NUQ: Nonparametric Uncertainty Quantification for Deterministic Neural
Networks [151.0] 本研究では,Nadaraya-Watson の条件付きラベル分布の非パラメトリック推定に基づく分類器の予測の不確かさの測定方法を示す。
種々の実世界の画像データセットにおける不確実性推定タスクにおいて,本手法の強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:30:45 GMT)
Corrupted Image Modeling for Self-Supervised Visual Pre-Training [104.0] 自己教師型視覚前訓練のためのCIM(Corrupted Image Modeling)を提案する。
CIMは、小さなトレーニング可能なBEiTを備えた補助発電機を使用して、人工マスクトークンを使用する代わりに入力イメージを破損させる。
事前トレーニング後、エンハンサーは下流タスク用の高容量ビジュアルエンコーダとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:59:04 GMT)
LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark [100.2] 共同低照度化とデブロアリングのための最初の大規模データセットを提示する。
LOL-Blurは12,000個の低ブルー/ノーマルシャープのペアを含み、異なるシナリオで様々な暗黒と動きのぼかしを持つ。
また,LEDNetと名付けられ,低照度化と劣化を両立させる有効なネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:44:05 GMT)
Deep invariant networks with differentiable augmentation layers [87.2] データ拡張ポリシーの学習方法は、保持データを必要とし、二段階最適化の問題に基づいている。
我々のアプローチは、現代の自動データ拡張技術よりも訓練が簡単で高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:55:20 GMT)
data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,
Vision and Language [85.9] data2vecは、音声、NLP、コンピュータビジョンのいずれかに同じ学習方法を使用するフレームワークである。
中心となる考え方は、自己蒸留装置における入力のマスキングビューに基づいて、完全な入力データの潜在表現を予測することである。
音声認識、画像分類、自然言語理解に関する主要なベンチマークの実験は、新しい技術や競争性能の状態を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:52:11 GMT)
3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey [85.5] 画像から3Dオブジェクトを検出することは、自動運転の基本的かつ困難な問題の一つだ。
この問題を2015年から2021年にかけて200以上の研究が行われ、理論、アルゴリズム、応用の幅広い範囲で研究されている。
我々は,この新奇で継続的な研究分野を包括的に調査し,画像に基づく3D検出に最もよく使用されるパイプラインを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 07:12:24 GMT)
Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple
Sequence-to-Sequence Learning Framework [83.8] モーダル性(クロスモダリティ、ビジョン、言語など)とタスク(画像生成、視覚接地、画像キャプション、画像分類、テキスト生成など)を統一する統合マルチモーダル事前訓練モデルOFAを提案する。
OFAは、イメージキャプション(COCO test CIDEr: 149.6)、テキスト・ツー・イメージ生成(COCO test FID: 10.5)、VQA(test-std encoder acc.: 80.02)、SNLI-VE(test acc.: 90)など、一連のマルチモーダルタスクにおける新しい最先端処理を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:38:21 GMT)
Learning Sound Localization Better From Semantically Similar Samples [79.5] 既存のオーディオ・ヴィジュアル・ワークでは、正のソースから対応するオーディオ・ヴィジュアル・ペアを割り当て、ランダムに一致しないペアを負のソースに割り当てることで、コントラスト学習を採用している。
私たちの重要な貢献は、ハードポジトリが対応するペアに同様の応答マップを提供することを示すことです。
本稿では,VGG-SSおよびSoundNet-Flickrテストセットに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:53:55 GMT)
Generalized Funnelling: Ensemble Learning and Heterogeneous Document
Embeddings for Cross-Lingual Text Classification [78.8] emphFunnelling (Fun)は、最近提案された言語間テキスト分類手法である。
Emph Generalized Funnelling (gFun) はFunの一般化である。
gFunは、Funや最先端のベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:32:55 GMT)
Reasoning for Complex Data through Ensemble-based Self-Supervised
Learning [77.5] 最近の研究は、基礎となるクラスが意味的に大きな違いがある場合、印象的な結果を示している。
一般的な自己教師付き学習手法は、クラスがより近いセマンティクスを持つ場合、識別的特徴を学習できない。
本稿では,この課題に対処し,異なるクラスからのサンプルが顕著に多様性がない場合でも,ラベルのないデータから学習できるようにする戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:08:11 GMT)
Deep Impulse Responses: Estimating and Parameterizing Filters with Deep
Networks [76.8] 高雑音および地中設定におけるインパルス応答推定は難しい問題である。
本稿では,ニューラル表現学習の最近の進歩に基づいて,インパルス応答のパラメータ化と推定を行う新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:57:23 GMT)
TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.7] 時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。
本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。
本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:37:29 GMT)
Diversify and Disambiguate: Learning From Underspecified Data [76.7] DivDisは、テストディストリビューションからラベルのないデータを活用することで、タスクに対するさまざまな仮説のコレクションを学ぶフレームワークである。
我々はDivDisが画像分類や自然言語処理問題において頑健な特徴を用いた仮説を見つける能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:59:06 GMT)
FedOCR: Communication-Efficient Federated Learning for Scene Text
Recognition [76.3] 本研究では、分散化されたデータセットを用いて、ロバストなシーンテキスト認識器を訓練する方法について研究する。
FedOCRをエンドデバイスにデプロイするのに適したものにするために、軽量モデルとハッシュ技術の使用を含む2つの改善を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:44:15 GMT)
Adversarial Attacks and Defense for Non-Parametric Two-Sample Tests [73.3] 本稿では,非パラメトリックTSTの障害モードを逆攻撃により系統的に明らかにする。
TST非依存的な攻撃を可能にするために,異なる種類のテスト基準を協調的に最小化するアンサンブル攻撃フレームワークを提案する。
そこで本研究では,TSTの強化のために,逆対を反復的に生成し,深層カーネルを訓練する最大最小最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:18:04 GMT)
Network Calculus with Flow Prolongation -- A Feedforward FIFO Analysis
enabled by ML [73.1] Flow Prolongation (FP) は遅延境界精度を大幅に改善することが示されている。
本稿では,機械学習を用いて拡張を予測することによって,FPをスケールするアプローチであるDeepFPを紹介する。
DeepFPは計算コストを無視して平均12.1%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:46:47 GMT)
Imposing Temporal Consistency on Deep Monocular Body Shape and Pose
Estimation [67.2] 本稿では,適合過程における時間的制約の統合に対するエレガントな解法を提案する。
我々は、顎ポーズ、表情、指ポーズを含む人物の形状と動きを表す一連の身体モデルのパラメーターを導出する。
本手法は,表情や手話を含む画像系列からリアルな3次元体モデルの導出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:11:55 GMT)
Benchmarking Deep Models for Salient Object Detection [67.1] 汎用SALOD(General SALient Object Detection)ベンチマークを構築し,複数のSOD手法の総合的な比較を行った。
以上の実験では、既存の損失関数は、通常いくつかの指標に特化しているが、他の指標には劣る結果が報告されている。
我々は,深層ネットワークに画素レベルと画像レベルの両方の監視信号を統合することにより,より識別的な特徴を学習するためのエッジ・アウェア・ロス(EA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 03:43:16 GMT)
User Satisfaction Estimation with Sequential Dialogue Act Modeling in
Goal-oriented Conversational Systems [65.9] 我々は,ユーザ満足度を予測するために,対話行動の逐次的ダイナミクスを取り入れた新しいフレームワーク,すなわちUSDAを提案する。
USDAは、ユーザの満足度を予測するために、コンテンツと行動機能の連続的な遷移を対話に取り入れている。
4つのベンチマーク目標指向対話データセットによる実験結果から,提案手法はUSEの既存手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 02:50:07 GMT)
Graph Self-supervised Learning with Accurate Discrepancy Learning [64.7] 離散性に基づく自己監督型LeArning(D-SLA)と呼ばれる原図と摂動グラフの正確な相違を学習することを目的としたフレームワークを提案する。
本稿では,分子特性予測,タンパク質機能予測,リンク予測タスクなど,グラフ関連下流タスクにおける本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:04:59 GMT)
Context Autoencoder for Self-Supervised Representation Learning [64.6] 自己教師型学習のための新しいマスク付き画像モデリング(MIM)手法であるコンテキストオートエンコーダ(CAE)を提案する。
画像をランダムに、可視パッチとマスクパッチの2つのセットに分割する。
提案手法は,目に見えるパッチから隠れたパッチへの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:33:45 GMT)
Model-Based Offline Meta-Reinforcement Learning with Regularization [63.4] オフラインのMeta-RLは、これらの課題に対処するための有望なアプローチとして現れています。
MerPOは、効率的なタスク構造推論と情報的メタ政治のためのメタモデルを学ぶ。
我々は,MerPOが行動政策とメタ政治の両方に対して,保証された改善を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 04:15:20 GMT)
A new face swap method for image and video domains: a technical report [60.5] FaceShifterアーキテクチャに基づいた新しいフェイススワップパイプラインを導入する。
新しいアイロス機能、超解像ブロック、ガウスベースのフェイスマスク生成は、品質改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:15:50 GMT)
MAML and ANIL Provably Learn Representations [60.2] 我々は,MAMLとANILという2つの有名なメタ学習手法が,与えられたタスク群間の共通表現を学習可能であることを証明した。
具体的には、よく知られたマルチタスク線形表現学習環境では、指数関数的に高速な速度で接地トラス表現を復元することができる。
解析の結果,MAMLとANILがベースとなる表現を回復させる駆動力は,モデルの最終層に適応していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:43:02 GMT)
Fair Interpretable Representation Learning with Correction Vectors [60.1] 我々は「補正ベクトル」の学習を中心にした公正表現学習のための新しい枠組みを提案する。
このような方法で制約されたいくつかの公正表現学習モデルが、ランキングや分類性能の損失を示さないことを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:19:23 GMT)
Neighbor2Seq: Deep Learning on Massive Graphs by Transforming Neighbors
to Sequences [55.3] 本研究では,各ノードの階層的近傍をシーケンスに変換するためにNeighbor2Seqを提案する。
1100万以上のノードと160億のエッジを持つ大規模グラフ上で,本手法の評価を行った。
その結果,提案手法は大規模グラフに対してスケーラブルであり,大規模グラフと中規模グラフにまたがる優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:38:36 GMT)
Asynchronous Parallel Incremental Block-Coordinate Descent for
Decentralized Machine Learning [55.2] 機械学習(ML)は、巨大なIoT(Internet of Things)ベースのインテリジェントでユビキタスなコンピューティングのビッグデータ駆動モデリングと分析のための重要なテクニックである。
急成長するアプリケーションやデータ量にとって、分散学習は有望な新興パラダイムである。
本稿では,多くのユーザデバイスに分散した分散システム上でMLモデルをトレーニングする問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:04:15 GMT)
Hybrid Contrastive Quantization for Efficient Cross-View Video Retrieval [55.1] クロスビュービデオ検索のための最初の量子化表現学習法,すなわちHybrid Contrastive Quantization(HCQ)を提案する。
HCQは、粗粒度と微粒度の両方を変換器で学習し、テキストやビデオの補完的な理解を提供する。
3つのWebビデオベンチマークデータセットの実験により、HCQは最先端の非圧縮検索手法と競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:04:10 GMT)
A Variational Edge Partition Model for Supervised Graph Representation
Learning [51.3] 本稿では,重なり合うノード群間の相互作用を集約することで,観測されたエッジがどのように生成されるかをモデル化するグラフ生成プロセスを提案する。
それぞれのエッジを複数のコミュニティ固有の重み付きエッジの和に分割し、コミュニティ固有のGNNを定義する。
