Voxel Field Fusion for 3D Object Detection [140.7] 本稿では,3次元オブジェクト検出のための概念的にシンプルなフレームワークであるvoxel field fusionを提案する。
提案手法は, ボクセル領域における画像特徴を線として表現し, 融合することにより, モダリティの整合性を維持することを目的としている。
このフレームワークは、さまざまなベンチマークで一貫したゲインを達成し、KITTIとnuScenesデータセットでの従来のフュージョンベースのメソッドを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:31:36 GMT)
MACE: An Efficient Model-Agnostic Framework for Counterfactual
Explanation [132.8] MACE(Model-Agnostic Counterfactual Explanation)の新たな枠組みを提案する。
MACE法では, 優れた反実例を見つけるための新しいRL法と, 近接性向上のための勾配のない降下法を提案する。
公開データセットの実験は、有効性、空間性、近接性を向上して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:57:06 GMT)
Duplex Conversation: Towards Human-like Interaction in Spoken Dialogue
System [120.7] マルチモーダル音声対話システムにより、電話ベースのエージェントが、人間のような顧客と対話できる。
製品で学んだ教訓を共有するために、Conversation Duplex Alibabaのインテリジェントなカスタマサービスをデプロイしています。
オンラインA/B実験は,提案システムにおいて応答遅延を50%低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:15:58 GMT)
Hierarchical Spherical CNNs with Lifting-based Adaptive Wavelets for
Pooling and Unpooling [101.7] 本稿では, 階層型畳み込みニューラルネットワーク(HS-CNN)の新たな枠組みを提案し, プールやアンプールのための適応球面ウェーブレットを学習する。
LiftHS-CNNは、画像レベルのタスクとピクセルレベルのタスクの両方において、より効率的な階層的特徴学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:23:42 GMT)
NusaX: Multilingual Parallel Sentiment Dataset for 10 Indonesian Local
Languages [100.6] インドネシアにおける言語の資源開発に重点を置いている。
インドネシアのほとんどの言語は絶滅危惧種に分類され、一部は絶滅している。
インドネシアで10の低リソース言語を対象とした,最初の並列リソースを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:03:50 GMT)
Text2Human: Text-Driven Controllable Human Image Generation [98.3] 既存の生成モデルは、しばしば衣服の形やテクスチャの多様性の高さの下で不足する。
テキスト駆動制御可能なフレームワークであるText2Humanを,高品質で多種多様なヒューマン世代向けに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:57:06 GMT)
CropMix: Sampling a Rich Input Distribution via Multi-Scale Cropping [97.1] そこで本研究では,元のデータセット分布からリッチな入力分布を生成するための簡単なCropMixを提案する。
CropMixは、分類タスクを実行するトレーニングレシピやニューラルネットワークアーキテクチャにシームレスに適用することができる。
CropMixは、より強力な表現に向けて、対照的な学習とマスクされた画像モデリングの両方に利益があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:57:28 GMT)
Multi-Task Learning with Multi-query Transformer for Dense Prediction [95.4] Multi-Query Transformer (MQ Transformer)は、複数のタスク間の推論を容易にするために、異なるタスクからの複数のクエリを備えている。
MQTransformerは、共有エンコーダ、クロスタスクアテンション、共有デコーダの3つの重要なコンポーネントで構成されている。
実験の結果,提案手法は有効な手法であり,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:36:22 GMT)
ADAPT: Vision-Language Navigation with Modality-Aligned Action Prompts [92.9] 視覚言語ナビゲーション(VLN)のためのmodAlity-aligneD Action PrompT(ADAPT)を提案する。
ADAPTは、アクションレベルのモダリティアライメントの明示的な学習を可能にするために、アクションプロンプトをVLNエージェントに提供する。
R2RとRxRの両方の実験結果は、最先端手法よりもADAPTの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:41:31 GMT)
Non-stationary Transformers: Rethinking the Stationarity in Time Series
Forecasting [87.9] 本稿では,2つの相互依存モジュールを持つ汎用フレームワークとして,非定常変圧器を提案する。
このフレームワークは、Transformerの49.43% MSE、Informerの47.34%、Reformerの46.89%を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:15:59 GMT)
Cluster-based Evaluation of Automatically Generated Text [86.2] 言語生成の分野では、優れた計量は人間の判断と高く相関しなければならない。
まず、文字列上の確率分布を演算する自動評価指標を用いることで、計算的および定性的な問題について議論する。
次に,テキストの埋め込みに基づいて文字列をクラスタ化するクラスタ上での分散の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:58:49 GMT)
Knowledge Enhanced Neural Networks for relational domains [83.9] 我々は、ニューラルネットワークに事前論理的知識を注入するニューラルネットワークアーキテクチャであるKENNに焦点を当てる。
本稿では,関係データに対するKENNの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:00:34 GMT)
Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated
Satellite-HAPS-Ground Networks [82.6] 第6世代通信ネットワーク(6G)の強化のための価値あるソリューション空間の提供を約束する。
本稿では,空対地統合通信におけるユーザスケジューリングにおける機械学習の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:14:33 GMT)
Weakly-supervised Action Transition Learning for Stochastic Human Motion
Prediction [81.9] 動作駆動型人間の動作予測の課題について紹介する。
一連の動作ラベルと短い動作履歴から、複数の可算な将来の動作を予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:38:07 GMT)
CoRe: Color Regression for Multicolor Fashion Garments [80.6] 本稿では,RGBの正確な値を予測するために,色検出を回帰問題として扱う。
新たに提案したアーキテクチャの洗練のための第2のレグレッションステージも含んでいます。
このアーキテクチャはモジュラーであり、多色衣料のすべての色のRGBを検出するために容易に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:39:41 GMT)
Classification of EEG Motor Imagery Using Deep Learning for
Brain-Computer Interface Systems [79.6] トレーニングされたT1クラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを使用して、運動画像の識別を成功させる能力を調べる。
理論的には、モデルが正確にトレーニングされた場合、クラスを特定し、それに従ってラベル付けすることが可能になる。
CNNモデルは復元され、より小さなサンプルデータを使用して同じ種類の運動画像データを特定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:09:46 GMT)
k-Means Maximum Entropy Exploration [77.8] 余分な報酬を伴う連続空間での探索は、強化学習におけるオープンな問題である。
本研究では, 状態訪問分布のエントロピーに対する近似値の低界化に基づく人工好奇性アルゴリズムを提案する。
提案手法は,高次元連続空間における探索のためのベンチマークにおいて,計算効率と競合性の両方を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:05:58 GMT)
Three-dimensional microstructure generation using generative adversarial
neural networks in the context of continuum micromechanics [77.3] 本研究は, 三次元マイクロ構造生成に適した生成対向ネットワークを提案する。
軽量アルゴリズムは、明示的な記述子を必要とせずに、単一のmicroCTスキャンから材料の基礎特性を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:26:51 GMT)
Quantum Mechanics as a Theory of Incompatible Symmetries [77.3] 古典確率論が非互換変数を持つ任意の系を含むように拡張可能であることを示す。
非互換な変数を持つ確率的システム(古典的あるいは量子的)が不確実性だけでなく、その確率パターンにも干渉することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:04:59 GMT)
A Computation and Communication Efficient Method for Distributed
Nonconvex Problems in the Partial Participation Setting [77.3] 本稿では,分散最適化とフェデレート学習の3つの重要な要素を含む新しい手法を提案する。
本手法は, 部分的参加環境において, 最適オラクル複雑性と最先端通信複雑性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:41:20 GMT)
Hierarchies of Reward Machines [75.6] リワードマシン(Reward Machine, RM)は、有限状態機械による強化学習タスクの報酬関数を表現するための最近の形式である。
本稿では,RMを他のRMを呼ばせることによって,サブタスク構造をさらに抽象化する形式的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:39:24 GMT)
What Dense Graph Do You Need for Self-Attention? [73.8] 我々はハイパーキューブにおけるトークンインタラクションをモデル化し、バニラ変換器と同等あるいはそれ以上の結果を示すスパーストランスフォーマーHypercube Transformerを提案する。
様々なシーケンス長を必要とするタスクの実験は、グラフ関数の検証をうまく行いました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:36:34 GMT)
FiLM-Ensemble: Probabilistic Deep Learning via Feature-wise Linear
