Certifying Model Accuracy under Distribution Shifts [151.7] 本稿では,データ分布の有界ワッサースタインシフトの下でのモデルの精度について,証明可能なロバスト性保証を提案する。
変換空間におけるモデルの入力をランダム化する単純な手順は、変換の下での分布シフトに対して確実に堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 22:03:50 GMT)
Neuro-Symbolic Language Modeling with Automaton-augmented Retrieval [129.3] RetoMatonはデータストア上に構築された重み付き有限オートマトンである。
LM推論と並行して、このオートマトンを推論時にトラバースすることは、その複雑さを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:38:56 GMT)
VRT: A Video Restoration Transformer [126.8] ビデオ復元(例:ビデオ超解像度)は、高品質のフレームを低品質のフレームから復元することを目的としている。
並列フレーム予測と長距離時間依存性モデリング機能を備えたビデオ再生変換器(VRT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:54:43 GMT)
Joint Differentiable Optimization and Verification for Certified
Reinforcement Learning [102.9] 安全クリティカル制御システムのためのモデルベース強化学習では,システム特性を正式に認定することが重要である。
本稿では,強化学習と形式検証を共同で行う枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:53:56 GMT)
Adversarial Concept Erasure in Kernel Space [99.5] ニューラルネットワークが必ずしも線形部分空間の概念を表現するとは限らないことを示す。
本稿では,[Ravfogel et al. 2022] の線形概念除去目的のカーナライズを提案し,その概念を回復する非線形敵の能力を守るのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:45:13 GMT)
Linear Adversarial Concept Erasure [98.1] 与えられた概念に対応する線形部分空間の同定と消去の問題を定式化する。
我々は、この問題を制約付き線形ミニマックスゲームとしてモデル化し、既存のソリューションが一般にこのタスクに最適でないことを示す。
線形であるにもかかわらず、この手法は、トラクタビリティと解釈可能性を維持しつつ、深い非線形分類器のバイアスを効果的に軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:00:17 GMT)
BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified
Vision-Language Understanding and Generation [86.5] 視覚言語理解と生成の両方に柔軟に伝達する新しい視覚言語フレームワークBLIPを提案する。
BLIPは、キャプタが合成キャプタを生成し、フィルタがノイズのあるキャプタを除去するキャプタをブートストラップすることで、ノイズの多いWebデータを効果的に活用する。
BLIPはまた、ゼロショット方式で直接ビデオ言語タスクに移行する際に、強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:49:48 GMT)
You Only Cut Once: Boosting Data Augmentation with a Single Cut [85.9] データ拡張を行うために、You Only Cut Once (YOCO)を提示する。
YOCOは1つの画像を2つのピースに分割し、各ピース内で個別にデータ拡張を行う。
YOCOを適用することで、サンプルあたりの増補の多様性が向上し、ニューラルネットワークが部分的な情報からオブジェクトを認識することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:34:40 GMT)
Why Should I Trust You, Bellman? The Bellman Error is a Poor Replacement
for Value Error [83.1] 本研究では,ベルマン方程式を値予測精度の代用目的として用いることを検討した。
ベルマン誤差は値関数の精度の指標として不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:03:59 GMT)
Neural Optimal Transport [82.3] 本稿では、最適な輸送マップを計算し、強力で弱い輸送コストを計画するニューラルネットベースの新しいアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークが確率分布間の輸送計画の普遍的近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:24:13 GMT)
Wasserstein Iterative Networks for Barycenter Estimation [80.2] 生成モデルを用いて連続測度のワッサーシュタイン2バリセンターを近似するアルゴリズムを提案する。
有名人の顔のデータセットに基づいて、バリセンタアルゴリズムの定量的評価に使用できるAve, celeba!データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:59:47 GMT)
Generalized Visual Quality Assessment of GAN-Generated Face Images [79.5] GAN生成顔画像(GFI)の汎用品質評価に向けた主観的・客観的品質の検討
我々は、利用可能なGANアルゴリズムと見えないGANアルゴリズムの両方から、GFIの正確な品質予測を可能にする品質評価モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:54:49 GMT)
BCDAG: An R package for Bayesian structure and Causal learning of
Gaussian DAGs [77.3] 観測データから因果関係の発見と因果関係を推定するためのRパッケージを提案する。
我々の実装は、観測回数とともに効率的にスケールし、DAGが十分にスパースであるたびに、データセット内の変数の数を削減します。
次に、実際のデータセットとシミュレーションデータセットの両方で、主な機能とアルゴリズムを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:30:32 GMT)
An Empirical Investigation of Personalization Factors on TikTok [77.3] TikTokのアルゴリズムがプラットフォームの成功とコンテンツの配布に重要であるにもかかわらず、アルゴリズムの実証的な分析はほとんど行われていない。
我々は,私たちが開発したカスタムアルゴリズムを用いたソック・パペット・監査手法を用いて,TikTokへのアクセスに使用される言語と位置情報の効果を検証,分析した。
その結果,フォローフェールが最も強い影響を受けており,ライクフェールやビデオ視聴率が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:40:00 GMT)
Planning and Learning with Adaptive Lookahead [74.4] ポリシーイテレーション(PI)アルゴリズムは、欲求の一段階の改善と政策評価を交互に行う。
近年の文献では、複数段階のルックアヘッドポリシーの改善が、イテレーション毎の複雑さの増加を犠牲にして、よりコンバージェンス率の向上につながることが示されている。
本研究では,多段階の地平線を状態と推定値の関数として動的に適応する手法を初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:26:55 GMT)
A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical
Distributions with Missing Data [72.0] 本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。
楕円分布と潜在的な欠落データを扱う優れた性質を混合した新しい予測アルゴリズムについて検討した。
合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:01:37 GMT)
Discovering Phonetic Inventories with Crosslingual Automatic Speech
Recognition [71.5] 本稿では,未知言語における音声認識における異なる要因(モデルアーキテクチャ,音韻モデル,音声表現の種類)の影響について検討する。
独特な音、類似した音、トーン言語は、音声による在庫発見の大きな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 03:11:08 GMT)
PCL: Peer-Contrastive Learning with Diverse Augmentations for
Unsupervised Sentence Embeddings [69.9] 本稿では,多彩な拡張を伴う新しいピアコントラスト学習(PCL)を提案する。
PCLは、教師なし文の埋め込みのために、グループレベルで様々な対照的な正と負を構成する。
PCLはピア陽性のコントラストとピアネットワークの協調が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:02:41 GMT)
Three-fold way of entanglement dynamics in monitored quantum circuits [68.8] ダイソンの3つの円形アンサンブル上に構築された量子回路における測定誘起エンタングルメント遷移について検討する。
ゲートによる局所的絡み合い発生と測定による絡み合い低減との相互作用について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:21:15 GMT)
Development of a neural network to recognize standards and features from
3D CAD models [68.8] ニューラルネットワークは、9つのマシン要素のクラスを認識するように訓練された。
アプリケーションプログラミングインタフェース(API)を介してCADシステムの幾何学的情報にアクセスする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:01:35 GMT)
Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [67.0] 非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:53:28 GMT)
Efficient Policy Space Response Oracles [61.7] ポリシー空間応答 Oracle 法 (PSRO) は、2プレイヤーゼロサムゲームにおけるナッシュ均衡の一般解を提供する。
我々の開発の中心は、制限なし(URR)ゲームにおけるミニマックス最適化の導入である。
壁面時間, 10倍のデータ効率, および既存のPSRO法と同様のエクスプロイザビリティを, Kuhn と Leduc Poker のゲームで50倍高速化したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:54:45 GMT)
Optimum ratio between two bases in Bennett-Brassard 1984 protocol with
second order analysis [61.1] コヒーレント攻撃で生成キーの長さを2次展開する。
驚いたことに、第2次オーダーは$n3/4$であり、従来の設定では$n1/2$よりもはるかに大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:05:51 GMT)
Learning Summary Statistics for Bayesian Inference with Autoencoders [58.7] 我々は,ディープニューラルネットワークに基づくオートエンコーダの内部次元を要約統計として利用する。
パラメータ関連情報を全て符号化するエンコーダのインセンティブを作成するため,トレーニングデータの生成に使用した暗黙的情報にデコーダがアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:00:31 GMT)
Syfer: Neural Obfuscation for Private Data Release [58.5] 我々は、再識別攻撃から保護するための神経難読化法であるSyferを開発した。
Syferはトレーニングされたレイヤをランダムニューラルネットワークで構成し、元のデータをエンコードする。
エンコードされたデータから診断を予測する能力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:32:04 GMT)
Mask-based Latent Reconstruction for Reinforcement Learning [58.4] マスクをベースとした遅延再構成(MLR)は,空間的および時間的マスキング画素を用いた観測から潜在空間の完全な状態表現を予測するために提案される。
広汎な実験により,MLRは深部強化学習における試料効率を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:07:11 GMT)
Dual Learning Music Composition and Dance Choreography [57.6] 音楽とダンスは常に人間の活動の柱として共存しており、文化的、社会的、娯楽的な機能に大きく貢献している。
近年の研究では、音楽に調和したダンスシーケンスの生成モデルについて研究されている。
両タスクを二重学習アプローチで共同でモデル化する,新しい拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:20:28 GMT)
Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models [56.8] 本稿では,コヒーレントな思考連鎖を生成する言語モデルについて考察する。
実験により、プロンプトによって思考の連鎖を誘導することで、十分な大きな言語モデルが推論タスクをよりよく実行できるようになることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:33:07 GMT)
Alpa: Automating Inter- and Intra-Operator Parallelism for Distributed
Deep Learning [55.0] Alpaは大規模なディープラーニング(DL)モデルのモデル並列トレーニングを自動化する。
Alpaはデータ、演算子、パイプライン並列性を統一する実行計画を生成する。
特殊なシステムとは異なり、Alpaは手動設計の計画なしで異質なアーキテクチャやモデルを持つモデルに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:13:35 GMT)
Reducing language context confusion for end-to-end code-switching
automatic speech recognition [50.9] 本稿では,E2E符号スイッチングASRモデルの多言語コンテキストの混同を低減するための言語関連アテンション機構を提案する。
複数の言語のそれぞれの注意を計算することにより、豊かな単言語データから言語知識を効率的に伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:39:29 GMT)
Integrated Room Temperature Single Photon Source for Quantum Key
Distribution [46.3] 本研究では、六方晶窒化ホウ素(hBN)の原子欠陥に基づく超明るい固体SPSを実現する。
この統合システムは、室温で毎秒1000万個の光子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 01:32:03 GMT)
Summarizing Differences between Text Distributions with Natural Language [46.1] 我々は,「自然言語仮説の学習」によって違いを自動的に要約することを提案する。
D_0$] + [samples of $D_1$] + その差は ____" である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:38:13 GMT)
Optimal Complexity in Decentralized Training [45.5] 差分のみで下界を達成できるゴシップ型分散アルゴリズムを提案する。
DeTAGはベースライン,特に未シャッフルデータやスパースネットワークにおいて,より高速な収束を享受できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:36:56 GMT)
