Don't Change the Algorithm, Change the Data: Exploratory Data for
Offline Reinforcement Learning [147.6] オフラインRLに対するデータ中心型アプローチであるオフラインRL(ExORL)の探索データを提案する。
ExORLは最初、教師なしの報酬のない探索でデータを生成し、オフラインのRLでポリシーをトレーニングする前に、そのデータを下流の報酬でラベル付けする。
探索データにより、オフライン固有の変更なしに、バニラオフポリティRLアルゴリズムが、ダウンストリームタスクで最先端のオフラインRLアルゴリズムより優れているか、あるいは一致することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:39:27 GMT)
On the Robustness of Quality Measures for GANs [136.2] 本研究は、インセプションスコア(IS)やFr'echet Inception Distance(FID)のような生成モデルの品質測定の堅牢性を評価する。
このような測度は、加算画素摂動によっても操作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:43:09 GMT)
You May Not Need Ratio Clipping in PPO [117.0] Proximal Policy Optimization (PPO) 法は、複数のミニバッチ最適化エポックを1組のサンプルデータで反復的に実行することでポリシーを学習する。
比率クリッピングPPOは、ターゲットポリシーとサンプル収集に使用されるポリシーの確率比をクリップする一般的な変種である。
本論文では, この比クリッピングが有効に結合できないため, 良好な選択ではないことを示す。
ESPOは、多くのワーカーによる分散トレーニングに簡単にスケールアップでき、パフォーマンスも高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:26:56 GMT)
Memory-Efficient Backpropagation through Large Linear Layers [107.2] Transformersのような現代のニューラルネットワークでは、線形層は後方通過時にアクティベーションを保持するために大きなメモリを必要とする。
本研究では,線形層によるバックプロパゲーションを実現するためのメモリ削減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:02:41 GMT)
Fair Wrapping for Black-box Predictions [105.1] 予測を修飾するα木として定義したラッパー関数を学習する。
この修正は, アルファツリーの構成, 一般化, 解釈可能性, および修正された予測とオリジナル予測のKLの相違に関して, 魅力的な性質を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 01:02:39 GMT)
GENEOnet: A new machine learning paradigm based on Group Equivariant
Non-Expansive Operators. An application to protein pocket detection [97.5] グループ同変非拡張演算子に基づく新しい計算パラダイムを導入する。
我々は、薬物設計における重要な問題として、ホスト可能なタンパク質の表面のポケットを検出する、GENEOnetと呼ばれる方法を試した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:14:51 GMT)
Continual Repeated Annealed Flow Transport Monte Carlo [94.0] 我々はCRAFT(Continuous Repeated Annealed Flow Transport Monte Carlo)を提案する。
シーケンシャルなモンテカルロサンプリングと正規化フローを用いた変分推論を組み合わせる。
CRAFTは格子場の実例で驚くほど正確な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:58:31 GMT)
Causal Inference Principles for Reasoning about Commonsense Causality [93.2] コモンセンス因果推論(Commonsense causality reasoning)は、平均的な人によって妥当と見なされる自然言語記述における妥当な原因と影響を特定することを目的としている。
既存の作業は通常、深い言語モデルに全面的に依存しており、共起を混同する可能性がある。
古典的因果原理に触発され,我々はCCRの中心的問題を明確にし,観察研究と自然言語における人間の対象間の類似性を引き出す。
本稿では,時間信号をインシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデントとして活用する新しいフレームワークであるROCKをReason O(A)bout Commonsense K(C)ausalityに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:12:39 GMT)
Nystr\"om Kernel Mean Embeddings [92.1] Nystr"om法に基づく効率的な近似手法を提案する。
サブサンプルサイズの条件は標準の$n-1/2$レートを得るのに十分である。
本稿では,この結果の最大誤差と二次規則の近似への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:26:06 GMT)
Review on coherent quantum emitters in hexagonal boron nitride [91.4] 六方晶窒化ホウ素の欠陥中心の現況を光学的コヒーレント欠陥中心に焦点をあてて論じる。
スペクトル遷移線幅は室温でも異常に狭いままである。
この分野は、量子光学、量子フォトニクス、スピン光学などの量子技術への影響で広い視点に置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:49:43 GMT)
SPAGHETTI: Editing Implicit Shapes Through Part Aware Generation [85.1] 本稿では, $mathbfE$diting $mathbfI$mplicit $mathbfS$hapes $mathbfT$hroughを紹介する。
我々のアーキテクチャは、形状セグメントを変換し、補間し、組み合わせることで、暗黙の形状の操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:31:41 GMT)
Reinforcement Learning with Heterogeneous Data: Estimation and Inference [84.7] 人口の不均一性に関する逐次的決定問題に対処するために,K-ヘテロ・マルコフ決定過程(K-ヘテロ・MDP)を導入する。
本稿では、ある政策の価値を推定するための自己クラスタ化政策評価(ACPE)と、ある政策クラスにおける最適な政策を推定するための自己クラスタ化政策イテレーション(ACPI)を提案する。
理論的な知見を裏付けるシミュレーションを行い,MIMIC-III標準データセットの実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:58:47 GMT)
Adversarial Masking for Self-Supervised Learning [81.3] 自己教師付き学習のためのマスク付き画像モデル(MIM)フレームワークであるADIOSを提案する。
対向目的物を用いてマスキング機能と画像エンコーダを同時に学習する。
さまざまなタスクやデータセットに対する最先端の自己教師付き学習(SSL)メソッドを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:23:23 GMT)
Few-Shot Backdoor Attacks on Visual Object Tracking [80.1] 視覚オブジェクト追跡(VOT)は、自律運転やインテリジェント監視システムなど、ミッションクリティカルなアプリケーションで広く採用されている。
学習過程の調整により,隠れたバックドアをVOTモデルに容易に埋め込むことができることを示す。
我々の攻撃は潜在的な防御に耐性があることを示し、潜在的なバックドア攻撃に対するVOTモデルの脆弱性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:38:58 GMT)
A lower bound on the space overhead of fault-tolerant quantum
computation [77.5] しきい値定理は、フォールトトレラント量子計算の理論における基本的な結果である。
振幅雑音を伴う耐故障性量子計算の最大長に対する指数的上限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:19:49 GMT)
Quantum copy-protection of compute-and-compare programs in the quantum
random oracle model [74.5] 計算・比較プログラム(Computer-and-compare program)として知られる回避関数のクラスに対する量子コピー保護スキームを導入する。
我々は,量子乱数オラクルモデル(QROM)において,完全悪意のある敵に対する非自明なセキュリティを実現することを証明した。
補完的な結果として、「セキュアソフトウェアリース」という,ソフトウェア保護の概念の弱さが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:29:17 GMT)
Efficient Reinforcement Learning in Block MDPs: A Model-free
Representation Learning Approach [73.6] ブロック構造力学を用いたマルコフ決定過程における効率的な強化学習アルゴリズムであるBRIEEを提案する。
BRIEEは、潜伏状態の発見、探索、搾取を相互にインターリーブし、ほぼ最適な政策を確実に学べる。
我々は、BRIEEが最先端のBlock MDPアルゴリズムであるHOMER RLや、リッチ・オブザーブレーションの組み合わせロック問題に挑戦する経験的ベースラインよりも、より標本効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:47:55 GMT)
Neural JPEG: End-to-End Image Compression Leveraging a Standard JPEG
Encoder-Decoder [73.5] 本稿では,エンコーダとデコーダの両端に内在するニューラル表現を強化することで,符号化性能の向上を図るシステムを提案する。
実験により,提案手法はJPEGに対する速度歪み性能を,様々な品質指標で改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 05:16:43 GMT)
Trajectory Balance: Improved Credit Assignment in GFlowNets [73.2] 本稿では,GFlowNetsの新しい学習目標であるトラジェクトリバランスを,従来使用されていた目的に対して,より効率的な代替手段として提案する。
軌道バランス目標の任意の大域的最小化器が、対象分布から正確にサンプリングするポリシーを定義できることを示す。
4つの異なる領域に関する実験において、GFlowNet収束、多様性生成サンプル、長いアクションシーケンスに対する堅牢性、および大きなアクション空間に対する軌道バランス目標の利点を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:07:49 GMT)
Compactness Score: A Fast Filter Method for Unsupervised Feature
Selection [73.0] 本稿では,CSUFS (Compactness Score) と呼ばれる高速な教師なし特徴選択手法を提案する。
提案アルゴリズムは既存のアルゴリズムよりも正確で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:01:37 GMT)
Cross-Lingual Dialogue Dataset Creation via Outline-Based Generation [70.8] 言語間アウトラインに基づく対話データセット(COD)は、自然言語の理解を可能にする。
CODは、4つの異なる言語で対話状態の追跡とエンドツーエンドの対話モデリングと評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:11:21 GMT)
Third Time's the Charm? Image and Video Editing with StyleGAN3 [70.4] StyleGANは間違いなく最も興味深くよく研究された生成モデルの一つである。
本稿では、最近のStyleGAN3アーキテクチャについて検討し、それ以前のアーキテクチャと比較し、その独特な利点と欠点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:44:59 GMT)
BOAT: Bilateral Local Attention Vision Transformer [70.3] ViTやDeiTといった初期のビジョントランスフォーマーは、パッチの数が多ければ計算コストがかかるグローバルな自己アテンションを採用している。
最近のビジョントランスフォーマーでは、ローカルウィンドウ内で自己アテンションが計算されるローカル自己アテンション機構を採用している。
本稿では,特徴空間の局所的注意と画像空間の局所的注意とを融合した両眼的視線変換器(BOAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 07:09:50 GMT)
AutoGeoLabel: Automated Label Generation for Geospatial Machine Learning [69.5] リモートセンシングデータのためのラベルの自動生成のためのビッグデータ処理パイプラインを評価する。