Modulation [69.3] 本稿では,特徴量線形変調の概念に基づく暗黙のアンサンブル手法であるFiLM-Ensembleを紹介する。
単一ディープネットワークのネットワークアクティベーションをFiLMで変調することにより、高多様性のモデルアンサンブルを得る。
我々は、FiLM-Ensembleが他の暗黙のアンサンブル法よりも優れており、ネットワークの明示的なアンサンブルの上限に非常に近いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:33:15 GMT)
Towards Explainable Metaheuristic: Mining Surrogate Fitness Models for
Importance of Variables [69.0] 4つのベンチマーク問題を用いて代理モデルを訓練し、代理モデルによる探索空間の学習について検討する。
代々の人口データに基づいて学習した結果,サロゲートモデルが問題の鍵となる特徴を抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:16:18 GMT)
Dispersive readout of molecular spin qudits [68.8] 複数の$d > 2$ スピン状態を持つ「巨大」スピンで表される磁性分子の物理を研究する。
動作の分散状態における出力モードの式を導出する。
キャビティ透過の測定により,クイディットのスピン状態が一意に決定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:44:33 GMT)
VALHALLA: Visual Hallucination for Machine Translation [64.9] VALHALLAと呼ばれる視覚幻覚フレームワークを導入する。
推論時にのみソース文を必要とし、代わりにマルチモーダル機械翻訳に幻覚的視覚表現を使用する。
特に、ソース文が与えられた場合、入力テキストから離散的な視覚表現を予測するために自己回帰幻覚変換器が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:25:15 GMT)
Don't Forget Cheap Training Signals Before Building Unsupervised
Bilingual Word Embeddings [64.1] 我々は、教師なしBWE手法を開発する際には、容易にアクセスできる言語間信号が常に考慮されるべきであると主張している。
このような安価な信号はうまく動作し、遠隔言語対においてより複雑な教師なし手法により性能が向上することを示す。
この結果から,BWEを構築する際には,遠隔言語であっても,これらの学習信号を無視すべきでないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:00:55 GMT)
Will Bilevel Optimizers Benefit from Loops [63.2] AID-BiOとITD-BiOの2つの一般的な双レベルマトリクスは、自然に1つまたは2つのサブプロブレムを解決する。
AID-BiO と ITD-BiO の両ループ実装選択に適用可能な統合収束解析をまず確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:33:13 GMT)
An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts [63.0] 本稿では、意味分析のための計算手法と、短い科学的テキストの意味の定量化について紹介する。
科学的意味の表現は、心理的特性ではなく、状況表現を置き換えることで標準化される。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:19:32 GMT)
Learning Instance-Specific Data Augmentations [62.7] 既存のデータ拡張手法は、変換と入力の独立性を前提としている。
データから入力固有の拡張を自動的に学習するInstaAugを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:38:06 GMT)
Graph-level Neural Networks: Current Progress and Future Directions [61.1] グラフレベルのニューラルネットワーク(GLNN、ディープラーニングベースのグラフレベルの学習法)は、高次元データのモデリングにおいて優れているため、魅力的である。
本稿では,深層ニューラルネットワーク,グラフニューラルネットワーク,グラフプール上でのGLNNを網羅する系統分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:16:55 GMT)
Private Federated Submodel Learning with Sparsification [60.8] フェデレーション付きサブモデル学習(FSL)におけるプライベートリード更新書き込み(PRUW)の問題について検討する。
本稿では、サブモデルインデックス、更新値、スパース更新の座標をデータベースに公開することなく、任意のサブモデルの任意のパラメータからプライベートに読み書きする新しいスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:51:41 GMT)
Joint Spatial-Temporal and Appearance Modeling with Transformer for
Multiple Object Tracking [59.8] 本稿ではTransSTAMという新しい手法を提案する。Transformerを利用して各オブジェクトの外観特徴とオブジェクト間の空間的時間的関係の両方をモデル化する。
提案手法はMOT16, MOT17, MOT20を含む複数の公開ベンチマークで評価され, IDF1とHOTAの両方で明確な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:19:18 GMT)
Provable General Function Class Representation Learning in Multitask
Bandits and MDPs [58.6] マルチタスク表現学習は、サンプル効率を高めるために強化学習において一般的なアプローチである。
本研究では,解析結果を一般関数クラス表現に拡張する。
バンディットと線形MDPの一般関数クラスにおけるマルチタスク表現学習の利点を理論的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:36:42 GMT)
A Mixture-of-Expert Approach to RL-based Dialogue Management [56.1] 我々は、強化学習を用いて、近視性(一般的な発話の出力)を回避し、全体的なユーザ満足度を最大化する対話エージェントを開発する。
既存のRLアプローチのほとんどは、単語レベルでエージェントを訓練するので、中規模の語彙であっても、非常に複雑なアクション空間を扱う必要がある。
i)会話履歴の多様な意味を学習できるLMと、(ii)対応する発話を生成できる専門的なLM(または専門家)からなる、新しい専門家言語モデル(MoE-LM)を用いたRLベースのDMを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:00:41 GMT)
A Multi-level Supervised Contrastive Learning Framework for Low-Resource
Natural Language Inference [54.7] 自然言語推論(NLI)は、自然言語理解において、ますます重要な課題である。
本稿では,低リソースな自然言語推論のためのマルチSCLという,マルチレベルの教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:54:18 GMT)
IGLU Gridworld: Simple and Fast Environment for Embodied Dialog Agents [54.3] 本稿では,言語条件付きエンボディエージェントをスケーラブルに構築・評価するための強化学習環境IGLU Gridworldを提案する。
この環境は、視覚エージェントの具体化、コラボレーションによるインタラクティブな学習、言語条件付きRL、複合的なハードタスク(3dブロック)空間を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 23:08:22 GMT)
SAR Despeckling Using Overcomplete Convolutional Networks [54.0] スペックルはSAR画像を劣化させるため、リモートセンシングにおいて重要な問題である。
近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が古典的解法よりも優れていることが示されている。
本研究は、受容場を制限することで低レベルの特徴を学習することに集中するために、過剰なCNNアーキテクチャを用いる。
本稿では,合成および実SAR画像の非特定化手法と比較して,提案手法により非特定化性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:55:37 GMT)
Pre-training via Denoising for Molecular Property Prediction [53.4] 本稿では,3次元分子構造の大規模データセットを平衡に利用した事前学習手法について述べる。
近年のノイズレギュラー化の進展に触発されて, 事前学習の目的は, 雑音の除去に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:28:34 GMT)
Semi-Supervised Cross-Silo Advertising with Partial Knowledge Transfer [53.1] 本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワーク VFed-SSD を提案する。
具体的には、垂直に分割された未ラベルデータを利用する自己教師型タスクマッチングペア検出(MPD)を開発する。
当社のフレームワークは,デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上を図った,リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:45:30 GMT)
SAMURAI: Shape And Material from Unconstrained Real-world Arbitrary
Image collections [49.3] 完全に未知のキャプチャ条件下でのオブジェクトの逆レンダリングは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおける根本的な課題である。
形状, BRDF, 画像当たりのカメラのポーズと照明を推定するための共同最適化フレームワークを提案する。
本手法は,オブジェクトのオンライン画像収集に利用し,AR/VRなどのいくつかのユースケースに対して,再生可能な3Dアセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:16:48 GMT)
Plug-&-play generation of non-Gaussian states of light at a telecom
wavelength [48.8] この研究は、連続変数状態における実用的な量子光学技術への重要な進歩を示す。
非ガウス状態生成は、誘導波光学技術からのプラグ&プレイコンポーネントに完全に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:08:08 GMT)
TransFuser: Imitation with Transformer-Based Sensor Fusion for
Autonomous Driving [46.4] 本稿では,自己注意を用いた画像とLiDAR表現の統合機構であるTransFuserを提案する。
提案手法では,複数解像度のトランスフォーマーモジュールを用いて視線と鳥の視線の特徴マップを融合する。
我々は、CARLA都市運転シミュレータの公式リーダーボードと同様に、長いルートと密集した交通量を持つ挑戦的な新しいベンチマークにおいて、その効果を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:57:19 GMT)
Investigating the Role of Image Retrieval for Visual Localization -- An
exhaustive benchmark [46.2] 本稿では,複数の視覚的ローカライゼーションパラダイムにおける画像検索の役割を理解することに焦点を当てる。
本稿では、新しいベンチマーク設定を導入し、複数のデータセットにおける最先端の検索表現を比較した。
