Characterizing the adversarial vulnerability of speech self-supervised
learning [95.0] 我々は,ゼロ知識とリミテッド知識の両方の敵からの攻撃の下で,そのようなパラダイムの敵対的脆弱性を調査するための最初の試みを行う。
実験結果から, SUPERB が提案するパラダイムは, 限られた知識を持つ敵に対して脆弱であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:44:04 GMT)
An Instance-Dependent Analysis for the Cooperative Multi-Player
Multi-Armed Bandit [94.0] マルチプレイヤーマルチアーマッドバンドにおける情報共有と協調の課題について検討する。
まず, プレイヤーの最適度差を推定するために, 逐次的除去戦略への簡単な修正が可能であることを示す。
第2に,第1の結果を利用して,衝突の小さな報奨をプレイヤー間の協調に役立てる通信プロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:38:47 GMT)
ARISE: ApeRIodic SEmi-parametric Process for Efficient Markets without
Periodogram and Gaussianity Assumptions [91.4] 我々は、効率的な市場を調査するためのApeRI-miodic(ARISE)プロセスを提案する。
ARISEプロセスは、いくつかの既知のプロセスの無限サムとして定式化され、周期スペクトル推定を用いる。
実際に,実世界の市場の効率性を明らかにするために,ARISE関数を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:36:06 GMT)
Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D
Shape Synthesis [90.3] DMTetは粗いボクセルのような単純なユーザーガイドを用いて高解像度の3次元形状を合成できる条件付き生成モデルである。
メッシュなどの明示的な表現を直接生成する深部3次元生成モデルとは異なり、我々のモデルは任意の位相で形状を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 05:29:35 GMT)
SEGA: Semantic Guided Attention on Visual Prototype for Few-Shot
Learning [85.2] 機械に新しいカテゴリーを認識させるためのセマンティックガイド注意(SEGA)を提案する。
SEGAは意味的知識を使用して、視覚的特徴に注意を払うべきものについて、トップダウンの方法で視覚的知覚を導く。
セマンティックガイドによる注意は期待された機能を実現し、最先端の結果より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:03:44 GMT)
Off-policy Imitation Learning from Visual Inputs [83.2] 本稿では、政治以外の学習方法、データ拡張、エンコーダ技術からなるOPIfVIを提案する。
OPIfVIは、エキスパートレベルのパフォーマンスを実現し、既存のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:06:12 GMT)
Estimating High Order Gradients of the Data Distribution by Denoising [81.2] スコアマッチングを復調することにより、データ密度の第1次微分を効率的に推定することができる。
サンプルからデータ密度の高次微分(スコア)を直接推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:59:23 GMT)
A Relational Model for One-Shot Classification [80.8] インダクティブバイアスを組み込んだディープラーニングモデルは,広範なデータ拡張に頼ることなく,サンプル効率のよい学習にメリットをもたらすことを示す。
提案するワンショット分類モデルは,一対の入力を局所的および対的注意の形で関係マッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:53:12 GMT)
Enhancing Prototypical Few-Shot Learning by Leveraging the Local-Level
Strategy [75.6] 既存の作業では、ローカルレベルの機能をすべて混ぜることで、イメージレベルの機能に基づいた、いくつかのショットモデルを構築することがよくあります。
a) 基地と新規カテゴリーの識別的位置バイアスを回避するための地域非依存のトレーニング戦略,(b) 地域レベルの特徴の正確な比較を捉えるための新しい地域レベルの類似度尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:45:15 GMT)
Hamiltonian simulation with random inputs [74.8] ランダム初期状態を持つハミルトンシミュレーションの平均ケース性能の理論
数値的な証拠は、この理論がコンクリート模型の平均誤差を正確に特徴づけていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:08:42 GMT)
Cold Brew: Distilling Graph Node Representations with Incomplete or
Missing Neighborhoods [69.1] 本稿では,SCS(Strict Cold Start)問題に対する誘導型GNNの有効性を検討するために,FCR(Feature-Contribution ratio)を導入する。
実験により,FCRはグラフデータセットの様々な成分の寄与を阻害し,コールドブリューの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:29:25 GMT)
Composition and Style Attributes Guided Image Aesthetic Assessment [66.6] 本稿では,画像の美学を自動予測する手法を提案する。
提案ネットワークには,意味的特徴抽出のための事前学習ネットワーク(Backbone)と,画像属性の予測にBackbone機能に依存するマルチレイヤパーセプトロン(MLP)ネットワーク(AttributeNet)が含まれる。
画像が与えられた場合、提案するマルチネットワークは、スタイルと構成属性、および美的スコア分布を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:16:38 GMT)
SustainBench: Benchmarks for Monitoring the Sustainable Development
Goals with Machine Learning [63.2] 国連持続可能な開発目標の進展は、主要な環境・社会経済指標のデータ不足によって妨げられている。
近年の機械学習の進歩により、衛星やソーシャルメディアなど、豊富な、頻繁に更新され、グローバルに利用可能なデータを活用することが可能になった。
本稿では,7個のSDGにまたがる15個のベンチマークタスクの集合であるSustainBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:59:04 GMT)
On the Capacity of Quantum Private Information Retrieval from MDS-Coded
and Colluding Servers [60.0] 量子プライベート情報検索において、ユーザは、ファイルの同一性を明らかにすることなく、量子システムをダウンロードすることで、複数のサーバから古典的なファイルを検索する。
MDS-coded および Collluding サーバからの QPIR の容量を初めて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:40:11 GMT)
Towards Debiasing Temporal Sentence Grounding in Video [59.4] ビデオ(TSGV)タスクの時間文グラウンドングは、未編集のビデオから時間モーメントを見つけ、言語クエリにマッチさせることである。
モーメントアノテーションのバイアスを考慮せずに、多くのモデルはモーメントアノテーションの統計的規則性を捉える傾向がある。
本稿では,データデバイアスとモデルデバイアスという2つのデバイアス戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:18:25 GMT)
Software mitigation of coherent two-qubit gate errors [55.9] 2量子ゲートは量子コンピューティングの重要な構成要素である。
しかし、量子ビット間の不要な相互作用(いわゆる寄生ゲート)は、量子アプリケーションの性能を低下させる。
寄生性2ビットゲート誤差を軽減するための2つのソフトウェア手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:37:27 GMT)
Universal and data-adaptive algorithms for model selection in linear
contextual bandits [52.5] モデル選択の最も単純な非自明な例を考える: 単純な多重武装バンディット問題と線形文脈バンディット問題とを区別する。
データ適応的な方法で探索する新しいアルゴリズムを導入し、$mathcalO(dalpha T1- alpha)$という形式の保証を提供する。
我々のアプローチは、いくつかの仮定の下で、ネストされた線形文脈包帯のモデル選択に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:05:35 GMT)
Real-time landmark detection for precise endoscopic submucosal
dissection via shape-aware relation network [51.4] 内視鏡下粘膜下郭清術における高精度かつリアルタイムなランドマーク検出のための形状認識型関係ネットワークを提案する。
まず,ランドマーク間の空間的関係に関する先行知識を直感的に表現する関係キーポイント・ヒートマップを自動生成するアルゴリズムを考案する。
次に、事前知識を学習プロセスに段階的に組み込むために、2つの補完的な正規化手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:57:30 GMT)
ORQVIZ: Visualizing High-Dimensional Landscapes in Variational Quantum
Algorithms [51.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子コンピュータの実用的な応用を見つけるための有望な候補である。
この作業には、オープンソースのPythonパッケージである$textitorqviz$のリリースが伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:17:59 GMT)
Cascaded Multilingual Audio-Visual Learning from Videos [49.4] 本稿では、英語ビデオで訓練されたモデルを利用して、他の言語の音声・視覚データに適用するケースケードアプローチを提案する。
本手法では,日本語動画のみの学習に比べて,検索性能が10倍近く向上した。
また、日本語とヒンディー語で話される画像のキャプションに対して、英語ビデオで訓練されたモデルを適用し、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:53:50 GMT)
Defense Against Explanation Manipulation [46.5] 本稿では,モデルの内部説明安定性を向上させるために,Reversarial Training on Explanations (ATEX) と呼ばれる新たなトレーニング手法を提案する。
ATEXは最適化における2階微分の関与を避けるため、モデル予測にのみ要件を課す。
また、モデルのスムーズな説明や、モデルに適用した場合の敵のトレーニングの有効性の改善など、さらなるメリットももたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:18:34 GMT)
Multiple Descent: Design Your Own Generalization Curve [46.5] 一般化曲線は任意の数のピークを持つことができ、さらにそれらのピークの位置を明示的に制御できることを示す。
この結果は、古典的なU字型一般化曲線と最近観測された2重降下曲線の両方がモデル族固有の性質ではないという事実を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:58:11 GMT)
Grassmannian learning mutual subspace method for image set recognition [43.2] 本稿では,画像の集合を入力とするオブジェクト認識の問題に対処する(例えば,複数のカメラソースとビデオフレーム)。
本稿では,CNN上に埋め込まれたNN層であるG-LMSM(Grassmannian Learning mutual subspace method)を提案する。
提案手法は,手形認識,顔の識別,顔の感情認識における有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:16:36 GMT)
Federated Learning Based on Dynamic Regularization [43.1] 本稿では,ニューラルネットワークモデルを分散学習するための新しいフェデレーション学習手法を提案する。
サーバは、各ラウンドでランダムに選択されたデバイスのサブセット間の協力を編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:58:28 GMT)
Triple-level Model Inferred Collaborative Network Architecture for Video
Deraining [43.1] 我々は,協調最適化と自動探索機構を用いてネットワークアーキテクチャを推定するモデル誘導三段階最適化フレームワークを開発した。
我々のモデルは、最先端の作業よりも忠実度と時間的一貫性が著しく向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:09:00 GMT)
Variational Automatic Curriculum Learning for Sparse-Reward Cooperative
