Unpaired Image Super-Resolution with Optimal Transport Maps [128.1] 実世界の画像超解像(SR)タスクは、しばしば、教師付き技術の適用を制限するペアデータセットを持っていない。
本稿では,非バイアスのOTマップを知覚輸送コストで学習する未ペアSRのアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、大規模無人AIM-19データセット上で、最先端のパフォーマンスをほぼ提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:21:20 GMT)
Retrieve-and-Fill for Scenario-based Task-Oriented Semantic Parsing [110.5] シナリオベースのセマンティックパーシングを導入し、最初に発話の「scenario」を曖昧にする必要がある元のタスクの変種を紹介します。
この定式化により、タスクの粗くきめ細かな側面を分離することが可能となり、それぞれがオフザシェルフニューラルネットワークモジュールで解決される。
私たちのモデルはモジュール化され、差別化可能で、解釈可能で、シナリオから余分な監督を得られるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:00:21 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） (Wed, 2 Feb 2022 21:24:49 GMT)
PromptSource: An Integrated Development Environment and Repository for
Natural Language Prompts [106.8] PromptSourceは自然言語のプロンプトを作成し、共有し、使用するシステムである。
Promptは、データセットから自然言語入力とターゲット出力にサンプルをマッピングする関数である。
約170のデータセットに対して2,000以上のプロンプトが、すでにPromptSourceで利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:48:54 GMT)
Probabilistically Robust Learning: Balancing Average- and Worst-case
Performance [105.9] 我々は、正確で不安定な平均ケースと頑健で保守的な最悪のケースのギャップを埋める、堅牢性確率というフレームワークを提案する。
理論的には、このフレームワークはパフォーマンスと最悪のケースと平均ケース学習のサンプル複雑さの間のトレードオフを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:01:38 GMT)
Active Audio-Visual Separation of Dynamic Sound Sources [94.0] 本稿では,カメラとマイクロホンを制御するための動作ポリシーを学習する,新しいトランスフォーマーメモリを備えた強化学習エージェントを提案する。
本モデルでは,時間変化のある音声ターゲットの連続的な分離を行うために,効率的な振る舞いを学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 02:03:28 GMT)
Robust Estimation for Nonparametric Families via Generative Adversarial
Networks [92.6] 我々は,高次元ロバストな統計問題を解くためにGAN(Generative Adversarial Networks)を設計するためのフレームワークを提供する。
我々の研究は、これらをロバスト平均推定、第二モーメント推定、ロバスト線形回帰に拡張する。
技術面では、提案したGAN損失は、スムーズで一般化されたコルモゴロフ-スミルノフ距離と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:11:33 GMT)
Imitation Learning by Estimating Expertise of Demonstrators [92.2] 実証的知識よりも教師なし学習が模倣学習アルゴリズムの性能を一貫した向上に繋がることを示す。
デモ参加者の学習した方針や専門知識に基づいて,共同モデルを開発・最適化する。
本研究は,ミニグリッドやチェスなど,ロブミミックや離散環境からの実ロボット的連続制御タスクについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:23:19 GMT)
Can Transformers be Strong Treatment Effect Estimators? [86.3] 本研究では,様々な処理効果推定問題に対処するために,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく汎用フレームワークを開発する。
TransTEEは、幅広いベンチマークや設定に対して、パラメータ効率が向上し、競争ベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 23:56:42 GMT)
Make Some Noise: Reliable and Efficient Single-Step Adversarial Training [81.2] 単段階対向訓練におけるノイズとクリップの役割を再考する。
クリーンサンプルの周囲に強いノイズと切断しないノイズを併用することにより, 大きな摂動半径に対するCOの回避に極めて有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:10:01 GMT)
Identifying Suitable Tasks for Inductive Transfer Through the Analysis
of Feature Attributions [78.6] 我々は、単一タスクモデル間のニューラルネットワークアクティベーションの比較を通じて、タスクペアが相補的になるかどうかを予測するために、説明可能性技術を使用する。
提案手法により,TREC-IS 2020-Aデータセットでは,正のクラスF1の0.034の削減に留まらず,最大83.5%のトレーニング時間を短縮することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:51:07 GMT)
DASHA: Distributed Nonconvex Optimization with Communication
Compression, Optimal Oracle Complexity, and No Client Synchronization [77.3] 我々は,分散最適化問題に対する新しい手法であるDASHAを開発し,解析する。
MARINAとは異なり、新しいDASHAとDASHA-MVRは圧縮ベクターのみを送信し、ノードを同期しないため、学習をより実用的なものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:10:40 GMT)
Adaptive Discrete Communication Bottlenecks with Dynamic Vector
Quantization [76.7] 入力に条件付けされた離散化の厳密度を動的に選択する学習を提案する。
コミュニケーションボトルネックの動的に変化する厳密さは、視覚的推論や強化学習タスクにおけるモデル性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 23:54:26 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） (Wed, 2 Feb 2022 19:21:15 GMT)
Learning to reason about and to act on physical cascading events [72.9] エージェントが物理的にシミュレートされた動的シーンのビデオを表示する, Em Cascade という新しい教師あり学習装置を導入する。
エージェントは介入してイベントのカスケードをトリガーするように要求され、システムが"偽造的"な目標に達する。
提案手法は,これまで見つからなかった複雑な場面に介入する命令を効果的に追従することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:17:42 GMT)
Robust Training of Neural Networks using Scale Invariant Architectures [70.7] SGDとは対照的に、Adamのような適応勾配法は、現代のディープネットワークの堅牢なトレーニングを可能にする。
この一般的なアプローチは、パラメータと損失の再スケーリングに頑健であることを示す。
我々は、単にバニラSGDで訓練された場合、Adamのような適応的な手法で訓練されたBERTに匹敵する性能を達成する、SIBERTと呼ばれるスケール不変バージョンのBERTを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:58:56 GMT)
Non-equilibrium stationary states of quantum non-Hermitian lattice
models [68.8] 非エルミート強結合格子モデルが、非条件、量子力学的に一貫した方法でどのように実現できるかを示す。
我々は、フェルミオン系とボゾン系の両方に対するそのようなモデルの量子定常状態に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:50:51 GMT)
Smoothed Embeddings for Certified Few-Shot Learning [63.7] 我々はランダムな平滑化を数ショットの学習モデルに拡張し、入力を正規化された埋め込みにマッピングする。
この結果は、異なるデータセットの実験によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:19:04 GMT)
Multi-Task Learning as a Bargaining Game [63.5] マルチタスク学習(MTL)では、複数のタスクを同時に予測するためにジョイントモデルを訓練する。
これらの異なるタスクの勾配が矛盾する可能性があるため、MTLのジョイントモデルを訓練すると、対応するシングルタスクモデルよりも低いパフォーマンスが得られる。
本稿では,パラメータ更新のジョイント方向で合意に達するためのタスクを交渉する交渉ゲームとして,勾配の組み合わせステップを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:21:53 GMT)
Do Differentiable Simulators Give Better Policy Gradients? [62.5] 剛性や不連続性などの物理系の特性が一階推定器の有効性を損なう可能性があることを示す。
さらに、[01]$に$alphaを持つ$alpha$-order gradient estimatorを提案し、これは正確な勾配を正しく利用し、一階推定の効率とゼロ階法の堅牢性を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:12:28 GMT)
Maintaining fairness across distribution shift: do we have viable
solutions for real-world applications? [60.4] 公平性は分布シフトの下で必ずしも維持されないことを示す。
実世界の応用は複雑であり、しばしばそのような手法の仮定を無効にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:59:23 GMT)
Posterior temperature optimized Bayesian models for inverse problems in
medical imaging [59.8] 本研究は, 医用画像における逆問題に対する非教師的ベイズ的アプローチである。
最適化後温度が精度の向上と不確実性評価に繋がることを示す。
ソースコードは calibrated.com/Cardio-AI/mfvi-dip-mia で公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:16:33 GMT)
Interaction-free imaging of multi-pixel objects [58.7] 量子イメージングは、生物学的組織のような低照度な条件を必要とする敏感なサンプルを研究するのに適している。
この文脈では、相互作用のない測定(IFM)により、試料と相互作用する光子なしで不透明な物体の存在を推測することができる。
ここでは、画素に関する情報を内部自由度に符号化することにより、ICMイメージングスキームを多画素半透明オブジェクトに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:31:07 GMT)
Streaming Multi-Talker ASR with Token-Level Serialized Output Training [53.1] t-SOTはマルチトーカー自動音声認識のための新しいフレームワークである。
t-SOTモデルには、推論コストの低減とよりシンプルなモデルアーキテクチャの利点がある。
重複しない音声の場合、t-SOTモデルは精度と計算コストの両面において単一ストーカーのASRモデルと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:27:21 GMT)
A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation [53.0] Retrieval-augmented text generationは顕著な利点があり、多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。
まず、検索拡張生成の一般的なパラダイムを強調し、異なるタスクに応じて注目すべきアプローチをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:18:41 GMT)
An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.0] アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:59:53 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） (Wed, 2 Feb 2022 10:48:56 GMT)
