Towards Interpretable Natural Language Understanding with Explanations
as Latent Variables [146.8] そこで本研究では,人間に注釈付き説明文の小さなセットだけを必要とする自然言語理解の枠組みを構築した。
我々のフレームワークは、ニューラルネットワークの基本的な推論過程をモデル化する潜在変数として、自然言語の説明を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 22:12:42 GMT)
Future Computer Systems and Networking Research in the Netherlands: A
Manifesto [137.5] 我々はICTの重要部分としてCompSysに注目している。
オランダ経済のトップセクター、国家研究アジェンダの各ルート、国連持続可能な開発目標の各ルートは、コンプシーズの進歩なしには対処できない課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:02:29 GMT)
Embed to Control Partially Observed Systems: Representation Learning
with Provable Sample Efficiency [133.2] 部分的に観察されたマルコフ決定過程(POMDP)における強化学習は2つの課題に直面している。
しばしば、未来を予測するのに完全な歴史を要し、地平線と指数関数的にスケールするサンプルの複雑さを誘導する。
本稿では,2段階の表現を最適化しながら学習するETC(Embed to Control)という強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:34:46 GMT)
Super Vision Transformer [125.4] ImageNetの実験結果から, 我々のSuperViTは, 性能の向上とともに, ViTモデルの計算コストを大幅に削減できることが示された。
我々のSuperViTは、効率的な視覚変換器に関する既存の研究よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:50:57 GMT)
BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View
Representation [116.6] 本稿では,汎用マルチタスクマルチセンサ融合フレームワークであるBEVFusionを紹介する。
共有鳥眼ビュー表示空間におけるマルチモーダル特徴を統一する。
3Dオブジェクト検出では1.3%高いmAPとNDS、BEVマップのセグメンテーションでは13.6%高いmIoU、コストは1.9倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:59:35 GMT)
$O(N^2)$ Universal Antisymmetry in Fermionic Neural Networks [107.9] 我々は、置換同変アーキテクチャを提案し、その上で行列式 Slater を適用して反対称性を誘導する。
FermiNetは、単一の行列式を持つ普遍近似能力があることが証明されている。
これは実装が容易であり、計算コストを$O(N2)$に下げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:44:54 GMT)
Pessimism in the Face of Confounders: Provably Efficient Offline
Reinforcement Learning in Partially Observable Markov Decision Processes [105.5] 半可観測マルコフ決定過程におけるオフライン強化学習(RL)について検討する。
本稿では,UnderlineProxy変数 underlinePessimistic UnderlinePolicy UnderlineOptimization (textttP3O)アルゴリズムを提案する。
textttP3Oは、確立されたデータセットを持つPOMDPのための証明可能な最初のオフラインRLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:13:55 GMT)
Fine-grained Image Captioning with CLIP Reward [104.7] ウェブから大量の画像テキストペアをトレーニングしたマルチモーダルエンコーダであるCLIPを用いて、マルチモーダル類似性を計算し、報酬関数として利用する。
また、追加のテキストアノテーションを必要としない文法を改善するために、CLIPテキストエンコーダの簡単な微調整戦略を提案する。
テキスト・ツー・イメージ検索とFineCapEvalの実験において、提案したCLIP誘導モデルは、CIDEr最適化モデルよりも顕著なキャプションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:46:09 GMT)
Experimental Design for Linear Functionals in Reproducing Kernel Hilbert
Spaces [102.1] 線形汎関数に対するバイアス認識設計のためのアルゴリズムを提供する。
準ガウス雑音下での固定および適応設計に対する漸近的でない信頼集合を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:56:25 GMT)
Training and Inference on Any-Order Autoregressive Models the Right Way [97.4] Any-Order Autoregressive Models (AO-ARMs) のファミリは、任意の条件付きタスクにおいてブレークスルーのパフォーマンスを示している。
我々は、AO-ARMの以前の定式化に対して行うべき重要な改善について確認する。
本手法はトラクタビリティを損なうことなく性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:00:02 GMT)
SemAffiNet: Semantic-Affine Transformation for Point Cloud Segmentation [94.1] ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのSemAffiNetを提案する。
我々はScanNetV2とNYUv2データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:00:23 GMT)
Active Labeling: Streaming Stochastic Gradients [91.8] 部分的監督に基づくアクティブラーニングを一般化する「アクティブラベリング」問題を定式化する。
サンプル数に対する一般化誤差の比率を最小化するストリーミング技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:49:16 GMT)
Your Transformer May Not be as Powerful as You Expect [88.1] 連続列列列関数を近似できるかどうかに関して, RPE ベースの変換器のパワーを数学的に解析する。
RPEをベースとしたトランスフォーマーでは,ニューラルネットワークの深さや幅がどんなに深くても近似できない連続列列列列関数が存在することを示す。
我々は,その条件を満たす,Universal RPE-based (URPE) Attentionと呼ばれる新しいアテンションモジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:51:30 GMT)
CA-UDA: Class-Aware Unsupervised Domain Adaptation with Optimal
Assignment and Pseudo-Label Refinement [84.1] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ターゲットデータに欠けているラベルのサロゲートとして、優れた擬似ラベルの選択に焦点を当てる。
ソースとターゲットドメインの共有ネットワークが通常、擬似ラベルの選択に使用されるため、擬似ラベルを劣化させるソースドメインバイアスは依然として存在する。
本稿では, 擬似ラベルの品質向上のためのCA-UDAを提案し, 最適課題, 擬似ラベル改善戦略, クラス対応ドメインアライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:45:04 GMT)
Semantic-Aware Representation Blending for Multi-Label Image Recognition
with Partial Labels [81.0] 部分ラベル付きマルチラベル画像認識モデル(MLR-PL)を訓練することは、この問題に対処するための代替手段である。
多粒度カテゴリ固有の意味表現をブレンドする2つの重要なモジュールからなる統合意味認識表現ブレンディング(SARB)を提案する。
MS-COCO、Visual Genome、Pascal VOC 2007データセットに対する大規模な実験は、提案されたSARBが現在の最先端アルゴリズムを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 00:33:44 GMT)
Optimal bounds on the speed of subspace evolution [77.3] 基本的なマンデルスタム・タムの不等式とは対照的に、シュローディンガーの進化に従属する部分空間に関係している。
部分空間間の最大角度の概念を用いることで、そのような部分空間の進化速度の最適境界を導出する。
これらの境界は、マンデルシュタムの不等式をさらに一般化したものと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:29:05 GMT)
Task-Customized Self-Supervised Pre-training with Scalable Dynamic
Routing [76.8] セルフ教師付き事前トレーニングの一般的な実践は、できるだけ多くのデータを使用することである。
しかし、特定のダウンストリームタスクでは、事前トレーニングで無関係なデータを含むと、ダウンストリームのパフォーマンスが低下する可能性がある。
異なるタスクのための事前トレーニングで、異なるダウンストリームタスクにカスタマイズされたデータセットを使用することは、重荷であり、実現不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 10:49:43 GMT)
Social Interpretable Tree for Pedestrian Trajectory Prediction [75.8] 本稿では,このマルチモーダル予測課題に対処するため,SIT(Social Interpretable Tree)と呼ばれる木に基づく手法を提案する。
木の根から葉までの経路は、個々の将来の軌跡を表す。
ETH-UCYとStanford Droneのデータセットによる実験結果からは,手作り木にもかかわらず,我々の手法が最先端の手法の性能に適合または超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:18:44 GMT)
Learnable Visual Words for Interpretable Image Recognition [70.9] モデル予測動作を2つの新しいモジュールで解釈するLearable Visual Words (LVW)を提案する。
意味的な視覚的単語学習は、カテゴリ固有の制約を緩和し、異なるカテゴリ間で共有される一般的な視覚的単語を可能にする。
6つの視覚的ベンチマーク実験により,提案したLVWの精度とモデル解釈における優れた効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:43:21 GMT)
Characterising Research Areas in the field of AI [68.8] トピックの共起ネットワーク上でクラスタリング分析を行うことで,主要な概念テーマを特定した。
その結果は、ディープラーニングや機械学習、物のインターネットといった研究テーマに対する学術的関心の高まりを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:30:30 GMT)
Quark: Controllable Text Generation with Reinforced Unlearning [68.1] 大規模言語モデルは、しばしばユーザの期待に合わない振る舞いを学ぶ。
本稿では,(不必要な)特性を定量化する報酬関数を最適化するアルゴリズムQuarkを紹介する。
未学習の毒性、ネガティブな感情、反復について、我々の実験はQuarkが強いベースラインと最先端の強化学習法の両方より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:11:51 GMT)
On the Eigenvalues of Global Covariance Pooling for Fine-grained Visual
Recognition [65.7] グローバル共分散プーリング(GCP)の小さな固有値をトラッピングすることで、よりスムーズな勾配が得られることを示す。
きめ細かいデータセットでは、小さな固有値の切り抜きは、モデルを収束させるのに失敗する。
この観測から着想を得て,小さな固有値の重要性を拡大するネットワーク分岐を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:41:36 GMT)
Variance-Aware Sparse Linear Bandits [64.7] 余分な線形包帯に対する最悪のミニマックスは$widetildeThetaleft(sqrtdTright)$である。
ノイズがなく、アクションセットが単位球面である良性設定では、ディビジョン・アンド・コンカーを使用して、$widetildemathcal O(1)$ regretを達成することができる。
我々は,任意の分散対応線形帯域幅アルゴリズムを分散対応線形帯域幅アルゴリズムに変換する汎用フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:55:44 GMT)
Quantum density matrix theory for a laser without adiabatic elimination
of the population inversion: transition to lasing in the class-B limit [63.0] B級量子密度行列モデルは、統一理論におけるコヒーレンスと光子相関を正確に記述することができない。
ここでは、一般クラスBレーザーに対する密度行列の理論的アプローチを行い、光子のフォック基底におけるフォトニックおよび原子還元密度行列の閉方程式を提供する。
このモデルは、クラスBレーザーデバイスにおける数光子分岐と非古典光子相関の研究を可能にし、コヒーレント結合ナノレーザーアレイの量子記述を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:33:51 GMT)
SymNMF-Net for The Symmetric NMF Problem [62.4] 我々は,Symmetric NMF問題に対するSymNMF-Netと呼ばれるニューラルネットワークを提案する。
各ブロックの推測は最適化の単一イテレーションに対応することを示す。
実世界のデータセットに関する実証的な結果は、我々のSymNMF-Netの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:17:39 GMT)
Certified Robustness Against Natural Language Attacks by Causal
Intervention [61.6] Causal Intervention by Semantic Smoothing (CISS)は、自然言語攻撃に対する堅牢性に向けた新しい枠組みである。
CISSは単語置換攻撃に対して確実に堅牢であり、未知の攻撃アルゴリズムによって摂動が強化されたとしても経験的に堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:30:53 GMT)
Verifying Learning-Based Robotic Navigation Systems [61.0] 有効モデル選択に現代検証エンジンをどのように利用できるかを示す。
具体的には、検証を使用して、最適下行動を示す可能性のあるポリシーを検出し、除外する。
我々の研究は、現実世界のロボットにおける準最適DRLポリシーを認識するための検証バックエンドの使用を初めて実証したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:56:43 GMT)
Keywords and Instances: A Hierarchical Contrastive Learning Framework
Unifying Hybrid Granularities for Text Generation [59.0] 入力テキスト中のハイブリッドな粒度意味を統一する階層的コントラスト学習機構を提案する。
実験により,本モデルがパラフレージング,対話生成,ストーリーテリングタスクにおいて,競争ベースラインより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:26:03 GMT)
Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.7] Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。
我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。
絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:32:36 GMT)
Towards Learning Universal Hyperparameter Optimizers with Transformers [57.4] 我々は,テキストベースのトランスフォーマーHPOフレームワークであるOptFormerを紹介した。
実験の結果,OptFormerは少なくとも7種類のHPOアルゴリズムを模倣できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:51:32 GMT)
A Model or 603 Exemplars: Towards Memory-Efficient Class-Incremental
Learning [56.5] CIL(Class-Incremental Learning)は、この要件を満たすために、限られたメモリサイズでモデルをトレーニングすることを目的としている。
モデルサイズを総予算にカウントし,メモリサイズに整合する手法を比較すると,保存モデルは常に機能しないことを示す。
本稿では,メモリ効率のよい拡張可能なMOdelのための MEMO という,シンプルで効果的なベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:24:01 GMT)
Measuring Perceptual Color Differences of Smartphone Photography [55.9] 知覚的CD評価のための最大の画像データセットを提示する。
我々は、軽量ニューラルネットワークに基づいて、エンドツーエンドで学習可能なCD公式を構築するための最初の試みの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:57:04 GMT)
PREF: Phasorial Embedding Fields for Compact Neural Representations [54.4] 本稿では,脳神経信号モデリングと再構成作業を容易にするためのコンパクトな表現として,ファサール埋め込みフィールドemphPREFを提案する。
