Consistency and Diversity induced Human Motion Segmentation [231.4] 本稿では,CDMS(Consistency and Diversity induced Human Motion)アルゴリズムを提案する。
我々のモデルは、ソースとターゲットデータを異なる多層特徴空間に分解する。
ソースとターゲットデータ間の領域ギャップを低減するために、マルチミューチュアル学習戦略を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:23:56 GMT)
N\"UWA-LIP: Language Guided Image Inpainting with Defect-free VQGAN [130.8] 本稿では,欠陥のないVQGANとマルチパースペクティブシーケンス(MP-S2S)を組み合わせたN"UWA-LIPを提案する。
特に、DF-VQGANは、受容拡散を制御する相対推定を導入し、情報を保護するために対称接続を採用する。
MP-S2Sは、低レベル画素と高レベルトークンの両方を含む相補的な視点から視覚情報を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 13:10:23 GMT)
The Abduction of Sherlock Holmes: A Dataset for Visual Abductive
Reasoning [113.3] 人間は、画像のリテラルの内容を超えるものについて、誘惑的に推論し仮説を立てる能力がある。
本稿では,103K画像の注釈付きコーパスであるSherlockについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:26:45 GMT)
Conditional Diffusion Probabilistic Model for Speech Enhancement [101.5] 本稿では,観測された雑音の音声信号の特徴を拡散・逆過程に組み込む新しい音声強調アルゴリズムを提案する。
本実験では, 代表的な生成モデルと比較して, 提案手法の強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:58:01 GMT)
Game of Privacy: Towards Better Federated Platform Collaboration under
Privacy Restriction [95.1] Vertical Federated Learning (VFL)は、異なるプラットフォームに格納された異なる機能空間を持つクロスサイロデータからモデルをトレーニングすることを目的としている。
フェデレーション学習の固有のプライバシーリスクのため、関連するデータの総量は制限される可能性がある。
我々は、VFLフレームワークのマルチプラットフォーム情報を活用して、各プラットフォームが自身のタスクに役立てることができるような、相互協力を通じて、異なるプラットフォームをインセンティブにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:45:40 GMT)
Image-to-Image Regression with Distribution-Free Uncertainty
Quantification and Applications in Imaging [88.2] 真値を含むことが保証される各画素の周囲の不確実な間隔を導出する方法を示す。
画像から画像への回帰を3つのタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:59:56 GMT)
HNF-Netv2 for Brain Tumor Segmentation using multi-modal MR Imaging [86.5] 我々は,HNF-NetをHNF-Netv2に拡張する。
我々の方法は、RSNA 2021脳腫瘍AIチャレンジ賞(セグメンテーション・タスク)を受賞しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:34:32 GMT)
Forecasting large-scale circulation regimes using deformable
convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1] 変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討
今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。
より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:37:00 GMT)
Domain Adversarial Training: A Game Perspective [80.4] 本稿では,ゲーム理論の観点から,ドメイン・アドバイザ・トレーニングにおける最適解を定義する。
ドメイン・アドバイザリ・トレーニングにおける降下は、グラデーションの収束保証に違反し、しばしば転送性能を損なう可能性があることを示す。
実装は簡単で、追加のパラメータが不要で、あらゆるドメイン・アドバイザリ・フレームワークにプラグインすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:17:30 GMT)
Minimising Resources of Coherently Controlled Quantum Computations [77.3] 量子計算のコヒーレント制御は、いくつかの量子プロトコルやアルゴリズムを改善するために用いられる。
我々は、量子光学にインスパイアされたコヒーレント制御のためのグラフィカル言語PBS計算を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:59:52 GMT)
AdaPrompt: Adaptive Model Training for Prompt-based NLP [77.1] PLMの継続事前学習のための外部データを適応的に検索するAdaPromptを提案する。
5つのNLPベンチマークの実験結果から、AdaPromptは数ショット設定で標準PLMよりも改善可能であることが示された。
ゼロショット設定では、標準のプロンプトベースの手法を26.35%の相対誤差削減で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:04:57 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） (Thu, 10 Feb 2022 07:43:58 GMT)
Six-point functions and collisions in the black hole interior [71.7] 境界からブラックホール内部へ送られた2つの信号は、この2つの領域間で共有されている。
衝突の様々な特性を定量化するために,3つの異なる時間外6点関数を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:08:02 GMT)
Characterizing and overcoming the greedy nature of learning in
multi-modal deep neural networks [62.5] 深層ニューラルネットワークにおける学習の欲張った性質から、モデルは一つのモダリティにのみ依存する傾向にあり、他のモダリティには不適合であることを示す。
本稿では,学習中のモーダル間の条件付き学習速度のバランスをとるアルゴリズムを提案し,グリージー学習の問題に対処できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:11:21 GMT)
SAFER: Data-Efficient and Safe Reinforcement Learning via Skill
Acquisition [59.9] 安全制約下での複雑な制御タスクにおけるポリシー学習を高速化するアルゴリズムであるSAFEty skill pRiors (SAFER)を提案する。
オフラインデータセットでの原則的なトレーニングを通じて、SAFERは安全なプリミティブスキルの抽出を学ぶ。
推論段階では、SAFERで訓練されたポリシーは、安全なスキルを成功のポリシーに組み込むことを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:43:41 GMT)
OWL (Observe, Watch, Listen): Localizing Actions in Egocentric Video via
Audiovisual Temporal Context [58.9] 我々は,エゴセントリックビデオにおける行動検出における音声の有効性を深く検討する。
本稿では,時間的音声視覚コンテキストを組み込むトランスフォーマーモデルを提案する。
本手法はEPIC-KITCHENS-100の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 10:50:52 GMT)
Entanglement catalysis for quantum states and noisy channels [58.7] 新興量子技術の多くの応用は、2つの量子ビットの最大絡み合った一重項を必要とする。
この考え方をさらに推し進めて、絡み合いの性質とその量子通信における役割について考察する。
様々な種類の量子チャネルに対して、我々の結果は最適なプロトコルに導かれ、チャネルの単一使用で最大数のシングルレットを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:36:25 GMT)
Low-Rank Approximation with $1/\epsilon^{1/3}$ Matrix-Vector Products [58.1] 我々は、任意のSchatten-$p$ノルムの下で、低ランク近似のためのクリロフ部分空間に基づく反復法について研究する。
我々の主な成果は、$tildeO(k/sqrtepsilon)$ matrix-vector productのみを使用するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:10:41 GMT)
Personalization Improves Privacy-Accuracy Tradeoffs in Federated
Optimization [58.0] 局所的な学習とプライベートな集中学習の協調は、総合的に有用であり、精度とプライバシのトレードオフを改善していることを示す。
合成および実世界のデータセットに関する実験により理論的結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:44:44 GMT)
Decomposing neural networks as mappings of correlation functions [57.5] 本研究では,ディープフィードフォワードネットワークによって実装された確率分布のマッピングについて検討する。
ニューラルネットワークで使用できる異なる情報表現と同様に、データに不可欠な統計を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:30:31 GMT)
REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy
Transfer [57.0] 本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。
模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。
本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:50:25 GMT)
Diverse Image Generation via Self-Conditioned GANs [56.9] 手動でアノテートされたクラスラベルを使わずに、クラス条件付きGANモデルを訓練する。
代わりに、我々のモデルは、識別器の特徴空間におけるクラスタリングから自動的に派生したラベルに条件付きである。
我々のクラスタリングステップは、自動的に多様なモードを発見し、それらをカバーするためにジェネレータを明示的に必要とします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 01:57:02 GMT)
Towards Assessing and Characterizing the Semantic Robustness of Face
Recognition [55.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく顔認識モデル(FRM)がこの脆弱性を継承する。
本研究では,入力に対する意味摂動に対するFRMの頑健性を評価し,評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:22:09 GMT)
Controlling the Complexity and Lipschitz Constant improves polynomial
nets [55.1] 多項式ネットの結合CP分解(CCP)モデルとNested Coupled CP分解(NCP)モデルに対する新しい複雑性境界を導出する。
本研究では、6つのデータセットで実験的に評価し、モデルが逆摂動に対して頑健であるとともに精度も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:54:29 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） (Thu, 10 Feb 2022 01:30:08 GMT)
Energy-Based Contrastive Learning of Visual Representations [54.1] コントラスト学習とエネルギーベースモデル(EBM)を組み合わせたエネルギーベースコントラスト学習(EBCLR)を提案する。
EBCLRは254対の負対(バッチサイズ128)と30対の負対(バッチサイズ16)でほぼ同じ性能を達成し、少数の負対に対してEBCLRの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:46:10 GMT)
PVSeRF: Joint Pixel-, Voxel- and Surface-Aligned Radiance Field for
Single-Image Novel View Synthesis [52.5] シングルビューRGB画像からニューラル放射場を再構成する学習フレームワークPVSeRFを提案する。
本稿では,明示的な幾何学的推論を取り入れ,放射場予測のための画素アラインな特徴と組み合わせることを提案する。