我々は,大規模データプラットフォームであるIBM PAIRSを用いて,密集都市部でそのようなラベルを動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:02:22 GMT)
QALD-9-plus: A Multilingual Dataset for Question Answering over DBpedia
and Wikidata Translated by Native Speakers [69.0] 私たちは8つの言語に高品質な質問の翻訳を導入することで、最も人気のあるKGQAベンチマークの1つ、QALD-9を拡張します。
アルメニア語、ウクライナ語、リトアニア語、バシキル語、ベラルーシ語という5つの言語は、これまでにKGQA研究コミュニティで最高の知識について検討されたことがなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:19:55 GMT)
Leveraging Bitstream Metadata for Fast and Accurate Video Compression
Correction [67.9] 圧縮ビデオの細部を復元する深層学習アーキテクチャを開発した。
これにより,従来の圧縮補正法と比較して復元精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:56:04 GMT)
Near-Optimal Regret for Adversarial MDP with Delayed Bandit Feedback [67.6] エピソードマルコフ決定過程(MDP)におけるオンライン学習について検討した。
ほぼ最適の$sqrtK + D$ regret, where $K$ is the number of episodes, $D = sum_k=1K dk$ is the total delay。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:34:26 GMT)
Monotonic Improvement Guarantees under Non-stationarity for
Decentralized PPO [66.5] 我々は,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)における分散政策の最適化のための新しい単調改善保証を提案する。
本研究では,訓練中のエージェント数に基づいて,独立した比率を限定することにより,信頼領域の制約を原則的に効果的に実施可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:39:48 GMT)
Towards Scaling Difference Target Propagation by Learning Backprop
Targets [64.9] Different Target Propagationは,Gauss-Newton(GN)最適化と密接な関係を持つ生物学的に証明可能な学習アルゴリズムである。
本稿では、DTPがBPを近似し、階層的なフィードバックウェイトトレーニングを復元できる新しいフィードバックウェイトトレーニング手法を提案する。
CIFAR-10 と ImageNet 上で DTP が達成した最高の性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:20:43 GMT)
Can Adversarial Training Be Manipulated By Non-Robust Features? [64.7] もともとテストタイムの敵の例に抵抗するために設計された対人訓練は、トレーニング時間アベイラビリティーアタックの緩和に有望であることが示されている。
我々は、トレーニングデータをわずかに摂動させることで、堅牢な可用性を阻害することを目的とした、安定性攻撃と呼ばれる新しい脅威モデルを特定する。
この脅威の下では、従来の防衛予算$epsilon$による敵の訓練が、単純な統計的条件下でテストロバスト性を提供するのに確実に失敗することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:25:25 GMT)
Plug-In Inversion: Model-Agnostic Inversion for Vision with Data
Augmentations [62.0] 単純な拡張セットに依存し、過剰なハイパーパラメータチューニングを必要としないPlug-In Inversionを導入する。
ImageNetデータセットでトレーニングされたビジョントランスフォーマー(ViT)とマルチ層パーセプトロン(MLP)を反転させることにより,我々のアプローチの実用性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:12:45 GMT)
Heterogeneous Federated Learning via Grouped Sequential-to-Parallel
Training [60.9] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のためのコラボレーション機械学習パラダイムである。
本稿では,この課題に対処するため,データヘテロジニアス・ロバストFLアプローチであるFedGSPを提案する。
その結果,FedGSPは7つの最先端アプローチと比較して平均3.7%の精度向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 03:15:28 GMT)
Assessment of weak-coupling approximations on a driven two-level system
under dissipation [58.7] 我々は, 減散を伴うリウヴィル・ヴォン方程式(Liouville-von equation)と呼ばれる数値的正確かつ非摂動的手法を用いて, 駆動量子ビットについて検討した。
我々は、駆動された量子ビットの定常状態を予測する上で、リンドブラッド方程式の妥当性の規則をマップするために実験で用いられる計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:44:26 GMT)
Understanding AdamW through Proximal Methods and Scale-Freeness [57.5] Adam は $ell$ regularizer Adam-$ell$ の一般化である。
AdamWは、Adam-$ell$の更新ルールからAdam-$ell$の勾配を分離する。
我々はAdamWがAdam-$ell$よりも有利であることを示し、ネットワークの勾配が複数のスケールを示すことを期待する度合いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:00:55 GMT)
Lessons from the AdKDD'21 Privacy-Preserving ML Challenge [57.4] W3Cの顕著な提案では、過去のディスプレイの集計された、差別化されたプライベートなレポートを通じてのみ広告信号を共有することができる。
この提案を広く研究するために、AdKDD'21でオープンなプライバシ保護機械学習チャレンジが行われた。
重要な発見は、大量の集約されたデータの小さな集合が存在する場合の学習モデルは驚くほど効率的で安価であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:09:59 GMT)
Inverse design of photonic devices with strict foundry fabrication
constraints [55.4] 本稿では,ナノフォトニクス素子の逆設計法を提案し,設計が厳密な長さの制約を満たすことを保証した。
本手法の性能と信頼性を,いくつかの共通集積フォトニック部品を設計することによって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:27:25 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection in 3D Brain MRI using Deep Learning with
Multi-Task Brain Age Prediction [53.1] ディープラーニングを用いた脳MRIにおける教師なし異常検出(UAD)は有望な結果を示した。
年齢情報を考慮した3次元脳MRIにおけるUDAの深層学習を提案する。
そこで本研究では,マルチタスク年齢予測を用いた新しい深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:39:52 GMT)
Cooperative Online Learning in Stochastic and Adversarial MDPs [50.6] 我々は、協調的オンライン学習と敵対的マルコフ決定過程(MDP)について研究する。
各エピソードでは、$m$エージェントが同時にMDPと対話し、個人の後悔を最小限に抑えるために情報を共有する。
協調強化学習(RL)を非フレッシュランダム性, あるいは敵対的MDPで検討したのは, 初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:32:11 GMT)
Generalization in Cooperative Multi-Agent Systems [49.2] 協調型マルチエージェントシステムのための組合せ一般化(CG)の理論的基盤について検討する。
CGは、幅広いアプリケーションにまたがる実用性とデプロイ性を向上させることができるため、自律システムにとって非常に望ましい特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:39:56 GMT)
StRegA: Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRIs using a Compact
Context-encoding Variational Autoencoder [48.2] 教師なし異常検出(UAD)は、健康な被験者の異常なデータセットからデータ分布を学習し、分布サンプルの抽出に応用することができる。
本研究では,コンテクストエンコーディング(context-encoding)VAE(ceVAE)モデルのコンパクトバージョンと,前処理と後処理のステップを組み合わせて,UADパイプライン(StRegA)を作成することを提案する。
提案したパイプラインは、BraTSデータセットのT2w画像と0.859$pm$0.112の腫瘍を検出しながら、Diceスコアが0.642$pm$0.101に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:27:35 GMT)
Continuous Forecasting via Neural Eigen Decomposition of Stochastic
Dynamics [47.8] 本稿では,スパース観測と適応力学を用いた逐次予測のためのニューラル固有SDEアルゴリズムを提案する。
NESDEは、スパース観測による効率的な頻繁な予測を可能にするために、力学モデルに固有分解を適用する。
我々は,MIMIC-IVデータセットにおけるヘパリン投与後の血液凝固の患者適応予測を初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:16:50 GMT)
JULIA: Joint Multi-linear and Nonlinear Identification for Tensor
Completion [46.3] 本稿では,大規模テンソル完備化のためのMUlti-linearおよびNon Linear IdentificAtionフレームワークを提案する。
6つの実大規模テンソルの実験は、JULIAが既存のテンソル完備化アルゴリズムよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:18:41 GMT)
Finding Directions in GAN's Latent Space for Neural Face Reenactment [45.7] 本論文は顔/頭部の再現において,対象顔の顔ポーズ(3D頭部の向きと表情)を元顔に転送することが目的である。
我々は、訓練済みの(微調整済みの)GANを使用することで、そのようなネットワークのトレーニングを回避し、異なるアプローチをとる。
GAN潜伏空間に実画像を埋め込むことで,実世界の顔の再現に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:14:03 GMT)
Quantifying n-photon indistinguishability with a cyclic integrated
interferometer [40.2] 我々はn-光子の真の不識別性を測定する普遍的な方法について報告する。
提案手法はN = 2nモードの低深度循環型マルチポート干渉計に頼っている。
フェムト秒レーザーマイクロ加工により作製した8モード集積干渉計について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:30:52 GMT)
Learning Infinite-Horizon Average-Reward Markov Decision Processes with
Constraints [39.7] 本研究では,無限水平平均回帰マルコフ決定過程(MDP)のコスト制約による後悔について検討する。
我々のアルゴリズムはエルゴディックMDPに対して$widetildeO(sqrtT)$ regret and constant constraint violationを保証します。
これらは、MDPをコスト制約で弱い通信を行うための最初の証明可能なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:52:34 GMT)
Optimal Estimation of Off-Policy Policy Gradient via Double Fitted
Iteration [39.3] 政策(PG)推定は、ターゲットポリシーのサンプル化が許されない場合、課題となる。
従来の非政治PG推定法は、しばしば大きなバイアスや指数関数的に大きなばらつきに悩まされる。
本稿では,FPG(Double Fitted PG Estimation)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:23:52 GMT)
Modeling the Background for Incremental and Weakly-Supervised Semantic