エッジを異なるコミュニティに分割するGNNベースの推論ネットワーク,これらのコミュニティ固有のGNN,およびコミュニティ固有のGNNを最終分類タスクに組み合わせたGNNベースの予測器を共同で学習するために,変分推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:37:50 GMT)
Parallel Successive Learning for Dynamic Distributed Model Training over
Heterogeneous Wireless Networks [50.7] フェデレートラーニング(Federated Learning, FedL)は、一連の無線デバイスにモデルトレーニングを配布する一般的なテクニックとして登場した。
本稿では,デバイス間通信(D2D)を介してデバイス間の分散協調を可能にするネットワークの3つの側面に沿って,FedLアーキテクチャを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:11:01 GMT)
RECOVER: sequential model optimization platform for combination drug
repurposing identifies novel synergistic compounds in vitro [46.8] 深層学習モデルに適用した逐次モデル最適化探索を用いて,がん細胞株に対して高い相乗効果を持つ薬物の組み合わせを迅速に発見する。
モデルによりクエリされた組み合わせの集合は、非常にシナジスティックな組み合わせに富んでいることがわかった。
臨床的に検討中であることが判明した相乗効果薬の併用が再発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 02:54:29 GMT)
Learning from Imperfect Demonstrations via Adversarial Confidence
Transfer [44.1] 信頼度予測器を学習することで,不完全な実演から学習する問題を研究する。
多長さ部分軌跡の逆分布マッチングにより、共通潜時空間を学習する。
3つのシミュレーション環境と実際のロボット到達タスクによる実験は、我々のアプローチが最も期待されたリターンでポリシーを学ぶことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 06:33:35 GMT)
Policy Optimization for Stochastic Shortest Path [43.2] 最短経路(SSP)問題に対する政策最適化について検討する。
本研究では,有限ホライゾンモデルを厳密に一般化した目標指向強化学習モデルを提案する。
ほとんどの設定において、我々のアルゴリズムは、ほぼ最適の後悔境界に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:25:14 GMT)
Noise Regularizes Over-parameterized Rank One Matrix Recovery, Provably [42.4] 階数 1 の行列 $Y*$ by $XXtop$ をパラメータ化します。
次に,2乗損失関数を用いたランダムな摂動勾配降下法により得られた推定値の平均2乗誤差が$O(sigma2/d)$であることを示す。
対照的に、ランダムな摂動を伴わない勾配降下から得られる推定器は、平均2乗誤差が$O(sigma2)$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:53:51 GMT)
Dataset Condensation with Contrastive Signals [41.2] 勾配マッチングに基づくデータセット合成(DC)手法は、データ効率の学習タスクに適用した場合、最先端のパフォーマンスを達成することができる。
本研究では,既存のDC手法が,タスク関連情報がトレーニングデータセットの重要な部分を形成する場合に,ランダム選択法よりも性能が劣ることを示す。
本稿では,クラス間の差異を効果的に捉えるために,損失関数を変更することで,コントラスト信号(DCC)を用いたデータセット凝縮を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 03:05:32 GMT)
TRGP: Trust Region Gradient Projection for Continual Learning [40.0] 破滅的な忘れは継続的な学習における大きな課題の1つだ。
本稿では,フォワード・ナレッジ・トランスファーを容易にするため,信頼領域のグラディエント・プロジェクションを提案する。
提案手法は,最先端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） (Mon, 7 Feb 2022 04:21:54 GMT)
X-Class: Text Classification with Extremely Weak Supervision [39.3] 本稿では,極めて弱い監督下でのテキスト分類について検討する。
適応表現を実現するための新しいフレームワーク X-Class を提案する。
X-Classは7つのベンチマークデータセットで、シード駆動の弱教師付きメソッドに匹敵し、パフォーマンスも向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 23:16:14 GMT)
Unsupervised Long-Term Person Re-Identification with Clothes Change [39.1] 服装変化を伴う非監督的人物再識別(Re-ID)について検討した。
既存のre-idメソッドの多くは、すべての人の服が空間と時間にわたって静止していると人工的に仮定している。
本稿では,教師なしクラスタリング基準を適応的に制御できる新しいCPC手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:55:23 GMT)
The Importance of Non-Markovianity in Maximum State Entropy Exploration [39.0] ハザンらはマルコフの政策のクラスは最大状態エントロピーの目的に十分であると述べた。
非マルコニティは、有限サンプル状態における最大状態エントロピー探索において最重要であると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:52:32 GMT)
Bilevel Optimization with a Lower-level Contraction: Optimal Sample
Complexity without Warm-Start [38.6] 目的関数の反復が上層問題であり、下層問題は滑らかな写像の固定点を見つけることである。
いくつかの最近の研究で、下層問題、すなわち、以前の下層近似解を下層解のスターリングポイントとして用いるアルゴリズムが提案されている。
ウォームスタートがなければ、オーダーワイズに最適で、ほぼ最適のサンプル複雑性を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:35:46 GMT)
Field-of-View IoU for Object Detection in 360{\deg} Images [36.7] 本研究では,FoV-IoU(FoV-IoU)と360deg画像における物体検出のための360Augmentationという2つの基本手法を提案する。
FoV-IoUは2つの視野境界ボックスの交叉結合を球面画像で計算し、トレーニング、推論、評価に使用できる。
360Augmentationは、球面イメージをランダムに回転させ、球面から平面への投影によるバイアスを解決する360degオブジェクト検出タスクに特有のデータ拡張技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:01:59 GMT)
CITRIS: Causal Identifiability from Temporal Intervened Sequences [36.4] 画像の時間的シーケンスから因果表現を学習する変分自動エンコーダフレームワークであるCITRISを提案する。
3Dレンダリング画像シーケンスの実験では、CITRISは根底にある因果変数を復元する従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:55:36 GMT)
Robust Semantic Communications Against Semantic Noise [34.8] まず,ロバストなエンドツーエンドのセマンティック通信システムにおいて,セマンティックノイズに対処するためのフレームワークを提案する。
そこで本研究では,意味雑音の原因を分析し,それを生成するための実用的な手法を提案する。
提案手法は,送信オーバヘッドを大幅に低減したセマンティックノイズに対するセマンティック通信システムのロバスト性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:37:45 GMT)
SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data
Augmentation [33.7] 我々は、下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下線下
元のグラフを入力とし、摂動バージョンを持つGNNモデルを2つのエンコーダとして、コントラストに対する2つの相関ビューを得る。
SimGRACEは、一般化可能性、転送可能性、堅牢性の観点から、最先端の手法と比較して、競争力や性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:33:14 GMT)
Benchmarking and Analyzing Point Cloud Classification under Corruptions [33.3] 汚職下でのポイントクラウド分類をベンチマークし分析する。
得られた観測結果に基づいて,点雲のロバスト性を高めるためのいくつかの効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:50:21 GMT)
Evaluation Methods and Measures for Causal Learning Algorithms [33.1] 我々は2つの基本的な因果推論タスクと因果認識機械学習タスクに焦点を当てる。
この調査は、公開可能なベンチマークの開発と、観察データによる因果学習評価のためのコンセンサス標準の策定の緊急性に先んじることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:24:34 GMT)
Temporal Point Cloud Completion with Pose Disturbance [32.5] 限られた翻訳と回転によるポーズ乱れを伴うスパース入力から完全点雲を提供する。
また、時間情報を用いて完了モデルを強化し、入力シーケンスで出力を精算する。
我々のフレームワークは、時間的情報を利用して、限られた変換で時間的一貫性を確保する最初のフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:41:12 GMT)
Theory-inspired Parameter Control Benchmarks for Dynamic Algorithm
Configuration [32.1] 与えられたサイズの最適パラメータポートフォリオの計算方法を示す。
可能な値のポートフォリオのみからパラメータを選択できる最適制御ポリシーを解析することにより、このベンチマークを拡張します。
動的アルゴリズム構成のためのDDQN強化学習手法の挙動を解析することにより,ベンチマークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:00:30 GMT)
Measuring and Reducing Model Update Regression in Structured Prediction
for NLP [31.9] 後方互換性は、新しいモデルが前者によって正しく処理されたケースに回帰しないことを要求する。
本研究は、構造化予測タスクにおける更新回帰をモデル化する。
本稿では,構造化出力の特性を考慮し,単純かつ効果的なバックワード・コングルエント・リグレード(BCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 07:04:54 GMT)
Training OOD Detectors in their Natural Habitats [31.6] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、野生にデプロイされた機械学習モデルにとって重要である。
近年の手法では,OOD検出の改善のために補助外乱データを用いてモデルを正規化している。
我々は、自然にIDとOODの両方のサンプルで構成される野生の混合データを活用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:38:39 GMT)
EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction [31.2] 薬物のような分子が特定のタンパク質標的にどのように結合するかを予測することは、薬物発見における中核的な問題である。
非常に高速な計算結合法は、高速な仮想スクリーニングや薬物工学といった重要な応用を可能にする。
本稿では,SE(3)-同変な幾何学的深層学習モデルであるEquiBindを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:26:05 GMT)
ALM-KD: Knowledge Distillation with noisy labels via adaptive loss
mixing [25.5] 知識蒸留は、教師付き環境で学生モデルを訓練するために、事前訓練されたモデルの出力を使用する技術である。
KD中の適応損失混合方式を用いてこの問題に対処する。
提案手法は, 標準KD設定, マルチ教師, 自己蒸留設定において, 提案手法を用いて得られた性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:53:22 GMT)
Evaluating Robustness of Cooperative MARL: A Model-based Approach [24.9] モデルベースアプローチを用いて, c-MARL エージェントの堅牢性を評価することを提案する。
提案した定式化により,c-MARLエージェントの対向状態摂動がより強くなり,チーム報酬の低減が図られる。
また,より強力な敵攻撃を展開できる最初の被害者・エージェント選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 23:28:22 GMT)
Prompt-Guided Injection of Conformation to Pre-trained Protein Model [24.7] マルチタスク設定において,配列および相互作用変換プロンプトの両方を学習するコンフォーメーション対応事前学習タンパク質モデルを提案する。
その結果、シーケンスプロンプトの使用は、シーケンス関連タスクにおけるPTPMのパフォーマンスを損なうことはないという期待が得られた。
また、学習したプロンプトを組み合わせることで、新しい複雑なタスクに対処できることも示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:07:44 GMT)
Preserving Privacy and Security in Federated Learning [24.5] 我々は,セキュアなアグリゲーションと,ユーザからの毒殺攻撃に対する防御機構を組み合わせるためのフレームワークを開発する。
ゼロ知識証明プロトコルを利用して,防衛機構をローカルに実行し,その結果を中央サーバに示す。
我々のフレームワークは、セキュアなアグリゲーションのプライバシー保証に違反することなく、中央サーバが有毒なモデル更新を識別することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:40:38 GMT)
Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional linear
classification [24.1] 本研究では,高次元入力データとラベルの限られたサンプル数から学習する不確実性が,近似メッセージパッシングアルゴリズムによって得られることを示す。
我々は,信頼度を適切に正則化することで緩和する方法について論じるとともに,損失に対するクロスバリデーションが0/1誤差よりもキャリブレーションが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:32:07 GMT)
Transport Score Climbing: Variational Inference Using Forward KL and
Adaptive Neural Transport [23.9] 変分推論はしばしば、近似分布 q から後 p への「逆」クルベック・リーバー (KL) KL(q||p) を最小化する。
最近の研究は、逆KLとは異なり「前方」KL KL(p||q)は不確実性を過小評価する変動近似を導かない。
本稿では,ハミルトニアンモンテカルロ(HMC)と新しい適応トランスポートマップを用いて,KL(p||q)を最適化するトランスポートスコアクライミング(TSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:21:20 GMT)
A Reliable Data-transmission Mechanism using Blockchain in Edge
Computing Scenarios [22.9] ブロックチェーンの分散アーキテクチャを用いて,データを改ざんしないようにするブロックチェーンに基づくデータ伝送機構を提案する。
シミュレーションの結果,提案手法はモノのインターネットにおけるデータ伝送の信頼性をある程度確保できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:49:41 GMT)