このような幾何学的特徴の導入は、外観と幾何学の絡み合いを改善するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:39:47 GMT)
Random Forests Weighted Local Fr\'echet Regression with Theoretical
Guarantee [52.3] 本稿では, ランダム森林の局所的なFr'echet回帰パラダイムを提案する。
第1の手法ではこれらの重みを局所平均として利用してFr'echet平均を解き、第2の手法では局所線形Fr'echet回帰を行う。
無限次U-プロセスの理論と無限次Mmn-推定器に基づいて、提案したランダム森林の整合性、収束率、正規性を確立し、Fr'echet回帰推定器を重み付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:10:59 GMT)
Understanding Hyperdimensional Computing for Parallel Single-Pass
Learning [47.8] 我々はHDCがハードウェア効率を保ちながら、最先端のHDCモデルよりも最大7.6%性能が高いことを示す。
本稿では,HDC の限界を超える新しいクラス VSA,有限群 VSA を提案する。
実験の結果, RFF法とグループVSAはともに最先端HDCモデルより最大7.6%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:38:56 GMT)
Graph Neural Network for Local Corruption Recovery [47.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力グラフのリレーショナル情報を利用するための開発が急増している。
グラフを通して伝播するメッセージは、解釈可能なパターンと小さな摂動の両方を含んでいる。
この研究は、ロバストネス表現学習により、局所毒性からのグラフ回復問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 10:06:22 GMT)
F8Net: Fixed-Point 8-bit Only Multiplication for Network Quantization [47.4] 固定点8ビット乗算のみからなる新しい量子化フレームワークF8Netを提案する。
提案手法は,既存の量子化手法と比較して,同等かつ優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:48:56 GMT)
Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis [46.1] 大規模環境を表現可能なニューラルレージアンスフィールドの変種であるBlock-NeRFを提案する。
我々は、280万の画像からBlock-NeRFのグリッドを構築し、これまでで最大のニューラルシーン表現を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:59:56 GMT)
InterHT: Knowledge Graph Embeddings by Interaction between Head and Tail
Entities [46.1] 距離に基づく手法は,リンク予測タスクにおいて有望な性能を示す。
これらのメソッドのほとんどは、モデルキャパシティを制限するヘッドエンティティとテールエンティティを別々に表現している。
我々は,頭と尾のエンティティがよりよく相互作用し,より優れたエンティティ表現を得ることを可能にする,InterHTという新しい距離ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:40:09 GMT)
Multi-Agent Path Finding with Prioritized Communication Learning [44.9] 通信トポロジにテキスト単純計画の優先順位を組み込んだPrIoritized Communication Learning(PICO)を提案する。
PICOは、最先端の学習ベースプランナよりも、成功率や衝突率において、大規模なMAPF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） (Thu, 10 Feb 2022 06:12:18 GMT)
Investigating Explainability of Generative AI for Code through
Scenario-based Design [44.4] 生成AI(GenAI)技術は成熟し、ソフトウェア工学のようなアプリケーションドメインに適用されています。
私たちは43人のソフトウェアエンジニアと9つのワークショップを開催しました。そこでは、最先端のジェネレーティブAIモデルの実例を使って、ユーザの説明可能性のニーズを導き出しました。
我々の研究は、GenAIのコードに対する説明可能性の必要性を探求し、新しいドメインにおけるXAIの技術開発を人間中心のアプローチがいかに促進するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:52:39 GMT)
The USTC-Ximalaya system for the ICASSP 2022 multi-channel multi-party
meeting transcription (M2MeT) challenge [43.3] ターゲットスピーカ音声活動検出(TS-VAD)における2つの改善点を提案する。
これらの手法は,高話者オーバラップ比,高残響・雑音条件下での実世界会議シナリオにおける多話者会話を処理するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:06:48 GMT)
Survey on Graph Neural Network Acceleration: An Algorithmic Perspective [42.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近の研究のホットスポットであり、多様なアプリケーションで広く利用されている。
本稿では,アルゴリズムの観点から,GNNの高速化手法に関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:01:40 GMT)
Identifying Weaknesses in Machine Translation Metrics Through Minimum
Bayes Risk Decoding: A Case Study for COMET [42.8] サンプルに基づく最小ベイズリスク復号法を用いて,そのような弱点を探索,定量化できることを示す。
さらに、これらのバイアスは、単に追加の合成データでトレーニングすることで完全に除去できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:07:32 GMT)
Deadwooding: Robust Global Pruning for Deep Neural Networks [36.0] 本稿では,ラグランジアンデュアル法を利用して,精度とロバスト性を保ちながらモデルの疎結合を促進できる新しい緑化手法であるDeadwoodingを紹介する。
得られたモデルは、ロバスト性および精度の計測において最先端の研究を著しく上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:33:05 GMT)
Transferable and Adaptable Driving Behavior Prediction [34.6] 本研究では,運転行動に対して高品質で伝達可能で適応可能な予測を生成する階層型フレームワークであるHATNを提案する。
我々は,交差点における実交通データの軌跡予測と,インターActionデータセットからのラウンドアバウンドのタスクにおいて,我々のアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:46:24 GMT)
Off-Policy Fitted Q-Evaluation with Differentiable Function
Approximators: Z-Estimation and Inference Theory [34.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)における基盤の1つとして, オフ・ポリティ・アセスメント(Off-Policy Evaluation)が有効である
本稿では,一般微分関数近似器を用いたFQEに着目し,この理論を神経機能近似に適用する。
有限サンプル FQE 誤差境界は同じ分散項で支配され、関数クラス依存の発散でも有界である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:59:54 GMT)
Improving Computational Complexity in Statistical Models with
Second-Order Information [32.6] パラメトリック統計モデルにおけるパラメータ推定のための正規化勾配降下法(NormGD)について検討する。
我々は、NormGDアルゴリズムが最終的な統計的半径に達するために最適な計算量$mathcalO(n)$を達成することを示した。
この計算複雑性は、固定ステップサイズ勾配勾配アルゴリズムよりも安価である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 03:09:31 GMT)
Locating and Editing Factual Knowledge in GPT [32.3] 我々は,モデルの事実予測を変更可能なニューロン活性化を同定するための因果的介入を開発する。
大きなGPTスタイルのモデルでは、我々が仮定する2つの異なるニューロンの集合が抽象的な事実を知り、具体的な言葉を言うのと一致している。
この洞察は、モデル重みに格納された事実を編集する新しい方法であるROMEの開発を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:59:54 GMT)
Differential Private Knowledge Transfer for Privacy-Preserving
Cross-Domain Recommendation [31.4] CDR(Cross Domain Recommendation)は、推奨システムによく見られるコールドスタートとデータ空間の問題を軽減するために広く研究されている。
プライバシ保護のための新しい2段階CDRフレームワーク(PriCDR)を提案する。
PriCDRは、ソースドメインのデータプライバシを保護するだけでなく、ソースドメインのデータスパーシ性を軽減することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:31:37 GMT)
No-Regret Learning in Dynamic Stackelberg Games [31.0] Stackelbergゲームでは、リーダーがランダム化された戦略にコミットし、フォロワーがレスポンスでベスト戦略を選択する。
このゲームは、リーダーの報酬や利用可能な戦略に影響を与える基礎となる状態空間を持ち、リーダーとフォロワーの選択した戦略に依存するマルコフ的な方法で進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 01:07:57 GMT)
Understanding Rare Spurious Correlations in Neural Networks [29.2] ネットワークが素早い相関関係を拾うのにどれだけの例が必要かを考察する。
特定のクラスに相関したスプリアスパターンをいくつかの例に導入し,ネットワークがスプリアス相関を拾うのに,そのような例はごくわずかであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:44:37 GMT)
TaxoEnrich: Self-Supervised Taxonomy Completion via Structure-Semantic
Representations [28.7] 本稿では,既存の分類学における意味的特徴と構造的情報の両方を効果的に活用する新しい分類学補完フレームワークを提案する。
分類エンリッチは,(1)概念の意味的意味と分類学的関係を,強力な事前学習言語モデルに基づいて組み込んだ分類記述型埋め込み,(2)分類の構造情報を符号化して候補位置表現を学習する分類認識シーケンシャルエンコーダの4つの構成要素から構成される。
異なるドメインからの4つの大規模な実世界のデータセットの実験は、TaxoEnrichがすべての評価指標の中で最高のパフォーマンスを達成し、過去の最先端よりも大きなマージンでパフォーマンスを向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:10:43 GMT)
Bias-Eliminated Semantic Refinement for Any-Shot Learning [27.4] 我々は、任意のショット学習タスクの粗粒度意味記述を洗練する。
セマンティック・リファインメント(セマンティック・リファインメント)のワッサーシュタイン生成逆数ネットワーク(SRWGAN)モデルが設計されている。
6つのベンチマークデータセットでモデル性能を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:15:50 GMT)
On One-Bit Quantization [27.1] 低次元構造を示す連続時間ランダムプロセスに対して最適な1ビット量子化器を特徴付ける。
この最適量子化器は、勾配降下法により訓練されたニューラルネットワークベースの圧縮機によって見つかることが数値的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:07:06 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） (Thu, 10 Feb 2022 17:40:40 GMT)
Towards a Theory of Non-Log-Concave Sampling: First-Order Stationarity
Guarantees for Langevin Monte Carlo [24.0] これは$mathdで$pi exp(-V)$を見つけるためのサンプリングイテレーションである。
多数の拡張応用について論じ、特に非凹凸サンプリングの一般理論への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:20:55 GMT)
Augmenting Neural Networks with Priors on Function Values [22.8] 関数値に関する以前の知識は、しばしば自然科学で利用することができる。
