Deep Learning for Free-Hand Sketch: A Survey [159.6] フリーハンドのスケッチは非常に図像的であり、古代から現代にかけての物や物語を描くために人間によって広く用いられてきた。
最近のタッチスクリーンデバイスの普及により、スケッチ作成はこれまでになく簡単になり、スケッチ指向のアプリケーションがますます人気を博している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:23:14 GMT)
The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.3] 本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。
具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。
KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:12:22 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） (Tue, 1 Feb 2022 15:59:09 GMT)
IFOR: Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement [93.0] IFOR(Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement)は、未知物体の物体再構成問題に対するエンドツーエンドの手法である。
本手法は,合成データのみを訓練しながら,散在するシーンや実世界に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:03:56 GMT)
CIC: Contrastive Intrinsic Control for Unsupervised Skill Discovery [89.0] 本稿では,教師なしスキル発見のためのアルゴリズムであるContrastive Intrinsic Control (CIC)を紹介する。
CICは、状態エントロピーを最大化することで、多様な振る舞いを明示的にインセンティブ化する。
CICは従来の教師なしスキル発見手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:36:29 GMT)
A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective
Deformation [88.2] マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。
我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:21:56 GMT)
Datamodels: Predicting Predictions from Training Data [86.7] 本稿では,モデルクラスの振る舞いを学習データの観点から分析するための概念的枠組みであるデータモデリングについて述べる。
単純な線形データモデルであっても、モデル出力をうまく予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:15:24 GMT)
DexVIP: Learning Dexterous Grasping with Human Hand Pose Priors from
Video [86.5] DexVIPは,人間と物体のインタラクションビデオから,器用なロボットの把握を学習する手法である。
我々は、人間とオブジェクトのインタラクションビデオから把握した画像をキュレートし、エージェントの手のポーズに先行する。
DexVIPは、手ポーズの無い既存のアプローチや、特殊な遠隔操作機器に頼っている既存のアプローチと良好に比較できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:45:57 GMT)
Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? A Direct
Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification [86.3] 分類問題において、ベイズ誤差は、最先端の性能を持つ分類器を評価するための基準として用いられる。
我々はベイズ誤差推定器を提案する。そこでは,クラスの不確かさを示すラベルの平均値のみを評価できる。
我々の柔軟なアプローチは、弱い教師付きデータであってもベイズ誤差を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:22:26 GMT)
Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.5] 識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。
データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:11:13 GMT)
Fully Online Meta-Learning Without Task Boundaries [80.1] この性質のオンライン問題にメタラーニングを適用する方法について検討する。
タスク境界に関する基礎的な真理知識を必要としない完全オンラインメタラーニング(FOML)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,FOMLは最先端のオンライン学習手法よりも高速に新しいタスクを学習できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:51:24 GMT)
Meta-Learning Hypothesis Spaces for Sequential Decision-making [79.7] オフラインデータ(Meta-KeL)からカーネルをメタ学習することを提案する。
穏やかな条件下では、推定されたRKHSが有効な信頼セットを得られることを保証します。
また,ベイズ最適化におけるアプローチの有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:46:51 GMT)
Typical Decoding for Natural Language Generation [76.7] 本稿は,高確率テキストが退屈あるいは反復的である理由について考察する。
典型的なサンプリングでは,品質面での競争性能が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:58:45 GMT)
Kernelized Multiplicative Weights for 0/1-Polyhedral Games: Bridging the
Gap Between Learning in Extensive-Form and Normal-Form Games [76.2] カーネルトリックを用いて,最適乗算重み更新(OMWU)アルゴリズムをゲームツリーサイズ毎のリニア時間でEFGの正規形等価値にシミュレート可能であることを示す。
特に、KoMWUは、最終点収束を同時に保証する最初のアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:28:51 GMT)
Personalized Federated Learning via Convex Clustering [72.2] 本稿では,局所凸型ユーザコストを用いた個人化フェデレーション学習のためのアルゴリズム群を提案する。
提案するフレームワークは,異なるユーザのモデルの違いをペナル化する凸クラスタリングの一般化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:25:31 GMT)
Gradient Based Clustering [72.2] 本稿では,クラスタリングの品質を計測するコスト関数の勾配を用いて,距離に基づくクラスタリングの一般的な手法を提案する。
アプローチは反復的な2段階の手順(クラスタ割り当てとクラスタセンターのアップデートの代替)であり、幅広い機能に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:31:15 GMT)
Tensor network models of AdS/qCFT [69.7] 準周期共形場理論(qCFT)の概念を導入する。
離散ホログラフィーのパラダイムに属するものとして,qCFTが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:24:09 GMT)
Scalable Fragment-Based 3D Molecular Design with Reinforcement Learning [68.8] 分子構築に階層的エージェントを用いるスケーラブルな3D設計のための新しいフレームワークを提案する。
様々な実験において、エネルギーのみを考慮に入れたエージェントが、100以上の原子を持つ分子を効率よく生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:54:24 GMT)
GNNRank: Learning Global Rankings from Pairwise Comparisons via Directed
Graph Neural Networks [68.6] 本稿では,グラフ埋め込みを学習可能なGNNと互換性のあるモデリングフレームワークであるGNNRankを紹介する。
既存の手法と比較して,我々の手法が競争力があり,しばしば優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 04:19:50 GMT)
Fishing for User Data in Large-Batch Federated Learning via Gradient
Magnification [65.3] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーと効率性の約束により急速に人気が高まっている。
これまでの作業では、勾配更新からユーザデータを復元することで、FLパイプラインのプライバシの脆弱性が露呈されていた。
我々は、任意のサイズのバッチで運用するために、既存の攻撃を劇的に高める新しい戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:26:11 GMT)
LocUNet: Fast Urban Positioning Using Radio Maps and Deep Learning [59.2] LocUNet: 基地局(BSs)からの受信信号強度(RSS)のみに基づく深層学習手法
提案手法では,BSsからのRSSを,クラウド上に存在する可能性のある中央処理ユニット(CPU)にローカライズする。
推定されたBSのパスロスラジオマップを用いて、LocUNetは最先端の精度でユーザをローカライズし、無線マップの不正確性に対して高い堅牢性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:27:46 GMT)
Team Cogitat at NeurIPS 2021: Benchmarks for EEG Transfer Learning
Competition [55.3] 脳波復号のための主題に依存しないディープラーニングモデルの構築は、強い共シフトの課題に直面している。
我々のアプローチは、ディープラーニングモデルの様々な層に特徴分布を明示的に整列させることです。
この方法論は、NeurIPSカンファレンスで開催されている2021年のEEG Transfer Learningコンペティションで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:11:08 GMT)
Improving Sample Efficiency of Value Based Models Using Attention and
Vision Transformers [52.3] 性能を犠牲にすることなくサンプル効率を向上させることを目的とした深層強化学習アーキテクチャを提案する。
状態表現の特徴マップ上の自己注意機構を変換器を用いて学習する視覚的注意モデルを提案する。
我々は,このアーキテクチャがいくつかのAtari環境におけるサンプルの複雑さを向上すると同時に,いくつかのゲームにおいて優れたパフォーマンスを実現することを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:03:03 GMT)
Examining Scaling and Transfer of Language Model Architectures for
Machine Translation [51.7] 言語モデル(LM)は単一のレイヤのスタックで処理し、エンコーダ・デコーダモデル(EncDec)は入力と出力の処理に別々のレイヤスタックを使用する。
機械翻訳において、EncDecは長年好まれてきたアプローチであるが、LMの性能についての研究はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:20:15 GMT)
Adversarial Imitation Learning from Video using a State Observer [50.5] 我々は、状態オブザーバVGAIfO-SOを用いた観測から生成した視覚的逆効果という新しいアルゴリズムを導入する。
VGAIfO-SOは、新しい自己監督状態オブザーバを用いて、サンプルの非効率性に対処しようとする。
いくつかの連続制御環境において,VGAIfO-SOはビデオのみによる実演から学習において,他のifOアルゴリズムよりもサンプリング効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:46:48 GMT)
Sequential Search with Off-Policy Reinforcement Learning [48.9] 本稿では,RNN学習フレームワークとアテンションモデルからなる,スケーラブルなハイブリッド学習モデルを提案する。
新たな最適化のステップとして、1つのRNNパスに複数の短いユーザシーケンスをトレーニングバッチ内に収める。
また、マルチセッションパーソナライズされた検索ランキングにおける非政治強化学習の利用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:52:40 GMT)
Disentangling multiple scattering with deep learning: application to
strain mapping from electron diffraction patterns [48.5] 我々は、高非線形電子回折パターンを定量的構造因子画像に変換するために、FCU-Netと呼ばれるディープニューラルネットワークを実装した。
結晶構造の異なる組み合わせを含む20,000以上のユニークな動的回折パターンを用いてFCU-Netを訓練した。
シミュレーションされた回折パターンライブラリ、FCU-Netの実装、訓練されたモデルの重み付けは、オープンソースリポジトリで自由に利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:53:39 GMT)
WebFormer: The Web-page Transformer for Structure Information Extraction [44.5] 構造情報抽出は、構造化されたテキストフィールドをWebページから抽出するタスクを指す。
シーケンスモデリングを用いた最近の自然言語モデルは、Web情報抽出における最先端の性能を実証している。
本稿では、Webドキュメントから構造情報を抽出するWebページトランスフォーマーモデルであるWebFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 04:44:02 GMT)
Continual Attentive Fusion for Incremental Learning in Semantic
