GreaseLM: Graph REASoning Enhanced Language Models for Question
Answering [160.0] GreaseLMは、事前訓練されたLMとグラフニューラルネットワークの符号化された表現を、複数の層にわたるモダリティ相互作用操作で融合する新しいモデルである。
GreaseLMは、状況制約と構造化知識の両方の推論を必要とする問題に、より確実に答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:00:05 GMT)
Deconfounding to Explanation Evaluation in Graph Neural Networks [136.7] 我々は、全グラフと部分グラフの間に分布シフトが存在し、分布外問題を引き起こすと論じる。
本稿では,モデル予測に対する説明文の因果効果を評価するために,Decon founded Subgraph Evaluation (DSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:05:00 GMT)
Optimal variance-reduced stochastic approximation in Banach spaces [114.9] 可分バナッハ空間上で定義された収縮作用素の定点を推定する問題について検討する。
演算子欠陥と推定誤差の両方に対して漸近的でない境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 02:46:57 GMT)
Environment Generation for Zero-Shot Compositional Reinforcement
Learning [105.4] 環境構成設計(CoDE)は、ジェネレータエージェントを訓練し、エージェントの現在のスキルレベルに合わせて一連の構成タスクを自動的に構築する。
我々は,複数のページや部屋からなる環境を生成することを学び,それらの環境において複雑なタスクを広範囲にこなせるRLエージェントを訓練する。
CoDEは最強のベースラインよりも4倍高い成功率を示し、3500のプリミティブタスクで学んだ実際のWebサイトのパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:35:01 GMT)
Instance-Dependent Confidence and Early Stopping for Reinforcement
Learning [99.6] 強化学習(RL)のための様々なアルゴリズムは、その収束率の劇的な変動を問題構造の関数として示している。
この研究は、観察されたパフォーマンスの違いについて、textitexを説明する保証を提供する。
次の自然なステップは、これらの理論的保証を実際に有用なガイドラインに変換することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 04:25:35 GMT)
How does unlabeled data improve generalization in self-training? A
one-hidden-layer theoretical analysis [93.4] この研究は、既知の反復的自己学習パラダイムに関する最初の理論的分析を確立する。
トレーニング収束と一般化能力の両面で、ラベルなしデータの利点を実証する。
また、浅部ニューラルネットワークから深部ニューラルネットワークへの実験は、我々の確立した自己学習に関する理論的知見の正しさを正当化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 02:16:52 GMT)
Pseudo-Labeled Auto-Curriculum Learning for Semi-Supervised Keypoint
Localization [88.7] オブジェクトのキーポイントのローカライズは、基本的な視覚的問題である。
キーポイントローカライゼーションネットワークの教師付き学習は、しばしば大量のデータを必要とする。
本稿では,一連の動的しきい値を持つ信頼度の高い擬似ラベルサンプルを自動的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 09:51:58 GMT)
LaMDA: Language Models for Dialog Applications [75.8] LaMDAは、ダイアログに特化したトランスフォーマーベースのニューラルネットワークモデルのファミリーである。
注釈付きデータで微調整し、モデルが外部の知識ソースを参照できるようにすると、大幅な改善がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:41:03 GMT)
Under-Approximating Expected Total Rewards in POMDPs [68.8] 我々は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)において、ゴール状態に達するための最適な総報酬を考える。
我々は、MILP(mixed-integer linear programming)を用いて、そのような最小限の確率シフトを見つけ、実験により、我々の手法がかなりうまく拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:43:03 GMT)
Evaluating Generalization in Classical and Quantum Generative Models [68.8] 我々は、生成モデルの一般化能力を評価するための単純で曖昧なアプローチを構築した。
シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:35:35 GMT)
Fast Differentiable Matrix Square Root [65.7] 微分可能な行列平方根を計算するために、より効率的な2つの変種を提案する。
前方伝播には, Matrix Taylor Polynomial (MTP) を用いる方法がある。
もう1つの方法は Matrix Pad'e Approximants (MPA) を使うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:18:06 GMT)
Stochastic normalizing flows as non-equilibrium transformations [63.0] 正規化フローは従来のモンテカルロシミュレーションよりも効率的に格子場理論をサンプリングするための経路を提供することを示す。
本稿では,この拡張された生成モデルの効率を最適化する戦略と応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:00:18 GMT)
Taxonomy Enrichment with Text and Graph Vector Representations [61.8] 我々は,既存の分類学に新たな語を加えることを目的とした分類学の豊かさの問題に対処する。
我々は,この課題に対して,少ない労力で高い結果を得られる新しい手法を提案する。
我々は、異なるデータセットにわたる最先端の結果を達成し、ミスの詳細なエラー分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 09:01:12 GMT)
FedComm: Federated Learning as a Medium for Covert Communication [56.4] 我々は、フェデレートラーニングフレームワーク内でターゲットペイロードのロバストな共有と転送を可能にする、新しい秘密通信技術であるFedCommを紹介する。
実験の結果,FLプロシージャが収束する前に,FedCommはペイロードの100%をキロビットの順に配送することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:05:56 GMT)
Context-Tuning: Learning Contextualized Prompts for Natural Language
Generation [52.8] 自然言語生成のための微調整PLMに対して,Context-Tuningと呼ばれる新しい連続的プロンプト手法を提案する。
まず、入力テキストに基づいてプロンプトを導出し、PLMから有用な知識を抽出して生成する。
第二に、生成したテキストの入力に対する関連性をさらに高めるために、連続的な逆プロンプトを用いて自然言語生成のプロセスを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:35:28 GMT)
Robust Unsupervised Graph Representation Learning via Mutual Information
Maximization [48.0] 本稿では、頑健な教師なしグラフ表現学習に焦点を当てる。
本稿では、逆摂動ノード表現間の相互情報を評価するために、グラフ表現堅牢性(GRR)と呼ばれるロバスト性尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:26:50 GMT)
Enhancing Pseudo Label Quality for Semi-SupervisedDomain-Generalized
Medical Image Segmentation [42.4] 医用画像分割アルゴリズムのTounseen領域の一般化は、コンピュータ支援診断と手術にとって重要な研究課題である。
本稿では,半教師付き領域汎用医用画像分割のための信頼性に配慮したクロス・インスペクティブ・インスペクティブ・ゴリネットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:02:00 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Spiking Q-learning [41.3] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、少ないエネルギー消費で人工知能を実現することが期待されている。