BNNは、ユーザーが関数値を直接ではなく、ニューラルネットワークの重みについてのみ事前情報を指定できるようにする。
我々は,関数値自体の事前情報を付加したBNNの拡張手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:24:15 GMT)
Feature-level augmentation to improve robustness of deep neural networks
to affine transformations [22.3] 最近の研究では、畳み込みニューラルネットワークは小さな画像変換に対してうまく一般化しないことが明らかになっている。
ニューラルアーキテクチャの中間層にデータ拡張を導入することを提案する。
このような変換に対処するニューラルネットワークの能力を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:14:58 GMT)
Hardness of Noise-Free Learning for Two-Hidden-Layer Neural Networks [21.7] 標準(ノイズフリー)モデルにおけるガウス入力に対する2層ReLUネットワークを学習するために,指数関数的統計的クエリ(SQ)の下界を与える。
従来のSQの下限は、逆ノイズモデル(認識学習)や相関SQのような制限されたモデルに限られていた。
これらの手法を他の学習モデルに拡張する方法を示し、多くのよく研究されたケースにおいて、より効率的な還元が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:59:14 GMT)
FILM: Frame Interpolation for Large Motion [20.0] 本稿では,2つの入力画像から複数の中間フレームを合成するフレームアルゴリズムを提案する。
提案手法は,Xiph大運動ベンチマークの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:48:18 GMT)
Monotonically Convergent Regularization by Denoising [19.6] デノナイズ(RED)による正規化は、画像のデノナイザを画像先行として活用することで、逆問題を解決するための広く使われているフレームワークである。
最近の研究は、事前訓練されたディープニューラルネットをデノイザーとして使用した多くのイメージングアプリケーションにおいて、REDの最先端性能を報告している。
この研究は、ディープ・デノゲーションの非拡張性を必要としない新しいモノトーンRED(MRED)アルゴリズムを開発することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:32:41 GMT)
Multi-relation Message Passing for Multi-label Text Classification [19.4] マルチラベル分類問題に対するMrMP(Multi-relation Message Passing)という新しい手法を提案する。
ベンチマークマルチラベルテキスト分類データセットの実験により、MrMPモジュールは最先端の手法と比較して類似または優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:24:37 GMT)
Learnable Nonlinear Compression for Robust Speaker Verification [18.7] データ駆動方式で最適化された異なる種類のチャネル依存(CD)非線形圧縮手法を検討する。
本手法は電力非線形性とダイナミックレンジ圧縮(DRC)に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:44:53 GMT)
The Volcspeech system for the ICASSP 2022 multi-channel multi-party
meeting transcription challenge [18.3] 本稿ではICASSP 2022 Multi-channel Multi-party Meeting Transcription (M2MeT) Challengeについて述べる。
トラック1では,クラスタリングに基づく話者ダイアリゼーションシステムを実現するために,いくつかのアプローチを提案する。
トラック2では,コンバータモデルを用いた共同CTCアテンションアーキテクチャを用いたシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:58:07 GMT)
Online Learning for Min Sum Set Cover and Pandora's Box [18.3] 最適な探索順序のコストに対して一定の競合性を持つ計算効率の良いアルゴリズムを提案する。
本結果は,Pandora の Box および Min Sum Set Cover の他のよく研究されている変種に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:12:44 GMT)
Exploiting Spatial Sparsity for Event Cameras with Visual Transformers [17.9] イベントカメラは、出力イベントの非同期ストリームを通じて、輝度の局所的な変化を報告します。
可変長入力を処理するために視覚変換器(ViT)アーキテクチャを提案する。
選択したアクティブパッチ上でViTモデルを微調整することにより、バックボーンに供給されるパッチの平均数を少なくとも50%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:26:37 GMT)
Face Beneath the Ink: Synthetic Data and Tattoo Removal with Application
to Face Recognition [14.6] 顔画像にリアルなタトゥーを自動的に付加するジェネレータを提案する。
画像の品質を劣化させることなく、実際の画像から顔の入れ墨を除去できることを示す。
また,提案した深層学習を用いたタトゥー除去により,顔認識精度の向上が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:35:28 GMT)
Benign-Overfitting in Conditional Average Treatment Effect Prediction
with Linear Regression [14.5] 線形回帰モデルを用いて条件平均処理効果(CATE)の予測における良性過剰適合理論について検討した。
一方,IPW-learnerは確率スコアが分かっていればリスクをゼロに収束させるが,T-learnerはランダムな割り当て以外の一貫性を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:51:52 GMT)
Distilling Hypernymy Relations from Language Models: On the
Effectiveness of Zero-Shot Taxonomy Induction [14.3] 単純さにもかかわらず、これらの手法はいくつかの教師付き戦略より優れており、適切な条件下で現在の最先端技術と競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:29:05 GMT)
Exploring Structural Sparsity in Neural Image Compression [14.1] 本稿では,各コンボリューションチャネルの重要性を判定し,トレーニング中に空間性を導入するために,ABCM(プラグイン適応型バイナリチャネルマスキング)を提案する。
推論中、重要でないチャネルをプルーニングしてスリムネットワークを得る。
実験の結果,最大7倍の計算削減と3倍の加速は無視可能な性能低下で達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:46:42 GMT)
DDA3C: Cooperative Distributed Deep Reinforcement Learning in A
Group-Agent System [13.3] グループエージェント強化学習は、複数のエージェントが別々の強化学習タスクを協調的に実行する場合、各エージェントの強化学習プロセスに大きく貢献する。
本稿では,このシナリオ下での強化学習問題の定式化と,単エージェントおよび多エージェント強化学習に関する第3タイプの強化学習問題としてグループエージェント強化学習を提案する。
我々はDDA3Cが望ましい性能を達成し、スケーラビリティに優れたCartPole-v0ゲーム環境での実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:40:59 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$は優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:36:18 GMT)
A Local Geometric Interpretation of Feature Extraction in Deep
Feedforward Neural Networks [13.2] 本稿では, 深部フィードフォワードニューラルネットワークが高次元データから低次元特徴をいかに抽出するかを理解するための局所幾何学的解析法を提案する。
本研究は, 局所幾何学領域において, ニューラルネットワークの一層における最適重みと前層の最適特徴が, この層のベイズ作用によって決定される行列の低ランク近似を構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:57:31 GMT)
Understanding the bias-variance tradeoff of Bregman divergences [13.0] 本稿では,任意のブレグマン発散損失関数に対するバイアス分散トレードオフを一般化したPfau (2013) の業績に基づく。
ラベルと同様、中心予測は確率変数の平均と解釈でき、損失関数自身で定義される双対空間で平均が動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:02:06 GMT)
Adaptive and Robust Multi-task Learning [12.8] 異なるソースから収集した複数のデータセットを同時に解析することを目的としたマルチタスク学習問題について検討する。
本稿では,それらのタスク間の類似性を自動で活用する適応手法のファミリーを提案する。
我々は,これらの手法の統計的保証を鋭く導き,その頑健さを不利なタスクに対して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:55:58 GMT)
Towards Predicting Fine Finger Motions from Ultrasound Images via
Kinematic Representation [12.5] 米国の画像から特定指のアクティベーションを識別する推論問題について検討した。
本研究は,ロボット補綴器のアームアンプへの採用率向上に向けた重要なステップであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:05:09 GMT)
Generalization Bounds via Convex Analysis [12.4] 連関出力分布の強い凸関数によって相互情報を置き換えることが可能であることを示す。
例えば、$p$-normの発散とワッサーシュタイン2距離の項で表される境界がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:30:45 GMT)
Reinforcement Learning in the Wild: Scalable RL Dispatching Algorithm
Deployed in Ridehailing Marketplace [12.3] 本研究では,強化学習に基づくリアルタイムディスパッチアルゴリズムを提案する。
ディディのA/Bテストの運営下にある複数の都市でオンラインに展開され、主要な国際市場の一つで展開されている。
デプロイされたアルゴリズムは、A/Bテストによるドライバーの総収入を1.3%以上改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:07:17 GMT)
AA-TransUNet: Attention Augmented TransUNet For Nowcasting Tasks [12.1] 本稿では,降水量予測タスクのためのTransUNetに基づく新しいデータ駆動予測モデルを提案する。
モデルはオランダの降水マップデータセットとフランスのクラウドカバーデータセットの2つの異なるデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:48:50 GMT)
Deep Learning for Computational Cytology: A Survey [12.1] 完全教師付き,弱教師付き,教師なし,伝達学習など,さまざまなディープラーニング手法を導入する。
そこで我々は,公開データセット,評価指標,分類,検出,セグメンテーション,その他の関連タスクを含む多種多様な細胞画像解析アプリケーションを体系的に要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:22:10 GMT)
Cross-speaker style transfer for text-to-speech using data augmentation [11.7] 音声変換によるデータ拡張を用いた音声合成(TTS)における話者間通信の問題点に対処する。
対象話者から中性非表現データのコーパスを持ち、異なる話者からの会話表現データをサポートすると仮定する。
提案した技術を、7つの言語にまたがる14の話者のセットにスケールすることで、結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:10:56 GMT)
CRAT-Pred: Vehicle Trajectory Prediction with Crystal Graph
Convolutional Neural Networks and Multi-Head Self-Attention [10.8] CRAT-Predは、地図情報に依存しない軌道予測モデルである。
このモデルは非常に少ないモデルパラメータで最先端の性能を達成する。
さらに,車間の社会的相互作用を,測定可能なインタラクションスコアを表す重みによって学習できることを定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:57:54 GMT)
