Information is Power: Intrinsic Control via Information Capture [110.3] 我々は,潜時状態空間モデルを用いて推定したエージェントの状態訪問のエントロピーを最小化する,コンパクトで汎用的な学習目的を論じる。
この目的は、不確実性の低減に対応する環境情報収集と、将来の世界状態の予測不可能性の低減に対応する環境制御の両方をエージェントに誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:50:42 GMT)
A Novel Convergence Analysis for Algorithms of the Adam Family [105.2] 本稿ではAdam, AMSGrad, AdaboundなどのAdamスタイルの手法群に対する収束の一般的な証明を示す。
我々の分析は非常に単純で汎用的なので、より広範な非構成最適化問題の族を解くための収束を確立するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:47:58 GMT)
A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.7] バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。
ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。
我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:23:20 GMT)
Lattice-Based Methods Surpass Sum-of-Squares in Clustering [98.5] クラスタリングは教師なし学習における基本的なプリミティブである。
最近の研究は、低次手法のクラスに対する低い境界を確立している。
意外なことに、この特定のクラスタリングモデルのtextitdoesは、統計的-計算的ギャップを示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:50:17 GMT)
Defending against Model Stealing via Verifying Embedded External
Features [90.3] トレーニングサンプルがなく、モデルパラメータや構造にアクセスできない場合でも、敵はデプロイされたモデルを盗むことができる。
我々は、不審なモデルがディフェンダー特定遠近法の特徴の知識を含んでいるかどうかを検証することによって、他の角度からの防御を探索する。
本手法は, 複数段階の盗難処理によって盗難モデルが得られた場合でも, 同時に異なる種類の盗難モデルを検出するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:51:54 GMT)
Causal Imitative Model for Autonomous Driving [85.8] 慣性および衝突問題に対処するための因果Imitative Model (CIM)を提案する。
CIMは因果モデルを明確に発見し、ポリシーのトレーニングに利用します。
実験の結果,本手法は慣性および衝突速度において従来の手法よりも優れていたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:59:15 GMT)
Collaborative Learning over Wireless Networks: An Introductory Overview [84.1] 主に、ワイヤレスデバイス間の協調トレーニングに焦点を合わせます。
過去数十年間、多くの分散最適化アルゴリズムが開発されてきた。
データ局所性 – すなわち、各参加デバイスで利用可能なデータがローカルのままである間、共同モデルを協調的にトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 20:15:39 GMT)
TCGL: Temporal Contrastive Graph for Self-supervised Video
Representation Learning [79.8] 本稿では,TCGL(Temporal Contrastive Graph Learning)という,ビデオの自己教師型学習フレームワークを提案する。
TCGLは、フレームとスニペットの順序に関する以前の知識をグラフ構造、すなわち、インター/インタースニペットの時間トラストグラフ(TCG)に統合します。
ラベルなしビデオの監視信号を生成するために,適応スニペット順序予測(ASOP)モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:27:56 GMT)
A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.0] 本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:22:50 GMT)
Spectral Complexity-scaled Generalization Bound of Complex-valued Neural
Networks [78.6] 本論文は,複素数値ニューラルネットワークの一般化を証明した最初の論文である。
複雑な値の畳み込みニューラルネットワークを異なるデータセット上でトレーニングして実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:25:25 GMT)
Vehicle trajectory prediction works, but not everywhere [75.4] 本稿では,最先端モデルがオフロードされるような現実的なシーンを自動的に生成する手法を提案する。
物理制約とともに,原子シーン生成関数に基づく簡易かつ効果的な生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:59:15 GMT)
MESA: Offline Meta-RL for Safe Adaptation and Fault Tolerance [73.3] 最近の研究は、制約に違反する確率を測定するリスク尺度を学習し、安全を可能にするために使用することができる。
我々は,安全な探索をオフラインのメタRL問題とみなし,様々な環境における安全かつ安全でない行動の例を活用することを目的としている。
次に,メタラーニングシミュレーションのアプローチであるMESA(Meta-learning for Safe Adaptation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:57:35 GMT)
Permutation Equivariant Generative Adversarial Networks for Graphs [72.2] GANと同変関数に依存する3段階モデルである3G-GANを提案する。
我々は,探索実験を奨励し,解決すべき課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:37:49 GMT)
Disentangled Counterfactual Recurrent Networks for Treatment Effect
Inference over Time [71.3] 本稿では,DCRN(Disentangled Counterfactual Recurrent Network)を提案する。
時間とともに治療効果の因果構造に完全にインスパイアされたアーキテクチャでは、予測精度と疾患理解が向上する。
実データとシミュレーションデータの両方において,DCRNが処理応答予測の最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:40:28 GMT)
A Conditional Point Diffusion-Refinement Paradigm for 3D Point Cloud
Completion [69.3] 実スキャンされた3Dポイントクラウドはしばしば不完全であり、下流アプリケーションのために完全なポイントクラウドを復元することが重要である。
ほとんどの既存のポイントクラウド補完方法は、トレーニングにチャンファー距離(CD)損失を使用する。
本稿では,点雲完了のためのPDR(Point Diffusion-Refinement)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:59:06 GMT)
Intrinsic mechanisms for drive-dependent Purcell decay in
superconducting quantum circuits [68.8] キャビティ・クビット・デチューニングは,多種多様な設定において,非ゼロフォトニック集団がクビット崩壊パーセルを増大または減少させるか否かを制御している。
本手法は,ケディシュによるシステム処理の知見とリンドブラッド理論を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:51:38 GMT)
Unsupervised Representation Learning via Neural Activation Coding [66.7] 我々は、下流アプリケーションのためのラベルなしデータから深部表現を学習するための新しいアプローチとして、ニューラルアクティベーションコーディング(NAC)を提案する。
我々はNACが連続したデータ表現と離散的なデータ表現の両方を学習し、それぞれ下流の2つのタスクで評価することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:59:45 GMT)
Evaluation for Weakly Supervised Object Localization: Protocol, Metrics,
and Datasets [65.7] 我々は、弱教師付きオブジェクトローカライゼーション(WSOL)タスクは、画像レベルのラベルだけでは不十分であると主張している。
本稿では,テストセットと重複しない小さなホールトアウトセットにのみ,完全な監視が制限される新しい評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:21:18 GMT)
XCM: An Explainable Convolutional Neural Network for Multivariate Time
Series Classification [64.4] MTS分類のためのeXplainable Convolutional Neural NetworkであるXCMを提案する。
XCMは、新しいコンパクト畳み込みニューラルネットワークであり、入力データから直接、観測された変数と時間に関する情報を抽出する。
最初に、XCMは、大小のパブリックUEAデータセットにおいて最先端のMSS分類器よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:48:26 GMT)
Scaling Structured Inference with Randomization [64.2] 本稿では、構造化されたモデルを数万の潜在状態に拡張するためにランダム化された動的プログラミング(RDP)のファミリを提案する。
我々の手法は古典的DPベースの推論に広く適用できる。
また、自動微分とも互換性があり、ニューラルネットワークとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:26:41 GMT)
First-Order Regret in Reinforcement Learning with Linear Function
Approximation: A Robust Estimation Approach [57.6] 我々は,大規模状態空間を用いた強化学習において,$mathcalO(sqrtV_1star K)$として,後悔のスケーリングが得られることを示す。
この結果を得るためには,少なくとも2乗推定に基づく既存手法は不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 00:29:57 GMT)
Reducing Target Group Bias in Hate Speech Detectors [56.9] 大規模な公開データセットでトレーニングされたテキスト分類モデルは、いくつかの保護されたグループで大幅に性能が低下する可能性がある。
本稿では,トークンレベルのヘイトセンスの曖昧さを実現し,トークンのヘイトセンスの表現を検知に利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:49:34 GMT)
Wild ToFu: Improving Range and Quality of Indirect Time-of-Flight Depth
with RGB Fusion in Challenging Environments [56.3] 本稿では,ノイズの多い生のI-ToF信号とRGB画像を用いた学習に基づくエンド・ツー・エンドの深度予測ネットワークを提案する。
最終深度マップでは,ベースラインアプローチと比較して40%以上のRMSE改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:04:14 GMT)
Policy Search for Model Predictive Control with Application to Agile
Drone Flight [56.2] MPCのためのポリシ・フォー・モデル・予測制御フレームワークを提案する。
具体的には、パラメータ化コントローラとしてMPCを定式化し、パラメータ化の難しい決定変数を高レベルポリシーとして表現する。
シミュレーションと実環境の両方において,我々の制御器が堅牢かつリアルタイムに制御性能を発揮することを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:39:24 GMT)
Activation to Saliency: Forming High-Quality Labels for Unsupervised
Salient Object Detection [54.9] 本稿では,高品質なサリエンシキューを効果的に生成する2段階アクティベーション・ツー・サリエンシ(A2S)フレームワークを提案する。
トレーニングプロセス全体において、私たちのフレームワークにヒューマンアノテーションは関与していません。
本フレームワークは,既存のUSOD法と比較して高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:54:06 GMT)
Reverse engineering learned optimizers reveals known and novel
mechanisms [50.5] 学習は最適化問題を解決するために自らを訓練できるアルゴリズムである。
実験の結果は,学習の動作方法に関するそれまでの曖昧な理解を解明し,今後の学習を解釈するためのツールを確立するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 19:54:09 GMT)
ViewCLR: Learning Self-supervised Video Representation for Unseen
Viewpoints [47.5] カメラ視点の変化に不変な自己教師付きビデオ表現を学習するViewCLRを提案する。
我々は、自己教師付きプレテキストタスクの学習可能な拡張と見なせるビュージェネレータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:58:29 GMT)
STC-mix: Space, Time, Channel mixing for Self-supervised Video
Representation [47.5] 本稿では,自己教師型学習のためのビデオ強化の設計に焦点をあてる。
まず、ビデオを混ぜて新しいビデオサンプルを作るための最良の戦略を分析します。
ビデオテッセラクトを他のビデオテッセラクトに挿入するCross-Modal Manifold Cutmix (CMMC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:58:33 GMT)
Time-Equivariant Contrastive Video Representation Learning [47.5] 本稿では,非競合ビデオから表現を学習するための,自己指導型コントラスト学習手法を提案する。
実験により,映像検索と行動認識のベンチマークにおいて,時変表現が最先端の結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:45:43 GMT)
Joint Audio-Text Model for Expressive Speech-Driven 3D Facial Animation [46.9] 本稿では,表情駆動型3次元顔画像の文脈情報を取得するための共同音声テキストモデルを提案する。
我々の仮説は、音声と強く相関しない上面表現のバリエーションを曖昧にすることができるというものである。