Segmentation [39.0] セマンティックセグメンテーションのための新しい漸進的なクラス学習手法を提案する。
各トレーニングステップは、すべての可能なクラスのサブセットにのみアノテーションを提供するので、バックグラウンドクラスのピクセルはセマンティックシフトを示す。
本研究では,Pascal-VOC,ADE20K,Cityscapesのデータセットを広範囲に評価し,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:33:21 GMT)
Learning on Arbitrary Graph Topologies via Predictive Coding [38.8] 任意のグラフトポロジで推論と学習を行うために,予測符号化がどのように使用できるかを示す。
我々は、PCグラフと呼ばれるこの定式化が、同じネットワークで異なるタスクを柔軟に実行するためにどのように使用できるかを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:43:22 GMT)
Compositional Multi-Object Reinforcement Learning with Linear Relation
Networks [38.6] 我々は、固定されたマルチオブジェクト設定で操作タスクを学習し、オブジェクトの数が変化するとパフォーマンスが低下することなく、このスキルをゼロショットの外挿できるモデルに焦点を当てる。
我々のアプローチは、$K$で線形にスケールするので、エージェントは新しいオブジェクト番号にゼロショットを外挿して一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:53:30 GMT)
NAS-Bench-Suite: NAS Evaluation is (Now) Surprisingly Easy [37.7] 本稿では,一般的なNASアルゴリズムの詳細な解析と,検索空間とデータセットの25種類の組み合わせによる性能予測手法を提案する。
我々はNASベンチマークの包括的なコレクションであるNAS-Bench-Suiteを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:02:09 GMT)
BEER: Fast $O(1/T)$ Rate for Decentralized Nonconvex Optimization with
Communication Compression [37.2] コミュニケーション効率は大規模分散機械学習アプリケーションのボトルネックとして広く認識されている。
本稿では,勾配追跡と通信を併用したBEERを提案し,より高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:14:09 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） (Mon, 31 Jan 2022 05:25:13 GMT)
Agnostic Learnability of Halfspaces via Logistic Loss [35.3] 等質半空間の学習の基本問題に対するロジスティック回帰による近似保証について検討する。
我々の手法は、放射状リプシッツ性に関係なく、ロジスティック損失に対する$Omega(sqrttextrmOPT)$ローバウンドを克服できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:24:24 GMT)
Neural Collaborative Filtering Bandits via Meta Learning [34.9] ニューラルコラボレーティブ・フィルタリングバンドの探索による問題の導入と研究
メタラーナーを動的グループに適応させるメタバン(メタバンド)を提案する。
最後に,Meta-Banが6つの強いベースラインを大幅に上回ることを示す広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:00:54 GMT)
Learning Super-Features for Image Retrieval [34.2] 我々は,スーパーフィーチャーと呼ばれる中級機能のみをベースとした,深層画像検索のための新しいアーキテクチャを提案する。
一般的なランドマーク検索ベンチマークの実験では、Super-featuresは同じ数の機能を使用する場合、最先端の手法よりも大幅に優れていることが検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:48:42 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） (Mon, 31 Jan 2022 18:05:13 GMT)
Are Mutually Intelligible Languages Easier to Translate? [30.4] 本稿では,ニューラルマシーン翻訳モデルの学習に必要なデータ量は,言語間の相互理解性に反することを示す。
ロマンス語群の実験では、モデルの学習曲線の下での領域と、人間の話者を研究することによって得られる相互の知性スコアとの間には、確かに強い相関関係があることが明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:22:23 GMT)
Buffered Asynchronous SGD for Byzantine Learning [30.3] ビザンティン学習(Byzantine Learning、BL)は、障害や攻撃を伴う分散学習を指す。
BASGDは、サーバにインスタンスを格納することなく、異常な攻撃に抵抗できる最初のABLメソッドである。
BASGDmは非全能攻撃と全能攻撃の両方に抵抗できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:14:01 GMT)
SPDY: Accurate Pruning with Speedup Guarantees [29.3] SPDYは、所望の推論スピードアップを達成するために、レイヤーワイドのスパシティターゲットを自動的に決定する新しい圧縮手法である。
また,SPDYは,ワンショットおよび段階的なプルーニングシナリオにおいて,既存の戦略と比較して高い精度を回復しつつ,スピードアップを保証していることを示す。
また、非常に少ないデータでプルーニングを行うという最近提案されたタスクにアプローチを拡張し、GPUをサポートする2:4のスパーシティパターンにプルーニングする際に最もよく知られた精度回復を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:14:31 GMT)
Task-Based Information Compression for Multi-Agent Communication
Problems with Channel Rate Constraints [28.7] 本稿では,情報圧縮アルゴリズム(SAIC)のステートアグリゲーションを導入し,定式化TBIC問題の解法を提案する。
その結果,SAICは割引報酬の総和でほぼ最適性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:31:07 GMT)
Deletion Robust Submodular Maximization over Matroids [27.8] 古典的マトロイド制約の下で, 問題の削除頑健バージョンについて検討する。
定数係数近似アルゴリズムを提案し、その空間複雑性はマトロイドのランク$k$に依存する。
実世界のデータセット上でのアルゴリズムの有効性を示す詳細な実験結果を用いて理論的結果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:15:56 GMT)
Constrained Density Matching and Modeling for Cross-lingual Alignment of
Contextualized Representations [27.7] 我々は,正規化フローによって駆動されるReal-NVPとGAN-Real-NVPという,教師付きおよび教師なしの密度ベースアプローチを導入し,アライメントを行う。
実験では、6つの言語対、合成データ、4つのNLPタスクで評価された16のアライメントについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:41:28 GMT)
Improved Lite Audio-Visual Speech Enhancement [27.5] 本稿では,自動車走行シナリオに対するLAVSEアルゴリズムを提案する。
本研究では,AVSEシステムの実装においてしばしば遭遇する3つの実践的問題に対処する能力を向上させるために,LAVSEを拡張した。
台湾・マンダリン語音声におけるiLAVSEをビデオデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:57:05 GMT)
On the Power-Law Spectrum in Deep Learning: A Bridge to Protein Science [27.0] ディープラーニングにおけるヘッセンスペクトルは、少数の大きな固有値と多数のほぼゼロの固有値からなる2成分構造を持つ。
我々は、よく訓練されたディープニューラルネットワークのヘッセンスペクトルが単純なパワー-ロー分布を示すことを理論的、実証的に初めて証明した。
本研究は,(1)低次元かつロバストな学習空間へ導くこと,(2)低複雑さの解をもたらす変動自由エネルギーを暗黙的にペナルティ化すること,などである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:04:47 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） (Mon, 31 Jan 2022 11:09:19 GMT)
Fluctuations, Bias, Variance & Ensemble of Learners: Exact Asymptotics
for Convex Losses in High-Dimension [25.7] 我々は、異なる、しかし相関のある特徴に基づいて訓練された一般化線形モデルの集合における揺らぎの研究の理論を開発する。
一般凸損失と高次元限界における正則化のための経験的リスク最小化器の結合分布の完全な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:44:58 GMT)
Self-supervised Graphs for Audio Representation Learning with Limited
Labeled Data [24.6] サブグラフは、ラベル付きオーディオサンプルとラベルなしオーディオサンプルの関係を利用するために、利用可能なトレーニングデータのプール全体をサンプリングすることによって構築される。
我々は,3つのベンチマーク音声データベースと,音響事象検出と音声感情認識の2つのタスクについて,そのモデルを評価する。
我々のモデルはコンパクト(240kパラメータ)であり、様々な種類の信号ノイズに対して堅牢な一般化された音声表現を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:32:22 GMT)
Bayesian Optimization for Distributionally Robust Chance-constrained
Problem [23.7] 一定の制約満足度確率の下で期待値を最大化する問題であるChance-Constrained (CC)問題は、環境変数の存在において事実上重要な問題の1つである。
提案手法は, 有限個の試行において高い確率で任意の精度の解を求めることができ, 数値実験により提案手法の有用性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:43:58 GMT)
Differentially Private Community Detection for Stochastic Block Models [23.3] 本研究では,個々の接続のプライバシを保ちながら,コミュニティ検出問題について検討する。
本稿では,3つの異なる地域社会回復機構の幅広いクラスについて,関連する情報トレードオフを提示し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:59:19 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） (Mon, 31 Jan 2022 03:40:59 GMT)
Step-size Adaptation Using Exponentiated Gradient Updates [21.2] ステップサイズの適応的なチューニング手法で与えられた拡張が性能を大幅に向上させることを示す。
私たちは、アップデートのグローバルなステップサイズスケールと、各座標のゲインファクタを維持しています。
提案手法は, 特別に調整された学習率スケジュールを使わずに, 標準モデルの精度を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:17:08 GMT)
Lymphoma segmentation from 3D PET-CT images using a deep evidential
network [20.7] 3Dポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像とCT画像から悪性リンパ腫を分離するために, 自動顕在性セグメンテーション法を提案する。
アーキテクチャは、深い特徴抽出モジュールと明らかな層から構成される。
提案手法の深部特徴抽出と明らかなセグメンテーションの組み合わせは,ベースラインUNetモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:34:38 GMT)
Computational self-testing of multi-qubit states and measurements [20.0] 1つの量子デバイスの1つのEPR対が、標準的な計算仮定の下で自己テスト可能であることを示す。
提案手法は,poly$(N)$リソースを用いて,真正な量子デバイスによって1ドル近い確率で通過可能であることを示す。
我々のプロトコルの簡易バージョンは、クラウド量子コンピュータの任意の数の量子ビットを効率的に認証できる最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:42:45 GMT)
