A Practical Tutorial on Graph Neural Networks [49.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、人工知能(AI)分野において最近人気が高まっている。
このチュートリアルでは、GNNのパワーとノベルティをAI実践者に公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 09:06:24 GMT)
Pseudocylindrical Convolutions for Learned Omnidirectional Image
Compression [42.2] 我々は、全方位画像圧縮のためのディープニューラルネットワークを初めて学習する試みの1つである。
パラメトリック表現に関する合理的な制約の下では、擬円筒的畳み込みは標準畳み込みによって効率的に実装できる。
実験結果から,提案手法は競合手法よりも高い速度歪み性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 12:18:32 GMT)
On Robustness and Bias Analysis of BERT-based Relation Extraction [40.6] 我々は,関係抽出を用いて異なる視点から細調整されたBERTモデルを解析する。
BERTは, ランダム化, 対角的, 対実的テスト, バイアスによって, 頑健性のボトルネックに悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 08:21:08 GMT)
Neural Network Module Decomposition and Recomposition [35.2] 本稿では,機能の観点から,ディープニューラルネットワーク(DNN)を小さなモジュールに分解するモジュール化手法を提案する。
提案手法は,DNNを高い圧縮比と高精度で分解・分解できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 08:36:47 GMT)
NeuronFair: Interpretable White-Box Fairness Testing through Biased
Neuron Identification [25.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々な領域でその性能を実証している。
DNNがセンシティブなドメイン(教育、融資、雇用など)に確実に展開される前に公平性テストを実施することが不可欠である。
本稿では,従来の研究と異なる新たなフェアネステストフレームワークであるNeuronFairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 09:19:39 GMT)
DSRGAN: Detail Prior-Assisted Perceptual Single Image Super-Resolution
via Generative Adversarial Networks [24.2] GAN(Generative Adversarial Network)は、知覚単一画像超解像(SISR)の研究に成功している。
我々は、この問題を緩和し、より現実的な詳細を回復する上で、GANを支援するための新しい事前知識、詳細を提案する。
実験の結果,DSRGANは知覚的指標において最先端のSISR法より優れており,同時に忠実度指標の点で同等の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 06:23:52 GMT)
Edge Robotics: Edge-Computing-Accelerated Multi-Robot Simultaneous
Localization and Mapping [22.8] RecSLAMは、ロボットエッジクラウドアーキテクチャ下でのマップ構築プロセスの高速化に焦点を当てたマルチロボットレーザーSLAMシステムである。
ロボット上でグラフィックマップを生成し、それらをクラウド上で完全にマージする従来のマルチロボットSLAMとは対照的に、RecSLAMは階層的なマップ融合技術を開発する。
大規模な評価では、RecSLAMは最先端よりも39%の処理遅延を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 10:40:49 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for Pharmacovigilance: What Features
Are Important When Predicting Adverse Outcomes? [21.3] 我々は、個人の健康情報を入力として取り込むモデルを作成し、その個人が急性冠症候群を発症する確率を予測する。
XAIを用いて、特定の薬物がこれらのACS予測に与える影響を定量化した。
ロフェコキシブとセロコキシブの薬物放出特性は、ACS関連副作用予測に0以上の寄与があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 09:00:08 GMT)
Over-Parametrized Matrix Factorization in the Presence of Spurious
Stationary Points [20.5] この研究は、過度にパラメータ化された行列分解の計算的側面について考察する。
本研究では,対応する有理関数の勾配流が大域最小化器に収束することを確かめる。
原始双対アルゴリズムにインスパイアされた勾配流の離散化がランダムに成功したことを数値的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 19:13:37 GMT)
A Spectral Method for Joint Community Detection and Orthogonal Group
Synchronization [20.4] 我々は、スペクトル分解ステップとブロックワイドカラムピボットQR因子分解(CPQR)からなる単純なアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは効率的で,データ点数に応じて線形にスケールする。
また、最近開発されたLeft-one-out技術を利用して、クラスタメンバシップの正確なリカバリをほぼ最適に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 07:38:14 GMT)
Semantic Clustering based Deduction Learning for Image Recognition and