SNNと深部強化学習(RL)を併用することで、現実的な制御タスクを実現するための有望なエネルギー効率の方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:42:11 GMT)
Vertical Federated Edge Learning with Distributed Integrated Sensing and
Communication [40.8] 本文は, 協調物体・人体動作認識のための垂直フェデレーションエッジ学習(FEEL)システムについて検討する。
このシステムでは、分散エッジデバイスがまず無線信号を送信し、対象物や人間を検知し、次に中間計算ベクトルを交換して協調認識を行う。
人間の動作認識タスクを考慮し,我々の縦型FEELによるアプローチは,評価精度を最大98%向上し,ベンチマークよりも最大8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 02:05:07 GMT)
Stitch it in Time: GAN-Based Facial Editing of Real Videos [38.8] 本稿では,映像中の顔のセマンティックな編集を行うフレームワークを提案する。
提案手法は,有意義な顔操作を行い,高い時間的一貫性を維持し,難易度,高品質な音声ヘッドビデオに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:28:57 GMT)
Dual Contrastive Learning: Text Classification via Label-Aware Data
Augmentation [38.6] 入力サンプルの特徴と同一空間における分類器のパラメータを同時に学習する2つのコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、DualCLは、分類器のパラメータを、異なるラベルに関連付けられた強化サンプルとみなし、入力サンプルと強化サンプルとの対比学習を利用する。
5つのベンチマークテキスト分類データセットに関する実証的研究は、分類精度の向上を示し、DualCLの識別表現を学習する能力を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 13:59:45 GMT)
Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global
Attention [37.2] 本稿では,トランスフォーマーに基づく自己認識を用いて,長距離ペア関係の学習を提案する。
提案手法はGraphTransと呼ばれ,標準のGNNモジュールに代えて置換不変なTransformerモジュールを適用している。
その結果,グラフ構造を持たない純粋学習に基づくアプローチは,グラフ上の高レベルな長距離関係を学習するのに適している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:16:21 GMT)
The Security of Deep Learning Defences for Medical Imaging [36.1] 攻撃者は、被害者の深層学習モデルを騙しながら、現状の5つのアートディフェンスを回避できることを示す。
1)システムのセキュリティを強化し,(2)デジタル署名を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:11:17 GMT)
Trustworthy Knowledge Graph Completion Based on Multi-sourced Noisy Data [35.9] 我々は,KGにおけるマルチソースノイズデータと既存事実に基づく知識グラフの事実を利用する,信頼に値する新しい手法を提案する。
具体的には,総合的なスコアリング機能を備えたグラフニューラルネットワークを導入し,さまざまな値型で事実の妥当性を判定する。
本稿では、データソースの品質を事実スコアリング機能に組み込んだ真理推論モデルを提案し、異質な値から真理を推測する半教師付き学習方法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 07:59:16 GMT)
Identifying Adversarial Attacks on Text Classifiers [33.0] 本稿では,その生成にどの方法が使われたかを決定するために,逆テキストを解析する。
最初のコントリビューションは、攻撃検出とラベル付けのための広範なデータセットです。
第2のコントリビューションとして、このデータセットを使用して、攻撃識別のための多くの分類器を開発し、ベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:16:04 GMT)
Training Hybrid Classical-Quantum Classifiers via Stochastic Variational
Optimization [32.6] 量子機械学習は、短期量子デバイスの潜在的な実用的応用として登場した。
本研究では、一般化線形モデル(英語版)(QGLM)を実装した量子ニューロンの第1層に、第2の古典的合成層が続く2層ハイブリッド古典量子分類器について検討する。
実験は、QGLMニューロンによって実装された様々な活性化関数に対するアプローチの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:30:24 GMT)
Tensor Ring Parametrized Variational Quantum Circuits for Large Scale
Quantum Machine Learning [28.0] 本稿では,テンソルリング表現を用いて回路内の量子状態を圧縮するアルゴリズムを提案する。
ストレージと計算時間は、正確なシミュレーションアルゴリズムによる指数的な増加と比較して、キュービット数とレイヤー数で線形に増加する。
We achieve a test accuracy of 83.33% on Iris dataset and a maximum of 99.30% and 76.31% on binary and ternary classification of MNIST dataset。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:54:57 GMT)
Classroom Slide Narration System [27.1] スライドプレゼンテーションは、教室コミュニケーションのための教育コミュニティが使う効果的で効率的なツールである。
教室スライドナレーションシステム(CSNS)は、スライド内容に対応する音声記述を生成する。
FacebookのAutomatic Alt-Text(AAT)やTesseractのような既存のシステムと比較して、提案されたCSNSの品質のアウトプットに対して、より優れたフィードバックが得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 07:20:03 GMT)
Contrastive and Selective Hidden Embeddings for Medical Image
Segmentation [25.8] 医用画像セグメンテーションのための対照的な学習ベース重み事前トレーニングを提案する。
不確実性を考慮した特徴選択ブロック(UAFS)と呼ばれる新しい構造は、少数機能による学習目標シフトを処理するように設計されている。
6つのドメインから8つのパブリックデータセットにまたがって、最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:52:19 GMT)
VISA: An Ambiguous Subtitles Dataset for Visual Scene-Aware Machine
Translation [25.0] マルチモーダル機械翻訳(MMT)データセットは、画像とビデオキャプションまたは一般的な字幕で構成され、言語的曖昧さをほとんど含まない。
日本語と英語のパラレルな文対とそれに対応するビデオクリップからなる新しいデータセットであるVISAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:54:02 GMT)
Optimal Dynamic Regret in Proper Online Learning with Strongly Convex
Losses and Beyond [23.9] 適切な学習設定で、Strongly Adaptiveアルゴリズムは、ほぼ最適な動的後悔を実現することができることを示す。
また, 適切なオンライン学習を行う場合, Exp-concaveの損失を伴って, 最適の動的後悔率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 22:08:07 GMT)
Image-to-Video Re-Identification via Mutual Discriminative Knowledge
Transfer [23.6] 画像とビデオの表現のギャップは、画像からビデオへの再識別(I2V Re-ID)を難しくする。
画像ベース表現により効果的に動画ベースのリッチ表現を転送するための相互識別的知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:04:39 GMT)
From Pixel to Patch: Synthesize Context-aware Features for Zero-shot
Semantic Segmentation [22.9] ゼロショット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は,カテゴリレベルのセマンティクスのみを持つ未確認オブジェクトのセマンティクスを目的としたセマンティクスである。
本研究では,コンテキスト認識機能生成ネットワーク(CaGNet)を提案する。
Pascal-VOC, Pascal-Context, COCO-stuff の実験結果から,本手法は既存のゼロショットセマンティックセマンティックセグメンテーション法よりも有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:38:13 GMT)
Using a Novel COVID-19 Calculator to Measure Positive U.S.
