Improved Certified Defenses against Data Poisoning with (Deterministic)
Finite Aggregation [122.8] 本報告では, 一般中毒に対する予防的対策として, フィニット・アグリゲーション(Finite Aggregation)を提案する。
トレーニングセットを直接非結合部分集合に分割するDPAとは対照的に、我々の方法はまず、トレーニングセットをより小さな非結合部分集合に分割する。
我々は、決定論的および集約的認証された防御設計をブリッジして、我々の方法の代替的な見解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:08:58 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Random Pruning: Return of the Most
Naive Baseline for Sparse Training [111.2] ランダムプルーニングは、ニューラルネットワークのスパーシティを実現する最も単純な方法であることは間違いないが、トレーニング後のプルーニングやスパーストレーニングでは非競争的であると見なされている。
我々は、スクラッチからランダムに切断されたネットワークをスクラッチからスクラッチ的に訓練することで、その密度の高い等価性の性能に一致することを実証的に実証した。
以上の結果から,大規模なスパーストレーニングを行う余地はより大きいことが示唆され,スポーシティのメリットは慎重に設計されたプルーニングを超えて普遍的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 21:19:41 GMT)
Zero Experience Required: Plug & Play Modular Transfer Learning for
Semantic Visual Navigation [97.2] 新たなモジュール移動学習モデルを用いて視覚ナビゲーションに統一的な手法を提案する。
我々のモデルは、1つのソースタスクから経験を効果的に活用し、複数のターゲットタスクに適用することができる。
我々のアプローチはより速く学習し、より良く一般化し、大きなマージンでSoTAモデルを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 00:07:21 GMT)
ASHA: Assistive Teleoperation via Human-in-the-Loop Reinforcement
Learning [91.6] オンラインユーザからのフィードバックからシステムのパフォーマンスに関する強化学習は、この問題に対する自然な解決策である。
このアプローチでは、特にフィードバックが不足している場合には、ループ内の大量のトレーニングデータが必要になる傾向があります。
疎いユーザフィードバックから効率的に学習する階層型ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:01:19 GMT)
Intent Contrastive Learning for Sequential Recommendation [86.5] ユーザの意図を表現するために潜伏変数を導入し,クラスタリングにより潜伏変数の分布関数を学習する。
我々は,学習意図を対照的なSSLによってSRモデルに活用し,シーケンスのビューとそれに対応するインテントとの一致を最大化することを提案する。
4つの実世界のデータセットで実施された実験は、提案した学習パラダイムの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 09:24:13 GMT)
Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [77.1] グラフ上のノードレベルの予測にOOD問題を定式化する。
そこで我々は,探索から抽出までのリスク最小化という新たなドメイン不変学習手法を開発した。
理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:31:01 GMT)
Sample-efficient device-independent quantum state verification and
certification [68.8] 量子情報源の認証は、量子情報処理のための信頼性と効率的なプロトコルを構築する上で重要な課題である。
我々は、有限複写方式におけるIDI仮定のない量子状態のデバイス非依存検証のための体系的なアプローチを開発する。
デバイス非依存の検証を最適なサンプル効率で行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 10:37:54 GMT)
DSSIM: a structural similarity index for floating-point data [68.8] 我々は、データSSIM(DSSIM)と呼ばれる浮動小数点データに直接適用可能な、人気のあるSSIMの代替案を提案する。
DSSIMは,大量のシミュレーションデータに対する圧縮損失による差分評価の文脈において有用性を示す一方で,シミュレーションや画像データを含む他の多くのアプリケーションにおいて有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 19:18:33 GMT)
LyaNet: A Lyapunov Framework for Training Neural ODEs [59.7] 制御理論的リアプノフ条件を用いて常微分方程式を訓練する手法を提案する。
我々のアプローチはLyaNetと呼ばれ、推論ダイナミクスを正しい予測に迅速に収束させる新しいLyapunov損失定式化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 10:13:14 GMT)
Score-based Generative Modeling of Graphs via the System of Stochastic
Differential Equations [57.2] 本稿では,連続時間フレームワークを用いたグラフのスコアベース生成モデルを提案する。
本手法は, トレーニング分布に近い分子を生成できるが, 化学価数則に違反しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 08:21:04 GMT)
Backdoor Defense via Decoupling the Training Process [46.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では,従来のエンドツーエンドトレーニングプロセスを3段階に分割して,新たなバックドアディフェンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 03:34:01 GMT)