Classification [19.8] 本稿では,人間の脳の学習・思考過程を模倣した意味的クラスタリングに基づく推論学習を提案する。
提案手法は広範な実験を通じて理論的,実証的に支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 01:31:21 GMT)
Tensor Completion Made Practical [19.2] 交代最小化の新たな変種を導入し、ガイド収束の進行度をテンソル設定にどのように適応させる必要があるかを理解することから着想を得た。
このアルゴリズムは, 相関係数が高く, ほぼ線形時間で実装できる場合でも, 真のテンソルに線形収束することを示す。
対照的に、驚くべきことに、交代最小化の標準的なバージョンは、我々の新しいツイストなしで、実際に劇的に遅い速度で収束できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 21:05:14 GMT)
Network-Aware 5G Edge Computing for Object Detection: Augmenting
Wearables to "See'' More, Farther and Faster [18.9] 本稿では,VIS4IONと呼ばれる強力なスマートウェアラブルにおいて,物体検出のための5G無線オフロードの詳細なシミュレーションと評価を行う。
現行のVIS4IONシステムは、高解像度カメラ、視覚処理、触覚とオーディオのフィードバックを備えた電子ブックバッグである。
本稿では,カメラデータをモバイルエッジクラウドにアップロードして,リアルタイムなオブジェクト検出と検出結果をウェアラブルに送信することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 07:09:00 GMT)
Practical Fixed-Parameter Algorithms for Defending Active Directory
Style Attack Graphs [15.2] 本稿では,Active Directoryスタイルのアタックグラフに対する最短経路エッジ断面積問題について検討する。
この問題は、1人のディフェンダーと1人のアタッカーの間のスタックルバーグゲームとして定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 02:51:12 GMT)
Robust self-testing of multipartite GHZ-state measurements in quantum
networks [15.0] 我々は,多粒子一般化GHZ状態測定のための汎用自己検定手法を開発した。
鍵となるステップは、一般的なN量子ビット多部GHZ状態測定のためのすべての測定固有状態の自己検査である。
3量子GHZ状態測定の既存の結果が特別な場合として回収されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:09:21 GMT)
Towards Federated Learning on Time-Evolving Heterogeneous Data [13.1] Federated Learning(FL)は、エッジデバイス上でクライアントデータのローカリティを保証することによって、プライバシを保護する、新たな学習パラダイムである。
異種データの最適化に関する最近の研究にもかかわらず、実世界のシナリオにおける異種データの時間進化の影響は十分に研究されていない。
本稿では,FLの時間発展的不均一性を捉えるために,フレキシブルなフレームワークであるContinual Federated Learning (CFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:58:52 GMT)
N-Omniglot: a Large-scale Dataset for Spatio-Temporal Sparse Few-shot
Learning [10.8] 我々は、Dynamic Vision Sensor (DVS)を用いて、最初のニューロモルフィックデータセット、N-Omniglotを提供する。
1623種類の手書き文字が含まれており、クラスごとに20のサンプルしか持たない。
このデータセットは、数ショットの学習領域でSNNアルゴリズムを開発するための強力なチャレンジと適切なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 12:41:34 GMT)
Understanding the Perceived Quality of Video Predictions [10.5] インド科学予測ビデオ品質評価(IISc PVQA)データベースを300本作成する。
これらのビデオの被験者50名から主観的品質評価を収集し、ビデオ予測を評価するために広く利用されているいくつかの指標をベンチマークした。
予測ビデオの品質を効果的に把握するための2つの新機能、過去のフレームとの予測フレームの深い特徴の運動補償コサイン類似性、および再スケールされたフレーム差から抽出された深い特徴を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 05:33:19 GMT)
DBC-Forest: Deep forest with binning confidence screening [9.4] gcForestcs(英語版)は様々なアプリケーションで大きな成功を収めている。
本稿では、すべてのインスタンスをその信頼性に基づいてビンにまとめる、ディープ・ビンニング・信頼スクリーニング・フォレスト(DBC-Forest)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 04:46:34 GMT)
AI-Bind: Improving Binding Predictions for Novel Protein Targets and
Ligands [9.1] 現状のモデルは、新しい構造への一般化に失敗することを示す。
ネットワークベースのサンプリング戦略と教師なし事前トレーニングを組み合わせたパイプラインであるAI-Bindを紹介する。
我々は,SARS-CoV-2ウイルスタンパク質に結合した薬剤や天然化合物を予測し,AI-Bindの価値を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 01:52:58 GMT)
Learning Linear Complementarity Systems [8.2] 本稿では,Line complementarity System (LCSs) と呼ばれる,一括結合型力学系の学習について検討する。