Active Multi-Task Representation Learning [50.1] 本研究は,アクティブラーニングの手法を活用することで,資源タスクのサンプリングに関する最初の公式な研究を行う。
提案手法は, 対象タスクに対する各ソースタスクの関連性を反復的に推定し, その関連性に基づいて各ソースタスクからサンプルを抽出するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:23:24 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） (Wed, 2 Feb 2022 13:16:48 GMT)
NoisyMix: Boosting Robustness by Combining Data Augmentations, Stability
Training, and Noise Injections [46.7] モデルロバスト性とドメイン内精度の両方を改善するために,データ拡張と安定性トレーニングとノイズ注入を組み合わせたトレーニングスキームであるNoisyMixを導入する。
我々は、ImageNet-C、ImageNet-R、ImageNet-Pなど、さまざまなベンチマークデータセットに対して、NoisyMixの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:53:35 GMT)
Unified Scaling Laws for Routed Language Models [46.6] ルーティングネットワークのスケーリング動作について検討する。
これらのモデルでは、パラメータカウントと計算要求が2つの独立した軸を形成し、それによって性能が向上する。
我々は、標準言語モデルで知られているものを一般化する2つの変数で定義されたスケーリング法則を導出し、正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:58:52 GMT)
HTS-AT: A Hierarchical Token-Semantic Audio Transformer for Sound
Classification and Detection [43.5] HTS-ATは、モデルサイズとトレーニング時間を短縮する階層構造を持つオーディオトランスである。
従来のCNNベースのモデルよりも、イベントローカライゼーションにおけるパフォーマンスの向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:49:14 GMT)
TONet: Tone-Octave Network for Singing Melody Extraction from Polyphonic
Music [43.2] TONetは、トーンとオクターブの両方の知覚を改善するプラグアンドプレイモデルである。
本稿では,高調波を明示的にグループ化する改良された入力表現Tone-CFPを提案する。
第3に,最終的なサリエンス特徴写像を改善するために,トーンオクターブ融合機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:55:48 GMT)
Fast Convex Optimization for Two-Layer ReLU Networks: Equivalent Model
Classes and Cone Decompositions [41.3] ReLUアクティベーション機能を持つ2層ニューラルネットワークの凸最適化アルゴリズムを開発した。
凸ゲート型ReLUモデルでは,ReLUトレーニング問題に対するデータ依存の近似バウンダリが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 23:50:53 GMT)
Certifiable Robustness to Adversarial State Uncertainty in Deep
Reinforcement Learning [41.0] ディープニューラルネットワークベースのシステムは、現在では多くのロボティクスタスクにおいて最先端のシステムとなっているが、ネットワークの堅牢性に関する公式な保証なしに、安全クリティカルドメインへの適用は危険なままである。
センサー入力に対する小さな摂動は、しばしばネットワークベースの決定を変えるのに十分である。
この研究は、認証された敵対的ロバスト性の研究を活用して、深い強化学習アルゴリズムのためのオンラインロバストを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:48:37 GMT)
Causal Imitation Learning under Temporally Correlated Noise [39.5] 我々は,専門家行動における時間的相関ノイズによって劣化したポリシーデータから模倣学習を行うアルゴリズムを開発した。
特に,シミュレータへのアクセスを利用可能な生成モデルフレーバー(DoubIL)と,完全にオフラインで実行できるゲーム理論フレーバー(ResiduIL)の2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:33:08 GMT)
Communication Efficient Federated Learning for Generalized Linear
Bandits [39.2] 連合学習環境下での一般化線形バンディットモデルについて検討する。
ローカルな更新とオフラインなリグレッションにオンラインのレグレッションを利用する通信効率の高いソリューションフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは, 後悔とコミュニケーションの両コストにおいて, サブ線形レートが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:31:45 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） (Wed, 2 Feb 2022 11:05:39 GMT)
Eikonal Fields for Refractive Novel-View Synthesis [34.6] 現在の溶液は、放射吸収モデルに続く直線に沿った不透明または透明な光輸送を仮定する。
我々は、3次元可変屈折率(IoR)の場を最適化し、それを通る光を、アイコナー光輸送の法則に従って、そのIoRの空間勾配に向かって曲げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:49:08 GMT)
GANSlider: How Users Control Generative Models for Images using Multiple
Sliders with and without Feedforward Information [33.3] フィードフォワード・ビジュアライゼーションのない複数のスライダが、ユーザが生成モデルの制御にどのように影響するかを検討する。
より多くのコントロールディメンション(スライダ)がタスクの難易度とユーザアクションを著しく増加させることがわかった。
可視化だけでは、ユーザが個々のコントロールディメンションを理解するのに十分とは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:25:07 GMT)
Error Correction in ASR using Sequence-to-Sequence Models [32.4] 自動音声認識における後編集では、ASRシステムによって生成された共通および系統的な誤りを自動的に修正する必要がある。
本稿では,事前学習型シーケンス・ツー・シーケンス・モデルであるBARTを用いて,デノナイジングモデルとして機能することを提案する。
アクセント付き音声データによる実験結果から,ASRの誤りを効果的に修正できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:32:59 GMT)
Decoupled IoU Regression for Object Detection [31.9] 非最大抑圧(NMS)は、重複したバウンディングボックスを削除するためにオブジェクト検出パイプラインで広く使われている。
NMSの信頼性と実位置推定の信頼性の矛盾は検出性能に深刻な影響を及ぼす。
これらの問題に対処する新しいデカップリングIoU回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:01:11 GMT)
Improved Regret for Differentially Private Exploration in Linear MDP [31.6] 医療記録などのセンシティブなデータに依存する環境におけるシーケンシャルな意思決定におけるプライバシ保護探索について検討する。
我々は、エピソード数に対して$O(sqrtK)$を最適に依存した、改善された後悔率を持つプライベートアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:32:09 GMT)
Fenrir: Physics-Enhanced Regression for Initial Value Problems [31.4] 確率数値を用いて初期値問題をガウス-マルコフ過程に変換する方法を示す。
提案手法は競合する手法よりも適度か適度に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:22:45 GMT)
Pose Guided Image Generation from Misaligned Sources via Residual Flow
Based Correction [31.4] そこで本稿では,ビューアングルやポーズ,表情など,ソース間の多種多様なバリエーションを統一的な枠組みでモデル化する手法を提案する。
我々は、人体、顔、都市シーン、および3Dオブジェクトを含むさまざまなデータに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:30:15 GMT)
Decision-Focused Learning in Restless Multi-Armed Bandits with
Application to Maternal and Child Care Domain [30.7] レスレス・マルチアーム・バンディット(RMAB)問題と未知のアーム遷移ダイナミクスについて検討する。
我々のアルゴリズムは、RMABにおける意思決定中心の学習において、大規模な実世界の問題にスケールする最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:36:10 GMT)
Approximating Full Conformal Prediction at Scale via Influence Functions [30.4] コンフォーマル予測(CP)は、従来の機械学習モデルを取り巻くラッパーである。
本稿では、フルCPを効率的に近似するために影響関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:38:40 GMT)
Parameters or Privacy: A Provable Tradeoff Between Overparameterization
and Membership Inference [29.7] オーバーパラメータ化モデルは、トレーニングデータ(トレーニングデータではゼロエラー)を記憶するように訓練された場合でも、うまく(テストデータでは小さなエラー)一般化する。
このことが、パラメータ化されたモデル(例えばディープラーニング)をますます超越する武器競争に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:00:21 GMT)
Analogies and Feature Attributions for Model Agnostic Explanation of
Similarity Learners [29.6] ブラックボックスの類似性学習者によって決定される入力のペア間の類似性を説明するための特徴属性を提供する手法を提案する。
ここでのゴールは、入力対と同じレベルの類似性を共有する様々な類似の例のペアを特定することである。
我々の類似目的関数は部分モジュラーであることを証明し、良質な類似関係の探索を効率化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:28:56 GMT)
Understanding Knowledge Integration in Language Models with Graph
Convolutions [28.3] 知識統合(KI)手法は、事前訓練された言語モデル(LM)に外部知識を統合することを目的としている
本稿では,これらのモデルにおけるKI過程を情報理論的視点で再検討し,グラフ畳み込み演算を用いてKIを解釈可能であることを示す。
ERNIE と K-Adapter の 2 つのよく知られた知識強化LM を解析した結果,少量の事実知識が組み込まれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:23:36 GMT)
Does Video Compression Impact Tracking Accuracy? [28.2] 複数物体追跡精度(MOTA)に及ぼす量子化パラメータ(QP)と運動探索範囲(MSR)の影響を検討した。
その結果、QPはMOTAに95%の信頼度で影響を及ぼすが、MSRがMOTAに影響を及ぼすという証拠は不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 06:43:29 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(アウェア, シャープネス最小化, 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。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:52:25 GMT)
Modularity-Aware Graph Autoencoders for Joint Community Detection and
Link Prediction [27.6] グラフオートエンコーダ(GAE)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)はリンク予測の強力な手法として登場した。