Socio-Economic Impact of a COVID-19 Pre-Screening Solution (AI/ML) [22.7] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、世界経済は2020年に3.5%縮小した。
本稿では、COVID-19 AI/ML事前スクリーニングソリューションの米国社会経済的影響を測定するための、COVID-19電卓を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 02:56:09 GMT)
Meta Learning MDPs with Linear Transition Models [22.5] マルコフ決定過程 (MDP) におけるメタラーニングについて, 線形遷移モデルを用いて検討した。
本稿では,UC-Matrix RLアルゴリズムのバージョンであるBUC-MatrixRLを提案する。
BUC-Matrix RLは,タスクを個別に学習するのに比べて,高バイアス低分散タスク分布に対する伝達後悔の大幅な改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:57:03 GMT)
Adaptive Data Analysis with Correlated Observations [22.0] いくつかのケースでは、サンプル内に依存関係がある場合でも、差分プライバシーが保証されることが示されています。
転写圧縮と適応データ解析の関連性は,非ID設定にまで拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:00:30 GMT)
Conversational Information Seeking [21.8] 会話情報探索(英: Conversational Information seeking, CIS)とは、1人以上のユーザと情報システムの間のインタラクションのシーケンスである。
このモノグラフは、CISの定義、アプリケーション、インタラクション、インターフェース、設計、実装、評価の徹底的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:09:23 GMT)
Conceptor Learning for Class Activation Mapping [21.7] クラスアクティベーションマッピング(CAM)は、サリエンシマップを生成するために広く採用されている。
本稿では,CAM生成における概念学習について紹介する。
コンセプター・CAMの有効性は、文学における最大規模のデータセットに関する形式的検証と実験の両方で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:51:14 GMT)
TerViT: An Efficient Ternary Vision Transformer [21.3] 視覚変換器(ViT)は、様々な視覚的タスクにおいて大きな可能性を秘めているが、リソース制約されたデバイスに展開する際には、高価な計算とメモリコストの問題に悩まされている。
実測値と三次パラメータ間の大きな損失表面ギャップに挑戦する3次視覚変換器(TerViT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:22:32 GMT)
High-Dimensional Inference over Networks: Linear Convergence and
Statistical Guarantees [20.7] エージェントネットワーク上の疎線形回帰を非指向グラフとしてモデル化し,サーバノードを持たない。
分布予測勾配追跡に基づくアルゴリズムの収束率と統計的保証を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 01:26:08 GMT)
Dangerous Cloaking: Natural Trigger based Backdoor Attacks on Object
Detectors in the Physical World [20.4] この研究は、既存の物体検出器が物理的バックドア攻撃の影響を受けやすいことを実証している。
このようなバックドアを2つの悪用可能な攻撃シナリオからオブジェクト検出器に埋め込むことができることを示す。
我々は, アンカーベースYolo-V3, Yolo-V4, アンカーフリーCenterNetの3つの人気物体検出アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:11:27 GMT)
AutoDistill: an End-to-End Framework to Explore and Distill
Hardware-Efficient Language Models [20.0] ハードウェア効率の良いNLP事前学習モデルを構築するためのエンドツーエンドのモデル蒸留フレームワークであるAutoDistillを提案する。
TPUv4iの実験では、MobileBERTよりもトレーニング済みの精度(最大3.2%高い)と推論遅延(最大1.44倍速い)の低い7つのモデルアーキテクチャが見つかった。
GLUEベンチマークで下流のNLPタスクを実行することで、AutoDistillによって28.5Mパラメータで事前トレーニングするために蒸留されたモデルは81.69の平均スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 04:32:19 GMT)
Occupancy Information Ratio: Infinite-Horizon, Information-Directed,
Parameterized Policy Search [19.4] 無限水平強化学習問題における探索・探索トレードオフの新しい尺度を開発した。
占有情報比(OIR)は、政策の無限水平平均コストと、その長期占有率のエントロピーとの比からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:40:03 GMT)
Less is Less: When Are Snippets Insufficient for Human vs Machine
Relevance Estimation? [19.1] 本報告では,文書要約のみにおける関連性評価の変化と,全文がアセステータに公開されている場合の比較を行う。
以上の結果から,本全文は人間にとって有益であり,BERTモデルは類似のクエリや文書タイプに対して有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:41:16 GMT)
Black-box Prompt Learning for Pre-trained Language Models [18.2] この研究は、与えられた入力の出力を除いて、事前訓練されたモデルにアクセスできない新しいシナリオを考察する。
まず、事前に学習したモデルが凍結されているだけでなく、見えなくなるような、テキスト分類のブラックボックス設定を紹介します。
そこで我々は,事前学習コーパスから事前学習したモデルから学習した知識を活用できる,即時学習ファミリーの新しい手法であるブラックボックスプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:53:19 GMT)
Towards Building Economic Models of Conversational Search [17.7] 我々は,これまで検索セッションで観察されたパターンに基づいて,対話型検索の2つの経済モデルを構築した。
我々のモデルは、与えられた/要求されたフィードバックの量は、初期またはその後のクエリを改善するための効率に依存することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:20:51 GMT)
Tuned Regularized Estimators for Linear Regression via Covariance
Fitting [17.5] 線形モデルに対する調律正規化パラメータ推定器の探索問題を考える。
3つの既知の最適線形推定器がより広いクラスの推定器に属することを示す。
得られた推定器のクラスは、既知の正規化推定器のチューニングバージョンを得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:08:08 GMT)
SciBERTSUM: Extractive Summarization for Scientific Documents [16.8] SciBERTSUMは500以上の文からなる科学論文のような長い文書の要約のために設計されている。
その結果,ROUGEスコアの点から,モデルの優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 00:29:48 GMT)
Improved Random Features for Dot Product Kernels [15.1] 我々はドット製品カーネルのランダムな特徴近似の効率を改善するために、いくつかの新しい貢献をしている。
複雑な特徴の利用はこれらの近似のばらつきを著しく減少させることができることを実証的に示す。
また,一般のドット製品カーネルに対するランダムな特徴近似に対するデータ駆動最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:16:56 GMT)
Safe Deep RL in 3D Environments using Human Feedback [15.0] ReQueSTは、安全な人間の軌道から環境の神経シミュレータを学習することで問題を解決することを目的としている。
実際の人間からフィードバックを得た複雑な3D環境において、このアプローチが実現可能かどうかはまだ分かっていない。
その結果, 標準強化学習と比較して, 不安全行動の桁違いの減少が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:10:14 GMT)
QoS-SLA-Aware Artificial Intelligence Adaptive Genetic Algorithm for
Multi-Request Offloading in Integrated Edge-Cloud Computing System for the
Internet of Vehicles [15.0] IoT of Vehicles (IoV) over Vehicular Ad-hoc Networks (VANETS) は、スマートシティアプリケーションの開発を可能にする新興技術である。
車両の計算能力とストレージ能力の制限を考えると、アプリケーション要求は統合されたエッジクラウドコンピューティングシステムにオフロードされる。
本稿では、異種エッジクラウドコンピューティングシステムにおけるマルチリクエストオフロードのための新しいAI(AI)デッドラインSLA対応遺伝的アルゴリズム(GA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:11:55 GMT)
Self-supervised Video Representation Learning with Cascade Positive
Retrieval [14.9] 自己教師付きビデオ表現学習は、映像検索や行動認識などの下流タスクを効果的に改善することが示されている。
コントラスト学習の正の例を連続的に掘り下げるカスケード正の検索式(CPR)を提示する。
CPRは83.3%の中央値の鉱業リコールに達し、以前の業績を5.5%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 01:52:15 GMT)
Reliable Detection of Doppelg\"angers based on Deep Face Representations [14.8] The Wild データベースにおける Dppelg "anger" が HDA Doppelg "anger and Disguised Faces に与える影響を評価する。
