Delving Deeper into Cross-lingual Visual Question Answering [115.2] 我々は,入力データの影響,微調整および評価体制,および言語間設定における2つのモード間の相互作用を理解することを目的としている。
モノリンガルな英語のパフォーマンスとのギャップを大幅に減らす新しい手法により、低転送性能に取り組む。
学習データやモデルにおけるモダリティバイアスを広範囲に分析し、なぜゼロショットのパフォーマンスギャップが問題の種類や言語に残るのかをさらに理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:22:18 GMT)
Pessimistic Minimax Value Iteration: Provably Efficient Equilibrium
Learning from Offline Datasets [101.5] 両プレイヤーゼロサムマルコフゲーム(MG)をオフライン環境で研究する。
目標は、事前収集されたデータセットに基づいて、近似的なナッシュ均衡(NE)ポリシーペアを見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:39:30 GMT)
Damped Online Newton Step for Portfolio Selection [96.0] 古典的なオンラインポートフォリオ選択の問題を再考し、各ラウンドで学習者がポートフォリオの集合上の分布を選択し、その富を割り当てる。
この問題に対する対数的後悔を達成する既存のアルゴリズムは、ラウンドの総数とスケールする時間と空間の複雑さがある。
対数的後悔を伴う最初の実用的オンラインポートフォリオ選択アルゴリズムを提示し、その時間と空間の複雑さは水平線上で対数的にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:01:55 GMT)
Hyper-relationship Learning Network for Scene Graph Generation [95.7] 本稿では,シーングラフ生成のためのハイパーリレーショナル学習ネットワークHLNを提案する。
我々は最も人気のあるSGGデータセット、すなわちVisual Genomeデータセット上でHLNを評価する。
例えば、提案されたHLNは、関係ごとのリコールを11.3%から13.1%に改善し、画像毎のリコールを19.8%から34.9%に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:26:16 GMT)
Holistic Adversarial Robustness of Deep Learning Models [91.3] 敵対的堅牢性は、安全性と信頼性を確保するために、機械学習モデルの最悪のケースパフォーマンスを研究する。
本稿では,深層学習モデルの対角的ロバスト性に関する研究課題の概要と研究手法の基礎原則について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:30:27 GMT)
SODAR: Segmenting Objects by DynamicallyAggregating Neighboring Mask
Representations [90.9] 最近の最先端のワンステージインスタンスセグメンテーションモデルSOLOは、入力画像をグリッドに分割し、完全な畳み込みネットワークを備えたグリッドセルオブジェクトマスクを直接予測する。
我々は,SOLOが近傍の格子セルの物体に対して類似したマスクを生成するのを観察する。
観測されたギャップによってモチベーションを得た学習ベースのアグリゲーション手法を開発し,そのリッチな隣り合う情報を活用してSOLOを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:53:03 GMT)
Partially Fake Audio Detection by Self-attention-based Fake Span
Discovery [89.2] 本稿では,部分的に偽の音声を検出する自己認識機構を備えた質問応答(フェイクスパン発見)戦略を導入することで,新たな枠組みを提案する。
ADD 2022の部分的に偽の音声検出トラックで第2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:07:40 GMT)
Bayesian Imitation Learning for End-to-End Mobile Manipulation [80.5] RGB + 深度カメラのような追加のセンサー入力によるポリシーの強化は、ロボットの知覚能力を改善するための簡単なアプローチである。
畳み込みニューラルネットワークを正規化するために変分情報ボトルネックを用いることで、保持領域への一般化が向上することを示す。
提案手法は, シミュレーションと現実のギャップを埋めることと, RGBと奥行き変調をうまく融合できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:38:30 GMT)
PILED: An Identify-and-Localize Framework for Few-Shot Event Detection [79.7] 本研究では,事前学習した言語モデルから事象関連知識を引き出すために,クローゼプロンプトを用いた。
型固有のパラメータの数を最小化し、新しい型に対するイベント検出タスクに迅速に適応できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:01:39 GMT)
Debiased Pseudo Labeling in Self-Training [77.8] ディープニューラルネットワークは、大規模ラベル付きデータセットの助けを借りて、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを達成する。
ラベル付きデータの要求を軽減するため、ラベル付けされていないデータに擬似ラベルを付けることにより、学術と産業の両方で自己学習が広く使われている。
疑似ラベルの生成と利用を2つの独立した頭文字で分離するデバイアスドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:14:33 GMT)
Interpretable Reinforcement Learning with Multilevel Subgoal Discovery [77.3] 離散環境のための新しい強化学習モデルを提案する。
モデルでは、エージェントは確率的ルールの形で環境に関する情報を学習する。
学習には報酬関数は不要であり、エージェントは達成するための第一の目標のみを与える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:04:44 GMT)
Neural Architecture Search for Dense Prediction Tasks in Computer Vision [75.0] ディープラーニングは、ニューラルネットワークアーキテクチャエンジニアリングに対する需要の高まりにつながっている。
ニューラルネットワーク検索(NAS)は、手動ではなく、データ駆動方式でニューラルネットワークアーキテクチャを自動設計することを目的としている。
NASはコンピュータビジョンの幅広い問題に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:06:50 GMT)
Stochastic Gradient Descent-Ascent: Unified Theory and New Efficient
Methods [73.4] SGDA(Gradient Descent-Ascent)は、min-max最適化と変分不等式問題(VIP)を解くための最も顕著なアルゴリズムの1つである。
本稿では,多種多様な降下指数法を網羅した統合収束解析を提案する。
本研究では,新しい分散化手法 (L-SVRGDA) や,新しい分散圧縮方式 (QSGDA, DIANA-SGDA, VR-DIANA-SGDA) ,座標ランダム化方式 (SEGA-SGDA) など,SGDAの新しい変種を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:17:39 GMT)
Defending against Reconstruction Attacks with R\'enyi Differential
Privacy [72.1] レコンストラクション攻撃により、敵は訓練されたモデルのみにアクセスすることで、トレーニングセットのデータサンプルを再生することができる。
差別化プライバシはこのような攻撃に対する既知の解決策であるが、比較的大きなプライバシ予算で使用されることが多い。
また、同機構により、従来の文献よりも優れた復元攻撃に対するプライバシー保証を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:09:30 GMT)
Lie Point Symmetry Data Augmentation for Neural PDE Solvers [69.7] 本稿では,ニューラルPDEソルバサンプルの複雑性を改善することにより,この問題を部分的に緩和する手法を提案する。
PDEの文脈では、データ変換の完全なリストを定量的に導き出せることが分かりました。
神経性PDEソルバサンプルの複雑さを桁違いに改善するために、どのように容易に展開できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:43:17 GMT)
Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey [66.6] まず、機械学習アルゴリズムやディープラーニングアーキテクチャを含むAIの予備と、メタバースにおけるその役割について紹介する。
次に、メタバースの可能性を秘めた6つの技術的側面に関するAIベースの手法に関する包括的調査を行う。
医療、製造業、スマートシティ、ゲームなどのAI支援アプリケーションは、仮想世界に展開するために研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:34:56 GMT)
Transformers in Time Series: A Survey [66.5] 時系列モデリングのためのトランスフォーマースキームを,その強みと限界を強調して体系的にレビューする。
ネットワーク修正の観点からは,モジュールレベルの適応と時系列変換器のアーキテクチャレベルを要約する。
我々は、時系列におけるトランスフォーマーの動作について、ロバスト分析、モデルサイズ分析、季節差分解分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 01:43:27 GMT)
TURF: A Two-factor, Universal, Robust, Fast Distribution Learning
Algorithm [64.1] 最も強力で成功したモダリティの1つは、全ての分布を$ell$距離に近似し、基本的に最も近い$t$-piece次数-$d_$の少なくとも1倍大きい。
本稿では,この数値をほぼ最適に推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:49:28 GMT)
Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [63.0] 量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 19:00:09 GMT)
HAA4D: Few-Shot Human Atomic Action Recognition via 3D Spatio-Temporal
Skeletal Alignment [62.8] 本稿では,300以上の原子行動クラスに3,300本以上のビデオからなる新しい4D HAA4Dデータセットを提案する。
アトミックアクションの選択は、各ビデオクリップがわずか数秒しか続かないため、アノテーションをより簡単にする。
HAA4Dのすべての3D骨格のトレーニングとテストは、同じグローバル空間に深いアライメントモデルを使用して、グローバルにアライメントされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:55:21 GMT)
Explainable Predictive Process Monitoring: A User Evaluation [62.4] 説明責任は、ブラックボックス機械学習アプローチの透明性の欠如によって動機付けられている。
予測プロセスモニタリングのための説明手法のユーザ評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:24:21 GMT)
Predicting on the Edge: Identifying Where a Larger Model Does Better [61.8] 小型モデルが最も不確実な例では,大規模モデルが最も改善されていることを示す。
小型モデルが不確実な場合,サンプルを大モデルにデフェクトするスイッチャーモデルにより,性能と資源利用の大幅な向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:53:14 GMT)
MetaPerturb: Transferable Regularizer for Heterogeneous Tasks and
Architectures [61.7] 本稿ではメタパーターブ(MetaPerturb)というトランスファー可能な摂動モデルを提案する。
MetaPerturbは、レイヤやタスクにまたがる多様な分散を訓練したセット関数であるため、異種タスクやアーキテクチャを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:56:01 GMT)
Quantifying Memorization Across Neural Language Models [61.6] 大規模言語モデル(LM)は、トレーニングデータの一部を記憶するために示され、適切に誘導されると、記憶されたデータを冗長に出力する。
これは、暗記がプライバシーを侵害し(ユーザーデータをエクスポーティングする)、実用性を低下させ(繰り返し覚えやすいテキストは、しばしば品質が低い)、公平性を損なうため、望ましくない。
本稿では、LMが記憶されたトレーニングデータを出力する度合いを定量化する3つの対数線形関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:48:31 GMT)
XEM: An Explainable-by-Design Ensemble Method for Multivariate Time
Series Classification [61.3] マルチ変数時系列分類のためのeXplainable-by-design Ensemble法であるXEMを提案する。
XEMは、明示的なブースティング・バッグ・アプローチと暗黙的なディペンション・アンド・コンカ・アプローチを組み合わせた新しいハイブリッド・アンサンブル法に依存している。
評価の結果、XEM は、パブリック UEA データセット上で最先端の MTS 分類器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, 15 Feb 2022 10:15:35 GMT)
XAI for Transformers: Better Explanations through Conservative
Propagation [60.7] 変換器の勾配は局所的にのみ関数を反映しており、入力特徴の予測への寄与を確実に識別できないことを示す。
我々の提案は、よく確立されたLPP法のトランスフォーマーへの適切な拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:47:11 GMT)
ViNTER: Image Narrative Generation with Emotion-Arc-Aware Transformer [59.1] 様々な感情を「感情弧」として表現する時系列に焦点をあてた画像物語を生成するモデルViNTERを提案する。
手動評価と自動評価の両方の実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:53:08 GMT)
General-purpose, long-context autoregressive modeling with Perceiver AR [59.0] 我々は、長距離入力を潜伏者にマップするクロスアテンションを用いた自己回帰型モダリティ非依存型アーキテクチャPerceiver ARを開発した。
Perceiver ARは10万以上のトークンに直接対応可能で、実用的な長期コンテキスト密度推定を可能にする。
また,64 x 64 イメージネット画像や PG-19 の書籍など,時系列ベンチマークの最先端性も得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:31:42 GMT)