Training invariances and the low-rank phenomenon: beyond linear networks [44.0] 線形分離可能なデータに対して、ロジスティックあるいは指数損失の深い線形ネットワークを訓練すると、重みは1$の行列に収束する。
非線形ReLU活性化フィードフォワードネットワークに対して、低ランク現象が厳格に証明されたのはこれが初めてである。
我々の証明は、あるパラメータの方向収束の下で重みが一定である多重線型関数と別のReLUネットワークへのネットワークの特定の分解に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:31:19 GMT)
Calibrating Histopathology Image Classifiers using Label Smoothing [42.4] 画像毎のアノテータ合意を利用したラベル平滑化手法を提案する。
提案手法によりキャリブレーション誤差を約70%低減する。
本手法は,他の病理組織像分類タスクにおけるさらなる探索と実装の可能性に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:13:09 GMT)
Networked Restless Multi-Armed Bandits for Mobile Interventions [41.7] ネットワーク効果を考慮したレスレスマルチアームバンディット(RMAB)について検討した。
我々のモデルでは、アームは部分的にリチャージされ、グラフを介して接続されているため、一方のアームを引っ張ることで、隣接するアームの状態も改善される。
RMABのネットワーク効果は,既存の解法では考慮されていない強い報酬結合を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:38:01 GMT)
FedLite: A Scalable Approach for Federated Learning on
Resource-constrained Clients [41.6] スプリットラーニングでは、モデルのごく一部だけがクライアントに格納され、トレーニングされ、残りの部分はサーバに留まる。
本稿では,勾配補正法を伴って,新たなクラスタリング方式を用いて付加的な通信を圧縮することにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:09:53 GMT)
Bounding Training Data Reconstruction in Private (Deep) Learning [40.9] 差分プライバシーは、MLにおけるデータ漏洩を防ぐデファクト手法として広く受け入れられている。
既存のDPのセマンティック保証は、メンバーシップ推論に重点を置いている。
我々は、Renyi差分プライバシーとFisher情報漏洩という2つの異なるプライバシ会計手法が、データ再構成攻撃に対して強力なセマンティック保護を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:24:30 GMT)
Constrained Variational Policy Optimization for Safe Reinforcement
Learning [40.4] 安全強化学習は、安全クリティカルなアプリケーションにデプロイする前に、一定の制約を満たすポリシーを学ぶことを目的としている。
主要な制約付き最適化フレームワークとしての原始双対は不安定な問題に悩まされ、最適性の保証が欠如している。
本稿では,新しい確率的推論の観点から問題を克服し,安全政策を学習するための期待最大化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:24:09 GMT)
DiffGAN-TTS: High-Fidelity and Efficient Text-to-Speech with Denoising
Diffusion GANs [39.4] DiffGAN-TTS(DiffGAN-TTS, DDPM-based text-to-speech)モデルを導入し, 高忠実度音声合成を実現する。
実験の結果,DiffGAN-TTSは1段階のみの高合成性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:41:10 GMT)
Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image
Segmentation [39.1] 医用画像セグメンテーションのための新規な生成逆変換器CA-GANformerを提案する。
まず、ピラミッド構造を利用してマルチスケール表現を構築し、マルチスケールのバリエーションを扱う。
次に、意味構造を持つオブジェクトの識別領域をよりよく学習するために、新しいクラス対応トランスフォーマーモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:52:11 GMT)
Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition Against Common
Corruptions [38.9] 筆者らは,3Dポイントクラウドの破壊堅牢性に関する最初の総合的なベンチマークであるModelNet40-Cを提案する。
評価の結果,モデルNet40 とモデルNet40-C では,最先端モデル (SOTA) では大きな差がみられた。
適切なトレーニングレシピを持つTransformerベースのアーキテクチャは、強力な堅牢性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:01:42 GMT)
Precision tomography of a three-qubit donor quantum processor in silicon [38.4] 核スピンは、量子情報処理のために考慮された最初の物理プラットフォームの一つであった。
シリコンナノエレクトロニクスデバイスにイオンを注入した31Pドナー原子核を用いた普遍量子論理演算を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 01:12:57 GMT)
DynaMixer: A Vision MLP Architecture with Dynamic Mixing [38.2] 本稿では,動的情報融合を利用したDynaMixerという,効率的なタスクライクなネットワークアーキテクチャを提案する。
本稿では,DynaMixerモデルを用いて,混合するトークンの内容を動的に生成する手法を提案する。
提案したDynaMixerモデル(97Mパラメータ)は、ImageNet-1K上で84.3%のトップ-1精度を実現し、最先端のビジョンモデルに対して好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:43:14 GMT)
DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR [37.6] DeTR(Detection TRansformer)のための動的アンカーボックスを用いた新しいクエリ定式化を提案する。
この新たな定式化は、Transformerデコーダのクエリとしてボックス座標を直接使用し、層ごとに動的に更新する。
MS-COCOベンチマークでは、同じ設定でDETRライクな検出モデルの中で最高のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:51:09 GMT)
Explaining Graph-level Predictions with Communication Structure-Aware
Cooperative Games [36.9] グラフ説明におけるShapley値の妥当性を再検討し、グラフレベルの予測において最も重要な部分グラフと構成ノードを特定する。
本稿では、重要なグラフ構造情報を活用して説明を改善するグラフ構造対応eXplanation(GStarX)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:19:39 GMT)
Understanding Why Generalized Reweighting Does Not Improve Over ERM [36.7] 経験的リスク最小化(ERM)は、実際にはトレーニングとテスト分布が異なる分布シフトに対して非破壊的であることが知られている。
この問題を解決するために、重み付けや分散ロバスト最適化(DRO)の変種などの一連のアプローチが提案されている。
しかし、近年の一連の研究は、分散シフトを伴う実際のアプリケーションにおいて、これらのアプローチはERMよりも大幅に改善していないことを実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:58:38 GMT)
Unfolding a blurred image [36.5] 我々は、教師なしの方法でシャープビデオから動きの表現を学習する。
次に、ビデオ再構成の代用タスクを実行する畳み込みリカレントビデオオートエンコーダネットワークを訓練する。
ぼやけた画像のためのモーションエンコーダのガイドトレーニングに使用される。
このネットワークは、ぼやけた画像から埋め込み動作情報を抽出し、トレーニングされたリカレントビデオデコーダとともにシャープなビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:39:55 GMT)
Wassersplines for Stylized Neural Animation [36.4] コンピュータ生成アニメーションの多くは、メッシュをリグで操作することで生成される。
非構造密度をアニメーションする新しい推論手法であるsplinesを紹介した。
メッシュやリギングを伴わずに時間的に一貫性のあるアニメーションを生成するための,さまざまな問題に対するツールの実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:36:02 GMT)
Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A
Large-Scale Generative Language Model [35.8] 本稿では,最大のモノリシックトランスフォーマーベース言語モデルMegatron-Turing NLG 530B(MT-NLG)のトレーニングについて述べる。
MT-NLGは,いくつかのNLPベンチマークにおいて,ゼロ,ワンショット,少数ショットの学習精度が向上し,新たな最先端結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:59:57 GMT)
Schema-Free Dependency Parsing via Sequence Generation [33.6] 依存構文解析は、文の構文的依存構造や意味的依存構造を抽出することを目的としている。
我々は、シーケンス生成(SG)を介して、普遍的でスキーマフリーな依存性解析(DP)を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:32:04 GMT)
Commonsense Knowledge Reasoning and Generation with Pre-trained Language
Models: A Survey [33.4] 近年、訓練済みモデルの開発において自然言語処理コミュニティへの関心が高まっている。
本稿では,これらの課題を調査し,コモンセンス推論と生成のための最先端の事前学習モデルの長所と短所について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:55:09 GMT)
Star Temporal Classification: Sequence Classification with Partially
Labeled Data [32.0] 本研究では,部分ラベル付きおよび非セグメント付きシーケンシャルデータから学習できるアルゴリズムを開発した。
私たちは特別なスタートークンを使用して、トークンが失われるたびに可能なトークンをすべて含むアライメントを可能にします。
また、手書き文字認識実験を行い、本手法が他のシーケンス分類タスクにも容易に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:03:17 GMT)
Image Superresolution using Scale-Recurrent Dense Network [30.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計の最近の進歩は、画像超解像(SR)の性能を大幅に向上させた。
残差ブロック内の一連の密接な接続を含む単位上に構築されたスケールリカレントSRアーキテクチャを提案する(Residual Dense Blocks (RDBs))。
我々のスケールリカレント設計は、現在の最先端のアプローチに比べてパラメトリックに効率的でありながら、より高いスケール要因の競合性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:18:43 GMT)
Deep Networks for Image and Video Super-Resolution [30.8] 単一画像超解像(SISR)は、MDCB(Mixed-Dense connection block)と呼ばれる効率的な畳み込みユニットを用いて構築される。
ネットワークの2つのバージョンをトレーニングし、異なる損失構成を用いて相補的な画像品質を向上させる。
ネットワークは複数のフレームから情報を集約し,時間的整合性を維持するために学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:15:21 GMT)
Neural-FST Class Language Model for End-to-End Speech Recognition [30.7] エンドツーエンド音声認識のためのニューラルFSTクラス言語モデル(NFCLM)を提案する。
その結果,NFCLMは単語誤り率においてNNLMを15.8%上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:20:57 GMT)
Optimal Transport Tools (OTT): A JAX Toolbox for all things Wasserstein [30.3] 最適なトランスポートツール(OTT-JAX)は、ポイントクラウドとヒストグラム間の最適なトランスポート問題を解決するPythonツールボックスである。
ツールボックスは、自動およびカスタムのリバースモードの差別化、ベクタライゼーション、ジャスト・イン・タイムのコンパイル、アクセラレータのサポートなど、さまざまなJAX機能をベースにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:43:41 GMT)
DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence [30.1] 本稿では,異なる視点から対話コヒーレンスをモデル化するためにBERTを用いた談話計量であるDiscoScoreを紹介する。
実験は、DiscoScoreや一般的なコヒーレンスモデルを含む16の非談話および談話メトリクスを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:12:02 GMT)
Rethinking Attention-Model Explainability through Faithfulness Violation
Test [30.0] Attentio$odot$Gradient や LRP ベースのアテンション説明など,現在のアテンションベース手法の説明可能性について検討する。
テストされたほとんどの説明手法は、信頼度違反の問題によって予期せぬ障害を受けていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:42:31 GMT)
Biases in In Silico Evaluation of Molecular Optimization Methods and
Bias-Reduced Evaluation Methodology [30.0] 一般的なプラクティスは、サンプルのターゲットプロパティの予測器をトレーニングし、エージェントのトレーニングと評価の両方に使用することである。
この評価器は2つのバイアスに悩まされている可能性が示唆された。1つは予測器の誤特定によるものであり、もう1つはトレーニングと評価のために同じサンプルを再利用することによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:53:14 GMT)
Towards Safe Reinforcement Learning with a Safety Editor Policy [29.8] 制約を満たすとともに実用性を最大化する安全強化学習問題を考察する。
我々は、ユーティリティ最大化ポリシーによって出力される潜在的に安全でないアクションを安全なものに変換する安全エディタポリシーを学習する。
提案手法は,制約に順応しながら,優れた実用性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:32:59 GMT)
Do You Need the Entropy Reward (in Practice)? [29.8] エントロピーによって課される規則化は、政策改善と政策評価の両方において、共に優れた探索、訓練の収束、学習された政策の堅牢性に寄与していると考えられている。
本稿では,ソフトアクター・クリティック(SAC)の様々なアブレーション研究を行い,エントロピーを本質的な報酬としてより深く考察する。