On the identifiability of mixtures of ranking models [20.0] 一般的なランキングモデルと2つのコンポーネントの混合は、汎用的に識別可能であることを示す。
システム全般における解数を検証するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:23:31 GMT)
Fast Distributed k-Means with a Small Number of Rounds [19.5] 分散環境でのk-meansクラスタリングのための新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,コーディネータの計算能力にのみ依存するコスト近似係数と多数の通信ラウンドを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:27:10 GMT)
AntidoteRT: Run-time Detection and Correction of Poison Attacks on
Neural Networks [18.5] 画像分類ネットワークに対する バックドア毒殺攻撃
本稿では,毒殺攻撃に対する簡易な自動検出・補正手法を提案する。
我々の手法は、一般的なベンチマークにおいて、NeuralCleanseやSTRIPといった既存の防御よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:42:32 GMT)
A framework for bilevel optimization that enables stochastic and global
variance reduction algorithms [17.1] 双レベル最適化は、他の関数のarg最小値を含む値関数を最小化する問題である。
本稿では, 内部問題の解, 線形系の解, 主変数を同時に発展させる新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークにおけるSAGAアルゴリズムの適応であるSABAは$O(frac1T)$収束率を持ち、Polyak-Lojasciewicz仮定の下で線形収束を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:17:25 GMT)
Deconfounded Representation Similarity for Comparison of Neural Networks [16.2] 類似度指標は、入力空間内のデータ項目の集団構造によって構成される。
類似度指標を分解することで,意味論的に類似したニューラルネットワークを検出する分解能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:25:02 GMT)
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） (Mon, 31 Jan 2022 08:01:14 GMT)
Unified Perspective on Probability Divergence via Maximum Likelihood
Density Ratio Estimation: Bridging KL-Divergence and Integral Probability
Metrics [15.4] KL分割とIPMはサンプリング方式によってのみ異なる最大確率で表せることを示す。
我々は、KL分割とIPMを補間する、密度比メートル法(DRM)と呼ばれる新しい確率分岐のクラスを提案する。
これらの知見に加えて、DREや生成的敵ネットワークといったDRMの応用についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:15:04 GMT)
Rigidity Preserving Image Transformations and Equivariance in
Perspective [15.3] 我々は、剛性カメラ運動を実現する画像平面変換のクラスを特徴付け、これらの変換を剛性保存と呼ぶ。
特に、ピンホール画像の2次元翻訳は剛性保存ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:43:10 GMT)
AI-based Medical e-Diagnosis for Fast and Automatic Ventricular Volume
Measurement in the Patients with Normal Pressure Hydrocephalus [15.0] 機械学習を用いて特徴を抽出し,自動心室分割モデルを構築する。
モデルの信頼性を検証し,心室容積の自動測定を実現した。
これにより、臨床医はNPH患者の心室の状況を迅速かつ正確に理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:55:20 GMT)
Generalized Bayesian Upper Confidence Bound with Approximate Inference
for Bandit Problems [14.9] 我々は、一般化ベイズ的アッパー信頼境界(GBUCB)と呼ばれるベイズ的バンディットアルゴリズムを提案する。
我々の理論的分析は、ベルヌーイのマルチアームバンディットにおいて、シンメトリケートされたクルバック・リーブラーの発散によって測定された推論誤差が制御可能であれば、GBUCBは$O(sqrtT(log T)c)$ oftenist regretを達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 01:36:15 GMT)
Provably Improving Expert Predictions with Conformal Prediction [14.9] 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） (Mon, 31 Jan 2022 15:22:45 GMT)
GSN: A Universal Graph Neural Network Inspired by Spring Network [14.8] グラフスプリングネットワーク(GSN)は,同好性グラフと異好性グラフの両方に対応する汎用GNNモデルである。
GSNフレームワークは,様々な指標を用いたスプリングポテンシャル最小化エネルギーの観点から,既存のGNNモデルの多くを解釈することを示す。
また,実世界の同好および異好のデータセット上で,GSNフレームワークの優れた性能を示すための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 04:15:42 GMT)
Deep-Disaster: Unsupervised Disaster Detection and Localization Using
Visual Data [14.3] ソーシャルメディア画像の損傷を検知し、局所化する、教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。
本手法は損傷領域の検出と局所化において最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:21:44 GMT)
L-SVRG and L-Katyusha with Adaptive Sampling [14.2] L-SVRGやL-Katyushaのような勾配に基づく最適化手法は機械学習モデルのトレーニングに広く用いられている。
本稿では,L-SVRGとL-Katyushaに対する適応型サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:52:01 GMT)
Crowd-powered Face Manipulation Detection: Fusing Human Examiner
Decisions [13.4] 本稿では,デジタル顔認証の課題に対して,人間の検査者による判断を融合させる可能性について検討する。
様々な意思決定融合手法を提案し, 被験者の意思決定の信頼度, 経験レベル, 意思決定に要する時間について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:49:41 GMT)
Single Time-scale Actor-critic Method to Solve the Linear Quadratic
Regulator with Convergence Guarantees [12.9] 本稿では,線形2次レギュレータ(LQR)問題を解くために,単一の時間スケールアクタ批判アルゴリズムを提案する。
批評家には最小二乗時間差法(LSTD)を適用し、アクターには自然政策勾配法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:20:40 GMT)
Guided Semi-Supervised Non-negative Matrix Factorization on Legal
Documents [12.2] 本稿では,分類とトピックモデリングの両方を行う手法,すなわち,半教師付き非負行列因子分解法(GSSNMF)を提案する。
本稿では,カリフォルニア・インノシエンス・プロジェクト(California Innocence Project)が提供する法的文書への適用を通じて,本手法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:21:51 GMT)
Spectral image clustering on dual-energy CT scans using functional
regression mixtures [12.2] デュアルエネルギーCT(Dual-Energy Computed Tomography、DECT)は、従来のCTスキャンでは不可能な材料特性評価が可能な高度なCTスキャン技術である。
これにより、各3次元画像ボクセルにおけるエネルギー減衰曲線の再構成が可能になり、異なる有効エネルギーレベルでの様々な画像減衰を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:04:43 GMT)
Federated Learning with Erroneous Communication Links [11.7] 我々は,コミュニケーションエラーの存在下でのフェデレーション学習問題を考察する。
我々は,過去のローカル更新を用いることで,FLアルゴリズムが通信エラーの存在下で収束できることをシミュレーションにより示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 04:12:48 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） (Mon, 31 Jan 2022 09:31:11 GMT)
Topology-Preserving Dimensionality Reduction via Interleaving
Optimization [10.1] 本稿では, インターリーブ距離を最小化する最適化手法を次元還元アルゴリズムに組み込む方法について述べる。
データビジュアライゼーションにおけるこのフレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:11:17 GMT)
SUGAR: Efficient Subgraph-level Training via Resource-aware Graph
Partitioning [10.0] 本研究は,資源対応グラフ分割(SUGAR)による効率的なサブグラフレベルのトレーニングを提案する。
以上の結果から,SUGARは大規模グラフ上で最大33倍の高速化と3.8倍のメモリ削減を実現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:23:31 GMT)
Imperceptible and Multi-channel Backdoor Attack against Deep Neural
Networks [9.9] 本稿では,Deep Neural Networksに対する新たな非受容・マルチチャネルバックドアアタックを提案する。
具体的には、カラー画像に対して、DCTステガノグラフィーを用いて、画像の異なるチャネルにトリガを構築する。
実験の結果、N-to-Nバックドア攻撃の平均攻撃成功率は、CIFAR-10データセットで93.95%、TinyImageNetデータセットで91.55%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:19:28 GMT)
Query Efficient Decision Based Sparse Attacks Against Black-Box Deep
Learning Models [9.9] 本研究では,進化型アルゴリズムであるSparseEvoを開発し,畳み込み型深層ニューラルネットワークと視覚変換器の両方に対して評価する。
SparseEvoは、未ターゲットとターゲットの両方の攻撃に対して、最先端のスパース攻撃よりもはるかに少ないモデルクエリを必要とする。
重要なことは、クエリ効率のよいSparseEvoと意思決定ベースの攻撃は、一般的に、デプロイされたシステムの安全性に関する新しい疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:10:47 GMT)
SnAKe: Bayesian Optimization with Pathwise Exploration [9.8] 本稿では,イテレーション間の大きな入力変更を行う場合,関数評価のコストが大幅に増大する,という新しい設定について考察する。
本稿では,この問題を考察し,適応接続サンプルを用いた逐次ベイズ最適化(SnAKe)を導入する。
将来のクエリを考慮し、入力コストを最小限に抑える最適化パスをプリエンプティブに構築することで、ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:42:56 GMT)
UQGAN: A Unified Model for Uncertainty Quantification of Deep
Classifiers trained via Conditional GANs [9.5] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく画像分類におけるディープニューラルネットワークの不確実性の定量化手法を提案する。
GAN の生成した OoD の例で分散データの全体を保護する代わりに,条件付き GAN によって生成されたクラスを別々に保護する。