実験の結果,PreFをベースとしたニューラル信号処理技術は,2次元画像補完,3次元SDF表面回帰,5次元放射野再構成と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:43:03 GMT)
Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling [54.1] 階層型視覚変換器(ViT)を用いたマスク付き画像モデリングのための効率的な手法を提案する。
グループウィンドウのアテンションスキームは,ディバイド・アンド・コンカエ戦略に従って設計する。
グループ化されたパッチに対する注意の全体的なコストを最小限に抑えるため、動的プログラミングアルゴリズムによるグループ化戦略をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:34:42 GMT)
HIRL: A General Framework for Hierarchical Image Representation Learning [54.1] 階層型画像表現学習(HIRL)のための一般的なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、各画像の複数の意味表現を学習することを目的としており、これらの表現は、細粒度から粗粒度まで画像意味をエンコードするように構成されている。
確率的因子化に基づいて、HIRLはオフザシェルフ画像SSLアプローチにより最もきめ細かいセマンティクスを学習し、新しいセマンティクスパス識別方式により複数の粗いセマンティクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:13:26 GMT)
Other Roles Matter! Enhancing Role-Oriented Dialogue Summarization via
Role Interactions [50.8] 本稿では,役割指向対話要約のための新しい役割相互作用強化手法を提案する。
クロスアテンションとデコーダのセルフアテンションインタラクションを採用し、他のロールのクリティカル情報を対話的に取得する。
提案手法は,2つの公開ロール指向対話要約データセットにおいて,強いベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:58:02 GMT)
Feature Forgetting in Continual Representation Learning [48.9] 表現は、平凡な連続学習においても「破滅的な忘れ」に苦しめられることはないが、その特徴についてはほとんど知られていない。
連続的な学習における表現を評価するためのプロトコルを考案し、それを用いて連続的な表現学習の基本的傾向の概要を示す。
特徴忘れ問題を研究するために、ニューラルネットワークにおける特徴忘れの頻度を識別し視覚化する合成データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:38:56 GMT)
Distributed Contextual Linear Bandits with Minimax Optimal Communication
Cost [48.3] そこでは,$N$エージェントが協調して,$d$次元の特徴を持つ線形帯域最適化問題を解く。
本稿では,LinUCBアルゴリズムの分散バッチ除去版であるDisBE-LUCBを提案する。
我々は、DisBE-LUCBの通信コストがわずか$tildemathcalO(dN)$であり、その後悔は少なくとも$tildemathcalO(dN)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:56:23 GMT)
Target-aware Abstractive Related Work Generation with Contrastive
Learning [48.0] 関連作業部は学術論文の重要な構成要素であり、参考論文の文脈における対象論文の貢献を強調している。
既存の作業部生成手法の多くは、既成の文章を抽出することに依存している。
本稿では,新たな文からなる関連作業区間を生成できる抽象的目標認識関連作業生成装置(TAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:20:51 GMT)
Deep Active Learning with Noise Stability [48.0] ラベルのないデータの不確実性推定は、アクティブな学習に不可欠である。
単一学習型マルチ推論方式で、ノイズ安定性を利用してデータの不確実性を推定する新しいアルゴリズムを提案する。
本手法は,様々なタスクにおいて,最先端のアクティブラーニングベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:21:01 GMT)
Learning to Reason with Neural Networks: Generalization, Unseen Data and
Boolean Measures [44.9] 本稿では,[ZRKB21]で導入されたポインタ値検索(PVR)ベンチマークについて考察する。
まず、対称ニューラルネットワーク上で勾配勾配勾配の論理関数を学習するために、対象関数の雑音安定性の観点から一般化誤差を下界化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:53:47 GMT)
DeepTechnome: Mitigating Unknown Bias in Deep Learning Based Assessment
of CT Images [44.6] 私たちは、未知のバイアスに対するトレーニング中にディープラーニングモデルをデバイアスします。
制御領域は、バイアスに関する情報を伝達する代理として使用します。
強いバイアスを示すデータから学習する手法を応用し、対応する偏りのないデータを用いたトレーニングで観測された分類性能をほぼ完全に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:18:48 GMT)
On Learning Mixture of Linear Regressions in the Non-Realizable Setting [44.3] 線形回帰(MLR)の混合はラベルを予測せずに値のリストを予測できることを示す。
本稿では,一般的な最小化 (AM) アルゴリズムのバージョンが,実現可能なモデルが仮定されていない場合でも,データセットに最も適した線を見つけることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:34:57 GMT)
Optimal Neural Network Approximation of Wasserstein Gradient Direction
via Convex Optimization [43.7] ワッサーシュタイン勾配方向の計算は、後続サンプリング問題や科学計算に不可欠である。
正方形ReLUアクティベーションを持つ2層ネットワーク群において、半定値プログラミング(SDP)緩和を導出する変動問題について検討する。
このSDPは、2層ネットワークを含むより広い関数群におけるワッサーシュタイン勾配の近似と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 00:51:12 GMT)
Understanding new tasks through the lens of training data via
exponential tilting [43.3] 対象タスクの分布を把握するために,トレーニングサンプルを再検討する問題を考察する。
指数的傾き仮定に基づいて分布シフトモデルを定式化し、列車データ重み付けを学習する。
学習したトレインデータの重み付けは、目標のパフォーマンス評価、微調整、モデル選択といった下流タスクに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:38:43 GMT)
Membership Inference Attack Using Self Influence Functions [43.1] メンバ推論(MI)攻撃は、特定のデータサンプルが機械学習モデルのトレーニングに使用されたかどうかを判断することを目的としている。
我々は,MI予測を行うために,影響関数,具体的にはサンプルの自己影響スコアを利用する新しいMI攻撃を提案する。
本手法は,データ拡張によるトレーニングと無用なトレーニングの両面において,新たな最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:52:26 GMT)
Federated Non-negative Matrix Factorization for Short Texts Topic
Modeling with Mutual Information [43.0] 本稿では,Federated NMF (FedNMF) フレームワークを提案する。
実験の結果,FedNMF+MI法はFedLDA法とFedNMF法に比較して,短いテキストのMI法では優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:22:34 GMT)
QAMPARI: : An Open-domain Question Answering Benchmark for Questions
with Many Answers from Multiple Paragraphs [42.8] 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） (Thu, 26 May 2022 15:07:40 GMT)
Cross-Architecture Self-supervised Video Representation Learning [42.3] 自己教師型ビデオ表現学習のためのクロスアーキテクチャ・コントラスト学習フレームワークを提案する。
本稿では,2つのビデオシーケンス間の編集距離を明示的に予測できる時間的自己教師型学習モジュールを提案する。
UCF101およびHMDB51データセットにおける映像検索と行動認識のタスクについて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:41:19 GMT)
Fast Vision Transformers with HiLo Attention [40.9] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンにおける最新の重要なブレークスルーを引き起こしている。
LITv2は、既存の最先端手法に対して良好に機能する、シンプルで効果的なViTである。
HiLoによってパワーアップされたLITv2は、画像分類、高密度検出、セグメンテーションを含むメインストリームの視覚タスクの強力なバックボーンとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:16:14 GMT)
Fairness in Recommendation: A Survey [40.3] 本調査は,レコメンデーション文学における公平性の基盤に焦点を当てたものである。
まず、分類やランキングといった基本的な機械学習タスクにおける公平性について簡単な紹介を行う。
その後、調査では、フェアネスの定義、フェアネスを改善するための典型的な技術、そして、フェアネス研究のためのデータセットに焦点をあてて、フェアネスを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:48:53 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） (Thu, 26 May 2022 02:57:17 GMT)
Polygon-free: Unconstrained Scene Text Detection with Box Annotations [39.7] 本研究では,ポリゴンフリー(PF)と呼ばれる制約のないテキスト検出システムを提案する。
PFはアップライトなバウンディングボックスアノテーションでのみトレーニングされる。
実験では、PFが一般的な検出器を組み合わせることで驚くほど高品質なピクセルレベルの結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 10:47:26 GMT)
AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual
Recognition [39.4] 本稿では,Transformerの効果的な適応手法,すなわちAdaptFormerを提案する。
トレーニング済みのViTを、さまざまな画像やビデオタスクに効率的に適応させることができる。
オリジナルのトレーニング済みパラメータを更新することなく、ViTの転送可能性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:56:15 GMT)
Pruning has a disparate impact on model accuracy [39.4] この論文は、刈り取りが異なる影響を生み出したり、悪化させる可能性があることを示している。
これらの要因を詳細に分析し、理論的および実証的な支援を提供する。
刈り込みによって生じる異なる影響を緩和する、単純で効果的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:32:25 GMT)
MixMIM: Mixed and Masked Image Modeling for Efficient Visual
Representation Learning [38.5] 単純かつ効率的なMIM法であるMixMIM(MixMIM)を提案する。
我々は、入力トークンのランダムなサブセットを特別なMASKシンボルに置き換え、劣化した画像から元の画像トークンを再構成することを目的としている。
対照的に、ある画像のマスク付きトークンを別の画像の可視トークンに置き換え、混合画像を生成する。
次に、混合入力から元の2つの画像を再構成する二重再構成を行い、効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:00:42 GMT)
Continual evaluation for lifelong learning: Identifying the stability
gap [36.0] そこで我々は,定点評価の連続評価のためのフレームワークを提案し,新しいメトリクスセットを定義した。
新しいタスクを学ぶと、過去のタスクのパフォーマンスが大幅に低下するが、過渡的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:56:08 GMT)
Follow-the-Perturbed-Leader for Adversarial Markov Decision Processes
with Bandit Feedback [35.7] 本稿では, 損失関数が時間とともに変化し, 逆選択されるAMDP(Adversarial Markov Decision Processs)に対する後悔について考察する。
Online-Mirror-Descent(OMD)法によるこの問題の研究が急増しているが、Follow-the-Perturbed-Leader(FTPL)法についてはほとんど知られていない。
我々は,帯域幅のフィードバックと遷移を伴う無限水平環境において,AMDPを学習するための最初のノンレグレットアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:55:50 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） (Thu, 26 May 2022 09:25:55 GMT)
Efficient Approximation of Gromov-Wasserstein Distance using Importance
Sparsification [34.9] 本稿では,Gromov-Wasserstein距離を効率的に近似するために,Spar-GWと呼ばれる新しい重要空間分割法を提案する。
Spar-GW法は任意の地価でGW距離に適用可能であることを示す。
さらに、この方法は、エントロピーGW距離、融合GW距離、不均衡GW距離を含むGW距離の変種を近似するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:30:40 GMT)
Matryoshka Representations for Adaptive Deployment [34.6] Matryoshka Representation Learningは、下流タスクの計算制約に適応するために、単一の埋め込みを可能にする。
MRLは、独立に訓練された低次元表現と同じくらい正確でリッチな粗大な表現を学習する。
MRLは、視覚(ViT、ResNet)、視覚+言語(ALIGN)、言語(BERT)といった、Webスケールのデータセットにシームレスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:33:56 GMT)
Efficient U-Transformer with Boundary-Aware Loss for Action Segmentation [34.5] U-Netアーキテクチャを組み込むことで、時間的畳み込みのない純粋なトランスフォーマーベースモデルを設計する。
本稿では,アテンションモジュールからのフレーム間の類似度スコアの分布に基づく境界認識損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:30:34 GMT)
A Unified Analysis of Federated Learning with Arbitrary Client
Participation [33.9] Federated Learning(FL)は、断続的なクライアント可用性と計算/通信効率の課題に直面します。
部分的なクライアントの参加が収束にどのように影響するかを理解することが重要です。
我々は、任意のクライアント参加を伴うFLの統一収束解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:56:31 GMT)
TempoRL: Temporal Priors for Exploration in Off-Policy Reinforcement
Learning [33.5] より多様なタスクで共有されるオフラインデータから機能を学ぶことを提案する。
実演軌跡における時間的一貫性を直接モデル化する状態非依存の時間的先行性を導入する。
また、非政治強化学習における行動優先の新たな統合手法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:49:12 GMT)
Fight Poison with Poison: Detecting Backdoor Poison Samples via
Decoupling Benign Correlations [31.1] 深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するバックドア中毒予防のための毒サンプル検出について検討した。
我々は、バックドアモデルが毒や清潔なサンプルにある種の識別可能な振る舞いを持つと仮定するのではなく、アクティブディフェンス(アクティブディフェンス)という考え方を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:44:15 GMT)
Circumventing Backdoor Defenses That Are Based on Latent Separability [31.1] ディープラーニングモデルは、バックドア中毒の攻撃に弱い。
本稿では,適応的なバックドア毒殺攻撃を設計することで,潜伏分離を著しく抑制できることを示す。
以上の結果から,潜伏分離性の仮定を破る可能性のある適応的バックドア毒殺攻撃は,現在および将来の防衛効果を評価するために真剣に検討されるべきであると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:40:50 GMT)
