Causal Scene BERT: Improving object detection by searching for
challenging groups of data [125.4] コンピュータビジョンアプリケーションは、物体検出のようなタスクのためにニューラルネットワークでパラメータ化された学習ベースの知覚モジュールに依存している。
これらのモジュールは、トレーニングプロセスに固有のバイアスのため、予想される誤差が低いが、データの非定型的なグループに対して高い誤差を持つことが多い。
本研究の主な貢献は,シミュレートされたシーンに対して因果的介入を行うことにより,前向きにそのようなグループを発見する擬似オートマチック手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 05:14:16 GMT)
A Lagrangian Duality Approach to Active Learning [119.4] トレーニングデータのサブセットのみをラベル付けするバッチアクティブな学習問題を考察する。
制約付き最適化を用いて学習問題を定式化し、各制約はラベル付きサンプルにモデルの性能を拘束する。
数値実験により,提案手法は最先端の能動学習法と同等かそれ以上に機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:18:49 GMT)
Bingham Policy Parameterization for 3D Rotations in Reinforcement
Learning [95.0] 強化学習における3次元回転を表現するための新しいポリシーパラメータ化を提案する。
提案したビンガムポリシパラメータ化(BPP)は,ビンガム分布をモデル化し,より良好な回転予測を可能にする。
我々は,ローテーションワフバ問題タスクのBPPと,RLBenchの視覚に基づくロボット操作タスクのセットを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:09:02 GMT)
Exploring Inter-Channel Correlation for Diversity-preserved
KnowledgeDistillation [91.6] ICKD (Inter-Channel correlation for Knowledge Distillation) を開発した。
ICKDは教師ネットワークにおける特徴空間の内在分布と十分な多様性特性をキャプチャする。
我々は,ノウルエッジ蒸留に基づく最初の手法であるResNet18は,ImageNet分類におけるTop-1の精度を72%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:01:56 GMT)
Quality Metric Guided Portrait Line Drawing Generation from Unpaired
Training Data [88.8] 本研究では,顔画像から肖像画への自動変換手法を提案する。
本手法は,(1)1つのネットワークを用いて複数のスタイルで高品質な肖像画を生成することを学習し,(2)トレーニングデータに見つからない「新しいスタイル」の肖像画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:49:57 GMT)
Exploring the Limits of Domain-Adaptive Training for Detoxifying
Large-Scale Language Models [84.3] 言語モデルの毒性を低減するために,ドメイン適応型学習について検討する。
トレーニングコーパスでは, LMの生成能力を活用することを提案する。
次に,126Mから530Bまでのパラメータサイズを持つLMを包括的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:10:40 GMT)
SwiftAgg: Communication-Efficient and Dropout-Resistant Secure
Aggregation for Federated Learning with Worst-Case Security Guarantees [83.9] 我々は,フェデレート学習システムのための新しいセキュアアグリゲーションプロトコルSwiftAggを提案する。
中央サーバは、ローカルデータに基づいてトレーニングされた、$N$の分散ユーザのローカルモデルを集約する。
SwiftAggは、セキュリティ上の妥協なしに、通信オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:08:56 GMT)
Rethinking Graph Convolutional Networks in Knowledge Graph Completion [83.3] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は知識グラフ補完(KGC)においてますます人気が高まっている。
本稿では,代表的なGCNベースのKGCモデルを構築し,GCNのどの要因がKGCに重要なのかを明らかにする。
本稿では,既存のKGEモデルに線形変換されたエンティティ埋め込みを組み込む,LTE-KGEというシンプルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:36:18 GMT)
DALL-Eval: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of
Text-to-Image Generative Transformers [83.1] マルチモーダル変換言語モデルであるDALL-Eとその変種は高品質なテキスト・画像生成機能を示している。
対象の認識,対象のカウント,色認識,空間的関係理解の4つの視覚的推論スキルを測定した。
近年のテキスト・ツー・イメージモデルでは,色認識や空間的関係の理解よりもオブジェクトの認識とカウントが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:36:52 GMT)
Indy Autonomous Challenge -- Autonomous Race Cars at the Handling Limits [81.2] TUM Auton-omous Motorsportsは2021年10月、インディ・オートマチック・チャレンジに参加する。
インディアナポリス・モーター・スピードウェイのダララAV-21レースカー10台のうち1台を走らせることで、自動運転のソフトウェアスタックをベンチマークする。
これは、最も困難で稀な状況をマスターできる自律走行アルゴリズムを開発するための理想的な試験場である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:55:05 GMT)
Improving the Sample-Complexity of Deep Classification Networks with
Invariant Integration [78.0] 変換によるクラス内分散に関する事前知識を活用することは、ディープニューラルネットワークのサンプル複雑性を改善するための強力な方法である。
そこで本研究では,アプリケーションの複雑な問題に対処するために,プルーニング法に基づく新しい単項選択アルゴリズムを提案する。
本稿では,Rotated-MNIST,SVHN,CIFAR-10データセットにおけるサンプルの複雑さの改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:16:11 GMT)
Competition-Level Code Generation with AlphaCode [74.9] より深い推論を必要とする問題に対する新しいソリューションを作成することができるコード生成システムであるAlphaCodeを紹介する。
Codeforcesプラットフォームにおける最近のプログラミングコンペティションのシミュレーション評価において、AlphaCodeは平均54.3%のランキングを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 23:16:31 GMT)
GraphDCA -- a Framework for Node Distribution Comparison in Real and
Synthetic Graphs [72.5] 2つのグラフを比較するとき、ノード構造的特徴の分布は、グローバルグラフ統計よりも有益である、と我々は主張する。
本稿では,各ノード表現セットのアライメントに基づいてグラフ間の類似性を評価するフレームワークGraphDCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:19:19 GMT)
Conformal prediction for the design problem [72.1] 機械学習の現実的な展開では、次にテストすべきデータを選択するために予測アルゴリズムを使用します。
このような設定では、トレーニングデータとテストデータの間には、異なるタイプの分散シフトがある。
このような環境で予測の不確実性を定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:59:12 GMT)
Disentangle Saliency Detection into Cascaded Detail Modeling and Body
Filling [68.7] 本稿では,サリエンシ検出タスクを2つのサブタスク,すなわち詳細モデリングとボディフィリングに分解することを提案する。
具体的には、詳細モデリングは、明示的に分解された詳細ラベルの監督によってオブジェクトエッジをキャプチャすることに焦点を当てる。
ボディフィリングは、ディテールマップに充填されるボディ部分を学び、より正確なサリエンシマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:33:02 GMT)
Provable Reinforcement Learning with a Short-Term Memory [68.0] 我々はPMDPsの新しいサブクラスについて研究し、その潜在状態は、最近の短い長さ$m$の履歴によって復号化することができる。
特に、リッチ・オブザーブレーション・セッティングにおいて、指数関数的にスケールするサンプル複雑性を持つ新しい「モーメントマッチング」アプローチを用いて、新しいアルゴリズムを開発する。
以上の結果から,これらの環境下での強化学習には短期記憶が十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:39:57 GMT)
Spectral embedding and the latent geometry of multipartite networks [67.6] 多くのネットワークはマルチパーティションであり、ノードはパーティションに分割され、同じパーティションのノードは接続されない。
本稿では,高次元空間の分割特異的な低次元部分空間近傍のスペクトル埋め込みにより得られるノード表現について述べる。
スペクトル埋め込み後の追従ステップとして,周辺次元ではなく固有次元のノード表現を復元する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:52:03 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） (Tue, 8 Feb 2022 16:58:13 GMT)
An Evolutionary Pathway for the Quantum Internet Relying on Secure
Classical Repeaters [64.5] 我々は、セキュアな古典的リピータと量子セキュアな直接通信原理を組み合わせた量子ネットワークを考案する。
これらのネットワークでは、量子耐性アルゴリズムから引き出された暗号文を、ノードに沿ってQSDCを用いて送信する。
我々は,セキュアな古典的リピータに基づくハイブリッド量子ネットワークの実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:24:06 GMT)
Parameter-Free Style Projection for Arbitrary Style Transfer [64.1] 本稿では,パラメータフリー,高速,効果的なコンテンツスタイル変換のための特徴レベル変換手法であるStyle Projectionを提案する。
本稿では、任意の画像スタイルの転送にスタイル投影を利用するリアルタイムフィードフォワードモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:54:20 GMT)
Sparse-RS: a versatile framework for query-efficient sparse black-box
adversarial attacks [64.0] ブラックボックス設定におけるスパース攻撃および未標的攻撃に対するランダム探索に基づく多目的フレームワークであるSparse-RSを提案する。
Sparse-RSは代替モデルに依存しておらず、複数のスパース攻撃モデルに対して最先端の成功率とクエリ効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:32:43 GMT)
Computing Rule-Based Explanations of Machine Learning Classifiers using
Knowledge Graphs [63.0] 我々は、機械学習分類器の動作を説明する用語を提供する基盤となるフレームワークとして知識グラフを使用している。
特に,知識グラフの用語で表される一階述語論理規則の形で,ブラックボックスの説明を抽出し,表現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:21:49 GMT)
Survey of Hallucination in Natural Language Generation [60.8] 近年,ディープラーニング技術の発展により,自然言語生成(NLG)が指数関数的に向上している。
また,このような生成には幻覚テキストが含まれており,テキスト生成の性能がユーザの期待に届かないようにしていることも検討した。
本調査は, NLGの幻覚問題における研究の進展と課題について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:55:01 GMT)
Logical Reasoning for Task Oriented Dialogue Systems [57.4] 本稿では,ロバータやT5などの変圧器モデルに対して,与えられた対話コンテキストにおける事実の集合を推論する新しい手法を提案する。
本手法は,モデルが論理関係を学習するのに役立つ合成データ生成機構を含む。
対話コンテキストが全ての必要な情報を含む場合、変換器に基づくモデルが論理的推論を行い、質問に答えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:46:27 GMT)
Practical Challenges in Differentially-Private Federated Survival
Analysis of Medical Data [57.2] 本稿では,ニューラルネットワークの本質的特性を活用し,生存分析モデルの訓練過程を関連づける。
小さな医療データセットと少数のデータセンターの現実的な設定では、このノイズはモデルを収束させるのが難しくなります。
DPFed-post は,私的フェデレート学習方式に後処理の段階を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:03:24 GMT)
Uncertainty Modeling for Out-of-Distribution Generalization [57.0] 特徴統計を適切に操作することで、ディープラーニングモデルの一般化能力を向上させることができると論じる。
一般的な手法では、特徴統計を学習した特徴から測定された決定論的値とみなすことが多い。
我々は、学習中に合成された特徴統計を用いて、領域シフトの不確かさをモデル化することにより、ネットワークの一般化能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:09:12 GMT)
Deep learning for drug repurposing: methods, databases, and applications [54.1] 新しい治療法のために既存の薬物を再利用することは、実験コストの低減で薬物開発を加速する魅力的な解決策である。
本稿では,薬物再資源化のための深層学習手法とツールの活用に関するガイドラインを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:42:08 GMT)
Efficiently Escaping Saddle Points in Bilevel Optimization [53.4] バイレベル最適化は、機械学習における問題の1つだ。
