TAPE: Task-Agnostic Prior Embedding for Image Restoration [194.6] 本稿では,タスクに依存しない前処理をトランスフォーマーに組み込む新しい手法を提案する。
タスク非依存型プリエンベディング(TAPE)は,タスク非依存型プリエンベディング,タスク非依存型ファインタニング,タスク特化ファインタニングの3段階からなる。
各種劣化試験により, TAPEの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:52:47 GMT)
Masked Visual Pre-training for Motor Control [118.2] 実世界の画像からの自己教師付き視覚前訓練は、画素から運動制御タスクを学習するのに有効である。
私たちはビジュアルエンコーダを凍結し、強化学習でニューラルネットワークコントローラをトレーニングします。
これは、モーター制御のために現実の画像を大規模に活用した初めての自己教師型モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:58:10 GMT)
Genuine multipartite entanglement and quantum coherence in an
electron-positron system: Relativistic covariance [117.4] ローレンツブースト下での真の多粒子絡みと量子コヒーレンスの両方の挙動を解析する。
これらの量子資源の与えられた組み合わせはローレンツ不変量を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:10:07 GMT)
Averaging Spatio-temporal Signals using Optimal Transport and Soft
Alignments [110.8] Fr'teche は双対性を意味し, 時間的バレシェセンタを定義するために提案した損失が有効であることを示す。
手書き文字と脳画像データによる実験は、我々の理論的発見を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:46:22 GMT)
Deep Class Incremental Learning from Decentralized Data [103.2] 我々は、対処すべきデータの継続的な流入がある、新しい、挑戦的な分散機械学習パラダイムに焦点を当てています。
典型的な(分散化された)クラスインクリメンタルな学習手法の基本的な分散化を実現するためのパラダイムを導入する。
本稿では, 歴史的モデルや複数のローカルサイトからの知識を連続的に一般モデルに伝達するための分散複合知識増分蒸留フレームワーク(DCID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:09:33 GMT)
Visualizing and Understanding Patch Interactions in Vision Transformer [96.7] Vision Transformer (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて主要なツールとなっている。
本稿では,視覚変換器のパッチ間の重要な注意相互作用を分析し,解釈するための,説明可能な新しい可視化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:48:11 GMT)
Towards Bi-directional Skip Connections in Encoder-Decoder Architectures
and Beyond [95.5] 本稿では,デコードされた機能をエンコーダに戻すための後方スキップ接続を提案する。
我々の設計は、任意のエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおいて前方スキップ接続と共同で適用することができる。
本稿では,2相ニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズム,すなわちBiX-NASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:38:52 GMT)
More Than a Toy: Random Matrix Models Predict How Real-World Neural
Representations Generalize [94.7] ほとんどの理論解析は、カーネル回帰においても定性的現象を捉えるには不十分であることがわかった。
古典的GCV推定器は局所確率行列法則が成立するたびに一般化リスクに収束することを示す。
この結果から, ランダム行列理論は, 実際には神経表現の性質を理解する上で重要である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:59:01 GMT)
Towards Scale Consistent Monocular Visual Odometry by Learning from the
Virtual World [83.4] 仮想データから絶対スケールを取得するための新しいフレームワークであるVRVOを提案する。
まず、モノクロ実画像とステレオ仮想データの両方を用いて、スケール対応の異種ネットワークをトレーニングする。
結果として生じるスケール一貫性の相違は、直接VOシステムと統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:51:54 GMT)
Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation [81.7] 本稿では,ポイントクラウドセグメンテーションのための新しい対照的な境界学習フレームワークを提案する。
実験により、CBLは、異なるベースラインを一貫して改善し、バウンダリにおける魅力的なパフォーマンスを達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:39:52 GMT)
Monocular Real-time Hand Shape and Motion Capture using Multi-modal Data [77.3] 本稿では,100fpsの単眼手形状とポーズ推定の新たな手法を提案する。
これは、利用可能なハンドトレーニングデータのソースをすべて活用できるように設計された、新しい学習ベースのアーキテクチャによって実現されている。
3次元手関節検出モジュールと逆キネマティクスモジュールを備えており、3次元手関節位置だけでなく、1つのフィードフォワードパスでそれらを関節回転にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:39:43 GMT)
Exploiting Low-Rank Tensor-Train Deep Neural Networks Based on
Riemannian Gradient Descent With Illustrations of Speech Processing [74.3] 我々は、低ランクテンソルトレイン深層ニューラルネットワーク(TT-DNN)を用いて、エンドツーエンドのディープラーニングパイプライン、すなわちLR-TT-DNNを構築する。
LR-TT-DNNと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたハイブリッドモデルを構築し、性能を向上する。
我々の実証的な証拠は、モデルパラメータが少ないLR-TT-DNNとCNN+(LR-TT-DNN)モデルが、TT-DNNとCNN+(LR-TT-DNN)モデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:55:34 GMT)
Domain Generalization via Shuffled Style Assembly for Face Anti-Spoofing [69.8] FAS(Generalizable Face Anti-Spoofing)は注目されている。
この作業では、完全な表現をコンテンツとスタイルに分けます。
Shuffled Style Assembly Network (SSAN) は、異なるコンテンツやスタイルの特徴を抽出し、再組み立てするために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 02:36:28 GMT)
Near-optimal Offline Reinforcement Learning with Linear Representation:
Leveraging Variance Information with Pessimism [65.5] オフライン強化学習は、オフライン/歴史的データを活用して、シーケンシャルな意思決定戦略を最適化しようとしている。
線形モデル表現を用いたオフライン強化学習の統計的限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:00:12 GMT)
Can I see an Example? Active Learning the Long Tail of Attributes and
Relations [64.5] 視覚シーンの属性や関係を問う,新たな逐次能動学習フレームワークを提案する。
従来のアクティブな学習手法では、特定の例のラベルを求めるが、エージェントが特定のカテゴリからサンプルを求めることができるように、このフレーミングを反転させる。
このフレーミングを用いて、データ分布の尾からサンプルを求めるアクティブサンプリング手法を導入し、Visual Genomeの古典的アクティブラーニング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:28:19 GMT)
Multi-sensor large-scale dataset for multi-view 3D reconstruction [63.6] 我々は3次元表面再構成のための新しいマルチセンサデータセットを提案する。
スマートフォン、Intel RealSense、Microsoft Kinect、産業用カメラ、構造化光スキャナーなどだ。
全体として、100方向から14の照明条件で取得した110の異なるシーンの14万枚以上の画像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:32:27 GMT)
Embedding Earth: Self-supervised contrastive pre-training for dense land
cover classification [61.4] 本研究では,衛星画像の高可用性を活用するための自己監督型コントラスト事前学習法として,エンベディングアースを提案する。
提案手法による事前学習では, 25%の絶対mIoUが得られた。
学習した特徴は、異なる領域間で一般化され、提案した事前学習スキームの可能性を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:14:14 GMT)
Tevatron: An Efficient and Flexible Toolkit for Dense Retrieval [60.5] Tevatronは、効率、柔軟性、コードの単純さに最適化された高密度な検索ツールキットである。
Tevatronのフレキシブルな設計は、データセット、モデルアーキテクチャ、アクセラレータプラットフォームをまたいで簡単に一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 05:47:45 GMT)
Exploring Contextual Word-level Style Relevance for Unsupervised Style
Transfer [60.1] 教師なしのスタイル転送は、元のコンテンツを保持しながら入力文のスタイルを変更することを目的としている。
本稿では,各出力語がターゲットスタイルに関連性があることを活かした,新たな注目シーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。
実験結果から,提案手法は転送精度とコンテンツ保存の両面から,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:47:13 GMT)
A Unified Transformer Framework for Group-based Segmentation:
Co-Segmentation, Co-Saliency Detection and Video Salient Object Detection [59.2] 人間は、ダイナミックな世界に住んでいるので、画像のグループやビデオのフレームから学ぶことによってオブジェクトをマイニングする傾向があります。
従来のアプローチでは、類似したタスクで異なるネットワークを個別に設計するが、互いに適用するのは困難である。
UFO(UnifiedObject Framework for Co-Object Framework)という,これらの問題に対処するための統一フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:37:37 GMT)
On the Evaluation of Answer-Agnostic Paragraph-level Multi-Question
Generation [57.6] 本研究は,所定の段落から有意な質問の集合を予測するタスクについて,その解答の事前知識を伴わずに検討する。
まず、ハンガリーのアルゴリズムを用いて、提案したペアをスコア付けする前に、予測された質問を参照に割り当てることにより、参照の集合に対して予測された質問の集合を評価する新しい手法を提案する。
第2に,事前学習したseq2seqモデルを用いて,与えられた段落に関連する質問の集合を生成し,選択するための異なる戦略を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:55:59 GMT)
Flexible Amortized Variational Inference in qBOLD MRI [56.4] データから酸素抽出率(OEF)と脱酸素血液量(DBV)をより明瞭に決定する。
既存の推論手法では、DBVを過大評価しながら非常にノイズの多い、過小評価されたEFマップが得られる傾向にある。
本研究は, OEFとDBVの可算分布を推定できる確率論的機械学習手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:47:16 GMT)
Single quantum emitters with spin ground states based on Cl bound
excitons in ZnSe [55.4] InSeにおけるCl不純物に基づく電子スピン量子ビットを持つ新しいタイプの単一光子エミッタを示す。