doppelg "anger image pairs は非常に高い類似点が得られ、結果として偽の一致率が著しく増加することが判明した。
交配比較試験からドッペルグ・アンガーを識別するドッペルグ・アンガー検出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:37:08 GMT)
A Comparative Study on Language Models for Task-Oriented Dialogue
Systems [14.6] タスク指向対話(ToD)システムでは、言語モデルを使ってエンドツーエンドのトレーニングを行うことができる。
BARTとT5は、BLEUとF1でGPTベースのモデルより優れ、ToDシステムで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） (Fri, 21 Jan 2022 13:24:25 GMT)
Tensor and Matrix Low-Rank Value-Function Approximation in Reinforcement
Learning [13.5] 値関数近似は強化学習(RL)の中心的な問題である
本稿では、低ランクアルゴリズムを用いてVF行列をオンラインおよびモデルフリーで推定する、擬似非パラメトリック手法を提案する。
VFは多次元である傾向があるため、従来のVF行列表現をテンソル表現に置き換え、PARAFAC分解を用いてオンラインモデルフリーテンソル低ランクアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 00:13:54 GMT)
Perturbation Bounds for (Nearly) Orthogonally Decomposable Tensors [13.1] より高次テンソル摂動は、分離において各本質的な特異値/ベクトルに影響を及ぼすことを示す。
我々の結果は容易に適用でき、統計学と機械学習における多くの異なる問題に対して統一的な処理を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:10:55 GMT)
Reinforcement Learning for Personalized Drug Discovery and Design for
Complex Diseases: A Systems Pharmacology Perspective [13.1] システム薬理学指向の薬物発見・設計における強化学習の可能性について概説する。
強化学習の一般化性と伝達性を高めるために,新しい強化学習技術が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:29:46 GMT)
VIPriors 2: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning
Challenges [13.1] VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning”の第2版。
モデルは、様々な重要なコンピュータビジョンタスクのためのトレーニングサンプルの少ない数に基づいて、スクラッチからトレーニングされる。
結果: 提供されたベースラインは,5つの課題すべてにおいて,大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:20:52 GMT)
What Can Machine Vision Do for Lymphatic Histopathology Image Analysis:
A Comprehensive Review [12.6] 過去10年間で、機械ビジョン(MV)の計算能力は継続的に改善されてきた。
深層学習アルゴリズムは、病気の検出と診断におけるMVの精度をさらに向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:54:14 GMT)
LRSVRG-IMC: An SVRG-Based Algorithm for LowRank Inductive Matrix
Completion [12.4] LRSVRG-IMCは様々な低ランク・スパース条件下でサドル点から脱出できることを示す。
また, LRSVRG-IMC は, ほぼ最適試料であることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 02:39:00 GMT)
Spatiotemporal Analysis Using Riemannian Composition of Diffusion
Operators [11.5] 変数が幾らかの幾何学に関係していると仮定し、時系列解析のための演算子に基づくアプローチを提案する。
提案手法は,行列の幾何を表す演算子を学習するための多様体 (i) 異なる時間サンプルに対応する演算子のマルチスケール構成のための対称正定幾何 (ii) 動的モードを抽出する合成演算子のスペクトル解析 (iii) を独立に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:52:33 GMT)
Exploring the acceptability of digital contact tracing for UK students [11.1] アプリベースのデジタル接触追跡は、学生が情報的な決定をし、予防措置を取ることによって、制限を緩和するのに役立つかもしれない。
本研究は,接触追跡ツールの受容性に関する詳細なインタビューを行うために,架空のユーザインタフェースを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 11:34:45 GMT)
Universal Online Learning with Unbounded Losses: Memory Is All You Need [10.8] 与えられた学習規則は、長期平均損失が低い場合、楽観的に普遍的であると言われる。
ハンケは、すべての無境界損失に対して、普遍的な学習を認める過程の族が、正確には有限個の異なる値を持つものであるかどうかというオープンな問題として提起された。
結果として、これは非有界な損失に対して楽観的に普遍的な学習規則を劇的にシンプルに定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 22:03:18 GMT)
Improving Across-Dataset Brain Tissue Segmentation Using Transformer [10.8] 本研究では,脳組織セグメンテーションのための新しいCNN-Transformerハイブリッドアーキテクチャを提案する。
我々は、4つのマルチサイトT1w MRIデータセットでモデルの性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:16:39 GMT)
A Comprehensive Study of Vision Transformers on Dense Prediction Tasks [10.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がビジョンタスクの標準選択である。
近年の研究では、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションといった課題において、視覚変換器(VT)が同等の性能を発揮することが示されている。
このことは、それらの一般化可能性、堅牢性、信頼性、複雑なタスクの特徴を抽出するときにテクスチャバイアスについていくつかの疑問を投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 13:18:16 GMT)
AlphaFold Accelerates Artificial Intelligence Powered Drug Discovery:
Efficient Discovery of a Novel Cyclin-dependent Kinase 20 (CDK20) Small
Molecule Inhibitor [9.9] 我々はAlphaFoldを用いて、実験構造のない新規ターゲットの第一級ヒット分子の同定に成功した。
ターゲット選択後30日以内にKd値8.9 +/-1.6 uMのCDK20の分子ヒット化合物を同定した。
これはCDK20を標的とする最初の小さな分子であり、さらに重要なことは、初期の薬物発見におけるヒット同定プロセスにおけるAlphaFoldの応用の初めての実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 07:35:24 GMT)
Object Detection in Aerial Images: What Improves the Accuracy? [9.9] 空中画像における物体検出問題に対して,ディープラーニングに基づく物体検出手法が積極的に研究されている。
本研究では,空中物体検出におけるFaster R-CNNの影響について検討し,航空画像の性能向上のための数多くの戦略を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:22:48 GMT)
Recurrent Neural Networks with Mixed Hierarchical Structures and EM
Algorithm for Natural Language Processing [9.6] 我々は潜在指標層と呼ばれる手法を開発し、暗黙的な階層的情報を特定し学習する。
また、トレーニングにおいて潜在指標層を扱うEMアルゴリズムを開発した。
ブートストラップトレーニングによるEM-HRNNモデルは,文書分類タスクにおいて,他のRNNモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 23:08:33 GMT)
Fair Node Representation Learning via Adaptive Data Augmentation [9.5] この研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて得られるノード表現のバイアス源を理論的に説明する。
この分析に基づいて、本質的なバイアスを低減するために、公正に意識したデータ拡張フレームワークを開発した。
分析と提案手法は,様々なGNN学習機構の公平性を高めるために容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:49:15 GMT)
Text Style Transfer for Bias Mitigation using Masked Language Modeling [9.4] 本稿では,テキストデータを自動的にデバイアスするテキストスタイル転送モデルを提案する。
このモデルでは、潜在コンテンツエンコーディングと明示的なキーワード置換を組み合わせることで、そのような問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 11:06:33 GMT)
Can Machines Generate Personalized Music? A Hybrid Favorite-aware Method
for User Preference Music Transfer [9.2] ユーザ優先音楽転送(UPMT)は、多くのシナリオに適用できるが、まだ検討されていない音楽スタイル転送における新しい問題である。
UPMTは、多くのシナリオに適用できるが、まだ検討されていない音楽スタイルの転送における新しい問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:24:27 GMT)
AiTLAS: Artificial Intelligence Toolbox for Earth Observation [8.7] AiTLASには、衛星画像の探索的および予測分析のための最先端の機械学習方法が含まれている。
土地利用や被覆分類、作物の種類予測、特定の対象の局所化など、地球観測の様々なタスクに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:10:14 GMT)