双レベル最適化の最近の進歩は、最初の基本的非適応的多段階解析に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:10:06 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） (Tue, 8 Feb 2022 13:36:04 GMT)
Cascaded Debiasing : Studying the Cumulative Effect of Multiple
Fairness-Enhancing Interventions [49.0] 本稿では機械学習(ML)パイプラインの異なる段階における多重公正強化介入の累積効果について検討する。
複数の介入を適用すると、集約に対する個々の介入よりも公平性と実用性が向上する。
マイナス面として、公平性向上の介入は異なる集団、特に特権集団に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:20:58 GMT)
Improved Convergence Rates for Sparse Approximation Methods in
Kernel-Based Learning [48.1] カーネル・リッジ・レグレッションやガウシアン・プロセスのようなカーネル・ベース・モデルは機械学習の応用においてユビキタスである。
既存のスパース近似法は計算コストを大幅に削減することができる。
我々は,Nystr"om法と疎変動ガウス過程近似法に対して,新しい信頼区間を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:22:09 GMT)
STC: Spatio-Temporal Contrastive Learning for Video Instance
Segmentation [47.3] ビデオインスタンス(VIS)は、ビデオ内の分類、セグメンテーション、インスタンスアソシエーションを同時に必要とするタスクである。
最近のVISアプローチは、RoI関連の操作や3D畳み込みなど、この目標を達成するために洗練されたパイプラインに依存している。
本稿では,インスタンスセグメンテーション手法であるConInstをベースとした,シンプルで効率的な単一ステージVISフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:34:26 GMT)
Cross-level Contrastive Learning and Consistency Constraint for
Semi-supervised Medical Image Segmentation [46.7] 半教師型医用画像セグメンテーションにおける局所特徴の表現能力を高めるためのクロスレベルコンストラシティブ学習手法を提案する。
クロスレベルなコントラスト学習と一貫性制約の助けを借りて、非ラベル付きデータを効果的に探索してセグメンテーション性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:12:11 GMT)
Distribution Regression with Sliced Wasserstein Kernels [45.9] 分布回帰のための最初のOTに基づく推定器を提案する。
このような表現に基づくカーネルリッジ回帰推定器の理論的性質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:21:56 GMT)
Multi-Agent Path Finding with Prioritized Communication Learning [44.9] 通信トポロジに暗黙の計画優先順位を組み込んだPICO(PrIoritized Communication Learning)を提案する。
PICOは、最先端の学習ベースプランナーよりも、成功率と衝突率の両方において、大規模なマルチエージェントパス探索タスクにおいて、大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:04:19 GMT)
Results and findings of the 2021 Image Similarity Challenge [43.8] 2021年のイメージ類似性チャレンジでは、最新の画像コピー検出方法を評価するための新しいベンチマークとしてデータセットが導入された。
本稿では,トップ・サブミッションの定量的,定性的な分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:23:32 GMT)
MOST-Net: A Memory Oriented Style Transfer Network for Face Sketch
Synthesis [41.8] 顔のスケッチ合成はマルチメディアエンターテイメントや法執行機関で広く使われている。
現在の画像から画像への変換に基づく顔のスケッチ合成は、小規模なデータセットでは過度に適合する問題に頻繁に遭遇する。
限られたデータで高忠実なスケッチを生成することができる顔スケッチ合成のためのエンドツーエンドメモリ指向スタイル転送ネットワーク(MOST-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:51:24 GMT)
From Discrimination to Generation: Knowledge Graph Completion with
Generative Transformer [41.7] 我々は、知識グラフ補完を事前学習された言語モデルを用いて、シーケンスからシーケンスへ変換するGenKGCのアプローチを提案する。
本稿では,より優れた表現学習と高速推論を実現するために,関係誘導型実演と実体認識型階層デコーディングを導入する。
また、研究目的のために、新しい大規模中国の知識グラフデータセットAliopenKG500もリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:07:30 GMT)
Width is Less Important than Depth in ReLU Neural Networks [40.8] 我々は,$mathbbRd$の入力を持つ任意のターゲットネットワークを,幅$O(d)$ネットワークで近似できることを示す。
結果は、有界重み付きネットワークの構築や、最大で$d+2$の幅を持つネットワークの構築に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:07:22 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） (Tue, 8 Feb 2022 14:28:18 GMT)
CAUSPref: Causal Preference Learning for Out-of-Distribution
Recommendation [36.2] 現在のレコメンデータシステムは、現実的なシナリオにおけるユーザやアイテムの配布シフトに対して、依然として脆弱である。
本研究では,分布外一般化の観点から,暗黙の推薦問題を徹底的に分析する。
理論分析の指導のもと,提案するDAG学習者をCAUSPrefという新たな因果選好に基づく推薦フレームワークに組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:42:03 GMT)
Learning Optical Flow with Adaptive Graph Reasoning [35.3] 光フローとして知られるビデオフレーム間のピクセルごとの運動を推定することは、ビデオの理解と分析において長年の課題である。
我々は,光フローにおけるシーン/コンテキスト情報の価値を強調するために,光フローに対する適応グラフ推論(AGFlow)と呼ばれる新しいグラフベースのアプローチを導入する。
AGFlowは1.43ピクセルと2.47ピクセルのEPEで最高の精度を達成し、それぞれ11.2%、13.6%の最先端のアプローチを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:41:20 GMT)
An Improved Analysis of Gradient Tracking for Decentralized Machine
Learning [34.1] トレーニングデータが$n$エージェントに分散されるネットワーク上での分散機械学習を検討する。
エージェントの共通の目標は、すべての局所損失関数の平均を最小化するモデルを見つけることである。
ノイズのない場合、$p$を$mathcalO(p-1)$から$mathcalO(p-1)$に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:58:14 GMT)
Fourier Representations for Black-Box Optimization over Categorical
Variables [34.0] そこで本研究では,ブラックボックス評価のためのサロゲートモデルと組み合わせた既存手法を提案する。
このような表現を学習するために、サロゲートモデルを更新するための2つの異なる設定を検討する。
合成ベンチマークと実世界のRNA配列最適化および設計問題の数値実験により,提案手法の表現力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:14:58 GMT)
InferGrad: Improving Diffusion Models for Vocoder by Considering
Inference in Training [33.9] InferGradは、推論プロセスをトレーニングに組み込むボコーダの拡散モデルである。
InferGradは、同じ条件下で、ベースラインのWaveGradよりも優れた音声品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:40:58 GMT)
Time Series Anomaly Detection by Cumulative Radon Features [32.4] 本研究は,分布距離測定と組み合わせた場合,浅部特徴が十分であると主張する。
提案手法は,各時系列を高次元的特徴分布としてモデル化する。
累積ラドン特徴量を用いて各時系列をパラメータ化することにより、正規時系列の分布を効率的に効果的にモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:58:53 GMT)
Machine Explanations and Human Understanding [31.0] 説明は、機械学習モデルの人間の理解を改善すると仮定される。
実験的な研究で 混ざった結果も 否定的な結果も出ています
人間の直観が人間の理解にどのような役割を果たしているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:00:38 GMT)
Detecting Anomalies within Time Series using Local Neural
Transformations [30.7] 局所ニューラルトランスフォーメーション(Local Neural Transformations, LNT)は、データから時系列の局所変換を学ぶ方法である。
LNTは各タイムステップ毎に異常スコアを生成し、したがって時系列内の異常を検出するために使用できる。
我々の実験は,LNTがLibriSpeechデータセットから音声セグメントの異常を見つけ,サイバー物理システムへの割り込みを従来よりもより正確に検出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:51:31 GMT)
Robust Hybrid Learning With Expert Augmentation [30.1] ハイブリッドモデリングは、データから学んだ機械学習(ML)コンポーネントと組み合わせることで、専門家モデルの誤特定を減らす。
本稿では,ハイブリッドモデリングの確率論的形式化に基づいて,専門家強化が一般化を改善する理由を示す。
我々は,一連の制御実験において,拡張ハイブリッドモデルの実用的メリットを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:11:04 GMT)
Independent Policy Gradient for Large-Scale Markov Potential Games:
Sharper Rates, Function Approximation, and Game-Agnostic Convergence [30.1] 状態空間と/またはプレイヤーの数が非常に大きいMPGのナッシュ均衡を学習する。
我々は,すべてのプレイヤーがタンデムで実行する独立ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
我々は、ゼロサムマルコフゲームとマルコフ協調ゲームの両方の収束性を楽しむ独立ポリシー勾配アルゴリズムのクラスを、ゲームの種類によらないプレイヤーと同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:09:47 GMT)
Learning MAX-SAT from Contextual Examples for Combinatorial Optimisation [28.9] 本稿では,文脈的事例から最適化問題を学習するための新しい設定を提案する。
これらの例は、特定の文脈において、ソリューションが十分であるかどうかを示している。
我々は,これらの特徴を持つシンプルかつパワフルな設定として,Agnostic-SATフォーマリズムを用いたフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:22:38 GMT)
The Lifecycle of a Statistical Model: Model Failure Detection,
Identification, and Refitting [26.4] モデル性能が低下し始めた共変量空間(サブポピュレーション)の領域を検出し同定するためのツールと理論を開発した。
実世界の3つのデータセットを用いて実験結果を示す。
我々はこれらの実験結果を補足し、我々の手法が異常なサブ集団の回復に最適であることを示す理論で補足する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:02:31 GMT)
Simplified Graph Convolution with Heterophily [25.8] 単純グラフ畳み込み(SGC)は異種グラフ(非同種グラフ)には有効でないことを示す。
本稿では、同好性グラフ構造と異好性グラフ構造の両方に適応できる適応的単純グラフ畳み込み(ASGC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:52:08 GMT)
GrASP: Gradient-Based Affordance Selection for Planning [25.5] 学習したモデルで計画することは、インテリジェンスの重要な要素であることは間違いない。
本稿では,計画に有用な価格選択手法を提案する。
プリミティブアクションとオプションの価格の両方を選択することを学ぶことは可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:24:36 GMT)
Learning Similarity Metrics for Volumetric Simulations with Multiscale
CNNs [25.3] 本研究では,エントロピーに基づく類似性モデルを提案する。
我々は数値PDEソルバと既存のシミュレーションデータリポジトリからフィールドのコレクションを作成する。
ボリューム類似度メトリック(VolSiM)を演算するマルチスケールCNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:19:08 GMT)
Progressive Update Guided Interdependent Networks for Single Image
Dehazing [24.6] さまざまな種類の迷路を持つ画像は、デハジングに重大な挑戦をすることが多い。
本稿では,新しいデハジングとヘイズパラメータ更新器ネットワークを含むマルチネットワークデハジングフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは, 合成および実世界のハズイ画像において, 最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:42:12 GMT)
Learning Sinkhorn divergences for supervised change point detection [24.3] そこで本研究では,実測値学習の監督として,真の変化点インスタンスを用いた新しい変化点検出フレームワークを提案する。
提案手法は,特徴選択と解釈の両方に有用であるスパース計量の学習に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:11:40 GMT)
Transferable Student Performance Modeling for Intelligent Tutoring
Systems [24.1] 移動学習技術は,既存のコースのログデータを活用することで,新しいコースの正確な性能予測を提供する方法であると考えている。
