NTIRE 2022 Challenge on High Dynamic Range Imaging: Methods and Results [173.3] この課題はCVPR 2022と共同でNTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)ワークショップの一環として行われた。
この課題は、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)観測からHDR画像を推定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:20:06 GMT)
Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged Object Detection [152.2] 本稿では、勾配カモフラーグ型物体検出(COD)のためのオブジェクト監視を利用する新しいディープフレームワークであるDGNetを紹介する。
シンプルだが効率的なフレームワークから恩恵を受け、DGNetは既存の最先端のCODモデルよりも大きなマージンで優れている。
また,提案したDGNetは,ポリプのセグメンテーション,欠陥検出,透過的なオブジェクトセグメンテーションタスクにおいて良好に機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:25:18 GMT)
Tiered Reinforcement Learning: Pessimism in the Face of Uncertainty and
Constant Regret [144.1] 実世界のユーザインタラクションアプリケーションの階層構造をキャプチャする新しい学習フレームワークを提案する。
同時に、$pitextO$と$pitextE$の2つのポリシーを保持します。
Pessimistic Value It を $pitextE$ の生成アルゴリズムとして選択すれば,リスク回避ユーザに対して常に後悔の念を抱くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:03:25 GMT)
A Survey of Research on Fair Recommender Systems [119.7] 推薦システムにおける公正性の研究はいまだ発展途上であることを示す。
全体として、最近の研究成果の分析は、ある研究のギャップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:03:10 GMT)
Towards Diverse and Natural Scene-aware 3D Human Motion Synthesis [117.2] 本研究では,ターゲットアクションシーケンスの誘導の下で,多様なシーンを意識した人間の動作を合成する問題に焦点をあてる。
この因子化スキームに基づいて、各サブモジュールが1つの側面をモデリングする責任を負う階層的なフレームワークが提案されている。
実験の結果,提案手法は,多様性と自然性の観点から,従来の手法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:20:01 GMT)
Accelerating Diffusion Models via Early Stop of the Diffusion Process [114.5] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、様々な世代タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。
実際には、DDPMは高品質なサンプルを得るために何十万ものデノナイジングステップを必要とすることが多い。
本稿では,DDPMの早期停止型DDPM(Early-Stopped DDPM, ES-DDPM)の原理的高速化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:40:09 GMT)
Reasoning over Logically Interacted Conditions for Question Answering [113.9] 我々は、論理的に相互作用する条件のリストによって答えが制約される、より困難なタスクについて研究する。
本稿では,この難解な推論タスクのための新しいモデルTReasonerを提案する。
TReasonerは、2つのベンチマーク条件付きQAデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:41:39 GMT)
ProsocialDialog: A Prosocial Backbone for Conversational Agents [104.9] ProsocialDialogは、対話エージェントに社会規範に従って問題コンテンツに応答するように教える最初の大規模対話データセットである。
ProsocialDialogは、人間とAIのコラボレーションフレームワークで作られ、58Kの対話と331Kの発話、160KのRoT、および497Kの対話安全ラベルで構成されている。
本データセットでは,対話型安全性検出モジュールであるCanaryを導入し,会話コンテキストを指定したRoTを生成するとともに,社会的にインフォームドされた対話エージェントであるProstを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:48:47 GMT)
mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal
Skip-connections [104.1] mPLUGは、クロスモーダルな理解と生成のための新しいビジョン言語基盤モデルである。
画像キャプション、画像テキスト検索、視覚的グラウンドリング、視覚的質問応答など、幅広い視覚言語下流タスクの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:49:30 GMT)
Multimodal Knowledge Alignment with Reinforcement Learning [103.7] ESPERは言語のみのゼロショットモデルを拡張して、画像や音声のキャプションといったマルチモーダルタスクを未確認にする。
我々の重要な新規性は、強化学習を使用することで、直接監督することなく、多モーダル入力を言語モデル世代に整列させることである。
実験の結果、ESPERはベースラインと様々なゼロショットタスクの事前作業より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:12:17 GMT)
Fast Inference and Transfer of Compositional Task Structures for
Few-shot Task Generalization [101.7] 本稿では,タスクがサブタスクグラフによって特徴づけられる,数発の強化学習問題として定式化する。
我々のマルチタスクサブタスクグラフ推論器(MTSGI)は、トレーニングタスクから、まず、サブタスクグラフの観点から、一般的なハイレベルなタスク構造を推測する。
提案手法は,2次元グリッドワールドおよび複雑なWebナビゲーション領域において,タスクの共通基盤構造を学習し,活用し,未知のタスクへの適応を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:44:25 GMT)
SepIt: Approaching a Single Channel Speech Separation Bound [99.2] 我々は、異なる話者の推定を反復的に改善するディープニューラルネットワーク、SepItを導入する。
幅広い実験において、SepItは2, 3, 5, 10人の話者に対して最先端のニューラルネットワークより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:01:19 GMT)
ZeroGen$^+$: Self-Guided High-Quality Data Generation in Efficient
Zero-Shot Learning [97.3] ZeroGenは、純粋にPLMを使用してデータを生成し、タスク固有のアノテーションに頼ることなく、小さなモデルをトレーニングする。
金のデータを必要とせずに、サンプルごとの重み付けを学習できるノイズローバストなバイレベル再重み付けフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:38:48 GMT)
Transcormer: Transformer for Sentence Scoring with Sliding Language
Modeling [96.0] 文スコアリングは文の可能性を測ることを目的としており、多くの自然言語処理シナリオで広く使われている。
文スコアリングのための新しいテキストスライディング言語モデリング(SLM)を備えたトランスフォーマーモデルであるtextitTranscormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:00:09 GMT)
An Empirical Study on Distribution Shift Robustness From the Perspective
of Pre-Training and Data Augmentation [91.6] 本稿では,事前学習とデータ拡張の観点から分布シフト問題を考察する。
我々は,事前学習とデータ拡張に焦点を当てた,最初の総合的な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:04:53 GMT)
MAPLE-X: Latency Prediction with Explicit Microprocessor Prior Knowledge [87.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)レイテンシのキャラクタリゼーションは、時間を要するプロセスである。
ハードウェアデバイスの事前知識とDNNアーキテクチャのレイテンシを具体化し,MAPLEを拡張したMAPLE-Xを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:08:20 GMT)
Neural 3D Reconstruction in the Wild [86.6] そこで我々は,インターネット写真コレクションから効率よく高精度な表面再構成を実現する新しい手法を提案する。
そこで本研究では,これらのシーンにおける再構成性能を評価するための新しいベンチマークとプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:59:53 GMT)
ToKen: Task Decomposition and Knowledge Infusion for Few-Shot Hate
Speech Detection [85.7] この問題を数ショットの学習タスクとみなし、タスクを「構成」部分に分解することで大きな成果を上げている。
さらに、推論データセット(例えばAtomic 2020)から知識を注入することで、パフォーマンスはさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:10:08 GMT)
RLPrompt: Optimizing Discrete Text Prompts With Reinforcement Learning [84.8] 本稿では、強化学習(RL)を用いた離散的高速最適化手法RLPromptを提案する。
RLPromptは、マスク付きジベリッシュ(例:grammaBERT)や左から右へのモデル(例:GPT)など、様々な種類のLMに柔軟に適用可能である。
少数ショット分類と教師なしテキストスタイル転送の実験は、既存のファインタニングやプロンプト手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:50:31 GMT)
Mitigating multiple descents: A model-agnostic framework for risk
monotonization [84.6] クロスバリデーションに基づくリスクモノトナイズのための一般的なフレームワークを開発する。
本稿では,データ駆動方式であるゼロステップとワンステップの2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:41:40 GMT)
NaturalProver: Grounded Mathematical Proof Generation with Language
Models [84.2] 自然数理言語における定理証明は、数学の進歩と教育において中心的な役割を果たす。
本研究では,背景参照を条件づけて証明を生成する言語モデルであるNaturalProverを開発する。
NaturalProverは、短い(2-6ステップ)証明を必要とするいくつかの定理を証明でき、40%の時間で正しいと評価された次のステップの提案を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:01:18 GMT)
Coordinating Policies Among Multiple Agents via an Intelligent
Communication Channel [81.4] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)では、エージェントが直接通信できる特別なチャンネルがしばしば導入される。
本稿では,エージェントの集団的性能を向上させるために,エージェントが提供した信号の伝達と解釈を学習する,インテリジェントなファシリテータを通じてエージェントがコミュニケーションする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:11:52 GMT)
Sparse*BERT: Sparse Models are Robust [79.4] 本稿では, 階層的非構造的マグニチュード・プルーニング(Gradual Unstructured Magnitude Pruning)を用いて, ドメイン間およびタスク間を移動可能なモデルについて検討する。
Sparse*BERTは、非構造化バイオメディカルテキスト上で圧縮されたアーキテクチャを事前学習することで、SparseBioBERTとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:51:12 GMT)
GENEVA: Pushing the Limit of Generalizability for Event Argument
Extraction with 100+ Event Types [77.1] Event Argument extract (EAE)は、自然言語テキストからイベント固有の情報を抽出するタスクを扱う。
ACEやEREのような既存のベンチマークデータセットのほとんどは、イベントに関して限定的なカバレッジを持っている。
多様な115のイベントと187の引数ロールをカバーする新しいデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:46:28 GMT)
Understanding Programmatic Weak Supervision via Source-aware Influence
Function [76.7] Programmatic Weak Supervision (PWS)は、複数の弱い監督ソースのソース投票を確率的トレーニングラベルに集約する。
エンドモデルのトレーニング目標を分解し、各(データ、ソース、クラス)に関連する影響を計算するために、インフルエンス関数(IF)を構築します。
これらのプリミティブな影響スコアは、ソース投票、監督ソース、トレーニングデータなど、個々のコンポーネントPWSの影響を推定するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:57:24 GMT)
Guiding Visual Question Answering with Attention Priors [76.2] 本稿では,言語・視覚的接地による注意機構の導出について述べる。
この基礎は、クエリ内の構造化言語概念を視覚オブジェクト間の参照物に接続することで導かれる。
このアルゴリズムは、注意に基づく推論モデルを調べ、関連する連想的知識を注入し、コア推論プロセスを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:53:47 GMT)
Generating Natural Language Proofs with Verifier-Guided Search [75.0] NLProofS (Natural Language Proof Search) を提案する。
NLProofSは仮説に基づいて関連するステップを生成することを学習する。
EntailmentBank と RuleTaker の最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:22:30 GMT)
Breaking the Chain of Gradient Leakage in Vision Transformers [72.9] 視覚変換器(ViT)は勾配に基づく逆攻撃に弱いことが判明した。
位置埋め込み(PE)における学習された低次元空間先行が,ViTのトレーニングを加速することを示す。
本稿では,ViTsにおける勾配リークの連鎖を断ち切るため,単純かつ効率的なMasked Jigsaw Puzzle (MJP)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:56:18 GMT)
Amortized Inference for Causal Structure Learning [72.8] 因果構造を学習することは、通常、スコアまたは独立テストを使用して構造を評価することを伴う探索問題を引き起こす。
本研究では,観測・干渉データから因果構造を予測するため,変分推論モデルを訓練する。
我々のモデルは、実質的な分布シフトの下で頑健な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:37:08 GMT)
Non-Parametric Domain Adaptation for End-to-End Speech Translation [72.4] E2E-ST(End-to-End Speech Translation)は、エラー伝播の低減、レイテンシの低減、パラメータの削減などにより注目されている。
本稿では,E2E-STシステムのドメイン適応を実現するために,ドメイン固有のテキスト翻訳コーパスを活用する新しい非パラメトリック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:34:35 GMT)
DisinfoMeme: A Multimodal Dataset for Detecting Meme Intentionally
Spreading Out Disinformation [72.2] 偽情報ミームの検出を支援するためにDisinfoMemeを提案する。
このデータセットには、COVID-19パンデミック、Black Lives Matter運動、ベジタリアン/ベジタリアンという3つのトピックをカバーするRedditのミームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:54:59 GMT)
A Simple and Unified Tagging Model with Priming for Relational Structure
Predictions [71.9] 単純なタグ付けモデルは、小さなトリック -- プライミング -- で、驚くほど競争力のあるパフォーマンスを達成できることを示します。
事前訓練された言語モデルの入力シーケンスに、操作対象に関する付加プライミング情報を付加したタグ付けモデル。
5つの異なる言語にまたがる10のデータセットにまたがる3つの異なるタスクに関する広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:57:46 GMT)
Inductive Learning of Complex Knowledge from Raw Data [71.1] 本稿ではニューラルネットワークを用いて生データから潜伏概念を抽出するNSIL(Neuro-Symbolic Inductive Learner)を提案する。
NSILは、これらの潜伏概念の観点で定義された複雑な問題を解決するシンボリック知識を学習する。
複雑度の異なる知識の学習を必要とする2つの問題領域においてNSILを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:41:59 GMT)
Non-rigid Point Cloud Registration with Neural Deformation Pyramid [66.9] 非厳密なクラウド登録は多くのコンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスアプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。
本稿では,この問題を階層的な運動分解によって分解する。
本手法は,4DMatch/4DLoMatchベンチマークにおいて,非学習環境と教師あり環境下での高度な部分的・部分的クラウド登録結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:10:33 GMT)
TrustGNN: Graph Neural Network based Trust Evaluation via Learnable
Propagative and Composable Nature [63.8] 信頼評価は、サイバーセキュリティ、ソーシャルコミュニケーション、レコメンダシステムなど、多くのアプリケーションにとって重要である。
本稿では,信頼グラフの伝播性および構成性を考慮した新しい信頼評価手法TrustGNNを提案する。