G-Mixup: Graph Data Augmentation for Graph Classification [55.6] Mixupは、2つのランダムサンプル間の特徴とラベルを補間することにより、ニューラルネットワークの一般化とロバスト性を改善する上で優位性を示している。
グラフ分類のためのグラフを増補するために$mathcalG$-Mixupを提案し、グラフの異なるクラスのジェネレータ(すなわちグラフ)を補間する。
実験により、$mathcalG$-MixupはGNNの一般化とロバスト性を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:09:44 GMT)
Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple
Residual MLP Framework [55.4] 我々は、洗練された局所幾何学的抽出器を組み込んだ純粋な残留ネットワークPointMLPを導入するが、それでも非常に競争力がある。
実世界のScanObjectNNデータセットでは,従来のベストメソッドを3.3%の精度で上回ります。
最新のCurveNetと比較して、PointMLPは2倍速く、テストは7倍速く、ModelNet40ベンチマークではより正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 01:39:07 GMT)
Russian SuperGLUE 1.1: Revising the Lessons not Learned by Russian NLP
models [54.0] 本稿では,ロシアNLPモデルのGLUEを改良したベンチマークである,ロシアのSuperGLUE 1.1を提案する。
新バージョンには、技術的、ユーザエクスペリエンス、方法論的改善が多数含まれている。
我々は,ロシアのSuperGLUEをオープンソースモデルMOROCCOの産業的評価のためのフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:45:30 GMT)
Exploring Deep Reinforcement Learning-Assisted Federated Learning for
Online Resource Allocation in EdgeIoT [53.7] フェデレートラーニング(FL)は、モバイルエッジコンピューティングベースのInternet of Thing(EdgeIoT)における盗聴攻撃からデータトレーニングプライバシを保護するために、ますます検討されている。
本研究では,連続領域における最適精度とエネルギー収支を達成するために,FLDLT3フレームワークを提案する。
その結果、FL-DLT3は100回未満の高速収束を実現し、FLの精度-エネルギー消費比は既存の最先端ベンチマークと比較して51.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:36:15 GMT)
End-to-end Algorithm Synthesis with Recurrent Networks: Logical
Extrapolation Without Overthinking [52.1] 機械学習システムが問題を過度に考えずに論理的外挿を行う方法を示す。
本稿では,問題インスタンスの明示的なコピーをメモリに保持して,それを忘れないようにするリコールアーキテクチャを提案する。
また、モデルが数に固有の行動を学ぶのを防ぎ、無期限に繰り返される行動を学ぶためにモデルをプッシュするプログレッシブトレーニングルーチンも採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:38:12 GMT)
Impact of Pretraining Term Frequencies on Few-Shot Reasoning [52.0] 事前学習された言語モデルが、事前学習データにおいてあまり頻度の低い用語でどの程度理にかなっているかを検討する。
我々は,様々な数値推論タスクにおいて,GPTに基づく言語モデルに対して,この相関関係の強さを計測する。
LMは数秒の数値推論タスクにおいて高い性能を示すが,本研究の結果は,事前学習データを超えるモデルが実際にどれだけ一般化されるのかという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:43:54 GMT)
GAN-generated Faces Detection: A Survey and New Perspectives [51.6] GAN(Generative Adversarial Networks)は、非常にリアルな顔画像を生成する。
対応するGAN顔検出技術は、このような偽の顔を調べ、暴露することのできる活発な開発が進められている。
我々は、GANモデルから生成または合成された顔画像を検出する方法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:36:56 GMT)
Low-light Image Enhancement by Retinex Based Algorithm Unrolling and
Adjustment [50.1] 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） (Tue, 15 Feb 2022 08:25:36 GMT)
textless-lib: a Library for Textless Spoken Language Processing [50.1] 我々はPyTorchベースのライブラリであるtextless-libを紹介した。
ライブラリが提供するビルディングブロックを説明し、そのユーザビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:39:42 GMT)
Long-term Causal Inference Under Persistent Confounding via Data
Combination [48.8] 実験データと観測データの両方が利用可能である場合の長期治療効果の同定と推定について検討した。
長期の成果は長期間の遅延後にのみ観測されるため、実験データでは測定されず、観測データでのみ記録される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:44:20 GMT)
Compositional Scene Representation Learning via Reconstruction: A Survey [48.3] 視覚的な場面でより適切な表現が学習されれば、視覚タスクのパフォーマンスが向上する可能性がある。
再構成による構成シーン表現学習は重要な研究課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:14:05 GMT)
BiFSMN: Binary Neural Network for Keyword Spotting [47.5] BiFSMNは、KWSのための正確かつ極効率のバイナリニューラルネットワークである。
実世界のエッジハードウェアにおいて,BiFSMNは22.3倍の高速化と15.5倍のストレージ節約を実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 01:54:22 GMT)
Optimal Algorithms for Stochastic Multi-Level Compositional Optimization [46.8] そこで本研究では,多レベル分散削減法が最適なサンプル複雑性を実現することを示す。
また、同じ複雑さを達成できるが、実際はより高速に収束するAdaptive SMVRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:02:32 GMT)
Personalized Prompt Learning for Explainable Recommendation [46.7] 本稿では,正規化としての逐次チューニングとレコメンデーションという2つのトレーニング戦略を提案する。
当社の継続的プロンプト学習アプローチは、説明可能な推奨の3つのデータセットの強いベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:53:52 GMT)
Recent Advances in Reliable Deep Graph Learning: Adversarial Attack,
Inherent Noise, and Distribution Shift [44.8] 深層グラフ学習(DGL)は、ビジネス分野と科学分野の両方において顕著な進歩を遂げている。
DGLを現実世界のアプリケーションに適用することは、敵攻撃、固有のノイズ、分散シフトなど、一連の信頼性上の脅威に直面します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:55:16 GMT)
Geometrically Equivariant Graph Neural Networks: A Survey [44.7] GNNにおけるメッセージパッシングとアグリゲーションの表現方法に関して,既存の手法を3つのグループに分けて分析・分類する。
また、ベンチマークと関連するデータセットを要約し、方法論開発と実験評価のための後の研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:12:21 GMT)
Network Comparison with Interpretable Contrastive Network Representation
Learning [44.1] コントラストネットワーク表現学習(cNRL)と呼ばれる新しい分析手法を導入する。
cNRLは、ネットワークノードを低次元の表現に埋め込み、あるネットワークが他に比べてユニークであることを明らかにする。
複数のネットワークモデルと実世界のデータセットとのネットワーク比較におけるi-cNRLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:13:54 GMT)
Conformal Prediction Sets with Limited False Positives [43.6] 提案手法は,有界な解数を持つ予測候補の正確なセットを出力することを目的として,多ラベル共形予測の新しい手法を開発する。
本稿では、自然言語処理、コンピュータビジョン、計算化学における様々な分類タスクにおけるこのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:52:33 GMT)
Random Feature Amplification: Feature Learning and Generalization in
Neural Networks [41.5] 勾配降下法により訓練された2層ReLUネットワークにおける特徴学習過程の特徴付けを行う。
線形分類器は分布のランダムな推定に勝るものの,勾配降下により訓練された2層ReLUネットワークはラベルノイズ率に近い一般化誤差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:18:22 GMT)
Taking a Step Back with KCal: Multi-Class Kernel-Based Calibration for
Deep Neural Networks [40.3] 本稿では,KCalと呼ばれるKernelベースのキャリブレーション手法を提案する。
他の校正手順とは異なり、KCalはDNNのロジットやソフトマックス出力を直接操作しない。
事実上、KCalはニューラルネットワークの埋め込みの教師付き次元削減に相当する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 19:04:05 GMT)
Deep Generative model with Hierarchical Latent Factors for Time Series
Anomaly Detection [40.2] 本研究は、時系列異常検出のための新しい生成モデルであるDGHLを提示する。
トップダウンの畳み込みネットワークは、新しい階層的な潜在空間を時系列ウィンドウにマッピングし、時間ダイナミクスを利用して情報を効率的にエンコードする。
提案手法は,4つのベンチマーク・データセットにおいて,現在の最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:19:44 GMT)
Enhancing Cross-lingual Prompting with Mask Token Augmentation [39.7] 我々は、ソース言語訓練とターゲット言語推論の相違を緩和するために、言語間のユニバーサル・プロンプトを導出する。
XNLIでは、クラスごとの英語学習例は16例のみで46.54%、ファインタニングの34.99%を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:04:14 GMT)
Safe Reinforcement Learning by Imagining the Near Future [37.0] 本研究は, 短期的に計画することで, 安全でない状態を回避できるような環境に着目する。
我々は、安全でない軌跡を過度に罰するモデルに基づくアルゴリズムを考案し、そのアルゴリズムが特定の仮定の下で安全でない状態を回避できることを保証する。
実験により, 連続制御タスクにおいて, 安全性違反が少なく, 競争力のある報奨を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:28:24 GMT)
NeuPL: Neural Population Learning [37.0] 戦略ゲームで学ぶには、多様なポリシーの発見が必要である。
これはしばしば、既存の政策に対して反復的に新しい政策を訓練することで達成される。
この反復的アプローチは現実世界のゲームにおいて2つの問題に悩まされる: (a) 有限の予算の下では、各イテレーションにおける最適応答作用素を近似すると、各々のイテレーションの個体数が減少し、結果として、未学習の良応答が人口を膨らませ、b) 各イテレーションにおける基本スキルの繰り返し学習は無駄であり、ますます強い相手の存在下では難解になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:05:18 GMT)
Deep Constrained Least Squares for Blind Image Super-Resolution [36.7] 劣化モデルと2つの新しいモジュールを用いたブラインド画像超解像(SR)問題に取り組む。
より具体的には、まず分解モデルを変えて、劣化するカーネル推定を低分解能空間に転送する。
実験により,提案手法は最先端手法に対する精度の向上と視覚的改善を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:32:11 GMT)
Knowledge Graph Reasoning with Logics and Embeddings: Survey and
Perspective [35.2] 知識グラフ(KG)推論は、学術と産業の両方でますます人気が高まっている。
有望な方向性は、ロジックベースのメソッドと埋め込みベースのメソッドを統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:59:54 GMT)
Exploiting Data Sparsity in Secure Cross-Platform Social Recommendation [34.6] 社会的レコメンデーションは従来のシステムよりも有望な改善を示している。
既存の作業の多くは、すべてのデータがレコメンデーションプラットフォームで利用可能であると仮定している。
本稿では,セキュアなクロスプラットフォームソーシャルレコメンデーションフレームワークであるS3Recを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:46:34 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） (Tue, 15 Feb 2022 10:35:34 GMT)
Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review [33.2] 機械学習(ML)の公正さが注目され、多くの文献が研究されている。
一方、グラフは個々のユニット間の接続をキャプチャするためのユビキタスなデータ構造であり、本質的にIIDではない。
したがって、IIDデータとユビキタスな非IIDグラフ表現に基づいて設計された伝統的な公正な文献を、MLシステムのバイアスに対処するために橋渡しすることが非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:45:12 GMT)
On the Origins of the Block Structure Phenomenon in Neural Network
Representations [32.8] 本研究では,ブロック構造の起源をデータとトレーニング手法との関連性について検討する。