実世界の大規模ITSにおける47,000人以上の学生のデータを含む5つの数学コースの学生相互作用シーケンスデータを用いて,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:36:27 GMT)
Nonmyopic Multiclass Active Search for Diverse Discovery [23.8] アクティブサーチは適応的な実験設計の舞台であり、予算制約を受ける希少で価値のあるクラスのメンバーを明らかにすることを目的としている。
本稿では,複数の対象クラスを対象とする能動探索の新たな定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:39:02 GMT)
From Generalisation Error to Transportation-cost Inequalities and Back [23.5] 我々は、期待される一般化誤差と輸送コストの不等式とを結びつける。
我々は、Kulback-Leibler Divergences/Mutual Informationとサブガウス対策を超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:07:08 GMT)
The Rate-Distortion-Perception Tradeoff: The Role of Common Randomness [23.4] 本稿では,分散保存型損失圧縮問題と一致する完全現実論の事例に焦点を当てる。
既存のトレードオフは、共通ランダム性の量を無限にすることで回復される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:14:57 GMT)
Advantage of Deep Neural Networks for Estimating Functions with
Singularity on Hypersurfaces [23.2] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が他の標準手法よりも優れている理由を説明するために、ミニマックスレート分析を開発する。
本研究では,超曲面上の特異点を持つ非滑らか関数のクラスを推定することにより,このギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:38:08 GMT)
TimeLMs: Diachronic Language Models from Twitter [22.2] ダイアクロニックなTwitterデータに特化した言語モデルであるTimeLMを提示する。
本研究では,Twitter を用いた言語モデルによる将来的・非配布的ツイートの処理能力の向上に,継続的な学習戦略が寄与していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:47:38 GMT)
Ada-NETS: Face Clustering via Adaptive Neighbour Discovery in the
Structure Space [21.8] Ada-NETSという新しいアルゴリズムは、GCN(Graph Convolutional Networks)のためのクリーンなグラフを構築することによって、クラスタ・フェイスに提案されている。
Ada-NETSは最先端の手法よりも優れており、その優位性と一般化を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:44:45 GMT)
Efficacy of Transformer Networks for Classification of Raw EEG Data [21.2] 脳波(EEG)データの分類は困難である。
脳波の深層学習はまだ行われていない。
以上の結果から,トランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルにより,脳波データの過剰な特徴抽出の必要性を回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:12:27 GMT)
MetaKG: Meta-learning on Knowledge Graph for Cold-start Recommendation [20.7] 知識グラフ(KG)は、相互接続された型付きエンティティとその属性からなる。
メタ学習の成功に触発されて,メタKGと呼ばれ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） (Tue, 8 Feb 2022 13:31:14 GMT)
Backdoor Detection in Reinforcement Learning [20.5] 本稿では,この安全性の脆弱性に対処するために,RLバックドア検出の問題点を提案する。
この観測から着想を得て, トロイの木馬エージェントに近似的なトリガ動作を求めるための強化学習ソリューションTrojanSeekerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:49:09 GMT)
Modeling Structure with Undirected Neural Networks [20.5] 任意の順序で実行できる計算を指定するためのフレキシブルなフレームワークである、非指向型ニューラルネットワークを提案する。
さまざまなタスクにおいて、非構造的かつ構造化された非指向型ニューラルアーキテクチャの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:06:51 GMT)
Low-Rank Extragradient Method for Nonsmooth and Low-Rank Matrix
Optimization Problems [19.9] 低ランクおよび非滑らかな行列最適化問題は統計学や機械学習における多くの基本的なタスクを捉えている。
本稿では,このような問題に対する標準凸緩和について考察する。
テキストテキストラグラディエント法は,1イテレーションあたり2つのテキスト低ランクSVDしか必要とせず,$O (1/t)$のレートで最適解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:47:40 GMT)
Edge-Selective Feature Weaving for Point Cloud Matching [19.9] 本稿では,特徴抽出手法と協調的に最適化できる識別可能なマッチングネットワークを提案する。
実験の結果,提案ネットワークは点雲マッチングの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:10:05 GMT)
Invertible Tabular GANs: Killing Two Birds with OneStone for Tabular
Data Synthesis [19.9] 提案するフレームワークは,GANの対角トレーニングと,非可逆ニューラルネットワークの負対数密度正規化を組み合わせたものである。
我々は、分類、回帰、プライバシ攻撃のための実世界のデータセットを用いて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:09:12 GMT)
Efficient Algorithms for High-Dimensional Convex Subspace Optimization
via Strict Complementarity [19.2] 目的が$realsn$, $k$の部分空間を見つけることにある最適化問題を考慮し、凸の滑らかな損失を最小限に抑える。
この問題は高次元のレジームでは高いが、大域的最適解を見つけることは困難である。
本稿では自然について述べる。
収束する最適な次元緩和を 決定するのです
グローバルは単純です
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:36:43 GMT)
Learnings from Federated Learning in the Real world [19.1] 実世界のデータに適用されるフェデレートラーニング(FL)は、いくつかの慣用性に悩まされることがある。
デバイスにまたがるデータは、大量のデータを持つ"重いデバイス"がいくつか存在する一方で、少数のデータポイントしか持たない"軽量ユーザ"が多数存在するように分散することができる。
FLを用いて学習した自然言語理解モデル(NLU)に対する,このような慣用句の影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:21:31 GMT)
Wireless Transmission of Images With The Assistance of Multi-level
Semantic Information [19.1] MLSCイメージ(MLSC-image)は、無線画像伝送のためのマルチレベルセマンティックアウェアメント通信システムである。
テキストセマンティクスをキャプチャするために事前訓練された画像キャプションと、そのセマンティクスを得るために事前訓練された画像セマンティクスモデルを用いる。
提案した意味コミュニケーションシステムの有効性と効率を数値計算により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:25:26 GMT)
Trained Model in Supervised Deep Learning is a Conditional Risk
Minimizer [18.9] 教師付き深層学習における訓練モデルが各入力の条件付きリスクを最小限に抑えることを実証する。
ラベルが難易度が高いが条件付きリスク最小化器として書ける場合,本来の教師付き学習問題の等価な形式が証明される。
Theorem 2.2に基づいて画像超解像の不確かさを推定し、画像Netデータセットを用いて検証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:39:09 GMT)
EvoPruneDeepTL: An Evolutionary Pruning Model for Transfer Learning
based Deep Neural Networks [17.5] 本稿では,トランスファーラーニングに基づくディープニューラルネットワークのための進化的プルーニングモデルを提案する。
EvoPruneDeepTLは、最後の完全に接続されたレイヤを遺伝的アルゴリズムによって最適化されたスパースレイヤで置き換える。
その結果,ネットワーク全体の計算効率に対するEvoPruneDeepTLと特徴選択の寄与が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:07:55 GMT)
Consistency-Regularized Region-Growing Network for Semantic Segmentation
of Urban Scenes with Point-Level Annotations [17.1] アノテーションの負担を軽減するために,整合性規則化領域成長ネットワーク(CRGNet)を提案する。
CRGNetは、アノテート領域を元のスパースポイントから拡張するために、信頼度の高いラベル付き画素を反復的に選択する。
このような単純な正規化戦略は、領域の成長するメカニズムの品質を制御するのに非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:27:01 GMT)
On the Convergence of Gradient Extrapolation Methods for Unbalanced
Optimal Transport [17.0] 我々は、少なくとも$n$の成分を持つ、おそらく異なる質量の2つの測度の間の不均衡最適輸送(UOT)について研究する。
UOT問題に対する$varepsilon$-approximateの解を求めるために,GEM-UOT(Gradient Extrapolation Method)に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:22:39 GMT)
Optimal Transport of Binary Classifiers to Fairness [16.6] 予測力と公平性の間の効果的なトレードオフを実現するために、最適輸送公正性(OTF)が利用できることを示す。
実験により、OTFは予測力と公平性の間の効果的なトレードオフを達成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:16:24 GMT)
Navigating to Objects in Unseen Environments by Distance Prediction [16.0] 推定距離マップに基づいて経路計画を直接実行可能なオブジェクトゴールナビゲーションフレームワークを提案する。
具体的には,鳥眼のセマンティックマップを入力として,地図セルから対象物までの距離を推定する。
推定距離マップを用いて、エージェントは環境を探索し、人間設計または学習されたナビゲーションポリシーに基づいて対象物に移動することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:22:50 GMT)
Police Text Analysis: Topic Modeling and Spatial Relative Density
Estimation [15.8] 話題の空間的分布を理解するために,警察事件談話資料の大規模なコーパスを分析した。
我々のアプローチは、コーパスを2つの異なる教師なし機械学習アルゴリズムを使用してトピックに分割することである。
トピックごとの空間密度比を推定し、これを各トピックのデータ発見と分析に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:18:25 GMT)
How to Understand Masked Autoencoders [15.8] Masked Autoencoders (MAE) の数学的理解を提供する統一理論フレームワークを提案する。
特に、重複しない領域分解設定の下で、積分カーネルを用いたMAEのパッチベースのアテンションアプローチについて説明する。
筆者らは,MAEの大成功の主な理由を,我々の枠組みに基づいて理解するために,5つの質問に回答する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:15:07 GMT)
Impact of Parameter Sparsity on Stochastic Gradient MCMC Methods for
Bayesian Deep Learning [15.5] 本稿では,分散ネットワーク構造がストレージコストと推論実行時間とを柔軟にトレードオフする可能性について検討する。
ランダムに選択されたサブストラクチャのクラスは、最先端の反復的プルーニング法から派生したサブストラクチャと同様に実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:34:05 GMT)
Data Consistency for Weakly Supervised Learning [15.4] 機械学習モデルのトレーニングには、大量の人間が注釈付けしたデータを使用する。
本稿では、雑音ラベル、すなわち弱い信号を処理する新しい弱監督アルゴリズムを提案する。
本研究では,テキストと画像の分類作業において,最先端の弱い監督手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:48:19 GMT)
Local Explanations for Reinforcement Learning [14.9] 自動学習されたメタ状態から重要な状態を特定することに基づくRLポリシーを理解するための新しい視点を提案する。
メタ状態を求めるアルゴリズムが収束し,各メタ状態から重要な状態を選択する目的がサブモジュラーであることを示し,高品質なグレディ選択を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:02:09 GMT)
Social-DualCVAE: Multimodal Trajectory Forecasting Based on Social
Interactions Pattern Aware and Dual Conditional Variational Auto-Encoder [14.1] マルチモーダル軌道予測のための条件付き変分自動エンコーダ(Social-DualCVAE)を提案する。
これは、過去の軌跡だけでなく、教師なしの相互作用パターンの分類にもとづく生成モデルに基づいている。
提案手法は,広く用いられているトラジェクトリ・ベンチマークで評価され,従来の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:04:47 GMT)
PrivFair: a Library for Privacy-Preserving Fairness Auditing [13.9] 機械学習モデルのプライバシ保護フェアネス監査のためのライブラリであるPrivFairを紹介する。