以上の結果から,一般にエントロピー報酬は政策評価に注意を払って適用すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:43:21 GMT)
Generative Coarse-Graining of Molecular Conformations [28.1] 本稿では,バックマッピング変換の確率的性質と幾何的整合性要件を組み込んだ新しいモデルを提案する。
われわれのアプローチは、常により現実的な構造を回復し、既存のデータ駆動手法よりも優れたマージンを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:18:34 GMT)
Stereo Matching with Cost Volume based Sparse Disparity Propagation [27.7] 本稿では,コストの一致量とスパースマッチング特徴点に基づく一般的なステレオマッチングを改善するための,シンプルながら斬新な手法を提案する。
提案手法は,最先端手法に匹敵する有望な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:20:41 GMT)
M\"{o}bius Convolutions for Spherical CNNs [26.9] M"オビウス変換は、幾何学と球面画像処理の両方において重要な役割を果たす。
以下、M"obius-equivariant spherical convolution operatorについて述べる。
形状分類と画像分割の両タスクにおいて有望な結果を得ることにより,その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:11:47 GMT)
Improving End-to-End Models for Set Prediction in Spoken Language
Understanding [26.8] 本稿では、音声の順序を推測する暗黙の注意に基づくアライメント手法とともに、新しいデータ拡張手法を提案する。
F1スコアは、RNN-Tでは11%以上、注意に基づくエンコーダデコーダSLUモデルでは2%以上増加し、これまで報告された結果を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:23:17 GMT)
Gradient Masked Averaging for Federated Learning [26.7] フェデレートラーニングは、統一グローバルモデルの学習を協調するために、異種データを持つ多数のクライアントを可能にする。
標準フェデレーション学習アルゴリズムは、サーバのグローバルモデルを近似するために、モデルパラメータや勾配の更新を平均化する。
本稿では,クライアント更新の標準平均化の代替として,フェデレート学習のための勾配マスク付き平均化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:42:43 GMT)
Vision Checklist: Towards Testable Error Analysis of Image Models to
Help System Designers Interrogate Model Capabilities [26.2] Vision Checklistは、堅牢性評価のためにシステムデザイナが使用可能なレポートを生成するために、モデルの能力を疑うためのフレームワークである。
我々のフレームワークは、Tinyimagenet、CIFAR10、CIFAR100、Camelyon17のような複数のデータセットと、ViTやResnetのようなモデルで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:48:59 GMT)
The Price of Majority Support [25.7] 結果に過半数の支持を必要とすることから生じる代表性の喪失を定量化する。
我々の結果はAnscombes paradoxの定量化と見ることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:09:16 GMT)
FedGCN: Convergence and Communication Tradeoffs in Federated Training of
Graph Convolutional Networks [25.3] グラフモデルをトレーニングするためにフェデレートグラフ畳み込みネットワーク(FedGCN)を導入する。
FedGCNはクライアントデータのプライバシを保持し、最初のステップでのみ通信を必要とする。
我々は、FedGCNの収束率と異なるデータ分布下での通信コストのトレードオフを理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:39:16 GMT)
Automatic Audio Captioning using Attention weighted Event based
Embeddings [25.3] 本稿では,AACのための軽量(学習可能なパラメータが少ない)Bi-LSTM再帰層を有するエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
AEDを用いた効率的な埋込み抽出器と時間的注意と拡張技術を組み合わせることで,既存の文献を超越できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:54:19 GMT)
Self-paced learning to improve text row detection in historical
documents with missing lables [25.2] 本稿では,行検出性能を向上させる自己評価学習アルゴリズムを提案する。
我々は、接地トラス境界ボックスの数に関して、下降順に例をソートする。
セルフペースの学習手法を用いて、k回のイテレーションで行検出をトレーニングし、より基礎的なアノテーションの少ないバッチを徐々に追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:17:48 GMT)
Generative Cooperative Networks for Natural Language Generation [25.1] 本稿では,リアルテキストのサンプルを出力する生成ポリシーとともに,識別器アーキテクチャを協調的に使用する生成協調ネットワークについて紹介する。
我々は,提案手法の収束を理論的に保証し,2つの主要なNLGタスクにおいて,最先端の成果を実証的に達成するための様々な効率的な復号化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:36:57 GMT)
Approximately Equivariant Networks for Imperfectly Symmetric Dynamics [24.4] 我々のモデルは、シミュレーションされた乱流領域と実世界のマルチストリームジェット流の両方において、対称性バイアスのないベースラインと過度に厳密な対称性を持つベースラインの両方より優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:31:28 GMT)
A Regret Minimization Approach to Multi-Agent Contro [24.2] 本研究では,動的システムのマルチエージェント制御の問題点について考察する。
分散アルゴリズムに対して,任意の(標準的な)後悔最小化制御法から最小化する。
本研究では,分散手法が障害に対して頑健であり,動的に逆向きに摂動することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:57:59 GMT)
Neural Approximation of Extended Persistent Homology on Graphs [23.6] 本稿では,グラフ上の拡張永続化図を計算するための新しい学習手法を提案する。
大規模で高密度なグラフでは、計算を100倍近く高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:54:45 GMT)
Towards a Systematic Survey for Carbon Neutral Data Centers [23.3] データセンターは大規模なエネルギー消費のため、炭素集約型企業である。
データセンター産業は2030年までに世界の二酸化炭素排出量の8%を占めると見積もられている。
本研究は, 政策指標と技術方法論の両方を考慮した, 炭素中性データセンターへのロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 03:26:42 GMT)
Leveraging class abstraction for commonsense reinforcement learning via
residual policy gradient methods [23.2] 本稿では,オープンソース知識グラフに存在するサブクラス関係を利用して,特定のオブジェクトを抽象化する手法を提案する。
そこで我々は,クラス階層内の抽象レベルをまたいだ知識を統合可能な残留ポリシー勾配法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:03:49 GMT)
On the Hidden Biases of Policy Mirror Ascent in Continuous Action Spaces [23.2] 重み付きパラメータ化の下でのポリシー勾配アルゴリズムの収束性について検討する。
我々の主要な理論的貢献は、このスキームが一定のステップとバッチサイズに収束することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:54:30 GMT)
Local Latent Space Bayesian Optimization over Structured Inputs [23.2] 本稿では,高次元ベイズ最適化における信頼領域の概念を構造化環境に適用する LOL-BO を提案する。
LOL-BOは6つの実世界のベンチマークで、最先端の潜在空間ベイズ最適化手法よりも最大20倍改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:55:58 GMT)
Adaptive Best-of-Both-Worlds Algorithm for Heavy-Tailed Multi-Armed
Bandits [22.2] 我々は、重尾の多腕バンディットのためのロバストなベスト・オブ・ザ・ワールドスアルゴリズムを開発した。
textttHTINFは、両方の環境と敵環境に最適な後悔を同時に達成する。
textttAdaTINFは、alpha$と$sigma$の両方に適応できる最初のアルゴリズムであり、最適のギャップを逸脱した後悔境界を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 03:53:39 GMT)
Shuffle Augmentation of Features from Unlabeled Data for Unsupervised
Domain Adaptation [21.5] Unsupervised Domain Adaptation (UDA) は、ターゲットサンプルのラベルが利用できない転送学習の分野である。
本稿では,新しいUDAフレームワークとしてShuffle Augmentation of Features (SAF)を提案する。
SAFはターゲットサンプルから学習し、クラス認識対象の特徴を適応的に蒸留し、クラス境界を見つけるために分類器を暗黙的にガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:11:05 GMT)
Toward Training at ImageNet Scale with Differential Privacy [19.1] 微分プライバシー(DP)は、機械学習(ML)モデルをトレーニングするデファクトスタンダードである。
ImageNet画像分類は、DPで正確に解決することが非常に難しいMLタスクのポスター例である。
本稿は、DPトレーニングを大規模に探求するよう、他の研究者に刺激を与え、知らせることを願って、当社の取り組みから最初の教訓を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:48:18 GMT)
From data to functa: Your data point is a function and you should treat
it like one [18.6] 菌類データの深層学習のためのフレームワークを提案する。
この見解は、データからfunctaへの効率的な変換に関して、多くの課題を提示している。
これらの課題を克服し、幅広いデータモダリティに適用するためのレシピを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:59:58 GMT)
Label uncertainty-guided multi-stream model for disease screening [17.6] 本稿では,サーバ内変動を不確実性問題とみなし,ラベルの不確実性情報をガイダンスとして組み込んで最終決定を改善する。
主な考え方は、画像を不確実性情報によって単純で難しいケースに分割し、異なるケースを別々に扱うマルチストリームネットワークを開発することである。
基礎画像を用いた緑内障検診ケーススタディの実験により, 提案モデルは, 特にハードケース検診において, いくつかの基準線より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:53:18 GMT)
Look It Up: Bilingual Dictionaries Improve Neural Machine Translation [17.4] 本稿では,辞書定義をレアワードに"付加"する手法について述べる。
バイリンガル辞書による最大1.8BLEUの改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:09:35 GMT)
A DNN Based Post-Filter to Enhance the Quality of Coded Speech in MDCT
Domain [16.7] 本稿では,MDCTドメインで直接動作するマスクベースのポストフィルタを提案する。
実数値マスクは量子化MDCT係数に適用され、比較的軽量な畳み込みエンコーダ・デコーダネットワークから推定される。
提案手法は,最近標準化された低遅延低複素度 (LC3) で16kbpsの最小係数で試される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:08:02 GMT)
Directed Weight Neural Networks for Protein Structure Representation
Learning [16.2] 本稿では,様々なアミノ酸間の幾何学的関係をよりよく捉えるために,ダイレクトウェイトニューラルネットワークを提案する。
我々の新しいフレームワークは、古典的特徴とSO(3)-表現的特徴の両方において、豊富な幾何学的操作をサポートする。
タンパク質3D構造に関する様々な計算生物学の応用における最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:41:56 GMT)
Infrastructure-Based Object Detection and Tracking for Cooperative
Driving Automation: A Survey [16.2] インフラベースの物体検出・追跡システムは、連結車両の知覚能力を高めることができる。
現在の機会、オープンな問題、今後のトレンドを指摘するために行われた議論。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:55:24 GMT)
FCMNet: Full Communication Memory Net]{FCMNet: Full Communication Memory
Net for Team-Level Cooperation in Multi-Agent Systems [15.6] 我々は、エージェントが効果的なマルチホップ通信プロトコルを同時に学習できる強化学習ベースのアプローチであるFCMNetを紹介する。
単純なマルチホップトポロジを用いて、各エージェントに各ステップで他のエージェントが逐次エンコードした情報を受信する能力を与える。
FCMNetは、すべてのStarCraft IIマイクロマネジメントタスクにおいて、最先端のコミュニケーションベースの強化学習方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:12:01 GMT)
Psychophysical Evaluation of Human Performance in Detecting Digital Face
Image Manipulations [14.6] この研究は、心理物理学の分野から採用された原則に基づいて、Webベースの遠隔視覚的識別実験を導入する。
本研究では,顔のスワップ,フォーミング,リタッチなど,さまざまな種類の顔画像を検出する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:45:33 GMT)
Detecting Electric Vehicle Battery Failure via Dynamic-VAE [14.6] まず、数百台の車両のバッテリー充電データを含む、大規模な電気自動車(EV)バッテリーデータセットを紹介します。
