Corralling a Larger Band of Bandits: A Case Study on Switching Regret
for Linear Bandits [99.9] 本稿では,一組の逆アルゴリズムを組み合わせ,学習することの問題点について考察する。
Agarwal et al. の CORRAL はこの目標を、$widetildeO(sqrtd S T)$ の残酷なオーバーヘッドで達成している。
この問題に触発されて、後悔のオーバーヘッドが百万ドルにしか依存しない大規模バンディットアルゴリズムのバンドを囲む新しいレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:55:44 GMT)
Audio-Visual Fusion Layers for Event Type Aware Video Recognition [86.2] マルチタスク学習方式において,個別のイベント固有のレイヤによるマルチセンサ統合問題に対処する新しいモデルを提案する。
我々のネットワークは単一のラベルで表現されているが、与えられたビデオを表現するために、さらに真のマルチラベルを出力できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 02:56:22 GMT)
Memory-augmented Deep Unfolding Network for Guided Image
Super-resolution [67.8] 誘導画像超解像(GISR)は、HR画像の誘導の下で低解像度(LR)目標画像の空間分解能を高めて高解像度(HR)目標画像を得る。
従来のモデルベース手法は主に画像全体を取り、HR目標画像とHRガイダンス画像との事前分布を仮定する。
HR目標画像上で2種類の事前性を持つGISRの最大後部(MAP)推定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:37:13 GMT)
Robust Deep Semi-Supervised Learning: A Brief Introduction [63.1] 半教師付き学習(SSL)は、ラベルが不十分なときにラベル付きデータを活用することにより、学習性能を向上させることを目的としている。
ディープモデルによるSSLは、標準ベンチマークタスクで成功したことが証明されている。
しかし、それらは現実世界のアプリケーションにおける様々な堅牢性に対する脅威に対して依然として脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 04:16:41 GMT)
Mastering Atari with Discrete World Models [61.8] 本稿では,強力な世界モデルのコンパクトな潜伏空間における予測から純粋に振る舞いを学習する強化学習エージェントであるDreamerV2を紹介する。
DreamerV2は、Atariベンチマークにおいて、個別に訓練された世界モデル内での振る舞いを学習することで、55タスクの人間レベルのパフォーマンスを達成する最初のエージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:01:53 GMT)
What Makes Good Contrastive Learning on Small-Scale Wearable-based
Tasks? [59.5] 本研究では,ウェアラブル型行動認識タスクにおけるコントラスト学習について検討する。
本稿では,PyTorchライブラリのtextttCL-HAR について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 06:10:15 GMT)
Escaping Saddle Points with Bias-Variance Reduced Local Perturbed SGD
for Communication Efficient Nonconvex Distributed Learning [58.8] ローカル手法は通信時間を短縮する有望なアプローチの1つである。
局所的データセットが局所的損失の滑らかさよりも小さい場合,通信の複雑さは非局所的手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:12:17 GMT)
Semi-supervised New Event Type Induction and Description via Contrastive
Loss-Enforced Batch Attention [56.5] マスク付きコントラスト損失を用いた半教師付き新しいイベント型誘導手法を提案する。
私たちは、発見したクラスタの型名を予測し、FrameNetフレームにリンクするという、2つの新しいタスクにアプローチを拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:32:22 GMT)
TATTOOED: A Robust Deep Neural Network Watermarking Scheme based on
Spread-Spectrum Channel Coding [56.4] 本稿では,拡散スペクトルチャネル符号化に基づく,堅牢で効率的なDNN透かし技術であるTATTOOEDを提案する。
DNNから透かしを除去するために用いられるいくつかの最先端メカニズムに対して,TATTOOEDを広範囲に評価した。
以上の結果から,TATTOOEDは極端なシナリオにおいても,このような除去手法に対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 16:05:06 GMT)
Maximizing Communication Efficiency for Large-scale Training via 0/1
Adam [49.4] 1ビット通信はモデルトレーニングのスケールアップに有効な手法であり、SGDで広く研究されている。
我々は2つの新しい手法により最先端の1ビットAdamを改善する0/1Adamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 08:02:23 GMT)
Private Adaptive Optimization with Side Information [48.9] AdaDPSは、非感度側情報を用いて勾配を前提とした一般的なフレームワークである。
AdaDPSは、同様のプライバシー保証を達成するのに必要なノイズを減らす。
以上の結果から,AdaDPSの精度は平均7.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 03:02:06 GMT)
Coupling Online-Offline Learning for Multi-distributional Data Streams [46.7] 本研究は,結合オンラインオフライン学習(CO$)という新しい最適化手法を導入する。
CO$はオフラインの専門家をオフライン間隔ごとに訓練して知識を抽出し、オンライン間隔でオフザシェルフのオンライン最適化方法によってオンライン専門家を更新する。
出力仮説の一般化性能を検討するために,損失関数特性,仮説クラス,データ分布,後悔に関連する余剰リスクを解析する一般理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 06:04:13 GMT)
Low-light Image Enhancement by Retinex Based Algorithm Unrolling and
Adjustment [46.6] 本稿では,低照度画像強調(LIE)問題に対する新たなディープラーニングフレームワークを提案する。
提案フレームワークは,大域的明るさと局所的明るさ感度の両方を考慮したアルゴリズムアンロールと調整ネットワークに着想を得た分解ネットワークを含む。