Importance Weighting Approach in Kernel Bayes' Rule [43.2] 本研究では,特徴量を用いたベイズ計算における非パラメトリック手法について検討する。
ベイズ更新に関わる全ての量は観測データから学習され、この手法は完全にモデル無しである。
提案手法は重要度重み付けに基づいており,既存のKBR手法よりも優れた数値安定性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 03:06:59 GMT)
Adversarially Trained Actor Critic for Offline Reinforcement Learning [42.4] ATACは、データカバレッジが不十分な状態でオフラインで強化学習を行うための新しいモデルなしアルゴリズムである。
D4RLベンチマークでは、ATACは一連の連続制御タスクにおいて、最先端のオフラインRLアルゴリズムを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 01:02:46 GMT)
SEED: Sound Event Early Detection via Evidential Uncertainty [40.9] 本稿では,ベータ分布を伴うクラス確率の明らかな不確かさをモデル化する新しいポリフォニック・エビデンシャルニューラルネットワーク(PENet)を提案する。
また,現在進行中のイベントの前方と後方の両方のオーディオ特徴を利用したトラック推定手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 00:10:00 GMT)
Spelunking the Deep: Guaranteed Queries for General Neural Implicit
Surfaces [35.4] この研究は、広範囲の既存アーキテクチャに対して、一般的なニューラル暗黙関数でクエリを直接実行するための新しいアプローチを示す。
私たちのキーとなるツールは、ニューラルネットワークへのレンジ分析の適用であり、ネットワークの出力を領域を越えてバウンドするために自動演算ルールを使用します。
得られた境界を用いて、レイキャスト、交差試験、空間階層の構築、高速メッシュ抽出、最近点評価などのクエリを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 00:37:08 GMT)
Communication Efficient Federated Learning via Ordered ADMM in a Fully
Decentralized Setting [32.4] 命令型乗算器の交互方向法(OADMM)と呼ばれる通信効率のよいアルゴリズムを考案した。
OADMMの変種はSOADMMと呼ばれ、送信を順序付けするが、各ノードごとに送信が停止されることは決してない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 15:32:02 GMT)
DEVO: Depth-Event Camera Visual Odometry in Challenging Conditions [30.9] 本稿では,深度・高解像度イベントカメラのステレオ設定のための新しいリアルタイムビジュアル・オドメトリー・フレームワークを提案する。
本フレームワークは, 計算効率に対する精度と堅牢性を, 挑戦シナリオにおける高い性能にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 13:46:47 GMT)
Causal Disentanglement for Semantics-Aware Intent Learning in
Recommendation [30.9] そこで本研究では,CaDSIと呼ばれる非バイアス・セマンティクス対応のアンタングル学習を提案する。
CaDSIは、リコメンデーションタスクの根底にある因果関係を明示的にモデル化する。
特定のアイテムコンテキストに気付く真の意図を、ユーザを遠ざけることによって、セマンティクスに気付く表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 15:17:03 GMT)
Semantic Similarity Computing Model Based on Multi Model Fine-Grained
Nonlinear Fusion [30.7] 本稿では, テキストの意味をグローバルな視点から把握するために, マルチモデル非線形融合に基づく新しいモデルを提案する。
このモデルは、音声の一部に基づくジャカード係数、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)およびWord2vec-CNNアルゴリズムを用いて、文の類似度を測定する。
実験の結果,複数モデルの非線形融合に基づく文類似度計算手法のマッチングは84%,モデルのF1値は75%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 03:12:37 GMT)
Distributed Learning With Sparsified Gradient Differences [29.7] スパリフィケーション・エラー補正法(GD-SEC)を考案した。
GD-SECは、収束や精度を犠牲にすることなく、ワーカからサーバへの通信当たりのビット数を削減している。
目標精度を考えると、GD-SECはプロセスを遅くすることなく、既存の通信負荷と比較して通信負荷を大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 04:51:36 GMT)
ROMNet: Renovate the Old Memories [25.4] 本稿では、劣化したレガシー画像の修復とカラー化を共同で行うための、新しい参照ベースのエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
また、私たちの知る限りでは、古い写真復元モデルを評価するために、ペア化された真実を持つ、最初の公開と現実世界の古い写真データセットも作成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 17:48:15 GMT)
Rethinking ValueDice: Does It Really Improve Performance? [24.7] ValueDiceは、オフライン設定下での振る舞いのクローンという古典的なアプローチに勝っていることを示す。
また、オーバーフィッティングと正規化が重要であることも証明します。
本稿では,本研究がValueDiceを超えた模倣学習研究にもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:37:53 GMT)