音声と音声の同期を保ちながら現実的な表情を合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:58:30 GMT)
A quantum processor based on coherent transport of entangled atom arrays [44.6] 量子プロセッサは動的で非局所的な接続を持ち、絡み合った量子ビットは高い並列性でコヒーレントに輸送されることを示す。
このアーキテクチャを用いて,クラスタ状態や7キュービットのSteane符号状態などの絡み合ったグラフ状態のプログラム生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 19:00:00 GMT)
RSBNet: One-Shot Neural Architecture Search for A Backbone Network in
Remote Sensing Image Recognition [44.0] 本稿では、シーン分類、土地被覆分類、オブジェクト検出を含むRSI認識タスクにおけるバックボーンアーキテクチャの新しい設計パラダイムを提案する。
重量共有戦略と進化的アルゴリズムに基づく新しいワンショットアーキテクチャ探索フレームワークRSBNetを提案する。
評価課題の異なる5つのベンチマークデータセットを用いて大規模な実験を行い,提案手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:44:16 GMT)
Image Compressed Sensing Using Non-local Neural Network [43.5] 本稿では,非局所ニューラルネットワーク(NL-CSNet)を用いた新しい画像CSフレームワークを提案する。
提案したNL-CSNetでは,非局所的な自己相似性を生かした2つの非局所ワークが構築されている。
マルチスケール特徴領域のサブネットワークでは,高密度特徴表現間の親和性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:06:12 GMT)
Regularity Learning via Explicit Distribution Modeling for Skeletal
Video Anomaly Detection [43.0] 確率的視点からポーズ動作表現を提供するために,新しい動き埋め込み (ME) を提案する。
タスク固有の空間時間変換器(STT)を自己教師型ポーズシーケンス再構築のために配置する。
MoPRLは、いくつかの挑戦的なデータセットに対して平均4.7%のAUCの改善によって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） (Tue, 7 Dec 2021 11:52:25 GMT)
Realizing Repeated Quantum Error Correction in a Distance-Three Surface
Code [42.4] 本稿では,エラーに対する極めて高い耐性を有する表面符号を用いた量子誤り訂正法について述べる。
誤差補正サイクルにおいて、論理量子ビットの4つの基数状態の保存を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:58:44 GMT)
CAN: Feature Co-Action for Click-Through Rate Prediction [42.3] 本稿では,CAN(Co-Action Network)を提案する。
CANは最先端のCTRモデルとカルデシアン積法より優れている。
CANはAlibabaのディスプレイ広告システムにデプロイされ、CTRで12%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:16:07 GMT)
Decision-based Black-box Attack Against Vision Transformers via
Patch-wise Adversarial Removal [42.0] 我々は、Patch-wise Adrialectomy (PAR) と呼ばれる、VTTに対する新たな決定ベースのブラックボックス攻撃を提案する。
PARは、各パッチのノイズサイズとノイズ感度を記録し、ノイズ圧縮の最も高いクエリ値でパッチを選択する。
ImageNet-21k、ILSVRC-2012、Tiny-Imagenetデータセットの実験では、PARはクエリ数と同じ平均で、摂動の非常に低い大きさを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:46:13 GMT)
Unsupervised Learning of Compositional Scene Representations from
Multiple Unspecified Viewpoints [41.1] 我々は、監督を使わずに、複数の特定されていない視点から構成シーン表現を学習する新しい問題を考える。
本稿では,潜在表現を視点に依存しない部分と視点に依存しない部分とに分離し,この問題を解決するための深層生成モデルを提案する。
いくつかの特別に設計された合成データセットの実験により、提案手法は複数の特定されていない視点から効果的に学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:45:21 GMT)
Ref-NeRF: Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance
Fields [40.7] 本稿では,NeRFの視界依存放射のパラメータ化を反射放射率と構造表現に置き換えるRef-NeRFを提案する。
また,本モデルの内部的放射率表現は,シーン編集に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:58:37 GMT)
Training Deep Models to be Explained with Fewer Examples [40.6] 我々は、サンプル数を減らすために、スパース正規化器と同時に予測モデルと説明モデルを訓練する。
いくつかのデータセットを用いた実験により,提案手法は予測性能を維持しながら忠実性を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:39:21 GMT)
Natural Answer Generation: From Factoid Answer to Full-length Answer
using Grammar Correction [39.4] 本稿では,与えられた質問と抽出されたファクトイド回答を入力として出力するシステムを提案する。
トランスフォーマーベースのGrammar Error Correction Model GECToR (2020) は、処理後のステップとして、流速を改善するために使用される。
本システムと (i) 修正ポインタジェネレータ (SOTA) と (ii) ファインチューニングダイアロGPT との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:39:21 GMT)
Vision-Cloud Data Fusion for ADAS: A Lane Change Prediction Case Study [38.7] 我々は,カメラ画像とDigital Twin情報をクラウドから統合して,インテリジェントな車両のより良い意思決定を支援する,新しいビジョンクラウドデータ融合手法を導入する。
提案手法の有効性を示すために,車線変化予測のケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:42:21 GMT)
MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection [37.3] アクション検出は不可欠で困難なタスクであり、特に未トリミングビデオの高密度にラベル付けされたデータセットに対してである。
本稿では,短期情報と長期情報の両方を効率的にキャプチャする行動検出のための新しいConvTransformerネットワークを提案する。
我々のネットワークは3つのデータセットすべてにおいて最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:57:37 GMT)
PTTR: Relational 3D Point Cloud Object Tracking with Transformer [37.1] ポイントクラウドシーケンスでは、3Dオブジェクトトラッキングは、テンプレートポイントクラウドが与えられた現在の検索ポイントクラウド内のオブジェクトの位置と向きを予測することを目的としている。
本稿では,高品位な3次元追跡結果を粗い方法で効率的に予測し,変圧器操作の助けを借りて,ポイントトラッキングTRansformer (PTTR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:28:47 GMT)
Glue: Adaptively Merging Single Table Cardinality to Estimate Join Query
Size [35.1] カーディナリティ推定(CardEst)は、高品質なクエリプランを生成する上で重要な役割を果たす。
CardEstの最も難しい問題、すなわち、複数のテーブル上でジョインクエリサイズを推定する方法は、広く解決されていない。
本稿では,テーブル単位のCardEst結果をサポートするGlueという,非常に一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:46:46 GMT)
SemanticStyleGAN: Learning Compositional Generative Priors for
Controllable Image Synthesis and Editing [35.0] StyleGANは、画像合成と編集の下流タスクに有望な事前モデルを提供する。
本稿では,ジェネレータが局所的な意味部分を個別にモデル化し,構成的に画像を合成するように訓練されるSemanticStyleGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:38:43 GMT)
Gradient and Projection Free Distributed Online Min-Max Resource
Optimization [34.0] パラレルエージェントとパラメータサーバを組み合わせた分散オンラインmin-maxリソース割り当てについて検討する。
本研究では、分散オンラインリソース再割り当て(DORA)と呼ばれる新しいオンラインアルゴリズムを提案し、非ストラグラーはリソースを放棄し、ストラグラーとリソースを共有することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:42:07 GMT)
Dyadic Sex Composition and Task Classification Using fNIRS Hyperscanning
Data [33.0] 本研究は、N = 222$の参加者を持つ広範囲なハイパースキャンデータセットに対して、ダイアディック性構成に対する畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチとタスク分類を提案する。
提案手法は80ドル以上の最大分類精度を達成し、複雑な脳の振る舞いを探索し理解するための新たな道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:33:22 GMT)
Cross-domain User Preference Learning for Cold-start Recommendation [32.8] クロスドメインのコールドスタートレコメンデーションは、リコメンデーションシステムにとってますます問題になっている。
ソースドメインからユーザの好みを学習し、ターゲットドメインに転送することが重要です。
そこで本稿では,コールドスタートの推薦をさまざまなセマンティックタグで対象とする,自己学習型クロスドメインユーザ優先学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:57:05 GMT)
Gradient-based Editing of Memory Examples for Online Task-free Continual
Learning [32.4] 本稿では,連続的な入力空間に格納されたサンプルを勾配更新によって編集するフレームワークを提案する。
実験によりGMEDの有効性が検証され,本手法はベースラインや過去の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:35:12 GMT)
Learning Instance and Task-Aware Dynamic Kernels for Few Shot Learning [32.3] 我々は、手前のタスクの関数として畳み込みネットワークの動的カーネルを学習し、より高速な一般化を可能にする。
実験により,本モデルでは,数発の分類および検出タスクの性能向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:52:36 GMT)
Understanding Square Loss in Training Overparametrized Neural Network
Classifiers [31.3] 過度にパラメータ化されたニューラルネットワークでどのように機能するかを体系的に検討することにより、分類における二乗損失の理論的理解に寄与する。
クラスが分離可能か否かに応じて2つのケースを考慮する。一般的な非分離可能の場合、誤分類率と校正誤差の両方について、高速収束率が確立される。
結果として得られるマージンはゼロから下界であることが証明され、ロバスト性の理論的な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:12:30 GMT)
Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for
Uncertainty Estimates [31.2] このような集合の多様性を研究し、多くの CLUE が冗長であることを示す。
そこで我々は,不確実な入力の特定のグループに対する償却写像を学習する,GLobal AMortized CLUE (GLAM-CLUE) を提案する。
実験の結果,$delta$-CLUE,$nabla$-CLUE,およびGLAM-CLUEはすべて,CLUEの欠点に対処し,不確実性推定を実践者に有益に説明できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:38:43 GMT)
RID-Noise: Towards Robust Inverse Design under Noisy Environments [30.6] 条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を学習するための雑音下でのロバスト逆設計(RID-Noise)を提案する。
本稿では,前向きニューラルネットワークの予測誤差を用いて,設計パラメータのロバスト性をその予測可能性によって推定する。
実験の結果から, RID-Noiseがデータから分布とロバスト性を学ぶことによって, どのように機能するかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:32:27 GMT)
Towards Tight Communication Lower Bounds for Distributed Optimisation [30.1] N$マシンは$sum_i = 1N f_i (x)$という関数の和を最小化することを目的としている。
我々の主な成果は、$N$マシンによって送信され受信される必要がある全ビット数に関する最初の完全に条件のない境界を提供する。
我々は、$Omega(Nd log d / Nvarepsilon)$ total bits をマシン間で通信し、$sum_i = 1N の最小値に対する加算 $epsilon$-approximation を見つける必要があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:49:23 GMT)
Bootstrapping ViTs: Towards Liberating Vision Transformers from
Pre-training [29.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)は急速に発展し、コンピュータビジョンにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の支配に挑戦し始めている。
本稿では,上位境界のネットワークアーキテクチャを保ちながら,CNNのインダクティブバイアスをViTに戻す。
CIFAR-10/100 と ImageNet-1k の限られたトレーニングデータによる実験は、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:56:50 GMT)