次に,バッテリ故障検出を異常検出問題として定式化し,Dynamic-VAEという新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:06:39 GMT)
Deep Generative Model for Periodic Graphs [14.5] 深層生成モデルは、一般的なグラフを自動生成する大きな可能性を示してきた。
本稿では,局所グラフパターンとグローバルグラフパターンを自動学習し,分解し,生成するための周期グラフ分散変分自動エンコーダ(PGD-VAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:56:28 GMT)
A Secure and Efficient Federated Learning Framework for NLP [14.2] 既存のソリューションは、信頼できるアグリゲータを含むか、重厚な暗号プリミティブを必要とする。
信頼性の高いエンティティを必要としないセキュアで効率的なFLフレームワークSEFLを提案する。
我々は,SEFLが既存のFLソリューションと同等の精度を実現し,提案手法によりランタイム性能を最大13.7倍に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:01:25 GMT)
Approximate Bayesian Computation with Domain Expert in the Loop [13.8] 本稿では,ABC統計抽出のためのアクティブラーニング手法を提案する。
専門家を巻き込むことで、既存の次元縮小法とは異なり、不特定モデルを扱うことができる。
実験の結果 シミュレーション予算が制限された場合 既存の方法よりも 後方推定が 優れていることが分かりました
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:58:51 GMT)
Experimental demonstration of memory-enhanced scaling for entanglement
connection of quantum repeater segments [13.8] 量子リピータプロトコルは、長距離量子通信と大規模量子ネットワークを実装するための有望なアプローチである。
本稿では、オンデマンドエンタングルメントスワップによる2つの量子リピータセグメントの効率的な接続を実現する実験について報告する。
効率的なメモリ拡張スケーリングによる2つの量子リピータセグメントの絡み合い接続の実験的実現は、量子リピータプロトコルの重要な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:46:15 GMT)
Measure Estimation in the Barycentric Coding Model [13.6] 偏心符号モデルの下で測度を推定することは、未知の偏心座標を推定することと同値である。
我々は,BCMに基づく測度推定のための新しい幾何学的,統計的,および計算的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:51:30 GMT)
Plug & Play Attacks: Towards Robust and Flexible Model Inversion Attacks [13.4] モデルアタック(MIA)は、モデルが学習した知識を活用して、対象のインバージョントレーニングデータからクラスワイズ特性を反映した合成画像を作成することを目的としている。
従来の研究では、特定のターゲットモデルに合わせた画像の先行画像として、GAN(Generative Adversarial Network)を用いたジェネレーティブMIAを開発した。
ターゲットモデルと画像間の依存性を緩和し、訓練された単一のGANを使用することで、幅広いターゲットを攻撃できるプラグイン&プレイアタック(Plug & Play Attacks)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:25:50 GMT)
Learning to Simulate Unseen Physical Systems with Graph Neural Networks [13.2] グラフベース物理エンジン(Graph-based Physics Engine)は,物理先行パラメータと物質パラメータを組み込んだ機械学習手法である。
我々は、GPEがトレーニングセットにない異なる特性を持つ材料に一般化できることを実証した。
さらに、モデルに運動量保存の法則を導入することにより、学習の効率性と安定性が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:56:46 GMT)
Low-rank features based double transformation matrices learning for
image classification [12.8] 本稿では,潜在低ランク特徴抽出に基づく二重変換行列学習法を提案する。
複数のデータセットに対する実験は、特に複雑なシナリオにおいて、分類のためのアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:31:18 GMT)
Locally Invariant Explanations: Towards Stable and Unidirectional
Explanations through Local Invariant Learning [12.8] 不変リスク最小化原理に着想を得たモデル非依存的局所説明法を提案する。
我々のアルゴリズムは、訓練が簡単で効率的であり、サイド情報にアクセスすることなく、ブラックボックスの局所的な決定のための安定した入力機能を確認することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:29:25 GMT)
1-2-3 Reproducibility for Quantum Software Experiments [12.3] 本稿では,量子ソフトウェア実験のための1-2-3アプローチを提案する。
我々の方式は、量子プロセッサ自体がもはやアクセスできない場合でも、長期的トレーサビリティを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:54:34 GMT)
Provably Improving Expert Predictions with Conformal Prediction [12.3] 我々は、専門家がいつ信頼してパフォーマンスを向上できるかを理解する必要のない自動意思決定支援システムを開発する。
まず、共形予測の観点から、そのようなシステムの設計を見て、ラベルの推奨サブセットが真のラベルを含む確率が、ほぼ正確にターゲットの確率値と一致することを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:35:37 GMT)
Can Wikipedia Help Offline Reinforcement Learning? [12.1] 大規模なオフザシェルフデータセットが不足しているため、微調整強化学習モデルは難しい。
最近の研究では、Transformerアーキテクチャの導入により、オフラインのRLに対処し、その結果を改善している。
オフラインRLタスクを微調整した場合、他の領域(ビジョン、言語)における事前訓練されたシーケンスモデルの転送可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:55:35 GMT)
Protum: A New Method For Prompt Tuning Based on "[MASK]" [12.1] 本稿では,[textbfMASK](textbfProtum)法に基づく新しいtextbfPrompt textbfTuningを提案する。
textbfProtumは、時間消費の少ない継続的な事前トレーニングの後、微調整よりもはるかに優れたパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:34:30 GMT)
Discovering Nonlinear PDEs from Scarce Data with Physics-encoded
Learning [11.6] ノイズや少ないデータからPDEを発見するための物理符号化離散学習フレームワークを提案する。
3つの非線形PDEシステムに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:49:48 GMT)
Sampling Theorems for Learning from Incomplete Measurements [11.5] 多くの実世界の環境では、学習に問題を引き起こす可能性のある不完全な測定データのみが利用可能である。
各演算子が少なくとも$m>k+n/G$の測定値を取得すると、汎用的に教師なし学習が可能となる。
我々の結果は、低ランク行列回復からディープニューラルネットワークに至るまで、幅広い実用的なアルゴリズムに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:36:47 GMT)
RGB-D SLAM Using Attention Guided Frame Association [11.5] RGB-D屋内SLAMにおけるタスク特化ネットワークアテンションの利用を提案する。
我々は,CNN層表現とレイヤワイドオブジェクトアテンション情報(層勾配)を統合し,フレームアソシエーション性能を向上させる。
実験では、パフォーマンスを改善した有望な初期結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:23:29 GMT)
A deep Q-learning method for optimizing visual search strategies in
backgrounds of dynamic noise [10.9] タスク関連情報の完全な知識を利用する理想的な探索者(IS)は、視線移動戦略を最適化する。
ISは、人間の眼球運動の最適性を評価する重要なツールとして用いられる。
多様なタスクに対する最適ポリシーを得るためにうまく適用された現代の強化学習法は、背景生成関数の完全な知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:26:45 GMT)
Benchmarking Resource Usage for Efficient Distributed Deep Learning [10.9] さまざまなドメイン/タスクを表すディープネットワークの配列をトレーニングする3,400以上の実験を行います。
私たちは、トレーニング時間が利用可能な計算リソースとエネルギー制約とどのようにスケールするかを記述するパワーローモデルに適合します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:24:15 GMT)
Transfer Learning In Differential Privacy's Hybrid-Model [10.6] 本研究では,キュレーターデータセット内のn個の個人を異なる分布から抽出するハイブリッドモデルにおいて,機械学習の問題点について検討する。
この移行学習問題に対する一般的なスキーム -- Subsample-Test-Reweigh -- を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:54:54 GMT)
Fast Interpretable Greedy-Tree Sums (FIGS) [10.3] Fast Interpretable Greedy-Tree Sums (FIGS) は、簡潔なルールベースのモデルに適合するアルゴリズムである。
FIGSは繰り返し分割を回避でき、多くの場合、適合した決定木よりも簡潔な決定ルールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:50:37 GMT)
Electra: Conditional Generative Model based Predicate-Aware Query
Approximation [10.1] ELECTRAは述語対応のAQPシステムで、多くの述語で分析スタイルのクエリに答えることができ、近似誤差ははるかに小さい。
実世界の3つのデータセットに対する4つの異なるベースラインによる評価の結果,ELECTRAはベースラインと比較して多数の述語に対して低いAQP誤差を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:13:26 GMT)
Learning Curves for Decision Making in Supervised Machine Learning -- A
Survey [10.0] 学習曲線は、機械学習の文脈で採用されている社会科学の概念である。
本稿では,学習曲線のアプローチを3つの基準を用いて分類する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:34:32 GMT)
Detecting Owner-member Relationship with Graph Convolution Network in
Fisheye Camera System [9.7] 我々は,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を設計して,革新的な関係予測手法であるDeepWORDを提案する。
実験の結果,提案手法が最先端の精度と実時間性能を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:12:27 GMT)
Provably Efficient Primal-Dual Reinforcement Learning for CMDPs with
Non-stationary Objectives and Constraints [8.8] 非定常的目的と制約を伴うマルコフ決定過程(CMDP)における原始双対強化学習(RL)について考察する。
本稿では、周期的再スタートに基づくポリシー改善、二重正則化による二重更新、周期的再スタートに基づく楽観的なポリシー評価の3つのメカニズムを特徴とする、周期的再スタート最適化(PROPD-PPO)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:18:29 GMT)
Backdoors Stuck At The Frontdoor: Multi-Agent Backdoor Attacks That
Backfire [8.8] 複数の攻撃者が同時に被害者モデルをバックドアしようとするマルチエージェントバックドア攻撃シナリオについて検討する。
エージェントが集団攻撃の成功率の低いゲームで一貫したバックファイリング現象が観察される。
その結果,実践環境におけるバックドア・ディフェンス研究の再評価の動機となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:11:40 GMT)
The CARE Dataset for Affective Response Detection [8.8] 本稿では,7つの感情的反応に応じて注釈付けされた230万のソーシャルメディア投稿のデータセットであるCARE$_db$を紹介した。
人間のアノテーションとは異なり、ここで記述するアノテーションプロセスは、メソッドのカバレッジを拡大するために反復することができる。
本稿では,CAREアノテーションがクラウドソースアノテーションと良好に比較できることを示す実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:17:50 GMT)
Parameter Sharing For Heterogeneous Agents in Multi-Agent Reinforcement
Learning [8.7] 我々はエージェント指示の概念を定式化し、それが最適政策への収束を初めて可能にすることを証明した。
次に,パラメータ共有を異種観測空間や行動空間における学習に拡張する手法を正式に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:19:56 GMT)
Hybrid Contrastive Learning with Cluster Ensemble for Unsupervised
Person Re-identification [8.3] 教師なしのReIDに対して,Hybrid Contrastive Learning (HCL) アプローチを提案する。
また,Multi-Granularity Clustering Ensembleに基づくHybrid Contrastive Learning (MGCE-HCL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:15:20 GMT)
Any Variational Autoencoder Can Do Arbitrary Conditioning [8.0] 後方マッチングにより、任意の変分オートエンコーダは、VAE自体を変更することなく任意の条件付けを行うことができる。
Posterior Matchingは、様々なタスクに対する現在の最先端メソッドに匹敵する、あるいは優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:48:44 GMT)
Sparsity Regularization For Cold-Start Recommendation [7.8] ユーザ人口統計とユーザ嗜好を組み合わせることで,ユーザベクタのための新しい表現を導入する。
我々は,スパースユーザ・購入行動を利用したコールド・スタート・レコメンデーションのための新しいスパース・逆モデルSRLGANを開発した。
SRLGANを2つの一般的なデータセットで評価し、最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:42:41 GMT)