GAEとVGAEによるコミュニティ検出がどの程度改善できるかは、まだ不明である。
これら2つのタスクを高い精度で共同で処理することは可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:07:11 GMT)
Using Deep Learning to Bootstrap Abstractions for Hierarchical Robot
Planning [27.4] 階層的な計画プロセス全体をブートストラップするための新しいアプローチを提案する。
これは、新しい環境に対する抽象状態とアクションが自動的に計算される方法を示している。
学習した抽象概念を、新しいマルチソース双方向階層型ロボット計画アルゴリズムに用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:11:20 GMT)
Handling Bias in Toxic Speech Detection: A Survey [26.2] 本稿では,意図しないバイアスを分類するための分類法を開発する。
本稿では,有毒な音声検出におけるバイアスの評価と緩和を行う手法について詳しく検討する。
調査は、重要な課題、研究のギャップ、今後の方向性の概要で締めくくられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:29:23 GMT)
An Eye for an Eye: Defending against Gradient-based Attacks with
Gradients [24.8] 勾配に基づく敵攻撃は高い成功率を示している。
この勾配は、敵の攻撃から防御するための強力な武器として利用することもできる。
勾配図と逆画像の両方を入力として使用することにより、逆画像の復元を行う2ストリーム復元ネットワーク(TRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:22:28 GMT)
Accurate calibration of surround view camera systems from a
generalization of the hand eye constraint [24.6] 本稿では,外部モーションキャプチャシステムの可用性に依存する新しいソリューションを提案する。
我々のコアコントリビューションは、閉形式の多眼間問題を共同で解くハンドアイキャリブレーション問題の拡張から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:44:08 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） (Wed, 2 Feb 2022 10:02:52 GMT)
Pop Quiz! Can a Large Language Model Help With Reverse Engineering? [23.7] 大規模な言語モデル(OpenAIのCodexなど)は、印象的なゼロショットマルチタスク機能を示している。
この能力がリバースエンジニアリングに役立つかどうかを検討する。
重要な点は、LLMはまだゼロショットリバースエンジニアリングの準備が整っていないことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:09:15 GMT)
VOS:Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis [23.7] 最近、ニューラルネットワークの安全なデプロイの重要性から、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が注目されている。
従来のアプローチでは、モデル正則化に実際の外れ値データセットを頼っていた。
仮想外れ値の適応合成によるOOD検出のための新しいフレームワークであるVOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:43:01 GMT)
Performance of multilabel machine learning models and risk
stratification schemas for predicting stroke and bleeding risk in patients
with non-valvular atrial fibrillation [22.5] マルチラベル勾配押し上げ機は、脳卒中、大出血、死亡に最適な識別力を与えた。
モデルでは、それぞれの結果に対して追加のリスク特徴(ヘモグロビンレベル、腎機能など)を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:15:03 GMT)
RescoreBERT: Discriminative Speech Recognition Rescoring with BERT [21.8] ASRにおける深層指向性事前学習モデルの微調整に差別的損失の改善を組み込むために,MWER損失を伴うBERTベースの再構成モデルをトレーニングする方法を示す。
我々はこのアプローチをRescoreBERTと名付け、LibriSpeechコーパスで評価し、BERTベースライン上のクリーン/他のテストセットに対して、差別的目的なくWERを6.6%/3.4%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:45:26 GMT)
Keyword localisation in untranscribed speech using visually grounded
speech models [21.5] キーワードのローカライゼーション(英: Keywords Localization)とは、ある音声の発話において、所定のクエリキーワードが発生する場所を見つけるタスクである。
VGSモデルは、音声キャプションと組み合わせたラベルのない画像に基づいて訓練される。
マスケベースのローカライゼーションは、VGSモデルから最も報告されたローカライゼーションスコアのいくつかを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:14:29 GMT)
Spectro Temporal EEG Biomarkers For Binary Emotion Classification [21.1] 非定常であるため、脳波は分光時間表現によりよりよく分析される。
離散ウェーブレット変換(DWT)のような標準的な機能は、脳波のスペクトル力学における時間的変化を表すことができる。
経験的モード分解(EMD)に基づく特徴は、ギャップを埋めるのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:08:22 GMT)
Language Models Explain Word Reading Times Better Than Empirical
Predictability [20.4] 認知読解研究における従来のアプローチは、文章の文脈から単語を予測することは、完結確率によって最もよく捉えられると仮定している。
確率言語モデルは、CCPよりも構文的および意味的効果の深い説明を提供する。
現在の単語のN-gramとRNN確率は、トピックモデルやCCPと比較して、より一貫して読み出し性能を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:38:43 GMT)
PolarDenseNet: A Deep Learning Model for CSI Feedback in MIMO Systems [18.6] UEにおけるCSIを低次元の潜在空間に符号化し、基地局で復号する自動エンコーダアーキテクチャに基づくAIベースのCSIフィードバックを提案する。
シミュレーションの結果,AIに基づく提案したアーキテクチャは,最先端の高分解能線形組合せ符号ブックよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:04:49 GMT)
Causal Inference Through the Structural Causal Marginal Problem [17.9] 本稿では,複数のデータセットからの情報をマージする手法を提案する。
応答関数の定式化による分類的SCMに対するこのアプローチの形式化と,それが許容される辺縁および関節SCMの空間を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:45:10 GMT)
Tight Convergence Rate Bounds for Optimization Under Power Law Spectral
Conditions [17.6] 適応型,非適応型,定数型,非コンスタントな学習率を有する古典的一段階および多段階一階最適化アルゴリズムについて検討する。
スペクトル推定法は、スペクトル指数の特定の倍数で与えられる収束率指数とともに、アルゴリズムの収束率に対するパワー則を必要とすることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:24:03 GMT)
N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting [17.5] 長期的な予測に苦しむ2つの一般的な課題は、予測のボラティリティとその計算複雑性である。
N-HiTSは,新しい階層型データサンプリング手法とマルチレートデータサンプリング手法を導入することで,両課題に対処するモデルである。
我々は,N-HiTSの最先端長軸予測法に対する利点を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:55:16 GMT)
On-Sensor Binarized Fully Convolutional Neural Network with A Pixel
Processor Array [17.4] 本研究では,Pixel Processor Array (PPA)センサに完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)を実装する手法を提案する。
本稿では,二項重みとアクティベーションの両立のための二項化FCNを,バッチノルム,グループ畳み込み,二項化のための学習しきい値を用いて設計し,訓練する。
PPAデバイス上でFCNを最初に実装し、ピクセルレベルのプロセッサで3つの畳み込み層を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:18:40 GMT)
Co-training Improves Prompt-based Learning for Large Language Models [17.4] 本研究では、ラベルなしデータを用いて、協調学習がプロンプトベース学習の性能を向上させることを実証する。
協調学習により、元のプロンプトモデルを改善することができ、同時に、より小さく、ダウンストリームなタスク固有モデルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:48:26 GMT)
Spectral Flow on the Manifold of SPD Matrices for Multimodal Data
Processing [17.2] 我々は,観測された現象の相補的側面と特徴を捉えるマルチモーダルセンサが取得したデータについて考察する。
本研究は,各測定基準が相互に変動する要因を共有するが,他の測定基準によって汚染される可能性があるシナリオに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 09:33:38 GMT)
Gradient Variance Loss for Structure-Enhanced Image Super-Resolution [17.0] 構造強調損失関数(Gradient Variance(GV)損失)を導入し,知覚特性の詳細でテクスチャを生成する。
実験の結果,GV損失は,既存の画像超解像(SR)深層学習モデルにおいて,構造類似度(SSIM)とピーク信号-雑音比(PSNR)の両方を著しく改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:31:05 GMT)
Speaker Normalization for Self-supervised Speech Emotion Recognition [16.0] 特徴表現から話者特性を正規化しながら、音声感情認識タスクを学習する勾配に基づく逆学習フレームワークを提案する。
提案手法は話者に依存しない設定と話者に依存しない設定の両方において有効であることを示すとともに,難易度の高いIEMOCAPデータセットに対する新しい最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:30:47 GMT)
A Systematic Comparison of Architectures for Document-Level Sentiment
Classification [14.7] 文書レベルの感情分類における階層モデルと伝達学習を比較した。
5つの言語において,非自明な階層モデルが過去のベースラインを上回り,文書レベルの感情分類に基づく伝達学習を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:26:52 GMT)
MedNeRF: Medical Neural Radiance Fields for Reconstructing 3D-aware
CT-Projections from a Single X-ray [14.1] 過剰な電離放射線は、体に決定論的かつ有害な影響をもたらす可能性がある。
本稿では,CTプロジェクションの再構成を学習する深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:25:23 GMT)
Beyond Images: Label Noise Transition Matrix Estimation for Tasks with
Lower-Quality Features [13.7] そこで我々は,低品質特徴の低情報部分の重み付けに対する実践的な情報理論的アプローチを提案する。
我々は,有望な$f$ミューチュアル情報尺度が,ノイズラベルを用いて計算した場合の順序をよく保持できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:36:09 GMT)
Harmony: Overcoming the hurdles of GPU memory capacity to train massive