Multi-Agent Problems [43.0] 協調型マルチエージェント強化学習の課題を解決するために,カリキュラム学習アルゴリズムである変分自動カリキュラム学習(VACL)を導入する。
VACLアルゴリズムはこの変分パラダイムを,タスク拡張とエンティティ進行という2つの実践的要素で実現している。
実験の結果,VACLはスパース・リワード問題の集合を多数のエージェントで解くことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:35:08 GMT)
A Unified Game-Theoretic Interpretation of Adversarial Robustness [39.6] 本稿では,異なる敵攻撃と防御方法を説明する統一的な視点を提供する。
本研究は, 敵の摂動と強靭性を統一する可能性があり, 既存の防御法を原則的に説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 05:26:14 GMT)
Auto-Encoding Knowledge Graph for Unsupervised Medical Report Generation [37.8] 本稿では,教師なしモデルである知識グラフ自動エンコーダ(KGAE)を提案する。
実験の結果, 教師なしKGAEは, イメージレポートトレーニングペアを使わずに, 望ましい医療報告を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:10:47 GMT)
Residual-Guided Learning Representation for Self-Supervised Monocular
Depth Estimation [33.2] 光度整合損失は、自己教師付き単眼深度推定によく用いられる代表的目的関数の1つである。
近年の自己教師型学習手法は,オートエンコーダから明示的に学習した特徴表現を活用することでこの問題に対処している。
自己符号化された特徴の識別性を伝達することにより、深度推定ネットワークが識別特徴を埋め込むことができる残留誘導損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:44:31 GMT)
Intelligent Reflecting Surfaces for Enhanced NOMA-based Visible Light
Communications [33.0] 非直交多重アクセス(NOMA)を用いたVLCシステムのリンク信頼性向上にIRSが果たす役割について検討する。
我々は,NOMAパラメータとIRSパラメータの協調最適化のためのフレームワークを提案し,リンク信頼性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:16:00 GMT)
Dense Representative Tooth Landmark/axis Detection Network on 3D Model [32.8] 本稿では, 歯科医師によるラベル付きデータセットを用いた深層学習手法を提案する。
本手法では, 歯の目印(尖点など)だけでなく, 歯の角化や傾斜を測定する軸も抽出できる。
提案したネットワークは3次元歯のモデルとして入力され,様々な種類の歯のランドマークと軸を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 00:42:22 GMT)
Get a Model! Model Hijacking Attack Against Machine Learning Models [30.3] 本稿では,コンピュータビジョンに基づく機械学習モデル,すなわちモデルハイジャック攻撃に対する新たなトレーニング時間攻撃を提案する。
相手はターゲットモデルをハイジャックして、モデル所有者が気づかずに別のタスクを実行することを目的としている。
以上の結果から,2つのモデルハイジャック攻撃が,モデルユーティリティの低下により,高い攻撃成功率を達成できたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 11:30:50 GMT)
Dueling RL: Reinforcement Learning with Trajectory Preferences [30.0] 好みに基づく強化学習(PbRL)の問題を考える。
従来の強化学習とは異なり、エージェントは1ビット(0/1)の好みでのみフィードバックを受け取る。
本稿では,PbRL問題に非マルコフ的報酬を伴う形式的枠組みを定め,次元$d$の一般化線形モデルにより軌道の選好を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 22:17:36 GMT)
threaTrace: Detecting and Tracing Host-based Threats in Node Level
Through Provenance Graph Learning [29.5] 近年の研究では、ホスト内の脅威を検出するために、データ証明におけるリッチなコンテキスト情報を活用する方法が提案されている。
本稿では,攻撃パターンを事前に知ることなく,システムエンティティレベルでホストベースの脅威を検出する異常検出装置であるthreaTraceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:48:26 GMT)
BlueFog: Make Decentralized Algorithms Practical for Optimization and
Deep Learning [29.4] 分散アルゴリズムの単純かつ高性能な実装のためのピソンライブラリであるBlueFogを紹介する。
様々な通信操作の統一的な抽象化に基づいて、BlueFogは分散化されたアルゴリズムのスペクトルを実装するための直感的なインタフェースを提供する。
BlueFogは、非常に高いスループットに達し、最先端の分散ディープラーニングパッケージであるHorovodよりも1.2タイムのsim 1.8times$スピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 06:06:39 GMT)
SEOFP-NET: Compression and Acceleration of Deep Neural Networks for
Speech Enhancement Using Sign-Exponent-Only Floating-Points [29.4] モデルサイズを圧縮し,音声強調のための推論時間を高速化するために,新しい手話のみ浮動小数点ネットワーク(SEOFP-NET)を提案する。
提案手法は,訓練中の単一精度浮動小数点パラメータの分数ビットを定量化することにより,ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく音声強調モデルのサイズを圧縮する。
実験結果から,SEOFP-NETモデルのサイズを81.249%まで圧縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:57:41 GMT)
Efficiently Learning Any One Hidden Layer ReLU Network From Queries [27.4] ネットワークへのブラックボックスアクセスを提供するニューラルネットワークアクティベーションを任意の1つの隠蔽層で学習するアルゴリズムを初めて提供する。
最悪のネットワークであっても、完全時間で効率を保証できるのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:59:40 GMT)
Realizable Learning is All You Need [26.7] 実現可能かつ不可知的な学習可能性の同値性は、学習理論における基本的な現象である。
伝統的な同値性の証明は異なる傾向があり、強いモデル固有の仮定に依存している。
実現可能かつ不可知な学習可能性の同値性を説明する最初のモデルに依存しないフレームワークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:00:00 GMT)
DeepSteal: Advanced Model Extractions Leveraging Efficient Weight
Stealing in Memories [26.1] Deep Neural Networks(DNN)のプライバシに対する大きな脅威の1つは、モデル抽出攻撃である。
最近の研究によると、ハードウェアベースのサイドチャネル攻撃はDNNモデル(例えばモデルアーキテクチャ)の内部知識を明らかにすることができる。
本稿では,メモリサイドチャネル攻撃の助けを借りてDNN重みを効果的に盗む,高度なモデル抽出攻撃フレームワークであるDeepStealを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:55:45 GMT)
A Survey on Green Deep Learning [25.7] 本稿では,グリーンディープラーニング技術の発展を体系的にレビューすることに焦点を当てる。
提案手法は,(1)コンパクトネットワーク,(2)エネルギー効率のトレーニング戦略,(3)エネルギー効率の推論アプローチ,(4)データ利用率の4つのカテゴリに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:55:03 GMT)
Learning to Rectify for Robust Learning with Noisy Labels [25.1] 分類ネットワークのトレーニング手順を適応的に修正するためのワープ確率推論(WarPI)を提案する。
雑音ラベルによる頑健な学習の4つのベンチマークでWarPIを評価し, 異種雑音下での新たな最先端の学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:25:50 GMT)
Deep Unsupervised Active Learning on Learnable Graphs [25.1] 本稿では ALLG という名前のLearningable Graphs を用いた,新しい教師なしアクティブラーニングモデルを提案する。
我々の知る限りでは、グラフ構造学習を教師なしのアクティブラーニングに活用するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 06:03:36 GMT)
Batch Reinforcement Learning from Crowds [24.7] バッチ強化学習の欠点は、データに対する報酬の要求である。
行動クローンのような報酬の欠如に関する既存の設定は、人間から集めた最適なデモンストレーションに依存している。
本論文は、選好から報酬関数を学習することで、バッチ強化学習環境における報酬の欠如に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 05:46:33 GMT)
Graph Robustness Benchmark: Benchmarking the Adversarial Robustness of
Graph Machine Learning [24.5] グラフに対する敵対的な攻撃は、グラフ機械学習(GML)モデルの堅牢性にとって大きな脅威となっている。
グラフロバストネスベンチマーク(GRB)を用いて,GMLモデルの対向ロバスト性に対する拡張性,統一性,モジュール性,再現性を備えた評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:55:13 GMT)
Explaining Face Presentation Attack Detection Using Natural Language [24.3] 本稿では,自然言語による顔提示攻撃予測について説明する。
提案手法は,PADモデルの深い層の特徴表現を言語モデルに渡して,PAD予測の背後にある推論を記述したテキストを生成する。
本稿では, 単語単位のクロスエントロピー損失, 文識別的損失, 文意味的損失など, 生成した説明の質が, 異なる損失関数にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 22:55:55 GMT)
Geometrically Adaptive Dictionary Attack on Face Recognition [23.7] 顔認証に対するクエリ効率の良いブラックボックス攻撃のための戦略を提案する。
中心となるアイデアは、UVテクスチャマップに逆方向の摂動を作り、それを画像の顔に投影することです。
LFWデータセットとCPLFWデータセットの実験において、圧倒的な性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 10:26:28 GMT)
JaMIE: A Pipeline Japanese Medical Information Extraction System [21.2] 本稿では,医療機関間の医療・時間的関係を調査するための新しい関係アノテーションスキーマを提案する。
我々は,医療機関の認識,実体の分類,関係抽出のための3つの要素からなるパイプラインシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:54:09 GMT)
3D Siamese Voxel-to-BEV Tracker for Sparse Point Clouds [20.0] ポイントクラウドにおける3Dオブジェクトのトラッキングは、動的環境におけるLiDARポイントの分散のため、依然として難しい問題である。
疎3次元点群における追尾性能を著しく向上できるシアメス・ボクセル・ツー・BEVトラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:47:11 GMT)
A Private and Computationally-Efficient Estimator for Unbounded
Gaussians [18.8] 任意のガウス分布 $mathcalN(mu,Sigma)$ in $mathbbRd$ の平均と共分散に対する、初めて微分プライベートな推定器を与える。
我々のアルゴリズムにおける主要な新しい技術ツールは、任意のガウス$mathcalN(0,Sigma)$からサンプルを取り出し、$A$を返却して、$A Sigma AT$が一定の条件数を持つような新しい微分プライベートプレコンディショナーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:26:10 GMT)
OMD: Orthogonal Malware Detection Using Audio, Image, and Static
Features [18.7] 直交的」サイバー防衛アプローチは、既存の手法を補完するものである。
オーディオ記述子、画像類似性記述子、その他の静的/統計的特徴が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:42:30 GMT)
A Fair and Ethical Healthcare Artificial Intelligence System for
