Sparsity Winning Twice: Better Robust Generaliztion from More Efficient
Training [94.9] スパース対位訓練の代替として, (i) スタティック・スパシティと (ii) ダイナミック・スパシティの2つを紹介した。
いずれの方法も、ロバストな一般化ギャップを大幅に縮小し、ロバストなオーバーフィッティングを緩和する。
我々のアプローチは既存の正規化器と組み合わせて、敵の訓練における新たな最先端の成果を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 15:52:08 GMT)
Understanding Robust Generalization in Learning Regular Languages [86.0] 我々は、リカレントニューラルネットワークを用いて正規言語を学習する文脈における堅牢な一般化について研究する。
この問題に対処するための構成戦略を提案する。
構成戦略がエンド・ツー・エンド戦略よりもはるかに優れていることを理論的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 02:50:09 GMT)
Distortion-Aware Loop Filtering of Intra 360^o Video Coding with
Equirectangular Projection [81.6] 等角射影(ERP)フォーマットで投影された360$o$ビデオの符号化性能を向上させるため,歪みを考慮したループフィルタリングモデルを提案する。
提案モジュールは、符号化ユニット(CU)パーティションマスクに基づいてコンテンツ特性を分析し、部分的畳み込みによって処理し、指定された領域を活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 12:00:18 GMT)
Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds [77.4] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、画像やオーディオサンプルなどの高品質なサンプルを生成することができる。
DDPMは最終的なサンプルを生成するために数百から数千のイテレーションを必要とする。
拡散モデル(PNDM)の擬似数値法を提案する。
PNDMは、1000段DDIM(20倍の高速化)と比較して、50段の精度で高品質な合成画像を生成することができる
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:37:52 GMT)
MANet: Improving Video Denoising with a Multi-Alignment Network [72.9] 本稿では,複数フローの提案とアテンションに基づく平均化を行うマルチアライメントネットワークを提案する。
大規模ビデオデータセットを用いた実験により,本手法は調音ベースラインモデルを0.2dBで改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 00:52:07 GMT)
Automated Reasoning in Non-classical Logics in the TPTP World [58.7] TPTP Worldは現在、古典論理のみをサポートしている。
非古典論理推論の同様の標準は存在しない。
本稿では,非古典論理学における推論のための言語と基盤を提供するTPTP Worldの最新の拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 15:29:30 GMT)
Efficient Continual Learning Ensembles in Neural Network Subspaces [57.5] そこで本研究では,アンサンブルモデルを用いることで,連続的な性能向上を図った。
我々は、計算的に有利であり、最先端の連続学習アルゴリズムより優れている新しい手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 14:30:39 GMT)
The Loop Game: Quality Assessment and Optimization for Low-Light Image
Enhancement [50.3] 低照度画像強調手法の設計と最適化は知覚品質によって完全に駆動される必要があるという認識がますます高まっている。
本稿では,低照度画像の高画質化が視覚的品質の向上にどのように最適化されるかを示すループ拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 06:20:06 GMT)
$\mathcal{Y}$-Tuning: An Efficient Tuning Paradigm for Large-Scale
Pre-Trained Models via Label Representation Learning [47.7] $mathcalY$-tuningは、与えられたタスクで定義されたラベルの密度の高い表現を学び、それらを固定された特徴表現に調整する。
1.6億のパラメータを持つ$textDeBERTa_textXXL$の場合、$mathcalY$-tuningはGLUE Benchmarkの完全な微調整の96%以上のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 13:49:34 GMT)
Overparametrization improves robustness against adversarial attacks: A
replication study [47.6] オーバーパラメトリゼーションが精度とロバスト性をどのようにモデル化するかについて検討する。
我々は、頑健な知覚に批判的ではあるが、過度なパラメータ化は完全な堅牢性を達成するには不十分であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 05:50:54 GMT)
Cross-Task Knowledge Distillation in Multi-Task Recommendation [41.6] マルチタスク学習は、さまざまなタイプのユーザフィードバックを予測するために、現実世界のレコメンデータで広く利用されている。