その結果, 単一Cl不純物はフォトニック界面を有する単一光子源として好適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 04:29:21 GMT)
Correlations between cascaded photons from spatially localized
biexcitons in ZnSe [55.4] aSe量子井戸における不純物-原子複合体におけるバイエクシトン崩壊からの放射カスケードを実証する。
この結果は、放射カスケードを用いたフォトニック量子技術の潜在的な基盤として不純物原子 inSe を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 23:15:37 GMT)
LaPraDoR: Unsupervised Pretrained Dense Retriever for Zero-Shot Text
Retrieval [55.1] 実験結果から,LaPraDoRは教師付き高密度検索モデルと比較して最先端の性能が得られることがわかった。
再ランクと比較すると,1ミリ秒 (22.5倍高速) でレキシコン強化手法を動作させることができるが,性能は良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:53:12 GMT)
ActiveMLP: An MLP-like Architecture with Active Token Mixer [55.0] 本稿では,コンピュータビジョンのための一般的なバックボーンであるActiveMLPを提案する。
我々は、グローバルな範囲の他のトークンからのコンテキスト情報を与えられたトークンに積極的に組み込む、Active Token Mixer (ATM)と呼ばれる革新的なトークンミキサーを提案する。
このように、トークンミキシングの空間範囲を拡大し、トークンミキシングの方法を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:29:54 GMT)
QDrop: Randomly Dropping Quantization for Extremely Low-bit
Post-Training Quantization [54.4] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、長時間のリトレーニングなしに効率的なニューラルネットワークを生成するために多くの注目を集めている。
本研究では,PTQ再構成にアクティベーション量子化を適切に組み込むことで,最終的な精度が向上することを先駆的に確認する。
結論に基づき、QDROPと呼ばれる単純な効果的なアプローチが提案され、PTQ中のアクティベーションの量子化をランダムに減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 04:01:53 GMT)
LFW-Beautified: A Dataset of Face Images with Beautification and
Augmented Reality Filters [53.2] いくつかの操作を含む顔画像のデータベースにコントリビュートする。
画像強調フィルター(コントラストや稲妻を主に修正する)や、動物の鼻や眼鏡などのアイテムを組み込んだ拡張現実フィルターが含まれている。
各データセットには、64×64の4,324枚の画像があり、合計34,592枚の画像がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:05:10 GMT)
Symmetry Group Equivariant Architectures for Physics [52.8] 機械学習の分野では、対称性に対する認識が目覚ましいパフォーマンスのブレークスルーを引き起こしている。
物理学のコミュニティと、より広い機械学習のコミュニティの両方に、理解すべきことがたくさんある、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:27:04 GMT)
Block-Sparse Adversarial Attack to Fool Transformer-Based Text
Classifiers [49.5] 本稿では,変圧器を用いたテキスト分類器に対して,勾配に基づく逆攻撃を提案する。
実験結果から, 文の意味を抑えながら, GPT-2の精度を5%以下に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:37:41 GMT)
Staged Training for Transformer Language Models [48.0] 私たちは、小さなモデルから始まり、トレーニングに使用する計算量を漸進的に増加させる、段階的なトレーニング設定を考えます。
トレーニングプロセスは、各ステージを前のステージの出力で初期化することにより、計算を効果的に再利用する。
成長オペレーターを実証的に検証し、自己回帰言語モデルのトレーニングを行い、最大22%の計算貯蓄量を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:05:42 GMT)
Peng Cheng Object Detection Benchmark for Smart City [44.9] スマートシティのための大規模オブジェクト検出ベンチマークを構築した。
私たちのベンチマークには約500Kの画像が含まれており、インテリジェントトランスポート、インテリジェントセキュリティ、ドローンの3つのシナリオが含まれています。
スマートシティの実際のシーンの複雑さについては、3つのシーンにおける画像の天候、閉塞、その他の複雑な環境の多様性属性が注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:39:48 GMT)
Deep Binary Reinforcement Learning for Scalable Verification [44.4] バイナライズニューラルネットワーク(BNN)に特化したRLアルゴリズムを提案する。
Atari環境でBNNを訓練した後、ロバスト性特性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:20:23 GMT)
A Mixed Integer Programming Approach for Verifying Properties of
Binarized Neural Networks [44.4] BNN検証のための混合整数計画法を提案する。
我々は,MNISTデータセットと航空機衝突回避制御器を用いて訓練したBNNの特性を検証することによって,我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:11:29 GMT)
PseudoProp: Robust Pseudo-Label Generation for Semi-Supervised Object
Detection in Autonomous Driving Systems [42.5] 本稿では,映像フレームにおける動きの連続性を利用して,ロバストな擬似ラベルを生成する手法を提案する。
提案手法は,mAP75において,最先端の半教師対象検出手法を7.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:09:29 GMT)
Spatial Consistency Loss for Training Multi-Label Classifiers from
Single-Label Annotations [39.7] マルチラベルの分類はシングルラベルの分類よりも「野生で」適用できる。
整合性損失を加えることは、弱教師付き環境でマルチラベル分類器を訓練するための単純かつ効果的な方法であることを示す。
また、ReaLマルチラベル検証セットを用いて、ImageNet-1K上のマルチラベル分類mAPを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:54:20 GMT)
StyleBabel: Artistic Style Tagging and Captioning [38.8] StyleBabelは、自然言語キャプションのユニークなオープンアクセスデータセットであり、135K以上のデジタルアートアートの芸術スタイルを記述したフリーフォームタグである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:51:33 GMT)
Long Time No See! Open-Domain Conversation with Long-Term Persona Memory [37.5] 長期記憶会話(LeMon)の新たな課題について紹介する。
次に、新しい対話データセットDuLeMonとLong-Term Memory(LTM)機構を備えた対話生成フレームワークを構築する。
DuLeMonの結果から,PLATO-LTMは長期対話の整合性において,ベースラインを大幅に上回る可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:41:14 GMT)
Dual-Domain Reconstruction Networks with V-Net and K-Net for fast MRI [36.4] 部分走査は磁気共鳴イメージング(MRI)データ取得を加速するための一般的なアプローチである。
部分スキャンデータから画像を正確に再構成することは困難である。
最先端の再構築手法の多くは、イメージドメイン内のU-Net(畳み込みニューラルネットワークの古典的なエンコーダデコーダ形式)やカスケードされたU-Netを応用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 02:39:13 GMT)
Wireless Quantized Federated Learning: A Joint Computation and
Communication Design [36.4] 本稿では、アップリンク伝送前の局所モデルパラメータを定量化することにより、FLの総収束時間を最小化することを目的とする。
グローバルラウンド全体の収束時間を最小限に抑えるため,計算,通信資源,量子化ビット数を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:30:08 GMT)
Multi-modal Graph Learning for Disease Prediction [35.2] マルチモーダルな疾患予測のためのエンドツーエンドマルチモーダルグラフ学習フレームワーク(MMGL)を提案する。
手動でグラフを定義する代わりに、潜在グラフ構造は適応グラフ学習の効果的な方法によって取得される。
2つの疾患予測タスクに関する広範な実験群は、提案したMMGLがより良好な性能を発揮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:33:20 GMT)
Active Phase-Encode Selection for Slice-Specific Fast MR Scanning Using
a Transformer-Based Deep Reinforcement Learning Framework [34.5] 高品質なスライス特異的軌道を生成するための軽量トランスフォーマーに基づく深層強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は, 約150倍高速で, 復元精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 05:05:09 GMT)
The Role of ImageNet Classes in Fr\'echet Inception Distance [33.5] インセプション距離(Inception Distance, FID)は、画像の2つの分布間の距離を定量化する指標である。
FIDは基本的に、ImageNetクラス確率の集合間の距離である。
以上の結果から, FID改善の過度な解釈に留意し, より知覚的に均一な分布指標の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:50:06 GMT)
Revisiting Model-Agnostic Private Learning: Faster Rates and Active
Learning [32.5] 我々は, Tsybakov Noise Condition (TNC)を導入し, より強く解釈可能な学習境界を確立する。
また、プライバシー予算の節約にアクティブラーニングを利用するという説得力のあるアイデアについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 22:44:07 GMT)
Democracy Does Matter: Comprehensive Feature Mining for Co-Salient
Object Detection [31.1] 既存のサリエント物体を検出対象とするコサリエント物体検出が普及している。
最近の研究では、注意機構や余分な情報を使って共通のコサレントな特徴を集約している。
本稿では,民主化による包括的協調型特徴の抽出と背景干渉の低減を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:02:20 GMT)
REX: Reasoning-aware and Grounded Explanation [30.4] 我々は,画像中の推論プロセスとグラウンド化キーワードをトラバースすることで,意思決定を説明する,新しいタイプのマルチモーダルな説明を開発する。
第2に、意思決定を説明するために、視覚的およびテキスト的モダリティに重要なコンポーネントを密に結合する必要があることを特定する。
第3に、単語と興味のある領域のペアワイズ対応を明示的にモデル化する、新しい説明生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:28:42 GMT)
AI-enabled Automatic Multimodal Fusion of Cone-Beam CT and Intraoral
Scans for Intelligent 3D Tooth-Bone Reconstruction and Clinical Applications [29.1] 仮想歯科治療計画における重要なステップは、CBCTから全ての歯骨構造を正確に切り離すことである。
従来の研究では、深層学習を用いたCBCTセグメンテーションのいくつかの方法が確立されている。
本稿では,CBCTセグメンテーションモデル,口腔内スキャン(IOS)セグメンテーションモデル,および3次元融合クラウン・ルート構造を生成する融合モデルからなる深部歯科用マルチモーダル分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:50:15 GMT)