A Multi-Domain VNE Algorithm based on Load Balancing in the IoT networks [22.6] 本稿では,ハイブリッド遺伝的アルゴリズムに基づく仮想ネットワークマッピング戦略を提案する。
アルゴリズムの柔軟性を向上させるために、クロス確率とフェロモンベースの突然変異遺伝子選択戦略を使用する。
平均見積もりのマッピング、リンクロードバランシング、マッピングコスト-ベネフィット比、受け入れ率、実行時間など、多くのパフォーマンス指標でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:01:21 GMT)
Self-supervised Speaker Recognition Training Using Human-Machine
Dialogues [22.3] 顧客とスマートスピーカーデバイス間の対話を利用して、話者認識モデルを事前訓練する方法を検討する。
本稿では,その音響的均一性に基づいて対話から選択的に学習する効果的な拒絶機構を提案する。
実験により,提案手法は従来よりも優れた性能向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:44:54 GMT)
A Ranking Game for Imitation Learning [22.0] 模倣を、$textitpolicy$と$textitreward$関数の間の2プレイヤーランキングベースのStackelbergゲームとして扱う。
このゲームは、オフラインの好みから学習する逆強化学習(IRL)法と方法の両方の多くのサブセットを含んでいる。
本研究では,均衡条件下での準最適模倣学習を容易にするために,政策性能のランク付けに使用される損失関数の要件を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:38:22 GMT)
Finite-Sum Optimization: A New Perspective for Convergence to a Global
Solution [22.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの機械学習タスクで大きな成功を収めている。
彼らのトレーニングは、一般的に損失面は滑らかではないか、あるいは束縛されているため、難しい。
本稿では,$varepsilon$-(global)最小値への収束を最小化できるアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:23:16 GMT)
T-NGA: Temporal Network Grafting Algorithm for Learning to Process
Spiking Audio Sensor Events [21.6] 本研究では、時間ネットワークグラフトアルゴリズム(T-NGA)と呼ばれる自己教師型手法を提案する。
T-NGAは、スペクトログラム機能で事前訓練されたリカレントネットワークをグラフトし、コチェリーイベント機能とネットワークを連携させる。
実験により, グラフトされたネットワークの精度は, 音声認識タスクにおけるスクラッチから訓練した教師ネットワークの精度と類似していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:14:14 GMT)
Deletion Inference, Reconstruction, and Compliance in Machine
(Un)Learning [21.4] 機械学習モデルに対するプライバシ攻撃は、そのようなモデルをトレーニングするために使用されるデータを特定することを目的としている。
多くの機械学習メソッドが最近、機械学習をサポートするように拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:02:58 GMT)
Neural Models for Output-Space Invariance in Combinatorial Problems [21.0] 最近では、スドクやグラフカラーリング(GCP)など、解決されたインスタンスを使って、基礎となる制約を暗黙的に学習することで、パズルを解くために多くのニューラルモデルが提案されている。
提案アーキテクチャの欠点の1つは、変数が値に割り当てられる出力空間のサイズをまたいで一般化できないことである。
本稿では,GNNに基づくアーキテクチャを拡張して,値セットの不変性を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:34:53 GMT)
Inter-subject Contrastive Learning for Subject Adaptive EEG-based Visual
Recognition [20.9] 本稿では,主観的適応脳波に基づく視覚認識の課題に取り組む。
脳波信号に基づいて視覚刺激のカテゴリを正確に予測することを目的としている。
同一クラスを共有する特徴の類似性を高めて,異なる対象から得られる特徴の類似性を高めることによって,対象非依存表現を学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:34:57 GMT)
Comparison and Combination of Sentence Embeddings Derived from Different
Supervision Signals [20.9] 自然言語推論(NLI)データセットと単語辞書からの定義文を用いて得られた2種類の文埋め込みに着目した。
2つの視点で分割したSTSデータを用いて,その性能を意味的テキスト類似性(STS)タスクと比較した。
また、これらの2種類の埋め込みを組み合わせることで、教師なしSTSタスクや下流タスクのそれぞれのモデルよりも大幅にパフォーマンスが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:15:48 GMT)
Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning [20.6] 提案するContrastiveCropは,シームズ表現学習のための作物を効果的に生成する。
完全に教師なしの方法で、トレーニングプロセス内に意味を意識したオブジェクトローカライゼーション戦略を提案する。
プラグインとフレームワークに依存しないモジュールとして、ContrastiveCropはSimCLR、MoCo、BYOL、SimSiamを0.4%の精度で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:09:00 GMT)
Variance reduced stochastic optimization over directed graphs with row
and column stochastic weights [18.5] AB-SAGA は強凸関数上に分布する有限サムである。
一定のステップサイズでは、AB-SAGAは大域的最適値に線形収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:44:48 GMT)
Aladdin: Joint Atlas Building and Diffeomorphic Registration Learning
with Pairwise Alignment [18.3] 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、アトラスと静止速度場(SVF)パラメータ化を共同で予測し、微分型画像登録を行う。
提案手法は,他の最先端画像登録アルゴリズムよりも性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 23:52:21 GMT)
SUD: Supervision by Denoising for Medical Image Segmentation [17.1] そこで,本研究では,その目標を目標とすることで,セグメントモデルの監視を可能にするフレームワークであるSUD(Superervision by Denoising)を提案する。
SUDを3つのタスクキドニー,腫瘍(3D),脳(3D)セグメンテーション,皮質パーセレーション(2D)で評価し,Diceオーバーラップと時間的アンサンブルベースラインに対するセグメンテーションのハウスドルフ距離を有意に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:29:16 GMT)
Reward-Respecting Subtasks for Model-Based Reinforcement Learning [17.1] 既存の学習アルゴリズムを使って、オンラインと政治以外の選択肢をどのように学べるかを示す。
また、一般的な値関数を用いて、値、ポリシー、オプション、モデルを学ぶアルゴリズムをどのように統合できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:09:27 GMT)
Gradient-Based Learning of Discrete Structured Measurement Operators for
Signal Recovery [16.7] 本稿では、勾配に基づく学習を利用して離散最適化問題を解く方法について述べる。
GLODISMO (Gradient-based Learning of DIscrete Structured Measurement Operators) によるアプローチの定式化
いくつかの信号回復アプリケーションにおいて,GLODISMOの性能と柔軟性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:27:08 GMT)
More is Better (Mostly): On the Backdoor Attacks in Federated Graph
Neural Networks [16.7] 本稿では,集中型バックドア攻撃 (CBA) と分散バックドア攻撃 (DBA) の2種類のバックドア攻撃を行う。
CBAは、すべての悪意あるパーティのトレーニング中に同じグローバルトリガを埋め込むことで実行され、DBAは、グローバルトリガを別のローカルトリガに分解し、異なる悪意のあるパーティのトレーニングデータセットに埋め込むことによって実行される。
実験の結果, ほぼすべてのケースにおいて, DBA攻撃成功率はCBAよりも高いが, DBA攻撃成功率はCBAに近いことは稀である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:09:39 GMT)
Distributionally Robust Fair Principal Components via Geodesic Descents [16.4] 大学入学、医療、信用承認などのその後の領域では、学習予測の公正性や堅牢性といった新たな基準を考慮に入れることが不可欠である。
本稿では,主成分分析のための分布的ロバストな最適化問題を提案する。
実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法が最先端のベースラインに対して有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:08:13 GMT)
Nesterov Accelerated Shuffling Gradient Method for Convex Optimization [15.9] このアルゴリズムは,統一シャッフル方式を用いて,$mathcalO (1/T)$の改善率を示す。
我々の収束解析は有界領域や有界勾配条件に関する仮定を必要としない。
数値シミュレーションはアルゴリズムの効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:23:17 GMT)
Towards Loosely-Coupling Knowledge Graph Embeddings and Ontology-based
Reasoning [15.7] 我々は、知識グラフの埋め込みにおけるデータ駆動力と、専門家や包摂体制から生じるドメイン固有の推論(OWL2)とを緩やかに結合することを提案する。
最初の結果から,バニラ知識グラフ埋め込みのMRR精度を最大3倍に向上し,知識グラフ埋め込みとルールマイニング,最大3.5倍MRRの推論を組み合わせたハイブリッドソリューションより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:01:49 GMT)
Speech Emotion Recognition using Self-Supervised Features [15.0] 本稿では,アップストリーム+ダウンストリームアーキテクチャのパラダイムに基づくモジュール型エンド・ツー・エンド(E2E)SERシステムを提案する。
IEMOCAPデータセットからカテゴリ感情クラスを予測するためのSER実験が行われた。
提案したモノモーダル音声のみに基づくシステムは,SOTA結果を実現するとともに,強力かつきめ細かな自己教師付き音響特性の可能性にも光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:50:07 GMT)
Document-Level Event Extraction via Human-Like Reading Process [14.5] ドキュメントレベルのイベント抽出(DEE)は、特にトリッキーである。
本稿では,DeEを大まかな読解と精巧な読解の2段階に分解するHRE法を提案する。
実験結果は,HREが先行競合法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:10:58 GMT)
A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation [14.2] ロボットの分散ネットワークは、効率的なアドホックピアからピアコミュニケーションを通じて、グローバルなローカライズに協力できることを示す。
任意のパターンで対話する最大1000個のロボットによるシミュレーションにおいて、我々の解は非線形因子グラフ解法と同じくらいの精度でグローバルに精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:00:25 GMT)
Self-Supervised Representation Learning for Speech Using Visual
Grounding and Masked Language Modeling [14.0] FaST-VGSはトランスフォーマーをベースとしたモデルで、生音声波形と意味論的関連画像の関連付けを学習する。
FaST-VGS+は、マスク付き言語モデリングの目的を持つマルチタスク方式で学習される。
我々のモデルはABXタスク上で競合的に動作し、SyntacticおよびSemanticタスクにおける他のコンカレントサブミッションよりも優れており、Lexicalタスクにおける最高のシステムとほぼ一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:09:54 GMT)
Transformers in Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Unknown
Camera Intrinsics [13.7] 自己教師付き単眼深度推定は3次元シーン理解において重要な課題である。
自己教師付き単眼深度推定のための視覚変換器の適応方法を示す。
本研究は,トランスフォーマーをベースとしたアーキテクチャが,より堅牢で汎用性の高い性能を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:17:29 GMT)
Universality of parametric Coupling Flows over parametric
diffeomorphisms [13.4] Coupling Flows CFlowsに基づく可逆ニューラルネットワークは、画像合成やデータ圧縮など、さまざまな応用がある。
CFlows が Ck-ノルムの任意の微分同相を近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 02:10:32 GMT)
Maximizing Audio Event Detection Model Performance on Small Datasets
Through Knowledge Transfer, Data Augmentation, And Pretraining: An Ablation
Study [13.4] Xceptionモデルは、音声イベント検出のためのESC-50データセット上で、最先端(SOTA)の精度に達する。
約3分の1のパラメータでSOTA性能に近づいたより小さなXceptionモデルが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:57:40 GMT)
Using Partial Monotonicity in Submodular Maximization [13.2] 多くの標準部分モジュラーアルゴリズムに対して、単調性比に依存する新しい近似保証を証明できることが示される。
これにより、映画レコメンデーション、二次プログラミング、画像要約の一般的な機械学習応用に対する近似比が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:35:40 GMT)
ABG: A Multi-Party Mixed Protocol Framework for Privacy-Preserving
Cooperative Learning [13.2] 本稿では、さまざまなデータ所有者が機械学習に協力できるプライバシー保護型多人数協調学習システムを提案する。
また,ロジスティック回帰やニューラルネットワークなど,一般的な機械学習手法に対して,特定のプライバシ保護計算プロトコルを設計する。
実験の結果,特に低レイテンシのネットワーク環境において,ABG$n$は優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 03:57:57 GMT)
