Visually-Augmented Language Modeling [137.4] 本稿では,言語モデリングのための関連画像を含むテキストトークンを視覚的に拡張する,VaLMという新しい事前学習フレームワークを提案する。
視覚的に拡張されたコンテキストでは、VaLMは視覚知識融合層を使用してマルチモーダル基底言語モデリングを可能にする。
視覚情報を必要とする多モーダル・コモンセンス推論タスクについて,提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:41:12 GMT)
A Survey of Trustworthy Graph Learning: Reliability, Explainability, and
Privacy Protection [136.7] 信頼できるグラフ学習(TwGL)は、技術的観点から上記の問題を解決することを目的としている。
モデル性能を主に重視する従来のグラフ学習研究とは対照的に、TwGLは様々な信頼性と安全性を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:10:35 GMT)
B-cos Networks: Alignment is All We Need for Interpretability [136.3] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習における重み付けの促進による解釈可能性の向上に向けた新たな方向性を提案する。
B-コス変換は、完全なモデル計算を忠実に要約する単一の線形変換を誘導する。
VGGs、ResNets、InceptionNets、DenseNetsといった一般的なモデルに簡単に統合できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:03:29 GMT)
Planning with Diffusion for Flexible Behavior Synthesis [125.2] 我々は、できるだけ多くの軌道最適化パイプラインをモデリング問題に折り畳むことがどう見えるか検討する。
我々の技術的アプローチの核心は、軌道を反復的にデノベーションすることで計画する拡散確率モデルにある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:02:03 GMT)
Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning [108.3] 既存の説明手法は,教師付き設定,例えばノード分類,グラフ分類に重点を置いているが,教師なしグラフレベルの表現学習に関する説明はまだ探索されていない。
本稿では,非教師付きグラフ表現における説明問題に対処するために,インフォメーション・ボトルネックの原則(IB)を推進し,新しい原理であるtextitUnsupervised Subgraph Information Bottleneck(USIB)を導出する。
また,グラフ表現とラベル空間上の説明部分グラフの関連性も理論的に解析し,表現の堅牢性が説明部分グラフの忠実性に寄与することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:50:15 GMT)
Towards efficient feature sharing in MIMO architectures [102.4] マルチインプットのマルチアウトプットアーキテクチャでは、ひとつのベースネットワーク内でマルチワークをトレーニングし、サブネットワーク予測を平均化し、無料でアンサンブルの恩恵を受けることを提案している。
相対的な成功にもかかわらず、これらのアーキテクチャはパラメータの使用に不便である。
この論文では、学習したサブネットワークは、より小さなモバイルやAR/VRデバイスに適用性を制限する汎用的な機能でさえも共有できない点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:33:34 GMT)
Structured Attention Composition for Temporal Action Localization [99.7] マルチモーダル特徴学習の観点から時間的行動ローカライゼーションについて検討する。
従来の注目とは異なり、提案されたモジュールはフレームの注意とモダリティの注意を独立して推測しない。
提案した構造化された注目合成モジュールは、既存のアクションローカライゼーションフレームワークにプラグイン・アンド・プレイモジュールとしてデプロイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:32:09 GMT)
Pre-training Transformer Models with Sentence-Level Objectives for
Answer Sentence Selection [99.6] 本稿では,文書内および文書間における段落レベルの意味論を取り入れた3つの新しい文レベルトランスフォーマー事前学習目標を提案する。
3つのパブリックなAS2データセットと1つの産業用AS2データセットに関する実験は、ベースラインモデルよりも事前訓練されたトランスフォーマーの実証的な優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:39:00 GMT)
UViM: A Unified Modeling Approach for Vision with Learned Guiding Codes [91.2] 我々は、幅広いコンピュータビジョンタスクをモデル化できる統一的なアプローチであるUViMを紹介する。
以前のモデルとは対照的に、UViMは全てのタスクに対して同じ機能を持つ。
多様な3つの視覚課題に対するUViMの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:47:59 GMT)
MPI: Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models [85.9] 本稿では,マシンパーソナリティ・インベントリ(MPI)データセットを提案する。
MPIを用いてモデルを評価することにより、事前学習された言語モデルにおけるパーソナリティの存在を示す最初の証拠を提供する。
我々は,特定の個性を持つ言語モデルを制御可能な方法で誘導するチェイン・プロンプト法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:32:57 GMT)
Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Learning for Video
Restoration [85.3] ビデオシーケンス内のフレーム間関係を適切にモデル化する方法は、ビデオ復元(VR)において重要であるが未解決の課題である。
本研究では,この問題を解決するために,教師なしフローアライメントシーケンス・ツー・シーケンス・モデル(S2SVR)を提案する。
S2SVRは、ビデオデブリ、ビデオスーパー解像度、圧縮されたビデオ品質向上など、複数のVRタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:14:48 GMT)
Domain Enhanced Arbitrary Image Style Transfer via Contrastive Learning [84.9] Contrastive Arbitrary Style Transfer (CAST) は、新しいスタイル表現学習法である。
本フレームワークは,スタイルコード符号化のための多層スタイルプロジェクタ,スタイル分布を効果的に学習するためのドメイン拡張モジュール,画像スタイル転送のための生成ネットワークという,3つのキーコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:51:55 GMT)
Prototypical Calibration for Few-shot Learning of Language Models [84.6] GPTライクなモデルは、さまざまな手作りテンプレートやデモ順列にまたがる脆弱であると認識されている。
ゼロショットと少数ショットの分類において、より堅牢な決定境界を適応的に学習するためのプロトタイプキャリブレーションを提案する。
提案手法は決定境界を期待通りに校正し,テンプレート,置換,クラス不均衡に対するGPTの堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:50:07 GMT)
Set-based Meta-Interpolation for Few-Task Meta-Learning [79.9] そこで本研究では,メタトレーニングタスクの分散化を目的とした,ドメインに依存しないタスク拡張手法Meta-Interpolationを提案する。
様々な領域にまたがる8つのデータセットに対してメタ補間の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:53:03 GMT)
Towards Better Understanding Attribution Methods [77.1] モデル決定に最も影響を及ぼす画像領域を特定するために、ポストホック属性法が提案されている。
本稿では,これらの手法の忠実度をより確実に評価するための3つの新しい評価手法を提案する。
また,いくつかの属性法の性能を著しく向上する処理後平滑化ステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 20:50:17 GMT)
Lossless Acceleration for Seq2seq Generation with Aggressive Decoding [74.1] アグレッシブデコーディング(Aggressive Decoding)は、セq2seq生成のための新しいデコーディングアルゴリズムである。
提案手法は, 自己回帰復号法と比較し, 同一(あるいは良好な)生成を実現することを目的としている。
複数のSeq2seqタスクにおいて、GPU上で最も人気のある6層トランスフォーマーモデル上で、攻撃的デコーディングをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:59:00 GMT)
Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.9] 自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:02:53 GMT)
KERPLE: Kernelized Relative Positional Embedding for Length
Extrapolation [72.7] KERPLEは、位置差のカーネル化によって外挿のための相対的な位置埋め込みを一般化するフレームワークである。
CPDカーネルの多様性により、原則的に長さ外挿を可能にする様々な RPE を導出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 01:25:57 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Deep Evidential Regression [72.3] 不確実性を考慮した回帰ベースニューラルネットワーク(NN)による新しいアプローチは、従来の決定論的手法や典型的なベイズ的NNよりも有望であることを示している。
我々は、理論的欠点を詳述し、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスを分析し、Deep Evidential Regressionが正確な不確実性ではなく定量化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:10:32 GMT)
Learning Geometrically Disentangled Representations of Protein Folding
Simulations [72.0] この研究は、薬物標的タンパク質の構造的アンサンブルに基づいて生成ニューラルネットワークを学習することに焦点を当てている。
モデル課題は、様々な薬物分子に結合したタンパク質の構造的変動を特徴付けることである。
その結果,我々の幾何学的学習に基づく手法は,複雑な構造変化を生成するための精度と効率の両方を享受できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 19:38:00 GMT)
Multi2WOZ: A Robust Multilingual Dataset and Conversational Pretraining
for Task-Oriented Dialog [67.2] Multi2WOZデータセットは、中国語、ドイツ語、アラビア語、ロシア語の4つの言語にまたがる。
本稿では,任意の下流TODタスクに対する言語間移動を容易にすることを目的とした,事前学習言語モデル(PrLM)の多言語会話特化のための新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,目標言語における(I)会話の特殊化と,(II)具体的なTODタスクのための少数ショット転送の組み合わせが,ほとんどの場合,最高の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:35:38 GMT)
Understanding and Mitigating the Uncertainty in Zero-Shot Translation [66.5] ゼロショット翻訳の不確実性の観点から、オフターゲット問題を理解し、緩和することを目的としている。
翻訳出力とモデル信頼度を慎重に調べることで、ターゲット外問題の原因となる2つの不確実性を特定する。
そこで本研究では,モデルトレーニングのためのトレーニングデータを認知するための2つの軽量かつ補完的なアプローチを提案し,推論におけるオフターゲット言語の語彙を隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:29:46 GMT)
Few-Shot Font Generation by Learning Fine-Grained Local Styles [66.3] フラッシュショットフォント生成(FFG)は、いくつかの例で新しいフォントを生成することを目的としている。
提案手法は,1)参照からきめ細かな局所スタイルを学習し,2)コンテンツと参照グリフの空間的対応を学習するフォント生成手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:07:05 GMT)
Learning Task-relevant Representations for Generalization via
Characteristic Functions of Reward Sequence Distributions [63.8] 同じタスクで異なる環境にまたがる一般化は、視覚的強化学習の成功に不可欠である。
本稿では,タスク関連情報を抽出する手法として,特徴逆列予測(CRESP)を提案する。
実験により、CRESPは目に見えない環境での一般化性能を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:52:03 GMT)
Predicting Seriousness of Injury in a Traffic Accident: A New Imbalanced
Dataset and Benchmark [63.0] 本稿では,交通事故における傷害の重大性を予測するために,機械学習アルゴリズムの性能を評価する新しいデータセットを提案する。
データセットは、英国運輸省から公開されているデータセットを集約することで作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 21:15:26 GMT)
Pre-Train Your Loss: Easy Bayesian Transfer Learning with Informative
Priors [59.9] 我々は,教師付きあるいは自己指導型アプローチにより,ソースタスクから高い情報的後部を学習できることを実証した。
このシンプルなモジュラーアプローチは、様々な下流の分類とセグメンテーションタスクにおいて、大幅なパフォーマンス向上と、よりデータ効率のよい学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:19:30 GMT)
A Hybrid Model for Forecasting Short-Term Electricity Demand [59.4] 現在、英国電気市場は、規制当局が30分毎に発行する負荷(需要)予測によってガイドされている。
本稿では,機能工学(候補予測機能の選択),移動ウィンドウ予測,LSTMエンコーダデコーダを組み合わせたハイブリッド予測モデルHYENAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:13:25 GMT)
Translating Hanja historical documents to understandable Korean and
English [59.4] 李氏朝鮮のアンナ人は、朝鮮の近代国家に先立つ500年の王国である李氏王国の日々の記録を記している。