Graph-GAN: A spatial-temporal neural network for short-term passenger
flow prediction in urban rail transit systems [10.6] 短期の旅客流予測は、都市交通システムを管理する上で重要な役割を担っている。
簡単な構造と高い予測精度を持つ深層学習に基づくグラフGANモデルを提案する。
Graph-GANは北京地下鉄の2つの大規模な実世界のデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 13:18:11 GMT)
Deep Learning in Random Neural Fields: Numerical Experiments via Neural
Tangent Kernel [10.6] 大脳皮質の生物学的ニューラルネットワークは神経野を形成する。
野のニューロンは独自の受容野を持ち、2つのニューロン間の接続重みはランダムであるが、受容野に近接しているときに非常に相関している。
このような多層ニューラルネットワークは、ノイズ障害によって入力パターンが変形する場合、従来のモデルよりも頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:57:10 GMT)
Networks and Identity Drive Geographic Properties of the Diffusion of
Linguistic Innovation [10.6] 人口密度とネットワークトポロジはどちらもイノベーションの拡散をモデル化するために必要であることを示す。
私たちの研究は、モデルがイノベーションの導入を理解し、再現するために、両方の要素を統合する必要があることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:17:15 GMT)
Instance-wise algorithm configuration with graph neural networks [10.6] 本稿では,ML4CO(Machine Learning for Combinatorial Optimization)のNeurIPS 2021コンペティションの構成タスクについて紹介する。
構成課題は、オープンソースの解決器SCIPの優れた構成を予測し、混合整数線形プログラム(MILP)を効率的に解くことである。
世界のリーダーボードで15人中3位にランクインし、学生リーダーボードで優勝しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:06:52 GMT)
Bayesian Optimisation for Mixed-Variable Inputs using Value Proposals [10.4] カテゴリー変数と連続変数の両方で定義される最適化問題。
包括的視点を採用し、分類的および連続的な部分空間の最適化を統合することを目的としている。
この統一アプローチは、既存の混合変数最適化アプローチよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:42:48 GMT)
Settling the Communication Complexity for Distributed Offline
Reinforcement Learning [10.3] オフライン強化学習(RL)において,複数の分散マシンが協調して問題解決を行う新たな環境について検討する。
各マシンが送信できる情報の総数(ビット数)には予算の制約がある。
文脈的包帯における値関数の予測と, エピソード的および非エピソード的MDPの双方に対して, ミニマックスリスクに対する情報理論的下限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:27:07 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） (Thu, 10 Feb 2022 11:22:35 GMT)
Mining the manifolds of deep generative models for multiple
data-consistent solutions of ill-posed tomographic imaging problems [10.1] 断層撮影は一般的に逆問題である。
本稿では,トモグラフィ逆問題に対する複数の解を求める経験的サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:27:31 GMT)
Near-Optimal Statistical Query Lower Bounds for Agnostically Learning
Intersections of Halfspaces with Gaussian Marginals [10.1] 本稿では,ガウス分布下での中間空間の学習に関するよく研究された問題について,難易度学習モデルを用いて考察する。
下界の2つの変種を証明し、それぞれがダイアコニコラスら (2021) の成分と、Boolean の設定に対する SQ 下界に対する異なる以前のアプローチ(拡張)を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:34:10 GMT)
Characterizing, Detecting, and Predicting Online Ban Evasion [9.9] 悪意のあるユーザーは、オンライン禁止を回避するために新しいアカウントを簡単に作成できる。
我々は,オンラインプラットフォーム上での禁止を回避する行為として,禁忌回避に関するデータ駆動研究を初めて実施する。
回避子アカウントは,複数の行動軸上の禁止親アカウントと類似性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:58:19 GMT)
Collaborative analysis of genomic data: vision and challenges [9.6] DNAシークエンシングのコストは、近年、科学的研究、臨床試験、医療提供を改善するために利用されている遺伝子データの急増に繋がった。
ヒトゲノムは個人を識別できるため、この特徴はセキュリティやプライバシーの懸念も引き起こす。
本稿では、規制と倫理的ガイドラインを探求し、セキュアかつプライベートなゲノムデータストレージ/処理/共有プラットフォームに関するビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:16:11 GMT)
Visual Servoing for Pose Control of Soft Continuum Arm in a Structured
Environment [9.6] このレターでは、視覚サーボによりソフトアーム上でスムーズで堅牢な3D位置決めタスクを実行するディープニューラルネットワークベースの手法を提案する。
畳み込みニューラルネットワークは、所望のポーズを達成するのに必要な動作を予測するために訓練される。
カメラが見る所望画像と現在画像との誤差を低減するために比例制御法を施行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:03:28 GMT)
ChemicalX: A Deep Learning Library for Drug Pair Scoring [9.6] ChemicalXはPyTorchベースのディープラーニングライブラリで、薬物ペアスコアリングタスクを解決する。
ChemicalXは、大規模な薬物ペアデータセット上で機械学習モデルをトレーニングし、スコア付けするために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:49:01 GMT)
Puzzle-AE: Novelty Detection in Images through Solving Puzzles [9.0] U-Netはこの目的のために有効であることが証明されているが、他のAEベースのフレームワークと同様の再構成エラーを使用することでトレーニングデータに過度に適合する。
この課題に基づいてU-Netをトレーニングすることは、過剰適合を防止し、ピクセルレベルの機能を超えた学習を容易にする効果的な治療法であることを示す。
本稿では,効率的な自動ショートカット除去法として,対向的ロバストトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:06:05 GMT)
Heterogeneous Calibration: A post-hoc model-agnostic framework for
improved generalization [8.8] モデル出力にポストホックモデル非依存変換を適用した不均一キャリブレーションの概念を導入し、二項分類タスクにおけるAUC性能を改善する。
単純なパターンを特徴空間の不均一なパーティションと呼び、各パーティションの完全校正がAUCを個別に最適化することを理論的に示す。
このフレームワークの理論的最適性はどんなモデルにも当てはまるが、ディープニューラルネットワーク(DNN)に注目し、このパラダイムの最も単純なインスタンス化をさまざまなオープンソースデータセットでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:08:50 GMT)
Dynamic Background Subtraction by Generative Neural Networks [8.8] 我々はDBSGenと呼ばれる新しいバックグラウンドサブトラクション手法を提案している。
2つの生成ニューラルネットワークを使用し、1つは動的運動除去用、もう1つはバックグラウンド生成用である。
提案手法は、エンドツーエンドで教師なしの方法で最適化可能な統一されたフレームワークを有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:29:10 GMT)
No Community Can Do Everything: Why People Participate in Similar Online
Communities [8.3] 関連性の高いサブレディットのクラスタにおいて,20件の参加者へのインタビューの分析を基礎とした回答を提供する。
幅広いトピックの領域には、オンラインコミュニティが参照できるメリットの多様性があります。
以上の結果から,オンライン・コミュニティ・プラットフォーム内の話題地域は,専門的なコミュニティの集団が占める傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:29:36 GMT)
A Deep Learning Approach for Digital ColorReconstruction of Lenticular
Films [8.3] レンチキュラー映画は1920年代に登場し、フルカラー情報をモーションで捉えることを許した最初の技術の一つとなった。
本研究では,レンチキュラーフィルムのスキャン処理とカラー化を行う自動化された完全ディジタルパイプラインを提案する。
提案手法は,再現されたカラー画像が符号化されたカラー情報と真に一致することを確認しながら,性能を最大化するために,ディープラーニングとモデルに基づくアプローチを融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:08:50 GMT)
A Field of Experts Prior for Adapting Neural Networks at Test Time [8.2] 画像解析タスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能は、しばしば、トレーニングとテストイメージの間の取得関連分布シフトによって損なわれる。
テスト画像ごとに訓練されたCNNを微調整することでこの問題に対処することが提案されている。
テスト時間適応(TTA)は,テスト画像とトレーニング画像の特徴分布を一致させて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:44:45 GMT)
Topogivity: A Machine-Learned Chemical Rule for Discovering Topological
Materials [7.9] トポロジカルな材料は、基礎科学と次世代の技術応用の両方に魅力を与える非伝統的な電子特性を示す。
ここでは、機械学習を用いて、物質がその化学式のみを用いてトポロジカルであるかどうかを高精度に診断する簡単な化学規則を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:57:17 GMT)
Constructing graphs having Laplacian pair state transfer by an edge
perturbation [7.8] 我々は、ラプラシアン完全対状態転移とラプラシアン完全対状態転移を持つ多くの新しいグラフを構築した。
これらの十分条件により、ラプラシア完全ペア状態転移とラプラシア完全ペア状態転移を持つ多くの新しいグラフを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:22:37 GMT)
Using Navigational Information to Learn Visual Representations [7.7] コントラスト学習の事前学習段階における空間的・時間的情報を用いることで、下流分類の性能を向上させることができることを示す。
この研究は、表現学習を改善するための文脈情報の有効性と効率を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:17:55 GMT)
One- and two-qubit gate infidelities due to motional errors in trapped
ions and electrons [7.6] トラップイオンおよび電子中の1および2量子ビットゲートに対する誤差機構の影響を決定する解析式を導出する。
まず, 駆動磁場の不均一性が1量子ゲート形状に与える影響を解析し, 導出する。
第2に、静的な動き周波数シフト、トラップアンハーモニック性、加熱、動きの劣化を含む2ビットゲート誤差の表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:26:05 GMT)
Help Me Explore: Minimal Social Interventions for Graph-Based Autotelic
Agents [7.6] 本稿では,双方の視点が,自己複製エージェントの学習に組み合わされ,スキル獲得が促進されることを論じる。
1) HME(Help Me Explore)と呼ばれる新しいソーシャルインタラクションプロトコルでは,個人と社会的に指導された探索の双方から,自律的なエージェントが恩恵を受けることができる。