Segmentation [44.0] 勾配に基づくテクニックで訓練された深いアーキテクチャは、破滅的な忘れに苦しむ。
破滅的忘れを緩和するための新しい注意的特徴蒸留手法を導入する。
また, 蒸留損失の背景を考慮に入れた新たな手法を導入し, 偏りの予測を防止した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:38:53 GMT)
Filtered-CoPhy: Unsupervised Learning of Counterfactual Physics in Pixel
Space [43.7] 高次元データ(画像,ビデオ)における因果関係の学習方法を提案する。
我々の手法は、いかなる根拠となる真実の位置や他の対象物やシーン特性の知識や監督も必要としない。
我々は,画素空間における予測のための新しい挑戦的かつ慎重に設計された反実的ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:18:30 GMT)
Architecture Matters in Continual Learning [43.4] アーキテクチャの選択が継続的な学習性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
本研究は,継続的な学習性能を向上させるためのベストプラクティスと勧告を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:32:22 GMT)
Sim2Real Object-Centric Keypoint Detection and Description [40.6] キーポイントの検出と記述はコンピュータビジョンにおいて中心的な役割を果たす。
対象中心の定式化を提案し、各関心点が属する対象をさらに特定する必要がある。
我々はシミュレーションで訓練されたモデルを現実のアプリケーションに一般化できるsim2realコントラスト学習機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:00:20 GMT)
Stay Positive: Non-Negative Image Synthesis for Augmented Reality [39.9] 光シースルーやプロジェクター拡張現実のような応用では、画像を生成することは非負の画像生成を解決するのに等しい。
しかし、人間の視覚系は、ある空間的な明るさとコントラストの配置を含む錯視によって騙される可能性がある。
本稿では,意味的制約と非否定的制約の両方を満たす画像を生成するための新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:55:11 GMT)
AlphaDesign: A graph protein design method and benchmark on AlphaFoldDB [37.9] DeepMindは、タンパク質の折り畳みを一時的に解決しているが、その逆問題であるタンパク質設計は依然として重大な課題に直面している。
我々は、世界最大のタンパク質構造データベースであるAlphaFold DBを使用して、新しいグラフベースのベンチマークであるAlphaDesignを構築しています。
グラフトランスフォーマーエンコーダ(SGT)を簡略化し,信頼性に配慮したタンパク質デコーダ(CPD)を提案することにより,タンパク質アングルを新たな特徴として導入することにより,ADesignと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:28:24 GMT)
The impact of removing head movements on audio-visual speech enhancement [36.6] 本稿では,頭部運動が音声・視覚音声強調(AVSE)に与える影響について検討する。
可変オートエンコーダ(VAE)モデルに基づくAVSE法と組み合わせて,頑健な顔のフロンダリゼーション(RFF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:27:44 GMT)
On Regularizing Coordinate-MLPs [35.2] ディープニューラルネットワーク(回帰)の典型的な暗黙正則化仮定は座標MLPを保たないことを示す。
アーキテクチャの変更なしに既存のネットワークに組み込むことのできる,シンプルな正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:21:13 GMT)
StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets [35.1] StyleGANは、画像の品質と可制御性に関する生成モデリングのための新しい標準を設定する。
最後のモデルであるStyleGAN-XLは、大規模な画像合成に新たな最先端を設定でき、そのようなデータセットスケールで10242ドルの解像度で画像を生成できる最初のモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:22:34 GMT)
Fractional Motion Estimation for Point Cloud Compression [34.6] 運動補償は高分解能基準と分数精度で得られる高精度な変位の恩恵を受けることができることを示す。
提案手法は、領域適応グラフフーリエ変換や領域適応ハール変換などの変換を使用する最先端システムに、大きなゲインを加えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 01:00:28 GMT)
Fine-grained differentiable physics: a yarn-level model for fabrics [33.0] 微分可能な物理モデリングは、物理モデルと勾配に基づく学習を組み合わせて、モデル説明可能性とデータ効率を提供する。
そこで本研究では,布などの複合材料に対する新しい微分可能な織物モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:01:01 GMT)
Should I take a walk? Estimating Energy Expenditure from Video Data [31.9] Vid2Burnは、高強度と低強度の両方を特徴とするビデオデータからカロリー消費を推定するためのOmnicalorie-sourceベンチマークである。
医療文献で確立されたモデルに基づいて,エネルギー支出アノテーションを導出する。
エネルギー支出推定タスクのために修正された映像認識の最先端手法の評価は,この問題の難しさを実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:04:42 GMT)
Federated Learning Challenges and Opportunities: An Outlook [31.8] エッジデバイスのリソースを活用するための有望なフレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が開発されている。
本稿では,FLの5つの方向性に分類したFL開発の展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:32:21 GMT)
Differentiable Digital Signal Processing Mixture Model for Synthesis
Parameter Extraction from Mixture of Harmonic Sounds [29.0] DDSPオートエンコーダ(DDSP Autoencoder)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)とスペクトルモデリング合成を組み合わせた音響である。
入力音から抽出した基本周波数,音色,大音量(合成パラメータ)を変化させることで,音を柔軟に編集することができる。
モノフォニック・ハーモニック・サウンド用に設計されており、ハーモニックの混合音を扱えない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:38:49 GMT)
Questions for Flat-Minima Optimization of Modern Neural Networks [28.1] 平らなミニマを見つけるには, 平均化法(ウェイト平均化, SWA)と最小化法(シャープネス認識最小化, SAM)の2つの方法が重要である。
本稿では,コンピュータビジョン,自然言語処理,グラフ学習タスクにまたがるこれらのアプローチの系統的なベンチマークから,損失曲面を考察する。
また,42例中39例において,フラット・ミニマ・アプローチよりも改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:56:15 GMT)
Deep Reference Priors: What is the best way to pretrain a model? [27.7] 本稿では,参照先行理論を用いて疑問を定式化する。
参照先は、タスクとモデルの間の相互情報を最大化する客観的で非形式的ベイズ事前である。
本稿では,中規模深層ネットワークと画像ベースデータを対象とした参照先行の実証実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 02:32:39 GMT)
Achieving Fairness at No Utility Cost via Data Reweighing [27.3] トレーニング段階におけるサンプルの重量のみを調整するデータリライジング手法を提案する。
フェアネスと予測ユーティリティに関する各トレーニングサンプルの影響をきめ細やかにモデル化し、フェアネスとユーティリティの両方の制約による影響に基づいて個々のウェイトを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:12:17 GMT)
Recycling Model Updates in Federated Learning: Are Gradient Subspaces
Low-Rank? [26.1] 本稿では,この低ランク性を利用して勾配リサイクルを実現する「Look-back Gradient Multiplier(LBGM)」アルゴリズムを提案する。
我々は,LBGMの収束挙動を解析的に特徴付け,通信貯蓄とモデル性能のトレードオフの性質を明らかにする。
LBGMは,既存の分散モデルトレーニングのためのスペーシフィケーション技術の上に,スタンドアロンあるいは積み重ねて使用可能な汎用的なプラグアンドプレイアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:05:32 GMT)
DoCoM-SGT: Doubly Compressed Momentum-assisted Stochastic Gradient
Tracking Algorithm for Communication Efficient Decentralized Learning [25.8] 本稿では,Douubly Compressed Momentum-assisted Gradient Tracking Algorithm (DoCoM-SGT)を提案する。
DoCoM-SGTは見積もりの繰り返しを減らすモーメントベースの手法を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:27:34 GMT)
A Regret Minimization Approach to Multi-Agent Control [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） (Tue, 1 Feb 2022 02:22:22 GMT)
Phase diagram of Stochastic Gradient Descent in high-dimensional
two-layer neural networks [22.8] 本研究では, 平均流体力学系とサード・アンド・ソルラのセミナルアプローチの関連について検討する。
我々の研究は、統計物理学から高次元の速度を決定論的に記述することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:45:07 GMT)
Framework for Evaluating Faithfulness of Local Explanations [21.6] 本稿では,その基礎となる予測モデルに対する説明システムの忠実さについて考察する。
アンカーなどの既存システムでは,これらの量について解析的に検討する。
ブラックボックスの説明システムの忠実度を実証的に決定するための推定器とサンプル複雑性境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:14:06 GMT)
Planner-Reasoner Inside a Multi-task Reasoning Agent [21.6] エージェントが(一階述語)論理推論によって複数のタスクを解くことができるマルチタスク推論(MTR)の問題を考察する。
MTR対応エージェントは、多様なタスクに取り組むために、大量の"スキル"をマスターする必要がある。
本稿では,最先端のMTR能力と高効率性を実現するPlanner-Reasonerフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:22:19 GMT)
Evaluating Feature Attribution: An Information-Theoretic Perspective [21.1] 画素摂動に基づく評価戦略の情報理論解析について述べる。
その結果, 異なる評価手法による出力は, 除去画素の形状による情報漏洩の影響を強く受けていることが判明した。
本稿では2つのコントリビューションを提供するRemove and Debias(ROAD)と呼ばれる新しい評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:00:26 GMT)
A Hybrid Physics Machine Learning Approach for Macroscopic Traffic State
Estimation [20.7] 本稿では,革新的なトラフィック状態推定フレームワークを提案する。
入力として、交通センサからの限られた情報を使用し、正確でフルフィールドで推定された交通状況を構築する。
実験の結果,提案手法は実地交通情報を正確に推定できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:04:18 GMT)
Right for the Right Latent Factors: Debiasing Generative Models via
Disentanglement [20.4] 統計機械学習手法の主要な前提は、テスト時に遭遇したデータの分布から独立したサンプルにアクセスすることである。
特に、機械学習モデルは、Clever-Hansのような振る舞いを示すことが示されている。
本稿では,人的フィードバックによって達成される内部表現を解消し,生成モデルをデバイアス化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:16:18 GMT)
Deep Layer-wise Networks Have Closed-Form Weights [20.4] Kernel Mean Embedding はネットワークのグローバルな最適化を実現するクローズドフォームの重みであることを示す。
この研究は、カーネル平均埋め込みが、ネットワークのグローバルな最適化を達成する閉形式重みであることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:30:43 GMT)
Fortuitous Forgetting in Connectionist Networks [20.2] 我々は,ニューラルネットワークの学習軌跡を形成するための強力なパラダイムとして,"forget-and-relearn"を紹介した。