本稿では,3つの手順からなるクロスタスク知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 16:15:19 GMT)
It's Raw! Audio Generation with State-Space Models [40.0] SaShiMiは、最近導入されたロングシーケンスモデリングのためのS4モデルを中心に構築された、波形モデリングのための新しいマルチスケールアーキテクチャである。
SaShiMiは自己回帰設定における非条件波形生成のための最先端性能を得る。
音楽生成タスクでは、SashiMiは、トレーニングと推論の両方において、密度推定と速度でWaveNetを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 04:45:46 GMT)
Graph-based Extractive Explainer for Recommendations [38.3] ユーザ,項目,属性,文をシームレスに統合し,抽出に基づく説明を行うグラフ注意型ニューラルネットワークモデルを開発した。
個々の文の関連性, 属性カバレッジ, 内容冗長性のバランスをとるために, 整数線形プログラミング問題を解くことにより, 文の最終的な選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 04:56:10 GMT)
Contextual Semantic Embeddings for Ontology Subsumption Prediction [37.0] 本稿では,BERTSubsというクラス仮定予測手法を提案する。
トレーニング済みの言語モデルBERTを使用して、クラスラベルの埋め込みと、周辺のクラスのコンテキストを計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 11:14:04 GMT)
Enhancing Affective Representations of Music-Induced EEG through
Multimodal Supervision and latent Domain Adaptation [34.7] 脳波の重み付けとして音楽信号を用い,その意味的対応を共通の表現空間に投影することを目的としている。
我々は、LSTMに基づくアテンションモデルと、音楽タギングのための事前訓練されたモデルを組み合わせたバイモーダル・フレームワークと、その2つのモードの分布を整列するリバース・ドメイン・ディミネータを併用して、バイモーダル・フレームワークを利用する。
脳波入力クエリに関連音楽サンプルを提供することにより、モダリティのいずれからも、間接的に、教師付き予測を行うことで、感情認識に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 07:32:12 GMT)
Bayes-Optimal Classifiers under Group Fairness [33.6] 本稿では,群フェアネスの下でベイズ最適分類器を導出するための一般的な枠組みを提供する。
そこで本稿では,不均一性を直接制御できるグループベースのしきい値設定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 03:35:44 GMT)
Clustering by the Probability Distributions from Extreme Value Theory [32.5] 本稿では,クラスタの分布をモデル化するためにk-meansを一般化する。
GPDを用いて各クラスタの確率モデルを確立する。
我々はまた、GEV (Generalized Extreme Value) k-means(一般化極値)(GEV)と呼ばれる単純なベースラインも導入する。
特に、GEV k-平均はクラスタ構造を推定することもでき、したがって古典的なk-平均に対して合理的に振る舞うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:52:43 GMT)
Hierarchical Interpretation of Neural Text Classification [32.0] 本稿では,Hintと呼ばれる階層型インタプリタ型ニューラルテキスト分類器を提案する。
レビューデータセットとニュースデータセットの両方の実験結果から,提案手法は既存の最先端テキスト分類器と同等のテキスト分類結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 11:15:03 GMT)
Learning to Control Partially Observed Systems with Finite Memory [30.0] 部分観測されたマルコフ決定過程(POMDP)に対する強化学習問題について考察する。
本稿では、ポリシーパラメータ化に有限内部メモリを用いる自然なアクター批判法について考察する。
より大きなブロックサイズを用いて,スライディングブロックコントローラの場合,この誤差を小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 07:42:00 GMT)
Learning to Help Emergency Vehicles Arrive Faster: A Cooperative
Vehicle-Road Scheduling Approach [24.5] 車両中心のスケジューリングアプローチは、緊急車両の最適経路を推奨する。
道路中心のスケジューリングアプローチは、交通状況を改善し、EVが交差点を通過するための優先度を高めることを目的としている。
本稿では,リアルタイム経路計画モジュールと協調交通信号制御モジュールを含む協調型VehIcle-roaDスケジューリング手法であるLEVIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:25:15 GMT)
SRL-SOA: Self-Representation Learning with Sparse 1D-Operational
Autoencoder for Hyperspectral Image Band Selection [24.0] Sparse 1D-Operational Autoencoder (SOA)を用いた自己表現学習(SRL)を提案する。
提案されたSLR-SOAアプローチは、データを疎結合に表現する表現領域を学ぶように設計された、新しいオートエンコーダモデルであるSOAを導入している。