支配的なPCの特性を解析することにより、ブロック構造が支配的なデータポイントから生じることが分かる。
我々は、この現象が訓練によってどのように進化するかを探求し、そのブロック構造が訓練の早い段階で形づくることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:30:12 GMT)
On the Role of Channel Capacity in Learning Gaussian Mixture Models [31.8] 平衡ガウス混合モデル(GMM)の未知中心を学習する際のサンプル複雑性について検討する。
本研究の主な成果は,GMM学習問題である,大規模システム制限$d,ktoinfty$の正確なノイズ閾値$sigma2$をラベル付き観測から学習するのと同じくらい容易である,という特徴付けである。
この結果は、中心が球面上に均一に分布しているGMMに対してのみ証明されるが、対応するGMMを学習する統計的困難度を決定するためのチャネル符号として、中心星座に付随する復号誤り確率が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:15:00 GMT)
DualConv: Dual Convolutional Kernels for Lightweight Deep Neural
Networks [31.5] 本稿では,軽量深層ニューラルネットワーク構築のためのデュアル畳み込みカーネル(DualConv)を提案する。
これらのネットワークアーキテクチャは、他の多くのタスクのバックボーンを形成するため、分類のためのDualConvを広範囲にテストしています。
実験の結果、DualConvは構造的革新と組み合わせることで、ディープニューラルネットワークの計算コストとパラメータの数を著しく削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:47:13 GMT)
A Theory of PAC Learnability under Transformation Invariances [31.4] 本研究では, 変換不変条件下でのPAC学習可能性について, 実現可能性の異なる3つの条件で検討した。
興味深い観察の1つは、最適な精度を達成するためには、元のデータと変換されたデータの区別が必要であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:38:51 GMT)
CommerceMM: Large-Scale Commerce MultiModal Representation Learning with
Omni Retrieval [30.6] CommerceMMは、コンテンツに関連するコマーストピックを多種多様な粒度の理解を提供するマルチモーダルモデルである。
我々は、Omni-Retrieval pre-trainingと呼ばれる9つの新しいクロスモーダル・クロスペア検索タスクを提案する。
本モデルでは,微調整後,7つの商取引関連下流タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:23:59 GMT)
Speech Denoising in the Waveform Domain with Self-Attention [27.8] 生波形上での因果的発声モデルであるCleanUNetを提案する。
提案モデルは,エンコーダ・デコーダアーキテクチャといくつかの自己アテンションブロックを組み合わせることで,ボトルネック表現を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:44:02 GMT)
Robust Multi-Objective Bayesian Optimization Under Input Noise [27.6] 多くの製造プロセスにおいて、設計パラメータはランダムな入力ノイズを受けており、結果として製品は期待よりも性能が低い。
本研究では,入力雑音に頑健な最初の多目的BO法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:33:48 GMT)
An algorithmic solution to the Blotto game using multi-marginal
couplings [27.4] ヘテロジニアスな値を持つn個の戦場での一般2人プレイヤBlottoゲームに対する解を計算するための効率的なアルゴリズムについて述べる。
提案アルゴリズムは,予算と戦場価値とは無関係に,時間O(n2 + eps-4)のeps最適解から抽出する。
最適解が存在しない非対称値の場合、ナッシュ平衡は、同様の複雑さを持つeps-Nash平衡からアルゴリズムをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:07:31 GMT)
Federated Learning with Sparsified Model Perturbation: Improving
Accuracy under Client-Level Differential Privacy [27.2] フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントが共同で共有統計モデルを学ぶことを可能にする。
トレーニングデータに関するセンシティブな情報は、FLで共有されたモデル更新から推測することができる。
差別化プライバシ(DP)は、これらの攻撃を防御するための最先端技術である。
本稿では,モデル精度を維持しつつ,クライアントレベルのDP保証を実現する新しいFLスキームであるFed-SMPを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:05:42 GMT)
Suppressing ZZ Crosstalk of Quantum Computers through Pulse and
Scheduling Co-Optimization [26.7] ノイズは量子コンピューティングにとって重要な障害である。
ZZ$クロストークは超伝導量子ビットに影響を及ぼす最も破壊的なノイズの1つである。
パルスとスケジューリングの協調最適化によるスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:19:28 GMT)
Shifting Trends of COVID-19 Tweet Sentiment with Respect to Voting
Preferences in the 2020 Election Year of the United States [26.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)関連の政策は、2020年アメリカ合衆国大統領選挙の期間中に広範囲にポリティフィケートされた。
選挙日に至るまでの期間において、新型コロナウイルス関連ツイートが州レベルでの選挙結果に関連があるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:22:22 GMT)
EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning
over Temporal Knowledge Graphs [25.4] 時間的知識グラフ(TKG)に対する推論は、インテリジェントなサービスを提供する多くのアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では、TKGに対する効果的な推論、すなわちイベント時間と進化するネットワーク構造をモデル化するために対処すべき2つの主要な問題を統一する問題定式化を提案する。
提案手法は,TKGの非定常的構造と時間的ダイナミクスを解析し,両タスクを効果的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:49:53 GMT)
A Survey of Neural Trojan Attacks and Defenses in Deep Learning [25.3] 近年、深層学習はトロイの木を埋め込んで操作できることが判明した。
我々は、トロイアの攻撃を深層学習のために考案し、その防御を探求する手法を包括的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:26:44 GMT)
Nonverbal Sound Detection for Disordered Speech [24.6] 15個の非言語音を用いた音声事象検出に依拠する音声入力システムを提案する。
このシステムは、人の音声能力に関係なく動作し、既存の技術に完全にアクセスできるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:02:58 GMT)
ADeADA: Adaptive Density-aware Active Domain Adaptation for Semantic
Segmentation [23.8] セマンティックセグメンテーションのための一般的なアクティブドメイン適応フレームワークであるADeADAについて述べる。
対象とするドメインアノテーションが5%未満の場合、我々のメソッドは完全な監視の方法と同等の結果に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:36:38 GMT)
Case law retrieval: problems, methods, challenges and evaluations in the
last 20 years [23.1] 我々は過去20年間の事例法検索の方法を調査した。
今後、事例法検索システムの評価に直面する課題と課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:01:36 GMT)
Vulnerability-Aware Poisoning Mechanism for Online RL with Unknown
Dynamics [23.0] 強化学習(RL)システムに対する攻撃は、RLアルゴリズムの脆弱性を利用して学習の失敗を引き起こす可能性がある。
オンラインRLのための汎用的な中毒フレームワークを構築し、RLの異種中毒モデルに関する包括的調査を行った。
本稿では,ほとんどの政策ベース深部RLエージェントに対して有効なVulnerability-Aware Adversarial Critic Poison (VA2C-P) という戦略毒殺アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:18:13 GMT)
Trustworthy Anomaly Detection: A Survey [23.0] 異常検出には、銀行詐欺検出やサイバー侵入検出など、幅広い現実世界の応用がある。
成功にもかかわらず、異常検出モデルは依然として多くの制限に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:25:37 GMT)
OLIVE: Oblivious and Differentially Private Federated Learning on
Trusted Execution Environment [22.6] LDPが達成するにつれてサーバの信頼性を損なうことなく、CDPの恩恵を受けることができるシステムであるOLIVEを提案する。
OLIVEは、特権サーバ上でもTEEの集約中に発生するプライバシーリスクを最小限に抑える、効率的なデータ監視アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:23:57 GMT)
Deep Learning-based Anomaly Detection on X-ray Images of Fuel Cell
Electrodes [21.6] 白金触媒溶液で被覆された燃料電池電極の16ビットX線画像データからなる実世界のラベル付き異常データセットを作成する。
このデータセットは、電極が傷、泡、汚泥などを含む11の共通異常を持つ多様な異常セットを含む。
本研究は, 異常を有する燃料電池電極を異常と呼ばれる単一クラス, 正常な燃料電池電極を正常と呼ばれるクラスに分類し, 異常検出問題を二分分類問題に抽象化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:41:31 GMT)
Fairness Indicators for Systematic Assessments of Visual Feature
Extractors [21.1] 視覚系の害やバイアスの定量化を目的とした3つの公正度指標を提案する。
我々の指標は、フェアネス評価のために収集された既存の公開データセットを使用する。
これらの指標は、新しいコンピュータビジョン技術による幅広い影響の徹底的な分析の代替にはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:45:33 GMT)
STaR: Knowledge Graph Embedding by Scaling, Translation and Rotation [20.3] ビリニア法は知識グラフ埋め込み(KGE)において主流であり、実体と関係性の低次元表現を学習することを目的としている。
以前の研究では、主に非可換性のような6つの重要なパターンが発見されている。
上述の2つの部分からなるバイリニアモデルスケーリング翻訳・回転(STaR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:06:22 GMT)
Attracting and Retaining OSS Contributors with a Maintainer Dashboard [19.9] 私たちはメンテナダッシュボードを設計し、オープンソースコントリビュータを惹きつける方法と維持方法に関するレコメンデーションを提供します。
私たちはメンテナとプロジェクト固有の評価を行い、このツールが最も役立つユースケースをよりよく理解します。
オープンソースにおけるレコメンデーションの未来と、これらのレコメンデーションを時間とともに最も意味のあるものにする方法を共有するために、我々の研究成果を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:39:37 GMT)
Exploring the Devil in Graph Spectral Domain for 3D Point Cloud Attacks [19.7] 3Dダイナミックポイントクラウドは、現実のオブジェクトや動きのシーンを離散的に表現する。
センサから取得した点雲は、通常ノイズによって乱れ、表面の再構成や解析などの下流のタスクに影響を及ぼす。
そこで我々は,勾配場推定のための時間対応を利用して,新しい勾配に基づく動的点雲分極法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:16:12 GMT)
Unsupervised word-level prosody tagging for controllable speech
synthesis [19.5] 教師なし単語レベルの韻律タグ付けを2段階に分けた新しい手法を提案する。
まず、各単語を音声内容に応じて決定木で分類し、その後、GMMを用いて韻律をクラスタ化する。
単語レベルの韻律タグを抽出したTSシステムは、制御可能な音声合成のために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:28:23 GMT)
A Unified Framework for Masked and Mask-Free Face Recognition via
Feature Rectification [19.4] マスク付き顔とマスクなし顔の両方を識別するための統合フレームワークである顔特徴整形ネットワーク(FFR-Net)を提案する。
本研究では,最先端認識モデルにより抽出された特徴を,空間次元とチャネル次元の両方で整列するための整列ブロックを導入する。
実験により,我々のフレームワークは,マスク付き顔とマスクなし顔の両方を効果的に認識するための修正された特徴空間を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:37:59 GMT)
Beyond Deterministic Translation for Unsupervised Domain Adaptation [19.4] 本研究では、教師なしドメイン適応(UDA)におけるソースとターゲットドメイン間の1対1マッピング('翻訳')の共通アプローチに挑戦する。
代わりに、ソースとターゲットドメイン間の固有の曖昧さをキャプチャするために、翻訳に依存しています。
近年の強いベースラインに対する改善を報告し、2つの挑戦的なセマンティックセグメンテーションベンチマークで最先端のUDA結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:03:33 GMT)
Learning to Mitigate AI Collusion on Economic Platforms [19.1] 我々は,RL販売者による共謀防止に有効な購入箱ルールをプラットフォームが学習するために強化学習を使用することを実証した。