Monitoring Driver Behavior and Preventing Road Accidents [18.2] 本稿では,公正さと倫理を取り入れた医療AIシステムを用いて,交通事故の防止と運転者の行動監視のための新しいアプローチを提案する。
公平性アルゴリズムは、意思決定を改善し、プライバシー問題などの倫理的問題に対処するためにアプローチされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 04:39:32 GMT)
Information-Theoretic Bias Assessment Of Learned Representations Of
Pretrained Face Recognition [18.1] 保護された人口統計属性に対するバイアスの度合いを特定するために,情報理論,独立バイアス評価指標を提案する。
我々の測定基準は、分類精度に依存する他の方法と異なり、浅いネットワークを用いて予測される保護属性の予測ラベルと地上の真実の差を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:41:17 GMT)
Safe Optimal Design with Applications in Policy Learning [17.4] 我々は,基本生産方針で競争報酬を達成しつつ,効率的に探索するデータロギングポリシを開発する。
我々は、広範囲な実験を行うことで、設計の利点を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:20:46 GMT)
Multi-Modality Cardiac Image Analysis with Deep Learning [16.8] 晩期ガドリニウム造影MRI(LGE MRI)は,心筋梗塞(MI)および心房粗動の可視化と定量化に有望な手法である。
本章は,深層学習に基づく多モード心画像解析における現状と最近の進歩を要約することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:54:11 GMT)
Data Movement Is All You Need: A Case Study on Optimizing Transformers [16.6] 本稿では,トランスにおけるデータ移動をグローバルに最適化するためのレシピを提案する。
データ移動を最大22.91%削減し、最先端のフレームワークよりも1.30倍のパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:43:08 GMT)
The Hardness Analysis of Thompson Sampling for Combinatorial
Semi-bandits with Greedy Oracle [16.5] トンプソンサンプリング(TS)は、バンディット地域に多くの関心を集めている。
1930年代に導入されたが、理論上は近年まで証明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 06:40:03 GMT)
HAPSSA: Holistic Approach to PDF Malware Detection Using Signal and
Statistical Analysis [16.2] 悪意あるPDF文書は、様々なセキュリティ組織に深刻な脅威をもたらす。
最先端のアプローチでは、機械学習(ML)を使用してPDFマルウェアを特徴付ける機能を学ぶ。
本稿では,PDF マルウェア検出のための簡易かつ効果的な総合的なアプローチを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:32:47 GMT)
Unsupervised Learning for Identifying High Eigenvector Centrality Nodes:
A Graph Neural Network Approach [15.1] Eigenvector Centrality(EC)を計算するための既存の手法は、低時間複雑度でECを決定するのに十分な頑健さを持たない傾向にある。
固有ベクトル中心度の高いノードの同定のためのディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 06:49:20 GMT)
HEROHE Challenge: assessing HER2 status in breast cancer without
immunohistochemistry or in situ hybridization [14.9] HEROHE Challengeは、浸潤乳癌のヘマトキシリンおよびエオシン染色組織サンプルのみに基づくHER2状態の評価を自動化することを目的としている。
HER2のステータスを評価する方法は、世界中で21のチームによって提示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:39:41 GMT)
Smooth tensor estimation with unknown permutations [14.4] 任意の指数置換を含む滑らかなテンソルモデルの族を開発する。
ブロックワイズ群における制約付き最小二乗推定器がミニマックス誤差境界を達成することを示す。
また,効率の良いボルダカウントアルゴリズムも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:53:48 GMT)
Mixed Transformer U-Net For Medical Image Segmentation [14.0] 本稿では,相互親和性学習と親和性学習を同時に行うためのMTMを提案する。
MTMを用いて、正確な医用画像分割のためのMixed Transformer U-Net(MT-UNet)と呼ばれるU字型モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:03:46 GMT)
Fast and Scalable Spike and Slab Variable Selection in High-Dimensional
Gaussian Processes [12.7] 任意の異なるカーネルで抽出可能なスパイクとスラブGPの高速かつスケーラブルな変分推論アルゴリズムを開発した。
実験では、同様のランタイムを維持しながら、バニラおよびスパース変分GPを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:13:24 GMT)
Personalized Benchmarking with the Ludwig Benchmarking Toolkit [12.3] Ludwig Benchmarking Toolkit (LBT)は、エンドツーエンドのベンチマーク研究を行うためのパーソナライズされたベンチマークツールキットである。
LBTは、トレーニングの制御と評価のカスタマイズのためのインターフェース、境界変数の排除のための標準化されたトレーニングフレームワーク、多目的評価のサポートを提供する。
7つのモデルと9つのデータセットにまたがるテキスト分類のための大規模比較分析を用いて、LBTを用いてパーソナライズされたベンチマーク研究を作成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:53:38 GMT)
Losses, Dissonances, and Distortions [11.8] ピアノ演奏における音楽的不協和と視覚的歪みを発生させるメカニズムとして,関数近似器の訓練中に得られた損失と勾配を利用する方法を提案する。
システムは、パフォーマーがトレーニングプロセス自体に影響を与えるように設計されており、2つのプロセス間でクローズドなフィードバックループを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:55:02 GMT)
Mimic: An adaptive algorithm for multivariate time series classification [11.5] 時系列データは価値があるが、しばしば調査できない。
金融、医療、その他の重要なアプリケーションのための時系列分類器の信頼を得ることは、解釈可能なモデルの作成に依存するかもしれない。
本研究では,解釈可能性を導入しながら,最強分類器の予測精度を維持する新しいMimicアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 04:47:31 GMT)
SAT: Improving Adversarial Training via Curriculum-Based Loss Smoothing [11.4] カリキュラム学習は, 学習の「難易度」を重視し, 学習の「難易度」を徐々に上昇させ, 適度に選択された難易度基準のために, 対人的損失の景観を円滑化させる。
SATは、大きな摂動規範であってもネットワークトレーニングを安定させ、ATと比較して、ネットワークがよりクリーンな精度で運用できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 10:53:28 GMT)
Information-Theoretic Bayes Risk Lower Bounds for Realizable Models [11.2] 本研究では,ベイズリスクと機械学習モデルの一般化誤差に関する情報理論の下限を導出する。
再現可能なモデルでは、速度歪み関数と相互情報の両方が解析に便利な表現を許容していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:42:35 GMT)
Equity and Privacy: More Than Just a Tradeoff [10.5] 近年の研究では、プライバシ保護データ公開が、異なる集団グループ間で異なるレベルのユーティリティを導入できることが示されている。
限界人口は、プライバシー技術から不公平に実用性を減らすのだろうか?
不等式があれば、どのように対処すればよいのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:39:32 GMT)
Representation Learning via Quantum Neural Tangent Kernels [10.2] 変分量子回路は、量子機械学習や変分量子シミュレーションタスクで使用される。
本稿では、ニューラルネットワークカーネルの理論を用いて変動量子回路を解析し、これらの問題を論じる。
変形角がゆっくり変化し、線形摂動が十分であるような、凍結限界(遅延訓練)の力学を解析的に解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 01:30:34 GMT)
A Study of the Human Perception of Synthetic Faces [10.1] 本稿では,最先端の深層学習に基づくGANモデルを含む,異なる戦略を用いて生成した合成顔の人間の知覚について紹介する。
GANベースの、より伝統的な画像処理ベースの技術が人間の観察者を混乱させる頻度など、重要な疑問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:03:18 GMT)
Is Coronavirus-Related Research Becoming More Interdisciplinary? A
Perspective of Co-occurrence Analysis and Diversity Measure of Scientific
Articles [9.8] 学際的な研究は、新型コロナウイルス関連の問題に対する効果的な解決策を提供することができる。
引用された規律間の共起関係は、時間とともに動的に進化してきた。
新型コロナウイルス関連の研究で引用される規律の数が増える一方、規律の分布は不均一である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:05:36 GMT)
User Centered Design (VI): Human Factors Approaches for Intelligent
Human-Computer Interaction [9.8] 本稿では,知的ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(iHCI)のヒューマンファクター特性を解析する。
共同認知システム、状況認識、知的エージェントの理論に基づくiHCIのための新しいヒューマンファクターフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:48:40 GMT)
Cross-Modal Object Tracking: Modality-Aware Representations and A
Unified Benchmark [9.6] 多くの視覚系では、視覚的トラッキングはしばしばRGB画像シーケンスに基づいており、一部のターゲットは低照度環境では無効である。
追従過程におけるRGBとNIRの出現ギャップを軽減するために,モダリティを意識したターゲット表現を学習する新しいアルゴリズムを提案する。
無料の学術的利用のためにデータセットをリリースし、データセットのダウンロードリンクとコードを近くリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:58:55 GMT)
Group-Aware Threshold Adaptation for Fair Classification [9.5] 複数のフェアネス制約を克服する新しいポストプロセッシング手法を提案する。
理論的には,同条件下での既存手法よりも近似最適に近い上界を許容する。
実験の結果,本手法は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 04:36:37 GMT)
A critical analysis of metrics used for measuring progress in artificial
intelligence [9.4] 我々は、3867の機械学習モデルのパフォーマンス結果をカバーするデータに基づいて、現在のパフォーマンス指標の状況を分析する。
結果から、現在使用されているメトリクスの大部分は、モデルの性能の不十分なリフレクションをもたらす可能性のある特性を持っていることが示唆される。
報告された指標の曖昧さを記述し、モデル性能の解釈と比較が困難になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:38:58 GMT)
Visual Question Answering based on Formal Logic [9.0] VQAでは、一連の質問が一連の画像に基づいて提示され、手元にあるタスクがその答えに到達する。
我々は形式論理の枠組みを用いて記号的推論に基づくアプローチをとる。
提案手法は高い解釈が可能であり, パイプラインの各ステップは人間によって容易に解析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:43:53 GMT)