Deep Level Set for Box-supervised Instance Segmentation in Aerial Images [27.7] 本稿では,空域オブジェクトの一連のレベルセット関数を学習するためにネットワークを駆動する,新しい空域インスタンスセグメンテーション手法を提案する。
実験の結果,提案手法は最先端のボックス管理インスタンスセグメンテーション法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） (Tue, 7 Dec 2021 02:27:58 GMT)
Ground-Truth, Whose Truth? -- Examining the Challenges with Annotating
Toxic Text Datasets [26.5] 本研究は,本質的な問題に光を当てることを目的として,選択された有毒なテキストデータセットについて検討する。
3つの有毒テキストデータセットからサンプルを再アノテートし、有毒テキストサンプルにアノテートするマルチラベルアプローチがデータセットの品質向上に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:58:22 GMT)
Tell me why! -- Explanations support learning of relational and causal
structure [24.4] 説明は人間の学習、特にAIにとって大きな課題となっている分野において重要な役割を担っている。
我々は、強化学習エージェントが説明の恩恵を受ける可能性があることを示す。
我々の結果は、説明からの学習が強力な原則であり、より堅牢で一般的な機械学習システムのトレーニングに有望な道筋を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:09:06 GMT)
Membership Inference Attacks From First Principles [24.1] メンバシップ推論攻撃では、トレーニングされた機械学習モデルをクエリして、モデルのトレーニングデータセットに特定のサンプルが含まれているかどうかを予測することが可能になる。
これらの攻撃は現在、平均ケースの"精度"メトリクスを使用して評価されており、攻撃がトレーニングセットの任意のメンバを確実に識別できるかどうかを特徴付けることができない。
攻撃は偽陽性率の低い偽陽性率で計算することで評価されるべきであり、このような評価を行った場合、ほとんどの事前攻撃は不十分である。
我々の攻撃は偽陽性率の低いところで10倍強力であり、既存の指標に対する以前の攻撃を厳密に支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:47:00 GMT)
Emulating Spatio-Temporal Realizations of Three-Dimensional Isotropic
Turbulence via Deep Sequence Learning Models [24.0] 最先端のディープラーニング技術を用いて3次元乱流をモデル化するために,データ駆動方式を用いる。
モデルの精度は、統計および物理に基づくメトリクスを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:33:39 GMT)
Domain Generalization via Progressive Layer-wise and Channel-wise
Dropout [24.0] 我々は,モデルの注意領域を拡大するための効果的なドロップアウトベースのフレームワークを開発する。
我々は,このプログレッシブ・スキームを利用して,トレーニング中のドロップアウトの比率を加算し,トレーニングモデルの難易度を高める。
我々は、複数のベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、この手法が最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:23:52 GMT)
Variance-Aware Weight Initialization for Point Convolutional Neural
Networks [23.5] 連続的畳み込みの多さを統一する枠組みを提案する。
このフレームワークは、類似性があり、場合によってはパフォーマンスが向上しながら、バッチの正規化を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:47:14 GMT)
Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequences for
Self-supervised Action Recognition [23.3] 自己教師型行動表現(AimCLR)のためのアウンダント情報マイニングを利用したコントラスト学習フレームワークを提案する。
まず,エネルギベースアテンション誘導落下モジュール(EADM)を極端に拡張し,多様な正の試料を得る。
第三に、近隣鉱業(NNM)は、豊富な情報マイニングプロセスをより合理的なものにするため、ポジティブなサンプルをさらに拡大するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:38:37 GMT)
Bridging the Model-Reality Gap with Lipschitz Network Adaptation [22.5] ロボットが現実世界に進出するにつれ、ロボットは非モデル化された力学と乱れにさらされる。
従来のモデルベースの制御アプローチは、比較的静的で既知の運用環境で成功している。
本稿では,モデルと現実のギャップを埋め,動的不確実性が存在する場合でもモデルに基づくアプローチの適用を可能にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:12:49 GMT)
E$^2$(GO)MOTION: Motion Augmented Event Stream for Egocentric Action
Recognition [21.2] イベントカメラは「イベント」の形でピクセルレベルの強度変化を捉えます
N-EPIC-Kitchensは、大規模なEPIC-Kitchensデータセットの最初のイベントベースのカメラ拡張である。
イベントデータは、RGBと光フローに匹敵するパフォーマンスを提供するが、デプロイ時に追加のフロー計算を行わないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:43:08 GMT)
Creating Multimodal Interactive Agents with Imitation and
Self-Supervised Learning [20.0] SFからの一般的なビジョンは、ロボットはいつか私たちの物理的空間に住み、世界は私たちのように感じ、肉体労働を補助し、自然言語を通して私たちとコミュニケーションする、ということだ。
本稿では,仮想環境の単純化により人間と自然に対話できる人工エージェントを設計する方法について検討する。
シミュレーションされた世界における人間と人間の相互作用の模倣学習は、自己指導型学習と合わせて、多モーダルな対話型エージェントを作るのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:17:27 GMT)
Augment & Valuate : A Data Enhancement Pipeline for Data-Centric AI [19.4] ブラックボックスモデルを用いたデータセットの基本分布特性と意味特性に対処するデータ中心型手法を提案する。
データ中心AIコンペティションにおいて、提供されたデータセットのみで84.711%のテスト精度(6位、最もイノベーティブなメンション)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:22:44 GMT)
On the effect of normalization layers on Differentially Private training
of deep Neural networks [19.3] DPSGDの性能に及ぼす正規化層の影響について検討した。
本稿では,DPSGDとバッチ正規化を統合した新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:55:03 GMT)
DeepFace-EMD: Re-ranking Using Patch-wise Earth Mover's Distance
Improves Out-Of-Distribution Face Identification [19.2] 顔認証(FI)はユビキタスであり、法執行機関による多くの高い判断を導いている。
State-of-the-art FIアプローチは、イメージ埋め込み間のコサイン類似性を採って、2つの画像を比較する。
そこで本稿では, 画像パッチの深部空間的特徴に対するEarth Mover's Distanceを用いて, 2つの顔を比較した再分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:04:53 GMT)
ADD: Frequency Attention and Multi-View based Knowledge Distillation to
Detect Low-Quality Compressed Deepfake Images [19.1] 本稿では,2つの新しい蒸留法からなる注意型ディープフェイク検出ディファイラ(ADD)を提案する。
提案手法は,低品質の圧縮深度画像の検出において,最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:58:28 GMT)
Generation of Non-Deterministic Synthetic Face Datasets Guided by
Identity Priors [19.1] 本稿では、StyleGANの構造化された潜在空間を利用して、マット付き顔画像を生成する非決定論的手法を提案する。
25,919個の合成IDを含む77,034個のサンプルからなる合成顔画像(SymFace)のデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:08:47 GMT)
Towards Modeling and Resolving Singular Parameter Spaces using
Stratifolds [18.6] 学習力学において、特異点は学習軌道の引力として作用し、従ってモデルの収束速度に悪影響を及ぼす。
直交多様体を用いて特異点から生じる問題を回避するための一般的な手法を提案する。
経験的に、特異空間の代わりに滑らかな多様体近似に(自然な)勾配勾配を用いることで、魅力の振舞いを回避でき、学習における収束速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:42:45 GMT)
Robust Self-Testing of Multiparticle Entanglement [17.8] 我々は、光子を真に絡み合った量子状態に対する最初の頑健な自己検定を実証する。
観測された入出力統計に基づいて、真の4光子絡みの認証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:39:41 GMT)
SSAT: A Symmetric Semantic-Aware Transformer Network for Makeup Transfer
and Removal [17.5] メークアップ転送と削除を同時に行うためのSSAT(Symmetric Semantic-Aware Transformer)ネットワークを提案する。
SSCFTモジュールと弱い教師付きセマンティックロスが提案され、正確なセマンティック対応の確立をモデル化し促進する。
実験により, より視覚的に正確なメイク転送結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:08:12 GMT)
Dataset Geography: Mapping Language Data to Language Users [17.3] 本研究では,NLPデータセットが言語話者の期待するニーズにどの程度一致しているかを定量化することを目的として,NLPデータセットの地理的代表性について検討する。
その際、エンティティ認識とリンクシステムを使用し、言語間の一貫性について重要な観察を行う。
最後に,観測された分布データセットを説明するための地理的・経済的要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:13:50 GMT)
Federated Deep Reinforcement Learning for the Distributed Control of
NextG Wireless Networks [16.1] 次世代(NextG)ネットワークは、拡張現実(AR)やコネクテッド・自律走行車といった、インターネットの触覚を必要とするアプリケーションをサポートすることが期待されている。
データ駆動アプローチは、現在の運用条件に適応するネットワークの能力を改善することができる。
深部RL(DRL)は複雑な環境においても良好な性能を発揮することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:13:20 GMT)
Overinterpretation reveals image classification model pathologies [16.0] 人気のあるベンチマーク上の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、意味論的に健全な特徴がなくても高い精度を示すことができるような、厄介な病理を示す。
我々は、CIFAR-10とImageNetでトレーニングされたニューラルネットワークが過剰解釈に悩まされていることを実証した。
これらのパターンは、現実のデプロイメントにおける潜在的なモデルの脆弱性を補うものだが、実際には、ベンチマークの統計的パターンとして、高いテスト精度を達成するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:38:50 GMT)
A Contrastive Distillation Approach for Incremental Semantic
Segmentation in Aerial Images [15.8] 現在のディープニューラルアーキテクチャに関する大きな問題は、破滅的な忘れこととして知られている。
我々は、任意の入力を拡張バージョンと比較する、対照的な正則化を提案する。
私たちは、Potsdamデータセットにおけるソリューションの有効性を示し、各テストにおけるインクリメンタルベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:44:45 GMT)
Voxelized 3D Feature Aggregation for Multiview Detection [15.5] VFA, Voxelized 3D feature aggregate, for feature transformation and aggregate in multi-view detection。
具体的には、3D空間をボクセル化し、それぞれのカメラビューにボクセルを投影し、2D機能とこれらプロジェクションされたボクセルを関連付ける。
これにより、同じ垂直線に沿って2次元特徴を識別して集約し、プロジェクション歪みを広範囲に緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:38:50 GMT)
Which images to label for few-shot medical landmark detection? [15.1] アノテーションの「最も価値のある」画像を選択するための新しいサンプル選択ポリシー(SCP)を提案する。
SCPは,(1)放射線画像から特徴を抽出するための事前学習深度モデルを構築するための自己指導訓練,(2)情報パッチの局所化のためのキーポイント提案,(3)最も代表的なサンプルやテンプレートを探索するための代表スコア推定という3つのパートから構成される。
一発の医学的ランドマーク検出では、ケパロメトリデータセットとハンドX線データセットの平均放射誤差をそれぞれ14.2%と35.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:46:18 GMT)
A graph representation based on fluid diffusion model for multimodal
data analysis: theoretical aspects and enhanced community detection [14.6] 流体拡散に基づくグラフ定義の新しいモデルを提案する。