提案するSRL-SOAバンド選択手法は,インドパインズやサリナスAを含む2つのHSIデータよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 22:17:01 GMT)
Spatio-Temporal EEG Representation Learning on Riemannian Manifold and
Euclidean Space [23.4] 脳波(EEG)を学習するための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
空間情報は接空間学習を通してユークリッド空間に投影する。
空間的情報と時間的情報を組み合わせるためには,効果的な融合戦略を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 11:42:59 GMT)
Necessary and Sufficient Conditions for Inverse Reinforcement Learning
of Bayesian Stopping Time Problems [22.5] 本稿では,ベイジアン停止時間問題に対する逆強化学習(IRL)フレームワークを提案する。
ベイズ決定器の動作を観察することにより、これらの動作がコスト関数の最適化と一致しているかどうかを識別するのに必要かつ十分な条件を提供する。
我々のIRLアルゴリズムは最適性を同定し、コスト関数の値が設定された推定値を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 14:54:13 GMT)
Dynamic and Efficient Gray-Box Hyperparameter Optimization for Deep
Learning [22.4] DyHPOは、次にどの設定を試すか、どの予算のために動的に決める方法を学習する。
我々の手法は、グレーボックスの設定に対する古典的ベイズ最適化の修正である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:28:02 GMT)
ARM3D: Attention-based relation module for indoor 3D object detection [18.6] 我々は新しい3Dアテンションベース関係モジュール(ARM3D)を提案する。
それは、適格な提案の中からペアワイズ関係のコンテキストを抽出するために、オブジェクト・アウェア関係の推論を含む。
ARM3Dは有用な関係コンテキストを最大限に活用し、関連性の低いコンテキストや混乱したコンテキストをフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 02:43:42 GMT)
Mining Robust Default Configurations for Resource-constrained AutoML [18.3] 本稿では,オフラインのAutoMLを実行し,多様なタスクに対してマイニングを行うことにより,与えられたタスクに対するパフォーマンス設定を選択する新しい方法を提案する。
当社のアプローチは,既存のAutoMLプラットフォームを温める上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 23:08:04 GMT)
Learning logic programs by discovering where not to search [18.3] 仮説を探す前に、まず検索しない場所を見つけるアプローチを導入する」。
我々は与えられたBKを用いて、数が偶数と奇数の両方で成り立たないような仮説上の制約を発見する。
複数のドメインに対する実験により,本手法は学習時間を著しく短縮できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 12:32:03 GMT)
3DRM:Pair-wise relation module for 3D object detection [17.8] 我々は3次元物体検出の曖昧さを軽減できるオブジェクト関係推論によるシーン理解の利点を論じる。
本稿では,ペアレベルのオブジェクト関係を理由として,新しい3次元関係モジュール(DRM)を提案する。
3DRMはオブジェクト間の意味的および空間的関係を予測し、オブジェクト関係の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 03:06:35 GMT)
RDP-Net: Region Detail Preserving Network for Change Detection [15.8] 変化検出(CD)は重要な地球観測技術である。
現在のNNモデルはパラメータが重いため、ドローンのようなエッジデバイスへの展開が妨げられる。
提案する-Net:CDのための領域詳細保存ネットワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 07:10:07 GMT)
Personalized Federated Learning with Exact Stochastic Gradient Descent [15.7] 我々は、勾配SGD降下の正確な更新を実現するためのパーソナライズされたベンチマークに対する新しいアプローチを提案する。
本稿では、各最適化ラウンドにおいて、ランダムに選択されたクライアントが、損失関数の最適化に向けてクライアント固有の更新を行う新しいSGD型スキームを提案する。
これにより、クライアントと一般的なパラメータによって実行されるパーソナライズされたパラメータの正確な最小化が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 16:11:20 GMT)
Symplectic Neural Networks in Taylor Series Form for Hamiltonian Systems [15.5] 我々は,Symphlectic Taylor Neural Networks (Taylor-nets) という,効率的かつ軽量な学習アルゴリズムを提案する。
スパース・短期観測に基づく複素ハミルトン力学系の連続的長期予測を行う。
我々は、振り子、ロトカ-ボルテラ、ケプラー、ヘノン-ハイレス系を含むハミルトン力学系の幅広いスペクトルを予測する上で、テイラー-ネットの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 01:20:28 GMT)