forget-and-relearnフレームワークは、画像分類と言語出現文学において、多くの既存の反復的トレーニングアルゴリズムを統合する。
我々は、この理解を活用して、よりターゲットを絞った忘れ操作を設計することで、既存のアルゴリズムを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:15:58 GMT)
Regret Minimization with Performative Feedback [19.9] 低後悔を維持しつつ, 演奏率下での近似モデル探索の問題について検討した。
私たちの主な貢献は、分散シフトの複雑さによってのみスケールする、後悔の束縛です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:22:17 GMT)
MotifExplainer: a Motif-based Graph Neural Network Explainer [19.6] 本稿では,グラフにおける重要なモチーフ,繰り返し,統計的に重要なパターンを同定し,グラフニューラルネットワーク(GNN)を説明する新しい手法を提案する。
提案手法は,ノード,エッジ,正規部分グラフに基づく手法よりも,人間に理解可能な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:11:21 GMT)
Molecular Graph Representation Learning via Heterogeneous Motif Graph
Construction [19.6] ヘテロジニアスなモチーフグラフを構築することによって,新しい分子グラフ表現学習法を提案する。
特に、モチーフノードと分子ノードを含む不均一モチーフグラフを構築する。
本モデルでは, エッジサンプリングを用いて, 計算資源を著しく減らし, 類似した性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:21:01 GMT)
Iterative regularization for low complexity regularizers [18.9] 反復正則化は、最適化アルゴリズムの暗黙のバイアスを利用して不正な問題を正則化する。
非滑らかかつ非凸な関数によって記述されるバイアスを処理できる最初の反復正則化手法を提案し,研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:09:00 GMT)
Approximation of Images via Generalized Higher Order Singular Value
Decomposition over Finite-dimensional Commutative Semisimple Algebra [18.1] 有限次元可換代数上でのHOSVDの一般化の問題を考える。
公開されている画像の実験では、THOSVDと呼ばれるt-スカラー上の一般化されたアルゴリズムが、標準のものと好意的に比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:01:12 GMT)
Semi-supervised 3D Object Detection via Temporal Graph Neural Networks [17.9] 3Dオブジェクト検出は、自動運転やその他のロボット工学応用において重要な役割を果たす。
本研究では,3次元物体検出器の半教師付き学習により,大量の未ラベルのクラウドビデオを活用することを提案する。
本手法は,難解な nuScenes と H3D ベンチマーク上での最先端検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 02:06:54 GMT)
Understanding Cross-Domain Few-Shot Learning: An Experimental Study [17.8] ドメイン間数ショットの学習は、ソースとターゲットドメインの大きな違いを扱うために注目されている。
最近の研究は、事前訓練期間中に対象領域からの小規模な未ラベルデータを活用することを検討している。
このデータは、ソースドメインの教師付き事前トレーニングに加えて、ターゲットドメインでの自己教師付き事前トレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:35:25 GMT)
Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models [17.4] そこで本研究では, 学習した決定論的拡散サンプリング器を, 半分のサンプリングステップを要した新しい拡散モデルに, 多くのステップを用いて蒸留する方法を提案する。
CIFAR-10、ImageNet、LSUNなどの標準画像生成ベンチマークでは、最先端のサンプルが最大8192ステップで、知覚品質を損なうことなく、最大4ステップのモデルに精算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:07:25 GMT)
Rewiring What-to-Watch-Next Recommendations to Reduce Radicalization
Pathways [17.2] グラフに基づく手法を用いてラジカル化経路を緩和する問題について検討する。
我々は,過激化コンテンツを表すノードの「分離」スコアを,そのノードから非ラジカル化コンテンツを表すノードへのランダムウォークの予測長として測定する。
再配線に最適なレコメンデーションセットを見つけるという問題はNPハードであり、NPハードは任意の要素で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:27:34 GMT)
Context Uncertainty in Contextual Bandits with Applications to
Recommender Systems [16.6] 本稿では,リカレントサーベイネットワーク(REN)と呼ばれる新しいタイプのリカレントニューラルネットワークを提案する。
我々の理論的分析は,RENが学習表現に不確実性がある場合でも,速度-線形準最適後悔を保てることを示す。
我々の実証研究は、RENが合成および実世界のレコメンデーションデータセットに満足な長期報酬を得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:23:50 GMT)
Hierarchical Gaussian Processes with Wasserstein-2 Kernels [16.4] Varifold理論から着想を得たハイブリッドカーネルを提案し、ユークリッド空間とワッサーシュタイン空間の両方で動作する。
本研究では,中規模・大規模データセットの性能向上と,玩具および実データにおける分布外検出の強化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:23:35 GMT)
GARNET: Reduced-Rank Topology Learning for Robust and Scalable Graph
Neural Networks [15.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータでの学習を含むさまざまなアプリケーションにますます導入されている。
近年の研究では、GNNはグラフ敵攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,GNNモデルの対角的ロバスト性を高めるため,スケーラブルなスペクトル法であるGARNETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 05:49:28 GMT)
Finding lost DG: Explaining domain generalization via model complexity [15.0] 本稿では,ドメインの一般化性能に制約のないDGに限定した,学習理論の新たな一般化を提案する。
我々は、既存の方法の有効性や欠如は、経験的リスク予測器と複雑性トレードオフによって決定されていると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:08:29 GMT)
Learning-Based Framework for Camera Calibration with Distortion
Correction and High Precision Feature Detection [14.3] 本稿では,これらのボトルネックに対処する従来の手法と学習に基づくアプローチを組み合わせたハイブリッドカメラキャリブレーションフレームワークを提案する。
特に、このフレームワークは学習に基づくアプローチを利用して、効率的な歪み補正とロバストなチェス盤角座標符号化を行う。
広範に使われている2つのカメラキャリブレーションツールボックスと比較して、実データと合成データの両方の実験結果は、提案フレームワークのより良い堅牢性と高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:19:18 GMT)
Deep Kernelized Dense Geometric Matching [14.3] 深層カーネルを用いた連続確率回帰タスクとしてグローバル対応推定を定式化することを提案する。
提案手法は,競争力のあるHPatchesとYFCC100mベンチマークの最先端技術と比較して,大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:58:46 GMT)
Tutorial on amortized optimization for learning to optimize over
continuous domains [13.6] 償却最適化手法は、同じ問題の類似した事例を繰り返し解決する設定において、学習を用いて問題の解決策を予測する。
本チュートリアルでは,1)モデルから完全アモダライズされた半アモダライズされたアプローチ,2)回帰ベースおよび客観的なアプローチへの学習方法を大まかに分類し,アモダライズされた最適化の背後にある重要な設計選択について論じる。
次に、これらの基礎を通じて既存のアプリケーションを見て、多様体最適化、変分推論、スパース符号化、メタラーニング、制御、強化学習、凸最適化、深い平衡ネットワークなど、それらの間の接続を描く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:58:33 GMT)
CAESR: Conditional Autoencoder and Super-Resolution for Learned Spatial
Scalability [13.0] 本稿では,多目的ビデオ符号化(VVC)標準に基づく空間スケーラビリティの学習に基づく符号化手法であるCAESRを提案する。
本フレームワークでは,VVCイントラモードをベース層(BL)として符号化した低分解能信号と,高優先度(AE-HP)を用いたディープコンディショニングオートエンコーダを拡張層(EL)モデルとして検討する。
当社のソリューションは,スケーラブルなVVCのフル解像度イントラコーディングと競合するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:59:43 GMT)
Transformer-based Models of Text Normalization for Speech Applications [11.6] テキストの正規化は、テキスト音声(TTS)のような音声アプリケーションにとって不可欠である
TTSでは、「1995」を「1995年生まれ」で「19,9,5」、あるいは「1995年ページ」で「1,000,9,9,5」と発音するかを判断しなければならない。
音声のテキスト正規化における様々なトランスフォーマーに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルの比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:03:41 GMT)
XAlign: Cross-lingual Fact-to-Text Alignment and Generation for
Low-Resource Languages [11.6] 英語のInfoboxに与えられたウィキペディアテキスト生成のような)複数の重要なシナリオでは、英語のファクトトリプルから低リソース(LR)言語で記述テキストを自動的に生成する必要がある。
我々の知る限りでは、LR言語に対する言語間アライメントや生成の試みは、これまでなかった。
言語間アライメントのための2つの教師なし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:41:59 GMT)
Access Control of Object Detection Models Using Encrypted Feature Maps [10.9] 本稿では,オブジェクト検出モデルに対するアクセス制御手法を提案する。
暗号化された画像や暗号化された特徴マップの使用は、不正アクセスからモデルのアクセス制御に有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:52:38 GMT)
A Comparative Study of Calibration Methods for Imbalanced Class
Incremental Learning [10.7] 不均衡なデータセットから漸進的に学習する問題を考察する。
インクリメンタルな状態にまたがって古いクラスの例を格納するために、バウンダリメモリを使用します。
より単純なバニラファインチューニングは、不均衡なインクリメンタル学習アルゴリズムのための強力なバックボーンであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:56:17 GMT)
ATEK: Augmenting Transformers with Expert Knowledge for Indoor Layout
Synthesis [10.2] 本稿では,例えばエルゴノミクスに関する知識と,一般的なTransformerアーキテクチャに基づくデータ駆動型ジェネレータを組み合わせる手法を提案する。
この知識を用いることで、データセットにこれらの特性が存在しない場合でも、合成されたレイアウトは望ましい特性を示すためにバイアスを受けることができる。
本研究の目的は、設計者やアマチュアのための新しいツールを内部レイアウト作成の問題に対して提供し、モデリングのための生成機械学習を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 02:25:04 GMT)
Exit Time Analysis for Approximations of Gradient Descent Trajectories
Around Saddle Points [9.7] 本稿では, 厳密なサドル地区周辺における勾配日射法について, 厳密な幾何学的解析を行った。
これは任意の初期条件に対して近似的な勾配軌道を生成するのに使用できる重要な結果を与える。
この解析により, 一定の初期条件下での勾配差分法に対する線形出口時間解が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:28:56 GMT)
ColloSSL: Collaborative Self-Supervised Learning for Human Activity
Recognition [9.7] 堅牢なヒューマンアクティビティ認識モデル(HAR)のトレーニングにおける大きなボトルネックは、大規模ラベル付きセンサーデータセットの必要性である。
大量のセンサデータをラベル付けすることは高価な作業であるため、教師なしおよび半教師なしの学習技術が出現している。
複数のデバイスから収集されたラベルのないデータを活用するコラボレーティブ・セルフスーパーバイズ・ラーニング(ColloSSL)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:05:05 GMT)