VectorAdam for Rotation Equivariant Geometry Optimization [31.0] 我々は、VectorAdamが最適化変数のベクトル構造を考慮し、Adam回転同変を生成することを示す。
機械学習と従来の幾何最適化における問題に対するこのアプローチを、等価あるいは改善された収束率で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:11:05 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、各インスタンスに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） (Thu, 26 May 2022 04:41:10 GMT)
How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks [29.3] 理論的には、Kホップメッセージパッシングの表現力の特徴付けを行う。
表現力が高いにもかかわらず、Kホップメッセージパッシングが依然として単純な正規グラフを区別できないことを示す。
KP-GNNフレームワークを導入し、各ホップの周辺サブグラフ情報を活用することにより、Kホップメッセージパッシングを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:03:56 GMT)
Learning Dialogue Representations from Consecutive Utterances [29.2] 本稿では,自己指導型コントラスト学習手法である対話文埋め込み(DSE)を紹介する。
DSEは、対照的な学習のための正のペアと同じ対話の連続的な発話を取り、対話から学習する。
異なる意味的粒度の対話表現を調べる5つの下流対話課題についてDSEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:15:13 GMT)
Undersampling is a Minimax Optimal Robustness Intervention in
Nonparametric Classification [28.1] マイノリティグループサンプルの欠如によって学習が根本的に制約されていることを示す。
特にラベルシフトの場合、最小値のアンダーサンプリングアルゴリズムが常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 00:35:11 GMT)
Transfer and Share: Semi-Supervised Learning from Long-Tailed Data [27.9] 本稿では、TRAS(TRAnsfer and Share)を用いて、長い尾を持つ半教師付きデータを効果的に活用する。
TRASは従来のSSLモデルの不均衡な擬似ラベル分布を変換する。
その後、マイノリティクラスが大きな注目を集めるように、分布をターゲットモデルに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:37:59 GMT)
Continual Learning for Visual Search with Backward Consistent Feature
Embedding [26.9] ビジュアル検索では、ギャラリーセットが徐々に成長し、実際にデータベースに追加される可能性がある。
既存のメソッドはデータセット全体をトレーニングしたモデルに依存しており、モデルの継続的な更新を無視している。
後方埋め込み整合性を備えた漸進的に成長するギャラリーセットを処理できる継続学習(CL)アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:15:29 GMT)
Predictor-corrector algorithms for stochastic optimization under gradual
distribution shift [26.9] 時間変化の最適化問題は機械学習の実践で頻繁に発生する。
我々は、時間変動最適化のための予測器相関アルゴリズムを開発することにより、この基礎となる連続性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:33:00 GMT)
Denial-of-Service Attack on Object Detection Model Using Universal
Adversarial Perturbation [26.8] NMS-Spongeは、最先端のオブジェクト検出器であるYOLOの決定遅延に悪影響を及ぼす新しいアプローチである。
提案するUAPは,「ファントム」オブジェクトを追加することで,個々のフレームの処理時間を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:46:28 GMT)
Discovering Policies with DOMiNO: Diversity Optimization Maintaining
Near Optimality [26.7] 我々はこの問題を制約付きマルコフ決定過程として定式化する。
目的は、集合内の政策の国家占有率間の距離によって測定される多様な政策を見つけることである。
本手法は様々な領域において多様かつ有意義な振る舞いを発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:40:52 GMT)
Selective Classification Via Neural Network Training Dynamics [26.6] 本研究では,モデルのトレーニング力学を学習することで,最先端の選択的分類性能を達成できることを実証する。
提案手法は,典型的な選択分類ベンチマークにおいて,最先端の精度/カバレッジトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:51:29 GMT)
Towards a Defense against Backdoor Attacks in Continual Federated
Learning [26.5] 連合型連続学習環境におけるバックドア攻撃を防御する新しい枠組みを提案する。
私たちのフレームワークでは,バックボーンモデルとシャドーモデルという,2つのモデルを並列にトレーニングしています。
我々は,既存のバックドア攻撃に対する防御において,我々の枠組みが著しく改善されることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:41:30 GMT)
QUICK-FL: Quick Unbiased Compression for Federated Learning [26.3] 我々は,すべての世界のベストを達成できる分散平均推定アルゴリズムQUIC-FLを提案する。
QUIC-FLはバイアスがなく、高速な集約時間を提供し、最も正確な(スローアグリゲーション)DME技術と競合する。
我々は、この問題を新しい方法で定式化し、標準ソルバを用いて、ほぼ最適な非バイアス量子化スキームを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:24:26 GMT)
Improving Human Image Synthesis with Residual Fast Fourier
Transformation and Wasserstein Distance [25.4] 近年,ポーズ転送などの人間の画像合成や編集技術が普及している。
既存の技術のほとんどは、優れた人間の画像を生成するGANに依存している。
合成画像のレンダリング効果は、一部の領域のレンダリング不良など、現実的ではない。
GANのトレーニングは不安定であり、モデル崩壊のような収束が遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:16:01 GMT)
Federated Split BERT for Heterogeneous Text Classification [25.4] 異種データを処理し,BERTエンコーダ層を局所部分とグローバル部分に分割することで通信コストを削減するフレームワークであるFedSplitBERTを提案する。
私たちのフレームワークは、FedAvg、FedProx、FedAdamなど、既存のフェデレーション学習アルゴリズムと互換性があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:21:57 GMT)
Cali3F: Calibrated Fast Fair Federated Recommendation System [25.4] 提案手法は,推薦性能の公平性を改善するために,パーソナライズされた推薦システムトレーニングアルゴリズムを提案する。
次に、トレーニングプロセスの高速化のためにクラスタリングベースのアグリゲーション手法を採用する。
Cali3Fは、キャリブレーションされた高速かつ公正なフェデレーションレコメンデーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:05:26 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） (Thu, 26 May 2022 06:12:38 GMT)
Revealing the Dark Secrets of Masked Image Modeling [25.2] 事前学習としてのマスク付き画像モデリング(MIM)は、多くの視線下流タスクに有効であることが示されているが、どのように、どこでMIMが機能するのかは定かではない。
本稿では,MIMと長大な教師付き事前学習モデルを比較し,可視化と実験を行った。
MIMは、トレーニングされたモデルのすべての層に局所性誘導バイアスをもたらすが、教師付きモデルは、より低い層に局所的に集中する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:59:49 GMT)
Light Field Raindrop Removal via 4D Re-sampling [25.1] 光電界雨滴除去(LFRR)は、光電場(LF)の雨滴で隠れた背景領域を復元することを目的としている。
降雨水は、LFの背景よりも大きな相違があるため、降雨水の影響を受けないテクスチャの細部の大部分は、他の視点で見ることができる。
本研究では,入力降雨量LFにおける降雨量フリー領域の相補的画素情報を利用して,新しいLFRRネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:30:59 GMT)
Hardness of Maximum Likelihood Learning of DPPs [25.1] 与えられたデータセットに対して最大極大 DPP モデルを求める問題は NP-完全である、というクレスザの予想を証明する。
技術面では、データセット上のDPPの最大ログ類似度を減らし、ハイパーグラフ上の「ベクトル」問題のギャップを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:12:36 GMT)
DT-SV: A Transformer-based Time-domain Approach for Speaker Verification [24.6] 話者検証(SV)は、話者の発話の同一性が基準音声と同一であるかどうかを判定することを目的としている。
本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて発話レベル話者埋め込みを導出する手法を提案する。
また,学習可能なメルフバンク型エネルギー特徴抽出器である時間領域特徴抽出器についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:36:26 GMT)
Gaussian Universality of Linear Classifiers with Random Labels in
High-Dimension [24.5] 高次元における生成モデルから得られるデータは、ガウスデータと対応するデータ共分散の最小限の訓練損失を持つことを示す。
特に,同質なガウス雲と多モード生成ニューラルネットワークの任意の混合によって生成されたデータについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:25:24 GMT)
Adaptive Few-Shot Learning Algorithm for Rare Sound Event Detection [24.4] そこで本研究では,メトリックベースの数ショット学習フレームワークに容易に組み込むことができる新しいタスク適応型モジュールを提案する。
我々のモジュールはベースライン法よりも2つのデータセットの性能をかなり改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:10:29 GMT)
Leveraging Causal Inference for Explainable Automatic Program Repair [24.1] 本稿では,因果推論を用いたシーケンス・ツー・シーケンスモデルに基づくプログラム修復のための解釈可能なアプローチを提案する。
我々の手法はCPRと呼ばれ、因果プログラムの修復に短い。
4つのプログラミング言語の実験では、CPRが合理的な解釈のために因果グラフを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:25:33 GMT)
Subspace clustering in high-dimensions: Phase transitions \&
Statistical-to-Computational gap [24.1] 部分空間クラスタリングを研究するための単純なモデルは、高次元の$k$-ガウス混合モデルである。
広帯域な高次元状態における統計的に最適な再構成誤差を正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:47:35 GMT)
A Fair Federated Learning Framework With Reinforcement Learning [23.7] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、多くのクライアントが中央サーバの協調の下でモデルを協調的にトレーニングするパラダイムである。
本稿では,クライアントにアグリゲーション重み付けを割り当てるポリシを自動的に学習するPG-FFLという強化学習フレームワークを提案する。
フレームワークの有効性を検証するため、多様なデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:10:16 GMT)
SeedGNN: Graph Neural Networks for Supervised Seeded Graph Matching [23.6] 本論文は、シードグラフマッチングのための教師付きアプローチを初めて提案するものである。
提案するSeedGNNアーキテクチャは,シードグラフマッチングの理論研究から着想を得た,新しい設計選択を多数採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:50:42 GMT)
Approximate Q-learning and SARSA(0) under the $\epsilon$-greedy Policy:
a Differential Inclusion Analysis [22.8] グリード政策の不連続性は、これらのアルゴリズムが複雑な現象を示すことを実証的に知られている。
我々の研究は、差分包摂と差分包摂(DI)を用いて必要な数学的枠組みを構築することでこの問題に対処している。
これらの決定論的DIの性質は、これらのアルゴリズムの制限挙動を完全に支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:46:01 GMT)
To image, or not to image: Class-specific diffractive cameras with
all-optical erasure of undesired objects [22.7] 対象オブジェクトのクラス固有のイメージングを,他のオブジェクトのクラスを瞬時に全光で消去するカメラ設計について述べる。
クラス固有の回折カメラの成功はテラヘルツ波と3Dプリントした回折層を用いて実験的に実証された。
この回折カメラの設計は、可視波長や赤外波長を含む電磁スペクトルの様々な部分に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:06:44 GMT)
Decoupled Pyramid Correlation Network for Liver Tumor Segmentation from
CT images [22.1] Decoupled Pyramid correlation Network (DPC-Net)を提案する。
注意機構を利用して、FCNに埋め込まれた低レベルの特徴と高レベルの特徴をフル活用し、肝腫瘍を分節する。
DSCは96.2%、ASSDは1.636mmで肝臓セグメンテーションが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:31:29 GMT)
ColdGuess: A General and Effective Relational Graph Convolutional
Network to Tackle Cold Start Cases [21.9] オンライン小売サイトにおける低品質のリスティングと悪いアクター行動は、eコマースビジネスを脅かす。
ヘテロジニアスな売り手/商品グラフ上に構築された誘導型グラフベースのリスク予測器であるColdGuessを提案する。
実際のデータに対する評価は、未知の機能の数が増えるにつれて、ColdGuessのパフォーマンスが安定していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:53:29 GMT)
Censor-aware Semi-supervised Learning for Survival Time Prediction from
Medical Images [19.8] 検閲されたデータと検閲されていないデータを用いて生存時間を予測できる新しいトレーニング手法を提案する。
TCGA-GMおよびNLSTデータセットの病理像とX線像について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:39:02 GMT)
Contrastive and Non-Contrastive Self-Supervised Learning Recover Global
and Local Spectral Embedding Methods [19.6] 自己監督学習(SSL)は、入力とペアの正の関係は意味のある表現を学ぶのに十分である。
本稿では,これらの制約に対処するために,スペクトル多様体学習の推進力の下で統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:54:18 GMT)
Machine Learning Models Are Not Necessarily Biased When Constructed
Properly: Evidence from Neuroimaging Studies [19.3] 我々は、適切に訓練された機械学習モデルが、様々な条件にまたがって適切に一般化できる実験データを提供する。
具体的には、アルツハイマー病、統合失調症、自閉症スペクトラム障害の診断にマルチスタディ磁気共鳴画像コンソーシアを用いて、よく訓練されたモデルの精度が、異なるサブグループ間で一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:24:39 GMT)
Aggregating Gradients in Encoded Domain for Federated Learning [19.1] 悪意のある攻撃者や、率直に言ってクレージーなサーバは、フェデレート学習においてアップロードされた勾配からプライベートクライアントデータを盗むことができる。