具体的には、TrustGNNは、異なる伝播過程のための特定の伝播パターンを設計し、新しい信頼を生み出すための異なる伝播過程の貢献を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:57:03 GMT)
Towards a Fair Comparison and Realistic Design and Evaluation Framework
of Android Malware Detectors [63.8] 一般的な評価フレームワークを用いて,Androidのマルウェア検出に関する10の研究成果を分析した。
データセットの作成やデザイナの設計に考慮しない場合、トレーニングされたMLモデルに大きく影響する5つの要因を特定します。
その結果,MLに基づく検出器は楽観的に評価され,良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:28:08 GMT)
TranSpeech: Speech-to-Speech Translation With Bilateral Perturbation [61.6] TranSpeechは、両側摂動を伴う音声から音声への翻訳モデルである。
我々は,非自己回帰S2ST手法を構築し,繰り返しマスキングを行い,単位選択を予測する。
TranSpeechは推論遅延を大幅に改善し、自動回帰技術よりも最大21.4倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:34:14 GMT)
Language Anisotropic Cross-Lingual Model Editing [60.3] 事前訓練された言語モデルは、トレーニングコーパスから大量の知識を学ぶ一方で、記憶された事実は数年のうちに時代遅れになる可能性がある。
モデル編集は、関係のない知識をそのまま残しながら、モデル内の特定の事実をポストホックで更新することを目的としている。
本稿では,言語間モデル編集の定義とメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:38:12 GMT)
Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in
NLI [60.1] 本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。
これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。
そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:40:59 GMT)
Pretraining is All You Need for Image-to-Image Translation [59.4] 画像から画像への一般的な翻訳を促進するために,事前学習を使うことを提案する。
提案した事前学習型画像画像変換(PITI)は,前例のないリアリズムと忠実さのイメージを合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:58:26 GMT)
VeriFi: Towards Verifiable Federated Unlearning [59.2] フェデレートラーニング(FL)は、参加者がプライベートデータを共有せずに強力なモデルを共同でトレーニングする、協調学習パラダイムである。
参加者を去るには、グローバルモデルからプライベートデータを削除するよう要求する権利がある。
フェデレートされた未学習と検証を統合した統合フレームワークであるVeriFiを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:20:02 GMT)
Physics Guided Machine Learning for Variational Multiscale Reduced Order
Modeling [58.7] 本稿では,最小の計算コストで低次モデル(ROM)の精度を向上させるために,新しい物理誘導機械学習(PGML)パラダイムを提案する。
ROM基底の階層構造と変分マルチスケール(VMS)フレームワークは、解決されたROM空間スケールと未解決ROM空間スケールの自然な分離を可能にする。
現代的なPGMLアルゴリズムは、解決された、未解決のROMスケール間の相互作用のための新しいモデルを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:07:57 GMT)
Learning a Better Initialization for Soft Prompts via Meta-Learning [58.5] 本稿では,プロンプトチューニングを改善するメタPT(Meta-learned Prompt Tuning)を提案する。
まず、事前学習したデータを異なる補助タスクにクラスタリングすることで、その構造を導入する。
これらのタスクをメタ学習アルゴリズムでプロンプトの事前学習に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:50:23 GMT)
Neuromorphic Artificial Intelligence Systems [58.2] フォン・ノイマンアーキテクチャと古典的ニューラルネットワークに基づく現代のAIシステムは、脳と比較して多くの基本的な制限がある。
この記事では、そのような制限と、それらが緩和される方法について論じる。
これは、これらの制限が克服されている現在利用可能なニューロモーフィックAIプロジェクトの概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:16:05 GMT)
A Universal Error Measure for Input Predictions Applied to Online Graph
Problems [57.6] 本稿では,入力予測における誤差の定量化のための新しい尺度を提案する。
この尺度は、予測されていない要求と予測されていない実際の要求によるエラーをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:24:03 GMT)
ReSmooth: Detecting and Utilizing OOD Samples when Training with Data
Augmentation [57.4] 最近のDA技術は、常に強化トレーニングサンプルの多様性の必要性を満たす。
多様性の高い増分戦略は、通常、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の増分サンプルを導入する。
ReSmoothは、まず、拡張サンプル中のOODサンプルを検知し、それらを活用するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:29:27 GMT)
LEPUS: Prompt-based Unsupervised Multi-hop Reranking for Open-domain QA [56.5] オープンドメイン質問を用いたマルチホップQA(MQA)の教師なしマルチホップランキングについて検討する。
提案手法は, Prompt-Utilizing re ranking Strategy (LEPUS) を用いたLargEモデルに依存する。
LEPUSは最先端の手法と競合する性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:45:55 GMT)
Active Programming by Example with a Natural Language Prior [52.7] 我々は,非プログラマが自然言語の発話を間接的にアノテートできる新しいフレームワークであるAPELを紹介した。
まずシードセマンティクスを実行して、候補プログラムのリストに先立ってプリミティブを生成します。
我々は、より可能性の高いプログラムが異なる出力を生成する傾向がある入力を合成し、どの出力が発話に適しているかをアノテータに尋ねる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:35:12 GMT)
Conditional set generation using Seq2seq models [52.5] 条件セット生成は、トークンの入力シーケンスからセットへのマッピングを学習する。
シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2seq)モデルは、モデルセット生成において一般的な選択である。
本稿では,ラベル順序空間上の情報的順序を効果的に抽出する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:17:50 GMT)
Context-Aware Video Reconstruction for Rolling Shutter Cameras [52.3] 本稿では,文脈対応のGSビデオ再構成アーキテクチャを提案する。
まず、2つのRSフレームの画素が共通のGSフレームに歪むように、左右の運動場を推定する。
そこで,両面閉塞マスクとともにGSフレーム合成を誘導し,高忠実度GSビデオフレームを生成するための改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:05:47 GMT)
StylizedNeRF: Consistent 3D Scene Stylization as Stylized NeRF via 2D-3D
Mutual Learning [50.7] 3Dシーンのスタイリングは、任意の新しい視点からシーンのスタイリング画像を生成することを目的としている。
最近提案されたNeRF(Near Raddiance Field)により,我々は一貫した方法で3Dシーンを表現できる。
本研究では,2次元画像スタイリゼーションネットワークとNeRFを組み合わせた3次元シーンスタイリゼーションのための新しい相互学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:19:33 GMT)
Teaching Broad Reasoning Skills via Decomposition-Guided Contexts [50.1] 質問に答えるデータセットには、幅広い推論スキルが必要です。
質問分解を用いて、これらの幅広い推論スキルを堅牢な方法で教える方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:13:21 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting in Zero-Shot Cross-Lingual Generation [48.8] ラベル付きデータが英語でのみ利用可能である場合、対象言語で生成タスク(すなわち要約)を実行するという問題について検討する。
パラメータ効率の低い言語間での移動において、パラメータ効率の適応は標準的な微調整よりも向上することがわかった。
提案手法はさらなる品質向上を実現し,ロバストなゼロショット・クロスランガル生成が到達範囲内であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:41:34 GMT)
LingMess: Linguistically Informed Multi Expert Scorers for Coreference
Resolution [48.1] LingMessは、異なるカテゴリのコア参照ケースを定義し、複数のペアワイズスコアラを最適化する新しいコア参照モデルである。
提案モデルは,ほとんどのカテゴリのペアワイズスコアを大幅に改善し,Ontonotesにおけるクラスタレベルのパフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:39:46 GMT)
Investigating the Benefits of Free-Form Rationales [47.3] 我々は,ECQAの理論的根拠が決定を理解するための背景情報を提供するのに対して,CoS-Eの88%以上はそうではないことを示す。
学習中の合理化の量や質を変動させることにより,合理化の活用を指導の新たな源泉として検討する。
トレーニング中に5%の合理性を組み込むことで、CoS-Eでは47.22%、ECQAでは57.14%の性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:46:11 GMT)
PLOG: Table-to-Logic Pretraining for Logical Table-to-Text Generation [44.8] 本稿では,PLOG(Pretrained Logical Form Generator)フレームワークを提案する。
PLOGはまずテーブル・ツー・論理形式生成タスクで事前訓練され、その後下流のテーブル・ツー・テキストタスクで微調整される。
PLOGは、テーブル-テキスト対よりもずっと確実に、テーブル-論理対から論理的推論を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:55:54 GMT)
Leveraging Locality in Abstractive Text Summarization [44.7] 制限されたコンテキストを持つモデルが、メモリ効率の低いアテンションモデルと比較して競合性能を持つかどうかを検討する。
本モデルは,局所性の原理によってグループ化された入力の一部を含む個々のページに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:59:24 GMT)
Less Learn Shortcut: Analyzing and Mitigating Learning of Spurious
Feature-Label Correlation [44.4] 本研究では,トレーニングデータのバイアスデータ分布から得られた特徴量とラベルの素早い相関に着目した。
我々は、特定のラベルと高度に共起する単語をバイアス付き単語と定義し、バイアス付き単語をバイアス付き例と定義する。
分析の結果,モデルが学習し易い相関関係を持つ偏りのある例が明らかとなり,予測すると,偏りのある単語がモデルの予測に大きく寄与することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:08:35 GMT)
Primitive3D: 3D Object Dataset Synthesis from Randomly Assembled
Primitives [44.0] アノテーションで大量の3Dオブジェクトを自動生成するコスト効率のよい手法を提案する。
これらのオブジェクトはプリミティブから派生した部分ラベルで自動アノテーションされる。
生成したデータセットに対する学習のオーバーヘッドが大きいことを考慮し,データセットの蒸留戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:07:07 GMT)
QAMPARI: : An Open-domain Question Answering Benchmark for Questions
with Many Answers from Multiple Paragraphs [43.9] 本稿では,質問応答がエンティティのリストであるODQAベンチマークであるQAMPARIを紹介する。
我々は、(a)ウィキペディアの知識グラフと表から複数の回答で質問を生成することによりQAMPARIを作成し、(b)ウィキペディアの段落で裏付ける証拠と自動的に回答をペアリングし、(c)質問を手動で言い換え、各回答を検証することで、QAMPARIを作成する。
我々は、検索・読解系からODQAモデルを訓練し、QAMPARIは経路検索と解答生成の両方の観点から困難であり、最高26.6のF1スコアに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:21:30 GMT)
Revisiting DocRED -- Addressing the Overlooked False Negative Problem in
Relation Extraction [43.5] DocREDデータセットに4,053のドキュメントを再注釈し、失敗した関係を元のDocREDに追加しました。
両データセット上で最先端のニューラルモデルによる広範な実験を行い、実験結果から、Re-DocREDでトレーニングおよび評価されたモデルが、約13F1ポイントのパフォーマンス改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:54:48 GMT)
Eye-gaze-guided Vision Transformer for Rectifying Shortcut Learning [42.7] 我々は、深層ニューラルネットワークのトレーニングに、人間の専門家の知性とドメイン知識を注入することを提案する。
医用画像データに制限のある診断のための新しい視線誘導型視覚変換器(EG-ViT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:29:10 GMT)
Machine Translation Robustness to Natural Asemantic Variation [42.1] 我々はNatural Asemantic Variation (NAV)と呼ぶ未研究の言語現象を導入し、形式化する。
NAVの堅牢性は言語間で伝達可能であることを示し、人工摂動は人為的なNAVデータの利点の全てを達成できるわけではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:06:06 GMT)
Learning Mean Field Games: A Survey [41.5] 平均フィールドゲームズ(MFG)は、プレイヤーの数を無限に増やすために平均フィールド近似に依存する。
MFGにおけるナッシュリリア学習のための強化学習法に関する最近の研究
これらのアルゴリズムとMarkov Decision Processesとの接続に基づいて、モデルのない方法でMFGソリューションを学習するためにRLをどのように使用できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:49:37 GMT)
Conformal Prediction Intervals with Temporal Dependence [40.3] 横断予測は医療などの多くの領域で一般的である。
本稿では,時間列回帰における有効予測区間(PI)を横断的に構築する作業に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:45:04 GMT)
Near-Optimal Goal-Oriented Reinforcement Learning in Non-Stationary
Environments [40.0] 目標指向強化学習における動的後悔の研究を行う。
この下位境界における$Delta_c$と$Delta_P$の異なる役割は、コストと遷移を別々に見積もるアルゴリズムを設計するきっかけとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:29:01 GMT)
MAVIPER: Learning Decision Tree Policies for Interpretable Multi-Agent
Reinforcement Learning [38.8] 本稿では,MARLを用いて訓練されたニューラルネットワークから決定木ポリシーを抽出する,解釈可能なMARLアルゴリズムの最初のセットを提案する。
第1のアルゴリズムであるIVIPERは、シングルエージェント解釈可能なRLの最近の方法であるVIPERをマルチエージェント設定に拡張する。
そこで本研究では,エージェント間の協調関係をよりよく把握するために,新しい集中型決定木学習アルゴリズムMAVIPERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:38:10 GMT)
ORCA: Interpreting Prompted Language Models via Locating Supporting Data
Evidence in the Ocean of Pretraining Data [38.2] 大規模な事前訓練された言語モデルは、プロンプトを通じて様々な下流タスクにおいて、ますますよく機能している。
モデルがタスク固有の知識を、特にゼロショット設定でどこで学習するかは、まだ不明である。
この研究では、モデルが事前学習からタスク固有の能力を示す証拠を見つけ、特に事前学習データのごく小さなサブセットを見つけることに興味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:25:06 GMT)
Detecting Label Errors using Pre-Trained Language Models [37.8] 学習済みの大規模言語モデルでは,データセットのラベルエラーを識別する能力が非常に高いことを示す。
クラウドソーシングされたデータからリアルで人間指向のラベルノイズを生成するための新しい手法を提案し,この手法の有効性をTweetNLP上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:59:39 GMT)
Asking the Right Questions in Low Resource Template Extraction [37.8] TEシステムのエンドユーザがこれらの質問を設計できるかどうか、NLP実践者がそのプロセスに参加することが有益かどうかを問う。
本稿では,TEをプロンプトで実行するための新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:39:09 GMT)
Contrastive Learning with Boosted Memorization [37.0] 自己教師付き学習は、視覚的およびテキスト的データの表現学習において大きな成功を収めた。
近年の自己指導型長期学習の試行は、損失視点やモデル視点の再バランスによって行われる。