アナル文字は、1968年から1993年まで朝鮮語に翻訳された古来の朝鮮語表記体系「ハンジャ」で書かれていた。
本稿では,ハンハの歴史的文書を韓国語と英語に翻訳するニューラルネットワーク翻訳モデルH2KEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:25:11 GMT)
What's the Harm? Sharp Bounds on the Fraction Negatively Affected by
Treatment [58.4] 我々は,これらの関数がどの程度の速さで学習されたかに関わらず,効率の良い頑健な推論アルゴリズムを開発した。
シミュレーション研究および失業者のキャリアカウンセリングのケーススタディにおいて,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:36:33 GMT)
Using machine learning on new feature sets extracted from 3D models of
broken animal bones to classify fragments according to break agent [53.8] ホミニン骨破壊による骨片と肉食動物による骨片の識別を目的とした骨折パターン解析への新しいアプローチを提案する。
この方法では、断片的な骨の3Dモデルを用いて、これまで骨折パターン解析に使用されていた特徴セットよりも透明性が高くレプリカ性の高いデータセットを抽出する。
監視された機械学習アルゴリズムは、骨断片を破片のエージェントに従って適切に分類するために使用され、平均的精度はテスト全体で77%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 20:16:21 GMT)
Am I No Good? Towards Detecting Perceived Burdensomeness and Thwarted
Belongingness from Suicide Notes [51.4] 本稿では,自殺ノートから知覚的バーデンサムネス(PB)とThwarted Belongingness(TB)を検出する新しい課題に対処するエンドツーエンドマルチタスクシステムを提案する。
また、ベンチマークCEASE-v2.0データセットに基づいて、手動で翻訳したコード混合自殺メモコーパス、CoMCEASE-v2.0を導入する。
自殺ノートの時間方向と感情情報を利用して全体のパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:31:08 GMT)
Revisiting GANs by Best-Response Constraint: Perspective, Methodology,
and Application [49.7] ベストレスポンス制約(Best-Response Constraint、BRC)は、ジェネレータのディスクリミネータへの依存性を明示的に定式化する一般的な学習フレームワークである。
モチベーションや定式化の相違があっても, フレキシブルBRC法により, 様々なGANが一様に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:42:41 GMT)
FedNoiL: A Simple Two-Level Sampling Method for Federated Learning with
Noisy Labels [49.5] フェデレートラーニング(FL)は、トレーニングデータが収集され、ローカルデバイスに配置されている間、サーバ側のグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。
ノイズラベルの局所的なトレーニングは、集約を通じてグローバルモデルに破壊的な破壊的な、ノイズラベルへの過度な適合をもたらす可能性がある。
サーバ上でよりロバストなグローバルアグリゲーションを実現するため,クライアントを選択するための単純な2レベルサンプリング手法「FedNoiL」を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:06:39 GMT)
Exploring Extreme Parameter Compression for Pre-trained Language Models [45.8] 本研究は,事前学習言語モデル(PLM)の圧縮率の増大について検討する。
圧縮時の効率と効率を改善するために, 2つの分解・再構成プロトコルを提案する。
小さなバージョンではBERTベースが96.7%、エンコーダパラメータが1/48、推論が2.7倍高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:16:55 GMT)
Swapping Semantic Contents for Mixing Images [44.0] データ拡張の混合は通常、クラス間のサンプルを無差別に混合するため、ラベル付きサンプルを新たに生成しない。
我々は、画像背景にセマンティックスタイルのコードを埋め込むジェネレータを学ぶことができるSciMixフレームワークを紹介した。
我々は,SciMixが非セマンティックな両親から多くの特徴を継承する新規な混合サンプルを産み出すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:07:27 GMT)
Towards Extremely Fast Bilevel Optimization with Self-governed
Convergence Guarantees [42.5] 既存の明示的かつ暗黙的なグラディエントベースのBLOを均一に理解するための単一レベル定式化を提案する。
我々の収束結果の顕著な特徴は、元の非加速GBLOバージョンと比較して、高速なBAGDCは定常性に対する非漸近収束理論を統一的に認めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:46:10 GMT)
Conformal Prediction with Temporal Quantile Adjustments [40.3] 断続時系列データに対する回帰のための効率よく有効な予測区間(PI)を構築する手法を開発した。
我々は広範囲な実験を通じてTQAの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:31:03 GMT)
Descartes: Generating Short Descriptions of Wikipedia Articles [37.5] ウィキペディアの記事の短い記述を自動的に生成する問題を紹介・解決する。
デカルト(Descartes)は、人間の編集者と同等に動作した記述を生成できるモデルである。
私たちの研究は、ウィキペディアの編集者が、900万以上の記事がまだ欠落している記事の短い説明を提供するのを助けるための、実践的な応用を直接持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:03:07 GMT)
ARLO: A Framework for Automated Reinforcement Learning [36.9] 本稿では,AutoRLの自動パイプライン構築のためのフレームワーク,すなわちARLO: Automated Reinforcement Learningを提案する。
我々はそのようなパイプラインのPython実装を提供し、オープンソースライブラリとしてリリースしています。
我々の実装は、実証的なLQGドメインと古典的な MuJoCo 環境でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 19:16:04 GMT)
Machine Learning for Combinatorial Optimisation of Partially-Specified
Problems: Regret Minimisation as a Unifying Lens [34.9] 部分的に特定された最適化問題を解くことは、ますます一般的になっている。
課題は、一連の厳しい制約を考慮して、利用可能なデータからそれらを学ぶことだ。
本稿では,難解な最適化問題の目的関数を学習したと見なすことのできる,一見無関係な4つのアプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:06:29 GMT)
On the SDEs and Scaling Rules for Adaptive Gradient Algorithms [33.4] 微分方程式(SDE)としての勾配 Descent (SGD) の適用により、研究者は連続的な最適化軌道の研究の利点を享受できるようになった。
本稿では、RMSpropとAdamのSDE近似を導出し、理論上の正確性を保証するとともに、それらの適用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:39:03 GMT)
A Unified Experiment Design Approach for Cyclic and Acyclic Causal
Models [31.4] 本研究では,このグラフが周期を含む可能性のあるシステムの因果グラフのユニークな識別のための実験設計について検討する。
循環グラフと非循環グラフの両方を学習できる実験設計手法を提案する。
この手法は,最悪の場合において,因果グラフの識別に要する最大の実験の大きさで最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:58:41 GMT)
On the Trade-off between Redundancy and Local Coherence in Summarization [30.0] 長文・高冗長文書の教師なし抽出要約における要約冗長性の問題に取り組む。
我々は、局所的なコヒーレンスと冗長性を直接モデル化する人間の読解に関する心理言語学理論を活用する。
我々のシステムは命題レベルで動作し、人間のメモリ表現の特性を利用して、一貫性のある非冗長なコンテンツ単位をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:10:28 GMT)
A Unified Approach to Synchronization Problems over Subgroups of the
Orthogonal Group [29.7] 群が閉部分群である同期問題のクラスを考える。
このような問題を解くための統一的なアプローチを提案する。
私たちのアプローチは既存のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:02:19 GMT)
Heterformer: A Transformer Architecture for Node Representation Learning
on Heterogeneous Text-Rich Networks [29.3] ヘテロジニアステキストリッチネットワーク上でのノード表現学習について検討する。
我々は、GNNとPLMを統一モデルにブレンドした異種GNNネスト変換器Heterformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:26:39 GMT)
Adaptive Fairness-Aware Online Meta-Learning for Changing Environments [29.1] 公正を意識したオンライン学習フレームワークは、継続的な生涯学習環境のための強力なツールとして生まれてきた。
既存の手法は、データに対するi.i.dの仮定を多用し、フレームワークに静的な後悔の分析を提供する。
バイアス制御とモデル精度の両方で変化する環境に適応できる適応的公平性を考慮したオンラインメタ学習アルゴリズムであるFairSAOMLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:29:38 GMT)
Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision
Transformers with Locality [28.2] Masked AutoEncoder (MAE)は、エレガントな非対称エンコーダデコーダ設計により、視覚的自己超越領域のトレンドを導いた。
本研究では,局所性のあるピラミッドベースのViTのMAE事前学習を実現するために,一様マスキング(UM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:16:30 GMT)
Posterior Refinement Improves Sample Efficiency in Bayesian Neural
Networks [27.1] 実験により、MC近似予測分布の鍵は、近似後部自体の品質であることが示された。
得られた後続近似は、ゴールド標準のフルバッチハミルトニアンモンテカルロでさえ競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:24:39 GMT)
Progressive Class Semantic Matching for Semi-supervised Text
Classification [26.8] 半教師付き学習と事前学習言語モデルとの結婚について検討する。
大規模な実験により,本手法がベースラインに顕著な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:59:03 GMT)
ClusterEA: Scalable Entity Alignment with Stochastic Training and
Normalized Mini-batch Similarities [26.7] ClusterEAは、ミニバッチ上で正規化メソッドを活用することで、EAモデルをスケールアップし、その結果を向上することができる。
最初にEA向けの大規模なGNNをトレーニングし、エンティティの埋め込みを生成する。
埋め込みに基づいて、非常に重なり合ったミニバッチをサンプリングするための新しいClusterSampler戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:29:50 GMT)
E2FL: Equal and Equitable Federated Learning [26.5] フェデレートラーニング(FL)は、データ所有者がプライベートデータを共有せずに、共有グローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
平等かつ平等なフェデレーション学習(E2FL)を、公平なフェデレーション学習モデルとして、エクイティと平等という2つの主要なフェアネス特性を同時に保持することにより、公正なフェデレーション学習モデルを作成する。
実世界の異なるFLアプリケーションにおいて、E2FLの効率性と公正性を検証し、E2FLが既存のベースラインよりも高い効率、異なるグループの公平性、公平性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:37:33 GMT)
Multilingual Normalization of Temporal Expressions with Masked Language
Models [26.5] マスク付き言語モデルに基づく時間表現の正規化のための新しいニューラル手法を提案する。
提案手法は,多くの言語,特に性能が35 F1まで向上した低リソース言語において,従来のルールベースシステムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:34:23 GMT)
Tackling Provably Hard Representative Selection via Graph Neural
Networks [25.7] グラフニューラルネットワークに基づく表現学習に基づくRSモデルであるRS-GNNを開発した。
RS-GNNは、サロゲート関数を最適化する確立されたベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:44:06 GMT)
Hyperspectral Unmixing Based on Nonnegative Matrix Factorization: A
Comprehensive Review [25.5] ハイパースペクトルアンミックスは、ハイパースペクトル画像から、一組のエンドメンバーとその対応する存在量を推定する。
非負行列分解(NMF)は、この問題の解決にますます重要な役割を果たす。
HSIの主特性を利用してNMFを改善する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:48:43 GMT)
Generating Semantic Adversarial Examples via Feature Manipulation [23.5] 本稿では,意味的意味を持つ構造的摂動を設計することで,より現実的な敵攻撃を提案する。
提案手法は,非絡み付きラテント符号を用いて画像の意味的属性を演算する。
我々は、普遍的で画像に依存しないセマンティック・逆境の例の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:58:46 GMT)
