overview [6.7] 本稿では,過去10年間の糖尿病性足底潰瘍データセットの開発における概念的基礎と手順について述べる。
我々は,足の写真を撮影するためのデータ手法,プライベートデータセットとパブリックデータセットの開発研究の概要,関連するコンピュータビジョンタスク(検出,セグメンテーション,分類),糖尿病性足の潰瘍の課題,およびデータセットの開発に向けた今後の方向性について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 10:45:07 GMT)
Role of Data Augmentation Strategies in Knowledge Distillation for
Wearable Sensor Data [6.6] ウェアラブルデバイスにおける時系列データに対するKDの適用性と課題について検討する。
KD中に拡張アプローチを選択するコヒーレントな戦略が存在するかどうかはまだ分かっていない。
本研究は,人的活動と鎮静行動に関する大規模介入研究から得られた,小規模のデータベースを一般公開したデータベースについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 04:40:14 GMT)
Self Punishment and Reward Backfill for Deep Q-Learning [6.6] 強化学習エージェントは、通常環境によって提供される全報酬を最大化する行動を促すことで学習する。
多くの環境では、報酬は個々のアクションではなく一連のアクションの後に提供され、エージェントはそれらのアクションが有効かどうかという点であいまいさを経験する。
本研究では,行動心理学にインスパイアされた2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 19:47:24 GMT)
SurfGen: Adversarial 3D Shape Synthesis with Explicit Surface
Discriminators [5.6] 本研究では,物体表面に直接対向学習を行う3次元形状合成フレームワーク(SurfGen)を提案する。
提案手法では, 球面上に定義された関数として, 暗黙的な3次元ジェネレータの自明な零等方面を捕捉し, 表現するために, 微分可能な球面射影層を用いる。
大規模形状データセットを用いて本モデルの評価を行い,多種多様なトポロジを持つ高忠実度3次元形状を創出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 04:44:42 GMT)
The Parametric Cost Function Approximation: A new approach for
multistage stochastic programming [4.8] 決定論的最適化モデルのパラメータ化バージョンは、プログラミングや動的プログラミングの複雑さを伴わずに不確実性を扱う効果的な方法であることを示す。
このアプローチは複雑な高次元状態変数を処理でき、シナリオツリーや値関数近似に関連する通常の近似を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 23:25:09 GMT)
Modelling Cournot Games as Multi-agent Multi-armed Bandits [4.8] 繰り返しCournot oligopolyゲームにおけるマルチエージェントマルチアーム・バンディット(MA-MAB)の設定について検討した。
私たちは、$epsilon$-greedyアプローチが、従来のMABアプローチよりもより実行可能な学習メカニズムを提供することに気付きました。
順序付けられたアクション空間を利用する新しいアプローチとして、$epsilon$-greedy+HLと$epsilon$-greedy+ELを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 22:02:47 GMT)
SalyPath360: Saliency and Scanpath Prediction Framework for
Omnidirectional Images [4.7] 本稿では,全方位画像の視覚的注意を予測するための新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは、アテンションモジュールによって強化された完全なエンコーダ・デコーダ畳み込みニューラルネットワークを実装し、代表的サリエンシマップを生成する。
その結果,Salient360!データセットの最先端手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 02:37:33 GMT)
SAFL: A Self-Attention Scene Text Recognizer with Focal Loss [4.5] 歪みや不規則なレイアウトといった固有の問題のために、シーンテキスト認識は依然として困難である。
既存のアプローチのほとんどは、主に再発や畳み込みに基づくニューラルネットワークを利用している。
本稿では,シーンテキスト認識のための焦点損失を考慮した自己注意型ニューラルネットワークモデルSAFLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 06:51:03 GMT)
Self-attention Multi-view Representation Learning with
Diversity-promoting Complementarity [4.2] マルチビュー学習は、マルチビューデータ間のコンセンサスと/または相補性を利用して、より良いパフォーマンスでモデルを生成する。
本稿では,多目的相補性を有する自己注意型多視点ネットワークという,教師付き多視点表現学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 11:17:02 GMT)
Learning Free Gait Transition for Quadruped Robots via Phase-Guided
Controller [4.1] 本稿では,四足歩行ロボットが様々な歩行で操作するための簡単な制御方針を学習するための新しい枠組みを提案する。
中犬サイズの四足歩行ロボットであるBlack Pantherは、自然環境下での速度コマンドを円滑かつ堅牢に追跡しながら、学習したすべてのモータースキルを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 15:15:42 GMT)
Subspace modeling for fast and high-sensitivity X-ray chemical imaging [4.1] TXM-XANESイメージング技術は、マルチエネルギーのX線で一連の顕微鏡画像を取得して化学マップを得るという、新たなツールである。
高速かつ高感度なケミカルイメージングを実現するため,画像品質向上のためのシンプルで頑健なデノナイジング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 23:26:06 GMT)
Multi-view Subspace Adaptive Learning via Autoencoder and Attention [3.9] 我々は,アテンションとオートエンコーダ(MSALAA)に基づくマルチビューサブスペース適応学習を提案する。
この方法は、ディープオートエンコーダと、様々なビューの自己表現を調整する方法を組み合わせる。