A Post-Quantum Associative Memory [7.4] 連想記憶(Associative memory)は、その部分的開示によって完全に検索できる情報を記憶する装置である。
本稿では, 一般確率論の枠組みの中で, 連想記憶のおもちゃモデルとその限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:10:19 GMT)
Model Agnostic Interpretability for Multiple Instance Learning [7.4] MIL(Multiple Instance Learning)では、モデルはインスタンスのバッグを使用してトレーニングされる。
本研究では,MILモデルを解釈するための重要な要件を確立する。
そして、これらの要件を満たすいくつかのモデルに依存しないアプローチを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:58:57 GMT)
Boosting Entity Mention Detection for Targetted Twitter Streams with
Global Contextual Embeddings [7.3] マイクロブログにおける情報の自動抽出と解析に関連する2つの重要なタスクは、エンティティ・メンション・インテクション(EMD)とエンティティ・インテクション(ED)である。
最先端システムは、オフラインの静的データセットに基づいてトレーニングすることで、マイクロブログテキストの非文学的な性質をモデル化することを目的としている。
しかし、マイクロブログストリームの絶え間なく進化している性質を考えると、このような変化する限られたコンテキストからすべてのエンティティが言及されていることを検知することは難しい問題である。
我々はマイクロブログストリーム上での学習者実行に適したGlobalizerというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 01:44:05 GMT)
A proof-of-principle demonstration of quantum microwave photonics [7.3] 無線オーバーファイバ技術は、高帯域幅、低損失、長距離伝搬機能を提供する。
光キャリアとしての超短パルスは、高周波RF信号のファイバ分散に深刻な脆弱性をもたらす。
光キャリアとしての時間エネルギー絡み合った双光子源と単一光子検出技術を組み合わせた量子マイクロ波フォトニクス法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:25:34 GMT)
A Unified Approach to Entity-Centric Context Tracking in Social
Conversations [6.1] 人間と人間の会話において、コンテキストトラッキングは重要な実体を特定し、それらの性質と関係を追跡する。
Contrackは、人間と人間の大規模会話コーパスで、コンテキストトラッキングと位置アノテーションを提供する。
コンテキストトラッキングのためのニューラルネットワークアーキテクチャをオープンソースとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:38:13 GMT)
Multiscale Graph Comparison via the Embedded Laplacian Distance [6.1] 非常に異なるサイズのグラフを比較するために,埋め込みラプラシアン距離 (ELD) を提案する。
我々のアプローチはまず、図形構造を尊重する共通の低次元ラプラシア埋め込み空間にグラフを投影する。
距離は自然スライスされたワッサーシュタインアプローチによって効率的に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:13:08 GMT)
DICP: Doppler Iterative Closest Point Algorithm [5.9] 本稿では,瞬時視線速度を計測できる距離センサの点雲登録のための新しいアルゴリズムであるドップラーICPを提案する。
本稿では,各点のドップラー計測とセンサの現在の動き推定との整合性を利用した新しいドップラー速度客観的関数を提案する。
その結果,ドップラー速度勾配によって導かれる高速収束の利点を付加することにより,登録精度において大幅な性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:51:07 GMT)
A Review on Deep-Learning Algorithms for Fetal Ultrasound-Image Analysis [5.5] 本稿は、2017年以降に出版された研究論文145件について、この分野における最新の研究状況について調査する。
本論文は, (i) 胎児標準平面検出, (ii) 解剖学的構造解析, (iii) バイオメトリパラメーター推定で分類した。
本稿では、胎児のUS画像解析のためのDLアルゴリズムに関する技術の現状を批判的に要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:22:44 GMT)
Higher Order Correlation Analysis for Multi-View Learning [5.5] マルチビューデータにおける高次相関の最大化を提案する。
実際のマルチビューデータに対する数値的な結果は、この手法が既存の手法よりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 06:10:30 GMT)
Interplay between depth of neural networks and locality of target
functions [5.3] 対象関数の深度と局所性の間に顕著な相互作用を報告した。
深度は局所関数の学習には有益であるが,グローバル関数の学習には有害であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:41:24 GMT)
DoubleU-Net++: Architecture with Exploit Multiscale Features for
Vertebrae Segmentation [5.3] 我々はDoubleU-Net++という新しいモデルを提案し、DensNetを特徴抽出モジュールとし、CBAM(Convolutional Block Attention on Module)とPSA(Praamid Squeeze Attention)モジュールを用いて特徴抽出を改善する。
最先端の研究と比較して、我々のアーキテクチャはより速く訓練され、評価として高い精度、リコール、F1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:42:31 GMT)
Private Classical Communication over Quantum Multiple-Access Channels [5.2] 量子多重アクセスチャネル上でのプライベート古典通信について検討する。
信頼性とプライバシの制約を分離し、量子側情報と普遍ハッシュによるソースコーディングによって処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:23:50 GMT)
Biclustering with Alternating K-Means [5.1] 本稿では,経験的クラスタリングリスクを最小限に抑えるというアイデアに基づいて,ビクラスタリング問題の新たな定式化について述べる。
カラムと行間のk-meansクラスタリングアルゴリズムの適応バージョンを交互に使用することにより,局所最小値を求める,単純で斬新なアルゴリズムを提案する。
その結果,本アルゴリズムは,データ中の有意義な構造を検知し,様々な設定や状況において競合する2クラスタリング手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:40:29 GMT)
FastFlows: Flow-Based Models for Molecular Graph Generation [4.9] FastFlowsは数千の化学的に有効な分子を数秒で生成する。
我々のモデルは自己回帰型分子生成モデルよりもはるかにシンプルで、訓練が容易です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:08:31 GMT)
Transfering Hierarchical Structure with Dual Meta Imitation Learning [4.9] モデルに依存しないメタ学習を用いて,ハイレベルネットワークとサブスキルを反復的にメタ学習する階層的メタ模倣学習法を提案する。
そこで我々は,Meta-world citemetaworld ベンチマークによる最新の数発の模倣学習性能と,Kitchen 環境の長期タスクにおける競合結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:22:38 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Load Balancing in Data
Center [4.1] 本稿では,強化学習における実世界の課題であるネットワーク負荷分散問題を提案する。
協調的ネットワーク負荷分散タスクはDec-POMDP問題として定式化され、MARL法を自然に誘導する。
学習に基づく手法を適用するための現実的ギャップを埋めるために、エミュレーションシステム上で、すべての手法を直接訓練し評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:50:54 GMT)
Statistical anonymity: Quantifying reidentification risks without
reidentifying users [4.1] データ匿名化は、参加者の再識別を防ぐためのプライバシ保護データリリースに対するアプローチである。
リリースされたデータに$k$匿名を強制するための既存のアルゴリズムは、匿名化を実行するキュレーターが元のデータに完全にアクセスできることを前提としている。
本稿では,キュレーターに置かれなければならない信頼を減らすためのアイデアについて検討するが,それでも$k$匿名性の統計的概念は維持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:12:44 GMT)
Towards a Broad Coverage Named Entity Resource: A Data-Efficient
Approach for Many Diverse Languages [3.9] CLC-BNはMNEリソースを作成するための新しい手法であり,1000言語以上のコーパスであるParallel Bible Corpusに適用する。
我々は1340言語用のMNEリソースをリリースし、知識グラフ増強とバイリンガル語彙誘導という2つの下流タスクでその効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:19:50 GMT)
Guesswork of a quantum ensemble [3.9] 有限条件条件下での推測問題の解析解を導出する。
明示的な例として、任意の立方体正則多角形および多面体アンサンブルの推測処理を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:23:52 GMT)
With Greater Distance Comes Worse Performance: On the Perspective of
Layer Utilization and Model Generalization [3.6] ディープニューラルネットワークの一般化は、マシンラーニングにおける主要なオープンな問題の1つだ。
初期のレイヤは一般的に、トレーニングデータとテストデータの両方のパフォーマンスに関する表現を学びます。
より深いレイヤは、トレーニングのリスクを最小限に抑え、テストや不正なラベル付けされたデータとうまく連携できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:26:32 GMT)
Task-Aware Network Coding Over Butterfly Network [3.5] 我々は、分散受信機が機械学習タスクを介して送信されたデータを渡すタスク駆動型ネットワークコーディング問題を分析する。
実座標空間におけるバタフライネットワーク上のタスク認識ネットワークの符号化問題を定式化し、損失のあるアナログ圧縮を適用する。
本稿では,MLアルゴリズムを導入し,タスク認識型ネットワーク符号化の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 03:35:51 GMT)
Limitation of characterizing implicit regularization by data-independent
functions [3.5] 近年,ニューラルネットワーク(NN)の暗黙的な正規化を理解することが,ディープラーニング理論の中心的課題となっている。
我々は,暗黙の正規化を数学的に定義し,研究する試みを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:53:30 GMT)
Efficient Embedding of Semantic Similarity in Control Policies via
Entangled Bisimulation [3.5] 視覚的障害の存在下での視覚入力からの一般化可能なポリシの学習は、強化学習において難しい問題である。
そこで本研究では,状態間の距離関数を指定可能なビシミュレーション・メトリックであるエンタングルド・ビシミュレーションを提案する。
本稿では,Distracting Control Suite (DCS) における従来の手法に比べて,絡み合ったバイシミュレーションが有意に改善可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:06:06 GMT)
Detecting Bias in the Presence of Spatial Autocorrelation [3.5] 空間データアプリケーションにおけるバイアスは、下層の空間的自己相関によって理解されることが多い。
本研究は,この効果の存在と強さを検出するための仮説テスト手法を提案する。
次に、空間フィルタリングに基づくアプローチを用いてそれを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:45:59 GMT)
HSADML: Hyper-Sphere Angular Deep Metric based Learning for Brain Tumor
Classification [3.3] HSADMLは、SphereFace Lossを使用したディープメトリックラーニング(DML)を可能にする新しいフレームワークである。
k-NN(k=1)を用いた最先端98.69%のアキュラシ検証
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:37:15 GMT)
Computer-aided Recognition and Assessment of a Porous Bioelastomer on
Ultrasound Images for Regenerative Medicine Applications [3.2] 足場の劣化性能を識別するためには,超音波画像に基づくコンピュータ支援分析手法を開発する必要がある。
多孔質バイオエラストマーの連続的かつ正確な輪郭を抽出するために、単一の従来の画像処理アルゴリズムを使用することは困難である。
本稿では, バイオエラストマーの輪郭検出のためのジョイントアルゴリズムと, バイオエラストマーの劣化挙動をモニタリングするためのテクスチャ特徴抽出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:42:58 GMT)
Mixing Implicit and Explicit Deep Learning with Skip DEQs and Infinite
Time Neural ODEs (Continuous DEQs) [3.2] 暗黙の深層学習技術は明示的な層法よりも計算集約的である。
我々は,暗黙の予測と暗黙の修正を同時に行う暗黙の明示層であるSkip DEQを開発した。
この明示的なレイヤのトレーニングは無料であり、トレーニング時間を2.5倍、予測時間を3.4倍にまで短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:51:54 GMT)
RiskNet: Neural Risk Assessment in Networks of Unreliable Resources [3.0] 通信ネットワークにおける障害に起因する罰則の分布を予測するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた手法を提案する。
GNNは、研究中のネットワークトポロジの複雑な停止シナリオをシミュレートする必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:25:43 GMT)
Differential Privacy Guarantees for Stochastic Gradient Langevin
Dynamics [2.9] 定常的なステップサイズで、スムーズかつ強凸な目標に対して、プライバシー損失は指数関数的に速く収束することを示す。
本稿では,従来のDP-SGDライブラリと比較して,本手法の実用性を示す実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:21:31 GMT)
