Learning Efficient GANs for Image Translation via Differentiable Masks
and co-Attention Distillation [130.3] Generative Adversarial Networks (GAN) は画像翻訳において広く利用されているが、その高い計算とストレージコストがモバイルデバイスへの展開を妨げる。
DMADと呼ばれる新しいGAN圧縮手法を提案する。
実験の結果、DMADはCycleGANのMultiply Accumulate Operations (MAC)を13倍、Pix2Pixを4倍削減し、フルモデルに匹敵する性能を維持することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:17:14 GMT)
Protecting Celebrities with Identity Consistency Transformer [119.7] アイデンティティ一貫性変換器は、高度なセマンティクス、特にアイデンティティ情報に焦点を当て、内面領域と外面領域におけるアイデンティティの不整合を見つけ、容疑者の顔を検出する。
我々は、アイデンティティ一貫性変換器が、異なるデータセットにまたがるだけでなく、ディープフェイクビデオを含む現実世界のアプリケーションで見られる様々な種類の画像劣化フォームにまたがる優れた一般化能力を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:59:58 GMT)
A Unified Query-based Paradigm for Point Cloud Understanding [116.3] 3Dポイントのクラウド理解は、自動運転とロボット工学において重要なコンポーネントである。
本稿では,検出,セグメンテーション,分類を含む3次元理解タスクのための新しい埋め込みクエリーパラダイム(EQ-Paradigm)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:17:03 GMT)
HighMMT: Towards Modality and Task Generalization for High-Modality
Representation Learning [114.2] マルチタスクと移動学習が可能な汎用マルチモーダルモデルを設計する。
得られたモデルは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、時系列、センサー、テーブルにまたがって一般化され、異なる研究領域から設定される。
コードとベンチマークを公開し、その後の理論的および経験的分析のための統一されたプラットフォームを提供したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:56:20 GMT)
Self-supervised Transformer for Deepfake Detection [112.8] 現実世界のシナリオにおけるディープフェイク技術は、顔偽造検知器のより強力な一般化能力を必要とする。
転送学習に触発されて、他の大規模な顔関連タスクで事前訓練されたニューラルネットワークは、ディープフェイク検出に有用な機能を提供する可能性がある。
本稿では,自己教師型変換器を用いた音声視覚コントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:44:40 GMT)
Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting
Exemplars [102.3] 本研究では,まずフレームと模範フレームの類似度を計測し,その類似度重みに基づいて模範特徴を集約する,効果的な模範解釈機構を開発する。
カテゴリレベルのモデリングの相補性のため,本手法は軽量なアーキテクチャを採用しているが,3つのベンチマークで新たなハイパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:13:08 GMT)
Video Question Answering: Datasets, Algorithms and Challenges [99.9] Video Question Answering (VideoQA) は、与えられたビデオに応じて自然言語の質問に答えることを目的としている。
本稿では、データセット、アルゴリズム、ユニークな課題に焦点を当てた、ビデオQAの明確な分類と包括的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:34:09 GMT)
Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [88.6] クラスアクティベーションマップ(CAM)は、セマンティックセグメンテーションのための疑似マスクを生成する最も標準的なステップである。
しかし、不満足な擬似マスクのくちばしは、CAMで広く使われているバイナリクロスエントロピー損失(BCE)である。
ソフトマックスクロスエントロピー損失(SCE)を用いて収束CAMをBCEで再活性化する。
PASCAL VOC と MSCOCO の評価は、ReCAM が高品質なマスクを生成するだけでなく、オーバーヘッドの少ない任意の CAM 版でプラグイン・アンド・プレイをサポートすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:14:58 GMT)
The Optimal Noise in Noise-Contrastive Learning Is Not What You Think [80.1] この仮定から逸脱すると、実際により良い統計的推定結果が得られることが示される。
特に、最適な雑音分布は、データと異なり、また、別の家族からさえも異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:59:20 GMT)
Enhancing Adversarial Robustness for Deep Metric Learning [77.8] 深層学習モデルの対角的堅牢性を改善する必要がある。
過度にハードな例によるモデル崩壊を避けるため、既存の守備隊はmin-max対逆訓練を中止した。
本研究では, 対人訓練において, 一定の硬度までトレーニング三重奏を効率よく摂動させる硬度操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:27:44 GMT)
Nemo: Guiding and Contextualizing Weak Supervision for Interactive Data
Programming [77.4] 私たちは、WS 学習パイプラインの全体的な生産性を、一般的な WS 監督アプローチと比較して平均20%(最大 47% のタスク)改善する、エンドツーエンドのインタラクティブなスーパービジョンシステムである Nemo を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:57:32 GMT)
Towards Bidirectional Arbitrary Image Rescaling: Joint Optimization and
Cycle Idempotence [76.9] 本稿では、任意の再スケーリング(アップスケーリングとダウンスケーリングの両方)を統一プロセスとして扱う方法を提案する。
提案モデルでは、アップスケーリングとダウンスケーリングを同時に学習し、双方向の任意のイメージ再スケーリングを実現する。
繰り返しにダウンスケーリング・アップスケーリング・サイクルが適用された場合, 復元精度が著しく低下することなく, サイクルイデオポテンス試験において堅牢であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:42:15 GMT)
SEA: Bridging the Gap Between One- and Two-stage Detector Distillation
via SEmantic-aware Alignment [76.8] 細粒度情報を抽象化する性質から,SEA (SEmantic-Aware Alignment) 蒸留法を命名した。
1段検出器と2段検出器の両方において、挑戦的な物体検出タスクにおいて、最先端の新たな結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:24:05 GMT)
A Principled Design of Image Representation: Towards Forensic Tasks [75.4] 本稿では, 理論, 実装, 応用の観点から, 法科学指向の画像表現を別の問題として検討する。
理論レベルでは、Dense Invariant Representation (DIR)と呼ばれる、数学的保証を伴う安定した記述を特徴とする、新しい法医学の表現フレームワークを提案する。
本稿では, ドメインパターンの検出とマッチング実験について, 最先端の記述子との比較結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:46:52 GMT)
H4D: Human 4D Modeling by Learning Neural Compositional Representation [75.3] この研究は、動的人間に対するコンパクトで構成的な表現を効果的に学習できる新しい枠組みを提示する。
単純で効果的な線形運動モデルを提案し, 粗く規則化された動き推定を行う。
本手法は, 高精度な動作と詳細な形状を持つ動的ヒトの回復に有効であるだけでなく, 様々な4次元人間関連タスクにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:10:49 GMT)
MixSTE: Seq2seq Mixed Spatio-Temporal Encoder for 3D Human Pose
Estimation in Video [75.2] 近年, 学習時間相関のため, 全フレームのボディジョイントを世界規模で考慮し, 2次元キーポイントシーケンスから3次元人間のポーズを推定する手法が提案されている。
本研究では,各関節の時間的動きを別々にモデル化する時間的変圧器ブロックと,関節間空間相関を有する変圧器ブロックを有するミキシングミキシングを提案する。
さらに、ネットワーク出力は、中央フレームから入力ビデオの全フレームに拡張され、入力と出力のベンチマーク間のコヒーレンスが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:20:59 GMT)
Biological Sequence Design with GFlowNets [75.2] 望ましい性質を持つデノボ生物配列の設計には、数ラウンドの分子のアイデアと高価なウェットラブ評価を伴う活性ループが伴うことが多い。
これにより、提案された候補の多様性は、構想段階において重要な考慮事項となる。
本稿では,不確実性推定と近年提案されているGFlowNetを多種多様な候補解の生成元として活用した能動的学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:53:38 GMT)
Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem [72.2] 本論文は, Boolean satisfiability problem (SAT) を機械学習技術で解くことに関する最近の文献をレビューする。
ML-SATソルバを手作り特徴を持つナイーブ分類器からNeuroSATのような新たなエンド・ツー・エンドSATソルバまで,進化するML-SATソルバについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:14:12 GMT)
X-Trans2Cap: Cross-Modal Knowledge Transfer using Transformer for 3D
Dense Captioning [71.4] 3D高密度キャプションは、通常3DシーンをRGB-Dスキャンまたはポイントクラウドとして表現する3Dシーンにおいて、自然言語で個々のオブジェクトを記述することを目的としている。
本研究では,トランスフォーマーを用いた3次元高密度キャプション用X-Trans2Capを用いたクロスモーダルな知識伝達について検討し,シングルモーダル3Dキャプションの性能を効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:35:37 GMT)
Styleverse: Towards Identity Stylization across Heterogeneous Domains [70.1] 異種ドメイン間のIDS(IDentity Stylization)という課題を提案する。
有効な異種ネットワークベースのフレームワークである$Styleverse$を使用し、単一のドメイン認識ジェネレータを使用します。
$Styleverseは、他の最先端の方法と比較して、より忠実なアイデンティティスタイリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:23:01 GMT)
Learning the Beauty in Songs: Neural Singing Voice Beautifier [69.2] 我々は、新しいタスク、歌声美化(SVB)に興味を持っている。
アマチュア歌手の歌声を考えると、SVBは内容と声の音色を保ちながら、声のイントネーションと声のトーンを改善することを目的としている。
SVBタスクを解く最初の生成モデルであるNSVB(Neural Singing Voice Beautifier)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:22:45 GMT)
Parameter-Efficient Mixture-of-Experts Architecture for Pre-trained
Language Models [68.9] 量子多体物理学から行列積演算子(MPO)に基づく新しいMoEアーキテクチャを提案する。
分解されたMPO構造により、元のMoEアーキテクチャのパラメータを減らすことができる。
GPT2に基づく3つの有名な下流自然言語データセットの実験は、モデルキャパシティの向上における性能と効率の向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:44:49 GMT)
Self-Supervised Learning for Real-World Super-Resolution from Dual
Zoomed Observations [66.1] デュアルカメラズーム(SelfDZSR)で観測した実世界のRefSRに対する新しい自己教師型学習手法を提案する。
最初の問題として、よりズームされた(望遠的な)画像は、より少ないズームされた(短焦点)画像のSRをガイドする参照として自然に利用することができる。
2つ目の問題として、セルフDZSRは、短焦点画像のSR結果を得るための深層ネットワークを、望遠画像と同じ解像度で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:30:56 GMT)
Continuous-Time Meta-Learning with Forward Mode Differentiation [65.3] 本稿では,勾配ベクトル場の力学に適応するメタ学習アルゴリズムであるContinuous Meta-Learning(COMLN)を紹介する。
学習プロセスをODEとして扱うことは、軌跡の長さが現在連続しているという顕著な利点を提供する。
本稿では,実行時とメモリ使用時の効率を実証的に示すとともに,いくつかの画像分類問題に対して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:35:58 GMT)
Measuring the Impact of Individual Domain Factors in Self-Supervised
Pre-Training [60.8] 本稿では,これらの要因が事前学習された表現のパフォーマンスに与える影響について,より深く理解する。
その結果,音素領域因子は事前学習において重要な役割を担っているのに対し,文法的・統語的要因はそれほど重要ではないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:27:37 GMT)
Audio Self-supervised Learning: A Survey [60.4] SSL(Self-Supervised Learning)は、人間のアノテーションを必要とせずに、大規模データから一般的な表現を見つけることを目的としている。
コンピュータビジョンと自然言語処理の分野での成功により、近年では音声処理や音声処理の分野で採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:58:29 GMT)
A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and
Challenges [59.0] ABSAは、側面レベルで人々の意見を分析し、理解することを目的としている。
我々は、感情要素の軸から既存の研究を組織するABSAの新しい分類法を提供する。
ABSAの事前学習言語モデルの利用状況を要約し、ABSAの性能を新たな段階に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:01:46 GMT)
"Is Whole Word Masking Always Better for Chinese BERT?": Probing on
Chinese Grammatical Error Correction [58.4] 我々は,中国語のBERTにおいて,単語マスキング(WWM)が文脈理解能力の向上につながるかどうかを検討する。
我々は10,448文で19,075トークンのラベルを含むデータセットを構築した。
標準文字レベルマスキング(CLM)、WWM、CLMとWWMを組み合わせた3つの中国のBERTモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:16:17 GMT)
Interactive Visualization of Protein RINs using NetworKit in the Cloud [57.8] 本稿では,タンパク質動態,特に残基相互作用ネットワーク(RIN)の例について考察する。
NetworKitを使ってクラウドベースの環境を構築しています。
このアプローチの汎用性を実証するために、私たちは、RIN視覚化のためのカスタムJupyterベースのウィジェットを構築するためにそれを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:41:45 GMT)
PUFA-GAN: A Frequency-Aware Generative Adversarial Network for 3D Point
Cloud Upsampling [56.5] 本稿では,点群アップサンプリングのための生成的対向ネットワークを提案する。
基底表面に均等に分布するアップサンプリングポイントを作成できるだけでなく、クリーンな高周波領域を効率的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:47:46 GMT)
Hybrid Model-based / Data-driven Graph Transform for Image Coding [54.3] 予測内残差ブロックを符号化するハイブリッドモデルベース/データ駆動方式を提案する。
変換行列の最初の$K$固有ベクトルは、安定性のための非対称離散正弦変換(ADST)のような統計モデルから導かれる。
WebPをベースライン画像として使用することにより、我々のハイブリッドグラフ変換は、デフォルトの離散コサイン変換(DCT)よりもエネルギーの圧縮が良く、KLTよりも安定性がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:36:44 GMT)