我々は、サーバが単一のクライアントの生の勾配にアクセスすることなく、エンコードされたドメインの勾配を集約できるtextttFedAGEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:20:19 GMT)
Denial-of-Service Attacks on Learned Image Compression [18.8] 画像圧縮システムのロバスト性について検討し、入力画像の知覚不能な摂動が圧縮された潜伏者の摂動を著しく増加させる可能性があることを示す。
注意モジュールと基本因子化エントロピーモデルを組み込んだ新しいモデルを提案し,PSNR/bpp比と敵攻撃に対する堅牢性との間に有望なトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:46:07 GMT)
Constrained Reinforcement Learning for Short Video Recommendation [18.5] ソーシャルメディアプラットフォーム上のショートビデオは、レコメンデーターシステムの最適化に新たな課題をもたらす。
アクター・クリティカルな枠組みに基づく2段階強化学習手法を提案する。
当社のアプローチは,ユーザエクスペリエンスを最適化するために,運用システムで完全にローンチされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:36:20 GMT)
Experimental Quantum Simulation of Dynamic Localization on Curved
Photonic Lattices [18.5] 正弦波曲率を持つ一次元および六角形の2次元アレイを作製した。
抑制された単光子進化パターンの観測に成功し,その輸送特性を初めて測定した。
本稿では、その異方性輸送特性を研究するための動的局所化の量子シミュレーションと、集積フォトニクスにおける量子情報処理のためのビルディングブロックとしての動的局在化の有望な応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:03:42 GMT)
Revisiting Generative Commonsense Reasoning: A Pre-Ordering Approach [16.9] 入力概念の順序は,PTMの常識的知識を活用できる能力に影響を及ぼす可能性があると論じる。
生成前に与えられた概念の順序を精巧に操作するための事前注文手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:36:53 GMT)
Trainable Weight Averaging for Fast Convergence and Better
Generalization [16.9] 勾配降下(SGD)とその変種は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練するためのデファクト方法として一般的に考えられている
本稿では、平均化係数を最適化し、トレーニング可能なウェイト平均化(TWA)を実現することを提案する。
TWAは非常に効率的で、訓練の自由度が小さいため、優れた一般化能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 01:54:48 GMT)
Optimal Entanglement Distribution using Satellite Based Quantum Networks [16.8] 衛星量子通信は、地理的に非常に長距離に分離された地上局間で高品質な量子絡み合いを分散することができる。
この研究は、軌道を公転する衛星の星座を用いて、一対の地上局に二部体の絡み合いを最適に分配することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:00:05 GMT)
Kernel Ridgeless Regression is Inconsistent for Low Dimensions [16.7] 大規模なシフト不変カーネルのカーネルは、トレーニングセットに適応した帯域幅であっても、固定次元では不整合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:43:20 GMT)
Contextual Adapters for Personalized Speech Recognition in Neural
Transducers [16.6] ニューラルトランスデューサに基づくASRモデルにおいて,パーソナライズのための学習用ニューラルネットワークアダプタを提案する。
我々のアプローチは、ユーザ定義された単語に偏りを持つだけでなく、事前訓練されたASRモデルで作業するための柔軟性も備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 22:46:28 GMT)
SwinVRNN: A Data-Driven Ensemble Forecasting Model via Learned
Distribution Perturbation [16.5] 本研究では,SwinRNN予測器と摂動モジュールを組み合わせた天気予報モデルであるSwinVRNNを提案する。
SwinVRNNはECMWF統合予測システム(IFS)を2m温度と6時間総降水量で最大5日間のリードタイムで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:11:58 GMT)
Sparse Graph Learning for Spatiotemporal Time Series [16.4] 本稿では,グラフ上の分布をモデル化することにより,関係依存を学習する基本的かつ実用的,確率的手法を提案する。
グラフ学習問題に対する勾配推定器の調整は、最先端の予測性能を達成する上でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:02:43 GMT)
Tensor Program Optimization with Probabilistic Programs [16.3] 本稿では,テンソルプログラムのリッチな検索空間を構築するために,ドメイン固有の確率型プログラミング言語であるMetaScheduleを紹介する。
我々の抽象化により、ドメインの専門家はプログラムを分析し、プログラム変換を構成するモジュール化された方法で選択を簡単に提案できる。
また、与えられた検索空間に最適化されたプログラムを見つけるために、エンドツーエンドの学習駆動フレームワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:20:02 GMT)
Pick up the PACE: Fast and Simple Domain Adaptation via Ensemble
Pseudo-Labeling [16.1] ドメイン適応(DA)は、アウト・オブ・ディストリビューションラベル付きデータによるテスト精度の向上の可能性から、近年、ディープラーニング研究者から広く注目を集めている。
本研究では,(1)共分散マッチングによるドメインアライメント,(2)擬似ラベリング,(3)アンサンブルの3段階からなる,高速でシンプルなDA手法を提案する。
PACEは、ニューラルネットワークをトレーニングすることなく、ほとんどのベンチマーク適応タスクにおいて、以前の最先端を$textbf5 - 10 %で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:20:08 GMT)
Sym-NCO: Leveraging Symmetricity for Neural Combinatorial Optimization [16.1] 深部強化学習(DRL)に基づく最適化(CO)法は,従来のCO解法に比べて有意な効果を示した。
本稿では,既存のDRL-NCO法の性能向上を実現する新しいトレーニング手法であるSym-NCOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:55:43 GMT)
TransBoost: Improving the Best ImageNet Performance using Deep
Transduction [15.9] 本稿では, ディープ・トランスダクティブ・ラーニングを扱い, ディープ・ニューラル・モデルの微調整手法としてTransBoostを提案する。
TransBoostは大きなマージンの原則にインスパイアされ、効率的で使いやすい。
TransBoostは多様な画像分類データセットに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:09:29 GMT)
BagFlip: A Certified Defense against Data Poisoning [15.4] BagFlipは、トリガーレス攻撃とバックドア攻撃の両方を効果的に防御できる、モデルに依存しない認定アプローチである。
画像分類とマルウェア検出データセットを用いたBagFlipの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:09:24 GMT)
Faster Optimization on Sparse Graphs via Neural Reparametrization [15.3] グラフニューラルネットワークは,10-100倍の係数で最適化を高速化する,効率的な準ニュートン法を実装可能であることを示す。
本稿では, 熱拡散, 同期, 持続的ホモロジーなどの科学的問題に対する本手法の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:52:18 GMT)
Symbolic Physics Learner: Discovering governing equations via Monte
Carlo tree search [15.3] 本稿では,非線形力学の数学的構造を発見するための新しい記号物理学習機械を提案する。
鍵となる概念は、計算規則とシンボルによって数学的操作とシステム状態変数を解釈し、式木を介して数学的公式の記号的推論を確立し、モンテカルロ木探索(MCTS)エージェントを使用して測定データに基づいて最適な式木を探索することである。
PSLマシンの有効性と優位性は、最先端のベースラインと比較して数値的な例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:50:52 GMT)
Global Normalization for Streaming Speech Recognition in a Modular
Framework [15.0] 音声認識におけるラベルバイアス問題に対処するためのGNAT(Globally Normalized Autoregressive Transducer)を提案する。
グローバルな正規化モデルに切り替えることで、ストリーミングと非ストリーミング音声認識モデルの単語誤り率ギャップを大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:34:21 GMT)
Transferable Adversarial Attack based on Integrated Gradients [14.9] 目的関数の最適化、注意マップの活用、意思決定面の平滑化という3つのアプローチは、通常、敵の例を作成するために用いられる。
本稿では,TAIG(Integrated Gradients)に基づくTransferable Attackというアルゴリズムを提案する。
直線経路上の積分勾配とランダムな片方向線形経路を演算する2種類のTAIGについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:59:28 GMT)
Differentially Private Decoding in Large Language Models [14.2] 本稿では,復号段階で既に訓練済みのモデルに適用可能な,単純で分かり易く,計算的に軽量な摂動機構を提案する。
我々の摂動メカニズムはモデルに依存しず、どんな大規模言語モデルとも併用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:50:58 GMT)
Wireless Deep Video Semantic Transmission [14.1] 本稿では,無線チャネル上でのエンドツーエンドビデオ伝送を実現するための,高効率なディープ・ジョイント・ソース・チャネル符号化手法を提案する。
我々のフレームワークはディープビデオセマンティックトランスミッション (DVST) という名前で収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:26:43 GMT)
BppAttack: Stealthy and Efficient Trojan Attacks against Deep Neural
Networks via Image Quantization and Contrastive Adversarial Learning [14.0] ディープニューラルネットワークはトロイの木馬攻撃に弱い。
既存の攻撃では目に見えるパターンをトリガーとして使用しており、人間の検査に弱い。
我々はステルス的で効率的なトロイア攻撃BppAttackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:15:19 GMT)
Analytical Interpretation of Latent Codes in InfoGAN with SAR Images [13.9] 遅延符号は非線形な方法でSAR画像の特性に影響を与えることが示される。
特性は潜時符号で計算でき、逆に満足な潜時符号は所望の特性から推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:13:31 GMT)
Evolution of beliefs in social networks [13.9] 本稿では,マルコフ連鎖理論のツールを信念の進化解析に適用する理論的枠組みを提案する。
静的ネットワーク、ランダムに変化するネットワーク、およびホモフィリーに基づく動的ネットワークの3つのケースを分析する。
一般条件下では、静的およびランダムに変化するネットワークは、収束率とともに、すべての個人の間で単一の信念の集合に収束することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:07:39 GMT)
Collaborative Distillation Meta Learning for Simulation Intensive
Hardware Design [13.5] 本稿では,ハードウェア設計のシミュレーションのための新しい共同蒸留メタラーニング(CDML)フレームワークを提案する。
CDMLフレームワークは、コンテキストベースのメタラーナーと、再利用可能な解決器を生成するための共同蒸留スキームで構成されている。
我々のCDMLは、実世界の目的、電力の完全性、ゼロショット転送能力の観点から、ニューラルベースラインとイテレーティブな従来の設計手法の両方より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:36:35 GMT)
Understanding Metrics for Paraphrasing [13.3] 本稿では, パラフレーズの品質を, 精度, ノベルティ, フラエンシの次元に沿って測定するために, 新規な指標であるROUGE_P$を提案する。
優れたパラフレーズの生成と評価に何が必要なのかをより深く理解するために、メトリクスのレンズからのパラフレーズモデルの微調整と生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:03:16 GMT)
Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? [13.3] 近年、時系列予測(TSF)タスクのためのTransformerベースのソリューションが急増している。
本研究は,Transformer-based techniqueが長期時系列予測に適した解であるかどうかを考察する。
変換器をベースとした解の長期予測精度が比較的高いことは,変換器アーキテクチャの時間的関係抽出能力とはほとんど関係がないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:17:08 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） (Thu, 26 May 2022 13:40:26 GMT)
Mitigating barren plateaus of variational quantum eigensolvers [13.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータに有用な応用を確立することが期待されている。
近年の研究では、VQAsの性能はアンサーゼの能力に大きく依存していることが指摘されている。
本研究は、トレーニング性を改善した正確な量子力学シミュレーションのための状態効率アンサッツ(SEA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:58:24 GMT)
CNNs are Myopic [12.6] 我々は、CNNが、一見認識不能な小さなタイルのみを用いて、画像の分類を学ぶことを示す。
このようなタイルのみを用いてトレーニングされたCNNが、フルイメージでトレーニングされたCNNのパフォーマンスにマッチしたり、超えたりできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:56:21 GMT)
The Effect of Task Ordering in Continual Learning [12.6] 再注文タスクが破滅的忘れの量に大きく影響していることが示される。
本研究では,タスクオーダリングの効果を利用して連続的な学習性能を変化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:56:15 GMT)
Exploration, Exploitation, and Engagement in Multi-Armed Bandits with
Abandonment [12.3] ALEKSのような新しいオンライン教育プラットフォームや、TikTokやYouTube Shortsのような新しいビデオレコメンデーションシステムでは、ユーザーがアプリに費やす時間は推奨コンテンツのエンゲージメントによって異なる。
我々は,「A」が放棄を表す「MAB-A」と呼ばれる新しいモデルを提案し,その放棄確率は,現在の推奨項目とユーザの過去の経験に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:14:24 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Adaptive Hierarchical Reward for
MultiMulti-Phase Multi Multi-Objective Dexterous Manipulation [11.6] 優先度の変動により、ロボットは深層強化学習(DRL)法で最適なポリシーをほとんど学ばず、あるいはうまくいかなかった。
我々は、DRLエージェントを誘導し、複数の優先順位付けされた目的を持つ操作タスクを学習するための、新しい適応階層リワード機構(AHRM)を開発した。
提案手法は,JACOロボットアームを用いた多目的操作タスクにおいて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:44:31 GMT)
DT+GNN: A Fully Explainable Graph Neural Network using Decision Trees [11.6] 本稿では,完全説明可能な決定木グラフニューラルネットワーク(DT+GNN)アーキテクチャを提案する。
既存のブラックボックスGNNやポストホックな説明法とは対照的に、DT+GNNの推論は各ステップで検査できる。
実世界のデータセットと合成GNN説明可能性ベンチマークの両方で、このアーキテクチャは従来のGNNと同様に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:01:50 GMT)
Unsupervised Reinforcement Adaptation for Class-Imbalanced Text