A Survey of Non-Rigid 3D Registration [28.9] 非剛性登録は、ソース表面とターゲット表面とのアライメントを非剛性的に計算する。
非剛性登録は変形可能な形状の取得に応用され、幅広い用途がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:54:19 GMT)
A Sentence is Worth 128 Pseudo Tokens: A Semantic-Aware Contrastive
Learning Framework for Sentence Embeddings [28.0] Pseudo-Token BERT (PT-BERT) と呼ばれる文埋め込みのための意味認識型コントラスト学習フレームワークを提案する。
文長や構文などの表面的特徴の影響を排除しつつ、文の擬似トーケン空間(潜在意味空間)表現を利用する。
我々のモデルは6つの標準的な意味的テキスト類似性(STS)タスクにおける最先端のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:29:22 GMT)
Geometric Synthesis: A Free lunch for Large-scale Palmprint Recognition
Model Pretraining [27.8] パラメータ化されたB'ezier曲線を持つパーマークリーゼを表す直観的幾何学モデルを導入する。
B'ezierパラメータをランダムにサンプリングすることで、多様なアイデンティティの大規模なトレーニングサンプルを合成できる。
実験結果から, 合成事前学習モデルは非常に強力な一般化能力を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:20:22 GMT)
Protein Structure Representation Learning by Geometric Pretraining [27.7] 既存のアプローチは通常、多くの未ラベルアミノ酸配列で事前訓練されたタンパク質言語モデルである。
まず,タンパク質の幾何学的特徴を学習するための単純かつ効果的なエンコーダを提案する。
関数予測と折り畳み分類の両タスクの実験結果から,提案した事前学習法は,より少ないデータを用いた最先端のシーケンスベース手法と同等あるいは同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:52:13 GMT)
Learning Distinctive Margin toward Active Domain Adaptation [27.1] 本研究では,Select-by-Distinctive-Margin (SDM) という,簡潔だが効果的なADA法を提案する。
SDMは、データ選択のための最大マージン損失とマージンサンプリングアルゴリズムからなる。
我々は、SDMを標準的なアクティブな学習設定でベンチマークし、我々のアルゴリズムが優れたデータスケーラビリティで競合する結果を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:30:58 GMT)
Democratizing Contrastive Language-Image Pre-training: A CLIP Benchmark
of Data, Model, and Supervision [26.1] Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) は、言語監督から視覚モデルを学ぶための新しいパラダイムとして登場した。
私たちはCLIPとその変異体を評価し、分析し、ベンチマークする最初の試みであるCLIP-benchmarkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:41:00 GMT)
Automatic Identification and Classification of Bragging in Social Media [25.9] 本稿では,計算言語学におけるブラッギングの大規模研究について紹介する。
我々は、自慢やそのタイプに注釈を付けたツイートの、新たに公開されたデータセットを紹介します。
以上の結果から,2次・複数クラス分類タスクにおいて,マクロF1のブラッグを最大72.42,35.95まで予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:33:42 GMT)
Achieving Reliable Human Assessment of Open-Domain Dialogue Systems [24.5] 我々は, 信頼性が高く, 実現可能で低コストな人的評価の開発に成功していることを示す。
統計的意義試験の適切な方法が欠如しているため、対話評価において偶然に発生するシステム改善の可能性を考慮することはめったにない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:08:39 GMT)
Human Silhouette and Skeleton Video Synthesis through Wi-Fi signals [24.3] 本稿では,無線データを視覚的特徴に効果的にマッピングする2分岐生成ニューラルネットワークを提案する。
トレーニング後,Wi-Fi信号のみを用いてヒトのシルエットと骨格映像を合成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 11:40:34 GMT)
ZIN: When and How to Learn Invariance by Environment Inference? [24.2] 環境分割に基づく頑健で不変なモデルを学ぶための不変学習法が提案されている。
この状況下での学習の不変性は、帰納的バイアスや追加情報なしでは基本的に不可能であることを示す。
本稿では,環境分割と不変表現を協調的に学習するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:00:33 GMT)
Enhancing Adversarial Training with Second-Order Statistics of Weights [23.9] モデル重みをランダム変数として扱うことにより,textbfSecond-Order textbfStatistics textbfOptimization による逆トレーニングの強化が可能であることを示す。
我々は、S$2$Oが、単独で使用する場合のトレーニングニューラルネットワークの堅牢性と一般化を向上するだけでなく、最先端の対人訓練技術にも容易に統合できることを示す広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:40:57 GMT)
Reinforcement Learning for Linear Quadratic Control is Vulnerable Under
Cost Manipulation [22.8] コスト信号を操作することにより,LQG (Linear-Quadratic-Gaussian agent) の誤認について検討する。
コストパラメータの小さなファルシフィケーションが最適政策の限界変化に繋がることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:59:42 GMT)
Deep AutoAugment [22.3] 我々はDeep AutoAugment(DeepAA)というデータ拡張検索のための完全自動化手法を提案する。
DeepAAは、収束に到達するまで、一度に1つの増層レイヤを積み重ねることで、スクラッチから多層データ拡張パイプラインを構築する。
実験の結果, 既定の増補がなくても, 従来よりも高い性能を達成した増補政策を学習できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:57:27 GMT)
projUNN: efficient method for training deep networks with unitary
matrices [21.1] トレーニング実行時のスケーリングを$O(kN2)$とすることで、フル$N$次元のユニタリあるいは行列をパラメータ化できる方法の2つの変種を導入する。
最も高速な設定であっても、ProjUNNはモデルのユニタリパラメータをトレーニングして、ベースライン実装に対して同等のパフォーマンスに達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 20:12:45 GMT)
An Interpretable Neuro-Symbolic Reasoning Framework for Task-Oriented
Dialogue Generation [21.1] 我々は,モデル決定を推論チェーンで正当化する明示的推論を行うために,ニューロシンボリックを導入する。
仮説生成器と推論器からなる2相手法を提案する。
システム全体は、推論チェーンアノテーションを使わずに、生のテキスト対話を利用して訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:44:08 GMT)
Impression Allocation and Policy Search in Display Advertising [20.7] オンラインディスプレイ広告では、保証契約とリアルタイム入札(RTB)が出版社にインプレッションを売る主要な方法である。
保証された各契約が個々のインプレッションに対して仮想入札を提出するオークション問題としてインプレッションアロケーションを定式化する。
保証された各契約からの入札を調整するためのマルチエージェント強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:55:13 GMT)
DHEN: A Deep and Hierarchical Ensemble Network for Large-Scale
Click-Through Rate Prediction [20.5] ヘテロジニアス相互作用モジュールの強みを生かし、異なる順序で相互作用の階層構造を学習できる深層・階層型アンサンブルアーキテクチャDHENを提案する。
CTR予測タスクからの大規模データセットの実験では、予測の正規化エントロピーが0.27%向上し、最先端のベースラインよりも1.2倍優れたトレーニングスループットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:19:31 GMT)
No free lunch theorem for security and utility in federated learning [20.5] 複数のパーティがそれぞれのデータからモデルを共同で学習するフェデレートされた学習シナリオでは、適切なアルゴリズムを選択するための2つの相反する目標が存在する。
本稿では、プライバシ損失とユーティリティ損失のトレードオフを統一情報理論の観点から定式化する一般的なフレームワークについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:48:29 GMT)
PD-Flow: A Point Cloud Denoising Framework with Normalizing Flows [20.4] ポイント・クラウド・デノゲーション(Point cloud denoising)は、ノイズや外れ値によって破損した生の観測からクリーン・ポイント・クラウドを復元することを目的としている。
本稿では,正規化フローとノイズ分散手法を取り入れた,ディープラーニングに基づく新しいDenoisingモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:17:58 GMT)
On Learnability under General Stochastic Processes [20.2] 一般の非イド過程における統計的学習は、未熟である。
一般プロセスの下で関数クラスの学習可能性に関する2つの自然な概念を提供する。
我々の結果は二項分類と回帰の両方に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:57:01 GMT)
Active Evaluation: Efficient NLG Evaluation with Few Pairwise
Comparisons [19.5] トップランクのシステムを効率的に識別するフレームワークであるActive Evaluationを導入する。
人間のアノテーションの数を80%削減できることを示す。
また,自動評価指標と人的評価を併用したモデルベースデュエルバンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:39:15 GMT)
In Pursuit of Interpretable, Fair and Accurate Machine Learning for
Criminal Recidivism Prediction [19.3] 本研究では、二項予測よりも確率を出力する解釈可能なモデルを訓練し、定量的フェアネス定義を用いてモデルを評価する。
フロリダ州とケンタッキー州の2つの異なる犯罪再犯データセット上で,ブラックボックスと解釈可能なMLモデルを生成した。
いくつかの解釈可能なMLモデルは、ブラックボックスMLモデルと同様に復調を予測でき、CompASやアーノルドPSAよりも正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 23:00:44 GMT)
Distribution-free Prediction Sets Adaptive to Unknown Covariate Shift [18.1] 予測セットを構築するために,新しいフレキシブルな分布フリー手法PredSet-1Stepを提案する。
PredSet-1Stepは、カバレッジエラーのプラグイン推定器の1ステップの補正に依存している。
以上の結果から,本手法は多量の試料に対して高い信頼性でほぼ正解であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:53:14 GMT)
Learning from Attacks: Attacking Variational Autoencoder for Improving
Image Classification [17.9] 敵対的攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性に対する脅威と見なされることが多い。
この研究は、異なる視点から敵の攻撃を分析する。つまり、敵の例は、予測に有用な暗黙の情報を含んでいる。
データ自己表現とタスク固有の予測にDNNの利点を利用するアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:48:26 GMT)
6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: An