Effective Learning of a GMRF Mixture Model [8.3] 我々はGMMをガウスマルコフ確率場混合モデル(GMRF-MM)に限定することを提案する。
各行列の空間パターンが知られているとき、その行列の最大近似(MLE)の効率的な最適化法を提案する。
GMRFとGMRF-MMの両症例でGLASSOの「偏り」はGLASSOよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:32:34 GMT)
Enhancing Hyperbolic Graph Embeddings via Contrastive Learning [7.9] 複数の双曲空間を通してノード表現を学習する新しいハイパーボリックグラフコントラスト学習(HGCL)フレームワークを提案する。
複数の実世界のデータセットに対する実験結果は、提案したHGCLの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:10:05 GMT)
Learning Two-Step Hybrid Policy for Graph-Based Interpretable
Reinforcement Learning [7.7] 本稿では,グラフベース入力を用いたRL問題に対して,解釈可能かつ堅牢な階層型ポリシを生成するための2段階のハイブリッド強化学習(RL)ポリシーを提案する。
この2段階のハイブリッドポリシは、人間フレンドリーな解釈を示し、一般化と堅牢性の観点から、より良いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:06:24 GMT)
Real-Time Seizure Detection using EEG: A Comprehensive Comparison of
Recent Approaches under a Realistic Setting [7.5] この研究は、実世界のアプリケーションに適したリアルタイムの発作検出フレームワークにおいて、最先端のモデルと信号特徴抽出器を広範囲に比較する。
私たちのコードはhttps://github.com/AITRICS/EEG_real_time_seizure_detectionで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:53:32 GMT)
alpha-Deep Probabilistic Inference (alpha-DPI): efficient uncertainty
quantification from exoplanet astrometry to black hole feature extraction [7.5] 推論は、間接的および雑音の測定から隠れた天体物理学の特徴を推定する現代の天文学研究において重要である。
従来の後方推定手法にはサンプリングに基づく手法と変分推論がある。
生成ニューラルネットワークと組み合わせたアルファ・ディバージェンス変分推論を用いて、近似した後進を学習するディープラーニングフレームワークであるα-DPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 00:58:10 GMT)
TOFU: Towards Obfuscated Federated Updates by Encoding Weight Updates
into Gradients from Proxy Data [7.5] 本稿では,各クライアントの重み更新を勾配でエンコードするプロキシデータを生成する新しいアルゴリズムTOFUを提案する。
ToFUは、MNISTおよびCIFAR-10データセット上で、1%未満の精度低下と7%の精度低下で学習を可能にする。
これにより、標準的なフェデレート平均化アルゴリズムよりも4倍と6.6倍の通信効率で、フェデレートされた設定で精度をほぼフルにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 00:25:42 GMT)
Symplectic Momentum Neural Networks -- Using Discrete Variational
Mechanics as a prior in Deep Learning [7.1] 本稿では,Sypic Momentum Networks (SyMo) を,非分離機械系のメカニクスの離散的な定式化のモデルとして紹介する。
このような組み合わせによって、これらのモデルが限られたデータから得られるだけでなく、シンプレクティックなフォームを保存し、より長期的な振る舞いを示す能力も提供できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 13:52:03 GMT)
Simulating COVID19 Transmission From Observed Movement: An Agent-Based
Model of Classroom Dispersion [6.9] 新型コロナウイルス感染の現在のモデルは、報告されたまたは想定された相互作用からの感染を予測する。
小学校4学年における子どもと教師のリアルタイム身体運動と方向方向の追跡には, RFID(Ultra-Wide Radio Frequency Identification)システムを用いて, 合計34回の観察を行った。
エージェント・ベース・トランスミッション・モデルはCDCが公表したリスクガイドラインと相互作用パターンを組み合わさって、感染した患者ゼロの感染影響を、総合感染率、平均感染率、症状患者出現までの時間ラグの比率で推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:34:30 GMT)
Designing for Engaging with News using Moral Framing towards Bridging
Ideological Divides [6.2] 本稿は、モラル財団として知られる基本的人的価値の枠組みを用いて、米国のニュース消費者に関与するよう教育することで、イデオロギー部門に対処するための作業設計システムについて述べる。
我々は、ユーザーが反対の見解に対する理解に挑戦するように促す一連の新機能を設計し、実装する。
本研究は,71名の参加者を6～8日間に分けて各デザインのフィールド評価を行い,対象者の道徳的価値を再設定したことを示す証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:29:18 GMT)
HEAM: High-Efficiency Approximate Multiplier Optimization for Deep
Neural Networks [5.2] 我々の乗算器は、DNNにおいて最もよく再現された近似乗算器よりも最大50.24%高い精度が得られる。
正確な乗算器と比較して、乗算器は面積、消費電力、遅延をそれぞれ44.94%、47.63%、および16.78%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:23:23 GMT)
Random Noise vs State-of-the-Art Probabilistic Forecasting Methods : A
Case Study on CRPS-Sum Discrimination Ability [4.9] 対象データの統計的特性がCRPS-Sumの識別能力に影響を及ぼすことを示す。
CRPS-Sum計算は各次元におけるモデルの性能を見落としている。
ダミーモデルに対して,ランダムノイズのように見える,より優れたCRPS-Sumを持つことが容易に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:36:58 GMT)
Anomalous mobility edges in one-dimensional quasiperiodic models [4.7] 異常なモビリティエッジと呼ばれるモビリティエッジのクラスは、準周期モデルにおける臨界状態のバンドから局所化された状態を切り離す。
その結果, 周期的秩序をもつ低次元系の局所化と臨界特性に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:23:37 GMT)
Deep Q-learning: a robust control approach [4.1] ニューラルネットワークカーネルを用いて不確実な線形時間不変モデルを定式化し,学習を記述する。
周波数領域におけるエージェントの動作を学習し解析することの不安定さを示す。
OpenAI Gym環境における数値シミュレーションにより,$mathcalH_infty$制御学習はDouble Deep Q-learningよりも若干優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 09:47:34 GMT)
Can Model Compression Improve NLP Fairness [3.2] 本論文は, 生成言語モデルの毒性とバイアスに及ぼす蒸留および刈り取りの影響について検討した最初の論文である。
我々は, GPT2モデルを用いて知識蒸留法とプルーニング法を試験し, 毒性とバイアス低減の一貫したパターンを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:14:51 GMT)
The Rational Selection of Goal Operations and the Integration ofSearch
Strategies with Goal-Driven Autonomy [3.2] 認識と制御のリンクは、実世界から象徴的表現(およびバック)への連続的な値変換の問題を管理する必要がある。
効果的な振る舞いを生成するには、推論には、新しい情報を計画し、取得し、更新し、異常を検出し、応答し、システムの目標に対して様々な操作を行う能力が含まれなければならない。
本稿では,複数の目標操作が共起して相互作用する際のエージェントの選択について検討し,その選択方法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 20:53:49 GMT)
On the adaptation of recurrent neural networks for system identification [2.5] 本稿では,動的システムのリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルの高速かつ効率的な適応を可能にするトランスファー学習手法を提案する。
その後、システムダイナミクスが変化すると仮定され、摂動系における名目モデルの性能が不可避的に低下する。
ミスマッチに対処するため、新しい動的状態からの新鮮なデータに基づいてトレーニングされた付加的補正項でモデルを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:04:17 GMT)
A Comprehensive Study of Bug Fixes in Quantum Programs [2.4] 96の現実世界のバグとその修正をQiskit、Cirq、Q#、ProjectQの4つの人気量子プログラミング言語から収集し調査する。
我々の研究は、量子プログラムのバグの比率が高いのは、量子固有のバグ(80%以上)であり、バグ修正領域のさらなる研究が必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:14:42 GMT)
Dynamic Deep Convolutional Candlestick Learner [2.2] この研究は、ロウソクスティックパターンのタスクに近代的なオブジェクト検出技術と時系列エンコーディングの革新的な統合を提示する。
深層ニューラルネットワークとユニークなアーキテクチャ設計により、提案されたモデルは、キャンドルスティックの分類と位置認識においてかなりよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:34:59 GMT)