Asynchronous Optimisation for Event-based Visual Odometry [53.6] イベントカメラは、低レイテンシと高ダイナミックレンジのために、ロボット知覚の新しい可能性を開く。
イベントベースビジュアル・オドメトリー(VO)に焦点をあてる
動作最適化のバックエンドとして非同期構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:28:47 GMT)
Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for Autonomous Driving
Applications [53.6] ステレオカメラシステムのみに基づく3次元セマンティックマッピングのための完全なパイプラインを提案する。
パイプラインは、直接視覚的オドメトリーのフロントエンドと、グローバルな時間統合のためのバックエンドで構成されている。
本稿では,3次元点ラベルの品質と一貫性を向上する,単純だが効果的な投票方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:18:38 GMT)
Learning Moving-Object Tracking with FMCW LiDAR [53.1] 新たに開発したLiDARセンサである周波数変調連続波(FMCW)を用いた学習型移動物体追跡手法を提案する。
ラベルが与えられた場合,同じインスタンスから機能を埋め込みスペースにまとめて,異なるインスタンスから機能を分離してトラッキング品質を向上させる,対照的な学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:11:36 GMT)
Speaker Adaption with Intuitive Prosodic Features for Statistical
Parametric Speech Synthesis [50.5] 統計的パラメトリック音声合成のための直感的な韻律特徴を持つ話者適応法を提案する。
直感的な韻律的特徴は発話レベルまたは話者レベルで抽出され、それぞれ既存の話者エンコーディングベースおよび話者エンベディングベース適応フレームワークに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:00:31 GMT)
TSAM: A Two-Stream Attention Model for Causal Emotion Entailment [50.1] CEE(Causal Emotion Entailment)は、会話の発話において感情の背後にある潜在的な原因を発見することを目的としている。
我々は,グローバルビューにおける発話間の相関を捉えるために,複数の発話を同期的に分類する。
対話履歴における話者の感情的影響を効果的にモデル化する2ストリーム注意モデル(TSAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:11:41 GMT)
Adaptive Gradient Methods with Local Guarantees [49.0] 本稿では,最良局所前提条件に対する適応的後悔保証を証明可能な適応的勾配法を提案する。
視覚領域や言語領域で人気のあるベンチマークタスクに対して,最適な学習率スケジュールを自動的に選択する上で,本手法の堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:45:14 GMT)
Exploring and Adapting Chinese GPT to Pinyin Input Method [48.2] 我々は,中国GPTをピンイン入力に活用する最初の探索を行っている。
凍結したGPTは、完璧なピニイン上で最先端のパフォーマンスを達成する。
しかし、入力に短縮ピンインが含まれていると、性能が劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:24:50 GMT)
Learning Efficiently Function Approximation for Contextual MDP [46.9] 報酬と力学の両方に関数近似を用いた文脈的MDPの学習について検討する。
我々は、ダイナミクスが既知の場合と未知の場合と、ダイナミクスがコンテキストに依存したり、独立した場合の両方を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:01:55 GMT)
A Quantitative Geometric Approach to Neural Network Smoothness [44.3] リプシッツ定数推定に対処するために、統一的な理論的枠組み、定量的幾何学的アプローチを提供する。
この量的幾何学的アプローチから誘導されるアルゴリズムをGeoLIPツールに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:13:33 GMT)
Faith-Shap: The Faithful Shapley Shapley Interaction Index [44.0] シャプリー値の重要な魅力は、それらが非常に自然な公理的性質の集合を一意に満足していることである。
本研究では,標準個々のシャプリー公理の相互作用拡張を満たすために忠実な相互作用指標を要求することにより,一意なFhithfulShapley相互作用指標が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:44:52 GMT)
A Split Semantic Detection Algorithm for Psychological Sandplay Image [43.7] 心理的サンドプレイ(英: Psychological Sandplay)は、テスターが砂の物体を選択して配置する視覚的なシーンである。
スプリット(テスターの内部統合を反映する一般的な心理的意味論)を研究対象としています。
我々は,分割意味論の自動検出を実現するために,機械学習の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:35:45 GMT)
The OARF Benchmark Suite: Characterization and Implications for
Federated Learning Systems [41.9] Open Application Repository for Federated Learning (OARF)は、フェデレートされた機械学習システムのためのベンチマークスイートである。
OARFは、画像、テキスト、構造化データの異なるデータサイロとして、公開データセットを使って、より現実的なアプリケーションシナリオを模倣します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:22:17 GMT)
Neural Galerkin Scheme with Active Learning for High-Dimensional
Evolution Equations [41.2] 深層学習を用いて、解に関する事前情報なしで、いつ、どこで必要なのかをオンザフライで生成することで、方程式を解く。
このアクティブな形式のデータ取得は、ニューラルネットワークの近似パワーを実現するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:09:52 GMT)
Parameterized Image Quality Score Distribution Prediction [40.4] 平均世論スコア(MOS)ではなくパラメータ分布を用いた画像品質について述べる。
画像品質スコア分布(IQSD)の予測手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:13:33 GMT)
Exploring Smoothness and Class-Separation for Semi-supervised Medical
Image Segmentation [39.1] 本稿では,半教師付き医用画像分割作業のためのSS-Netを提案する。
ピクセルレベルの滑らかさは、逆方向の摂動の下でモデルに不変な結果を生成するように強制する。
クラス間の分離の制約は、個々のクラスの特徴が対応する高品質のプロトタイプにアプローチすべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:38:09 GMT)
DisARM: Displacement Aware Relation Module for 3D Detection [38.4] Displacement Aware Relation Module (DisARM)は、ポイントクラウドシーンにおける3Dオブジェクト検出の性能を向上させるニューラルネットワークモジュールである。
アンカーを見つけるために,まず,対象性を考慮したサンプリング手法を用いて予備的な関係アンカーモジュールを実行する。
この軽量なリレーショナルモジュールは、最先端検出器に差し込む際にオブジェクトインスタンス検出の精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:49:55 GMT)
On the Optimization Landscape of Neural Collapse under MSE Loss: Global
Optimality with Unconstrained Features [38.1] 簡易等角密閉フレーム(ETF)の頂点に崩壊する崩壊層
興味深い経験的現象が、タスクのためのディープニューラルネットワークの最後の層と特徴で広く観測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:00:18 GMT)
Incremental Transformer Structure Enhanced Image Inpainting with Masking
Positional Encoding [38.0] 提案モデルでは,低解像度のスケッチ空間において,強力なアテンションベーストランスフォーマーモデルを用いて全体像構造を復元する。
我々のモデルは、ゼロd残差加算により、他の事前学習した塗装モデルと効率的に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:27:27 GMT)
Near-Optimal Correlation Clustering with Privacy [37.9] 相関クラスタリングは教師なし学習における中心的な問題である。
本稿では,相関クラスタリング問題と証明可能なプライバシ保証のための,シンプルで効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:30:19 GMT)
Linear Stochastic Bandits over a Bit-Constrained Channel [37.0] 我々は,ビット制約チャネル上に線形バンドレットの新たな定式化を導入する。
サーバの目標は、未知のモデルパラメータの推定値に基づいてアクションを取ることで、累積的後悔を最小限に抑えることである。
未知のモデルが$d$-dimensionalである場合、チャネル容量は$O(d)$ bits suffices で順序最適後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:54:03 GMT)
InCloud: Incremental Learning for Point Cloud Place Recognition [34.4] 本稿では,ポイントクラウドの場所認識における漸進的学習の問題に対処する。
InCloudは、ネットワークの埋め込み空間の高次構造を保存する構造対応蒸留に基づく手法である。
我々は4つの人気のある大規模LiDARデータセットに対して、いくつかの挑戦的な新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 00:56:49 GMT)
Hybrid Tracker with Pixel and Instance for Video Panoptic Segmentation [33.6] ビデオパノプティカル係数(VPS)は、一貫したパノプティカルセグメンテーションを生成し、ビデオフレーム全体にわたる全ピクセルに対するIDを追跡する必要がある。
既存の手法は主に、一貫した汎視的セグメンテーションを維持するためにトレーニングされたインスタンスの埋め込みに基づいている。
単一トラッカーの限界を取り除くために,軽量かつ共同的な追跡モデルであるHybridTrackerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:21:55 GMT)
Detecting Adversarial Perturbations in Multi-Task Perception [33.0] 本稿では,複雑な視覚タスクのマルチタスク認識に基づく,新たな対向摂動検出手法を提案する。
入力画像の抽出されたエッジと深度出力とセグメンテーション出力との不整合により、逆摂動を検出する。
5%の偽陽性率を仮定すると、画像の最大100%は逆摂動として正しく検出され、摂動の強さに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:25:17 GMT)
The Past Mistake is the Future Wisdom: Error-driven Contrastive
Probability Optimization for Chinese Spell Checking [32.9] 中国語のスペルチェック(CSC)は、中国語のスペルエラーを検出し修正することを目的としている。
プレトレーニング言語モデル(PLM)は、CSCタスクの進行を促進する。
本稿では,CSCタスクに対する誤り駆動型Contrastive Probability Optimizationフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:58:56 GMT)
TransDARC: Transformer-based Driver Activity Recognition with Latent
Space Feature Calibration [31.9] 本稿では、視覚変換器に基づく二次運転行動認識のための視覚ベースのフレームワークと、機能分散キャリブレーションモジュールを提案する。
当社のフレームワークは,すべてのレベルにおいて,公的なDrive&Actベンチマークの過去の成果を上回り,認識率を常に向上させています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:14:06 GMT)
Integrating Contrastive Learning with Dynamic Models for Reinforcement
Learning from Images [31.4] 我々は、学習した埋め込みのマルコビアン性を明確に改善することが望ましいと論じている。
コントラスト学習と動的モデルを統合する自己教師付き表現学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:39:17 GMT)
Discriminating Against Unrealistic Interpolations in Generative
Adversarial Networks [31.3] 深層生成モデルの潜伏空間における補間は、意味のある混合物を合成するための標準ツールの1つである。
最近の研究は、生成したサンプルの多様体上での最短経路を強制するのに適した計量を持つ潜時空間を備えている。
本稿では,最も短い経路に沿った試料品質の低い領域を避けるために,識別器を効果的に利用することを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:27:56 GMT)
Clean-Annotation Backdoor Attack against Lane Detection Systems in the
Wild [30.5] 物理的世界における車線検出システムに対する最初のバックドア攻撃を提示する。
そこで我々は,特定のポーズや位置を持つトラフィックコーンを利用してバックドアを活性化する,新しいセマンティックトリガ設計を提案する。
公共のデータセットと物理的な自動運転車に関する総合的な評価は、私たちのバックドア攻撃が効果的で、ステルス的で、堅牢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:19:16 GMT)
Evolving Curricula with Regret-Based Environment Design [30.2] 我々は、原則化された後悔に基づくカリキュラムで進化の力を活用することを提案する。
我々の手法はエージェントの能力の最前線で常にレベルを発生させることを試みており、その結果、単純から始まるがますます複雑になるキュリキュラが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:40:00 GMT)
L4KDE: Learning for KinoDynamic Tree Expansion [30.2] キノダイナミック計画のためのKinoDynamic Tree Expansion (L4KDE) 法について述べる。
L4KDEはニューラルネットワークを使用してクエリ状態間の遷移コストを予測する。
我々は,L4KDEによるシステムダイナミクスの多種多様な性能向上を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:33:45 GMT)
An Analysis of Ensemble Sampling [28.2] アンサンブルサンプリングは、モデルパラメータの正確な後部分布を維持する際に、トンプソンサンプリングの実用的な近似として機能する。
線形バンディット問題にアンサンブルサンプリングを適用する際に望ましい振る舞いを確実にするベイズ後悔境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:41:22 GMT)
Code Smells in Machine Learning Systems [27.8] 本研究は,ディープラーニングソフトウェアシステムにおけるコードの臭いに関する最初の研究である。
DLシステムにおいて,保守関連変更の9つの頻度で検出された。
新たに同定されたコードの臭いが、開発者の視点でDLシステムのメンテナンスに広く影響していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 00:39:00 GMT)
Towards Contextual Spelling Correction for Customization of End-to-end
Speech Recognition Systems [27.5] そこで本研究では,文脈的スペル補正モデルをエンド・ツー・エンドのASRシステム上に付加することで,コンテキストバイアスを行う新しい手法を提案する。
本稿では,大規模コンテキストリストを扱うフィルタリングアルゴリズムと,モデルのバイアス度を制御する性能バランス機構を提案する。
実験の結果,提案手法はASRシステムよりも51%の相対単語誤り率(WER)の低減を実現し,従来のバイアス法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 06:00:48 GMT)
D^2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale
Attention [27.4] 我々はD2ETRと呼ばれるデコーダのみの検出器を提案する。
エンコーダがない場合、デコーダはTransformerのバックボーンによって生成された細分化された特徴マップに直接出席する。