The price of ignorance: how much does it cost to forget noise structure
in low-rank matrix estimation? [21.3] 本稿では,構造的回転不変雑音によるランク1信号の誤差を推定する問題を考察する。
我々は,ノイズ統計量である強いミスマッチ源の効果を理解するための一歩を踏み出した。
この性能差は信号ノルムの誤推定によるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:54:21 GMT)
Synthesis from Satisficing and Temporal Goals [21.1] 既存のアプローチでは、割引合成からの合成技術とDS報酬の最適化を組み合わせているが、音響アルゴリズムは得られていない。
合成と満足なDS報酬(しきい値を達成するリワード)を組み合わせた別のアプローチは、整数割引係数に対して健全で完備であるが、実際には分数割引係数が望まれる。
この研究は、DS報酬を分数割引係数で提示することから合成するための第1音素アルゴリズムへの既存の充足アプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 23:46:31 GMT)
Frequency multiplexed photon pairs and detection for quantum repeaters [21.1] 大規模量子ネットワークは、複数のネットワークノード上で複数のモードで効率的にエンタングルメントを分散する量子リピータに依存している。
ほとんどの量子リピータアーキテクチャは、多重化された光子対の光源と、多重化されたモードを区別できる光子検出を必要とする。
非線形結晶における共振器付自発パラメトリックダウンコンバージョンを用いた周波数多重光子対の生成と特性評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:52:17 GMT)
SE-MoE: A Scalable and Efficient Mixture-of-Experts Distributed Training
and Inference System [20.5] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、モデル/データ全体のサイズに応じてトレーニングコストを下げるために提案されている。
階層ストレージ上での2次元プリフェッチとフュージョン通信による弾性MoEトレーニングを提案するSE-MoEを提案する。
単一ノードでのスケーラブルな推論、特にモデルサイズがGPUメモリよりも大きい場合、SE-MoEはCPU-GPUメモリを1つのセクションのリングに結合してモデルを読み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:09:27 GMT)
Semi-WTC: A Practical Semi-supervised Framework for Attack
Categorization through Weight-Task Consistency [20.0] 監視学習は、大量の高品質のデータとラベルを必要とする攻撃検出に広く利用されている。
本稿では,エンコーダと2分岐構造からなる半教師付ききめ細粒度攻撃分類フレームワークを提案する。
本モデルでは, 分類精度が5%向上し, 訓練時間の90%が短縮され, 最先端の半教師付き攻撃検出法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:09:38 GMT)
InDistill: Transferring Knowledge From Pruned Intermediate Layers [19.9] 本稿では,既存の単層式知識蒸留法の性能を大幅に向上させる新しい手法InDistillを提案する。
提案手法は3つのベンチマーク画像データセットの最先端性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:40:09 GMT)
On Tackling Explanation Redundancy in Decision Trees [19.8] 決定木(DT)は機械学習(ML)モデルの解釈可能性の理想を表わしている。
本稿では, 決定木の解釈可能性と説明の簡潔さが等価である限り, 決定木を解釈可能とみなさざるを得ないことを示す理論的および実験的議論について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:33:38 GMT)
A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theory and
Applications [19.2] 手法,理論,応用の観点から,安全なRLのレビューを行う。
私たちは、安全なRLを現実世界のアプリケーションにデプロイするのに不可欠な5つの問題を見つけ出し、"2H3W"と名づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:42:38 GMT)
SafeNet: Mitigating Data Poisoning Attacks on Private Machine Learning [19.2] プライベートMLトレーニングのための複数のMPCフレームワークは、バックドアや標的の毒殺攻撃の影響を受けやすいことを示す。
我々は,MPCにおけるアンサンブルモデル構築のためのフレームワークであるSafeNetを提案する。
いくつかの機械学習データセットとモデルで、SafeNetの効率性、正確性、中毒に対するレジリエンスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:38:20 GMT)
Balancing Exploration and Exploitation for Solving Large-scale
Multiobjective Optimization via Attention Mechanism [18.9] 注意機構に基づく大規模多目的最適化アルゴリズム(LMOAM)を提案する。
注意機構は、各決定変数に固有の重みを割り当て、LMOAMは、この重みを使って、決定変数レベルからの探索とエクスプロイトのバランスを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:45:49 GMT)
Beyond the Granularity: Multi-Perspective Dialogue Collaborative
Selection for Dialogue State Tracking [18.2] 対話状態追跡においては、対話履歴は重要な材料であり、その利用法は異なるモデルによって異なる。
状態更新のために各スロットに対応する対話内容を動的に選択するDiCoS-DSTを提案する。
提案手法は,MultiWOZ 2.1およびMultiWOZ 2.2上での最先端性能を実現し,複数の主流ベンチマークデータセット上での優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:08:45 GMT)
SALTED: A Framework for SAlient Long-Tail Translation Error Detection [17.9] 本稿では,機械翻訳モデルの動作テストのための仕様ベースのフレームワークであるSALTEDを紹介する。
私たちのアプローチの核となるのは、ソース文とシステム出力の間のエラーをフラグする高精度検出器の開発です。
これらの検出器は,MTシステムにおける有意な長テール誤差の同定だけでなく,トレーニングデータの高精細フィルタリングにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:45:07 GMT)
Towards Consistency in Adversarial Classification [17.9] 逆例の文脈における整合性の問題について検討する。
この文脈では凸状代理損失は一貫性ないし校正できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:30:06 GMT)
ODBO: Bayesian Optimization with Search Space Prescreening for Directed
Protein Evolution [17.9] タンパク質指向進化のための効率的で実験的な設計指向のクローズドループ最適化フレームワークを提案する。
ODBOは、新しい低次元タンパク質エンコーディング戦略と、外乱検出による検索空間事前スクリーニングによって強化されたベイズ最適化を組み合わせている。
本研究は, タンパク質指向進化実験を4回実施し, 興味のある変異を見出すためのフレームワークの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:52:17 GMT)
Robust Task-Oriented Dialogue Generation with Contrastive Pre-training
and Adversarial Filtering [17.8] データアーティファクトは機械学習モデルにインセンティブを与え、非伝達可能な一般化を学ぶ。
我々は、MultiWOZのような一般的なデータセットがそのようなデータアーティファクトを含んでいるかどうかを検討する。
本稿では,これらの手法を無視し,一般化可能なパターンを学習することをモデルに推奨する,対照的な学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:13:02 GMT)
Parallel and Distributed Graph Neural Networks: An In-Depth Concurrency
Analysis [17.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ディープラーニングにおいて最も強力なツールのひとつだ。
ノード分類、グラフ分類、リンク予測などの非構造化ネットワーク上の複雑な問題を高精度に解決する。
しかし、GNNの推論とトレーニングは複雑であり、不規則なグラフ処理の特徴と密度と正規な計算を一意に組み合わせている。
この複雑さは、現代の大規模並列アーキテクチャ上でGNNを効率的に実行することを非常に困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:33:25 GMT)
Data Augmentation for Compositional Data: Advancing Predictive Models of
the Microbiome [16.5] 我々は、データ拡張の成功を合成データ、すなわち単純なx値のデータに拡張する。
我々は,大腸癌,2型糖尿病,クローン病などの重要な疾患予測タスクに対して,新たな最先端の課題を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 00:24:00 GMT)
Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR
Prediction [16.0] textbfM(textbfSampling-based textbfDeep textbfModeling)を提案する。
提案手法は, 長期ユーザ行動のモデル化において, 標準的な注意モデルと同等に機能することが理論的, 実験的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:20:52 GMT)
Sample Complexity of Learning Heuristic Functions for Greedy-Best-First
and A* Search [15.2] Greedy best-first search (GBFS) と A* search (A*) は、大きなグラフ上でパスフィニングを行うための一般的なアルゴリズムである。
GBFS と A* の学習関数のサンプル複雑性について検討した。
整数重み条件下でのGBFS と A* の境界は、$lg n$ factor まで厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:57:35 GMT)
Discrete-Convex-Analysis-Based Framework for Warm-Starting Algorithms
with Predictions [15.2] アルゴリズムを学習した予測で拡張することは、最悪の場合の境界を越えるための有望なアプローチである。
学習された双対解による温かいスタートは、重み付き完全二分法マッチングのためのハンガリーの手法の時間的複雑さを改善することができることを示す。
重み付き完全二部構造マッチング,重み付きマトロイド交叉,離散エネルギー最小化に適用することで,DCAベースのフレームワークの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:49:57 GMT)
Unintended memorisation of unique features in neural networks [15.2] トレーニングデータに1回だけ発生するユニークな特徴は、識別可能な多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークによって記憶される。
我々は,モデル出力分布のKL分散度を比較することで,モデルの特異な特徴に対する感度を推定するスコアを開発する。
オーバーフィッティングを防ぐための典型的な戦略は、ユニークな特徴記憶を防ぐものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:48:18 GMT)
BayesPCN: A Continually Learnable Predictive Coding Associative Memory [15.1] BayesPCNは、メタ学習なしで連続的なワンショットメモリ書き込みを実行することができる階層型連想メモリである。
実験の結果、ベイズPCNは数百の「タイムステップ」を観測した高次元データをリコールできるが、リコール能力は大幅に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:28:11 GMT)
Sigmoidally Preconditioned Off-policy Learning:a new exploration method
for reinforcement learning [15.0] 政治以外のアクター・クリティカルアーキテクチャに着目し,P3O(Preconditioned Proximal Policy Optimization)と呼ばれる新しい手法を提案する。
P3Oは、保守政策反復(CPI)目標に事前条件を適用することにより、重要度サンプリングの高分散を制御できる。
その結果,P3Oはトレーニング過程においてPPOよりもCPI目標を最大化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:38:04 GMT)
A Proximal Algorithm for Sampling from Non-convex Potentials [14.9] 滑らかさに欠ける非滑らかなポテンシャルの問題を考察する。
滑らかではなく、ポテンシャルは半滑らかあるいは多重多重滑らか関数であると仮定される。
我々は、交互サンプリングフレームワークとして知られるGibbsサンプリングの特殊なケースを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:58:46 GMT)
Forecasting COVID-19 Caseloads Using Unsupervised Embedding Clusters of
Social Media Posts [14.2] 本稿では,トランスフォーマーをベースとした言語モデルを感染症モデルに組み込んだ新しいアプローチを提案する。
他の高品質データセットから抽出した特徴に対して,これらのクラスタ化埋め込み機能をベンチマークする。
しきい値分類タスクでは、上向きトレンド信号の予測において、他の全ての特徴種よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:59:04 GMT)
Memorization and Optimization in Deep Neural Networks with Minimum
Over-parameterization [14.2] Neural Tangent Kernel(NTK)は、ディープニューラルネットワークにおける記憶、最適化、一般化の保証を提供する強力なツールとして登場した。
NTKは、挑戦的なサブ線形設定においてよく条件付けされていることを示す。
我々の重要な技術的貢献は、ディープネットワークにおける最小のNTK固有値の低い境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:50:24 GMT)
Are Prompt-based Models Clueless? [13.6] タスク固有のヘッドを持つモデルには、多くのトレーニングデータが必要です。
プロンプトベースのモデルでは、表面的なキューを利用できない。