6つの実生活データセット上で,既存のベースライン手法に対する顕著な改善を実証的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 11:31:52 GMT)
Joint Learning-Based Stabilization of Multiple Unknown Linear Systems [3.5] そこで本研究では,すべてのシステムにおける安定化ポリシーを高速に学習するための,共同学習に基づく安定化アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 極めて短時間で力学系のファミリーを安定化させるなど, 顕著に有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 15:30:44 GMT)
Matrix Decomposition and Applications [3.1] 1954年、Alston S. Householder は行列分解に関する最初の近代的な研究の1つである Principles of Numerical Analysis を出版した。
行列分解は、主にニューラルネットワークに適合するバック伝搬アルゴリズムの開発によって、機械学習のコア技術となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 08:13:48 GMT)
Turath-150K: Image Database of Arab Heritage [3.1] Turath-150Kは、一般的に見られる物体、活動、シナリオを反映したアラブ世界の画像のデータベースである。
その過程で,Turathデータセットのサブセットを専門とするTurath Standard,Art,UNESCOの3つのベンチマークデータベースを紹介した。
Turathの結果として、機械学習研究者は、表現不足の地域に関わり、さらに文化に焦点を絞ったデータベースのリリースを刺激したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 17:36:25 GMT)
Usability and Aesthetics: Better Together for Automated Repair of Web
Pages [2.9] 本稿ではメタヒューリスティックアルゴリズムに基づくWebページの自動修復手法を提案する。
評価対象者の94%でモバイルフレンドリーな問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 05:13:43 GMT)
The complementarity of a diverse range of deep learning features
extracted from video content for video recommendation [2.1] 我々は、ビデオレコメンデーションを提供するための様々なディープラーニング機能の可能性を探究する。
映画レコメンデーションのための実世界のビデオデータセットの実験では、ディープラーニングの機能は手作りの機能よりも優れていることが示されている。
特に、ディープラーニングオーディオ機能とアクション中心のディープラーニング機能によって生成されるレコメンデーションは、MFCCや最先端のiDT機能よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 00:46:04 GMT)
High-dimensional Bayesian Optimization Algorithm with Recurrent Neural
Network for Disease Control Models in Time Series [1.9] 本稿では,リカレントニューラルネットワークを組み合わせた高次元ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。
提案したRNN-BOアルゴリズムは,低次元空間における最適制御問題を解くことができる。
また、RNN層の異なる数の影響や、ソリューションの品質と関連する計算努力のトレードオフに対する訓練のエポックスについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 08:40:17 GMT)
$PT$-symmetric non-Hermitian Hamiltonian and invariant operator in
periodically driven $SU(1,1)$ system [1.3] 我々は、周期的に駆動される$SU(1,1)$ジェネレータからなる$PT$対称非エルミチアンハミルトニアンの時間発展について研究する。
非エルミート不変作用素はシュル「オーディンガー方程式」を解くために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 10:30:22 GMT)
Toward the Analysis of Graph Neural Networks [1.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ分析のための堅牢なフレームワークとして登場した。
本稿では,GNNをフィードフォワードニューラルネットワーク(Feed Forward Neural Networks:FFNN)に変換し,既存のFFNN分析を再利用することで,GNNの分析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 04:59:49 GMT)
Deep Learning Applications for Lung Cancer Diagnosis: A systematic
review [1.0] 米国では毎年20万人以上の患者が特定されている。
ディープラーニングアルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、疾患を自動的に診断する優れた方法となっている。
本研究の主な目的は、深層学習に基づく肺癌における課題を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 18:29:11 GMT)
The GatedTabTransformer. An enhanced deep learning architecture for
tabular modeling [0.0] そこで本研究では,従来のTabTransformerのバイナリ分類タスクの改良について述べる。
ゲートにインスパイアされた線形射影はブロック内に実装され、複数のアクティベーション関数がテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 14:52:04 GMT)
Recover the spectrum of covariance matrix: a non-asymptotic iterative
method [0.0] サンプル共分散はスペクトルに一貫したバイアスを持つことはよく知られており、例えばウィッシュアート行列のスペクトルはマルテンコ・パストゥル則に従う。
本研究では、このバイアスを積極的に排除し、中小次元の真のスペクトルを復元する反復アルゴリズム「集中」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 18:44:31 GMT)
Performance Comparison of Deep Learning Architectures for Artifact
Removal in Gastrointestinal Endoscopic Imaging [0.0] 深層学習の一種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、そのような成果物を除去することができる。