D2ETRはCOCOベンチマークの評価において計算複雑性が低く、高い検出精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:21:12 GMT)
Information Gain Propagation: a new way to Graph Active Learning with
Soft Labels [26.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々なタスクで大きな成功を収めているが、その性能は多数のラベル付きノードに依存している。
GNNに基づくアクティブラーニング(AL)手法を提案し,ラベル付けに最も有用なノードを選択することにより,ラベル付け効率を向上させる。
提案手法は, 精度とラベル付けコストの両面から, 最先端のGNNベースのAL法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:28:25 GMT)
Bending Reality: Distortion-aware Transformers for Adapting to Panoramic
Semantic Segmentation [26.1] 大量の高価なピクセル単位のアノテーションは、堅牢なパノラマセグメンテーションモデルの成功に不可欠である。
360度パノラマにおける歪みと画像-特徴分布は、アノテーションに富んだピンホールドメインからの転写を阻害する。
変形性パッチ埋め込み(DPE)および変形性変形性(DMLP)コンポーネントにおける物体変形とパノラマ画像歪みを学習する。
最後に、マルチスケールのプロトタイプ機能を生成することにより、ピンホールとパノラマの特徴埋め込みで共有セマンティクスを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 23:00:32 GMT)
Bayesian Optimisation for Robust Model Predictive Control under Model
Parameter Uncertainty [26.1] 本稿では,モデル予測制御(MPC)ハイパーパラメータのチューニングのための適応最適化手法を提案する。
本研究では,異種難聴モデルを用いたベイズ最適化 (BO) アルゴリズムを開発し,様々なノイズに対処する。
実験結果から,本手法はより高い累積報酬とより安定したコントローラをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:29:41 GMT)
Foundations for Grassroots Democratic Metaverse [25.1] 本稿では,自律型,人所有型,人主体型,人主体型のデジタルコミュニティによる草の根ネットワークのためのビジョン,理論的枠組み,アーキテクチャを提供する。
また、その実現に向けたロードマップをグラフ化し、MAS研究の未調査領域を特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:16:09 GMT)
SelfKG: Self-Supervised Entity Alignment in Knowledge Graphs [24.6] 我々は,自己指導型学習目標であるSelfKGを開発した。
我々は、SelfKGが最先端の教師付きベースラインと同等あるいは同等の結果が得られることを示す。
SelfKGのパフォーマンスは、自己教師型学習がKGにおけるエンティティアライメントに大きな可能性をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:40:37 GMT)
Personalized Federated Learning With Structure [24.6] 本研究では,グローバルモデルとパーソナライズドモデルとを同時に学習するための,構造化フェデレーション学習(SFL)フレームワークを提案する。
事前定義された構造とは対照的に、構造学習コンポーネントを追加して構造を自動的に学習することで、我々のフレームワークをさらに強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:43:51 GMT)
Multi-Modal Recurrent Fusion for Indoor Localization [24.1] 本稿では、Wi-Fi、慣性測定ユニット(IMU)、UWB(UWB)を含むマルチモーダル無線信号を用いた屋内位置決めについて考察する。
繰り返しニューラルネットワークのコンテキストにおける各モードの現在の隠れ状態を組み合わせるために,マルチストリームリカレント融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:40:09 GMT)
UAV-Aided Decentralized Learning over Mesh Networks [23.6] 分散学習は、デバイス間通信(D2D)のみに依存する機械学習(ML)モデルを協調的にトレーニングする、無線ネットワークデバイスに権限を与える。
実世界のメッシュネットワークのローカル接続は、無線ノードの通信範囲が限られており、分散学習プロトコルの効率を損なう。
本論文は,UAVトラジェクトリを最適化し,ユーザグループ間のインテリジェンスを伝達するために,UAVが逐次訪問する一連の経路ポイントとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:39:40 GMT)
3DCTN: 3D Convolution-Transformer Network for Point Cloud Classification [23.0] 本稿では,ポイントクラウド分類のためのTransformerとの畳み込みを取り入れた,新しい階層型フレームワークを提案する。
本手法は精度と効率の両面で最先端の分類性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:42:14 GMT)
PKGM: A Pre-trained Knowledge Graph Model for E-commerce Application [22.3] オンラインショッピングプラットフォームのTaobaoでは、数十億規模のeコマース製品知識グラフを構築しました。
データを一様に整理し、アイテムレコメンデーションなどの様々なタスクにアイテムナレッジサービスを提供する。
数十億の製品知識グラフを対象とした事前学習型知識グラフモデル(PKGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:17:20 GMT)
A simple and universal rotation equivariant point-cloud network [22.3] 近年、同変フィールドネットワークアーキテクチャは普遍的であることが示されている。
本稿では,よりシンプルなアーキテクチャを提案するとともに,同じ普遍性保証を享受できることを証明し,Modelnet40の性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:19:01 GMT)
Controlling the Focus of Pretrained Language Generation Models [22.3] 本研究では,ユーザが注目するモデルに対して,コンテキストのスパンを"ハイライト"として選択し,関連する出力を生成するための制御機構を開発する。
この目的を達成するために、トレーニング可能な"フォーカスベクトル"で事前訓練されたモデルを拡張し、モデルの埋め込みに直接適用する。
実験の結果,訓練された焦点ベクトルは,ユーザの選択したハイライトに関連する出力を生成するためにモデルを操るのに有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:46:14 GMT)
Exploring Hierarchical Graph Representation for Large-Scale Zero-Shot
Image Classification [21.4] 本稿では,HGR-Netと呼ばれる信頼度に基づく分類手法のための階層型グラフ表現フレームワークを提案する。
実験の結果,階層的概念知識を用いてHGR-Netがクラス継承関係を把握できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:05:00 GMT)
Neuro-Symbolic Verification of Deep Neural Networks [21.0] 本稿ではニューラルシンボリック検証という,ニューラルネットワークの検証のための新しいフレームワークを提案する。
重要なアイデアは、論理的な仕様の一部としてニューラルネットワークを使用することだ。
本稿では,ニューラルネットワークの既存の検証基盤上に,ニューロシンボリック検証をどのように実装できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:40:01 GMT)
Estimating Conditional Average Treatment Effects with Missing Treatment
Information [20.8] 治療情報不足時に条件平均治療効果(CATE)を推定することは困難である。
本稿では,欠損治療によるCATE推定について分析する。
我々は,新しいCATE推定アルゴリズムであるMTRNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:23:25 GMT)
DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising [20.6] 本稿では,DETR(Detection TRansformer)トレーニングを高速化するための新しいトレーニング手法を提案する。
緩やかな収束は二部グラフマッチングの不安定性に起因することを示す。
提案手法は,トランスフォーマーデコーダにノイズを付加した接地境界ボックスを供給し,元のボックスを再構築するモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:50:23 GMT)
Can No-reference features help in Full-reference image quality
estimation? [20.5] 完全参照IQAタスクにおけるノン参照機能の利用について検討する。
我々のモデルは、多くの最先端アルゴリズムよりも高いSRCCとKRCCのスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:39:28 GMT)
FinRL: A Deep Reinforcement Learning Library for Automated Stock Trading
in Quantitative Finance [20.4] DRLライブラリFinRLを導入し、初心者が定量的ファイナンスに自分自身を公開できるようにする。
FinRLはNASDAQ-100、DJIA、S&P 500、HSI、SSE 50、CSI 300など、さまざまな株式市場のトレーディング環境をシミュレートしている。
取引コスト、市場の流動性、投資家のリスク回避の度合いといった重要なトレーディングの制約が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:28:11 GMT)
Imitation of Manipulation Skills Using Multiple Geometries [20.2] 本稿では,座標系の辞書から最適表現を抽出し,観測された動きを表現する学習手法を提案する。
本研究では,シミュレーションおよび7軸フランカ・エミカロボットのグリーピングおよびボックスオープニングタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:19:33 GMT)
Label Leakage and Protection from Forward Embedding in Vertical
Federated Learning [20.0] 共有中間埋め込みからプライベートラベルを盗むことができる実用的なラベル推論手法を提案する。
ラベル攻撃の有効性は、中間埋め込みと対応するプライベートラベルとの相関から区別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:54:54 GMT)
GAP: Differentially Private Graph Neural Networks with Aggregation
Perturbation [19.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード表現を学習するグラフデータ用に設計された強力なモデルである。
近年の研究では、グラフデータが機密情報を含む場合、GNNは重大なプライバシー上の懸念を生じさせることが示されている。
我々は,ノードとエッジのプライバシを保護する,差分的にプライベートなGNNであるGAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:58:07 GMT)
Estimating average causal effects from patient trajectories [18.9] 医療実践においては、患者の結果に期待される因果効果に基づいて治療が選択される。
本稿では,時間とともに収集される観察データ(患者軌跡)から平均因果効果(ACE)を推定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:45:19 GMT)
Combining Reinforcement Learning and Optimal Transport for the Traveling
Salesman Problem [18.7] 我々は,従来の自己回帰的アプローチよりもはるかに高速に,監督や推論なしに学習できるモデルを構築することができることを示す。
また、ディープラーニングモデルに最適なトランスポートアルゴリズムを組み込むことで、エンドツーエンドのトレーニング中に割り当て制約を強制する利点を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:21:56 GMT)
Radon cumulative distribution transform subspace modeling for image
classification [18.7] 画像変形モデルの幅広いクラスに適用可能な新しい教師付き画像分類法を提案する。
この方法は、画像データに先述のRandon Cumulative Distribution Transform(R-CDT)を用いる。
テスト精度の向上に加えて,計算効率の向上も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:43:03 GMT)
Do Prompts Solve NLP Tasks Using Natural Language? [18.6] 本研究では,この3種類のプロンプトを,数ショットと全教師付き設定の両方で実証的に比較する。
実験の結果,スキーマプロンプトは一般に最も有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:20:59 GMT)
STEADY: Simultaneous State Estimation and Dynamics Learning from
Indirect Observations [17.9] キノダイナミックモデル学習における最先端の多くのアプローチは、ラベル付き入力/出力の例としてロボットの状態の正確な測定を必要とする。
状態推定と動的学習を同時に行うことにより,ニューラルキノダイナミックモデルの学習手法を提案する。
提案手法は精度が大幅に向上するが, 観測音に対する堅牢性も向上し, 他の多くのロボティクスアプリケーションの性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:25:56 GMT)
CandidateDrug4Cancer: An Open Molecular Graph Learning Benchmark on Drug
Discovery for Cancer [17.4] CandidateDrug4Cancerは、抗がん剤発見のためのグラフ機械学習ベンチマークデータセットである。
このデータセットは、54869のがん関連薬物分子をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:09:50 GMT)
Imitation and Adaptation Based on Consistency: A Quadruped Robot
Imitates Animals from Videos Using Deep Reinforcement Learning [17.0] 動物の動きを模倣し、数秒のビデオからロボットに適応できる映像模倣適応ネットワーク(VIAN)を提案する。
VIANはノイズを除去し、モーションアダプタを用いて動きのキー情報を抽出し、抽出した動きパターンを深部強化学習(DRL)に適用する。
DRLはビデオからの動きパターンからバランスを保ち、動物の行動を模倣し、最終的には異なる動物の短い動きビデオから歩行やスキルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:27:10 GMT)
Translation Invariant Global Estimation of Heading Angle Using Sinogram
of LiDAR Point Cloud [16.9] 重力整列点雲の高速かつ高精度な方向角推定法を提案する。
キーとなる考え方は、ラドン変換に基づいて表現の変換を生成することです。
異なる分布を持つ点雲間の向角推定のために、この向角推定器を微分可能な加群として実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:11:27 GMT)
GSC Loss: A Gaussian Score Calibrating Loss for Deep Learning [16.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)が生み出す予測スコアを校正するために,一般ガウススコア校正(GSC)損失を提案する。
10以上のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案されたGSC損失が、さまざまな視覚的タスクにおいて一貫した、重要なパフォーマンス向上をもたらすことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:52:23 GMT)
A density peaks clustering algorithm with sparse search and K-d tree [16.1] この問題を解決するために,スパース探索とK-d木を用いた密度ピーククラスタリングアルゴリズムを開発した。
分散特性が異なるデータセット上で、他の5つの典型的なクラスタリングアルゴリズムと比較して実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:29:40 GMT)
Taming the Long Tail of Deep Probabilistic Forecasting [16.1] 確率予測における最先端の深層学習手法の性能の長い尾の挙動を同定する。
本稿では,2つのモーメント・ベース・テールネス測定概念について述べる。
時系列や時間軌道を含む実世界の複数のデータセットに対して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:17:56 GMT)
Computationally Efficient and Statistically Optimal Robust Low-rank
Matrix Estimation [15.4] 低ランク線形対物対物対物対物対物対物ノイズは、どちらも統計的に困難である。