GANGSTRは、HME内での学習において、最も複雑な構成を習得することで、個々の学習限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:34:28 GMT)
Translation and Rotation Equivariant Normalizing Flow (TRENF) for
Optimal Cosmological Analysis [7.6] 我々の宇宙は均質で等方的であり、その摂動は翻訳と回転対称性に従う。
我々はこれらの対称性を明示的に組み込んだ生成正規化フローモデルを開発した。
TRENF はラベル y の関数として高次元データの可能性 p(x|y) に直接アクセスする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:00:03 GMT)
Explainable Machine Learning for Breakdown Prediction in High Gradient
RF Cavities [7.4] 分解は、粒子加速器のRFキャビティにおいて最も多い制限要因の1つである。
本稿では,CERN のコンパクト線形前駆体における分解衝突を発見するための機械学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:32:18 GMT)
Factored World Models for Zero-Shot Generalization in Robotic
Manipulation [7.3] 我々は、オブジェクト指向世界モデルを用いてロボットピック・アンド・プレイス・タスクを一般化することを学ぶ。
グラフニューラルネットワークの残差スタックを使用して、ノードとエッジの両方のニューラルネットワークにおいて、複数のレベルのアクション情報を受信する。
モデルアンサンブルを用いて、最大12個のピック・アンド・プレイス・アクションを含むタスクを検索で計画できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:26:11 GMT)
Abstraction for Deep Reinforcement Learning [7.0] 我々は、深層強化学習の文脈で抽象的な問題を特徴づける。
類似推論や連想記憶への様々な確立されたアプローチがこの問題に対処する可能性がある。
しかし、エンド・ツー・エンドの差別化が要求されるため、難しい問題が発生します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 23:49:13 GMT)
Improving Automatic Speech Recognition for Non-Native English with
Transfer Learning and Language Model Decoding [6.7] 訓練済みwav2vec 2.0モデル citebaevski 2020wav2vec,xu2021self のL1およびL2訓練条件下での微調整について検討した。
We found that that the large self-trained wav2vec 2.0 may be internalizing enough decoding knowledge for clean L1 speech, this is not hold for L2 speech。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:13:32 GMT)
D2A-BSP: Distilled Data Association Belief Space Planning with
Performance Guarantees Under Budget Constraints [6.6] 不明瞭で知覚的な環境における未解決のデータアソシエーションは、ロボットの環境状態と環境状態の両方にマルチモーダル仮説をもたらす。
そこで本研究では,BSP問題の解法として,蒸留された仮説のサブセットのみを利用する新しい手法を提案する。
そこで我々は,解の質を損なうことなく,計算時間を著しく短縮する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:13:24 GMT)
Semi-Supervised Convolutive NMF for Automatic Music Transcription [6.6] 本稿では,低ランク行列因数分解法,特に非負行列因数分解法を用いた半教師付き手法を提案する。
提案した半教師付きCNMF法は最先端の低ランク因数分解法より優れており,教師付き深層学習法より若干劣っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:38:53 GMT)
Coded ResNeXt: a network for designing disentangled information paths [6.5] 本稿では,クラスごとの情報の流れを学習する前に,ネットワークの経路を定義するアルゴリズムを提案する。
我々は,CIFAR-10/100 と ImageNet の分類精度を高めるために,アルゴリズムを用いて学習したわずかに改良された ResNeXt モデルを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:45:49 GMT)
Motion Puzzle: Arbitrary Motion Style Transfer by Body Part [6.2] モーション・パズル(Motion Puzzle)は、いくつかの重要な点において最先端のモーション・スタイル・トランスファー・ネットワークである。
本フレームワークは,異なる身体部位に対する複数のスタイル動作からスタイル特徴を抽出し,対象身体部位に局所的に伝達する。
フラッピングやスタッガーのようなダイナミックな動きによって表現されるスタイルを、以前の作品よりもはるかに良く捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:56:46 GMT)
L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization [6.0] L0Learnはスパース回帰と分類のためのオープンソースパッケージである。
座標降下と局所最適化に基づくスケーラブルで近似的なアルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 03:51:25 GMT)
Towards the automated large-scale reconstruction of past road networks
from historical maps [5.9] 我々は,過去の道路網を再構築するために,スキャンおよびジオレファレンス付き歴史地図シリーズを多用するフレームワークを提案する。
米国内の道路ネットワークの5万km以上に相当する30万以上の道路セグメントで,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:51:10 GMT)
InPars: Data Augmentation for Information Retrieval using Large Language
Models [5.9] 本研究では,大規模な事前学習型言語モデルの,情報検索タスクのための合成データ生成機能を利用する。
我々は、教師なしデータセットのみに微調整されたモデルが、BM25のような強力なベースラインより優れていることを示す。
教師付きデータと我々の合成データの両方に微調整されたレトリバーは、教師付きデータにのみ微調整されたモデルよりも優れたゼロショット転送を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:52:45 GMT)
Interpretable pipelines with evolutionarily optimized modules for RL
tasks with visual inputs [5.3] 進化的アルゴリズムを用いて協調最適化された複数の解釈可能なモデルからなるエンドツーエンドパイプラインを提案する。
Atariベンチマークの強化学習環境において,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 10:33:44 GMT)
Equivariance Regularization for Image Reconstruction [5.0] 不完全な測定条件下での逆問題に対する構造適応正則化手法を提案する。
我々の正則化スキームは、測定の物理学における同変構造を利用して、逆問題の不当な位置を緩和する。
スパースビューX線CT画像再構成タスクにおける実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:38:08 GMT)
Accountability in an Algorithmic Society: Relationality, Responsibility,
and Robustness in Machine Learning [5.0] 1996年、哲学者ヘレン・ニッセンバウム(Helen Nissenbaum)は社会における説明責任の侵食に関する宣言を発した。
我々は、コンピュータ化が提示した説明責任に対する4種類の障壁を再考する。
我々は、責任ある当事者が責任を負うための道徳的でリレーショナルな枠組みを構築し、正当化する方法を楽しみにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:39:02 GMT)
A Plug-and-Play Approach to Multiparametric Quantitative MRI: Image
Reconstruction using Pre-Trained Deep Denoisers [4.9] 本稿では,先進的獲得プロセスに適応したMDFに対する反復的深層学習再構築手法を提案する。
CNNデノイザモデルは、異なるサブサンプリングパターンを持つ2つの模擬取得プロセスでテストされる。
以上の結果から, 買収方式と組織量的バイオプロパティの正確なマッピングに対する一貫した除去性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:35:25 GMT)
Quantization in Layer's Input is Matter [4.9] 損失関数に対するパラメータの量子化よりも,レイヤの入力における量子化が重要であることを示す。
また、入力量子化誤差に基づくアルゴリズムは、ヘッセン系混合精度レイアウトアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:43:55 GMT)
On Real-time Image Reconstruction with Neural Networks for MRI-guided
Radiotherapy [4.8] リアルタイムで腫瘍の動きを追尾するために放射線ビームを動的に適応するMRI誘導技術は、より正確ながん治療につながる。
アンダーサンプされたMRデータの再構成のための金標準は圧縮センシング(CS)であり、計算速度が遅く、リアルタイム適応に画像が利用できる速度が制限される。
ここでは,多様体近似(AUTOMAP)による自動変換を用いて,アンサンプ付きラジアルk空間データから画像の高速再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:43:39 GMT)
Transfer-Learning Across Datasets with Different Input Dimensions: An
Algorithm and Analysis for the Linear Regression Case [4.8] 本稿では,新しいデータと過去のデータを組み合わせた移動学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 負の伝達学習に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:57:15 GMT)
A Survey on Artificial Intelligence for Source Code: A Dialogue Systems
Perspective [4.8] 本稿では,過去35年間の自然言語処理(NLP)とソースコードにおけるディープラーニング手法について概説する。
次に、コードインテリジェンス(CI)およびプログラミング言語処理(PLP)として知られるソースコードに対する人工知能(AI)の適用状況について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:40:51 GMT)
Barwise Compression Schemes for Audio-Based Music Structure Analysis [4.4] 音楽構造解析 (MSA) は、楽曲を複数の異なるセクションに分割する。
我々は、曲のオリジナル内容の簡易な表現により、構造がより容易に明らかにされるという仮説の下で、圧縮フレームワーク内のMSAにアプローチする。
本実験では,非教師なし圧縮方式により,最先端の教師付き手法に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:23:57 GMT)
Understanding Value Decomposition Algorithms in Deep Cooperative
Multi-Agent Reinforcement Learning [4.1] 本稿では,値分解手法が有効性を見出すような協調ゲームについて紹介する。
分解可能なゲームでは、マルチエージェント適合Q-Iterationアルゴリズム (MA-FQI) を適用すると最適なQ-函数が得られることを理論的に証明する。
非分解可能ゲームにおいて、MA-FQI による推定 Q-函数は、Q-函数が各反復で分解可能函数空間に射影する必要がある状況下でも最適に収束することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 06:59:08 GMT)
Experimental semi-device-independent certification of indefinite causal
order [4.1] これは、単一のパーティの操作の特性にのみ依存する、不確定因果順序に関する最初の実験的証明である。
半デバイス非依存のシナリオでは、量子スイッチで不明確な因果順序を証明できるパーティの局所的な操作の特性の最小限の仮定でそうする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:02:24 GMT)
Royalflush Speaker Diarization System for ICASSP 2022 Multi-channel