PrivFairは監査対象のモデルの機密性と監査に使用される機密データを保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:42:50 GMT)
Penalizing Gradient Norm for Efficiently Improving Generalization in
Deep Learning [13.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)をうまく一般化するためのトレーニング方法が、ディープラーニングの中心的な関心事である。
最適化時の損失関数の勾配ノルムをペナルティ化することにより,モデル一般化を効果的に向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:03:45 GMT)
Teaching Networks to Solve Optimization Problems [13.8] 反復解法をトレーニング可能なパラメトリック集合関数に置き換えることを提案する。
このようなパラメトリックな(集合)関数を学習することで、様々な古典的最適化問題を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:13:13 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） (Tue, 8 Feb 2022 07:32:34 GMT)
Understanding the bias-variance tradeoff of Bregman divergences [13.0] 本稿では,任意のブレグマン発散損失関数に対するバイアス分散トレードオフを一般化したPfau (2013) の業績に基づく。
ラベルと同様、中心予測は確率変数の平均と解釈でき、損失関数自身で定義される双対空間で平均が動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:06:16 GMT)
A Coalition Formation Game Approach for Personalized Federated Learning [12.8] 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） (Tue, 8 Feb 2022 05:05:37 GMT)
Quantum crosstalk analysis for simultaneous gate operations on
superconducting qubits [12.8] 量子クロストークがキュービットアーキテクチャにおける同時ゲート操作に与える影響について検討する。
マイクロ波駆動の単一量子ゲートでは、量子ビット結合によるドレッシングが非無視のクロスドライブエラーを引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:39:15 GMT)
NxtPost: User to Post Recommendations in Facebook Groups [12.7] NxtPostはFacebookグループ向けのシーケンシャルレコメンデーションシステムである。
NLPの最近の進歩にインスパイアされた我々は、Transformerベースのモデルをシーケンシャルレコメンデーションの領域に適応させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:59:56 GMT)
A Mini-Block Natural Gradient Method for Deep Neural Networks [12.5] 我々は、近似自然勾配法、ミニブロックフィッシャー(MBF)の収束性を提案し、解析する。
提案手法では,一般化の並列性を利用して,各層内の多数の行列を効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:01:48 GMT)
Residual Aligned: Gradient Optimization for Non-Negative Image Synthesis [11.0] そこで本研究では,光度濃度を局所的に保持する手法を提案する。
既存の作業と比較すると,画像から画像への変換作業では高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:04:32 GMT)
If a Human Can See It, So Should Your System: Reliability Requirements
for Machine Vision Components [10.5] 機械ビジョンコンポーネント(MVC)は、安全に欠かせないものになりつつある。
安全性を含む品質の確保は、デプロイメントを成功させる上で不可欠です。
本稿では、MVCのマシン検証可能な信頼性要件を定義する必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:26:18 GMT)
Pose Estimation for Robot Manipulators via Keypoint Optimization and
Sim-to-Real Transfer [10.4] キーポイント検出は多くのロボットアプリケーションにとって重要なビルディングブロックである。
ディープラーニング手法は、マーカーのない方法でユーザ定義キーポイントを検出できる。
これらの課題を克服するキーポイントを定義するための,新たな自律的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:26:18 GMT)
What are the best systems? New perspectives on NLP Benchmarking [10.3] そこで本研究では,各タスクのパフォーマンスに基づいて,システムにランク付けする新しい手法を提案する。
社会的選択理論によって動機付けられ、各タスクによって誘導されるランクを集約することで最終システム順序付けが得られる。
本手法は, 平均集約法とは異なる, 最先端システム上での結論を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:44:20 GMT)
SCR: Smooth Contour Regression with Geometric Priors [10.1] SCRは、分解能のないオブジェクトの輪郭を複雑な周期関数としてキャプチャする手法である。
我々は、人気のあるCOCO 2017インスタンスセグメンテーションデータセットでSCRをベンチマークし、既存のアルゴリズムに対する競争力を示す。
ネットワークのコンパクトバージョンも設計し、幅広いパワーターゲットを持つ組み込みハードウェアをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:07:51 GMT)
A multi-domain VNE algorithm based on multi-objective optimization for
IoD architecture in Industry 4.0 [10.1] Internet of Drones (IoD) の開発により、UAVの運用はより自律的になる。
潜在的資源を合理的に割り当てる方法は、解決すべき緊急の問題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:56:28 GMT)
Domain Adversarial Spatial-Temporal Network: A Transferable Framework
for Short-term Traffic Forecasting across Cities [9.9] 本稿では,新しい移動可能な交通予測フレームワークDASTNetを提案する。
DASTNetは複数のソースネットワーク上で事前トレーニングされ、ターゲットネットワークのトラフィックデータに微調整される。
3つのベンチマークデータセット上で、最先端のベースラインメソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:58:39 GMT)
PGMax: Factor Graphs for Discrete Probabilistic Graphical Models and
Loopy Belief Propagation in JAX [9.5] PGMaxはオープンソースのPythonパッケージで、PGM(Probabilistic Graphical Models)を因子グラフとして簡単に定義できる。
一般的な因子グラフをサポートしており、推論にGPUのような現代的なアクセラレータを効果的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:27:48 GMT)
Entrywise Recovery Guarantees for Sparse PCA via Sparsistent Algorithms [9.1] 一般的な高次元のガウス設計の下で、スパースPCAに対して入出力$ell_2,infty$boundsを提供する。
提案手法は,確率の高い正しいサポートを選択するアルゴリズムであり,スパーシスタントなアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:50:35 GMT)
Active Learning on a Budget: Opposite Strategies Suit High and Low
Budgets [8.9] 予算が大きければ,非定型的な点が最善であるのに対して,典型的な点が低予算で問合せされるべきであることを示す。
低予算に適したディープラーニング戦略であるTypiClustを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:43:06 GMT)
Bandit Sampling for Multiplex Networks [8.8] 多数のレイヤを持つ多重ネットワーク上でのスケーラブルな学習アルゴリズムを提案する。
オンライン学習アルゴリズムは、トレーニング中に関連する情報を持つレイヤのみを集約するように、関連する隣のレイヤをサンプリングする方法を学ぶ。
合成シナリオと実世界のシナリオの両方に関する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:26:34 GMT)
Hair Color Digitization through Imaging and Deep Inverse Graphics [8.6] 逆グラフィックスとディープニューラルネットワークに基づくヘアカラーデジタル化手法を提案する。
提案するパイプラインは, 毛髪サンプルの色相をキャプチャし, 類似した外観で毛髪の合成画像をレンダリングする。
本手法は、制御された撮像装置、経路追跡レンダリング、および自己教師付き機械学習に基づく逆グラフィックモデルの組み合わせに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:57:04 GMT)
Approximating Gradients for Differentiable Quality Diversity in
Reinforcement Learning [8.6] 微分品質多様性(DQD)アルゴリズムは、目標と測度に対して正確な勾配が利用できる場合、QD最適化を大幅に加速する。
我々はDQDアルゴリズムCMA-MEGAの2つの変種を開発し、それぞれ異なる勾配近似を持ち、それらを4つのシミュレーション歩行タスクで評価する。
1つの変種は、最先端のPGA-MAP-Elitesを2つのタスクで同等の性能(QDスコア)を達成する。もう1つの変種は、全てのタスクで比較可能だが、2つのタスクでPGA-MAP-Elitesよりも効率が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 05:53:55 GMT)
Model and predict age and sex in healthy subjects using brain white
matter features: A deep learning approach [8.2] 拡散MRIは、脳のWM構造を非侵襲的に記述する強力なツールを提供する。
ファイバクラスタに基づく拡散特性を抽出し、新しいアンサンブルニューラルネットワークを用いて性別と年齢を予測する。
我々は,Human Connectome Project (HCP) の若年成人データセットを用いて実験を行い,性別予測では94.82%,年齢予測では2.51歳,年齢予測では94.82%の精度で得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:50:12 GMT)
Accelerometer-based Bed Occupancy Detection for Automatic, Non-invasive
Long-term Cough Monitoring [7.8] 本稿では,スマートフォン内蔵加速度計から患者のベッド占有度を自動的に検出し,機械学習による長期コークスモニタリングシステムを提案する。
結核(TB)治療中の成人7人の手動加速度信号の249時間データセットを収集した。
その結果, TB療法で改善した患者は, 毎日のうっ血率を低下させていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:38:34 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） (Tue, 8 Feb 2022 16:33:15 GMT)
Self-Paced Imbalance Rectification for Class Incremental Learning [7.0] 本稿では,表現学習段階における漸進的バランスを動的に維持する自己対応型不均衡補正手法を提案する。
3つのベンチマークの実験では、安定したインクリメンタルパフォーマンスを示し、最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:58:13 GMT)
On the Pitfalls of Using the Residual Error as Anomaly Score [6.9] 医用画像における異常局所化の現在の手法は、潜在的に異常な入力画像と「健康」再構築の間の残像を計算することに依存している。
この仮定は、使用する機械学習モデルの完全な再構築による残差を考慮していない。
理論的にこの問題を定義し,不完全な再建に対する強度とテクスチャの影響を徹底的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:45:10 GMT)
KENN: Enhancing Deep Neural Networks by Leveraging Knowledge for Time
Series Forecasting [6.7] 本稿では,時系列予測のための知識融合アーキテクチャである知識拡張ニューラルネットワーク(KENN)を提案する。
我々は、KENNがフレームワーク全体のデータ依存を減らすだけでなく、純粋に知識とデータ駆動ドメインによって生成されるものよりも優れた予測を生成することで、パフォーマンスを向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:47:47 GMT)
The Weights can be Harmful: Pareto Search versus Weighted Search in
Multi-Objective Search-Based Software Engineering [6.5] 明確な嗜好が存在する場合でも,重みは検索プロセスに有害であることを示す。
我々の重要な発見は、重み付けされた検索が、検索の初期段階で比較的少ないリソースを消費することで、一定のレベルのソリューション品質に達することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:09:20 GMT)
Contrastive predictive coding for Anomaly Detection in Multi-variate
Time Series Data [6.5] 本稿では,MVTSデータにおける異常検出に向けて,TRL-CPC(Contrastive Predictive Coding)を用いた時系列表現学習を提案する。
まず,エンコーダ,自動回帰器,非線形変換関数を共同で最適化し,MVTSデータセットの表現を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:25:29 GMT)
Unsupervised Time-Series Representation Learning with Iterative Bilinear
Temporal-Spectral Fusion [6.2] 本稿では,双線形時間スペクトル融合(BTSF)という統合フレームワークを提案する。
具体的には、インスタンスレベルの拡張を時系列全体への単純なドロップアウトで利用し、長期的依存関係を最大限に捉えます。
時間-周波数ペアの親和性を明示的にエンコードするために、新しい反復性双線形時間-スペクトル融合を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:04:08 GMT)
Spectral Propagation Graph Network for Few-shot Time Series