これらのツールと奥行き分析を用いて、古典的ランドマーク検索や位置認識タスクにおける検索性能は、ローカライズ性能に限らず、すべてのパラダイムで相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:59:01 GMT)
Decentralized Competing Bandits in Non-Stationary Matching Markets [46.1] 非定常(動的)環境下での分散化二面マッチング市場の枠組みを紹介する。
分散非定常競合帯域(textttDNCB)を用いた分散非同期学習アルゴリズムの提案と解析を行う。
我々はこの強調探索を特徴付け、texttDNCBのサブ線形(対数的)後悔を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 21:05:30 GMT)
Near-Surface Electrical Characterisation of Silicon Electronic Devices
Using Focused keV Ions [45.8] シリコンデバイスに低エネルギーイオンを注入する方法を示す。
内部電界が弱いにもかかわらず、感度領域全体から準均一電荷収集効率が得られる。
これは、高品質な熱ゲート酸化物がイオン検出反応で果たす重要な役割によって説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:46:04 GMT)
Learning (Very) Simple Generative Models Is Hard [45.1] 我々は,$mathbbRdtobbRd'$の出力座標が$mathrmpoly(d)$ニューロンを持つ一層ReLUネットワークである場合でも,リアルタイムアルゴリズムが問題を解決可能であることを示す。
我々の証明の鍵となる要素は、コンパクトに支持されたピースワイズ線形関数$f$をニューラルネットワークで束ねたスロープで構築することであり、$mathcalN(0,1)$のプッシュフォワードは$mathcalのすべての低度モーメントと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:59:09 GMT)
Augmentation-Aware Self-Supervision for Data-Efficient GAN Training [44.7] 識別器の差分データ拡張技術は、訓練用GANのデータ効率の向上を実証する。
本稿では,拡張データと原データから拡張パラメータを予測する,拡張型自己教師型識別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:35:55 GMT)
COIN: Co-Cluster Infomax for Bipartite Graphs [43.5] 二部グラフの基本的な課題は、情報的ノード埋め込みの学習方法である。
我々は,コクラスタの相互情報の最大化によってクラスタレベルの情報をキャプチャする,新しいコクラスタインフォマックス(COIN)フレームワークを提案する。
提案したCOINフレームワークを様々なベンチマークデータセットやタスク上で広範囲に評価し,COINの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:20:07 GMT)
Continuous Temporal Graph Networks for Event-Based Graph Data [41.8] 本研究では、時間グラフデータの連続的ダイナミクスを捉えるために、CTGN(Continuous Temporal Graph Networks)を提案する。
鍵となる考え方は、ニューラルネットワークの常微分方程式(ODE)を用いて、動的グラフ上のノード表現の連続的ダイナミクスを特徴づけることである。
帰納的タスクと帰納的タスクの両方の実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:17:02 GMT)
Backpropagation at the Infinitesimal Inference Limit of Energy-Based
Models: Unifying Predictive Coding, Equilibrium Propagation, and Contrastive
Hebbian Learning [41.6] 脳がどのように信用割り当てを行うかは神経科学における根本的な未解決の問題である。
バックプロパゲーション(BP)によって計算されたアルゴリズムを近似した勾配を計算する、多くの生物学的に可算なアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:48:52 GMT)
PAC Generalization via Invariant Representations [41.0] 有限標本集合における$epsilon$-approximate不変性の概念を考える。
PAC学習にインスパイアされ、有限サンプルのアウト・オブ・ディストリビューション一般化保証を得る。
この結果から, 介入部位が非次境界ノードの一定サイズの部分集合内にある場合に, 周囲次元でスケールしない境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:28:14 GMT)
iFS-RCNN: An Incremental Few-shot Instance Segmenter [39.8] 2つのコントリビューションは、Mask-RCNNフレームワークを第2段階に拡張することで実現している。
プロビット関数と新しい不確実性誘導境界ボックス予測器に基づく新しいオブジェクトクラス分類器を指定する。
当社のコントリビューションは,COCOデータセットにおける技術状況に対する大幅なパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:42:03 GMT)
IDE-3D: Interactive Disentangled Editing for High-Resolution 3D-aware
Portrait Synthesis [38.5] システムを構成する3つの主要なコンポーネントは,(1)図形に一貫性のある,不整合な顔画像とセマンティックマスクを生成する3次元セマンティック認識生成モデル,(2)意味的およびテクスチャエンコーダから潜伏符号を初期化し,さらに忠実な再構築のために最適化するハイブリッドGANインバージョンアプローチ,(3)カノニカルビューにおけるセマンティックマスクの効率的な操作を可能にするカノニカルエディタ,の3つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 03:35:44 GMT)
From Keypoints to Object Landmarks via Self-Training Correspondence: A
novel approach to Unsupervised Landmark Discovery [37.8] 本稿ではオブジェクトランドマーク検出器の教師なし学習のための新しいパラダイムを提案する。
我々はLS3D、BBCPose、Human3.6M、PennActionなどの難解なデータセットに対して本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:44:29 GMT)
Knowledge Graph -- Deep Learning: A Case Study in Question Answering in
Aviation Safety Domain [37.7] 本稿では,航空安全のための知識グラフ(KG)誘導深層学習(DL)に基づく質問応答システムを提案する。
航空機事故報告から知識グラフを構築し,研究者のコミュニティに貢献する。
統合QAシステムは,GPT-3よりも9.3%,BERT QAより40.3%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:49:55 GMT)
Simplex Neural Population Learning: Any-Mixture Bayes-Optimality in
Symmetric Zero-sum Games [36.2] 多様な戦略を巡ってあらゆるミックスに対して最適にプレイすることを学ぶことは、競争ゲームにおいて重要な実践的関心事である。
本稿では,2つのデシラタを同時に満たす単純型NeuPLを提案する。
その結果, 条件付き政策は, 相手の事前情報を効果的に取り入れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:27:38 GMT)
Nearly Minimax Optimal Offline Reinforcement Learning with Linear
Function Approximation: Single-Agent MDP and Markov Game [34.7] オフライン強化学習(RL)は、環境とのさらなる相互作用を伴わずに、事前コンパイルされたデータセットを使用して最適な戦略を学ぶことを目的としている。
オフライン単一エージェントMDPと2プレーヤゼロサムマルコフゲーム(MG)のための2つの新しいアルゴリズムを提案する。
我々の知る限り、これらは線形関数近似を用いたオフライン単エージェントMDPとMGのための計算効率が良く、最小に近い最適化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:50:17 GMT)
PandA: Unsupervised Learning of Parts and Appearances in the Feature
Maps of GANs [34.1] 本研究では,空間的部分を表す因子とその外観を,完全に教師なしの方法で共同で発見するアーキテクチャに依存しないアプローチを提案する。
我々の手法は訓練時間の観点からはるかに効率的であり、最も重要なのは、より正確な局所制御を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:28:39 GMT)
Human-AI Shared Control via Frequency-based Policy Dissection [34.0] 人間-AI共有制御は、複雑な環境で制御タスクを達成するために、人間がAIと対話し、協力することを可能にする。
従来の強化学習(RL)手法は、人間の制御可能なポリシーを達成するために目標条件付き設計を試みる。
我々は、学習したニューラルコントローラの中間表現とエージェント動作の運動特性を整合させる、TextitPolicy Dissectionと呼ばれるシンプルで効果的な周波数ベースのアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 23:57:55 GMT)
What Knowledge Gets Distilled in Knowledge Distillation? [33.8] 知識蒸留は,教員ネットワークから学生ネットワークに有用な情報を伝達することを目的とする。
しかし、様々な改善があったにもかかわらず、コミュニティのプロセスに対する根本的な理解には大きなギャップがあるようだ。
私たちの研究は、これらの疑問にもっと答えるために包括的な研究結果を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:59:16 GMT)
Label-Enhanced Graph Neural Network for Semi-supervised Node
Classification [32.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのラベル強化学習フレームワークを提案する。
まず、各ラベルをクラス内のノードの仮想センターとしてモデル化し、次にノードとラベルの両方の表現を共同で学習する。
提案手法は,同一クラスに属するノードの表現を円滑に行うだけでなく,ラベルセマンティクスをGNNの学習プロセスに明示的にエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:48:47 GMT)
EAMM: One-Shot Emotional Talking Face via Audio-Based Emotion-Aware
Motion Model [32.2] 本研究では,感情認識運動モデル(EAMM)を提案する。
両モジュールの結果を組み込むことで,任意の被験者に対して良好な話し声を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:15:29 GMT)
EMS: Efficient and Effective Massively Multilingual Sentence
Representation Learning [31.2] 本稿では,言語横断文再構成(XTR)と文レベルのコントラスト学習を訓練目的として,効率的かつ効果的な多言語文表現学習(EMS)を導入する。
関連する研究と比較すると,提案したモデルは,非常に少ない並列文とGPU計算資源を用いて効率的に訓練することができる。