Drug repurposing for COVID-19 using graph neural network and harmonizing
multiple evidence [9.5] ウイルスベイト,宿主遺伝子,経路,薬物,表現型間の相互作用に基づくSARS-CoV-2知識グラフを構築した。
臨床治験履歴を用いて候補薬剤を優先し,遺伝子プロファイル,in vitro実験の有効性,電子健康記録で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:33:18 GMT)
Physical Design using Differentiable Learned Simulators [9.4] 逆設計では、学習したフォワードシミュレータは勾配に基づく設計最適化と組み合わせられる。
この枠組みは数百歩の軌跡を伝播することで高品質な設計を行う。
この結果から,機械学習をベースとしたシミュレータは,いくつかの課題があるにもかかわらず,汎用設計の最適化をサポートできる段階まで成熟していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:56:39 GMT)
The Inverse Problem for Argumentation Gradual Semantics [8.9] このような意味論のサブクラス、いわゆる重み付き意味論は、引数に対する初期重みのセットを入力として取る。
このような重み付き意味論に対する逆問題を考える。
すなわち、議論の枠組みと望ましい議論のランキングが与えられた場合、特定の意味論が与えられたランキングを生成するような初期重みが存在するかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:46:23 GMT)
An Empirical Study of Modular Bias Mitigators and Ensembles [8.4] 機械学習モデルには、アルゴリズムバイアスを低減できるバイアス緩和器がいくつかある。
残念なことに、異なるデータ分割で測定した場合、公平性に対する緩和剤の効果は安定しないことが多い。
より安定したモデルをトレーニングするための一般的なアプローチは、アンサンブル学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:49:02 GMT)
Federated Active Learning (F-AL): an Efficient Annotation Strategy for
Federated Learning [8.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、コミュニケーション効率、プライバシ、公平性の観点から、集中的に研究されている。
本稿では、FLフレームワークにアクティブラーニング(AL)とサンプリング戦略を適用し、アノテーションの作業量を削減することを提案する。
画像分類タスクにおいて,F-ALがベースライン法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:17:29 GMT)
Short-term Multi-horizon Residential Electric Load Forecasting using
Deep Learning and Signal Decomposition Methods [8.0] 本研究では,負荷予測問題の精度向上を目的として,変分モード分解とディープラーニング技術の利用について検討する。
原荷重プロファイルは、まず変分モード分解を用いて固有モード関数に分解される。
異なる固有モード関数に関連する予測シーケンスを組み合わせて集約予測シーケンスを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:57:52 GMT)
Towards a Theoretical Understanding of Word and Relation Representation [8.0] ベクトルまたは埋め込みによる単語の表現は、計算的推論を可能にする。
テキストコーパスと知識グラフから学習した単語埋め込みに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:34:58 GMT)
Multi-Order Networks for Action Unit Detection [8.0] Multi-Order Network (MONET) は,タスク順序を最適化したマルチタスク学習手法である。
我々はMONETが顔行動単位検出における最先端性能を著しく拡張していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:58:21 GMT)
Deep Learning for Ultrasound Speed-of-Sound Reconstruction: Impacts of
Training Data Diversity on Stability and Robustness [7.9] 近年の研究では、ディープニューラルネットワークを用いた音速再構成の可能性が確認されている。
トレーニングデータの多様性がネットワークの堅牢性に与える影響について検討した。
実験では,データセットの組によるネットワークのトレーニングにより,予測された音速の安定性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:09:35 GMT)
Gromov-Wasserstein Discrepancy with Local Differential Privacy for
Distributed Structural Graphs [7.4] 本稿では,グラフニューラルネットワークから学習したノード埋め込みのGW差分を分析するためのプライバシー保護フレームワークを提案する。
我々の実験は,$varilon$-LDPアルゴリズムによって保証される強力なプライバシー保護により,提案フレームワークがグラフ学習におけるプライバシを保存するだけでなく,GW距離下でのノイズ構造指標も提示することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:32:33 GMT)
Towards Positive Jacobian: Learn to Postprocess Diffeomorphic Image
Registration with Matrix Exponential [7.4] 我々は、任意の登録フィールドを入力とする微分可能な層を提案し、入力のヤコビ行列の指数を計算する。
提案したポアソン復元損失は,最終登録分野における正のジャコビアンを強制する。
以上の結果から, ポストプロセッシングにより非陽性ヤコビの数が大幅に減少する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:47:28 GMT)
IDP-Z3: a reasoning engine for FO(.) [7.2] IDP-Z3はFO(.)言語の新しい推論エンジンである。
FO()で表される知識を用いて、様々な汎用計算タスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:31:04 GMT)
Politics and Virality in the Time of Twitter: A Large-Scale Cross-Party
Sentiment Analysis in Greece, Spain and United Kingdom [7.1] 最先端の事前訓練言語モデルを利用して、ギリシャ、スペイン、英国議会のメンバーから収集された多言語ツイートの感情分析を行った。
我々の分析は、政治家の否定的なツイートが、特に最近の時代に広く広まっていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:25:19 GMT)
A training-free recursive multiresolution framework for diffeomorphic
deformable image registration [6.9] 変形可能な画像登録のための新しい微分型学習自由アプローチを提案する。
提案するアーキテクチャは設計上は単純で,各解像度で移動像を順次ワープし,最終的に固定像に整列する。
システム全体はエンドツーエンドで、スクラッチから各2つのイメージに最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:17:17 GMT)
What is the Will of the People? Moderation Preferences for
Misinformation [6.9] 我々は、一般の人々がソーシャルメディアプラットフォームに対して、特定のコンテンツについて何をしたいかを調査する。
プラットフォームアクションに値するアイテムの数には党派的な違いは見当たらないが、リベラル派は保守的なソースからのコンテンツに対するアクションを少しだけ好んでいる。
我々は、人々の意志を約束しながら、取り組まなければならない実践的な詳細を認めながら、締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:48:24 GMT)
Active Learning Over Multiple Domains in Natural Language Tasks [6.9] 本研究では、アクティブラーニング(AL)、ドメインシフト検出(DS)、マルチドメインサンプリングの様々な技術について調査する。
4種類の手法から18種類の取得関数を抽出し, H-diversergence法, 特に提案した変種DAL-Eが有効であることを示す。
本研究は,自然言語タスクにおける多分野能動的学習に直面する実践者に対して,既存の手法と新しい手法の両方を包括的に分析した最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:27:18 GMT)
Memory-based Message Passing: Decoupling the Message for Propogation
from Discrimination [6.8] メッセージパッシングはグラフニューラルネットワーク(GNN)の基本手順である
本稿では、各ノードのメッセージを識別のための自己埋め込み部と伝搬のためのメモリ部に分離するメモリベースのメッセージパッシング(MMP)手法を提案する。
私たちのMMPは、従来のGNNのパフォーマンス向上に役立つ追加レイヤとして機能する一般的なスキルです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:15:32 GMT)
Detecting Human-Object Interactions with Object-Guided Cross-Modal
Calibrated Semantics [6.7] 我々は,オブジェクト指向の統計モデルを用いて,エンドツーエンドのモデルを強化することを目指している。
本稿では,Verb Semantic Model (VSM) とセマンティックアグリゲーション(セマンティックアグリゲーション)を用いて,このオブジェクト誘導階層から利益を得る方法を提案する。
上記のモジュールの組み合わせは、オブジェクト指向クロスモーダルネットワーク(OCN)を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:39:04 GMT)
A Semi-Supervised Deep Clustering Pipeline for Mining Intentions From
Texts [6.6] Verint Manager Intent(VIM)は、教師なしおよび半教師なしのアプローチを組み合わせた分析プラットフォームで、アナリストが会話テキストから関連するユーザの意図を素早く分析し整理するのに役立つ。
データの最初の探索には、ハイパフォーマンスな言語モデルの微調整を統合する、教師なしで半教師なしのパイプラインを使用します。
BERTはタスクデータの0.5%のラベル付きサブセットを使用して、より優れたタスク認識表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:01:05 GMT)
A Flexible Clustering Pipeline for Mining Text Intentions [6.6] Verint Intent Manager内にフレキシブルでスケーラブルなクラスタリングパイプラインを作成します。
言語モデルの微調整、高性能なk-NNライブラリ、コミュニティ検出技術を統合する。
VIMアプリケーションにデプロイされるように、このクラスタリングパイプラインは高品質な結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:54:18 GMT)
Review of Serial and Parallel Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Computer
Vision [6.6] Hochbaum pseudoflowアルゴリズムは最速のシリアルアルゴリズムであり、Boykov-Kolmogorovアルゴリズムは最もメモリ効率が高い。
既存の min-cut/max-flow アルゴリズムは、大きな問題ではシリアルアルゴリズムを著しく上回るが、中小問題ではオーバーヘッドが増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:06:27 GMT)
On the Benefits of Selectivity in Pseudo-Labeling for Unsupervised
Multi-Source-Free Domain Adaptation [6.2] 対象データのサブセットに擬似ラベルを割り当てると性能が向上することを示す。
我々は,対象データを擬似ラベル付きおよび未ラベルのサブセットに分割し,トレードオフのバランスをとる手法を開発した。
複数のベンチマークデータセットの実験により,提案手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:34:18 GMT)
Dilated Continuous Random Field for Semantic Segmentation [6.2] 平均場近似法は、セマンティックセグメンテーションのための現代連続ランダム場(CRF)ベースのソリューションの基礎を築いた。
本稿では,拡張スパース畳み込みモジュール(DSConv)を用いた大域的最適化により,平均場近似の制約を緩和することを提案する。
さらに、完全連結層の置換として、アダプティブグローバル平均プールとアダプティブグローバル最大プールが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:38:55 GMT)
PAGE-PG: A Simple and Loopless Variance-Reduced Policy Gradient Method
with Probabilistic Gradient Estimation [6.1] 本稿では,2種類の更新間の確率的スイッチに基づくループレス分散還元ポリシー勾配法を提案する。
提案手法は, 平均サンプル密度を$epsilon$-stationary に到達させるため, $mathcalOleft(epsilon-3 right)$平均サンプルの複雑性を満足することを示す。
古典的制御タスクにおける本手法の競合性能を数値評価により確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 10:10:49 GMT)
Minority Class Oriented Active Learning for Imbalanced Datasets [6.0] 本研究では,不均衡なデータセットを対象とした新しいアクティブ学習手法を提案する。
これは、ラベル付きサブセットの不均衡を減らすために、マイノリティクラスにある可能性が高いサンプルを好む。