本稿では,ハイブリッドモード境界の事前知識を必要とせず,LCSパラメータ化の効率的な学習を可能にする違反に基づく損失を提案する。
この結果から,非滑らかな線形相補性問題から差別化を図り,より優れた評価方法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 20:48:26 GMT)
Task and Model Agnostic Adversarial Attack on Graph Neural Networks [8.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な予測タスクにおける印象的なパフォーマンスのため、業界内で大きな採用が見られた。
本研究では、GNNのこの側面を調査し、脆弱性を特定し、よりセキュアで堅牢なGNNの開発につながる可能性のあるグラフプロパティにリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 18:39:21 GMT)
Gradient Leakage Attack Resilient Deep Learning [7.9] 勾配の漏洩攻撃は ディープラーニングで最も悪質な プライバシーの脅威の1つだ
差分プライバシーを持つディープラーニングは、差分プライバシーを保証するディープラーニングモデルを公開するためのデファクトスタンダードである。
本稿では,差分プライバシーを用いた勾配リーク耐性深層学習の代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 03:33:02 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Methods in Combating Pandemics: A
Systematic Review [7.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックにおける人工知能の影響は、モデルの透明性の欠如によって大幅に制限された。
XAIをうまく利用すれば、モデルの性能を改善し、エンドユーザに信頼を与え、ユーザの意思決定に影響を与えるのに必要な価値を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 05:06:58 GMT)
Cyberattack Detection in Large-Scale Smart Grids using Chebyshev Graph
Convolutional Networks [6.4] 本稿では,Chebyshev Graph Convolutional Networks (CGCN) を用いた大規模交流電力網におけるサイバー攻撃検出のためのディープラーニングモデルを提案する。
提案したCGCNベースの検出器は,2848台の大型電力網において,検出率7.86倍,誤警報率9.67倍を超えることを数値的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 01:35:22 GMT)
Reactive Message Passing for Scalable Bayesian Inference [5.2] スケジュールのない、堅牢でスケーラブルなメッセージパッシングベースの推論を実行するためのフレームワークとして、リアクティブメッセージパッシング(RMP)を紹介します。
RMPは、ファクタグラフのノードが接続ノードの変化にどのように反応するかを記述したリアクティブプログラミングスタイルに基づいている。
また、制約されたBethe自由エネルギーの最小化により、RMPを実現するためのJuliaパッケージであるReactiveMP.jlを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 15:38:06 GMT)
Closest approach of a quantum projectile [3.0] ラザフォード散乱の最も単純な場合を考えると、投射体は量子力学的に扱われる。
我々は、量子射影が対応する古典的なものほど接近できないことを示し、最も近いアプローチの平均距離は、射影を記述する波動関数の位置拡散に依存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 22:31:56 GMT)
On Dynamic Pricing with Covariates [2.7] 単純な価格アルゴリズムは、統計的構造を仮定することなく、$O(dsqrtTlog T)$ regret upper boundを持つことを示す。
後悔の上限の上限は、下限(すなわち仮定の下でも)から対数的因子に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 16:30:13 GMT)
PerCQA: Persian Community Question Answering Dataset [2.5] コミュニティ質問回答 (Community Question Answering, CQA) は、現実の質問に対する回答を提供するフォーラムである。
CQAの最初のペルシア語データセットであるPerCQAを提示する。
このデータセットには、最も有名なペルシアのフォーラムからクロールされた質問と回答が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:06:41 GMT)
Continual Learning for Unsupervised Anomaly Detection in Continuous
Auditing of Financial Accounting Data [2.0] 国際監査基準では、財務諸表の根底にある会計ジャーナルの項目を直接評価する必要がある。
大量のジャーナルエントリデータを調べるために、ディープラーニングにインスパイアされた監査技術が出現した。
本研究は、両課題を克服し、ジャーナルエントリデータエクスペリエンスのストリームから学ぶように設計された連続的異常検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 09:21:14 GMT)
A comparative study on machine learning models combining with outlier
detection and balanced sampling methods for credit scoring [1.8] ピアツーピア貸与プラットフォームでは、従来の金融機関の助けを借りずにピアツーピア貸与関係を作成できる。