Multi-party Meeting Transcription Challenge [4.0] マルチチャンネル多人数会議記述課題へのRoyalflush話者ダイアリゼーションシステムの適用
システムは、音声強調、重複音声検出、話者埋め込み抽出、話者クラスタリング、音声分離、システム融合を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 03:35:05 GMT)
Who Funds Misinformation? A Systematic Analysis of the Ad-related Profit
Routines of Fake News sites [3.9] われわれは2400以上の人気偽ニュースサイトを調査し、有名な正当な広告ネットワークが偽ニュースウェブサイトの40%以上と直接広告関係にあることを示した。
偽ニュースサイトを所有し、エンターテイメント、ビジネス、政治のための他の種類のウェブサイトを所有(または運営)している組織は、偽ニュースサイトを所有することが、より広範なビジネス活動の一部であることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:07:33 GMT)
User Tracking in the Post-cookie Era: How Websites Bypass GDPR Consent
to Track Users [3.9] 本研究では,クッキーを欲しがらないというユーザを追跡するために,Webサイトが永続的かつ洗練されたトラッキング形式を使用しているかを検討する。
以上の結果から,ユーザがクッキーを登録する以前にも,Webサイトはこのような現代的なトラッキング方式を使用していることが示唆された。
結果として、ユーザーの選択はトラッキングに関してほとんど役に立たない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:22:35 GMT)
Leveraging Google's Publisher-specific IDs to Detect Website
Administration [3.9] 本稿では,Web上のWebサイトの管理を検知する新しいグラフベースの手法を提案する。
提案手法を上位100万のWebサイトに適用し,Webサイト管理の生み出したグラフの特徴について検討する。
調査の結果,Webサイトの約90%が1つのパブリッシャに関連付けられており,小さなパブリッシャがあまり人気のないWebサイトを管理する傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:59:17 GMT)
P-split formulations: A class of intermediate formulations between big-M
and convex hull for disjunctive constraints [3.6] 我々は,大小Mおよび凸容器の定式化と中間の解離的制約に対する混合整数定式化のクラスを開発する。
P$-split" の定式化は、凸加法的に分離可能な制約を$P$パーティションに分割するリフト変換に基づいている。
P$-split の定式化が Big-M 同値から凸包に収束する階層を形成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:02:16 GMT)
Differentiable N-gram Objective on Abstractive Summarization [3.6] ROUGEは、シーケンス・ツー・シーケンスタスクのn-gramに基づく標準的な自動評価指標である。
我々は,訓練基準と評価基準の相違を緩和するために,異なるn-gramの目的を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:08:36 GMT)
Decreasing Annotation Burden of Pairwise Comparisons with
Human-in-the-Loop Sorting: Application in Medical Image Artifact Rating [3.5] ペア比較によるランキングでは、順序分類よりも信頼性が向上している。
本稿では,定量的な測定値によってランク付けに必要なペアワイズ比較数を減少させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:02:45 GMT)
Two-Stage Deep Anomaly Detection with Heterogeneous Time Series Data [3.4] 本稿では,工場組立ラインから収集した製造データセットを用いたデータ駆動型異常検出フレームワークを提案する。
ステージIでは,動作周期信号で訓練されたモデルを用いて異常候補を選択し,ステージIIでは候補の中から異常事象を検出する。
我々のフレームワークの特長は、動作サイクル信号がまず異常点を見つけるために利用されるのに対し、センサ信号は異常点を除去するために活用される点である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:32:38 GMT)
Photo-excitation measurement of Tan's contact for a strongly interacting
Fermi gas [3.3] 理論上、タンの普遍接点と強い相互作用を持つフェルミ気体の光励起率との正確な関係を導出する。
我々の関係は、将来の実験でTanの接触係数を有限温度で正確に測定するために適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:47:10 GMT)
Lower Bounds on Stabilizer Rank [3.3] 十分小さな定数$deltaの場合、それらの状態に対して$$-closeの任意の状態の安定化ランクが$Omega(sqrtn/log n)$であることを証明する。
これは、近似安定化器ランクに対する最初の非自明な下界である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:54:39 GMT)
Adversarial Attack and Defense of YOLO Detectors in Autonomous Driving
Scenarios [3.2] 本稿では,自律走行車における視覚的検出の客観性に着目した効果的な攻撃戦略を提案する。
実験の結果、対象のアスペクトを標的とした攻撃は45.17%と43.50%が、分類や局所化の損失から生じた攻撃よりも効果的であることが示されている。
提案手法は, KITTI と COCO_traffic でそれぞれ最大21% と 12% mAP の目標指向攻撃に対する検出器の堅牢性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 00:47:36 GMT)
When is a Genuine Multipartite Entanglement Measure Monogamous? [3.2] 統一/完全GMEMを任意の統一/完全多部エンタングルメント尺度から誘導する方法を見つける。
真の多部共起は、GMEMとして良い候補ではないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:30:47 GMT)
Backpropagation Clipping for Deep Learning with Differential Privacy [3.2] プライバシー保護型深層学習のための微分プライベート勾配降下(DPSGD)の新たな変種であるバックプロパゲーションクリッピングを提案する。
我々のアプローチでは、各トレーニング可能なレイヤの入力(前方通過時)と上流勾配(後方通過時)をクリップして、レイヤの勾配に対する境界付きグローバル感度を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:19:46 GMT)
Bayes Optimal Algorithm is Suboptimal in Frequentist Best Arm
Identification [3.1] 頻繁な単純後悔は任意の固定パラメータに対して指数関数的に$T$に小さいことが知られているが、ベイズ的単純後悔は連続的な先行よりも$Theta(T-1)$である。
本稿では,ベイズ的単純後悔を最小限に抑えるベイズ最適アルゴリズムが,いくつかのパラメータに対して指数関数的単純後悔を伴わないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:50:26 GMT)
Zero Shot Learning for Predicting Energy Usage of Buildings in
Sustainable Design [2.9] 2030年の挑戦は、2030年までにすべての新しい建物と大規模な改修をカーボン中立にすることを目的としている。
建築要素が建築のエネルギー利用にどのように貢献するかを理解することが重要である。
予測精度を向上させるために、AIベースのソリューションにリッチなトレーニングデータセットが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:08:58 GMT)
Memory-based gaze prediction in deep imitation learning for robot
manipulation [2.9] 提案アルゴリズムは、逐次データに基づく視線推定にTransformerベースの自己アテンションアーキテクチャを用いてメモリを実装している。
提案手法は,従来の状態の記憶を必要とする実ロボット多目的操作タスクを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:30:08 GMT)
Unconditionally secure digital signatures implemented in an 8-user
quantum network [2.7] 本研究では,無条件でセキュアなデジタル署名プロトコルの実証実験を行う。
当社のUSSプロトコルは、鍛造、調査、メッセージの転送に対して安全です。
ネットワーク全体にわたって分散されている2粒子の絡み合った状態のみを用いて、無条件でセキュアなシグネチャの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:22:56 GMT)
Real-Time Siamese Multiple Object Tracker with Enhanced Proposals [2.5] SiamMOTIONは、数十の任意のオブジェクトをリアルタイムで追跡できる。
注意機構と関心領域抽出器によって品質特性を生産する。
SiamMOTIONは5つの公開ベンチマークで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:41:27 GMT)
Development and Validation of an AI-Driven Model for the La Rance Tidal
Barrage: A Generalisable Case Study [2.5] 斬新なパラメトリゼーションと深層強化学習技術を用いて,ラランス潮流のAI駆動モデル表現を開発した。
実験により, 構築した干潟防波堤に対する第1次干潟域構造(TRS)モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:02:52 GMT)
Describing image focused in cognitive and visual details for visually
impaired people: An approach to generating inclusive paragraphs [2.4] ウェブナーなど、オンラインコンテンツに表示される画像コンテキストの理解など、特定のタスクをサポートするサービスが不足している。
本稿では,高密度キャプション手法とフィルタを併用したウェビナー画像のコンテキスト生成手法を提案し,ドメイン内のキャプションに適合する手法と抽象要約タスクのための言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:20:53 GMT)
Exact Solutions of a Deep Linear Network [2.2] この研究は、重崩壊とニューロンを持つ深い線形ネットワークの正確な解を見つける。
この結果から,重み減衰はモデルアーキテクチャと強く相互作用し,1ドル以上の隠蔽層を持つネットワークにおいて悪いミニマを発生させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 00:13:34 GMT)
Integrating Testing and Operation-related Quantitative Evidences in
Assurance Cases to Argue Safety of Data-Driven AI/ML Components [2.1] 将来的には、AIは人間の身体に害を与える可能性のあるシステムに、ますます浸透していくだろう。
このような安全クリティカルなシステムでは、その残留リスクが許容範囲を超えないことが証明されなければならない。
本稿では,目標達成のためのより包括的な議論構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:35:25 GMT)
Motion-Aware Transformer For Occluded Person Re-identification [2.0] 本研究では,非閉塞者Re-IDを用いた自己教師型深層学習手法を提案する。
従来の研究とは異なり、さまざまな姿勢の写真から得られる動き情報は、主要な人間の身体成分を識別するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:18:49 GMT)
Wave function Ansatz (but Periodic) Networks and the Homogeneous
Electron Gas [1.8] 均一電子ガスの基底状態波動関数を変動的に検出するニューラルネットワークAnsatzを設計する。
7,14,19電子のスピン偏極相と常磁性相を幅広い密度で研究した。
我々の研究は、周期的境界条件を扱う手法を用いて、分子システムへのニューラルネットワーク「アンゼ」の以前の応用を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:22:47 GMT)
Vehicle: Interfacing Neural Network Verifiers with Interactive Theorem
Provers [1.6] 車両には、ニューラルネットワーク仕様を記述するための表現力のあるドメイン固有言語が備わっている。
同様のITPの形式化において、保守性とスケーラビリティに関する過去の問題を克服しています。