Aspect-based Sentiment Analysis through EDU-level Attentions [24.3] 文は複数の側面について感情を表現することができる。
これらの側面が異なる感情の極性と関連付けられている場合、モデルの精度はしばしば悪影響を受けます。
本稿では,文モデルにおけるEDU境界について考察し,単語レベルとEDUレベルに注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 11:26:40 GMT)
One-Nearest-Neighbor Search is All You Need for Minimax Optimal
Regression and Classification [23.0] 本稿では, 十分多数のグループに対する$k=1$の分散アルゴリズムが, ある正規性条件下での乗算対数係数までの最小誤差率を達成することを示す。
分析では, 改良された集約法による代替ルールを提案し, 正確な最小値の最適値が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 01:59:09 GMT)
Compensation Tracker: Reprocessing Lost Object for Multi-Object Tracking [22.6] 我々は、MOT 2020データセット上でのリアルタイム追跡モデルにおいて、失われた追跡オブジェクトの現象を解析する。
本研究では,検出の欠如による損失追跡問題を軽減するための補償トラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 13:48:43 GMT)
Graph Neural Network with Curriculum Learning for Imbalanced Node
Classification [21.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類などのグラフベースの学習タスクの新興技術である。
本研究では,ノードラベルの不均衡に対するGNNの脆弱性を明らかにする。
本稿では,2つのモジュールからなるカリキュラム学習(GNN-CL)を備えたグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 10:46:11 GMT)
Beyond Black Box Densities: Parameter Learning for the Deviated
Components [15.5] 既知の密度関数の推定は、以前はブラックボックス法によって得られていた可能性がある。
データセットの複雑さが増大すると、既知の推定値から混合分布によって真の密度が逸脱する可能性がある。
我々はワッサーシュタイン計量の下で、最大推定値$lambda*$と$G*$の収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 22:44:20 GMT)
Tensor-CSPNet: A Novel Geometric Deep Learning Framework for Motor
Imagery Classification [15.0] 対称正定値(SPD)上での脳波信号を特徴付ける幾何学的深層学習フレームワークCSPNetを提案する。
CSPNetは、2つのMI-EEGデータセットのクロスバリデーションとホールドアウトシナリオにおいて、現在の最先端のパフォーマンスを達成またはわずかに上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:52:23 GMT)
Adversarial Detector with Robust Classifier [14.6] 本稿では, 頑健な分類器と, 素な分類器から構成される新しい対向検出器を提案し, 対向例を高い精度で検出する。
実験で提案した検出器は,ロバストな分類器を使わずに,最先端の検出器よりも優れた性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 07:21:05 GMT)
REMAX: Relational Representation for Multi-Agent Exploration [13.4] ゲームの初期状態を生成する学習ベースの探索戦略を提案する。
本手法は,既存の探査手法よりも,MARLモデルの訓練と性能を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 06:03:08 GMT)
Training Differentially Private Models with Secure Multiparty
Computation [12.6] 複数のデータ所有者に起源を持つデータから機械学習モデルを学習する問題に対処する。
差分プライバシー(DP)に基づく既存のソリューションは、精度の低下を犠牲にしてこれを達成している。
提案手法はモデルトレーニングのためのMPCプロトコルと,学習したモデル係数をLaplaceノイズで摂動するMPCプロトコルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:00:37 GMT)
Few-shot Learning as Cluster-induced Voronoi Diagrams: A Geometric
Approach [12.4] CIVD(Cluster-induced Voronoi Diagram)は、数ショット学習の精度と堅牢性を改善する。
CIVDベースのワークフローにより、mini-ImageNet、CUB、hered-ImagenNetデータセット上で、最先端の新たな結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:52:06 GMT)
Less is More: Reversible Steganography with Uncertainty-Aware Predictive
Analytics [12.1] 残差変調はデジタル画像の最も高度な可逆的ステガノグラフィーアルゴリズムとして認識されている。
本稿では,予測不確実性を解析し,高いレベルの不確実性に遭遇した場合に,予測モジュールを停止するオプションを付与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 09:04:50 GMT)
Detecting topological phase transitions through entanglement between
disconnected partitions in a Kitaev chain with long-range interactions [11.7] 我々は、$alpha1$のとき、DESは位相的に非自明な位相の奥深くで不変ではないかもしれないが、それでも量子臨界点における量子化された不連続なジャンプを示す。