Accessible Dataset and Benchmark [17.5] 本稿では,ロボット操作研究を中心に,既知の物体の6-DoFポーズ推定のための新しいデータセットを提案する。
我々は、おもちゃの食料品の3Dスキャンされたテクスチャモデルと、難解で散らかったシーンにおけるオブジェクトのRGBD画像を提供する。
半自動RGBD-to-modelテクスチャ対応を用いて、画像は数ミリ以内の精度で実証された地上の真実のポーズで注釈付けされる。
また,ADD-Hと呼ばれる新しいポーズ評価尺度を提案し,対象形状の対称性に頑健なハンガリー代入アルゴリズムについて,その明示的な列挙を必要とせず提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:19:04 GMT)
Cross-lingual Inference with A Chinese Entailment Graph [16.5] 我々は,新しい高速なオープンリレーショナル抽出法を用いて,中国のエンテリメントグラフ構築のための最初のパイプラインを提案する。
中国語と英語のエンタテインメントグラフのアンサンブルは単言語グラフよりも優れており、教師なしSOTAを4.7AUCポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:45:33 GMT)
DNN Training Acceleration via Exploring GPGPU Friendly Sparsity [16.4] 本稿では、従来のランダムなニューロンやシナプスのドロップアウトを、通常のオンラインの行ベースもしくはタイルベースのドロップアウトパターンに置き換える近似ランダムドロップアウトを提案する。
次に,SGDに基づく探索アルゴリズムを開発し,行ベースあるいはタイルベースのドロップアウトパターンの分布を生成し,潜在的な精度損失を補う。
また,入力特徴図をその感度に基づいて動的にドロップアウトし,前向きおよび後向きのトレーニングアクセラレーションを実現するための感度対応ドロップアウト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:32:03 GMT)
Bayesian inference via sparse Hamiltonian flows [16.4] ベイジアンコアセット(Bayesian coreset)は、ベイジアン推論中に全データセットを置き換える、小さな重み付きデータサブセットである。
現在の手法は遅い傾向にあり、コアセットの構築後に二次的な推論ステップが必要であり、データ限界の証拠には限界がない。
これら3つの課題に対処する新しい手法、スパース・ハミルトン流を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 02:36:59 GMT)
Towards Open Intent Detection [16.1] 現在の手法は、事前の知識を使わずにオープンインテントを検出するために、堅牢な表現を学習する際の制限がある。
本稿では,これらの問題に対処する独自のパイプラインフレームワークであるDA-ADBを紹介する。
オープンな意図検出のために、距離認識戦略と特徴空間に適応した適切な決定境界を備えた識別意図特徴を順次学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:02:09 GMT)
Structure-Aware Flow Generation for Human Body Reshaping [15.4] 我々は,任意のポーズや服装で前例のない制御可能な性能を実現するために,エンドツーエンドのフロー生成アーキテクチャを開発した。
包括的評価のために, BR-5Kという, 初めての大規模ボディーリフォーミングデータセットを構築した。
提案手法は, 視覚性能, 制御性, 効率の面で, 既存の最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:38:21 GMT)
Font Shape-to-Impression Translation [15.2] 本稿ではトランスフォーマーアーキテクチャに基づく部分的形状印象解析に取り組む。
局所的な部分間の相関を自己認識機構によって処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:02:25 GMT)
Sparse Black-box Video Attack with Reinforcement Learning [14.6] ブラックボックスビデオ攻撃を強化学習フレームワークに定式化する。
RLの環境を認識モデルとし、RLのエージェントがフレーム選択の役割を果たす。
我々は2つの主流ビデオ認識モデルを用いて一連の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:41:21 GMT)
TrafPS: A Visual Analysis System Interpreting Traffic Prediction in
Shapley [14.4] TrafPSはデータプロセスから結果の計算と視覚化までの3つのレイヤで構成されている。
あるデモンストレーションでは、予測フローをユーザに解釈する上で、TrafPSが効果的な分析パイプラインをサポートしていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:13:55 GMT)
Online non-convex learning for river pollution source identification [14.1] 新たなオンライン学習アルゴリズムが開発され, 重要な環境応用が検討されている。
この問題は、非有界かつ適応的な識別問題として定式化することができる。
ポイントモジュールからのエスケープとマルチスタート設定を導出し、推定をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:15:51 GMT)
Learning-based Localizability Estimation for Robust LiDAR Localization [13.3] LiDARベースのローカライゼーションとマッピングは、多くの現代のロボットシステムにおける中核的なコンポーネントの1つである。
本研究では,ロボット動作中の(非)局所性を検出するニューラルネットワークに基づく推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:12:00 GMT)
CoDA21: Evaluating Language Understanding Capabilities of NLP Models
With Context-Definition Alignment [12.9] プレトレーニング言語モデル(PLM)は多くのベンチマークで超人的性能を達成した。
PLMの自然言語理解能力(NLU)を測定するベンチマークであるCoDA21を紹介する。
我々は、人間とPLMのパフォーマンスの間に大きなギャップがあることを発見し、CoDA21が既存のベンチマークで十分にカバーされていないNLUの側面を測定することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 20:12:49 GMT)
Bit-Metric Decoding Rate in Multi-User MIMO Systems: Theory [12.3] リンク適応(LA)は、無線通信における最も重要な側面の1つである。
LAは受信機における非等化後信号-干渉-雑音比(SINR)を計算する。
非線形受信機を持つMU-MIMOシステムでは、スフィアデコーダアルゴリズムの変種を使用するような、ポスト等化SINRの等価性は知られていない。
BMDRは任意の検出器に対する非等化後のSINRと同値である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 22:43:37 GMT)
Bit-Metric Decoding Rate in Multi-User MIMO Systems: Applications [12.3] 第1部では,非線形受信機を有するMU-MIMOシステムに対するリンク適応(LA)と物理層(PHY)の抽象化に焦点を当てる。
パートIIは、任意の受信機を持つMU-MIMOシステムにおいて、LAのための新しいアルゴリズム、利用可能な検出器のリストからの動的検出器選択、PHY抽象化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 22:51:26 GMT)
A New Learning Paradigm for Stochastic Configuration Network: SCN+ [12.0] 本稿では,構成ネットワーク(SCN+)のためのLUPIパラダイムを用いた漸進学習アルゴリズムを初めて提案する。
このアルゴリズムは、SCNをトレーニングする新しい方法を提供する訓練段階において、特権情報をSCNに活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:17:14 GMT)
Universally Consistent Online Learning with Arbitrarily Dependent
Responses [11.7] この研究は、(X,Y)ペアのプロセスで普遍的に一貫したオンライン学習ルールを提供する。
特別な場合として、条件は(X,Y) 上のすべての過程を許容し、X 上の過程は定常である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:18:51 GMT)
Federated Remote Physiological Measurement with Imperfect Data [11.0] 高齢化と新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックによって、遠隔医療を支える技術の必要性が高まっている。
健康関連機械学習アプリケーションでは、データがプライベートデバイスを離れることなく予測モデルを学習する能力は魅力的である。
カメラによる遠隔生理的センシングは、スケーラブルで低コストな測定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 05:26:46 GMT)
Hierarchical BERT for Medical Document Understanding [10.9] 長い医療用文書理解タスクのための医療用文書BERT(MDBERT)を提案する。
バニラBERTソリューションと比較して、MDBERTはMIMIC-IIIデータセットで性能を20%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:50:03 GMT)
Personalized Execution Time Optimization for the Scheduled Jobs [10.6] ベストタイム選択において、ポイントワイズ・ツー・ランクのアプローチと「ベストタイムポリシー」を適用する方法について説明する。
本研究は,大規模産業におけるスケジュールジョブの実行時間最適化問題に対する,MLベースのマルチテナントソリューションとしては初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:35:20 GMT)
Are discrete units necessary for Spoken Language Modeling? [10.4] 音声言語モデリングにおける最近の研究は、テキストラベルなしで生音声から教師なしの言語を学ぶ可能性を示している。
音声言語モデリングの優れた結果を得るためには,離散化が不可欠であることを示す。
また、HuBERTのような個別のターゲットで訓練されたエンドツーエンドモデルは、擬似テキストで訓練された最良の言語モデルと同様の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:14:35 GMT)
Neuromorphic Data Augmentation for Training Spiking Neural Networks [10.3] イベントベースデータセットに対するニューロモルフィックデータ拡張(NDA)を提案する。
NDAはSNNトレーニングを著しく安定化し、トレーニングとテストパフォーマンスの一般化ギャップを小さくする。
SNNにおける教師なしコントラスト学習の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:17:19 GMT)
BEAT: A Large-Scale Semantic and Emotional Multi-Modal Dataset for
Conversational Gestures Synthesis [10.0] Body-Expression-Audio-Textデータセットには、76時間、高品質、マルチモーダルなデータがあり、8つの異なる感情と4つの異なる言語で話す30人の話者から取得されている。
BEATは人間のジェスチャーを調べるための最大のモーションキャプチャーデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:19:50 GMT)
Integrating Dependency Tree Into Self-attention for Sentence
Representation [9.7] 本稿では,自己認識機構と協調して機能するリレーショナルアテンション機構を適用したDependency-Transformerを提案する。
スコアベースの手法により、Transformerの並列化に影響を与えずに構文情報をインジェクトすることに成功した。
文表現のための4つのタスクにおいて、我々のモデルは最先端の手法よりも優れているか、あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:44:41 GMT)
Semi-supervised classification of medical ultrasound images based on
generative adversarial network [9.6] 医用超音波(US)は、臨床における最も広く用いられている画像モダリティの1つである。
深層学習(DL)は先進的な医用US画像解析ツールとして利用でき、DLモデルの性能は大きなデータセットの不足によって大幅に制限される。
そこで我々は,7つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと,最も最先端なGANモデルであるStyleGAN2-ADAを構築することにより,半教師付き分類強化(SSCE)構造を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:52:14 GMT)
When classifying grammatical role, BERT doesn't care about word order...