ニューラルネットワーク検証器であるMarabouをAgdaに接続し、ニューラルネットワークで操縦された車が道路を離れないことを正式に検証することで、その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:09:23 GMT)
Complexity of Arithmetic in Warded Datalog+- [1.5] Warded Datalog+- ロジックベースの言語Datalogを拡張し、ルールヘッドに存在量化器を配置する。
我々はWarded Datalog+を算術演算で拡張し、P完全性を証明する新しい言語を定義する。
我々は,新たに定義された言語に対する効率的な推論アルゴリズムを提案し,最近導入された整数演算を用いたデータログフラグメントの記述的複雑性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:14:03 GMT)
Feasible Low-thrust Trajectory Identification via a Deep Neural Network
Classifier [1.5] 本研究は、最適化プロセスに先立って、実現可能な低推力移動を正確に識別するディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
DNN分類器の全体的な精度は97.9%であり、テストアルゴリズムの中では最高の性能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:34:37 GMT)
The leap to ordinal: functional prognosis after traumatic brain injury
using artificial intelligence [1.5] TBIの結果はGlasgow Outcome Scale-Extended (GOSE)によって8つに分類される。
既存のICU予測モデルは、GOSEの一定の閾値でバイナリ結果を予測する。
各GOSEスコアの確率を同時に予測する順序予測モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 02:29:19 GMT)
Optical superradiance of a pair of color centers in an integrated
silicon-carbide-on-insulator microresonator [1.4] CMOS互換4H-Silicon Carbide-on-Insulatorプラットフォームで作製したマイクロディスク共振器に準変態シリコン欠陥を組み込むことについて報告する。
同一キャビティモードに結合した一対の色中心からの光超放射能とともに、最大0.8の単一エミッタ協調性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:33:28 GMT)
Case-based reasoning for rare events prediction on strategic sites [1.2] そこで本稿では,戦略上のまれな事象の自動予測のためのケースベース推論手法を提案する。
実験は、実際の衛星画像を用いて2つのユースケースで行われ、潜水艦の到着と海軍基地からの出発の予測と、2つの宇宙基地での即時ロケット発射の予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:25:40 GMT)
Adults as Augmentations for Children in Facial Emotion Recognition with
Contrastive Learning [1.0] 本研究では,子どもの表情認識におけるデータ不足を克服するために,データ強化に基づくコントラスト学習の適用について検討した。
成人の表情画像と子どもの表情画像とを併用する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:43:11 GMT)
Improving performance of aircraft detection in satellite imagery while
limiting the labelling effort: Hybrid active learning [0.9] 防衛分野では、衛星画像上の航空機検出はアナリストにとって貴重なツールである。
本稿では,ラベルに最も関連性の高いデータを選択するためのハイブリッドクラスタリング能動的学習手法を提案する。
本手法は,他の能動的学習法と比較して,優れた,あるいは競争力のある結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:24:07 GMT)
Quantum microscopy based on Hong-Ou-Mandel interference [0.9] Hong-Ou-Mandel(HOM)干渉は量子光学の基礎であり、多くの量子センシングアプローチや最近の光学量子コンピュータの中心にある。
我々は、HOM干渉を利用して透明試料の表面深度プロファイルを再構成するフルフィールド、スキャンなし、量子イメージング技術について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 11:56:41 GMT)
Applications of Machine Learning to Lattice Quantum Field Theory [0.9] 格子量子場理論研究における機械学習のユニークな要件について論じる。
将来的には、このアプローチの探索と展開を可能にするために何が必要なのかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:59:40 GMT)
Efficient Generation of Spin Cat States [0.8] 所望のスピン猫状態を生成するための機械最適化を提案する。
必要な進化時間は、断熱進化の時間よりもはるかに短い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:59:11 GMT)
Information Flow in Deep Neural Networks [0.7] ディープニューラルネットワークの動作や構造に関する包括的な理論的理解は存在しない。
深層ネットワークはしばしば、不明確な解釈と信頼性を持つブラックボックスと見なされる。
この研究は、情報理論の原理と技法をディープラーニングモデルに適用し、理論的理解を高め、より良いアルゴリズムを設計することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 23:32:26 GMT)
Optimal Hyperparameters and Structure Setting of Multi-Objective Robust
CNN Systems via Generalized Taguchi Method and Objective Vector Norm [0.6] 機械学習、人工知能、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は幅広いアプリケーションで大きく進歩している。
これらのシステムには、多目的MLとAIパフォーマンスのニーズがある。
マルチオブジェクト・ロバストなCNNシステムの最適パラメータと構造を見つけるには重要な要件がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:24:53 GMT)
Understanding Twitters behavior during the pandemic: Fake News and Fear [0.0] SARS-CoV-2の新型コロナウイルス(COVID-19)は、特にソーシャルメディアで、大量の誤報や誤報を伴っている。
われわれはTwitter上で拡散される偽ニュースの割合を調べ、同時に一般大衆の感情を測定することを目指している。
私たちの研究は、危機時のTwitterやソーシャルメディア、特に危機管理時のソーシャルメディアの役割を確立するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:39:29 GMT)
Uncovering Instabilities in Variational-Quantum Deep Q-Networks [0.0] 変動量子深度Q-networks (VQ-DQN) は、学習ポリシーが分岐する不安定な状態にあることを示す。
我々は、実量子処理ユニット(IBM量子デバイス)上でRLアルゴリズムを実行し、シミュレーションされた量子システムと物理量子システムの振る舞いの違いを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:52:44 GMT)
Two-Photon Interference of Single Photons from Dissimilar Sources [0.0] エンタグルメントスワップとシェラルディングは、分散量子情報のための多くのプロトコルの中心である。
我々は、異種光源からの光子のパルス2光子干渉の理論記述を開発する。
量子状態寿命や周波数デチューニングなどのクリティカルなシステムパラメータへの依存について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:51:27 GMT)
Trust in AI: Interpretability is not necessary or sufficient, while
black-box interaction is necessary and sufficient [0.0] 人工知能に対する人間の信頼の問題は、応用機械学習における最も基本的な問題の1つである。
我々は、AI-as-toolフレームワークを動機付けるために、人間自動信頼に関する統計的学習理論と社会学的レンズから抽出する。
モデルアクセスのはしごによる信頼における解釈可能性の役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:59:23 GMT)
Towards a Guideline for Evaluation Metrics in Medical Image Segmentation [0.0] 本研究は、医療画像分割評価のための以下の指標の概要と解釈ガイドを提供する。
要約として,標準化された医用画像分割評価のためのガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 13:38:05 GMT)
The emerging commercial landscape of quantum computing [0.0] 量子コンピューティング技術は進歩しており、対処可能な問題のクラスは拡大している。
新しいベンチャーと政府が支援するパートナーシップは、新しい技術採用の障壁を低くする。
それまでは、量子コンピューティングは新興市場におけるさまざまな戦略に対するエキサイティングなテストベッドだった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 04:48:34 GMT)
The MeLa BitChute Dataset [0.0] 我々は、ソーシャルビデオホスティングプラットフォームBitChuteから、約2.5年間(2019年6月から2021年12月まで)に61Kチャンネルから3Mビデオのほぼ完全なデータセットを提示する。
コメント、チャンネルの説明、各ビデオのビューなど、さまざまなビデオレベルのメタデータが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 23:12:28 GMT)
Study of COVID-19 epidemiological evolution in India with a multi-wave
SIR model [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大による世界的なパンデミックは、2019年12月以来、世界中で2年以上にわたり悪化している。
本稿では,インドにおけるこのパンデミック波の特徴を説明するために,マルチウェーブSIRモデルの特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:18:50 GMT)
Slovene SuperGLUE Benchmark: Translation and Evaluation [0.0] 我々は,スロヴェニアの機械と人間を併用したSuperGLUEベンチマークを提案する。
我々は、翻訳されたデータセットを、モノリンガル、クロスリンガル、マルチリンガルの3つのモードで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:46:06 GMT)
SUPA: A Lightweight Diagnostic Simulator for Machine Learning in
Particle Physics [0.0] SUPAは, 簡易な粒子伝搬, 散乱, シャワー発生をシミュレーションしてデータを生成するアルゴリズムおよびソフトウェアパッケージである。
提案したシミュレータは、デスクトップマシン上で毎秒数千の粒子シャワーを発生し、Geant4の最大6桁の速度を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 13:14:12 GMT)
Relativistic meson spectra on ion-trap quantum simulators [0.0] 我々は, アナログイオントラップを用いた相対論的中間子スペクトルの探索能力の解析を行った。
横場イジングモデルの臨界点における長手摂動に起因するE_8量子場理論の体系に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:59:04 GMT)
Quantum mean-square predictors and thermodynamics [0.0] 補助システムの間接的測定から熱力学量の最適推定値を得る方法について述べる。
適用例として、駆動システムにおけるエネルギー変動と回避された交差作業プロトコルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:18:45 GMT)
Proceedings of the Robust Artificial Intelligence System Assurance
(RAISA) Workshop 2022 [0.0] RAISAワークショップは、堅牢な人工知能(AI)と機械学習(ML)システムの研究、開発、応用に焦点を当てる。
特定のMLアルゴリズムに関してロバストネスを研究するのではなく、システムアーキテクチャのレベルでロバストネスの保証を検討することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 01:15:50 GMT)