個人クレジットスコアリング機械学習モデルの構築は、ユーザがP2Pプラットフォームでローンを返済するかどうかを効果的に予測することができる。
各種外乱検出法と平衡サンプリング法が一般的な機械学習モデルに与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 07:20:19 GMT)
A Preliminary Study for Literary Rhyme Generation based on Neuronal
Representation, Semantics and Shallow Parsing [1.7] 本稿では,言語モデルとニューラルネットワークモデルを組み合わせたスペイン語の文体韻律生成モデルを提案する。
アルゴリズムが生成したテキストを手動で評価することで得られる結果が奨励される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:40:09 GMT)
Combining Improvements for Exploiting Dependency Trees in Neural
Semantic Parsing [1.0] 本稿では,トランスフォーマーに基づくセマンティックパーシングシステムにおいて,そのような依存情報を組み込む3つの手法について検討する。
まず、エンコーダの標準自己注意ヘッドを、親スケール自己注意ヘッド(PASCAL)に置き換える。
その後、エンコーダに構成的注意 (CA) を挿入し、入力文の係り受け構造をよりよく把握できる付加的制約を付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 03:41:42 GMT)
The Relativistic Transactional Interpretation and The Quantum
Direct-Action Theory [0.0] 本稿では、相対論的トランザクション解釈の基礎となる量子相対論的ダイレクトアクション理論の重要な側面について述べる。
直接作用理論の伝統的な解釈が量子対数の発展を妨げているいくつかの決定的な方法が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 05:33:34 GMT)
Systems Theory of Classical and Quantum Fields and Applications to
Quantum Computing and Control [0.0] システム理論とフィールド理論の基礎は、第1部で概説されている。
ゲージ理論はシステム理論の観点から再解釈され、量子ゲートの定式化に適用される。
量子システムはゲートにフィードバックを導入することで定義されます
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 07:32:46 GMT)
Supercurrent decay in ballistic magnetic Josephson junctions [0.0] 超電流の崩壊が厚さとともに指数関数的に起こることを示し、その効果の原因となる2つのメカニズムを同定する。
Nb/Ni/Nb接合の結果は最近の実験結果とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 07:27:35 GMT)
Stance Quantification: Definition of the Problem [0.0] スタンス検出は、テキスト生成者の位置を目標に向けて自動決定するプロセスとして一般的に定義される。
本稿では,スタンス検出,すなわちスタンス定量化に密接に関連する研究課題を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 21:19:42 GMT)
Relativistic electron wave packets featuring persistent quantum backflow [0.0] 相対論的ウェーブパケットは、導波路に沿ったほぼ任意の距離でシリンダーの断面上の量子逆流を誘導する。
予測逆流は時間的に安定であり、初期波動関数によらず現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 03:42:06 GMT)
Prevalence Threshold and bounds in the Accuracy of Binary Classification
Systems [0.0] 完全精度1に対して、正の精度閾値(phi_e$)は、精度-精度曲線における最大曲率の臨界点であることを示す。
応用は多いが、ここで議論されている考え方は、計算複雑性理論、人工知能、医療スクリーニングなどで用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 21:22:32 GMT)
Pedagogical Rule Extraction for Learning Interpretable Models [0.0] 我々は,小データからより良いルールを学習するためのPreLIMというフレームワークを提案する。
統計モデルを使用してデータを拡張し、ルールベースのモデルを学ぶ。
実験では,最先端のPreLIM構成よりも優れたPreLIM構成を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 20:54:53 GMT)
Manifestations of changes in entanglement and onset of synchronization
in tomograms [0.0] 放射場のような連続変数系の量子状態再構成は、主にヒルベルト空間の大きな次元から生じる問題を引き起こす。
しかし、任意の光状態の光学トモグラムからウィグナー関数を抽出するための普遍的なプロトコルは存在しない。
動的進化における絡み合いの変化や量子同期の開始といった非古典的な効果は、光トモグラフィー自体の定性的変化に反映され、この目的のために状態再構成の必要性を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 17:27:43 GMT)
Loophole free interferometric test of macrorealism using heralded single
photons [0.0] 我々は、LGIやWLGIのような異なるマクロリアリズムの不平等の違反を、隠蔽された単光子ベースの実験装置を用いて示す。
負の結果測定(NRM)は、マクロリアリズムの定義に使用される非侵襲的測定可能性の推定を検証するために実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 17:09:45 GMT)