Learning deterministic hydrodynamic equations from stochastic active
particle dynamics [1.9] 本研究では, 自己推進粒子系で観測された密度レーンの流体力学モデル学習に本手法を適用した。
このことは、統計的学習理論と物理先行理論が組み合わさって、非平衡過程のマルチスケールモデルの発見を可能にすることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:19:36 GMT)
The Collector, the Glitcher, and the Denkbilder: Towards a Critical
Aesthetic Theory of Video Games [1.9] 本稿では,ビデオゲームを,いわゆる「Denkbild」や「Thought-image」の現代マルチメディア版として考えることを提案する。
詩的な書法であるデンクビルドは、哲学的、政治的、文化的洞察の文学的スナップショットを採っている。
ゲームプレイヤの2つのスナップショット(コレクターとグリッチャー)を提示することにより、Denkbildの概念はゲーム、ゲーマー、社会政治の文脈との関係をよりよく理解することが可能になると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:06:03 GMT)
Accelerate Model Parallel Training by Using Efficient Graph Traversal
Order in Device Placement [1.6] 現代のニューラルネットワークは、大量のデータセット上で十分なパフォーマンスを得るために、長いトレーニングを必要とする。
トレーニングをスピードアップする一般的なアプローチのひとつは、大規模なニューラルネットワークを複数のデバイスに分割する、モデル並列化だ。
既存のデバイス配置ソリューションのほとんどは、問題をシーケンシャルな意思決定として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 09:27:48 GMT)
A phase transition for finding needles in nonlinear haystacks with LASSO
artificial neural networks [1.5] ANN学習者は、針を回収する確率において相転移を示す。
本稿では,高効率・非微分可能・非微分可能最適化問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 11:39:04 GMT)
Privacy Policies Across the Ages: Content and Readability of Privacy
Policies 1996--2021 [1.5] 透明性研究、機械学習、自然言語処理の手法を用いて、プライバシーポリシーの25年の歴史を分析した。
1996年から2021年までの大規模なプライバシーポリシーの長期コーパスを収集する。
我々の結果は、特に新しい規制が施行された後、政策が長く読みにくくなっていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:13:02 GMT)
Extracting non-Abelian quantum metric tensor and its related Chern
numbers [1.3] 量子状態が縮退すると、量子計量とベリー曲率は非アベリア形式を取る。
非アベリア量子計量は、一般化されたディラック単極子の実チャーン数を得るために測定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:49:20 GMT)
DIVA-DAF: A Deep Learning Framework for Historical Document Image
Analysis [1.1] 我々はDIVA-DAFと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを導入する。
本フレームワークを用いたDIVA-HisDBのセマンティックセマンティックセマンティクス実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:21:52 GMT)
Exploring Fusion Strategies for Accurate RGBT Visual Object Tracking [1.0] ビデオにおけるマルチモーダル物体追跡の問題に対処する。
可視光(RGB)および熱赤外(TIR)変調によって伝達される相補的情報を融合する様々な選択肢について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:37:43 GMT)
On the in vivo recognition of kidney stones using machine learning [0.8] 本稿では,6つの浅層機械学習手法と3つのディープラーニングアーキテクチャの腎臓結石認識性能を比較した。
また、適切な色空間とテクスチャの特徴を選択することで、浅い機械学習手法が、最も有望なディープラーニング手法の性能に近づきやすいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:18:42 GMT)
Individual Treatment Effect Estimation Through Controlled Neural Network
Training in Two Stages [0.8] 個別の単位レベルで因果的影響推定を推定するために,2段階で学習した因果的ディープニューラルネットワークモデルを開発した。
我々はCDNNが競争力が高く、最も正確な個別治療効果の推定値が得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:34:52 GMT)
Marginal Effects for Non-Linear Prediction Functions [0.7] 我々は、前縁効果と呼ばれる新しい限界効果のクラスを導入する。
平均辺効果のような単一計量における非線形予測関数の特徴効果の要約に反対する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:47:38 GMT)
Unity Smoothing for Handling Inconsistent Evidence in Bayesian Networks
and Unity Propagation for Faster Inference [0.6] 接合木アルゴリズムを米国と併用した予測精度はラプラス平滑化に匹敵することを示した。
アプリケーションでは、データ構造が多用され、メモリ使用量ではLaplaceがスムーズである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:03:45 GMT)
Gender Bias in Text: Labeled Datasets and Lexicons [0.3] 性別バイアスの自動検出には、性別バイアスデータセットと語彙の欠如がある。
関連文の収集,注釈付け,拡張によりラベル付きデータセットと網羅的辞書を提供する。
リリースされたデータセットとレキシコンは、Generic He、Generic She、Explicit Marking of Sex、Gendered Neologismsなど、複数のバイアスサブタイプにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:44:51 GMT)
Ensemble of Opinion Dynamics Models to Understand the Role of the
Undecided in the Vaccination Debate [0.3] 本報告では, 未決定人口の非決定集団への採用を, プロ・ヴァックス派とノ・ヴァックス派によって記述した3つのモデルを提案する。
オンライン・ソーシャル・ネットワークにおける最初の戦略的な立場のおかげで、アンチ・ヴァックスはプロ・ヴァックス以上を伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:16:49 GMT)
Multi-view Monocular Depth and Uncertainty Prediction with Deep SfM in
Dynamic Environments [0.2] 動的環境下でのモノクロ映像からの深度と動きの3次元再構成は, 極めて不良な問題である。
このような環境における現状のマルチビューシステム(SotA)の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:42:57 GMT)
SparseAlign: A Super-Resolution Algorithm for Automatic Marker
Localization and Deformation Estimation in Cryo-Electron Tomography [0.2] 格子フリー超解像法を単一分子局在顕微鏡の文脈で提案した。
提案手法はラベル付きマーカー位置を必要としないが,画像に基づく損失を用いてマーカーの前方投影と観測データとの比較を行う。
提案手法では,マーカーを自動的に検出し,ラベル付きマーカーデータなしで試料変形を確実に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:03:32 GMT)
Variational Autoencoder based Metamodeling for Multi-Objective Topology
Optimization of Electrical Machines [0.0] 本稿では,異なるパラメータの電気機械トポロジのキーパフォーマンス指標(KPI)を同時に予測する新しい手法を提案する。
トレーニング後、潜在空間を介して、デコーダと多層ニューラルネットワークは、それぞれ新しいデザインをサンプリングし、関連するトポロジを予測するメタモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:49:54 GMT)
Uncertainty-Cognizant Model Predictive Control for Energy Management of
Residential Buildings with PVT and Thermal Energy Storage [0.0] 建設部門は世界のエネルギー消費の約40%を占めている。
本稿では, 熱ポンプ, 蓄熱システム, グリッド接続型熱太陽光発電(PVT)コレクターを取り入れた建築エネルギーシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 22:30:13 GMT)
Transmission Estimation at the Fundamental Quantum Cram\'er-Rao Bound
with Macroscopic Quantum Light [0.0] 必要な精度で測定を行うことが可能であることを示す。
伝送レベルの最大84%に対して、伝送推定のばらつきにおいて、最適な古典的プロトコルよりも62%削減されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 21:50:24 GMT)
To SMOTE, or not to SMOTE? [0.0] 不均衡二項分類問題では、客観的計量はしばしば非対称であり、より高いペナルティとマイノリティ標本を関連付ける。
この不一致に対処するために、トレーニング前にデータをよりバランスよくするバランシングスキームが提案された。
最近の一貫した分類器の研究は、メートル法差が予測性能を阻害しないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:37:39 GMT)