62言語をサポートするモデルトレーニング用コードとEMS事前訓練モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:29:25 GMT)
You Can't Count on Luck: Why Decision Transformers Fail in Stochastic
Environments [31.1] 予測タスクへの強化学習を減らし、教師付き学習(RvS)によって解決する決定変換器は、その単純さ、ハイパースに対する堅牢性、オフラインタスクにおける全体的なパフォーマンスの強化などにより人気を博している。
しかし、単にモデルに所望のリターンを条件付け、予測されたアクションを取るだけで、運の悪さによるリターンをもたらす環境において、劇的に失敗する可能性がある。
本稿では,環境におけるRvSアプローチの限界について述べ,その解決策を提案する。
従来の手法のように単一軌道の戻りを単に条件づけるのではなく、提案手法であるESPERはクラスタ・トラジェクトリと条件を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:15:44 GMT)
A Knowledge-Enhanced Adversarial Model for Cross-lingual Structured
Sentiment Analysis [31.1] 言語間構造的感情分析タスクは、ソース言語からターゲット言語へ知識を伝達することを目的としている。
本稿では,暗黙的分散と明示的構造的知識を両立させた知識強化逆数モデル(textttKEAM)を提案する。
我々は5つのデータセットの実験を行い、textttKEAMと教師なしおよび教師なしの両方の手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 03:07:51 GMT)
CASSOCK: Viable Backdoor Attacks against DNN in The Wall of
Source-Specific Backdoor Defences [29.8] バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)にとって重要な脅威だった
既存のほとんどの対策はソース非依存のバックドアアタック(SABA)に焦点を当てており、ソース固有のバックドアアタック(SSBA)を倒さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 23:09:35 GMT)
Multi-task Optimization Based Co-training for Electricity Consumption
Prediction [29.6] オーストラリアの5州の電力消費データを使って、2つのタスクを異なるスケールで設計する。
オーストラリアの5州の電力消費データを用いて、異なるスケールで2つのタスクを設計する。a) 各州(5つのタスク)の1ステップ前予測、b)6ステップ、12ステップ、18ステップ、24ステップ前予測(20タスク)。
MTO-CTの性能はこれらの2つのタスクのそれぞれを個別に解くのと比較して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:06:09 GMT)
The CLRS Algorithmic Reasoning Benchmark [28.8] アルゴリズムの学習表現は機械学習の新たな領域であり、ニューラルネットワークから古典的なアルゴリズムで概念をブリッジしようとしている。
本稿では,従来のアルゴリズムを包括するCLRS Algorithmic Reasoning Benchmarkを提案する。
我々のベンチマークは、ソート、探索、動的プログラミング、グラフアルゴリズム、文字列アルゴリズム、幾何アルゴリズムなど、様々なアルゴリズムの推論手順にまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:56:44 GMT)
Progressive Multi-scale Consistent Network for Multi-class Fundus Lesion
Segmentation [28.6] 提案するプログレッシブ・フィーチャー・フュージョン(PFF)ブロックと動的アテンション・ブロック(DAB)を統合した,プログレッシブ・マルチスケール・一貫性ネットワーク(PMCNet)を提案する。
PFFブロックは、隣接するエンコーディング層からのマルチスケール機能を段階的に統合し、きめ細かい詳細と高レベルのセマンティクスを集約することで、各層の特徴学習を容易にする。
DABは、異なるスケールで融合した特徴から注意深い手がかりを動的に学習するように設計されているため、マルチスケール機能に存在する本質的な矛盾を円滑にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:10:01 GMT)
Concept-level Debugging of Part-Prototype Networks [27.7] Part-Prototype Networks (ProtoPNets) は、透明性を損なうことなくブラックボックスモデルと同じ性能を実現するために設計された概念ベースの分類器である。
本稿では,ProtoPNetのコンセプトレベルデバッガを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:18:51 GMT)
Principle of Relevant Information for Graph Sparsification [27.5] グラフスペーシフィケーションは、グラフの構造的特性を維持しながら、グラフのエッジ数を減らすことを目的としている。
我々は、関係情報原理(PRI)から着想を得て、グラフスカラー化の汎用的で効果的な情報理論の定式化を提案する。
本稿では,グラフスペーシフィケーション,グラフ正規化マルチタスク学習,医用画像由来の脳ネットワーク分類の3つの応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 21:00:42 GMT)
DeVRF: Fast Deformable Voxel Radiance Fields for Dynamic Scenes [27.4] 本稿では,動的放射場を高速に学習するための新しい表現であるDeVRFを提案する。
実験により、DeVRFはオンパー高忠実度の結果で2桁のスピードアップを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:13:54 GMT)
Unsupervised Image Representation Learning with Deep Latent Particles [27.3] 物体の位置を外見から切り離す視覚データの表現を提案する。
我々の手法はディープ潜時粒子 (DLP) と呼ばれ、低次元潜時粒子への視覚的入力を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:23:37 GMT)
Enhancing Event-Level Sentiment Analysis with Structured Arguments [26.9] 我々は、そのタスクを構造化イベントレベルSAとして再定義し、エンド・ツー・エンドイベントレベル感性分析アプローチを提案する。
具体的には、イベントレベルのSAを強化するために、イベント構造情報を明示的に抽出し、モデル化する。
データセットの欠如についても、イベント引数と感情ラベル付きで大規模な実世界のデータセットをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:44:24 GMT)
Fast Predictive Uncertainty for Classification with Bayesian Deep
Networks [25.8] ベイズディープラーニングでは、分類ニューラルネットワークの出力上の分布は、まずウェイト上のガウス分布を構築し、そこからサンプリングしてソフトマックス出力上の分布を受信することで近似される。
我々は、このソフトマックス出力分布のディリクレ近似を構築し、ロジット空間におけるガウス分布と出力空間におけるディリクレ分布の間の解析写像を生成する。
得られたディリクレ分布は、特に不確実性の推定と、ImageNetやDenseNetのような大規模なデータセットやネットワークへのスケーリングにおいて、複数の利点があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:50:20 GMT)
Semantic Autoencoder and Its Potential Usage for Adversarial Attack [25.3] セマンティックオートエンコーダと呼ばれる拡張されたオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
オートエンコーダによって得られる潜在表現に依存する学習アルゴリズムに対する敵攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:10:07 GMT)
Leveraging Pre-Trained Language Models to Streamline Natural Language
Interaction for Self-Tracking [25.3] 本研究では,自己追跡のための新たなNLPタスクを提案する。
このフレームワークは、合成サンプルを使用してタスクを10ショットの学習に変換するプロンプトを強化し、新しいトラッキングトピックをブートストラップする際のコールドスタート問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:58:04 GMT)
Graph Backup: Data Efficient Backup Exploiting Markovian Transitions [24.8] データ効率のよいRLの鍵は、良い値の推定であるが、現在の手法では、環境から収集された軌道データの構造を完全に活用できない。
本稿では,MDPの遷移データをグラフとして扱い,新しいバックアップ演算子であるグラフバックアップを定義する。
提案手法は,一般的な値ベース手法と組み合わせることで,データ効率のよいRLベンチマークスイート上での一段階法と多段階法よりも性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:26:00 GMT)
Rethinking Graph Neural Networks for Anomaly Detection [24.6] 異常検出のためのベータウェーブレットグラフニューラルネットワーク(BWGNN)を提案する。
BWGNNは、異常時の右シフト現象をよりよく扱うために、スペクトルおよび空間局在バンドパスフィルタを備えている。
4つの大規模異常検出データセットに対するBWGNNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:39:05 GMT)
Neural Topic Model via Optimal Transport [24.2] 最適輸送理論(OT)を用いたニューラルトピックモデルを提案する。
具体的には、文書の単語分布に対するOT距離を直接最小化し、文書の話題分布を学習することを提案する。
提案手法は, 異なる損失を伴って効率的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:19:47 GMT)
A Cross-City Federated Transfer Learning Framework: A Case Study on
Urban Region Profiling [24.1] 本稿では,データ不足やプライバシー問題に対処する新しいクロスシティ・フェデレーション・トランスファー・ラーニング・フレームワーク(CcFTL)を提案する。
CcFTLは、複数のリッチデータソース都市から対象都市にリレーショナル知識を転送する。
都市域のプロファイリングをスマートシティの応用として捉え,提案手法を実世界の研究で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:41:01 GMT)
D$^2$NeRF: Self-Supervised Decoupling of Dynamic and Static Objects from
a Monocular Video [23.9] モノクロ映像が与えられたとき、静的環境を回復しながら動的オブジェクトを分割して分離することは、マシンインテリジェンスにおいて広く研究されている問題である。
Decoupled Dynamic Neural Radiance Field (D$2$NeRF) は、モノクロ映像を撮り、3Dシーンの表現を学習する自己教師型アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:41:24 GMT)
SOM-CPC: Unsupervised Contrastive Learning with Self-Organizing Maps for
Structured Representations of High-Rate Time Series [23.1] 本稿では,CPC(Contrastive Predictive Coding)とSOM(Self-Organizing Map)を併用したSOM-CPCモデルを提案する。