Classification [11.6] クラス不均衡は、異なるドメインのトレーニングモデルとテストモデルに自然に存在する。
教師なしドメイン適応(UDA)は、ソースドメインからのみアクセス可能なアノテーションでモデルパフォーマンスを向上する。
本稿では、強化学習による教師なしドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:05:51 GMT)
Learning to Reconstruct Missing Data from Spatiotemporal Graphs with
Sparse Observations [11.5] 本稿では、欠落したデータポイントを再構築するための効果的なモデル学習の課題に取り組む。
我々は,高度にスパースな観測値の集合を与えられた注意に基づくアーキテクチャのクラスを提案し,時間と空間における点の表現を学習する。
技術状況と比較して、我々のモデルは予測エラーを伝播したり、前方および後方の時間依存性をエンコードするために双方向モデルを必要とすることなくスパースデータを処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:40:48 GMT)
Fair Representation Learning through Implicit Path Alignment [11.3] 我々は、データ表現の上の最適な予測器が、異なるサブグループに対して不変であることを保証する、公正な表現学習の観点を考察する。
本稿では、内部最適化と暗黙の微分の解のみに依存する暗黙の経路アライメントアルゴリズムを提案する。
実験結果は、予測性能と公正度測定におけるトレードオフが一貫して良好であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:46:11 GMT)
One-Shot Face Reenactment on Megapixels [10.9] 本稿では,MegaFRと呼ばれる一発・高解像度顔再現法を提案する。
3DMMベースのレンダリング画像を用いて、StyleGANを活用し、高品質なビデオデータセットの欠如を克服する。
フェースフロンダリゼーション,アイインペイント,トーキングヘッド生成など,様々な応用にMegaFRを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:52:04 GMT)
PFGDF: Pruning Filter via Gaussian Distribution Feature for Deep Neural
Networks Acceleration [10.7] 本稿では,深層ニューラルネットワークのデータ分散特性に基づく新しい圧縮・加速手法を提案する。
PFGDFは、スパース重み行列を処理するために特別な加速ライブラリを必要としないため、重量分散プルーニングと大きく異なる。
CIFAR-10では、PFGDFはVGG-16上の畳み込みフィルタを66.62%圧縮し、90%以上のパラメータを削減し、Huawei MATE 10では推論時間を83.73%高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:48:58 GMT)
A Physical-World Adversarial Attack Against 3D Face Recognition [10.6] 構造光イメージングは3次元形状を測定する一般的な方法である。
この方法は容易に攻撃でき、不正確な3D顔認識につながる。
本稿では, 構造光攻撃と呼ばれる, 縁構造光システムに対する, 物理的に達成可能な新たな攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:06:14 GMT)
Self-supervised Pretraining and Transfer Learning Enable Flu and
COVID-19 Predictions in Small Mobile Sensing Datasets [10.5] モバイルセンシングデータは、測定不可能な行動変化を定量化し、行動する、例外のない機会を提供する。
自然言語処理やコンピュータビジョンとは異なり、深層表現学習はこの領域に大きな影響を与えていない。
これは、非常に小さなデータセットを含む、行動の健康領域におけるユニークな課題によるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:23:55 GMT)
Physics-Guided Hierarchical Reward Mechanism for LearningBased
Multi-Finger Object Grasping [10.4] 学習に基づく把握は、高い計算効率のおかげで、リアルタイムなモーションプランニングを行うことができる。
本研究では,階層的リワード機構を備えた物理誘導型深層強化学習を開発する。
その結果,本手法はタスク性能のベースラインを48%,学習効率を40%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:01:56 GMT)
Mixed Federated Learning: Joint Decentralized and Centralized Learning [10.4] フェデレーション学習(FL)は、分散されたプライバシに敏感なデータから学習を可能にする。
本稿では,コーディネートサーバで計算された損失項を付加した混合FLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 22:22:15 GMT)
MemeTector: Enforcing deep focus for meme detection [8.8] オンライン現象の文化的・社会的側面をより正確に把握するために、ソーシャルメディアから画像ミームを正確に回収することが重要である。
本稿では,画像ミームの視覚的部分を正規画像クラスと初期画像ミームのインスタンスとして利用する手法を提案する。
我々は、これらの重要な部分にフォーカスするモデルの能力を高めるために、標準のViTアーキテクチャの上にトレーニング可能なアテンションメカニズムを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 10:50:29 GMT)
Learn to Cluster Faces via Pairwise Classification [8.4] 顔クラスタリングは、巨大なラベルのない顔データを活用する上で重要な役割を果たす。
顔クラスタリングタスクをペア関係分類タスクとして定式化し、大規模グラフ上でのメモリ消費学習を回避する。
提案手法は,複数の公開クラスタリングベンチマークの最先端性能を高速に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:50:32 GMT)
Friends to Help: Saving Federated Learning from Client Dropout [8.3] 本稿では,受動的部分的クライアント参加シナリオについて検討する。
我々は,データ配信に類似したクライアントの友人を検出する新しいアルゴリズムFL-FDMSを開発した。
MNISTとCIFAR-10の実験により、FL-FDMSのFLにおけるクライアントドロップアウト処理における優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:34:28 GMT)
Tunable coupling of widely separated superconducting qubits: A possible
application towards a modular quantum device [8.2] 本稿では,周辺モジュールが空間的にセンチメートル間隔で分離されるモジュール型量子デバイスの概念設計を提案する。
原則として、各モジュールは数十個の超伝導量子ビットを含むことができ、別々に製造、特徴付け、パッケージ化、交換することができる。
近傍モジュールに収容される量子ビットに対して,空間的に2cm以上離隔した100ns以下の2量子ビットゲートが得られると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:08:28 GMT)
MyoSuite -- A contact-rich simulation suite for musculoskeletal motor
control [7.9] myoSuiteは、生理学的に正確な肘、手首、手首の生体力学的モデルで、物理的な接触機能を備えている。
簡単な姿勢制御から熟練した手-物体間相互作用まで、さまざまな運動制御課題を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:11:23 GMT)
Training ReLU networks to high uniform accuracy is intractable [7.7] 与えられた一様精度を保証するために,任意の学習アルゴリズムに必要なトレーニングサンプル数を定量化する。
我々は、ReLUニューラルネットワークを高精度にトレーニングすることは難解であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:50:55 GMT)
RIGID: Robust Linear Regression with Missing Data [7.6] 機能に欠落したエントリで線形回帰を行うための堅牢なフレームワークを提案する。
本稿では,変数間の依存性を自然に考慮した定式化が,凸プログラムに還元されることを示す。
詳細な分析に加えて,提案するフレームワークの挙動を分析し,技術的議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:10:17 GMT)
Quantum generative adversarial learning for simultaneous multiparameter
estimation [7.6] 本稿では,適応的フィードバックによる量子生成対向学習の実証実験を報告する。
その結果, 有害ノイズの存在下においても, 量子生成逆学習の興味深い利点が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:16:03 GMT)
Finite-time quantum Otto engine with a squeezed thermal bath: Role of
quantum coherence and squeezing in the performance and fluctuations [7.5] 有限時間量子オットー熱エンジンは2つの等方性(熱接触)過程からなる。
2段熱機関の熱力学量の解析式を導出する。
量子オットーエンジンの性能と変動におけるコヒーレンスとスクイーズの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:07:51 GMT)
Explaining Preferences with Shapley Values [7.4] ペア比較データのためのShapley値に基づくモデル記述フレームワークであるtextscPref-SHAPを提案する。
我々は、好みモデルに適した値関数を導出し、そのフレームワークを拡張して、テニスゲームにおける表面型のようなエンフォンコンテクスト固有の情報をモデル化し、説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 22:53:41 GMT)
Orthogonal Stochastic Configuration Networks with Adaptive Construction
Parameter for Data Analytics [6.9] ランダム性により、SCNは冗長で品質の低い近似線形相関ノードを生成する可能性が高まる。
機械学習の基本原理、すなわち、パラメータが少ないモデルでは、一般化が向上する。
本稿では,ネットワーク構造低減のために,低品質な隠れノードをフィルタする直交SCN(OSCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:07:26 GMT)
Quantum Internet Protocol Stack: a Comprehensive Survey [6.4] 我々は,従来のインターネットプロトコルスタックを量子インターネットに適応させることの不可能さを強調することを目的としている。
量子インターネットの設計は、量子絡み合いと量子情報の特異性を利用するために、プロトコルスタック全体の大きなパラダイムシフトを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:41:29 GMT)
SHREC 2022: pothole and crack detection in the road pavement using
images and RGB-D data [6.3] SHREC 2022 軌道へのポットホールと道路舗装の亀裂検出のための提案手法
すべてのメソッドがディープラーニング技術を利用しており、そのパフォーマンスは同じ環境でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:01:55 GMT)
AutoTSG: Learning and Synthesis for Incident Troubleshooting [6.3] 4K以上のTSGを1000件のインシデントにマッピングした大規模実験を行った。
TSGは広く使われており、緩和の取り組みを大幅に減らすのに役立ちます。
本稿では,機械学習とプログラム合成を組み合わせることで,TSGの自動化を実現する新しいフレームワークであるAutoTSGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:05:11 GMT)
FedAug: Reducing the Local Learning Bias Improves Federated Learning on
Heterogeneous Data [5.8] Federated Learning(FL)は、クライアントのプライバシを保護するために、ローカルに保存されたデータから学習する機械学習パラダイムである。
我々は,これらの課題に対処するために,特徴と分類器の局所的学習バイアスを低減する,新しい統一アルゴリズムであるFedAugを提案する。
一連の実験において、FedAugは他のSOTA FLおよびドメイン一般化(DG)ベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:08:01 GMT)
An Analytic Framework for Robust Training of Artificial Neural Networks [5.7] 機械学習における問題の複雑な性質から、この現象を説明することは困難である。
本稿では, ニューラルネットワークに対する頑健な学習ルールを提供するために, 複素解析と正則性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:16:39 GMT)
CMA-ES with Margin: Lower-Bounding Marginal Probability for
Mixed-Integer Black-Box Optimization [5.2] 本研究の目的は、連続変数と整数変数を同時に最適化する混合整数ブラックボックス最適化(MI-BBO)問題である。
MGDにおける整数変数の生成に関連する限界確率の低境界に基づくCMA-ESの簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:47:56 GMT)
FCN-Pose: A Pruned and Quantized CNN for Robot Pose Estimation for
Constrained Devices [5.1] 本稿では, プルーニングと量子化の圧縮手法を適用しながら, ポーズ推定のための新しいCNNを提案する。
我々はロボットアームのポーズ推定タスクを用いてアプローチを実行し、ハイエンドデバイスと制約されたデバイスで結果を比較した。
提案手法によって達成された画像フレームの処理速度は,より短い応答時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:03:04 GMT)
Counterdiabatic driving for pseudo- and antipseudo- Hermitian systems [5.1] 擬似および反擬似ヘルミタン系における反断熱駆動方式について検討する。
非エルミート系の断熱条件について議論することにより、状態の断熱進化は実エネルギースペクトルを持つ非エルミート系においてのみ実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:12:13 GMT)
Privacy-Preserving Wavelet Wavelet Neural Network with Fully Homomorphic
Encryption [5.0] プライバシ保護機械学習(PPML)は、プライバシ保護と、マシンラーニングモデルの構築に使用されるデータに対するセキュリティの提供を目的としている。
プライバシを保護すると同時に,モデルの効率を損なわないよう,完全同型暗号化ウェーブレット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） (Thu, 26 May 2022 10:40:31 GMT)
VIDI: A Video Dataset of Incidents [5.0] 本稿では、43のインシデントカテゴリに対応する4,534のビデオクリップを含むビデオデータセット、ビデオインシデントデータセット(VIDI)を提案する。
多様性を高めるために、ビデオはいくつかの言語で検索されている。
その結果,近年の手法により,事故分類精度が向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:30:59 GMT)
Looking for Out-of-Distribution Environments in Critical Care: A case
study with the eICU Database [4.9] 機械学習における新しい人口と領域への一般化は、近年関心が高まっているオープンな問題である。
近年提案されている領域一般化モデルでは,環境間の不変特性を学習することでこの問題を軽減することが期待されている。
批判的ケアにおけるクロスホスピタルなパフォーマンスの一般化の問題に動機づけられた配電環境の特定に基本的アプローチを採る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:46:13 GMT)
Flying-Qubit Control via a Three-level Atom with Tunable Waveguide
Couplings [4.7] 2つの入力出力チャネルに時間変化のある可変結合を持つ3レベル原子を用いて、様々なフライングキュービット制御問題を探索する。
1つの光子を任意の形状で2つのチャネルに分配するために、$Lambda$型原子の結合を調整できることが示されている。
Xi$型原子では、調整可能な結合を使って、カスケード放出によって相関した光子の対を形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:33:06 GMT)
Analyzing the Latent Space of GAN through Local Dimension Estimation [4.7] 事前学習したGANモデルにおける任意の中間層に対する局所次元推定アルゴリズムを提案する。
推定された内在次元は、非絡み合った局所摂動の数に対応する。
提案した計量はDistortionと呼ばれ、学習された潜在空間上の本質的な接空間の不整合を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:36:06 GMT)
COVID-19: An exploration of consecutive systemic barriers to