本稿では,ラベルを意識しないコンテキストにおける長期学習を強化するために,新しいBCL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:54:22 GMT)
Learning to Query Internet Text for Informing Reinforcement Learning
Agents [36.7] 野生で発見された自然言語から有用な情報を抽出する問題に取り組む。
私たちは、強化学習エージェントを訓練して、これらのソースを人間としてクエリする方法を学びます。
提案手法は,強化学習環境において,報酬を最大化するためにクエリを正しく学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 23:07:10 GMT)
Evaluating Inclusivity, Equity, and Accessibility of NLP Technology: A
Case Study for Indian Languages [35.9] NLP技術が広く適用され、有用になるためには、世界中のユーザーを包含する必要がある。
本研究では,NLP技術を3次元すべてにわたって評価し,利用者の多様性を定量化する評価パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:38:04 GMT)
Over-the-Air Design of GAN Training for mmWave MIMO Channel Estimation [35.6] 我々は,ノイズを受信したパイロット測度を利用して深層生成モデルの訓練を行う,教師なしオーバー・ザ・エア(OTA)アルゴリズムを開発した。
次に、逆問題として、限られた数のパイロット測定値からチャネル推定を定式化する。
提案するフレームワークは,実雑音のパイロット測定を用いてオンライントレーニングを行うことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:26:34 GMT)
Structure Unbiased Adversarial Model for Medical Image Segmentation [35.2] 画像認識において、分布が実際の画像と類似した画像を生成するために、生成モデルが広く提案されている。
本稿では, 構造的ギャップを低減するため, 典型的な強度分布ギャップに加えて, 新しい画像から画像への変換問題を再構成する。
本稿では,医用画像セグメント化のための逆構造変形を学習可能な単純な構造的不偏相関モデル (SUAM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:33:06 GMT)
Helpfulness and Fairness of Task-Oriented Dialogue Systems [35.1] タスク指向対話システムは,ユーザからの質問に答え,即時支援を提供することを目的としている。
対話応答は、クエリに関連があり、一貫性があり、有用で、有益なものであると定義する。
我々は,対話システムの公平性を評価するために,異なるグループの有用度レベルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:58:38 GMT)
Memorization in NLP Fine-tuning Methods [34.7] 我々は,メンバシップ推論と抽出攻撃を用いた微調整手法の暗記を経験的に研究した。
モデルヘッドの微調整は攻撃に対する最も感受性が高いが、細調整された小さなアダプタは既知の抽出攻撃に対する脆弱さが低いようである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:49:31 GMT)
Know Where You're Going: Meta-Learning for Parameter-Efficient
Fine-tuning [34.7] そこで本研究では,微調整手法の究極的な選択を考慮に入れれば,パラメータ効率の高い微調整性能が向上することを示す。
パラメータ効率の良い微調整のための事前学習モデルを作成し,NERファインチューニングにおける最大1.7ポイントのゲインを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:51:57 GMT)
Refining Query Representations for Dense Retrieval at Test Time [34.6] テスト時にインスタンスレベルのクエリ表現を洗練するフレームワークを導入する。
情報検索における擬似関連フィードバック(PRF)と同様の検索結果に基づいて,クエリ表現を最適化する。
我々のフレームワークは古典的ロッキーオのPRFアルゴリズムの一般化と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:39:42 GMT)
Mirror Descent Maximizes Generalized Margin and Can Be Implemented
Efficiently [34.4] p$-$textsfGD$が学習モデルの構造と一般化性能に顕著に影響を及ぼすことを示す。
また、$p$-$textsfGD$はSGDと同じ方法で完全に並列であり、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:33:13 GMT)
Constrained Sampling from Language Models via Langevin Dynamics in
Embedding Spaces [34.4] 本稿では,言語モデルのログ類似度を任意の微分可能な制約と組み合わせて1つのエネルギー関数にサンプリングする手法を提案する。
我々は,テキスト生成タスクのソフトな制約とハードな制約と,有害性回避,感情制御,キーワード誘導生成の競合する結果との組合せに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:09:03 GMT)
FLEURS: Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of
Speech [33.7] FLEURS(Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech benchmark)を紹介する。
FLEURSは、機械翻訳FLoRes-101ベンチマーク上に構築された102言語におけるn-way並列音声データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:29:03 GMT)
Perturbation Augmentation for Fairer NLP [33.4] 少なくとも、モデルフェアネスを測定するための最良の指標によると、人口動態に乱れたコーパスで事前訓練された言語モデルは、より公平である。
我々の発見は有望であるように思われるが、大きな言語モデルの(不)公正性を評価するのにどのように最適かという優れた疑問だけでなく、まだいくつかの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:00:29 GMT)
Open-Domain Sign Language Translation Learned from Online Video [32.9] オンラインビデオサイトから収集した大規模ASL- EnglishデータセットであるOpenASLを紹介する。
OpenASLには200人以上の署名者から、さまざまなドメインで288時間のASLビデオが含まれている。
本稿では,手形と手形の特徴の事前学習と融合のためのプレテキストタスクとして手形検索を含む一連の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:43:31 GMT)
Investigating Lexical Replacements for Arabic-English Code-Switched Data
Augmentation [32.9] CS (Code-switching) は NLP タスクにいくつかの課題を生じさせ、データ空間が CS の NLP システムの開発を妨げる主要な問題である。
並列コーパスとCS点がランダムに選択されたり学習されたりしたアライメントを用いて語彙置換を行う。
言語モデリング(LM)、機械翻訳(MT)、自動音声認識(ASR)タスクにおけるデータ拡張の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:44:36 GMT)
Intermediate Training on Question Answering Datasets Improves Generative
Data Augmentation [32.8] 我々は、コンテキスト生成タスクとしてデータ生成を定式化することにより、生成データ拡張を改善する。
ダウンストリームタスクを質問応答形式に投入し、微調整されたコンテキストジェネレータをターゲットタスク領域に適応させる。
少数ショット、ゼロショット設定で、パフォーマンスが大幅に改善されたことを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:28:21 GMT)
Learning Action Conditions from Instructional Manuals for Instruction
Understanding [30.7] 本稿では,行動条件推論というタスクを提案し,命令マニュアルにおける行動条件の事前条件と後条件の高品質なアノテートデータセットを収集する。
本稿では,オンライン指導マニュアルから大規模トレーニングインスタンスを自動構築する弱い教師付きアプローチを提案し,人間に注釈を付けて検証したデータセットをキュレートし,現在のNLPモデルが命令テキストの動作条件依存性をいかに推測できるかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:19:59 GMT)
Factorizing Content and Budget Decisions in Abstractive Summarization of
Long Documents by Sampling Summary Views [30.5] 本手法は,エネルギー関数による要約を2段階に分解する。
長期文書要約のための複数のベンチマークでROUGEスコアが大幅に向上する。
私たちのモデルはドメイン適応に有効です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:27:33 GMT)
Krylov complexity and orthogonal polynomials [30.4] クリロフ複雑性(Krylov complexity)は、ハイゼンベルク時間発展に適応した基底に関して作用素の成長を測定する。
この基底の構成はランツォの帰納法に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:40:54 GMT)
ER-TEST: Evaluating Explanation Regularization Methods for NLP Models [30.4] 説明正規化(ER)は、機械論理を人間の論理と整合させることにより、ニューラルネットワークモデルの一般化を改善することを目的としている。
ERモデルのOOD一般化を3次元で評価するためのプロトコルであるER-TESTを提案する。
A) 与えられた設定に対して最も有効なER基準は何か(B) 人間の合理性を持つトレーニングインスタンスの数や選択の影響はどのように影響するのか(C) ERは遠方から指導された人間の合理性で有効か?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:31:43 GMT)
Low Resource Style Transfer via Domain Adaptive Meta Learning [30.3] 本稿では,DAMLとATMの2つの部分からなるDAML-ATM(Domain Adaptive Meta-Learning with Adversarial Transfer Model)を提案する。
DAMLは、複数の異種ソースドメインで一般的な知識を学ぶためのドメイン適応型メタラーニングアプローチであり、少量のデータで新しい未知のドメインに適応することができる。
また,非教師付きTSTアプローチであるAdversarial Transfer Model (ATM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:58:24 GMT)
UniInst: Unique Representation for End-to-End Instance Segmentation [30.0] ボックスフリーでNMSフリーなエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーションフレームワークUniInstを提案する。
具体的には、1つのインスタンスに1つのユニークな表現を動的に割り当てるインスタンス対応1対1の代入スキームを設計する。
これらの技術により、最初のFCNベースのエンドツーエンドインスタンスセグメンテーションフレームワークであるUniInstは、競争力のあるパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:40:26 GMT)
Does Your Model Classify Entities Reasonably? Diagnosing and Mitigating
Spurious Correlations in Entity Typing [29.8] 既存のエンティティ型付けモデルは、素早い相関の問題に直面している。
既存のモデルバイアスには、参照コンテキストバイアス、語彙オーバーラップバイアス、名前付きエンティティバイアス、代名詞バイアス、依存性バイアス、一般化バイアスの6種類がある。
オリジナルのトレーニングセットをバイアスなしのトレーニングセットで強化することで、モデルは文を完全に理解せざるを得なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:34:22 GMT)
Eliciting Transferability in Multi-task Learning with Task-level
Mixture-of-Experts [29.3] トランスモデルは多様なNLPタスクでマルチタスク学習を行うことができる。
人間は、どんなスキルや知識が関連しているかを適切に推定することで、より柔軟な方法でタスクに取り組む。
学習したルーティング決定と専門家は、NLPタスクの人間の分類を部分的に再発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:59:05 GMT)
Location-free Human Pose Estimation [29.3] 人間のポーズ推定(HPE)は通常、高性能に到達するために大規模なトレーニングデータを必要とする。
キーポイント位置の監視なしに位置のないフレームワークを提案する。
CAMに基づく弱教師付きオブジェクトローカライゼーションに着想を得た結果,粒度HPEとオブジェクトレベルのローカライゼーションのギャップにより,粗いキーポイント位置がCAMを介して取得可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:56:37 GMT)
EDIN: An End-to-end Benchmark and Pipeline for Unknown Entity Discovery
and Indexing [28.6] エンティティリンクに関する既存の作業は、ほとんどの場合、参照知識ベースが完成していると仮定するので、すべての言及をリンクすることができる。
本稿では,未知のエンティティ,すなわち知識ベースに記述されていないエンティティとラベル付き言及が存在しないエンティティを,既存のエンティティリンクシステムに統合しなくてはならない,未知のエンティティ発見とインデックス化のベンチマークを作成する。
密集検索ベースのエンティティリンクに基づいて構築されたEDINパイプラインは、コンテキスト内の未知のエンティティの参照を検知、クラスタ、インデックスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:29:39 GMT)
Training Language Models with Memory Augmentation [28.5] 本稿では,メモリ拡張による言語モデル学習のための新しいトレーニング手法を提案する。
当社のアプローチでは、バッチ内のサンプルをアクセス可能なメモリとして直接取り込むトレーニング目標を用いています。
従来のメモリ拡張アプローチよりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:37:29 GMT)
LOPS: Learning Order Inspired Pseudo-Label Selection for Weakly
Supervised Text Classification [28.4] 擬似ラベルは性質上ノイズが多いため、正しいラベルを選択すると性能が向上する可能性がある。
本稿では,サンプルの学習順序を考慮に入れた新しい擬似ラベル選択手法LOPSを提案する。
LOPSは、既存の弱い教師付きテキスト分類手法のほとんどに対して、強力なパフォーマンスブーストプラグインと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:46:48 GMT)
Efficient and Near-Optimal Smoothed Online Learning for Generalized
Linear Functions [28.3] 我々は,K-wise線形分類において,統計学的に最適なログ(T/sigma)の後悔を初めて楽しむ計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
一般化線形分類器によって誘導される不一致領域の幾何学の新たな特徴付けを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 21:31:36 GMT)
Towards More Realistic Generation of Information-Seeking Conversations [28.0] まず、情報対称会話のための強力なシミュレータSimSeek-symを紹介し、質問者と回答者がすべての知識を共有する。
本研究では,2つのエージェント間の情報非対称性を仮定するSimSeek-asymを提案する。
実験の結果,SimSeek-asymは,CQAと会話検索という2つの下流タスクに対して,情報検索の会話を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:33:00 GMT)
Improving Zero and Few-shot Generalization in Dialogue through
Instruction Tuning [27.9] InstructDialは対話のための命令チューニングフレームワークである。
48の多様な対話タスクからなるリポジトリからなり、59のオープンな対話データセットから作成されるテキストとテキストの統一フォーマットである。
分析の結果,InstructDialは未知のデータセットや対話評価や意図検出などのタスクに対して良好なゼロショット性能を実現し,数ショット設定でさらに優れたパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:37:06 GMT)
Semi-supervised Drifted Stream Learning with Short Lookback [27.2] 本稿では,SDSLを解くための基本的で汎用的な世代再生フレームワークを提案する。
我々は、ラベル付きデータの教師付き知識を活用するために、新しい擬似ラベル分類モデルを開発した。
本稿では,フロートストリームにおけるアンチフォッゲッティング学習の課題を,短時間の振り返りで効果的に解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:13:22 GMT)
The Dialog Must Go On: Improving Visual Dialog via Generative
Self-Training [26.9] Generative Self-Training (GST) は、視覚的な対話のための半教師付き学習手法である。
GSTは、Web上のラベルなし画像に関する合成ダイアログを生成する。
GSTはトレーニングデータの量をVisDialの桁に拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:40:00 GMT)
Additive Logistic Mechanism for Privacy-Preserving Self-Supervised
Learning [26.8] ニューラルネットワークの重みを自己教師付き学習アルゴリズムでトレーニングする際のプライバシーリスクについて検討する。
我々は、微調整後の重み付けにノイズを加えるプライバシー保護アルゴリズムを設計する。
提案した保護アルゴリズムは,攻撃精度をランダムな推測にほぼ等しい50%に効果的に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:33:52 GMT)
Towards Understanding Label Regularization for Fine-tuning Pre-trained
Language Models [26.5] コンピュータビジョン文学では、KDがラベル正規化技術であることを示すことにより、教師ネットワークの必要性を精査する。
この研究は、異なるラベル正規化手法の研究と、より小さなPLM学生ネットワークを微調整するための教師ラベルが実際に必要かどうかに関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:26:31 GMT)
RSTGen: Imbuing Fine-Grained Interpretable Control into Long-FormText