特に、最先端のGAN学習に基づく分類器のOoD検出とFP検出性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:42:35 GMT)
Causal Explanations and XAI [8.9] 説明可能な人工知能(XAI)の重要な目標は、説明を提供することでミスマッチを補うことである。
十分な説明と事実的説明の因果的概念を正式に定義し、さらに一歩踏み出します。
また、この研究のAIにおける公正性に対する重要性についても触れ、パス固有の反現実的公正性の概念を改善するために、実際の因果関係をどのように利用できるかを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:32:10 GMT)
Low-Rank Updates of Matrix Square Roots [7.8] 行列平方根と逆平方根演算を考える。
逆平方根に対する低ランク近似補正が存在することを示す。
次に、その方程式に対する低ランク解をどのように計算するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:05:33 GMT)
NeuralTailor: Reconstructing Sewing Pattern Structures from 3D Point
Clouds of Garments [7.3] そこで本論文では,本質的な衣服形状推定を容易にするために,衣服縫いパターンを提案する。
可変基数を持つ集合回帰に対する点レベルの注意に基づく新しいアーキテクチャであるNeuralTailorを紹介する。
実験の結果,NeuralTailorは縫製パターンの再構築に成功し,トレーニング中に見つからないパターントポロジを持つ衣服タイプに一般化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:33:49 GMT)
Fundamental Performance Limits for Sensor-Based Robot Control and Policy
Learning [7.3] 我々は,センサが提供したタスク関連情報を収集する量を定義する。
情報理論から一般化されたファノの不等式の新しいバージョンを用いて、この量によって1段階決定タスクの達成可能な最上位の報酬に上限が与えられることを実証する。
得られた境界を数値計算するアルゴリズムを提示し、3つの例についてそのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:39:42 GMT)
Predicting Cancer Treatments Induced Cardiotoxicity of Breast Cancer
Patients [7.3] 異なる治療を受けた乳癌患者の心毒性リスクは未だ不明である。
EHRデータを用いた乳癌患者の心毒性予測モデルの開発と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 07:33:56 GMT)
Optimizing LLVM Pass Sequences with Shackleton: A Linear Genetic
Programming Framework [7.2] 線形遺伝的プログラミングを応用可能なフレームワークとしてShackletonを紹介した。
ここでは、LLVM最適化パスのシーケンスを最適化する、このクラスの新しいアプリケーションについて検討する。
複雑度が異なる2つのソフトウェアアプリケーションに対して,シャクルトンを用いたパスシーケンスの自動最適化結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 15:28:02 GMT)
Proximal denoiser for convergent plug-and-play optimization with
nonconvex regularization [7.0] Plug-and-Play ()メソッドは、ニューラルネットワーク演算子をデノナイジング演算子に置き換えることで、アルゴリズムによって、近位姿勢の逆問題を解決する。
このデノイザが実際に勾配関数に対応していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:05:20 GMT)
MHSnet: Multi-head and Spatial Attention Network with False-Positive
Reduction for Pulmonary Nodules Detection [6.9] 肺癌の早期発見は、疾患の予防、治療、死亡率の低下に重要である。
既存の肺結節検出法では偽陽性が多すぎる。
肺結節を検出するために,マルチヘッド検出と空間的絞殺ネットワーク(MHSnet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:56:08 GMT)
Disaster Tweets Classification using BERT-Based Language Model [6.7] ソーシャルネットワーキングサービスは、緊急時において重要なコミュニケーションチャネルとなっている。
本研究の目的は、人や地域が危険にさらされているかどうかを調査できる機械学習言語モデルを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:25:29 GMT)
Out-of-distribution Detection Using Kernel Density Polytopes [6.7] カーネル密度ポリトープには、ランダムな森林と深層ネットワークに基づくカーネル密度フォレスト(KDF)とカーネル密度ネットワーク(KDN)の2種類がある。
KDFとKDNはOOD領域のクラスに対して均一に信頼でき、それぞれの親モデルと比較して分布精度は良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 05:07:16 GMT)
CoTV: Cooperative Control for Traffic Light Signals and Connected
Autonomous Vehicles using Deep Reinforcement Learning [6.5] 本稿では,マルチエージェント深部強化学習(DRL)システムであるCoTVについて述べる。
CoTVは、交通信号とコネクテッド・オートモービル(CAV)の両方を協調的に制御する
一方、COTVは、入ってくる道路の信号管制官に最も近い1つのCAVと協力することで、容易に展開できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:40:13 GMT)
An Artificial Intelligence Dataset for Solar Energy Locations in India [6.5] インドは2030年までに300ギガワットの太陽エネルギーを投入するという野心的な目標を掲げている。
土地利用プランナーは、PVインフラの最新の正確な地理空間情報にアクセスする必要がある。
インド全土の実用規模のソーラープロジェクトを地図化するための空間的明示的な機械学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:53:19 GMT)
Learning Robust Representation through Graph Adversarial Contrastive
Learning [6.3] 既存の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)によって生成されたノード表現が、敵の攻撃に対して脆弱であることが示されている。
本稿では,グラフ自己教師型学習に対数拡張を導入することにより,新しいグラフ適応型コントラスト学習フレームワーク(GraphACL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 07:07:51 GMT)
Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention
Mechanism [6.3] 解釈可能なグラフ学習は、グラフ構造化データから洞察を集めるための学習モデルに依存する多くの科学的応用を必要としている。
以前の作業は主に、事前訓練されたモデルを解釈するためのポストホックアプローチの使用に重点を置いていた。
本稿では,情報ボトルネック原理に基づく注意機構であるグラフ注意(GSAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 03:59:48 GMT)
An end-to-end deep learning approach for extracting stochastic dynamical
systems with $\alpha$-stable L\'evy noise [5.8] 本研究では,ランダムなペアワイズデータのみから,$alpha$-stable Levyノイズによって駆動される力学系を同定する。
我々の革新は、(1)レヴィ誘導雑音のドリフト項と拡散項の両方を全ての値に対して$alpha$で学習するためのディープラーニングアプローチを設計すること、(2)小さな雑音強度を制限せずに複雑な乗法ノイズを学習すること、(3)システム同定のためのエンドツーエンドの完全なフレームワークを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:51:25 GMT)
Holistic Fine-grained GGS Characterization: From Detection to Unbalanced
Classification [5.3] 完全自動で全スライド画像から糸球体硬化を定量化するための総括パイプラインを提案する。
本研究は,GGSを微粒化するためのオープンソースの定量的解析ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:56:25 GMT)
Inductive Matrix Completion: No Bad Local Minima and a Fast Algorithm [5.0] 帰納的行列完備化(IMC)問題に3つの貢献をする。
まず、適切な条件下では、IMC最適化のランドスケープが悪い局所最小値を持たないことを証明する。
第二に、未知行列のランクを推定する理論的保証を持つ単純なスキームを導出する。
第3に、IMC問題を解決するシンプルなガウスニュートン法であるGNIMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:20:08 GMT)
Rate Coding or Direct Coding: Which One is Better for Accurate, Robust,
and Energy-efficient Spiking Neural Networks? [4.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は画像分類タスクに重点を置いているため、画像を時間的バイナリスパイクに変換するための様々なコーディング技術が提案されている。
これらのうち、レートコーディングとダイレクトコーディングは、実用的なSNNシステムを構築するための候補として期待されている。
我々は3つの視点から2つの符号化を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:18:07 GMT)
Implicit Concept Drift Detection for Multi-label Data Streams [4.8] 概念ドリフトとしても知られるデータ分布の変化は、既存の分類モデルの有効性を急速に損なう。
本稿では,暗黙的(教師なし)概念ドリフト検出器であるラベル依存ドリフト検出器(LD3)を提案する。
LD3は実世界のデータストリームと合成データストリームの両方で比較して、予測性能が19.8%から68.6%向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:16:47 GMT)
Metric Hypertransformers are Universal Adapted Maps [4.8] メートル法ハイパートランスフォーマー(MHT)は、任意の適応マップを近似可能な複雑性で、$F:mathscrXmathbbZrightarrow数学scrYmathbbZ$を近似することができる。
我々の結果は、そのような$mathscrX$ および $mathscrY$ と互換性のある最初の(近似的な)普遍近似定理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:03:46 GMT)
Assessment of DeepONet for reliability analysis of stochastic nonlinear
dynamical systems [4.3] 本稿では,最近提案したDeepONetが負荷を受けるシステムの時間依存信頼性解析および不確実性定量化における有効性について検討する。
従来の機械学習やディープラーニングアルゴリズムとは異なり、DeepONetはオペレータネットワークであり、関数マッピングの関数を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:41:08 GMT)
Don't let Ricci v. DeStefano Hold You Back: A Bias-Aware Legal Solution
to the Hiring Paradox [4.3] 採用パイプラインにおける"内蔵"ヘッドウインドの診断と緩和にバイアス対応技術が有効であることを示す。
このアプローチは、"人間を数字として扱う"ことから、個人として扱うことへの移行を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:26:36 GMT)
Quantum algorithms for Schrieffer-Wolff transformation [4.2] シュリーファー・ウォルフ変換は退化摂動問題を解くことを目的としている。
これは、未摂動ハミルトニアンの低エネルギー部分空間における正確なハミルトニアンの低エネルギーダイナミクスを記述する。
このユニタリ変換は量子回路によって実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 15:27:57 GMT)
MEGA: Model Stealing via Collaborative Generator-Substitute Networks [4.1] 近年のデータフリーモデルステイティングメソッドは,実際のクエリの例を使わずに,ターゲットモデルの知識を抽出するために有効であることが示されている。