Deep Deterministic Independent Component Analysis for Hyperspectral
Unmixing [12.8] 抽出された全ての成分間の依存性を直接最小化することにより,ニューラルネットワークに基づく独立成分分析(ICA)手法を開発した。
ハイパースペクトルアンミキシング(HU)問題におけるICAを評価し、"emphICAはハイパースペクトルデータをアンミキシングする役割を果たさない"という声明を反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:26:32 GMT)
Learning under Storage and Privacy Constraints [12.5] プライバシ保証を提供すると同時に,ストレージコストを削減するためのフレームワークを提案する。
提案手法はノイズ注入と損失圧縮を含む。
付加雑音の分布と損失圧縮を適切に一致させると、圧縮例が収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:15:03 GMT)
VNE Strategy based on Chaotic Hybrid Flower Pollination Algorithm
Considering Multi-criteria Decision Making [12.4] 仮想ネットワーク埋め込み (Virtual Network Embedding, VNE) 問題に対するハイブリッド花の受粉アルゴリズムの設計戦略について論じる。
クロス操作は、グローバル検索を完了させるためにクロスポリン化操作を置き換えるために使用される。
従来のフィットネスベースの選択戦略の補完としてライフサイクルメカニズムが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:57:00 GMT)
FrePGAN: Robust Deepfake Detection Using Frequency-level Perturbations [12.0] 我々は、既知のGANモデルと見えないGANモデルの両方に対してディープフェイク検出器を一般化するためのフレームワークを設計する。
本フレームワークは,実画像と区別できないような周波数レベルの摂動マップを生成する。
実験のために、GANモデル、色操作、オブジェクトカテゴリのトレーニング設定から異なる新しいテストシナリオを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:45:11 GMT)
PatClArC: Using Pattern Concept Activation Vectors for Noise-Robust
Model Debugging [11.6] 最先端の機械学習モデルは通常、大規模なベンチマークデータセット上で(事前)トレーニングされている。
これらはしばしば、データ収集プロセスで気付かれていないバイアス、アーティファクト、エラーを含んでいる。
遅延空間におけるノイズロスの概念表現のためのパターン概念活性化ベクトル(PCAV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:40:20 GMT)
Neural Tangent Kernel Analysis of Deep Narrow Neural Networks [11.6] 無限に深いが狭いニューラルネットワークの最初のトレーニング可能性保証を示す。
次に、解析を無限深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に拡張し、簡単な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 07:27:02 GMT)
DeepSSN: a deep convolutional neural network to assess spatial scene
similarity [11.6] 本稿では,深部空間シーンネットワーク(Deep Space Scene Network,DeepSSN)を提案する。
提案したDeepSSNを用いて,スケッチマップを用いた空間問合せをユーザが入力する空間シーン探索システムを開発した。
提案手法は,データ拡張後の131,300個のラベル付きシーンサンプルを含むマルチソース・コンバウンド・マップデータを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 23:53:20 GMT)
5G Network on Wings: A Deep Reinforcement Learning Approach to UAV-based
Integrated Access and Backhaul [11.5] 無人航空機(UAV)ベースの航空ネットワークは、高速で柔軟で信頼性の高い無線通信のための有望な代替手段を提供する。
本稿では,データ収集システム,シグナリング手順,機械学習の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:04:20 GMT)
Random Gegenbauer Features for Scalable Kernel Methods [11.4] 我々は、GZK(Generalized Zonal Kernels)と呼ばれる新しい、リッチなカーネル関数のクラスを近似する効率的なランダムな特徴を提案する。
提案したGZKファミリーは、ゲゲンバウアー級数展開における因子を導入することにより、粒子核を一般化する。
提案手法は最近のカーネル近似法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:30:36 GMT)
Tractable Boolean and Arithmetic Circuits [11.4] トラクタブル回路の基礎と関連するマイルストーンについて概観する。
我々は、ニューロシンボリックAIの幅広い目的に特に役立つ彼らのコア特性と技術に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:01:38 GMT)
Causal Inference Using Tractable Circuits [11.4] 従来, 因果関係が不明であったモデルに対しては, 因果関係が不明であった場合の確率論的推論が可能であることを示す。
これは、因果機構を計算的に活用できる新しい手法によって実現されているが、それらのアイデンティティを知る必要はない。
我々のゴールは、これらの新しい結果に因果性指向の露出を提供することであり、それらがよりスケーラブルで多目的な因果推論にどのように貢献するかを推測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:09:39 GMT)
Mental Stress Detection using Data from Wearable and Non-wearable
Sensors: A Review [11.1] ヒトのストレス反応を測定する方法は、ウェアラブルと非ウェアラブルセンサーのデータを用いて観察された主観的アンケートと客観的マーカーを含むことができる。
各種情報源からの関連データを利用して, ストレス検出手法が人工知能の恩恵を受ける方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:48:46 GMT)
A Topology-Attention ConvLSTM Network and Its Application to EM Images [11.1] 本稿では3次元画像分割のための新しいTopologyAttention ConvLSTM Network(TACNet)を提案する。
具体的には,2次元画像スライスをスタックとして3次元画像を処理するSTA(Spatial Topology-Attention)モジュールを提案する。
スライス間でトポロジクリティカルな情報を効果的に伝達するために,Iterative-Topology Attention (ITA)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:33:01 GMT)
Locally Differentially Private Distributed Deep Learning via Knowledge
Distillation [11.0] ローカルな差分プライバシーと知識蒸留による分散ディープラーニングフレームワーク LDP-DL を提案する。
LDP-DLは、プライバシ予算とモデルの正確性という点で、他社よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 06:43:39 GMT)
Scribble-based Boundary-aware Network for Weakly Supervised Salient
Object Detection in Remote Sensing Images [10.6] スパース・スクリブル・アノテーションからリモートセンシング画像の正当性を予測するために,弱教師付きサルエント・オブジェクト検出フレームワークを提案する。
具体的には,高信頼度オブジェクト境界 (擬似) ラベルによって明示的に制御されるオブジェクト境界意味論を探索する境界対応モジュール (BAM) を設計する。
次に,境界セマンティクスを高次特徴と統合し,スクリブルラベルの監督下での健全な物体検出を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:32:21 GMT)
SliTraNet: Automatic Detection of Slide Transitions in Lecture Videos
using Convolutional Neural Networks [10.1] 講義ビデオ中のスライド遷移を検出するディープラーニング手法を提案する。
まず,2次元畳み込みニューラルネットワークを用いて,プロセスベースのアプローチで映像のフレームを予測する。
2つの3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて、遷移候補を洗練することで複雑さを増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:03:27 GMT)
Direct measurement of particle statistical phase [10.1] 本稿では,任意の種類の粒子の交換位相を直接測定できる手法を提案する。
我々は光子の実ボソニック交換相を直接測定する。
実験の結果, 対称性が確認され, 様々なシナリオで探索できるツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:00:43 GMT)
Machine Translation from Signed to Spoken Languages: State of the Art
and Challenges [9.3] 我々は手話言語学と機械翻訳を高度に紹介する。
言語機械翻訳研究の肩に顕著な進歩が見られた。
我々は、学際的な研究を提唱し、手話の言語分析に関する将来の研究を基盤にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:54:07 GMT)
On The Empirical Effectiveness of Unrealistic Adversarial Hardening
Against Realistic Adversarial Attacks [9.2] 本研究では,非現実的対向例が実例からモデルを保護するのに有効かどうかを考察する。
その結果,非現実的な例が現実的な例と同等に有効である場合や,限られた改善しか得られない場合とでは,ユースケース間での相違が明らかとなった。
効果的硬化に使用できる非現実的な例を識別するパターンに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:08:10 GMT)
Pruned Neural Networks are Surprisingly Modular [9.2] 多層パーセプトロンに対するモジュラリティの測定可能な概念を導入する。
小型画像のデータセットに基づいて学習したニューラルネットワークのモジュラ構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:22:13 GMT)
Introducing the Expohedron for Efficient Pareto-optimal Fairness-Utility
Amortizations in Repeated Rankings [9.1] 我々は,生産者側の個々人の露出不公平さを最小限に抑えつつ,消費者側の実用性を最大化する一連のランキングを計算することの課題を考える。
幾何的対象 (polytope) と呼ばれる多面体(polytope) を導入し、その点が位置ベースモデルに対する全ての達成可能なアイテムの露出を表す。
提案手法は,アルゴリズムの複雑度と経験的実行時間の観点から,線形あるいは二次的なプログラミングベースラインと比較した。
我々の解は、BvN分解で達成された$(n-1)2 + 1$の代わりに、わずか$n$置換の分布として表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:43:35 GMT)
Blind leads Blind: A Zero-Knowledge Attack on Federated Learning [9.1] フェデレートラーニング(FL)に対する攻撃は、生成されたモデルの品質を大幅に低下させる。
本研究では,ゼロ・ナレッジ・アンターゲット・アタック(ZKA)を設計し,良性クライアントの送信を盗聴することなく敵モデルを構築する。
ZKA-Rは、地球モデルから工学を逆転させることにより、逆不明瞭なデータを生成する。
ZKA-Gは、ランダムに選択されたクラスとは異なる画像を合成することを目的としたジェネレータからの合成データに基づいて局所モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:38:28 GMT)
A comprehensive benchmark analysis for sand dust image reconstruction [8.8] 本研究では,実世界の砂塵画像の包括的研究と解析を行う。
次に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し,アルゴリズムの性能を評価するためのサンダスト画像再構成ベンチマーク(SIRB)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:48:09 GMT)
Bridging 2D and 3D Segmentation Networks for Computation Efficient
Volumetric Medical Image Segmentation: An Empirical Study of 2.5D Solutions [8.8] 深層畳み込みニューラルネットワークは、医用画像セグメンテーションにおいて大きな成功を収めている。
自然画像のセグメンテーションとは異なり、MRIやCTのようなほとんどの医療画像は体積データである。
3D CNNは推論時間とコストに悩まされ、さらなる臨床応用を妨げる。
計算コストの少ない容積空間情報を利用するために,多くの2.5Dセグメンテーション法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:45:54 GMT)
Gaussian Graphical Models as an Ensemble Method for Distributed Gaussian
Processes [8.4] 我々はガウスの専門家の予測をガウス図形モデル(GGM)により集約する新しいアプローチを提案する。
まず、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いて、潜伏変数と観測変数の合同分布を推定する。
我々の新しい手法は他の最先端のDGP手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:22:56 GMT)
Red Teaming Language Models with Language Models [8.2] 言語モデル(LM)は、予測が難しい方法でユーザを傷つける可能性があるため、デプロイできないことが多い。
以前の作業では、ヒューマンアノテータを使ってテストケースを手書きすることで、デプロイ前に有害な振る舞いを特定する。
本研究では、別のLMを用いてテストケース(「レッドチーム」)を生成することにより、標的のLMが有害な振る舞いをするケースを自動的に見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:22:17 GMT)
Structure-Aware Transformer for Graph Representation Learning [7.4] 本研究では,トランスフォーマーによって生成されるノード表現と位置符号化が必ずしも類似点を捉えるとは限らないことを示す。
本稿では,新しい自己認識機構上に構築された,単純で柔軟なグラフ変換器のクラスであるStructure-Aware Transformerを提案する。
我々のフレームワークは,既存のGNNを利用してサブグラフ表現を抽出し,ベースとなるGNNモデルに対する性能を体系的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:53:39 GMT)
Coordinately Assisted Distillation of Quantum Coherence in Multipartite
System [7.4] 我々は,多粒子系におけるコヒーレンス蒸留を初めて研究した。
モノガミーのような不等式は、サブシステムにおける補助的な蒸留可能なコヒーレンスの分布を制限するために与えられる。
得られたコヒーレンス蒸留と真の多粒子相関の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 06:16:48 GMT)
Redactor: Targeted Disinformation Generation using Probabilistic