Generators [26.3] RSTGenは、生成されたテキストの談話構造、セマンティクス、トピックを制御するフレームワークである。
オープンジェネレーション評価において、生成したテキストの構造的言論と意味的特徴を制御できるモデルの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:06:04 GMT)
Formalizing Preferences Over Runtime Distributions [25.9] アルゴリズムよりも好みを記述したスコアリング関数を特徴付けるために,ユーティリティ理論のアプローチを採用する。
本稿では,不特定容量分布のモデル化における最大エントロピー手法の活用法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 19:43:48 GMT)
Spotlights: Probing Shapes from Spherical Viewpoints [25.8] 本研究では3次元形状を1次元の奥行き値のコンパクトな配列として表現するスポットライトと呼ばれる新しいサンプリングモデルを提案する。
球面上に均等に分布するカメラの構成をシミュレートし、それぞれの仮想カメラがその主点から小さな同心球状キャップに試料点を通して光線を流し、球面に囲まれた物体との交点を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:23:18 GMT)
A Comparative Study of Gastric Histopathology Sub-size Image
Classification: from Linear Regression to Visual Transformer [25.7] 胃がんは世界で5番目に多いがんである。
コンピュータ技術は、胃癌の診断で医師を支援するために急速に進歩している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:13:08 GMT)
Crossmodal-3600: A Massively Multilingual Multimodal Evaluation Dataset [25.7] 提案するCrossmodal-3600データセット(略してXM3600)は,36言語で人為的な参照キャプションを付加した,地理的に多様な3600画像の集合である。
画像は世界中から選ばれ、36言語が話されている地域をカバーし、すべての言語でスタイルの整合性を達成するキャプションで注釈付けされた。
我々は,XM3600をゴールデンレファレンスとして自動測定に用いた場合,人間の評価と優れた相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:30:19 GMT)
Augmentation-induced Consistency Regularization for Classification [25.4] 我々はCR-Augと呼ばれるデータ拡張に基づく一貫性の規則化フレームワークを提案する。
CR-Augは、データ拡張によって生成された異なるサブモデルの出力分布を互いに整合するように強制する。
画像と音声の分類タスクにCR-Augを実装し、その有効性を検証するために広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:15:36 GMT)
RobustLR: Evaluating Robustness to Logical Perturbation in Deductive
Reasoning [25.3] トランスフォーマーは、英語の自然言語で書かれた規則や文を含む論理ルールベースで演能的推論を実行できることが示されている。
本稿では,ルールベースにおける最小論理編集に対して,これらのモデルのロバスト性を評価するためにロバストLRを提案する。
先行研究で訓練されたモデルは、ロバストLRの異なる摂動に対して一貫して動作しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:23:50 GMT)
Textual Backdoor Attacks with Iterative Trigger Injection [24.8] バックドア攻撃は自然言語処理(NLP)システムにとって新たな脅威となっている。
有毒データに基づいて訓練された被害者モデルに "バックドア" を埋め込むことができる
訓練データに「トリガー」を反復注入することで、効果的でステルス的なバックドアアタックを設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:58:38 GMT)
Empathic Conversations: A Multi-level Dataset of Contextualized
Conversations [24.5] このデータセットは、パーソナリティ、感情、性格特性、および個人レベルの人口統計情報とともに、複数の形式で共感を示す最初のものである。
人々は他者の共感に対する認識に違いがあり、これらの違いは人格や人口統計といった特定の特徴と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:56:29 GMT)
Ground-Truth Labels Matter: A Deeper Look into Input-Label
Demonstrations [24.4] 多様な統計的観点からの文脈内学習における基礎的真理ラベルの重要性を再検討する。
入力ラベルマッチングが与える影響は,構成によって異なることが判明した。
実証の役割に関する以前の重要な発見を反映して、補完的で対照的な結果は、コンテキスト内学習のデモンストレーションにおける各コンポーネントの影響を見積もる際に、もっと注意する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:45:14 GMT)
Real-Time Video Deblurring via Lightweight Motion Compensation [24.3] 本稿では,軽量マルチタスクユニットからなるリアルタイムビデオデブロアリングフレームワークを提案する。
複数のマルチタスクユニットを積み重ねることで、当社のフレームワークはコストと劣化する品質を柔軟に制御できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:20:52 GMT)
Fine-grained Contrastive Learning for Relation Extraction [24.0] 私たちはまず、"学習順序の認知"と呼ばれるシンプルで自動的なアプローチによって、銀のラベルの品質を評価する。
次に、関係抽出のための新しい微粒コントラスト学習(FineCL)を提案する。
多くのREベンチマークの実験では、最先端の手法よりもFinCLが一貫した、重要なパフォーマンス向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:03:01 GMT)
Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters: Taxonomy,
Challenges and Vision [23.1] 本稿では、トレーニングと推論の両方のワークロードに関する既存の研究成果について調査する。
主に、スケジューリング目的とリソース消費機能から、既存のスケジューラがそれぞれのワークロードをどのように促進するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:24:54 GMT)
Autoformalization with Large Language Models [22.9] 自動形式化システムの成功は、形式検証、プログラム合成、人工知能の分野を前進させる可能性がある。
大規模な言語モデルがこの目標に向けて新たな展望を提供することを示す。
我々の手法はMiniF2F定理証明ベンチマークで新たな最先端結果をもたらし、証明レートを29.6%から35.2%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:53:30 GMT)
Active Domain Adaptation with Multi-level Contrastive Units for Semantic
Segmentation [22.0] セマンティックイメージセグメンテーションのための多レベルコントラストユニット(ADA-MCU)を用いた新しいアクティブドメイン適応方式を提案する。
ADA-MCUは、ラベル付きおよびラベルなしのピクセルを使用して、画像内、クロスイメージ、およびクロスドメインレベルから構築される。
提案手法は,ラベル付き画素を50%減らした最先端のSSDA手法に対する競合性能を実現し,同レベルのアノテーションコストを用いることで,最先端のSSDA手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:11:28 GMT)
A Convergence Theory for Over-parameterized Variational Quantum
Eigensolvers [21.7] 変分量子固有解法(VQE)は、近未来のノイズ中間規模量子(NISQ)コンピュータにおける量子応用の有望な候補である。
オーバーパラメータ化系におけるVQEの収束の厳密な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:06:50 GMT)
Multi-Agent Low-Dimensional Linear Bandits [21.5] 本研究では,未知ベクトル$theta* を mathbbRd$ でパラメータ化した,側面情報付きマルチエージェント線形帯域について検討する。
私たちの設定では、エージェントはコミュニケーショングラフをまたいでレコメンデーションを送ることで、後悔を減らすために協力することができます。
エージェントが通信しない場合よりも、エージェントごとの有限時間後悔の方がはるかに小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:52:37 GMT)
New Intent Discovery with Pre-training and Contrastive Learning [21.3] 新しい意図発見は、ユーザ発話から新しい意図カテゴリーを明らかにして、サポート対象クラスのセットを拡張することを目的としている。
既存のアプローチは通常、大量のラベル付き発話に依存する。
本稿では,クラスタリングのためのラベルなしデータにおける自己超越的信号を活用するために,新たなコントラスト損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:07:25 GMT)
Would You Ask it that Way? Measuring and Improving Question Naturalness
for Knowledge Graph Question Answering [20.8] 知識グラフ質問応答(KGQA)は、ユーザから正式なクエリ言語専門知識を必要とせず、構造化されたデータを活用することで情報アクセスを容易にする。
我々は,既存のKGQAデータセットから質問を抽出し,自然性の5つの側面について評価することにより,IQN-KGQAテストコレクションを作成する。
より現実的なNL質問の定式化を行うと,いくつかのKGQAシステムはさらに悪化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:32:27 GMT)
Structured Uncertainty in the Observation Space of Variational
Autoencoders [20.7] 画像合成において、そのような分布からのサンプリングは、非相関な画素ノイズを伴う空間的非コヒーレントな結果を生成する。
低ランクパラメータ化により空間依存性を符号化する観測空間の代替モデルを提案する。
画素単位の独立分布とは対照的に,本サンプルは複数の可算出力の予測を可能にする平均値から意味論的に有意な変動を含むと考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:12:50 GMT)
Is a Question Decomposition Unit All We Need? [20.7] モデルを解くのが比較的容易な、より単純な質問の集合に、人間が難解な質問を分解できるかどうかを検討する。
我々は、様々な推論形式を含むデータセットを解析し、モデルの性能を大幅に改善することは実際に可能であることを発見した。
以上の結果から,Human-in-the-loop Question Decomposition (HQD) が大規模LM構築の代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:24:09 GMT)
Online Deep Equilibrium Learning for Regularization by Denoising [20.3] Plug-and-Play Equilibrium Priors (メモリ)とRegularization by Denoising (RED)は、固定点の計算によって逆画像問題を解決するために広く使われているフレームワークである。
我々は,測定総数に基づいてDEC/REDの効率を向上させるための新しい戦略としてODERを提案する。
以上の結果から,ODERによるトレーニング/テストの複雑さが3つの異なる画像応用において改善する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 21:06:22 GMT)
One-Shot Hybrid State Redistribution [20.3] 古典的成分と量子的成分の両方を持つ「ハイブリッド」情報ソースの状態再分配について検討する。
利用可能なリソースは共有絡みであり、ノイズレス古典通信および量子通信チャネルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:43:50 GMT)
MUG: Multi-human Graph Network for 3D Mesh Reconstruction from 2D Pose [20.1] 単一の単分子画像からマルチヒューマンボディメッシュを再構築することは重要な問題であるが、コンピュータビジョンの問題である。
本研究では,単一グラフニューラルネットワークを用いて,マルチヒューマン2次元ポーズのみを入力として,コヒーレントなマルチヒューマンメッシュを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:54:52 GMT)
You Need to Read Again: Multi-granularity Perception Network for Moment
Retrieval in Videos [19.7] 本稿では,多粒度レベルでモダリティ内およびモダリティ間情報を知覚する新しい多粒度知覚ネットワーク(MGPN)を提案する。
具体的には、モーメント検索を多選択読解タスクとして定式化し、人間の読解戦略をフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:15:46 GMT)
Mutual Information Divergence: A Unified Metric for Multimodal
Generative Models [19.5] 我々は,MID(Multual Information Divergence)を用いて作成したCLIP特徴を統一計量として用いた負のガウス交叉情報を提案する。
我々は、テキスト・ツー・イメージ生成や画像キャプションタスクにおいて、慎重に生成された、あるいは人手による判断を用いて、競合する指標と比較した。
提案したMIDは、ベンチマーク、サンプルパーシモニー、および悪用されたCLIPモデルに対するロバスト性によって、競合する手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:34:37 GMT)
Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer [19.0] グラフ変換器(GT)はグラフ表現学習の分野で人気を集めている。
GTは、優れた位置的または構造的エンコーディングを構成するものに関する共通の基盤を欠いている。
私たちは、複数のタイプのエンコーディングをサポートするモジュラーフレームワークである$textitGraphGPS$を構築し、オープンソース化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:56:24 GMT)
Effectively Incorporating Weighted Cost-to-go Heuristic in Suboptimal
CBS [17.0] Conflict-Based Search (CBS)は、低レベルのシングルエージェントプランナーと高レベルの制約ツリーを用いて競合を解決する、人気のあるマルチエージェントパス探索(MAPF)である。
コスト・ツー・ゴ・ゴ・ソルバは、競合と並行して特定の方法で重み付けすることで、より効果的に利用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:50:29 GMT)
RELLIS-3D Dataset: Data, Benchmarks and Analysis [16.8] RELLIS-3Dはオフロード環境で収集されたマルチモーダルデータセットである。
データはテキサスA&M大学のRellis Campusで収集されました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:11:10 GMT)
MGX: Near-Zero Overhead Memory Protection for Data-Intensive
Accelerators [16.8] MGXはハードウェアアクセラレーターのためのほぼゼロのオーバーヘッドメモリ保護スキームである。
オフチップメモリ暗号化と整合性検証のパフォーマンスオーバーヘッドを最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:59:36 GMT)
GuardNN: Secure Accelerator Architecture for Privacy-Preserving Deep
Learning [16.8] GuardNNは、信頼できない環境であっても、ユーザデータとモデルパラメータに対するハードウェアベースの保護を提供する。
GuardNN命令セットの設計は、TCBを単にアクセラレータに還元し、ホストからの命令が信頼できない場合でも機密性保護を可能にする。
GuardNNはFPGA上でプロトタイプされており、推論の3%のパフォーマンスオーバーヘッドで効果的な機密性保護を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:59:34 GMT)
Revisiting Calibration for Question Answering [16.5] 従来のキャリブレーション評価はモデル信頼性の有用性を反映していないと論じる。
モデルが誤った予測に低信頼を割り当て、正しい予測に高信頼を割り当てているかどうかをよりよく把握する新しい校正基準であるMacroCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:49:56 GMT)
R2D2: Robust Data-to-Text with Replacement Detection [16.5] R2D2は不誠実なData-to-Text生成に対処するトレーニングフレームワークです。
我々は、D2Tシステムのエンティティ検索能力が貧弱であることが、不信の原因の1つだと論じている。
実験の結果,R2D2システムは不信なテキスト生成を効果的に軽減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:29:25 GMT)
"Help! Can You Hear Me?": Understanding How Help-Seeking Posts are
Overwhelmed on Social Media during a Natural Disaster [16.2] 人気の中国のソーシャルメディアプラットフォームWeiboに「Henan Rainstorm Mutual Aid」というキーワードで141,674件のヘルプ検索記事を収集した。
我々は,言語的・非言語的なヘルプ検索戦略を発見し,過剰な力の予防に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:14:58 GMT)
GisPy: A Tool for Measuring Gist Inference Score in Text [16.0] GisPyはPythonのオープンソースツールで、Gist Inference Score(GIS)をテキストで測定する。
The news and scientific text domain から得られた3つのベンチマークの文書上での GisPy の評価は、我々のツールが生成したスコアが、ハイジスト文書とハイジスト文書とを著しく区別していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:17:09 GMT)
Discovering Language-neutral Sub-networks in Multilingual Language
Models [15.9] 多言語モデルの言語中立性は、これらのモデルの言語エンコードサブネットワーク間の重なり合いの関数である。
mBERTを基礎として、様々な言語やタスクに個別に最適化されたサブネットワークを見つけるために、宝くじの仮説を用いる。
我々は,mBERTは言語ニュートラルなサブネットワークと,複数の補助言語固有のサブネットワークで構成されていると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:35:41 GMT)