Deconstructing Distributions: A Pointwise Framework of Learning [15.5] テスト分布におけるモデルの平均性能と、この個々の点におけるポイントワイズ性能の関係について調べる。
プロファイルは、モデルとデータの構造 -- 分布の内外 -- に新しい洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 23:25:28 GMT)
An Analysis of Energy Consumption and Carbon Footprints of
Cryptocurrencies and Possible Solutions [13.7] 我々は、暗号通貨のエネルギー消費と炭素フットプリントを世界中の国々と比較する。
我々は、暗号通貨に関連する問題を特定し、そのエネルギー使用量と炭素フットプリントを減らすのに役立つソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 13:47:14 GMT)
On Optimal Early Stopping: Over-informative versus Under-informative
Parametrization [13.2] 我々は,最適早期停止時間とモデル次元の関係を明らかにするために理論的結果を開発する。
実験により、最適な早期停止時間に関する理論的結果は、ディープニューラルネットワークのトレーニングプロセスと一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 18:20:06 GMT)
An Analysis of Complex-Valued CNNs for RF Data-Driven Wireless Device
Classification [12.8] 最近のディープニューラルネットワークに基づくデバイス分類研究は、複素数値ニューラルネットワーク(CVNN)が実数値ニューラルネットワーク(RVNN)よりも高い分類精度が得られることを示している。
本研究は、実際のLoRaおよびWiFi RFデータセットを用いて、この傾向についてより深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:35:20 GMT)
A History of Meta-gradient: Gradient Methods for Meta-learning [9.9] 勾配降下に基づくメタラーニング手法の歴史を概観する。
ステップサイズ(学習率)のメタパラメータに適応する手法の歴史を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 00:27:14 GMT)
NetSentry: A Deep Learning Approach to Detecting Incipient Large-scale
Network Attacks [9.2] ネットワーク侵入検出(NID)における機械学習の原理的利用法を示す。
我々は、Bi-ALSTMをベースとした、おそらく最初のNIDSであるNetSentryを提案する。
XSSやWeb bruteforceなどの攻撃検出率を最大3倍に向上させるとともに、最先端技術よりもF1スコアが33%以上上昇することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 17:41:02 GMT)
Alternative design of DeepPDNet in the context of image restoration [8.8] この研究は、展開されたシャンブル・ポックの原始対数反復に依存する画像復元ディープネットワークを設計した。
我々のネットワークのパラメータは、シャンブル・ポックスキームのステップサイズと、疎度に基づくペナル化に関わる線形作用素である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 13:15:39 GMT)
Mitigating Bias in Algorithmic Systems -- A Fish-Eye View [8.2] この調査は4つの研究分野にわたるアプローチを考察した「魚眼の視点」を提供する。
文献では、バイアス検出、公平性管理、説明可能性管理という、包括的な治療に向けた3つのステップについて説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:59:35 GMT)
Conflict-Based Search for Explainable Multi-Agent Path Finding [7.7] 安全クリティカルなアプリケーションでは、人間の監督者は、この計画が本当に衝突のないものであることを検証したいかもしれない。
MAPF問題は、簡潔な説明を認める非衝突経路のセットを要求する。
従来のMAPFアルゴリズムは、説明可能なMAPFを直接処理するものではない。
我々は、MAPFのためのよく研究されたアルゴリズムである Conflict Based Search (CBS) を適用して、説明可能なMAPFを扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 23:13:14 GMT)
Trying to Outrun Causality in Machine Learning: Limitations of Model
Explainabilty Techniques for Identifying Predictive Variables [7.1] 機械学習のアルゴリズムは、見た目ほど柔軟性がなく、データの根底にある因果構造に驚くほど敏感であることを示す。
我々は、重要な変数のデータを探索したい研究者のために、いくつかの代替のレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 17:48:54 GMT)
SOInter: A Novel Deep Energy Based Interpretation Method for Explaining
Structured Output Models [6.8] 本稿では,構造化出力モデルの振る舞いを説明する新しい解釈手法を提案する。
出力の1つを対象とし、入力空間の各局所性における目標を決定するために構造化モデルが利用する最も重要な特徴を見つけ出そうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 21:57:07 GMT)