Time Observables in a Timeless Universe [0.0] 我々は、有理エネルギー比の不等間隔エネルギースペクトルを持つPaWフレームワーク境界時計ハミルトニアンを導入することが可能であることを示す。
この場合、POVMによって記述され、ペッグのPOVM状態がシステムの一貫した動的進化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 22:48:55 GMT)
Testing Quantum Dissipation Theory with Electron Diffraction [0.0] デコヒーレンス(decoherence)は、カルデイラ・レゲット方程式によって記述された散逸環境によって提供される。
消散と脱コヒーレンスを両立させる実験は行われていない。
電子波のコヒーレンスとエネルギー損失をKapitza-Dirac散乱法を用いて同時に測定できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 03:18:16 GMT)
SegTransVAE: Hybrid CNN -- Transformer with Regularization for medical
image segmentation [0.0] 本稿では,SegTransVAEという新しいネットワークを提案する。
SegTransVAEはエンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づいて構築されており、ネットワークへの可変オートエンコーダ(VAE)ブランチでトランスフォーマーを利用する。
最近導入されたデータセットの評価によると、SegTransVAEはDice Scoreと95%$-Haudorff Distanceで過去の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 08:02:55 GMT)
Scales and Hedges in a Logic with Analogous Semantics [0.0] Fuzzy Logicには、多くの説明的および応用上の利点があり、最もよく知られているのは、専門家が制御システムを開発するのを助ける能力である。
人間における社会的意思決定には、他者についての論理的な結論が共感的な感情に根ざしていることが不可欠である。
本稿では,形容詞的意味論や動詞的意味論に必要となるスケールがシステムによってどのように扱われるかを,既存の理論に追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:48:58 GMT)
Reinforcement Learning Your Way: Agent Characterization through Policy
Regularization [0.0] 目的関数の正規化を通じてエージェントのポリシーに特徴的振る舞いを組み込む手法を開発した。
本手法は,学習中のエージェントの動作を誘導し,本質的な特徴付けを行う。
今後の課題として、個人金融顧客の投資ポートフォリオを、支出個性に基づいて最適化するエージェントを開発することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 08:18:38 GMT)
Quantum error correction with silicon spin qubits [0.0] 大規模量子コンピュータは、脆弱な量子情報を保護するために量子エラー補正に依存する。
シリコンベースの量子ビットの最近の進歩により、高品質な1と2の量子ビットシステムの実装が可能になった。
ここでは、シリコン中の3量子位相補正符号を示し、符号化された3量子状態は、3量子状態のうちの1つの位相フリップ誤差に対して保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 07:59:49 GMT)
Quantum codes do not increase fidelity against isotropic errors [0.0] 我々は、等方的誤りを制御する量子符号のパワーを分析する。
等方的誤りに対する忠実度を最適化する最善の選択肢は、量子符号を使わないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 08:21:36 GMT)
Probing the Optical Dynamics of Quantum Emitters in Hexagonal Boron
Nitride [0.0] 六方晶窒化ホウ素(英: hexagonal boron nitride)は、可視波長の量子エミッタを室温でホストするファンデルワールスの物質である。
ここでは、六方晶窒化ホウ素中の量子放出体の光動力学を光子放射相関分光法を用いて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 20:12:53 GMT)
Preventing Value Function Collapse in Ensemble {Q}-Learning by
Maximizing Representation Diversity [0.0] MaxminとEnsemble Q-learningアルゴリズムは、過大評価バイアスを減らすために、学習者のアンサンブルが提供する異なる推定値を使用している。
残念ながら、これらの学習者はパラメトリックまたは表現空間において同じ点に収束し、古典的な単一ニューラルネットワークDQNに戻ることができる。
経済理論とコンセンサス最適化から着想を得た5つの正規化関数を提案し,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:14:31 GMT)
Personality Type Based on Myers-Briggs Type Indicator with Text Posting
Style by using Traditional and Deep Learning [0.0] 本研究は,Mers-Briggs Type Indicator (MBTI) を用いたテキストから人格を予測する機械学習手法を提案する。
このプロジェクトでは、データマイニングのためのクロス産業標準プロセスであるCRISP-DMを用いて学習プロセスをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:34:20 GMT)
Observation of spin-1 tunneling on a quantum computer [0.0] スピン1トンネルとエネルギーレベルの分割は、IBMの量子コンピュータ ibmq-bogota で明確に観察されている。
トンネルによるスピン-1の振動は, スピン1のスピン1のスピン1のスピン1のスピン1のスピン1とスピン1のスピン1のスピン1のスピン1のスピン1のスピン1の振動が検出される。
エネルギーレベルの分裂は、スピントンネルを記述するハミルトンの固有値としてIBMの量子コンピュータで観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:27:12 GMT)
Nearest Class-Center Simplification through Intermediate Layers [0.0] 近年のDeep Learningは、補間閾値を越えて、トレーニング中に発生する幾何学的特性を導入している。
ネットワークの中間層におけるニューラル崩壊という現象を探索し、ディープネット内の最も近いクラス・センター・ミスマッチの内部作業を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 23:21:26 GMT)
Memory effects in high-dimensional systems faithfully identified by
Hilbert-Schmidt speed-based witness [0.0] 特別型の量子統計速度であるヒルベルト・シュミット速度(HSS)に基づく非マルコフ性(英語版)の証人が低次元量子系に導入された。
種々の高次元および多部開量子系における非マルコビアン性を検出するためのHSSベースの証人の感度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 10:04:43 GMT)
Matrix product states with large sites [0.0] 我々は、マトリクス生成状態(MPS)において、軌道をクラスターにまとめる様々な方法を探究する。
本稿では,汎用クラスタMPSが計算コストの増大につながる場合について説明する。
本稿では,第1および第2の軌道/サイトのみを含む特別なクラスタ構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:08:38 GMT)
Machine Learning approach to the Floquet--Lindbladian problem [0.0] 我々は、個別の時間のインスタンスで監視された時に、量子マップによって誘導されたものと同じ進化を生成するリンドブラディアンの発見を試みる。
我々は,質問に対する回答が,いわゆるChoi行列のスペクトル特性に符号化されているという仮説を確認するためのツールとして,異なる機械学習手法を使用している。
実験の結果、与えられた写像に対して、時間に依存しないリンドブラディアンによって生成される性質は、対応するチェイ行列の固有値と固有状態の両方で符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:29:32 GMT)
Machine Learning Algorithms for Prediction of Penetration Depth and
Geometrical Analysis of Weld in Friction Stir Spot Welding Process [0.0] この研究は、Supervised Machine Learningアルゴリズムを用いた浸透深度予測に基づいている。
AA1230アルミニウム合金の2要素を接合するためにFSSWを用いた。
ロバスト回帰機械学習アルゴリズムは0.96の判定係数によって残りのアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:16:25 GMT)
Inferring Brain Dynamics via Multimodal Joint Graph Representation
EEG-fMRI [0.0] マルチモデリング手法は、各モータリティが別々に取得された場合に不可能な脳成分の神経分析に新たな洞察を与えることができることを示す。
異なるモードの関節表現は、同時に取得した脳波と磁気共鳴画像(EEG-fMRI)を解析するための頑健なモデルである
本稿では,グラフに基づく深層学習手法を用いて,複数のメディアの相関関係について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:39:48 GMT)
Impacts of Students Academic Performance Trajectories on Final Academic
Success [0.0] 本研究では,HMM(Hidden Markov Model)を用いて,学生の学業成績の標準的,直感的な分類を行う。
中央フロリダ大学の学生書き起こしデータに基づいて,本提案したHMMは,各学期毎の学生の授業成績のシーケンスを用いて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:32:35 GMT)
Human Activity Recognition models using Limited Consumer Device Sensors
and Machine Learning [0.0] ヒトの活動認識は、日常生活や医療環境における応用の増加とともに人気が高まっている。
本稿では,スマートフォンやスマートウォッチのセンサデータを用いた訓練に限定した各種モデルの発見について述べる。
結果は、スマートフォンとスマートウォッチのみから収集された限られたセンサーデータと、従来の機械学習の概念とアルゴリズムとを厳格に併用したモデルの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:54:05 GMT)