Large Language Models are Zero-Shot Clinical Information Extractors [15.9] GPT-3のような大規模言語モデルは,臨床テキストからゼロショット情報抽出において良好に機能することを示す。
これらのモデルを, (i) 概念の曖昧さ, (ii) 証拠抽出, (iii) コア参照解決, (iv) 概念抽出の多様なタスクのツールとして用いる方法を示す。
優れたパフォーマンスの鍵は、言語モデルからタスクのラベル空間にマッピングする単純なタスク固有のプログラムを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:49:58 GMT)
Toward Discovering Options that Achieve Faster Planning [15.9] 本稿では,計画におけるオプションの利用の計算上の優位性を強調するオプション発見の新たな目的を提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、人間の設計した選択肢の集合によって達成される値に近い高い目的値を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:10:10 GMT)
Rethinking Fano's Inequality in Ensemble Learning [15.8] 本研究では,所定のアンサンブルシステムを評価するアンサンブル学習理論を提案する。
以前の研究では、ファノの情報理論の不平等の変種を使用し、分類誤り率の低い境界を導出した。
我々は元のファノの不等式を再検討し、複数のモデル予測が最終的な予測に組み合わされたときに失われた情報を考慮に入れなかったと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:44:13 GMT)
Learning to Maximize Speech Quality Directly Using MOS Prediction for
Neural Text-to-Speech [15.8] 本稿では,知覚的損失の監視の下でTSモデルを訓練することにより,音声品質を向上させる新しい手法を提案する。
まず、平均世論スコア(MOS)予測モデルを事前訓練し、次に合成音声のMOSを最大化するためにTSモデルを訓練する。
提案手法は,TSモデルアーキテクチャや音声品質劣化の原因に関わらず,独立して適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:07:13 GMT)
A Low Memory Footprint Quantized Neural Network for Depth Completion of
Very Sparse Time-of-Flight Depth Maps [14.9] 室内3次元知覚のためのToFデータセットのシミュレーションを行った。
本モデルでは,入力前処理と注意深く調整したトレーニングにより,最適深度マップの品質を実現する。
また、重み付けとアクティベーションのための低メモリフットプリントを、混合精度量子化-トレーニング技術により達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:11:31 GMT)
Misleading Deep-Fake Detection with GAN Fingerprints [14.5] 敵は、生成した画像の周波数スペクトルから直接、表現的アーティファクトであるGAN指紋を除去できることを示す。
以上の結果から,敵対者がしばしばGAN指紋を除去し,生成画像の検出を回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:32:12 GMT)
MoCoViT: Mobile Convolutional Vision Transformer [13.2] モバイル・コンボリューショナル・ビジョン・トランスフォーマー(MoCoViT)を提案する。
MoCoViTは、モバイルデバイス向けに慎重に設計されており、非常に軽量で、2つの主要な修正によって実現されている。
総合的な実験により、提案したMoCoViTファミリーは、様々な視覚タスクにおいて、最先端のポータブルCNNやトランスフォーマーより優れていることが検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:21:57 GMT)
Understanding Natural Language in Context [13.1] 我々は、世界の知識に基づくモデルを持ち、このモデルによる推論と計画によって操作する認知ロボットに焦点を当てる。
本研究の目的は,自然言語の発話をロボットのフォーマリズムに翻訳することである。
我々は、既製のSOTA言語モデル、計画ツール、ロボットの知識ベースを組み合わせてコミュニケーションを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:52:16 GMT)
Skill Machines: Temporal Logic Composition in Reinforcement Learning [13.1] 強化学習における大きな課題は、解釈可能かつ検証可能な方法でタスクを指定することである。
このような課題に対するソリューションをエンコードする報奨機から直接学習可能な,スキルマシンを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:05:24 GMT)
Urban Rhapsody: Large-scale exploration of urban soundscapes [13.0] 騒音は都市環境の主要な品質問題の一つである。
環境騒音レベルを高時間分解能で監視するために、低コストのセンサーを配置することができる。
それらが生成するデータの量とデータの複雑さは、重要な分析上の課題を生じさせる。
本稿では,最先端の音声表現,機械学習,視覚分析を組み合わせたフレームワークであるUrban Rhapsodyを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:02:36 GMT)
Preference Dynamics Under Personalized Recommendations [12.9] ユーザがパーソナライズされたコンテンツレコメンデーションを受けると、偏光に類似する現象が生じるかどうかを示す。
より興味深い目的は、リコメンデーションアルゴリズムがユーザの好みの定常性を保証するための条件を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 19:29:53 GMT)
Federated Adaptation of Reservoirs via Intrinsic Plasticity [12.7] 本稿では,クライアントサーバのシナリオにおいて,Echo State Networks (ESN) を用いてフェデレート学習を行うための新しいアルゴリズムを提案する。
特に, 本提案では, 内生プラスチックとフェデレート平均化を組み合わせることで, 貯水池の適応に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:58:18 GMT)
Surprises in adversarially-trained linear regression [12.3] 敵の訓練はこのような例に対して最も効果的なアプローチの1つである。
本稿では,線形回帰問題に対して,凸問題として逆行訓練を定式化できることを述べる。
十分に多くの特徴や十分小さな正規化パラメータに対して、学習されたモデルはトレーニングデータを完全に補間することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:54:42 GMT)
Tight Lower Bounds on Worst-Case Guarantees for Zero-Shot Learning with
Attributes [12.0] 属性を用いたゼロショット学習の厳密な分析法を開発した。
我々は,標準ゼロショット手法が実際にどのように振る舞うかを予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:30:33 GMT)
Bitext Mining Using Distilled Sentence Representations for Low-Resource
Languages [12.0] 私たちは、非常に低リソースの言語を研究し、50のアフリカ言語を扱っています。
我々は文エンコーダ、マイニングビットクストを訓練し、NMTシステムのトレーニングによりビットクストを検証する。
これらの言語では、文エンコーダ、ビットクストをマイニングし、NMTシステムのトレーニングによってビットクストを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:53:24 GMT)
Scalable and Low-Latency Federated Learning with Cooperative Mobile Edge
Networking [11.9] フェデレートラーニング(FL)は、データを集中せずに協調的なモデルトレーニングを可能にする。
本稿では,モバイルエッジネットワークにおける高精度かつ低レイテンシな分散インテリジェンスを実現するために,CFEL(Cooperative Federated Edge Learning)と呼ばれる協調移動エッジネットワークに基づく新しいFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 21:18:12 GMT)
Fast Quantum Calibration using Bayesian Optimization with State
Parameter Estimator for Non-Markovian Environment [11.7] 弱測定とベイズ最適化を利用してゲート設計のための最適制御パルスを求める,量子状態のリアルタイム最適推定器を提案する。
以上の結果から,キャリブレーション過程が著しく低下し,高いゲート忠実度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:31:15 GMT)
A Lightweight NMS-free Framework for Real-time Visual Fault Detection
System of Freight Trains [11.2] 貨物列車のリアルタイム視覚に基づく故障検出システム(RVBS-FD)は、鉄道交通の安全確保に不可欠である。
既存の視覚ベースの手法の多くは、畳み込みニューラルネットワークに基づく計算コストが高い。
リアルタイム検出と高精度を同時に実現する軽量NMSフリーフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:07:48 GMT)
A Human-Centric Assessment Framework for AI [11.1] 説明可能なAIシステムをどのように評価すべきかに関して合意された基準はない。
チューリングテストに触発されて,人間中心のアセスメントフレームワークを導入する。
このセットアップは、広範囲の人間中心のAIシステムアセスメントのためのフレームワークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:59:13 GMT)
Identifying Patient-Specific Root Causes with the Heteroscedastic Noise
Model [10.9] 本研究は, 患者特異的根本原因の同定に焦点をあて, 構造方程式モデルにおける誤差項の標本特異的予測性について考察する。
Generalized Root Causal Inference (GRCI) と呼ばれるアルゴリズムを用いてエラー項を正しく抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 23:51:31 GMT)
Ultra-compact Binary Neural Networks for Human Activity Recognition on
RISC-V Processors [10.2] HAR(Human Activity Recognition)は、多くのモバイルアプリケーションにおいて、関連する推論タスクである。
本稿では、ディープニューラルネットワークに基づくHARの新たな実装と、BNN(Binary Neural Networks)の高精度な実装を提案する。
BNNはビット演算をビット演算に置き換えたことにより、メモリフットプリントが非常に小さく、推論の複雑さが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:52:35 GMT)
Transportation-Inequalities, Lyapunov Stability and Sampling for
Dynamical Systems on Continuous State Space [10.1] 本研究では,非有界状態空間を持つ離散時間ランダム力学系の濃度現象について検討する。
我々は, 完全に機能的な解析フレームワークを用いて, 力学系の指数集中不等式を求める手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:38:07 GMT)
A Rotated Hyperbolic Wrapped Normal Distribution for Hierarchical
Representation Learning [10.0] 回転型双曲型包括正規分布 (RoWN) は, 単純かつ効果的な双曲型包括正規分布 (HWN) の変化である。
本研究では,確率モデルにおける分布の標準選択である対角HWNの幾何学的性質を解析する。
新たに提案されたディストリビューションであるRoWNは,ノイズの多い合成二分木,WordNet,Atari 2600 Breakoutなど,さまざまな階層的データセットの制限を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:21:45 GMT)
Improve Event Extraction via Self-Training with Gradient Guidance [10.0] 本稿では,イベント抽出のための勾配誘導(STGG)フレームワークを提案する。
1)既存のイベントアノテーションに基づいてトレーニングされたベースイベント抽出モデルと,次に大規模未ラベルコーパスに適用して新しいイベント参照を予測するベースイベント抽出モデルと,(2)予測されたイベントトリガと引数,および抽象的意味表現グラフのパスを抽出するスコアリングモデルから構成される。
我々の実験分析によると、STGGはどんな基本イベント抽出モデルにも適用可能な汎用フレームワークであり、高品質なAMRグラフアノテーションが利用できない場合でも、広範囲なラベルのないデータを活用することで性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:40:17 GMT)
Multi-Level Modeling Units for End-to-End Mandarin Speech Recognition [9.9] マンダリンのシナリオでは、漢字は意味を表すが、発音に直接関係しない。
マンダリン音声認識のための多レベル情報を統合する多レベルモデリングユニットを含む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:36:27 GMT)
Improving CTC-based ASR Models with Gated Interlayer Collaboration [9.9] 本稿では,モデルにコンテキスト情報を導入するGated Interlayer Collaboration機構を提案する。
我々は,中間層の確率分布がソフトラベル配列として自然に機能するモデルの層間出力によって計算された中間CTC損失でモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:21:27 GMT)
Are Large Pre-Trained Language Models Leaking Your Personal Information? [9.6] PLMが個人情報を漏洩しやすいかを測定することを提案する。
PLMは暗記により個人情報を漏洩させる。
しかし,攻撃者が特定個人情報を抽出する危険性は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:08:45 GMT)
Learning the Travelling Salesperson Problem Requires Rethinking
Generalization [9.2] トラベリングセールスパーソン問題(TSP)のようなグラフ最適化問題に対するニューラルネットワークソルバのエンドツーエンドトレーニングは近年,関心が高まっている。
最先端の学習駆動アプローチは、自明に小さなサイズで訓練された場合、古典的な解法と密接に関係するが、実践的な規模で学習ポリシーを大規模に一般化することはできない。
この研究は、トレーニングで見られるものよりも大きいインスタンスへの一般化を促進する、原則化されたバイアス、モデルアーキテクチャ、学習アルゴリズムを特定するために、最近の論文を統一するエンドツーエンドのニューラルネットワークパイプラインを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:53:13 GMT)
Fast Stochastic Composite Minimization and an Accelerated Frank-Wolfe
Algorithm under Parallelization [9.2] 2つの凸関数の和を最小化する問題を考える。
1つはリプシッツ連続勾配を持ち、オークルを介してアクセスでき、もう1つは「単純」である。
我々は、$tildeO (1/ sqrtepsilon)$ iterationsで$epsilon$prialdual gap(期待して)を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:01:09 GMT)
Differentially Private Data Generation Needs Better Features [8.7] 差分降下勾配(DP-SGD)を用いた中等度生成モデルの訓練も困難である。
代わりに、パブリックデータに適切な関連性のある表現を構築し、"トランスファーラーニング"のためにのみプライベートデータを使用することを推奨します。
私たちの研究は、プライベートと非プライベートの深層生成モデルの間のギャップを減らすための、シンプルで強力な基盤を導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:46:01 GMT)
SS-GNN: A Simple-Structured Graph Neural Network for Affinity Prediction [8.5] 本稿では,ドラッグ・ターゲット結合親和性(DTBA)を正確に予測するために,SS-GNNと呼ばれる簡易構造グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
タンパク質-リガンド相互作用を表すために、距離閾値に基づいて単一の非方向グラフを構築することにより、グラフデータのスケールを大幅に削減する。
典型的なタンパク質-リガンド複合体では、親和性予測は0.2msしかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:47:13 GMT)
Efficient Textured Mesh Recovery from Multiple Views with Differentiable
Rendering [8.3] マルチビュー画像からテクスチャメッシュを復元する手法を提案する。
学習ベース多視点ステレオアルゴリズムにより予測される深度との差を最小化することにより形状形状を最適化する。
形状や色に対する暗黙的なニューラル表現とは対照的に,物体の光と反射を共同で推定する物理ベース逆レンダリング方式を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:33:55 GMT)
An Experimental Comparison Between Temporal Difference and Residual
Gradient with Neural Network Approximation [8.2] ニューラルネットワーク近似を用いた深部Q-ラーニングでは、ベルマン残差最小化問題を解くために勾配降下がほとんど使われない。
本研究では,時間差(TD)が勾配降下(RG)より優れていることを示すため,広範な実験を行う。
また、TDの欠落項が、RGが著しく機能する鍵となる理由であることも実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:37:52 GMT)
QGNN: Value Function Factorisation with Graph Neural Networks [8.1] 強化学習において、グローバルな目的の利用は協力を動機付ける強力なツールである。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いた最初の値分解手法であるQGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:35:11 GMT)
Exploring industrial safety knowledge via Zipf law [7.8] ハザード・アンド・オペラビリティ分析(HAZOP)レポートには、専門家の経験とプロセスの性質を持つ重要な産業安全知識(ISK)が含まれている。
既存の研究は、深層学習におけるシークエンスラベリングを通じてISKを採掘している。
我々は、ISKを探索するCRGMと呼ばれる新しい鉱業戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:22:14 GMT)
Train Flat, Then Compress: Sharpness-Aware Minimization Learns More