DNN models on commodity servers [13.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、過去10年間で、複雑さとサイズが指数関数的に増加した。
限られたリソースしかアクセスできない研究者にとって大きな課題の1つは、モデルサイズに比べてメモリ容量が限られていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:16:27 GMT)
The Role of Linear Layers in Nonlinear Interpolating Networks [13.3] 我々のフレームワークは、すべて同じキャパシティを持つが、暗黙的に定義された表現コストを持つ、様々な深さのネットワークのファミリーを考察する。
ニューラルネットワークアーキテクチャによって誘導される関数の表現コストは、関数を表現するためにネットワークに必要な2乗重みの最小和である。
この結果から,ReLUネットワークに線形層を追加することで,ReLUユニットのアライメントとスパシティの複雑な相互作用を反映した表現コストが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 02:33:24 GMT)
Mold into a Graph: Efficient Bayesian Optimization over Mixed-Spaces [12.9] 実世界の最適化問題は、離散変数と連続変数が共存する混合型の入力を含む。
本稿では,ノードとしての変数とエッジによって定義された相互作用の基盤となる関係をモデル化するために,グラフデータ構造を利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 07:12:18 GMT)
3PC: Three Point Compressors for Communication-Efficient Distributed
Training and a Better Theory for Lazy Aggregation [12.0] 本稿では,コミュニケーション効率向上のための新しい勾配通信機構を提案する。
提案手法は,最近提案されたエラーフィードバック機構EF21を復元できることを示す。
遅延アグリゲーションとエラーフィードバックの文献の間には,新たな基本的リンクが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:34:18 GMT)
The slurk Interaction Server Framework: Better Data for Better Dialog
Models [11.9] Slurkは、ダイアログデータ収集と実験を実行するための軽量なインタラクションサーバである。
このソフトウェアは、個々のニーズに容易に適応できるHTMLとJSでPythonで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:30:33 GMT)
Adaptive Experimentation with Delayed Binary Feedback [11.8] 本稿では,2値フィードバックの遅延目的に適した適応型実験法を提案する。
実際の目的を推定し、見積もりに基づいて変種を動的に割り当てる。
このソリューションは現在、JD.comのオンライン実験プラットフォームにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:47:10 GMT)
Dynamical crossover behavior in the relaxation of quenched quantum
many-body systems [11.7] 積分可能XYモデルにおける急激なクエンチ後の2つの異なるパワー・ロー緩和挙動を観察する。
障害線(DL)での緩和は、以前は探索されなかった新しいスケーリング指数を示す。
これらの遷移は、弱い可積分性破壊摂動の下では頑健であるが、強いカオスクエンチによって消失する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 06:16:42 GMT)
One Objective for All Models -- Self-supervised Learning for Topic
Models [11.7] トピックモデルによって生成されたデータに適用した場合、自己教師型学習は特定のモデルに偏る可能性がある。
特に、再構成やコントラスト的なサンプルに基づく一般的な自己教師対象が、一般的なトピックモデルに有用な後部情報を復元できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 06:20:59 GMT)
PanoDepth: A Two-Stage Approach for Monocular Omnidirectional Depth
Estimation [11.7] 一方向単分子深度推定のための新しいモデルに依存しない2段階パイプラインを提案する。
筆者らのフレームワークであるPanoDepthは、360度画像を入力として、第1段階で1つ以上の合成されたビューを生成し、原画像と合成されたイメージをその後のステレオマッチングステージに供給する。
以上の結果から,PanoDepthは360度単分子深度推定において,最先端のアプローチよりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 23:08:06 GMT)
Toward a traceable, explainable, and fairJD/Resume recommendation system [10.8] 自動採用システムの開発は今でも大きな課題の1つだ。
我々の目的は、JD/Resumeマッチングプロセスを強化するために、現代言語モデルと知識ベースとデータセットを組み合わせる方法を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:17:05 GMT)
Hierarchical Shrinkage: improving the accuracy and interpretability of
tree-based methods [10.3] 木構造を改変しないポストホックアルゴリズムである階層収縮(Hierarchical Shrinkage, HS)を導入する。
HSは、他の正規化技術と併用しても、決定木の予測性能を大幅に向上させる。
すべてのコードとモデルはGithubにある本格的なパッケージでリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 02:43:23 GMT)
NeuRegenerate: A Framework for Visualizing Neurodegeneration [10.3] 被験者内の神経線維形態変化の予測と可視化のための新しいエンドツーエンドフレームワークであるNeuRegenerateを紹介する。
予測予測のために,サイクル一貫性生成対向ネットワーク(cycleGAN)に基づくディープラーニングネットワークであるneuReGANeratorを提案する。
ニューレGANeratorの再建精度は神経構造予測において94%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:21:14 GMT)
FedSpace: An Efficient Federated Learning Framework at Satellites and
Ground Stations [10.3] 低軌道(LEO)衛星の大規模な展開は、大量の地球画像やセンサーデータを収集する。
ダウンリンク帯域の制限、疎結合性、画像解像度の正規化制約のため、高解像度画像をダウンロードし、これらの機械学習モデルを地上で訓練することは不可能であることが多い。
本稿では,地上局と衛星が収集した画像を衛星上で共有することなく,グローバルMLモデルを協調訓練するフェデレートラーニング(FL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:09:27 GMT)
CSFlow: Learning Optical Flow via Cross Strip Correlation for Autonomous
Driving [9.6] クロスストリップ相関モジュール(CSC)と相関回帰初期化モジュール(CRI)
CSFlowは2つの新しいモジュールで構成されている。クロスストリップ相関モジュール(CSC)と相関回帰初期化モジュール(CRI)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:17:45 GMT)
Giga-scale Kernel Matrix Vector Multiplication on GPU [9.1] Kernel matrix vector multiplication (KMVM) は、カーネル文学から信号処理まで、機械学習と科学計算におけるユビキタスな演算である。
KMVMのスケーリング問題に対処するために,Faster-Fast and Free Memory Method(textF3$M)という新しい近似手法を提案する。
我々は、$textF3$Mで10億ポイントのKMVMを1分以内のハイエンドGPUで計算できることを示し、既存のCPU手法と比較して大幅に高速化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:28:15 GMT)
Topological optomechanical amplifier with synthetic
$\mathcal{PT}$-symmetry [8.2] このようなシステムでStokesプロセスを利用すると、例外的なポイントの出現につながる可能性がある。
我々の合成 $mathcalPT$-symmetric は位相光学増幅器として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:38:54 GMT)
Quantum machine learning with subspace states [8.2] 量子部分空間状態に基づく量子線型代数の新しいアプローチを導入し,新しい3つの量子機械学習アルゴリズムを提案する。
1つ目は、分布 $Pr[S]= det(X_SX_ST)$ for $|S|=d$ using $O(nd)$ gates and with circuit depth $O(dlog n)$である。
2つ目は、複素行列に対して$mathcalAk$の量子特異値推定アルゴリズムであり、このアルゴリズムの高速化は指数関数的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:54:47 GMT)
Training a Bidirectional GAN-based One-Class Classifier for Network
Intrusion Detection [8.2] 既存の生成逆数ネットワーク(GAN)は、主に実物から合成サンプルを作成するために使用される。
提案手法では,Bidirectional GAN (Bi-GAN) に基づく一級分類器として,訓練されたエンコーダ識別器を構築した。
実験結果から,提案手法はネットワーク侵入検出タスクにおいて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 23:51:11 GMT)
Image Forgery Detection with Interpretability [8.1] コピー・ムーブ・フォージェリーとインペインティング・ベース・フォージェリーの両方を検出することを検討する。
分類に加え、偽造検出の解釈可能性にも焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:16:50 GMT)
Optimizing Sequential Experimental Design with Deep Reinforcement
Learning [7.6] 我々は、ポリシーを最適化する問題は、マルコフ決定プロセス(MDP)の解決に還元できることを示した。
また,本手法はデプロイ時に計算効率が高く,連続的かつ離散的な設計空間上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:23:05 GMT)
Human Activity Recognition Using Tools of Convolutional Neural Networks:
A State of the Art Review, Data Sets, Challenges and Future Prospects [7.3] このレビューでは、人間の活動認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という、幅広いディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づく最近の研究を要約する。
レビューされたシステムは、マルチモーダルセンシングデバイス、スマートフォン、レーダー、ビジョンデバイスなどの入力デバイスの使用によって、4つのカテゴリに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:52:13 GMT)
DeepQMLP: A Scalable Quantum-Classical Hybrid DeepNeural Network
Architecture for Classification [6.9] 量子機械学習(QML)は、従来の機械学習(ML)タスクの潜在的なスピードアップと改善を約束している。
本稿では、古典的なディープニューラルネットワークアーキテクチャにインスパイアされたスケーラブルな量子古典ハイブリッドニューラルネットワーク(DeepQMLP)アーキテクチャを提案する。
DeepQMLPは、ノイズ下での推論において、最大25.3%の損失と7.92%の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:29:46 GMT)
Heterogeneous manifolds for curvature-aware graph embedding [6.3] グラフ埋め込みは、広範囲のGraph MLアプリケーションで使用されている。
そのような埋め込みの質は、空間の幾何学がグラフの幾何学と一致するかどうかに決定的に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:18:35 GMT)
General conditions for universality of Quantum Hamiltonians [6.0] 量子ハミルトニアンのシミュレーション能力を、その複雑性クラスによって分類する。