本手法は,マルチモーダルデータ解析において,コミュニティ検出のための最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:30:03 GMT)
Discovering Dynamic Salient Regions for Spatio-Temporal Graph Neural
Networks [14.0] 本研究では,よく制限された領域に動的にアタッチするノードを学習するグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
その結果,映像中の物体とよく相関している領域が発見された。
2つの挑戦的データセットに関する広範囲なアブレーション研究と実験において、ビデオ分類のための従来のグラフニューラルネットワークモデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:41:45 GMT)
Location Leakage in Federated Signal Maps [13.9] オンラインフェデレーション・ラーニング(FL)は、ユーザがデバイスにトレーニングデータを保持しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
我々は、FLに参加しているターゲットユーザーから更新を観測し、グラデーション型攻撃(DLG)からの深い漏洩を用いて位置情報を推測する、誠実だが正確なサーバを考える。
我々は、フェデレーテッド平均化に固有のグラデーションの平均化によって、プライバシー保護の適度なレベルが既に提供されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:28:12 GMT)
Parsing with Pretrained Language Models, Multiple Datasets, and Dataset
Embeddings [13.1] 変換器に基づく多言語依存にデータセットを埋め込む2つの手法を比較する。
ベースラインスコアが低い小さなデータセットやデータセットでは,パフォーマンスの向上が最も高いことを確認します。
すべてのデータセットの組み合わせによるトレーニングは、言語関連性に基づいてより小さなクラスタを設計するのと同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:47:07 GMT)
DeepDiagnosis: Automatically Diagnosing Faults and Recommending
Actionable Fixes in Deep Learning Programs [12.9] 本稿では,障害の局所化,エラー症状の報告,DNNプログラムの修正を提案する新しいアプローチであるDeepDiagnosisを提案する。
DeepDiagnosisは、他のアプローチと比較して、障害の検出、バグのローカライゼーション、および症状の識別の最も優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:15:23 GMT)
GraphPAS: Parallel Architecture Search for Graph Neural Networks [12.9] グラフニューラルネットワークのための並列グラフアーキテクチャ探索(GraphPAS)フレームワークを提案する。
GraphPASでは、共有ベースの進化学習を設計することで、検索空間を並列に探索する。
実験結果から,GraphPASは最先端モデルの効率と精度を同時に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:55:24 GMT)
Nuclei Segmentation in Histopathology Images using Deep Learning with
Local and Global Views [12.5] 本稿では,原子核セグメンテーションの深層学習に基づくアプローチを提案する。
パッチ境界領域における誤予測の問題に対処する。
最終セグメンテーションマップの予測にはローカルパッチとグローバルパッチの両方を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:25:38 GMT)
Predicting the Travel Distance of Patients to Access Healthcare using
Deep Neural Networks [12.2] 本研究では,遠隔医療における患者選択の複雑な決定をモデル化するためのディープニューラルネットワークアプローチを提案する。
患者の移動距離を予測するために,CNNを用いたフレームワークの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:34:15 GMT)
Accelerating Understanding of Scientific Experiments with End to End
Symbolic Regression [12.0] 生データから自由形記号表現を学習する問題に対処するディープニューラルネットワークを開発した。
ニューラルネットワークを、長さの異なるデータテーブルとノイズのレベルからなる合成データセットでトレーニングする。
行動科学の公開データセット上で動作させることで、我々の技術を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:28:53 GMT)
A Time-domain Generalized Wiener Filter for Multi-channel Speech
Separation [12.0] 周波数領域ニューラルビームフォーマは、近年のマルチチャネル音声分離モデルの主流手法である。
本稿では、従来の周波数領域ビームフォーマの拡張として、時間領域ワイナー一般化フィルタ(TD-GWF)を提案する。
実験結果から,周波数領域ビームフォーマをTD-GWFに置き換えることで,大幅な性能向上が達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:16:43 GMT)
Semantic Answer Type and Relation Prediction Task (SMART 2021) [11.9] Semantic Answer Type and Relation Prediction Taskは、ISWC 2021 Semantic Webの課題のひとつだ。
本稿では,タスク記述,ベンチマークデータセット,評価指標について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:17:41 GMT)
Learn Task First or Learn Human Partner First: A Hierarchical Task
Decomposition Method for Human-Robot Cooperation [11.4] 本研究は、ロボットが人間のパートナーの振る舞いを学習することとは別に、階層的動的制御タスクを学習できるようにする階層的報酬機構を備えた新しいタスク分解手法を提案する。
その結果、ロボットは、まずタスクを学習し、より高いチームパフォーマンスを達成し、次に人間を学習し、より高い学習効率を達成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:19:57 GMT)
GaTector: A Unified Framework for Gaze Object Prediction [11.3] 我々は、視線オブジェクト予測問題に統一的に取り組むために、GaTectorという新しいフレームワークを構築した。
入力とタスクの特異性をよりよく考慮するために、GaTectorは共有バックボーンの前に2つの入力固有のブロックを導入し、共有バックボーン後に3つのタスク固有のブロックを導入している。
最後に,重なり合う領域を共有できない場合でも,箱間の違いを明らかにする新しいmDAP尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:50:03 GMT)
i-SpaSP: Structured Neural Pruning via Sparse Signal Recovery [11.1] ニューラルネットワークのための新しい構造化プルーニングアルゴリズム - i-SpaSPと呼ばれる反復型スパース構造化プルーニングを提案する。
i-SpaSPはネットワーク内の重要なパラメータ群を識別することで動作し、プルーニングされたネットワーク出力と高密度なネットワーク出力の残差に最も寄与する。
高い性能のサブネットワークを発見し, 証明可能なベースライン手法のプルーニング効率を, 数桁の精度で向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:26:45 GMT)
Change Summarization of Diachronic Scholarly Paper Collections by
Semantic Evolution Analysis [10.6] 本研究では,長期間にわたる研究論文の収集を解析するための新しい手法を実証する。
我々のアプローチは、時間とともに単語の意味表現を比較することに基づいており、学術出版物の大規模なドメイン中心のアーカイブをより深く理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:15:19 GMT)
RFGAN: RF-Based Human Synthesis [9.7] 本稿では,新しいクロスモーダルRFGANモデルを導入することにより,微細な光学的人間の画像を生成することを目的とする。
我々の知る限りでは、RF信号に基づいて光学画像を生成するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:34:35 GMT)
GraDIRN: Learning Iterative Gradient Descent-based Energy Minimization
for Deformable Image Registration [9.7] 変形可能な画像登録を学習するためのGraDIRN(Gradient Descent-based Image Registration Network)を提案する。
GraDIRNは多分解能勾配降下エネルギー最小化に基づいている。
本手法は,学習可能なパラメータを少なく抑えながら,最先端の登録性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:48:31 GMT)
Predict and Optimize: Through the Lens of Learning to Rank [9.4] ノイズコントラスト推定は、ソリューションキャッシュのランク付けを学習する場合とみなすことができる。
また、最適化問題を解くことなく、閉じた形で区別できるペアワイズとリストワイズランキングの損失関数も開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:11:44 GMT)
UNITER-Based Situated Coreference Resolution with Rich Multimodal Input [9.2] 本稿では,Situated and Interactive Multimodal Conversation 2.0データセットのマルチモーダルコア参照解決タスクについて述べる。
本稿では, リッチなマルチモーダルコンテキストを利用して, 現在のダイアログターンで現在シーンの各オブジェクトが言及されているかどうかを判定するUNITERモデルを提案する。
モデルアンサンブル後のF1スコアは73.3%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:31:18 GMT)
Improving Neural Cross-Lingual Summarization via Employing Optimal
Transport Distance for Knowledge Distillation [8.7] 言語間の要約モデルは、2つの言語のトークン間での自己認識機構に依存している。
本稿では,言語間要約のための知識蒸留に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,高解像度および低出力の条件下での最先端モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:45:02 GMT)
Pairwise Learning for Neural Link Prediction [8.5] このフレームワークは、リンク予測をペアワイズ学習として扱い、問題をランク付けする。
周辺エンコーダ、リンク予測器、負のサンプリング器、客観的関数の4つの主成分から構成される。
提案するPLNLPフレームワークをOpen Graph Benchmarkの4つのリンク特性予測データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:30:07 GMT)
A Survey on Intrinsic Images: Delving Deep Into Lambert and Beyond [8.3] 内在画像や内在画像の分解は、伝統的にイメージを2つの層に分解する問題として説明されてきた。
近年,これらの分離の精度を高めるため,ディープラーニング技術が広く応用されている。
画像形成プロセスにおいて,より高度な物理原理を持つコンポーネントの可能性に対する意識が高まっていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:26:35 GMT)
A Transferable Approach for Partitioning Machine Learning Models on
Multi-Chip-Modules [8.2] マルチチップモジュール(MCM)は、機械学習アクセラレータの設計と製造コストを削減する。
本稿では, 深い強化学習フレームワークを用いて, 潜在的に無効な候補分割を出力し, 制約解法によって補正する戦略を提案する。
実ハードウェア上でのプロダクションスケールモデルBERTの評価により,RLポリシを用いて生成したパーティショニングのスループットが6.11%,5.85%向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:40:28 GMT)
A generalization gap estimation for overparameterized models via
Langevin functional variance [8.2] 一般化ギャップとは、一般化ギャップと経験的誤差の差である。
関数分散はパラメータ化設定を超越しても一般化ギャップを特徴付けることを示す。
本稿では,関数分散の計算効率の良い近似,関数分散のランジュバン近似(Langevin FV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:43:05 GMT)
SalFBNet: Learning Pseudo-Saliency Distribution via Feedback
Convolutional Networks [8.2] 本稿では,サリエンシ検出のためのフィードバック再帰的畳み込みフレームワーク(SalFBNet)を提案する。
大規模Pseudo-Saliencyデータセットを作成し、唾液度検出におけるデータ不足の問題を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:39:45 GMT)
A Scoping Review of Publicly Available Language Tasks in Clinical
Natural Language Processing [8.0] バイオメディカルリサーチとコンピュータサイエンス文献データベースを含む6つのデータベースを検索した。
47のNLPタスクを有する35の論文が2007年から2021年の間に包括的基準を満たした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:49:58 GMT)
Physics guided deep learning generative models for crystal materials
discovery [7.8] Deepfakeのようなディープラーニングベースの生成モデルは、素晴らしい画像やビデオを生成することができる。
ここでは, 物理的指向性データ拡張の活用と付加により, 我々のディープ・逆数ネットワーク(GAN)に基づく生成モデルにより, より高い物理実現性を持つ結晶構造を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 06:54:48 GMT)
Enhanced Exploration in Neural Feature Selection for Deep Click-Through
Rate Prediction Models via Ensemble of Gating Layers [7.4] 神経機能選択(NFS)の目標は、最も説明力のある比較的小さな機能のサブセットを選択することである。
ゲーティングアプローチは、情報の少ない特徴をドロップするために、識別可能なバイナリゲートのセットを挿入する。