Learning Filterbanks for End-to-End Acoustic Beamforming [8.7] モノラル音源分離に関する最近の研究は, 窓が短い完全学習フィルタバンクを用いることで, 性能を向上できることを示した。
一方、従来のビームフォーミング技術では、長い解析ウィンドウで性能が向上する。
この研究では、これらの2つの世界のギャップを埋め、完全なエンドツーエンドのハイブリッド・ニューラルビームフォーミングを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:36:34 GMT)
TAGLETS: A System for Automatic Semi-Supervised Learning with Auxiliary
Data [8.7] 機械学習の実践者は、しばしば幅広いデータにアクセスすることができる。
TAGLETSは3種類のデータを自動的に活用する技術を研究するために開発されたシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:08:45 GMT)
Bayesian Framework for Gradient Leakage [8.6] フェデレーション学習は、トレーニングデータを共有せずに機械学習モデルをトレーニングするための確立された方法である。
近年の研究では、共有勾配が機密情報を漏洩する可能性があるため、データのプライバシを保証できないことが示されている。
本稿では,最適化問題として表現されたベイズ最適逆解析を初めて行う理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:35:40 GMT)
ML-EXray: Visibility into ML Deployment on the Edge [8.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は現在、クラウドでトレーニングされた場合、パフォーマンスが向上している。
これらのモデルが実際にエッジデバイスにデプロイされている場合、非常に頻繁に、明らかな理由なしに、パフォーマンスが10%以上低下する可能性がある。
本稿では、ML実行の層レベルの詳細を可視化するエンドツーエンドフレームワークであるML-EXrayを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:29:44 GMT)
Clustering and Structural Robustness in Causal Diagrams [8.3] 変数のクラスタリングは因果図のサイズを減らす自然な方法である。
我々は、因果効果の識別可能性特性を維持するために、トランジットクラスタと呼ばれる特定のタイプのクラスタを定義する。
このような構造的ロバスト性は、トランジットクラスタと密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:56:22 GMT)
Neyman-Pearson Multi-class Classification via Cost-sensitive Learning [7.7] 本研究では,コストセンシティブ (CS) 問題に接続することで,マルチクラスNP問題について検討する。
NPオラクルの不等式と整合性は二項の場合から多項の場合へ拡張し、この2つのアルゴリズムが特定の条件下でこれらの特性を享受していることを示す。
提案アルゴリズムは CRAN 上の R パッケージ "npcs" に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:09:39 GMT)
A Comparison of Model-Free and Model Predictive Control for Price
Responsive Water Heaters [7.6] 本稿では,2つのモデルフリー制御アルゴリズムの比較,および回帰水平モデル予測制御(MPC)について述べる。
MPCの4つのバリエーションは、完璧な予測を行うワンショットコントローラ、完全な予測を行う限定水平コントローラ、歴史的なシナリオを使用する2段階のプログラミングコントローラである。
ESとPPOは、平均予測と2段階のMPCコントローラを平均コストで上回り、計算動作において2桁以上高速である、優れた汎用ポリシーを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:06:43 GMT)
Identifying Best Fair Intervention [7.6] 本研究では,所定の因果モデルにおけるフェアネス制約付き腕識別の問題について検討する。
この問題は、オンラインマーケットプレースにおける公正性の確保によって動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 04:36:54 GMT)
Directional Message Passing on Molecular Graphs via Synthetic
Coordinates [7.3] そこで本研究では, 分子構造を必要とせずに, 高度なGNNを利用できる合成座標を提案する。
この変換により、通常のグラフニューラルネットワークの誤差をZINCベンチマークで55%削減できることを示す。
さらに、SMPおよびDimeNet++モデルに合成座標を組み込むことにより、ZINCおよび座標自由QM9に関する技術の現状を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:53:58 GMT)
Interactive Inverse Reinforcement Learning for Cooperative Games [7.3] 我々は、潜在的に最適でないパートナーと効果的に協力することを学ぶことができるAIエージェントを設計する問題について研究する。
この問題は、協調的な2エージェントのマルコフ決定プロセスとしてモデル化されている。
学習者の方針が遷移関数に有意な影響を及ぼす場合、報酬関数を効率的に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:24:52 GMT)
Demand Forecasting in Bike-sharing Systems Based on A Multiple
Spatiotemporal Fusion Network [7.1] BSSの需要予測には空間的・時間的ダイナミクスが不可欠である。
MSTF-Netは3D畳み込みネットワーク(3D-CNN)ブロック、理想的3D畳み込み長短期メモリ(E3D-LSTM)ブロック、完全接続ネットワークという複数のネットワークで構成されている。
2つの実世界のデータセットに対して、MSTF-Netは7つの最先端モデルより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:34:35 GMT)
There is no Double-Descent in Random Forests [7.0] ランダムフォレスト(RF)は、機械学習の最先端技術のひとつであり、ほぼゼロパラメータチューニングによる優れたパフォーマンスを提供する。
最近、広く受け入れられた研究は、RFがいわゆる二重輝線曲線を示すと主張した: まず、モデルはu字型の曲線でデータを過度に適合させ、あるモデルの複雑さに達すると、その性能が再び向上する。
本稿では、モデルキャパシティがRFの成功を説明するための正しいツールであるという考えに挑戦し、モデルを訓練するアルゴリズムが以前考えられていたよりも重要な役割を担っていることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:25:32 GMT)
Practical, Fast and Robust Point Cloud Registration for 3D Scene
Stitching and Object Localization [6.9] 3Dポイントクラウドの登録は、リモートセンシング、フォトグラメトリー、ロボティクス、幾何学的コンピュータビジョンの基本的な問題である。
極端外れ率のポイントクラウド登録問題に対して,VOCRAという新しい高速かつ高堅牢なソリューションを提案する。
我々の解法VOCRAは99%以上の外れ値に対して堅牢であり、最先端の競合よりも時間効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 01:49:04 GMT)
Papaya: Practical, Private, and Scalable Federated Learning [6.8] クロスデバイス・フェデレーション・ラーニング(FL)は分散学習パラダイムであり、いくつかの課題がある。
文献で説明されているほとんどのFLシステムは同期であり、個々のクライアントからモデル更新を同期で集約します。
本稿では,実運用における非同期FLシステムの設計について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:46:42 GMT)
CoCo Games: Graphical Game-Theoretic Swarm Control for
Communication-Aware Coverage [6.8] 我々は,多段階協調型グラフィカルゲームとしてカバー範囲を定式化し,その平衡に達するために変分推論(VI)を用いる。
本研究では,ユーザ機器(UE)ロボットを現実的なネットワーク環境下で動作させることで,ROIに到達可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:37:15 GMT)
An Approach for Combining Multimodal Fusion and Neural Architecture
Search Applied to Knowledge Tracing [6.5] 本稿では,マルチモーダル融合とニューラルアーキテクチャ探索を組み合わせた逐次モデルに基づく最適化手法を提案する。
得られたモデルが優れた性能を達成できることを示す2つの公開実データに対して,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:43:46 GMT)
ExtremeBB: Enabling Large-Scale Research into Extremism, the Manosphere
and Their Correlation by Online Forum Data [6.1] ExtremeBBは構造化されたテキストデータセットで、12のオンラインエクストリームストフォーラムで300万以上の登録メンバーが作成した44万の投稿を含んでいる。
これにより、極端主義イデオロギーの異なる鎖の進化を辿ることができる。
これはこれらのサブカルチャーの理解を深め、より効果的な介入につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:15:25 GMT)
Approximate Solutions of Combinatorial Problems via Quantum Relaxations [6.0] 本稿では,最大カット問題とその重み付きバージョンに対する近似解の生成法を提案する。
これらの緩和は可換写像によって定義され、量子ランダムアクセス符号からアイデアを借りて構築される。
緩和されたハミルトニアンのスペクトルと元の問題の最適切断との間には、2つの量子丸めプロトコルを通して関係を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:52:15 GMT)
Nonnegative Tensor Completion via Integer Optimization [5.9] 我々は,本アルゴリズムが情報理論速度を達成しつつ,線形(数値耐性)なオラクルステップ数に収束することを証明した。
ノルムは0-1ポリトープで定義されるので、これは整数線形計画法を用いてポリトープ上の線形分離問題を解くことができることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:43:19 GMT)
Learning to extrapolate using continued fractions: Predicting the
critical temperature of superconductor materials [5.9] 人工知能では、多くの変数の未知のターゲット関数を$y=f(mathbfx)$で識別することが多い。
トレーニングセットとして$S$を参照し、最後のクエストは、新しい$mathbfx$に対してこのターゲット関数を近似するモデルを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:08:37 GMT)
On Assessing The Safety of Reinforcement Learning algorithms Using
Formal Methods [5.9] 敵の訓練、敵の検知、堅牢な学習といった安全メカニズムは、エージェントが配備されるすべての障害に常に適応するとは限らない。
したがって,エージェントが直面する学習課題に適応した新しいソリューションを提案する必要がある。
我々は、対向的摂動に直面した際のエージェントのポリシーを改善するために、報酬形成とQ-ラーニングアルゴリズムを防御機構として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:08:34 GMT)
Partial Attack Supervision and Regional Weighted Inference for Masked
Face Presentation Attack Detection [5.7] マスクを着用することはSARS-CoV-2の感染を防ぐ最も効果的な方法の1つであることが証明されている。
マスクフェイスPADに直面する主な問題は、不正に分類されたボナフェイドのマスクと、不正に分類された部分攻撃である。
本研究では,PADモデルトレーニングを監督する部分攻撃ラベルと,PAD性能を改善するための地域重み付き推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:53:46 GMT)
Transverse mode-encoded quantum gate on a silicon photonic chip [5.7] 2量子ビット量子ゲートの最初のマルチモード実装を実演する。
平均忠実度が0.89pm0.02$である2つの分離された横モード量子ビットをゲートが絡める能力を示す。
我々の研究は、普遍的横モード符号化量子演算と大規模マルチモードマルチDoF量子システムへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:45:51 GMT)
Improved Regularization and Robustness for Fine-tuning in Neural
Networks [5.6] 転送学習に広く用いられるアルゴリズムは微調整であり、少量のラベル付きデータを用いて、事前学習されたモデルを目標タスクに微調整する。
本稿では,正規化と自己ラベルの一般化という,正規化の自己ラベル化を提案する。