pathogen-related data sharing during a pandemic [4.5] 2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、世界中の政府や研究者の迅速な対応につながった。
2022年5月時点で、新型コロナウイルス(COVID-19)で600万人以上が死亡し、5億人以上が確認された。
このような行き詰まりにもかかわらず、パンデミックに関連するデータを扱う人々は、このデータにアクセス、共有、再利用するための重要なシステム的障壁に直面していることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:40:28 GMT)
Distillation of Gaussian Einstein-Podolsky-Rosen steering with noiseless
linear amplification [4.3] EPR (Einstein-Podolsky-Rosen) ステアリングは量子通信の重要な資源である。
損失および騒音環境下でのガウス式EPRステアリングと絡み合いの蒸留を実験的に実証した。
我々の研究は、実用的な量子チャネルにおけるEPRステアリングを利用した量子通信の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:03:32 GMT)
Learning in Feedback-driven Recurrent Spiking Neural Networks using
full-FORCE Training [4.1] 本稿では,トレーニング中にのみ第2のネットワークを導入するRSNNの教師付きトレーニング手順を提案する。
提案したトレーニング手順は、リカレント層とリードアウト層の両方のターゲットを生成することで構成される。
本研究では,8つの力学系をモデル化するためのフルFORCEトレーニング手法の性能向上とノイズ堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:01:19 GMT)
Roadmap to Autonomous Surgery -- A Framework to Surgical Autonomy [3.9] 外科的自動化のいくつかの例が過去10年間に見られた。
自動化タスクのパスを必要な機能に分割し、より高いレベルの外科的自動化に到達するためのチェックリストを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:36:43 GMT)
Classification ensembles for multivariate functional data with
application to mouse movements in web surveys [3.7] 弱学習者の組み合わせとして多変量関数型データ分類のための新しいアンサンブルモデルを提案する。
本研究では,これらのアンサンブルモデルを用いて,調査データの質向上を目的としたアンケート調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:12:24 GMT)
Mesoscopic modeling of hidden spiking neurons [3.7] 我々は粗粒度と平均場近似を用いて、ボトムアップ・ニューラルグラウンド付き潜在変数モデル(neuLVM)を導出する。
neuLVMは、繰り返し発生するマルチポピュレーションスパイクニューラルネットワーク(SNN)に明示的にマッピングできる
シンセティックスパイク列車では,数個の観察されたニューロンが,大きなSNNの効率的なモデル逆転を実現するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:04:39 GMT)
Emergent organization of receptive fields in networks of excitatory and
inhibitory neurons [3.7] そこで我々は,ニューラルネットワークのより一般的な活性化モデルを提案する。
体性感覚入力の合成モデルを用いた実験は、ネットワーク力学が入力の変化の下での神経地図の可塑性にどのように影響するかを研究するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:43:14 GMT)
Efficient textual explanations for complex road and traffic scenarios
based on semantic segmentation [3.6] 視覚知覚の精度は、多様な気象条件と不確実な交通流の下で急激に低下する。
視覚認識システムのユーザ受け入れと信頼性を高めるために、シーンの進化に関するテキストによる説明が不可欠である。
本研究では,複雑な道路・交通シナリオに対する包括的で効率的なテキスト説明モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:20:31 GMT)
RACE: A Reinforcement Learning Framework for Improved Adaptive Control
of NoC Channel Buffers [3.6] 電力を同時に削減し、適応的なNoCバッファを実現するために、可逆多機能チャネル(RMC)バッファが提案されている。
RACEはネットワークの混雑をよく認識する新しい強化学習フレームワークである。
RACEは、最先端のNoCバッファ制御ポリシに対して、NoCレイテンシを最大48.9%削減し、エネルギー消費を最大47.1%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:33:44 GMT)
Protein Structure and Sequence Generation with Equivariant Denoising
Diffusion Probabilistic Models [3.5] バイオエンジニアリングにおける重要な課題は、特定の3D構造と標的機能を可能にする化学的性質を持つタンパク質を設計することである。
タンパク質の構造と配列の両方の生成モデルを導入し、従来の分子生成モデルよりもはるかに大きなスケールで操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:10:09 GMT)
Embedding Principle in Depth for the Loss Landscape Analysis of Deep
Neural Networks [3.5] 我々は、NNの損失ランドスケープが、より浅いNNの損失ランドスケープのすべての重要なポイントを「含んでいる」という、深く埋め込まれた原則を証明した。
我々は、層状線形化を抑えることにより、バッチ正規化が持ち上げ臨界多様体を避けるのに役立つことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:42:44 GMT)
A DLT enabled smart mask system to enable social compliance [3.1] 本稿では,モノのインターネット,制御理論,分散台帳技術の概念を用いたウェアラブル型スマートマスクプロトタイプを提案する。
その目的は、インセンティブの使用を通じて、人々に社会的距離の基準に従うよう促すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:49:58 GMT)
SigMaNet: One Laplacian to Rule Them All [3.1] 本稿では,無向グラフと有向グラフの両方を,符号や大きさに制限されない重みで処理できる汎用グラフ畳み込みネットワーク(GCN)であるSigMaNetを紹介する。
このような行列の採用により、スペクトルGCNの理論を正と負の両方の重みを持つ有向グラフに拡張することにより、現在の文献のギャップを埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:06:59 GMT)
Dynamic Network Reconfiguration for Entropy Maximization using Deep
Reinforcement Learning [3.0] ネットワーク理論の鍵となる問題は、定量化対象を最適化するためにグラフを再構成する方法である。
本稿では、マルコフ決定過程(MDP)として、指定された構造特性を最適化するネットワークリウィリングの問題を提起する。
次に,Deep Q-Network(DQN)アルゴリズムとグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:44:22 GMT)
Analyzing Image-based Political Propaganda in Referendum Campaigns: From
Elements to Strategies [3.0] 本稿では,台湾の住民投票において,画像に基づく政治宣伝を初めて検討する。
我々は、2つの主要政党がFacebookに投稿した2000以上の画像を調査し、画像の要素と政治組織の戦略を理解した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:00:48 GMT)
DeepJoint: Robust Survival Modelling Under Clinical Presence Shift [3.0] 本稿では,生存率と平行な3つの臨床的存在次元をモデル化したリカレントニューラルネットワークを提案する。
予測タスクでは、これらの3つのプロセスの明示的なモデリングにより、最先端の予測モデルと比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:42:38 GMT)
Objects Matter: Learning Object Relation Graph for Robust Camera
Relocalization [2.9] 本稿では,物体間の深い関係を抽出し,特徴の識別性を高めることを提案する。
特に、画像中のオブジェクトを抽出し、オブジェクトの意味的関係と相対的な空間的手がかりを組み込むディープオブジェクト関係グラフ(ORG)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:37:11 GMT)
Penalizing Proposals using Classifiers for Semi-Supervised Object
Detection [2.9] 弱アノテータによって生成される大きな銀標準アノテート集合を訓練するための改良された損失関数を提案する。
我々は、アノテーションに付随する信頼度を損失関数の追加用語として含み、アノテーションの品質を示す。
信頼性基準を用いないベースラインと比較して, 25%のラベル付きデータでmAPが4%, 50%のラベル付きデータでmAPが10%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:30:48 GMT)
Reinforcement Learning Approach for Mapping Applications to
Dataflow-Based Coarse-Grained Reconfigurable Array [2.8] Streaming Engine (SE) は、プログラムの柔軟性と高性能なエネルギー効率を提供する粗い粒度再構成可能なアレーである。
各ノードは、プログラムの正しい実行を保証するために、SE内の正しいスロットと配列にマッピングされる必要がある。
本稿では,GGA(Global Graph Attention)モジュールを用いた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） (Thu, 26 May 2022 23:36:21 GMT)
Cost-efficient Gaussian Tensor Network Embeddings for Tensor-structured
Inputs [2.7] 我々はネットワーク埋め込みを用いてテンソルネットワーク構造入力の次元的低減を行う。
このような埋め込みを用いて、入力データを効率的にスケッチするアルゴリズムを提供する。
列車のラウンドリングのための既存のアルゴリズムの最適性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:27:31 GMT)
Unequal Covariance Awareness for Fisher Discriminant Analysis and Its
Variants in Classification [2.6] 我々はこの事実を考慮に入れたFDAの新しい分類規則を提案する。
分類規則の変更のみを行うため、多くのFDA変異体にも適用することができる。
我々は,従来のアルゴリズムと比較して,新しい分類規則に基づく改良アルゴリズムの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:08:18 GMT)
More Recent Advances in (Hyper)Graph Partitioning [2.5] 近年、バランスのとれた(ハイパー)グラフ分割アルゴリズムの設計と評価において重要な進歩がなされている。
バランスのとれた(ハイパーな)グラフ分割のための実用的なアルゴリズムにおける過去10年間のトレンドと今後の研究方向性について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:38:17 GMT)
A Model Predictive Control Functional Continuous Time Bayesian Network
for Self-Management of Multiple Chronic Conditions [2.1] 多発性慢性疾患(MCC)は現代における最大の課題の一つである。
MCCの患者は、新しい慢性疾患や死亡のリスクが高くなっている。
本稿では,ライフスタイルの変化の影響を調べるために,ベイジアンネットワークの予測制御関数型連続時間モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:28:25 GMT)
Opinion Spam Detection: A New Approach Using Machine Learning and
Network-Based Algorithms [2.1] オンラインレビューは、消費者が製品やサービスを評価し比較する上で重要な役割を果たす。
偽レビュー(オピニオンスパム)が普及し、顧客やサービスプロバイダに悪影響を及ぼしている。
本稿では,機械学習とメッセージパッシングアルゴリズムを組み合わせて,レビュアーをスパマーや良心として分類する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:27:46 GMT)
2D versus 3D Convolutional Spiking Neural Networks Trained with
Unsupervised STDP for Human Action Recognition [2.0] スパイキングニューラルネットワーク(スパイキングニューラルネット、英: Spiking Neural Network、SNN)は、スパイクの形で情報を処理する第3世代生物可塑性モデルである。
スパイクタイミング依存塑性(STDP)ルールを用いたSNNによる教師なし学習は、ボトルネックを克服する可能性がある。
本稿では,STDPベースの畳み込みSNNが3次元カーネルを用いて動きパターンを学習し,動画からの動きに基づく認識を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:34:22 GMT)
Consistent and fast inference in compartmental models of epidemics using
Poisson Approximate Likelihoods [1.9] 疫学推論のためのPoisson Approximate Likelihood (PAL) 法を紹介した。
理論的な結果は,部分的部分的モデルの幅広いクラスに適用可能な,確率に基づくパラメータ推定の整合性の最初のものと考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:19:28 GMT)
PixelGame: Infrared small target segmentation as a Nash equilibrium [1.8] 赤外線小ターゲットセグメンテーション(ISTS)の鍵となる課題は、偽負画素(FN)と偽正画素(FP)のバランスをとることである。
従来の手法では、FNとFPを重み付け和で1つの目的に組み合わせ、最適化プロセスは1つのアクターによって決定される。
ピクセルGameでは、FNとFPは、自身のユーティリティ機能を最小化することを目標とする異なるプレイヤーによって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:13:27 GMT)
Clinical Dialogue Transcription Error Correction using Seq2Seq Models [1.7] 臨床対話におけるASR転写誤り訂正のためのSeq2seq学習手法を提案する。
我々は、将来の研究のために公開してきたドメイン固有のデータセットを使用して、マスク満載タスクにSeq2seqモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:27:17 GMT)
Jointly Learning Span Extraction and Sequence Labeling for Information
Extraction from Business Documents [1.6] 本稿では,ビジネス文書の新しい情報抽出モデルを提案する。
これは、スパン抽出とシーケンスラベリングの両方の利点を考慮に入れている。
このモデルは2つのタスクを共同で最適化するために、エンドツーエンドで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:37:24 GMT)
Superposition of causal order in quantum walks: non-Markovianity and
causal asymmetry [1.6] 我々は,不確定な因果順序に配置した場合に,非自明なダイナミクスを示すために,量子ウォークの基準を設定した。
本研究では,進化演算子を因果順序および不定因果順序で配列した2周期量子ウォークについて量子スイッチを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:23:45 GMT)
Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview,
Survey and Challenges [1.4] 車両4面の4つの魚眼カメラは、車両の周囲を360度で覆うのに十分である。
主な用途は、自動駐車、交通渋滞支援、都市運転である。
魚眼カメラの半径歪みが大きいため、標準的なアルゴリズムはサラウンドビューのユースケースに容易に拡張できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:38:04 GMT)
Nonparametric likelihood-free inference with Jensen-Shannon divergence
for simulator-based models with categorical output [1.4] シミュレータに基づく統計モデルに対する自由な推論は、機械学習と統計のコミュニティの両方において、関心の高まりを招いている。
本稿では、Jensen-Shannon- divergenceの計算特性を用いて、モデルパラメータに対する推定、仮説テスト、信頼区間の構築を可能にする理論的結果のセットを導出する。
このような近似はより集中的なアプローチの素早い代替手段であり、シミュレーターベースモデルの多種多様な応用には魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:35:53 GMT)
Learning to segment with limited annotations: Self-supervised