Probabilistic learning inference of boundary value problem with
uncertainties based on Kullback-Leibler divergence under implicit constraints [0.0] 本稿では,境界値問題に対する後続確率モデルを事前確率モデルから推定できる確率論的学習推定法を提案する。
制約を表す暗黙マッピングの統計的代理モデルを導入する。
第2部では、提案した理論を説明するために応用を提示し、また、不均一な線形弾性媒体の3次元均質化への寄与も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 16:00:10 GMT)
Particle Swarm Optimization based on Novelty Search [0.0] そこで本研究では,N yetty Searchと組み合わせたParticle Swarm Optimizationアルゴリズムを提案する。
この方法は、客観的な自由であるノベルティサーチによって制御されるため、ローカルオプティマではブロックされない。
一連の実験により、複素最適化テスト関数に対する現在のアルゴリズムの堅牢性と有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:41:06 GMT)
Optimal quantum annealing: A variational shortcut to adiabaticity
approach [0.0] 瞬時基底状態から不要な遷移を抑えることは、単項断熱量子計算における大きな課題である。
単体対断的解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性解離性
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 09:09:55 GMT)
Optimal Transport for Super Resolution Applied to Astronomy Imaging [0.0] 超高分解能アプリケーションに最適なトランスポートとエントロピーを提案する。
空間的ノイズや歪みが十分小さい場合には,再現が正確であることが証明された。
我々は、この手法を、最先端の畳み込みニューラルネットワークの状態と比較し、計算コストを大幅に削減し、方法論的柔軟性を高めるために、同様の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 22:20:38 GMT)
Optical interaction of the NV- centre in diamond with a plasmonic metal
nanoparticle [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心とプラズモニック金属ナノ粒子との光学相互作用に関する厳密な理論モデルを提案する。
我々はNV-プラズモン相互作用がNV中心の光放射を増強・制御する多目的な新しい経路を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 05:59:27 GMT)
On characterizations of learnability with computable learners [0.0] Agarwalらによる計算可能PAC(CPAC)学習について検討した。
我々は,強いCPAC学習という,密接に関連する概念を特徴づける。
我々は(計算可能な)PAC学習可能性の不決定性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 13:57:20 GMT)
Needs-aware Artificial Intelligence: AI that 'serves [human] needs' [0.0] 多くの境界は人工知能(AI)の未来を形作っている。
前進するためにこれらの境界を推し進めるが、それらは信頼性と弾力性の両方がある。
この最終カテゴリではありますが、ニーズの構成と、現在のニーズ場所という概念が将来のAIに持つ制限が、他のすべてのバウンダリにおいて基本的な役割を果たすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:19:48 GMT)
Natural Language in Requirements Engineering for Structure Inference --
An Integrative Review [0.0] 本稿では,要求工学のための自然言語処理ツールに関する総合的なレビューを提供する。
その結果、現在、情報構造の直接的/一次的抽出を可能にするオープンソースアプローチは存在しない。
アルゴリズム、知識ベース、テキストコーパスを個別に管理できるアプローチが追求される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:46:09 GMT)
Multiclass histogram-based thresholding using kernel density estimation
and scale-space representations [0.0] 非パラメトリックカーネル密度(KD)推定に基づくヒストグラムのマルチクラスしきい値抽出法を提案する。
提案手法は,KD推定値から抽出した最小値の数と要求クラスタ数とを比較した。
本手法は,合成ヒストグラムとしきい値の既知値を用いて,実X線CT画像のヒストグラムを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 01:03:43 GMT)
Mixture-of-Rookies: Saving DNN Computations by Predicting ReLU Outputs [0.0] 本稿では, 各ReLu活性化ニューロンの出力が0か正かを予測する手法を提案する。
私たちの予測器はMixture-of-Rookiesと呼ばれ、2つの安価なコンポーネントを組み合わせています。
我々は最先端のDNNアクセラレータ上にハイブリッドゼロ出力予測器を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 12:39:21 GMT)
Mitigating the quantum hype [0.0] 政府は、大規模な量子イニシアチブと技術主権の願望によって、この誇大広告に貢献している。
テクノロジーの誇大宣伝は、エミュレーションを作成し、イノベーションを推進し、また新しい才能を惹きつけることに貢献するので、それ自体も悪くない。
実際にスケーラブルな量子コンピュータを作る可能性には、かなりの不確実性があるが、科学とベンダーの分野は、他の技術の誇大広告に比べて比較的健全でしっかりしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 08:21:26 GMT)
Metropolis-style random sampling of quantum gates for the estimation of
low-energy observables [0.0] 量子ハミルトニアンの低エネルギー期待値を計算するための量子アルゴリズムを提案する。
任意の量子回路-ハミルトン対に対して、関連する平均エネルギーが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 19:20:00 GMT)
Markovian Repeated Interaction Quantum Systems [0.0] 我々は、ランダムな量子力学系から、ファインマン-カック型形式主義によって出現する力学半群のクラス $(mathbbLn)_ninmathbbN$ を研究する。
物理応用として、$mathcalL_omega$'sが熱プローブと系の繰り返し相互作用を記述する還元力学写像である場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 20:52:40 GMT)
Filtering variational quantum algorithms for combinatorial optimization [0.0] 本稿では、フィルタ演算子を用いて最適解への高速で信頼性の高い収束を実現する変分量子固有解法(F-VQE)を提案する。
また、量子コンピュータに必要な量子ビット数を減らすために因果錐を用いる方法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:16:50 GMT)
Fair When Trained, Unfair When Deployed: Observable Fairness Measures
are Unstable in Performative Prediction Settings [0.0] 性能予測設定では、予測器は正確に分布シフトを誘導することを意図している。
刑事司法、医療、消費者金融において、予測器を構築する目的は、有害な結果の率を減らすことである。
観測可能な結果ではなく、事実に依存した公平性の定義を用いることで、これらの問題の何つが避けられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:09:02 GMT)
Evolution of the unitary Bose gas for broad to narrow Feshbach
resonances [0.0] 2チャンネルモデルを用いた一元系ボースガスの加熱後力学について検討した。
密度の増大は、閉じたチャネル分子の生成に相当する増加をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:56:35 GMT)
Entanglement of Local Hidden States [0.0] データが任意の LHS モデルを除外できない場合、特定の分離性構造を持つ LHS モデルを除外することができる。
この結果から,分離可能な状態には,他のシステムでの計測によって解錠できる隠された絡み合いが存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 10:46:07 GMT)
Entanglement Hamiltonians: from field theory, to lattice models and
experiments [0.0] 我々は、場の理論や統計力学モデルにおける量子多体系の絡み合い(あるいはモジュラー)ハミルトニアンと、量子情報や量子シミュレーションの文脈における最近の応用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 14:00:48 GMT)
Emergent Symmetry in Brownian SYK Models and Charge Dependent Scrambling [0.0] ブラウンSYKモデルの大きな有限$N$および無限の$N$極限におけるスクランブルと作用素のダイナミクスについて研究する。
電荷保存を伴わないMajoranaモデルと、電荷保存を伴う複素モデルにおいて、時間外順序相関器(OTOC)を演算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:54:11 GMT)
Dynamical quantum phase transition in diamond: applications in quantum
metrology [0.0] 外部磁場の横方向成分と縦方向成分の関係を適切に選択することにより、動的量子相転移(DQPT)を受ける核スピンを示す。
本稿では、超微粒子カップリングの異方性に依存するDQPTを制御する中心電子スピンの回転に由来する新しい焼き入れ力学を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 18:21:41 GMT)
Duality symmetry conjugates of the quantum Rabi model : effective
bosonic, fermionic and coupling-only dynamical properties [0.0] 本稿では、「双対」対称性作用素として特徴づけられる2つの対称性作用素を導入し、量子ラビハミルトニアンを双対共役に変換する。
閉$SU(2)$リー代数はパリティ対称性作用素の標準固有値と固有状態を与える。
Jaynes-Cummingsと反Jaynes-Cummings作用素は双対対称性共役であることが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 15:49:58 GMT)
Discovering Quantum Phase Transitions with Fermionic Neural Networks [0.0] ディープニューラルネットワークはモンテカルロ計算の高精度な波動関数 ans" として非常に成功している。
我々は、周期的ハミルトニアンの基底状態の計算にそのようなアンサッツであるフェルミネットの拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 17:32:17 GMT)
Development and Comparison of Scoring Functions in Curriculum Learning [0.0] カリキュラム学習(英: Curriculum Learning)とは、ランダムな順序ではなく、意味のある順序で機械学習モデルにサンプルを提示することである。
本研究では,評価関数をデータセットの特徴を用いて比較し,モデルを用いて訓練し,他のモデルとそのアンサンブルバージョンを用いて比較した。
テキストデータセットのスコアリング機能に有意な差はなかったが、転送学習を用いて作成したスコアリング機能に顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:56:56 GMT)
Closure operators: Complexity and applications to classification and
decision-making [0.0] 本稿では,クロージャ演算子の複雑性と機械学習と意思決定理論への応用について検討する。
機械学習では、クロージャ演算子はデータ分類とクラスタリングにおいて自然に現れる。
意思決定理論では、選択メニューの等価性をモデル化できるため、柔軟性が優先される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 21:39:42 GMT)
Classical model for survival resonances close to Talbot time [0.0] 吸収電位から物質波を回折する際に生じる生存共鳴のピークを古典的に近似する。
純粋に想像上のポテンシャルに対して、古典的なモデルは量子力学計算を複製する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Feb 2022 07:42:11 GMT)