本稿では,データフリーモデルステーリングフレームワーク(MEGA)を提案する。
以上の結果から,我々の訓練した代替モデルの精度と敵攻撃成功率は,最先端のデータフリーブラックボックス攻撃よりも最大で33%,40%高い値となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:34:28 GMT)
LinSyn: Synthesizing Tight Linear Bounds for Arbitrary Neural Network
Activation Functions [4.0] LinSyn は任意の任意の活性化関数に対して厳密な境界を達成する最初のアプローチである。
提案手法は,2～5倍の出力バウンダリと4倍以上の信頼性を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:00:50 GMT)
Computer-aided Recognition and Assessment of a Porous Bioelastomer on
Ultrasound Images for Regenerative Medicine Applications [3.4] 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） (Mon, 31 Jan 2022 01:26:18 GMT)
Distributed Quantum Vote Based on Quantum Logical Operators, a New
Battlefield of the Second Quantum Revolution [3.3] 量子論理ベト (QLV) と量子論理記法 (QLN) の2つのルールを設計する。
古典的な投票と比較して、量子計算投票はより公平で民主的で、表現力が強い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:27:24 GMT)
DNS: Determinantal Point Process Based Neural Network Sampler for
Ensemble Reinforcement Learning [2.9] 本稿では,決定点プロセスに基づくニューラルネットワークサンプリングシステムであるDNSを提案する。
DNSは、トレーニングステップ毎にk-dppを使用して、バックプロパゲーションのためのニューラルネットワークのサブセットをサンプリングする。
実験の結果, DNS拡張REDQは, 平均累積報酬においてベースラインREDQを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:08:39 GMT)
Combining Local and Global Pose Estimation for Precise Tracking of
Similar Objects [2.9] 類似・非テクスチャオブジェクトに対する多目的6D検出・追跡パイプラインを提案する。
合成画像のみを訓練した新しいネットワークアーキテクチャは、複数のオブジェクトの同時ポーズ推定を可能にする。
建設現場における実際のAR支援アプリケーションにおいて,システムがどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:36:57 GMT)
A neural net architecture based on principles of neural plasticity and
development evolves to effectively catch prey in a simulated environment [2.8] A-Lifeにとっての大きな課題は、行動が「ライフライク」なエージェントを深く構築することである。
本稿では,動物の脳を構成するプロセスに類似したプロセスを用いて,人工エージェントを駆動するネットワークを構築するためのアーキテクチャとアプローチを提案する。
このアーキテクチャは、センサー入力の変化に対する迅速な応答を可能にするため、小さな自律ロボットやドローンを制御するのに有用であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 01:52:42 GMT)
Filtering In Implicit Neural Networks [2.7] 入射ニューラルネットワーク(INN)は、データ表現の学習に非常に効果的である。
ほとんどのIGNは、データが多くの詳細または広範囲の周波数を持つ場合、結果に過度に滑らかなパッチや明らかなノイズのあるアーティファクトを生成します。
人工物をフィルタリングしながらデータフィッティングを行うために,新しいフレームワークFINNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:11:28 GMT)
AVTPnet: Convolutional Autoencoder for AVTP anomaly detection in
Automotive Ethernet Networks [2.4] 本稿では,Audio Video Transport Protocol (AVTP) 上での異常のオフライン検出のための畳み込みオートエンコーダ (CAE) を提案する。
提案手法は、最近発表された"Automotive Ethernet Intrusion dataset"に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:13:20 GMT)
An efficient quantum algorithm for lattice problems achieving
subexponential approximation factor [2.3] 整数格子のクラスに対する指数近似係数を用いて,境界距離復号法(BDD)問題を解く量子アルゴリズムを提案する。
量子アルゴリズムの実行時間は、近似因子の1つの範囲と、第2の範囲の近似因子のサブ指数時間である。
この見解は、有限アーベル群の観点からクリーンな量子アルゴリズムを定め、格子理論から相対的にほとんど使用せず、次元以外のパラメータの格子問題に対する近似アルゴリズムを探求することを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:58:33 GMT)
Leela Zero Score: a Study of a Score-based AlphaGo Zero [1.9] Leela Zero ScoreはLeela Zeroとして知られるオープンソースのソリューションに基づいて設計されている。
9x9ボードでトレーニングされ、勝利率ではなくスコア差を予測する。
トレーニングによって合理的なプレイヤーが生成され、そのスタイルを強いアマチュアの人間プレイヤーに対して分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:38:02 GMT)
Corpus for Automatic Structuring of Legal Documents [1.8] 本稿では,トピックとコヒーレントな部分に分けられる法的判断文書のコーパスを英語で紹介する。
注釈付きコーパスに基づく法文書における修辞的役割を自動的に予測するベースラインモデルを開発した。
要約および法的判断予測のタスクにおける性能向上のための修辞的役割の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:12:44 GMT)
Weisfeiler and Leman Go Infinite: Spectral and Combinatorial
Pre-Colorings [1.5] Wesfeiler-Leman (WL) test infinitum の表現力を高めることができることを示す。
本稿では,バニラWLテストの表現力を向上するスペクトル特性に基づく効率的な事前色付けを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:17:40 GMT)
Similarity Learning based Few Shot Learning for ECG Time Series
Classification [1.5] 本稿では,シームズ畳み込みニューラルネットワークを用いたECG不整脈分類のための類似学習に基づくFew Shot Learningを提案する。
ほとんどショットラーニングは、まず、関連する比較的大きなデータベース上でモデルを事前訓練することに依存し、次に学習を使用して、クラス毎に利用可能な少数のサンプルにさらなる適応を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:47:15 GMT)
Positive-Unlabeled Learning with Uncertainty-aware Pseudo-label
Selection [1.4] Pseudo-labeling Solution for positive-unlabeled (PU) learningは、コスト感受性学習と比較して高いパフォーマンスをもたらす可能性がある。
PUのリスクと擬似ラベルデータを組み合わせたリスク推定器の理論解析を行う。
次に,PUUPLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:55:47 GMT)
A heteroencoder architecture for prediction of failure locations in
porous metals using variational inference [1.3] 多孔質金属張力試験片の故障箇所を予測するために,エンコーダ・デコーダ畳み込みニューラルネットワークを用いた。
故障箇所の予測の目的は、標本中のほとんどの材料が故障しないため、クラス不均衡の極端なケースを示す。
得られた予測分散は、任意の標本において最も失敗する可能性のある位置のランク付けに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:26:53 GMT)
Dissecting liabilities in adversarial surgical robot failures: A
national (Danish) and European law perspective [1.3] 本論文は, 外科用ロボットを対象とする, 両タイプの障害に対する分類法を作成する。
外科用ロボットがEU法でどのように見られているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:54:27 GMT)
Evaluating Deep Vs. Wide & Deep Learners As Contextual Bandits For
Personalized Email Promo Recommendations [1.1] パーソナライゼーションにより、企業は過去のインタラクションから顧客の好みを学ぶことができる。
我々は、いくつかの選択肢から与えられた顧客に対する最適なプロモーションオファーを予測する問題は、文脈的盗聴の問題であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:26:17 GMT)
Neural Network Training with Asymmetric Crosspoint Elements [1.1] 実用的な抵抗装置の非対称コンダクタンス変調は、従来のアルゴリズムで訓練されたネットワークの分類を著しく劣化させる。
ここでは、ハミルトニアン Descent という代替の完全並列トレーニングアルゴリズムを記述し、実験的に示す。
我々は、なぜデバイス非対称性が従来のトレーニングアルゴリズムと根本的に相容れないのか、新しいアプローチがどのようにそれを有用な機能として利用するのか、という批判的な直感を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:41:36 GMT)
Reducing the Amount of Real World Data for Object Detector Training with
Synthetic Data [1.0] 合成データと実世界のデータの混合データセットを使用することで、実世界のデータがどれだけ節約できるかを定量化する。
検出性能を犠牲にすることなく,実世界のデータの必要性を最大70%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:13:12 GMT)
Semi-supervised Identification and Mapping of Surface Water Extent using
Street-level Monitoring Videos [1.0] 本稿では,斜め監視カメラの映像から表面水深認識のための半教師付きセグメンテーション手法を提案する。
このアルゴリズムは水の境界を決定するのに適し, 監視ビデオの画素のジオレファレンスにモノプロイト法をうまく適用した。
この研究のワークフローと手法は、他の街路面や地表面のプロセスを研究する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:27:37 GMT)
Signing the Supermask: Keep, Hide, Invert [0.9] ニューラルネットワークの初期重みを落とすか、それぞれの符号を反転させる新しいアプローチを提案する。
我々は,様々なベースラインモデルと過去のモデルとをマッチングまたはオーバーしながら,最大99%のプルーニング率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:17:37 GMT)
Extreme precipitation forecasting using attention augmented convolutions [0.9] 降雨予測のための自己注意型拡張畳み込み機構を提案する。
実験の結果,このフレームワークは古典的畳み込みモデルよりも12%優れていた。
提案手法は,極端な変化の物理的原因を把握するためのツールとして,機械学習を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:16:03 GMT)
Steady-State Error Compensation in Reference Tracking and Disturbance
Rejection Problems for Reinforcement Learning-Based Control [0.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自動制御アプリケーションにおける将来的なトピックである。
アクター批判に基づくRLコントローラのためのイニシアティブアクション状態拡張(IASA)が導入される。