CNNには様々なアーキテクチャが提案されており、アーティファクト削除の精度はアーキテクチャの選択によって異なる。
本研究では, 内視鏡的外科器具を人工物として重視し, 7つの異なるCNNアーキテクチャを用いて, 人工物除去の精度を判定し, 議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 01:04:51 GMT)
Observation of the Decrease of Larmor Tunneling Times with Lower
Incident Energy [0.0] 光学障壁を通した超低温87$Rb原子トンネルの正確なラーモア時間測定について報告する。
一般に、原子は高い障壁を通るトンネルの時間を少なくし、この時間は低いエネルギー粒子に対して減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 20:16:06 GMT)
Nonlinear Classical and Quantum Integrable Systems with PT-symmetries [0.0] 可積分系の重要な特徴は、それらが正確な解析解を得るために解けることである。
PT対称性を持つよく知られた非線形偏微分方程式の一般化により、新しいモデルを構築する方法を示す。
我々は、これらの新システムに対する正確な分析ソリトン解を得るために、よく知られた方法から新しい方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 01:50:53 GMT)
Mesoscopic and macroscopic quantum correlations in photonic, atomic and
optomechanical systems [0.0] もともとは、そのような量子相関がマクロスケールで起こりうるかどうか(そしてどのようにして)に関するオープンな疑問であった。
最初に、より高スピン測定に関する研究をレビューし、マクロ量子状態がベル相関を示すことを明らかにした。
次に、マクロな重ね合わせ状態の相関について検討し、動的量子系におけるレゲット-ガーグ不等式違反の予測について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 01:05:20 GMT)
MLOps -- Definitions, Tools and Challenges [0.0] 本稿では機械学習操作(MLOps)について概観する。
我々の目的は、現在の問題やトレンドを強調することで、操作とコンポーネントを定義することである。
この文脈では、対応するガイドラインを提供するために、異なるツールとその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 10:38:31 GMT)
Informationally restricted correlations: a general framework for
classical and quantum systems [0.0] 我々は、最も一般的な情報に制限された相関関係、すなわち、送信者が混合状態の統計的混合を作成できるときに形成される相関関係を考える。
我々はこれらのツールを利用して、量子通信の情報内容のデバイスに依存しない目撃者、異なる量子情報リソースの目撃者を導き、これらの手法が半デバイス独立な乱数生成器のための新しい方法の開発に利用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 12:25:59 GMT)
Employing Typicality in Optimal Control Theory [0.0] 量子システムの力学を制御することは、量子科学と技術において重要な課題である。
このようなシステムの制御領域の発見を支援するために,典型的手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 10:36:56 GMT)
Distributed Evolution Strategies Using TPUs for Meta-Learning [0.0] 本稿では,処理ユニット(TPU)を用いた分散進化的メタラーニング戦略を提案する。
Omniglotデータセットの進化戦略を訓練したプロトタイプネットワークを用いて、5ショットの分類問題に対して98.4%の精度を達成した。
我々のアルゴリズムは、勾配を計算するために自動微分よりも最大40分の1のメモリを使用しており、その結果、バックプロパゲーション訓練された等価値の1.3%以内の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 02:14:02 GMT)
Direct determination of entanglement monotones for arbitrary dimensional
bipartite states using statistical correlators and one set of complementary
measurements [0.0] 絡み合いモノトン(EM)は、特に所定の絡み合い状態の有効性を評価するために重要である。
EMを直接決定するための一般的なスキームはまだ存在しない。
本稿では,理論的にも実験的にも,このギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 06:50:40 GMT)
Challenges of sampling and how phylogenetic comparative methods help:
With a case study of the Pama-Nyungan laminal contrast [0.0] 系統比較法は、我々の分野では新しく、ほとんどの言語学者にとって、少なくとも少しのミステリーにおいて、shroudedになっている。
ここでは,系統比較法の背後にある重要な論理と,サンプリングに焦点をあてた深層知的伝統との基本的関連性を明らかにする。
次に,これらの手法を日常の類型学研究に活用するための概念,方法,ツールを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 14:33:20 GMT)
Automated Fake News Detection using cross-checking with reliable sources [0.0] 我々は、信頼できる情報源で新しい情報をクロスチェックするために、自然な人間の行動を利用する。
われわれはこれをTwitterに実装し、偽ツイートにフラグを付けるモデルを構築している。
このアプローチの実装により、他の一般的な偽ニュース分類モデルを上回る70%の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 00:59:58 GMT)
AutoDES: AutoML Pipeline Generation of Classification with Dynamic
Ensemble Strategy Selection [0.0] 動的アンサンブル選択の進歩を取り入れた機械学習のための新しいフレームワークを提案する。
われわれのアプローチはAutoMLの分野で初めてアンサンブル戦略を検索し最適化するものである。
比較実験において、本手法は、最先端の機械学習フレームワークを同じCPU時間で性能良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 1 Jan 2022 15:17:07 GMT)