勾配に基づく解の探索能力を向上させるために,単純だが効果的なアンサンブル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:37:05 GMT)
A pragmatic account of the weak evidence effect [7.3] 弱い証拠は、話者が説得力のある目標の下で行動することが期待されるときにのみ、バックファイアを示す。
我々は、弱い証拠効果が話者の期待に依存する範囲を測定するために、スティックコンテストと呼ばれる単純な実験パラダイムを導入する。
以上の結果から,社会的推論の合理的モデルが意思決定現象の解明に有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:16:01 GMT)
Suppressing Static Visual Cues via Normalizing Flows for Self-Supervised
Video Representation Learning [7.3] 本稿では,自己教師付きビデオ表現学習における確率的解析に基づく静的視覚的手がかり(SSVC)の抑制手法を提案する。
ビデオ中の静的因子をランダム変数としてモデル化することにより、各潜伏変数の条件分布がシフトし、正規化される。
最後に、ポジティブペアは、静的なキューに対する表現バイアスの問題を軽減するために、対照的な学習のためのモーション保存ビデオによって構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:21:22 GMT)
Phase-modulated Autler-Townes splitting in a giant-atom system within
waveguide QED [7.3] 2レベルまたは3レベルの巨大原子上の1次元導波路における単一光子散乱について検討した。
原子-導波路結合点間に伝達/反射される前後光子によって誘導される自然干渉により、光子伝達を動的に制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:20:46 GMT)
VizExtract: Automatic Relation Extraction from Data Visualizations [7.2] 本稿では,統計チャートから比較変数を自動的に抽出する枠組みを提案する。
コンピュータビジョンベースのフレームワークを活用して,線グラフや散布プロット,バーグラフなどの視覚化ファセットを自動的に識別し,ローカライズする。
制御された実験では、87.5%の精度で、グラフごとに1-3級数を持つグラフの変数間の相関、色の変化、およびラインスタイルを分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:27:08 GMT)
Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs [7.1] AFGRLと呼ばれるグラフのための拡張自由な自己教師型学習フレームワークを提案する。
具体的には,局所構造情報とグローバルセマンティクスをグラフと共有するノードを発見することによって,グラフの代替ビューを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:42:18 GMT)
Shrub Ensembles for Online Classification [7.1] 決定木(DT)アンサンブルは、データの変化に適応しながら優れたパフォーマンスを提供するが、リソース効率は良くない。
本稿では,資源制約システムのための新しいメモリ効率の高いオンライン分類アンサンブルである低木アンサンブルを提案する。
我々のアルゴリズムは、小さな窓に小から中程度の決定木を訓練し、勾配降下を利用してこれらの低木のアンサンブル重みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:22:43 GMT)
Mesh-Based Solutions for Nonparametric Penalized Regression [6.8] 回帰関数を非パラメトリックに推定することはしばしば興味がある。
多くの場合、PR問題の正確な解を見つけることは、計算的に難解である。
これらのシナリオに対して,メッシュベースの近似解(MBS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 00:12:42 GMT)
Gram-SLD: Automatic Self-labeling and Detection for Instance Objects [6.5] 我々はGram-SLD(Gram Self-Labeling and Detection)と呼ばれる協調学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
Gram-SLDは、手動でラベル付けされたキーデータで大量のデータを自動アノテートし、競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:34:55 GMT)
Towards Context-Agnostic Learning Using Synthetic Data [5.9] 入力領域は2つの集合の積上に定義された写像のイメージであり、そのうちの1つはラベルを完全に決定する。
バイアスとエラー項に分解し、真のラベルに対する驚くほど弱い依存を示すこの設定のために、我々は新しいリスクを導出する。
これらの結果から着想を得て,各集合から個別にサンプリングする能力を活用することにより,バイアス項の最小化を目的としたアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:52:01 GMT)
Feasibility study of quantum computing using trapped electrons [5.7] 具体的な設計提案を通じて,そのようなデバイスを実現するために必要な実験手順について論じる。
シミュレーションにより、2キュービットのベル状態の忠実度99.99%が達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:10:19 GMT)
Automated Story Generation as Question-Answering [5.7] 本稿では,問題を生成的質問応答の1つとして扱う,自動ストーリ生成のための新しいアプローチを提案する。
提案するストーリ生成システムは,最終イベントをカプセル化した文から始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:32:30 GMT)
Gaussian map predictions for 3D surface feature localisation and
counting [5.6] 本稿では,3次元表面特徴量と正確な位置を推定するためにガウス写像表現を用いることを提案する。
本手法を2次元形状表現に投影可能な物体の3次元球面クラスに適用する。
本手法を,果実品質指標として用いたイチゴアチェインの表現法として実用的に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:43:14 GMT)
Neural Networks for Infectious Diseases Detection: Prospects and
Challenges [5.2] 大量の生データを有用な医療判断に変換する人工知能ニューラルネットワーク(ANN)が、その人気を高めている。
本稿では,ANNが患者の医療決定と効率的な疾患診断に有意義な洞察を与える上で重要な役割について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:47:49 GMT)
Few-Shot Image Classification Along Sparse Graphs [4.8] 殆どの現実世界のデータに対して、満足のいく1ショットの精度で学習することは難しい問題だ。
深層ネットワークの機能空間におけるデータ分布の異なる視点を示し、これを数ショットの学習に活用する方法を示す。
我々は、バックボーンネットワークを高いクラス内近接確率でトレーニング可能なデータセットに対して、ほとんど改善された数ショット学習性能(例えば、RESISC45データセット上の1ショット5ウェイ分類の83%の精度)を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 19:16:30 GMT)
Determination of weak squeezed vacuum state through photon statistics
measurement [4.1] 弱く圧縮された真空光は、量子記憶と様々な量子源の生成において重要な役割を果たす。
一般ホモダイン検出(HD)は、低信号対雑音比とHDシステムの限定分解能により弱いスキーズを決定することができない。
この方法は、非常に弱い非古典性を持つ様々な量子状態の他の量子的特徴を測定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:55:11 GMT)
PTR-PPO: Proximal Policy Optimization with Prioritized Trajectory Replay [4.0] オンラインの深層強化学習アルゴリズムは、データ利用率を低くし、政策改善にかなりの経験を必要とする。
本稿では,サンプリング効率を向上させるために,プライオリティ付きトラジェクトリ・リプレイ(PTR-PPO)を提案する。
我々は,Atari離散制御タスクの集合におけるPTR-PPOの性能を評価し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:15:13 GMT)
Graph Neural Controlled Differential Equations for Traffic Forecasting [4.0] トラフィックは、機械学習の分野でもっとも人気のある時間的タスクの1つである。
本稿では,グラフニューラル制御微分方程式(NCDE)の手法を提案する。
概念を拡張して2つのNCDEを設計する:1つは時間処理、もう1つは空間処理である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:14:10 GMT)
Quantum Pattern Recognition in Photonic Circuits [4.0] 本稿では、簡単な光回路と光子数分布のデータ処理によるフォトニック状態を特徴付ける機械学習手法を提案する。
我々は、2モード状態における絡み合いの程度を予測できる教師付き学習アルゴリズムを訓練し、1つのフォトニックモードの全トモグラフィーを実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:09:32 GMT)
SHRIMP: Sparser Random Feature Models via Iterative Magnitude Pruning [3.8] IMP (ShRIMP) を用いたスペーサーランダム特徴モデル(スペーサーランダム特徴モデル)を提案する。
提案手法は,2層密集ネットワークにおける疎く宝くじを作成・発見するための複合的なプロセスとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:32:28 GMT)
Emotion-Cause Pair Extraction in Customer Reviews [3.6] 我々は,オンラインレビューの分野において,ECPEにおける研究成果を提示することを目的としている。
手動でアノテートしたデータセットを用いて、ニューラルネットワークを用いて感情の原因ペアを抽出するアルゴリズムを探索する。
本稿では,従来の参考資料を用いたモデルと感情要因のペア抽出と,感情認識単語の埋め込み領域の研究を組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 20:56:20 GMT)
UCD-CS at TREC 2021 Incident Streams Track [3.4] TRECインシデントストリーム(IS)トラックは、この目的で編成された研究課題である。
このトラックは参加するシステムに対して、危機に関連するツイートのストリームを人道支援関連の情報タイプに分類するよう求めている。
TREC-IS 2021におけるUCD-CS(University College Dublin School of Computer Science)の参加について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:47:27 GMT)
Approximating Nash Equilibrium in Random Graphical Games [3.4] マルチエージェントゲームにおけるナッシュ均衡は、ゲーム理論とコンピュータ科学のインターフェイスにおける長年の課題である。
確率の高い辺密度のポリ(k, 1/epsilon, ln(N))$より大きいランダムグラフ上で、ポリマトリクスゲームのエプシロン近似ナッシュ平衡を計算するための準ポリリノミカル時間近似スキーム(QPTAS)を提供する。
同じランタイムで、エプシロン近似ナッシュ均衡を計算することができ、エプシロン近似はゲームのナッシュ均衡の最大社会福祉を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:40:20 GMT)
Comment on "Multi-output quantum teleportation of different quantum
information with an IBM quantum experience" [3.3] Yuらは"マルチアウトプット量子テレポーテーション"の計画を提案した。
最適資源を用いたマルチ出力テレポーテーションの修正スキームも、m = 1でIBM量子コンピュータを用いて実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:25:57 GMT)
Truth-tracking via Approval Voting: Size Matters [3.1] 我々は、投票が承認投票からなる単純な設定を考える。
各投票者は、基本的真実である可能性があると信じている選択肢のセットを承認する。
我々は、Mallowsモデルの投票変種を承認するいくつかのノイズモデルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:29:49 GMT)
GPU-Based Homotopy Continuation for Minimal Problems in Computer Vision [3.0] Homotopy Continuation (HC)は、安定性の問題やグローバルソリューションの保証なしに、より複雑な問題を解決することができるが、それらは遅いことが知られている。
HCは焦点に当てはまるコンピュータビジョンの問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:45:12 GMT)
Dilated convolution with learnable spacings [2.7] 拡張された畳み込みの新たなバージョンを提示し,そのスペーシングをバックプロパゲーションにより学習可能にする。
本稿では,最近のConvMixerアーキテクチャにおける深度畳み込みの学習可能なパラメータ数を削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:54:24 GMT)
Auxiliary Learning for Self-Supervised Video Representation via
Similarity-based Knowledge Distillation [2.7] 本稿では,知識類似度蒸留法(auxSKD)を基礎として,補助的プレトレーニングフェーズを通じて自己指導型プレトレーニングを補完する新しい手法を提案する。
本手法は,学習者の学習モデルに対する知識を反復的に消し去る教師ネットワークを,未学習映像データのセグメント間の類似情報をキャプチャすることで展開する。
また、入力ビデオのランダムに選択されたセグメントの再生速度を予測し、より信頼性の高い自己教師付き表現を提供するための新しいプリテキストタスク、ビデオセグメントペース予測(VSPP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:50:40 GMT)
Flexible Networks for Learning Physical Dynamics of Deformable Objects [2.6] 本稿では, 粒子ベース表現を用いた変形可能な物体の将来の状態を推定するために, 時間的ポイントネット (TP-Net) というモデルを提案する。
TP-Netは、並列に設定された各入力ポイントからグローバルな特徴を抽出する共有特徴抽出器と、これらの特徴を集約して将来の予測を行う予測ネットワークから構成される。