モデルは表面的なキューを持つインスタンスでよく機能するが、表面的なキューを持たないインスタンスでは、しばしば性能が劣るか、わずかにランダムな精度でしかパフォーマンスが良くない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:51:27 GMT)
Emergence of Double-slit Interference by Representing Visual Space in
Artificial Neural Networks [13.6] 角膜皮質の格子細胞は、コーディング空間の計量として周期的表現をサポートする。
我々は,視覚空間の位置を推定する自己教師型畳み込みニューラルネットワークを開発した。
これらの結果から, 波動の周期性は空間距離の指標となることが示唆され, 人工ニューラルネットワークにおける空間座標フレームの一般的な役割を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:56:58 GMT)
NMA: Neural Multi-slot Auctions with Externalities for Online
Advertising [13.4] 本稿では,GSPオークションとVCGベースのオークションの課題に対処するため,ニューラルマルチスロットオークション (NMA) という新しいオークションを提案する。
NMAは、既存のオークションメカニズムよりもバランスの取れた社会福祉で高い収入を得る。
NMAをMeituanのフードデリバリープラットフォームに導入することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:21:59 GMT)
Layer-dependent interlayer antiferromagnetic spin reorientation in
air-stable semiconductor CrSBr [13.4] 磁性ファンデルワールス(vdW)材料は、縮小次元で安定化されたリッチスピンを調査・活用するための素晴らしいプラットフォームを提供する。
A型vdW反強磁性体の層間反強磁性である。
本稿では,空気安定半導体CrSBrの層依存性反強磁性再配向について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:43:29 GMT)
An alternative proof of the vulnerability of retrieval in high intrinsic
dimensionality neighborhood [13.3] 本稿では,データ解析と機械学習において重要なツールである近傍探索の脆弱性について検討する。
この脆弱性は、攻撃者が隣接するランクw.r.tを変更するためにデータセットポイントに追加する必要がある相対的な摂動量として評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:13:54 GMT)
Can Foundation Models Wrangle Your Data? [13.1] ファンデーションモデル(ファンデーションモデル、FM)は、タスク固有の微調整なしで新しいタスクに一般化できる大規模なデータコーパスに基づいて訓練されたモデルである。
本稿では,FMの未探索領域であるクリーニングや統合といった古典的なデータタスクを理解することを目的としている。
大規模なFMは,データ処理の訓練を受けなくても,データのクリーニングや統合作業において,SoTAのパフォーマンスを一般化し,達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 00:53:43 GMT)
Cross Reconstruction Transformer for Self-Supervised Time Series
Representation Learning [11.9] 既存のアプローチは主に対照的な学習フレームワークを活用し、類似したデータペアと異なるデータペアを理解するために自動的に学習する。
本稿では、上記の問題を統一的に解くために、CRT(Cross Reconstruction Transformer)を提案する。
CRTはクロスドメインドロップ・リコンストラクションタスクを通じて時系列表現学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:15:14 GMT)
A Unified and Biologically-Plausible Relational Graph Representation of
Vision Transformers [11.9] 視覚変換器(ViT)とその変種は様々な視覚的タスクにおいて顕著な成功を収めた。
本稿では,ViTモデルの統一的,生物学的に証明可能な関係グラフ表現を提案する。
我々の研究は、ViT ANNのより解釈可能で効果的な表現のための、統一的で生物学的に証明可能な新しいパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:53:23 GMT)
Clustering as Attention: Unified Image Segmentation with Hierarchical
Clustering [11.7] 本稿では、HCFormerと呼ばれる深層ニューラルネットワークのための階層的クラスタリングに基づく画像分割手法を提案する。
画像のセグメンテーションは、セマンティック、インスタンス、パノプティックセグメンテーションを含む、ピクセルクラスタリングの問題として解釈し、ディープニューラルネットワークを用いたボトムアップ階層クラスタリングによって達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:53:56 GMT)
Leveraging Relational Information for Learning Weakly Disentangled
Representations [11.5] 絡み合いは神経表現を強制するのは難しい性質である。
我々は、(弱々しい)非絡み合い表現の学習に関する別の見解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:58:51 GMT)
QADAM: Quantization-Aware DNN Accelerator Modeling for Pareto-Optimality [11.4] 本稿では,DNNアクセラレータのための高パラメータ化量子化対応パワー,性能,領域モデリングフレームワークQADAMを提案する。
この結果から,ビット精度とPEタイプの違いが,面積とエネルギーあたりの性能に有意な差をもたらすことが明らかとなった。
提案手法により,LightPEの精度は同等であり,面積当たりの性能は最大5.7倍,エネルギー効率は最大5.7倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 21:05:56 GMT)
Down and Across: Introducing Crossword-Solving as a New NLP Benchmark [11.2] 25年にわたるニューヨーク・タイムズの日刊クロスワードから収集したクロスワードパズルのコーパスの仕様を公表する。
これらのパズルには、歴史的、事実的、単語の意味、同義語/匿名、補足語、略語、接頭辞/接頭辞、単語プレイ、言語横断の様々な手がかりが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 21:16:44 GMT)
Learning to Count Anything: Reference-less Class-agnostic Counting with
Weak Supervision [11.0] カウントは、その中核として、反復認識タスクであることを示す。
我々は,自己監督型視覚変換器と軽量のカウントレグレッションヘッドを組み合わせることで,競合する結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:26:38 GMT)
Cross-lingual Inflection as a Data Augmentation Method for Parsing [10.4] 対象のLR言語に類似した言語間(x-inflected)ツリーバンクを作成するために,対象のLR言語に対する形態的インフレクタをトレーニングし,関連するリッチリソースツリーバンクに適用する。
その結果、この手法は時々ベースラインを改善するが、一貫したものではないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:33:23 GMT)
Mask-guided Vision Transformer (MG-ViT) for Few-Shot Learning [10.3] 本稿では,視覚変換器(ViT)モデルを用いた効果的かつ効率的な数ショット学習を実現するために,新しいマスク誘導型視覚変換器(MG-ViT)を提案する。
MG-ViTモデルは、一般的な微調整ベースのViTモデルと比較して、性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:25:33 GMT)
Dynamic Ensemble Selection Using Fuzzy Hyperboxes [10.3] 本稿では,FH-DESと呼ばれるファジィハイパーボックスに基づく動的アンサンブル選択(DES)フレームワークを提案する。
各ハイパーボックスは、2つのデータポイント(MinとMaxのコーナー)のみを使用してサンプルのグループを表現することができる。
それまでの融合法では観測されていなかった分類器の能力を評価するために、初めて誤分類されたサンプルが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 21:06:46 GMT)
How to Guide Adaptive Depth Sampling? [9.8] ニューラルネットワークは、RGB画像から非常に忠実なImportance Mapを生成することができることを示す。
次に,再構築が困難な地域でより密集したシーンのサンプリングパターンを生成するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:23:01 GMT)
Survey on Fair Reinforcement Learning: Theory and Practice [9.8] 本稿では、強化学習(RL)フレームワークを用いて実装されたフェアネスアプローチについて概観する。
本稿では,RL法を適用した様々な実用的応用について論じる。
フェアRLの分野を前進させるために検討すべき主要な課題をいくつか取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:07:28 GMT)
FairNorm: Fair and Fast Graph Neural Network Training [9.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのグラフベースの学習タスクの最先端を実現するために実証されている。
GNNは、訓練データ内のバイアスを継承し、さらに増幅し、特定のセンシティブなグループに対して不公平な結果をもたらす可能性があることが示されている。
この研究は、GNNベースの学習におけるバイアスを低減する統一正規化フレームワークであるFairNormを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:10:27 GMT)
SADAM: Stochastic Adam, A Stochastic Operator for First-Order
Gradient-based Optimizer [8.9] 本稿では,一階降下アルゴリズムの演算子として行う戦略を提案し,解析し,一般化する。
既存のアルゴリズムとは異なり、提案手法ではバッチやサンプリング技術は一切必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:20:19 GMT)
DEMAND: Deep Matrix Approximately NonlinearDecomposition to Identify
Meta, Canonical, and Sub-Spatial Pattern of functional Magnetic Resonance
Imaging in the Human Brain [8.9] 本研究では,SDL(Sparse Dictionary Learning)やDNN(Deep Neural Networks)といった浅い線形モデルを活用するために,Deep A roughly Decomposition(DEMAND)という新しい非線形行列分解法を提案する。
DEMANDは、人間の脳の再現可能な代謝、正準的、および部分空間的特徴を、他の仲間の方法論よりも効率的に明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:55:01 GMT)
DELMAR: Deep Linear Matrix Approximately Reconstruction to Extract
Hierarchical Functional Connectivity in the Human Brain [8.9] 本稿では,Deep Linear Matrix Approximate Reconstruction (DELMAR) と呼ばれる新しいDeepMatrix Factorization手法を提案する。
ヒト脳の実際のMRI信号を用いた3つのピア法とDELMARの検証実験により、提案手法がfMRI信号の空間的特徴を他のピア法よりも高速かつ高精度に識別できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:52:50 GMT)
EGR: Equivariant Graph Refinement and Assessment of 3D Protein Complex
Structures [8.5] タンパク質複合体のマルチタスク構造改善と評価のための新しいE(3)-equivariant Graph Neural Network(GNN)であるEquivariant Graph Refiner(EGR)を紹介する。
この研究で公開している新しい多種多様なタンパク質複合体データセットに関する実験は、EGRの最先端の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:11:41 GMT)
Learning to Reverse DNNs from AI Programs Automatically [8.4] NNReverseは,ドメイン知識のないAIプログラムからDNNをリバース可能な,最初の学習ベース手法である。
アセンブリ命令のセマンティクスを正確に表現するために、NNReverseはよりきめ細かい埋め込みモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:17:19 GMT)
MSTRIQ: No Reference Image Quality Assessment Based on Swin Transformer
with Multi-Stage Fusion [8.3] 本稿では,Swin Transformerに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
ローカル機能とグローバル機能の両方から情報を集約して、品質をより正確に予測する。
NTIRE 2022 Perceptual Image Quality Assessment Challengeのノーレファレンストラックで2位。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:34:35 GMT)
A Novel Underwater Image Enhancement and Improved Underwater Biological
Detection Pipeline [8.3] 本稿では, YOLOv5 バックボーンに畳み込みブロックアテンションモジュール (CBAM) を付加した特徴情報を取得する手法を提案する。
物体特性に対する水中生物特性の干渉が減少し、対象情報に対するバックボーンネットワークの出力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:18:17 GMT)
On Jointly Optimizing Partial Offloading and SFC Mapping: A Cooperative
Dual-agent Deep Reinforcement Learning Approach [8.2] 本稿では,計算可能なMECシステムにおける部分オフロードとSFCマッピング共同最適化(POSMJO)問題について検討する。
目的は、実行遅延、MDのエネルギー消費、エッジコンピューティングの利用料金を組み合わせた長期的な平均コストを最小化することである。
本稿では,協調型二エージェント深部強化学習(CDADRL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:00:53 GMT)
Neuro-Symbolic Regex Synthesis Framework via Neural Example Splitting [8.1] ニューラル・サンプル・スプリッティングと呼ばれる新しいアプローチを頼りにすることで、正弦と負弦からより高速に学習列を学習する問題に取り組む」。