この結果は、近未来の量子技術の有望な応用であるアナログハミルトニアンシミュレーションの理論に関するものであるが、証明は抽象的な複雑性理論の概念と量子普遍性の理論に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:44:32 GMT)
Algorithms for Efficiently Learning Low-Rank Neural Networks [6.0] 低ランクニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて検討する。
単層ReLUネットワークに最適な低ランク近似を学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:08:29 GMT)
Global Optimization Networks [5.9] 格子モデル上の線形不等式制約を用いて、可逆関数と不斉関数を構築する方法を示す。
また、他の次元の特定の入力に条件付き大域的最大値を求めるエンファン条件付きGONにも拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:44:07 GMT)
Some Reflections on Drawing Causal Inference using Textual Data:
Parallels Between Human Subjects and Organized Texts [5.3] 因果推論を行う際の研究単位としてのテキストデータの役割について検討する。
主要な因果概念と原則を詳しく説明し、曖昧さと時には不確かさを露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:54:04 GMT)
Extension -- Adaptive Sampling with Implicit Radiance Field [4.9] 本研究の目的は,モンテカルロ適応光場サンプリングと深部強化学習を用いた再構成における最先端の進歩を探求し,要約することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 02:29:12 GMT)
AtmoDist: Self-supervised Representation Learning for Atmospheric
Dynamics [4.9] 本研究では,多種多様な大気データセットの分類的損失を定義する自己教師型学習タスクを提案する。
我々は、大気圏間の時間的距離を予測するための、単純かつ複雑なタスクでニューラルネットワークを訓練する。
本研究では、ERA5の再解析から得られた表現に基づいて、大気状態に対するデータ駆動距離メートル法を導入することにより、これを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:49:48 GMT)
Asynchronous Decentralized Learning over Unreliable Wireless Networks [4.6] 分散型学習は、デバイス間通信を通じて情報を交換することで、エッジユーザが協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
無線ネットワークエッジで発生する固有および通信障害に対して頑健な非同期分散勾配降下(DSGD)アルゴリズムを提案する。
実験結果は,信頼性の低い無線ネットワーク上での分散学習における非同期性と時代遅れな勾配情報の再利用の利点を実証し,我々の分析を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:00:49 GMT)
Accelerated Quality-Diversity for Robotics through Massive Parallelism [4.3] 政策評価はすでにQDアルゴリズムの高速化に並行して行われているが、単一のマシンでしか機能しない。
最近のアクセラレーター上で動作するシミュレータの進歩により、単一のGPU/TPU上で数千の評価を並列に行うことができる。
QDアルゴリズムは理想的な候補であり,対話型時間スケールで大規模並列処理を実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:44:17 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） (Wed, 2 Feb 2022 21:21:36 GMT)
Automated Detection of Doxing on Twitter [3.5] ドキシング(ドキシング)とは、本人の同意なしに個人情報を機密に開示する行為である。
そこで本稿では,Twitter上での機密情報による第三者の開示を自動的に検出する手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:04:34 GMT)
Finding Biological Plausibility for Adversarially Robust Features via
Metameric Tasks [3.4] 本研究では,非ロバスト表現よりも周辺計算が優れていることを示す。
本研究は,局所的なテクスチャ要約統計表現が人間を敵に強固に導く可能性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:19:40 GMT)
Efficient Memory Partitioning in Software Defined Hardware [3.3] 本稿では,従来のシステムよりも効率的なパーティショニング方式を計算できる自動メモリパーティショニングシステムを提案する。
本システムでは,各種資源節約最適化とMLコストモデルを用いて,候補の配列から最適な分割方式を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:48:25 GMT)
Approximate Bisimulation Relations for Neural Networks and Application
to Assured Neural Network Compression [3.1] 本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークに対する近似バイシミュレーション関係の概念を提案する。
2つのニューラルネットワーク間の近似バイシミュレーション誤差を計算するために,新しいニューラルネットワークマージ法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:21:19 GMT)
Federated Reinforcement Learning for Collective Navigation of Robotic
Swarms [3.1] セントラルトレーニングサーバへの依存は、現実世界の環境において重要な問題である。
本稿では,新しいフェデレート・ラーニング(FL)ベースのDRLトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:09:10 GMT)
Efficient approximation of experimental Gaussian boson sampling [2.8] 最近の2つの目覚しい実験は、最大144個の出力モードで、プログラム不可能な線形干渉計としきい値検出器を備えたガウスボソンサンプリング(GBS)を行った。
ここでは、これらの実験よりも全変動距離とクルバック・リーブラーの偏差がよい古典的なサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:45:40 GMT)
Deviation from maximal entanglement for mid-spectrum eigenstates of
local Hamiltonians [2.7] 局所ハミルトニアンが支配する$N$スピンの連鎖において、エネルギースペクトルの中央にあるマイクロカノニカルアンサンブルの固有状態を考える。
アンサンブルの帯域幅が大きな定数$C$に対して$Cln2N$であれば、これらの固有状態の平均エントロピーは最大エントロピーから外される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:05:50 GMT)
A Comparison of Online Hate on Reddit and 4chan: A Case Study of the
2020 US Election [2.7] 我々は、2020年の米大統領選挙に関するRedditと4chanのヘイトなコンテンツを分析するために、さまざまな自然言語処理(NLP)技術を活用しています。
以上の結果から,コンテンツと投稿活動がプラットフォームによってどのように異なるかが示唆された。
我々は、オンライン憎悪のプラットフォーム固有の行動と、異なるプラットフォームが特定の目的を達成する方法について、最初の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:48:56 GMT)
GLISp-r: A preference-based optimization algorithm with convergence
guarantees [2.6] 我々は、GLISpと呼ばれる好みに基づく最適化手順の拡張であるGLISp-rを提案する。
GLISp-rでは、MSRSにインスパイアされた新しい候補サンプルを探す際に使用する異なる基準を提案する。
GLISpと比較すると、GLISp-rは好みに基づく最適化問題の局所的な問題に悩まされる可能性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:34:15 GMT)
A selective review of sufficient dimension reduction for multivariate
response regression [2.5] 広い範囲のSDR法は、逆回帰SDR推定器または前方回帰SDR推定器として特徴付けられる。
通常の最小二乗、部分最小二乗、半パラメトリックSDR推定器は、前方回帰系の推定器として議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:53:09 GMT)
Using Ballistocardiography for Sleep Stage Classification [2.4] 睡眠ステージ検出の現在の方法は高価で、人の睡眠に侵入し、現代の家庭では実用的ではない。
バリスト心電図(英: Ballistocardiography、BCG)は、心臓が生み出す弾道力を測定することで情報を収集する非侵襲的なセンシング技術である。
本稿では,Fitbit Sense Smart Watchから抽出した睡眠ステージと,睡眠ステージ検出アルゴリズムを実装して比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:02:48 GMT)
Quantification and aggregation over concepts of the ontology [2.3] 一階述語論理を拡張して、記号のエンテンション、すなわちそれが表す概念への参照を可能にする。
論理式を構文的に正しいものにするためのガード機構を導入し,正当性を検証する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 07:49:23 GMT)
MMSys'22 Grand Challenge on AI-based Video Production for Soccer [2.1] この課題は、AIを使用した運用パイプラインの自動化を支援することにある。
特に,イベント検出後に発生する拡張操作に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:53:42 GMT)
Transfer in Reinforcement Learning via Regret Bounds for Learning Agents [2.0] エージェントが観察結果を共有すると、すべてのエージェントの完全な後悔は$sqrtaleph$でより小さくなる。
この結果は,複数エージェント設定における後悔を考慮すれば,伝達学習における観測結果の共有の利点に理論的制約を与えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:10:21 GMT)
Causal effect of racial bias in data and machine learning algorithms on
user persuasiveness & discriminatory decision making: An Empirical Study [1.7] 言語データとモデルは、民族、宗教、ジェンダー、社会経済など、様々な種類の偏見を示している。
この研究の動機は、AIシステムがデータから偏見を排除し、説明できない差別的な結果を生み出す方法を研究することである。
この論文は、不平等なシステム設計による顧客の信頼性の低下に起因した損害のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 03:20:41 GMT)
Detecting Privacy Requirements from User Stories with NLP Transfer
Learning Models [1.7] 本稿では,プライバシ関連情報を自動検出することで,アジャイルソフトウェア開発におけるプライバシリスクを低減するアプローチを提案する。
提案手法は自然言語処理(NLP)と言語資源とディープラーニングアルゴリズムを組み合わせて,プライバシの側面をユーザストーリに識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:02:13 GMT)
AI Research Associate for Early-Stage Scientific Discovery [1.7] 人工知能(AI)は科学活動に何十年も使われ続けている。
我々は、最小バイアスの物理に基づくモデリングに基づく、初期段階の科学的発見のためのAI研究アソシエイトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:05:52 GMT)
Yordle: An Efficient Imitation Learning for Branch and Bound [1.7] 本研究では,2021年のNeurIPS Machine Learning for Combinatorial Optimization (ML4CO)コンペティションにおいて,チームqqyが得たソリューションと洞察を紹介する。