提案手法は、7つの画像分類タスクに対して1.76%(平均)、数ショット分類タスクに対して0.75%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:39:44 GMT)
Explaining Hyperparameter Optimization via Partial Dependence Plots [5.3] 我々は、解釈型機械学習(IML)を用いて、ベイズ最適化(BO)を用いたHPOで得られた実験データから洞察を得ることを提案する。
BOサロゲートモデルの後方不確実性を利用して、推定信頼帯域を持つ部分依存プロット(PDP)の変種を導入する。
本研究では,サブリージョンにおけるPDPの質向上に関する定量的証拠を実験的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:51:54 GMT)
A toolkit for data-driven discovery of governing equations in high-noise
regimes [5.0] 時系列データから高雑音の極限における支配方程式の探索について考察する。
どちらも、システム x' = f(x) から取得したノイズの多いデータに焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:32:11 GMT)
BRACS: A Dataset for BReAst Carcinoma Subtyping in H&E Histology Images [5.0] BReAst Carcinoma Subtyping dataset, a large cohort of annotated Hematoxylin & Eosin (H&E)-stained image to help the characterized of breast lesions。
BRACSには、WSIsから抽出された547個の全スライド画像(WSI)と4539個の関心領域(ROI)が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:04:16 GMT)
Understanding the Effects of Dataset Characteristics on Offline
Reinforcement Learning [4.8] オフライン強化学習は、環境と対話することなく、特定のデータセットからポリシーを学ぶことができる。
個別動作環境におけるオフラインRLアルゴリズムの性能にデータセット特性がどう影響するかを示す。
高いTQを持つデータセットの場合、Behavior Cloningは最高のオフラインRLアルゴリズムよりも優れ、あるいは同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:48:43 GMT)
Reinforcement Learning for Mixed Autonomy Intersections [4.8] シミュレーショントラフィックネットワークにおける混合自律性トラフィックを制御するためのモデルフリー強化学習手法を提案する。
本手法は,任意の数の制御車両に対して,局所的な観測に基づく分散制御が可能なマルチエージェントポリシー分解を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:03:18 GMT)
Template NeRF: Towards Modeling Dense Shape Correspondences from
Category-Specific Object Images [4.7] 本研究では, テンプレートを用いたNeRF(Near Raddiance Field)を, 外観や形状をモデル化するためのテンプレートとして提示する。
多視点画像のみから同一カテゴリのオブジェクト間の密な形状対応を同時に生成する。
学習された高密度対応は、キーポイント検出、部分分割、テクスチャ転送など、様々な画像ベースのタスクに容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:16:48 GMT)
Approximate Neural Architecture Search via Operation Distribution
Learning [4.4] アーキテクチャセルが与えられた場合、その性能は使用した操作の比率に大きく依存することを示す。
この直感は特定の探索戦略であり、多様なNASアルゴリズムに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:38:29 GMT)
DR-VNet: Retinal Vessel Segmentation via Dense Residual UNet [4.4] そこで本研究では,高密度ネットブロックの効率と残圧および励磁ブロックの効率を組み合わせた新しいディープラーニングパイプラインを提案する。
提案手法を3つのデータセットで検証し, 小型船舶の捕獲状況を評価するための感度測定値において, パイプラインが技術の現状より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:52:13 GMT)
Unsupervised Approaches for Out-Of-Distribution Dermoscopic Lesion
Detection [3.9] SimCLR-LOFは、SimCLRを使って意味のある機能を学び、テストサンプルがOODであるかどうかを評価するためにLOFを使用する。
我々は、SSDと競合する結果と、同じデータに適用された最近の教師付きアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:22:34 GMT)
Query-augmented Active Metric Learning [3.9] 本稿では,対制約付きクラスタリングのためのアクティブなメトリック学習手法を提案する。
メトリクスを学習する際の追加情報を提供するために、よりペアワイズなラベルを生成することで、クエリ制約を増大させます。
我々は、学習したメトリックを逐次更新し、無関係な特徴を適応的に罰することで、メトリクス学習の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:32:13 GMT)
Automated Detection of GDPR Disclosure Requirements in Privacy Policies
using Deep Active Learning [3.7] ほとんどのプライバシポリシは冗長で、ジャーゴンに満ちており、企業のデータプラクティスとユーザの権利を曖昧に記述しています。
本稿では,18の要件をラベル付けした1,080のWebサイトのプライバシポリシデータセットを作成する。
我々は、89.2%の精度でプライバシーポリシーを分類できる畳み込みネットワーク(CNN)ベースのモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 01:28:27 GMT)
Evolving Evocative 2D Views of Generated 3D Objects [3.4] 本研究では,物体の3次元モデルと2次元レンダリングを異なる角度で共同生成する手法を提案する。
以上の結果から, ターゲットキャプションを誘発し, 視覚的にアピールするようなレンダリングにより, アナモルフィックなオブジェクトを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:23:37 GMT)
Uncertainty Quantification in Neural Differential Equations [3.3] 不確実性定量化(UQ)は、収集された観測と不確実なドメイン知識に基づいて信頼できる予測を行うのに役立つ。
我々は、DECソリューションの予測不確実性を得るために、最先端のUQ手法をいくつか適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 00:09:39 GMT)
Deep coastal sea elements forecasting using U-Net based models [3.2] エネルギー提供者や政策立案者は気象情報を必要とし、情報を得た選択を行い、最適な計画を立てる。
本稿では,U-Netアーキテクチャを用いて,オランダの沿岸海域における海面要素のフレーム予測に先立つ複数のステップについて検討する。
本稿では、U-Netアーキテクチャのバリエーションを提案し、残差接続、並列畳み込み、非対称畳み込みを用いた新しいモデルをさらに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:25:15 GMT)
ValNorm Quantifies Semantics to Reveal Consistent Valence Biases Across
Languages and Over Centuries [3.0] 単語埋め込みは、単語共起統計によって得られた言語規則性から暗黙のバイアスを学ぶ。
単語埋め込みにおける人間のようなバイアスを定量化する手法を拡張することにより、本質的な評価課題であるValNormを導入する。
我々はValNormを7言語からの静的な単語埋め込みと200年に及ぶ歴史英語のテキストに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:47:44 GMT)
MassFormer: Tandem Mass Spectrum Prediction with Graph Transformers [2.9] グラフ変換器を用いてタンデム質量スペクトルを正確に予測できることを示す。
私たちのモデルであるMassFormerは、スペクトル予測のための競合するディープラーニングアプローチよりも優れています。
本稿では,本モデルを用いて,合成分子識別タスクにおける参照ライブラリのカバレッジを向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:55:15 GMT)
Feature-enhanced Generation and Multi-modality Fusion based Deep Neural
Network for Brain Tumor Segmentation with Missing MR Modalities [2.9] 主な問題は、すべてのMRIが常に臨床検査で利用できるわけではないことである。
今回我々は1つ以上のモダリティが欠落した場合に新しい脳腫瘍分節ネットワークを提案する。
提案ネットワークは,機能強化ジェネレータ,相関制約ブロック,セグメンテーションネットワークの3つのサブネットワークで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 10:59:40 GMT)
Quantum advantages for Pauli channel estimation [2.5] 絡み合った測定は、パウリチャネル推定のサンプルの複雑さにおいて指数関数的に有利である。
本稿では,アンシラ支援型推定プロトコルを実用的な量子ベンチマークタスクに適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:25:49 GMT)
On the Stochastic Stability of Deep Markov Models [2.4] ディープマルコフモデル(ディープマルコフモデル、英: Deep Markov model、DMM)は、マルコフモデルの表現、学習、推論問題に対するスケーラブルな一般化である。
動的システムの文脈で定義されたDMMの確率安定性の十分な条件を提供する。
安定度を保証した制約付きDMMを設計するための実用的な方法をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:14:37 GMT)
Revisiting Methods for Finding Influential Examples [2.1] テスト時間決定に有効なトレーニング例を見つける方法が提案されている。
本稿では,これらの手法がすべて不安定であることを示す。
本稿では, 毒素攻撃を検知する能力によって, このような説明を評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:00:06 GMT)
EvoLearner: Learning Description Logics with Evolutionary Algorithms [2.0] 知識グラフにおけるノードの分類は重要なタスクであり、例えば、欠落したタイプのエンティティを予測したり、どの分子ががんの原因となるかを予測したり、どの薬物が有望な治療候補であるかを予測する。
EvoLearner - 肯定的および否定的な例から記述論理の概念を学習するための進化的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:47:39 GMT)
Deep Learning Approach for Aggressive Driving Behaviour Detection [1.9] この研究は、異なる状況(ラッシュ、精神的衝突、報復)のドライバーが攻撃的に運転し始めるときのタイムステップを特定する。
積極的運転の機会を発見するためには、運転行動を調べるために観察者(現実または仮想)が必要である。
スマートフォンのGPSセンサーを使って位置を検出し,運転者の運転行動を3分毎に分類することで,この問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:06:16 GMT)
S3RP: Self-Supervised Super-Resolution and Prediction for
Advection-Diffusion Process [1.9] 限られた情報を持つ対流拡散過程の超解像モデルを提案する。
本研究では,物理に基づく正規化を訓練したリカレント畳み込みネットワークが,HRの地下構造データを持たずにHR情報を再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:07:44 GMT)
Deep Learning Adapted Acceleration for Limited-view Photoacoustic
Computed Tomography [1.9] 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、PA信号検出のための超音波トランスデューサアレイでターゲットを照らすために、焦点のない大面積の光を使用する。
限定ビュー問題は、幾何学的条件の制限により、PACTの低画質の画像を引き起こす可能性がある。
数学的変動モデルとディープラーニングを組み合わせたモデルベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:05:58 GMT)
Machine Learning Guided 3D Image Recognition for Carbonate Pore and
Mineral Volumes Determination [1.6] 我々は3D uCTとMRI画像からポロシティを決定する2つの方法を提案する。