我々は、Stackelberg MDPの方法論を採用し、高い消費者福祉を提供し続ける堅牢なルールの学習の成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:26:59 GMT)
NewsPod: Automatic and Interactive News Podcasts [19.0] NewsPodは自動的に生成されたインタラクティブなニュースポッドキャストだ。
ポッドキャストはニュースイベントを中心にセグメントに分けられ、各セグメントは質問と回答の会話として構成される。
NewsPodの新たな側面は、リスナーが自身の質問をすることでポッドキャストと対話し、自動的に生成された回答を受け取ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:37:04 GMT)
Learning to summarize from human feedback [19.0] 人間の嗜好を最適化するモデルを訓練することで、要約品質を著しく改善できることを示す。
我々は、Reddit投稿のTL;DRデータセットのバージョンに適用し、我々のモデルは、人間の参照サマリーと、教師付き学習だけで微調整されたはるかに大きなモデルの両方を著しく上回っていることを発見した。
我々のモデルは、CNN/DMニュース記事にも移行し、ニュース特有の微調整なしに、人間の参照とほぼ同等の要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 19:09:36 GMT)
Automatic Depression Detection: An Emotional Audio-Textual Corpus and a
GRU/BiLSTM-based Model [17.8] うつ病は世界的なメンタルヘルスの問題であり、最悪のケースは自殺につながる可能性がある。
参加者のインタビューから音声の特徴と言語内容を利用した抑うつ検出手法を提案する。
うつ病や非うつ病のボランティアから音声と回答の書き起こしを抽出した情緒的音声テキスト圧縮コーパス(EATD-Corpus)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:29:39 GMT)
Information-Theoretic Analysis of Minimax Excess Risk [17.4] 機械学習理論で研究される2つの主要な概念は、一般化ギャップと過剰リスクである。
ベイズ学習における最小超過リスクに関する最近の情報理論の結果は、最小極超過リスクに限界を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:13:40 GMT)
Strong quantum nonlocality in $N$-partite systems [16.8] すべての$Ngeq 3$ および $dgeq 2$ に対して、強い非局所な絡み合った状態の集合が $(mathbbCd)otimes N$ に存在することを示す。
量子非局所性と局所的な情報隠蔽を応用として結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:19:46 GMT)
Learning Disentangled Behaviour Patterns for Wearable-based Human
Activity Recognition [16.8] ウェアラブルに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)研究において、大きな課題の1つは、クラス内変動の問題である。
本研究では,ビヘイビア・パターン・ディアンタングメント(BPD)フレームワークを提案する。
歪みネットワークをベースとして,いくつかの損失関数を設計し,敵の学習戦略を最適化に用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:15:59 GMT)
Federated Graph Neural Networks: Overview, Techniques and Challenges [16.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)が注目されている。
社会がデータプライバシーに関心を持つようになるにつれ、GNNはこの新しい標準に適応する必要性に直面している。
このことが近年、フェデレートグラフニューラルネットワーク(FedGNN)の研究の急速な発展につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:05:35 GMT)
Deep Reinforcement Learning Based Multi-Access Edge Computing Schedule
for Internet of Vehicle [16.6] 車両用インターネット(IoV)の最大品質(QoE)を維持した無線ネットワークサービスを実現するためのUAV支援手法を提案する。
本稿では,M-AGCDRL(Multi-Agent Graph Convolutional Deep Reinforcement Learning)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:14:58 GMT)
Texture Aware Autoencoder Pre-training And Pairwise Learning Refinement
For Improved Iris Recognition [16.4] 本稿では,訓練データに制限のあるデータセットに対して,エンドツーエンドでトレーニング可能な虹彩認識システムを提案する。
私たちは、いくつかの重要な最適化とアーキテクチャの革新によって、以前の段階的な学習フレームワークを構築しました。
利用可能な3つのアイリスデータセットにまたがってモデルを検証し、提案したモデルは従来の学習ベースラインとディープラーニングベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:12:31 GMT)
Characterising Cybercriminals: A Review [15.8] このレビューは2012年以降に行われたオリジナルの研究に焦点が当てられているが、以前のレビューには含まれていない古い研究も検討されている。
結果の解釈の基礎として,キーインジケータの検証を通じて,対象とする研究に対して,限定的な品質評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:09:19 GMT)
Towards Verifiable Federated Learning [15.8] Federated Learning(FL)は、強力なモデルを構築しながらユーザのプライバシを保存する、コラボレーション機械学習の新たなパラダイムである。
自己関心のある団体によるオープンな参加の性質から、FLは正当なFL参加者による潜在的な不適切な行動から守らなければならない。
検証可能なフェデレーション学習は、学界や業界からも大きな関心を集めている研究の新たな話題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:52:25 GMT)
Post-Training Quantization for Cross-Platform Learned Image Compression [15.7] 学習した画像圧縮が従来の画像符号化技術より優れていることが確認されている。
考慮すべき最も重要な問題の1つは、非決定論的計算である。
本稿では,学習後量子化の導入によってこの問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:41:12 GMT)
Wireless Resource Management in Intelligent Semantic Communication
Networks [15.6] ISC対応ヘテロジニアスネットワーク(ISC-HetNet)におけるユーザアソシエーション(UA)と帯域幅割り当ての問題に対処する。
目的を達成するためのプログラミング手法と、UAとBAの最適性に到達するための第2段階のアルゴリズムを含む2段階の解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:28:28 GMT)
Integrating AI Planning with Natural Language Processing: A Combination
of Explicit and Tacit Knowledge [15.5] 自動プランニングは戦略に焦点を当て、ドメインモデルを構築し、初期状態を目標に渡すための計画を合成する。
自然言語処理は、エージェントと人間の言語との相互作用、特に大量の自然言語データの処理と分析に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:19:09 GMT)
CUP: A Conservative Update Policy Algorithm for Safe Reinforcement
Learning [15.0] 理論的安全性を保証した保守的更新政策を提案する。
我々は、代理関数を一般化優位(GAE)に拡張するための厳密な理論解析を提供する。
安全な制約を設計するためのCUPの有効性を示す実験がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:49:28 GMT)
Learning to Solve Routing Problems via Distributionally Robust
Optimization [14.5] ルーティング問題を解決するための最近のディープモデルでは、トレーニング用のノードの単一分布が想定されており、分散一般化能力を著しく損なう。
この問題に対処するために、群分布的ロバストな最適化(グループDRO)を活用し、異なる分布群に対する重み付けと深層モデルのパラメータを、トレーニング中にインターリーブされた方法で共同で最適化する。
また、畳み込みニューラルネットワークに基づくモジュールを設計し、ディープモデルがノード間のより情報に富んだ潜在パターンを学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:06:44 GMT)
Asymptotically Unbiased Estimation for Delayed Feedback Modeling via
Label Correction [14.5] 遅延したフィードバックは、オンライン広告の変換率予測に不可欠である。
これまでの遅延したフィードバックモデリング手法は、正確なラベルを待ち、新鮮なフィードバックを消費する間のトレードオフのバランスをとる。
提案手法は, 即効性, 偽陰性, 実陰性, 遅延正サンプルの重み付けをそれぞれ補正することを目的として, 非バイアス推定を用いた遅延フィードバックモデリング(DEFUSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:42:22 GMT)
Zero-Shot Assistance in Novel Decision Problems [14.4] 我々は、エージェント(しばしば人間)が新しいシーケンシャルな意思決定問題を解決するのに役立つアシスタントを作成するという問題を考察する。
エージェントを現在のアプローチとして自動化し、代行する代わりに、アシスタントにアドバイザリの役割を与え、エージェントを主要な意思決定者としてループに留める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:45:42 GMT)
CQELS 2.0: Towards A Unified Framework for Semantic Stream Fusion [14.1] CQELS 2.0は、セマンティックストリームの融合に向けたプラットフォームに依存しないフェデレーション実行フレームワークである。
本稿では,ディープニューラルネットワークに基づくデータ融合パイプラインの特定を可能にする,ニューラルシンボリックストリーム推論コンポーネントを提案する。
プラットフォームに依存しないフレームワークとして、CQELS 2.0は異なるハードウェアアーキテクチャを持つデバイス向けに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:53:24 GMT)
A Survey on Model Compression for Natural Language Processing [13.9] Transformerは、エッジやモバイルコンピューティングを含む幅広いシナリオにNLPが入り込むのを防ぐ。
効率的なNLP研究は、NLPのライフサイクル全体に対する計算、時間、炭素排出量を包括的に検討することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:18:47 GMT)
A Survey on Dynamic Neural Networks for Natural Language Processing [13.9] 動的ニューラルネットワークは、計算と時間のサブ線形増加を伴うニューラルネットワークのスケールアップを可能にする。
本研究では,NLPにおける3種類の動的ニューラルネットワークの進歩を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:13:05 GMT)
Text-Based Action-Model Acquisition for Planning [13.1] 本稿では,制約満足度と自然言語処理技術を統合することによって,自然言語テキストからアクションモデルを学ぶための新しいアプローチを提案する。
具体的には、まず、テキストからプラントレースを抽出する新しい言語モデルを構築し、それから抽出したプラントレースに基づいてアクションモデルを生成するための制約セットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:23:31 GMT)
Using Social Media Images for Building Function Classification [13.0] 本研究では,大規模なソーシャルメディア画像データセットから高品質で地上レベルの画像を得るためのフィルタリングパイプラインを提案する。
われわれの方法では、世界中の42都市から2800万枚以上の画像で、文化的に多様なソーシャルメディアデータセットをFlickrから分析する。
微細調整された最先端アーキテクチャは、フィルタ画像上でF1スコアを最大0.51まで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:05:10 GMT)
Random Walks for Adversarial Meshes [12.9] 本稿では,メッシュ分類ニューラルネットワークに対する新しい,統一的で汎用的な攻撃法を提案する。
私たちの攻撃アプローチはブラックボックスであり、ネットワークの予測のみにアクセスできるが、ネットワークの完全なアーキテクチャや勾配にはアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:31:17 GMT)
Ab-initio Contrast Estimation and Denoising of Cryo-EM Images [12.8] 本稿では,3次元ボリューム情報を用いることなく,ノイズの多い画像から直接コントラスト推定を行う手法を提案する。
単一粒子分析の初期段階においてコントラスト補正が可能であり、下流処理の精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:31:34 GMT)
BLUE at Memotion 2.0 2022: You have my Image, my Text and my Transformer [12.6] 我々は,第2回MEMOTIONコンペティションのチームBLUEのソリューションを提示する。
本稿では,BERTを用いたテキストのみの手法を用いて,ミーム分類のための2つのアプローチを示す。
タスクAで1位、タスクBで2位、タスクCで3位を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:25:02 GMT)
Quasiprobability fluctuation theorem behind the spread of quantum
information [12.1] 理論的には、量子情報不等式の背後にある量子ゆらぎ定理を明らかにする。
揺らぎ定理は、そのような過程の統計を定量的に予測する。
準確率を構成する振幅を測定するために干渉法を実験的に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:33:45 GMT)
The Quarks of Attention [11.3] ディープラーニングでは、自然言語処理などの問題に対処するために、注目に基づくニューラルネットワークが広く使用されている。
我々は、ソース、ターゲット、計算機構の観点から、すべての基本的な注意ブロックを分類する。