Overcoming Exploration: Deep Reinforcement Learning in Complex
Environments from Temporal Logic Specifications [2.9] 本稿では,大規模複雑な環境に展開する未知の連続時間ダイナミクスを有するタスク誘導型ロボットのためのDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを提案する。
本フレームワークは,大規模複雑な環境下での複雑なミッションをこなすロボットの性能(有効性,効率)を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:39:08 GMT)
CoordX: Accelerating Implicit Neural Representation with a Split MLP
Architecture [2.7] 多層パーセプトロン(MLP)を用いた暗黙の神経表現は、近年、様々なタスクで注目されている。
座標に基づく表現の推論と訓練を高速化する新しい分割アーキテクチャであるCoordXを提案する。
画像,映像,3次元形状表現および描画タスクのベースラインモデルと比較して,最大2.92倍のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:30:42 GMT)
Safe Policy Improvement Approaches on Discrete Markov Decision Processes [2.6] 安全政策改善(SPI)は、学習方針が与えられた基準方針とほぼ同等であることを示すことを目的としている。
有限マルコフ決定過程(MDP)上で確実に安全な新しいアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:16:54 GMT)
Pseudo-Differential Integral Operator for Learning Solution Operators of
Partial Differential Equations [2.5] 偏微分方程式(PDE)の解演算子を学ぶことは、科学計算における課題である。
擬微分演算子にインスパイアされた新しい擬微分積分演算子(PDIO)を提案する。
PDEの非線形解演算子を学習するために擬微分ニューラル演算子(PDNO)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:22:32 GMT)
Automated Creation and Human-assisted Curation of Computable Scientific
Models from Code and Text [2.4] ドメインエキスパートは、コードに詳しくなければ、科学的モデルの実装を完全に理解することはできない。
我々は,科学モデルの自動作成と人手によるキュレーションのためのシステムを開発した。
本研究では,NASAのハイパーソニック・エアロダイナミックス(Hypersonic Aerodynamics)のウェブサイトから得られたコードと関連テキストのデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:31:38 GMT)
Learning Stationary Nash Equilibrium Policies in $n$-Player Stochastic
Games with Independent Chains via Dual Mirror Descent [2.1] 我々は、プレイヤーがペイオフ機能を介して結合されている間、内部の状態/行動空間を持つ、$n$-playerのサブクラスを考える。
ペイオフ関数の構造を前提として,2次元平均化と2次元ミラーDescentに基づく効率的な学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:27:21 GMT)
3D-FlowNet: Event-based optical flow estimation with 3D representation [2.1] イベントベースのカメラは、高速モーション検出などの重要なタスクのためにフレームベースのカメラ制限を克服することができる。
ディープニューラルネットワークは、非同期で離散的なイベントデータを扱うようには適していない。
本稿では,3次元入力表現を処理し,光フロー推定を出力できる新しいネットワークアーキテクチャである3D-FlowNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:28:15 GMT)
Task-Focused Few-Shot Object Detection for Robot Manipulation [1.8] 本研究では,検出のみに基づく操作手法を開発し,タスク中心の少数ショット検出を導入し,新しいオブジェクトや設定を学習する。
数ショット学習へのインタラクティブなアプローチの実験では、ロボットに検出からオブジェクトを直接操作するように訓練する(ClickBot)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:52:05 GMT)
Extracting Finite Automata from RNNs Using State Merging [1.8] 文法的推論から状態マージパラダイムに着想を得たRNNから有限オートマトンを抽出する手法を提案する。
提案手法の有効性をTomita言語ベンチマークで検証したところ,ベンチマーク中のすべての言語でトレーニングされたRNNから忠実なオートマトンを抽出できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 23:03:25 GMT)
Physics-informed neural networks to learn cardiac fiber orientation from
multiple electroanatomical maps [1.5] カテーテル記録からヒト心房の心臓線維構造を推定するFiberNetを提案する。
3つの地図は, ファイバを正確に捉えるのに十分であり, ノイズの存在下でも十分であることを示す。
FiberNetは、パーソナライズされた医療のための患者固有のモデルを作成するのに役立つと期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:17:09 GMT)
Multiple-Source Domain Adaptation via Coordinated Domain Encoders and
Paired Classifiers [1.5] ドメインシフトの下でのテキスト分類の新しいモデルを提案する。
更新表現を利用して、ドメインエンコーダを動的に統合する。
また、ターゲットドメインのエラー率を推測するために確率モデルも採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:50:01 GMT)
Puppeteer: A Random Forest-based Manager for Hardware Prefetchers across
the Memory Hierarchy [1.5] そこで我々はPuppeteerを,ランダムなフォレスト回帰器のスイートを用いて,メモリ階層の各レベルにおいてどのプレフェッシャーをオンすべきかを実行時に決定するハードウェアプレフェッシャーマネージャとして提案する。
Puppeteerを使うことで、1 Core (1C) で46.4%、4 Core (4C) で25.8%、SPEC 2017 SPEC2006と10KBのオーバーヘッドを持つクラウドスイートで平均して8 Core (8C) プロセッサで11.9%改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:25:12 GMT)
REET: Robustness Evaluation and Enhancement Toolbox for Computational
Pathology [1.5] 計算病理学応用のための最初のドメイン固有ロバストネス評価・拡張ツールボックス(REET)を提案する。
REETは予測モデルの堅牢性評価を可能にするアルゴリズム戦略のスイートを提供する。
REETはまた、計算病理学におけるディープラーニングパイプラインの効率的で堅牢なトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:23:55 GMT)
Efficient sampling of ground and low-energy Ising spin configurations
with a coherent Ising machine [1.4] 測定フィードバックに基づくコヒーレントイジングマシンの非線形ダイナミクスを, 地中および低エネルギースピン構成に活用できることが示される。
我々は,MFB-CIMの一般離散時間ガウス状態モデルを定式化し,システムしきい値上に存在する非線形ダイナミクスを忠実に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:02:30 GMT)
The fine line between dead neurons and sparsity in binarized spiking
neural networks [1.4] スパイキングニューラルネットワークは、情報を符号化したり、離散化された量を処理することによって、量子化エラーを補償することができる。
本稿では,しきい値のウォームアップ手法としてしきい値アニーリング(しきい値アニーリング)を提案する。
ニューロンの発火が止まる複数の層にスパイクを伝播させることで、4つの多様なデータセットに対して高い競争力を持つ結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 03:33:12 GMT)
Quantum Computational Advantage via High-Dimensional Gaussian Boson
Sampling [1.3] ガウスボソンサンプリング(GBS)の現在の実装は、プログラム性に欠けるか、または禁止的な損失率を持っている。
本稿では,高次元GBSと呼ぶ新しいQCAアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:05:48 GMT)
Witten-type topological field theory of self-organized criticality for
stochastic neural networks [1.3] ニューラルネットワークに対する自己組織的臨界性のウィッテン型トポロジカル場理論について検討する。
ドリフト係数のばらつきが小さく、不安定であれば、ニューラルネットワークのモデルはBRSTである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 06:58:43 GMT)
Improved Overparametrization Bounds for Global Convergence of Stochastic
Gradient Descent for Shallow Neural Networks [1.1] 本研究では,1つの隠れ層フィードフォワードニューラルネットワークのクラスに対して,勾配降下アルゴリズムのグローバル収束に必要な過パラメトリゼーション境界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:30:06 GMT)
Carotid artery wall segmentation in ultrasound image sequences using a
deep convolutional neural network [1.0] 拡張されたU-netネットワークに基づく教師付き領域ベースディープラーニングアプローチを含む,完全自動領域ベースセグメンテーション手法を提案する。
2人の専門家が注釈付けした2176の画像からなるマルチセンターデータベース上で、5倍のクロスバリデーションを用いてトレーニングと評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:37:20 GMT)
Gradient Descent on Neurons and its Link to Approximate Second-Order
Optimization [0.9] Kronecker-Factored, block-diagonal curvature estimates (KFAC) は真の2次更新よりも有意に優れていることを示す。
また、KFACは重みよりも勾配降下を行う一階勾配アルゴリズムを近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:06:26 GMT)
A tomographic workflow to enable deep learning for X-ray based foreign
object detection [0.8] 異物検出の教師あり学習のためのトレーニングデータを生成するためのCT法を提案する。
外部オブジェクトの高品質な地上真実位置は、正確な3次元再構成とセグメンテーションによって得られる。
本稿では,従来のラジオグラフィアノテーションと比較して,客観的かつ再現的にトレーニングデータを生成できることの利点を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:33:20 GMT)
Any-Play: An Intrinsic Augmentation for Zero-Shot Coordination [0.4] 我々は、協調型AIを評価するための代替基準を定式化し、この基準を「アルゴリズム間クロスプレイ(inter-algorithm cross-play)」と呼ぶ。
このパラダイムでは,Other-Play や Off-Belief Learning といった,最先端の協調型AIアルゴリズムが低性能であることを示す。
本稿では,Any-Play学習のアルゴリズムをアルゴリズム間クロスプレイ設定に一般化するために,Any-Play学習の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:43:58 GMT)
Discovering Exfiltration Paths Using Reinforcement Learning with Attack
Graphs [0.3] この研究は、最適経路を計算するという目標に焦点をあてた、以前のクラウンジュエリー(CJ)識別に基づいている。
その結果,大規模ネットワーク環境における有望な性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:01:06 GMT)
Using Constant Learning Rate of Two Time-Scale Update Rule for Training
Generative Adversarial Networks [0.3] 定常学習率を用いた2つの時間スケール更新規則(TTUR)の理論解析を行い,理論と実践のギャップを埋める。
定常学習率を用いたTTURでは,バッチサイズが大きくなるにつれて,定常的な局所的なナッシュ平衡を求めるために必要なステップ数が少なくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 08:52:01 GMT)
Geometric instability of out of distribution data across autoencoder
architecture [0.3] MNISTで訓練されたオートエンコーダの家族によって学習された地図について検討する。
10の異なる分布に応じて画素値のランダムな選択によって生成された10の異なるデータセットを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:30:22 GMT)
Consistent Collaborative Filtering via Tensor Decomposition [0.3] 協調フィルタリングは、ユーザのアクティビティを分析し、アイテムのレコメンデーションシステムを構築するためのデファクトスタンダードである。
Sliced Anti-symmetric Decomposition (SAD) は暗黙のフィードバックに基づく協調フィルタリングのための新しいモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:14:37 GMT)
A Map of Science in Wikipedia [0.2] ウィキペディア記事と科学雑誌記事の関係を地図化する。
ウィキペディアから引用されたほとんどの雑誌記事はSTEM分野、特に生物学と医学に属する。
ウィキペディアの伝記は、STEM分野と人文科学、特に歴史を結びつける上で重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:05:48 GMT)
Bioinspired Cortex-based Fast Codebook Generation [0.1] 脳内の知覚皮質ネットワークにインスパイアされた特徴抽出法を提案する。
バイオインスパイアされた大脳皮質と呼ばれるこのアルゴリズムは、より優れた計算効率を持つストリーミング信号の特徴に収束する。
ここでは、クラスタリングおよびベクトル量子化における大脳皮質モデルの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:37:43 GMT)
What is Legitimate Decision Support? [0.0] 2つの概念は、この意思決定支援の側面、すなわち妥当性と正当性を分析するための文献を構造化している。
その重要性にも拘わらず、この概念は決定支援の文献にふさわしい関心を受けていない。