また、アクティブラーニングのための2つのトレーニングスキームを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:13:41 GMT)
Distributional Reinforcement Learning via Sinkhorn Iterations [5.9] 分布RLの実証的な成功には,各分布の表現方法と分布の分散の選択が重要である。
そこで本研究では,回帰分布から有限個の統計量,すなわち決定論的サンプルを学習するtextitSinkhorn分布RLアルゴリズムを提案する。
アタリゲームの一組の実験では、既存の最先端アルゴリズムとは対照的にシンクホーン分布RLアルゴリズムの競合性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:27:51 GMT)
Ulixes: Facial Recognition Privacy with Adversarial Machine Learning [5.7] 視覚的に非侵襲的な顔ノイズマスクを生成するためのUlixesを提案する。
これは、ユーザーがアンマスクされ、ラベル付き画像がオンラインで利用可能である場合でも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:10:16 GMT)
Lagrangian Manifold Monte Carlo on Monge Patches [5.6] この計量でラグランジアンモンテカルロがターゲット分布を効率的に探索する方法を示す。
我々の計量は1次情報しか必要とせず、高速な逆行列式と行列式を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:01:22 GMT)
Identifying Pauli spin blockade using deep learning [5.4] パウリスピン遮断(英語版) (PSB) はスピン量子ビットの初期化と読み出しのための優れた資源として用いられる。
電荷輸送測定を用いてPSBを自動的に識別できる機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:20:47 GMT)
Matrix product states for Hartree-Fock-Bogoliubov wave functions [5.0] 本稿では,Hartree-Fock-Bogoliubov波動関数を行列積状態(MPS)に変換する方法を提案する。
還元密度行列の固有ベクトルもBogoliubov vacuaである特異な絡み合い構造を利用する。
本手法の性能は,ハニカム格子上でのKitaev鎖とMajorana-Hubbardモデルでベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:13:46 GMT)
Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior [4.9] 本稿では,視覚障害者のための新しい変分深度画像前処理(VDIP)を提案する。
VDIPは、潜時シャープ画像に付加的な手作り画像の先行を悪用し、各ピクセルの分布を近似して、最適以下の解を避ける。
実験により、生成された画像は、ベンチマークデータセットのオリジナルのDIPよりも品質が良いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 01:33:58 GMT)
Stability and Generalization Capabilities of Message Passing Graph
Neural Networks [4.7] グラフ分類におけるMPNNの一般化能力について検討する。
経験的損失と統計的損失の間の一般化ギャップに非漸近的境界を導出する。
これは、グラフに適用されたMPNNが、グラフが識別する幾何学的モデルに適用されたMPNNを近似することを示すことで証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:37:53 GMT)
A deep residual learning implementation of Metamorphosis [4.4] 本稿では,推論時の計算時間を劇的に削減するメタモルフィズムの残差学習実装を提案する。
また,提案フレームワークは,位相変化の局所化に関する事前知識を容易に統合できることを示す。
提案手法はBraTS 2021データセット上でテストし,脳腫瘍と画像のアライメントにおいて最先端の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:39:34 GMT)
FisrEbp: Enterprise Bankruptcy Prediction via Fusing its Intra-risk and
Spillover-Risk [4.4] LSTMベースのリスク内エンコーダとGNNベースのリスク外乱エンコーダを備える新しい手法を提案する。
リスク内エンコーダは、基本業務情報と訴訟情報から統計相関指標を用いて、企業内リスクを捕捉することができる。
流出リスクエンコーダはハイパーグラフニューラルネットワークとヘテロジニアスグラフニューラルネットワークからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 04:28:48 GMT)
Few-Bit Backward: Quantized Gradients of Activation Functions for Memory
Footprint Reduction [4.2] メモリフットプリントは、大規模なニューラルネットワークトレーニングの主要な制限要因のひとつだ。
本稿では, 点次非線形関数の残留勾配の最適量子化を計算するための体系的手法を提案する。
このような近似は、活性化関数の微分の最適一貫した近似を計算することで実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:51:38 GMT)
Semantic Annotation and Querying Framework based on Semi-structured
Ayurvedic Text [4.2] 本稿では,知識グラフ(KG)作成を目的としたサンスクリット文字の手書きアノテーションについて述べる。
構築された知識グラフは、410のエンティティと764の関係を含んでいる。
データセットを含むシステム全体はhttps://sanskrit.iitk.ac.in/ayurveda/から入手可能だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 04:33:13 GMT)
Interactions in information spread: quantification and interpretation
using stochastic block models [3.5] ソーシャルネットワークでは、ユーザーの行動は、対話する人々、フィード内のニュース、トレンドトピックから生じる。
本稿では、エンティティ間のインタラクションの役割を調査する新しいモデル、Interactive Mixed Membership Block Model (IMMSBM)を提案する。
推論タスクでは、それらを考慮すれば、結果の確率の最大150%の非相互作用モデルに対する平均的な相対的な変化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:31:33 GMT)
Combined Pruning for Nested Cross-Validation to Accelerate Automated
Hyperparameter Optimization for Embedded Feature Selection in
High-Dimensional Data with Very Small Sample Sizes [3.5] 非常に小さなサンプルサイズを持つ高次元データの無関係な特徴を排除するための木に基づく組込み特徴選択は、モデル構築プロセスに最適化されたハイパーパラメータを必要とする。
標準的なプルーニングアルゴリズムは、性能評価基準のばらつきが大きいため、計算が遅れたり、計算を中断するリスクを負わなければならない。
我々は、最先端の半減期プルーナーの使用に適応し、ドメインまたは事前知識に基づく2つの新しいプルーニング戦略と組み合わせる。
提案した3層プルーナーの組み合わせは、将来有望な試行を継続すると同時に、現状の使用と比較して、最大81,3%まで製造されるモデルの数を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:42:37 GMT)
Regression Transformer: Concurrent Conditional Generation and Regression
by Blending Numerical and Textual Tokens [3.4] Regression Transformer (RT)は、数値トークンのシーケンスとして連続プロパティをキャストし、それらを従来のトークンと共同でエンコードする。
我々はXLNetの目的に対するいくつかの拡張を提案し、プロパティ予測と条件テキスト生成を同時に最適化する交互トレーニングスキームを採用する。
このことは、特にプロパティ駆動で、化学またはタンパク質空間の局所的な探索に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:57:31 GMT)
Neural Tangent Kernel Beyond the Infinite-Width Limit: Effects of Depth
and Initialization [3.3] 幅に匹敵する深さを持つ完全接続型ReLUネットワークのNTKについて検討する。
深層ネットワークのNTKは, トレーニング中のみ, 整列状態に留まることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:52:16 GMT)
AdaAnn: Adaptive Annealing Scheduler for Probability Density
Approximation [3.1] アニーリングは、高幾何学的複雑性の領域における確率分布の近似を容易にするために用いられる。
適応型スケジューラであるAdaAnnを導入し,Kulback-Leibler分散の予測変化に基づいて温度インクリメントを自動的に調整する。
AdaAnnは実装が容易で、変分推論のためのフローの正規化やマルコフ連鎖モンテカルロのような既存のサンプリングアプローチに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:26:18 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） (Tue, 1 Feb 2022 17:35:07 GMT)
Weighted Random Cut Forest Algorithm for Anomaly Detections [2.7] ランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズムは異常検出のために開発された。
重み付きRCF(WRCF)と呼ばれる新しいRCFを提案する。
WRCFはまた、データ密度を考慮してツリーネットワークを適応的に切断する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:50:32 GMT)
ADG-Pose: Automated Dataset Generation for Real-World Human Pose
Estimation [2.5] ADG-Poseは、現実世界の人間のポーズ推定のためのデータセットを自動的に生成する手法である。
本稿では,実世界の人間のポーズ推定のためのデータセットを自動生成するADG-Poseについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:51:58 GMT)
Physical Action Categorization using Signal Analysis and Machine
Learning [2.4] 本稿では,4つの物理行動の分類のための機械学習に基づくフレームワークを提案する。
表面筋電図 (SEMG) は, 物理的運動を信号に変換して分類し, 使用するための非侵襲的なメカニズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:28:56 GMT)
Investigating Transfer Learning in Graph Neural Networks [2.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ空間で使用するように拡張することで、ディープラーニングモデルの成功に基づいて構築される。
トランスファーラーニングは、従来のディープラーニング問題に対して非常に成功している。
本研究は,トランスファーラーニングがGNNに有効であることを示し,ソースタスクとGNNの選択が一般化可能な知識を学習する能力にどのように影響するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:33:15 GMT)
Efficient Simulation of Quantum Many-body Thermodynamics by Tailoring
Zero-temperature Tensor Network [2.1] ゼロ温度分割関数を表すテンソルネットワーク(TN)から有限温度特性にアクセスすることを提案する。
提案されたアイデアは、ボソンとフェルミオンの高次元システムに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:46:52 GMT)
Natural Language to Code Using Transformers [2.0] 我々は、CoNaLaデータセットを用いて自然言語記述からコードスニペットを生成する問題に取り組む。
自己アテンションに基づくトランスフォーマーアーキテクチャを用いて、繰り返しアテンションベースのエンコーダデコーダよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:17:52 GMT)
From Explanations to Segmentation: Using Explainable AI for Image
Segmentation [1.9] 我々は、説明可能なAI(XAI)コミュニティの進歩の上に構築し、ピクセル単位のバイナリセグメンテーションを抽出する。
我々は,既存のU-Netセグメンテーションアーキテクチャと比較して,同様の結果が得られることを示す。
トレーニングサンプルは画像レベルでのみラベル付けする必要があるため,提案手法は弱教師付きでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 10:26:10 GMT)
Over-smoothing Effect of Graph Convolutional Networks [1.8] 本稿では、グラフ畳み込みネットワークの背後にあるメカニズムと過度にスムースな効果を包括的に分析する。
本稿では,過平化の背景にある要因について考察した上で,過平化の発生の上限について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:31:19 GMT)
Exploring layerwise decision making in DNNs [1.8] ノードの離散的なサンプルアクティベーション値をバイナリ表現として符号化することにより、決定木を抽出できることが示される。
次に、モデルの各レイヤの解釈を生成するために、これらの決定木と既存の特徴属性技術を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:38:59 GMT)
Cyber-resilience for marine navigation by information fusion and change
detection [1.7] サイバーレジリエンスは、海洋船の自律航法ソリューションの開発において、ますます関心が高まりつつある。