我々は、加算活性化注意、乗算出力注意(出力ゲーティング)、乗算シナプス注意(シナプスゲーティング)の3つの重要なメカニズムを特定し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:47:19 GMT)
Towards Digital Twin Oriented Modelling of Complex Networked Systems and
Their Dynamics: A Comprehensive Survey [11.2] 異なる視点から様々なモデリングパラダイムを概念的に比較する新しい枠組みを提案する。
私たちはまた、レビューされた最先端のアプローチが、理想化されたDTからどれだけ遠いかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:44:00 GMT)
DeepONet-Grid-UQ: A Trustworthy Deep Operator Framework for Predicting
the Power Grid's Post-Fault Trajectories [11.0] 本稿では,電力系統の軌跡後軌道の信頼性予測のための新しいデータ駆動手法を提案する。
提案手法は,Deep Operator Networks(DeepONets)の基本的新しい概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:01:57 GMT)
Provably convergent quasistatic dynamics for mean-field two-player
zero-sum games [10.4] 我々は、ある確率分布がワッセルシュタイン勾配の流れに従うような準静的ワッセルシュタイン勾配流れのダイナミクスを考察し、他方の確率分布は常に平衡状態にある。
確率分布の連続力学に着想を得て、内外反復を伴う擬静的なランゲヴィン勾配降下法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:19:42 GMT)
Beyond the Policy Gradient Theorem for Efficient Policy Updates in
Actor-Critic Algorithms [10.4] 強化学習では、ある状態における最適な行動は、その後の状態における政策決定に依存する。
政策勾配定理は, 目標値に対する構造対称性のため, 未学習の遅い政策更新を規定する。
我々は、その欠陥を欠いたポリシー更新を導入し、古典的な仮定で$mathcalO(t-1)$で、グローバル最適性への収束の保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 15:04:10 GMT)
Eliciting Best Practices for Collaboration with Computational Notebooks [10.2] 我々は、計算ノートブックと協調的なデータサイエンスのためのベストプラクティスのカタログを提出する。
我々は、これらのベストプラクティスに対する意識を評価するために、専門家データサイエンティストとのインタビューを行う。
専門家がベストプラクティスをよく知っていて、日々の作業で採用する傾向があることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:39:37 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） (Tue, 15 Feb 2022 15:49:21 GMT)
On Representation Learning with Feedback [8.4] このノートは、著者の最近の論文"Robust representation learning with feedback for single image deraining"を補完するものである。
フィードバックによる表現学習のメカニズム、すなわち本記事で提示された作品の本質的なメリットに関する理論的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:58:49 GMT)
Diverse facial inpainting guided by exemplars [8.4] 本稿では,新しい多彩でインタラクティブな顔インペイントフレームワークEXE-GANを紹介する。
提案手法は, 入力画像のグローバルなスタイル, スタイル, および模範的なスタイルを活用することで, 生成的対向ネットワークに基づく顔の塗装を実現する。
CelebA-HQおよびFFHQデータセットの様々な実験結果と比較を行い,提案手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:05:47 GMT)
L2C2: Locally Lipschitz Continuous Constraint towards Stable and Smooth
Reinforcement Learning [8.1] 強化学習(RL)は、学習過程の不安定さと、取得したポリシーのノイズに対する感受性で知られている。
本稿では、ポリシーと値関数のスムーズな安定化に向けて、RLの新しい正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:58:15 GMT)
Closing the Management Gap for Satellite-Integrated Community Networks:
A Hierarchical Approach to Self-Maintenance [7.9] コミュニティネットワーク(CN)は、世界中の未保存地域や未保存地域において、重要なインターネット接続を提供するための重要なパラダイムとなっている。
通信ネットワークの技術進歩により、古典的な衛星依存CNが衛星統合CN(SICN)に変換されると予想される。
本稿では、SICNの自律的自己維持を実現するための機械学習(ML)ベースの階層的アプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:03:29 GMT)
Saving Dense Retriever from Shortcut Dependency in Conversational Search [7.6] 会話検索(CS)における検索ショートカットは、最新の質問を無視しながら、部分的履歴のみに依存したパスを復元する。
本研究は, 近道を多用し, 履歴に依存しない質問に答えることが困難であることを示す。
モデルがショートカットにのみ依存することを防止するため,事前訓練された高密度レトリバーによって抽出された反復的硬い負を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:53:35 GMT)
Private Quantiles Estimation in the Presence of Atoms [7.5] データセットの複数の量子化の差分プライベートな推定に対処する。
Non-smoothed JointExpは、ピークの分布において重要なパフォーマンスの欠如に悩まされている。
我々はHuristically Smoothed JointExpという,単純かつ数値的に効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:44:14 GMT)
Laplacian state transfer in vertex complemented coronas [7.5] 我々はラプラシアン完全状態移動が存在しないことを証明している。
頂点はコロナを補完した
私たちは十分な条件を与えます。
頂点はコロナを補完し、ラプラシアンはかなり良い状態転移を持つようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:33:10 GMT)
Beyond Natural Motion: Exploring Discontinuity for Video Frame
Interpolation [7.1] 本稿では,2つの連続するフレーム間の遷移の概念を拡張するための3つの手法を提案する。
ひとつは,連続的かつ不連続な動作領域を分離可能な,新たなアーキテクチャです。
また,図形テキスト混合(FTM)と呼ばれる新しいデータ拡張戦略を提案し,モデルがより一般的なシナリオを学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:17:02 GMT)
Estimating risks of option books using neural-SDE market models [6.3] 我々は、仲裁自由なニューラル-SDE市場モデルを用いて、単一基盤上の複数のヨーロッパオプションのジョイントダイナミクスの現実的なシナリオを生成する。
提案モデルでは,オプションポートフォリオのバリュー・アット・リスク(VaR)を評価する上で,計算効率が高く,精度も高く,カバー性能も向上し,従来のフィルタによるシミュレーション手法よりもプロサイクル性も低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:39:42 GMT)
Don't Lie to Me! Robust and Efficient Explainability with Verified
Perturbation Analysis [6.2] 摂動空間を徹底的に探索することを保証する最初の説明可能性法であるEVAを紹介する。
モデル決定を駆動する可能性が最も高い入力変数を効率よく特徴付けるために、検証された摂動解析の有益性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:13:55 GMT)
Interpreting a Machine Learning Model for Detecting Gravitational Waves [6.1] コンピュータビジョンのために開発された解釈可能性技術は、重力波の探索と探索に使用される機械学習モデルに適用する。
本研究は,非ガウスおよび非定常レーザー干渉計重力波観測装置(LIGO)データにおけるブラックホールの融合事象を検出するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:49:13 GMT)
Explaining Reject Options of Learning Vector Quantization Classifiers [6.1] 本稿では,機械学習モデルにおけるリジェクトの説明に反事実的説明を用いることを提案する。
重要なモデルのクラスに対して、異なる拒絶オプションの反実的説明を効率的に計算する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:16:10 GMT)
On Tracking Dialogue State by Inheriting Slot Values in Mentioned Slot
Pools [6.1] 対話状態追跡(DST)はタスク指向の対話システムの一部である。
多くのDSTモデルはスロット値を適切に更新できない。
本研究は,更新問題に対処するため,参照スロットプール(MSP)を用いたモデルの設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:03:38 GMT)
Deep Learning-Assisted Co-registration of Full-Spectral Autofluorescence
Lifetime Microscopic Images with H&E-Stained Histology Images [6.0] 我々は,共同登録の成功を著しく改善する,教師なし画像-画像間翻訳ネットワークを示す。
このアプローチは、この範囲を超えるライフタイムイメージや他の染色技術に、力ずくで拡張できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:09:06 GMT)
Few-shot semantic segmentation via mask aggregation [5.9] セマンティックセグメンテーションは、ラベル付きデータが少ない新しいクラスを認識することを目的としている。
従来の研究では、これをピクセル単位の分類問題と見なしていた。
この問題に対処するためのマスクベースの分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:13:09 GMT)
Efficient Cross-Modal Retrieval via Deep Binary Hashing and Quantization [5.8] クロスモーダル検索は、異なるコンテンツモダリティにまたがる類似の意味を持つデータを検索することを目的としている。
クロスモーダル検索のための共同学習型ディープハッシュ・量子化ネットワーク(HQ)を提案する。
NUS-WIDE、MIR-Flickr、Amazonデータセットの実験結果は、HQの精度が7%以上向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:00:04 GMT)
Fold-Transversal Clifford Gates for Quantum Codes [5.8] 曲面コードからCSSコードへの折り畳みの概念を一般化する。
我々は、Bringのコードと呼ばれる双曲量子コードを考える。
我々は、Bringのコードの論理部分空間を4つのキュービットに制限することにより、完全なクリフォード群を得ることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:06:16 GMT)
Continual Learning from Demonstration of Robotic Skills [5.6] ロボットに動きのスキルを教える方法は、一度に1つのスキルのトレーニングに集中する。
本稿では,ハイパーネットとニューラル常微分方程式解法を用いた実験から連続学習へのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:17:25 GMT)
Active Uncertainty Learning for Human-Robot Interaction: An Implicit
Dual Control Approach [5.1] 暗黙的な二重制御パラダイムに基づくループ内動作計画のための不確実性学習を実現するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,動的プログラミングモデル予測制御問題のサンプリングに基づく近似に依拠する。
結果として得られたポリシーは、連続的およびカテゴリー的不確実性を持つ一般的な人間の予測モデルに対する二重制御効果を維持することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:40:06 GMT)
MuLD: The Multitask Long Document Benchmark [4.8] 我々は1万以上のトークンからなる文書のみからなる新しい長期文書ベンチマークを示す。
文脈長の増大したモデルでは,課題の解決がより容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:42:55 GMT)
Towards Effective Multi-Task Interaction for Entity-Relation Extraction:
A Unified Framework with Selection Recurrent Network [4.5] エンティティ関係抽出は、名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)を共同で解くことを目的とする
最近のアプローチでは、パイプライン方式で一方向のシーケンシャルな情報伝達を使用するか、共有エンコーダと二方向の暗黙的な相互作用を使用する。
本稿では,シーケンシャルな情報伝達と暗黙的な相互作用の両方の利点を組み合わせた,新規で統一されたカスケードフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:54:33 GMT)
Identifying strongly correlated groups of sections in a large motorway
network [4.3] トラフィックネットワークにおける障害のリスクを検出するには相関が不可欠である。
最適化された$k$-meansクラスタリング手法を用いて,強い相関性を持つ道路区間群を同定する。
実トポロジ上のグループ,すなわち道路地図上の表現と可視化は、高速道路ネットワーク上の力学に関する新しい結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:44:18 GMT)
A General Framework for Modelling Conditional Reasoning -- Preliminary
Report [4.3] ここでは、幅広い推論システムの定義を可能にする条件文の形式化を紹介し、検討する。