我々のソリューションは、ブランチ・アンド・バウンド(B&B)のパフォーマンス改善のための、Yordleという名前の非常に効率的な模倣学習フレームワークです。
我々の実験では、Yordleは、決定モデルのトレーニングに要する時間とデータの量を大幅に削減しながら、競争によって採用されるベースラインアルゴリズムを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:46:30 GMT)
MD-GAN with multi-particle input: the machine learning of long-time
molecular behavior from short-time MD data [1.4] MD-GANは、任意のタイミングでシステムの一部を進化させることができる機械学習ベースの手法である。
MD-GANの正確な予測には、システムの一部のダイナミクスに関する情報をトレーニングデータに含める必要がある。
ポリエチレン系実験において, 各分子の3つの粒子の動的挙動を用いた場合, 拡散はトレーニングデータの3分の1の時間長で予測できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:29:13 GMT)
Efficient Algorithms for Learning to Control Bandits with Unobserved
Contexts [1.4] そこで本研究では,不完全なコンテキスト観測を行うバンドに対して,実装可能な後部サンプリングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ノイズの多い不完全な観測から学習の効率性を明らかにし,それに応じて行動を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:03:19 GMT)
Optimal high-dimensional and nonparametric distributed testing under
communication constraints [1.4] データを複数のマシンで分割する分散フレームワークにおいて、最小限のテストエラーを導出する。
分散テストは, 分散推定では観測されない, 基本的に異なる現象を伴っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:31:02 GMT)
Tweezer-programmable 2D quantum walks in a Hubbard-regime lattice [1.3] 2次元正方格子上の単一原子の連続時間量子ウォークについて検討する。
これらのウォークを用いた空間探索の実証実験を行う。
より多くの粒子にスケールすると、ここで示される能力は、量子情報科学の様々な問題を研究するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:56:11 GMT)
Universal intrinsic higher-rank spin Hall effect [1.3] スピン電流のランク(スピンテンソルのランクによって決定される)は電荷とスピンホール効果のために0と1に制限されている。
固体および低温原子系における擬似スピン1フェルミオンの最近の研究によって動機づけられた。
内在的なスピン軌道結合を持つスピン1モデルに対して、0階数0と1の導電率を持つ普遍的なランク2スピンホール導電率$e/8pi$を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 03:02:19 GMT)
VC-PCR: A Prediction Method based on Supervised Variable Selection and
Clustering [1.1] 本稿では,変分選択と変分クラスタリングを監督する予測手法であるVC-PCRを提案する。
実データおよびシミュレーションデータを用いた実験により、VC-PCRは競合する手法と比較して、クラスタ構造が存在する場合の予測、変数選択、クラスタリング性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:41:39 GMT)
L3Cube-MahaCorpus and MahaBERT: Marathi Monolingual Corpus, Marathi BERT
Language Models, and Resources [1.1] 我々は、L3Cube-MahaCorpusを、異なるインターネットソースから取り除かれたマラタイのモノリンガルデータセットとして提示する。
既存のMarathiモノリンガルコーパスを24.8M文と289Mトークンで拡張する。
下流分類とNERタスクにおけるこれらのリソースの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:35:52 GMT)
DCSAU-Net: A Deeper and More Compact Split-Attention U-Net for Medical
Image Segmentation [1.1] マルチスケールの分割アテンションと深みの深い畳み込みを用いて有用な特徴を抽出する新しい分割アテンション型u-shapeネットワーク(DCSAU-Net)を提案する。
その結果、DCSAU-Netは、平均的なUnion(mIoU)とF1-socre(F1-socre)の観点から、他の最先端(SOTA)手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:36:15 GMT)
A Hybrid Compartmental Model with a Case Study of COVID-19 in Great
Britain and Israel [1.0] 私たちは、政府管理の制約の異なるシナリオをモデル化するのに十分な、ネットワークベースのモデルを構築します。
計算負荷を軽減するために,本モデルに対する分解戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:43:05 GMT)
On the Teleportation of Discrete Variable Qubits Via Continuous Variable
Lossy Channels [1.0] 我々は、20dBまでのチャネル損失の古典的限界を超えるDV量子ビットの忠実度に対応する、新しい非決定論的テレポーテーションプロトコルを提案する。
また,非ガウス演算をCVリソースチャネルで使用することにより,DV-qubitの忠実度がチャネル損失に対して一元性に近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 01:26:46 GMT)
Exact Floquet solutions of quantum driven systems [1.0] 3つの物理モデルに対する波動関数の正確なフロケ解を与える。
本論文は偏微分方程式の解法として数学で用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:15:05 GMT)
Epidemic Dreams: Dreaming about health during the COVID-19 pandemic [1.0] 夢の連続性仮説は、夢の内容が夢師の覚醒体験と連続していることを示している。
我々は,テキストから医療状況の言及を抽出し,パンデミック時に収集した2つのデータセットに適用可能なディープラーニングアルゴリズムを実装した。
両セットに共通する健康表現は、典型的な新型コロナウイルスの症状であり、夢は人々の現実の体験を反映していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:09:06 GMT)
The Operating System of the Neuromorphic BrainScaleS-1 System [0.8] BrainScaleS-1は混合信号加速ニューロモルフィック系である。
BrainScaleS OSは、高レベルのネットワーク記述言語であるPyNNで記述されたネットワークをエミュレートする機能を提供するソフトウェアスタックである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:06:41 GMT)
Knowledge Engineering in the Long Game of Artificial Intelligence: The
Case of Speech Acts [0.6] 本稿では,知識工学の原則と実践について述べる。
我々は,言語学,認知モデル,統計自然言語処理において広く追求されている課題である対話行動モデリングに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:05:12 GMT)
Dictionary learning for clustering on hyperspectral images [0.6] 本稿では,代表辞書から計算したスパース係数を特徴として,ハイパースペクトル画像の画素をクラスタリングする方法を提案する。
提案手法は,元のピクセルのクラスタリングよりも効果的に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:22:33 GMT)
A Patch-based Image Denoising Method Using Eigenvectors of the
Geodesics' Gramian Matrix [0.5] 本稿では,正確な画像を生成することができる新しい,計算効率の良い画像復号法を提案する。
画像の滑らか性を維持するため、画素ではなく画像から分割されたパッチを入力する。
本稿では,この手法の性能をベンチマーク画像処理法に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 04:35:52 GMT)
Reliably assessing the electronic structure of cytochrome P450 on
today's classical computers and tomorrow's quantum computers [0.4] 我々は、P450酵素(CYP)の電子構造を評価するために必要な量子的および古典的資源を探究する。
量子ウォークを用いて位相推定を行うために必要な量子資源は、同じ系に対して計算される。
古典的資源推定と量子的資源推定の両方で、CYPモデルのスケールでのシミュレーションは、動的および多構成の電子相関のバランスをとるのに十分な大きさであり、量子上の有利な問題である可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:01:07 GMT)
Zero- and Low-Field Sensing with Nitrogen Vacancy Centers [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、容易にアクセス可能で正確な磁場センサである。
我々は、NV中心の完全なスピン=1$の性質を利用して、ゼロフィールドとローフィールドで核スピン信号を検出する。
我々の研究は、ゼロおよびローフィールド状態における磁場センサとして、NV中心をより広く、より単純な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:39:15 GMT)
Training Semantic Descriptors for Image-Based Localization [0.0] セグメンテーション画像からのみ抽出した記述子を用いて局所化を行うことができることを示す。
セマンティックディスクリプタのローカライズ性能は,最先端のRGB画像ベース手法のレベルまで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:17:59 GMT)
Topological Classification in a Wasserstein Distance Based Vector Space [0.0] 提案したベクトル空間は、永続バーコード間のワッサーシュタイン距離に基づいている。
シミュレーションネットワークと機能的脳ネットワークを分類するために,サポートベクターマシンを用いて提案したベクトル空間の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:40:57 GMT)
Thermal radiation in curved spacetime using influence functional
formalism [0.0] これらすべての時空と異なる真空状態に対する最大解析的拡張を考える。
指数スケール変換が放射の熱的性質に寄与していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 09:59:45 GMT)
Theorems motivated by foundations of quantum mechanics and some of their
applications [0.0] 本稿では,量子力学の基礎となる問題に光を当てることを目的とした定理を提案する。
定理は理論に新しい解釈を提案したり、あるいは現在の解釈をよりよく理解し、評価し、改善するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:55:57 GMT)
Temporal Heterogeneity Improves Speed and Convergence in Genetic
Algorithms [0.0] 遺伝的アルゴリズムは自然選択をシミュレートし、様々な問題の解を探すためにパラメータ空間を探索する。
我々は、クロスオーバー確率を個人のフィットネスに逆比例するように設定した。
時間的不均一性はパラメータ空間の事前の知識を必要とせずに探索を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:48:56 GMT)
Surrogate Modeling for Physical Systems with Preserved Properties and
Adjustable Tradeoffs [0.0] 代理モデルを生成するためのモデルベースおよびデータ駆動型戦略を提案する。
後者は、前提となる位相構造に人工的関係を組み込むことで解釈可能な代理モデルを生成する。
我々のフレームワークは、分散パラメータモデルのための様々な空間離散化スキームと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:07:02 GMT)