本稿では,雑音や重み付き損失など,統計的に最適である新しいサブオリエント(RsGrad)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:05:15 GMT)
Model-agnostic out-of-distribution detection using combined statistical
tests [15.3] 本稿では,学習された生成モデルを用いた分布外検出のための簡易な手法を提案する。
古典的パラメトリックテスト(ラオのスコアテスト)と最近導入された定性テストを組み合わせる。
その単純さと汎用性にもかかわらず、これらの手法はモデル固有のアウト・オブ・ディストリビューション検出アルゴリズムと競合することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:32:09 GMT)
A Transferable Legged Mobile Manipulation Framework Based on Disturbance
Predictive Control [15.0] 四足歩行ロボットにロボットアームを装着した足の移動操作は、ロボットの性能を大幅に向上させる。
本稿では,潜在動的アダプタを用いた強化学習スキームを低レベルコントローラに組み込んだ統合フレームワーク外乱予測制御を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:54:10 GMT)
Counterfactually Evaluating Explanations in Recommender Systems [14.9] 人間の関与なしに計算できるオフライン評価手法を提案する。
従来の手法と比較して,本手法は実際の人間の判断とより相関した評価スコアを得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:55:29 GMT)
Holographic quantum simulation of entanglement renormalization circuits [14.4] 現在の雑音量子コンピュータは数十量子ビットに制限されている。
ホログラフィック量子シミュレーションの技法により、$D$次元システムは、量子ビットの$Drm -1$次元部分集合でシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:58:19 GMT)
Visual Feature Encoding for GNNs on Road Networks [14.3] 視覚バックボーンネットワークとグラフニューラルネットワークを組み合わせたアーキテクチャを提案する。
衛星画像の符号化により,オープンストリートマップ道路網上で道路型分類タスクを行う。
アーキテクチャによりさらに微調整が可能となり,事前学習により伝達学習のアプローチが評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:37:50 GMT)
Beyond Virtual Bazaar: How Social Commerce Promotes Inclusivity for the
Traditionally Underserved Community in Chinese Developing Regions [13.8] 我々は、社会商業が「カウンタ」として振る舞うことで、コミュニティが長年にわたって生きてきた伝統的なオフラインの社会経済生活がオンラインにもたらすかを示す。
私たちの研究は、"次の10億人"人口のための包括的技術を構築するための、新しい洞察と意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:25:52 GMT)
Detecting a single atom in a cavity using the $\chi^{(2)}$ nonlinear
medium [13.8] 本稿では,$chi(2)$非線形媒質の助けを借りて,キャビティ内の単一原子を検出するプロトコルを提案する。
提案プロトコルは、制御可能なスクイーズ強度や原子-キャビティ結合強度の指数的増大など、いくつかの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:15:28 GMT)
Asymptotic Normality of Log Likelihood Ratio and Fundamental Limit of
the Weak Detection for Spiked Wigner Matrices [13.7] ランクワンスパイクされたウィグナーモデルにおける信号の存在を検出する問題を考える。
我々は,信号対雑音比が一定の閾値以下である場合に,スパイクされたモデルとヌルモデルとの対数確率比がガウスに収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:14:54 GMT)
CD-GAN: a robust fusion-based generative adversarial network for
unsupervised change detection between heterogeneous images [13.6] 本稿では,いわゆる異種光画像を対象とした新しい教師なし変化検出手法を提案する。
一対のマルチバンドイメージを融合するために事前に設計、訓練された深い対向ネットワークは、同じアーキテクチャのネットワークで容易に補完することができ、変更検出を行うことができる。
最先端の変更検出手法との比較により,提案手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:58:06 GMT)
Preserving multi-level quantum coherence by dynamical decoupling [13.4] 我々は, 9rmBe+$イオンの捕捉した3レベルの重ね合わせをノイズ磁場から保護するために, 動的疎結合を実験的に適用した。
我々のデモは、簡単に多くのレベルに拡張可能であり、長いコヒーレンスな量子メモリ、メトロジー、およびキューディットによる情報処理への道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:56:13 GMT)
Responsible-AI-by-Design: a Pattern Collection for Designing Responsible
AI Systems [12.8] 責任あるAIのための多くの倫理規定、原則、ガイドラインが最近発行されている。
本稿では、システムレベルのガイダンスとして、責任あるAIシステムのアーキテクチャをどのように設計するかという、欠落した要素を1つ挙げる。
本稿では、AIシステムに組み込んだデザインパターンを製品として紹介し、責任あるAI設計に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:30:03 GMT)
Sketched RT3D: How to reconstruct billions of photons per second [12.2] 単光子光の検出と測光(ライダー)は、3Dシーンの深さと強度情報をキャプチャする。
観測された光子からシーンを再構成することは、背景照明源に付随する急激な検出のために難しい課題である。
本稿では,空間的に正規化された再構成を実現するために点雲デノイザを用いた最新の最先端アルゴリズムのスケッチ版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:02:52 GMT)
OmniFusion: 360 Monocular Depth Estimation via Geometry-Aware Fusion [12.1] 球面歪み問題に対処するため,360度単分子深度推定パイプライン,textit OmniFusionを提案する。
我々のパイプラインは、360度画像を歪みの少ない視点パッチ(すなわち、タンジェント画像)に変換して、CNNを介してパッチワイズ予測を取得し、最終的な出力のためにパッチワイズ結果をマージする。
実験の結果,本手法は歪み問題を大幅に軽減し,360度単眼深度推定ベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:19:49 GMT)
FastFold: Reducing AlphaFold Training Time from 11 Days to 67 Hours [11.8] FastFoldは、トレーニングと推論のためのタンパク質構造予測モデルの高効率実装である。
FastFoldはトレーニング時間を11日から67時間に短縮し、ロングシーケンス推論のための7.5sim9.5times$ Speedupを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:59:51 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection from Time-of-Flight Depth Images [11.5] ビデオ異常検出(VAD)は、ビデオデータ中の異常事象を自動的に検出する問題に対処する。
本研究では,フォアグラウンドマスクの形でシーン解析のための補助情報を容易に抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:59:03 GMT)
A Generalized Approach for Cancellable Template and Its Realization for
Minutia Cylinder-Code [11.4] Index-of-Max (IoM) はランキングに基づく局所性に敏感なハッシュ技術である。
バイオメトリックテンプレートは、常に順序付けと固定長の形式ではなく、順序付けされていない可変サイズの点集合である。
本稿では,IoMハッシュの一般化版であるgIoMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:30:46 GMT)
Continual Learning of Multi-modal Dynamics with External Memory [11.4] そこで本研究では,新しい動作モードが順次出現した場合に,モデルが動的環境に適合する問題について検討する。
学習モデルは、いつ新しいモードが現れるかを認識するが、個々のトレーニングシーケンスの真のモードにアクセスできない。
我々は,ニューラル・エピソード記憶において,遭遇したシーケンスのモードの記述子を保持する新しい連続学習法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:36:22 GMT)
On the Configuration of More and Less Expressive Logic Programs [11.3] SATとASPの2つのよく知られたモデルベースAI手法は、入力を特徴付けるかもしれない多くの構文的特徴を定義する。
各競合から抽出したSATドメインとASPドメインに関する広範な実験的分析の結果は、入力の再構成と構成を用いて得られる様々な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:55:35 GMT)
Manipulation-Oriented Object Perception in Clutter through Affordance
Coordinate Frames [10.9] 本研究では,手頃なポーズとカテゴリーレベルのポーズの概念を組み合わせて,Affordance Coordinate Frame(ACF)を導入する。
ACFでは、各オブジェクトのクラスを、各パーソナライズ部品とそれらの互換性の観点から表現し、各パーツは、ロボット操作のためのカテゴリレベルのポーズに関連付けられている。
実験では,ACFがオブジェクト検出の最先端手法と,対象部品のカテゴリレベルのポーズ推定に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:54:04 GMT)
Dense Voxel Fusion for 3D Object Detection [10.7] ボクセル融合 (Voxel Fusion, DVF) は, 多スケール密度ボクセル特徴表現を生成する逐次融合法である。
地上の真理2Dバウンディングボックスラベルを直接トレーニングし、ノイズの多い検出器固有の2D予測を避けます。
提案したマルチモーダルトレーニング戦略は, 誤った2次元予測を用いたトレーニングに比べ, より一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:51:31 GMT)
Discrete Optimal Transport with Independent Marginals is #P-Hard [10.6] 2つのK次元離散ランダムベクトルの分布間のワッサーシュタイン距離を評価する最適輸送問題の計算複雑性について検討する。
我々は,第1の確率ベクトルの成分が任意の独立分布に従うとき,擬似多項式時間でワッサーシュタイン距離を近似する動的プログラミング型アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:04:37 GMT)
MUAD: Multiple Uncertainties for Autonomous Driving benchmark for
multiple uncertainty types and tasks [10.6] MUADデータセットは8,500個のリアルな合成画像で構成され、様々な悪天候条件がある。
このデータセットは、モデルパフォーマンスに対するさまざまな不確実性ソースの影響をより正確に評価することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:14:12 GMT)
Improving the Diversity of Bootstrapped DQN via Noisy Priors [10.3] Bootstrapped Deep Q-Learning Networkは、最もよく知られている強化学習アルゴリズムの1つである。
本稿では,ガウス分布からのノイズやサンプルの先行値として先行情報を扱える可能性について検討し,そのアルゴリズムにさらなる多様性を導入する。
その結果,Bootstrapped Deep Q-Learningアルゴリズムの修正により,異なる種類のAtariゲームに対する評価スコアが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:28:14 GMT)
Towards Efficient and Stable K-Asynchronous Federated Learning with
Unbounded Stale Gradients on Non-IID Data [10.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データをアップロードすることなくグローバルモデルをトレーニングできる、新たなプライバシ保護パラダイムである。
本稿では,適応学習率(WKAFL)を持つ2段重み付き非同期FLを提案する。
ベンチマークと合成FLデータセットの両方に実装された実験は、WKAFLが既存のアルゴリズムよりも全体的なパフォーマンスが優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:17:23 GMT)
Improving Generalization of Deep Networks for Estimating Physical
Properties of Containers and Fillings [9.8] 我々は、パイプラインのバックボーンモデルとして、協調的な注意を伴う軽量で訓練済みの畳み込みニューラルネットワークを使用している。
補充型分類とオーディオデータに対処し、その情報とビデオのモダリティを組み合わせ、補充レベル分類に対処する。
コンテナ容量,寸法,質量推定について,データ拡張と整合性の測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:47:27 GMT)
MIAShield: Defending Membership Inference Attacks via Preemptive
Exclusion of Members [9.3] メンバーシップ推論攻撃では、相手はモデルの予測を観察し、サンプルがモデルのトレーニングデータの一部であるかどうかを判断する。
そこで我々は,MIAShieldを提案する。MIAShieldは,メンバーの存在を隠蔽する代わりに,メンバーサンプルのプリエンプティブ排除に基づく新しいMIAディフェンスである。
我々は,MIAShieldが多岐にわたるMIAの会員推定を効果的に緩和し,最先端の防衛技術と比較してはるかに優れたプライバシー利用トレードオフを実現し,適応的敵に対する耐性を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:53:21 GMT)
Selection, Ignorability and Challenges With Causal Fairness [9.1] 我々は、このようなことが可能なモデルは、フェアネス文学で一般的に見なされるよく振る舞うクラスの外にある必要があると論じる。
多くのケースでは、より広い人口からサンプルが選択されているため、明示的に拒否することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:21:25 GMT)
Sampling Random Group Fair Rankings [9.0] 我々は、異なるセンシティブな集団からランク付けされた項目をマージするランダム化されたグループフェアランキングの問題を考える。
公理的アプローチを採り、ランダム群フェアランキングをサンプリングするために$mathcalD$という一意分布が存在することを示す。
我々は$mathcalD$からランダム群フェアランキングをサンプリングする3つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:59:26 GMT)
A Learning Based Framework for Handling Uncertain Lead Times in
Multi-Product Inventory Management [8.9] サプライチェーンと在庫管理に関する既存の文献の多くは、ゼロまたは一定リードタイムの需要プロセスを考慮する。
最近導入された遅延解決深度Q-ラーニング(DRDQN)アルゴリズムに動機づけられた本研究では,リードタイムにおける不確実性を扱うための強化学習に基づくパラダイムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:50:04 GMT)
Adversarially Robust Learning with Tolerance [8.7] 本稿では,距離摂動集合に対する寛容逆PAC学習の問題点について考察する。
自然摂動・平滑アルゴリズムの変種であるPACは、$gamma$-tolerant adversarial setにおいて、VC次元が$v$の任意の仮説クラス$mathcalH$を学習する。
また,2次元に線形依存したサンプル境界を求める学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:50:16 GMT)
Temporal Context Matters: Enhancing Single Image Prediction with Disease
Progression Representations [8.4] 本稿では,時間経過情報を活用した深層学習手法を提案する。
本手法では, 自己注意に基づく時間的畳み込みネットワーク(TCN)を用いて, 疾患の軌跡を最も反映した表現を学習する。
ビジョン変換器は、単点画像から特徴を抽出するために、自己教師型で事前訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:11:07 GMT)