一連の典型的なLIEデータセットの実験では,既存の手法と比較して,定量的かつ視覚的に,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 03:59:38 GMT)
Stochastic Client Selection for Federated Learning with Volatile Clients [41.6] Federated Learning(FL)は、プライバシ保護機械学習パラダイムである。
同期FLトレーニングの各ラウンドでは、参加できるクライアントはごくわずかである。
本稿では,この問題を解決するためのクライアント選択方式であるE3CSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 08:31:52 GMT)
Deconstructing the Inductive Biases of Hamiltonian Neural Networks [41.4] 物理学にインスパイアされたニューラルネットワーク(NN)は、強い帰納バイアスを利用して、他の学習された力学モデルよりも劇的に優れている。
従来の知恵とは対照的に、HNNの一般化の改善は、直接的に加速をモデル化した結果であることを示す。
これらのモデルの帰納バイアスを緩和することにより、エネルギー保存システムの性能に適合または超えることができ、実用的な非保守システムの性能を劇的に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 01:04:45 GMT)
Stochastic Strategic Patient Buyers: Revenue maximization using posted
prices [40.7] 我々は、意思決定を遅らせる能力を持つ買い手と対面する売り手について検討する。
各買い手の型は、価値と忍耐からなり、分布から標本化される。
我々は,販売者の最適な純粋戦略と,販売者の混合戦略に対する買い手の最良の対応戦略の両方を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:11:31 GMT)
Adaptive Bandit Convex Optimization with Heterogeneous Curvature [40.4] 本研究では,学習者が決定を下すと,各関数が独自の曲率を持つ異種環境について検討する。
我々は, 高速で曲率に適応できる効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:55:42 GMT)
OctAttention: Octree-based Large-scale Contexts Model for Point Cloud
Compression [36.8] OctAttentionは、点雲のメモリ効率のよい表現であるoctree構造を用いる。
我々の手法は、ボクセルベースラインと比較して95%のコーディング時間を節約する。
従来の最先端技術と比較すると,LiDARベンチマークでは10%-35%のBD-Rateゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 10:06:12 GMT)
NeuVV: Neural Volumetric Videos with Immersive Rendering and Editing [34.4] 本稿では, 没入型, 対話型, 時空間レンダリングをサポートするニューラルボリュームビデオ(NeuVV)と呼ばれるニューラルボルモグラフィー技術を提案する。
NeuVVは動的神経放射場(NeRF)をレンダリング可能で編集可能なプリミティブに符号化する。
さらに,コンシューマレベルのVRヘッドセットをサポートするハイブリッドなニューラルラスタライズレンダリングフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:23:16 GMT)
Robust Learning from Observation with Model Misspecification [33.9] イミテーションラーニング(Imitation Learning, IL)は、ロボットシステムにおけるトレーニングポリシーの一般的なパラダイムである。
我々は,微調整をせずに実環境に効果的に移行できるポリシーを学習するための堅牢なILアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 07:04:06 GMT)
Online Bayesian Recommendation with No Regret [32.5] プラットフォームのためのオンラインベイズレコメンデーション問題について検討する。
プライベートな好みと信念を持つユーザに対して、プラットフォームはレコメンデーション戦略にコミットする。
適応的なオンライン政策がラウンド数への依存度を高めて後悔を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:18:39 GMT)
Adaptive Regret for Control of Time-Varying Dynamics [31.3] 制御の分野に適応的後悔の尺度を導入する。
私たちの主な貢献は、新しい効率的なメタアルゴリズムです。
主要な技術的革新は、メモリを伴うオンライン凸最適化のより一般的なフレームワークに対する最初の適応的後悔のバウンドである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 01:41:22 GMT)
Deep Performer: Score-to-Audio Music Performance Synthesis [31.0] Deep Performer(ディープ・パーフォーマー)は、音楽の楽譜合成のための新しいシステムである。
音声とは異なり、音楽はポリフォニーや長い音符を含むことが多い。
提案モデルでは, 鮮明なポリフォニーとハーモニック構造で楽曲を合成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 10:36:52 GMT)
Ultra-fine Entity Typing with Indirect Supervision from Natural Language
Inference [28.8] この研究は、エンティティ型付けを自然言語推論(NLI)問題として定式化する新しいアプローチであるLITEを提示する。
実験により、LITEは訓練データに制限があるため、UFETタスクにおける最先端のパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 23:56:26 GMT)
Learning by Doing: Controlling a Dynamical System using Causality,
Control, and Reinforcement Learning [27.6] 因果性、制御、強化学習に関する質問は、予測の古典的な機械学習タスクを超えて行われる。
異なる視点を組み合わせることでシナジーが生まれると我々は信じており、この競争はこのようなシナジーへの第一歩である。
両方のトラックの目標は、システムを望ましい状態に導く制御を推論することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 12:37:29 GMT)
Improving Contextual Coherence in Variational Personalized and
Empathetic Dialogue Agents [26.9] パーソナライズされた共感的な対話生成のための新しい不確実性認識CVAE(UA-CVAE)フレームワークを提案する。
我々は,このフレームワークが生成した応答の文脈的コヒーレンスを大幅に改善することを示す。
文脈的コヒーレンスを測定するための新しい自動尺度を導入し,人間の判断と正の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 03:57:14 GMT)