Compressible Models [7.6] 不要なパラメータを抽出することは、大きなモデルを圧縮するための単純で効果的な方法として現れている。
平らな最小値の最適化は、標準Adamの最適化よりもパラメータの圧縮性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:54:37 GMT)
A CNN with Noise Inclined Module and Denoise Framework for Hyperspectral
Image Classification [7.2] 本研究は,高スペクトル画像分類のための雑音傾斜モジュールと denoise フレームワークを備えた新しいディープラーニングフレームワークを開発する。
各オブジェクト内の物理的ノイズをキャプチャするためにノイズ傾斜モジュールが開発され、その後、ノイズ傾斜フレームワークが続き、オブジェクトからそのようなノイズを除去する。
雑音傾斜モジュール付きCNNとディネーズフレームワークを開発し、識別特性を求め、高スペクトル画像の優れた分類性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:12:26 GMT)
How explainable are adversarially-robust CNNs? [7.1] 既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の3つの重要な基準は、(1)テストセット精度、(2)アウト・オブ・ディストリビューション精度、(3)説明可能性である。
そこで我々は,9つの特徴重要度法と12のイメージネット学習CNNを用いて,3つの基準の関係を大規模に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:24:19 GMT)
Improving Subgraph Representation Learning via Multi-View Augmentation [6.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグラフ表現学習は、化学や生物学に広く応用されている。
サブグラフ表現学習を改善し,下流予測タスクの精度を向上させるための,新しいマルチビュー拡張機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:17:13 GMT)
Counterfactual Data Augmentation improves Factuality of Abstractive
Summarization [6.7] 提案手法によりトレーニングデータを増強することにより,ROUGEスコアに大きな影響を及ぼすことなく,要約の事実的正しさが向上することを示す。
一般的に使われている2つの要約データセット(CNN/Dailymail と XSum)では,平均2.5ポイント程度で事実の正しさが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:00:35 GMT)
NECA: Network-Embedded Deep Representation Learning for Categorical Data [6.6] NECAは分類データの深層表現学習法である。
属性値の間に固有の関係を深く埋め込んで、数値ベクトル表現でデータオブジェクトを明示的に表現します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:01:12 GMT)
Non-stationary Bandits with Knapsacks [6.2] 非定常環境におけるクナプサック(BwK)による包帯問題について検討する。
我々は、この問題の上下境界を導出するために、非定常対策を両方採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:22:36 GMT)
Cross-Domain Style Mixing for Face Cartoonization [6.2] 本稿では,2つの異なるドメインからの2つの潜在コードを組み合わせたクロスドメイン・スタイル・ミキシング法を提案する。
本手法は,1つのジェネレータのみを用いて,顔の抽象レベルが異なる複数の漫画のキャラクターを効果的にスタイリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:39:10 GMT)
SoK: Cross-border Criminal Investigations and Digital Evidence [5.9] 本論の目的は,国境横断調査の現状を分析することである。
文献で提起されたすべての課題を思い出し、より実践的でグローバルな視点から議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:03:38 GMT)
RIS-ADMM: An ADMM-Based Passive and Sparse Sensing Method with
Interference Removal [5.8] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、将来のレーダーおよび無線通信アプリケーションのための潜在的な技術である。
このレターでは、無線通信信号とRISを用いた受動センシング問題に対して、無線アクセスポイント(AP)からの干渉をシナリオとして対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:17:27 GMT)
Does Moral Code Have a Moral Code? Probing Delphi's Moral Philosophy [5.8] 本稿では,Allen AI Delphiモデルについて,標準化されたモラル性アンケートを用いて検討する。
いくつかの矛盾にもかかわらず、デルフィは注釈プロセスに関わる人口集団に関する道徳的原則を反映する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:37:56 GMT)
Learning dynamics from partial observations with structured neural ODEs [5.8] 本稿では,ニューラルODEに基づくシステム識別に関する幅広い物理的知見を取り入れたフレキシブルなフレームワークを提案する。
本稿では,ロボット外骨格を用いた数値シミュレーションおよび実験データセットにおける提案手法の性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:54:10 GMT)
NPU-BOLT: A Dataset for Bolt Object Detection in Natural Scene Images [5.7] 本研究の目的は,自然シーン画像におけるボルト物体検出のためのデータセットNPU-BOLTを開発することである。
データセットの最初のバージョンでは、主に自然環境下でのボルトジョイント画像の337のサンプルが含まれている。
ボルトターゲットは、ぼやけたボルト、ボルトヘッド、ボルトナット、ボルトサイドという4つのカテゴリに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:08:51 GMT)
Question Personalization in an Intelligent Tutoring System [5.6] 教科能力の異なる学生に合った質問を生成すれば,生徒の学習能力が向上することを示す。
この知見は,質問の言語的実現が学生の学習結果に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:23:51 GMT)
A Neural Tangent Kernel Formula for Ensembles of Soft Trees with
Arbitrary Architectures [5.6] ソフトツリーは、勾配法を用いて分割規則を更新する決定ツリーの活発に研究された変種である。
任意の木構造に対してソフトツリーアンサンブルによって誘導されるニューラルカーネルタンジェント(NTK)を定式化し解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:49:29 GMT)
TreEnhance: An Automatic Tree-Search Based Method for Low-Light Image
Enhancement [5.6] 本稿では、低照度画像強調のための自動方法であるTreEnhanceを提案する。
この方法は木探索理論、特にモンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムと深い強化学習を組み合わせたものである。
TreEnhanceはイメージ解像度に制約を課さず、最小限のチューニングでさまざまなシナリオで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:33:55 GMT)
Exact Phase Transitions in Deep Learning [5.3] トレーニング損失における予測誤差とモデル複雑性の競合は,1つの隠蔽層をもつネットの2次位相遷移と,複数の隠蔽層を持つネットの1次位相遷移につながることを証明した。
提案理論はニューラルネットワークの最適化に直接関係しており,ベイズ深層学習における後部崩壊問題の起源を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:00:34 GMT)
Qubit-efficient encoding scheme for quantum simulations of electronic
structure [5.2] 量子コンピュータ上の電子構造をシミュレーションするには、フェルミオン系を量子ビットに符号化する必要がある。
必要条件や対称性を満たす構成の個数において、キュービット数のみを対数化することを要求するキュービット効率の符号化方式を提案する。
提案手法と結果から, 雑音型中間スケール量子 (NISQ) 時代の大規模分子系に対する量子シミュレーションの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:15:17 GMT)
AI-aided multiscale modeling of physiologically-significant blood clots [5.1] 我々はAI支援マルチタイムステップアルゴリズムとマルチスケールモデリングフレームワーク(AI-MSM)を開発した。
AI-MSMは、血小板内、血小板間相互作用、および液-血小板間相互作用を含む、複数の物理学を統合する最初の種である。
1億2200万個の粒子の大量血液凝固モデルをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:48:36 GMT)
muNet: Evolving Pretrained Deep Neural Networks into Scalable
Auto-tuning Multitask Systems [4.7] 今日の機械学習のほとんどの用途は、特定のタスクのスクラッチからモデルをトレーニングすることや、関連するタスクで事前訓練されたモデルから始めて、下流タスクで微調整することである。
本稿では、事前訓練されたディープニューラルネットワークの層をビルディングブロックとして利用し、任意のタスクを共同で解決できるMLシステムを構築する方法を提案する。
得られたシステムはクロスタスクの知識伝達を利用でき、破滅的な忘れ、勾配の干渉、負の伝達といったマルチタスクアプローチの共通の欠点に免疫を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:49:04 GMT)
An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale
Multitask Learning Systems [4.7] マルチタスク学習は、複数のタスクから学習できるモデルが知識伝達によってより良い品質と効率を達成すると仮定する。
最先端のMLモデルは、タスクごとに高いカスタマイズに依存し、タスクの数をスケールするのではなく、サイズとデータスケールを活用する。
本稿では,大規模マルチタスクモデルを生成でき,新しいタスクの動的かつ連続的な追加を支援する進化的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:10:47 GMT)
VTP: Volumetric Transformer for Multi-view Multi-person 3D Pose
Estimation [4.6] Volumetric Transformer Pose estimator (VTP) はマルチビュー・マルチパーソン・ヒューマン・ポーズ推定のための最初の3Dトランスフォーマー・フレームワークである。
VTPは、すべてのカメラビューの2Dキーポイントから機能を集約し、3Dボクセル空間における関係をエンドツーエンドで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:26:42 GMT)
What is Proxy Discrimination? [3.9] この研究は、以前の作業で見られるプロキシとプロキシの差別に関するさまざまな概念を調査し、それらを共通のフレームワークで表現する。
各表記の限界と使用法、概念全体について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:10:08 GMT)
Efficient generation of entangled multi-photon graph states from a
single atom [3.8] 絡み合いは強力な概念であり、科学的・技術的進歩の可能性を秘めている。
キャビティ内に単一のメモリ原子を持つ決定論的プロトコルを用いて絡み合いを生成する。
我々は、これらの大きな状態を毎分1回測定し、以前のどの実験よりも桁違いに早く測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:42:03 GMT)
DH-GAN: A Physics-driven Untrained Generative Adversarial Network for 3D
Microscopic Imaging using Digital Holography [3.5] デジタルホログラフィー(Digital holography)は、平面波面を持つレーザービームを物体に放出し、ホログラムと呼ばれる回折波形の強度を測定する3Dイメージング技術である。
近年,より正確なホログラフィック処理に深層学習(DL)法が用いられている。
本稿では, 識別ネットワークを用いて, 復元品質のセマンティック尺度を実現する, 生成的敵ネットワークに基づく新しいDLアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:13:45 GMT)
Exploring Map-based Features for Efficient Attention-based Vehicle
Motion Prediction [3.2] 複数のエージェントの動作予測は、任意に複雑な環境において重要なタスクである。
本稿では,効率的な注意モデルを用いてArgoverse 1.0ベンチマークで競合性能を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:38:11 GMT)
Quantum Thermodynamic Uncertainties in Nonequilibrium Systems from
Robertson-Schr\"odinger Relations [3.2] 非平衡系の熱力学量の不確実性は、その量子起源にさかのぼる。
ガウス系では、熱力学関数はロバートソン・シュロディンガーの不確かさ関数の関数である。
系の非平衡力学において, ゆらぎ散逸不等式が常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:24:56 GMT)
Residual-Concatenate Neural Network with Deep Regularization Layers for
Binary Classification [3.2] 我々は,多嚢胞性卵巣症候群の予後診断に最も適した,多くの正規化層と結合プロセスを用いたディープニューラルネットワークを訓練する。
このネットワークは、データのニーズを満たすためのあらゆるステップから改善され、99.3%の精度をシームレスに達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:42:35 GMT)
Trust-based Consensus in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems [3.0] マルチエージェント強化学習(MARL)における信頼できないエージェントの問題について検討する。
本稿では、エージェントがどの隣人と通信するかを独立して決定できる分散信頼機構である強化学習に基づく信頼合意(RLTC)を提案する。
我々は、我々の信頼メカニズムが、より高いコンセンサス成功率によって証明されるように、信頼できないエージェントを効果的に扱うことができることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:58:34 GMT)
Skin Cancer Diagnostics with an All-Inclusive Smartphone Application [2.8] ポータブル・在宅メラノーマ診断システムの開発には大きな関心がある。
本稿では,画像キャプチャ機能と事前処理とセグメンテーションを組み合わせたスマートフォンアプリケーションを提案する。
本手法は,良性黒色腫症例と良性黒色腫症例との鑑別において,軽量でユーザフレンドリで信頼性の高い手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:02:08 GMT)
Linear quantum systems: a tutorial [2.8] 本チュートリアルでは,線形量子制御システムの簡単な紹介を行う。
量子カルマンフィルタは、量子線型系に対して提示される。
単一および多光子状態は量子情報技術の有用な資源であるため、これらの入力に対する量子線形系の応答を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:41:41 GMT)
Theory of phase-adaptive parametric cooling [2.6] 機械共鳴のパラメトリック冷却のための適応位相法を提案する。
この技術は、熱エネルギーの指数的な損失を伴う量子基底状態の調製を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:06:49 GMT)
On-chip spin-photon entanglement based on single-photon scattering [2.5] 我々は、入射光子と静止量子ドットスピン量子ビットの間のオンチップエンタングゲートを実証する。
結果は、フォトニックエンタングルメント生成とオンチップ量子論理の両方が可能な量子ノードを実現するための大きなステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:14:28 GMT)
Deep Aesthetic Assessment and Retrieval of Breast Cancer Treatment
Outcomes [2.2] 乳がん治療の美的効果を評価するための金の基準はない。
本研究では,美的評価を行うディープニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:46:43 GMT)
Deadlock-Free Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Problem Using
Priority Inheritance with Temporary Priority [2.1] 本稿では,PIBT法を用いて優先度継承を拡張することで,マルチエージェントピックアップ・デリバリ問題(MAPD問題)の制御手法を提案する。
PIBTは、バイコネクテッドな領域としてモデル化された環境にのみ適用でき、木のような死の端を含む場合、PIBTはデッドロックを引き起こす可能性がある。
提案手法は,PIBT機能を保ちながら,デッドロックを伴わずに,木形パスのある環境でMAPDタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 05:45:22 GMT)
Towards Green AI with tensor networks -- Sustainability and innovation
enabled by efficient algorithms [1.9] 持続可能なグリーンAIのための有望なツール:テンソルネットワーク(TN)について紹介する。
TNは精度を損なうことなく効率を向上させる能力を持つ。
より優れたアルゴリズムは精度と効率の両方の観点から評価されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:02:49 GMT)
sat2pc: Estimating Point Cloud of Building Roofs from 2D Satellite
Images [1.9] 2次元衛星画像から建物屋根の点を予測するディープラーニングアーキテクチャである sat2pc を提案する。
以上の結果から,SAT2pcは既存のベースラインを少なくとも18.6%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:24:40 GMT)
Entropy Maximization with Depth: A Variational Principle for Random
Neural Networks [1.9] バッチ正規化を組み込んだランダムニューラルネットワークは、最大で定数要素の深さを持つ表現の微分エントロピーを最大化する。