Suppression of crosstalk in superconducting qubits using dynamical
decoupling [0.0] 相互接続されたトランモン量子ビットを持つ超超伝導量子プロセッサはノイズが多く、様々なエラーを起こしやすい。
固定周波数トランスモンアーキテクチャにおけるキュービット間のZZ結合は常に存在し、コヒーレントかつ非コヒーレントなクロストークエラーに寄与する。
我々は,クロストークを抑えるために動的デカップリングを用いることを提案し,IBM量子クラウドプロセッサの実験を通じて,このスキームの成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 21:19:35 GMT)
Simulating the electronic structure of spin defects on quantum computers [0.0] 量子コンピュータ上で行った固体中のスピン欠陥の基底の計算と励起状態のエネルギーについて述べる。
ダイヤモンド中の負電荷窒素空孔中心と4H-SiCの二重空孔中心に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 20:21:33 GMT)
Simulating option price dynamics with exponential quantum speedup [0.0] 量子コンピュータ上でのブラック・スコールズ方程式を解くためのディジタル量子アルゴリズムを提案する。
金融デリバティブの価格ダイナミクスを解くためにハミルトンシミュレーション技術を用いるための実現可能なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:24:45 GMT)
Scaling laws for the sensitivity enhancement of non-Gaussian spin states [0.0] 我々は、1軸回転によってアクセス可能な過剰なスピン状態によって提供されるメトロジカル量子ゲインの大規模な$N$スケールを同定する。
ノイズに依存する臨界準備時間における量子利得の不連続な変化を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:54:31 GMT)
Relative Position Prediction as Pre-training for Text Encoders [0.0] 位置中心の視点はより一般的で有用であると主張する。
我々は、NLPにおける相対的位置符号化パラダイムを適用し、自己教師付き学習のための相対的ラベルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:13:31 GMT)
Quantum tunneling in graphene Corbino disk in a solenoid magnetic
potential with wedge disclination [0.0] マグネティックフラックス$Phi_i$の存在下, 内部のR_1$および外部のR$radiiのギャップ付きグラフェンにおけるコービノ円盤の量子トンネル効果について検討した。
結晶対称性が六角形を五角形、四角形、八角形、八角形に置き換えることで局所的に変化する場合を確立する。
我々は、wedgeディスクリレーション$n$が送信発振の振幅を変更することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:04:22 GMT)
Quantum transitions, ergodicity, and quantum scars in the coupled top
model [0.0] 本稿では,結合トップ(CT)モデルにおける異なるタイプの遷移の詳細な解析を行う。
また,非エルゴード多フラクタル状態の存在により,エルゴード性から逸脱する別の原因も同定した。
時間外相関器を用いた非エルゴディックな挙動検出と異なる種類の量子スカラーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:09:42 GMT)
Quantum process in probability representation of quantum mechanics [0.0] 量子過程の演算子-サム表現は、量子力学の確率表現に拡張される。
特定の基底状態へのプロジェクションとガウス型プロジェクションのカーネル分解を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:31:32 GMT)
Quantum Remote Entanglement for Medium-Free Secure Communication? [0.0] 現在の量子通信ネットワークは、セキュリティ攻撃の影響を受けやすく、チャンネル容量に制限され、セットアップに費用がかかる。
この論文では、量子論の非局所性の性質が量子絡み合いを支配することを提案する。
中自由なセキュアな量子通信への新しいアプローチは、量子回路上でシミュレーションと実際の量子計算を実行することによって提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:53:19 GMT)
Quantum Fourier analysis for multivariate functions and applications to
a class of Schr\"odinger-type partial differential equations [0.0] 我々は、静的な「シュル」オーディンガー型、ハミルトン偏微分方程式を解くために、変分ハイブリッド量子アルゴリズムを作成する。
このアルゴリズムを用いて表現手法の性能をベンチマークする。
量子コンピュータにおいて,3～4量子ビットのみを用いて高次数10～4～10〜5$の非忠実度を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:27:24 GMT)
Proceedings 10th International Workshop on Theorem Proving Components
for Educational Software [0.0] ThEdu'21は活気あるワークショップであり、Giles Dowek (ENS Paris-Saclay) による招待講演、11のコントリビューション、1つのデモが行われた。
Theduシリーズは、中等教育における数学の直感的な方法から、STEM教育におけるより形式的なアプローチへのスムーズな移行を追求している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:48:14 GMT)
Open Quantum-System Simulation of Faraday's Induction Law via Dynamical
Instabilities [0.0] 動的ゲージポテンシャルの物理を研究するために,ボース・ハバード・ラダーモデルを提案する。
はしごの脚に沿った定常原子運動は純粋なキラル電流につながるか、同時にキラル電流と粒子電流を生成する。
電気運動力は、時間依存の合成磁束に対するファラデーの誘導則に基づく解釈から予想されるこの力学系で誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:40:02 GMT)
On Linear Separability under Linear Compression with Applications to
Hard Support Vector Machine [0.0] 内部積の歪みが元のデータ生成分布の2乗辺よりも小さい限り線形分離性が維持されることを示す。
応用として、ランダムなガウス行列の(i)圧縮長と(ii)ハードSVMを用いた圧縮学習における一般化誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:23:01 GMT)
Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in
Regression Machine Learning Problems [0.0] 回帰問題における不公平さの影響を最小限に抑えるため, 正規化(FaiReg)に基づく簡易かつ効果的な手法を提案する。
本手法を,データバランシングと対向訓練という,公正性のための2つの標準的な手法と比較する。
その結果、データバランスよりも不公平さの影響を低減し、また、元の問題の性能を低下させることなく、優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 12:26:25 GMT)
Multi-Resolution Factor Graph Based Stereo Correspondence Algorithm [0.0] 任意の視野方向のシーンの濃密な深度マップは、濃密な視野対応から推定することができる。
マルチレゾリューション係数グラフに基づくステレオマッチングアルゴリズム(MR-FGS)を提案する。
MR-FGSアルゴリズムはミドルベリーステレオベンチマークデータセットのステレオペアを用いて質的,定量的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:27:10 GMT)
Modelling mechanical equilibration processes of closed quantum systems:
a case-study [0.0] 特に、動く絶縁壁を持つ箱内の量子粒子は、一定の外部圧力を受ける。
このようなシステムの力学とボックスの圧縮・膨張過程の熱力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 09:55:53 GMT)
Methodology for forecasting and optimization in IEEE-CIS 3rd Technical
Challenge [0.0] 本報告ではIEEE-CIS 3rd Technical Challengeで使用した方法論について解説する。
この予測のために,オーストラリア気象局が提供した太陽の変数を用いて,定量的回帰林のアプローチを用いた。
最適化のために,提案した予測を用いて4段階の手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 07:18:16 GMT)
MPVNN: Mutated Pathway Visible Neural Network Architecture for
Interpretable Prediction of Cancer-specific Survival Risk [0.0] 遺伝子発現データを用いた生存リスク予測は、がんの治療決定に重要である。
標準ニューラルネットワーク(NN)サバイバル分析モデルは、解釈不可能なブラックボックスである。
本稿では,前処理経路の知識と遺伝子変異に基づくエッジランダム化信号の流れの破壊を利用した,新しいMutated Pathway VNNあるいはNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:22:24 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） (Wed, 2 Feb 2022 13:10:07 GMT)
KSD Aggregated Goodness-of-fit Test [0.0] 我々は、異なるカーネルで複数のテストを集約するKSDAggと呼ばれるテストを構築する戦略を導入する。
対数項まで、コレクションの最小の均一分離率を達成することを示す。
KSDAggは、他の最先端のKSDベースの適合性試験方法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:33:09 GMT)
Interpretability for Multimodal Emotion Recognition using Concept
Activation Vectors [0.0] 概念活性化ベクトル(CAV)を用いた感情認識におけるニューラルネットワークの解釈可能性の問題に対処する。
Emotion AI特有の人間理解可能な概念を定義し、広く使われているIEMOCAPマルチモーダルデータベースにマッピングする。
次に,2方向コンテキストLSTM(BC-LSTM)ネットワークの複数の層において,提案する概念の影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:02:42 GMT)
Interacting spinless fermions on the square lattice: Charge order, phase
separation, and superconductivity [0.0] 近接相互作用を持つ正方格子上のスピンレスフェルミオンの位相図について検討する。
魅力的な相互作用のために、基底状態は、高または低電子密度で均質なp + ip超伝導(SC)相にある。
反発相互作用では、電子充填に依存して、基底状態は電荷秩序相(半充填)、電荷秩序相(大きなホール/電子ドーピング)、またはそれらの間のPS(弱ドーピング)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 11:58:17 GMT)
Integration of a machine learning model into a decision support tool to
predict absenteeism at work of prospective employees [0.0] 失業による生産性の低下は、アメリカの雇用主が毎年何十億ドルもの損失を被った。
本研究は、潜在的な従業員の不在を予測するための意思決定支援ツールを開発することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 03:49:01 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） (Wed, 2 Feb 2022 08:17:02 GMT)
Improved Weak Simulation of Universal Quantum Circuits by Correlated
$L_1$ Sampling [0.0] 弱シミュレーションはしばしば弱いシミュレーションと呼ばれ、量子的優位性をいつ求めるかを決定する方法である。
最低の$L_$ノルムサンプリングコストの上限を$mathcal O(xit delta-2)$から$t$の次の順序に構築的に締め付ける。
これは、我々の知識の最悪の場合において、この境界の有限t$への依存を下げた最初の弱いシミュレーションアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:00:25 GMT)