On Federated Learning with Energy Harvesting Clients [23.1] 本稿では,エネルギ収穫連合学習(EHFL)を提案する。
理論的フレームワークの導入は、クライアントが任意のFLラウンドに参加できるかどうかを保証できないことを意味する。
その結果、FLプロセス全体を通して最小限のクライアント数を最大化する一様クライアントスケジューリングが望ましいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 17:21:09 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation via Geometry-aware
Consistency Training [21.2] 本稿では,医用画像セグメンテーションのための新しい幾何学的半教師付き学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、最先端の6つの半教師付きセグメンテーション法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 17:07:17 GMT)
Online V2X Scheduling for Raw-Level Cooperative Perception [21.1] 視界が単独の知性を制限すると、コネクテッドカーの協調的な認識が救助にやってくる。
本稿では,センサ共有スケジューリングのエネルギー最小化問題を定式化して生レベルの協調認識モデルを提案する。
本稿では,対数的性能損失を伴うオンライン学習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） (Sat, 12 Feb 2022 15:16:45 GMT)
DeepSensor: Deep Learning Testing Framework Based on Neuron Sensitivity [20.4] 既存の試験法は、ニューロンのカバレッジに基づいたきめ細かい基準を提供し、高い探索的な試験レベルに達した。
このギャップを埋めるために、小さな摂動によって活性化値が劇的に変化するニューロンは、誤ったコーナーケースを誘発する傾向が見られた。
そこで我々はDNNのための新しいホワイトボックステストフレームワークを提案し,DeepSensorとして寄贈した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 16:44:15 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） (Sat, 12 Feb 2022 02:45:42 GMT)
Ruling out real-valued standard formalism of quantum theory [19.0] 量子ゲームは、標準量子理論と実数アナログを区別するために開発された。
エンタングルメント・スワップによる量子ゲームを, 0.952(1)の最先端忠実度で実験的に実装した。
我々の結果は実数の定式化に反し、標準量子論における複素数の必要不可欠な役割を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 12:45:47 GMT)
From Online Optimization to PID Controllers: Mirror Descent with
Momentum [16.3] オンライン凸最適化のためのミラー降下に基づく運動量を持つ第一自明な手法のファミリーについて検討する。
モーメントが増加するにつれて減少する後悔境界をもたらす手法を, 新しく, 簡便に解析する。
我々の研究は、最近の成功にもかかわらず運動量に基づく手法の利点をよりよく理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:55:53 GMT)
Multi-direction and Multi-scale Pyramid in Transformer for Video-based
Pedestrian Retrieval [15.9] ビデオ監視では、歩行者の検索が重要な課題である。
近年の変圧器ベースモデルは, この課題において大きな進歩を遂げている。
本稿では, この問題を解決するために, トランスフォーマー(PiT)の多方向・マルチスケールピラミッドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 08:22:47 GMT)
Indication as Prior Knowledge for Multimodal Disease Classification in
Chest Radiographs with Transformers [15.8] 我々は、テキスト上で一様に事前学習されたトランスフォーマーネットワークを用いて、より優れた画像分類を促進するために、表示フィールドを使用する。
本手法をMIMIC-CXRデータセット上で評価し,適応場が分類性能に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 14:23:30 GMT)
RoPGen: Towards Robust Code Authorship Attribution via Automatic Coding
Style Transformation [15.0] ソースコードのオーサシップの属性は、ソフトウェア鑑識、バグ修正、ソフトウェア品質分析などのアプリケーションでしばしば発生する重要な問題である。
近年の研究では、現在のソースコードのオーサリング帰属法は、敵の例とコーディングスタイルの操作を悪用した攻撃者によって損なわれることが示されている。
我々はロバスト符号化スタイルパターン生成(RoPGen)と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
RoPGenは基本的に、攻撃者が操作したり模倣したりするのが難しい、作者独自のコーディングスタイルパターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:27:32 GMT)
The Impact of Using Regression Models to Build Defect Classifiers [13.8] 継続的欠陥数を欠陥クラスと非欠陥クラスに分類することは、よくあるプラクティスである。
両手法を用いて構築した欠陥分類器の性能と解釈を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 22:12:55 GMT)
Impact of Discretization Noise of the Dependent variable on Machine
Learning Classifiers in Software Engineering [13.8] 研究者は通常、連続依存変数を2つのターゲットクラスに分類し、人工的な離散化しきい値を導入する。
このような離散化は、人工しきい値に近いデータポイントのあいまいなクラス忠誠によってノイズを引き起こす可能性がある。
従来の研究では、識別ノイズが分類器に与える影響について明確な指示を与えていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:32:28 GMT)
Depth-Cooperated Trimodal Network for Video Salient Object Detection [13.7] 我々はDCTNet(Deep-operated triOD network)を提案する。
この目的のために、まずRGBフレームから深度を生成し、次に3つのモダリティを不等に扱うアプローチを提案する。
また、各モードの雑音を抑えるための改良融合モジュール(RFM)を導入し、機能改善のために有用な情報を動的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 13:04:16 GMT)