提案手法は,正の文字列から類似文字列をグループ化するニューラルネットワークを用いて,各サンプル文字列を複数の部分に分割する。
本研究では,スプリット陽性からサブレゲックスを合成し,合成したサブレゲックスを連結して最終結果を生成する,SplitRegex'という効率的な合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:55:24 GMT)
Assessing visual acuity in visual prostheses through a virtual-reality
system [7.5] 現在の視覚インプラントは、非常に低解像度で視野が限られており、インプラント患者では視力に制限がある。
我々は,仮想現実感ソフトウェアと携帯型ヘッドマウントディスプレイを組み合わせて,模擬義肢視覚下での通常視認者の性能を評価する。
その結果, 視力は1.3logMAR, 20deg, 1000 phosphene で, 視力は1.3 logMARであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:24:15 GMT)
The developmental trajectory of object recognition robustness: children
are like small adults but unlike big deep neural networks [7.1] 過去2年間、Deep Deep Networks(DNN)の堅牢性は著しく向上した。
これは、人間の堅牢性も、単に幼少期以降の経験(歪んだ視覚入力)に起因しているかどうかという疑問を提起する。
本稿では,大人とDNNに対する子どもの物体認識性能を比較して,この問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:39:02 GMT)
Actively Tracking the Optimal Arm in Non-Stationary Environments with
Mandatory Probing [7.0] 我々は,従来のトンプソンサンプリング(TS)と全腕のブロードキャスト・プロブリング(BP)を同時にバランスさせるtextttTS-GEを開発した。
既存のバンディットアルゴリズムとは異なり、textttTS-GEは、タイムリーなステータス更新、クリティカルコントロール、ワイヤレスエネルギー転送などのアプリケーションにデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:27:03 GMT)
Self-Supervised Depth Estimation with Isometric-Self-Sample-Based
Learning [6.9] そこで本研究では,Isometric self-sample-based learning (ISSL)法を提案する。
ISSLモジュールをいくつかの既存モデルにプラグインすることで、パフォーマンスが大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:44:24 GMT)
Definitional Quantifiers Realise Semantic Reasoning for Proof by
Induction [6.9] SeLFiEは、Isabelle/HOLにおけるインダクタンス戦術の適用方法に関するユーザの知識を表すクエリ言語である。
評価のために,SeLFiEを用いた自動誘導証明器を開発した。
新しい証明器は,1.0秒タイムアウトのベースライン証明よりも1.4×103%向上し,スピードアップの中央値が4.48倍となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 19:54:42 GMT)
On Calibration of Ensemble-Based Credal Predictors [6.8] 本研究では, 地震予知器の非パラメトリックキャリブレーション試験を提案する。
実験によって、深層ニューラルネットワークに基づく断裂予測器は、しばしば十分に校正されていないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:57:46 GMT)
Robust Sensible Adversarial Learning of Deep Neural Networks for Image
Classification [6.6] 直感的な対人学習を導入し、標準的な自然の正確さと頑健さの追求と相乗効果を実証する。
具体的には、より自然な精度を維持しながら頑健なモデルを学ぶのに有用な、合理的な敵を定義する。
暗黙の損失トランケーションを用いてロバストモデルをトレーニングする,新しい,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） (Fri, 20 May 2022 22:57:44 GMT)
FIND:Explainable Framework for Meta-learning [6.3] 本稿では,メタ学習アルゴリズム選択の推薦結果を説明するための解釈可能なメタ学習フレームワークであるFINDを提案する。
この枠組みの妥当性と正当性は広範な実験によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:38:28 GMT)
LeNSE: Learning To Navigate Subgraph Embeddings for Large-Scale
Combinatorial Optimisation [6.3] ユークリッド部分グラフの埋め込みを地図として用いて,可能な部分グラフの空間をナビゲートする方法を学習する強化学習アルゴリズムを提案する。
LeNSEは、グラフ全体への埋め込みの実行によって見いだされたソリューションに匹敵するソリューションをもたらす小さなサブグラフを識別するが、全体の実行時間のごく一部にはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:54:03 GMT)
Sparse Infinite Random Feature Latent Variable Modeling [6.1] 後続空間において、潜在空間におけるインスタンス化された次元の数は有限であることが保証される。
従来の潜在変数モデルよりも優れたテストセット性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 00:29:28 GMT)
Diversity vs. Recognizability: Human-like generalization in one-shot
generative models [6.0] サンプル認識可能性と多様性の2つの軸に沿った1ショット生成モデルを評価するための新しい枠組みを提案する。
まず、GANのようなモデルとVAEのようなモデルが多様性認識性空間の反対側にあることを示す。
対照的に、非絡み合いは、認識可能性の最大化に使用できるパラボラ曲線に沿ってモデルを輸送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:17:08 GMT)
Explanatory machine learning for sequential human teaching [5.7] 複雑化を伴う概念のシーケンシャルな教育が人間の理解に有益であることを示す。
本稿では,既存の理解度の定義に基づいて,逐次的指導が理解に及ぼす影響の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:23:46 GMT)
E-Scooter Rider Detection and Classification in Dense Urban Environments [5.6] 本研究は,検出モデルの客観的評価を容易にするために,部分閉塞型E-スクータライダー検出のための新しいベンチマークを提案する。
技術の現状に対して15.93%の精度で検出性能を向上する,E-Scooterライダー検出の新規なオクルージョン対応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:50:36 GMT)
How Useful are Gradients for OOD Detection Really? [5.5] Out of Distribution(OOD)検出は、リアルタイムアプリケーションに高性能な機械学習モデルをデプロイする上で重要な課題である。
OOD検出のための勾配法を詳細に解析し,比較する。
本稿では,OOD検出における性能と計算効率の両面において,従来のベースラインよりも向上した汎用的,非段階的なOOD検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 21:10:05 GMT)
A Correlation Information-based Spatiotemporal Network for Traffic Flow
Forecasting [4.9] 交通パターンを予測するための新しい相関情報に基づく時間ネットワーク(CorrSTN)を提案する。
特に,最新のモデルであるASTGNNを12.7%,14.4%,27.4%,MAE,RMSE,MAPEをそれぞれ改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:38:49 GMT)
Quantum State Discrimination Circuits Inspired by Deutschian Closed
Timelike Curves [4.8] Deutschian closed timelike curve (D-CTC) にアクセスするパーティーは、複数の非直交量子状態を完全に区別することができる。
本稿では,D-CTCをシミュレートする量子回路を用いて,複数の非直交状態を識別する実用的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:18:17 GMT)
Measuring algorithmic interpretability: A human-learning-based framework
and the corresponding cognitive complexity score [4.7] 信頼の構築、公正性の確保、説明責任の追跡には、アルゴリズムによる解釈可能性が必要である。
アルゴリズムの解釈可能性に関する公式な測定方法はない。
我々は,プログラム言語理論と認知的負荷理論に基づいて,アルゴリズムの解釈可能性を測定するためのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:31:06 GMT)
Deep transfer learning for image classification: a survey [4.6] 画像分類のベストプラクティスは、大量のラベル付きデータに基づいて大きな深層モデルをトレーニングできることである。
これらのシナリオでは、トランスファーラーニングはパフォーマンスを改善するのに役立つ。
画像分類におけるトランスファーラーニングの適用の新たな分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 00:03:39 GMT)
Diverse super-resolution with pretrained deep hiererarchical VAEs [4.6] 本研究では,VD-VAE (State-of-the Art variational autoencoder, VAE) を再利用することで, 多様な超解像問題に取り組む。
VD-VAEによって学習された階層的潜時表現は、階層の最上部の潜時グループに符号化された画像低周波情報を、階層の最下部の潜時グループによって決定された画像高周波の詳細から自然に分離する。
我々は、低周波情報を符号化するVD-VAE潜在空間のサブセットにおいて、低分解能画像を符号化するエンコーダを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:57:41 GMT)
A Demographic Attribute Guided Approach to Age Estimation [4.2] 本研究は,顔属性の補助情報を活用し,属性誘導モジュールを用いた新しい年齢推定手法を提案する。
UTKFace, LAP2016, Morphの3つの公開データセットによる実験結果から, 提案手法は, 他の最先端手法と比較して優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:34:47 GMT)
Towards Understanding Grokking: An Effective Theory of Representation
Learning [3.9] グルーキングは トレーニングセットを オーバーフィットした後 モデルが 長い間 一般化する現象だ。
我々は,4つの学習段階が存在することを経験的に観察した。
ゴールディロックス相はダーウィン進化における「飢餓からの知性」を想起させるものであり、資源制限がより効率的な解の発見を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:56:17 GMT)
Towards the Generation of Synthetic Images of Palm Vein Patterns: A
Review [3.8] 本稿では,ヤシ静脈認識の最近の研究動向について概説する。
そこで我々は,生体計測のための血管構造の生成を可能にする最先端の手法に注目した。
最後に、実ヤシ静脈画像と生成された合成サンプルを比較した合成データベースを作成するための一般的なフローチャートを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:42:11 GMT)
A SSIM Guided cGAN Architecture For Clinically Driven Generative Image
Synthesis of Multiplexed Spatial Proteomics Channels [3.7] 本稿では,画像と画像の合成を行う構造類似度尺度 (SSIM) について述べる。
このアプローチは、実験データ収集中に含まれていない空間チャネルを正確に生成するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:44:53 GMT)
Nonlinear motion separation via untrained generator networks with
disentangled latent space variables and applications to cardiac MRI [3.7] ビデオデータ中の異なる動きのタイプを分離するための非線形アプローチを提案する。
ダイナミック・メディカル・イメージング(PET、MRIなど)における提案
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:38:42 GMT)
Adversarial joint attacks on legged robots [3.5] 深部強化学習によって訓練された脚付きロボットの関節におけるアクチュエータに対する敵攻撃について検討する。
本研究では,アクチュエータのトルク制御信号に対する逆方向の摂動が,ロボットの報酬を著しく低減し,歩行不安定を生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:30:23 GMT)
Adversarial Body Shape Search for Legged Robots [3.5] ロボットの脚の長さと厚みに対する逆襲攻撃の進化的計算法を提案する。
対向体の形状を見つけることで、足歩行の脆弱性を積極的に診断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:55:47 GMT)
Low-cost Relevance Generation and Evaluation Metrics for Entity
Resolution in AI [3.5] 音声アシスタントにおけるエンティティレゾリューション(ER)は、ユーザーが現実世界のエンティティに要求するエンティティを解決するための実行時の主要なコンポーネントである。
本稿では,顧客の暗黙的かつ明示的なフィードバック信号を用いて機能を生成することで,低コストなレバレンス生成フレームワークを提案する。
また,様々な次元におけるERシステムの性能を正確に測定する指標も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:49:59 GMT)
On the Decentralization of Blockchain-enabled Asynchronous Federated
Learning [3.4] フェデレートラーニング(FL)は実運用環境における真のリアルタイムアプリケーションを可能にすることが期待されている。
ブロックチェーン(FLchainとも呼ばれる)によるFLの権限付与は、台帳の不整合と情報の年齢(AoI)に関していくつかの意味を持つ。