また,同相における化学ポテンシャルの急激なクエンチ後のDEEの時間進化についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 10:37:06 GMT)
Unsupervised Learning on 3D Point Clouds by Clustering and Contrasting [11.6] 教師なし表現学習は、人間の介入なしに機能を自動抽出するための有望な方向である。
本稿では、ポイントワイドおよびグローバルな特徴の学習を行うために、textbfConClu という、一般的な教師なしアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 12:54:17 GMT)
Emblaze: Illuminating Machine Learning Representations through
Interactive Comparison of Embedding Spaces [9.8] Emblazeは、組み込み空間比較を計算ノート環境に統合するシステムである。
アニメーションでインタラクティブな散乱プロットと、新しいスタートレイル拡張を使って視覚的比較を可能にしている。
また、空間間の興味深い変化を伴う点群を動的に提案するために、新しい近傍解析とクラスタリング手順も採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 21:01:49 GMT)
Layer-wise Regularized Adversarial Training using Layers Sustainability
Analysis (LSA) framework [8.7] 敵の攻撃に対する適切な解決策は、堅牢性と一般化の間のトレードオフに達する敵の訓練である。
本稿では,ニューラルネットワークの層脆弱性を敵攻撃のシナリオで解析するための新しいフレームワーク (Layer Sustainability Analysis) を提案する。
提案したアイデアは、最先端の多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに対して、理論上、実験的によく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:05:53 GMT)
GraphEye: A Novel Solution for Detecting Vulnerable Functions Based on
Graph Attention Network [8.4] 我々は、C/C++コードの関数に脆弱性があるかどうかを特定するために、GraphEyeという新しいソリューションを提案する。
VecCPGは、コードプロパティグラフのベクトル化であり、対応するソースコードの重要な構文と意味的特徴を特徴付けるために提案されている。
GcGATはグラフ注意グラフに基づくディープラーニングモデルであり,グラフ分類問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 07:03:15 GMT)
The case for Zero Trust Digital Forensics [8.1] 調査の特徴を信頼できるものとして誤って扱うことは、調査結果の全体的な信頼性を損なう可能性がある。
ゼロトラスト(Zero Trust)の概念を基礎として,デジタル法医学への新たなアプローチが検討されている。
Zero Trustでは、ネットワークコンポーネントへの信頼への依存を排除した実践的な考え方と原則について説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 19:54:57 GMT)
Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration [8.1] 本研究では,ポジティブ行動の再現ではなく,ネガティブ行動の回避によって,公平で社会的行動を学ぶための新しいアプローチを提案する。
本研究では,ロボット操作における社会性の導入の重要性と,人間とロボットの相互作用における公平性を検討することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 23:05:10 GMT)
Differentially Private Graph Classification with GNNs [5.8] グラフネットワーク(GNN)は多くの機械学習アプリケーションの最先端モデルとして確立されている。
グラフにおける機械学習の重要な応用の1つであるグラフレベル分類の差分プライバシーを導入する。
各種の合成および公開データセットについて結果を示し、異なるGNNアーキテクチャの影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 15:16:40 GMT)
Catch Me if You Can: A Novel Task for Detection of Covert Geo-Locations
(CGL) [5.7] 隠れ家、ターン、その他の見えない場所などの画像領域も重要な情報を含んでいる。
本稿では、画像中のそのような位置を識別するためのインテリジェントな視覚補助具の設計を課題とする。
本研究では,CGL(Covert Geo-Location)検出と呼ばれる新しいタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 14:40:14 GMT)
Machine Learning Method for Functional Assessment of Retinal Models [5.4] 本稿では,網膜モデルの機能評価(FA)について紹介する。
我々は従来の機械学習分類器に網膜モデルにより生成されたRCC応答を供給したFAのための機械学習手法を提案する。
その結果,データセットの構造の違いは網膜モデルの性能に大きく違いがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 00:35:38 GMT)
Semi-Supervised Empirical Risk Minimization: Using unlabeled data to
improve prediction [4.9] 本稿では,経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization,ERM)学習プロセスの半教師付き学習(SSL)変種を設計するためにラベルのないデータを使用する一般的な手法を提案する。
我々は、予測性能の向上におけるSSLアプローチの有効性を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 11:34:18 GMT)
Energy fluctuation relations and repeated quantum measurements [4.7] 量子系と測定装置の相互作用から生じるエネルギー変動の非平衡状態の統計的記述について論じる。