Fun Selfie Filters in Face Recognition: Impact Assessment and Removal [13.7] 本研究では,楽しいセルフィーフィルタが顔認識システムに与える影響について検討する。
データベースを作成するために、関連する楽しいセルフィーフィルタが10個選択される。
このような不要な効果を軽減するため,GANに基づく自撮りフィルタ除去アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 09:12:31 GMT)
RSINet: Inpainting Remotely Sensed Images Using Triple GAN Framework [13.6] 本稿では,エッジ,色,テクスチャなどの画像の各側面に個別に焦点をあてる新しい塗装法を提案する。
個々のGANには、スペクトルと空間的特徴を明示的に抽出するアテンション機構も組み込まれている。
キャンバス上の2つのよく知られたリモートセンシングデータセット、Open Cities AIとEarthで、当社のモデルと過去の技術モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 05:19:37 GMT)
Semantic-Oriented Unlabeled Priming for Large-Scale Language Models [12.1] 本稿では,意味論的に類似した未ラベルの事例を検索して例を分類する手法であるSemantic-Oriented Unlabeled Priming (SOUP)を紹介する。
また、コンテクスト設定に適した新しいプライミング戦略であるbaba-of-contexts primingを提案し、コンテキストウィンドウに収まるよりも多くの例を利用できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 19:50:59 GMT)
Proximal PanNet: A Model-Based Deep Network for Pansharpening [11.7] 本稿では,モデルに基づく手法と深層学習手法を組み合わせることで,パンシャーピングのための新しいディープネットワークを提案する。
畳み込みニューラルネットワークを用いて近位演算子を学習することにより、反復アルゴリズムをPanNetと呼ばれるディープネットワークに展開する。
いくつかのベンチマークデータセットの実験結果から、我々のネットワークは定量的にも定性的にも他の先進的な手法よりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:49:13 GMT)
Uncalibrated Models Can Improve Human-AI Collaboration [10.1] 私たちは、AIモデルを実際によりも自信を持って提示することで、人間-AIのパフォーマンスが向上することを示した。
私たちはまず、何千もの人間のインタラクションのデータを使って、人間がAIアドバイスを組み込む方法のモデルを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 04:51:00 GMT)
Multi-task Deep Learning for Cerebrovascular Disease Classification and
MRI-to-PET Translation [9.3] 本稿では,脳MRIからPETへの翻訳と疾患診断のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,(1)マルチコントラストMRI画像から高品質PET CBFマップを合成する注意型3Dエンコーダ・デコーダ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と,(2)入力されたMRI画像に対応する脳疾患を識別するマルチスケール3D CNNとからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:02:45 GMT)
USTED: Improving ASR with a Unified Speech and Text Encoder-Decoder [8.9] テキストからテキストへの補助的なタスクのセットと共同でASRモデルを訓練する。
ASRのみの基準線上でWERを16%, 20%の減少率で比較検討した。
我々は、Librispeechデータ上でマスク付き言語モデルを訓練したり、補助タスクとして機械翻訳を使用したりすることで、さらなる改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:35:59 GMT)
Physics-Guided Problem Decomposition for Scaling Deep Learning of
High-dimensional Eigen-Solvers: The Case of Schr\"{o}dinger's Equation [8.8] ディープニューラルネットワーク(NN)は、高次元固有値方程式を解くための従来のシミュレーション駆動アプローチの代替として提案されている。
本稿では,高次元固有ベクトルを単純なサブタスクに分解する複雑な回帰タスクを物理知識を用いて分解する。
量子力学におけるSchr"odinger's Equationに対する物理誘導問題分解の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 05:59:08 GMT)
Domain-Invariant Proposals based on a Balanced Domain Classifier for
Object Detection [8.6] 画像からのオブジェクト認識は、興味のあるオブジェクトを自動的に見つけ、カテゴリと位置情報を返すことを意味する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や生成的敵ネットワークといった深層学習の研究により、この分野のパフォーマンスは大幅に改善された。
分布のミスマッチ、すなわちドメインシフトは、大幅なパフォーマンス低下につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:21:27 GMT)
Jettisoning Junk Messaging in the Era of End-to-End Encryption: A Case
Study of WhatsApp [8.5] インドで5K公開WhatsAppグループに送信された260万メッセージの多言語データセットでジャンクメッセージングを研究する。
10分の1近いメッセージが、ジャンク送信者から送られてくる望ましくないコンテンツであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 18:46:12 GMT)
EREBA: Black-box Energy Testing of Adaptive Neural Networks [7.9] 本稿では,Adaptive Neural Networks(AdNN)のエネルギーロバスト性について検討する。
本稿では,AdNNのエネルギーロバスト性を決定するための最初のブラックボックステスト手法であるEREBAを提案する。
EREBAは、入力とAdNNのエネルギー消費の関係を調べ、推し進めるサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:16:04 GMT)
Light as quantum back-action nullifying meter [7.4] 本稿では, 発振器を用いた測定プロセスにおいて, 量子バックアクションを克服する新しい手法を提案する。
メーターがパラメータの測定と量子バックアクションの抑制の役割を担っているので、量子バックアクション無効化メーターと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 10:09:12 GMT)