我々のニューラル表現の変分定式化は、表現エントロピーとアーキテクチャコンポーネント間の相互作用を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 23:00:26 GMT)
Image Colorization using U-Net with Skip Connections and Fusion Layer on
Landscape Images [1.8] 本稿では,U-NetモデルとFusion Layer機能を組み合わせたグレースケール画像の自動カラー化手法を提案する。
このアプローチにより、事前訓練されたU-Netから画像のカラー化を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:41:01 GMT)
On-demand multimode optical storage in a laser-written on-chip waveguide [1.6] 仮面151Eu3+:YSiO_5$結晶の挿入損失0.2dBでオンチップ導波路を作製した。
我々は、AFCスキームを用いた200の時間モードの保存と、スピン波AFCスキームを用いた100の時間モードの条件付きオンデマンドストレージを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:25:04 GMT)
Service Discovery in Social Internet of Things using Graph Neural
Networks [1.6] IoT(Internet-of-Things)ネットワークは、何千もの物理的エンティティをインテリジェントに接続して、コミュニティにさまざまなサービスを提供する。
ネットワークに存在するIoTデバイスを発見し、それに対応するサービスを要求するプロセスを複雑にしている。
異種大規模IoTネットワークに適したスケーラブルなリソース割り当てニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:25:37 GMT)
Obj2Sub: Unsupervised Conversion of Objective to Subjective Questions [1.5] そこで本研究では,ルールベースの手法と事前学習された高密度検索手法を利用して,対象質問を主観的質問に自動変換する手法を提案する。
Recall@kとPrecision@kが測定したように、我々のアプローチは既存のデータ駆動アプローチよりも36.45%優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:46:46 GMT)
Lifelong Learning Natural Language Processing Approach for Multilingual
Data Classification [1.4] 複数の言語で偽ニュースを検知できる生涯学習型アプローチを提案する。
解析された言語間で得られた知識を一般化するモデルの能力も観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:34:04 GMT)
VulBERTa: Simplified Source Code Pre-Training for Vulnerability
Detection [1.3] VulBERTaは、ソースコードのセキュリティ脆弱性を検出するためのディープラーニングアプローチである。
当社のアプローチでは,オープンソースのC/C++プロジェクトの実世界のコードに対して,独自のトークン化パイプラインを備えたRoBERTaモデルを事前トレーニングする。
複数のデータセットにまたがるバイナリおよびマルチクラス脆弱性検出タスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:56:43 GMT)
On Building Spoken Language Understanding Systems for Low Resourced
Languages [1.2] 極端に低リソースな環境を探索する一連の実験を提示する。
インテント毎に1つのデータポイントをトレーニングし、データセットに1つの話者しか持たないシステムでインテント分類を行う。
このような低リソース環境における意図的分類システムを構築するために音声文字起こしを用いる場合、音声特徴を用いた場合よりもかなり良い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:44:51 GMT)
Towards Using Data-Centric Approach for Better Code Representation
Learning [1.1] データ中心の観点から既存のコード学習モデルを改善することに重点を置いています。
我々は、訓練済みの学習モデルのノイズのあるサンプルを識別するために、いわゆるデータ影響法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 19:19:21 GMT)
Quantum operations with indefinite time direction [1.0] 我々は、前方方向と後方方向の組み合わせで量子過程を探索する演算のためのフレームワークを導入する。
それらのいくつかは、一定の方向に過程を探索する操作のランダムな混合とは解釈できない。
より一般的には、不定時間方向と不定因数順序を含む多部演算の集合を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 21:12:11 GMT)
Entanglement polygon inequalities for pure states in qudit systems [0.8] 絡み合いは量子タスクにおける重要なリソースの1つである。
EPIは幾何絡み合い測度(GEM)において$n$-qudit純状態に対して有効である
EPIは負性性の点で高次元システムでは無効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:25:00 GMT)
Interaction of a priori Anatomic Knowledge with Self-Supervised
Contrastive Learning in Cardiac Magnetic Resonance Imaging [0.7] 自己教師付きコントラスト学習は、いくつかの医療画像タスクのパフォーマンスを高めることが示されている。
本研究では,解剖学の事前知識をSSCL訓練パラダイムに組み込むための最適手法を評価する。
解剖学の事前知識を用いることで,下流診断性能を大幅に向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:33:37 GMT)
Learning Distributions by Generative Adversarial Networks: Approximation
and Generalization [0.7] 本研究では,これらのモデルの収束速度を解析することにより,有限サンプルから生成逆数ネットワークがいかによく学習するかを考察する。
我々の分析は、GANの推定誤差を判別器とジェネレータの近似誤差に分解する新しい不等式オラクルに基づいている。
生成元近似誤差に対して、ニューラルネットワークは、およそ低次元のソース分布を高次元のターゲット分布に変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:26:17 GMT)
Concurrent Neural Tree and Data Preprocessing AutoML for Image
Classification [0.6] 現在のSOTA (State-of-the-art) には、アルゴリズム検索空間の一部として入力データを操作するための従来の手法は含まれていない。
進化的多目的アルゴリズム設計エンジン(EMADE, Evolutionary Multi-objective Algorithm Design Engine)は、従来の機械学習手法のための多目的進化的検索フレームワークである。
CIFAR-10画像分類ベンチマークデータセットにおいて,これらの手法を検索空間の一部として含めることで,性能向上の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:03:09 GMT)
Predicting Corporate Risk by Jointly Modeling Company Networks and
Dialogues in Earnings Conference Calls [0.6] 我々は、企業リスク予測のために、収支会議コールと企業ネットワークを組み込む新しいモデル、Temporal Virtual Graph Neural Network (TVGNN)を提案する。
本モデルは,対話モデルにおける話者の役割情報を初めて取り入れたモデルである。
さらに,企業ネットワーク構築のための新しい手法を設計し,グラフに時間的情報漏洩がないようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:43:59 GMT)
Designing an Efficient End-to-end Machine Learning Pipeline for
Real-time Empty-shelf Detection [0.5] 小売店における製品のオン・シェルフ・アベイラビリティ(OSA)は、ビジネス上の重要な基準である。
本稿では,実時間空き棚検出のためのエンドツーエンド機械学習パイプラインを設計するためのエレガントなアプローチを提案する。
私たちのデータセットには1,000のイメージが含まれており、明確に定義されたガイドラインによって収集および注釈付けされています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 21:51:20 GMT)
Removing the fat from your posterior samples with margarine [0.4] この研究では、マスク付き自己回帰流とカーネル密度推定器を用いて、辺縁後部をカプセル化する。
我々は、ダークエネルギーサーベイとグローバル21cm信号実験のトピックス宇宙学的な例に適用してこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:10:15 GMT)
Topological Simplification of Signals for Inference and Approximate
Reconstruction [0.3] 制限された電力や通信予算で運用する場合、デバイスは高度に圧縮されたデータしか送信できない。
本稿では,これらの制約的かつ変動的な状況によく対応した,新しいトポロジに基づくロッキー圧縮法を提案する。
この技術であるトポロジカル信号圧縮(Topological Signal Compression)は、可変通信予算全体を利用する圧縮信号の送信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:06:27 GMT)
Simulating groundstate and dynamical quantum phase transitions on a
superconducting quantum computer [0.1] 超伝導量子デバイス上の量子臨界点を通して量子イジングモデルの基底状態をシミュレートする。
提案手法は,無限行列積状態にインスパイアされた逐次量子回路を用いることにより,有限サイズのスケーリング効果を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:05:53 GMT)
VHF/UHF detection using high angular momentum Rydberg states [0.0] ライドバーグ状態は3光子赤外光励起によってアクセス可能である。
測定されたスペクトルと量子欠陥理論の予測との間にはよく一致している。
システムの基本感度限界を推定するために、5段階のマスター方程式解を組み込んだデータと数値モデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:48:28 GMT)
Universality of Dicke superradiance in arrays of quantum emitters [0.0] ディック超放射は順序列の普遍的な現象であることを示す。
我々はDicke Superradianceが消える向こうの臨界距離を予測できる理論的枠組みを提案する。
我々の予測は、中性原子、分子、固体エミッタの配列による技術実験の状態で検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 19:38:56 GMT)
Uniform Generalization Bound on Time and Inverse Temperature for
Gradient Descent Algorithm and its Application to Analysis of Simulated
Annealing [0.0] 勾配ランゲヴィン力学の時間と逆温度に縛られる新しい一様一般化を提案する。
応用一般化として、有効性の評価を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 01:21:27 GMT)
Unbiased and Efficient Sampling of Dependency Trees [0.0] ほとんどのツリーバンクは、すべての有効な依存ツリーがROOTノードから出てくる単一のエッジを持つ必要がある。
Zmigrodらは最近、単一ルート依存ツリーの分布から置き換えることなくサンプリングするアルゴリズムを提案している。
我々は、Wilson-RCを置換したサンプリングアルゴリズムが実際にバイアスを受けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:57:28 GMT)
Transfer of angular momentum of guided light to an atom with an electric
quadrupole transition near an optical nanofiber [0.0] 光ナノファイバー近傍の電気四極子転移を有する2レベル原子への誘導光子の角運動量の移動について検討した。
トルクは光子角運動量、原子内部状態の角運動量の変化、四重極遷移ラビ周波数に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:04:01 GMT)
Towards Symbolic Time Series Representation Improved by Kernel Density
Estimators [0.0] 本稿では,Symbolic Aggregate approXimation algorithm (SAX) に基づく一般的なマッピング手法について述べる。
シーケンス分類、パターンマイニング、異常検出、時系列インデックス化、その他のデータマイニングタスクで広く利用されている。
本稿では, 時系列再構成誤差やユークリッド距離下界など, SAX よりも有望な改善を伴う一般的なタスクの評価を含む, 提案手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 13:16:18 GMT)
The operational foundations of PT-symmetric and quasi-Hermitian quantum
theory [0.0] PT対称量子理論は元々、ハミルトンのエルミティシティの制約を緩和するために提案された。
そのような拡張は、状態、変換、測定、構成を一貫して記述する定式化されていない。
PT対称性も準ハーモニティ性制約も標準量子論を一貫して拡張するのに十分でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:22:36 GMT)
Text-to-Face Generation with StyleGAN2 [0.0] 入力記述に整合した顔画像を生成するための新しい枠組みを提案する。
本フレームワークでは,高分解能顔生成器であるStyleGAN2を用いて,T2Fでの利用の可能性を探る。
生成された画像は、地上の真理画像と57%の類似性を示し、顔のセマンティック距離は0.92であり、最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:02:01 GMT)
TSEM: Temporally Weighted Spatiotemporal Explainable Neural Network for
Multivariate Time Series [0.0] 時系列深層学習におけるモデルに依存しない,モデル固有のアプローチを提案する。
TSEMは,多くの解釈可能性基準を満たすとともに,XCMよりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:54:25 GMT)
Structure Aware and Class Balanced 3D Object Detection on nuScenes
Dataset [0.0] NuTonomyのnuScenesデータセットは、KITTIのような一般的なデータセットを大きく拡張している。
このモデルの局所化精度は、ダウンスケールされた特徴写像における空間情報の損失に影響される。
本稿では,3次元点雲の構造情報をフル活用した補助ネットワークを設計することで,CBGSモデルの性能を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:18:49 GMT)
Some equivalence relation between persistent homology and morphological
dynamics [0.0] Persistence は Persistent Homology (PH) と Morse Theory (MT) から生まれた概念である
我々は、それらが n-D Morse 函数、n$ge$ 1 上で等しいことを証明している。
この結果は、トポロジカルデータ解析と数学的形態学がどの程度関連しているかを示すための一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:47:27 GMT)
Simulation Complexity of Many-Body Localized Systems [0.0] 進化時間の関数としてそのようなシステムをシミュレートする古典的複雑性の遷移を実証する。
また、MBL系における量子回路の複雑さは、進化の時間においてサブ線形であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:00:00 GMT)
Shining Light on the Microscopic Resonant Mechanism Responsible for
Cavity-Mediated Chemical Reactivity [0.0] キャビティ環境における強い光-物質相互作用は、非侵襲的で効率的な化学反応を制御するための有望なアプローチとして現れつつある。
本研究では, 共振共振共振型強い光-物質結合下での実験的な還元反応速度の背景にある顕微鏡機構を明らかにするために, 量子-電気力学密度汎関数理論を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:18:05 GMT)
Scalable Online Change Detection for High-dimensional Data Streams [0.0] 平均離散性適応ウィンドウ(MMDAW)
我々のアルゴリズムは汎用的な非パラメトリック変化検出器である。
実験により、MMDAWは最先端の競合他社よりも優れた検出品質を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:02:59 GMT)
SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression [0.0] 損失関数SIoUが提案され、所望の回帰のベクトルの角度を考慮してペナルティ指標が再定義された。
従来のニューラルネットワークやデータセットに適用すると、SIoUはトレーニングの速度と推論の精度の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:46:21 GMT)
Robust Reinforcement Learning on Graphs for Logistics optimization [0.0] 我々は、グラフニューラルネットワークと強化学習から、フィールドと選択したSOTAアルゴリズムの両方の最新の結果を分析した。
我々のチームは、GAT、Pro-CNN、PTDNetの3つのアルゴリズムを比較した。
PTDNetとGNNを併用したAMODシステム最適化問題において,SOTAの結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:16:28 GMT)
Relativistic Motions of Spin-Zero Quantum Oscillator Field in a Global
Monopole Space-Time with External Potential and AB-effect [0.0] 得られたエネルギー固有値は、Aharonov-Bohm(AB)効果の重力的類似を生じさせる磁束に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:32:49 GMT)
RADNet: Ensemble Model for Robust Glaucoma Classification in Color
Fundus Images [0.0] 緑内障は最も重篤な眼疾患の1つで、急激な進行と不可逆性失明を特徴とする。
集団の正常な緑内障検診では早期発見が改善するが,病原性チェックアップの望ましい頻度は期待できないことが多い。