本稿では,3つのエッジを持つプリズムを通した海洋航法におけるサイバーレジリエンス特性について検討する。
沿岸航法に用いるセンサ信号の診断と緩和のための2段階推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:56:02 GMT)
A generalizable approach based on U-Net model for automatic Intra
retinal cyst segmentation in SD-OCT images [1.6] 異なるベンダーにまたがる網膜内嚢胞分節に対する新しいU-Netベースのアプローチを提案する。
最初のステップでは、データを受信する際のネットワーク制限の一部を克服する方法で、その情報をネットワークに注入する。
そして次のステップでは、標準U-Netアーキテクチャのエンコーダとデコーダの接続モジュールを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:23:00 GMT)
Tests of Fundamental Quantum Mechanics and Dark Interactions with Low
Energy Neutrons -- Extended Version [1.6] 不安定であるにもかかわらず、自由中性子はインターフェロメトリー、分光、散乱実験で試験粒子として用いられるほど長寿命である。
中性子は、重力と仮説的な暗黒力が物質波の関数に及ぼす影響を観測する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:59:44 GMT)
A Machine Learning Smartphone-based Sensing for Driver Behavior
Classification [1.6] 我々は,速度,加速度,方向,3軸回転角(ヨー,ピッチ,ロール)を用いて運転者の動作を分類するために,スマートフォンで利用可能なデータセンサ(加速度計,ジャイロスコープ,GPS)を収集することを提案する。
第2に、複数のセンサからの軸間データを単一のファイルに融合した後、時系列分類のための異なる機械学習アルゴリズムを探索し、どのアルゴリズムが最も性能が高いかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 10:12:36 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） (Tue, 1 Feb 2022 14:34:00 GMT)
Pulse amplification in a closed loop $\Lambda$ system with permanent
dipole moments [1.5] 永久双極子モーメント(PDM)を有する閉ループ系による弱いガウスプローブパルスの伝搬
PDMはプローブのラビ、制御、およびプローブパルスの伝播に顕著に影響を及ぼす媒体内の第3のフィールドを変更する。
禁止されていない2つの光子励起により、周波数が制御場の周波数の2倍であるプローブパルスを増幅することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:52:01 GMT)
Quantifying the presence of a neutron in the paths of an interferometer [1.5] 2経路干渉計を移動する中性子が実際に2つの経路間で物理的に分配される可能性について実験的に検討した。
その結果、各粒子は1つの経路に印加された磁場の特定の分画を経験しており、その2つの経路の干渉が登録される前の経路に粒子の分画や複数個が存在したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:21:54 GMT)
AI-based Approach for Safety Signals Detection from Social Networks:
Application to the Levothyrox Scandal in 2017 on Doctissimo Forum [1.5] 本稿では,患者のレビューから医薬安全信号を検出するためのAIベースのアプローチを提案する。
フランスにおけるLevothyroxの症例に着目し,薬式変更後にメディアから大きな注目を集めた。
本研究は, 言葉とn-grams頻度, 意味的類似性, 副薬物反応の言及, 感情分析など, 患者のレビューから抽出したNLPに基づく指標について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 10:17:32 GMT)
Generalizability of Machine Learning Models: Quantitative Evaluation of
Three Methodological Pitfalls [1.4] いくつかの医用画像データセットを用いてランダムフォレストとディープ畳み込みニューラルネットワークモデルを実装した。
独立仮定の違反はモデル一般化可能性に大きく影響する可能性が示唆された。
不適切なパフォーマンス指標は誤った結論につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 05:07:27 GMT)
Sinogram Enhancement with Generative Adversarial Networks using Shape
Priors [1.4] 我々は,スキャン対象について生成モデルと事前知識を用いて,一連の取得を完了させることにより,限定角度トモグラフィーに取り組む。
モデルとしてジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを用い,コンピュータ支援設計データを形状として用いることにより,他の最先端手法に比べて,我々の手法の定量的かつ質的な利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:08:32 GMT)
Activity Recognition in Assembly Tasks by Bayesian Filtering in
Multi-Hypergraphs [1.3] 組立作業などの手作業プロセスにおいて,センサによる人間の活動認識について検討する。
本手法では,システム状態はマルチハイパーグラフで表現され,システムダイナミクスはグラフ書き換え規則によってモデル化される。
マルチハイパーグラフ上の分布を全列挙よりもコンパクトに表現できる予備概念を示し、このコンパクト表現に直接作用する推論アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:01:09 GMT)
Classical Tracking for Quantum Trajectories [1.3] マスター方程式(SME)の数値積分に基づく量子状態推定は、量子系の進化を推定する。
粒子フィルタに基づく古典的追跡法は量子状態の追跡に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:39:19 GMT)
MolNet: A Chemically Intuitive Graph Neural Network for Prediction of
Molecular Properties [1.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、化学領域における強力なディープラーニングツールである。
MolNetモデルは化学的に直感的であり、分子内の3D非結合情報を調節する。
MolNetは、BACEデータセットの分類タスクとESOLデータセットの回帰タスクで最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:47:28 GMT)
Mars Terrain Segmentation with Less Labels [1.2] 本研究では,火星の地形区分に関する半教師付き学習フレームワークを提案する。
コントラスト損失関数と出力アトラス畳み込みモジュールを使ってトレーニングされるバックボーンモジュールが組み込まれている。
提案したモデルは161のトレーニング画像のみを用いて91.1%のセグメンテーション精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:25:15 GMT)
Signal Quality Assessment of Photoplethysmogram Signals using Quantum
Pattern Recognition and lightweight CNN Architecture [1.2] 光胸腺造影(PPG)信号は、呼吸の健康に関する生理的情報を含んでいる。
記録中、これらのPSG信号は動きのアーティファクトや身体の動きによって容易に破損し、ノイズが富み、質の悪い信号となる。
本研究では,新しい量子パターン認識(QPR)技術を用いた信号品質評価のための軽量CNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:53:37 GMT)
Compiler-Driven Simulation of Reconfigurable Hardware Accelerators [0.9] 既存のシミュレータは、RTLシミュレーションのような低レベルのアプローチと一般的なアプローチの2つの極端である。
本研究は,ハードウェアアクセラレータをモデル化可能なコンパイラ駆動シミュレーションワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:31:04 GMT)
Magic wavelengths of the Sr ($5s^2\;^1\!S_0$--$5s5p\;^3\!P_1$)
intercombination transition near the $5s5p\;^3\!P_1$--$5p^2\;^3\!P_2$
transition [0.8] 魔法の波長の測定により、他の方法では探索できない行列要素の理論的予測をテストすることができる。
理論計算によりそれぞれ473.375(22)$nmと473.145(20)$nmが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 03:18:20 GMT)
Accelerating DNN Training with Structured Data Gradient Pruning [0.6] ウェイトプルーニング(Weight pruning)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の推論をより効率的にする手法である。
Nvidia A100 GPUのような現代のアクセラレーターは、このタイプの構造化された空間を4要素あたり2つの非ゼロでサポートしている。
提案手法は,性能に大きな影響を与えることなく,全トレーニング時間を15～25%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:41:51 GMT)
A Graph Based Neural Network Approach to Immune Profiling of Multiplexed
Tissue Samples [0.4] 多重蛍光は、特定の細胞間および細胞の微小環境相互作用を研究する前例のない機会となる。
組織形態学から得られた特徴とタンパク質発現の測定を組み合わせ、腫瘍の微小環境をプロファイリングするためにグラフニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:48:40 GMT)
Safe Screening for Logistic Regression with $\ell_0$-$\ell_2$
Regularization [0.4] 問題を解く前にロジスティック回帰から機能を安全に除去するスクリーニングルールを提案する。
高い割合の機能は有効かつ安全に除去できるため、計算の大幅なスピードアップにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:25:54 GMT)
Visualizing Automatic Speech Recognition -- Means for a Better
Understanding? [0.2] 我々は、画像認識からインポートし、オーディオデータを扱うのに適した属性法が、ASRの動作を明らかにするのにどう役立つかを示す。
ASRのエンドツーエンドモデルであるSpeech Deepをケーススタディとして、これらの手法が、入力のどの特徴が出力を決定するのに最も影響するかを可視化するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:35:08 GMT)
Production of Fock Mixtures in Trapped Ions for Motional Metrology [0.2] トラップイオン中の非熱的フォック状態混合物のクラスを生成するためのプロトコルを提案する。
この状態のクラスは、基底状態に関して明確な気象学的優位性を持つ。
我々はこれらの状態を確実に再現できるパラメトリックな状態を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:18:49 GMT)
Experimentally accessible scheme for a fractional Chern insulator in
Rydberg atoms [0.1] 人工物質中のボゾン分数チャーン絶縁体を実現するためのRydberg原子のセットアップを提案する。
提案されたセットアップは、ハニカム格子に配置されたリドバーグ原子に依存し、双極子交換相互作用によって励起が格子を介してホップする。
すべてのシグネチャが$nu=1/2$bosonic Laughlin状態と同じ位相特性を持つ分数状態の出現を示す実験的なパラメータを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:00:07 GMT)
Observation of Light-Induced Dipole-Dipole Forces in Ultracold Atomic
Gases [0.1] 光誘起双極子-双極子相互作用によって引き起こされる誘引力について検討した。
この団結した光トリガー効果は、興味深い特徴を持つ自己確信的なポテンシャルをもたらす。
実験データは、原子雲に散乱する光の局所場アプローチに基づく理論モデルの枠組みで議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:06:51 GMT)
Variational Dirac-Coulomb explicitly correlated computations for atoms
and molecules [0.0] 正エネルギー射影をもつディラック・クーロン方程式は、明示的に相関したガウス関数を用いて解く。
無対のディラック・クーロンエネルギーは、原子系や分子系の摂動結果と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:21:29 GMT)
Transport-enabled entangling gate for trapped ions [0.0] 静止二色光ビームを介して、40mathrmCa+$イオンを2重トラッピングすることで、モルマー-ソレンセン相互作用を2量子エンタングリングする。
移動閉じ込め電位の微細な時間的調整を用いた輸送中におけるドップラーシフトの一定を達成する手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:48:58 GMT)
Too much information: CDCL solvers need to forget and perform restarts [0.0] 競合駆動型節学習(CDCL)は命題論理の満足度問題を解くための極めて成功したパラダイムである。
この論文は、節学習がランタイムを改善するだけでなく、それを劇的に劣化させることがあることを非常に驚くべきことに示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 10:16:04 GMT)