実験により,我々のモデルは,リアルタイム予測速度で,合成データセットと実世界のデータセットの両方で最先端の性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:34:52 GMT)
Quantum readout error mitigation via deep learning [2.5] 本稿では,量子ハードウェア上での読み出し誤差を低減するためのディープラーニングベースのプロトコルを提案する。
ニューラルネットワークとディープラーニングでは、非線形ノイズを補正することが可能であり、既存の線形反転法では不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:26:57 GMT)
Image classifiers can not be made robust to small perturbations [2.4] 画像空間の直径に比較して小さな変更を加えることで,クラス内の画像のごく一部を除くすべての分類を変更できることが示される。
次に,この現象が人間の視覚に与える影響を考察し,コンピュータビジョンシステムの設計上の意義について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:10:11 GMT)
Parallel Discrete Convolutions on Adaptive Particle Representations of
Images [2.4] 適応粒子表現上の離散畳み込み演算子のネイティブ実装のためのデータ構造とアルゴリズムを提案する。
APRは、サンプリング解像度を画像信号に局所的に適応するコンテンツ適応型画像表現である。
APRの畳み込みは、マルチコアCPUとGPUアーキテクチャを効率的に並列化するスケール適応アルゴリズムを自然に導くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:40:05 GMT)
Assessing Fairness in the Presence of Missing Data [2.4] 完全ケースのみを用いて評価された任意のモデルに対して,完全データ領域における公平性を推定する問題について検討する。
我々の研究は、不完全データの解析における公正性保証に関する最初の既知の理論結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:51:26 GMT)
Bless and curse of smoothness and phase transitions in nonparametric
regressions: a nonasymptotic perspective [2.1] 平均二乗誤差における最小収束速度は、$gamma$が有限であるとき、$left(fracsigma2nright)frac2gamma+22gamma+3$であることを示す。
H'older クラスと Sobolev クラスの場合、最小値の最適値は $fracsigma2left(gammavee1right)n$ if $fracnsigma2succsimleft(gammavee1right) である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:55:31 GMT)
Learning Pixel-Adaptive Weights for Portrait Photo Retouching [2.0] ポートレート写真リタッチ(Portrait photo retouching)は、人間の領域の優先度とグループレベルの一貫性を強調する写真リタッチタスクである。
本稿では,局所的なコンテキストキューをモデル化し,手直し品質を明示的に改善する。
PPR10Kデータセットの実験により,本手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:23:42 GMT)
Saliency Diversified Deep Ensemble for Robustness to Adversaries [2.0] 本研究は,深層アンサンブルのための新しい多様性促進学習手法を提案する。
この考え方は、アンサンブルのメンバーが一度にすべてのアンサンブルメンバーを標的にしないよう、サリエンシマップの多様性(SMD)を促進することである。
アンサンブル構成員間の移動性が低下し,最先端のアンサンブル防御よりも性能が向上したことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:18:43 GMT)
Tractable Approximate Gaussian Inference for Bayesian Neural Networks [1.9] 本稿では,ベイズニューラルネットワークにおける抽出可能な近似ガウス推定(TAGI)を実現するための解析手法を提案する。
この手法はパラメータ数$n$に対して$mathcalO(n)$の計算複雑性を持ち、回帰および分類ベンチマークで実施されたテストは、同じネットワークアーキテクチャにおいて、勾配のバックプロパゲーションに依存する既存のメソッドのパフォーマンスと一致することを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:37:54 GMT)
Explicitly antisymmetrized neural network layers for variational Monte
Carlo simulation [1.9] 我々は、診断ツールとして、明らかにアンチシンメトリズド・ユニバーサルニューラルネットワーク層を導入している。
得られたFermiNet-GAアーキテクチャは,小型システムの正確な基底状態エネルギーを効果的に得ることを実証する。
驚いたことに、4.0ボーアの解離結合長の窒素分子では、フル単一決定性フェルミネットは標準64決定性フェルミネットよりも著しく優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:44:43 GMT)
Complexity for Open Quantum System [1.9] オープン量子システムの複雑性について検討する。
直交振動子と逆向振動子の両方の入浴自由度を追従することにより, 密度行列の低減を図った。
逆発振器では,水系相互作用のすべての値に時間とともにCOPの線形成長が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 19:24:39 GMT)
Combining Learning from Human Feedback and Knowledge Engineering to
Solve Hierarchical Tasks in Minecraft [1.9] 我々は2021年のNeurIPS Competition MineRL BASALT Challenge: Learning from Human Feedback in Minecraftで優勝し、最も人間らしいエージェントを受賞したソリューションを提示する。
我々のアプローチは、利用可能な人間の実演データを用いて、ナビゲーションのための模倣学習ポリシーを訓練する。
我々は、このハイブリッドインテリジェンスアプローチを、エンドツーエンドの機械学習と純粋にエンジニアリングされたソリューションの両方と比較し、人間の評価者によって判断される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 04:12:23 GMT)
Low-rank Tensor Decomposition for Compression of Convolutional Neural
Networks Using Funnel Regularization [1.9] 低ランクテンソル分解を用いた事前学習ネットワークを圧縮するモデル削減手法を提案する。
圧縮中の重要でない要因を抑えるために, ファンネル関数と呼ばれる新しい正規化法を提案する。
ImageNet2012のResNet18では、GMACの精度は0.7%に過ぎず、Top-1の精度はわずかに低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:41:51 GMT)
Interpolating between BSDEs and PINNs -- deep learning for elliptic and
parabolic boundary value problems [1.5] 高次元偏微分方程式は、経済学、科学、工学における繰り返しの挑戦である。
本稿ではBSDEとPINNを補間する新しい$textitdiffusion loss$に基づく方法論を提案する。
我々の貢献は、高次元PDEに対する数値的アプローチの統一的な理解への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:01:24 GMT)
A Bayesian take on option pricing with Gaussian processes [1.5] 局所ボラティリティは、その状態依存拡散係数による多目的オプション価格モデルである。
我々は,S&P500市場データに推論アルゴリズムを提案し,そのアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:14:30 GMT)
Image Enhancement via Bilateral Learning [1.4] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づく画像強調システムを提案する。
私たちの目標は、畳み込みニューラルネットワークと双方向グリッドという2つのアプローチを効果的に活用することにあります。
提案手法は, 5つの異なる専門家を取り入れながら, 定量的および質的改善の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:30:15 GMT)
On the Effectiveness of Mode Exploration in Bayesian Model Averaging for
Neural Networks [1.4] 重み空間の局所領域を,ブライアスコア,精度,キャリブレーション誤差に対して探索するいくつかの簡単な手法について検討した。
個別モードの追加は性能を均一に向上させるが、ここで考慮した単純なモード探索法は、モード探索なしでのアンサンブルよりもほとんど、あるいは全く改善しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:39:37 GMT)
QKSA: Quantum Knowledge Seeking Agent -- resource-optimized
reinforcement learning using quantum process tomography [1.4] 汎用人工知能の汎用強化学習(URL)エージェントモデルを量子環境に拡張する。
古典的な知識探索エージェントKL-KSAの効用関数は、量子情報理論からの距離測定に一般化される。
QKSAは、古典的なURLモデルに似たフレームワークの最初の提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:36:54 GMT)
Accurate parameter estimation using scan-specific unsupervised deep
learning for relaxometry and MR fingerprinting [1.2] 緩和パラメータ推定のための教師なし畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
このネットワークは、隣接するボクセル間の残留学習と空間関係を利用して、信号緩和とブロッホシミュレーションを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:45:21 GMT)
Fault-tolerant qubit from a constant number of components [1.0] 複数の技術におけるゲートエラー率は、フォールトトレラント量子計算に必要なしきい値を下回っている。
本稿では,少数の実験部品から組み立てることができるフォールトトレラント量子コンピューティング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:37:58 GMT)
Scalable 3D Semantic Segmentation for Gun Detection in CT Scans [0.9] 既に確実に正確な2Dアプローチに次元を加えると、メモリ消費が大幅に増加し、計算量も増大する。
我々の主な貢献は、高速な訓練と高解像度のボキセル化ボリュームの低メモリ消費を可能にする、手荷物CTスキャンにおける銃検出のための新しい3Dセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:34:37 GMT)
Generative Adversarial Networks for Labelled Vibration Data Generation [0.8] 本稿では,Deep Conversaal Neural Network(DCNN)上に構築され,人工ラベル付きデータを生成するためにWasserstein Distanceを用いたGAN(Generative Adrial Networks)を提案する。
開発した1次元W-DCGANは入力と非常によく似た振動データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:37:48 GMT)
Generative Adversarial Networks for Labeled Data Creation for Structural
Damage Detection [0.8] 本稿では,1次元深部畳み込みニューラルネットワーク(1-D DCNN)を用いて,合成強化振動データセットの異なるレベルにおける構造的損傷検出を実現する。
損傷検出の結果, 1次元WDCGAN-GPは, 土木構造物の振動による損傷診断において, データの不足に対処するために有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:55:03 GMT)
Generative Adversarial Networks for Data Generation in Structural Health
Monitoring [0.8] AIでは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アルゴリズムは、トレーニングに多くのデータセットを必要とする。
SHMアプリケーションでは、センサを介して土木構造物からデータを収集することは高価であり、有用なデータ(損傷関連データ)を得ることは困難である。
本稿では, DLやMLに基づく損傷診断において不十分なデータに対して, 1次元WDCGAN-GPがトレーニング対象モデルのデータを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:39:31 GMT)
Relating transformers to models and neural representations of the
hippocampal formation [0.8] 最もエキサイティングで有望な新しいアーキテクチャの一つであるTransformer Neural Networkは、脳を念頭に置いて開発された。
本研究では, 海馬形成の精密な空間表現を再現し, 繰り返し位置エンコーディングを施したトランスフォーマーについて述べる。
この研究は、人工と脳のネットワークの計算を結合し続け、海馬と皮質の相互作用の新たな理解を提供し、言語理解のような現在の神経科学モデルを超えて、より広い皮質領域がいかに複雑なタスクを遂行するかを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:14:07 GMT)
Synthetic Acute Hypotension and Sepsis Datasets Based on MIMIC-III and
Published as Part of the Health Gym Project [0.7] データはGeneversarative Adrial Networks (GANs) とMIMIC-III Clinical Databaseを用いて作成した。
これらのデータ公開に伴う個人情報開示のリスクは非常に低い (0.045%) と推定された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 07:21:08 GMT)
Hybrid guiding: A multi-resolution refinement approach for semantic
segmentation of gigapixel histopathological images [0.7] セマンティックセグメンテーションのための、H2G-Netと呼ばれるカスケード畳み込みニューラルネットワーク設計を提案する。
設計にはパッチワイズ方式による検出段階と、畳み込みオートエンコーダを用いた改良段階が含まれる。
最高の設計は90 WSIの独立したテストセットでDiceスコア0.933を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 02:31:29 GMT)