except when it matters [9.6] 単語の順序は、意味論的に非原型的な位置における単語の後半層表現を定義するのに不可欠である。
実験では,単語順序が文脈化過程に与える影響を分離した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:00:15 GMT)
Look Backward and Forward: Self-Knowledge Distillation with
Bidirectional Decoder for Neural Machine Translation [9.3] ニューラルネットワーク翻訳のための双方向デコーダを用いた自己知識蒸留(SBD-NMT)
我々は、フォワードデコーダに効果的な正規化手法として機能する後方デコーダをデプロイする。
実験により,本手法は複数の機械翻訳データセットの強力なトランスフォーマーベースラインよりもはるかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:57:26 GMT)
Generalized Bandit Regret Minimizer Framework in Imperfect Information
Extensive-Form Game [9.0] 我々は,IIEGのダイナミクスを知らない対話型バンディットフィードバック設定の問題点を考察する。
近似的なナッシュ平衡を学習するために、後悔最小化器は、全フィードバック損失勾配$ellt$を推定し、後悔を最小化する。
バンドイット後悔最小化法の設計とモジュラー解析に関する理論的枠組みを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:45:42 GMT)
Learning Transient Partial Differential Equations with Local Neural
Operators [8.9] 局所的ニューラル演算子(LNO)を用いた一過性PDEを純粋に表現できる学習フレームワークを構築する。
この枠組みはいくつかの過渡PDE、特にナビエ・ストークス方程式の学習において実証され、全く異なる領域と境界の問題を解くためにうまく適用された。
我々のLNOは、従来の数値解法よりも1000倍以上高速であり、科学計算や工学シミュレーションにおいて重要である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:41:51 GMT)
Technologies for AI-Driven Fashion Social Networking Service with
E-Commerce [8.7] ファッションeコマースを取り入れたAI駆動型ファッションソーシャルネットワーキングサービスの応用技術について述べる。
AIはそれらを分析し、同様のスタイルのOOTDと関連製品を提案する。
前述の技術により、AI駆動のファッションSNSプラットフォームであるiTOOが成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:46:40 GMT)
WiCV 2021: The Eighth Women In Computer Vision Workshop [8.6] Women in Computer Vision Workshop - WiCV 2021は、コンピュータビジョンコミュニティの少数派(女性)グループに声を提供している。
本稿では,WiCV 2021ワークショップのワークショッププログラム,過去の動向,プレゼンター,参加者,スポンサーに関する統計の要約について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:03:13 GMT)
On the Difficulty of Epistemic Uncertainty Quantification in Machine
Learning: The Case of Direct Uncertainty Estimation through Loss Minimisation [8.3] 不確かさの定量化は機械学習で注目を集めている。
後者は学習者の知識(知識の欠如)を指し、特に測定と定量化が難しいようである。
損失最小化は2次予測器では有効でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:26:05 GMT)
Video Coding for Machines with Feature-Based Rate-Distortion
Optimization [7.8] ニューラルネットワークの安定した改善により、ますます多くのマルチメディアデータが人間によって観測されなくなる。
本稿では,コーディング性能の向上を目的とした標準準拠機能ベースのRDO(FRDO)を提案する。
提案したFRDOとHFRDOのハイブリッドバージョンを比較し,特徴空間の歪みを従来のRDOと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:49:50 GMT)
TrueType Transformer: Character and Font Style Recognition in Outline
Format [7.7] そこで我々はTrueType Transformer (T3)を提案する。
TrueTypeのようなアウトラインフォーマットは、各文字をストローク輪郭の制御点のシーケンスとして表現する。
本稿では,各制御点が分類結果にどう貢献するかを観察しながら,文字認識タスクとフォント認識タスクにおけるT3の適用性を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 02:03:29 GMT)
Overcoming Temptation: Incentive Design For Intertemporal Choice [7.6] 我々は,待ち行列を選択して,前へ進む一連のアクションを実行することで,プレイヤーが得点するオンライン遅延格子ゲームを開発する。
カスタマイズされたインセンティブ構造が個人の目標指向の意思決定を改善することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:42:07 GMT)
PathSAGE: Spatial Graph Attention Neural Networks With Random Path
Sampling [7.5] そこで我々は,PathSAGEと呼ばれるモデルを提案する。このモデルでは,高次トポロジ情報を学習し,受容場を拡張してモデルの性能を向上させることができる。
評価の結果,本モデルは,帰納的学習タスクにおける最先端モデルと同等の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:23:03 GMT)
Saliency-Driven Versatile Video Coding for Neural Object Detection [7.4] 本稿では,最新のビデオ符号化標準であるVersatile Video Coding (VVC) を用いた,機械作業用ビデオ符号化のためのサリエンシ駆動コーディングフレームワークを提案する。
符号化に先立って有能な領域を決定するために, リアルタイムのオブジェクト検出ネットワークであるYou Only Look Once(YOLO)と, 新たな判定基準を併用した。
基準VVCを一定の品質で比較すると,提案手法を適用することで,デコーダ側と同じ検出で最大29%の精度を節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:27:43 GMT)
Semi-constraint Optimal Transport for Entity Alignment with Dangling
Cases [6.8] タングリングケース(SoTead)におけるエンティティアライメントのための半制約最適輸送と呼ばれる教師なし手法を提案する。
我々の主な考えは、2つのKG間のエンティティアライメントを、あるKGのエンティティから他のエンティティへの最適な輸送問題としてモデル化することである。
実験的な部分では、一般的に使用されるエンティティアライメントデータセット上で、まずSoTeadの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 04:20:18 GMT)
Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV
and Correcting for the Past [6.5] 機器変数(IV)回帰は観測データから因果効果を推定するための機器に依存している。
ベクトル自己回帰(VAR)プロセスのような時系列モデルにおけるIV回帰を考察する。
提案手法は, それらの一貫性を証明し, 分布一般化において, 推定因果効果をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:29:48 GMT)
Learning from humans: combining imitation and deep reinforcement
learning to accomplish human-level performance on a virtual foraging task [6.3] 本研究では,ヒトデータを用いたバイオインスパイアされた採餌政策の学習方法を開発した。
オープンフィールドの養殖環境に人間が仮想的に没入し、最高の報酬を集めるために訓練される実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 20:52:30 GMT)
GATSPI: GPU Accelerated Gate-Level Simulation for Power Improvement [6.2] GATSPIはPyTorchで記述されており、コーディングと保守性を簡単にするためのカスタムカーネルを備えている。
GATSPIは、業界標準の細胞ライブラリとSDF条件付き遅延ステートメントから、単純で複雑な細胞タイプをサポートする。
GATSPIをグリッチ最適化フローにデプロイし,449倍のスピードアップで1.4%の省電力を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:40:19 GMT)
Generalized Key-Value Memory to Flexibly Adjust Redundancy in
Memory-Augmented Networks [6.0] メモリ拡張ニューラルネットワークは、外部キー値メモリを備えたニューラルネットワークを強化する。
本稿では,サポートベクトルの数からその次元を分離する一般化キー値メモリを提案する。
このパラメータを需要に適応させることは、デバイス数と精度で、44%の非理想性を効果的に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:59:43 GMT)
A comparative study of non-deep learning, deep learning, and ensemble
learning methods for sunspot number prediction [6.0] 太陽活動は人間の活動と健康に大きな影響を及ぼす。
太陽活動の最もよく使われる尺度は、太陽黒点数である。
本稿では,3つの重要な非深層学習モデル,4つの人気のある深層学習モデル,およびその5つのアンサンブルモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 05:11:31 GMT)
Survey on Automated Short Answer Grading with Deep Learning: from Word
Embeddings to Transformers [6.0] 教育課題を学生数の増加に拡大する手段として,ASAG (Automated Short answer grading) が教育において注目を集めている。
自然言語処理と機械学習の最近の進歩はASAGの分野に大きな影響を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:47:08 GMT)
A Robust Approach for the Decomposition of High-Energy-Consuming
Industrial Loads with Deep Learning [5.8] 本稿では,産業用公園負荷(IPL)の負荷分解に着目した。
IPLでこの目標を達成するために、3つのアルゴリズムモデルからなるより堅牢なアプローチが開発されている。
数値的な例から得られた結果は、従来の分解過程において、この手法が最先端の手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:11:52 GMT)
Acoustic To Articulatory Speech Inversion Using Multi-Resolution
Spectro-Temporal Representations Of Speech Signals [5.7] フィードフォワードディープニューラルネットワークをトレーニングし、6つのトラクト変数の明瞭な軌跡を推定する。
実験は、0.675と接地軌道変数の相関を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:27:42 GMT)
Perception Over Time: Temporal Dynamics for Robust Image Understanding [5.6] ディープラーニングは、狭く特定の視覚タスクにおいて、人間レベルのパフォーマンスを上回る。
人間の視覚知覚は入力刺激の変化に対して、桁違いに頑丈である。
静的画像理解に時間力学を取り入れた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:11:59 GMT)
FLAG: Flow-based 3D Avatar Generation from Sparse Observations [4.8] スパース観測から3次元人体のフローベース生成モデルを構築した。
我々のアプローチは強い予測モデルであるだけでなく、異なる最適化設定でより効率的なポーズとして振る舞うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:07:09 GMT)
Synopses of Movie Narratives: a Video-Language Dataset for Story
Understanding [4.7] 我々は、人気映画やテレビシリーズの5,193本のビデオ要約を含むビデオ言語ストーリーデータセット、Synopses of Movie Narratives(SyMoN)をリリースした。
SyMoNは、人間のクリエーターが作った人間のオーディエンスのための自然主義的なストーリーテリングビデオを撮影する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:45:33 GMT)
Towards Self-Supervised Learning of Global and Object-Centric
Representations [4.4] 自己スーパービジョンを用いた構造化対象中心表現の学習における重要な側面について論じる。
CLEVRデータセットに関するいくつかの実験を通じて、私たちの洞察を検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:18:47 GMT)