本研究では,高度な画像前処理手法と深層分類ネットワークのアンサンブルを併用した画像前処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:48:00 GMT)
Quantum security and theory of decoherence [0.0] セキュアな量子デバイスによって生成されたデータは、明示的に公開されない限り非公開のままであり、量子ダーウィン主義の固有選択機構によって妨げられていると述べる、シールドされた実験室の標準的な暗号的仮定について検討する。
我々は、eavesdropperの推測確率$P_guess$と集合的デコヒーレンス係数$Gammaのトレードオフ関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:25:28 GMT)
Quantum search degeneration under amplitude noise in queries to the
oracle [0.0] グローバー探索や同様の手法は様々な量子アルゴリズムで広く使われている。
オラクルに対するクエリの振幅ノイズが量子探索アルゴリズムの性能を劣化させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:10:48 GMT)
Probabilistic model-error assessment of deep learning proxies: an
application to real-time inversion of borehole electromagnetic measurements [0.0] 深部電磁法(EM)測定における深部学習モデルの近似特性と関連するモデル誤差の影響について検討した。
フォワードモデルとしてディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することで、数秒で数千のモデル評価を実行できます。
本稿では, モデル誤差を無視しながら, EM測定の逆転に伴う問題を明らかにする数値計算結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:44:48 GMT)
Plasmonics enabled atomically thin linearly polarized emitter at room
temperature [0.0] 楕円形金(Au)ナノディスクの周期的2次元プラズモンアレイ上に機械的に剥離した単層WSe2からの励起放射のチューニング
その結果,WSe2 からの光放射の能動的チューニング性は,非受動的プラズモン環境を用いて,室温で原子状に細い線形偏光放出体を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:38:58 GMT)
People counting system for retail analytics using edge AI [0.0] 当社のプロジェクトは、EdgeでAIを使った費用対効果の高い人物カウントシステムを構築することを目的としています。
システムによってカウントされた人々の総数と1日当たりのトランザクション数を用いて、コンバージョン率を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 19:13:38 GMT)
On the solvability of weakly linear systems of fuzzy relation equations [0.0] ファジィ関係方程式の系と未知のファジィ関係が方程式や不等式の一側にある不等式は線形系である。
本稿では,弱線形系をある程度解き,その解法を提供するファジィ関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:59:48 GMT)
On the Interpretability of Regularisation for Neural Networks Through
Model Gradient Similarity [0.0] モデルグラディエント類似度(MGS)は正規化の指標である。
MGSは、優れたパフォーマンスを示す新しい正規化スキームの基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 10:38:33 GMT)
On reconstructing parts of quantum theory from two relates maximal
conceptual variables [0.0] 本稿では, [4] の主な結果について, より正確に, より汎用的に述べる。
量子論へのこのアプローチのいくつかの結果についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:52:00 GMT)
Machine learning method for return direction forecasting of Exchange
Traded Funds using classification and regression models [0.0] 本稿では、ETF(Exchange Traded Funds)からのリターンの方向分析のための機械学習手法の提案と適用を目的とする。
ブラジルとアメリカの市場の標準データセットを使用して、回帰モデルと分類モデルを適用した。
リスクとリターンの面では、主にコントロールメトリクスよりもパフォーマンスが優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:54:46 GMT)
Lyapunov function approach for approximation algorithm design and
analysis: with applications in submodular maximization [0.0] Lyapunov関数を用いた近似アルゴリズムの設計と解析のための2段階の体系化フレームワークを提案する。
第1フェーズは、証明可能な近似比を持つ連続時間アルゴリズムを設計するためのガイドラインとして、リアプノフ関数を使用する。
次に、第2フェーズは、連続時間アルゴリズムを同じ近似比と証明可能な時間で離散時間アルゴリズムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 02:09:56 GMT)
Linear Algorithms for Nonparametric Multiclass Probability Estimation [0.0] アンサンブル学習によってクラス確率を推定するために,サポートベクトルマシン (wSVM) が開発された。
計算効率と推定精度の面でwSVMをさらに向上するために,ベースライン学習とOVA学習という2つの新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 03:15:22 GMT)
Learning of error statistics for the detection of quantum phases [0.0] 誤差に基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、誤差間の相関を捕捉し、ギャップ付き量子位相の位相境界を検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:00:00 GMT)
Learning from time-dependent streaming data with online stochastic
algorithms [0.0] 我々は、依存データソースからのサンプルに基づいてトレーニングされたストリーミングフレームワークでアルゴリズムを研究する。
非漸近的な方法でグラディエント法(SG)の収束を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:53:51 GMT)
Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning [0.0] ゲームの最初の具体例、すなわちニムの(子供)ゲームを示す。
ボトルネックがポリシとバリューネットワークの両方に適用できることを実験的に示す。
小さなボード上では nim が学習可能であることを示すが、ボードのサイズが大きくなると、AlphaZero スタイルのアルゴリズムは急速に改善されなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:02:02 GMT)
Heterogeneous Reservoir Computing Models for Persian Speech Recognition [0.0] Reservoir Computing Model (RC)モデルは、トレーニングに安価であること、パラメータが大幅に少なく、創発的なハードウェア技術と互換性があることが証明されている。
異なるスケールで時間的コンテキストをキャプチャする入力の非線形変換を生成するために、異種単層および多層ESNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 09:15:15 GMT)
Gradient-based explanations for Gaussian Process regression and
classification models [0.0] ガウス過程(GP)は確率的機械学習の信頼性と効果的な方法として証明されている。
近年の進歩により、GPを用いた複雑なデータモデリングはますます実現可能になっている。
機械学習モデルの意思決定プロセスを人間に透過的にすることを目的とした、いわゆる説明可能なアプローチへの関心が高まっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:11:00 GMT)
From Pedestrian Detection to Crosswalk Estimation: An EM Algorithm and
Analysis on Diverse Datasets [0.0] 本研究では,LiDAR点雲やカメラ画像から歩行者を検出することで,標識付き歩行者横断歩道の角点と直線交差区間を推定するためのEMアルゴリズムを提案する。
本研究では,複数周期のデータ収集を含む実世界の3つのデータセットを,マーク付き横断歩道とマークなし横断歩道の4つの角と2つの角の交差点で解析することにより,アルゴリズムの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 08:40:38 GMT)
Forecasting Patient Demand at Urgent Care Clinics using Machine Learning [0.0] 本研究は,ニュージーランドのオークランドにある2つの大規模救急医療施設において,患者の正確なプレゼンテーションを機械学習で作成する能力について検討した。
この問題領域の最も効果的なテクニックを決定するために, 日常的な患者需要予測を3ヶ月前に行うために, 機械学習アルゴリズムを多数検討した。
その結果, アンサンブルをベースとした手法は, 最も正確で一貫したソリューションを平均で提供し, 既存手法に比べて23%-27%の改善を実現し, 日々の需要を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:27:49 GMT)
Extensive Long-Range Entanglement in a Nonequilibrium Steady State [0.0] 絡み合い対策は、平衡から外れた量子多体系の定量的記述において強力なツールである。
本研究では, 散乱体の存在下でのゼロ温度における非相互作用フェルミオンの1次元モデルにおける電流搬送定常状態の絡み合いについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 18:01:16 GMT)
Experimental protection of quantum coherence by using a phase-tunable
image drive [0.0] 量子ビットコヒーレンスの保護は、実用的な量子コンピュータを構築する上で不可欠な課題である。
本稿では,Floquetモードに基づく簡易かつ高効率な代替パルスプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 15:01:00 GMT)
Exact solution for the time dependent non-Hermitian generalized Swanson
oscillator [0.0] 時間依存複素係数を特徴とする非エルミート構成について検討した。
正確な解は、2つの変換を適用し、関連するパラメータの適切な選択の下で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:16:49 GMT)
EvoVGM: A Deep Variational Generative Model for Evolutionary Parameter
Estimation [0.0] 本研究では,局所生物学的進化パラメータの真後部を共同で近似した深部変分ベイズ生成モデルを提案する。
本研究では,いくつかの進化シナリオと実際のウイルス配列アライメントをシミュレートした合成配列アライメントにおける手法の一貫性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 20:08:10 GMT)
Entanglement entropy in critical quantum spin chains with boundaries and
defects [0.0] 臨界量子スピン鎖におけるエンタングルメントエントロピー(EE)は、1+1D共形場理論の普遍的な性質のシグネチャを含む。
我々は、異なる共形境界条件と欠陥に対する臨界イジングおよびXXZスピン鎖に対するこれらの普遍的寄与を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 11:54:12 GMT)
End-to-End Multimodal Fact-Checking and Explanation Generation: A
Challenging Dataset and Models [0.0] エンドツーエンドのマルチモーダルなファクトチェックと説明生成を提案する。
目標は、主張の真理性を評価することであり、関連する証拠を取得し、真理性ラベルを予測することである。
この研究を支援するために,大規模なデータセットであるMochegを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 04:36:46 GMT)
Electro-optic Fourier transform chronometry of pulsed quantum light [0.0] 時間分解検出なしで超短光パルスの時間エンベロープ測定を行う。
従来の光子光パルスと単一光子光パルスのパルスエンベロープを実験的に測定するために,本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:00:04 GMT)
Efficient verification of continuously-parameterized quantum gates [0.0] 量子回路は デバイスの物理ネイティブゲートセットを使って 直接実装される
これらのゲートの正しい動作の検証は、これらのデバイスの信頼性を高めるために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 22:52:23 GMT)
Domain Adaptation for Object Detection using SE Adaptors and Center Loss [0.0] 本稿では,高速RCNNに基づく教師なしドメイン適応手法を導入し,ドメインシフトによる性能低下を防止する。
また、SEアダプタと呼ばれる圧縮励起機構を利用して、ドメインの注意を向上するアダプティブレイヤのファミリーも導入する。
最後に、インスタンスと画像レベルの表現に中心損失を組み込んで、クラス内分散を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:18:31 GMT)
Discriminative Feature Learning through Feature Distance Loss [0.0] 本研究は,多様なリッチベースモデルを組み合わせて,異なる重要な画像領域に着目して分類する手法を提案する。
ベンチマーク畳み込みニューラルネットワーク(VGG16, ResNet, AlexNet)、一般的なデータセット(Cifar10, Cifar100, miniImageNet, NEU, BSD, TEX)の実験は、我々の手法の有効性と一般化能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:58:22 GMT)
Deletion and Insertion Tests in Regression Models [0.0] 説明可能なAI(XAI)の基本課題は、ブラックボックス関数$f$による予測の背後にある最も重要な特徴を特定することである。
我々は、曲線(AUC)の基準の下で、特定の主要な効果と相互作用の観点から、それらの領域の式を確立する。
IG が Kernel SHAP に一致することを示すのは,$f$ が加法関数で変数の多重線型関数である場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 00:55:47 GMT)
Deep interpretable ensembles [0.0] ディープアンサンブルでは、個々のモデルは通常ブラックボックスニューラルネットワーク、または最近では部分的に解釈可能な半構造化されたディープトランスフォーメーションモデルである。
本稿では,確率論的予測を集約し,解釈可能性を維持し,平均的なアンサンブルメンバーよりも均一に優れた予測を得られる新しい変換アンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:39:39 GMT)
Deep Dense Local Feature Matching and Vehicle Removal for Indoor Visual
Localization [0.0] 本研究では,屋内駐車場から収集した画像の中から,問合せの一致を頑健に把握する視覚的位置決めフレームワークを提案する。
我々は、人間の知覚に類似した深い局所的特徴マッチングを用いて、対応を見つける。
提案手法は86.9%の精度を達成し, 代替品よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:32:37 GMT)
Clustering consistency with Dirichlet process mixtures [0.0] 試料径が大きくなるにつれて, ディリクレ法により誘導される後部分布について検討した。
濃度パラメータが完全にベイズ的に適合すれば,クラスタ数の整合性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 17:21:42 GMT)
COVID-19 Severity Classification on Chest X-ray Images [0.0] 本研究は,感染の重症度に基づいて画像の分類を行う。
ResNet-50モデルは精度95%、リコール(0.94)、F1スコア(0.92)、精度(0.91)で顕著な分類結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 12:01:03 GMT)
Automatic question generation based on sentence structure analysis using
machine learning approach [0.0] 本稿では,英語の非構造化テキストから事実質問を生成するための枠組みを紹介する。
文パターンに基づく従来の言語アプローチと、いくつかの機械学習手法を組み合わせる。
フレームワークには、生成された質問の品質を見積もる質問評価モジュールも含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 14:35:29 GMT)
Apport des ontologies pour le calcul de la similarit\'e s\'emantique au
sein d'un syst\`eme de recommandation [0.0] 用語、単語、テキストデータ間の意味的関連性や類似性の測定は、異なるアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
提案手法は,レコメンデータシステムを用いて意味的類似性を計算する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 07:27:10 GMT)
Analytics of Business Time Series Using Machine Learning and Bayesian
Inference [0.0] 本稿では,販売時系列予測のケーススタディ,時間トレンド補正,動的価格と供給最適化を用いた非定常時系列予測のためのディープラーニングアプローチについて考察する。
予測分析における機械学習とベイズ推定の利用について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 16:51:09 GMT)
A Study on Quantum Radar Technology Developments and Design
Consideration for its integration [0.0] 量子計測によって支援される量子レーダーシステムは、従来の目標検出および認識タスクだけでなく、RFステルスプラットフォームと兵器システムの検出と識別も可能である。
量子レーダーの概念は、光子の量子状態を利用して、遠くの標的に関する情報を確立するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 May 2022 06:53:23 GMT)