Decision Boundaries [7.3] 本研究では,特定のターゲットに対する推論攻撃の精度を下げることが目的である標的偽情報の問題について検討する。
我々は,異なるクラスとしてラベル付けされる入力空間のターゲットに最も近い点を見つけることで,この問題を最もよく解決できることを示す。
また,偽情報を現実的にするための手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:43:25 GMT)
Moving Other Way: Exploring Word Mover Distance Extensions [7.2] モービル距離(英: mover's distance、WMD)は、2つのテキストに対する一般的な意味的類似度尺度である。
本稿では,WMDの拡張の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:56:32 GMT)
Mental Disorders on Online Social Media Through the Lens of Language and
Behaviour: Analysis and Visualisation [7.1] 本研究では,精神疾患に罹患したソーシャルメディア利用者を特徴づけ,識別する要因について検討する。
副詞や動詞の時制,話題固有の語彙など,機能語の使用に有意な差異が認められた。
マイクロブログプラットフォーム上での言語使用が、精神疾患を持つユーザにとって区別しにくいことを示す証拠が見つかっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:29:01 GMT)
Bayesian Linear Bandits for Large-Scale Recommender Systems [7.1] この問題に対処するために,線形コンテキスト多重武装バンディットフレームワークを構築した。
提案するリコメンデータシステムは,オンライン上でユーザの項目選好を学習し,ランタイムを極力低くする。
数値評価には,提案アルゴリズムを用いて推薦システムを構築し,実世界のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:51:19 GMT)
Motion-Plane-Adaptive Inter Prediction in 360-Degree Video Coding [7.1] 我々は,360度ビデオのための移動平面適応型相互予測手法(MPA)を提案する。
MPAは、理論上は任意にマッピングされた2D画像表現を扱うのではなく、3次元空間の異なる運動平面上で、相互予測を行うことができる。
我々は、異なる運動平面と運動モデルの間で動き情報を変換できる運動平面適応型運動ベクトル予測技術(MPA-MVP)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:15:08 GMT)
A Coarse-to-fine Morphological Approach With Knowledge-based Rules and
Self-adapting Correction for Lung Nodules Segmentation [6.9] 本稿では,しきい値法の性能を大幅に向上させる粗大な手法を提案する。
提案アルゴリズムは,パブリックLIDC-IDRIデータセットとプライベートLC015データセットの両方で最先端の性能を実現する。
摘出した結節を正確に分割することのできるほとんどの形態学的手法とは異なり,本法はタイプや直径には全く依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:10:37 GMT)
Locally Random P-adic Alloy Codes with ChannelCoding Theorems for
Distributed Coded Tensors [6.8] 我々は、典型的な回復しきい値と呼ばれる分析のための新しい指標を導入する。
我々の一般的なフレームワークは、特別なケースとして、他の多くの計算スキームやメトリクスを包含していることを示す。
我々は、Amazon EC2で実施された実験を分析し、実際に行われている他の多くのベンチマーク計算方式よりも高速で数値的に安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:20:00 GMT)
Proxy ensemble geometric phase and proxy index of time-reversal
invariant topological insulators at finite temperatures [6.6] 本稿では,転送行列から直接,プロキシインデックスとプロキシEGPを提案する。
我々は,Bernevig-Hughes-Zhang (BHZ) モデルと Kane-Mele (KM) モデルで実証された時間反転不変位相絶縁体に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:54:53 GMT)
Membership Inference Attacks and Defenses in Neural Network Pruning [5.9] ニューラルネットワークのプルーニングにおいて、プライバシリスクを初めて分析する。
具体的には,ニューラルネットワークのプルーニングがデータプライバシのトレーニングに与える影響について検討する。
本稿では,予測分岐を緩和し,刈り込みプロセスを保護するための新しい防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:31:53 GMT)
NASDUCK: New Constraints on Axion-like Dark Matter from Floquet Quantum
Detector [5.1] 我々は、地球に基づく精密量子検出器を用いて、原子スピンとAxion-like Particles(ALPs)の相互作用を探索する。
ALP-陽子相互作用とALP-中性子相互作用の新たな制約を4～15-4時間10～12m eV/c2$質量範囲で導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:16:19 GMT)
Unsupervised physics-informed disentanglement of multimodal data for
high-throughput scientific discovery [4.9] 物理インフォームドマルチモーダルオートエンコーダ(PIMA)を紹介する。
PIMAはマルチモーダルな科学データセットで共有情報を発見するための変分推論フレームワークである。
金属添加物製造からの格子状メタマテリアルのデータセットは正確なクロスモーダル推論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:47:00 GMT)
To Tune or Not To Tune? Zero-shot Models for Legal Case Entailment [4.9] 多様なデータセットに微調整された事前訓練された言語モデルは、様々なドメイン外タスクにうまく転送可能であることを示す。
我々は,COLIEE 2021の判例提出作業に参加し,対象領域に適応しないモデルを用いた。
本実験は,事前学習型言語モデルの新しいパラダイムにおいて,直感に反する結果であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:02:48 GMT)
Optimal Direct-Connect Topologies for Collective Communications [4.8] 本稿では,通信作業量に応じて遅延帯域トレードオフに最適化された直接接続トポロジを構築するためのアルゴリズムフレームワークを提案する。
提案手法は, 既存の通信方式に比べて, 派生したトポロジとスケジュールが大幅な性能向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:59:05 GMT)
Quantification of Actual Road User Behavior on the Basis of Given
Traffic Rules [4.7] 本研究では,人間の運転データから規則適合度の分布を導出する手法を提案する。
提案手法は,オープンモーションデータセットと安全距離および速度制限ルールを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:14:53 GMT)
A Review of Landcover Classification with Very-High Resolution Remotely
Sensed Optical Images-Analysis Unit,Model Scalability and Transferability [4.7] ランドカバー分類は、超高解像度(VHR)画像解析において最も難しい課題の1つである。
ディープラーニング(DL)に基づく土地被覆手法とトレーニング戦略の急速な増加が最先端であると主張されているため、既に断片化された土地被覆マッピング手法の技術的景観はさらに複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:38:40 GMT)
Deep Residual Shrinkage Networks for EMG-based Gesture Identification [4.6] ジェスチャー識別を行うために,新たに開発されたディープ・ラーニング手法,すなわちディープ・リザーブ・ストレッサージ・ネットワークを適用した。
3つの異なるアルゴリズムを用いて、EMG信号認識の精度とDRSNの精度を比較する。
その結果,DRSNはEMG認識精度の点で従来のニューラルネットワークより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 07:37:15 GMT)
COIL: Constrained Optimization in Learned Latent Space -- Learning
Representations for Valid Solutions [4.4] 我々は変分オートエンコーダを用いて、遅延空間(COIL)における制約付き最適化の表現を学習する。
COILは制約を満たすことができ、最大2桁近い目標までの距離の解を求めることができる。
標準表現を用いた同一GAと比較すると,COILの学習遅延表現は制約を満たすことができ,最大2桁近い目標の解を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:16:23 GMT)
A characterization of maximally entangled two-qubit states [4.3] 部分遷移状態の最小固有値が$-frac12$である二部量子状態の族を研究する。
2量子系の場合、その部分転置状態の最小固有値が$-frac12$であることと、そのような2量子状態が最大絡み合わなければならない場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:12:09 GMT)
SODA: Self-organizing data augmentation in deep neural networks --
Application to biomedical image segmentation tasks [4.1] 本稿では、ニューラルネットワークトレーニングの一環として、オンライン学習を活用して、この予算を早期に割り当てる。
このメタアルゴリズムは、勾配に基づく信号を利用して、どの種類のデータ拡張が望ましいかを決定するため、ほとんど余分なコストで実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:24:40 GMT)
VAEL: Bridging Variational Autoencoders and Probabilistic Logic
Programming [3.8] 本稿では、可変オートエンコーダ(VAE)と確率論的論理(L)プログラミングの推論能力を統合するニューラルシンボリック生成モデルVAELを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:16:53 GMT)
Deep Networks on Toroids: Removing Symmetries Reveals the Structure of
Flat Regions in the Landscape Geometry [3.7] 我々は、すべての対称性を除去し、トロイダルトポロジーをもたらす標準化されたパラメータ化を開発する。
最小化器の平坦性とそれらの接続する測地線経路の有意義な概念を導出する。
また、勾配勾配の変種によって発見された最小化器は、ゼロエラー経路と1つの曲がり角で接続可能であることも見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:57:54 GMT)
Experimental Demonstration that No Tripartite-Nonlocal Causal Theory
Explains Nature's Correlations [3.7] 量子理論は、局所的な操作では得られない真の三部構造を持つ状態の存在を予測している。
本研究では,これらの三部構造相関が実験的に達成可能であることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:32:12 GMT)
Bubble identification from images with machine learning methods [3.4] 気泡流画像の自動的かつ信頼性の高い処理が必要である。
近年のアプローチでは,この課題に対するディープラーニングアルゴリズムの利用に焦点が当てられている。
本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく3つの異なる手法を試すことにより、これらの点に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:38:17 GMT)
Over-the-Air Ensemble Inference with Model Privacy [3.3] モデルアンサンブルを持つ複数のクライアントが並列にクエリされ、新しいサンプルの正確な決定を行う無線エッジでの分散推論を検討する。
我々は,帯域効率のよいアンサンブル推論手法を実装するために,空気の重畳特性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:16:11 GMT)
Comprehensive survey of computational learning methods for analysis of
gene expression data in genomics [3.1] 機械学習を含む計算解析手法は、ゲノム学や医学の分野で大きな影響を与えている。
本稿では,表現マイクロアレイデータの解析に使用される様々な統計・計算ツールについて概説する。
具体的には,不備な値(遺伝子発現)の計算方法,特徴遺伝子のスケーリング,次元減少のための特徴の選択と抽出,表現データの学習と解析について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:53:13 GMT)
B2EA: An Evolutionary Algorithm Assisted by Two Bayesian Optimization
Modules for Neural Architecture Search [3.1] Btextsuperscript2EAは2つのBO代理モデルと2つの変異ステップを持つ補助的EAである。
Btextsuperscript2EAは、目標パフォーマンスの3つの困難レベルに対して、14ベンチマークよりも堅牢で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:50:21 GMT)
PSSNet: Planarity-sensible Semantic Segmentation of Large-scale Urban
Meshes [3.1] テクスチャメッシュとして表現された3次元都市シーンを解釈するための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは2つのステップでセマンティックセグメンテーションを実現する: 計画性に敏感なオーバーセグメンテーションとセマンティックセグメンテーション。
我々のアプローチは、境界品質とIoU(組合間)の平均で最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:16:10 GMT)
HDCoin: A Proof-of-Useful-Work Based Blockchain for Hyperdimensional
Computing [2.7] 本稿では、新しい機械学習スキームのためのブロックチェーンベースのフレームワークであるHDCoinを紹介する。
HDCのシナリオでは、マイナーは与えられたデータセット上で最も高いテスト精度を得るために競争している。
勝者のモデルはブロックチェーンに記録されており、信頼できるHDCモデルとして一般に公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 06:21:29 GMT)
Effects of Parametric and Non-Parametric Methods on High Dimensional
Sparse Matrix Representations [2.7] セマンティクスは、機械学習アルゴリズムの表現を提供するテキストデータから導かれる。
学習法はパラメトリックおよび非パラメトリック学習法として広く分類されているため,本論文では,これらのアルゴリズムが高次元スパース行列表現に与える影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:16:42 GMT)
Gender stereotypes in the mediated personalization of politics:
Empirical evidence from a lexical, syntactic and sentiment analysis [2.7] イタリアにおける政治的パーソナライゼーションは、男性よりも女性にとって有害であることを示す。
女性政治家は、個人的な詳細が報告されたとき、男性よりもネガティブなトーンで覆われている。
観察された性別の違いに対する主な貢献は、印刷されたニュースではなく、オンラインニュースである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:40:44 GMT)
AI-based artistic representation of emotions from EEG signals: a
discussion on fairness, inclusion, and aesthetics [2.7] 我々は、人間と機械が芸術的に感情を表現するために対話するAIベースのBrain-Computer Interface(BCI)を提案する。
この相互作用のダイナミクスを理解して、公正性、包摂性、美学の共存性を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:51:02 GMT)
Robust Dialogue State Tracking with Weak Supervision and Sparse Data [2.6] 対話状態追跡(DST)を新しいデータに一般化することは、トレーニング中の豊富なきめ細かい監督に依存しているため困難である。
サンプルの間隔、分布シフト、新しい概念やトピックの発生は、しばしば推論中に深刻なパフォーマンス劣化を引き起こす。
そこで本研究では,詳細な手動スパンラベルを必要とせず,抽出DSTモデルを構築するためのトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:58:12 GMT)
Learning fair representation with a parametric integral probability
metric [2.5] 公正表現(LFR)を学習するための新しい逆学習手法を提案する。
本稿では,表現の公平さと表現の最上部に構築された予測モデルの公正さの理論的関係を導出する。
提案するLFRアルゴリズムは計算的に軽量で安定であり,最終予測モデルは他のLFRアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:02:23 GMT)
LwPosr: Lightweight Efficient Fine-Grained Head Pose Estimation [2.5] 本稿では,頭部ポーズ推定(HPE)タスクのための軽量ネットワークを提案する。
The proposed network textitLwPosr using mix of depthwise separable convolutional (DSC) and transformer encoder layer。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:12:27 GMT)
HeadPosr: End-to-end Trainable Head Pose Estimation using Transformer
Encoders [2.5] textitHeadPosrは、単一のRGBイメージを使用してヘッドポーズを予測するために提案されている。
textitHeadPosrは、トランスフォーマーエンコーダを含む新しいアーキテクチャを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:29:21 GMT)
Addressing modern and practical challenges in machine learning: A survey
of online federated and transfer learning [2.1] オンライントランスファーラーニング(OTL)とオンラインフェデレーションラーニング(OFL)は、データサイロ、ストリーミングデータ、データセキュリティといった現代の機械学習課題を克服するための2つの協調パラダイムである。
本調査は、オンライン・フェデレーションとトランスファー学習の理解を深めるため、主要な進化経路を通じてOFLとOTLを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:06:56 GMT)
G-Elo: Generalization of the Elo algorithm by modelling the discretized
margin of victory [2.1] ゲームポイント(ゴールなど)の観測値の違いを利用して,1対1のゲームにおける評価チーム(またはプレーヤ)の新たなアルゴリズムを開発する。
本研究の目的は,実装が簡単で直感的に理解できるEloスタイルのアルゴリズムを得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:06:16 GMT)
Monogamy and polygamy relations of quantum correlations for multipartite
systems [1.6] 任意の次元多部量子系における量子相関のモノガミーとポリガミーの不等式について検討する。
モノガミーの関係は、形成の絡み合いのような他の量子相関測度によって満たされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:44:47 GMT)
FL_PyTorch: optimization research simulator for federated learning [1.6] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが共同で機械学習モデルを学ぶための有望なテクニックとして登場した。
FL_PyTorchはpythonで書かれたオープンソースのソフトウェアスイートで、最も人気のあるDeep Learning (DL)フレームワークであるPyTorchの上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:18:28 GMT)
SLIDE: a surrogate fairness constraint to ensure fairness consistency [1.4] 本稿では, SLIDE と呼ばれる新しい代用フェアネス制約を提案し, 高速収束率を実現する。
数値実験により、SLIDEは様々なベンチマークデータセットでうまく機能することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:50:21 GMT)
Multi-modal data generation with a deep metric variational autoencoder [1.3] 変分オートエンコーダは、潜時空間における三重項損失を採用し、各クラスクラスタ内の潜時空間をサンプリングすることで条件付きデータ生成を可能にする。
本手法は, 広帯域ティンパノメトリー測定による鼓膜観察画像からなるマルチモーダルデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:00:02 GMT)
Targeted-BEHRT: Deep learning for observational causal inference on
longitudinal electronic health records [1.3] RCTが確立したNull causal associationの因果モデリングについて検討した。
本研究では,観測研究用データセットと変換器ベースモデルであるTargeted BEHRTと2倍のロバストな推定手法を開発した。
本モデルでは,高次元EHRにおけるリスク比推定のベンチマークと比較し,RRの精度の高い推定結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:05:05 GMT)
On Continuous Integration / Continuous Delivery for Automated Deployment
of Machine Learning Models using MLOps [1.3] この調査は、マシンラーニングのライフサイクルと、DevOpsとMLOpsの主な違いについて、より詳細な調査を提供する。
MLOpsアプローチでは、機械学習フレームワークのCI/CDパイプラインを実行するためのツールとアプローチについて議論する。
その後、Github Operations(GitOps)のプッシュとプルベースのデプロイメントを詳しく見ていきます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:04:38 GMT)
Patch-Based Stochastic Attention for Image Editing [1.1] PatchMatchアルゴリズムをベースとした,近接する近傍近傍の同定に有効なアテンション層を提案する。
画像インペイントや画像カラー化など,画像編集作業におけるPSALの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:42:00 GMT)
CZU-MHAD: A multimodal dataset for human action recognition utilizing a
depth camera and 10 wearable inertial sensors [1.1] CZU-MHAD (Changzhou University: a comprehensive multi-modal human action dataset) は22のアクションと3つのモーダル時間同期データからなる。
これらのモードには、キネクトv2カメラからの深度ビデオと骨格の位置、および10個のウェアラブルセンサーからの慣性信号が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:17:08 GMT)
Simple Control Baselines for Evaluating Transfer Learning [1.0] 我々は,伝達学習のパフォーマンスを定量化し,伝達することを目的とした評価基準を共有している。
自己教師型学習に関するいくつかの基本的な質問について,実証的研究を例に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:26:26 GMT)
Towards Learning Through Open-Domain Dialog [1.0] ダイアログから学習できるダイアログシステムに必要な変更を同定する。
本稿では,ダイアログから知識を抽出し,エージェントのセマンティックネットワークを更新し,行動と観察の基盤となる方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:59:46 GMT)
On learning Whittle index policy for restless bandits with scalable
regret [1.0] 本稿では,そのような問題に対するモデルベースRLアルゴリズムを提案する。
アームが$n$、アクティベーションが最大$m$であるレスレスバンディットの場合、その後悔は報酬モデルによって$tildeO(mnsqrtT)$または$tildeO(n2 sqrtT)$にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:07:02 GMT)
Hybrid quantum annealing for larger-than-QPU lattice-structured problems [0.8] ハイブリッドアルゴリズムは、大規模アプリケーションへの自然なブリッジである。
本稿では,QPU格子構造Ising最適化問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:10:12 GMT)
Recent Trends in 2D Object Detection and Applications in Video Event
Recognition [0.8] 物体検出における先駆的な研究について論じるとともに,近年のディープラーニングを活用したブレークスルーも取り上げている。
本稿では、画像とビデオの両方で2次元物体検出のための最近のデータセットを強調し、様々な最先端物体検出技術の比較性能の概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:15:11 GMT)
Evaluating performance of hybrid quantum optimization algorithms for
MAXCUT Clustering using IBM runtime environment [0.7] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の"Warm-Start"変種とQAOAと変分量子固有解法(VQE)の標準実装の比較を行った。
この結果から,IBM Qiskitアーキテクチャを用いた最適化アルゴリズムの高速化と,ws-QAOAアルゴリズムの分類精度の向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:49:07 GMT)
Conversational Agents: Theory and Applications [0.7] 本稿では,文字アニメーションや音声処理などの側面を簡潔にレビューし,会話エージェントの具体化という概念について考察する。
CAにおける対話を表現するための多くの異なるアプローチについて、そのようなエージェントを評価する方法とともに、いくつかの詳細で論じている。
簡単な歴史的概要が述べられ、さらに健康・教育分野における様々な応用の広範な概要が述べられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:48:14 GMT)
Accurate super-resolution low-field brain MRI [0.7] LFMRI T1重み付きシーケンスから1mm等方性MPRAGE様スキャンを合成するための機械学習アルゴリズムの拡張について報告する。
これらの結果は、LFMRIにおける正常画像および異常画像の検出を高めるための今後の研究の基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 23:57:28 GMT)
Automatic defect segmentation by unsupervised anomaly learning [0.6] 我々のセグメンテーションの入力は、候補欠陥領域の走査電子顕微鏡(SEM)画像である。
クリーンな背景画像のデータセットを用いて、欠陥をセグメント化するためにU-net形状ネットワークをトレーニングする。
実験の結果,データセットに欠陥例がないにも関わらず,実際の欠陥を高品質にセグメント化することに成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:33:36 GMT)
Multipartite entanglement and purity dynamics in classical channels
influenced by fractional Gaussian noise [0.6] 我々は,多部GHZ様状態において,不確定な絡み合いと純度保存をシミュレートできることを示した。
絡み合いと混合度基準の違いは異なる結果をもたらし、多部相関を明らかにするために様々なアプローチを検討する必要があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:24:57 GMT)
Selecting Seed Words for Wordle using Character Statistics [0.6] Wordleは2022年1月に世界的に人気を博した。
ゲームの目的は、6回の試行で5文字の英語単語を推測することである。
本研究は,5文字単語の文字統計を用いて,最もよい3文字単語を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:01:19 GMT)
Enabling Automatic Repair of Source Code Vulnerabilities Using
Data-Driven Methods [0.5] 3つの観点から脆弱性修復のためのコード表現を改善する方法を提案する。
データ駆動型の自動プログラム修復モデルは、バグと修正されたコードのペアを使用して、コードのエラーを修正する変換を学習する。
この作業の期待される結果は、自動プログラム修正のためのコード表現の改善、特にセキュリティ脆弱性の修正である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:47:37 GMT)
Failure and success of the spectral bias prediction for Kernel Ridge
Regression: the case of low-dimensional data [0.3] 一部のレジームでは、カーネルの固有基底上の真の関数 $f*$ を分解して、この方法がスペクトルバイアスを持つと予測している。
この予測は、画像などのベンチマークデータセットで非常にうまく機能するが、これらのアプローチがデータに対して行う仮定は、実際には満たされない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:48:14 GMT)
Soft Actor-Critic with Inhibitory Networks for Faster Retraining [0.3] 事前訓練されたモデルの再利用は、深い強化学習において重要である。
目的や制約が以前学んだスキルと矛盾している場合、新しいスキルをどうやって獲得するかは不明だ。
本稿では, 阻止ネットワークを用いて, 独立かつ適応的な状態値評価を可能にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 03:10:34 GMT)