Nonreciprocal and chiral single-photon scattering for giant atoms [7.4] 導波路に結合した巨大原子の非自明な単一光子散乱特性について検討する。
提案する巨大原子構造は,高効率な単一光子ターゲットルータとサーキュレータの応用の可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:25:12 GMT)
Self-Supervised Scene Flow Estimation with 4D Automotive Radar [7.3] 4Dレーダーからのシーンフローを推定する方法はほとんど分かっていない。
LiDARの点雲と比較すると、レーダーデータは大幅に小さく、ノイズが高く、解像度もはるかに低い。
本研究の目的は,4次元レーダポイント雲からのシーンフローを,自己教師付き学習を利用して推定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:28:12 GMT)
Half Wavelet Attention on M-Net+ for Low-Light Image Enhancement [6.9] 低照度画像強調は、暗黒画像を適切な明るさに増強するコンピュータビジョンタスクである。
改良された階層モデルに基づく画像強調ネットワーク(HWMNet)を提案する。
我々のHWMNetは、定量的メトリクスと視覚的品質の点で、2つの画像強調データセットで競合する性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:25:36 GMT)
Measurement-induced criticality in $\mathbb{Z}_2$-symmetric quantum
automaton circuits [6.7] ハイブリッド$mathbbZ$対称量子オートマトン回路における絡み合いのダイナミクスについて検討する。
体積法相から臨界相への絡み合い相の遷移は, 測定速度を$p$で変化させることで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:02:33 GMT)
The role of haptic communication in dyadic collaborative object
manipulation tasks [6.5] ヒトの協調作業における触覚の役割について検討する。
ボード上の目標位置でボールをバランスさせるタスクを提示する。
触覚フィードバックが利用可能であれば,人間同士のコーディネートがより優れていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:13:54 GMT)
Adversarial Robustness of Neural-Statistical Features in Detection of
Generative Transformers [6.2] コンピュータ生成テキストの検出能力に対するニューラルおよび非ニューラルアプローチの評価を行った。
統計学的特徴は神経的特徴に劣るが, 統計学的特徴は追加の対向的堅牢性をもたらす。
我々は,逆テキスト品質の人的判断のための代用尺度として$Delta$MAUVEを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:46:39 GMT)
Quantum secure non-malleable-extractors [5.8] 我々はいくつかの明示的な量子安全な非可逆抽出器を構築した。
すべての量子安全な非可算抽出器は、Chattopadhyay, Goyal, Li による構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:29:03 GMT)
Centralized Fairness for Redistricting [5.6] 代表制では、各選挙区が代表を選出する地区に分割されることが多い。
コンピュータベースの手法は、ある政党が他よりも劇的に有利な地区を描く能力を劇的に向上させてきた。
再制限プロセスを自動化する多くの試みが提案されているが、実際は採用されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:59:30 GMT)
Follow your Nose: Using General Value Functions for Directed Exploration
in Reinforcement Learning [5.4] 本稿では,汎用価値関数(GVF)と有向探索戦略を用いて,探索と補助的タスク学習を組み合わせることを提案する。
3つのナビゲーションタスクにおいて、手作業ではなく選択肢(アクションのシーケンス)を学習し、パフォーマンス上の優位性を実証する簡単な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:14:11 GMT)
Skew-Symmetric Adjacency Matrices for Clustering Directed Graphs [5.3] カットベースの有向グラフ(グラフ)クラスタリングは、しばしばクラスタ内あるいはクラスタ間の疎結合を見つけることに焦点を当てる。
フローベースのクラスタリングでは、クラスタ間のエッジは一方向を向く傾向にあり、マイグレーションデータ、フードウェブ、トレーディングデータに見出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:07:04 GMT)
Image-based material analysis of ancient historical documents [5.3] 本研究は、有名な歴史資料集『死海巻』の画像を用いて、写本の資料を分類する新しい方法を提案する。
多数決プロセスの変換を用いた二項分類システムは, この分類作業に有効であることが示されている。
このパイロットスタディは、パーチメントまたはパピルス材料から生成される限られた量の原稿に対して、最大97%の分類成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:39:22 GMT)
Object Pose Estimation using Mid-level Visual Representations [5.2] 本研究は,これまで見つからなかった環境に効果的に移動可能なオブジェクトカテゴリのポーズ推定モデルを提案する。
ポーズ推定のための深層畳み込みネットワークモデル(CNN)は、通常、オブジェクト検出、ポーズ推定、または3D再構成のために算出されたデータセットに基づいて訓練され評価される。
一般化と新しい環境への移動に関しては,この手法が好ましいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:49:17 GMT)
Integer Factorization with Compositional Distributed Representations [5.1] 本稿では,ベクトル記号アーキテクチャを用いた分散表現を用いた整数分解手法を提案する。
この手法は、整数分解をニューラルネットワークを用いて解くことができ、並列なニューロモルフィックハードウェアに実装される可能性がある方法で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:09:17 GMT)
Rethinking Pretraining as a Bridge from ANNs to SNNs [5.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、特有の特徴を持つ脳にインスパイアされた典型的なモデルとして知られている。
高い精度のモデルを得る方法は、常にSNNの分野における主要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:59:57 GMT)
GROW: A Row-Stationary Sparse-Dense GEMM Accelerator for
Memory-Efficient Graph Convolutional Neural Networks [4.7] グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)のユニークな特徴は、その2つの主要な実行ステージであるアグリゲーションと組み合わせが、大幅に異なるデータフローを示すことである。
本稿では,GustavsonのアルゴリズムをベースとしたGCNアクセラレータGROWについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 06:18:19 GMT)
On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI [4.2] この記事では、この問題を解決するために、デバイス上で学習するアプローチに基づいたニューラルネットワークを紹介します。
われわれのアプローチは、事実上のバックプロパゲーションベースのトレーニングとは全く異なるが、ローエンドのエッジデバイス向けに調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:59:33 GMT)
Parallel Spatio-Temporal Attention-Based TCN for Multivariate Time
Series Prediction [4.2] 予測ウィンドウの拡張を支援するために注意を払っているリカレントニューラルネットワークは、このタスクの最先端技術である。
それらの消失する勾配、短い記憶、シリアルアーキテクチャは、複雑なデータによる長距離予測にRNNを根本的に不適当にしている、と我々は主張する。
そこで我々は,PSTA-TCNというフレームワークを提案する。これは並列時間的注意機構を組み合わして,動的内部相関を積み重ねたTCNバックボーンから抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:27:56 GMT)
The Theoretical Expressiveness of Maxpooling [4.0] 我々は、ReLUに基づく近似を解析し、最大プール化を行う理論的枠組みを開発する。
最大プーリングはReLUアクティベーションを用いて効率的に複製できない。
最大プールと最適近似の違いの主な原因は、他のアーキテクチャ上の決定で克服できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:45:53 GMT)
Benchmarking Robustness of Deep Learning Classifiers Using Two-Factor
Perturbation [4.0] 本稿では,欠陥画像上のDL分類器のロバスト性を評価するための基礎的な研究を付け加える。
クリーンなセット,単一因子摂動のセット,2要素摂動条件のセットを含む,総合的な69のベンチマーク画像セットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:53:21 GMT)
$\texttt{py-irt}$: A Scalable Item Response Theory Library for Python [4.0] $textttpy-irt$はBayesian Item Response Theory(IRT)モデルを適合させるPythonライブラリである。
主題や項目の潜在特性を推定し、IRTタスクや理想的なポイントモデルでの使用に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:09:46 GMT)
Analytical Solutions for the Inverse Problem within Gradual Semantics [4.0] 本稿では,段階的意味論における逆問題の解法として解析的アプローチを用いる方法を示す。
現在の最先端とは違って、そのようなアプローチは素早く解を見つけることができ、そのことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:55:10 GMT)
TAE: A Semi-supervised Controllable Behavior-aware Trajectory Generator
and Predictor [3.7] 軌道生成と予測は、知的車両のプランナー評価と意思決定において重要な役割を果たす。
本稿では,ドライバの動作を明示的にモデル化する行動認識型トラジェクトリ・オートエンコーダ(TAE)を提案する。
我々のモデルは、統一アーキテクチャにおける軌道生成と予測に対処し、両方のタスクに利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:37:44 GMT)
Faking feature importance: A cautionary tale on the use of
differentially-private synthetic data [3.6] 本稿では,生データから得られる特徴量と合成データから得られる特徴量との一致を実証的に分析する。
プライバシのレベルによって異なるため、さまざまなユーティリティー対策を適用して、特徴的重要性の合意を定量化します。
この研究は、金融や医療といった分野において、高感度データセットの合成バージョンを開発する上で重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:11:43 GMT)
Avant-Satie! Using ERIK to encode task-relevant expressivity into the
animation of autonomous social robots [3.6] ERIKは、アルゴリズムと限定されたユーザインタラクションシナリオの両方において、以前に提示され評価された表現的逆キネマティクス技術である。
これまでのシナリオから,サポート対象のクレームのさらなる検証を目的とした,新たなシナリオを開発した。
我々の実験は完全自律型アデリーノロボットを特徴とし、ERIKは、与えられたタスクの実行中に、その非言語的表現キューを通して、ユーザの行動選択を指示するために使用できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:24:52 GMT)
A relationship and not a thing: A relational approach to algorithmic
accountability and assessment documentation [3.4] 当社は、開発者はシステムがどのように動作するかに関する情報をほとんど独占していると論じています。
我々は、ロバストな説明責任体制は、大衆が共有された経験と関心を結び付ける機会を確立する必要があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 23:22:03 GMT)
Ricci Curvature Based Volumetric Segmentation of the Auditory Ossicles [3.4] 中耳に位置する耳小骨は、人体の最小の骨である。
CT(Computed Tomography)3D画像に基づいて,オシクルの疾患を自動的に診断できることが重要である。
テンプレートも手動ラベルも不要なオシクルを見つけるための,完全に自動的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:09:36 GMT)
Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measurements using
Uniform B-Splines [3.3] 自動走行車におけるLIDAR測定から地上面を高速かつ頑健に推定する手法を提案する。
本稿では,線形問題として再計算可能なLS最適化問題として推定過程をモデル化する。
実世界のシナリオにおける研究車両のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:26:51 GMT)
Improving Lidar-Based Semantic Segmentation of Top-View Grid Maps by
Learning Features in Complementary Representations [3.0] 我々は、自律運転の文脈において、スパースで単発のLiDAR測定から意味情報を予測するための新しい方法を提案する。
このアプローチは、トップビューグリッドマップのセマンティックセグメンテーションを改善することを目的としている。
各表現に対して、セマンティック情報を効果的に抽出するために、調整されたディープラーニングアーキテクチャが開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:49:51 GMT)
Stable, accurate and efficient deep neural networks for inverse problems
with analysis-sparse models [3.0] 本稿では,一般解析スパースモデルを用いた逆問題に対する高精度で安定かつ効率的なニューラルネットワークの構築について述べる。
ネットワーク構築のために,凸最適化のための1次高速化手法であるNESTAをアンロールする。
再起動方式は、必要なネットワーク深さの指数的減衰を可能とし、より浅いネットワークとなり、その結果より効率的なネットワークを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 00:44:25 GMT)
SPICEprop: Backpropagating Errors Through Memristive Spiking Neural
Networks [2.9] BPTT学習規則を用いて訓練した新しい間質ニューロンからなる完全間質性スパイクニューラルネットワーク(MSNN)を提案する。
アナログSPICE回路モデルを用いて設計したMIFニューロンに直接グラディエント降下を適用する。
MNISTテストデータセットでは97.58%、Fashion-MNISTテストデータセットでは75.26%の精度で達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:34:43 GMT)
A Fully Memristive Spiking Neural Network with Unsupervised Learning [2.9] このシステムは、神経系とシナプス系の両方のダイナミクスが、メムリスタを用いて実現可能であることを完全に理解している。
提案したMSNNは, 共振器間の電圧波形変化から, 共振器の累積重変化を用いてSTDP学習を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:16:46 GMT)
CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D
Point Cloud Understanding [2.9] CrossPointは、転送可能な3Dポイントクラウド表現を学習するための、単純なクロスモーダルコントラスト学習アプローチである。
提案手法は,従来の教師なし学習手法よりも,3次元オブジェクト分類やセグメンテーションなど,さまざまな下流タスクにおいて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:36:47 GMT)
PUMA: Performance Unchanged Model Augmentation for Training Data Removal [2.8] 本稿では,PUMA(Performance Unchanged Model Augmentation)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案するPUMAフレームワークは、各トレーニングデータポイントがモデルの一般化能力に与える影響を明示的にモデル化する。