この拡張は専門家の知識を必要とせず、アプローチモデルを無償にしておく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:29:19 GMT)
Equivariant neural networks for recovery of Hadamard matrices [0.8] 本稿では,行列の列と行の置換に同値であるように設計されたメッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
マルチレイヤパーセプトロン(MLP)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、さらにはトランスフォーマーといった従来のアーキテクチャに対する利点を説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:07:07 GMT)
Adaptive Sampling Strategies to Construct Equitable Training Datasets [0.7] コンピュータビジョンから自然言語処理までの領域では、機械学習モデルがスタークの相違を示すことが示されている。
これらのパフォーマンスギャップに寄与する要因の1つは、モデルがトレーニングしたデータに表現力の欠如である。
公平なトレーニングデータセットを作成する際の問題を形式化し、この問題に対処するための統計的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:19:30 GMT)
Adversarial Robustness in Deep Learning: Attacks on Fragile Neurons [0.7] 第1畳み込み層の結節投棄を用いて, 深層学習アーキテクチャの脆弱で頑健なニューロンを同定した。
これらのニューロンは,ネットワーク上の敵攻撃の分布と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:34:07 GMT)
Fisher information analysis on post-selection involved quantum precision
measurements using optical coherent states [0.6] WVA測定は,選択後の戦略を伴わない従来の測定よりも確実に優れていることを示す。
ポストセレクション戦略はまた、高価な量子資源を使わずに、光子数でハイゼンベルクのスケーリングの精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 06:25:36 GMT)
Studying the Robustness of Anti-adversarial Federated Learning Models
Detecting Cyberattacks in IoT Spectrum Sensors [0.5] デバイスフィンガープリントと機械学習(ML/DL)が組み合わさって、リソース制約スペクトルセンサによって管理されるデータを対象としたサイバー攻撃を検出する際に、有望な性能を報告している。
モデルのトレーニングに必要なデータ量と、そのようなシナリオのプライバシに関する懸念は、集中型ML/DLベースのアプローチの適用性を制限します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:52:00 GMT)
Erasure tolerant quantum memory and the quantum null energy condition in
holographic systems [0.4] 量子情報の有限温度保存の原理を、能動的誤り訂正の必要最小限で検討することは、研究の活発な領域である。
有限温度背景における有限フォン・ノイマンエントロピーの2つの同様の熱的伝播励起への論理量子ビットの明示的符号化について検討する。
量子零エネルギー条件は、削除に必要な最小限の有限温度について解析結果を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:00:04 GMT)
Differentiating and Integrating ZX Diagrams [0.4] 我々は、ZX-計算の枠組み内での微分と積分を実現することにより、ZXを解析的視点に高める。
量子機械学習の文脈で適用することで,ZX計算の新たな解析フレームワークを明確に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:59:28 GMT)
Warmth and competence in human-agent cooperation [0.2] 近年の研究では、深層強化学習で訓練されたAIエージェントが人間と協調できることが示されている。
人・エージェント連携における主観的嗜好を形成する要因をより深く理解するために,コインにおける深層強化学習エージェントを訓練する。
我々は、人間とエージェントの協力研究のために参加者を募集し、遭遇したエージェントの印象を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:57:08 GMT)
Polarization diverse true heterodyne receiver for continuous variable
quantum key distribution [0.1] 連続変数量子鍵分布に対する分極多変数受信アーキテクチャを提案する。
本システムでは, 極めて有害なランダム偏極ドリフトシナリオ下であっても, コヒーレント攻撃に対する理論的安全性を確実に達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:04:54 GMT)
Dynamic Origin-Destination Matrix Estimation in Urban Traffic Networks [0.1] この問題を二段階最適化問題としてモデル化する。
内部レベルでは、暫定的な旅行需要を前提として、動的な交通割当問題を解決し、利用者の出身地と目的地間のルーティングを決定する。
外層部では,交通ネットワーク内のセンサによって測定された車両数と内層部で発生したカウンタの差を最小限に抑えることを目的として,旅行数とその出発点および目的地の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:33:46 GMT)
YOUNG Star detrending for Transiting Exoplanet Recovery (YOUNGSTER) II:
Using Self-Organising Maps to explore young star variability in Sectors 1-13
of TESS data [0.0] 本論文は, トランジット型太陽系外惑星探査衛星(TESS)の観測初年度における若い恒星変動の探索に, 小保年自己組織化マップを用いた。
この技術は、若い楕円形二分体の信号と、恒星の変動から潜在的に遷移する物体の信号を分離するのに特に有効であることが判明した。
本稿では,若年星の分類と照準に対する機械学習に基づくアプローチを応用した,より広範なYOUNGSTERプログラムの第1段階について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:00:11 GMT)
Vibration Fault Diagnosis in Wind Turbines based on Automated Feature
Learning [0.0] 本稿では, 振動監視風車部品の高精度故障診断手法を提案する。
当社のアプローチは,畳み込みニューラルネットワークと孤立林に基づく,フォールトシグネチャの自律的データ駆動学習と健康状態分類を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:08:43 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） (Mon, 31 Jan 2022 08:09:24 GMT)
Two-dimensional excitons from twisted light and the fate of the photon's
orbital angular momentum [0.0] 励起子の相対運動は、主量子数$n$と、軸に沿った角運動量に対する量子数$j$の2つの量子数によって記述される。
角運動量の保存は、励起子のj=0$状態のみが平面波に照らされたシステムで光学的に活性化されることを要求する。
我々は、光子運動量(線形および/または角運動量)が励起子の質量の中心運動量(線形または/または角運動量)と結合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:29:53 GMT)
The relational ontology of contemporary physics [0.0] 量子論は関係のオントロジーを指すものとして理解することができる。
この量子力学の読みは、現代の基礎物理学における関係性のユビキティによって支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:53:23 GMT)
Telecom-band quantum interference of frequency-converted photons from
remote detuned NV centers [0.0] 量子ネットワーク上の絡み合いは、根本的に新しい技術を実現するという約束を持っている。
大都市圏の量子ネットワークテストベッドに移行するためには、既存の通信インフラ上での識別不可能な単一光子の生成と伝送が重要である。
遠隔のスペクトル変調NV中心ネットワークノードから放出される光子の干渉を,通信Lバンドへの量子周波数変換を用いて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:01:01 GMT)
Submodularity In Machine Learning and Artificial Intelligence [0.0] 我々は、部分モジュラー函数とその一般化の完全な記述である部分モジュラー定義の多元性を提供する。
そして、サブモジュラリティが機械学習と人工知能にどのように役立つかに目を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:41:35 GMT)
Spin dynamical decoupling for generating macroscopic superpositions of a
free-falling nanodiamond [0.0] 本稿では,250ドルナノメートルのダイヤモンドを250ドルナノメートル以上の空間分離を持つ重ね合わせに配置する手法を提案する。
我々は、磁気構造を通してダイヤモンドを2.4$mで落下させ、磁気歯によって生成される不均一領域に1.13$mを含むようにすることで、これを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:18:08 GMT)
Single Object Tracking: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation
Metrics [0.0] 本稿では、以下の対象の異なる戦略を検査し、包括的分類を示す。
本論文の最も中心となるのは, 学習に基づく戦略であり, 生成戦略, 差別戦略, 強化学習の3つのカテゴリに分類される。
一般的に使用されるさまざまなデータセットと評価方法が導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 08:45:50 GMT)
Robust supervised learning with coordinate gradient descent [0.0] 偏微分のロバストな推定器を併用した学習アルゴリズムとして座標勾配降下法を提案する。
これにより、非破壊的な数値的な複雑性を持つ頑健な統計的学習法が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:33:04 GMT)
Realistic simulations of spin squeezing and cooperative coupling effects
in large ensembles of interacting two-level systems [0.0] 本稿では, 相互作用するスピンアンサンブルの動的挙動を, 劣化と崩壊の存在下でシミュレーションするための効率的な数値計算法について述べる。
これにより、現実的な実験条件下で量子光学や固体スピンアンサンブルを用いた様々な実験の正確な実スケールシミュレーションを行うことが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:23:08 GMT)
Real-Time Facial Expression Recognition using Facial Landmarks and
Neural Networks [0.0] 本稿では,特徴抽出,7つの感情の分類,表情認識をリアルタイムに行うアルゴリズムを提案する。
前処理アルゴリズムに基づいてマルチ層パーセプトロンニューラルネットワークをトレーニングする。
3層はこれらの特徴ベクトルを使って訓練され、テストセットでは96%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:38:30 GMT)
Quantum annealing for hard 2-SAT problems : Distribution and scaling of
minimum energy gap and success probability [0.0] 量子アニールアルゴリズムのスケーリング複雑性を解析する。
最小エネルギーギャップの分布と成功確率について検討する。
また、D-Wave Systems Inc.の量子アニールを用いて、2-SAT問題の解法の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:18:35 GMT)
Quantum Steering on IBMQ [0.0] 本研究では,オープン量子系の量子ステアリングを環境測定により実験的に検討する。
我々は実験で量子ステアリングの存在を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 00:00:52 GMT)
Quantum Channel Marginal Problem [0.0] ローカルなダイナミクスのセットを考えると、グローバルなダイナミクスと互換性がありますか?