A Novel Framework for Brain Tumor Detection Based on Convolutional
Variational Generative Models [6.7] 本稿では,脳腫瘍の検出と分類のための新しい枠組みを提案する。
提案フレームワークは、全体的な検出精度96.88%を取得する。
提案されたフレームワークは,脳腫瘍の正確な検出システムとして期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 16:14:01 GMT)
Memorize to Generalize: on the Necessity of Interpolation in High
Dimensional Linear Regression [6.6] 機械学習問題における最適な予測リスクを達成するには、トレーニングデータを補間する必要がある。
この設定では、トレーニングエラーで予測(テスト)エラーが必ずスケールするかを特徴付ける。
最適な性能には、問題の固有のノイズフロアよりもかなり高い精度でトレーニングデータを取り付ける必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 18:51:45 GMT)
Dynamic Spatial Propagation Network for Depth Completion [6.3] 本稿では,周辺画素間の親和性を注目に基づくアプローチで学習する効率的なモデルを提案する。
実際に,本手法では,他のSPNの性能に適合するイテレーションを少なくし,全体としてより優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 09:43:17 GMT)
ChemTab: A Physics Guided Chemistry Modeling Framework [5.4] 進行変数とルックアップモデルの共同学習により,より正確な結果が得られることを示す。
我々は、共同学習タスク用にカスタマイズされたChemTabと呼ばれるディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 16:21:13 GMT)
Collusion Resistant Federated Learning with Oblivious Distributed
Differential Privacy [5.0] プライバシ保護フェデレーション学習は、分散クライアントの集団が共同で共有モデルを学ぶことを可能にする。
本稿では、このようなクライアントの共謀に対して最初に保護する、難解な分散差分プライバシーに基づく効率的なメカニズムを提案する。
我々は,プロトコルの実行速度,学習精度,および2つのデータセットのプライバシ性能を実証的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:52:53 GMT)
ExAIS: Executable AI Semantics [4.1] ニューラルネットワークは、プログラマの心の中で(しばしば非公式に)論理的推論を通じて、より複雑なプログラムを構築する代わりに、汎用的なニューラルネットワークモデルをビッグデータで最適化することで、新しいプログラミングパラダイムとみなすことができる。
この新しいパラダイムでは、PyTorchのようなAIフレームワークが重要な役割を果たす。
プログラミング言語(Cなど)の適切な意味論が欠如していること、すなわちコンパイラの正当性仕様が、多くの問題のあるプログラムの動作やセキュリティ問題に寄与していることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 17:33:34 GMT)
Supervised Training of Siamese Spiking Neural Networks with Earth's
Mover Distance [4.0] 本研究は,高可逆性シアムニューラルネットモデルをイベントデータ領域に適応させる。
我々はスパイク・トレインとスパイク・ニューラル・ネットワーク(SNN)の間の地球のモーバー距離を最適化するための教師付きトレーニング・フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 00:27:57 GMT)
Non-Deterministic Face Mask Removal Based On 3D Priors [3.9] 提案手法では,マルチタスクの3次元顔再構成モジュールと顔塗装モジュールを統合する。
本手法は,3次元形状パラメータを徐々に制御することにより,表情や口の動きの異なる高品質な動的塗装結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 16:27:44 GMT)
UX Research on Conversational Human-AI Interaction: A Literature Review
of the ACM Digital Library [3.8] 我々は,ACM出版物の文献のレビューを行い,UX(ユーザエクスペリエンス)研究を行う一連の著作を同定する。
我々は,ポリアディックCAの効果を,コミュニケーション,エンゲージメント,コネクション,関係維持という,人間と人間の相互作用の4つの側面に定性的に合成する。
以上の結果から,プライバシや開示,識別といった社会的境界によるデザインは,倫理的多面的CAにとって不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:27:45 GMT)
Tuning the entanglement growth in matrix-product-state evolution of
quantum systems by nonunitary similarity transformations [3.3] 類似度変換を適切に選択することにより、エンタングルメント成長率を抑え、量子系の数値シミュレーションの効率を向上させる。
この変換は一般的な量子量体系に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 22:58:04 GMT)
Generalized Bayesian Additive Regression Trees Models: Beyond
Conditional Conjugacy [3.0] 本稿では,BARTの適用範囲を任意の一般化BARTモデルに拡大する。