本稿では,FLチェーン設定の影響について光を当て,AoIと台帳の不整合がFL性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:20:47 GMT)
Prototyping three key properties of specific curiosity in computational
reinforcement learning [3.1] 本稿では,これらの特性の最も即時的な3点を紹介し,概念強化学習エージェントでどのように実装されるかを示す。
希望するように、エージェントは、好奇心を誘発する状況を適応的に求めるために、長期的な嗜好を更新しながら、短期的な指示行動を示す。
この研究は、特定の好奇心がどのように機能し、将来は複雑な環境におけるゴール探索、意思決定エージェントの行動に統合されるかもしれない、という新しい見解を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:58:18 GMT)
Analysis of Co-Laughter Gesture Relationship on RGB videos in Dyadic
Conversation Contex [2.9] 本研究は、ダイアド会話における笑いと身体の動きの関係について研究する。
深層学習に基づくポーズ推定モデルを用いて,映像から身体の動きを抽出した。
調査したNDC-MEデータセットでは,1つの統計的特徴が笑い強度の30%と弱相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:00:31 GMT)
Self-supervised 3D anatomy segmentation using self-distilled masked
image transformer (SMIT) [2.7] 自己教師型学習は、畳み込みネットワークを用いた医用画像のセグメンテーションに成功している。
我々は、我々のアプローチがより正確で、他のプリテキストタスクよりも微調整データセットを少なくする必要があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:55:14 GMT)
AutoFedNLP: An efficient FedNLP framework [2.7] 下流タスクのための微調整済みの事前訓練モデルは、しばしばプライベートデータを必要とする。
FedNLPは、大きなモデルサイズと結果としてネットワーク/計算コストが高いため、禁止的に遅い。
既存のFedNLPを2つの新しい設計で拡張するフレームワークであるAutoFedNLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:10:43 GMT)
Searching for PETs: Using Distributional and Sentiment-Based Methods to
Find Potentially Euphemistic Terms [2.7] 本稿では,言語的に駆動される概念の証明として,潜在的にエフェヘミスティックな用語(PET)を求めることを提案する。
PETは特定の意味のある話題に対して一般的に使用される傾向があることを認識して,文から句候補を選択・フィルタリングするために分布類似性を利用する。
本研究は, 単語・多語PETの検出に有効であることを示すために, ユープレキシムを含む文のコーパスを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:21:21 GMT)
Accelerate the Warm-up Stage in the Lasso Computation via a Homotopic
Approach [2.5] ホモトピック法は、ラッソ型推定器で使われる$ell_1$ペナルティを近似するために用いられる。
ラッソ型推定器の計算における既存の手法よりも高速な数値収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:29:12 GMT)
On the Prediction Instability of Graph Neural Networks [2.4] トレーニングされたモデルの不安定性は、マシンラーニングシステムの信頼性、信頼性、信頼性に影響を与える可能性がある。
最新のグラフニューラルネットワーク(GNN)によるノード分類の不安定性の予測を系統的に評価する。
不正に分類されたノードの最大3分の1は、アルゴリズムの実行によって異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:32:59 GMT)
Constructive Interpretability with CoLabel: Corroborative Integration,
Complementary Features, and Collaborative Learning [2.1] CoLabelは、解釈可能なモデルを構築するためのアプローチである。
CoLabelは最先端のブラックボックスモデルよりも優れており、CompCars、Cars196、BoxCars116Kの精度は0.98、0.95、0.94である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:01:55 GMT)
Persistent Homology of Coarse Grained State Space Networks [2.0] この研究は、動的状態検出のための複雑な遷移ネットワークのトポロジカル解析に特化している。
CGSSNは、基礎となる力学系の動的状態に関する豊富な情報をキャプチャする。
また,CGSSNの計算時間は信号長に線形依存しないので,時系列の時間遅延埋め込みにTDAを適用するよりも計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:29:29 GMT)
Enriching StyleGAN with Illumination Physics [1.9] StyleGANは遅延コードから画像を生成します。
本稿では,StyleGANの生成能力を高めるために,画像の簡単な物理特性を利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:59:40 GMT)
Anomaly Detection for Multivariate Time Series on Large-scale Fluid
Handling Plant Using Two-stage Autoencoder [1.9] 本稿では,動的成分を有する大規模流体処理プラントにおける時系列データの異常検出に着目する。
このような植物に適した異常検出法として2段階自動エンコーダ(TSAE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 01:41:39 GMT)
Delator: Automatic Detection of Money Laundering Evidence on Transaction
Graphs via Neural Networks [1.9] マネーロンダリング活動を検出する新しいCAAT(Computer-assisted audit technology)であるDELATORを提案する。
ブラジルの銀行と共同で、数百万のクライアントからなる歴史的データ上でのDelaTORのパフォーマンスを定量化するための評価戦略を設計し、適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:44:58 GMT)
Contrastive Learning with Cross-Modal Knowledge Mining for Multimodal
Human Activity Recognition [1.9] 複数のモダリティを活用することによって、より良い認識がもたらされるという仮説を探求する。
我々は、近年、人間活動認識の課題に対して、多くの対照的な自己監督的アプローチを拡張している。
マルチモーダルな自己教師型学習を実現するための,フレキシブルで汎用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:39:16 GMT)
Confidential Machine Learning within Graphcore IPUs [1.9] GraphcoreのGC200 IPUはTSMCの7nm技術ノードで出力された。
ITXは、パフォーマンスのオーバーヘッドが低い場合に、強力な機密性と整合性を保証するAIワークロードの実行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:07:04 GMT)
AI-assisted Optimization of the ECCE Tracking System at the Electron Ion
Collider [1.8] EICは、すでに設計と研究開発段階から始まっている人工知能(AI)を活用する最初の大規模施設の1つである。
EIC検出器の提案はECCEの設計がEIC検出器の基準設計として機能すると結論付けた。
本稿では,AIを用いたECCEトラッカーの総合最適化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:23:44 GMT)
Advanced Feature Learning on Point Clouds using Multi-resolution
Features and Learnable Pooling [1.7] マルチレゾリューション機能学習と学習可能なプールを用いた,新たなポイントクラウド機能学習ネットワークであるPointStackを提案する。
最後の集約されたポイント機能は、ポイントクラウドのグローバルコンテキストとローカルコンテキストの両方を効果的に表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 04:50:10 GMT)
Temporally Precise Action Spotting in Soccer Videos Using Dense
Detection Anchors [1.6] 本稿では,ビデオ中の時間的高精度な動作スポッティングのモデルを提案する。このモデルでは,検出アンカーの集合を用いて,検出信頼度と各アンカーの微細な時間的変位を推定する。
我々は,このタイプのサッカービデオデータセットとしては最大であり,時間的ローカライゼーションの大幅な向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 22:14:02 GMT)
Action Recognition for American Sign Language [1.6] 最初のデータセットは、10のサインのための150の動画と、15のサインのための225の動画の延長です。
我々は、異なる時間的設定の動画に対して、ディープニューラルネットワークとバックグラウンドサブトラクションを組み合わせた転送学習モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 23:53:19 GMT)
CLCNet: Rethinking of Ensemble Modeling with Classification Confidence
Network [1.6] CLCNetは、分類モデルが入力サンプルを正しく分類するかどうかを決定することができる。
我々は,複数のSOTA分類モデルからなる単純なカスケード構造システムにおいて,CLCNetを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:40:23 GMT)
Assessing Demographic Bias Transfer from Dataset to Model: A Case Study
in Facial Expression Recognition [1.5] 2つのメトリクスはデータセットの表現バイアスとステレオタイプバイアスに焦点をあて、もう1つはトレーニングされたモデルの残差バイアスに焦点を当てている。
本稿では、一般的なAffectnetデータセットに基づくFER問題に適用することで、メトリクスの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:40:42 GMT)
A Survey on Physiological Signal Based Emotion Recognition [1.5] 生理的信号に基づく感情認識に関する既存のレビュー論文は、感情認識のワークフローに関わる通常のステップのみを調査した。
本稿では、物体間データ分散が感情認識に与える影響、感情認識のための重要なデータアノテーション技術とその比較、各生理的信号に対するデータ前処理技術、感情認識モデルの一般化を改善するデータ分割技術および異なるマルチモーダル融合技術とその比較について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 23:59:44 GMT)
A Case of Exponential Convergence Rates for SVM [1.5] 分類の一般化保証は、歴史的にVapnik-Chervonenkis理論によって提供されてきた。
SVM は,固い Tsybakov マージン条件を仮定しなくても指数収束率を示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:49:27 GMT)
CertiFair: A Framework for Certified Global Fairness of Neural Networks [1.5] 個人の公正さは、あるタスクに関して類似した個人が、ニューラルネットワーク(NN)モデルで同じように扱われることを示唆している。
分類タスクにおいて、所定のNNに対してフェアネス特性が保持するかどうかを確認する検証器を構築する。
次に、結果のNNの公平性に関する証明可能なバウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:08:47 GMT)
Deployment of Energy-Efficient Deep Learning Models on Cortex-M based
Microcontrollers using Deep Compression [1.4] 本稿では,資源制約されたマイクロコントローラ上でのディープラーニングモデルの効率的な展開について検討する。
本稿では,異なるDNNプルーニング,量子化,展開戦略の体系的な探索手法を提案する。
予測品質が低下する前に、元のパラメータの10%以下まで圧縮できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:55:42 GMT)
RiskLoc: Localization of Multi-dimensional Root Causes by Weighted Risk [1.3] 大規模ソフトウェアシステムの失敗と異常は避けられない出来事である。
オペレータは、迅速な修理を容易にするために、その位置を迅速かつ正確に特定する必要がある。
本稿では,多次元根本原因局所化問題の解法としてリスクロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:43:18 GMT)
The rank of contextuality [1.1] 我々は、新しい量子文脈性量化器、文脈性ランク(RC)を提供する。
RCは文脈的振舞いをシミュレートするために必要な非コンテキスト的振舞いの最小数である。
RCの対数は、資源理論的アプローチの精神において考慮されたいくつかの性質を満たす自然な文脈性尺度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:19:05 GMT)
Quantifying quantum computational complexity via information scrambling [1.0] 我々は,魔法のモノトーンを情報スクランブルの概念に結びつけて計算する新しい視点を提供する。
任意のヒルベルト空間次元において、魔法の単調を近似する新しい、実験的にスケーラブルな方法を確立する。
次に、時間外相関器測定を用いて量子資源の量を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:40:26 GMT)
A New Central Limit Theorem for the Augmented IPW Estimator: Variance
Inflation, Cross-Fit Covariance and Beyond [0.9] クロスフィッティングを用いたクロスフィッティング逆確率重み付け(AIPW)は、実際は一般的な選択肢である。
本研究では, 高次元状態における結果回帰モデルと確率スコアモデルを用いて, クロスフィット型AIPW推定器について検討する。
本研究は, メッセージパッシング理論, 決定論的等価性理論, 離脱一元的アプローチの3つの異なるツール間の新たな相互作用を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:17:53 GMT)
Open Arms: Open-Source Arms, Hands & Control [0.7] Open Armsは、28 Degree-of-Freedomを備えた、リアルな人間のようなロボットハンドとアームハードウェアの、オープンソースのプラットホームだ。