Identifiability of Causal-based Fairness Notions: A State of the Art [4.2] 機械学習アルゴリズムは、偏見のある結果/予測を生成することができ、通常は少数派や少数民族に対するものである。
本論文は,機械学習の公正性に特に関係する主要な識別可能性の結果をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:10:32 GMT)
Research on Parallel SVM Algorithm Based on Cascade SVM [4.0] 我々は,グループ編成訓練における誤りの原因を分析し,理想的な条件下での誤りのないグループ分けを要約する。
A Balanced Cascade SVM (BCSVM) アルゴリズムが提案されている。
BCSVMアルゴリズムを用いて得られた精度誤差はCSVMの1%から0.1%に削減され、桁違いに低減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:12:06 GMT)
Medical Image Segmentation on MRI Images with Missing Modalities: A
Review [4.0] 本研究の主な目的は、欠落したモダリティ補償ネットワークの性能評価を提供することである。
この問題のネガティブな影響を軽減するために、様々なアプローチが時間をかけて開発されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:33:26 GMT)
MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature
Prediction of A Day [3.7] 我々は,過去の気象データと複数の線形回帰モデルを用いて,地域の天気を予測することを目的としている。
このモデルは摂氏2.8度の誤差で1日の平均気温を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:22:57 GMT)
Reprogramming FairGANs with Variational Auto-Encoders: A New Transfer
Learning Model [3.6] フェアネスを意識したGAN(FairGAN)は、生成したデータにフェアネスを課すためにGAN(Generative Adversarial Networks)のメカニズムを利用する。
事前学習されたFairGANを他のタスクに転送するための新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:37:04 GMT)
From graph cuts to isoperimetric inequalities: Convergence rates of
Cheeger cuts on data clouds [3.2] バランスの取れたグラフカットの最適化に依存するグラフベースのクラスタリングアルゴリズムについて検討する。
チェーガー定数とそれに関連するチェーガーカットの両方に対して、それらの連続体に対する高い確率収束率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:51:28 GMT)
BabyNet: Reconstructing 3D faces of babies from uncalibrated photographs [2.9] 本研究では, 乳児の3次元顔形状の復元を目的とした3次元顔再構成システム, BabyNetを提案する。
BabyNetは, 1) 3Dグラフ畳み込みオートエンコーダは, 乳児の3D顔形状の潜伏空間を学習し, 2) 移動学習を用いて抽出した代表的特徴に基づいて, 写真を3D潜伏空間にマッピングする2Dエンコーダからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:26:25 GMT)
Machine Learning Based Multimodal Neuroimaging Genomics Dementia Score
for Predicting Future Conversion to Alzheimer's Disease [2.9] 画像/遺伝子型に基づくDATスコアを作成した。
DATスコアの0.5しきい値を用いて,将来,被験者がDATを発達させるか否かを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:35:30 GMT)
WLASL-LEX: a Dataset for Recognising Phonological Properties in American
Sign Language [2.8] 我々は6つの異なる音韻特性を付加したアメリカ手話記号の大規模データセットを構築した。
データ駆動のエンドツーエンドと機能ベースのアプローチが、これらの特性を自動認識するために最適化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:21:24 GMT)
Graph Summarization with Graph Neural Networks [2.4] グラフニューラルネットワークを用いて、構造化されたコンパクトな方法で大きなグラフを表現する。
異なるGNNと標準多層パーセプトロン(MLP)とブルームフィルタを非神経的手法として比較する。
以上の結果から,GNNの性能は互いに近いことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:45:34 GMT)
Detection of multiple retinal diseases in ultra-widefield fundus images
using deep learning: data-driven identification of relevant regions [2.2] ウルトラワイドフィールド(UWF)イメージングは、より大きな網膜視野を撮影する有望なモダリティである。
過去の研究では、深層学習(DL)モデルがUWF画像の網膜疾患の検出に有効であることが示されている。
より現実的な条件下で複数の網膜疾患を認識できるDLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:33:33 GMT)
Learning cardiac activation maps from 12-lead ECG with multi-fidelity
Bayesian optimization on manifolds [2.1] 心臓のアトピー活動は致命的な不整脈を引き起こす。
心臓の異所性活性化を非侵襲的に同定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:55:49 GMT)
Using Word Embeddings to Analyze Protests News [2.0] 既存のワード埋め込みである word2vec と FastTest を ELMo と DistilBERT に置き換えるため、2つの優れたモデルが選択されている。
単語の袋やそれ以前のベクトルアプローチとは異なり、ELMo と DistilBERT はテキスト内の文脈情報に基づいて意味をキャプチャすることで、単語をベクトルの列として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:25:59 GMT)
An Efficient Video Streaming Architecture with QoS Control for Virtual
Desktop Infrastructure in Cloud Computing [1.9] 仮想デスクトップインフラ(VDI)環境では、リモートディスプレイプロトコルは、データセンターがホストするデスクトップからエンドポイントにビデオデータを送信する大きな責任を持つ。
本稿では,ユーザエクスペリエンス(QoE)を改善するためのフレキシブルな制御を含むアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャには、2D画像の新たな圧縮が含まれており、最高の画質を保証し、ビデオ遅延を低減するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:22:11 GMT)
Hybrid Artifact Detection System for Minute Resolution Blood Pressure
Signals from ICU [1.8] 本稿では, 変分オートエンコーダと統計的検出成分を組み合わせたハイブリッド人工物検出システムについて検討する。
予備的な結果は,90%を超える感度と特異度を連続的に達成できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:36:52 GMT)
Sparse Subspace Clustering for Concept Discovery (SSCCD) [1.7] 概念は高いレベルの人間の理解の鍵となる構成要素である。
局所帰属法では、サンプル間のコヒーレントモデル挙動を特定できない。
隠れた特徴層の低次元部分空間として、新しい概念の定義を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:15:48 GMT)
A low-rank ensemble Kalman filter for elliptic observations [1.5] 楕円型観測演算子を用いたアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)の正規化法を提案する。
観測作用素のヤコビアンスペクトルに基づいてカルマンゲインの低ランク分解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:59:19 GMT)
A trace inequality of Ando, Hiai and Okubo and a monotonicity property
of the Golden-Thompson inequality [1.5] ゴールデン・トンプソントレースの不等式$Tr, eH+K leq Tr, eH eK$は量子統計力学において非常に有用であることが証明された。
ここでは、このG-T不等式を、ある作用素に対して$H=Delta$ または $H= -sqrt-Delta +m$ および $K=$ potential, $Tr, eH+ (1-u)KeuK$ が$0leq のパラメータ $u$ の単調増加関数であることを証明することによって、より明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:09:13 GMT)
Disordered complex networks: energy optimal lattices and persistent
homology [1.3] Poissonポイントプロセスモデルに基づくよく知られたネットワークは、vis-a-visネットワーク効率に制限がある。
ランダムマトリクススペクトル(RMT)に基づくような強い相関の代替には、トラクタビリティとロバストネスの問題がある。
我々は、ユークリッド格子のランダムな摂動に基づくネットワークモデルが、ポアソンと厳密に構造化されたネットワークの間に介在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:28:15 GMT)
verBERT: Automating Brazilian Case Law Document Multi-label
Categorization Using BERT [1.3] Kollemata Projectのデータを使って、適切なクラスシステムを持つ2つの異なるデータセットを生成しました。
我々は、BERTのマルチクラスおよびマルチラベルバージョンを実装し、生成したデータセットで様々なBERTモデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 20:01:20 GMT)
Neural Forecasting of the Italian Sovereign Bond Market with Economic
News [0.9] われわれは、イタリアの10年利率の広がりを予測するために、ニューラルネットワークの枠組みの中で経済ニュースを採用している。
自己回帰リカレントネットワーク(DeepAR)を用いた確率予測フレームワーク内にそのような情報をデプロイする。
この結果から,Long-Short Term Memoryセルに基づくディープラーニングネットワークは,従来の機械学習技術よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:24:22 GMT)
Parameter Inference of Time Series by Delay Embeddings and Learning
Differentiable Operators [0.8] 実世界の動的システムを扱う際の一般的な問題は、その振る舞いに責任があるシステムパラメータを特定することである。
時系列を高次元に埋め込むことでこの問題に対処する。
そして、現在の時間ステップを考慮すれば、ニューラルネットワークが軌道の将来の時間ステップを予測することを学ばせます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 22:36:52 GMT)
Zero-Shot Visual Slot Filling as Question Answering [0.8] 本稿では,スロットフィリングタスクを質問応答として再構成することで,スロットフィリングに対する新しいアプローチを提案する。
リッチな自然言語の質問は、しばしばデバイス画面に表示される視覚情報と語彙のセマンティクスをキャプチャする。
これらの質問はユーザの発話と組み合わせられ、最先端のTransformerベースのディープラーニング質問応答システムを用いて発話からスロットを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:03:33 GMT)
Econometric Modeling of Intraday Electricity Market Price with
Inadequate Historical Data [0.8] ID電力市場は、基礎となる電力システムの不確実性に対処するための調整プラットフォームを提供する。
IDの市場価格に関する歴史的データが不十分なため、モデリングがより困難になる。
本稿では,ID市場価格をモデル化するための長期記憶,深部畳み込み生成対向ネットワーク,No-U-Turnサンプルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:55:31 GMT)
Adversarial Classification: Necessary conditions and geometric flows [0.8] 本研究では,ある逆数分類法を用いて,ある距離から最大$varepsilon$までデータ入力を不正に入力する逆数分類法について検討する。
我々は、分類境界の変化を$varepsilon$の変分として追跡するために使用できる幾何学的進化方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:46:40 GMT)
A Machine Learning Approach for Prosumer Management in Intraday