End-to-end Reinforcement Learning of Robotic Manipulation with Robust
Keypoints Representation [7.4] 本稿では,ロバストかつ効率的なキーポイント表現を用いて,ロボット操作タスクのためのエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は,自己教師型オートエンコーダアーキテクチャを用いて,カメラ画像からキーポイントを状態表現として学習する。
本研究では,ロボット操作作業におけるロボット操作の有効性を,異なるシナリオで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 09:58:09 GMT)
High-throughput discovery of chemical structure-polarity relationships
combining automation and machine learning techniques [7.3] 薄層クロマトグラフィー解析のための自動実験システムについて述べる。
機械学習(ML)法は、有機化合物の構造とその極性に関連する代理モデルを構築するために用いられる。
訓練されたMLモデルは、高い精度で有機化合物のRf値曲線を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 03:00:36 GMT)
Double-Barreled Question Detection at Momentive [6.8] ダブルバレル質問(ダブルバレル質問、DBQ)は、ある質問において2つの側面を問うバイアス付き質問の一種である。
MomentiveはDBQを検出して,高品質な偏見のない調査データを収集するための変更を,サーベイクリエータに推奨する。
本稿では,DBQ分類のためのエンドツーエンドの機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:04:24 GMT)
Improving Fraud detection via Hierarchical Attention-based Graph Neural
Network [6.8] 不正検出のためのグラフニューラルネットワーク(HA-GNN)は、カモフラージュに対する異なる関係にわたって重み付けされた隣接行列を組み込む。
ローカル/ロングレンジ構造と元のノード特徴から情報を集約してノード埋め込みを生成する。
実世界の3つのデータセットの実験は、最先端技術に対する我々のモデルの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 16:27:16 GMT)
Evolving Neural Networks with Optimal Balance between Information Flow
and Connections Cost [6.1] Evolving Neural Networks (NN)は、最近、もっと成功するかもしれない代替パスとして関心が高まっている。
NNのアーキテクチャを学ぶなど、他のアプローチと比べて多くの利点がある。
非常に大きな探索空間と多くの複雑な相互作用部分の存在は、依然として大きな障害である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 23:10:36 GMT)
An Evaluation of Change Point Detection Algorithms [6.0] 本稿では,変化点検出アルゴリズムの評価に特化して設計されたデータセットを提案する。
それぞれのシリーズは5人のアノテータによって注釈され、変化点の存在と位置について基礎的な真実を提供した。
次に、データセットの各時系列に対して14のアルゴリズムを評価するベンチマーク研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:03:25 GMT)
SDE approximations of GANs training and its long-run behavior [5.4] まず、勾配アルゴリズムの下でのGANのトレーニングのためのSDE近似を確立する。
次に、適切な条件下でのSDE近似の不変性を通じて、GANsトレーニングの長期的挙動を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 17:17:54 GMT)
Ensemble and Multimodal Approach for Forecasting Cryptocurrency Price [5.3] 暗号通貨の為替レートの予測は極めて難しい課題だ。
本稿では,価格変動を導出するすべてのモダリティを利用するマルチモーダルなAdaBoost-LSTMアンサンブル手法を提案する。
既存のツールや手法と比べて19.29%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:39:29 GMT)
Equivariance Regularization for Image Reconstruction [5.0] 不完全な測定条件下での画像逆問題に対する構造適応正則化手法を提案する。
この正規化スキームは、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。
提案手法は,古典的な一階最適化アルゴリズムとともに,プラグ・アンド・プレイ方式で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:30:04 GMT)
Perspectives on risk prioritization of data center vulnerabilities using
rank aggregation and multi-objective optimization [4.7] Reviewは、脆弱性ランキング技術の調査と、脆弱性のリスク優先順位付けの管理において、多目的最適化がどのように役立つかについての議論を促進することを目的としている。
この作業の主な貢献は、一般的には調査されていないが、脆弱性を優先順位付けし、より良い時間管理とセキュリティ向上を可能にする有望な戦略として、多目的最適化を指摘することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:10:22 GMT)
Relaxing the Feature Covariance Assumption: Time-Variant Bounds for
Benign Overfitting in Linear Regression [4.7] 我々は、min-norm解の代わりにトレーニング軌跡全体に対して良性オーバーフィットするという考えを一般化する。
既存の手法とは異なり、新たに提案された一般化境界は、特徴共分散の時変有効次元によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 12:42:36 GMT)
The Eigenvalue Problem of Nonlinear Schr\"odinger Equation at Dirac
Points of Honeycomb Lattice [4.5] 我々は、ミツバチ格子対称性のポテンシャルに対して、ディラックポイントにおける非線形シュル・オーディンガー方程式(NLS)の固有値問題を厳密に導出する。
回帰線型シュル・オーディンガー方程式の2次元退化固有空間から、固有函数の8つの異なるモードへの分岐を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 16:46:52 GMT)
Entanglement degradation in multi-event horizon spacetimes [3.1] シュワルツシルト・ド・シッターブラックホールの時空における量子エンタングルメントの劣化について検討した。