我々は,SOM-CPCがDLとSOMを組み合わせた強力なベースラインモデルより優れる合成・実生活医療・オーディオデータについて述べる。
SOM-CPCは、高速なデータストリームで潜伏パターンを公開する大きな可能性があり、多くの異なるプロセスやシステムに対するより良い理解に寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:21:21 GMT)
Regret Bounds and Reinforcement Learning Exploration of EXP-based
Algorithms [22.2] EXPベースのアルゴリズムは、報酬が有界であるとして、確率的でないバンディット問題の探索にしばしば使用される。
提案するアルゴリズムは,EXP4を改良し,後悔の上限を確立することで,EXP4.Pという新しいアルゴリズムを提案する。
得られたアルゴリズムは難解なゲームでテストされ、最先端のゲームと比較して探索性の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:24:49 GMT)
An optimal transport approach for selecting a representative subsample
with application in efficient kernel density estimation [21.6] サブサンプリング手法は、観察されたサンプルのサロゲートとしてサブサンプルを選択することを目的としている。
既存のモデルフリーのサブサンプリングメソッドは通常、クラスタリング技術やカーネルのトリックに基づいて構築される。
最適な輸送手法を用いたモデルフリーサブサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:19:29 GMT)
One Policy is Enough: Parallel Exploration with a Single Policy is
Minimax Optimal for Reward-Free Reinforcement Learning [20.6] すべてのエージェントの探索を単一のポリシーでガイドすることは、ほぼ直線的なスピードアップを得るのに十分であることを示す。
この単純な手順は、リニアMDPと2プレーヤゼロサムMGの両方の報酬のない設定において、対数的要素に最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:41:55 GMT)
Hierarchically Constrained Adaptive Ad Exposure in Feeds [20.5] フィードの階層的制約の下での長期的パフォーマンス最適化に着目する。
階層的に制約された適応型広告露出(HCA2E)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:56:49 GMT)
Hollywood Identity Bias Dataset: A Context Oriented Bias Analysis of
Movie Dialogues [20.2] 映画に登場する社会的偏見やステレオタイプは、リーチによって大きなダメージを与える可能性がある。
同一性バイアスに注釈を付けた映画脚本のデータセットを新たに導入する。
データセットには、(i) バイアスラベルに、性別、人種/民族、宗教、年齢、職業、LGBTQ、その他の7つのカテゴリのダイアログがアノテートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:49:51 GMT)
FHIST: A Benchmark for Few-shot Classification of Histological Images [20.2] 画像分類にはあまり関心が寄せられていないが、現在の公開ベンチマークのほとんどは自然画像に焦点を当てている。
本稿では、様々な公開データセットから収集された高度に多様化した公開ベンチマークを、数発のヒストロジーデータ分類のために導入する。
本ベンチマークでは,最新の数ショット学習手法の性能評価を行い,単純な微調整法と正規化法が,一般的なメタラーニングやエピソディック学習のパラダイムよりも優れた結果が得られることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:03:40 GMT)
Certifying Some Distributional Fairness with Subpopulation Decomposition [20.0] まず、最適化問題として、与えられたデータ分布に基づいて訓練されたMLモデルの正当性を定式化する。
次に、一般的な公平性認定フレームワークを提案し、センシティブなシフトと一般的なシフトの両方のシナリオでインスタンス化する。
我々のフレームワークは、追加の非スキューネス制約を統合する柔軟性があり、異なる実世界のシナリオ下でさらに厳密な認証を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:17:50 GMT)
One Loss for Quantization: Deep Hashing with Discrete Wasserstein
Distributional Matching [19.8] 画像ハッシュ(英: image hashing)は、画像の大規模なコレクションにおいて、クエリに類似したアイテムを見つけるために、原理的に最も近い近隣アプローチである。
最適な検索性能を得るためには、低量子化誤差でバランスの取れたハッシュコードを生成することが重要である。
本稿では、量子化制約を学習するための代替手法について考察し、量子化エラーの少ないバランスの取れた符号の学習タスクを、学習された連続コードの分布と事前定義された離散的均一な分布とを一致させるものとして再定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:11:17 GMT)
3PSDF: Three-Pole Signed Distance Function for Learning Surfaces with
Arbitrary Topologies [18.6] 3極符号距離関数(3PSDF)と呼ばれる新しい学習可能な暗黙表現を提案する。
簡単なフィールド・ツー・メッシュ変換をサポートしながら、任意のトポロジーで非水密な3D形状を表現できる。
ヌルラベルによる消失勾配を気にせずに3PSDFを効果的に学習するための学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:24:04 GMT)
Online Meta-Learning in Adversarial Multi-Armed Bandits [18.1] オンライン・ウィズ・イン・オンライン・セットアップでは、プレイヤーが複数の武器を持ったバンディット・エピソードに遭遇する。
プレイヤーのパフォーマンスは、敵が生み出した損失に応じて、各エピソードの最高の腕に対する後悔として測定される。
この経験的分布における不均一性を生かし,問題依存の遺言境界を導出するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:10:23 GMT)
On Analyzing Generative and Denoising Capabilities of Diffusion-based
Deep Generative Models [18.0] 拡散に基づくDeep Generative Models (DDGM)は、生成モデルにおける最先端のパフォーマンスを提供する。
後方拡散過程において, 少量のノイズがどのように変換されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:29:27 GMT)
Inducing bias is simpler than you think [17.3] マーガナライゼーションと不公平なグループ表現は、しばしば訓練に使用されるデータの中でトレース可能である。
データ不均衡の解決可能な高次元モデルを導入する。
私たちは、より現実的なデータで観察されるのと同じような不公平な行動を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:27:57 GMT)
Unbalanced CO-Optimal Transport [16.9] Co-Optimal Transport (COOT)は、特徴間のアライメントを推論することで、この比較をさらに進める。
実世界のデータに一様に表される外れ値に敏感であることを示す。
これにより、ノイズに対するロバスト性を確実に示す不均衡なCOOTを提案することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:17:54 GMT)
Refining Low-Resource Unsupervised Translation by Language
Disentanglement of Multilingual Model [16.9] 本稿では,事前訓練された多言語UTTモデルから言語を切り離すための簡単な改良手法を提案する。
我々の手法は、ネパール語、シンハラ語、グジャラート語、ラトビア語、エストニア語、カザフ語への英語の完全な教師なし翻訳作業における芸術の状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:14:50 GMT)
Meta-ticket: Finding optimal subnetworks for few-shot learning within
randomly initialized neural networks [16.1] ニューラルネットワーク(NN)のためのわずかなショットラーニングは、少数のデータでNNをトレーニングすることを目的とした重要な問題である。
本稿では,メタチケットと呼ばれるメタ学習手法を提案し,ランダムにNN内の数発の学習に最適なスパースワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:03:57 GMT)
Provably and Practically Efficient Neural Contextual Bandits [16.0] 有限状態においても有効である証明可能なサブ線形後悔境界を持つアルゴリズムを提案する。
非漸近的エラー境界は、神経コンテキストの包帯における活性化関数の滑らかさとカーネルの包帯におけるカーネルの滑らかさとの関係を確立するためのツールとして、より広い関心を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:16:55 GMT)
Prompt Injection: Parameterization of Fixed Inputs [15.9] Prompt Injection (PI)は、言語モデル(LM)のパラメータにプロンプトを注入する新しい定式化である。
PIは、従来のアプローチよりもFLOPの合計で最大280倍効率がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:43:07 GMT)
Hide and Seek: on the Stealthiness of Attacks against Deep Learning
Systems [15.7] 本研究は,深層学習に対する攻撃に使用される敵対的サンプルの盗聴性に関する最初の大規模研究である。
我々は6つの人気のあるベンチマークデータセットに対して、20の代表的な敵ML攻撃を実装した。
以上の結果から,既存の攻撃のほとんどは,人間の目には盗みのない非無視的摂動をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:43:22 GMT)
Near-Optimal Collaborative Learning in Bandits [15.5] 本稿では,各エージェントが有限個のアームに対向する一般マルチエージェントバンディットモデルを提案する。
ツイストは、各エージェントの最適なアームは最大の混合報酬を持つアームであり、アームの混合報酬は全てのエージェントに対するこのアームの報酬の重み付けの和である。
純粋探索のための近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 21:11:47 GMT)
Static Scheduling with Predictions Learned through Efficient Exploration [15.1] オンラインアルゴリズムの最悪のケース分析を超えて、一般的なアプローチは、パフォーマンスを改善するために活用できる予測の存在を仮定することである。
信頼できる予測は、実行中にアルゴリズムによって構築できる、と私たちは主張する。
対照的に、期待されるジョブサイズが分かっている場合、この情報を利用する最良のアルゴリズムであるFollow-The-Perfect-Predictionは、はるかに優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:19:32 GMT)