エネルギー変動に関する情報を適切に定量化するために、交換熱確率密度関数と対応する特性関数の両方を導出し解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 16:20:13 GMT)
Speech Analysis for Automatic Mania Assessment in Bipolar Disorder [4.2] 我々は,7つのタスクを含むバイポーラ障害コーパスからの録音を,音声特徴のみを用いて,低マニア,マニア,リミッションクラスに分類した。
第6タスクと第7タスクで訓練されたモデルで得られた最良の結果は、0.53 UAR (unweighted average recall)結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 14:30:37 GMT)
RerrFact: Reduced Evidence Retrieval Representations for Scientific
Claim Verification [4.1] 本稿では,各予測サブタスクに対して連続的に二項分類を行うモジュラー手法を提案する。
我々は、まず非関連な有理を区別し、与えられた主張に対する支持または反証する有理を識別する2段階のスタンス予測を行う。
実験的に、我々のシステムRerrFactは微調整もシンプルな設計もせず、モデルパラメータのごく一部はリーダーボード上で競争的に公正である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 21:52:45 GMT)
LST: Lexicon-Guided Self-Training for Few-Shot Text Classification [3.7] LSTは,レキシコンを用いて擬似ラベル機構を誘導する簡単な自己学習手法である。
5つのベンチマークデータセットに対して、クラス毎に30のラベル付きサンプルに対して、この単純で巧妙な語彙知識が1.0-2.0%のパフォーマンスを達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 14:33:12 GMT)
PrivPAS: A real time Privacy-Preserving AI System and applied ethics [3.4] 機密コンテンツを特定するためにPrivPAS(リアルタイムプライバシ保存AIシステム)を導入する。
提案した軽量アーキテクチャは、メモリフットプリントがわずか8.49MBであり、リソース制約されたデバイスで89.52%という高いmAPを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 09:52:54 GMT)
MarkovGNN: Graph Neural Networks on Markov Diffusion [3.4] 我々は,コミュニティの形成と進化を異なる畳み込み層で直接キャプチャするMarkovGNNを開発した。
MarkovGNNは、既存のほとんどのグラフニューラルネットワークで使用できる一般的なアプローチである。
我々は,MarkovGNNがクラスタリング,ノード分類,可視化タスクにおいて,他のGNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:51:16 GMT)
The Implicit Bias of Gradient Descent on Generalized Gated Linear
Networks [3.4] 数学的に抽出可能な深部非線形ニューラルネットワーク(GLN)の無限時間学習限界を導出する。
アーキテクチャ上の制約と勾配勾配のバイアスがパフォーマンスにどのように影響するかを示す。
帰納的バイアスを明確にすることで、我々のフレームワークはより効率的で生物学的に妥当で堅牢な学習アルゴリズムの開発を知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 22:37:39 GMT)
MoleHD: Ultra-Low-Cost Drug Discovery using Hyperdimensional Computing [2.7] 分子特性予測のための脳誘発超次元計算(HDC)に基づくMoleHDを提案する。
MoleHDは、ランダムスプリットとスキャフォールドスプリットで、平均3つのデータセットでROC-AUCスコアを達成している。
私たちの知る限りでは、この方法が初めてHDCベースの薬物発見法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 19:58:11 GMT)
TorchMD-NET: Equivariant Transformers for Neural Network based Molecular
Potentials [2.5] 本稿では,新しい変圧器(ET)アーキテクチャであるTorchMD-NETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 12:53:40 GMT)
LEAPMood: Light and Efficient Architecture to Predict Mood with Genetic
Algorithm driven Hyperparameter Tuning [2.5] LEAPMoodは、テキストデータから気分を予測するためのデバイス上でのディープラーニングアプローチである。
文字埋め込み,音声ハッシュ,アテンションと条件ランダムフィールド(CRF)を組み合わせることで,現状のState-Of-the-Artに匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 09:44:37 GMT)
Transfer Reinforcement Learning for Differing Action Spaces via
Q-Network Representations [2.1] 本稿では、離散的かつ連続的なアクション空間を持つ領域に適用可能な、ソース埋め込み類似性に基づく報酬形成手法を提案する。
提案手法の有効性は,Acrobot-v1ドメインとPendulum-v0ドメインの制限された動作空間への移動によって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 00:14:05 GMT)
Ethics, Rules of Engagement, and AI: Neural Narrative Mapping Using
Large Transformer Language Models [1.2] 本稿では,大規模言語モデルのナラティブ・アウトプットを利用して図表や「マップ」を作成するメカニズムを提案する。
結果として得られる"ニューラルナラティブマップ"(NNM)は、モデルにおける情報、意見、信念の組織化に関する洞察を提供することを目的としている。