エンタングルメントは、ブラックホール温度の上昇とともに劣化することはないが、ブラックホールがどれだけ高温になるか、宇宙定数がどれほど小さいかは、真であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 05:25:14 GMT)
Recognition-free Question Answering on Handwritten Document Collections [3.1] 手書き文書に対する無認識質問回答手法を提案する。
我々のアプローチは、挑戦的なBenthamQAとHW-SQuADデータセットにおいて、最先端の認識自由モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 14:47:44 GMT)
Nonlocality for Generic Networks [2.9] ベルの定理は、単一の絡み合った量子状態によって生成された相関は古典的に再現できないことを示している。
汎用ネットワークにおける非局所的相関を生成する戦略の第一級を提供する。
入力のない大規模なネットワークでは、量子CM戦略が古典的に生成できない非局所的相関をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:29:07 GMT)
Network Nonlocality via Rigidity of Token-Counting and Color-Matching [2.9] ネットワーク非局所性(Network Nonlocality)は、ネットワーク内で共有される複数の独立した絡み合った状態によって生成されるネットワーク非局所相関の研究である。
入力のないネットワークの大規模クラスにおいて、非局所的相関を生成するための最初の2つの一般的な戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:26:58 GMT)
Covariance Decomposition as a Universal Limit on Correlations in
Networks [2.9] 本研究では,ある条件を満たすネットワークにおいて,任意の有理相関の共分散行列を,各項がネットワークの情報源に対応する正半定値行列の和として分解可能であることを示す。
我々の結果は、古典的、量子的、および全ての一般化された確率論を含む、ネットワークにおける相関の物理的理論に成り立つという意味で普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:33:59 GMT)
MIONet: Learning multiple-input operators via tensor product [2.5] バナッハ空間の積上で定義された複数入力演算子に対するニューラルネットワークによる演算子の回帰について検討する。
我々の理論と低ランク近似に基づいて、我々は新しいニューラル演算子、MIONetを提案し、複数入力演算子を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 20:37:04 GMT)
Reversible data hiding with dual pixel-value-ordering and1minimum
prediction error expansion [2.3] 予測誤差拡張(PEE)のための二重PVO(dPVO)を提案する。
前フェーズでは、古典的なPEEを持つPVOが、サイズ1x3のすべての非重複画像ブロックに適用される。
後方フェーズでは、前方フェーズで予測される画素から最小セット及び最大セットを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 09:35:56 GMT)
A multi-task semi-supervised framework for Text2Graph & Graph2Text [2.2] グラフからテキストとテキストの生成からグラフ抽出を共同で学習する。
我々の手法は、テキスト・トゥ・グラフ・トゥ・テキストにおける教師なしの最先端結果を上回る。
結果のモデルは、非並列データを持つ任意の新しいドメインで容易にトレーニングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:02:17 GMT)
Neural NID Rules [2.1] 対象物間の抽象的特性と関係を,適切に正規化されたグラフニューラルネットワークを用いて学習する手法であるNeural NIDを導入する。
モデルにより学習された遷移ダイナミクスを評価するために特別に設計された単純なベンチマーク上で、ニューラルNIDのより広範な一般化能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 10:47:06 GMT)
Grasp-and-Lift Detection from EEG Signal Using Convolutional Neural
Network [1.9] 本稿では,32チャネル脳波信号から手動動作ビズGALを検出する手法を自動化した。
提案したパイプラインは、基本的には前処理とエンドツーエンド検出ステップを組み合わせたもので、手作りの機能エンジニアリングの必要性を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 19:27:06 GMT)
Benchmark Assessment for DeepSpeed Optimization Library [1.8] ディープラーニング(DL)モデルは、そのパフォーマンスと大規模なデータセットを扱う能力のために、機械学習で広く使用されている。
このようなデータセットのサイズとDLモデルの複雑さは、そのようなモデルが複雑になり、大量のリソースとトレーニング時間を消費する。
最近のライブラリやアプリケーションは、DLの複雑さと効率の問題に対処するために導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 04:52:28 GMT)
Towards Best Practice of Interpreting Deep Learning Models for EEG-based
Brain Computer Interfaces [1.6] ディープラーニングの解釈可能性はまだこの分野において大きな注目を集めていない。
我々は、メトリクスを設計し、ベンチマークディープラーニングモデルでよく知られた7つの解釈テクニックをテストする。
本研究は,脳波に基づくBCIに深層学習の解釈可能性を導入するための有望な方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 07:54:12 GMT)
Characterizing correlation within multipartite quantum systems via local
randomized measurements [1.5] そこで本研究では, 単一量子ビット計測のみを用いて推定できる, 相関関係のより実験的な定量化手法を提案する。
短期量子デバイスに適用可能な多部相関を証明するためのツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 03:32:48 GMT)
Robust alignment of cross-session recordings of neural population
activity by behaviour via unsupervised domain adaptation [1.3] 本研究では,同じ動物から記録された未確認データから行動関連潜伏動態を推定できるモデルを提案する。
教師なし領域適応と、複数のセッションで訓練された逐次変分オートエンコーダを組み合わせることで、見つからないデータに対して優れた一般化が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 22:17:30 GMT)