Thermalization of locally perturbed many-body quantum systems [0.0] 弱固有状態熱化仮説を満たす系が, 極端平衡初期条件の2つの非常に自然なクラスに対して熱化を示すことを解析的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:16:05 GMT)
Theory of Silicon Spin Qubit Relaxation in a Synthetic Spin-Orbit Field [0.0] 我々は、磁場勾配の存在下で、単電子シリコンスピン量子ビット緩和の理論を発展させる。
このような磁場勾配はオンチップのマイクロマグネットによって定期的に発生し、スピン量子ビット上の電気的に制御された量子ゲートを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:01:56 GMT)
The Information-Theoretic View of Quantum Mechanics and the Measurement
Problem(s) [0.0] 私はこの測定問題に関して、この異例のスタンスを批判的に議論する。
Bub と Pitowsky の議論は、主に特殊相対性理論の基礎に関する区別の量子領域への不当な拡張に依存しているため、決定的ではないと私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:06:53 GMT)
Semantic of Cloud Computing services for Time Series workflows [0.0] 時系列(TS)は多くの知識、研究、工学の分野に存在している。
TSの処理と分析は、データから知識を抽出し、予測または予測保守タスクに取り組むために不可欠である。
TSのモデリングは、高度な統計知識と、データマイニング(DM)と機械学習(ML)メソッドの適用に関する優れた知識を必要とする、困難なタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:57:40 GMT)
Self-Pinning Transition of a Tonks-Girardeau Gas in a Bose-Einstein
Condensate [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体に浸漬されたトンクス・ジラルドー(TG)ガスは、原子間の規則的な間隔で結晶状のモット状態に移行することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:45:25 GMT)
SPDC: once again on the parameters of transverse entanglement outside
the near zone [0.0] 我々は、光子波ベクトル(モメンタ)や座標の逆成分に関して、双光子状態の絡み合いの程度について論じる。
絡み合いの度合いは、シュミット分解に付随するパラメータ K またはパラメータ R によって特徴づけられ、二光子状態の無条件および条件付き単一粒子分布の幅の比として定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 19:34:49 GMT)
Research on Question Classification Methods in the Medical Field [0.0] 本稿では,医療分野における質問分類のためのデータセットを提案する。
実験の結果,提案手法は質問分類の性能を効果的に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:58:30 GMT)
Reinforcement learning of optimal active particle navigation [0.0] 我々は、自己推進エージェントの勾配最適経路を決定できる機械学習ベースのアプローチを開発した。
本手法は,政策に基づく深層学習強化技術に頼り,報酬形成や計算を一切必要としない。
提案手法は,現在の解析手法に代わる強力な代替手段を提供し,将来のインテリジェント粒子のためのユニバーサルパスプランナーへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:47:59 GMT)
Recursion, evolution and conscious self [0.0] 我々は、ほぼ自動である学習理論、すなわち、初期プログラミングの最小限しか必要としない学習理論について研究する。
結論は生物学と神経科学の両方の科学的発見と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:45:05 GMT)
Recommender System Expedited Quantum Control Optimization [0.0] 量子制御最適化アルゴリズムは、最適な量子ゲートや効率的な量子状態転送を生成するために日常的に使用される。
効率的な最適化アルゴリズムの設計には2つの大きな課題がある。
本稿では,後者の課題に対処するため,機械学習手法,特にレコメンダシステム(RS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 08:10:25 GMT)
Quantum Machine Learning in Finance: Time Series Forecasting [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)としてのパラメトリック量子回路(PQC)の有効性について検討する。
時系列信号は、いくつかの正弦波成分(決定論的信号)からなり、トレンドと付加雑音が混在する。
QNNは、量子コンピュータの古典的な機械学習モデルよりも大幅に高速にトレーニングされるという大きな利点を、時系列をモデル化するのに効果的に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:42:53 GMT)
Quantum Error Correction with Quantum Autoencoders [0.0] 量子ニューラルネットワークをトレーニングして,能動的検出と誤り訂正のための最適な戦略を学習する方法を示す。
量子オートエンコーダの復号化能力は、特定の状態の保護に限らず、論理的コード空間全体に拡張されることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:55:14 GMT)
Quantifying Relevance in Learning and Inference [0.0] 関連性」概念に基づく理解学習の最近の進歩を概観する。
これらはサンプルと機械の理想的な限界であり、未知の生成過程に関する情報の最大量を含んでいる。
最大情報的サンプルは、異常に大きな感受性によって、パワー・ローの周波数分布(統計的臨界)と最適学習機によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:16:04 GMT)
Proposal for a cavity-induced measurement of the exchange coupling in
quantum dots [0.0] スピンキュービットアレイでは、交換結合を利用して2量子ゲートを実装し、スピンバスに沿った中間レンジキュービット接続を実現する。
隣接量子ドット中の電子間の交換結合を特徴付ける手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 22:34:29 GMT)
Photonic quantum simulations of coupled $PT$-symmetric Hamiltonians [0.0] プログラム可能な集積フォトニックチップを用いて、2対のPT$対称ハミルトニアンからなるモデルをシミュレートする。
我々は、2粒子と3粒子の干渉を含む例外的な点にわたる量子力学をシミュレートし、時間反転進化中のサブシステム間の干渉によって生じる粒子・振動挙動をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:54:10 GMT)
Measurement-Induced Entanglement Phase Transition in Random Bilocal
Circuits [0.0] 簡単な$N$-qudit Brownian回路モデルに対して, ランダムな相互作用と測定を行うための平均純度のダイナミクスについて検討する。
本研究では,システム全体のエントロピーの挙動を長期にわたって区別する2つの相が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:23:08 GMT)
Machine-learning-enhanced quantum sensors for accurate magnetic field
imaging [0.0] 磁場の局所検出はナノ・マイクロ材料の特徴付けに不可欠である。
ダイヤモンドナノ粒子(ナノダイヤモンド)は、空間分解能を高める魅力的な機会を提供する。
このようなランダム指向ナノダイアモンドアンサンブル(NDE)の物理モデルが利用可能であるが、実際の実験条件の複雑さは依然として磁場の低減の精度を制限している。
ここでは,NDEと機械学習を組み合わせた1.8mu$Tの高精度な磁場イメージングを物理モデルなしで実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:48:06 GMT)
Machine Intelligence-Driven Classification of Cancer Patients-Derived
Extracellular Vesicles using Fluorescence Correlation Spectroscopy: Results
from a Pilot Study [0.0] 我々は、がん患者血液由来のEVを時間分解分光法と人工知能に結合させることで、がんスクリーニングと追跡ツールを堅牢に提供できると予測した。
我々のパイロット研究は、AIアルゴリズムと時間分解型FCSパワースペクトルが、異なるがんサンプルから複雑な患者由来EVを正確に、微分的に分類できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:46:36 GMT)
Local Feature Matching with Transformers for low-end devices [0.0] LoFTR arXiv:2104.00680は、画像対上の適切な局所特徴マッチングを見つけるための効率的なディープラーニング手法である。
本稿では,計算性能が低く,メモリが制限されたデバイスで動作するための最適化について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:30:43 GMT)
Learning entanglement breakdown as a phase transition by confusion [0.0] 我々は「混乱による学習」として知られる機械学習技術を用いて絡み合いの分解を明らかにするアプローチを開発する。
提案手法は,正部分転位(PPT)を伴う絡み合った状態を含む,様々な状態に対する正しい回答を提供する。
また、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける絡み合いの分解を研究するのに適した、より実用的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:41:18 GMT)
Language Dependencies in Adversarial Attacks on Speech Recognition
Systems [0.0] 我々は、ドイツ語と英語のASRシステムの攻撃可能性を比較する。
一方の言語モデルが他方よりも操作に影響を受けやすいかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:27:40 GMT)
Just Another Method to Compute MTTF from Continuous Time Markov Chain [0.0] 平均失敗時間 (Meantime to Failure) は、システムが吸収状態に入るのにどれだけの時間を費やしているかを決定する統計である。
本研究は,連続時間マルコフ連鎖モデルから平均失敗時間を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:21:25 GMT)
Improving Parametric Neural Networks for High-Energy Physics (and
Beyond) [0.0] 本研究の目的は,現実世界の使用状況に照らして,パラメトリックニューラルネットワーク(pNN)ネットワークの理解を深めることである。
本稿では,新しいパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャであるAffinePNNを提案する。
我々は、その不均衡バージョン(HEPMASS-IMB)に沿って、HEPMASSデータセット上で、我々のモデルを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:18:43 GMT)
Implementation of a digitally encoded multigrid algorithm on a quantum
computer [0.0] マルチグリッドアルゴリズムの量子バージョンを示す。
この方法は、計算全体を通して等しい重ね合わせで維持される量子状態に依存する。
この手法の中核は、重ね合わせ中の状態間で情報を共有するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 09:23:17 GMT)
ISNet: Costless and Implicit Image Segmentation for Deep Classifiers,
with Application in COVID-19 Detection [0.0] 本稿では,画像分割の課題を解決するために,新しいディープニューラルネットワーク (DNN) アーキテクチャであるISNetを提案する。
ISNetは、事実上どんな分類ニューラルネットワークアーキテクチャでも、以前セグメンテーションされたように、共通のイメージを分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 05:58:01 GMT)
Health Advertising on Facebook: Privacy & Policy Considerations [0.0] クロスサイト追跡は、許可なくユーザーから健康情報を抽出するために使用される。
デジタルメディカル企業とFacebookの間で、広告やリードジェネレーションのために、ブラウジングデータをどのように交換するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:51:48 GMT)
Graph-based Neural Acceleration for Nonnegative Matrix Factorization [0.0] 非負行列分解のためのグラフベースのニューラルアクセラレーション手法について述べる。
我々は,乗算器の交互方向法に基づく更新により,二部構成の自己認識層をインターリーブするグラフニューラルネットワークを訓練する。
実世界のデータセットと2つの実世界のデータセットに対する評価は、より小さな合成インスタンスで教師なしの訓練をしても、かなり加速できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:52:01 GMT)
Generating Gottesman-Kitaev-Preskill qubit using a cross-Kerr