Non-Iterative Recovery from Nonlinear Observations using Generative
Models [14.8] この信号は、有界な$k$次元入力を持つ$L$-Lipschitz連続生成モデルの範囲内にあると仮定する。
提案手法は非定性的であり(プロジェクションステップの近似には反復手順を用いる場合もあるが)、高効率である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:34:40 GMT)
Decomposing NeRF for Editing via Feature Field Distillation [14.6] NeRFで表現されるシーンの編集は、基礎となるコネクショナリスト表現がオブジェクト指向や構成的ではないため、難しい。
本研究では,NeRFのセマンティックなシーン分解の問題に対処し,クエリに基づく局所的な編集を可能にする。
本稿では,市販の自己監督型2次元画像特徴抽出器の知識を,放射場と平行に最適化された3次元特徴場に抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:56:09 GMT)
To Collaborate or Not in Distributed Statistical Estimation with
Resource Constraints? [14.6] 本研究では,異なるセンサ/学習者が収集した観測値の相関関係が,データ収集と協調戦略に与える影響について検討した。
無線センサネットワークにおけるIoT DDoS攻撃検出と分散推定という2つのアプリケーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:47:09 GMT)
Mask2Hand: Learning to Predict the 3D Hand Pose and Shape from Shadow [13.9] Mask2Handは、手書きの注釈付きデータなしで手書きシルエット/シェードウの2Dバイナリマスクから3Dのポーズと形状を予測するという難題を解決することを学ぶ。
実験の結果,1つの二項マスクを入力として用いた手法は,不整合と整合性の両方の設定において,同等の予測精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:04:27 GMT)
Pseudo-Data based Self-Supervised Federated Learning for Classification
of Histopathological Images [13.8] 我々は、CADモデルの診断精度と一般化の両面を改善するために、SSL-FT-BTという擬似データに基づく自己教師付きフェデレーション学習フレームワークを提案する。
コントラスト学習を行うことにより,各センターにおけるCADモデルの局所訓練を改善するために,新しいバーロウツイン系FL(FL-BT)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:23:50 GMT)
GSR: A Generalized Symbolic Regression Approach [13.6] 本論文では, 一般化記号回帰について述べる。
GSR法は、よく知られたシンボリック回帰ベンチマーク問題セットにおいて、最先端のいくつかの手法よりも優れていることを示す。
既存のベンチマークと比較して、より困難な新しいSRベンチマークセットであるSymSetを導入することで、GSRの強みを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:20:17 GMT)
Contrastive Representation Learning for 3D Protein Structures [13.6] 本稿では3次元タンパク質構造のための新しい表現学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、教師なしのコントラスト学習を用いて、タンパク質構造の意味のある表現を学習する。
これらの表現は、タンパク質機能予測、タンパク質の折りたたみ分類、構造的類似性予測、タンパク質-リガンド結合親和性予測など、様々なタスクを解くためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:33:06 GMT)
AI-based automated Meibomian gland segmentation, classification and
reflection correction in infrared Meibography [12.9] 深層学習に基づくメボミアン腺(MG)とまぶたを分離する自動化手法を開発した。
原画像からのスペクトル反射を除去するために, 生成的対向ネットワークを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:13:56 GMT)
A Reduction to Binary Approach for Debiasing Multiclass Datasets [12.9] R2Bが最適性およびバイアス保証を満たすことを証明し、2つの基準線を越えれば改善につながることを実証的に証明する。
これらの結論は、社会科学、コンピュータビジョン、医療からの合成および実世界のデータセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:11:41 GMT)
Learning to Represent Programs with Code Hierarchies [12.3] コード階層(Code Hierarchy)としてコードを表現する方法を提案する。
そして,各レベルの表現を処理するために,新しいネットワークアーキテクチャであるHIRGASTを設計する。
提案手法は,3つの下流タスクにおいて,他のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:16:47 GMT)
A Competitive Method for Dog Nose-print Re-identification [12.0] 本稿では,CVPR 2022ペット生体認証における犬の鼻指紋認証(Re-ID)課題について提案する。
複数のモデルが組み合わされ、テストセット上で86.67%のAUCが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:26:46 GMT)
Easy Variational Inference for Categorical Models via an Independent
Binary Approximation [11.8] 我々は、分類的二項モデル(CB)と呼ばれる分類データに対して、新しい一般化線形モデル(GLM)のクラスを定義する。
CBモデルは双対確率の積によって束縛される可能性を持ち、自然な後続近似を示唆する。
提案手法は数千のカテゴリにスケールし, 予測品質の固定化に要する時間において, 自動微分変分推定(ADVI) や No U-Turn Smpling (NUTS) などの後方推定競合よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:06:27 GMT)
Memory-efficient Segmentation of High-resolution Volumetric MicroCT
Images [11.7] 本稿では,3次元高解像度画像分割のためのメモリ効率の高いネットワークアーキテクチャを提案する。
このネットワークは、2段階のU-netベースのカスケードフレームワークを通じて、グローバル機能とローカル機能の両方を組み込んでいる。
実験により, セグメント化精度とメモリ効率の両方の観点から, 最先端の3Dセグメンテーション法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:42:48 GMT)
ViNNPruner: Visual Interactive Pruning for Deep Learning [11.2] プルーニング技術は、性能を可能な限り小さくすることで、ディープニューラルネットワークを小さなサイズに縮小するのに役立つ。
我々は,最先端のプルーニングアルゴリズムを実装した視覚対話型プルーニングアプリケーションViNNPrunerと,その知識に基づいて手動プルーニングを行うオプションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:21:38 GMT)
MontageGAN: Generation and Assembly of Multiple Components by GANs [11.1] 我々は,多層画像を生成するための生成Adversarial NetworksフレームワークであるMontageGANを提案する。
提案手法は,局所的なGANとグローバルなGANからなる2段階のアプローチを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:34:19 GMT)
A Meta Reinforcement Learning Approach for Predictive Autoscaling in the
Cloud [11.0] 本稿では,CPU利用の安定レベルを維持するために資源を最適に割り当てることを目的とした,エンドツーエンドのメタモデルに基づくRLアルゴリズムを提案する。
当社のアルゴリズムは,スケーリング戦略の予測可能性と精度を確保するだけでなく,スケーリング決定が変化するワークロードに高いサンプル効率で適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:54:04 GMT)
Automatic Diagnosis of Schizophrenia and Attention Deficit Hyperactivity
Disorder in rs-fMRI Modality using Convolutional Autoencoder Model and
Interval Type-2 Fuzzy Regression [10.7] 本稿では,新しいディープラーニング(DL)法を用いた静止状態fMRI(rs-fMRI)のSZおよびADHDインテリジェント検出法を提案する。
SZおよびADHD患者のrs-fMRIモダリティを含むUCLAデータセットが実験に使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:07:29 GMT)
A Kernelised Stein Statistic for Assessing Implicit Generative Models [10.6] 本稿では,合成データ生成装置の品質を評価するための基本手法を提案する。
合成データ生成装置からのサンプルサイズは所望の大きさで、生成装置がエミュレートすることを目的とした観測データのサイズは固定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 23:40:21 GMT)
VQ-AR: Vector Quantized Autoregressive Probabilistic Time Series
Forecasting [10.6] 時系列モデルは過去の予測を正確に予測することを目的としており、そこではビジネス上の意思決定のような重要な下流のタスクに予測が使用される。
本稿では,新しい自己回帰型アーキテクチャであるVQ-ARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:43:46 GMT)
Strategic Classification with Graph Neural Networks [10.1] 学習にグラフを使用すると、予測にユーザ間の依存関係が導入される。
本稿では,グラフに基づく分類器の戦略的ロバスト学習のための微分可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:11:25 GMT)
Variational inference via Wasserstein gradient flows [10.0] 変分推論 (VI) は大規模ベイズ推論における中心的な計算手法として登場した。
我々は、$hat pi$ をガウスあるいはガウスの混合体とする VI の原理的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:53:15 GMT)
CodeAttack: Code-based Adversarial Attacks for Pre-Trained Programming
Language Models [9.9] 我々は、コード構造を用いて逆コードサンプルを生成する単純なブラックボックス攻撃モデルであるCodeAttackを提案する。
我々は、コード固有の敵攻撃に対する最先端PLモデルの脆弱性を実証する。
CodeAttackは、最先端の敵NLP攻撃モデルより優れ、全体的なパフォーマンスを最高のものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:40:01 GMT)