我々はこれらの問題を量子チャネル境界問題として体系的に定式化する。
これらの問題は、量子化された入力と出力への符号なし条件の一般化に強く関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:13:17 GMT)
Position-dependent mass in strong quantum gravitational background
fields [0.0] 無限の正方形井戸に閉じ込められた位置依存質量を持つ粒子の力学について検討する。
量子重力効果を増大させることにより、粒子のPDMは増加し、量子エネルギーレベルの変形を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:14:36 GMT)
Physics-informed neural networks for non-Newtonian fluid
thermo-mechanical problems: an application to rubber calendering process [0.0] 本稿では,ゴムカレンダ法においてよく考慮される非ニュートン流体熱力学問題に対するPINNの適用について述べる。
センサの配置と教師なし点の分布がPINNの性能に及ぼす影響について検討した。
また,センサが計測した計測値から未知の物理パラメータを識別するPINNの能力についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:54:44 GMT)
POTATO: exPlainable infOrmation exTrAcTion framewOrk [0.0] 本稿では,Human-in-the-loop(HITL)学習のためのタスク依存および言語依存フレームワークであるPOTATOについて述べる。
合理化ベースのユーザインターフェースにより、ユーザはグラフパターンからルールシステムを構築することができ、地上の真実データに基づいたリアルタイム評価を提供し、解釈可能な機械学習モデルを使用してグラフ機能のランキング付けによるルールを提案する。
POTATOは、ドイツの法律文書やイギリスのソーシャルメディアデータに関する分類タスクを含む、ドメインや言語にわたるプロジェクトに適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:43:02 GMT)
On solutions of the distributional Bellman equation [0.0] 固定ポリシーの戻り分布は、関連する分布のベルマン作用素の固定点として与えられる。
固定点の存在と特異性およびテール特性について検討する。
これにより、そのような方程式の一般理論は分布強化学習環境に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 20:36:59 GMT)
On modularity in reactive control architectures, with an application to
formal verification [0.0] 決定構造と呼ぶグラフ構造制御アーキテクチャを提案する。
グラフ理論における加群の定義に触発され、決定構造における加群を定義する。
それぞれの決定構造がその加群への正準分解を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:19:04 GMT)
Noise-resistant Landau-Zener sweeps from geometrical curves [0.0] ランドー・ツェナー物理学はしばしば量子論理ゲートを生成するために利用される。
我々は、最近発見された3次元の量子ビットの進化と空間曲線の対応を利用して、避けられた交差を通してノイズロスのLandau-Zenerスイープを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 05:23:54 GMT)
Network Programming via Computable Products [0.0] ユーザ平面関数(UPF)に新しいソフトウェアパラダイムが提示される
これは、並列リアクティブシステムをチェックするモデルにインスパイアされている。
そのような積がUPFの1つの例に対してどのように計算され、その状態不変量がどのように推論されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 01:19:45 GMT)
Metrics for saliency map evaluation of deep learning explanation methods [0.0] 我々はPetsiukらによって提案された削除領域(DAUC)と挿入領域(IAUC)のメトリクスを批判的に分析する。
これらの指標はGrad-CAM や RISE といった一般的な手法によって生成されるサリエンシマップの忠実さを評価するために設計された。
本研究は,サリエンシマップによって与えられる実際のサリエンシスコア値が無視されることを示し,スコアのランキングのみを考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:59:36 GMT)
Less is more: more scattering leading to less resistance [0.0] 希薄不純物の有限密度による可積分性の破壊について検討する。
我々は、既に拡散している系により多くの不純物を加えることで輸送を減少させるという、高い不純物密度の体制を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 07:36:41 GMT)
Learning affective meanings that derives the social behavior using
Bidirectional Encoder Representations from Transformers [0.0] Affect Control Theory (ACT)は、潜在的な相互作用を示すために感情を使用する。
モデルは感情的意味を推定する際に最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:58:28 GMT)
Learning Representations of Entities and Relations [0.0] この論文は,リンク予測タスクに取り組むことを目的とした知識グラフ表現の改善に焦点を当てている。
最初のコントリビューションはHypERであり、リンク予測性能を単純化し改善する畳み込みモデルである。
第2のコントリビューションは比較的単純な線形モデルであるTuckERで、このモデルが導入された時点では、最先端のリンク予測性能が得られた。
第3の貢献は、双曲空間に埋め込まれた最初のマルチリレーショナルグラフ表現モデルである MuRP である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:24:43 GMT)
Learning Hamiltonians of constrained mechanical systems [0.0] ハミルトン系は古典力学においてエレガントでコンパクトな形式主義である。
拘束された機械系のハミルトン関数の正確な近似に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 14:03:17 GMT)
Jet noise characterization for advanced pipeline leak detection [0.0] 本研究では,そのような漏出孔の存在と大きさの両方を検知できることを示す。
燃料タンク領域の16 ID接続パイプライン上に複数のキャリブレーションノズルを用いて音波発生実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 09:35:33 GMT)
Indistinguishability-enhanced entanglement recovery by spatially
localized operations and classical communication [0.0] 我々は同一粒子の空間的不明瞭性を利用してマルコフ雑音環境と相互作用する2つの量子ビット間の歪みを回復する。
エンタングルメントは空間的不連続性の程度に比例して復元される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:24:29 GMT)
Improving sum uncertainty relations with the quantum Fisher information [0.0] 分散の和として定式化される準備の不確実性関係は、量子フィッシャー情報を用いて量子揺らぎを定量化することにより、どのように強化されるかを示す。
これらの結果は、未知の回転軸を持つ位相推定精度の古典的および量子的限界を特定するためにどのように用いられるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 19:05:22 GMT)
Imbedding Deep Neural Networks [0.0] ニューラルODEのような連続深度ニューラルネットワークは、非線形ベクトル値の最適制御問題の観点から、残留ニューラルネットワークの理解を再燃させた。
本稿では,ネットワークの深さを基本変数とする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 22:00:41 GMT)
Identifying Interpretable Clinical Subtypes withinHeterogeneous Dementia
Clinic Population [0.0] 認知症進行のリスクが異なるサブタイプについて, 臨床認知症評価(CDR)成分スコアを用いた認知症クリニックの無監督クラスタ分析を行った。
CDR成分の分布は、同定されたサブタイプの認知的特性に関する妥当性と解釈性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:54:42 GMT)
GenMod: A generative modeling approach for spectral representation of
PDEs with random inputs [0.0] 本稿では,係数を低次元から高次元の係数空間に写像する生成モデルの範囲に近似する手法を提案する。
崩壊速度に関するPDE理論を用いて、カオスの規模を予測する明示的な生成モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:56:20 GMT)
Fuzzy Segmentations of a String [0.0] ファジィ特性の列として表されるファジィパターンに一致する隣接テキストセグメントのグループを見つける必要がある。
十分な数の解を求めるアルゴリズムを提案する。
テキストセグメンテーション問題の重要なケースはファジィ文字列マッチング問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 18:40:03 GMT)
Frequency-dependent Inter-pseudospin Solutions to Superconducting
Strontium Ruthenate [0.0] スピン軌道結合は、軌道、スピン、周波数空間における偶数および奇数な寄与を混合する。
B$_1g+$とA$_2g-$はそれぞれ、松原周波数において軌道内成分が偶数および奇数であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 23:14:49 GMT)
Finite-Size Scaling on a Digital Quantum Simulator using Quantum
Restricted Boltzmann Machine [0.0] 位相遷移の臨界点と臨界指数は有限サイズスケーリング解析を用いて決定できる。
物理空間の代わりにヒルベルト空間で系の切り離しを行う新たなFSS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:58:01 GMT)
Deep Learning Macroeconomics [0.0] 本研究では,前者における伝達学習のアプローチとして深層学習を提案し,後者の場合における変数間の関係をマッピングする。
深層学習は、高周波データから低周波変数をマッピングし、時系列を関連時系列で補間し、分配し、外挿するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:43:43 GMT)
Deep Learning Approaches on Image Captioning: A Review [0.0] 本研究は,最近の画像キャプション技術とその性能について,主に深層学習に着目した構造化されたレビューを提供することを目的とする。
また,画像キャプションにおけるオープンな問題や未解決課題の議論に加えて,広く使用されているデータセットやパフォーマンス指標についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 00:39:37 GMT)
Correcting diacritics and typos with ByT5 transformer model [0.0] 人々は、ダイアクリティカルを使ってタイピング時にタイプミス(タイポ)をする傾向がある。
本研究では,新たに開発されたByT5バイトレベルのトランスモデルを用いて,両問題に一度に対処する。
ダイアクリティカルス修復とタイポス補正の併用により,13言語における最先端性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 13:52:51 GMT)
Constructing coarse-scale bifurcation diagrams from spatio-temporal
observations of microscopic simulations: A parsimonious machine learning
approach [0.0] 本稿では,粗粒度分岐図構築のための3層計算手法を提案する。
学習多様体、特にパリモニアス写像を利用して、多様体の内在次元を同定する。
2つの機械学習スキームを用いて実効偏微分方程式(PDE)の右辺を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 16:21:31 GMT)
Connecting the Dots: Numerical Randomized Hamiltonian Monte Carlo with
State-Dependent Event Rates [0.0] 連続目標分布に対するマルコフ連鎖モンテカルロ法に代わる,頑健で,使いやすく,計算的に高速な手法を提案する。
提案アルゴリズムは、関連するベンチマークと比較して大きなスピードアップと安定性の向上をもたらす可能性がある。
高品質なODEコードへのアクセスが保証され、提案手法は実装も使用も容易であり、高度に困難で高次元のターゲット分布に対しても有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:25:29 GMT)
Computational Complexity of Segmentation [0.0] 認知システムの能力の仕様は、しばしば、探索空間とサブ計算の複雑さに関する未検討の直観的な仮定によって形成される。
直感に反する可能性のある硬さと探索空間サイズに関する2つの結果集合を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:33:03 GMT)
Comparative Study of Machine Learning Models for Stock Price Prediction [0.0] 我々は、過去の株価に機械学習技術を適用し、将来の価格を予測する。
予測値と各株価の履歴値との誤差を計算して結果の定量化を行う。
この方法は、目標リターン率のポートフォリオ生成を自動化するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 17:16:27 GMT)
Calibration of P-values for calibration and for deviation of a
subpopulation from the full population [0.0] 筆者らの最近の研究論文では,形式的意義試験を広範囲に校正することなく,グラフィカルな手法と要約統計量を提案する。
概略指標と手法は確率的予測のキャリブレーションを測定し、サブポピュレーションと全集団の反応の差を評価することができる。
本稿は、P値の校正方法を詳述するため、数十年にわたる作業のレビューと合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 21:36:16 GMT)
Bath-Induced Correlations Enhance Thermometry Precision at Low
Temperatures [0.0] コールドボゾン浴の温度推定における入浴相関の役割について検討した。
古典的ではあるが、浴槽による相関は温度測定の精度を大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 12:20:59 GMT)
A theoretical framework for photon-subtraction with non-mode selective
resources [0.0] この研究は、非ガウス状態の生成と操作の文脈において、マルチモード量子光からの単一光子サブトラクションを明示的に記述する。
得られた理論的枠組みは、マルチモード入力状態が与えられたとき、ハールドに必要な最適条件が与えられ、非ガウス状態を検出することができる。
周波数多重モード圧縮状態から始まるSchr"odinger kitten製剤のケーススタディへの提案手法の適用は、導出した理論ツールの影響を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 11:13:24 GMT)
A configurable computer simulation model for reducing patient waiting
time in oncology departments [0.0] 本稿では,腫瘍学領域のニーズに適応できる新しいエージェント・ベース・シミュレーション・モデルを提案する。
南イタリアにある腫瘍学部門はシミュレーションモデルを用いて研究された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 10:32:53 GMT)
A Survey on Image Deblurring [0.0] 画像のぼかしを除去し、鮮明な画像を復元する方法は、コンピュータビジョンの分野で重要な研究方向となっている。
本稿では, 画像の劣化について概説し, より古典的な画像の劣化について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Jan 2022 02:35:45 GMT)