pretraining with regression and contrastive loss in MRI [1.4] ディープラーニングモデルを駆動し、異なる表現を学習するための事前学習アプローチを2つ検討する。
磁気共鳴(MR)画像を用いた2つの下流セグメンテーションアプリケーションにおいて,プレトレーニング手法の効果を評価する。
我々は,ラベル付きデータセットが少ない場合に,自己スーパービジョンを用いて事前訓練したDLモデルを同等の性能で微調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:23:14 GMT)
Acute Lymphoblastic Leukemia Detection Using Hypercomplex-Valued
Convolutional Neural Networks [1.4] 8つの超複素数値畳み込みニューラルネットワーク(HvCNN)と実数値畳み込みニューラルネットワークを用いて分類タスクを行う。
以上の結果から,HvCNNは実数値モデルよりも優れた性能を示し,パラメータの少ない精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:16:34 GMT)
Unsupervised Abstractive Dialogue Summarization with Word Graphs and POV
Conversion [1.3] 多文圧縮グラフを用いた教師なし抽象対話要約における最先端技術について述べる。
本手法は,会議,インタビュー,映画脚本,日々の会話など,複数の領域にまたがるデータセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:18:12 GMT)
The Opportunity to Regulate Cybersecurity in the EU (and the World):
Recommendations for the Cybersecurity Resilience Act [1.3] ほとんどの状況で安全はサイバーセキュリティになりつつある。
これは、欧州連合で提案され、合意された時に、サイバーセキュリティ回復法に反映されるべきである。
これは、長い間サイバーセキュリティ研究コミュニティが求めてきたこと、そしてソフトではなく明確な厳格な法的ルールを構成するものに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:20:44 GMT)
Learning black- and gray-box chemotactic PDEs/closures from agent based
Monte Carlo simulation data [0.7] マクロな運動的部分微分方程式(PDE)をデータ駆動で発見するための機械学習フレームワークを提案する。
微細で詳細なハイブリッド(連続-モンテカルロ)シミュレーションモデルは、基礎となる生物物理学を具現化している。
我々は,機械学習回帰器を用いて,粗い「ケラー・セゲル類」ケモティックPDEを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:02:49 GMT)
Tree Reconstruction using Topology Optimisation [0.7] 本稿では,点雲データから木の枝構造を抽出する一般的な手法を提案する。
本稿では,木構造復元における新しいアプローチの利点と欠点について論じる。
本手法は,ほとんどの場合,詳細かつ正確な木構造を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:08:32 GMT)
Unsupervised Multi-object Segmentation Using Attention and Soft-argmax [0.7] 教師なしオブジェクト中心表現学習とマルチオブジェクト検出とセグメンテーションのための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、複雑な合成ベンチマークにおける技術状況を大幅に上回り、実世界のトラフィックビデオへの応用例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 10:58:48 GMT)
On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards Measuring and
Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I. Conferences [0.6] 我々は、研究者の影響、影響力、リーダーシップを分析して、AIと機械学習の長年の進化を理解することを目指している。
この研究は、この分野の進化に関わるダイナミクスを探求することによって、AIの歴史と進化に新たな光を当てることも意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 03:41:12 GMT)
Deep-XFCT: Deep learning 3D-mineral liberation analysis with micro X-ray
fluorescence and computed tomography [0.5] 深層学習を用いたマイクロCTとマイクロX線蛍光(micro-XRF)を組み合わせた新しい開発法を提案する。
微視的CTデータセット中の石英とフェルトスパーを区別する難しい課題を克服した結晶マグマ岩の半自動マルチモーダル解析に成功した。
我々は,micro-CTとmicro-XRFを組み合わせることで,現場および実験室で3Dミネラル解放解析を行う新たな機会が得られていると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 01:35:58 GMT)
Leveraging Dependency Grammar for Fine-Grained Offensive Language
Detection using Graph Convolutional Networks [0.5] 我々はTwitterにおける攻撃的言語検出の問題に対処する。
文の係り受け解析木に構文的特徴を統合するSyLSTMという新しい手法を提案する。
その結果,提案手法は,パラメータの桁数を桁違いに減らして,最先端のBERTモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 05:27:50 GMT)
The Document Vectors Using Cosine Similarity Revisited [0.5] IMDBの映画レビューデータセットの現在の最先端テスト精度(97.42%)は、2019年の『citetthongtan-phienthrakul』センチメントによって報告された。
これまでに報告された97.42%の検定精度は無効であり、93.68%に補正されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:36:54 GMT)
Learning What and Where -- Unsupervised Disentangling Location and
Identity Tracking [0.4] 教師なしLOCation and Identity Tracking System(Loci)を導入する。
ローチは脳の背腹側経路にインスパイアされ、自己監督された分離機構を用いて、何とどこにも結合する問題に取り組む。
Lociは、より深い説明指向のビデオ処理のステージを設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:30:14 GMT)
Investigating classification learning curves for automatically generated
and labelled plant images [0.1] 本研究では,異なる生育段階のマニトバ草原に共通する作物や雑草を代表とする植物画像のデータセットを提示する。
本稿では、ResNetアーキテクチャを用いて、このデータに基づく分類タスクの学習曲線を決定する。
ラベルノイズとトレーニング可能なパラメータの低減が,このデータセットの学習曲線に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:33:54 GMT)
Do interests affect grant application success? The role of
organizational proximity [0.1] パネルメンバーの1人と同じ所属の応募者として定義された組織的近接が、助成金を受ける確率に与える影響について検討する。
この助成金を受ける確率は、申請者が助成金の使用に同意した機関のパネリストがいるパネルに申請した場合に大きく上昇する。
同時に、効果は規律と国によって異なり、男性は女性よりも利益が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 22:02:54 GMT)
What is the T-Algorithm? A case study to evaluate a new University [0.0] 我々はスコット・ギャロウェイのT-アルゴリズムをシミュレートされたケースを通して思考の枠組みとして評価する。
このアルゴリズムは, 戦略設計空間を記述できるだけでなく, 規定することもできることに留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:42:23 GMT)
Variational thermal quantum simulation of the lattice Schwinger model [0.0] 本稿では, 格子シュウィンガーモデルを用いて, 閉じ込めや分解をシミュレートする変分法を提案する。
数値シミュレーションの結果, 温度上昇と化学ポテンシャルの増大に伴い, 弦張力は減少することがわかった。
我々の研究は、核物質の有限温度および有限密度の位相図を調べるために、短期量子コンピュータを利用する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:27:34 GMT)
Vacuum currents in partially compactified Rindler spacetime with an
application to cylindrical black holes [0.0] トーラスにコンパクト化された空間次元の一部を持つリンドラー時空において、荷電スカラー場に対する電流密度の真空期待値について検討した。
周期性条件における位相の一般値とコンパクト次元の長さに対して、この式はアダマール関数と真空電流に対して提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:19:01 GMT)
Transformer for Partial Differential Equations' Operator Learning [0.0] 演算子変換器(OFormer)と呼ばれるデータ駆動型演算子学習のための注意ベースのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、自己注意、クロスアテンション、および一組のポイントワイド多層パーセプトロン(MLP)に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:17:53 GMT)
Transfer learning driven design optimization for inertial confinement
fusion [0.0] 伝達学習は、シミュレーションと実験データを共通のフレームワークに組み込む予測モデルを作成するための有望なアプローチである。
従来のモデルキャリブレーション手法よりも設計を最適化する方が効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:38:57 GMT)
Symbiotic Child Emotional Support with Social Robots and Temporal
Knowledge Graphs [0.0] 我々は,社会ロボット知識グラフ(KG)を用いたリアルタイム感情支援(ES)のための共生フレームワークの開発を提案する。
このフレームワークはどちらも、子どもにESステートメントを提供することで社会ロボットを誘導し、子どもの感情状態や関連する出来事を時間とともに追跡・解釈する専門家を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:44:31 GMT)
Survival probability of the Grover walk on the ladder graph [0.0] ダーク部分空間における正規直交基底が構築され、生存確率の閉公式を導出することができる。
L$の関数としての生存確率のコースは、ラダーの角にループを付けるだけで、指数関数的に急速に増加・収束するから、$L-1$のように縮退・収束するようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:52:18 GMT)
Speed of evolution in entangled fermionic systems [0.0] 我々は、絡み合い(交換相関)の現象を示す最も単純な同一フェミオン系を考える。
量子速度限界と直交時間の特徴づけを行い、より高速で遅い状態の一般的な構造に光を投げ込む。
フェルミオン系における進化速度と絡み合いの関連性は、区別可能な粒子の合成物よりも微妙であるが、ある種の状態に対して実際に現れることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:08:20 GMT)
Spatio-temporally separable non-linear latent factor learning: an
application to somatomotor cortex fMRI data [0.0] 潜在因子の脳全体の発見が可能なfMRIデータのモデルについて検討する。
空間重み付けを効率化するための新しい手法は、データの高次元性とノイズの存在に対処するために重要である。
本手法は,複数のモーターサブタスクを用いたデータを用いて,モデルが各サブタスクに対応する非絡み合った潜在因子を捕捉するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:30:22 GMT)
Sequential measurements, TQFTs, and TQNNs [0.0] スケールフリーアーキテクチャで汎用量子情報を実装する新しい手法を提案する。
システムの境界となるホログラフィック画面から導出される測定演算子によって導出される有限ビット列が、観測結果をどのように捉えているかを示す。
解析を拡張して、トポロジカル量子ニューラルネットワーク(TQNN)を開発し、量子ニューラルネットワーク2-複素方程式の関手進化による機械学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:37:57 GMT)
Sequential Nature of Recommender Systems Disrupts the Evaluation Process [0.0] 我々は,一般的な評価プロセスに対して,敵攻撃を用いることを提案する。
シーケンシャル・アウェア・ブースティング・アタック(Sequence-aware boosting attack)を提案する。
そこで本研究では,MovieLense-100kデータセットの評価プロセスに$sim1%$が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:56:29 GMT)
Semantic Segmentation for Thermal Images: A Comparative Survey [0.0] セマンティックセグメンテーションにおける赤外線スペクトルの利用には、自律運転、医療画像、農業、防衛産業など、多くの実世界のユースケースがある。
1つのアプローチは、可視光と赤外線のスペクトル画像の両方を入力として使用することである。
もう1つのアプローチは、熱画像のみを使用することで、より小さなユースケースでハードウェアコストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 11:32:15 GMT)
Semantic Parsing of Interpage Relations [0.0] 本稿では,ページ間関係のセマンティック解析としてタスクを形式化し,ページ間の依存関係抽出のためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
また、ページ依存のセグメンテーション、分類、解析に使用されるページ埋め込みを協調的に最適化するマルチタスクトレーニング手法を設計する。
実験の結果,提案手法は,意味解析の点数41ポイント,ページストリームセグメンテーションの点数33ポイント,ナイーブベースライン上のページ分類の点数45ポイントに向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:50:43 GMT)
SARS-CoV-2 Result Interpretation based on Image Analysis of Lateral Flow
Devices [0.0] 広く使われている遺伝子量子化技術であるLFDは、SARS-CoV-2の存在を検出するために一般的に使われている。
ウイルスの負荷に応じて、LFDは感度が異なり、正常なユーザに対しては、結果を解釈するためのさらなる課題が提示される。
本稿では,コンピュータビジョンと機械学習の新たな画像解析手法を用いて,LFDの制御領域の視覚的特徴を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:40:36 GMT)
Resonant Dipole-Dipole Interactions in Electromagnetically Induced
Transparency [0.0] 電磁誘導透過(EIT)におけるRDDIの役割を理論的に検討する。
共鳴双極子-双極子相互作用は、プローブ光遷移の協調自然放出に現れる。
EIT ベースの量子メモリアプリケーションでは,協調回線幅が増大するにつれて,EIT の透過性ウインドウが狭まり,低速光の保存効率が本質的に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 01:24:19 GMT)
Qubit Coupling to Reservoir Modes: Engineering the Circuitry to Enhance
the Coherence Time [0.0] 主目的は、特に回路効果のために、量子ビットの劣化と崩壊率を理論的に計算することである。
崩壊速度は、キュービットコンデンサのような回路素子や、より重要なのは、キュービットと貯留モードの間のカップリングコンデンサに強く影響を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:42:45 GMT)
Programming of channels in generalized probabilistic theories [0.0] 可逆力学は状態空間上の準古典構造と呼ばれる好奇構造と密接に関連していることを示す。
また、可逆力学のプログラミングは状態空間上の準古典構造と呼ばれる好奇構造と密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:47:23 GMT)
Prismal view of ethics [0.0] 私たちは倫理をゲームに結びつけ、倫理のパフォーマンスについて話し、競争とコーディネートの間の相互作用に好奇心を取り入れたいと考えています。
この分析は、現代のAIシステムを人間社会に統合するためにAI倫理に使用されるかもしれないモデリングの側面を見つけるための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:52:34 GMT)
Populating the Digital Space for Cultural Heritage with Heritage Digital
Twins [0.0] 本稿では,文化遺産のデジタル空間における意味的基盤の設計について述べる。