本稿では,意思決定支援の文脈に適応した汎用的正当性理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:20:18 GMT)
UofA-Truth at Factify 2022 : Transformer And Transfer Learning Based
Multi-Modal Fact-Checking [0.0] マルチモーダルニュースソースにおける誤情報・偽情報自動検出の課題に対処しようと試みた。
私たちのモデルはF1重み付けスコア74.807%を生成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:13:03 GMT)
Unsupervised Single-shot Depth Estimation using Perceptual
Reconstruction [0.0] この研究は、生成ニューラルネットワークの分野における最新の進歩を示し、それらを活用して完全に教師なしの単発深度合成を行う。
RGB-to-deepthとdeep-to-RGB転送用の2つのジェネレータを実装し,Wasserstein-1距離と新しい知覚再構成項を用いて同時に最適化した。
本研究で得られた成果は、実世界のアプリケーションにおいて、教師なし単発深度推定の大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:11:34 GMT)
Universal behavior beyond multifractality of wave-functions at
measurement--induced phase transitions [0.0] 本研究では, 1次元量子回路の多体波動関数の構造について, 参加エントロピーを用いた局所的な測定を行った。
エントロピーのシステムサイズ依存性の先行項は、非ゼロ測定速度での波動関数のモデル依存マルチフラクタルスケーリングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:39:59 GMT)
Unitary Scattering Protected by Pseudo-Hermiticity [0.0] エルミート系はユニタリ散乱を持つが、エルミート性はユニタリ散乱には不要である。
我々は、ユニタリ散乱がある種の擬ハーミティティーによって保護され、非ハーミティティーの程度に影響されないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:17:28 GMT)
Unifying Pairwise Interactions in Complex Dynamics [0.0] ペアインタラクションのための249の統計ライブラリを導入する。
我々の分析は、異なる数学的定式化の間の新しい共通点を強調している。
科学の分野から多くの手法を活用すれば、与えられた問題に対処するのに最も適した手法が発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 05:44:27 GMT)
Towards automated Capability Assessment leveraging Deep Learning [0.0] 本稿では,ボキセル化技術を用いて評価を自動化するソフトウェアであるNeuroCADを提案する。
この手法によりCADファイルに基づくディープラーニングにより,抽象的ジオメトリと生産関連機能の評価が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:49:35 GMT)
Topological two-particle dynamics in a periodically driven lattice model
with on-site interactions [0.0] Floquetスキームは既存のデジタル量子コンピュータプラットフォーム上で現実的に実装できる。
2つの独立粒子のトポロジカル単一粒子動力学と2つの粒子間の絡み合いの明確なシグネチャとの有意な相違が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:01:22 GMT)
Top-K Ranking Deep Contextual Bandits for Information Selection Systems [0.0] 本稿では,文脈的マルチアーム・バンディット・フレームワークに基づくトップKランキングに対する新しいアプローチを提案する。
ニューラルネットワークを用いて報酬関数をモデル化し、非線形近似を用いて報酬と文脈の関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:10:44 GMT)
Thermodynamic Criterion of Transmitting Classical Information [0.0] 任意に与えられた超チャネルのクラスによって補助される1ショット古典キャパシティ上の熱力学上および下界を証明した。
ワンショット方式では、チャンネルを通じて古典的な情報の$n$ビットを送信することは、$ntimes k_BTln2$抽出可能な作業と等価である、という物理的なメッセージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:36:05 GMT)
The roles of quantum coherence in thermodynamic processes [0.0] コヒーレント因子は、可観測因子を系密度作用素とハミルトン作用素の基底ベクトルの拡張として記述することで決定することができる。
スピン沈降や光子の自然放出といった有限時間熱力学過程におけるコヒーレンスの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:58:14 GMT)
The role of tunneling in the ionization of atoms by ultrashort and
intense laser pulses [0.0] 輸送は超短パルスと強レーザーパルスによる原子のイオン化中に量子トンネルと競合することが示されている。
古典的な輸送は軌道をコアから遠ざけることができるだけでなく、現在実験で使われている強度の量子化と同等のイオン化確率を与えることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:59:09 GMT)
The FreshPRINCE: A Simple Transformation Based Pipeline Time Series
Classifier [0.0] 我々は、最先端と見なされるアルゴリズムの複雑さが本当に必要かどうかを考察する。
最初に提案されたアプローチは、要約統計やその他の時系列特徴抽出アプローチの単純なパイプラインである。
我々はこれらの手法をUCC時系列データセットアーカイブ上でテストし、TSC文献がこれらの手法の有効性を見落としているかどうかを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:23:58 GMT)
Systematic Training and Testing for Machine Learning Using Combinatorial
Interaction Testing [0.0] 本稿では,機械学習モデルにおけるテストセットとトレーニングセットの選択と特徴付けのためのカバレッジの体系的利用について述べる。
この論文は、カバレッジに対する事前の批判に対処し、機械学習アプリケーションにおけるカバレッジメトリクスの使用を提唱する反論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:33:31 GMT)
Standard quantum annealing outperforms adiabatic reverse annealing with
decoherence [0.0] オープンシステムにおけるAdiabatic reverse annealing(ARA)について検討した。
ARAは選択されたモデルの1次量子相転移を避けることができる。
オープンシステム ARA は、標準的な量子アニールに比べて、解法に要する時間を失うことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 09:15:57 GMT)
Solving a percolation inverse problem with a divide-and-concur algorithm [0.0] どのノードのペアが電流を相互に通電させるかという情報が与えられたら、ダイオードネットワークは観測された電流と整合して構築できるだろうか?
そこで本研究では,この問題の非自明な事例に対する包括的アプローチに対する手法の優位性を実証するため,分割・収束反復予測法を実装した。
パーコレーションデータの全てを隠蔽している場合が最も困難であり、一般に再構成するのが最も難しいのは、電流が1つのダイオードの追加や削除に最も敏感である場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:24:46 GMT)
Solving MaxCut with Quantum Imaginary Time Evolution [0.0] 量子想像時間進化(QITE)に基づくMaxCut問題の解法を提案する。
10ステップの後に、平均解は最大MaxCut解の100%、99%、98%、97%であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:24:30 GMT)
Single-domain Bose condensate magnetometer achieves energy resolution
per bandwidth below $\hbar$ [0.0] 単ドメインスピノルが非破壊的なファラデー回転プローブによって検出されたボース・アインシュタイン凝縮をいかに達成するかを示す。
本研究では,3+1D平均場シミュレーションにより,凝縮体積,スピンコヒーレンス時間,読み出し雑音を測定し,位相空間法を用いる。
我々は、他のボース縮合アルカリ、特に反強磁性2,3mathrmNa$は、この方法のエネルギー分解能をさらに向上させることができると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:01:54 GMT)
Simulating surface height and terminus position for marine outlet
glaciers using a level set method with data assimilation [0.0] 我々は,氷面と終端位置観測を数値的な氷流モデルに統合するためのデータ同化フレームワークを実装した。
このモデルはまた、グリーンランド氷床の主要な干潟であるヘルハイム氷河のシミュレーションにも適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:45:37 GMT)
Simplifying deflation for non-convex optimization with applications in
Bayesian inference and topology optimization [0.0] 非局所最適化問題はアプリケーションでよく見られる。
この手法の1つは、最近、ローカルアプリケーションに対する複数の最適最小限制約について検討している。
近似推論における提案手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:20:07 GMT)
Sharp Threshold for the Frechet Mean (or Median) of Inhomogeneous
Erdos-Renyi Random Graphs [0.0] 不均一なランダムグラフのアンサンブルのフレシェ平均(あるいは中央値)グラフは、アンサンブルの期待される隣接行列をしきい値にすることで得られることを示す。
また, 人口予測隣接行列をサンプル平均隣接行列に置き換えた場合, サンプル平均(あるいは中央値)についても, 結果が成り立つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 06:34:45 GMT)
Quantum metrology with a non-linear kicked Mach-Zehnder interferometer [0.0] 位相シフト器に加えて非線形素子を含むマッハ・ツェンダー干渉計の感度について検討した。
光が何度も横切る空洞やループに両方の要素を含めることで、干渉計の非線形蹴りバージョンが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:12:05 GMT)
Quantum Discriminator for Binary Classification [0.0] 本稿では,量子識別器と呼ばれる新しい量子機械学習モデルを提案する。
量子判別器はシミュレーションにおいて99%の精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:36:43 GMT)
Operator relationship between conventional coupled cluster and unitary
coupled cluster [0.0] 本稿では,指数的アンタングリング・アイデンティティとアダマール・レムマによって与えられる演算子操作を用いて,ユニタリ結合クラスタ近似の分解形式と従来の結合クラスタ近似の分解形式を関連付ける方法を示す。
このアプローチは手作業で実行することは難しいが、十分に小さなシステムのためにコンピュータ上で自動化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 01:30:53 GMT)
Operational Theories in Phase Space: Toy Model for the Harmonic
Oscillator [0.0] 位置と運動量に依存するエネルギー観測可能な理論を含む一般確率論を構築する方法を示す。
この構成は古典的および量子理論に従っており、位置、運動量、エネルギーの確率分布のような物理的な予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 10:54:17 GMT)
On feedforward control using physics-guided neural networks: Training
cost regularization and optimized initialization [0.0] モデルベースのフィードフォワードコントローラの性能は、典型的には逆システム力学モデルの精度によって制限される。
本稿では,特定物理パラメータを用いた正規化手法を提案する。
実生活の産業用リニアモーターで検証され、追跡精度と外挿の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:51:25 GMT)
Nonadiabatic decay of metastable states on coupled linear potentials [0.0] 本研究では, メタスタブル状態の非断熱的崩壊を, ダイアバティックおよび断熱的表現を用いた回避的交差 (MSACs) について検討した。
MSACの非断熱寿命は波動関数のフラックス計算とブライト・ウィグナー式から決定される。
結果は、交差、結合されたポテンシャルエネルギー曲線に関する量子状態を持つ多くの原子系と分子系に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:40:21 GMT)
Neighborhood-aware Geometric Encoding Network for Point Cloud
Registration [0.0] 周辺を意識した幾何学。
正確なポイントクラウド登録のためのネットワーク(NgeNet)。
NgeNetはモデルに依存しないため、他のネットワークに簡単に移行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:04:54 GMT)
Multi-round QAOA and advanced mixers on a trapped-ion quantum computer [0.0] グラフ上の組合せ最適化問題は、科学と工学に幅広い応用がある。
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、変分回路の複数ラウンドを適用して量子コンピュータ上でこれらの問題を解く方法である。
本稿では,いくつかの任意のグラフ上の複数の問題に対するラウンド数によってQAOAが向上するトラップイオン量子コンピュータを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:57:14 GMT)
Leveraging deep learning for fully automated NMR protein structure
determination [0.0] 核磁気共鳴分光法(NMR)は構造生物学における主要な技術の一つである。
NMRは溶液、生体細胞、固体中の中小タンパク質の構造と動態を解明することができる。
通常、NMR測定をタンパク質構造に変えるには数週間から数ヶ月の作業が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:08:50 GMT)
Large Star/Rose Extra Dimension with Small Leaves/Petals [0.0] 我々は、多数の同一の葉/ペダルを持つスター/ローズグラフ上に、1つの大きな余剰次元(LED)をコンパクト化する。