Hold On and Swipe: A Touch-Movement Based Continuous Authentication
Schema based on Machine Learning [0.0] 本研究は,マルチモーダルな生体認証に基づくユーザ認証方式の性能を評価することで,この革新的な研究に貢献することを目的とする。
本研究は、ハンドムーブメントオリエンテーションとGraspデータセットとBioIdentデータセットの2つの一般的なデータセットを融合したものである。
本研究では,Random Forest Support Vector MachineとK-Nearest Neighborの3つの機械学習アルゴリズムを用いて,モデルの性能を最大82%の精度で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 06:51:46 GMT)
GHz-Pulsed Source of Entangled Photons for Reconfigurable Quantum
Networks [0.0] エンタングルメント(英: Entanglement)は、量子ネットワークにおいて普遍的なリソースであるが、エンタングルされた光子源は通常、特定のユースケースのためにカスタムメイドされる。
本稿では、連続波およびGHzレートパルス動作モードにおける高品質な絡み合いを実現するフレキシブルソース設計について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:52:52 GMT)
Fingerprints of Qubit Noise in Transient Cavity Transmission [0.0] フォトニックキャビティ内における制御パラメータの変動を考慮した汎用的な2レベルシステムについて検討する。
ノイズスペクトル密度の基本的な特徴は、キャビティを透過する過渡透過に印字されることが判明した。
周波数帯域における任意の雑音に対するスペクトル密度を、キュービットキャビティデチューニングの範囲のみに限定して抽出する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:37:27 GMT)
Efficiency gain and bidirectional operation of quantum engines with
decoupled internal levels [0.0] 本稿では,外部の作業シンクと結合しない内部エネルギーレベルを含む量子熱機関の効率向上機構について述べる。
利得は、これらのレベルを使用して、第2法則で規定されたものと反対の方向に熱を流すことによって達成される。
同様のメカニズムにより、エンジンは逆向きに動作し、それでも有用な作業が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 19:42:01 GMT)
ERS: a novel comprehensive endoscopy image dataset for machine learning,
compliant with the MST 3.0 specification [0.0] 本論文は, フレキシブル内視鏡, 大腸内視鏡, カプセル内視鏡を用いた多ラベル包括的画像データセットであるERSについて述べる。
データセットには、内視鏡ビデオから約6000、約115,000のラベル付きフレーム、正確には22600の近似セグメンテーションマスク、フレキシブルとカプセルの内視鏡ビデオから123万のラベル付きフレームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 15:39:45 GMT)
Dual dynamic scaling in deconfined quantum criticality [0.0] J$-$Q_3$モデルにおける非平衡想像時間緩和ダイナミクスについて検討する。
臨界点における双対動的スケーリングの普遍性を検証するとともに、チューニングパラメータが臨界点から離れているときの双対動的スケーリングの分解と優位性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 07:20:31 GMT)
Distance-Ratio-Based Formulation for Metric Learning [0.0] メトリック学習では、同じクラスを持つデータポイントが互いに近いように埋め込みを学ぶことが目標である。
本稿では距離に基づく距離学習(DR)の定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:45:23 GMT)
Device-independent certification of maximal randomness from pure
entangled two-qutrit states using non-projective measurements [0.0] 本稿では,最大2log_23$ランダムビットのデバイス独立認証手法を提案する。
我々は最近導入された拡張ベルシナリオを[S. Sarkar et al., arXiv:2110.15176]で活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 11:25:58 GMT)
Deep reinforcement learning under signal temporal logic constraints
using Lagrangian relaxation [0.0] 一般的には,決定に制約を課すことができる。
時間的高次タスクを完了させるために制約のある最適決定問題を考える。
ラグランジアン緩和法を用いた二相制約DRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 00:56:25 GMT)
Deep Learning-Accelerated 3D Carbon Storage Reservoir Pressure
Forecasting Based on Data Assimilation Using Surface Displacement from InSAR [0.0] InSAR(Interferometric Synthetic-Aperture Radar)データをモニタリングデータとして使用して,貯水池圧力の上昇を予測することを提案する。
InSARから解釈された表面変位マップを同化するための深層学習促進ワークフローを開発する。
このワークフローは、パーソナルコンピュータ上で30分でデータ同化と貯水圧予測を完了させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 05:17:08 GMT)
Clipped DeepControl: deep neural network two-dimensional pulse design
with an amplitude constraint layer [0.0] 磁気共鳴イメージングにおける(畳み込み)ニューラルネットワークの深層学習と強化学習
2次元選択的電波パルスの場合、(畳み込み)ニューラルネットワークパルス予測時間(2ミリ秒)は、従来の最適制御よりも3桁以上高速であった。
我々は、パルス振幅オーバーシュートのリスクを完全に排除するカスタムメイドクリッピング層で畳み込みニューラルネットワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 12:34:36 GMT)
Classicality without local discriminability: decoupling entanglement and
complementarity [0.0] 全ての系が古典的であり、複合系の全ての純粋な状態が絡み合っている運用確率論が構築される。
エンタングルメントの存在は、不整合測定の存在とは無関係であることを示す。
また、理論上は普遍プロセッサの存在を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:30:10 GMT)
Cavity Sub- and Superradiance Enhanced Ramsey Spectroscopy [0.0] 光学格子に閉じ込められた超低温原子の大きな高密度アンサンブルにおけるラムゼイ分光は、双極子-双極子相互作用によるシフトと、その精度と精度を制限した集団超放射能に悩まされる。
本稿では,弱い単一原子で動作する光キャビティを介して,低密度の原子数に対する極小加熱による高速信号読出しを実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 14:57:35 GMT)
Asymptotically Good Quantum and Locally Testable Classical LDPC Codes [0.0] 得られた量子LDPC符号の系列は生産的に良好であることが示され,qLDPC予想が証明された。
また,従来のLDPCコードでも,クエリや音質パラメータが一定であれば,局所的なテストが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 17:59:32 GMT)
APack: Off-Chip, Lossless Data Compression for Efficient Deep Learning
Inference [0.0] APackは、固定点量子化モデルのためのシンプルで効果的なオフチップメモリ圧縮技術である。
APackは、ディープラーニングアプリケーションにおいて、一様でない値分布を利用することで、データ幅を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 18:36:57 GMT)
AI-based Re-identification of Behavioral Clickstream Data [0.0] 本論文は, 行動パターンに基づいて, 個人を純粋に同定する上で, 同様の手法が適用可能であることを実証する。
レコード間の振舞いパターンの単なる類似性は、識別された個人に振舞いデータを正しく属性付けるのに十分である。
また、私たちが導入したAIベースの再識別攻撃に対して回復力があることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 16:49:00 GMT)
A two-party quantum parliament [0.0] 本稿では、2つの政党または連立によって支配される量子議会の最初の機能モデルを紹介する。
本稿では,Qiskitにおける量子議会の動作をシミュレートした量子回路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 01:36:02 GMT)
A Systematic Exploration of Reservoir Computing for Forecasting Complex
Spatiotemporal Dynamics [0.0] Reservoir Computer (RC) は、本質的にカオス力学系の予測アーキテクチャに成功しているリカレントニューラルネットワークの一種である。
多数の特性力学系に対する「クラス最良」RCのアーキテクチャと設計選択について検討する。
ローカライゼーションを用いた大規模モデルへのスケールアップにおけるこれらの選択の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 22:31:12 GMT)
A System for Image Understanding using Sensemaking and Narrative [0.0] 我々は、人々が世界を理解する方法に関して、センスメイキングと物語の理論について議論する。
視覚的ストーリーテリングという特定の計算課題に注目し、そのソリューションは、センスメイキングと物語の要素を利用することで強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jan 2022 20:52:02 GMT)