IROGAとMLDGRFは、トレーニングセットで96.2%と97.1%の精度でポロシティの結果を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:34:08 GMT)
Synthesizing Collective Communication Algorithms for Heterogeneous
Networks with TACCL [1.6] 大規模マルチGPUシステムのための集合通信プリミティブのためのシンセサイザーであるTACCLを提案する。
TACCLは、プロファイルトポロジと入力サイズを合成問題にエンコードし、最適化された通信アルゴリズムを生成する。
TACCLのアルゴリズムを使用することで、エキスパートモデルの内部混合のエンドツーエンドトレーニングを17%スピードアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:20:52 GMT)
SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing
maximum technique [1.5] 本稿では、Leaky ReLUのような既知のアクティベーション関数の近似に基づく新しいアクティベーション関数を提案する。
ShuffleNet V2モデルでCIFAR100データセットを6.22%改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:54:08 GMT)
Automated pharyngeal phase detection and bolus localization in
videofluoroscopic swallowing study: Killing two birds with one stone? [1.4] ビデオフルオロスコープドローイング研究(VFSS)は、ドローイングを評価するための金標準イメージング技術である。
研究者は、摂食の咽頭相を自動的に検出できることを実証した。
本稿では,咽頭位相検出と骨の局在化に弱い教師付きで取り組むディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:25:01 GMT)
Adaptive area-preserving parameterization of open and closed anatomical
surfaces [1.4] 物体表面と単位球全体の1対1対応は、大きな幾何学的歪みを引き起こす可能性がある。
単純連結な開曲面および閉曲面に対する適応的領域保存パラメータ化法を提案する。
我々の研究は、精度と柔軟性を向上し、解剖学的表面をマッピングする新しい方法を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 04:15:22 GMT)
Tensor-based Subspace Factorization for StyleGAN [1.1] $tau$GANは、生成モデルの潜在空間をモデル化するためのテンソルベースのメソッドである。
構造的表情データベースとしてBU-3DFEを用いてFFHQで訓練したStyleGANに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:11:39 GMT)
Stock Portfolio Optimization Using a Deep Learning LSTM Model [1.1] 本研究は、2016年1月1日から2020年12月31日まで、インド株式市場の9つの異なるセクターからトップ5の株価を時系列的に分析してきた。
最適ポートフォリオはこれらのセクター毎に構築されます。
各ポートフォリオの予測と実際のリターンは高く,LSTMモデルの高精度性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:41:49 GMT)
Detecting Depression in Thai Blog Posts: a Dataset and a Baseline [1.0] タイにおけるうつ病検出のための最初の公開コーパスを提示する。
私たちのコーパスは、いくつかのオンラインブログにおいて、専門家によるうつ病のケースによってコンパイルされます。
タイのBERTモデルを用いて77.53%の精度で抑うつを検知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:36:21 GMT)
Accelerating GAN training using highly parallel hardware on public cloud [0.4] 本研究は,GAN(Geneversarative Adversarial Network)を並列環境でトレーニングする,さまざまなタイプのクラウドサービスについて検討する。
複数のGPUとGoogle Processing Units(TPU)上でのトレーニングプロセスを並列化する。
トレーニングプロセスの線形スピードアップは、物理結果の観点から、ほとんどの性能を保ちながら得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:59:15 GMT)
Free fermions behind the disguise [0.3] 量子多体スピン系における非相互作用フェルミオンへの写像を求める。
我々は、XYモデルの古典的なリーブ=シュルツ=マティス解と「偽装自由フェルミオン」と呼ばれるスピン鎖の正確な解の両方を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:07:21 GMT)
Decoherence Induced Exceptional Points in a Dissipative Superconducting
Qubit [0.3] 環境と相互作用するオープン量子系は、散逸とコヒーレントハミルトン進化の組み合わせによって記述されたダイナミクスを示す。
一般の非エルミート的)リウヴィリアンの退化は例外的な点であり、系が定常状態に近づくと臨界力学と関連付けられる。
我々は、超伝導トランスモン回路を工学的な環境に結合して、エネルギー損失とデコヒーレンス、あるいはデコヒーレンスによって生じる2つの異なる種類のリウビリア特異点を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:00:02 GMT)
Trust-aware Control for Intelligent Transportation Systems [0.2] 本稿では,エージェントの信頼性を定量化し,信頼性に配慮した協調制御を実現するための枠組みを提案する。
我々は、強化学習に基づくアプローチを用いて、信頼を意識したコントローラの合成方法を示す。
AIM-Trustと呼ばれる信頼を意識したバージョンを開発し、信頼できないエージェントと信頼できないエージェントの混在したシナリオにおける事故率を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:02:25 GMT)
Artificial Intelligence Technology analysis using Artificial
Intelligence patent through Deep Learning model and vector space model [0.2] 本稿では,人工知能技術分析のための人工知能特許データセットを用いた要素内キーワード分析手法を提案する。
実世界の問題に対して,提案モデルをどのように適用できるかを示すために,人工知能特許データの収集と解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 00:10:49 GMT)
A Novel Data Pre-processing Technique: Making Data Mining Robust to
Different Units and Scales of Measurement [0.1] 複数のサブサンプルデータに対するランクに基づく,より優れた,効果的な代替手段を提案する。
我々の経験的結果は、ARESがより一貫したタスクに固有の結果をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:14:14 GMT)
Time evolution of spin singlet in static homogeneous exchange and
magnetic fields [0.0] 2電子の単一波動関数のスピン部に対する外部静電気的均一交換と磁場の影響について検討した。
超伝導とスピン化学の理論への本研究の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:54:59 GMT)
The World in a Grain of Sand: Condensing the String Vacuum Degeneracy [0.0] コンパクト化シナリオ間の類似性の効率的な尺度が見つかる。
また、真空代表に対する「典型性」を特徴付けるためにこれらの手法をどう適用するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:00:14 GMT)
The Global Structure of Codimension-2 Local Bifurcations in
Continuous-Time Recurrent Neural Networks [0.0] 我々は、連続時間リカレントニューラルネットワーク(CTRNN)における余次元-1局所分岐のパラメータ空間構造に関する以前の研究を拡張した。
具体的には、一般的なCTRNNに対して、すべての局所的余次元2分岐の必要条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:56:18 GMT)
Synthetic magnetic resonance images for domain adaptation: Application
to fetal brain tissue segmentation [0.0] FaBiANを用いて、胎児の脳の様々な現実的な磁気共鳴画像と、そのクラスラベルをシミュレートする。
本研究では,これらの合成アノテートデータを低コストで生成し,さらにターゲット超解像法を用いて再構成することにより,深層学習手法のドメイン適応に成功できることを実証する。
全体として、特に皮質灰白質、白質、小脳、深い灰白質、脳幹において、セグメンテーションの精度が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:22:14 GMT)
Sub-diffusive phases in open clean long-range systems [0.0] 本研究では, 導電率の半拡散スケーリングとシステムサイズを示す2つの位相を特徴とする1次元強誘電体格子系について述べる。
開放系のシナリオでは、ゼロ温度で化学的ポテンシャル駆動の2つの準拡散相転移が起こる。
サブ拡散相は、系の任意の数保存多体相互作用の存在に対して堅牢であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 05:47:48 GMT)
Stain-free Detection of Embryo Polarization using Deep Learning [0.0] 哺乳動物胚の発達段階における分極は、その発達期を長期化する上で重要であり、ヒト胚の可能性を評価するのに有用である。
ここでは,マウス胚の非定常時間ラプス映像から偏光を検出するために人工知能が用いられていることを報告する。
得られたモデルでは、偏光を検出する精度が85%であり、同じデータで訓練された人間のボランティアよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:54:25 GMT)
Spirometry-based airways disease simulation and recognition using
Machine Learning approaches [0.0] 本研究は、スピロメーターを用いて容易に記録できる測定方法に焦点を当てる。
このフレームワークで使用される信号は、肺の線形複区画モデルを用いてシミュレートされる。
抵抗パラメータと弾性パラメータを変化させることで、健康、線維症、喘息呼吸をシミュレートしたデータサンプルが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:01:18 GMT)
Solution to the Non-Monotonicity and Crossing Problems in Quantile
Regression [0.0] 本稿では,条件付きおよび構造的量子関数の推定における単調性の欠如に対処する新しい手法を提案する。
この横断問題は、40年以上にわたって研究者や実践者たちを悩ませてきた。
本稿では、RとPythonで容易に理解し実装できる1つの数学的方程式に基づく問題に対するエレガントな解について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:20:16 GMT)
Sexism Prediction in Spanish and English Tweets Using Monolingual and
Multilingual BERT and Ensemble Models [0.0] 本研究では、多言語・単言語BERTとデータポイントの翻訳とアンサンブル戦略を用いて、性差別の識別と分類を英語とスペイン語で行うシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:01:06 GMT)
Segmentation of Multiple Myeloma Plasma Cells in Microscopy Images with
Noisy Labels [0.0] 顕微鏡画像における多発性骨髄腫細胞分画のためのSegPC-2021コンペティションに勝利したソリューションを提示する。
競合データセットで使用されるラベルは半自動生成され、ノイズが提示された。
最先端の特徴抽出器とインスタンスセグメンテーションアーキテクチャを使用しており、平均インターセクションオーバ・ユニオンは0.9389である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:16:23 GMT)
Robust and Information-theoretically Safe Bias Classifier against
Adversarial Attacks [0.0] Reluを用いたDNNのバイアス部を導入し、活性化関数を分類器として使用する。
バイアス部は、勾配がゼロの断片的定数関数であり、したがって勾配法によって直接攻撃することはできない。
バイアス分類器に適切なランダムな第1次部分を加えることにより、元のモデル勾配に基づく攻撃に対する情報理論的に安全な分類器を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:14:29 GMT)
Rethinking Deconvolution for 2D Human Pose Estimation Light yet Accurate