CapsProm: A Capsule Network For Promoter Prediction [0.7] そこで本研究では,DNAのプロモーター配列を正確に同定し,カプセルネットワークに基づく汎用アーキテクチャを提案する。
私たちのモデルであるCapsPromは、生物間の学習の伝達を支援し、その適用性を高めることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:03:59 GMT)
A silicon qubit platform for in situ single molecule structure
determination [0.7] 単分子レベルでの一般、不均一、過渡的または内在的に混乱したタンパク質系の個々のコンフォメーションのインスタンスをイメージングすることは、構造生物学における顕著な課題の1つである。
ここでは、シリコンベースのスピン量子ビットの利点を取り入れた単一の分子イメージングプラットフォームを設計することで、この問題に取り組む。
我々は,本プラットフォームが自然環境における個々の分子系のスケーラブルな原子レベル構造決定を可能にすることを,詳細なシミュレーションを通じて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:42:09 GMT)
GKS: Graph-based Knowledge Selector for Task-oriented Dialog System [0.7] グラフ知識セレクタ(GKS)は、第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC9)の知識選択に基づくデータセットで提案されたSOTAモデルより優れている
GKSは、逐次的特徴を伴わずに、言語モデルから生成された各知識の埋め込みを同時に考慮して、ダイアログにおける知識選択決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:16:26 GMT)
BT-Unet: A self-supervised learning framework for biomedical image
segmentation using Barlow Twins with U-Net models [0.6] BT-Unet は Barlow Twins アプローチを用いて,冗長性低減による U-Net モデルのエンコーダの事前トレーニングを行う。
このような状況下で,BT-Unet フレームワークは U-Net モデルの性能を著しく向上させることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:14:15 GMT)
Quantum error correction in the NISQ regime for sequential quantum
computing [0.5] 希土類イオンドープ結晶系における3距離3量子誤り訂正符号の性能について検討した。
基底状態コヒーレンス時間が励起状態コヒーレンス時間より約100倍大きい場合、静止誤差は無視できるほど小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:37:51 GMT)
CCasGNN: Collaborative Cascade Prediction Based on Graph Neural Networks [0.5] カスケード予測は,ネットワーク内の情報拡散をモデル化することを目的とした。
グラフニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークによるネットワーク構造とシーケンス特徴の組み合わせに関する研究
本稿では,個々のプロファイル,構造特徴,シーケンス情報を考慮した新しいCCasGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:37:36 GMT)
A Piece-wise Polynomial Filtering Approach for Graph Neural Networks [0.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードの特徴と入力グラフトポロジからの信号を利用して、ノード分類タスクのパフォーマンスを向上させる。
これらのモデルは、連結ノードが異なるラベルを持つヘテロ親和性グラフ上では性能が良くない傾向にある。
提案モデルでは,最先端モデルに対して最大5%の性能向上を実現し,従来のフィルタ方式よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:16:53 GMT)
Simulating a measurement-induced phase transition for trapped ion
circuits [0.3] トラップされたイオンハードウェアは、そのような物理の実験的な実現のための主要な候補である。
その結果,自然ゲートで調製したハイブリッド回路は,エンタングルメントエントロピーにおける領域-法則遷移の体積-法則を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:29:27 GMT)
A Robust Completed Local Binary Pattern (RCLBP) for Surface Defect
Detection [0.3] 表面欠陥検出タスクのためのRobust Completed Local Binary Pattern (RCLBP) フレームワークを提案する。
提案手法では,Non-Local(NL)をウェーブレットしきい値付きフィルタと完全局所バイナリパターン(CLBP)を組み合わせて,ロバストな特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 22:26:34 GMT)
Machine Learning in the Search for New Fundamental Physics [0.3] 機械学習は、新しい基礎物理学の探索を強化し、加速する上で重要な役割を担っている。
地上高エネルギー物理実験における機械学習の現状と新しい物理探索への応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:26:42 GMT)
Multinational Address Parsing: A Zero-Shot Evaluation [0.3] アドレス解析は、通り名や郵便番号などのアドレスを構成するセグメントを識別する。
ニューラルネットワークに関するこれまでの研究は、単一のソース国からのアドレスを解析することだけに重点を置いていた。
本稿では,ある国の住所における深層学習モデルの訓練によって得られたアドレス解析知識を他国に移管する可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:40:43 GMT)
Genetic Algorithm for Constrained Molecular Inverse Design [0.1] 制約付き分子逆設計を特徴とする遺伝的アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはクロスオーバーと突然変異に有効な分子を生成する。
実験により,本アルゴリズムは構造的制約を保ちながら,特定の性質を満たす分子を効果的に発見できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 05:58:44 GMT)
BDFA: A Blind Data Adversarial Bit-flip Attack on Deep Neural Networks [0.1] Blind Data Adversarial Bit-flip Attack (BDFA)は、トレーニングデータやテストデータにアクセスせずにBFAを有効にする新しいテクニックである。
BDFAはResNet50の精度を75.96%から13.94%に大幅に下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 03:53:38 GMT)
raceBERT -- A Transformer-based Model for Predicting Race from Names [0.0] raceBERTは、名前の文字列から競合を予測するトランスフォーマーベースのモデルである。
名前を用いたレース予測における最先端の結果を達成し、平均的なf1スコアは0.86であり、以前の最先端よりも4.1%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:30:40 GMT)
Traversing within the Gaussian Typical Set: Differentiable
Gaussianization Layers for Inverse Problems Augmented by Normalizing Flows [0.0] フローの正規化のような生成ネットワークは、逆問題の拡大の前に学習ベースとして機能する。
本稿では,新しい微分可能なデータ依存層を用いて,潜在ベクトルのパラメータ化とガウス化を提案する。
我々は,PDE制約の逆問題である画像劣化タスクとエイコナールトモグラフィーを用いて,この手法を検証し,高忠実度結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:53:09 GMT)
Towards a Shared Rubric for Dataset Annotation [0.0] 価格のみに基づく競争は、ベンダーが高品質なアノテーションを課金することを難しくする。
ベンダーの商品を比較するためのスコアカードとして使用できる自発的ルーリックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:00:17 GMT)
Theoretical model for the description of a single quantum dot using
geometry [0.0] 幾何幾何学に基づく量子ドットの電子的および熱的性質を記述するための代替モデルを提案する。
このモデルは、磁場と温度、および関連する他のパラメータを制御することによって、システムの特性と限界を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:52:37 GMT)
Tailored neural networks for learning optimal value functions in MPC [0.0] 学習ベースの予測制御は、最適化ベースのMPCに代わる有望な代替手段である。
本稿では、線形 MPC に対して、最適値関数と Q-函数を表すために、同様の結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 20:34:38 GMT)
Stupid, Evil, or Both? Understanding the Smittestopp conflict [0.0] ノルウェー政府は、新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を抑えるため、接触追跡アプリケーションを提供した。
この申請は、被験者の生活に受け入れられない侵入を可能にしたとして広く批判され、パンデミックへの4ヶ月の中断に繋がった。
我々は、何がうまくいかなかったのかを詳しく見て、紛争の情熱的な性質についてより深く理解しようと試み、そして両者がいかにして互いを愚かであるか、または悪であるか、または両方であるとみなすようになったかを見極めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:25:00 GMT)
State-of-the-art predictive and prescriptive analytics for IEEE CIS 3rd
Technical Challenge [0.0] 本稿では,IEEE CIS 3rd Technical Challengeで導入された予測最適化問題にアプローチするための提案手法について述べる。
予測モデルはLightGBMモデルのアンサンブルを使用し、規範解析は数学的最適化を用いて、複数のシナリオに対する平均コストを最小化するソリューションを効率的に処方する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:42:57 GMT)
Spatial Search on Johnson Graphs by Discrete-Time Quantum Walk [0.0] 本稿では、ジョンソングラフ上の空間探索問題に量子ウォークモデルを用いて対処する。
すべての固定径に対して、成功確率は、$pisqrt N/(2sqrt 2)$ steps を取った後に1/2$である。
すべての固定径に対して、成功確率は$pisqrt N/ (2sqrt)$ ステップを踏んだ後に1/2$であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:00:07 GMT)
Qubit decoherence under two-axis coupling to low-frequency noises [0.0] 本稿では、2つの垂直低周波雑音を受ける量子ビットの力学を研究するための統一的なプラットフォームを提供する理論を提案する。
この理論は、一般的に遭遇するパワーローノイズスペクトルによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:22:05 GMT)
Presentation Attack Detection Methods based on Gaze Tracking and Pupil
Dynamic: A Comprehensive Survey [0.0] 本研究は,視線追跡と瞳孔ダイナミック・プレゼンテーション・アタックの様々な側面を解析する。
課題ベースシステムに基づく安全な生活度検出を実現するための,今後の課題と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:22:37 GMT)
Pragmatic Implementation of Reinforcement Algorithms For Path Finding On
Raspberry Pi [0.0] 提案システムは,Raspberry Piが制御する4輪駆動非ホロノミックロボットのグリッドマップを容易にするために,コスト効率のよいアプローチである。
Q学習とDeep-Q学習は、静的障害物との衝突を避けながら最適な経路を見つけるために使用される。
また,方向の配列を正確な動きにデコードする新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:00:14 GMT)
On tensor network representations of the (3+1)d toric code [0.0] 我々は3+1dのトーリック符号基底状態部分空間の2つの双対テンソルネットワーク表現を定義する。
表現によっては、境界エンタングルメント次数の位相図は、大域ゲージまたはゲージZ$対称性を示す(2+1)dハミルトニアンの位相図と自然に関連していると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:35:10 GMT)
On Lagrangian Formalism of Quantum Computation [0.0] 量子計算をラグランジアン (sum-over-path) 形式論の観点から再構成する。
ラグランジアン(作用)の意味は、量子計算の様々な文脈で解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:24:04 GMT)
On Information Processing Limitations In Humans and Machines [0.0] 情報理論は情報の伝達、処理、抽出、利用の研究に関係している。
本稿では,人間の情報処理の限界が人工知能の信頼性向上にもたらす影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:03:00 GMT)
Non-adiabatic theory of the hydrogen bond. Quantum computation? [0.0] 水素結合は非断熱ハミルトニアンに基づく形式主義によって記述される。
水素結合に付随する準退化は、このアプローチを支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:40:57 GMT)
Multi-Task Learning on Networks [0.0] マルチタスク学習コンテキストで発生する多目的最適化問題は、特定の特徴を持ち、アドホックな方法を必要とする。
この論文では、入力空間の解は、関数評価に含まれる知識をカプセル化した確率分布として表現される。
確率分布のこの空間では、ワッサーシュタイン距離によって与えられる計量が与えられ、モデルが目的関数に直接依存しないような新しいアルゴリズムMOEA/WSTを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:13:10 GMT)