NEWTS: A Corpus for News Topic-Focused Summarization [9.9] 本稿では,CNN/Dailymailデータセットに基づく最初の話題要約コーパスを提案する。
提案手法の有効性を検証し,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:01:38 GMT)
Predicting non-native speech perception using the Perceptual
Assimilation Model and state-of-the-art acoustic models [9.9] 61母音に対するフランス語および英語話者の音声知覚行動の新しいオープンデータセットを提案する。
音素同化は, 識別行動全体において, きめ細かい音素モデルよりも優れた予測因子であることを示す。
また、wav2vec 2.0は、ネイティブ言語が音声知覚に与える影響を捉えるのが得意ではないが、ネイティブ音素同化に関する情報と相補的であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:25:59 GMT)
Contrastive Centroid Supervision Alleviates Domain Shift in Medical
Image Classification [9.7] Feature Centroid Contrast Learning (FCCL) は、トレーニング中に追加の監視を行うことで、対象領域の分類性能を向上させることができる。
我々は、FCCLが少なくとも3つの画像モダリティに対して優れた性能を達成できるという広範な実験を通して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:54:17 GMT)
Distributed Graph Neural Network Training with Periodic Historical
Embedding Synchronization [9.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワーク、レコメンダシステム、ナレッジグラフなどの様々なアプリケーションで広く使われている。
従来のサンプリングベースの手法は、エッジとノードをドロップすることでGNNを加速し、グラフの整合性とモデル性能を損なう。
本稿では,新しい分散GNNトレーニングフレームワークであるDIstributed Graph Embedding SynchronizaTion (DIGEST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:44:53 GMT)
Mitigating Dataset Bias by Using Per-sample Gradient [9.3] PGD(Per-sample Gradient-based Debiasing)は,一様バッチサンプリングによるモデルトレーニング,サンプル勾配の基準に比例して各サンプルの重要性の設定,重要バッチサンプリングを用いたモデルトレーニングの3段階からなる。
種々の合成および実世界のデータセットに対する既存のベースラインと比較して,本手法は分類タスクの最先端の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:41:02 GMT)
Transformers for Multi-Object Tracking on Point Clouds [9.3] TransMOTは、新しいトランスフォーマーベースのトレーニング可能なオンライントラッカーで、ポイントクラウドデータのための検出器である。
このモデルはクロス・アンド・セルフ・アテンション・メカニズムを利用しており、自動車のコンテキストにおけるライダーデータに適用可能である。
提案したモデルは、Kalmanフィルタベースのトラッキングベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:20:54 GMT)
Timing is Everything: Learning to Act Selectively with Costly Actions
and Budgetary Constraints [9.1] 本稿では,Learningable Impulse Control Reinforcement Algorithm (LICRA) という強化学習フレームワークを提案する。
licRAは、いつ行動するか、どのアクションがコストを発生させるかの両方を最適に選択することを学ぶ。
licRAが最適値関数を学習し、予算制約がほぼ確実に満たされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:50:46 GMT)
Feature Learning in $L_{2}$-regularized DNNs: Attraction/Repulsion and
Sparsity [9.1] パラメータの損失は、トレーニングセットの層単位でのアクティベーション$Z_ell$の損失に再計算可能であることを示す。
この改革は、機能学習の背景にあるダイナミクスを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:10:15 GMT)
Robust Anytime Learning of Markov Decision Processes [8.8] データ駆動型アプリケーションでは、限られたデータから正確な確率を導き出すと統計的エラーが発生する。
不確実なMDP(uMDP)は正確な確率を必要としないが、遷移においていわゆる不確実性集合を用いる。
提案手法の有効性を示し,UCRL2強化学習アルゴリズムで学習したUDDP上でのロバストなポリシーと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:29:55 GMT)
Two-Dimensional Quantum Material Identification via Self-Attention and
Soft-labeling in Deep Learning [8.8] 本稿では,2次元量子材料識別におけるインスタンスセグメンテーションにおけるアノテーション不足の問題に対処する新しい手法を提案する。
本稿では,偽陰性物体を自動的に検出する新しいメカニズムと,これらの物体の負の影響を低減するための注意に基づく損失戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:46:51 GMT)
GateNLP-UShef at SemEval-2022 Task 8: Entity-Enriched Siamese
Transformer for Multilingual News Article Similarity [8.7] 本稿では,SemEval-2022 Task 8: News Article similarityにおける第2位制度について述べる。
本稿では,異なるサブ次元に基づいてニュース記事の類似性を計算したエンティティ強化シームズ変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:11:45 GMT)
Intermediate Qutrit-based Improved Quantum Arithmetic Operations with
Application on Financial Derivative Pricing [8.7] いくつかの量子アルゴリズムでは、算術演算は資源推定において最も重要である。
本稿では,全ての量子演算の効率的な実装を実現するために,中間クォート手法を取り入れた。
回路のロバスト性は, キュービットのみの動作に比べて高いため, 誤差の確率の減少が顕著であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:25:51 GMT)
Conspiracy Brokers: Understanding the Monetization of YouTube Conspiracy
Theories [8.4] 6,347人のユニークな広告主から184,218件の広告インプレッションを集めています。
メインストリームのコンテンツと比較すると、陰謀ビデオは有名ブランドの広告のレベルが似ているが、捕食的または偽造的な広告の頻度はおよそ11倍だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:42:52 GMT)
Gluing Neural Networks Symbolically Through Hyperdimensional Computing [8.2] ニューラルネットワークの出力信号の最終的な分類を符号化するためにバイナリハイパーベクタを用いるという概念について検討する。
これにより、複数のニューラルネットワークが協力して問題を解決することができ、オーバーヘッドは少なくなる。
これは、非常に少ないオーバーヘッドを使用しながら、芸術の状態を上回り、あるいはそれと同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:44:02 GMT)
FinBERT-MRC: financial named entity recognition using BERT under the
machine reading comprehension paradigm [8.2] 我々はFinNERタスクを機械読解(MRC)問題として定式化し、FinBERT-MRCと呼ばれる新しいモデルを提案する。
この定式化は、よく設計されたクエリを利用して重要な事前情報を導入し、ターゲットエンティティの開始インデックスと終了インデックスを抽出する。
我々は,中国の財務データセットChFinAnnと実単語データセットAdminPunishについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:44:57 GMT)
Robust Projection based Anomaly Extraction (RPE) in Univariate
Time-Series [8.1] 提案手法は RPE と呼ばれ,ウィンドウベースの手法である。
RPEはウィンドウ内の異常の存在に対して堅牢であり、タイムスタンプレベルの異常を区別することができる。
広範な数値実験により、RPEは既存のアプローチよりも顕著なマージンで優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:41:58 GMT)
Simulating non-Hermitian quasicrystals with single-photon quantum walks [8.1] 我々は光量子ウォークを用いて非エルミート準結晶を実験的にシミュレートした。
我々の研究は、オープン量子系における非ハーモニティ性、準周期性、スペクトルトポロジーの相互作用の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:47:22 GMT)
Comparing interpretation methods in mental state decoding analyses with
deep learning models [8.0] 3つのfMRIデータセットで訓練されたDLモデルの精神状態復号化決定のための顕著な解釈法の説明を比較した。
入力の値とモデルの復号決定がいかに敏感に変化するかに着目した解釈手法が,fMRIデータの標準線形モデル解析結果とよく一致した説明を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:43:02 GMT)
Mario Plays on a Manifold: Generating Functional Content in Latent Space
through Differential Geometry [7.9] 本稿では,カテゴリVAEの潜在空間における信頼度とランダムウォークの手法を提案する。
われわれはスーパーマリオブラザーズ』と『ゼルダ伝説』でテストを行った。
その結果、我々が提案する幾何学は補間とサンプリングがより良くなり、再生可能なコンテンツにデコードする潜在空間の一部に確実に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:39:56 GMT)
Diversity Policy Gradient for Sample Efficient Quality-Diversity
Optimization [7.8] 多様性とパフォーマンスを両立させることは、探索・探索のトレードオフに対処するための便利な方法である。
本稿では、ポリシーグラディエントアルゴリズムと品質多様性アプローチの強みを組み合わせた新しいアルゴリズムQDPGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:57:21 GMT)
Linear Leaky-Integrate-and-Fire Neuron Model Based Spiking Neural
Networks and Its Mapping Relationship to Deep Neural Networks [7.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的可視性や教師なし学習能力など、脳にインスパイアされた機械学習アルゴリズムである。