Classification [6.2] 時系列分析において, 時系列分類 (Few-shot Time Series Classification, TSC) は難しい問題である。
本稿では,スペクトル伝搬グラフネットワーク (SPGN) という新しい手法を提案する。
SPGNは、異なる間隔でスペクトル比較を初めて利用し、グラフネットワークを用いた全時系列のスペクトル伝搬を数ショットのTSCで行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:02:41 GMT)
Robust, Deep, and Reinforcement Learning for Management of Communication
and Power Networks [6.1] 本論文は、まず、分散不確実性や逆データに対して汎用機械学習モデルを堅牢にするための原則的手法を開発する。
次に、この堅牢なフレームワークの上に構築し、グラフメソッドによる堅牢な半教師付き学習を設計します。
この論文の第2部は、次世代の有線および無線ネットワークの可能性を完全に解き放つことを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 05:49:06 GMT)
Multi-model Ensemble Analysis with Neural Network Gaussian Processes [6.0] マルチモデルアンサンブル解析は、複数の気候モデルからの情報を統一された射影に統合する。
我々は,ディープニューラルネットワークに基づく共分散関数を用いて,NN-GPRと呼ばれる統計的アプローチを提案する。
実験により,NN-GPRは地表温度と降水量予測に非常に熟練していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:28:03 GMT)
BAM: Bayes with Adaptive Memory [5.9] ベイズの定理は、新しいデータをエージェントの現在の信念に連続的に組み込むことを可能にする。
環境の変化を学ぶときの一般的な解決策は、過去のデータを破棄/ダウンウェイトすることです。
我々は、過去の経験を生かした新しいフレームワーク、Bayes with Adaptive Memory (BAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:25:58 GMT)
CAD-RADS Scoring using Deep Learning and Task-Specific Centerline
Labeling [5.9] 臨床的には、冠動脈疾患(CAD)の重症度は冠動脈造影(CCTA)スキャンで評価されることが多い。
本稿では、タスク固有のディープラーニングアーキテクチャのための重大性に基づくラベル符号化、テスト時間拡張(TTA)、モデルアンサンブルを提案する。
受信機動作特性曲線(AUC)では,ルールアウトでは0.914から0.942に,ホールドアウトでは0.921から0.950に,それぞれ上昇することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:22:03 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） (Tue, 8 Feb 2022 08:26:07 GMT)
Multiparameter simultaneous optimal estimation with an SU(2) coding
unitary evolution [5.8] ユビキタスな$SU(2)$ dynamicsでは、複数のパラメータの同時最適推定を達成することは困難である。
本稿では,係数ベクトル $mathbfX$ of $SU(2)$generator のネストしたクロス積を特徴とする手法を提案する。
我々の研究は、量子制御が推定精度を改善するために常に機能しているわけではないことを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:05:20 GMT)
NEWSKVQA: Knowledge-Aware News Video Question Answering [5.7] 我々は,ニュースビデオの文脈において,知識に基づく質問に答えることという,ビデオ質問応答の新しいフロンティアを探求する。
我々は156時間にまたがる12Kのニュースビデオの新しいデータセットを、8263のユニークなエンティティをカバーする100万の質問回答ペアでキュレートする。
本稿では,テキストによる複数選択質問やビデオ,その書き起こしや知識ベースに対するマルチモーダル推論を行う新しい手法NEWSKVQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:31:31 GMT)
Detecting Melanoma Fairly: Skin Tone Detection and Debiasing for Skin
Lesion Classification [5.7] 修正された変分オートエンコーダを用いて、ベンチマークとして一般的に使用されるデータセットの皮膚のトーンバイアスを明らかにする。
病変画像の皮膚のトーンを自動的にラベル付けする,効率的かつ効率的なアルゴリズムを提案する。
その後、皮膚のトーンバイアスを軽減するために2つの主要なバイアスアンラーニング技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:42:06 GMT)
Federated Learning of Generative Image Priors for MRI Reconstruction [5.4] マルチインスティカルな取り組みは、画像データのクロスサイト共有中にプライバシー上のリスクが発生するにもかかわらず、ディープMRI再構成モデルのトレーニングを容易にする。
FedGIMP (FedGIMP) を用いた新しいMRI再構成法を提案する。
FedGIMPは、2段階のアプローチを利用する: 生成MRIのクロスサイト学習と、イメージングオペレーターの主題固有の注入である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:17:57 GMT)
Boosting Graph Neural Networks by Injecting Pooling in Message Passing [5.0] オーバースムーシングを防止するために,新しい,適応可能な,強力なMPフレームワークを提案する。
我々の両側MPは、ノードのクラス情報を利用して、ペアワイズなモジュラー勾配を推定する。
5つの中規模ベンチマークデータセットの実験から、二値MPは過度なスムーシングを緩和することで性能を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:21:20 GMT)
Time to Focus: A Comprehensive Benchmark Using Time Series Attribution
Methods [4.9] 本論文は時系列解析といくつかの最先端属性手法のベンチマークに焦点をあてる。
本実験では, 勾配および摂動に基づく帰属法について検討した。
その結果,最も適した帰属法を選択することは,所望のユースケースと強く相関していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:06:13 GMT)
A Unified Multi-Task Learning Framework of Real-Time Drone Supervision
for Crowd Counting [4.9] このフレームワークの目的は、ドローンがリアルタイムで捉えた可視・熱赤外画像を含む2つのモードを融合させることである。
クラウドカウントのための統合型マルチタスク学習フレームワークを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:07:38 GMT)
Can We Generate Shellcodes via Natural Language? An Empirical Study [4.8] 本稿では,ニューラルネットワークを用いたシェルコードの自動生成手法を提案する。
Shellcode_IA32は、実際のLinux/x86シェルコードの3,200のアセンブリコードスニペットで構成されている。
我々は,NMTが自然言語からアセンブリコードスニペットを高い精度で生成できることを示し,多くの場合,誤りのないシェルコード全体を生成可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:57:34 GMT)
RNN Transducers for Nested Named Entity Recognition with constraints on
alignment for long sequences [4.5] 我々は、NERタスクのための新しいモデル、トランスデューサ(RNN-T)を導入する。
RNN-Tモデルは、すべてのアライメントを合計するロス関数を用いてアライメントを学習する。
しかし、NERタスクでは、アノテーションから単語とターゲットラベルのアライメントが利用可能である。
固定アライメントモデルが標準RNNスコアモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 05:38:20 GMT)
GLPU: A Geometric Approach For Lidar Pointcloud Upsampling [4.4] ライダーセンサーは、より密度の高い点雲がより詳細な環境を示す垂直解像度で異なる。
Pointcloud Upsamplingは、スペーサーからの高解像度のポイントクラウドを予測し、このパフォーマンスギャップを低コストで橋渡しする。
上記の制約に対処するために,新たな自己教師付き幾何学的ライダー点群アップサンプリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:43:47 GMT)
Verification-Aided Deep Ensemble Selection [4.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々な複雑なタスクを実現するための選択技術となっている。
正しく分類された入力に対する知覚できない摂動でさえ、DNNによる誤分類につながる可能性がある。
本稿では,同時エラーの少ないアンサンブル構成を同定するための方法論を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:36:29 GMT)
Feature subset selection for Big Data via Chaotic Binary Differential
Evolution under Apache Spark [4.2] 本稿では,基数とAUCを含む新しい乗法的単一目的関数を提案する。
二項微分進化(BDE)にロジスティックおよびテントカオス写像を組み込み、それをカオス二項微分進化(CBDE)と命名した。
その結果,P-CBDE-iS(Chaotic Binary Differential Evolution)とP-CBDE-iS(Chaotic Binary Differential Evolution)により,より高品質な特徴部分集合が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:39:40 GMT)
Design of Flexible Meander Line Antenna for Healthcare for Wireless
Medical Body Area Networks [4.0] 本論文では、フレキシブルなメアンダ線単極アンテナ(MMA)について述べる。
MMAは、最大1282.4 (450.5)MHzの帯域幅を示し、下部と上部の動作帯域で3.03 (4.85) dBiの利得を提供する。
胸部や腕に装着中、688.9(500.9)MHzと1261.7(524.2)MHzの帯域幅が観察され、3.80(4.67)dBiと3.00(4.55)dBiが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:06:31 GMT)
An Executable Formal Model of the VHDL in Isabelle/HOL [4.0] We define a formal model of the VHDL language in Isabelle/HOL。
我々のモデルは、産業で使われているVHDL設計の機能的部分、特にLEON3プロセッサの整数ユニットの設計をターゲットとしている。
我々のモデルはOCamlコードにエクスポートして実行し、形式モデルをVHDLシミュレータに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 23:10:25 GMT)
A Novel Ontology-guided Attribute Partitioning Ensemble Learning Model
for Early Prediction of Cognitive Deficits using Quantitative Structural MRI
in Very Preterm Infants [3.7] 脳の成熟と幾何学的特徴は、後の神経発達障害を予測する機械学習モデルで利用することができる。
我々は,OAPアンサンブル学習(OAP-EL)と呼ばれるアンサンブル学習フレームワークを開発した。
OAP-ELを用いて2歳児の認知障害を定量的な脳成熟度と形態的特徴を用いて予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:26:42 GMT)
Convergence of a New Learning Algorithm [3.7] 新しい学習アルゴリズムは,従来のバックプロパゲーション学習アルゴリズムと数学的に等価であることが示されている。
新しいアルゴリズムの収束率を測定するために収束測度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:36:43 GMT)
Differentiable N-gram Objective on Abstractive Summarization [3.6] ROUGEは、シーケンス・ツー・シーケンスタスクのn-gramに基づく標準的な自動評価指標である。
我々は,訓練基準と評価基準の相違を緩和するために,異なるn-gramの目的を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:19:23 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） (Tue, 8 Feb 2022 14:23:15 GMT)
Deep Residual Shrinkage Networks for EMG-based Gesture Identification [3.4] 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） (Tue, 8 Feb 2022 15:21:10 GMT)
Super-Resolution of Real-World Faces [3.4] 実の低解像度 (LR) の顔画像は、変わらず複雑で既知のダウンサンプリングカーネルによってキャプチャされる劣化を含んでいる。
本稿では,特徴抽出モジュールがLR画像からロバストな特徴を抽出する2つのモジュール超解像ネットワークを提案する。
我々は、劣化GANを訓練し、双対的に縮小されたクリーン画像を実際の劣化画像に変換し、得られた劣化LR画像と、そのクリーンLR画像とを補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:56:30 GMT)
HistBERT: A Pre-trained Language Model for Diachronic Lexical Semantic
Analysis [3.3] 本稿では,英語のバランスを保ったコーパスに基づいて,事前学習したBERTベースの言語モデルHistBERTを提案する。
単語類似性および意味変化解析における有望な結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:53:48 GMT)
Linear Time Kernel Matrix Approximation via Hyperspherical Harmonics [3.2] 機械学習のカーネル手法で発生する行列の低ランク近似を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法では,基礎となるカーネル関数の解析的拡張をデータ依存圧縮ステップと組み合わせて,近似をさらに最適化する。
実験の結果,提案手法は,与えられたランクの精度と,与えられた精度の計算時間の両方に関して,カーネル,次元,データセットにまたがってよく用いられるNystrom法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 05:19:39 GMT)