物語空間に近接しているかどうかを判断できるだけでなく、どのように指向されているか、そしてどのような「軌道」があるのかを判断できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 22:08:21 GMT)
Optimization of a Real-Time Wavelet-Based Algorithm for Improving Speech
Intelligibility [1.1] 離散時間音声信号は、マルチレベル離散ウェーブレット変換を介して周波数サブバンドに分割される。
信号エネルギーを一定に保ちながらサブバンドゲインを調整する。
種々の背景干渉および模擬聴力損失条件下での音声の可聴性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 13:03:57 GMT)
On-demand harnessing of photonic soliton molecules [1.0] レーザ装置におけるSMダイナミックスを利用した実験シナリオの提案と実現について述べる。
特に,2次群速度分散と分散損失によって制御されるモード速度レーザーのSMを調整する。
実験により, 分散損失が時間的分離の所望値の選択を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 02:41:29 GMT)
Reinforcement learning for multi-item retrieval in the puzzle-based
storage system [0.7] 本研究は,パズルベースの記憶システムにおける多項目検索問題の解法として,深層強化学習アルゴリズムを開発した。
大規模な数値実験により、強化学習アプローチによって高品質な解が得られることが示された。
同時動作と大規模インスタンスを扱うために,変換アルゴリズムと分解フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 12:39:21 GMT)
PharmaChain: A Blockchain to Ensure Counterfeit Free Pharmaceutical
Supply Chain [0.4] 本質的な医薬品へのアクセスは、開発途上国、開発途上国、未開発国のすべての個人にとって主要な権利である。
本稿では,DLT(Distributed Ledger Technology)に基づく透明サプライチェーンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 16:20:11 GMT)
Linear Model with Local Differential Privacy [0.2] プライバシ保護技術は、さまざまな機関間で分散データを解析するために広く研究されている。
セキュアなマルチパーティ計算は、プライバシ保護のために、高いプライバシレベルで、高コストで広く研究されている。
マトリクスマスキング技術は、悪意のある敵に対するセキュアなスキームを暗号化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 01:18:00 GMT)
VIS-iTrack: Visual Intention through Gaze Tracking using Low-Cost Webcam [0.0] 人間の意図は、望ましい情報を得るための内的、精神的特徴である。
本研究では、リアルタイム視線データを低コストのレギュラーウェブカメラで分析することにより、そのような意図を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 16:00:03 GMT)
Surface passivation and oxide encapsulation to improve optical
properties of a single GaAs quantum dot close to the surface [0.0] いくつかのナノフォトニクス構造への集積は、100nm未満の表面からドット間距離を必要とする。
表面からQD距離は40nmである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 23:18:12 GMT)
Science Facing Interoperability as a Necessary Condition of Success and
Evil [0.0] 一方、AIの深い倫理的問題は、システム相互運用性によって可能になったこれらの新しい接続に本質的に関係していることが示されています。
新しい相互作用は、球体から別の球体への社会的財の支配を創り出すため、私たちの人生の球体を繋ぐ際に、これらのシステムは、それぞれに特別な正義の概念を損なう。
一方,先験的不一致のように見えるものを繋ぐ行為は,知識と科学的進歩の必要な動きである,と強調したい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 12:44:07 GMT)
Quantifying Entanglement with Coherence [0.0] エントメントコヒーレンス(Entment Coherence)は、本質的には、そのシュミット基底における絡み合った状態の正規化されたコヒーレンスである。
エントメントコヒーレンス(entment coherence)は、サブシステムの1つの還元状態の統一エントロピーと密接に関連していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 14:04:19 GMT)
Optical-domain spectral super-resolution via a quantum-memory-based
time-frequency processor [0.0] 我々は、分光におけるレイリー限界に打ち勝つために、光学場の完全なスペクトル情報を利用する。
我々は、入力光の時間反転干渉計を実装するために、スピン波ストレージと組み込み処理機能を備えた光量子メモリを用いる。
我々の調整された測定は15kHzの解像度を実現し、対応するレイリー制限方式の20倍の光子を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 10:51:56 GMT)
Multilingual Hate Speech and Offensive Content Detection using Modified
Cross-entropy Loss [0.0] 大規模な言語モデルは大量のデータに基づいてトレーニングされており、コンテキスト埋め込みも利用しています。
データのバランスもよくないので、修正されたクロスエントロピー損失を使ってこの問題に対処しました。
我々のチーム(HNLP)は、それぞれ英語サブタスクAと英語サブタスクBで0.808、0.639のマクロF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:31:40 GMT)