More layers! End-to-end regression and uncertainty on tabular data with
deep learning [0.0] 決定木とそのアンサンブルがこの領域の主要な方法であると考えられている。
ディープニューラルネットワークは、勾配に基づく階層表現を構築するためのフレームワークである。
本稿では,不確実性を伴う回帰問題に対するエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 08:41:48 GMT)
Magnomechanics in suspended magnetic beams [0.0] 懸濁磁気ビームで発生するマグメカニカル相互作用を考察する。
このスキームでは、磁気モードと機械モードの両方が物理的に重なり、個別に駆動することもできる。
我々は、磁気が振動の磁気的検出にどう影響するか、マイクロ波信号増幅にマグノメカニック相互作用がどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:01:20 GMT)
Interpretable Privacy Preservation of Text Representations Using Vector
Steganography [0.0] 言語モデル(LM)が生成する文脈表現は、トレーニングコーパスに存在する刺激的な関連を学習する。
敵はこれらの関連を利用して、コーパス内で言及されるエンティティのプライベート属性をリバースエンジニアリングすることができる。
本研究の目的は, ベクトル幾何学にステガノグラフィーを組み込んで, 基礎となるスプリアス結合を解き明かす手法を研究・開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:22:52 GMT)
In-flight Novelty Detection with Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,予防的保守意思決定者の注意を喚起するために,システム出力の測定をリアルタイムに優先することを提案する。
本稿では,異常データのオンライン検出と優先順位付けのためのデータ駆動システムを提案する。
このシステムは低消費電力の組み込みハードウェアでリアルタイムに動作可能で、現在ロールス・ロイス・パール15のエンジン飛行試験に配備中である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:19:41 GMT)
Hybrid Self-Attention NEAT: A novel evolutionary approach to improve the
NEAT algorithm [0.0] 本稿では,高次元入力における元のNeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT)アルゴリズムを改善するために,Hybrid Self-Attention NEAT法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:04:16 GMT)
High fidelity state transfer via continuous-time quantum walks from
distributed states [0.0] 円グラフ上の連続時間量子ウォークによる状態伝達について考察する。
広いガウス分布をたどった量子状態は、長い間閉じ込められ、高い忠実度を持つ大きな円グラフに送られることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 00:17:46 GMT)
HeLayers: A Tile Tensors Framework for Large Neural Networks on
Encrypted Data [0.0] ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータに対する計算を可能にする。
ユーザのためのパッケージ化決定を抽象化する,シンプルで直感的なフレームワークを提案する。
本稿では、その基盤となるデータ構造を説明し、2次元演算を行うための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 12:18:58 GMT)
Finite-size scalings in measurement-induced dynamical phase transition [0.0] 系がユニタリダイナミクスの下で反復的に進化することが許された場合、多体量子ゼノ遷移の運命を研究する。
我々は、長期に進化した絡み合いエントロピー、純度、およびそれらの変動などの異なる診断法を用いて、遷移を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:00:37 GMT)
Evaluating Generic Auto-ML Tools for Computational Pathology [0.0] 我々は,ニューラルネットワークアーキテクチャ探索とハイパーパラメータ最適化のための汎用ツールが,計算病理学における一般的なユースケースに対してどのように機能するかを評価する。
組織画像の3つの異なる分類タスクに対して,オンプレミスとクラウドベースのツールを1つ評価した。
評価済みのAutoMLツールのデフォルトのCNNアーキテクチャとパラメータ化は、オリジナルの出版物と同等の分類性能を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:41:24 GMT)
Entanglement generation in $(1+1)D$ QED scattering processes [0.0] ネットワークを用いて,$ (1+1)$-dimensional QEDにおける実時間中間子散乱過程について検討した。
相互作用強度と初期状態は弱い結合状態と中間結合状態で変化するため, 2つの分離された衝突中間子の力学を計算し, 豊富な現象論を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:31:07 GMT)
Emergence of Self-Reproducing Metabolisms as Recursive Algorithms in an
Artificial Chemistry [0.0] 自己再生代謝の出現に必要な重要な性質は、チューリング完全反応の自己触媒的サブセットの存在である。
タトゥーラ・ラサ状態から始まるこの化学反応は、外部介入なしで、幅広い創発的な構造を発見している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 10:24:34 GMT)
EmTract: Investor Emotions and Market Behavior [0.0] ソーシャルメディアのテキストデータから感情を抽出するツールを開発した。
EmTractを用いて、ソーシャルメディア上で表現される投資家の感情と資産価格の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:01:35 GMT)
Distance-four quantum codes with combined postselection and error
correction [0.0] 符号化された量子ビットを格納する場合、単一障害が修正され、二重障害が再選択される場合、論理的誤りは少なくとも3つの障害のためのみ発生する。
距離4, 効率のよい複数の量子ビットの符号化を, 16$-qubit 曲面符号の平面パッチに変換する。
以上の結果から, 論理的誤り率と物理的オーバーヘッドの両立が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:59:02 GMT)
Developing a Trusted Human-AI Network for Humanitarian Benefit [0.0] 我々は、コミュニケーションプロトコル、分散台帳技術、人工知能(AI)との情報融合の統合を検討する。
このような信頼された人間-AIコミュニケーションネットワークは、人間と機械の紛争における保護された実体、重要なインフラ、人道的信号、ステータス更新に関する説明可能な情報交換を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 11:58:51 GMT)
Declarative Approaches to Counterfactual Explanations for Classification [0.0] 本稿では,分類モデル上で入力されたエンティティに対する対実的介入を規定し,計算する解集合プログラムを提案する。
結果として生じるカウンターファクト的エンティティは、分類されたエンティティの特徴値に対する因果関係に基づく説明スコアの定義と計算の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 23:57:07 GMT)
Datensouver\"anit\"at f\"ur Verbraucher:innen: Technische Ans\"atze
durch KI-basierte Transparenz und Auskunft im Kontext der DSGVO [0.0] EUの一般データ保護規則は、包括的なデータ対象の権利を保証する。
長いデータ保護宣言などの従来のアプローチは、情報自己決定の要件を満たしていない。
この目的のために、関連する透明性情報はセミオートマチックな方法で抽出され、マシン可読形式で表現され、仮想アシスタントなどの多様なチャネルを介して再生される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 18:18:19 GMT)
Creation of quantum coherence with general measurement processes [0.0] 我々は,測定過程を2つのカテゴリ,すなわちコヒーレンスを誘導する能力と,その能力のないものを特徴付ける。
量子コヒーレンスの生成を支援するPOVMに生コヒーレンスの概念を導入する。
システムと機器間のコヒーレンス生成, 絡み合い生成, および一般的な測定装置におけるシステムの混合性との間には, トレードオフ関係が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 20:51:25 GMT)
Coherent States for infinite homogeneous waveguide arrays [0.0] ユークリッドE(2)対称性を持つ無限同質導波路アレイに対するペロモフコヒーレント状態が定義される。
また、ユークリアン E(2) 群に対するこれらのコヒーレントな状態は、これらの導波路アレイにおいて単純で自然な物理的実現を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:49:41 GMT)
Class of quasiprobability distributions of work and initial quantum
coherence [0.0] 本研究では, 作業の準確率分布のクラスについて検討し, システムの平均エネルギー変化に匹敵する平均作業量を与える。
量子コヒーレンスを含む揺らぎ定理は熱力学の第2法則に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:20:11 GMT)
Attention-Based Model and Deep Reinforcement Learning for Distribution
of Event Processing Tasks [0.0] イベント処理は、動的でレスポンシブなモノのインターネット(IoT)の基盤である
本稿では,タスクを公平に分散するためのディープラーニングの利用について検討する。
効率的な負荷分散ソリューションを生成するために,注目に基づくニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 17:16:35 GMT)
Artificial Intelligence and Design of Experiments for Assessing Security
of Electricity Supply: A Review and Strategic Outlook [0.0] エネルギーシステムの複雑さは エネルギーシステムのモデリングに 適切な方法を必要とする
データサイエンス分野の新しい手法は、現在の手法を加速するために必要である。
我々は、AI手法を用いた電源モデルの複雑なセキュリティのメタモデリングと、ストレージディスパッチと(非)可用性の予測のためのAIベースの手法の適用を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 13:28:34 GMT)
Adapting Procedural Content Generation to Player Personas Through
Evolution [0.0] 本稿では,ペルソナエージェントと経験指標を用いて,特定のプレイヤーペルソナに適したプロシージャ生成レベルの進化を可能にするアーキテクチャを提案する。
ゲームである"Grave Rave"を用いて、このアプローチが3つの異なるエクスペリエンス指標よりも4つのルールベースのペルソナエージェントに適応できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:26:33 GMT)
Acoustic spectral hole-burning in a two-level system ensemble [0.0] 超伝導量子回路において、微視的二層系(TLS)欠陥は主要な損失源の一つである。
表面波共振器(SAW)におけるひずみ場に結合するTLSの分光について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 01:07:42 GMT)
A deep learning model for data-driven discovery of functional
connectivity [0.0] 本稿では,被験者を分類する学習の一環として,接続構造を学習する深層学習アーキテクチャBrainGNNを提案する。
統合失調症 fMRI データセットを用いて,そのモデルの最先端の分類性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 21:57:32 GMT)
A deep language model to predict metabolic network equilibria [0.0] ディープラーニングモデル、特にTransformerのようなアーキテクチャは、ランダムに生成されたデータセットでトレーニング可能であることを示す。
モデルをトレーニングするために使用できるランダムネットワークの大規模なセット(4000万要素)を作成します。
これらの訓練されたモデルは、99%以上のケースでランダムグラフ上のネットワーク平衡を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 09:30:59 GMT)
A coarse space acceleration of deep-DDM [0.0] 我々は最近提案されたPDEの解法に対するディープ・ダム・アプローチの拡張について述べる。
粗い空間補正は、解法の収束の劣化を軽減することができることを示す。
実験により,本手法は深部ddm法の顕著な加速を誘導することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 14:41:28 GMT)
A Deep Learning Driven Algorithmic Pipeline for Autonomous Navigation in
Row-Based Crops [0.0] 我々は、ローレンジセンサーと季節変動に対応するために特別に設計された、行ベースの自律ナビゲーションのための完全なアルゴリズムパイプラインを提案する。
我々は、データ駆動の堅牢な手法に基づいて、作物の完全な拡張を、フィールドの占有グリッドマップ情報のみでカバーし、自律機械の実行可能なパスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 16:46:17 GMT)
A Continuous-time Stochastic Gradient Descent Method for Continuous Data [0.0] 本研究では,連続データを用いた最適化問題に対する勾配降下アルゴリズムの連続時間変種について検討する。
連続データ空間における複数のサンプリングパターンについて検討し、実行時にデータシミュレートやストリームを可能にする。
ノイズの多い関数データと物理インフォームドニューラルネットワークの回帰問題における勾配過程の適用性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Dec 2021 15:09:24 GMT)