本稿では, これらの手操作, 触覚, 機構, 審美設計, 製造と, 遠隔操作型看護ロボットによる実世界の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:26:41 GMT)
HeadText: Exploring Hands-free Text Entry using Head Gestures by Motion
Sensing on a Smart Earpiece [0.5] HeadTextは、モーションセンシングによるテキスト入力のためのスマートイヤホンのハンズフリーテクニックである。
ユーザーはキーの選択、単語の選択、単語のコミットメント、単語のキャンセルタスクに7つのヘッドジェスチャしか利用していないテキストを入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:13:36 GMT)
Observation of cross phase modulation in cold atom gradient echo memory [0.4] 我々は,1光子の位相シフトが0.07pm0.02$$mutextrad$と推定される勾配エコーメモリを用いた制約のないスキームを実証し,特徴付ける。
大規模な位相シフトではメモリ効率の劣化が見られたが、それを克服するための戦略が提示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:48:10 GMT)
Transition-based Semantic Role Labeling with Pointer Networks [0.4] 本稿では,1つの左から右へのパスで入力文を完全に処理できる,トランジッションベースのSRLアプローチを提案する。
Pointer Networksをベースとした実装のおかげで、完全なSRLは$O(n2)$で正確かつ効率的に実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:38:44 GMT)
A Dynamic Weighted Tabular Method for Convolutional Neural Networks [0.4] 本研究では,動的重み付きタブラル法(DWTM)という新しい手法を紹介する。
本手法は,各特徴量にアソシエーションの強さに基づく重みをクラスラベルに動的に割り当てる。
6つのベンチマークデータセット上で優れたパフォーマンス(平均精度=95%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:02:10 GMT)
How to keep text private? A systematic review of deep learning methods
for privacy-preserving natural language processing [0.4] 記事は2016年から2020年にかけて発行されたプライバシー保護NLPに関する60以上の方法を体系的にレビューしている。
本稿では,既存の手法を3つのカテゴリに分類する新しい分類法を提案する。
我々は、データトレーサビリティ、オーバーヘッドデータセットサイズ、埋め込みにおける人間のバイアスの頻度に関するプライバシー保護NLPのオープンな課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:29:44 GMT)
A General Framework for quantifying Aleatoric and Epistemic uncertainty
in Graph Neural Networks [0.3] Graph Neural Networks(GNN)は、グラフ理論と機械学習をエレガントに統合する強力なフレームワークを提供する。
本稿では,モデル誤差と測定の不確かさからGNNの予測の不確かさを定量化する問題を考察する。
ベイジアンフレームワークにおける両源の不確実性を扱うための統一的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:25:40 GMT)
Almost exact recovery in noisy semi-supervised learning [0.2] グラフに基づく半教師付き学習手法は、グラフ構造とラベル付きデータを組み合わせ、ラベルなしデータを分類する。
MAPの連続緩和から導かれるアルゴリズムを提案し,その一貫性を確立する。
数値実験により,非常にノイズの多いラベル付きデータであっても,合成および実データに対して有望な性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:28:49 GMT)
Uzbek affix finite state machine for stemming [0.0] 提案手法は,接尾辞を用いて接尾辞を検索し,レキシコンを含まない形態素解析である。
本手法は,大量のテキストからの単語の形態解析を高速に行うとともに,語彙の保持にメモリを用いることは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:46:53 GMT)
Ultrabright Polarization-Entangled Photon Pair Source for
Frequency-Multiplexed Quantum Communication in Free-Space [0.0] 衛星リンクによる絡み合いの分布は、量子ネットワークの範囲を大幅に広げる。
我々は、長距離自由空間伝送に最適化された超高輝度光子源について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:39:32 GMT)
Trend analysis and forecasting air pollution in Rwanda [0.0] ルワンダの大気汚染は、微粒子物質(PM2.5)の形で世界保健機関のガイドラインを超える
本稿では,ルワンダにおける大気汚染の傾向を分析し,ルワンダに展開する低コストセンサネットワークによって収集されたデータに適した予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:39:42 GMT)
Transport and entanglement growth in long-range random Clifford circuits [0.0] 保存法則と流体輸送は、孤立量子系における絡み合いのダイナミクスを制約し、より高いR'enyiエントロピーの減速に現れる。
より一般的な量子系の最小モデルとして機能するU$(1)$対称性を持つ長距離ランダムクリフォード回路のクラスを導入する。
我々の研究は輸送と絡み合いの相互作用に光を当て、量子多体力学の問題を探索するための制約されたクリフォード回路の有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:09:03 GMT)
Towards biologically plausible Dreaming and Planning [0.0] モデルに基づくシミュレーション環境での新たな経験を生かした「ドレーミング」が学習を著しく促進するニューラルネットワークを提案する。
重要なことは、我々のモデルは経験の詳細な記憶を必要とせず、オンラインの世界モデルを学ぶことである。
私たちの研究は、現実の環境で新しいスキルを学ぶことができる自律ロボットのための効率的なニューロモルフィックシステムを構築するためのステップです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:35:26 GMT)
The Fairness of Credit Scoring Models [0.0] 保護されたグループと保護されていないグループの間に統計的に有意な差があるかどうかを検証する方法を示す。
次に、これらの変数を使用してフェアネスとパフォーマンスのトレードオフを最適化します。
本フレームワークは, 規制当局が管理する, 貸し手によるアルゴリズムフェアネスの監視方法についてのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:20:40 GMT)
Task Relabelling for Multi-task Transfer using Successor Features [0.0] 継承機能(SF)は、特定の報酬関数に縛られないポリシーを学習可能にするメカニズムを提案する。
本研究では,資源収集,トラップ,工芸を特徴とするカスタム環境において,SFを報奨なく事前トレーニングする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:29:29 GMT)
Symmetry Classification and Universality in Non-Hermitian Many-Body
Quantum Chaos by the Sachdev-Ye-Kitaev Model [0.0] エルミート・ハミルトニアンにとって、量子カオス運動はランダム行列理論のスペクトル相関と関連している。
我々は,非エルミート的$q$-body Sachdev-Ye-Kitevモデルと$N$Majoranaフェルミオンの局所レベル統計が,確率行列理論によってよく説明されていることを示す。
nHSYKモデルで38ドル(約3,800円)の非エルミート普遍性クラスのうち19ドル(約1,800円)をその方法に対応するクラスとして識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:28:12 GMT)
Simultaneous cooling of all six degrees of freedom of an optically
levitated nanoparticle by elliptic coherent scattering [0.0] この研究は、浮遊粒子のすべての観測可能な自由度を制御する上で重要なマイルストーンである。
量子科学と単一孤立ナノ粒子の研究における将来の応用を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:10:57 GMT)
Self-supervised deep learning MRI reconstruction with Noisier2Noise [0.0] この作業は、元々は自己教師型Denoisingタスクのために構築されたNoisier2Noiseフレームワークを拡張した。
データアンダースーパーバイス(SSDU)による自己サンプル学習の性能を解析的に説明し、実際は良好に機能するが、これまで理論的な正当性を欠いていた。
また、Noisier2Noiseを用いてSSDUの改良を提案し、その再構築品質とロバスト性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:19:23 GMT)
Seeking entropy: complex behavior from intrinsic motivation to occupy
action-state path space [0.0] 内在的モチベーションは必ずしも即時報酬をもたらすのではなく、探索と学習を支援する行動を生成する。
行動状態経路のエントロピーは、期待される将来の行動状態経路占有の付加性とその他の直感的な性質と整合する唯一の尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:32:41 GMT)
Robust Expected Information Gain for Optimal Bayesian Experimental
Design Using Ambiguity Sets [0.0] 我々は、経験的期待情報ゲイン(REIG)を定義し、分析する。
REIGは、摂動分布のあいまいな集合上でのEIGのアフィン緩和を最小化することにより、EIGの目的を変更したものである。
EIGを推定するためのサンプリングベースアプローチと組み合わせると、REIGはEIGを推定するのに使用するサンプルの対数-sum-expの安定化に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 01:07:41 GMT)
Quantum variational learning for entanglement witnessing [0.0] この研究は量子アルゴリズムの潜在的な実装に焦点を当て、$n$ qubitsの単一レジスタ上で定義された量子状態を適切に分類することができる。
我々は「絡み合いの証人」という概念、すなわち、特定の特定の状態が絡み合うものとして識別できる期待値を持つ演算子を利用する。
我々は,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いて,絡み合いの目撃者の行動を再現する方法をうまく学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 20:14:28 GMT)
Quantum transport efficiency in noisy random-removal and small-world
networks [0.0] ランダム除去とWatts-Strogatzネットワークにおける量子輸送効率におけるグラフトポロジの役割について検討する。
ネットワークトポロジの変化は, ネットワークトポロジの大きな変化を引き起こす上で, より効果的であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:19:49 GMT)
Quantum Heterodyne Sensing of Nuclear Spins via Double Resonance [0.0] ヘテロダインアプローチはスペクトル分解における電子スピン寿命限界を克服するために広く用いられている。
この研究は、NV中心を持つ高磁場ナノスケールヘテロダインNMRプロトコルへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:48:59 GMT)
Predicting electrode array impedance after one month from cochlear
implantation surgery [0.0] 12チャンネルのMED-EL FLEX28電極アレイを用いて人工内耳を施行した小児80例を対象とした。
術後1カ月後に各チャネルの電極インピーダンスを予測した。
0～3 KOの誤差範囲を受け入れると、電極チャネルに基づいて精度が66%から100%に変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 08:27:56 GMT)
People Tracking and Re-Identifying in Distributed Contexts: Extension of
PoseTReID [0.0] 前報では,リアルタイム2次元多人数追跡のための汎用フレームワークであるPoseTReIDを紹介した。
本稿では,PoseTReIDフレームワークに関するさらなる研究を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 11:06:58 GMT)
PGDP5K: A Diagram Parsing Dataset for Plane Geometry Problems [0.0] 本稿では,PGDP5Kと命名された大規模図形データセットと新しいアノテーション手法を提案する。
本データセットは,5つの位置関係,22の記号型,6つのテキスト型を含む16の形状からなる5000の図からなる。
PGDP5KとIMP-Geometry3Kデータセットの実験により、最先端のSOTA(State-of-the-art)法は66.07%のF1値しか達成できないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:41:41 GMT)
Optimal quantum reservoir computing for the NISQ era [0.0] このレターでは、最適な量子貯水池を選択するための基準を提供する。
以上の結果から, ゲートが著しく少ない他のモデルよりも優れた結果が得られ, 量子貯水池計算と量子状態複雑性の理論的ギャップに関する洞察も得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:00:27 GMT)
Numerical Implementation of Just-In-Time Decoding in Novel Lattice
Slices Through the Three-Dimensional Surface Code [0.0] 3次元曲面符号におけるジャスト・イン・タイム・デコード方式の明示的なレシピの開発とシミュレートを行う。
しきい値が$p_c sim 0.1% の証拠が3つの符号で見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:18:02 GMT)
Nothing makes sense in deep learning, except in the light of evolution [0.0] 文化進化は、ディープラーニングの成功を説明するのに有用なフレームワークである、と私たちは主張する。