PUMAは,モデルを再トレーニングすることなく,マーク付きトレーニングデータのユニークな特徴を効果的かつ効率的に除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:40:17 GMT)
Conditional Reconstruction for Open-set Semantic Segmentation [2.8] 本稿では,入力画像のクラス条件再構成を用いたCoReSegという新しい手法を提案する。
予測においてセマンティックな一貫性が向上し、クリーン化マップが生成される。
CoRe-Segは、Vayhin-genとPotsdam ISPRSデータセットの最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:32:29 GMT)
Large-Scale Hate Speech Detection with Cross-Domain Transfer [2.8] 我々は、ヘイトスピーチ検出のための大規模ツイートデータセットを英語と低リソース言語であるトルコ語で構築する。
私たちのデータセットは、5つのドメインにまたがる同じ数のツイートを持つように設計されています。
トランスフォーマーベースの言語モデルは、英語では少なくとも5%、トルコ語では10%、従来のbag-of-wordやニューラルモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:02:54 GMT)
An Evaluation of the EEG alpha-to-theta and theta-to-alpha band Ratios
as Indexes of Mental Workload [2.7] 多くの研究では、脳波帯、特にアルファバンドとテータバンドが認知負荷指標として有用であることが示されている。
本研究の目的は,アルファ・トゥ・セタとテータ・トゥ・アルファ・バンドの比率が,自己申告された精神労働負荷の知覚を識別できるモデルの作成に与える影響を評価・分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:59:06 GMT)
Providing Insights for Open-Response Surveys via End-to-End
Context-Aware Clustering [2.6] 本研究では,オープンレスポンスサーベイデータ中の組込み意味パターンを抽出し,集約し,省略する,エンド・ツー・エンドのコンテキスト認識フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、テキストデータを意味ベクトルにエンコードするために、事前訓練された自然言語モデルに依存している。
本フレームワークは,調査データから最も洞察に富んだ情報を抽出するプロセスを自動化することで,大規模化のコストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:24:10 GMT)
Container Localisation and Mass Estimation with an RGB-D Camera [2.6] 操作された容器を検知し,その空の質量を推定するカメラベース手法を提案する。
CORSMAL Containers Manipulationデータセットの結果,提案手法は空のコンテナ質量を推定し,スコアは71.08%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:03:04 GMT)
3D object reconstruction and 6D-pose estimation from 2D shape for
robotic grasping of objects [2.3] 本研究では,2次元画像からの3次元オブジェクト再構成と6次元位置推定手法を提案する。
2次元画像から直接変換パラメータを計算することにより、登録プロセスに必要な自由パラメータの数を削減できる。
ロボット実験では、オブジェクトの把握が成功し、実際の環境でのユーザビリティが実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:58:35 GMT)
Beyond GAP screening for Lasso by exploiting new dual cutting
half-spaces with supplementary material [2.2] 提案手法は,ドーム形状を持つ安全な領域をベースとし,半空間の集合の正準表現を利用する。
提案された安全領域は、常に最先端の「GAP Sphere」と「GAP Dome」に含まれることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:52:58 GMT)
An Accelerated Stochastic Algorithm for Solving the Optimal Transport
Problem [2.1] PDASGDは性質上実装が容易である: イテレーション毎の計算は他の非確率的な計算よりもはるかに高速である。
合成データと実データの両方で数値実験を行い,PDASGDの効率向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 01:16:10 GMT)
TableFormer: Table Structure Understanding with Transformers [2.1] テーブル構造同定モデルを提案する。
テーブルセルのための新しいオブジェクト検出デコーダ
次に、LSTMデコーダを変換器ベースのデコーダに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:46:24 GMT)
Transfer Learning of High-Fidelity Opacity Spectra in Autoencoders and
Surrogate Models [2.1] ニューラルネットワークはこれらのスペクトルを再現することができるが、ニューラルネットワークはそれらを訓練するためにデータを必要とする。
本稿では, 高忠実度クリプトンデータを用いて, 3%から4%の誤差で高忠実度スペクトルを再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:57:09 GMT)
Learning Stochastic Parametric Differentiable Predictive Control
Policies [2.0] 本稿では、ニューラルネットワークポリシーの教師なし学習のための、パラメトリック微分可能予測制御(SP-DPC)と呼ばれるスケーラブルな代替手法を提案する。
SP-DPCはパラメトリック制約最適制御問題に対する決定論的近似として定式化される。
閉ループ制約と確率満足度に関するSP-DPC法を用いて学習したポリシーに関する理論的確率的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:46:32 GMT)
Configurable sublinear circuits for quantum state preparation [1.9] 量子回路で$O(sqrtN)$の幅と深さと絡み合った情報をアシラリー量子ビットで符号化する構成を示す。
5つの量子コンピュータ上で原理実証を行い、その結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:16:30 GMT)
GRASP EARTH: Intuitive Software for Discovering Changes on the Planet [1.8] Google Earth Engineをベースとした簡単な変更検出アプリケーションであるGRASP EARTHを開発した。
GRASP EARTHは衛星画像を容易に処理でき、災害監視や都市開発監視に利用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:08:42 GMT)
Robust Seatbelt Detection and Usage Recognition for Driver Monitoring
Systems [1.7] 現在のシートベルトリマインダーシステムは「シーベルト警告ストッパー」で簡単に騙せる
シートベルトの使用認識には、赤外線(IR)カメラにおける色情報の欠如など、多くの課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 01:04:03 GMT)
3D Common Corruptions and Data Augmentation [1.5] モデルのロバスト性を評価するために、汚職として使用できる一連の画像変換を導入する。
これらの変換は効率的であること(オンザフライで計算可能)、拡張可能であること(実際の画像のほとんどのデータセットに適用可能)、既存のモデルの脆弱性を暴露すること、モデルをより堅牢にすることができることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:31:16 GMT)
What Makes Transfer Learning Work For Medical Images: Feature Reuse &
Other Factors [1.5] 医学領域への転帰学習が有用であるか否かは,どの要因が決定されるかは定かではない。
転送学習,データサイズ,モデルのキャパシティと帰納バイアス,およびソースとターゲットドメイン間の距離の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:13:11 GMT)
The Concordance Index decomposition: a measure for a deeper
understanding of survival prediction models [1.5] Concordance Index (C-index) はSurvival Analysisにおいて、予測モデルがどの程度優れているかを評価する指標である。
本稿では,C-Indexを2量の重み付き調和平均に分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:26:21 GMT)
Pareto Frontier Approximation Network (PA-Net) to Solve Bi-objective TSP [1.5] トラベリングセールスパーソン問題(TSP)は、一連のタスクを行う最適な順序を見つけるために使用される古典的なリソース割り当て問題である。
本研究では,2つの目的に対して,強化学習を用いてTSPを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:25:45 GMT)
Learning in Sparse Rewards settings through Quality-Diversity algorithms [1.5] この論文は、品質多様性(QD)アルゴリズムによるスパース報酬の問題に焦点を当てている。
論文の最初の部分は、ポリシーの多様性を評価する空間の表現を学ぶことに焦点を当てている。
この論文はSERENEアルゴリズムを導入し、探索空間の興味深い部分に集中する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:02:34 GMT)
Hyperspectral Pixel Unmixing with Latent Dirichlet Variational
Autoencoder [1.5] ハイパースペクトル画素強度は、いくつかの材料からの反射率の混合によって生じる。
本稿では,ハイパースペクトル画素の非混合化法について述べる。
ハイパースペクトル・ピクセル・アンミックスのための遅延ディリクレ変分オートエンコーダを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:38:44 GMT)
ParaPose: Parameter and Domain Randomization Optimization for Pose
Estimation using Synthetic Data [1.4] 本稿では,合成データのみを用いた自動構成法を提案する。
ネットワークトレーニング中にドメインのランダム化を学習し、次にドメインのランダム化を使用してポーズ推定パラメータを最適化する。
開発した手法は,挑戦的なOCCLUSIONデータセット上で82.0%のリコールの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:52:00 GMT)
An Instance Space Analysis of Constrained Multi-Objective Optimization
Problems [1.3] 我々は,制約付き多目的進化アルゴリズム(CMOEA)の性能とCMOPインスタンス特性の関係について,ISA(インスタンス空間解析)を用いて検討する。
6つのCMOPベンチマークスイートと15のCMOEAにまたがる問題アルゴリズムのフットプリントを詳細に評価する。
我々は、非支配的集合の分離と制約と目的の進化可能性の相関という2つの重要な特徴が、アルゴリズムの性能に最も大きな影響を与えると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:28:11 GMT)
Enhanced thermoelectric efficiency of zigzag bilayer phosphorene
nanoribbon; edge states engineering [1.3] 本研究では, ZBPNRの電力と熱電効率を, 中間ギャップ状態の存在下で著しく向上できることを示す。
境界に周期的な点電位を適用することにより、エッジモードを設計して、システムの熱電パワーと効率をさらに最適化する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:29:54 GMT)
Using Multi-scale SwinTransformer-HTC with Data augmentation in CoNIC
Challenge [1.3] 本稿では,病理領域からのH&E画像の自動分割と分類タスクを提案する。
この課題に対して,HTC を用いたマルチスケール Swin トランスフォーマーを提案するとともに,既知の正規化手法を適用して拡張データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:56:10 GMT)
Reliable validation of Reinforcement Learning Benchmarks [1.2] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ゲームAIとAI全般において、最もダイナミックな研究分野の1つである。
Atariのような異なるアルゴリズムを比較するためにスコアが使用されるベンチマーク環境はたくさんあります。
実験結果の検証を行うために,元の実験データへのアクセスを提供することにより,この状況を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:55:27 GMT)
Precise Stock Price Prediction for Optimized Portfolio Design Using an
LSTM Model [1.2] インド経済の7つのセクターに基づいて最適化されたポートフォリオを提示する。
過去の株価は2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから抽出される。
LSTM回帰モデルも将来の株価を予測するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:37:30 GMT)
ES-dRNN with Dynamic Attention for Short-Term Load Forecasting [1.2] 短期負荷予測(STLF)は、時系列の複雑な性質が複数の季節性やばらつきを表わすため、難しい問題である。
本稿では,指数的スムース化と拡張型リカレントニューラルネットワーク(ES-dRNN)と動的注意機構を組み合わせたハイブリッド予測モデルの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:39:33 GMT)
Improving Point Cloud Based Place Recognition with Ranking-based Loss
and Large Batch Training [1.1] 本稿では,識別可能な3Dポイントクラウド記述子を計算するための,シンプルで効果的な学習手法を提案する。
本稿では,画像検索における最近の進歩を取り入れ,異なる平均精度近似に基づく損失関数の修正版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:29:28 GMT)
Aggregated Pyramid Vision Transformer: Split-transform-merge Strategy
for Image Recognition without Convolutions [1.1] この作業は、Vision Transformerをピラミッドアーキテクチャと組み合わせ、Split-merge-transformを使用してグループエンコーダを提案し、ネットワークアーキテクチャAggregated Pyramid Vision Transformer (APVT) と命名する。
CIFAR-10データセット上で画像分類タスクを行い、COCO 2017データセット上でオブジェクト検出タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:14:28 GMT)
A Blockchain-Based Consent Mechanism for Access to Fitness Data in the
Healthcare Context [1.0] 本研究では、ブロックチェーンとスマートコントラクトに基づく、人間中心、法的に準拠、分散化、動的同意システムのためのアーキテクチャを紹介する。
提案方式のセキュリティ特性は, 正式なセキュリティモデリングフレームワークSeMFを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:48:09 GMT)
Learning Conditional Variational Autoencoders with Missing Covariates [0.9] 条件変分オートエンコーダ(CVAE)は、多種多様な深部生成モデルである。
CVAE および GP 以前のVAE を学習するための計算効率のよい手法を開発した。
本研究は,本手法が従来の手法よりも優れていることを示すとともに,シミュレーションデータセットに関する実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:22:09 GMT)
LILE: Look In-Depth before Looking Elsewhere -- A Dual Attention Network
using Transformers for Cross-Modal Information Retrieval in Histopathology
Archives [0.8] クロスモダリティデータ検索は多くの分野や研究分野の要件となっている。
本研究では,共同潜在空間における画像やテキストの表現を支援するために,新たな損失項を持つ新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 22:42:20 GMT)
ADVISE: ADaptive Feature Relevance and VISual Explanations for
Convolutional Neural Networks [0.7] 本稿では,機能マップの各ユニットの関連性を定量化し,活用して視覚的説明を提供する新しい説明可能性手法であるADVISEを紹介する。