我々のアルゴリズムは、ユーザがその勾配とフィッシャー情報を(任意に)計算できることのみを要求する。
我々は生存分析、構造化ヘテロスケダスティック回帰、ガンマ形状回帰の例を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 22:52:07 GMT)
Contextual Intelligent Decisions: Expert Moderation of Machine Outputs
for Fair Assessment of Commercial Driving [2.7] 本稿では,ドライバーの行動に対するより公平な道路安全評価手法を提案する。
知的意思決定プロセスに埋め込まれた文脈的モデレーションは、専門家の入力によって支えられている。
本研究では,因子の影響と,専門家の見解の相違を捉えるために,間隔評価型回答形式アンケートを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 13:48:41 GMT)
Complete condensation of photon noise in nonlinear dissipative systems [2.7] フォック状態はボゾン場の最も基本的な量子状態である。
しかし、フォック状態は生成するのが非常に難しいことで知られている。
本稿では, 散逸の相互作用とKerr非線形性から生じる非線形ボソンの物理における新しい効果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 12:42:18 GMT)
Dissecting graph measure performance for node clustering in LFR
parameter space [2.4] パラメータの異なるグラフに対する25のグラフ測度の性能について検討する。
LFRパラメータ空間全体をカバーする11780グラフのデータセットを作成する。
パラメータ空間は、ある特定の測度が最良である異なるゾーンから構成されていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 14:52:52 GMT)
Superconformal Quantum Mechanics on a Quantum Computer [1.6] 変分量子固有解法(VQE)を用いて計算した量子上の質量変形SCQMの基底状態について検討する。
SCQMのNボソンおよびNフェルミオン版を超対称性カロジェロ-モーザー-サザーランドモデル(SCMS)とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 20:26:31 GMT)
Runtime-Assured, Real-Time Neural Control of Microgrids [1.4] 我々は,ニューラルコントローラを用いたマイクログリッドのランタイム保証のための新しい,確実に正しい設計手法であるSimpleMGを提案する。
実験の結果,SimpleMGは複雑なマイクログリッドのための高性能ニューラルコントローラの開発に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 02:08:10 GMT)
Benchmarking the Linear Algebra Awareness of TensorFlow and PyTorch [1.1] 我々は、TFとPyTの線形代数最適化能力を調べるためのベンチマークを開発する。
本研究では、TFおよびPyTにおける線形代数計算に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 18:51:00 GMT)
Image quality assessment by overlapping task-specific and task-agnostic
measures: application to prostate multiparametric MR images for cancer
segmentation [0.6] 医用画像における画像品質評価(IQA)は、下流の臨床的タスクを確実に行えるようにするために用いられる。
タスク固有のIQAが最近提案され、ターゲットタスク予測器と同時にイメージアメニビリティ予測コントローラを学習している。
本稿では,タスク固有のIQAアプローチの拡張として,自動エンコーディングを対象タスクとするタスク非依存IQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 11:45:58 GMT)
Equivariant Graph Attention Networks for Molecular Property Prediction [0.3] 大きさの異なる3D分子構造について学ぶことは、機械学習、特に薬物発見における新たな課題である。
本稿では,カルテシアン座標を用いた等変グラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
小分子の量子力学的性質の予測におけるアーキテクチャの有効性を実証し,タンパク質複合体などの高分子構造に関する問題に対するその利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:07:29 GMT)
How might Driver Licensing and Vehicle Registration evolve if we adopt
Autonomous Cars and Digital Identification? [0.2] ドライバーのトレーニングやライセンシングには、同様の未来があるかもしれない、と私たちは主張する。
パイロットの免許は依然として、完全な制御を前提として必要な飛行を完了させる能力に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 17:11:32 GMT)
Towards a Unified Approach to Homography Estimation Using Image Features
and Pixel Intensities [0.0] ホモグラフィ行列は、様々な視覚に基づくロボットタスクにおいて重要な要素である。
伝統的に、ホモグラフィー推定アルゴリズムは特徴ベースまたは強度ベースに分類される。
本稿では,2つのクラスを1つの非線形最適化手順に統合するハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 02:47:05 GMT)