Introduction to Koopman-von Neumann Mechanics [0.0] この研究は、クープマン・ヴォン・ノイマン(KvN)力学に関する現在の文献を、シンプルで分かりやすいテキストに集約する。
KvNメカニクス(KvN Mechanics)は古典力学の一分野であり、量子力学の数学的言語に再キャストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 20:48:55 GMT)
Hidden Single-Qubit Topological Phase Transition without Gap Closing in
Anisotropic Light-Matter Interactions [0.0] 従来,位相相転移(TPTs)の発生にはギャップ・クローズ(ギャップ・クローズ)が必要であるが,ギャップ・クローズ(ギャップ・クローズ)が不要なケースもある。
不定形TPTのサインは、振幅スクイーズから位相スクイーズへの移行により、ギャップされた位相における位相スクイーズへ遷移する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 17:54:34 GMT)
Extended Dicke quantum battery with interatomic interactions and driving
field [0.0] 原子間相互作用と外部駆動場の両方を持つ拡張ディックモデルにおける量子電池系の充電過程について検討する。
最大充電力については、QBの量子的優位性を得るが、これは超線形スケーリング関係をほぼ満足する。
超強結合系では、原子間相互作用はより高速な電池充電につながり、量子的優位性$alpha = 1.88$を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 12:18:15 GMT)
Explainable Signature-based Machine Learning Approach for Identification
of Faults in Grid-Connected Photovoltaic Systems [0.0] 本稿では,PV運転状態の統計的シグネチャに基づく新しい故障同定手法を提案する。
これらのシグネチャに基づいて訓練されたランダムフォレスト学習マシンは、あらゆる種類の障害を特定する上で、100%の精度を示した。
予測結果に対するユーザの信頼を高めるため,トレーニング期間中にSHAPを用いて完全なモデル応答を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 15:11:18 GMT)
Evolutionary Generation of Visual Motion Illusions [0.0] 本稿では,新しい視覚運動錯覚を生み出す進化的イリュージョンジェネレータ(EIGen)について述べる。
EIGenの構造は、照明運動が脳自身の予測を知覚した結果であるかもしれないという仮説を支持している。
本論文の科学的動機は、視覚運動の知覚が脳の予測能力の副作用であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:53:50 GMT)
Deeper Clinical Document Understanding Using Relation Extraction [0.0] 名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)モデルからなるテキストマイニングフレームワークを提案する。
我々は2つの新しいREモデルアーキテクチャを導入し、BioBERTをベースとした精度最適化アーキテクチャと、フル接続ニューラルネットワーク(FCNN)上のクラフト機能を活用した速度最適化アーキテクチャを紹介した。
本稿では,この枠組みの実践的応用として,バイオメディカル知識グラフの構築と臨床コードへの実体マッピングの精度向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 17:14:13 GMT)
CABACE: Injecting Character Sequence Information and Domain Knowledge
for Enhanced Acronym and Long-Form Extraction [0.0] 本稿では,ACronym extract のための CABACE: Character-Aware BERT を提案する。
テキスト中の文字列を考慮に入れ、マスキング言語モデリングによって科学的および法的領域に適応する。
提案手法は,ノンイングリッシュ言語へのゼロショット一般化のためのベースラインモデルよりも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 14:03:09 GMT)
Artifact Reduction in Fundus Imaging using Cycle Consistent Adversarial
Neural Networks [0.0] ディープラーニングは、人間の介入をあまり必要とせずにデータからパターンを抽出する強力なツールである。
根底のイメージに存在するこれらのアーティファクトを自動的に修正する試みが試みられている。
残余ブロックからなるCycleGANベースのモデルを用いて,画像中のアーティファクトを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 18:05:48 GMT)
An Ensemble of Pre-trained Transformer Models For Imbalanced Multiclass
Malware Classification [0.0] マルウェアによって生成されるAPI呼び出しシーケンスは、マルウェア分類のための機械学習モデルやディープラーニングモデルによって広く利用されている。
従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルは、API呼び出し間のシーケンス関係をキャプチャできないままです。
実験により, 1つのトランスブロック層を有するトランスモデルが, 広く使用されているベースアーキテクチャ, LSTMを超越したことを示す。
BERTまたはCANINE(事前訓練されたトランスフォーマーモデル)は、評価指標、F1スコア、AUCスコアに基づいて、高度に不均衡なマルウェアファミリーを分類する上で優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 13:40:07 GMT)