DeepPAMM: Deep Piecewise Exponential Additive Mixed Models for Complex
Hazard Structures in Survival Analysis [0.7] サバイバル分析(英: Survival analysis、SA)は、時間と時間に関する研究の活発な分野である。
その重要性にもかかわらず、SAは小規模なデータセットと複雑な結果分布のために依然として困難である。
本稿では,複雑な危険構造をモデル化する上で十分な柔軟性を持ちながら,統計的観点から十分に構築された汎用的なディープラーニングフレームワークであるDeepPAMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:38:57 GMT)
A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content
Detection [0.4] ディープラーニング技術は、フェイクイメージやビデオ操作など、いくつかのアプリケーション領域におけるフェイクコンテンツを予測することができる。
本稿では,ディープラーニングを用いたコンテンツ検出に関する最近の研究を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 16:22:46 GMT)
Formalization of a Stochastic Approximation Theorem [0.2] 近似アルゴリズムは、ターゲットが不明な環境でターゲット値を近似するために使用される反復的な手順である。
もともとは1951年にRobinsとMonroによって発表された論文で、近似の分野は飛躍的に成長し、応用領域に影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 02:31:14 GMT)
What is an intelligent system? [0.0] 本研究の目的は、従来のアプローチを統合し、最近の人工知能の進歩を考慮に入れたインテリジェントシステムの一般的な説明を提供することである。
提示された説明は、システムエンジニアが使用する実践的なアプローチに従っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 17:42:19 GMT)
Weber number and the outcome of binary collisions between quantum
droplets [0.0] 超低温原子の2成分混合物からなる希薄ボースガスから形成される液滴について考察した。
自己蒸発および3体散乱による液滴の原子損失を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:14:04 GMT)
Typography-MNIST (TMNIST): an MNIST-Style Image Dataset to Categorize
Glyphs and Font-Styles [0.0] グリフリストには、記号集合を持つ現代および歴史的言語スクリプトの150以上の共通文字が含まれている。
このデータセットはCognitiveTypeプロジェクトの一部として開発されており、型から認識へのリアルタイムマッピングのためのアイトラッキングツールの開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:01:39 GMT)
Towards Continuous Consistency Axiom [0.0] 機械学習分野、特にクラスタリングにおける新しいアルゴリズムの開発には、ラベル付きデータセットの可用性が必要である。
我々は、クラインバーグの内部整合公理を中心的整合公理に置き換える別の公理系を提案する。
我々は、新しいシステムが、自動調整された$k$を持つ$k$-meansの階層的なバージョンに適合していることを示し、矛盾しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 08:25:01 GMT)
Text and Image Guided 3D Avatar Generation and Manipulation [0.0] テキストや「若い顔」や「驚きの顔」といった画像に基づくプロンプトを用いて、モデルの形状とテクスチャの両方を操作できる新しい3D操作法を提案する。
提案手法は操作に5分しか必要とせず,提案手法の有効性を広範囲な結果と比較で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 14:37:29 GMT)
State of AI Ethics Report (Volume 6, February 2022) [0.0] レポートは2021年の主な問題、トレンドの発端、ギャップ、そして2022年のAI倫理の分野から期待されることの全体像を概観している。
研究者や実践者がAI倫理の分野に貢献するために研究と開発アジェンダを設定するのと同様の資源である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 14:14:32 GMT)
Predicting Pollution Level Using Random Forest: A Case Study of Marilao
River in Bulacan Province, Philippines [0.0] 本研究は,フィリピンのブラカン州にあるマリヨ川を脅かす汚染レベルを予測することを目的としている。
この水路の汚染は、使用済み鉛蓄電池、オープン・ダンプサイト・メタル精製、その他の有毒金属など、公式にも非公式の産業からもたらされる。
溶存酸素 (DO) や水素ポテンシャル (pH) , 生化学的酸素負荷 (BOD) やTSS (Total Suspended Solids) といった水質パラメータを用いて汚染レベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 13:47:21 GMT)
InfraredTags: Embedding Invisible AR Markers and Barcodes Using
Low-Cost, Infrared-Based 3D Printing and Imaging Tools [0.0] InfraredTagsは2Dマーカーであり、裸眼では認識できないバーコードであり、オブジェクトの一部として3Dプリントできる。
我々は、赤外線カメラで見る赤外線透過フィラメントからオブジェクトをプリントすることで、これを実現する。
InfraredTagsとして3Dプリントできるようにするために,共通タグとオブジェクト形状の統合を容易にするユーザインターフェースを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 23:45:18 GMT)
Generalization of the Kutta-Joukowski theorem for the hydrodynamic
forces acting on a quantized vortex [0.0] 超流動における量子化された渦に作用する力を決定するために、新しいアプローチが提示される。
通常の流体力学の古典的なクッタ・ジューコフスキーの定理は超流動に一般化される。
低温原子凝縮体と超流動混合物の渦に作用する流体力の予測にも同様の手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 08:09:58 GMT)
Games of Artificial Intelligence: A Continuous-Time Approach [0.0] 学習アルゴリズムが最高の戦略を追求しながら互いに対戦するゲームを分析する。