Cedille: A large autoregressive French language model [0.2] 私たちはCedilleを紹介します。Cedilleは大規模なオープンソースの自動回帰言語モデルで、特にフランス語のために訓練されています。
以上の結果から,Cedille は既存のフランス語モデルより優れており,GPT-3 と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:40:43 GMT)
Personalized Public Policy Analysis in Social Sciences using
Causal-Graphical Normalizing Flows [0.2] 構造方程式/因果モデル(SEMs/SCMs)は疫学や社会科学において平均治療効果(ATE)と条件ATE(CATE)を同定・解析するために広く用いられている。
Inverse Probability Weighting(IPW)やRegression-With-Residuals(RWR)といった従来の因果効果推定手法は、ATEとCATEを推定するために広く用いられている。
本稿では,パーソナライズされた公共政策分析(P$3$A)を容易にする因果正規化フロー(c-GNF)と命名する対物推論手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:14:41 GMT)
Efficient Adapter Transfer of Self-Supervised Speech Models for
Automatic Speech Recognition [0.2] wav2vec 2.0やHuBERTといったトランスフォーマーベースのモデルが、音声領域の分野をリードしている。
本稿では,wav2vec 2.0 へのアダプタの適用により,下流 ASR タスクに必要なパラメータ数を削減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:20:54 GMT)
Structured Time Series Prediction without Structural Prior [0.2] 時系列予測は、多くの領域の応用において広くよく研究されている問題である。
このようなグラフに依存しない完全データ駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:01:58 GMT)
Introducing explainable supervised machine learning into interactive
feedback loops for statistical production system [0.1] 我々は,欧州中央銀行が収集したデータと,国立中央銀行が実施したデータ品質保証の相互的フィードバックループを開発する。
フィードバックループは例外を発生させるためのルールベースのチェックのセットに基づいており、ユーザーはデータを確認したり、実際のエラーを修正する。
本稿では,このフィードバックループから受信した情報を用いて,ナショナル・セントラル・バンクスに提示される例外を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:17:06 GMT)
Almost Optimal Proper Learning and Testing Polynomials [0.1] 我々のアルゴリズムは$q_U=left(fracsepsilonright)fraclog betabeta+O(frac1beta)+ tilde Oleft(logfrac1epsilonright)log n,$
以前のアルゴリズムは、少なくとも$s$で2次、$/epsilon$で1/epsilon$で線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:15:20 GMT)
Approximation Algorithms for ROUND-UFP and ROUND-SAP [0.1] 古典的パッキング問題の2つの一般化であるROUND-UFPとROUND-SAPについて検討する。
ROUND-UFPでは、すべての矩形を与えられた経路の最小のコピー(ラウンド)にまとめることが目的である。
ROUND-SAP では、これらのタスクは長方形と見なされ、その目標はこれらの長方形を最小数のラウンドに重ね合わせることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:15:15 GMT)
Investigating the fidelity of explainable artificial intelligence
methods for applications of convolutional neural networks in geoscience [0.0] CNNの意思決定戦略を説明する手段として、説明可能な人工知能(XAI)の手法が人気を集めている。
ここでは,最もポピュラーなXAI手法の相互比較を確立し,地質学的応用のためのCNN決定を説明する上で,それらの忠実さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:47:15 GMT)
Universal quantum computation and quantum error correction using
discrete holonomies [0.0] ホロノミック量子計算は、量子状態の非自明で行列値の幾何位相(ホロノミー)を利用してフォールトトレラント計算を行う。
我々は,量子誤り訂正符号が本方式に自然に統合されることを示し,測定に基づく量子計算のモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:11:57 GMT)
Universal Spam Detection using Transfer Learning of BERT Model [0.0] この原稿は、事前訓練されたGoogleの変換器による双方向表現(BERT)を用いた新しいユニバーサルスパム検出モデルを実証した。
Enron、Spamassain、Lingspam、およびSpamtextメッセージ分類データセットの異なる方法でモデルを個別にトレーニングした。
総合的な精度は97%に達し、F1スコアは0.96である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:37:39 GMT)
Towards an Analytical Definition of Sufficient Data [0.0] 複雑性が増大する5つのデータセットのそれぞれに対して,特定のトレーニングサンプルは,クラスメンバシップに他よりも有益であることを示す。
これらのサンプルは、クラスのセントロイドに対する縮小次元空間におけるそれらの位置を解析することにより、トレーニングの事前を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:44:31 GMT)
Towards Micro-video Thumbnail Selection via a Multi-label
Visual-semantic Embedding Model [0.0] サムネイルは、マイクロビデオの初見として、ユーザーがクリックして視聴する際の重要な役割を担っている。
本稿では,各フレーム間の類似度と,ユーザが興味を持っている話題との類似度を推定するために,マルチラベルのビジュアル・セマンティック・埋め込みモデルを提案する。
我々は、各フレームの視覚的表現スコアと人気スコアを融合させ、与えられたマイクロビデオの魅力的なサムネイルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 04:15:26 GMT)
The Universe as a Quantum Encoder [0.0] 2つの時空次元において、移動鏡や拡張幾何学によって自由場理論で生成されるネットエンタングルメントエントロピーが存在することを示す。
最後の例では、進化は量子エラー訂正コードである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:58:58 GMT)
Success of digital adiabatic simulation with large Trotter step [0.0] 追加条件により、回路深さはシミュレーション時間で$T$で線形であることが示される。
この現象は、デジタル断熱シミュレーションにおける離散化の堅牢性と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:55:43 GMT)
Stakeholder utility measures for declarative processes and their use in
process comparisons [0.0] 本稿では,社会科学に限らず,プロセスの利害関係者導出ユーティリティを計算し,分析する方法を提案する。
この方法は非常に一般的であり、モーダルや時間的性質の宣言型制約が一部を占める状況に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 21:11:13 GMT)
SignSGD: Fault-Tolerance to Blind and Byzantine Adversaries [0.0] 我々はSGDから派生したより堅牢なSignSGDアルゴリズムに焦点を当てる。
我々は、学習プロセスを潰そうとするビザンティン戦略とともにSignSGDを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:24:43 GMT)
Rotating Bose gas dynamically entering the lowest Landau level [0.0] 回転異方性トラップにおける凝縮ボースガスの力学をモデル化する。
凝縮物は一方の方向に沿って伸び、他方の方向に沿って押しつぶされ、長くて細くなる。
この最低ランダウ級凝縮物の生成は、量子ホール状態のボソニックアナログを実現するための重要な第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:27:42 GMT)
Resolution of Quantum Imaging with Undetected Photons [0.0] 検出された光子と検出されていない光子の運動量相関が空間分解能を制御していることを示す。
この分解能は、検出された光の波長よりも、検出されていない光の波長によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:44:58 GMT)
Random Ferns for Semantic Segmentation of PolSAR Images [0.0] 本稿では、Random Fernフレームワークを偏光合成開口レーダのセマンティックセグメンテーションに拡張する。
2つの異なる最適化戦略が提案されている。
実験により、より複雑なランダムフォレストモデルに似た結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:22:57 GMT)
Quantum spin-flavour memory of ultrahigh-energy neutrino [0.0] 恒星間超高エネルギーニュートリノに関する不確実性について検討した。
量子スピンフレーバーメモリという新しい概念を導入する。
量子相関のほとんどの測度はその無関係を示すが、量子スピンフレーバーは量子スピンフレーバーメモリの量子化器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:54:05 GMT)
Quantum States of a Two-Level Atom trapped in a Helical Optical Tube [0.0] 我々は、原子がヘリカル光管光電場と相互作用するとき、光双極子電位に捕捉される2レベルRb原子の量子化状態について検討する。
解析により、定常状態は量子数の三重項で定義でき、対応する波動関数はねじれた渦巻き状の空間形状を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:09:21 GMT)
Performance Evaluation of Infrared Image Enhancement Techniques [0.0] 赤外線画像は、医療画像、物体追跡、天文学、国境確保のための軍事目的など、多くの分野で広く利用されている。
波長範囲とそれに対応する周波数に基づいて、いくつかの種類の赤外線放射が存在する。
ノイズやその他のアーティファクトのため、IR画像ははっきりとは見えていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:05:01 GMT)
Passive learning to address nonstationarity in virtual flow metering
applications [0.0] 本稿では,定常仮想フローメータの予測精度を維持するために,学習手法の適用方法について検討する。
周期的バッチ学習とオンライン学習という2つの受動的学習法を、様々なキャリブレーション周波数で応用し、仮想フローメーターを訓練する。
第1に、頻繁な到着測定が存在する場合、頻繁なモデル更新は、時間とともに優れた予測性能を保ち、第2に、間欠的かつ頻繁な到着測定が存在する場合、頻繁な更新は、性能の精度を高めるために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:42:00 GMT)
Optimizing Warfarin Dosing using Deep Reinforcement Learning [0.0] ワーファリンは広く用いられる抗凝固剤であり、治療範囲は狭い。
現在のワーファリン投与プロトコルは、特にワーファリンに敏感な患者には期待に届かない。
ウォーファリンの深層強化学習に基づく投薬モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:58:54 GMT)
Optimal Ratio for Data Splitting [0.0] 統計モデルや機械学習モデルに適合する前に、データセットをトレーニングセットとテストセットに分割することが一般的である。
本稿では、最適分割比が$sqrtp:1$であり、$p$は線形回帰モデルにおけるパラメータの数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:18:05 GMT)
Noninteracting fermionic systems with localized losses: Exact results in
the hydrodynamic limit [0.0] 量子クエンチ後のユニタリダイナミクスと非相互作用性フェルミオン鎖における局在化散逸の相互作用について検討する。
特に、フェミオンを不整合に添加・除去するゲイン・アンド・ロス・プロセスの効果を考察する。
強い消散のために、系のコヒーレントダイナミクスは逮捕されるが、これは有名な量子ゼノ効果の現れである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:40:55 GMT)
Noisy Quantum Computation Modeled by Quantum Walk: Universality without
Ancillas [0.0] 我々は、NISQコンピュータの研究ツールを提供するために、量子ウォークモデルをノイズの多いシステムに拡張する。
我々の計画では、量子ウォーク振幅は純粋な状態の波動関数ではなく密度行列の要素を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:32:54 GMT)
Nanomaterials for Quantum Information Science and Engineering [0.0] 量子情報科学と工学(QISE)は21世紀に凝縮物質物理学と材料科学の研究を支配してきた。
我々は、ナノマテリアル(すなわち、固有量子閉じ込めを持つ材料)が、従来のQISE材料よりも本質的に有利であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:06:34 GMT)
Minimizing Entropy to Discover Good Solutions to Recurrent Mixed Integer
Programs [0.0] 混合整数プログラミング(MIP)問題に対する現在の解法は、幅広い問題に対して良好に動作するように設計されている。
近年の研究では、機械学習(ML)をMIPソルバと統合してドメイン知識を注入し、最適性ギャップを効率的に閉じることが示されている。
本稿では、エントロピーの概念を用いて、最小限のトレーニングデータとチューニングで効率的にモデルを構築するオンラインソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:52:56 GMT)
Locally mediated entanglement through gravity from first principles [0.0] 局所体が媒介する絡み合いの生成を観察することは、場が古典的でないことを証明する。
これは重力実験としては難しいが、磁気学では実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:29:33 GMT)
Link Prediction of Artificial Intelligence Concepts using Low
Computational Power [0.0] 本研究の主な目的は,セマンティックネットワークにおける機械学習の概念間の将来的な関連性を予測することである。
開発した手法は,低計算能力のみの可用性のシナリオに対する解に対応する。
開発方法論を動機づけた理由は、いくつかの結果、制限、改善の提案と同様に議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:32:02 GMT)
Koopman von Neumann mechanics and the Koopman representation: A