interaction between a squeezed light and Fock states in optics [0.0] 本稿では, 圧縮光とフォック状態の重畳との交差ケラー相互作用を用いて, ゴッテマン・キタエフ・プレスキル(GKP)量子ビットの生成法を提案する。
10dBのGKP量子ビットは、それぞれ2.7と4.8%の成功確率で99.99と99.9%の忠実度で生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 06:47:02 GMT)
Generalizing to New Physical Systems via Context-Informed Dynamics Model [0.0] 文脈インフォームド・ダイナミックス適応(CoDA)のための新しいフレームワークを提案する。
CoDAは、各環境固有のコンテキストパラメータに動的モデルを適用することを学ぶ。
様々なアプリケーション領域を表す非線形ダイナミクスの集合に対して、最先端の一般化結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:41:10 GMT)
Firm-based relatedness using machine learning [0.0] 本研究では、複雑なネットワークと、国家レベルのデータと企業レベルのデータに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを比較した。
その結果,関係性はスケール依存型であることが示され,予測したいデータと同一の型で機械学習を用いて最良の評価が得られた。
国別データに基づく関連性対策は企業には適さないが、企業レベルのデータは国の発展を予測する上でも極めて有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:12:08 GMT)
Finding the optimal human strategy for Wordle using maximum correct
letter probabilities and reinforcement learning [0.0] Wordleは2022年1月に普及したオンラインパズルゲームである。
本稿では,単語選択のための2つの方法と,最適な人的戦略を発見するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:03:26 GMT)
Explainable AI through the Learning of Arguments [0.0] シンボリック機械学習技術は、中間表現として引数の集合を学ぶ。
本稿では,Verheij氏が提唱する「ケースモデル」から議論の学習について考察する。
ケースモデルからの議論の学習をHeROアルゴリズムと比較し,決定木を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:52:30 GMT)
Entangling free electrons and optical excitations [0.0] キャビティ内の指定された光励起と分離可能な自由電子状態との間の純粋な絡み合いを生成する手法を提案する。
具体的には、電子波動関数プロファイルを作成し、アクセス可能なキャビティモードの数を劇的に削減する。
我々はこの概念を、銀ナノ粒子の縮退および非縮退プラズモンモードと無機分子の原子振動による自由電子絡み合いの理論的な記述によって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:50:03 GMT)
Eigenstate entanglement scaling for critical interacting spin chains [0.0] エネルギー固有状態の両部絡み合いエントロピーは、基底状態のスケーリングから体積法則に渡る。
我々は,次のアレスト近傍相互作用を伴わないXXZモデルと横フィールドIsingモデルを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 15:51:22 GMT)
Dimensionality Reduction Meets Message Passing for Graph Node Embeddings [0.0] ノード埋め込みを教師なしで生成するための主成分分析(PCA)とメッセージパッシングを組み合わせたPCAPassを提案する。
提案手法は,ノード分類ベンチマークにおいて人気の高いGNNと比較して,競争性能が向上することを示す。
我々の研究は、メッセージパッシングとスキップ接続による次元性低減が、グラフ構造化データの長距離依存性を集約する上で有望なメカニズムであることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:39:00 GMT)
Dimension towers of SICs. II. Some constructions [0.0] SIC は有限次元ヒルベルト空間における最大等角的強フレームである。
これらの性質を共有する次元$d(d-2)$でベクトルの集合を計算するためのレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:44:01 GMT)
Demonstrating Majorana non-Abelian properties using fast adiabatic
charge-transfer [0.0] 非アベリア特性をテストするための最小限のデバイスとプロトコルを提案する。
我々は、断熱摂動理論を用いて、高速断熱経路を見つけ、操作を行う。
このプロトコルは位相状態の4pi$周期性に基づいており、自明な境界状態は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:26:42 GMT)
Deepfake pornography as a male gaze on fan culture [0.0] このエッセイは、ディープフェイク技術がファンカルチャーに与える影響を示している。
この革新的な技術は、男性の聴衆にアイデアやプロットを表現するための道具を提供した。
その後、ディープフェイクポルノの興隆につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:30:27 GMT)
Content addressable memory without catastrophic forgetting by
heteroassociation with a fixed scaffold [0.0] Hetero Association (MESH) による記憶障害
脳のEntorhinal-Hippocampalメモリ回路のアーキテクチャにより、MESHは2つの相互作用を持つ三部構造である。
解析的および実験的に、MESHはCAMネットワークの総情報量(シナプス数で表される)をほぼ飽和させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 00:24:23 GMT)
Classification of four-rebit states [0.0] すなわち、空間(mathbb R2)otimes 4$ において、群 $widehatG(mathbb R) = MathrmmathopSL (2,mathbb R)4$ の軌道を分類する。
これは量子情報理論におけるよく知られたSLOCC演算の真のアナログである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 12:59:29 GMT)
Classification of Skin Cancer Images using Convolutional Neural Networks [0.0] 皮膚がんは最も一般的なヒト悪性腫瘍である。
ディープニューラルネットワークは、画像分類の謙虚な可能性を示している。
最も高いモデル精度は86.65%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:11:41 GMT)
Charging a quantum battery with linear feedback control [0.0] 補助充電器による量子電池へのエネルギーの堆積について検討する。
我々は、充電器の状態において、集団または量子コヒーレンスを安定化することを目的とした2つの異なる制御戦略を探求する。
いずれの場合も、線形フィードバックは環境騒音のランダム化の影響に対処し、安定かつ効果的な電池充電を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:40:58 GMT)
Black-box Bayesian inference for economic agent-based models [0.0] 2種類のブラックボックス近似ベイズ推定法の有効性について検討した。
ニューラルネットワークに基づくブラックボックス法は, 経済シミュレーションモデルに対して, アートパラメータ推論の状態を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:16:12 GMT)
Birkhoff-James Orthogonality in the Trace Norm, with Applications to
Quantum Resource Theories [0.0] 我々は、どのエルミート行列がバーホフ=ジェームス直交であるかを決定する単純な検証基準を開発する。
次に、量子資源理論における我々の研究の応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:35:43 GMT)
BEA-Base: A Benchmark for ASR of Spontaneous Hungarian [0.0] BEA音声ハンガリー語データベースのサブセットであるBEA-Baseについて紹介する。
主に会話型AIアプリケーションを対象とした自動音声認識の評価に特化して構築されている。
ハンガリー語音声認識システムの訓練と評価にBEA-Baseを用いることの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 17:45:22 GMT)
Automatic event detection in football using tracking data [0.0] 本研究では,すべての選手と球の座標の追跡データを用いて,サッカーイベントを自動的に抽出するフレームワークを提案する。
提案手法は, 1) ボールが保持されていない時間間隔において, ボールが保持されているかのモデルと, ボールが保持されていない時間間隔の異なる選手構成の2つのモデルから成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 23:20:40 GMT)
An Embarrassingly Simple Consistency Regularization Method for
Semi-Supervised Medical Image Segmentation [0.0] 医用画像のセグメンテーションタスクでは,ピクセルレベルのアノテーションの不足が問題となっている。
半教師付き医用画像セグメンテーションのための計算ベースミキシングを含む新しい正規化戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 16:21:14 GMT)
Amplification of mechanical quadratures using weak values [0.0] 熱的およびコヒーレントな状態のミラーに対して弱値増幅効果について検討した。
熱状態においては、弱値の虚部に起因するミラーの粒子数によって弱値増幅効果が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 20:47:43 GMT)
Advances in MetaDL: AAAI 2021 challenge and workshop [0.0] 本稿では,課題の設計とその成果について述べるとともに,ワークショップで行ったプレゼンテーションを要約する。
この課題は、小さな画像の少人数の学習分類タスクに焦点をあてた。
勝利の方法は、人気のあるCNNバックボーンの2番目の層でトレーニングされた様々な分類器を備え、メタトレーニングデータに基づいて微調整され、ラベル付きサポートでトレーニングされ、メタテストデータのラベル付きクエリセットでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 07:46:36 GMT)
Accelerating Deep Reinforcement Learning for Digital Twin Network
Optimization with Evolutionary Strategies [0.0] コミュニティは効率的なネットワーク管理の鍵となる手段としてDigital Twin Networks (DTN)を提案した。
Deep Reinforcement Learning (DRL) は,ネットワーク最適化問題の解法として高い性能を示した。
本稿では,経路最適化問題の解法として,進化的戦略(ES)を用いてDRLエージェントの訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:56:55 GMT)
A-unital Operations and Quantum Conditional Entropy [0.0] A単位チャネルが条件付きエントロピー非減少チャネルの最大クラスであることを示す。
また、A-ユニタリチャネルが非負条件エントロピーを持つ状態のクラスに対する完全に自由な操作であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 14:08:07 GMT)
A triality pattern in entanglement theory [0.0] 3種類の量子状態の間には、正の半転位状態、正の係数状態との対称性、配向状態における不変性という新しい接続が存在する。
これらの関係は、これらのタイプの1つの証明された結果に対して、他の2つと相反するものがあり、絡み合い理論の潜在的な情報源である、というパターンに新たな証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 21:28:35 GMT)
A physics-driven study of dominance space in soccer [0.0] a)周囲のプレイヤーの非対称的な影響、(b)プレイヤーの動きに対する摩擦力、(c)両方の効果の同時組み合わせにより、オリジナル作品を拡張する。
ピッチ上の点に達するために必要となる曲がり角が鋭くなるほど、その点の制御力が弱くなる。
外部摩擦力は他にないが、バイオキネマティクスの提案では、筋肉によるエネルギー消費に関連する内部摩擦力があり、プレイヤーの速度に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 13:54:17 GMT)
A General, Evolution-Inspired Reward Function for Social Robotics [0.0] 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習エージェントの展開に必要なリアルタイムかつ高密度な報酬機能を提供するメカニズムとして,ソーシャル・リワード機能を提案する。
ソーシャル・リワード・ファンクション(Social Reward Function)は、単純で安定的で文化に依存しない報酬機能を提供することを目的として、人間の遺伝的に与えられた社会的知覚能力を忠実に模倣するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 18:05:31 GMT)
$C^*$-extreme points of entanglement breaking maps [0.0] 単位分解集合の完全記述を$C*$-extreme 点とする。
最後に、EB-写像のホレボアナログの直接的な帰結として、非可換形式のEB-写像を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Feb 2022 11:27:09 GMT)