このフレームワークは論理ベースのKRにおいて、最も一般的な条件推論をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:33:39 GMT)
Enhancing Deformable Convolution based Video Frame Interpolation with
Coarse-to-fine 3D CNN [4.2] 本稿では,3次元CNNの微細化とマルチフロー予測の高速化を目的とした,変形可能な畳み込み型ビデオフレーム(VFI)を提案する。
その結果,他の最先端VFI法よりも優れた性能を示す提案手法の有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:20:18 GMT)
A Subjective Quality Study for Video Frame Interpolation [4.2] 本稿では,新たに開発されたビデオデータベースBVI-VFIに基づくビデオフレーム(VFI)の主観的品質調査について述べる。
BVI-VFIは、3つの異なるフレームレートで36の参照シーケンスと、5つの従来の学習ベースのVFIアルゴリズムを用いて生成された180の歪みビデオを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:13:23 GMT)
Certification of Gaussian Boson Sampling via graph theory [4.1] 実ガウスボソンサンプリング装置の光子計数とグラフ中の完全マッチング数との接続を利用する。
本フレームワークでは,グラフ特徴ベクトルとグラフカーネルの分布を利用した2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:22:28 GMT)
Algorithmic audits of algorithms, and the law [3.9] 対象アルゴリズムのユーザ側とのインタラクションによって実施される外部監査に注目した。
これらの監査が行われる法的な枠組みは、主にそれらを開発する研究者にとって曖昧である。
本稿では,アルゴリズム監査の進展する分野を構築するために,現在実施されている監査と法との関係を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:20:53 GMT)
Normalized K-Means for Noise-Insensitive Multi-Dimensional Feature
Learning [3.9] 光音響顕微鏡は各画素に多次元の特徴を生じる。
測定された信号は、基底関数の重み付きサムでも、プロトタイプのセットの1つでもない。
ここで提案する新たなクラスタリング手法は,基礎となる,未知の,ターゲット特性に関連するセントロイドを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:08:29 GMT)
Multi-task UNet: Jointly Boosting Saliency Prediction and Disease
Classification on Chest X-ray Images [3.9] 本稿では,胸部X線(CXR)画像のビジュアル・サリエンシ予測のための新しい深層学習モデルについて述べる。
データ不足に対処するため,マルチタスク学習手法を応用し,同時にCXRの疾患分類に取り組む。
提案したディープラーニングモデルと新しい学習手法を併用した実験により,サリエンシ予測や画像分類のための既存手法よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 01:12:42 GMT)
Gaze-Guided Class Activation Mapping: Leveraging Human Attention for
Network Attention in Chest X-rays Classification [3.9] 本稿では,ネットワークアテンションの形成を直接制御するGG-CAM法について述べる。
GG-CAMは軽量(学習プロセスを制御するためのトレーニング可能なパラメータを3ドル追加)で、ほとんどの分類畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に容易に適用可能なジェネリック拡張である。
比較実験により,GG-CAM拡張を用いた2つの標準CNNでは,分類性能が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:33:23 GMT)
Improving Human Sperm Head Morphology Classification with Unsupervised
Anatomical Feature Distillation [3.7] 近年のDeep Learning (DL) 形態素解析手法は有望なベンチマーク結果を実現するが、性能と堅牢性は表に残されている。
本稿では,ヒト精子顕微鏡作物の解剖学的,画像的先行性を利用して,ラベル付けコストを伴わずに有用な特徴を抽出する新しいDLトレーニングフレームワークを提案する。
2つの公開精子データセットに対する我々の新しいアプローチを評価し、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:58:29 GMT)
Deep Convolutional Autoencoder for Assessment of Anomalies in
Multi-stream Sensor Data [3.6] マルチセンサ駆動サイクルデータにおける異常検出のための完全畳み込みオートエンコーダを開発した。
予備的な結果は、トレーニングされたオートエンコーダを用いて、障害駆動サイクルの復元誤差が、健康駆動サイクルの再構成と比較して著しくずれていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:28:42 GMT)
State transfers in vertex complemented coronas [3.5] バーテックス補体コロナにおける完全状態移動と良好な状態移動の存在について検討する。
対照的に、頂点補体コロナは状態遷移が良好である十分な条件を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:56:53 GMT)
Modular multi-source prediction of drug side-effects with DruGNN [3.2] 薬物副作用(DSE)は公衆衛生、医療システムコスト、薬物発見プロセスに高い影響を与える。
それらの発生を予測するためには、異種源からのデータを統合する必要がある。
この研究において、そのような異種データはグラフデータセットに統合され、異なるエンティティ間の関係情報を表現的に表現する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データセット上のDSEを非常に有望な結果で予測するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:41:05 GMT)
Binary Classification for High Dimensional Data using Supervised
Non-Parametric Ensemble Method [3.2] 多発性嚢胞性卵巣症候群のデータセットが利用可能であり、女性では内分泌疾患と呼ばれる。
非Parametric Supervised Ensemble 機械学習手法は、早期の障害の予測に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 23:06:49 GMT)
Navigating Local Minima in Quantized Spiking Neural Networks [3.1] 深層学習(DL)アルゴリズムの超効率的な実装においては,スパイキングと量子ニューラルネットワーク(NN)が極めて重要になっている。
これらのネットワークは、ハードしきい値を適用する際の勾配信号の欠如により、エラーのバックプロパゲーションを使用してトレーニングする際の課題に直面している。
本稿では,コサインアニールLRスケジュールと重み非依存適応モーメント推定を併用したシステム評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:42:25 GMT)
LIMREF: Local Interpretable Model Agnostic Rule-based Explanations for
Forecasting, with an Application to Electricity Smart Meter Data [3.1] 我々は,大域的なモデル予測を説明するために,局所解釈可能なモデルに依存しないルールベース予測(LIMREF)を提案する。
本稿では,LIMREFフレームワークによる説明の質を質的・定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:35:11 GMT)
Review of the Fingerprint Liveness Detection (LivDet) competition
series: from 2009 to 2021 [3.1] 国際フィンガープリントライブネス検出コンペティション(LivDet)は2009年から年2回実施されている。
本稿では、2009年から2021年までのLivDetエディションをレビューし、その進化を長年にわたって指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:14:08 GMT)
One-bit Submission for Locally Private Quasi-MLE: Its Asymptotic
Normality and Limitation [3.1] ローカルディファレンシャルプライバシ(英: Local differential privacy、LDP)は、信頼できないデータキュレーターを含む統計調査に適した情報理論のプライバシ定義である。
LDP QMLEを構築するには,長時間の待ち時間,通信コスト,ログ型関数の導関数の有界性仮定などにより,現実の大規模サーベイシステムの実装が困難である。
我々はこれらの問題なしに代替の LDP プロトコルを提供し、大規模なサーベイに容易にデプロイできる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:04:59 GMT)
Deterministic and universal quantum squeezing gate in virtue of
teleportation-like protocol [2.8] 我々は,非局所演算の特性を持つ決定論的および普遍的な量子スクイーズゲートの新たなスキームを開発し,実証する。
本手法は,分散量子プロセッサ,エキゾチックな非古典状態の生成,量子誤り訂正に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:10:28 GMT)
Multi-class granular approximation by means of disjoint and adjacent
fuzzy granules [2.7] 本稿では,解離および隣接した顆粒の概念を導入し,新しい定義が粒度近似にどのように影響するかを検討する。
新しい概念は、決定領域を分離し続けるのに役立つため、二項分類問題にとって重要であることを示す。
多クラス分類問題に対する粒度近似を考慮し、多クラス粒度近似を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:15:42 GMT)
Between Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization: Improved
Regret Bounds via Smoothness [2.6] 我々は,オンライン凸最適化において,対人的損失と完全対人的損失を補間する新たな後悔境界を確立する。
この目的を達成するために、損失系列に関連する2つの重要な量を導入し、累積分散と対角変動と呼ぶ。
完全な i.d. の場合、我々の境界は加速の結果から期待される速度と一致し、完全に反対の場合、ミニマックスの後悔と一致するように優雅に劣化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:39:33 GMT)
Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection [2.6] Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) は、小型物体検出のための汎用スライシング支援推論と微調整パイプラインを提供する。
提案手法は Detectron2, MMDetection, YOLOv5 モデルと統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:18:09 GMT)
Paving the Way towards 800 Gbps Quantum-Secured Optical Channel
Deployment in Mission-Critical Environments [2.4] 本稿では,高容量量子セキュア光チャネルの実装面を理解するための実験的研究について述べる。
800Gbpsの量子セキュアな光チャネルが100kmの距離で確立され、安全キーレートは実用産業のユースケースに関係していた。
ブロックチェーンアプリケーションは、量子セキュアな光チャネル上でのトランジットにおける金融トランザクションの保証のデモンストレーションとして使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:31:27 GMT)
One Configuration to Rule Them All? Towards Hyperparameter Transfer in
Topic Models using Multi-Objective Bayesian Optimization [2.0] ユーザは通常、互いに一貫性があり多様なトピックを欲しがり、下流タスクのための優れたドキュメント表現を望んでいる。
本稿では,3つのよく知られた話題モデルの多目的ハイパーパラメータ最適化を行う。
その結果、異なる目的の相反する性質が明らかとなり、トレーニングコーパス特性がハイパーパラメータ選択に不可欠であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:26:02 GMT)
Improving the repeatability of deep learning models with Monte Carlo
dropout [1.9] また,同訪問中に同じ患者から取得した画像に対する4種類のモデル(バイナリ,マルチクラス,順序,回帰)の再現性について検討した。
本研究では,2値,複数クラス,順序,回帰モデルの性能について,公開データセットとプライベートデータセットの4つの画像分類課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:46:44 GMT)
Don't stop the training: continuously-updating self-supervised
algorithms best account for auditory responses in the cortex [1.8] 機能的UltraSound Imaging(fUS)により記録された2つのフェレット聴覚皮質の脳反応の解析
960,hの音声で事前訓練した自己教師型ニューラルネットワークであるWav2vec 2.0の活性化とこれらの脳反応を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:12:56 GMT)
Energy-Efficient Parking Analytics System using Deep Reinforcement
Learning [1.6] ビデオ分析アプリケーションは、ディープラーニング技術とカメラの両方が電力を消費するので、膨大なエネルギーを消費する。
本稿では,RL-CamSleepという深層強化学習技術を用いて,システムの実用性を維持しつつ,カメラのエネルギーフットプリントを低減させる手法を提案する。
当社のアプローチでは, 平均エネルギー消費量を76.38%削減し, ビデオ解析における平均精度を98%以上達成できる適応的ポリシを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:27:50 GMT)
Multi-style Training for South African Call Centre Audio [1.5] マルチスタイルトレーニング(MTR)は、テストデータのより一般的なようにトレーニングデータを変換しようとする。
テスト条件がトレーニング条件と異なる場合,MTRスタイルの違いがシステム性能に与える影響について検討する。
制御環境は LibriSpeech コーパスを用いて作成され, 最終システム性能に対する異なる MTR スタイルの影響を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:22:11 GMT)