我々は、画像分類タスクにおいて、AlexNet、VGG16、ResNet50、XceptionをImageNetで事前訓練した上で、我々のアイデアを広く評価する。
さらに,ADVISEは衛生チェックをパスしながら,感度および実装独立性公理を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:16:57 GMT)
Shape constrained CNN for segmentation guided prediction of myocardial
shape and pose parameters in cardiac MRI [0.6] 我々は、CNNを用いて、心筋の統計的形状モデルの形状パラメータを予測する。
統合形状モデルは予測輪郭を規則化し、現実的な形状を保証する。
形状パラメータの予測に,同時セマンティックセグメンテーションと2つの新たに定義された損失関数の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:20:30 GMT)
Hubbard model for spin-1 Haldane chains [0.6] 反強磁性スピン1鎖のハルデン相(Haldane phase)は、トポロジカルな物質の状態である。
我々の研究は、Hubbardモデル量子シミュレータを使ってスピン-1ネットワークを構築する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:19:15 GMT)
Are Latent Factor Regression and Sparse Regression Adequate? [0.5] 準ガウス雑音と重み付き雑音の存在下でのモデル推定に関する理論的保証を提供する。
本稿ではFacter-Adjusted de-Biased Test (FabTest) と2段階のANOVA型テストを提案する。
数値計算の結果,潜在因子回帰モデルと疎線形回帰モデルに対するモデルの有効性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:22:23 GMT)
Pattern Recognition and Event Detection on IoT Data-streams [0.5] ビッグデータストリームは、その急速なペースと限られた情報ライフタイムのために、処理が難しい。
ストリーム全体あるいはその大きな部分にわたって関数を格納、送信、計算しながら、ストリームサンプルを収集、通信することは困難である。
ストリーム技術は、時間や精度の制限だけでなく、計算能力やメモリなどの1つ以上のリソースの限られた容量を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:19:42 GMT)
Differences in the spatial landscape of urban mobility: gender and
socioeconomic perspectives [0.5] 我々は、計算、統計、情報理論の組み合わせを用いて、男性と女性の移動多様性における体系的な相違の有無を調査する。
以上の結果から, 都会のモビリティの多様性には, 個人のジェンダーや社会経済的特性に共通する相違があることが示唆された。
本稿では,ジェンダーレベルの人的モビリティの不平等の発生源について,新たな光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:22:48 GMT)
Machine learning models predict calculation outcomes with the
transferability necessary for computational catalysis [0.4] 仮想高スループットスクリーニング(VHTS)と機械学習(ML)は単一部位遷移金属触媒の設計を大幅に加速させた。
本研究では, 触媒設計において, 形状最適化をリアルタイムで監視する畳み込みニューラルネットワークは, 優れた性能と伝達性を利用することができることを示す。
我々は、この優れたモデル転送可能性について、密度汎関数理論計算から生成されたオンザフライ電子構造と幾何情報を用いて合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:02:12 GMT)
Improving Spiking Neural Network Accuracy Using Time-based Neurons [0.2] アナログニューロンを用いた低消費電力スパイクニューラルネットワークに基づくニューロモルフィックコンピューティングシステムの研究が注目されている。
技術のスケールダウンに伴い、アナログニューロンはスケールが難しく、電圧ヘッドルーム/ダイナミックレンジの減少と回路の非線形性に悩まされる。
本稿では,28nmプロセスで設計した既存の電流ミラー型電圧ドメインニューロンの非線形挙動をモデル化し,ニューロンの非線形性の影響によりSNN推定精度を著しく劣化させることができることを示す。
本稿では,時間領域のスパイクを処理し,線形性を大幅に向上させる新しいニューロンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:56:31 GMT)
Discontinuous Constituency and BERT: A Case Study of Dutch [0.2] オランダ語で起きているような,非文脈自由パターンの評価体系におけるBERTの統語能力の定量化を行う。
我々は、文脈に敏感な形式主義に基づくテストスイートを考案し、そこから、制御動詞のネストと動詞の上昇の言語的現象を捉えた文法を導出する。
分析結果から,調査対象の依存関係の暗黙的取得に失敗する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:30:21 GMT)
Mukayese: Turkish NLP Strikes Back [0.2] 我々は、トルコ語などの言語が、NLPアプリケーションにおける最先端技術に置き去りにされていることを実証する。
トルコ語のNLPベンチマークのセットであるMukayeseを紹介します。
言語モデリング,文セグメンテーション,スペルチェックの4つの新しいベンチマークデータセットをトルコ語で提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:18:44 GMT)
WaveY-Net: Physics-augmented deep learning for high-speed
electromagnetic simulation and optimization [0.0] 我々は,超高速で電磁場分布を予測できるハイブリッドデータおよび物理拡張畳み込みニューラルネットワークであるWaveY-Netを紹介する。
高速シミュレータは,局所的および大域的なメタゲーションのフリーフォーム最適化において,直接的かつ効果的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:11:33 GMT)
VAE-iForest: Auto-encoding Reconstruction and Isolation-based Anomalies
Detecting Fallen Objects on Road Surface [0.0] 道路監視においては,早期に道路表面の変化を検知し,第三者の被害を防止することが重要である。
自動エンコード再構成と分離型異常検出を併用する手法の試作を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:47:36 GMT)
Understanding microbiome dynamics via interpretable graph representation
learning [0.0] 微生物構成における大規模な摂動は、ヒト生理学の健康と機能と強く相関している。
本稿では,これらの相互作用を,ノードが微生物であり,エッジが相互作用する時間進化グラフとしてモデル化することを提案する。
このような複雑な相互作用を分析する必要性から、時間進化グラフの低次元表現を学習する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:53:14 GMT)
Two-body continuum states in non-integer geometry [0.0] 外界における2つの短距離相互作用粒子に対して,波動関数,位相シフトおよび対応する弾性断面について検討した。
正方形ウェルポテンシャルを用いた散乱長と位相シフトの解析式を導出する。
両手法で位相シフトが同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:26:06 GMT)
Two concepts of noncontextuality in quantum mechanics [0.0] 量子力学には2つの異なる非コンテキスト性の概念がある。
文献における文脈性の最も重要な説明を概説し、批判的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 11:33:29 GMT)
Time-frequency as quantum continuous variables [0.0] 本稿では、単一光子の部分空間における周波数に基づく連続変数量子計算の第二量子化記述について述べる。
周波数および時間演算子は、この特定の部分空間におけるゲートの普遍的な集合を定義するのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:27:18 GMT)
The two classes of hybrid classical-quantum dynamics [0.0] 量子系と古典系の間の結合は、状態空間における進化が線型であるような一貫したものである。
ダイナミクスがメモリレスであれば、これらのダイナミクスのクラスは2つあることを証明します。
古典量子マスター方程式の各クラスの最も一般的な形式を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:00:01 GMT)
The quantum low-rank approximation problem [0.0] 我々は、正規化された2つの量子状態、$rho$と$sigma$の間の距離$D(rho,sigma)$を考える。
この距離を最小化する最適状態 $sigma$ を解析的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 01:05:01 GMT)
Supervised Hebbian learning: toward eXplainable AI [0.0] 我々は,ホップフィールドモデルにぼやけた例をフィードすれば,教師なし学習プロトコルと教師なし学習プロトコルの両方を定義できることを示した。
また、ランダムで構造化されていないデータセットに対して、教師付き学習規則を備えたホップフィールドモデルが制限されたボルツマンマシンと等価であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:46:17 GMT)
Stable and Semi-stable Sampling Approaches for Continuously Used Samples [0.0] 実用的な検索エンジンでは、毎日や毎週のように、このような測定を継続的に行う必要がある。
これにより、(a)クエリサンプルの代表性と製品の現在のクエリトラフィックとの間のトレードオフ、(b)ラベルのコスト、(c)同じクエリサンプルの継続的な使用によるオーバーフィッティングが発生する。
安定版と準安定版という2つの新しい変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 19:52:50 GMT)
Spatial entanglement between two quantum walkers with exchange symmetric
coins [0.0] 離散時間量子ウォークを行う2つの独立歩行者間の空間的絡み合いのダイナミクスについて検討する。
反対称初期硬貨状態においては、全ての反対称結果に対応する絡み合いは常に一定であることを示す。
また, 空間エンタングルメントのアンダーダムド様挙動は, 選択後の結果に対称性がない場合に, 両方の初期硬貨状態に現れることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 05:00:46 GMT)
Snowmass White Paper: Quantum Aspects of Black Holes and the Emergence
of Spacetime [0.0] 近年、ホーキング放射に含まれる量子情報が計算され、ブラックホールの蒸発と量子力学的ユニタリティの整合性の鍵となる側面が検証されている。
これらの展開を概観し、このテーマの深いオープンな疑問について述べる。
これには、ブラックホールの内部の性質、量子宇宙論への潜在的な応用、ブラックホールの微細構造に関する重力的説明、量子情報と実験室の量子シミュレーションへのさらなる接続の開発が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:43:46 GMT)
Signature of edge states in resonant wave scattering [0.0] 複数のリードに接続されたクラスタの散乱問題について検討した。
共振散乱過程におけるトポロジカル散乱中心の固有状態と透過・反射振幅の関連性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 02:27:10 GMT)
Scalable Bayesian Optimization Using Vecchia Approximations of Gaussian
Processes [0.0] 空間統計学から一般的なGP近似であるVecchia近似を適用し、スケーラブルな高次元ベイズ最適化を実現する。
我々は、トンプソンサンプリングによる信頼領域ベイズ最適化における歪んだヴェッキアGPの使用に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 23:55:14 GMT)
Satellite Image and Machine Learning based Knowledge Extraction in the
Poverty and Welfare Domain [0.0] この文脈に関連する3つの中核要素である透明性、解釈可能性、説明可能性に焦点を当てた文献をレビューする。
本研究の広汎な普及と受容を支援するためには説明責任が不可欠である,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:38:20 GMT)
Robust Portfolio Design and Stock Price Prediction Using an Optimized
LSTM Model [0.0] 本稿では,インドにおける4つの重要な経済セクターに対して,最適リスクと固有という2つのタイプのポートフォリオを構築するための体系的なアプローチを提案する。
株価は2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから抽出される。
LSTMモデルは将来の株価を予測するためにも設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:15:14 GMT)
Recent, rapid advancement in visual question answering architecture [0.0] 本稿では,過去2年間に起こった画像を用いた視覚的質問応答の急速な進歩について述べる。
Manmadhan氏らによるレビュー論文には、視覚的質問応答の利点に関するいくつかのポイントが言及されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:39:53 GMT)
Predicting the temporal dynamics of turbulent channels through deep
learning [0.0] 最小乱流チャネル流の時間的進化を再現するニューラルネットワークの能力を評価することを目的としている。
長期記憶(LSTM)ネットワークとクープマンベースのフレームワーク(KNF)は、最小チャネルフローモードの時間ダイナミクスを予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:31:03 GMT)
Practical Recommendations for the Design of Automatic Fault Detection
Algorithms Based on Experiments with Field Monitoring Data [0.0] 自動故障検出(AFD)は太陽光発電システムポートフォリオの運用と保守を最適化するための重要な技術である。
本研究では,ドイツに設置した80基の屋上型PVシステムにおいて58ヶ月以上にわたって収集されたモニタリングデータを用いて,実運転条件下で一連のAFDアルゴリズムを検証した。
その結果、この種のAFDアルゴリズムは、90%以上の特異性を持つエネルギー損失の82.8%を検出できる可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:43:17 GMT)
Particle Number Conservation and Block Structures in Matrix Product
States [0.0] ブロックの空間性を導入することは、物理学の応用でよく用いられる粒子数を保存するためのスキームをもたらす。
一粒子および二粒子作用素の明示的および階数還元的行列積演算子表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:19:39 GMT)
Parameter estimation for WMTI-Watson model of white matter using
encoder-decoder recurrent neural network [0.0] 本研究では,ラットおよびヒト脳のデータセット上でのNLLS,RNN法および多層パーセプトロン(MLP)の性能を評価する。
提案手法は,NLLSよりも計算時間を大幅に短縮できるという利点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:26:49 GMT)
Pairwise quantum correlations in four-level quantum dot systems [0.0] 我々は、電子間のクーロン相互作用がトンネルよりも高い場合、量子ドットはフェルミ・ハバードの部位に同化することができると仮定する。
量子ドットの小さな配列における対の絡み合いの研究は、それぞれのペアを四重四重項系としてモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 13:02:54 GMT)
Optomechanical simulation of a parametric oscillator [0.0] 我々は、赤外線通信帯域における少なくとも3つの光モードと3つの機械振動モードをサポートする光化学デバイスについて検討した。
我々は、各光学モードのコヒーレントな駆動を、互いに独立してモデル化し、デバイスで許される様々なパラメトリックプロセスを示す効果的なハミルトニアンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:44:23 GMT)
Optical precursors in waveguide quantum electrodynamics [0.0] 最小限の設定で前駆体の微視的起源を調べる。
前駆体の出現に必要な最小数である2つの量子ビットに対しても、送信体内の振動が持続していることが分かる。