Multidimensional Cybersecurity Framework for Strategic Foresight [0.0] 国家サイバーセキュリティ法と規制の台頭は、国家にとって重要視されていることを示す良い指標である。
概念サイバーセキュリティフレームワークは、物理的、文化的、経済的、社会的、政治的、サイバーの6つの領域で構成されている。
フレームワークを支える指針原則を概説し、ビジネス、運用、技術、人間(BOTH)の要素を詳細に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 12:30:31 GMT)
Modeling of quantum dot based CNOT and Toffoli gates in a noisy
environment [0.0] 超微細なゆらぎノイズと音速雑音の存在下での2ビットCNOTゲートと3ビットToffoliゲートの機能について検討した。
外部静磁場の動作範囲を推定するためにLindblad Master Equationを用いて2および3量子ゲートをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 08:57:04 GMT)
Memory Defense: More Robust Classification via a Memory-Masking
Autoencoder [0.0] 深層ニューラルネットワークは、誤分類を引き起こすために慎重に製作された画像の微小摂動の影響を受けやすい。
この課題に対処するために,メモリマスキングオートエンコーダを備えた拡張型分類器であるメモリディフェンスを提案する。
我々は、広く使われている4つの攻撃に対して、モデルの堅牢性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 16:30:32 GMT)
LotRec: A Recommender for Urban Vacant Lot Conversion [0.0] 空き地変換の行列式を同定し、それらの行列式に基づいてレコメンデータを構築する。
我々は,フィラデルフィア,PA,ボルチモア,MDの各都市における実世界の空き地データのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 04:03:58 GMT)
Lightly-strained germanium quantum wells with hole mobility exceeding
one million [0.0] この低密度2Dホールシステムは、低密度および低磁場で調整可能な分数量子ホール効果を示す。
軽いひずみを持つゲルマニウムは、高速でコヒーレントな量子ハードウェアのためのスピン軌道結合の強さを調整するための基礎である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 17:30:17 GMT)
Investigating the Challenges of Class Imbalance and Scale Variation in
Object Detection in Aerial Images [0.0] オブジェクトのスケールや向きの多様性は、識別を困難にします。
本稿では,Faster-RCNNアーキテクチャに対するいくつかの変更を提案する。
提案手法はベースラインよりも4.7mAPの精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 04:48:33 GMT)
In defense of Relational Quantum Mechanics: A note on `Qubits are not
observers' [0.0] これは、ブルークナーの反対(arXiv:2107.03513)にロヴェルリの理論と好む基底問題に答えるための短いメモである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 19:17:14 GMT)
Improving Probabilistic Models in Text Classification via Active
Learning [0.0] 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方からの情報と,アクティブな学習成分を結合したテキスト分類のための高速な新しいモデルを提案する。
本研究では,未ラベルデータの構造に関する情報を導入し,不確実な文書を反復的にラベル付けすることにより,性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:09:26 GMT)
Efficient Logistic Regression with Local Differential Privacy [0.0] モノのインターネット(Internet of Things)デバイスは急速に拡大し、大量のデータを生み出している。
これらのデバイスから収集されたデータを探索する必要性が高まっている。
コラボレーション学習は、モノのインターネット(Internet of Things)設定に戦略的ソリューションを提供すると同時に、データのプライバシに関する一般の懸念も引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 22:44:03 GMT)
Deep-HyROMnet: A deep learning-based operator approximation for
hyper-reduction of nonlinear parametrized PDEs [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた非線形ROM演算子学習手法を提案する。
DNNによって強化された結果の超還元順序モデルはDeep-HyROMnetと呼ばれる。
数値計算の結果,Deep-HyROMnetsはPOD-GalerkinDEIMsよりも桁違いに高速であり,精度は同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 23:45:25 GMT)
Decision boundaries and convex hulls in the feature space that deep
learning functions learn from images [0.0] 画像から抽出・学習する低次元多様体の特性について検討する。
画像分類モデルでは、最後に隠されたレイヤは、各クラスのイメージが他のクラスから分離され、最小限の機能を持つ層である。
特徴空間における決定境界の幾何学的配置は画素空間とは大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 15:09:51 GMT)