Model for Real-time Edge Computing [0.0] このシステムは精度が高く、SOTA HRNet 256x192の94.5%の精度を達成した。
我々のモデルはエンコーダ・デコーダアーキテクチャを採用し、その効率を改善するために注意深く縮小されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 01:44:46 GMT)
Remote sensing and faithful quantum teleportation through non-localized
qubits [0.0] 本稿では,雑音に対するトポロジカルな量子ビットを用いた遠隔センシングのアイデアについて述べる。
この非局所的な性質は、混合量子状態であってもほぼ完璧な量子テレポーテーションを実現するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:01:28 GMT)
Plug&Play subcarrier wave quantum key distribution with deep modulation [0.0] サブキャリアエンコーディングは、Plug/Play設定でRayleighの後方散乱の存在下でどのように動作するかを示す。
この深い変調規則は、20dBの損失を持つ信頼性の高い量子通信を示し、秘密鍵生成率を2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:55:58 GMT)
Path Integral Complexity and Kasner singularities [0.0] 時間依存結合を持つ境界理論は、時間依存ディラトンを持つバルクにおけるカスナー-AdS測度と双対である。
ホログラフィックパス積分複雑性は特異点に近づくにつれて減少し、ホログラフィックの複雑性予想の以前の結果と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:15:18 GMT)
Optimal purification of a spin ensemble by quantum-algorithmic feedback [0.0] 本稿では,アンサンブルの集合状態を無限温度状態から単一量子の極限まで安定化させることができる量子フィードバックアルゴリズムを提案する。
半導体量子ドットの5万個の核にこれを実装し、核スピンのゆらぎが83倍から10スピンのマクロ状態に減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:54:04 GMT)
Ontology-based question answering over corporate structured data [0.0] 自然言語理解(NLU)処理に対するオントロジーに基づくアプローチは、対話システムの品質に対する質問の改善を可能にする。
我々は、NLUエンジンアーキテクチャを説明し、その実装を評価した。
そこで,チャットボットの対話エンジンについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:49:15 GMT)
On the Hydrogen Atom in the Holographic Universe [0.0] ド・ジッター空間に存在する同質、等方性、非相対論的中性水素ガスを用いたホログラフィック境界について検討する。
後者のヒルベルト空間の次元がホログラフィック境界を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:01:39 GMT)
Nuclear Spin Gyroscope based on the Nitrogen Vacancy Center in Diamond [0.0] 回転センサは慣性航法システムの主要な要素の1つである。
基本粒子のスピンに基づく回転センサの発明は、そのような装置の代替品としてドリフトフリーになる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:01:40 GMT)
Non-adiabatic Quantum Wavepacket Dynamics Simulation Based on Electronic
Structure Calculations using the Variational Quantum Eigensolver [0.0] 変分量子固有解器を用いて非断熱的核波束動力学シミュレーションを行う。
アディバティックポテンシャルエネルギー面と非アディバティックカップリングベクトルは、ノイズの多い中間スケール量子デバイスのためのアルゴリズムで計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 02:16:27 GMT)
Non-Gaussian operations in measurement device independent quantum key
distribution [0.0] 連続変数(CV)量子分布における非ガウス演算は、圧縮された真空状態でのみ光子サブトラクションに制限されている。
圧縮状態CV測定装置の非ガウスシコヒーレントサブトラクション (MDI) QKD は非圧縮状態よりもかなり長い伝送距離が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 05:47:52 GMT)
Negative quasiprobabilities enhance phase estimation in quantum-optics
experiment [0.0] 非可換作用素によってもたらされる負の準確率を持つメトロジー上の優位性を示す。
予備光学実験では、部分選択増幅と呼ばれるフィルタリング技術が特徴である。
原則として、PPAは、平均フィルタされた光子から得た情報を任意に大きな因子で強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:49:33 GMT)
Nanotubes as Sinks for Quantum Particles [0.0] いくつかの最適半導電性円筒層を報告し、物質波のトラップを2-3桁向上させる。
同定されたシェルは、チャージポンプや超伝導コンデンサから放射パターンコントローラや物質波レンズへの入射ビームの焦点を含む量子装置の部品として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:17:56 GMT)
Mediated interactions beyond the nearest neighbor in an array of
superconducting qubits [0.0] 各量子ビットコンデンサは, 地中からガルバニックに分離された2つの超伝導パッドから構成される。
外部モードは 近接する隣り合う クビットモード間の 結合を発生させる
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:18:06 GMT)
Mean-Field and Kinetic Descriptions of Neural Differential Equations [0.0] この研究では、ニューラルネットワークの特定のクラス、すなわち残留ニューラルネットワークに焦点を当てる。
我々は、ネットワークのパラメータ、すなわち重みとバイアスに関する定常状態と感度を分析する。
残留ニューラルネットワークにインスパイアされた微視的ダイナミクスの修正は、ネットワークのフォッカー・プランクの定式化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:56:05 GMT)
Learning via Long Short-Term Memory (LSTM) network for predicting
strains in Railway Bridge members under train induced vibration [0.0] LSTMは、ネットワークをトレーニングし、鉄道橋の異なる部材のひずみを予測するために使用される。
1つの部材のひずみデータを用いて、異なる部材のひずみを予測するために、実際のフィールドデータを用いている。
これは、データに多くのノイズがあったにもかかわらず、トレーニングにおけるLSTMの有効性を示し、ノイズの多いフィールドデータから予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 08:19:02 GMT)
Learning Context-Aware Representations of Subtrees [0.0] この論文は、Webページや要素分類への自然な応用による複雑で構造化されたデータの効率的な表現を学習する問題に取り組む。
ウェブページ内の要素を取り巻くコンテキストは問題に対して高い価値があり、現在悪用されていると仮定する。
この論文は、Web要素をDOMツリーのサブツリーとして分類するという問題を解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:43:14 GMT)
Lattice gauge symmetry in neural networks [0.0] 格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャについてレビューする。
我々は、ゲージ同変畳み込み層と双線型層を明示的に構築するために使用するゲージ同値の概念について議論する。
L-CNNと等価でないCNNの性能は、一見単純な非線形回帰タスクを用いて比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 11:20:11 GMT)
Large-$N$ Chern insulators: lattice field theory and quantum simulation
approaches to correlation effects in the quantum anomalous Hall effect [0.0] 量子異常ホール(QAH)相の運命を理解するための多分野的アプローチについて詳述する。
本研究では, プロジェクションされた絡み合ったペアに基づくテンソルネットワークアルゴリズムを用いて, 強結合限界の理解を深めることができることを示す。
また、光格子中の超低温原子と合成スピン軌道結合を用いて量子シミュレータを構築するための詳細なスキームも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:22:14 GMT)
Inertial Newton Algorithms Avoiding Strict Saddle Points [0.0] ニュートン法と慣性勾配勾配を混合した二階アルゴリズムの挙動について検討した。
これらの手法のニュートン的振る舞いは、ほとんど常に厳密な点から逃れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:02:45 GMT)
Hybrid BYOL-ViT: Efficient approach to deal with small Datasets [0.0] 本稿では,ラベルなしデータの強大かつ十分な増大を伴う自己超越が,ニューラルネットワークの第1層を効果的に学習する方法について検討する。
自己教師型アーキテクチャから派生した低レベルの特徴は、この創発的アーキテクチャの堅牢性と全体的な性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:44:31 GMT)
Holographic and QFT Complexity with angular momentum [0.0] 回転するブラックホールとホログラフィック的に双対なCFT状態の量子複雑性に対する角運動量の影響について検討する。
ホログラフィック・複雑性=アクション (CA) と複雑性=体積 (CV) の提案を用いて, BTZ に双対する2次元状態における複雑性の時間依存性と生成の複雑さについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 20:59:20 GMT)
Gated Linear Model induced U-net for surrogate modeling and uncertainty
quantification [0.0] 提案したディープラーニングアーキテクチャは、よく知られたU-netアーキテクチャとGaussian Gated Linear Network(GGLN)を統合して開発されている。
提案したGLU-netは、不確実性伝搬問題を画像回帰のイメージとして扱うため、極めてデータ効率が高い。
ケーススタディは,提案手法のロバスト性を示すために,トレーニングサンプルサイズと入力次元を変化させることによって実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 03:27:48 GMT)
GROWL: Group Detection With Link Prediction [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグループ検出に対する総合的アプローチを提案する。
提案手法であるGROup Detection With Link Predictionは,GNNに基づく手法の有効性を実証する。
以上の結果から,GNNに基づくアプローチは,異なるカメラビューにおける精度を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 11:52:48 GMT)
Frustum Fusion: Pseudo-LiDAR and LiDAR Fusion for 3D Detection [0.0] 本稿では,立体対から得られる高精度な点雲と,密度が高いが精度の低い点雲を結合する新しいデータ融合アルゴリズムを提案する。
我々は複数の3次元物体検出法を訓練し、核融合戦略が検出器の性能を継続的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:29:59 GMT)
Evaluating Predictive Uncertainty and Robustness to Distributional Shift
Using Real World Data [0.0] シフト天気予報データセットを用いて、一般的な回帰作業のためのメトリクスを提案する。
また,これらの指標を用いたベースライン手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:32:10 GMT)
Ethics-Based Auditing of Automated Decision-Making Systems: Intervention
Points and Policy Implications [0.0] 本稿では,倫理に基づく監査(EBA)の実施が実現可能かつ効果的である状況について概説する。
我々はADMSを、より大規模な社会技術システムの一部とみなし、実現可能かつ効果的であるためには、EBAの手続きが介入ポイントにリンクする必要があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 10:57:26 GMT)