本研究は,光導波路に結合した超伝導量子ビットや光導波路に結合した原子に結合した超伝導量子ビットを応用し,光の分散工学への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:52:16 GMT)
On the application of generative adversarial networks for nonlinear
modal analysis [0.0] 非線形モーダル解析を行うための機械学習手法を提案する。
このスキームは、潜在モーダル空間から自然な座標空間への1対1の写像を定義することに重点を置いている。
このマッピングは、最近開発されたサイクル一貫性のある生成的敵ネットワーク(cycle-GAN)とニューラルネットワークのアセンブリを使用して達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:46:41 GMT)
On Lorentz invariant complex scalar fields [0.0] 時空依存位相 $f(x)$ は非相対論的シュレーディンガー波動関数の変換則に付随する位相の最も自然な相対論的拡張であることを示す。
次に、上記の規則に従って$Psi(x)$変換を適切なローレンツ変換の下で仮定することで、以前の解析を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:36:38 GMT)
Naturally-meaningful and efficient descriptors: machine learning of
material properties based on robust one-shot ab initio descriptors [0.0] 本稿では,ロバスト・ワンショット・アブ・イニシアト (ROSA) という,結晶構造を記述するための新しい記述子を提案する。
ROSAは計算コストが低く、様々な材料特性を正確に予測できる。
本研究では,ROSAディスクリプタをMLに基づく特性予測に組み込むことで,幅広い結晶,アモルファス化結晶,金属-有機系,分子の正確な予測が可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:38:45 GMT)
Model-free Neural Lyapunov Control for Safe Robot Navigation [0.0] モデルフリーのDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムは未知のダイナミクスや高次元の問題を解くことができるが、安全性の保証はない。
DRLトレーニングループにおける制御ポリシとTNLFを併用したTwin Neural Lyapunov Function(TNLF)を学習し,学習したTNLFを用いてランタイムモニタを構築する。
本手法は,安全保証の強化を図りながらDRLからスケーラビリティの利点を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:43:29 GMT)
Machine learning based lens-free imaging technique for field-portable
cytometry [0.0] 提案手法の精度は98%に向上し,多くの細胞に対して5dB以上の信号が増強された。
モデルは、数回の学習イテレーションで新しいタイプのサンプルを学ぶために適応し、新しく導入されたサンプルをうまく分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:09:29 GMT)
Instance-aware multi-object self-supervision for monocular depth
prediction [0.0] 本稿では,エンド・ツー・エンド・エンド・フォトメトリック・ロスをトレーニングした自己教師付き単眼画像から深度予測フレームワークを提案する。
セルフスーパービジョンは、オブジェクトインスタンスを含む深度とシーンの動きを使用して、映像をビデオシーケンスにわたってワープすることで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 00:59:25 GMT)
Indefinite causal order with fixed temporal order for electrons and
positrons [0.0] 量子スイッチの真の実装を示すが、ここでは因果不等式と固定時間順序に違反し、閉時間曲線の存在を許容する極端外部電磁場条件において可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:06:37 GMT)
Implementing the fanout operation with simple pairwise interactions [0.0] 奇数$n$を含むすべての$n$に対して、$(n+1)$-qubitパリティゲートを正確に実装できることを示す。
また、逆二乗法則を満たすペアワイズ結合について検討し、5ドルキュービットのファンアウトを実装するのに十分な4つのキュービットの平面配置を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:37:28 GMT)
Impact of quantum noise on the training of quantum Generative
Adversarial Networks [0.0] 我々は、異なる種類の量子ノイズが存在する場合の量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の性能について、最初の研究を行う。
特に,qGAN学習過程におけるリードアウトと2ビットゲート誤差の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:35:34 GMT)
Hyperparameter optimization of data-driven AI models on HPC systems [0.0] この作業は、AIとHPCのクロスメソッドを活用するデータ駆動型ユースケースに関するRAISEの取り組みの一環だ。
高エネルギー物理におけるマシンラーニング粒子再構成の場合,ASHAアルゴリズムとベイジアン最適化を組み合わせることで,解析されたアルゴリズムから得られた計算資源あたりの性能が最大になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:02:59 GMT)
Hybrid Optimized Deep Convolution Neural Network based Learning Model
for Object Detection [0.0] 物体の識別はコンピュータビジョンにおける最も基本的で難しい問題の1つである。
近年,ディープラーニングに基づく物体検出技術が大衆の関心を集めている。
本研究では,自律型物体検出システムを構築するために,独自のディープラーニング分類手法を用いる。
提案するフレームワークは検出精度0.9864であり、現在の技術よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:39:37 GMT)
High cooperativity coupling to nuclear spins on a circuit QED
architecture [0.0] 核スピンは、磁気ノイズと潜在的に長いコヒーレンス時間から隔離されるため、量子ビットまたは量子ビットを符号化する候補である。
我々は[Yb(trensal)]分子中の173$Yb(III)核スピン状態と超伝導キャビティとのカップリングについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:18:54 GMT)
Generalized hyper-Ramsey-Bord\'e matter-wave interferometry: quantum
engineering of robust atomic sensors with composite pulses [0.0] 超狭光遷移を用いた新しい原子干渉のクラスは、量子工学の制御を非常に高い精度に推し進めている。
本稿では,ラムゼイ・ボーデ干渉計の量子工学的手法を提案し,パルス長調整,ラビ磁場振幅,周波数デチューニング,レーザー位相ステップの複数の複合レーザパルスを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 03:46:46 GMT)
Flow-based density of states for complex actions [0.0] 流れに基づくサンプリングは密度を直接計算するために用いられる。
本手法では, 分割関数のLee-Yang零点の配置に成功できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:05:50 GMT)
Fast digital methods for adiabatic state preparation [0.0] ゲート型量子コンピュータにおいて,逆誤差の複雑多元対数を伴う断熱状態生成のための量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:36:14 GMT)
Experimental Realisation of a \pi/2 Vortex Mode Converter for Electrons
Using a Spherical Aberration Corrector [0.0] 光光学では、軌道角運動量(OAM)を持つビームは、適切に調整された2気筒レンズ配置を用いることで製造することができる。
市販透過電子顕微鏡(TEM)におけるシリンダーレンズの非存在のため、この概念を電子顕微鏡のビームに直接伝達することは不可能である。
ワークアラウンドは四重極レンズの形で容易に利用可能な電子光学素子である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 12:53:12 GMT)
Exact description of quantum stochastic models as quantum resistors [0.0] フェルミオン貯水池に接続された一般平衡外量子系の輸送特性について検討した。
本手法は, 拡散・浸透挙動を示す多種多様な系に対して, 電流の単純かつコンパクトな導出を可能にする。
これらのQSHは単一粒子グリーン関数のケルディシュ成分に符号化された拡散状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:12:35 GMT)
Evaluating NISQ Devices with Quadratic Nonresidues [0.0] 本稿では,2次非残留(QNR)を時間内に見つけるという,200年前の問題を解く新しい量子アルゴリズムを提案する。
次に,NISQ デバイスの比較統計的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 17:41:14 GMT)
Entangling three identical particles via spatial overlap [0.0] 同一粒子間の量子相関は量子技術の中心にある。
粒子が互いにより区別されやすくなるにつれて,三部体の絡み合いクラスは真の絡み合いから完全な分離性へと崩壊することを示す。
この結果は,同一粒子を絡み合わせるための基本要素として,粒子の不識別性が重要であるという予測を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 21:46:26 GMT)
Engineering the Neural Automatic Passenger Counter [0.0] 我々は、信頼性、性能、そして品質のカウントを向上させるために、機械学習の様々な側面を探求し、活用する。
アンサンブル量子化のようなアグリゲーション技術がバイアスを減少させる方法を示し、その結果の全体的拡散について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 14:56:11 GMT)
Efficient Online Linear Control with Stochastic Convex Costs and Unknown
Dynamics [0.0] 本稿では,最良安定化線形コントローラに対して,最適$sqrtT$後悔率を得る計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
これまでの研究とは対照的に,我々のアルゴリズムは顔の不確実性パラダイムにおける最適化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 15:19:20 GMT)
Dissipative optomechanical preparation of non-Gaussian mechanical
entanglement [0.0] 本研究は, 空洞散逸を生かして非線形状態における非ガウス二部奏法をオンデマンドで構築する手法を提案する。
この手法は、最先端の光学系におけるデコヒーレンスと温度の存在において堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 07:04:36 GMT)
Detecting Chronic Kidney Disease(CKD) at the Initial Stage: A Novel
Hybrid Feature-selection Method and Robust Data Preparation Pipeline for
Different ML Techniques [0.0] 慢性腎臓病(CKD)は世界中で8億人近くに感染している。毎年約170万人が死亡している。
多くの研究者は、CKDを早期に検出するために異なる機械学習(ML)手法を適用しているが、詳細な研究はいまだに欠けている。
本稿では,医療データの複雑さを最適性能で扱うための構造的かつ徹底的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:38:49 GMT)
Convolutional neural networks as an alternative to Bayesian retrievals [0.0] 我々は、外惑星透過スペクトルの機械学習検索とネストサンプリングを比較した。
また、我々のモデルにおける誤った仮定に対して、機械学習とネストサンプリングがいかに堅牢かをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 16:58:37 GMT)
Continual Feature Selection: Spurious Features in Continual Learning [0.0] 本稿では,連続学習アルゴリズムにおける特徴量の影響について考察する。
一般化不可能な特徴を過度に組み合わせることで,学習アルゴリズムがタスクを解くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:43:54 GMT)
Computerization of Clinical Pathways: A Literature Review and Directions
for Future Research [0.0] 臨床パスウェイズ(英: Clinical Pathways、CP)は、患者の治療活動を標準化するために開発された医療管理計画である。
CP のコンピュータ化は,病院におけるCP の使用開始以来,活発な研究課題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 01:38:40 GMT)
Characterizing the organizational diversity of protein interaction
networks across three domains of life [0.0] 生命の3つの領域すべてを包含する16の系統に属する4,738のタンパク質相互作用ネットワーク(PIN)について検討した。
本手法は, ネットワークノードの位置情報を利用して, 2-5 の大きさの誘導グラフレットに現れる自己正則軌道の周波数を適切に正規化することによって, ネットワークノードの位置情報を利用する。
ディープニューラルネットワークは、差分表現された軌道上で訓練され、予測精度は85%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 10:10:20 GMT)
Canonical foliations of neural networks: application to robustness [0.0] 敵対的攻撃は、機械学習の信頼性に対する新たな脅威である。
データ空間の曲率を考慮して,新たな敵攻撃を発生させる。
私たちの攻撃は、$tXor$関数を模倣するように訓練されたおもちゃのニューラルネットワークでテストされます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 08:09:57 GMT)
Broadband polarization insensitivity and high detection efficiency in
high-fill-factor superconducting microwire single-photon detectors [0.0] ナノスケール超伝導構造の吸収による単一光子検出は、量子光学において好ましい技術となっている。
この研究は、同時に低偏極感度(1.02pm 0.008$)と高検出効率(91.8%$)を、40ドルnmの帯域幅で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 23:35:43 GMT)
Boson bunching is not maximized by indistinguishable particles [0.0] Boson bunchingは、量子物理学の最も注目すべき特徴の1つだ。
行列の永久性の理論における最近の発見を生かして、区別不可能性とクラッキングの関連性について論じる。
この予期せぬ挙動は、区別できない粒子と古典的な粒子の間の灰色のゾーンにおける多粒子干渉の理解に疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 18:50:48 GMT)
Boosted Ensemble Learning based on Randomized NNs for Time Series
Forecasting [0.0] 時系列予測は、特に時系列が複数の季節性、非線形傾向、変動の変動を表現する場合、難しい問題である。
本稿では,ランダムなニューラルネットワークに基づくアンサンブル学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 09:43:18 GMT)
A Unifying Framework for Some Directed Distances in Statistics [0.0] 密度に基づく有向距離(特に発散距離)は統計学で広く使われている。
本稿では、密度ベースと分布関数ベースの分散アプローチの両方を網羅する一般的なフレームワークを提供する。
我々は、有望な相互情報の代替として、確率変数間の依存の新たな概念を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 04:24:13 GMT)
A Survey on Offline Reinforcement Learning: Taxonomy, Review, and Open
Problems [0.0] オフライン強化学習手法を分類するための統合分類法を提案する。
オフラインのRLアルゴリズムはオンラインのRLよりもはるかに広い範囲のアプリケーションを持っている。
我々は、オープンな問題に対する視点を提供し、この急速に成長する分野の今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Mar 2022 20:05:11 GMT)