MeshLeTemp: Leveraging the Learnable Vertex-Vertex Relationship to
Generalize Human Pose and Mesh Reconstruction for In-the-Wild Scenes [1.3] 一つの画像から3次元のポーズとメッシュ再構成を行う強力な方法であるMeshLeTempを提案する。
人体先行エンコーディングの観点では、学習可能なテンプレートヒューマンメッシュを提案する。
Ablation studyの1つとして、3次元手指再建法であるMeshLeTempを別の領域に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:06:24 GMT)
Media Slant is Contagious [1.2] 本稿では,全国ケーブルテレビニュースのパルチザンコンテンツが米国新聞の地域報道に与える影響について分析する。
我々は、Fox News Channel(FNC)、CNN、MSNBC(2005-2008)の40K字幕テレビエピソードのコーパスでトレーニングされた、新しい学習ベースのケーブルニューススラント尺度を提供する。
CNN/MSNBCに対するFNCの地域ビューアシップの増加に対応して、地方新聞記事はFNCの書き起こしに近いものとなる(その逆も)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:25:02 GMT)
Matchgate benchmarking: Scalable benchmarking of a continuous family of
many-qubit gates [1.2] 本研究では,Matchgateと呼ばれる連続パラメタライズされた2量子ゲートからなる多ビット量子回路の忠実度を確実かつ効率的に抽出する手法を提案する。
この方法は、マッチゲートベンチマークと呼ばれるもので、ランダム化ベンチマークによる高度な手法と、マッチゲート回路の表現理論からの洞察に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:15:33 GMT)
An Extension Of Combinatorial Contextuality For Cognitive Protocols [1.2] 本稿では、因果的影響のなかにおける文脈性決定を支援するための存在的アプローチを拡張する。
人間の認知は因果的影響に満ちているように見えるため、認知モデラーは認知現象の文脈性を決定するために拡張されたアプローチを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:28:14 GMT)
Approximate Midpoint Policy Iteration for Linear Quadratic Control [1.0] モデルベースおよびモデルフリー設定の線形2次最適制御問題を解くために,中間点ポリシー反復アルゴリズムを提案する。
モデルに基づく設定では,2次収束と線形収束を両立させる標準方針反復法やポリシーアルゴリズムよりも優れている立方収束を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:58:42 GMT)
REPID: Regional Effect Plots with implicit Interaction Detection [0.9] 解釈可能な機械学習手法は、限界特徴効果を可視化するが、特徴相互作用が存在する場合の誤解を招く可能性がある。
興味のある特徴と他の特徴との相互作用を検出する新しいフレームワークである暗黙の相互作用検出を導入する。
このフレームワークはまた、相互作用の強さを定量化し、特徴効果をより確実に解釈できる解釈可能な異なる領域を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 08:54:00 GMT)
Balancing Domain Experts for Long-Tailed Camera-Trap Recognition [0.7] 統合されたフレームワークを提案し、長い尾のカメラトラップ認識のための2つのデータセットを導入する。
まずドメインの専門家を設計し、各専門家がデータ不均衡に起因する不完全な決定境界のバランスをとることを学びます。
また,複数フレームのクラスアクティベーションマップが入力画像の光フローマップと一致することを期待して,移動物体にフォーカスするフロー一貫性損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:08:13 GMT)
On Deciding Feature Membership in Explanations of SDD & Related
Classifiers [0.7] この論文は、幅広い分類器のクラスに対してSigmaP$に対して、特徴メンバシップ問題(FMP)が難しいことを示している。
本稿では,SDD(Sentential Decision Diagrams)と他の命題言語に代表される分類器の命題符号化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:38:53 GMT)
Range dependent Hamiltonian Algorithm for numerical QUBO formulation [0.5] Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムはゲートモデル量子コンピュータで線形方程式を解くアルゴリズムである。
量子ビット数に応じて領域全体のサイズを分割するアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 19:46:14 GMT)
Unreasonable Effectiveness of Last Hidden Layer Activations [0.5] 本研究では, 高い温度値を持つモデルの出力層で広く知られているアクティベーション関数を用いることで, 標的および標的外攻撃事例の勾配をゼロにする効果が示された。
CIFAR10データセットであるMNIST(Digit)に対するアプローチの有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:02:59 GMT)
Generalisation and the Risk--Entropy Curve [0.5] 学習機械の予測一般化性能は、リスクの分布やそれに相当するエントロピーによって決定されることを示す。
結果はMarkov Chain Monte Carlo技術を用いて、さまざまなディープニューラルネットワークモデルに対して提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:19:10 GMT)
Misinformation Detection in Social Media Video Posts [0.5] ソーシャルメディアプラットフォームによるショートフォームビデオは、ソーシャルメディアプロバイダーにとって重要な課題となっている。
本研究では,ソーシャルメディア投稿における誤情報検出手法を開発し,ビデオやテキストなどのモダリティを活用する。
われわれはTwitterから16万の動画投稿を収集し、自己教師付き学習を活用して、共同視覚およびテキストデータの表現表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:14:54 GMT)
2022 Roadmap for Materials for Quantum Technologies [0.5] 量子技術は、量子物理学の基本原理を応用の最前線に移すために考えられている。
このロードマップは、重要な課題のいくつかを特定し、さまざまなエキサイティングな量子技術フロンティアの基礎となる材料イノベーションに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:56:22 GMT)
Bayesian Optimisation for Active Monitoring of Air Pollution [0.5] 大気汚染は世界の死亡率の主要な原因の1つであり、毎年数百万人が死亡している。
新しい低コストセンサーは、より多く、より多様な場所に展開することができ、効率的な自動配置の問題を動機付けている。
これまでの研究では、ベイズ最適化は適切な方法であるが、衛星データのみを考慮し、全高度でデータを収集したことが示唆された。
我々は, 階層モデルを用いてこれらの結果を改善し, ロンドンにおける都市汚染データに基づくモデルの評価を行い, ベイジアン最適化が問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:31:31 GMT)
The efficacy and generalizability of conditional GANs for posterior
inference in physics-based inverse problems [0.5] 我々は、物理に基づくベイズ推論問題の後部から効果的にサンプリングするために、条件付きワッサーシュタイン生成逆数ネットワークを訓練する。
生成元は自然界において局所的な逆写像を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 22:57:05 GMT)
Integration of knowledge and data in machine learning [0.5] 知識の埋め込みを通じて、知識とデータの障壁を破り、物理的な常識を持つ機械学習モデルを形成することができる。
知識発見は機械学習を利用して観察から新しい知識を抽出する。
本研究は,既存の文献を要約・分析するだけでなく,研究のギャップと今後の可能性も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:35:53 GMT)
Simulating Malicious Attacks on VANETs for Connected and Autonomous
Vehicle Cybersecurity: A Machine Learning Dataset [0.4] コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークルズ(CAV)はVehicular Adhoc Networksに頼り、安全運転を支援するために車両と道路インフラストラクチャー間の無線通信を行っている。
サイバーセキュリティ攻撃はVANETとCAVの安全な運用に脅威をもたらす。
本研究では,悪質な攻撃を受ける可能性のある典型的な通信シナリオをモデル化するためのシミュレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:08:58 GMT)
Unsupervised Learning of Group Invariant and Equivariant Representations [0.3] グループ不変および同変表現学習を教師なし深層学習の分野に拡張する。
本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づく一般的な学習戦略を提案する。
ネットワークアーキテクチャの異なる多種多様なデータ型を用いた実験において,本手法の有効性とロバスト性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:44:21 GMT)
Entanglement of magnon excitations in spin chains [0.2] 特に,システムの大きさに関して励起マグノンの数が小さい限り,絡み合いの内容は分解可能であることを示す。
本結果は, スケーリング限界において, 幅広い可積分スピン鎖の絡み合いを効果的に分類するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:59:36 GMT)
HiMA: A Fast and Scalable History-based Memory Access Engine for
Differentiable Neural Computer [0.2] タイルに分散メモリを備えたタイル型履歴ベースメモリアクセスエンジンであるHiMAについて述べる。
HiMAはマルチモードネットワークオンチップ(NoC)を導入し、通信遅延の低減とスケーラビリティの向上を実現している。
シミュレーションにより、DNCとDNC-Dを走らせるHiMAは6.47倍と39.1倍の速度、22.8倍と164.3倍の面積効率、6.1倍と61.2倍のエネルギー効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:35:14 GMT)
Memory via Temporal Delays in weightless Spiking Neural Network [0.1] 簡単な分類作業を行うことができる無重量スパイクニューラルネットワークのプロトタイプを提案する。
このネットワークのメモリは、接続の強さではなく、ニューロン間のタイミングに格納される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:09:33 GMT)
Winter (or delta-shell) Model at Small and Intermediate Volumes [0.0] 小さくて中間的な音量(長さ)に対して、小さい共振器が大きな共振器と弱結合していると考える。
それぞれの共振状態は有限体積で、各共振状態は特定の結合領域で共振し、非常に小さな結合領域で共振する状態を中心に表現される。
本稿では,関数列展開に基づく明確な物理図形を持つ第1次再帰スキームと,再帰方程式に基づく第2次再帰スキームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:01:42 GMT)
Wigner's Friend Depends on Self-Contradictory Quantum Amplification [0.0] ウィグナーの友は純粋に論理的な理由から物理的可能性として排除できる。
Zukowski と Markiewicz は、純粋に論理的な理由からウィグナーの友は物理的な可能性として排除できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 00:40:38 GMT)
Variational Quantum Simulation for Periodic Materials [0.0] 本研究では、基底状態や準粒子バンド構造などの周期系の電子構造をシミュレートする量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、急速に発展する量子技術と現代の物質科学の間の強力なインターフェースを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:21:38 GMT)
Toxic Comments Hunter : Score Severity of Toxic Comments [0.0] 本実験では,有毒なコメントに関連するさまざまなデータセットを収集する。
コメントデータの特徴から,データクリーニングや特徴抽出を行う。
モデル構築に関しては,TFIDFに基づくモデルのトレーニングにトレーニングセットを使用し,Bertモデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 07:35:52 GMT)
To what extent can Plug-and-Play methods outperform neural networks
alone in low-dose CT reconstruction [0.0] Plug-and-Playフレームワークは、最近低用量CT再構成のために導入された。
本研究では,従来の限界に対処するフレームワークと,定量的な結果評価のためのセグメンテーション指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 03:52:07 GMT)
StratDef: a strategic defense against adversarial attacks in malware
detection [0.0] StratDefは、移動目標防衛とゲーム理論に基づくマルウェア検出ドメインに適した戦略防衛システムである。
我々は,StratDefが最強の敵対的脅威に直面した場合でも,他の防御よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:51:53 GMT)
Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in
Autonomous Driving [0.0] 教師なしのドメイン適応(UDA)アプローチは低コストで時間を要すると考えられている。
自動走行における車線検出と分類のための逆判別および生成手法を用いたUDAスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:10:14 GMT)