Impact Analysis of Harassment Against Women Using Association Rule
Mining Approaches: Bangladesh Prospective [0.0] バングラデシュでは女性、特に学生に対するハラスメントが一般的な現象であり、増加傾向にある。
本稿では,複数の年齢層におけるハラスメントの影響を分析するために,サーベイベースとアプリオリアルゴリズムを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:21:36 GMT)
Image-based Navigation in Real-World Environments via Multiple Mid-level
Representations: Fusion Models, Benchmark and Efficient Evaluation [0.0] 近年の学習に基づくナビゲーション手法では,エージェントのシーン理解とナビゲーション能力が同時に実現されている。
残念ながら、シミュレーターがナビゲーションポリシーを訓練する効率的なツールであるとしても、現実の世界に移動すると、結果のモデルは失敗することが多い。
可能な解決策の1つは、シーンの重要なドメイン不変性を含む中間レベルの視覚表現を備えたナビゲーションモデルを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 15:00:44 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Hydrodynamics [0.0] 非線形電荷量子相対論的流体の新しいモデルについて述べる。
モデルは離散時間量子ウォーク(DTQW)に識別できる
NISQデバイス上でこれらのウォークを実装するために,新しいハイブリッド(量子古典)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:46:35 GMT)
Governing online goods: Maturity and formalization in Minecraft, Reddit,
and World of Warcraft communities [0.0] コミュニティの構築は、アクティブな人口と限られた資源の管理を意味する。
この研究は、サンドボックスゲームMinecraft、MMOゲームWorld of Warcraft、Redditの3つのプラットフォームにわたる80,000のコミュニティに対して、制度分析フレームワークを適用した。
オンラインコミュニティはプラットフォーム全体で同様のガバナンススタイルを採用しており、要件を"強く"する"ために"弱い"規範を強く好んでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:45:21 GMT)
Flow-based Algorithms for Improving Clusters: A Unifying Framework,
Software, and Performance [0.0] グラフ内のベクトル空間やノードのクラスタリングポイントは、統計データ解析においてユビキタスプリミティブである。
このクラスタ改善問題に対するアルゴリズムの原則に着目する。
ローカルGraphClustering Pythonパッケージでこれらのアルゴリズムの効率的な実装を開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:15:46 GMT)
Fairness of Machine Learning Algorithms in Demography [0.0] この論文は、ロシアの人口統計データセットのモデルフェアネスとプロセスフェアネスの研究に費やされている。
我々は、ニューラルベースアプローチの"ドロップアウト"テクニックからインスピレーションを得て、プロセスの公正性に対処するために"フィーチャードロップアウト"を使用するモデルを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:12:35 GMT)
Entanglement island, miracle operators and the firewall [0.0] 一般動力学を用いた浴槽に結合したAdSブラックホールについて検討した。
入浴システムから内部の微小な摂動に関する情報を回収できるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 03:58:22 GMT)
Enhanced TEMPO algorithm for quantum path integrals with off-diagonal
system-bath coupling: applications to photonic quantum networks [0.0] テンソルネットワークを用いた量子パス積分のための拡張TEMPOアルゴリズムを拡張した。
空間的に分離された量子二状態エミッタを用いた共振器システムへのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:14:50 GMT)
Element selection for functional materials discovery by integrated
machine learning of atomic contributions to properties [0.0] 材料を分類するエンド・ツー・エンドの機械学習手法を開発した。
フェーズセレクトは周期表のレベルで物質ポテンシャルを定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 14:40:08 GMT)
Effective Heisenberg equations for quadratic Hamiltonians [0.0] 本稿では,プロジェクタの平均化によって得られる有効量子力学を,自由力学に関して論じる。
二次フェルミオンハミルトニアンによって生成されるユニタリダイナミクスに対しては、効果的なハイゼンベルク力学が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 00:34:43 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） (Wed, 2 Feb 2022 08:45:40 GMT)
Detection of Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition via Generative
Adversarial Networks [0.0] システム分割の絡み合いスペクトルを用いてGAN(Geneversarative Adrial Network)を訓練する。
異なる1次元モデルでギャップのない位相遷移を同定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 07:42:15 GMT)
Deep reinforced learning enables solving rich discrete-choice life cycle
models to analyze social security reforms [0.0] ライフサイクルモデルでは、個人のライフコースにおける最適な雇用選択を解決しなければならない。
深層学習アルゴリズムACKTRと動的プログラミングが比較的単純なライフサイクルモデルをどのように解くかを比較する。
この結果から,強化学習アルゴリズムは社会保障改革において重要な意味を持つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 13:37:37 GMT)
Deep Learning for Epidemiologists: An Introduction to Neural Networks [0.0] 深層学習の基礎を疫学的観点から紹介する。
本研究の目的は,ディープラーニングの医学的応用に読者が関与し,批判的に評価できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 22:52:18 GMT)
Context-Aware Discrimination Detection in Job Vacancies using
Computational Language Models [0.0] 差別的な職種は世界中で認められていないが、今も継続している。
差別的な職種は、直接候補者の人口構成に言及することで明確にすることができる。
暗黙の差別形態も存在し、必ずしも違法であるとは限らないが、それでも応募者の多様性に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 09:25:08 GMT)
Catalysis by Dark States in Vibropolaritonic Chemistry [0.0] 偏光子生成による熱活性化反応の速度論の実験的変化は、エントロピー的にはありそうにないように見える。
我々は、見過ごされたダークモードが、素分子振動と同じエネルギーで駐車されている一方で、$sim$2-3分子で頑強に非局在化されていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 08:13:34 GMT)
CTMSTOU driven markets: simulated environment for regime-awareness in
trading policie [0.0] 本稿では,市場参加者が認識する基本的な価値をモデル化する新たなプロセスを紹介する。
我々は、取引業者に対する体制意識の概念を定義し、注文実行問題の文脈における異なる注文配置戦略の研究を通して、その重要性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:27:12 GMT)
Bound on Quantum Fluctuations in Gravitational Waves from LIGO [0.0] 重力波の量子ゆらぎを管理する中心方程式のいくつかを導出する。
我々は、一般相対性理論を広い距離における有意義な有効量子理論として利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 18:01:37 GMT)
Automotive Parts Assessment: Applying Real-time Instance-Segmentation
Models to Identify Vehicle Parts [0.0] 本研究は、最高の性能モデルを評価するために、様々なインスタンスセグメンテーション手法を探求し、適用する。
この研究の範囲は、SipMaskとYolactという2種類のリアルタイムインスタンスセグメンテーションモデルに焦点が当てられている。
Yolact-based part localization and segmentation method は、mAP 66.5 の他のリアルタイムインスタンス機構と比較してよく機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:38:13 GMT)
Automated processing of X-ray computed tomography images via panoptic
segmentation for modeling woven composite textiles [0.0] 織物の3次元ディジタルジオメトリを自動生成する機械学習による新しい手法を提案する。
パノプティックセグメンテーションを利用して、X線CT(Computerd Tomography)画像からインスタンスセグメンテーションセグメンテーションマスクを生成する。
また, 異なる形状, テクスチャ, コントラストのCT画像に対して, トレーニングセットに類似する新しいCT画像に対して, パン光学セグメントネットワークがよく一般化されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 19:59:53 GMT)
Approximative Algorithms for Multi-Marginal Optimal Transport and
Free-Support Wasserstein Barycenters [0.0] N$離散確率測度に対する2乗ユークリッドコストで, マルチマルジナル最適輸送(MOT)の解を近似する2つのアルゴリズムを提案する。
高速で、メモリ効率が高く、実装も簡単で、どのスパースOTソルバでもブラックボックスとして使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 10:59:54 GMT)
An ASP approach for reasoning on neural networks under a finitely
many-valued semantics for weighted conditional knowledge bases [0.0] 有限値の場合の典型性を考慮した条件付きALC知識ベースを考察する。
ASP と "asprin" を概念的マルチ参照の推論に利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 16:30:28 GMT)
Accelerating Part-Scale Simulation in Liquid Metal Jet Additive
Manufacturing via Operator Learning [0.0] 部分スケールの予測は多くの小規模シミュレーションを必要とする。
LMJにおける液滴の合体性を記述するモデルとして, 混合圧縮性流体流, 熱伝達, 相変化方程式がある。
我々は,液滴の合体過程の初期状態と最終状態のマッピングを演算子学習アプローチで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 17:24:16 GMT)
A Longitudinal Dataset of Twitter ISIS Users [0.0] 我々は、ISISに関連があると思われる2つのユーザーからのツイートの大規模な時系列データセットを提示する。
これらのユーザーは、2014-2015年に少なくとも1回ISISアカウントと関わり、2021年時点でもアクティブである。
また、ISISのツイートを引用したユーザーの中には、ISISのシードアカウントと不確実なつながりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Feb 2022 05:03:05 GMT)