この概念はデジタル・ツイン(Digital Twin)、すなわち文化遺産のデジタル版をベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:49:27 GMT)
Observation of Universal Hall Response in Strongly Interacting Fermions [0.0] 磁場中の荷電粒子の運動から生じるホール効果は、物質の記述に深い影響を及ぼす。
我々は、原子量子シミュレータを用いて、人工磁場でスレッディングされた2脚リボンにおける超低温フェルミオンの運動を追跡する。
相互作用しきい値を超える普遍的な相互作用非依存の挙動を理論的解析と一致して明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:15:06 GMT)
Non-universality of free fall in quantum theory [0.0] 我々は、波動関数拡散規則が自由落下から脱却していることを示し、その逆も示している。
我々は、原子間干渉法で経験的に検証可能な自由落下不等式を定量的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:34:29 GMT)
Multi-fidelity power flow solver [0.0] 提案モデルでは、直流近似を低忠実度データとしてトレーニングした第1のネットワークと、低忠実度と高忠実度の両方の電力フローデータでトレーニングした第2のネットワークで構成されている。
14-および118-busのテストケースで実験を行い、不均衡な並行性データと高-低忠実度サンプル比に対して、n-k$の電力流量予測精度に基づいて性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:43:26 GMT)
Machine and Deep Learning Applications to Mouse Dynamics for Continuous
User Authentication [0.0] この記事では,3つの機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムを使用して,40人のユーザのデータセットを評価することで,これまでの公開作業に基づいています。
トップパフォーマーは1次元畳み込みニューラルネットワークであり、トップ10ユーザーの平均テスト精度は85.73%である。
また, 92.48%のピーク精度に達する人工ニューラルネットワークを用いて, マルチクラス分類についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:43:59 GMT)
Learning the spatio-temporal relationship between wind and significant
wave height using deep learning [0.0] 本研究は,ビスケー湾の沖合における北大西洋風と波高(Hs)の関係について検討した。
最初のステップでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、Hsに寄与する空間的特徴を抽出する。
次に、長期短期記憶(LSTM)を用いて、風と波の間の長期的な時間的依存関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 12:59:54 GMT)
Interpretable travel distance on the county-wise COVID-19 by sequence to
sequence with attention [0.0] 本稿では,旅行距離の異なるクラスの効果を評価するために,シークエンシングモデルにアテンションモジュールを導入する。
新たに確認されたケースと死亡件は、全米3158郡で報告されている。
全国各地の旅行距離の空間パターンがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:24:35 GMT)
Interplays between classical and quantum entanglement-assisted
communication scenarios [0.0] 絡み合いが自由資源である場合、量子メッセージは2倍の容量を持つ古典的メッセージと等価であることを示す。
また、このようなシナリオでは、送信されたメッセージよりも大きい次元の絡み合った状態を共有することは、当事者にとって常に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 13:43:39 GMT)
High performance single-photon sources at telecom wavelength based on
broadband hybrid circular Bragg gratings [0.0] 我々は、通信Oバンドに放出されるInAs/GaAs量子ドットに基づいて、単一光子源を開発し、研究する。
我々は、Oバンド内50nmの範囲をカバーする10個のデバイスの性能をベンチマークすることで、スケーラビリティの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:44:54 GMT)
Harnessing Artificial Intelligence to Infer Novel Spatial Biomarkers for
the Diagnosis of Eosinophilic Esophagitis [0.0] 好酸球性食道炎 (EoE) は食道過敏症に合併した慢性アレルギー性食道炎の1例である。
食道生検では食道好酸球の密度を計る必要がある。
そこで我々は,無傷好酸球のセマンティックセグメンテーションと基底領域分布に基づいてバイオマーカーを推論する人工知能プラットフォームを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 18:59:47 GMT)
GraphPMU: Event Clustering via Graph Representation Learning Using
Locationally-Scarce Distribution-Level Fundamental and Harmonic PMU
Measurements [0.0] 本稿では,配電系統における状況認識を高めるために,配電系統のファサー測定ユニット(D-PMU)が捉えた事象の種類と原因を特定する複雑な作業について述べる。
本稿では,グラフPMUと呼ばれる教師なしグラフ表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 02:50:26 GMT)
Grammar Detection for Sentiment Analysis through Improved Viterbi
Algorithm [0.0] 音声タグ付けの一部は、名詞、動詞、形容詞、副詞などを含む文の各単語を指定・タグ付けするタスクである。
このPOSタグを用いた感性分析は、特定のトピックについて、より広範な大衆の要約を促すのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 04:40:31 GMT)
Flexible Group Fairness Metrics for Survival Analysis [0.0] グループフェアネスの指標を用いて、既存の生存率を使ってバイアスを測定する方法について検討する。
偏見の尺度は偏見をよく捉えられるが、校正や採点ルールの尺度では明瞭さが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:55:55 GMT)
Fast variable selection makes scalable Gaussian process BSS-ANOVA a
speedy and accurate choice for tabular and time series regression [0.0] ガウス過程 (GP) は長い歴史を持つ非パラメトリック回帰エンジンである。
拡張性のあるGPアプローチの1つは、2009年に開発されたKL(Karhunen-Lo'eve)分解カーネルBSS-ANOVAである。
項の数を迅速かつ効果的に制限し、競争力のある精度の方法をもたらす新しい変数選択法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 23:41:43 GMT)
Factor selection in screening experiments by aggregation over random
models [0.0] Gauss-Dantzig Selector (GDS) は、しばしばスクリーニング実験において好まれる分析方法である。
ランダムモデル(GDS-ARM)上のガウス・ダンツィヒ選択子集約と呼ばれる新しい解析手法を提案する。
これらの異なる分析の結果は、重要な要因を特定するために集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:12:51 GMT)
Discrimination of dephasing channels [0.0] 特に、エネルギー制約のない入力状態に対する最適化は、qubit、qutrit、ququartに対して解析的に解決される。
この場合、サイドエンタングルメント支援戦略に頼っても全く役に立たないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 07:12:48 GMT)
Deep Sensor Fusion with Pyramid Fusion Networks for 3D Semantic
Segmentation [0.0] 本研究は,交通シーンの3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションを改善するために,ライダーとカメラのためのピラミッド型ディープフュージョンアーキテクチャを提案する。
新しいピラミッドフュージョンバックボーンは、価値あるマルチモーダル・マルチスケールの特徴を計算するために、異なるスケールのフィーチャーマップを融合する。
この手法は、2つの挑戦的な屋外データセットに基づいて評価し、異なる融合戦略とセットアップについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:57:19 GMT)
DRLComplex: Reconstruction of protein quaternary structures using deep
reinforcement learning [0.0] 予測された鎖間残基-残基接触は、タンパク質複合体の第四次構造をスクラッチから構築するために用いられる。
深部強化学習(DRLコンプレックス)に基づくエージェントベース自己学習手法を提案し, 鎖間接触を距離制約として, タンパク質複合体を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:22:59 GMT)
DGSVis: Visual Analysis of Hierarchical Snapshots in Dynamic Graph [0.0] 本稿では,動的なグラフを複数粒度と階層的なスナップショットに分割して解析するスナップショット生成アルゴリズムを提案する。
また,動的グラフ情報へのアクセスを効果的に支援する視覚解析プロトタイプシステム(DGSVis)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 08:31:22 GMT)
Critical Metrics and Covering Number [0.0] 我々は、コホモロジー上の環構造が臨界計量の大域幾何学上にあるという制約を探求する。
位相遷移の意味では、批判的なそのような計量が存在すると仮定され、形容詞形式が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 21:25:18 GMT)
Creating triple-NOON states with ultracold atoms via chaos-assisted
tunneling [0.0] 三重ノルン状態は、$ei varphi_1 |N,0,N,0rangle + ei varphi_3 |0,N,0rangle$で、3つのモードに分散された$N$ボソニック量子の重畳である。
このような強い絡み合った状態が、対称な3サイト格子の中で相互作用する超低温のボソニック原子によってどのように生成されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:11:56 GMT)
Comparing the Digital Annealer with Classical Evolutionary Algorithm [0.0] 特殊なハードウェアを使用するソルバの例として、IBMのQuantum System OneとD-waveのQuantum Annealer (QA)、富士通のDigital Annealer (DA)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:04:20 GMT)
Casimir-Polder attraction and repulsion between nanoparticles and
graphene in out-of-thermal-equilibrium conditions [0.0] 力の大きさはグラフェンシートの温度の上昇とともに増加する。
魅力的なカシミール・ポルダー力は、特定のナノ粒子-グラフェンの分離で消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:38:23 GMT)
Benchmarking of Deep Learning models on 2D Laminar Flow behind Cylinder [0.0] 直接数値シミュレーション(DNS)は計算流体力学におけるタスクの1つである。
これら3つのモデルをオートエンコーダ方式でトレーニングするため、データセットは入力としてモデルに与えられたシーケンシャルフレームとして扱われる。
我々は、最近導入されたTransformerと呼ばれるアーキテクチャが、選択したデータセットでそのアーキテクチャを著しく上回っていることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:49:09 GMT)
Avoiding Barren Plateaus with Classical Deep Neural Networks [0.0] VQA(Vari quantum algorithm)は、ノイズ中間スケール量子デバイス時代において最も有望なアルゴリズムの一つである。
VQAは、化学シミュレーション、最適化問題、量子ニューラルネットワークなど、様々なタスクに適用される。
本稿では,VQA入力パラメータにおける古典的ニューラルネットワークの利用がバレンプラトー現象を緩和する方法について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 15:14:01 GMT)
Analyzing Echo-state Networks Using Fractal Dimension [0.0] 入力シーケンスが隠れ状態表現のフラクタルパターンとして現れるという観測に基づいて構築する。
これらのパターンはフラクタル次元を持ち、貯水池の単位数よりも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:00:06 GMT)
AI for Porosity and Permeability Prediction from Geologic Core X-Ray
Micro-Tomography [0.0] 岩盤の物理的特性を予測するために,非常に小さなCNN変換器モデルを用いた自己教師付き事前学習を提案する。
この手法は, 極端に小さなデータセットであっても過度に適合しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 06:55:03 GMT)
A three-dimensional Josephson parametric amplifier [0.0] 8.3GHzのキャビティは、40dBを超える利得をもたらす非退化位相非感受性構成で測定される。
20dBのゲインは0.4MHzで、1dB圧縮ポイントは-115dBmで、半量子雑音が付加される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 01:32:03 GMT)
A protocol to create a multi-particle entangled state for
quantum-enhanced sensing [0.0] 2つの制御ビームと、原子間の空洞媒介相互作用を利用して、エンタングルメントを断熱的に生成する方法を示す。
提案手法は,提案する測定プロトコルの絡み合いを最適に生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 19:14:20 GMT)
A hybrid classical-quantum algorithm for solution of nonlinear ordinary
differential equations [0.0] 非線形常微分方程式の解に対するハイブリッド古典量子アプローチを提案する。
任意のベクトルのウォルシュ・アダマール変換の計算はこのハイブリッドアプローチの中心である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 16:56:31 GMT)
A framework for overparameterized learning [0.0] ディープニューラルネットワークの成功に関する説明は、理論的機械学習における中心的な問題である。
本稿では,多くの一般的な問題をカバーするのに十分な,プロトタイプ学習問題からなるフレームワークを提案する。
次に、教師付き学習、変分オートエンコーダ、勾配ペナルティによるトレーニングがプロトタイプ問題に変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 17:17:46 GMT)
A Novel Nuclear Emulsion Detector for Measurement of Quantum States of
Ultracold Neutrons in the Earth's Gravitational Field [0.0] 仮説上の短距離相互作用は、地球の重力場に縛られたミラー上の超低温中性子(UCN)の波動関数を測定することで検出できる。
空間分解能の高いUCN検出器を開発中である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 09:09:19 GMT)
A Hybrid Neural Autoencoder for Sensory Neuroprostheses and Its
Applications in Bionic Vision [0.0] 感覚神経補綴は、失われた感覚機能を回復したり、人間の能力を増強するための有望な技術として登場しつつある。
本稿では、ディープニューラルネットワークエンコーダが、基礎となる生物学的システムを近似した、既知の固定されたフォワードモデルを逆転するように、いかに訓練されているかを示す。
概念実証として,視覚神経補綴症例に対するハイブリッド神経オートエンコーダ(HNA)の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 20:52:00 GMT)
"Look! It's a Computer Program! It's an Algorithm! It's AI!": Does
Terminology Affect Human Perceptions and Evaluations of Algorithmic
Decision-Making Systems? [0.0] システム特性に対する一般人の認識には,用語が実際に影響していることが示される。
この結果から, ADM システムを記述する用語の選択には注意が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 May 2022 14:20:57 GMT)