Statistical and Topological Summaries Aid Disease Detection for
Segmented Retinal Vascular Images [0.0] 微小血管疾患は網膜画像の視覚検査によって評価される。
病気が静かな症状を示したり、患者が直接の会議に出席できない場合、これは困難である。
微小血管疾患の検出における機械学習アルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 01:29:36 GMT)
Real-time Over-the-air Adversarial Perturbations for Digital
Communications using Deep Neural Networks [0.0] 逆方向の摂動は、RF通信システムによって、反応性ジャマーやインターセプションシステムを避けるために使用できる。
この研究は、クラス固有およびサンプル非依存の対向摂動を定義することによって、このギャップを埋めようとしている。
本研究は,ソフトウェア定義無線を用いて,物理的チャネルを横断する空対空攻撃の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 14:50:52 GMT)
Quantum imaging and metrology with undetected photons: a tutorial [0.0] 本稿では, 誘導放出を伴わないコヒーレンス現象のチュートリアルについて述べる。
これは、2つの非線形結晶がコヒーレントポンプと2つの出力ビームの1つを共有することにより、他の2つの非相互作用ビーム間の相関を誘導できる衝撃効果に基づいている。
これは量子消去効果の一種と考えることができ、ここではウェルチャーウェグ'(一方)またはこの場合、共有ビームがアライメントされたときにソース'の情報が消去される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:58:19 GMT)
Quantum Liang Information Flow as Causation Quantifier [0.0] リーグ情報フロー(英: Liang information flow)は、古典的ネットワーク理論において、因果関係の定量化に広く用いられる量である。
我々は、von-Neumannエントロピーを用いて、量子領域へのLiang情報フローを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 19:49:18 GMT)
Quantum Computing of Schwarzschild-de Sitter Black Holes and
Kantowski-Sachs Cosmology [0.0] 量子コンピューティングを用いてシュワルツシルト・ド・シッターブラックホールとカンウォキ・サッチ宇宙論を考察する。
我々はこれらの演算子のスペクトルを古典的および量子コンピューティングを用いて計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 20:41:27 GMT)
Progressive approximation of bound states by finite series of
square-integrable functions [0.0] 有限サイズの基底集合において、有界状態に対する時間非依存的なシュリンガー方程式を解くために「三対角表現法」を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 00:25:35 GMT)
Metaheuristics for the Online Printing Shop Scheduling Problem [0.0] この実際のスケジューリング問題は、現代の印刷業界で現れたもので、シークエンシングの柔軟性を備えたフレキシブルなジョブショップスケジューリング問題に対応している。
この問題に対する局所探索戦略とメタヒューリスティックアプローチを提案し,評価した。
フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題における古典的事例を用いた数値実験により,本事例に適用した場合,導入手法も競争力を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 10:34:52 GMT)
Isotropic multichannel total variation framework for joint
reconstruction of multicontrast parallel MRI [0.0] 我々は、等方性MC画像正規化器を導入し、圧縮MCマルチコイルMRIに統合することで、その潜在能力を最大限に発揮する。
提案した等方的正則化器は、最先端の再構築法の多くより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 09:15:17 GMT)
Evidence for the maximally entangled low $x$ proton in Deep Inelastic
Scattering from H1 data [0.0] 深部非弾性散乱における最大絡み合った陽子波関数の低値x$でのハルゼフとレヴィンの提案について検討する。
元の定式化とは対照的に、グルーオンとクォークの分布関数の和から、低い$x$でパーソニックエントロピーを決定する。
NNPDFのパートン分布関数をnext-to-leading順序とnext-to-leading順序の両方で比較し、x$を小さく再仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 17:03:29 GMT)
A framework for spatial heat risk assessment using a generalized
similarity measure [0.0] メリーランド州の様々な地域(郵便番号)にまたがるヒートハザードによる健康リスクを評価する新しい枠組みを開発する。
提案手法は,これら2つの指標のそれぞれを,対応する特徴ベクトルを開発して定量化し,次に高いリスク環境を示す指標特異的参照ベクトルを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Feb 2022 21:29:02 GMT)