perspective on solving nonlinear dynamical systems with quantum computers [0.0] 実現可能な有限次元空間への必要な射影は、実際には除去や制御が難しい数値的アーティファクトを誘導することを示します。
その結果、一般的な非線形力学系を解くために量子計算を使うための実用的で信頼性の高い方法が依然として未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:53:36 GMT)
Josephson oscillation in the dissipative Bose-Hubbard dimer [0.0] 開(散逸)ボース-ハバード二量体中のボース粒子の振動の解析を行った。
ジョゼフソンの振動が崩壊する主なメカニズムは、開系における粒子の変動による劣化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:50:31 GMT)
Inference of captions from histopathological patches [0.0] キャプション付き262Kパッチのデータセットを公開しています。
パッチから抽出した特徴からキャプションを予測し,有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:02:38 GMT)
Hyperbolic Lattice for Scalar Field Theory in AdS$_3$ [0.0] ポアンカーディスク上でのAdS$_3$の等辺計算を$(2,3,7)$三角形群に基づいて拡張することにより、AdS$_3$のテッセルレーションを構築する。
力学と量子コンピューティングの研究に寄与するハミルトニアン形式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:08:02 GMT)
Hydrodynamics of quantum entropies in Ising chains with linear
dissipation [0.0] 逆場イジング連鎖における量子情報と量子クエンチ後の量子相関のダイナミクスを線形散逸によって研究する。
私たちが示すように、長時間の流体力学の限界、大きなシステムサイズ、弱い散逸では、エントロピー関連量は、いわゆる準粒子図の中では単純な記述である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:29:29 GMT)
Holographic Realization of the Prime Number Quantum Potential [0.0] 素数量子ポテンシャル $V_N(x)$ の第一の実験的実現は、第一の$N$素数から与えられる固有値を持つ単一粒子 Schr"odinger Hamiltonian に入るポテンシャルとして定義される。
また、素数に対して慣れ親しんだエラトステネスのシーブと異なるシーブによって生成される整数列であるラッキー数を持つポテンシャルも実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:00:02 GMT)
HERMES: Hybrid Error-corrector Model with inclusion of External Signals
for nonstationary fashion time series [0.0] ファッション時系列予測のための新しいモデルを提案する。
私たちはまず、週1万のファッション時系列を収集する最初のファッションデータセットを公開します。
このような複雑でリッチなデータセットを活用するために,我々は新しいハイブリッド予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 14:24:44 GMT)
Green's functions of and emission into discrete anisotropic and
hyperbolic baths [0.0] 一般ヘルミタン浴における波動伝播について検討した。
浴槽内の共鳴放射に及ぼす異方性および周期性の準破壊の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 03:17:37 GMT)
Graph Optimization Perspective for Low-Depth Trotter-Suzuki
Decomposition [0.0] ハミルトンシミュレーションは、量子アルゴリズムとシミュレーションの大規模なクラスにおいて重要なモジュールである。
時間進化ユニタリを実現する最も顕著な方法の1つは、トロッター・鈴木分解である。
本稿では,標準クリフォード+RZゲートセットを仮定して,低深度分解を生成する新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 19:27:39 GMT)
Gradient boosting machines and careful pre-processing work best: ASHRAE
Great Energy Predictor III lessons learned [0.0] ASHRAE Great Energy Predictor III (GEPIII) は2019年後半に開催された。
それは、パフォーマンスの構築に焦点を当てた、これまでで最大の機械学習コンペティションの1つだった。
本稿では,参加者から学んだ教訓について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 00:52:44 GMT)
Genuine Activation of Quantum Nonlocality: Stronger Than Local
Indistinguishability [0.0] 局所的に区別可能な多部絡み合い状態の集合が、確実に局所的に既約な真の絡み合い状態の非自明な集合に変換できる。
また、局所的に区別可能な多部交絡状態の集合も見つけ、それは確実に局所的に既約な真交絡状態の非自明な集合に変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 13:12:11 GMT)
Fine-Tuning Approach for Arabic Offensive Language Detection System:
BERT-Based Model [0.0] 本研究では,アラビア語攻撃言語データセットにおける微調整の効果について検討した。
我々は4つのデータセットを個別に組み合わせて、オンラインアラビア攻撃コンテンツに関する知識を得るために複数の分類器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:26:35 GMT)
Exact-Factorization-Based Surface-Hopping for Multi-State Dynamics [0.0] 表面ホッピングの電子方程式に新たな項を導入する。
この用語は、デコヒーレンスの第一原理の記述を提供する。
非断熱力学を正確に捉えることが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:40:32 GMT)
Evaluation of Runtime Monitoring for UAV Emergency Landing [0.0] 緊急着陸(EL)は、オンボードセンサーを用いて安全な着陸場所を見つけることによって、地上のリスクを低減することを目的としている。
提案するELパイプラインには、実行中の学習を監視するメカニズムが含まれている。
新しい評価手法を導入し,3つの機械学習モニタリング機構の実用的安全性評価に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:51:23 GMT)
Encoding qubits in multimode grid states [0.0] 本研究では,高調波発振器モードのアンサンブルの格子状態における論理量子ビットの符号化を提案する。
マルチモードグリッド符号は, 単一モードと比べ, 誤りの伝播に対するロバスト性を高めていることを示す。
我々は、多次元格子と、量子ビット符号で符号化された単一モードグリッドコードの間の興味深いリンクを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:06:33 GMT)
Eigenstates of two-level systems in a single-mode quantum field: from
quantum Rabi model to $N$-atom Dicke model [0.0] クーロンゲージ内の単一モード電磁場と$N$2レベル系の共鳴相互作用を記述するハミルトニアンは、高い精度で対角化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 22:14:13 GMT)
Discrete-Event Controller Synthesis for Autonomous Systems with
Deep-Learning Perception Components [0.0] そこで本研究では,自律システムのための離散イベント制御系を新たに構築する手法を提案する。
合成モデルは、自律システムの安全性、信頼性、性能要件を満たすために保証されたコントローラに対応する。
本手法は,移動ロボット衝突回避のための制御器の合成と,共有制御自律運転における運転注意の維持に用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 17:10:00 GMT)
Difference-frequency generation in an AlGaAs Bragg-reflection waveguide
using an on-chip electrically-pumped quantum dot laser [0.0] フォトニクスの長年の目標は、オンチップ半導体レーザー源と非線形光学部品を統合することである。
ポンプレーザの利得媒質をコアに組み込んだAlGaAsブラッグ導波路に差周波発生を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:49:35 GMT)
Dependence model assessment and selection with DecoupleNets [0.0] ニューラルネットワークは、基礎となる依存構造を持つ$d$次元サンプルからマップを学ぶために提案される。
このマップはDecoupleNetと呼ばれ、依存モデルの評価と選択に使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 18:44:39 GMT)
DeepStability: A Study of Unstable Numerical Methods and Their Solutions
in Deep Learning [0.0] ディープラーニング(DL)は、様々な重要な問題に対するソリューションの不可欠な部分となっている。
DLソフトウェアの信頼性と堅牢性を達成する上での課題の1つは、アルゴリズムの実装が数値的に安定であることを保証することである。
数値計算の簡単な実装は、誤った、あるいは不正確な学習結果をもたらす可能性のあるエラーにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 20:15:30 GMT)
Data set creation and empirical analysis for detecting signs of
depression from social media postings [0.0] うつ病は、深刻な結果を避けるために、早期に検出され治療されなければならない一般的な精神疾患である。
我々は、ソーシャルメディアの投稿から、うつ病のレベルが落ち込んでいないこと、中程度に落ち込んでいないこと、および深刻な落ち込んでいないことを検知する、金の標準データセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 10:24:33 GMT)
Conditional Gradients for the Approximately Vanishing Ideal [0.0] 条件付き条件勾配の約消去理想アルゴリズム(CGAVI)
約イデアルのジェネレータの集合を構成するための条件条件勾配(CGAVI)について述べる。
構築されたジェネレータのセットは、データの構造をキャプチャし、教師付き学習のための線形分類器と組み合わせて使用できる特徴マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:48:49 GMT)
Combining Deep Learning and Reasoning for Address Detection in
Unstructured Text Documents [0.0] 本研究では,非構造化文書からアドレスを検索・抽出する手法として,ディープラーニングと推論を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
スキャンした文書画像上のアドレス領域の境界を検出するために,視覚的深層学習モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 12:32:00 GMT)
Classical shadows with Pauli-invariant unitary ensembles [0.0] パウリ不変ユニタリアンサンブルのクラスを、パウリ作用素による乗法の下で不変とする。
我々の結果は、量子状態の重要な性質を予測するための、より効率的で堅牢なプロトコルの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:06:30 GMT)
Back action in quantum electro-optic sampling of electromagnetic vacuum
fluctuations [0.0] 電磁的量子ゆらぎの電気光学的サンプリングに及ぼす測定バックアクションの影響について検討した。
近赤外コヒーレントプローブと中赤外真空との非線形相互作用のカスケード処理に基づき、検出可能なバックアクションをもたらす電場寄与を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 16:55:19 GMT)
Artificial Intelligence-Based Analytics for Impacts of COVID-19 and
Online Learning on College Students' Mental Health [0.0] 新型コロナウイルス感染症(SARS-CoV-2)は、2019年12月下旬に中国の武漢で初めて発見された。
その直後、このウイルスは世界中に広まり、2020年3月に世界保健機関(WHO)によってパンデミックと宣言された。
こうした変化の1つは、オンライン学習への移行だった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:24:52 GMT)
Artificial Intelligence based tool wear and defect prediction for
special purpose milling machinery using low-cost acceleration sensor
retrofits [0.0] 本稿では,加速度センサを応用して,そのような専用マシンの簡易な条件モニタリングを実現する。
ブレード摩耗, ブレード破損, 不適切な機械装着, 変速ベルト張力の不足など, 各種条件について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 11:02:48 GMT)
Approximation error of single hidden layer neural networks with fixed
weights [0.0] 本稿では,2つの固定重みを持つ単一層ニューラルネットワークの近似誤差の明示的な式を提供する。
また、2つの固定重みを持つ単一の隠蔽層ニューラルネットワークの近似誤差の明示的な公式も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 15:23:37 GMT)
Algorithms that get old : the case of generative algorithms [0.0] 生成IAネットワークは、要求されるたびに新しいオブジェクトを生成する。
この行動は、時代が経つにつれてスタイルを変え、最初の段階に戻ることはめったにない人間のアーティストとは違っている。
生成アルゴリズムと組み合わせて用いる数値パラダイムを提案するが、これは以下の2つの要件を満たす: 生成されたオブジェクトは反復せず、ターゲットの確率測度全体を満たすために進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 08:55:37 GMT)
A Machine Learning Approach for Material Type Logging and Chemical
Assaying from Autonomous Measure-While-Drilling (MWD) Data [0.0] 本研究は,物質伐採と化学測定のプロセスを自動化するパイロット研究について報告する。
測定期間データから抽出した特徴に基づいて、機械学習アプローチが訓練されている。
これらの掘削パラメータを基礎となる鉱物組成と結びつける仮説が立てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 05:56:50 GMT)
A Least Square Approach to Semi-supervised Local Cluster Extraction [0.0] 最小二乗半教師付き局所クラスタリングアルゴリズムは、既知の隣接行列を持つグラフからクラスタを抽出するために提案される。
このアルゴリズムは、高い確率で所望のクラスタを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 01:55:41 GMT)