Confluences of exceptional points and a systematic classification of
quantum catastrophes [0.0] 我々の興味の特定の量子相転移は、閉じたユニタリ量子系の特異点(EP)への転落と関連していると仮定される。
そのような「量子大惨事」の物理的実現(典型的には、対応するパラメータ依存ハミルトンの対角化可能性の瞬時に失われる)は、当然、EPの形式的な数学的特性に依存する。
いくつかの可溶性玩具モデルを用いて、遷移$gからg(EP)$への遷移過程のEPマーガー実現の最も基本的なメカニズムを説明し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 13:41:08 GMT)
Comparative study of 3D object detection frameworks based on LiDAR data
and sensor fusion techniques [0.0] 知覚システムは、車両の環境をリアルタイムで正確に解釈する上で重要な役割を果たす。
ディープラーニング技術は、センサーから大量のデータを意味情報に変換する。
3Dオブジェクト検出法は、LiDARやステレオカメラなどのセンサーから追加のポーズデータを利用することで、オブジェクトのサイズと位置に関する情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 09:34:58 GMT)
Classification on Sentence Embeddings for Legal Assistance [0.0] 論文はAILA2021(Artificial Intelligence for Legal Assistance)の最初の課題を解決する。
タスクは、文書を7つの事前定義されたラベルまたは「修辞的役割」のうちの1つに意味的に分割することである。
実験により、より重み付けが最高周波数のクラスに割り当てられる場合、より重み付けが低周波数のクラスに与えられる場合よりも良い結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 20:57:05 GMT)
Backtrack Tie-Breaking for Decision Trees: A Note on Deodata Predictors [0.0] 決定木において予測されたクラス,すなわち結果を選択するためのタイブレーキング手法を提案する。
この手法は、デオデータ予測器に使用される同様の手法の適応である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 22:06:56 GMT)
Adaptive Fine-Tuning of Transformer-Based Language Models for Named
Entity Recognition [0.0] 微調整言語モデルに対する現在の標準的なアプローチは、一定数の訓練エポックと線形学習率スケジュールを含む。
本稿では,早期停止と独自の学習率スケジュールを用いた適応微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 19:20:03 GMT)
A survey of top-down approaches for human pose estimation [0.0] Deep Learningで実装された最先端の手法は、人間のポーズ推定の分野で顕著な成果をもたらした。
本稿では,人々のポーズを認識するための深層学習手法に基づく2次元画像の広範なレビューを新参者に提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 23:27:46 GMT)
A simple language-agnostic yet very strong baseline system for hate
speech and offensive content identification [0.0] 古典的な教師付きアルゴリズムに基づくシステムは、文字n-gramのみを供給し、したがって完全に言語に依存しないシステムを提案する。
英語では中程度のパフォーマンスに達しており、ディープラーニングアプローチの開発が容易な言語である。
これらの言語の3つのタスクでパフォーマンスが平均化され、多くのディープラーニングアプローチを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 08:09:09 GMT)
A Survey on Poisoning Attacks Against Supervised Machine Learning [0.0] 本稿では,教師付き機械学習モデルに対する中毒攻撃について,最も代表的な論文について紹介する。
既存の文献の方法論と限界を要約し比較する。
本論文は, 教師付きモデルに対する毒性攻撃のさらなる活用と防止を目的として, 潜在的な改善と今後の方向性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 08:02:22 GMT)
A Survey on Automated Sarcasm Detection on Twitter [0.0] 短いテキストメッセージは、特にTwitterのようなソーシャルメディアプラットフォーム上でのコミュニケーションにますます利用されている。
これらのメッセージの統一された皮肉は、文の意味を逆転させ、混乱とコミュニケーションの失敗につながる。
本稿では,文脈による検出,投稿履歴,機械学習モデルなど,現在使われているさまざまな手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 08:38:38 GMT)
A Game-theoretic Understanding of Repeated Explanations in ML Models [0.0] 本稿では,システムとエンドユーザー間の戦略的反復的な相互作用を形式的にモデル化する。
このゲームでは、悪意のあるエンドユーザーがいつクェリをやめるかを戦略的に決定し、システムを侵害しようとする。
本稿では,このような枠組みにおける完全平衡状態の特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 23:55:22 GMT)
A Coalition Formation Game Approach for Personalized Federated Learning [0.0] 我々は,新しいパーソナライズされたアルゴリズム,pFedSVを提案し,各クライアントの最適なコラボレータ連携を識別し,SVに基づいてパーソナライズされたモデルアグリゲーションを実行する。
その結果、pFedSVは最先端のベンチマークと比較すると、各クライアントのパーソナライズ精度が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 5 Feb 2022 07:16:44 GMT)