Electricity Markets [0.8] 消費者事業者は、短期的な電力市場に参加するための課題に対処している。
これらの課題には、需要の変化、太陽エネルギー、風力発電、電力価格などが含まれる。
機械学習アプローチは、複雑な関係の継続的な学習能力のために、これらの課題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:29:02 GMT)
Ensemble plasticity and network adaptability in SNNs [0.7] 人工スパイキングニューラルネットワーク(ASNN)は、離散的なイベントベース(スパイク)計算のため、より優れた情報処理効率を約束する。
本研究では,スパイク活動のみを用いたエントロピーとネットワークアクティベーションに基づく新しいアンサンブル学習手法を提案する。
その結果, スパイクレートの低いニューロンクラスターを刈り取ると, 一般化や性能の低下が予想されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:14:51 GMT)
Quantum gravity as a communication resource [0.5] ブラックホールの近くで量子通信プロトコルが実行されると、ブラックホールによって引き起こされる時空構造は、そのプロトコルが平らな時空で行われる場合と比較して、プロトコルの性能が不安定で根本的な劣化を引き起こすと理論化されている。
ブラックホールの量子的性質と時空を考慮すると、その量子特性が事象の地平線による絡み合いの悪化を緩和するための資源として利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 11:34:13 GMT)
ROOD-MRI: Benchmarking the robustness of deep learning segmentation
models to out-of-distribution and corrupted data in MRI [0.5] ROOD-MRIは、ディープ人工知能ニューラルネットワークの堅牢性をMRIデータ、破損、アーティファクトにベンチマークするプラットフォームである。
いくつかの大規模研究において,海馬,心室,白質の超強度セグメンテーションに本手法を適用した。
データ拡張戦略は解剖学的セグメンテーションタスクのOODデータに対するロバスト性を大幅に向上させることができるが、最近のDNNでは、より困難な病変ベースのセグメンテーションタスクではロバスト性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:34:15 GMT)
Image-based Stroke Assessment for Multi-site Preclinical Evaluation of
Cerebroprotectants [0.4] SPAN(Stroke Prelinical Assessment Network)のための画像ベースストローク結果定量化のためのパイプラインを開発し,評価し,展開した。
私たちの完全に自動化されたパイプラインは、最先端のアルゴリズムとデータ分析のアプローチを組み合わせて、脳卒中の結果を評価する。
画像ベース脳卒中評価の有用性とロバスト性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 01:53:30 GMT)
Evaluating U-net Brain Extraction for Multi-site and Longitudinal
Preclinical Stroke Imaging [0.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は精度を改善し、演算時間を短縮する。
U-net CNNを用いた深層学習マウス脳抽出ツールを開発した。
240のマルチモーダルMRIデータセット上で,典型的なU-netモデルをトレーニングし,検証し,テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 02:00:27 GMT)
Variational vibrational states of HCOOH [0.0] ギ酸分子の振動状態は、GENIUSH-Smolyakアプローチを用いて収束する。
量子核運動は、$cis$-$trans$ねじれ座標と8つの正則座標を用いて記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:41:08 GMT)
Two-parameter estimation with three-mode NOON state in a symmetric
three-well system [0.0] この推定手法の感度は、量子および古典的なフィッシャー情報行列を比較して検討する。
この推定スキームの精度は最適測定の下でハイゼンベルクスケーリングを振舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:53:14 GMT)
Thermodynamic principle for quantum metrology [0.0] 一般的な熱力学の原理は量子力学におけるエネルギー消費の規則を規定する。
量子フィッシャー情報の消去によって本質的に決定されることを示す。
この原理は、量子資源の利点を研究する強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 00:34:03 GMT)
The loss landscape of deep linear neural networks: a second-order
analysis [0.0] 正方形損失を伴う深部線形ニューラルネットワークの最適化環境について検討する。
我々は、すべての臨界点の中で、大域最小化点、厳格なサドル点、非制限サドル点を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:52:06 GMT)
The invariant-based shortcut to adiabaticity for qubit heat engine
operates under quantum Otto cycle [0.0] 本研究では, 可変形ショートカットの断熱性能向上におけるコストの役割と妥当性について検討した。
本研究では,Landau-Zener Hamiltonian を用いたキュービット熱エンジンについて検討し,Lewis-Riesenfeld invariant-based shortcut to adiabaticity 法を用いて性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:30:11 GMT)
Surrogate models for quantum spin systems based on reduced order
modeling [0.0] 本稿では,還元基底法(RBM)の原理に基づいて,量子モデルの位相図を研究する手法を提案する。
我々はこの手法を2つの実験ケースでベンチマークし、励起リドバーグ原子の連鎖と幾何学的にフラストレーションされた反強磁性2次元格子モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:19:15 GMT)
Superconducting-semiconducting voltage-tunable qubits in the third
dimension [0.0] 超半導体(スーパーセミ)量子ビットとコプラ設計
TSVを含むインターポーラ「プローブ」ウェハは、例えば超伝導体によって酸化され、エピタキシャルに成長したゲルマニウム量子井戸に接触するために用いられる。
この手法が電圧可変超伝導量子ビットのオンチップフットプリントをいかに小さくするかを示し、様々なシステムにおける超半複素構造理解の促進を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:03:23 GMT)
Superconducting qubits as musical synthesizers for live performance [0.0] 量子サウンド(Quantum Sound)は、超伝導量子デバイスを直接測定して作られた最初の音楽である。
このプロジェクトは、2019年6月14日にコネチカット州ニューヘイブンで開催された国際芸術・思想祭(International Festival of Arts and Ideas)で実演された。
研究と芸術のインターフェイスにおいて、量子音は量子領域の音波反射を作り出す試みを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:05:04 GMT)
Stochastic optimization algorithms for quantum applications [0.0] 本稿では、一階法、二階法、量子自然勾配最適化法の使用法を概観し、複素数体で定義される新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法の性能は, 変分量子固有解法, 量子状態の量子制御, および量子状態推定への応用により評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 16:17:05 GMT)
Solving Multi-Structured Problems by Introducing Linkage Kernels into
GOMEA [0.0] リンクカーネルを導入し、各ソリューションの局所近傍におけるリンケージ構造を学習する。
また,Best-of-Traps (BoT) と呼ばれる新しいベンチマーク関数を導入する。
BoTと、有名なMaxCut問題の最悪のシナリオベースの変種の両方において、GOMEAよりもリンケージカーネルGOMEAの大幅な性能向上を実験的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:48:40 GMT)
Sampling Bias Correction for Supervised Machine Learning: A Bayesian
Inference Approach with Practical Applications [0.0] 本稿では,データセットがラベルの不均衡などの意図的なサンプルバイアスを受ける可能性がある問題について議論する。
次に、この解をバイナリロジスティック回帰に適用し、データセットが意図的にサンプルバイアスを受けるシナリオについて議論する。
この手法は, 医療科学から画像認識, マーケティングに至るまで, ビッグデータの統計的推測に広く応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 20:46:37 GMT)
Relative entropic uncertainty relation for scalar quantum fields [0.0] 機能的相対エントロピーの概念を導入し、それが有意義な場理論の極限を持つことを示す。
この関係は多次元ハイゼンベルクの不確実性関係を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:46:53 GMT)
Quantum steering with vector vortex photon states with the detection
loophole closed [0.0] 非局所性のループホールのない検証は偏光子対で達成されているが、他の自由度で絡まった状態では達成されていない。
ここでは、検出ループを閉じた量子ステアリング非局所性タスクの完了を実演する。
偏光以外の高効率エンコーディングのオープンに加えて、ベクトル渦ステアリングの重要かつ重要なデモは、新しい自由空間および衛星ベースのセキュアな量子通信デバイスとデバイスに依存しないプロトコルへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:50:47 GMT)
Quantum Algorithms for Community Detection and their Empirical Run-times [0.0] 我々は、控えめなスピードアップを伴う単純な量子アルゴリズムが、実際は最高の性能を発揮するものであることを示している。
量子サブルーチンの成功を増幅する必要性から生じるオーバーヘッドのようなオーバーヘッドは、理論的に最悪のケース分析や予測ケース分析によって示唆されたであろうスピードアップを無効化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:02:36 GMT)
Quantifying the barren plateau phenomenon for a model of unstructured
variational ans\"{a}tze [0.0] 我々はモンテカルロアルゴリズムを導出し、任意のアーキテクチャのランドスケープ平坦性を効率よく、古典的に推定する。
また,この統計画像により,バレン高原現象の新たな解析的境界が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:58:12 GMT)
Preliminary experiments on automatic gender recognition based on online
capital letters [0.0] 本稿では,大文字を用いたオンライン手書きテキストの自動分類実験について述べる。
手書きテキストは、顔や声ほど差別的ではないが、まだ手書きテキストに基づく性別分類の可能性が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:55:38 GMT)
Physics-informed Reinforcement Learning for Perception and Reasoning
about Fluids [0.0] 本研究では,流体知覚と観測からの推論のための物理インフォームド強化学習戦略を提案する。
本研究では,コモディティカメラで自由表面を観察した未確認液体の追跡(知覚)と解析(推論)を行う手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 07:01:23 GMT)
Physics in non-fixed spatial dimensions via random networks [0.0] 固定空間次元を本質的に欠くランダムネットワークの量子統計電子特性について検討する。
状態密度 (DOS) や逆参加比 (IPR) などのツールを用いて様々な現象を明らかにする。
この結果は、普遍物理学が空間次元に関係なく物理系に現れることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:32:07 GMT)
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for
Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs [0.0] 非線形ODEのIDPの線形単純形式とインデックス-1DAEの数値解に対するランダムな投影に基づく物理インフォームニューラルネットワークに対処する。
従来のランダムなプロジェクションに関する研究に基づいて、正準形式におけるODEのスキームと半明示形式におけるインデックス-1DAEの近似能力を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 11:35:05 GMT)