我々は、TeVスケールの上の強い結合重力現象の体制の下にある、正に結合した弱いスケールのカルザ・クライン(KK)重力子の塔を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:55:24 GMT)
Insights into performance evaluation of com-pound-protein interaction
prediction methods [0.0] 複合タンパク質相互作用(CPI)の機械学習による予測は、薬物設計、スクリーニング、再資源化研究において重要である。
我々は、モデル性能の楽観的な推定に繋がる実験設計において、多くの基本的な問題を観察してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 20:07:19 GMT)
Indicative Image Retrieval: Turning Blackbox Learning into Grey [0.0] 本稿では,深層学習における関連・マッチングモデリングの重要性を再考する。
その結果,表現学習を省略し,一致した証拠を直接モデル化することが可能であることが示唆された。
オックスフォード5kで97.77%(パリ6kで97.81%)の新記録を樹立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 02:21:09 GMT)
Increasing the skill of short-term wind speed ensemble forecasts
combining forecasts and observations via a new dynamic calibration [0.0] 本稿では,風速と気象モデル予測を,新しいEMOS(Ensemble Model Output Statistics)戦略により組み合わせた手法を提案する。
本戦略の成功は,2018年と2019年のイタリア上空の観測風速との比較によって評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:45:09 GMT)
Heating Rates under Fast Periodic Driving beyond Linear Response [0.0] 古典的および量子多体系における高速かつ強い周期駆動下での加熱速度の式を提供する。
特定の古典的および量子モデルにおいて、高周波膨張の2階の切り離しが定量的に正確な加熱速度をもたらすことが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:38:00 GMT)
Graph autoencoder with constant dimensional latent space [0.0] 大きいグラフの不変次元ベクトル(埋め込み)への可逆変換は依然として挑戦である。
本稿では,再帰ニューラルネットワーク(エンコーダとデコーダ)で処理する。
エンコーダネットワークは、サブグラフの埋め込みをより大きなサブグラフの埋め込みに変換し、最終的には入力グラフの埋め込みに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:58:53 GMT)
Geometric corrections to cosmological entanglement [0.0] 非均一な摂動による等方的宇宙背景上の絡み合いの生成について検討した。
ダークマター候補として解釈された幾何学的(準)粒子による幾何学的寄与を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:06:04 GMT)
Finite-time quantum measurement cooling beyond the Carnot limit [0.0] 侵入測定は冷却サイクルを駆動する力を与える。
測定フィードバック情報は、冷湯から熱湯へ熱を入力せずに移動させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:18:23 GMT)
Feature Visualization within an Automated Design Assessment leveraging
Explainable Artificial Intelligence Methods [0.0] 3次元CADデータから駆動されるディープラーニングシステムによって主に活用される自動能力評価について紹介した。
現在の評価システムは、抽象的な特徴に関してCADデータを評価することができるが、システム決定の理由に関する幾何学的な指標は持っていない。
NeuroCADプロジェクト内では、ある抽象的特徴に関連する幾何学的特徴を特定するためにxAIメソッドが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:31:42 GMT)
Fast and high-fidelity state preparation and measurement in
triple-quantum-dot spin qubits [0.0] 交換のみのSi/SiGe三量子ドット量子ビットにおける高速かつ高忠実な状態生成と測定を実証した。
我々は、2.5pm0.5times 10-3$の不完全性と、観察されたシングルキュービットランダム化ベンチマークエラーレート1.7times 10-3$を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 18:28:57 GMT)
Exploring Preferences for Transportation Modes in the City of Munich
after the Recent Incorporation of Ride-Hailing Companies [0.0] 本稿では、ミュンヘン交通利用者がRHサービスに課金する意思について評価する。
ソシオデモグラフィー特性,現在の旅行行動,交通モードの嗜好を収集した。
その結果,18～39歳,大世帯,自動車が少なかった世帯でRHサービスの人気が高まった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:03:24 GMT)
Engineering strong chiral light-matter interactions in a
waveguide-coupled nanocavity [0.0] 固体状態では、量子エミッタは一般にスピン依存のハンドネスを持つ円偏光遷移を持つ。
導波路結合ナノキャビティにそのようなエミッタを埋め込むことでスピン依存キラルカップリングを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 12:50:55 GMT)
Electric-magnetic duality of $\mathbb{Z}_2$ symmetry enriched cyclic
Abelian lattice gauge theory [0.0] キータエフの量子二重モデル(英: Kitaev's quantum double model)は、Dijkgraaf-Witten位相量子論(TQFT)の格子ゲージ理論的実現である。
我々は、電磁(EM)双対性対称性が特別な場合である位相のカテゴリー対称性について詳細に論じる。
トポロジカル量子計算とトポロジカルメモリ理論におけるそれらの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 14:13:38 GMT)
Dynamic Temporal Reconciliation by Reinforcement learning [0.0] 我々は、マルコフ決定過程(MDP)として高周波実測値に基づいて低周波予測を通知する動的調停法を提案する。
これにより、低周波周期が部分的にしか完了していない場合でも、最新のデータに基づいて最適な長期推定を行うことができる。
MDPは、時間差強化学習(TDRL)アプローチを用いて、カスタマイズ可能なアクションを用いて解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:15:23 GMT)
Dominant Set-based Active Learning for Text Classification and its
Application to Online Social Media [0.0] 本稿では,最小限のアノテーションコストで大規模未ラベルコーパスのトレーニングを行うための,プールベースのアクティブラーニング手法を提案する。
提案手法には調整すべきパラメータが一切ないため,データセットに依存しない。
本手法は,最先端のアクティブラーニング戦略と比較して高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:19:03 GMT)
Developing a Machine-Learning Algorithm to Diagnose Age-Related Macular
Degeneration [0.0] 40歳以上で1200万人以上が眼疾患に悩まされている。
眼疾患に対する機械学習アルゴリズムの利用が提案されている。
本研究では,n が 0, -1, ... -6 である場合の学習速度 1 * 10n の6つのモデルを生成し,各モデルに対する f1 スコアを算出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:25:36 GMT)
Detection of fake faces in videos [0.0] 本稿では、データセット上でトレーニングされたResNetとXceptionアンサンブルアーキテクチャニューラルネットワークを用いて、ビデオ中の偽の顔を検出するという目標を達成する。
トレーニングサイクルのピーク時のk折りの精度は約91%で、実際の精度はモデルが崩壊するにつれて時間とともに変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:29:07 GMT)
Deep Learning Methods for Abstract Visual Reasoning: A Survey on Raven's
Progressive Matrices [0.0] 私たちは最も一般的なタスクタイプであるRavenのプログレッシブマトリックス(RPM)に注目し、RPMを解決するために適用される学習方法とディープニューラルネットワークのレビューを提供します。
本稿は,RPM研究の発見から実世界の問題がいかに恩恵を受けるかを示すことによって,論文を締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:24:30 GMT)
DELAUNAY: a dataset of abstract art for psychophysical and machine
learning research [0.0] 本稿では,抽象絵画のデータセットであるDELAUNAYについて紹介する。
このデータセットは、自然画像と人工パターンの中間層を提供し、様々なコンテキストで使用することができる。
私たちはDELAUNAYで市販の畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、その興味深い特徴をいくつか強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:57:32 GMT)
Classification of White Blood Cell Leukemia with Low Number of
Interpretable and Explainable Features [0.0] 白血球(WBC)白血病は画像ベース分類によって検出される。
畳み込みニューラルネットワークは、細胞のイメージを悪性または正常に分類するために必要な特徴を学ぶために使用される。
このタイプのモデルは、多数のパラメータを学習し、解釈と説明が困難である。
XAIモデルは、説明可能な機能と解釈可能な機能のみを使用し、4.38%以上の性能で他のアプローチと高い競争力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 00:08:56 GMT)
Cause-Effect Preservation and Classification using Neurochaos Learning [0.0] 最近提案された脳内学習アルゴリズムであるemphNeurochaos Learning (NL) は、シミュレーションデータから原因影響の分類に用いられている。
使用されるデータインスタンスは、結合ARプロセス、結合1Dカオススキューテントマップ、結合1Dカオスロジスティックマップ、および現実世界の捕食者システムから生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 15:26:35 GMT)
Bistochastic operators and quantum random variables [0.0] 正の量子乱変数である可積分関数 $Xrightarrow Mathcal B(mathcal H)$ を考える。
そのような函数の空間上の半ノルムを定義し、商がバナッハ空間に導く。
古典的偏化理論と同様に、この文脈における偏化は、ある型のすべての可能な凸函数を含む不等式と関係する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 16:22:50 GMT)
Benchmarking Conventional Vision Models on Neuromorphic Fall Detection
and Action Recognition Dataset [0.0] 本稿では、ニューロモルフィックな人間の行動認識データセット上での微調整された従来の視覚モデルの性能を評価・評価する。
これらのモデルをDVS-R2+1D,DVS-CSN,DVS-C2D,DVS-SlowFast,DVS-X3D,DVS-MViTと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 17:54:33 GMT)
Automated Feature Extraction on AsMap for Emotion Classification using
EEG [0.0] 異なる脳領域の非対称性は、脳波信号の差動エントロピー(DE)特徴からAsMapと呼ばれる2次元ベクトルで捉えられる。
AsMapsは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを使用して、自動的に機能を抽出するために使用される。
SEEDデータセットを用いた3クラス分類問題において,97.10%の最高分類精度が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 11:38:29 GMT)
Assessing Classifier Fairness with Collider Bias [0.0] 我々は、コライダーバイアスを避けるために、公正性評価を導くための定理を開発する。
開発した定理を応用した非バイアス評価アルゴリズムを提案する。
実験とシミュレーションにより,提案アルゴリズムは評価においてコライダーバイアスを大幅に低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 04:10:37 GMT)
Adiabatic Control of Decoherence-Free-Subspaces in an Open Collective
System [0.0] 本稿では,デコヒーレンスフリーな部分空間を用いて原子アンサンブルを理論的に制御する方法を提案する。
空洞にフィールドを注入することにより、システムのリンドブラッドジャンプ作用素の固有状態を設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 19:18:16 GMT)
Adaptive Optimizer for Automated Hyperparameter Optimization Problem [0.0] 本稿では,最適化プロセスにおいて適切なパラメータを自動的に調整する適応型フレームワークを構築可能な汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 13:58:10 GMT)
A Simple Guard for Learned Optimizers [0.0] 我々はLos-Guarded L2O(LGL2O)と呼ばれる新しいセーフガード型L2Oを提案する。
保護されたL2Oは、学習したアルゴリズムを一般的な学習アルゴリズムで保護し、2つのアルゴリズムを条件的に切り替えることで、結果のアルゴリズムは確実に収束する。
LGL2Oの収束保証とGL2Oとの比較実験結果の理論的証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 21:32:28 GMT)
A Double Quantization for 3d Quantum Mechanics with 2d Tiny Extra Window [0.0] 我々は、それを検出したい粒子に対して、既存のコンパクトな余剰次元の仮説に基づいて量子力学を構築する。
確率関数を導入することにより、余剰な2dウィンドウへの粒子の遷移を表現する。
余剰次元の長尺スケールは、3d空間に接続された小さな余剰窓の境界における波動方程式の特異点を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 22:13:00 GMT)
3D Visualization and Spatial Data Mining for Analysis of LULC Images [0.0] 本研究では,3次元可視化における土地利用土地被覆(LUCL)画像解析のための新しいツールの開発を試みた。
本研究は主に高解像度LULC衛星画像における空間データマイニング技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Jan 2022 07:51:31 GMT)