アルゴリズムが支配的な戦略を学習できない可能性を説明する新しい現象であるコーディネーションバイアスを発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:50:15 GMT)
From the String Landscape to the Mathematical Landscape: a
Machine-Learning Outlook [0.0] 本稿では,機械学習を用いて数学問題の展望を探索する最近のプログラムについて概説する。
我々はAIが予測の定式化、パターン認識、計算にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 15:18:59 GMT)
Entangled two-photon absorption detection through a Hong-Ou-Mandel
interferometer [0.0] 自発パラメトリックダウン変換法により生成された2つの光子のHong-Ou-Mandelインターフェログラムに誘起される変化に基づいてETPA過程を検出する。
本稿では,ETPAが必要とする省エネ条件をフルフィルするフィルタ関数として,サンプルをモデル化した詳細なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 05:00:11 GMT)
Critical phase boundary and finite-size fluctuations in
Su-Schrieffer-Heeger model with random inter-cell couplings [0.0] 本研究では,細胞間ホッピング振幅がランダムな特殊な障害について検討する。
$mathbbZ$-位相不変量 $nuin 0; 1$ の定義を用いて、全ハミルトニアンの非エルミート部分に関して、ランダムな実現によって平均される$langlenurangleを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:09:31 GMT)
Confident AI [0.0] 本稿では,人工知能(AI)と機械学習(ML)システムを,モデル予測と報告結果に対するアルゴリズムとユーザ信頼性の両方で設計する手段として,信頼AIを提案する。
Confident AIの4つの基本原則は、反復性、信頼性、十分性、適応性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 02:26:46 GMT)
Classification of Microscopy Images of Breast Tissue: Region Duplication
based Self-Supervision vs. Off-the Shelf Deep Representations [0.0] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、ドメイン固有の特徴を抽出する、新しい自己超越プレテキストタスクを提案する。
その結果,ResNet50を用いて抽出した深部機能に対して,パッチレベルの埋め込みを併用した99%の感度の最高の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 14:12:13 GMT)
Building a large-scale quantum computer with continuous-variable optical
technologies [0.0] 本稿では,光連続変数量子計算の最近の実験的および理論的進歩について紹介する。
我々は、時間多重化、帯域幅の拡大、集積光学、ハードウェア効率と堅牢なボソニック量子誤り訂正スキームによって実現されたスケールアップ技術に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 06:57:31 GMT)
Breast Cancer Detection using Histopathological Images [0.0] 本稿では,先進的な深層学習技術の助けを借りて,塩分濃度検出システムを提案する。
CNN(VGG16, ResNet Architecture)による乳癌の5つの診断カテゴリーの同定について検討した。
この検出システムは、病理学者や医療機関が利用できるオープンソースのWebアプリケーションとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 17:45:43 GMT)
Breaking strong symmetries in dissipative quantum systems: Bosonic atoms
coupled to a cavity [0.0] 散逸性量子系では、強い対称性は保存法則と複数の定常状態の存在につながる。
キャビティに結合した理想ボソンに対して、複数の定常状態が存在し、各対称性セクターでは、散逸相転移が異なる臨界点で起こることを示す。
我々は, 消散凍結現象, 強い対称性の存在下での個々の実現レベルでの保存則の破れを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 11:47:01 GMT)
Automatic Issue Classifier: A Transfer Learning Framework for
Classifying Issue Reports [0.0] 私たちはRoBERTaと呼ばれる既製のニューラルネットワークを使って、問題を分類しています。
本稿では,問題レポートを複数ラベル設定で分類するアプローチを提案する。我々はRoBERTaと呼ばれる市販のニューラルネットワークを用いて,問題レポートの分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 21:43:08 GMT)
Artificial Intelligence and Auction Design [0.0] 付加的なフィードバックを伴わないファーストプライスのオークションが,暗黙的な結果につながることが判明した。
この違いは, 単価の競売において, 競争相手を1つの入札インクリメントで圧倒するインセンティブによって引き起こされることを示す。
また、Googleが第1価格のオークションに切り替えたときに導入した最低入札に関する情報が、オークションの競争力を高めることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 00:54:40 GMT)
An Automated Analysis Framework for Trajectory Datasets [0.0] 近年,自動走行車の安全性検証において,道路利用者の軌道データセットの重要性が高まっている。
10万以上のトラックを持ついくつかの自然主義的な軌道データセットがリリースされ、それに続くものもリリースされる。
この量のデータを考えると、これらのデータセットを奥行きで簡単に比較できる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 10:55:53 GMT)
Adapting reservoir computing to solve the Schr\"odinger equation [0.0] 貯留層計算(Reservoir computing)は、時系列の進化を予測する機械学習アルゴリズムである。
時間に依存するシュリンガー方程式を統合するためにこの手法を適用し、時間における初期波動関数を伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 19:28:11 GMT)
A weighted graph zeta function involved in the Szegedy walk [0.0] 有限グラフに対して新たな重み付きゼータ関数を定義し、その決定式を得る。
この結果は、グラフ上のセゲディウォークの遷移行列の特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Feb 2022 04:57:52 GMT)