Multiple Inputs Neural Networks for Medicare fraud Detection [0.0] 医療詐欺はヨーロッパで約13億ユーロ、米国では年間21億から71億ドルの費用がかかる。
本研究の目的は、ニューラルネットワークに基づく分類器を用いて医療詐欺を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:36:53 GMT)
Moral Dilemmas for Moral Machines [0.0] これは、道徳的ジレンマの目的を理解できないため、哲学的思考実験の誤用であると私は主張する。
機械倫理における道徳的ジレンマの利用は適切であり、機械学習の文脈で生じる新しい状況は、倫理における哲学的作業にいくらかの光を当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:24:39 GMT)
Microwave-frequency scanning gate microscopy of a Si/SiGe double quantum
dot [0.0] 走査型プローブ顕微鏡とSi/SiGe量子ドットのマイクロ波測定速度を組み合わせる。
我々はSi/SiGeの典型的な谷分割と整合したエネルギースケールであるsim$65$mu$eV励起状態を解決する。
このアプローチの今後の拡張は、Siデバイスにおける谷分割の空間マッピングを可能にするかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:31:12 GMT)
Locking and unlocking of quantum nonlocality without entanglement in
local discrimination of quantum states [0.0] 本研究は,NLWEの発生の鍵を解除するだけでなく,測定後の情報も利用できることを示す。
この結果は,非直交分離状態に基づいて情報を隠蔽したり共有したりするための有用なアプリケーションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 00:25:14 GMT)
Lifelong Adaptive Machine Learning for Sensor-based Human Activity
Recognition Using Prototypical Networks [0.0] 連続学習は、生涯学習としても知られ、機械学習分野への関心が高まりつつある研究トピックである。
我々は,連続機械学習の分野における最近の進歩を基盤に,プロトタイプネットワーク(LPPNet-HAR)を用いた生涯適応型学習フレームワークを設計する。
LAPNet-HARは、タスクフリーなデータインクリメンタルな方法でセンサベースのデータストリームを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 00:57:29 GMT)
Leveraging universality of jet taggers through transfer learning [0.0] 本稿では,高速かつデータ効率の高いジェットタグの開発にトランスファーラーニング技術を用いる方法について検討する。
トレーニングプロセスの高速化により、信頼性の高いタグを桁違いに少ないデータで取得できることが判明した。
これは、コライダー物理学実験におけるそのようなツールの使用を促進するための有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:05:26 GMT)
Interpretable machine learning in Physics [0.0] 多変量法に解釈可能性を加えることは、高次相関を持つ複雑な物理系を探索するための強力なシナジーを生み出す。
システムの基盤となるダイナミクスに,ある程度の明快さをもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:17:59 GMT)
Infrared scaling for a graviton condensate [0.0] 非相対論的極限における与えられた質量に付随する重力子$N_ggg1$の個数によって赤外長スケールが決定されることを示す。
赤外線では、長さスケールは$L=sqrtN_gell_p$で、$L$は新しい赤外長スケール、$ell_p$はプランク長である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:07:04 GMT)
Improve Convolutional Neural Network Pruning by Maximizing Filter
Variety [0.0] ニューラルネットワークプルーニングは、モデルストレージと計算要求を減らすために広く利用されている戦略である。
l1ノルムやムーブメントのような一般的なプルーニング基準は、フィルターの個々の効用を考慮しないのが普通である。
本稿では,これらの2つの課題を解決し,どのプルーニング基準にも適用できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 09:00:59 GMT)
High-resolution far-infrared synchrotron FTIR spectroscopy and analysis
of the $\nu_7$, $\nu_{19}$ and $\nu_{20}$ bands of trioxane [0.0] 2つの異なる形式は、3つのバンドの正確な回転パラメータとクォートパラメータを導出するために用いられた。
初めてCoriolisパラメータと$q_+$$l$doubling constantを$nu_20$と$nu_19$のバンドで正確に判定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:17:40 GMT)
HADOKEN: An Open-Source Software Package for Predicting Electron
Confinement Effects in Various Nanowire Geometries and Configurations [0.0] 本稿では,ナノワイヤの電子閉じ込め/局在効果を予測するためのオープンソースソフトウェアパッケージであるHADOKENを提案する。
HADOKENコードは、ユーザと実践者の両方にとって可読性と一般的なアクセシビリティを支援するために、プログラミング環境で書かれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 19:45:53 GMT)
Graphene in complex magnetic fields [0.0] 非エルミート的ディラック・ワイル・ハミルトン方程式の固有値問題は、一対のシュル・オーディンガー方程式をもたらす。
確率と電流密度を探索し、実例と比較していくつかの顕著な差異を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 00:39:12 GMT)
Graph Neural Networks for Relational Inductive Bias in Vision-based Deep
Reinforcement Learning of Robot Control [0.0] この研究は、リレーショナル帰納バイアスと視覚フィードバックを組み合わせたニューラルネットワークアーキテクチャを導入し、効率的な位置制御ポリシーを学習する。
我々は、画像符号化ネットワークによって生成された視覚シーンの低次元記述を用いて、ロボットの内部状態をモデル化するグラフ表現を導出する。
視覚的に現実的な3D環境下での6-DoFロボットアームのサンプル効率を向上させるためのモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 15:11:54 GMT)
Generalized Interference of Fermions and Bosons [0.0] フェロメトリー実験において, 部分的に区別可能な粒子の一致率の式を導出した。
我々の研究は、任意のレベルの区別が許されるシステムを理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 21:40:24 GMT)
General off-resonance error robust symmetric composite pulses with three
elementary operations [0.0] 複合パルス(CP)は、制御中の系統的なエラーの影響を取り除くために用いられる。
量子制御において最も基本的な1つの量子ビット制御は、パルス長誤差(PLE)とオフ共振誤差(ORE)の2つの誤差によって影響を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 04:52:01 GMT)
FedSyn: Synthetic Data Generation using Federated Learning [0.0] 現在の機械学習のプラクティスは、既存のデータセットから合成データを生成するために利用することができる。
データプライバシは、一部の機関が満足できないかもしれないことを懸念している。
本稿では,合成データを生成する新しい手法であるFedSynを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:05:37 GMT)
Enhanced and controllable reflected group delay based on Tamm surface
plasmons with Dirac semimetals [0.0] ディラック半金属を1次元フォトニック結晶 (1D PC) 上に被覆した多層構造からの反射群遅延を理論的に検討した。
この構造における反射ビームの群遅延は、負に顕著に増強され、負から正に切り替えることができることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 14:15:19 GMT)
Efficient classical simulation of open bosonic quantum systems [0.0] そこで本研究では,ボソニック量子系の演算子の力学を環境に結合する手法を提案する。
この方法は作用素を複素数値関数の集合に、その随伴マスター方程式を偏微分方程式の集合にマッピングする。
本稿では,超伝導量子プロセッサの動作検証に有用な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 13:46:30 GMT)
Dual reparametrized Variational Generative Model for Time-Series
Forecasting [0.0] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の2つの再パラメータ化変分機構を導入し,解析的性能を実証する。
DualVDTは、新しい二重再パラメータ構造を持ち、分析的にも実験的にも高度な性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:02:16 GMT)
DeepTrust: A Reliable Financial Knowledge Retrieval Framework For
Explaining Extreme Pricing Anomalies [0.0] DeepTrustは、Twitter上の信頼できる金融知識検索フレームワークで、極端な価格変動を高速で説明する。
提案するフレームワークは,異常検出,情報検索,信頼性評価のための3つのモジュールから構成される。
このフレームワークは2021年4月29日と30日の2つの自己注釈付き金融異常、すなわちTwitterとFacebookの株価で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 06:29:22 GMT)
Classification from Positive and Biased Negative Data with Skewed
Labeled Posterior Probability [0.0] 正負負の分類問題 (PbN) にアプローチする新しい手法を提案する。
本手法は, 観測データの正の後方確率を表すスキュード信頼による負の影響を補正する手法を組み込んだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 04:31:35 GMT)
Biometric recognition: why not massively adopted yet? [0.0] 生体認証システムは、まだ民間のアプリケーションには大きな普及には至っていない。
本稿では,この現象の原因と生体認証に関する誤解について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 12:45:41 GMT)
Bidirectional deep learning of polarization transfer in liquid crystals
with application to quantum state preparation [0.0] 制御電圧のあいまいさを解消する逆直接化合物モデルを提案する。
深層学習モデルを用いて任意の単光子偏光状態の局所的および遠隔的準備を行う。
提示された双方向学習は、複雑なフォトニックデバイスと量子回路の最適古典的制御に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 17:13:10 GMT)
BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure [0.0] 本稿では,クラスタリングタスクとしてのアプローチトピックモデリングの実現可能性を拡張するトピックモデルであるBERTopicを紹介する。
BERTopicはコヒーレントなトピックを生成し、古典的なモデルを含む様々なベンチマークと、より最近のトピックモデリングのクラスタリングアプローチに従うベンチマークで競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 08:35:15 GMT)
An integrated Auto Encoder-Block Switching defense approach to prevent
adversarial attacks [0.0] 逆入力サンプルに対する最先端のニューラルネットワークの脆弱性は、劇的に増大している。
本稿では,自動エンコーダとブロックスイッチングアーキテクチャを組み合わせたディフェンスアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 10:58:24 GMT)
A Survey of Surface Defect Detection of Industrial Products Based on A
Small Number of Labeled Data [0.0] 本稿では,少数のラベル付きデータに基づく工業製品の表面欠陥検出手法について概説する。
従来の画像処理に基づく産業製品表面欠陥検出法は, 統計的方法, スペクトル法, モデル法に分けられる。
少量のラベル付きデータに適した深層学習に基づく産業製品表面欠陥検出法は、データ拡張に基づいて、トランスファーラーニング、モデルベースファインチューニング、半教師付き、弱教師なし、および教師なしに基づいて分割される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 03:08:23 GMT)