Epidemic inference through generative neural networks [0.0] 我々は、観測と互換性のある最も可能性の高い感染カスケードをサンプリングできる新しい生成ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
このフレームワークは、感染の拡散を管理するパラメータを推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:47:35 GMT)
Entropy exchange and thermal fluctuations in the Jaynes-Cummings model [0.0] 単一キャビティモードと相互作用する2レベル原子の量子エントロピーの時間依存性を計算する。
ガンマと多層分布関数は逆温度変動を導入するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:34:31 GMT)
Entanglement Measures and Monogamy [0.0] この論文は絡み合いの定量化の入門となる。
我々は「良い」絡み合い尺度で満たすべき絡み合いの性質を概観する。
モノガミー(monogamy)と呼ばれる、絡み合いの別の性質の数学的表現の提案について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:54:00 GMT)
Efficient estimates of optimal transport via low-dimensional embeddings [0.0] 最適輸送距離(OT)は、確率分布を比較する方法として機械学習の最近の研究で広く使われている。
Patyらによる最近の研究は、データの低ランクプロジェクションを使用してOTを計算することで、このコスト削減を特に目指している。
このアプローチを拡張し、1-Lipschitz であれば、より一般的な写像の族を用いることで、OT 距離を近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 21:22:51 GMT)
Effective optoelectrical entanglement and strong mechanical squeezing in
a multi-modulated optoelectromechanical system [0.0] 我々は,オプトエレクトロメカニカルシステムにおいて,絡み合った状態と圧縮された状態の効率的な生成を提案する。
マイクロ波状態における共通機械的モードを介して結合される光回路モードとLC回路モードとの絡み合いを増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 10:58:16 GMT)
E(2) Equivariant Self-Attention for Radio Astronomy [0.0] 我々は、天文学における説明可能な電波銀河分類の問題に対処するために、グループ同変自己アテンションモデルを導入する。
本研究は,データの適合に要するエポック数が減少し,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:58:30 GMT)
Duality as a Feasible Physical Transformation [0.0] 双対変換は古典物理学と量子物理学の両方において重要である。
実験室での双対変換を単体および二体操作のシーケンスとして実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:01:29 GMT)
Device-independent secret key rates via a post-selected Bell inequality [0.0] 本稿では,実測データから最適なベル不等式を構築するDIQKDシナリオを提案する。
実装可能なDIQKDプロトコルを提供し、集団攻撃に対する有限サイズセキュリティキー解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:17:24 GMT)
Data-driven Set-based Estimation of Polynomial Systems with Application
to SIR Epidemics [0.0] 本稿では,非線形性を持つ非線形系のクラスに対するデータ駆動型集合ベース推定アルゴリズムを提案する。
提案手法は,システムの入出力データを用いて,システムを含むことを保証したセットをリアルタイムに計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 18:33:36 GMT)
Constraints on probing quantum coherence to infer gravitational
entanglement [0.0] 重力を介する絡み合い生成は、これまでのところ、潜在的な実験の鍵となる要素であると考えられる。
原子上でのみ測定を行うことで、この絡み合いの発生を検証するためのコヒーレンス再生試験が提案されている。
このようなプロトコルの定式化を探求し、特に熱励起性の高い半古典的モデルで、絡み合いの概念が存在しない場合にも、同じ実験的なシグネチャが与えられていることを見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 13:34:35 GMT)
Consistent Sufficient Explanations and Minimal Local Rules for
explaining regression and classification models [0.0] 我々は確率的十分説明(P-SE)の概念を拡張した
P-SEの要点は、同じ予測を維持する条件確率を計算することである。
我々は、$X$の分布を学ばず、予測を行うモデルも持たない非バイナリ機能に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:27:52 GMT)
Comment on "Using an atom interferometer to infer gravitational
entanglement generation'' [0.0] 提案手法は,誤差を説明し,その結果を検証し,提案実験の結果の弱点を克服する方法を提案する。
Streltsov、Pedernales、そしてPlenioに感謝します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 17:34:31 GMT)
Combining Machine Learning with Physics: A Framework for Tracking and
Sorting Multiple Dark Solitons [0.0] 超低温原子実験では、データは情報損失を被る画像の形で現れることが多い。
機械学習(ML)モデルと物理に基づく伝統的な分析を組み合わせたフレームワークについて述べる。
このフレームワークの訓練された実装であるSolDetは、オープンソースのpythonパッケージとして公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 23:49:04 GMT)
Can semi-supervised learning reduce the amount of manual labelling
required for effective radio galaxy morphology classification? [0.0] SSLが、ラベル付きデータポイントの数が少ない場合に、現在の監督状態に匹敵するパフォーマンスを達成できるかどうかをテストする。
SSLはさらなるレギュラー化を提供するが、非常に少ないラベルを使用すると性能が急速に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:36:48 GMT)
Beyond Participation: A Review of Co-Creation in Computing [0.0] 我々は,ACMデジタル図書館における全論文の文献レビューを行い,その要約を共同作成・共同作成する。
共同創造の異なる概念を分析するための枠組みを導入する。
学習・ビジネス・芸術・文化・健康・公共部門などの分野における共創の活用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:15:50 GMT)
Benchmarking a novel efficient numerical method for localized 1D
Fermi-Hubbard systems on a quantum simulator [0.0] 量子シミュレータは,多体系の力学に有効であることを示す。
我々は中性原子Fermi-Hubbard量子シミュレータと$L_textexpsimeq290$格子サイトを用いて、その性能をベンチマークする。
我々はスピン不均衡フェルミ・ハッバード系に対するブロッホ振動の相互作用の振舞いの簡単な予測を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 19:07:36 GMT)
BARFED: Byzantine Attack-Resistant Federated Averaging Based on Outlier
Elimination [0.0] フェデレートラーニングでは、各参加者はローカルモデルを独自のデータで訓練し、信頼されたサーバでグローバルモデルを形成する。
サーバは、プライバシを確保するために参加者のトレーニング手順に効果と可視性がないため、グローバルモデルはデータ中毒やモデル中毒などの攻撃に対して脆弱になる。
本研究では,データ配信や参加者の類似性,悪意のある参加者の比率などの仮定を一切含まない,BARFEDと呼ばれる防衛アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 15:00:44 GMT)
Assessing learned features of Deep Learning applied to EEG [0.0] 生の脳波データに基づいて訓練されたCNNから脳波関連特徴を抽出するために3つの異なる手法を用いる。
我々は,CNNモデルの可視化により,興味深い脳波結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 07:43:40 GMT)
Anagrammatic quotients of free groups [0.0] この群は、生成子対の325個の可換作用素の301による自由群の商として驚くほど単純な表現を認める。
本稿では,このグループを任意の辞書で決定できるアルゴリズムについて述べるとともに,SOWPODSスクラブル辞書から見つかった301個の通勤者を目撃する例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:03:09 GMT)
Adversarial sampling of unknown and high-dimensional conditional
distributions [0.0] 本稿では, GAN (Generative Adversarial Network) と呼ばれるデータ駆動方式を用いて, サンプリング法と基礎分布の推定を行う。
GANは、2つの競合するニューラルネットワークをトレーニングし、トレーニングセット分布からサンプルを効果的に生成できるネットワークを生成する。
提案アルゴリズムのすべてのバージョンは, 対象条件分布を, サンプルの品質に最小限の影響で効果的にサンプリングできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 12:23:38 GMT)
AI-UPV at IberLEF-2021 DETOXIS task: Toxicity Detection in
Immigration-Related Web News Comments Using Transformers and Statistical
Models [0.0] 我々は,Webニュース記事に対するコメントにおいて,xenophobiaを検出するための正確なモデルを実装した。
我々はF1スコア0.5996で第1タスク2オフィシャルランキング3位を獲得し、CEM0.7142で第2タスク2オフィシャルランキング6位を獲得した。
その結果, (i) BERTモデルはテキストコメントにおける毒性検出の統計モデルよりも優れた結果が得られること, (ii) 単言語BERTモデルはテキストコメントにおける毒性検出における多言語BERTモデルよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 14:24:21 GMT)
AI challenges for predicting the impact of mutations on protein
stability [0.0] 多くの研究は、タンパク質の安定性に対する変異の影響を予測する新しいより効果的な方法の構築に費やされている。
独立テストセットで推定した特徴,アルゴリズム,計算効率,精度について考察する。
予測器の精度は15年以上にわたって約1 kcal/molで停滞していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 00:10:56 GMT)
A Comparison of Deep Learning Architectures for Optical Galaxy
Morphology Classification [0.0] 本稿では、光学銀河形態分類に最も適したパターンを決定するために、ディープラーニングアーキテクチャの比較を行う。
DenseNet121は、正確なトレーニング時間で最高の結果が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 09:19:32 GMT)
4.2 K Sensitivity-Tunable Radio Frequency Reflectometry of a Physically
Defined P-channel Silicon Quantum Dot [0.0] 我々は,pチャネルシリコンオン絶縁体量子ドットの液体ヘリウム温度における測定を,無線周波数(rf)反射回路を用いて実証した。
この配置により、クーロンダイヤモンドは4.2,Kで、ほぼ最適なマッチング条件と最適な信号対雑音比で観察できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 22:39:06 GMT)
"If we didn't solve small data in the past, how can we solve Big Data
today?" [0.0] 私たちは、"小さい"データや"大きい"データといった用語を調査し、それらの属性を理解し、価値を付加する方法について検討することを目指しています。
この研究によると、どんなに小さなデータが使われたにせよ、企業は依然として正しい技術とビジネスビジョンでビッグデータを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Nov 2021 16:31:01 GMT)