生物学の類推において、我々は、アルゴリズムの擬似コードやテキスト記述を完全に訓練されたモデルに変換する過程を「開発」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:34:20 GMT)
Non-Hermitian topological phenomena: A review [0.0] 我々は、境界問題を中心に、非エルミート位相物理学の発展を概観する。
非エルミート現象とトポロジカル境界現象の競合と同様に、非ハーミティティー自体に固有のトポロジカルな性質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:00:02 GMT)
Modernizing Open-Set Speech Language Identification [0.0] クローズドセット言語識別に2つの最新技術アプローチを適用することで、オープンセットタスクに取り組む。
MFCCによる入力特徴埋め込み、ログスペクトル特徴、ピッチの改善に加えて、オフ・オブ・セット言語検出の2つのアプローチを試みます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:28:16 GMT)
Macroscopic Reality from Quantum Complexity [0.0] 分枝分解における枝の平均2乗量子複雑性の測定値を求める。
複雑性測度は、量子的挙動と古典的振舞いの境界を設定する体積の単位を持つパラメータ$b$に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 00:10:28 GMT)
Is spacetime quantum? [0.0] 時空自由度と量子系がミンコフスキー時空の背景におけるベルの不等式に反するという定理を示す。
これは、この定理の仮定が成り立つならば、時空は古典的とは言い切れないことを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:14:13 GMT)
Irreversible Entropy Production rate in a parametrically
driven-dissipative System: The Role of Self-Correlation between Noncommuting
Observables [0.0] 2モードガウス系の定常状態におけるウィグナーエントロピー生成速度の出現について検討する。
ボソニックモードの1つは、パラメトリック増幅プロセスのため、硬化した熱状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:32:59 GMT)
Interference and parity blockade in transport through a Majorana box [0.0] 2つのMajoranasが同じリードに結合すると電荷輸送がブロックされ、そのパリティが固定される。
このパリティ遮断は、高速かつ高忠実な量子ビット読み出しや、現在のデコヒーレンス時間の測定に利用できる。
我々は、輸送がクリーンなマヨラナボックスと不規則なマヨラナボックスと、追加の不要なマヨラナまたはアンドレーヴ境界状態とを区別できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:37:17 GMT)
Generation of entangled photons with a second-order nonlinear photonic
crystal and a beam splitter [0.0] 非線形フォトニック結晶はコヒーレント入射光を圧縮光に変える。
ビームスプリッターは、圧縮された光を2つの異なる方向に飛んでいる絡み合った光線に変換する。
本稿では,BB84量子鍵分布プロトコルへの絡み合った光子の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 03:46:00 GMT)
From Lieb-Robinson Bounds to Automorphic Equivalence [0.0] 量子格子系のハイゼンベルク力学の局所性特性の特徴付けと利用におけるリーブ・ロビンソン境界の役割を概観する。
ギャップ状態相の2つの定義を議論し、それらが本質的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 23:30:48 GMT)
Experimental Realization of a Measurement-Induced Entanglement Phase
Transition on a Superconducting Quantum Processor [0.0] 超伝導量子プロセッサにおける中間回路読み出し能力を有する測定誘起絡み合い遷移の実現について報告する。
本研究は, 短期量子コンピュータにおける量子シミュレーションの有効な資源として, 中間回路計測の活用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 06:41:07 GMT)
ExMo: Explainable AI Model using Inverse Frequency Decision Rules [0.0] ExMoと呼ばれるより正確な解釈可能な機械学習モデルを構築するための決定ルールを計算するための新しい手法を提案する。
ExMoは、TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)機能を使用して、トレーニングデータから決定ルールを抽出する新しいアプローチを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:36:49 GMT)
Ethics of Open Data [0.0] この章は、オープンデータの作成、使用、キュレーション、提供において、突如として倫理的な問題に対処する。
まず、オープンネス、説明責任、透明性、公正性のジレンマと交差する倫理の3つの基本的な理論として考えられるものの概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:44:00 GMT)
Efficient visual object representation using a biologically plausible
spike-latency code and winner-take-all inhibition [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、物体認識システムの効率性と生物学的妥当性を向上させる可能性がある。
本稿では、スパイクレイテンシ符号化とWTA-オール阻害(WTA-I)を用いて視覚刺激を効率的に表現するSNNモデルを提案する。
我々は、150個のスパイクニューロンからなるネットワークが、40個のスパイクを持つオブジェクトを効率的に表現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 17:48:02 GMT)
EXODUS: Stable and Efficient Training of Spiking Neural Networks [0.0] エネルギー効率が最も重要である機械学習タスクでは、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が大きな注目を集めている。
ShresthaとOrchard [2018]による以前の作業では、SLAYERと呼ばれる効率的なGPU加速バックプロパゲーションアルゴリズムが採用されており、トレーニングの大幅なスピードアップを実現している。
我々はSLAYERを修正してEXODUSと呼ばれるアルゴリズムを設計し、ニューロンリセット機構を考慮し、インプリシット関数定理(IFT)を適用して正しい勾配を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 15:13:58 GMT)
Dynamic transition from insulating state to eta-pairing state in a
composite non-Hermitian system [0.0] 本研究では, 自明な絶縁状態から, 複合非エルミタンハバード系におけるエタペア状態への動的遷移について検討した。
対角外長距離順序ペア状態の緩和速度は例外点の順序に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 02:26:39 GMT)
Current Trends and Approaches in Synonyms Extraction: Potential
Adaptation to Arabic [0.0] 本論文は,同義語の自動抽出に使用される様々なアプローチと傾向について調査する。
最初のアプローチは、翻訳グラフを使って同義語を見つけることである。
第二のアプローチは、(アラビア語-英語)、(英語-フランス語)、(アラビア語-フランス語)のような新しい遷移対を発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 19:05:10 GMT)
Compression ensembles quantify aesthetic complexity and the evolution of
visual art [0.0] 我々は、歴史的・現代視覚メディアにおけるアルゴリズム距離を定量化するために、圧縮アプローチを一般化し拡張する。
提案された「アンサンブル」アプローチは、与えられた入力画像の多数の変換されたバージョンを圧縮することで機能する。
我々は、この手法が、何世紀にもわたって、そして急速に発展している現代NFTアートマーケットにおいて、美術史データのトレンドを明らかにし、定量化するためにどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:05:22 GMT)
Combining Contrastive and Supervised Learning for Video Super-Resolution
Detection [0.0] コントラストとクロスエントロピーの損失を用いた視覚表現の学習に基づく新しいアップスケール分解能検出法を提案する。
本手法は,圧縮ビデオにおいてもアップスケーリングを効果的に検出し,最先端の代替品よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 18:58:13 GMT)
Bayesian Active Learning with Fully Bayesian Gaussian Processes [0.0] ラベル付きデータが乏しい、あるいは入手が難しいアクティブラーニングでは、このトレードオフを無視することは、非効率なクエリを引き起こす可能性がある。
取得関数にバイアス分散トレードオフを組み込むことで、不要で高価なデータラベリングが軽減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 13:52:04 GMT)
Automatic Generation of Synthetic Colonoscopy Videos for Domain
Randomization [0.0] そこで本研究では,大腸内視鏡画像の外観と解剖学的変化を考慮した模範的な合成法を提案する。
このソリューションは、現実世界の設定を模倣しながら、内大腸の識別的ドメインランダム化表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 09:18:02 GMT)
Arrival time from the general theory of quantum time distributions [0.0] 我々は、arXiv:2010.07575で導入された量子時間分布の一般理論を開発する。
検出器で到着時刻の分布を求めるために適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 10:15:51 GMT)
Applications of single-photon technology [0.0] この論文は、単一光子技術応用の主題を扱う。
特に、量子通信、気象学、量子コンピュータのさらなる発展における単一光子源の使用に重点が置かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:54:05 GMT)
Analyzing non-equilibrium quantum states through snapshots with
artificial neural networks [0.0] 現在の量子シミュレーション実験は、以前は到達不可能な状態における非平衡多体力学を探求し始めている。
機械学習技術を用いて,相互作用量子系の力学,特に熱化挙動について検討する。
ニューラルネットワークは熱平衡データと非平衡を区別するように訓練され、ネットワーク性能はシステムの熱化挙動のプローブとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 20:16:08 GMT)
An uncertainty relation for measurements of random unitary channels
acting on a qubit [0.0] 量子ビットに作用するランダムなユニタリチャネルのアンシラフリー測定の不確実性について検討した。
我々は明示的な公式を取得し、この公式が非自明であるために必要な十分条件を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 12:01:11 GMT)
Action parsing using context features [0.0] 我々は、コンテキスト情報、特にビデオシーケンス内の他のアクションに関する時間的情報は、アクションセグメンテーションに価値があると論じる。
提案した解析アルゴリズムは,映像シーケンスを時間的に動作セグメントに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 07:54:04 GMT)
A Survey on Text Simplification [0.0] Text Simplification (TS)は、コンテンツの言語的複雑さを減らし、理解しやすくすることを目的としている。
この調査は、TSの包括的な概要を提供し、それ以前に使用されていたアプローチの簡単な説明を含むことを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 14:56:47 GMT)
A New Feature Selection Method for LogNNet and its Application for
Diagnosis and Prognosis of COVID-19 Disease Using Routine Blood Values [0.0] 本研究の目的は,LogNNet貯水池ニューラルネットワークの特徴選択法を用いて,新型コロナウイルスの診断・予後における最も効果的なルーチン血液値を決定することである。
LogNNetモデルは、患者の症状や病歴を知らずに、COVID-19パフォーマンスの非常に高い診断・予後を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 05:47:29 GMT)
A Modified MWPM Decoding Algorithm for Quantum Surface Codes Over
Depolarizing Channels [0.0] 量子曲面符号 (quantum Surface codes) は、安定化器と量子ビットが幾何学的に関連している量子トポロジカル安定器符号の一種である。
それらの特別な構造のため、表面符号は人々が大規模量子計算に導く大きな可能性を秘めている。
本稿では,ビットフリップ誤差と位相フリップ誤差が相関する非分極チャネルのノイズに対処するために,表面符号に対するMWPMデコードの変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 16:09:43 GMT)
A Fully Controllable Agent in the Path Planning using Goal-Conditioned
Reinforcement Learning [0.0] 経路計画において、経路は、エージェントが様々な目標に達することが重要であるなど、変数の数によって異なる場合がある。
経路計画における完全制御可能なエージェントのための新しい強化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, 20 May 2022 05:18:03 GMT)
A Coherent Bi-Directional Virtual Detector for the 1-D Schr\"odinger
Equation [0.0] 仮想検出器は、シミュレーションにおいて波動関数の特性を測定するのに一般的に使用される技術である。
1種類の仮想検出器は、時間とともに設定された位置で確率密度と電流を測定し、境界における運動量の即時測定を可能にする。
この限界において、この二方向仮想検出器は、大域的に一定のポテンシャルを仮定した等価波動関数を再現できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 May 2022 23:36:27 GMT)