Relativistic weak quantum gravity and its significance for the standard
model of particle physics [0.0] プランクスケールよりもはるかに低いエネルギースケールであっても、量子理論の改革が存在するはずである。
我々は、4Dミンコフスキー時空をオクトニオン空間に置き換えることで、そのような定式化を提案した。
低エネルギー標準モデルを理解するために、より高エネルギーの実験は一切必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:40:31 GMT)
Realistic Counterfactual Explanations by Learned Relations [0.0] 本稿では,データ属性間の関係を保存した現実的対実的説明に対する新しいアプローチを提案する。
モデルはドメイン知識のない変分自動エンコーダによって関係を直接学習し、それに従って潜伏空間を乱すことを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:33:51 GMT)
Quantum Teleportation with One Classical Bit [0.0] 量子テレポーテーションにより、点 A から点 B への任意の量子ビットを、一対の絡み合った量子ビットと古典的な情報のビットを使って送信することができる。
従来のテレポーテーションプロトコルでは、2ビットの古典的情報を使用し、送信者が送信した任意のキュービットの1コピーしかアクセスできないと仮定する。
我々は、Aliceが局所演算のみを使用して、絡み合ったペアの状態を初期状態にリセットする量子テレポーテーションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:48:49 GMT)
Phase Space Crystal Vibrations: Chiral Edge States with Preserved
Time-reversal Symmetry [0.0] 時間周期駆動を受ける原子が相空間の結晶構造を生じさせることを示す。
本研究は強磁場中における2次元荷電粒子の動力学に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:54:51 GMT)
On Dynamic Lifting and Effect Typing in Circuit Description Languages
(Extended Version) [0.0] 本稿では,量子回路記述言語Quipperの中核となる特徴をモデル化したパラダイム計算Proto-Quipper-Mの一般化を紹介する。
この拡張はProto-Quipper-Kと呼ばれ、非常に一般的なダイナミックリフトを捉えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:33:41 GMT)
Multimodal Driver Referencing: A Comparison of Pointing to Objects
Inside and Outside the Vehicle [0.0] 我々は、特定のタスクに対して自然な人間と機械の相互作用を達成するために、複数のモダリティを使用する。
視線・頭・指の動きを追跡することで,マルチモーダル融合アーキテクチャを設計する。
本稿では,運転者の参照対象が車両内外にあるかどうかを識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:40:13 GMT)
Machine Learning in Aerodynamic Shape Optimization [0.0] 最先端の機械学習アプローチが空気力学的形状最適化(ASO)にどのように役立つかを示す。
機械学習のトレーニング費用がかかるため、大規模な設計の実践的な最適化は依然として課題である。
MLモデル構築とASOの事前経験と知識との深い結合は、MLモデルを効果的に訓練するために推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 02:23:21 GMT)
Label fusion and training methods for reliable representation of
inter-rater uncertainty [0.0] 複数のレーダからのアノテーションによるディープラーニングネットワークのトレーニングは、モデルの偏見を1人の専門家に緩和する。
異なる専門家のラベルを考慮する様々な方法が存在する。
STAPLE, レートラのセグメンテーションの平均値, トレーニング中に各レートラのセグメンテーションをランダムにサンプリングする3つのラベル融合法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:35:47 GMT)
Improving resilience of the Quantum Gravity Induced Entanglement of
Masses (QGEM) to decoherence using 3 superpositions [0.0] 埋め込み量子ビットを持つ第3の質量を導入し、重力によって生じる絡みを3つの量子ビットで見ることができるようにした。
エンタングルメントは、デコヒーレンスレート$gamma$が$gamma 0.11 $ Hzである場合、2ビット設定に対して実験的に検出できる。
我々は,QGEMプロトコルの絡み合いを$O(104)-O(105)$で99.9%の確信で検出できることを推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 16:28:40 GMT)
Impact of Dissipation on Universal Fluctuation Dynamics in Open Quantum
Systems [0.0] 散逸は、相互作用しないフェルミオンやボソンの表面粗さ成長に関連する普遍的な粒子数ゆらぎのダイナミクスを劇的に変化させる。
空間コヒーレンスを損なうことを強調するシステムでは、表面粗さの普遍性クラスが、弾道クラスからエドワーズ・ウィルキンソンスケーリング指数を持つクラスに変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 04:30:17 GMT)
Identifying equivalent Calabi--Yau topologies: A discrete challenge from
math and physics for machine learning [0.0] 我々は、関連するトポロジカルデータを通して、2つの3つの折りたたみがいつ同値になるかという問題に焦点をあてる。
これは、物理学によって動機付けられた離散数学問題における機械学習方法論の興味深いテストケースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:26:13 GMT)
Generation of multipartite entanglement between spin-1 particles with
bifurcation-based quantum annealing [0.0] 本稿では,スピン1粒子間の多粒子交絡,すなわちGHZ状態を生成する手法を提案する。
スピン-1粒子間の双極子-双極子相互作用により、このプロトコルを実行した後、GHZ状態を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 06:03:08 GMT)
Generalized uncertainty principle and quantum non-locality [0.0] 一般化された不確実性原理の出現と、ゼロでない最小長の存在は相互に絡み合っている。
一方、ハイゼンベルクの不確実性原理は、EPRパラドックスの中核を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:55:42 GMT)
General Solution and Canonical Quantization of the Conic Path
Constrained Second-Class System [0.0] 我々は、与えられた外部ポテンシャル関数の下で円錐経路に沿っての制約運動の問題を考察する。
我々は、対応するディラックブラケットの観点から、一貫した方法で正準量子化を行う。
位相空間における完備ディラック・ブラケット代数とその微分作用素の観点からの物理的実現が明示的に得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:46:56 GMT)
Forecasting Global Weather with Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた気象予報のためのデータ駆動型手法を提案する。
システムは現在の3D大気状態を6時間前に進めることを学び、複数のステップをチェーンして、数日後の未来に進む巧妙な予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 17:02:07 GMT)
Fanoos: Multi-Resolution, Multi-Strength, Interactive Explanations for
Learned Systems [0.0] Fanoosは、正式な検証テクニック、検索、ユーザインタラクションを組み合わせて、望まれる粒度と忠実度で説明を探索するフレームワークである。
Inverted double pendulum と learn CPU usage model の学習コントローラ上で,ユーザからの要求に応じて,Fanoos が説明の抽象性を生成・調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:44:27 GMT)
Explicit diagrammatic solution of normalised, nondegenerate
Rayleigh-Schr\"odinger perturbation theory [0.0] 非退化Rayleigh-Schr"odinger理論におけるアイジネギーとベクトルの連成関係を解く。
この級数は C. Bloch が最初に導入した図式で表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 11:34:59 GMT)
Deep learning and differential equations for modeling changes in
individual-level latent dynamics between observation periods [0.0] 本稿では,異なる微分方程式パラメータの集合が観測サブ周期で許容される拡張を提案する。
アプリケーション内のレジリエンスの個々の動的モデルから予測対象を導出する。
提案手法では,動的モデルの個々のレベルパラメータの同定に成功し,予測子を安定して選択できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 13:53:42 GMT)
Convolutional Network Fabric Pruning With Label Noise [0.0] 本稿では,コンボリューショナル・ネットワーク・ファブリック(CNF)に対して,ノイズの多いトレーニングやテストデータの存在下で反復的プルーニング戦略を提案する。
固有の構造と機能のため、畳み込みネットワークファブリックは刈り込みの理想的な候補である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:24:08 GMT)
Contextual Importance and Utility: aTheoretical Foundation [0.0] 本稿では,eXplainable AI (XAI) メソッド Contextual Importance and Utility (CIU) をサポートする新しい理論を提案する。
文脈影響という新しい概念も定義されており、モデルに依存しない結果説明のためのCIUといわゆる加法的特徴属性(AFA)メソッドを直接比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 10:18:21 GMT)
Catalytic leverage of correlations and mitigation of dissipation in
Information erasure [0.0] 古典的相関を触媒的に利用することで,情報消去における熱とエントロピーの拡散を緩和できることを示す。
また, 最小消散量, 相関関係のない最大消散量は理論上不可能であるが, 触媒は常に実用上有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 05:01:07 GMT)
Can nuclear matter consist of $\alpha$-particles? [0.0] 空間崩壊に対する$alpha$-粒子の仮定無限系の不安定性を示す。
仮説上の核物質が、なぜ自然に少なくとも核子自由度を用いて扱われるのかが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 20:59:36 GMT)
Can a spin chain relate combinatorics to number theory? [0.0] Motzkin spin chainはShor & Movassaghによって導入されたフラストレーションフリーモデルである。
モツキン経路の局所同値移動の1つを取り除くことでモデルを簡単にする。
系は(XXXスピン鎖に類似した)可積分となり、自由モツキン鎖と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 18:48:53 GMT)
Adaptive Conformal Predictions for Time Series [0.0] アダプティブ・コンフォーマル推論(ACI)は、一般的な依存関係を持つ時系列に対して適切な手順であると主張する。
本稿では,オンラインエキスパートアグリゲーションに基づくACIを適応的に構築するパラメータフリー手法であるAgACIを提案する。
実際のケーススタディとして、電力価格の予測を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:57:01 GMT)
Accelerating Non-Negative and Bounded-Variable Linear Regression
Algorithms with Safe Screening [0.0] 非負で有界な線形回帰問題は、機械学習や信号処理における様々な応用に現れる。
本稿では,これらの問題に対して,反復の過程で飽和座標を同定することにより,既存の解法を高速化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 09:10:01 GMT)
A precortical module for robust CNNs to light variations [0.0] 哺乳類の低視線経路の簡単な数学的モデルを示し、その重要な要素である網膜、外側原性核(LGN)、一次視覚野(V1)を考慮に入れた。
視覚系の皮質レベルと、画像分類タスクで使用される一般的なCNNの構造との類似性は、入力画像における大域的な光強度とコントラスト変動に関するロバスト性を改善するために、前皮質神経回路にインスパイアされた追加の予備的畳み込みモジュールの導入を示唆している。
我々は、MNIST、FashionMNIST、SVHNといった人気データベース上で仮説を検証し、これらの変動に関してより堅牢なCNNを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 14:18:40 GMT)
A Statistical Learning View of Simple Kriging [0.0] ビッグデータ時代には、特に位置情報センサーが多用され、複雑な空間依存構造を示す巨大なデータセットが利用できるようになった。
ここでは、Geostatisticsにおけるフラッグシップ問題である単純なKrigingタスクを分析します。
O_mathbbP (1/n)$ の漸近的境界は、真の最小化を模倣するプラグイン予測則の過剰なリスクに対して証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 12:46:43 GMT)
A Light-Weight Multi-Objective Asynchronous Hyper-Parameter Optimizer [0.0] 本稿では,ハイパーパラメータ最適化のための軽量かつ高性能なシステムについて述べる。
複数の性能目標を組み合わせることで得られる全スカラーコスト関数をほぼ最小化する。
トレードオフモードもサポートしており、ユーザと対話することで目標間の適切なトレードオフを見つけることが目標だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Feb 2022 21:30:38 GMT)