A Deep Neural Network for SSVEP-based Brain-Computer Interfaces [3.1] 脳-コンピュータインターフェース(BCI)のスペルのターゲット識別(英: Target Identification)とは、被験者がスペルを意図したターゲット特性を予測する脳波分類(EEG)を指す。
この設定では、ターゲット同定に対処し、新しいディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを提案する。
提案したDNNは、マルチチャネルSSVEPを、ハーモニック、チャンネル、時間、および完全に接続された層で分類されたサブバンド間の畳み込みで処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:16:42 GMT)
Boolean Observation Games [2.7] 不完全な情報と定性的目的を持つ有限戦略ゲームの部分クラスを導入する。
ブール観測ゲームでは、各プレイヤーは命題変数の有限集合に関連付けられ、その値のみを観測できる。
ナッシュ均衡とは何かは、そのような集合の間の結果の関係に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:11:01 GMT)
Segmentation by Test-Time Optimization (TTO) for CBCT-based Adaptive
Radiation Therapy [2.6] 従来型または深層学習(DL)に基づく変形可能な画像登録(DIR)は、多くの状況において改善された結果が得られる。
本稿では,事前学習したDLベースのDIR集団モデルを洗練するためのテスト時間最適化(TTO)手法を提案する。
提案手法は,一般化可能性問題の影響を受けにくく,DLベースのDIRモデルの全体的な性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:34:22 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） (Tue, 8 Feb 2022 14:07:12 GMT)
Robustness Verification for Attention Networks using Mixed Integer
Programming [2.4] 線形化層正規化とスパースマックス活性化を含むアテンションネットワークの変種を定式化する。
一般ニューラルネットワークにおけるソフトマックスアクティベーションにも適用可能な,スパースマックスアクティベーションのための新しいバウンディング手法を見出した。
注意ネットワークは一般的に一般的なニューラルネットワークよりも高い精度を提供するが、同じ大きさのマルチ層パーセプトロンに対して頑丈さは、必ずしも堅牢ではないことを驚くほど示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:27:33 GMT)
The EMory BrEast imaging Dataset (EMBED): A Racially Diverse, Granular
Dataset of 3.5M Screening and Diagnostic Mammograms [2.2] EMory BrEast画像データセットには3650,000の2Dと診断用マンモグラフィーが含まれており、白人とアフリカ系アメリカ人の患者に等しく分けられている。
私たちの目標は、このデータセットを研究パートナーと共有し、すべての患者に公平に提供し、医療AIのバイアスを減らすための乳房AIモデルの開発と検証を支援することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:40:59 GMT)
Learning to Predict Graphs with Fused Gromov-Wasserstein Barycenters [2.2] 我々はこの問題をFGW損失(Fused Gromov-Wasserstein)を用いて回帰式として定式化する。
本稿では,重みが入力に依存するFGWバリセンタに依存する予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:15:39 GMT)
Fair SA: Sensitivity Analysis for Fairness in Face Recognition [1.7] 汎用フレームワークの形で頑健性に基づく新しい公正性評価を提案する。
我々は、一般的な顔認識モデルの性能を分析し、画像が摂動状態にある場合、ある種のサブグループが不利であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:16:09 GMT)
Universal logic with encoded spin qubits in silicon [1.6] デコヒーレンスフリーのサブシステムでエンコードされ、交換結合型シリコン量子ドットで実現された量子ビットは、フォールトトレラント量子コンピューティングの候補として有望である。
鍵となる困難は、エンタングルゲートは多数の制御パルスと高収率量子ドットアレイを必要とすることである。
ここでは,全制御に必要な機能的利得と,数千の交換パルスの適用に必要なコヒーレンスとを両立させる単一層エッチング定義ゲートアーキテクチャを用いて作製したデバイスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:23:46 GMT)
Do Language Models Learn Position-Role Mappings? [1.5] 位置ロールマッピングの知識を示す言語モデル(BERT,RoBERTa,DistilBERT)について検討した。
実験1では、これらのニューラルモデルが、テーマと受け手の役割の区別を実際に認識していることが示される。
実験2では、これらの言語モデルを1つのパラダイムで新しいテーマや受信者のようなトークンで微調整することで、モデルが他のパラダイムにおけるそれらの配置について正しい予測をすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:50:53 GMT)
ECRECer: Enzyme Commission Number Recommendation and Benchmarking based
on Multiagent Dual-core Learning [1.4] ECRECerは,新しいディープラーニング技術に基づいて,EC数値を正確に予測するクラウドプラットフォームである。
ECRECerを構築するために、異なるタンパク質表現法を評価し、タンパク質配列の埋め込みにタンパク質言語モデルを採用する。
ECRECerは最高のパフォーマンスを提供し、正確さとF1スコアをそれぞれ70%、最先端よりも20%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:00:49 GMT)
A two-step approach to leverage contextual data: speech recognition in
air-traffic communications [1.3] ASR法とNLP法の利点を組み合わせることで,コールサインの認識が大幅に向上することが証明された。
ASR法とNLP法の組み合わせでコールサインn-gramを増強すると、絶対値の53.7%、相対値の60.4%のコールサイン認識が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:59:54 GMT)
Systematically improving existing k-means initialization algorithms at
nearly no cost, by pairwise-nearest-neighbor smoothing [1.3] PNN-smoothingと呼ばれる$k$-meansクラスタリングアルゴリズムを初期化するメタメソッドを提案する。
与えられたデータセットを$J$のランダムなサブセットに分割し、各データセットを個別にクラスタリングし、結果のクラスタリングをペアワイズ・アネレス・ニーバーメソッドとマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:56:30 GMT)
Cyrus 2D Simulation Team Description Paper 2016 [1.3] この説明には、アルゴリズムと、Cyrusチームメンバーによって実装されているアルゴリズムの説明が含まれている。
サイラスが使った基本コードはエージェント3.11である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:00:14 GMT)
Solving systems of Boolean multivariate equations with quantum annealing [1.2] 二項体上の多項式系は暗号、符号化理論、計算機代数において重要な応用を持つ。
量子アニールプラットフォームによって解けるハミルトニアンに問題を埋め込むための様々な方法を提案する。
探索空間を繰り返すことで、ハミルトン問題を改善するために反復的なアプローチを採用する機械認識アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:00:24 GMT)
Addressing Data Scarcity in Multimodal User State Recognition by
Combining Semi-Supervised and Supervised Learning [1.2] 本稿では,人間とロボットの相互作用環境における解離・解離状態を検出するためのマルチモーダル機械学習手法を提案する。
我々は,少ないラベル付きデータと大きなラベル付きデータセットを用いて,デア/アグリメント検出のための平均F1スコア81.1%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:41:41 GMT)
Impact of Network Centrality and Income on Slowing Infection Spread
after Outbreaks [1.1] 感染の到着時刻が地理的にどのように変化するかを計算するための新しい手法を提案する。
ネットワークの集中度とロックダウン後の感染遅延との間には,収入に関係なく負の関係が生じることが判明した。
本稿では、移動ネットワークにおいて最も中心的な人々が直面している病気のリスクの新たな次元を同定し、定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:02:43 GMT)
Semantic features of object concepts generated with GPT-3 [1.1] 我々は1,854個のオブジェクトのセマンティックな特徴を生成するためにGPT-3モデルを探索した。
自動生成機能と既存のヒューマン特徴ノルムを比較した。
生成された特徴ノルムは、類似性、関連性、およびカテゴリメンバーシップを予測するために人間のノルムと競合した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:51:48 GMT)
Calibrated Learning to Defer with One-vs-All Classifiers [1.1] 遅延(L2D)フレームワークの学習は、AIシステムをより安全にする可能性がある。
与えられた入力に対して、正しい行動を取るモデルよりも人間の方が確率が高い場合、システムは決定を人間に推論することができる。
本研究では,L2Dシステムのキャリブレーションについて検討し,出力する確率が健全かどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:24:06 GMT)
DeepCENT: Prediction of Censored Event Time via Deep Learning [1.0] 本稿では,イベントへの個々の時間を直接予測する新しい手法であるDeepCENTを提案する。
DeepCENTは競合するリスクを扱うことができ、あるタイプのイベントが他のタイプのイベントを観察することを妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:42:56 GMT)
What's Cracking? A Review and Analysis of Deep Learning Methods for
Structural Crack Segmentation, Detection and Quantification [0.9] 本レビューは,ディープラーニングを利用したひび割れ解析アルゴリズムの分野における論文の概要を研究者に提供することを目的としている。
コンピュータビジョンアルゴリズムを適用して、構造的な健康モニタリング環境でひび割れを表面化することで解決される様々なタスクを概説する。
レビューではまた、クラックに使用される一般的なデータセットと、それらのアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリクスを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:22:26 GMT)
Unsupervised Source Separation via Self-Supervised Training [0.9] 単一チャネルの2音源混合音声からの自己教師付き訓練を含む2つの新しい非教師付き音源分離手法を提案する。
最初の方法は、置換不変性トレーニング(PIT)を用いて、人工的に生成した混合物を元の混合物に分離する。
我々は、この最初の方法を改善するために、ソース推定の混合物を作成し、PITを用いてこれらの新しい混合物を循環的に分離する。
私たちは、MixPITが私たちの小さなデータセット(SC09Mix)で共通のベースライン(MixIT)より優れており、標準データセット(LibriMix)で同等のパフォーマンスを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:02:50 GMT)
TransformNet: Self-supervised representation learning through predicting
geometric transformations [0.8] 入力データに適用された幾何変換の認識のための教師なし意味特徴学習手法について述べる。
我々のアプローチの基本概念は、画像中の物体を知らない人が、それらに適用された幾何学的変換を定量的に予測できないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 22:41:01 GMT)
Large $k$ topological quantum computer [0.8] チャーン・サイモンズ位相量子コンピュータ(英: Chern-Simons topological quantum computer)は、チャーン・サイモンズ位相量子論(英語版)によって効果的に記述できる装置である。
この量子コンピュータの量子キューディットゲートは量子$mathcalR$-行列の列で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 20:10:29 GMT)
Gottesman-Kitaev-Preskill codes: A lattice perspective [0.8] 異なる復号戦略がいかに正確に関連しているかを示し、格子と格子の積を用いてGKP符号を得る新しい方法を提案する。
本稿では,GKP符号のスケール化や曲面GKP符号のテンソル化など,異なる種類のコードから抽出した例を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:21:36 GMT)
Exponential decay of mutual information for Gibbs states of local
Hamiltonians [0.8] 任意の温度で局所的、有限範囲、翻訳不変な相互作用を持つ1次元量子スピン系を考える。
ギブズ状態は相関関係の一様指数関数的減衰を満足し、さらに2つの領域間の相互情報はその距離と指数関数的に減衰することを示す。
我々は、我々が考慮しているシステムのギブズ状態が、ベラブキン・シュタゼフスキ相対エントロピーのデータ処理の不等式を飽和させる極端に近いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:34:01 GMT)
Metal Artifact Reduction with Intra-Oral Scan Data for 3D Low Dose
Maxillofacial CBCT Modeling [0.7] 高精度な3次元顎顔面CBCTモデリングのための2段階金属アーチファクト低減法を提案する。
第1段階では、金属関連アーティファクトを緩和するために画像と画像の深層学習ネットワークが使用される。
第2段階では、矯正された歯科用CBCT画像から骨を分割して3次元顎顔面モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:24:41 GMT)
Equivariance versus Augmentation for Spherical Images [0.7] 球面画像に適用した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における回転同値の役割を解析する。
我々は、S2CNNとして知られるグループ同変ネットワークと、データ増大量で訓練された標準非同変CNNの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:49:30 GMT)
Quantum interferometry for rotation sensing in an optical microresonator [0.7] 我々は SU(2) 代数構造を用いた効果的な干渉法を実現する。
回転の角速度の推定精度はハイゼンベルク限界を破ることさえできる。
我々は、スピン共振器に基づく量子ジャイロスコープの設計において、我々の研究が役立つことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:01:44 GMT)
A Survey of Breast Cancer Screening Techniques: Thermography and
Electrical Impedance Tomography [0.5] マンモグラフィーは乳癌検診の基準技術である。
多くの国では、経済的、社会的、文化的問題のために、まだマンモグラムへのアクセスがない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:25:30 GMT)
Single Nitrogen-Vacancy-NMR of Amine-Functionalized Diamond Surfaces [0.5] ダイヤモンド中の浅い窒素空洞(NV)中心を持つ核磁気共鳴(NMR)イメージングは、ナノスケールにおける感度で局所的な化学特性へのエキサイティングな経路を提供する。
10nmの深さでNV中心コヒーレンス時間を同時に改善する窒素と酸素の混合除去のためのダイヤモンド表面調製法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 16:17:22 GMT)
Network Comparison Study of Deep Activation Feature Discriminability
with Novel Objects [0.5] 最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムは、Deep Neural Networks(DNN)を特徴抽出に取り入れ、Deep Convolutional Activation Features(DeCAF)を作成する。
本研究では、6つの主要な視覚認識DNNアーキテクチャのDeCAF空間に符号化された新しい物体の視覚的外観の一般的な識別可能性について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:40:53 GMT)
Face2PPG: An unsupervised pipeline for blood volume pulse extraction
from faces [0.5] 光胸腺造影信号は、医学、幸福、スポーツなど、多くの分野において重要な技術となっている。
本研究は,顔からPSG信号を,安定かつ確実に抽出するパイプラインの集合を提案する。
我々は、6つの異なるデータセットで最先端の処理パイプラインを評価し、再現性と公正な比較を保証する方法論に重要な修正を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:06:20 GMT)
Physics-informed neural networks for solving parametric magnetostatic
problems [0.5] 本稿では,設計パラメータの関数として磁場応答を学習する物理インフォームドニューラルネットワークの能力について検討する。
我々は、深部ニューラルネットワーク(DNN)を用いて、磁場を空間の関数として表現し、合計10個のパラメータを表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:12:26 GMT)
Computing H-Partitions in ASP and Datalog [0.3] 有限無向単純グラフの$H$-分割$G$は、モデルグラフ$H$で表される制約が満たされるようなラベル付けである。
すべてのモデルグラフ $H$ に対して、与えられた入力グラフ $G$ が$H$-パーティションを持つかどうかを非決定論的時間で決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 09:14:15 GMT)
IoT Malware Detection Architecture using a Novel Channel Boosted and
Squeezed CNN [0.3] 本研究では,拡張畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいIoTマルウェア検出アーキテクチャ(iMDA)を提案する。
提案アーキテクチャは,エッジおよびスムース化,マルチパス拡張畳み込み操作,チャネルスキューズ,CNNの高速化といった概念を活用する。
提案されたiMDAは精度97.93%、F1スコア0.9394、精度0.9864、MCC0。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:55:35 GMT)
Soft Actor-Critic with Inhibitory Networks for Faster Retraining [0.2] 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） (Tue, 8 Feb 2022 02:38:35 GMT)
A Novel Plug-in Module for Fine-Grained Visual Classification [0.2] 本稿では,多くの一般的なバックボーンと一体化して,強力な識別領域を提供する新しいプラグインモジュールを提案する。
実験の結果,提案するプラグインモジュールは最先端のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:35:58 GMT)
Quantum information in Hawking radiation [0.1] 天体物理学的なブラックホールの放射の変調は、最後のバーストまで熱であることを示す。
驚くべきことに、天体物理学的なブラックホールの放射の変調は、最後のバーストまで熱であることがわかった。
この結果はホーキング放射における多モード相関の系統的研究への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:32:07 GMT)
skrl: Modular and Flexible Library for Reinforcement Learning [0.0] skrlはPythonで書かれた強化学習のためのオープンソースのモジュールライブラリである。
NVIDIA Isaac Gym環境のロード、設定、操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:43:31 GMT)
Using a Language Model in a Kiosk Recommender System at Fast-Food
Restaurants [0.0] 本稿では,ベクタライザとしての言語モデルとニューラルネットワークに基づく分類器を組み合わせた,キオスクショッピングカート推薦システムを提案する。
モデルはオフラインテストで他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、A/B/Cテストで最高のモデルに匹敵するパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:09:36 GMT)
Turnpike in optimal control of PDEs, ResNets, and beyond [0.0] 現代のマクロ経済学におけるエンフターンパイクの性質は、経済プランナーが一つの資本レベルから別の資本レベルに経済を移そうとするなら、プランナーが十分な時間を持っている限り、最も効率的な経路は、ストックを最適な定常経路または一定経路に近いレベルに素早く移動させることであると主張している。
資源配分戦略としての性質から、ここ10年の間、ターンパイクの性質は、力学で生じる偏微分方程式のいくつかのクラスに保たれていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:02:11 GMT)
Towards Property-Based Tests in Natural Language [0.0] 本稿では、自然言語文を実行可能なテストに翻訳するために、言語学の古典的アイデアを適用することを提案する。
本プロトタイプでは,プロパティベースのテストに関する教科書の章で,各例の英語記述からテストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:15:42 GMT)
The constraints of post-quantum classical gravity [0.0] 我々は、量子場と相互作用しながら、時空が古典的に扱われる理論のクラスを研究する。
我々は、理論の幅広い実現のクラスに対する制約代数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:42:48 GMT)
Solving The Travelling Salesmen Problem using HNN and HNN-SA algorithms [0.0] トラベル・セールスマンの問題はホップフィールド・ネットワークを用いて2つの方法で解決された。
問題の主な理論は、ノード間のエッジを持つグラフ内のノード間の距離と接続性を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:44:54 GMT)
Sampling Rare Conformational Transitions with a Quantum Computer [0.0] 本稿では,古典的な量子コンピュータ上に実装された機械学習アルゴリズムとMDシミュレーションを紹介する。
我々は、分子構成の小さなセットに基づいて、システムの力学の厳密な低分解能表現を導出する。
この結果は,機械学習と量子コンピューティングを統合するためのMDシミュレーションの新しいパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:58:38 GMT)
Radar-based Materials Classification Using Deep Wavelet Scattering
Transform: A Comparison of Centimeter vs. Millimeter Wave Units [0.0] 本研究では、Vayyar ImagingによるWalabot-3D (6.3-8 GHz)cm波と ImageVK-74 (62-69 GHz)mm波イメージングの2つの周波数範囲のレーダーユニットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 02:07:14 GMT)
Quantum epistemology and falsification of random generators [0.0] 量子論の操作的公理化は、ファルシフィケーション理論の6つの規則の集合と見なすことができる。
パーフィケーション仮定-古典理論と共有されていないのは、ランダム列生成子のファルシフィケーションのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:06:26 GMT)
Probing a dissipative phase transition with a trapped ion through
reservoir engineering [0.0] 本研究では, 浸漬イオンと工学的貯水池を用いた散逸相転移モデルの実験的検討を行った。
本研究では, イオンの空間振動モードが一様進化の交互適用後の定常状態に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 07:17:53 GMT)
Precession of entangled spin and pseudospin in double quantum dots [0.0] 量子ドットスピンバルブは、スピンの沈降を誘発し、電流スピン共鳴を生成する交換場によって特徴づけられる。
我々はこの設定を一般化し、鉛の任意のスピンと軌道偏光を可能にする。
両ベクトルについて,スピン擬似スピンコレレータのダイナミクスを考慮し,デコヒーレンス,ポンプ,プレセッションの微妙な相互作用を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 23:00:00 GMT)
Perturbative expansion of irreversible works in symmetric and asymmetric
processes [0.0] 我々は,Fokker-Planck演算子の固有値の縮退性を持つ系に適用可能な平均作業摂動計算式を得る。
この手法により,ブラウン粒子の熱力学的記述に幾何対称性がどう影響するかを研究できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:10:47 GMT)
Particle Transformer for Jet Tagging [0.0] ジェットタグのための新しい包括的データセットであるJetClassを提示する。
データセットは100Mジェットで構成され、既存の公開データセットよりも約2桁大きい。
我々は、ParT(Particle Transformer)と呼ばれるジェットタグのためのトランスフォーマーベースの新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 10:36:29 GMT)
Outer approximations of classical multi-network correlations [0.0] マルチネットワークシナリオは、そのようなネットワークのリストであり、同じ戦略を用いたエージェントのサブセットの仕様である。
選択後のインフレーションの枠組みは,標準インフレーションの枠組みと数学的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:12:34 GMT)
Orthogonal Matrices for MBAT Vector Symbolic Architectures, and a "Soft"
VSA Representation for JSON [0.0] ベクトルアーキテクチャ(VSAs)は、類似したオブジェクトが類似したベクトル表現を持つように、複雑なオブジェクトを単一の固定長ベクトルとして表現する方法を提供する。
提案手法であるMBAT(Matrix Binding of Additive Terms)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:41:32 GMT)
Natural Language Proof Checking in Introduction to Proof Classes --
First Experiences with Diproche [0.0] 我々は,1学期数学初心者の講義において,ディプローシュシステムの活用を提示し,分析する。
このシステムは、ブール集合論と初等数論におけるエクササイズを証明しようとする生徒の解法を確認するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:07:57 GMT)
Multi-Label Classification of Thoracic Diseases using Dense
Convolutional Network on Chest Radiographs [0.0] 本研究は胸部X線多彩な疾患診断モデルを提案する。
Dense Convolutional Neural Network (DenseNet)を用いて、診断システムは高い分類予測を得ることができた。
このモデルでは、心肥大のAUCスコアが0.896で、NoduleのAUCスコアが0.655であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:43:57 GMT)
Moral Emotions Shape the Virality of COVID-19 Misinformation on Social
Media [0.0] われわれは、Twitterから新型コロナウイルス(COVID-19)の噂カスケードからなる大規模なサンプルを分析した。
データはN=10,610の噂のカスケードで、2400万回以上リツイートされた。
平均して、新型コロナウイルスの誤報は真実の情報よりもバイラルになりやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:31:34 GMT)
Lower bounds on quantum query complexity for symmetric functions [0.0] 対称関数に対する量子クエリ複雑性に対する具体的な下界手法の値を示す。
また、部分対称関数Gap Majorityの量子クエリ複雑性についても考察する。
さらに,証明の複雑さとブロック感度が,対称関数に対する感度(定数要素まで)と比較していかに大きいかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 12:41:58 GMT)
Latent gaze information in highly dynamic decision-tasks [0.0] 私は、目の動きと視覚的専門知識を結びつけるために人工知能を使用するモデルの開発について、洞察を与えます。
得られたモデルは、自動専門知識認識のためのデジタル診断モデルとみなすことができる。
以上の結果から,若手プロのトレーニングにおけるデジタル支援オプションとして,結果のモデルをクロック信号として用いることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:43:10 GMT)
Integrating question answering and text-to-SQL in Portuguese [0.0] 異なるモジュールを統合して、2種類のクエリに応答するアーキテクチャを構築します。
我々のアーキテクチャは、自由形式の自然言語テキストを受け取り、それを分類して、Neural Questioning ReasonerまたはNatural Language to SQLに送信します。
実験により, 精度の高い適切な解答法を選択する(99%以上)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:23:03 GMT)
Indecomposable entanglement witnesses from symmetric measurements [0.0] 我々は最近導入された対称測定のクラスから構築された正の写像の族を提案する。
これらの地図は、互いに偏見のない他の一般的なアプローチを含む絡み合いの証人を定義するために使用される。
特定の興味は、正の部分的な転置を伴う量子状態の絡み合いを検出するために使用できる、分解不能な目撃者に与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:20:04 GMT)
Improved analytical bounds on delivery times of long-distance
entanglement [0.0] 我々は, 絡み合い分布プロトコルの平均および完了時刻の定量値について, 解析的境界を改良した。
そのようなプロトコルの標準的な例として、ネストされた量子リピータスキームがあり、これは有意な絡み合いの生成と絡み合いのスワップからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 18:38:58 GMT)
Hierarchical Dependency Constrained Tree Augmented Naive Bayes
Classifiers for Hierarchical Feature Spaces [0.0] 階層的依存性に基づく2つの新しいツリー拡張ネイブベイズアルゴリズム,すなわちHie-TANとHie-TAN-Liteを提案する。
Hie-TANは、他の階層的依存制約分類アルゴリズムよりも優れた予測性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:16:51 GMT)
Group Fairness Is Not Derivable From Justice: a Mathematical Proof [0.0] 「集団公正」とは、道徳的に任意の特徴から無罪の被告人全員に無罪または有罪判決の機会を確保することである。
数学的には、完全な手続き(誤りを伴わない)、非決定論的手続き、または退化処理のみが群公正性を保証することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:10:47 GMT)
Four Geometry Problems to Introduce Automated Deduction in Secondary
Schools [0.0] 幾何学における自動推論の主題は、特に問題に対処することで導入することができる。
この課題は4つの中等教育の幾何学的問題に対処することで論じられる。
これらの問題に対して,情報通信技術を活用した授業計画について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 00:07:34 GMT)
Experimenting quantum phenomena on NISQ computers using high level
quantum programming [0.0] 我々は,量子消去器,エリツル・ベイドマン爆弾,ハイレベルプログラミング言語を用いたハーディズパラドックス実験を実行する。
結果は、最大3キュービットの回路に対する高い信頼性を持つ量子力学の理論的な予測と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 04:05:26 GMT)
Enhancing ASR for Stuttered Speech with Limited Data Using Detect and
Pass [0.0] 全世界で約7000万人が、発声障害と呼ばれる言語障害に罹患していると推定されている。
そこで本稿では,最新のASRシステムを実現するために,"Detect and Pass"と呼ばれるシンプルだが効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 19:55:23 GMT)
Effective classification of ecg signals using enhanced convolutional
neural network in iot [0.0] 本稿では、動的ソースルーティング(DSR)とエネルギーリンク品質(REL)に基づくIoTヘルスケアプラットフォームのためのルーティングシステムを提案する。
Deep-ECGは、重要な特徴を抽出するためにディープCNNを使用し、単純かつ高速な距離関数を用いて比較する。
その結果,提案手法は分類精度において他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） (Tue, 8 Feb 2022 13:37:23 GMT)
Edge-based fever screening system over private 5G [0.0] 本稿では,エッジ機械学習技術とプライベート5Gを利用した新規な発熱スクリーニングシステムを提案する。
本稿では, 深層学習に基づく画像・熱データストリームの融合・アライメント技術について述べる。
当社のシステムは98.5%の精度を達成でき、集中型クラウドデプロイメントと比較して約5倍の人を処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 15:09:16 GMT)
Driven quantum harmonic oscillators: A working medium for thermal
machines [0.0] 温度の異なる2つ以上の浴槽に永久に結合し連続的に駆動する作業物質を考察する。
我々は、エンジン、冷蔵庫、加速器として動作可能な作業装置の熱流と電力を導出する。
駆動周波数の増大は、発散器への機能変更につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:45:03 GMT)
Detecting and Localizing Copy-Move and Image-Splicing Forgery [0.0] 本稿では、ディープラーニングと画像変換の両方を用いて、画像が改ざんされているかどうかを検出する方法に焦点を当てる。
次に、画像の改ざん領域を特定し、対応するマスクを予測する。
結果に基づいて、偽造を検知し識別するより堅牢なフレームワークを実現するための提案とアプローチが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 01:14:30 GMT)
Deep learning fluid flow reconstruction around arbitrary two-dimensional
objects from sparse sensors using conformal mappings [0.0] 本研究では,SMGFRタスクと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
異なる2次元物体の周りの流体を再学習することなく再構成することができる。
SMGFRタスクは将来的に流動スナップショットの予測に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:44:16 GMT)
Counting unitaries of T-depth one [0.0] n$ qubits 上の T-deepth 1 個のユニタリの数は 2Omega(n2) cdot # MathcalC_n$ として増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:55:41 GMT)
Counting statistics of energy transport across squeezed thermal
reservoirs [0.0] 形式主義は2点測定スキームに基づいており、2つの単純な特殊ケースに適用されている。
短時間の統計は初期エネルギー測定の非可換性に大きく影響していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:29:23 GMT)
Counterfactual Multi-Token Fairness in Text Classification [0.0] 対実生成の概念は、あらゆる形式のテキストや文書に有効なマルチトークンサポートにまで拡張されている。
我々は、複数の機密トークンをtextbfCounterfactual Multi-token Generation として摂動することで、偽造語を生成する方法を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 11:30:19 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） (Tue, 8 Feb 2022 14:04:22 GMT)
Comparative Study Between Distance Measures On Supervised Optimum-Path
Forest Classification [0.0] Optimum-Path Forest (OPF) はグラフベースの方法論と距離測度を使ってノード間の弧を作り、そのため木の集合を作る。
本研究は,オプティカム・パス林の森林分類に応用された広範囲な距離測定に関する比較研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:34:09 GMT)
Class Density and Dataset Quality in High-Dimensional, Unstructured Data [0.0] 我々は,高次元非構造データセットにおける各クラス内のサンプルの集合類似度を測定するために,クラス密度の定義を提供する。
次に、クラス密度を計算し、各手法が生成する値間の相関を解析するためのいくつかの候補手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 13:41:14 GMT)
Charge-dipole and dipole-dipole interactions in two-dimensional
materials [0.0] 2次元構成空間における電荷-双極子相互作用と双極子-双極子相互作用の明示的な解析形式を導出する。
次元の減少は2次元の場合の電荷-双極子相互作用と双極子-双極子相互作用を変化させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 17:04:19 GMT)
Binary Neural Networks as a general-propose compute paradigm for
on-device computer vision [0.0] 本稿では,1)ハードウェアフレンドリ性のための最小限の推論スキーム,2)高精度な過剰パラメータ化トレーニングスキーム,3)異なる視覚タスクに適応するための簡単な手順からなるBNNフレームワークを提案する。
このフレームワークは、分類、検出、セグメンテーション、超解像、マッチングのための速度-vs精度トレードオフにおいて8ビットの量子化を上回ります。
我々のBNNは、2.8-7$times$8ビットより少ない実行サイクル、2.1-2.7$times$代替BNNの設計より少ないサイクルを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 08:38:22 GMT)
Arnoldi-Lindblad time evolution: Faster-than-the-clock algorithm for the
spectrum of time-independent and Floquet open quantum systems [0.0] そこで我々は,Liouvillianスペクトル分解を効率的に行うための新しい手法を提案する。
我々はこの手法をアルノルニ・リンドの時間進化と呼ぶ。
定常状態は、システムが定常に達するために必要な時間よりも短い時間進化によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 14:04:30 GMT)
APPFL: Open-Source Software Framework for Privacy-Preserving Federated
Learning [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、従来の機械学習のように、データを中央の場所に転送する代わりに、異なる場所でトレーニングモデルを実行し、トレーニングから重みを更新することを可能にする。
本稿では,Argonneのプライバシ保護フェデレート学習フレームワークであるAPPFLを紹介する。
APPFLは、実装されたプライバシ保存アルゴリズムを活用し、新しいアルゴリズムを実装し、さまざまなFLアルゴリズムをプライバシ保存技術でシミュレートし、デプロイすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:23:05 GMT)
A Unified Prediction Framework for Signal Maps [0.0] 我々は、限られた測定値から細胞信号マップを予測するための統一的なフレームワークを開発する。
我々は、全ての測定が特定の予測タスクに等しく重要であるわけではないという事実に対処する3つのメカニズムを組み合わせる。
いくつかの実世界のデータセットを用いて,提案手法を評価し,予測性能を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:52:50 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） (Tue, 8 Feb 2022 02:06:14 GMT)
A Novel Image Descriptor with Aggregated Semantic Skeleton
Representation for Long-term Visual Place Recognition [0.0] 集合的意味骨格表現(SSR)を用いた新しい画像記述法を提案する。
1つの画像のSSR-VLADは、各カテゴリのセマンティックスケルトンの特徴を集約し、画像意味情報の時空間分布情報を符号化する。
我々は,挑戦的な都市景観の3つの公開データセットについて,一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 06:49:38 GMT)
A Novel Encoder-Decoder Network with Guided Transmission Map for Single
Image Dehazing [0.0] 提案するEDN-GTMは,ネットワークの入力に先立って暗黒チャネルを用いて推定した従来のRGBハジー画像を送信マップと併用する。
提案したEDN-GTMは,PSNRとSSIMの指標を用いて,従来型および深層学習に基づく画像デハージング方式よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 03:57:36 GMT)
A Neural Phillips Curve and a Deep Output Gap [0.0] 本稿では,コンポーネントを潜伏状態と解釈可能な最終層を特徴とするニューラル半球ネットワーク(HNN)を提案する。
まず、HNNは、高次元の回帰器を潜在状態に変換する際に生じる非線形性の教師付き推定を行う。
また、HNNは2021年のインフレ上昇を先取りし、予想コンポーネントの急激かつ大々的に解体し、続いて2020年後半から大幅にプラスの差が続くと評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Feb 2022 21:10:09 GMT)