本稿では,リニアリーキー・インテグレート・アンド・ファイア・モデル(LIF/SNN)の生物学的パラメータとReLU-AN/Deep Neural Networks(DNN)のパラメータとの正確な数学的マッピングを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:02:26 GMT)
Extensive Study of Multiple Deep Neural Networks for Complex Random
Telegraph Signals [7.7] ランダム電信信号(英: Random Telegraph signal、RTS)は、単一粒子の動きから2つの離散レベルの間の一連の瞬間的な切替イベントを指す。
我々のプロトコルは、複雑なRTSを定量化するための構造化スキームを提供し、そこから意味のある解釈と推論が導出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:55:00 GMT)
Scalable Distributional Robustness in a Class of Non Convex Optimization
with Guarantees [7.5] 分散ロバスト最適化 (DRO) は, サンプルベース問題と同様に, 学習におけるロバスト性を示す。
実世界における課題を解くのに十分ではない混合整数クラスタリングプログラム (MISOCP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:07:01 GMT)
ForestPrune: Compact Depth-Controlled Tree Ensembles [7.5] ForestPruneは、木アンサンブルを後処理できる新しい最適化フレームワークである。
ForestPruneは、パフォーマンスに最小限のコストで、アンサンブルの空間の複雑さを大幅に削減することができる。
本研究では,フォレストプルーンのモデルサイズを20倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:04:18 GMT)
Surface Analysis with Vision Transformers [7.4] ビジョントランスフォーマー(ViT)の最近の最先端性能は、自己注意機能を実装した汎用アーキテクチャが、CNNの局所的な特徴学習操作を置き換えることを実証している。
コンピュータビジョンにおけるアテンション・モデリングの成功により、表面学習のタスクをシーケンス・ツー・シーケンス問題として再構成し、VTを表面へ拡張し、表面メッシュのパッチ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:41:01 GMT)
The Contribution of Lyrics and Acoustics to Collaborative Understanding
of Mood [7.4] データ駆動分析により歌詞と気分の関連性を検討した。
われわれのデータセットは100万曲近くで、Spotifyのストリーミングプラットフォーム上のユーザープレイリストから曲とムードのアソシエーションが生まれている。
我々は、トランスフォーマーに基づく最先端の自然言語処理モデルを利用して、歌詞と気分の関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:58:41 GMT)
Evaluating Robustness to Dataset Shift via Parametric Robustness Sets [7.3] モデル性能に大きな違いをもたらす分布の変化を積極的に同定する手法を提案する。
画像から性別を分類する手法を適用し,非因果属性の変化に対する感受性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:44:18 GMT)
Why are NLP Models Fumbling at Elementary Math? A Survey of Deep
Learning based Word Problem Solvers [7.3] 単語問題を解くために開発された様々なモデルについて批判的に検討する。
学術的な関心が豊富にあるにもかかわらず、主に使われている実験とデータセットの設計がいまだに停滞している理由を、一歩後退して分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:51:25 GMT)
BRExIt: On Opponent Modelling in Expert Iteration [7.1] 本稿では,現在最先端の学習アルゴリズムであるExpert Iteration(ExIt)に対立するモデルを組み込むことで,ゲームにおける学習を加速するBest Response Expert Iteration(BRExIt)を提案する。
BRExItは,(1)見習いにおける特徴形成を改善すること,(2)見習いの政策を補助課題として予測する方針,(2)見習いのモデルに向けた計画においてバイアス相手が動き,最良の反応をよりよく近似する見習いのターゲットを生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:49:10 GMT)
Generative Models with Information-Theoretic Protection Against
Membership Inference Attacks [6.8] GAN(Generative Adversarial Networks)のような深層生成モデルは、多様な高忠実度データサンプルを合成する。
GANは、訓練されたデータから個人情報を開示し、敵の攻撃を受けやすい可能性がある。
本稿では,生成モデルがトレーニングデータに過度に適合しないようにし,一般化性を奨励する情報理論的動機付け正規化項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:29:55 GMT)
End-to-end Optimization of Machine Learning Prediction Queries [6.8] 予測クエリは、高度な分析を行い、データから洞察を引き出すために、業界全体で広く利用されている。
これまでのところ、これらの部分は分離して最適化されており、最適化のかなりの機会は未調査のまま残されている。
予測クエリを最適化するプロダクション対応システムであるRavenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:39:14 GMT)
Manifold formation and crossings of ultracold lattice spinor atoms in
the intermediate interaction regime [6.7] 中間相互作用状態における有限サイズの超低温スピノル原子アンサンブルについて数値解析を行った。
我々は、強い状態から中間状態への固有状態の進化を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:57:55 GMT)
Hedging option books using neural-SDE market models [6.3] ニューラル-SDE市場モデルはブラック-スコルズデルタとデルタ-ベガヘッジよりも時間とともに低いヘッジ誤差が得られることを示す。
さらに、市場モデルを用いたヘッジは、ヘッジとヘッジのヘッジに類似したパフォーマンスをもたらす一方、前者はストレスのある市場期間に頑丈になる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:48:18 GMT)
Fast-Spanning Ant Colony Optimisation (FaSACO) for Mobile Robot Coverage
Path Planning [6.3] Ant Colony optimization (ACO) のようなバイオインスパイアされたアルゴリズムがこの問題の解決に利用されている。
本稿では,ACOの新しい変種であるFast-Spanning Ant Colony Optimization (FaSACO)を提案する。
これにより、高速度のアリは目標や障害物を素早く見つけ出し、その情報をトレイルフェロモンを介して伝達することで、低い速度のアリに情報を伝えることができる。
実験の結果、FaSACOはACOよりも19.3-32.3%効率が高く、ACOよりも6.9-12.5%安い細胞が再発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:16:19 GMT)
Sepsis Prediction with Temporal Convolutional Networks [6.2] 我々のモデルはMIMIC IIIデータベースから抽出したデータに基づいて訓練されている。
いくつかの機械学習モデルとベンチマークして、このバイナリ分類タスクでは、我々のモデルの方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:14:38 GMT)
Omni-Granular Ego-Semantic Propagation for Self-Supervised Graph
Representation Learning [6.1] 下流ノードとグラフレベルの分類タスクでは,教師なし/自己教師付きグラフ表現学習が重要である。
インスタンス適応型グローバル・アウェア・エゴ・セマンティック・ディスクリプタを提案する。
ディスクリプタは、ローカルグラフの畳み込みに、新しい隣接ノードとして明示的に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:31:33 GMT)
Cascade Luminance and Chrominance for Image Retouching: More Like Artist [6.1] そこで我々は,まず画像の鮮明化と彩色面への濃淡化を行う2段階ネットワークを提案する。
上記の3つの側面に基づいて、Luminance-Chrominance Cascading Net(LCCNet)は、アーティストを写真修正で模倣する機械学習問題をより合理的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:58:28 GMT)
Inferring 3D change detection from bitemporal optical images [6.1] 2次元と3次元のCDタスクを同時に解くことができる2つの新しいネットワークを提案する。
本研究の目的は,高度(3D)CDマップを自動的に推測できるDLアルゴリズムの開発基盤を構築することである。
コードと3DCDデータセットはurlhttps://sites.google.com/uniroma1.it/3dchangedetection/home-pageで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:53:33 GMT)
Glo-In-One: Holistic Glomerular Detection, Segmentation, and Lesion
Characterization with Large-scale Web Image Mining [5.8] 我々はGlo-In-Oneツールキットを開発し、一行のコマンドで全体的球状検出、セグメンテーション、キャラクタリゼーションを実現する。
我々は,自己教師型ディープラーニングのアルゴリズム開発を促進するために,3万枚の未ラベルの球面画像の大規模なコレクションをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 21:22:10 GMT)
Fairness Transferability Subject to Bounded Distribution Shift [5.6] あるソース分布に「フェア」なアルゴリズム予測器が与えられたとしても、あるバウンダリ内のソースと異なる未知のターゲット分布上では、まだフェアなのか?
本研究では,有界分布シフトを考慮した機械学習予測器の統計的グループフェアネスの伝達可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:16:44 GMT)
Skeleton-based Action Recognition via Temporal-Channel Aggregation [5.6] 空間的・時間的トポロジを学習するために,TCA-CN(Temporal-Channel Aggregation Graph Conal Networks)を提案する。
さらに,マルチスケールの骨格時間モデリングを抽出し,注意機構を備えた事前骨格知識と融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:28:30 GMT)
Novel View Synthesis for High-fidelity Headshot Scenes [5.3] 我々はNeRFが幾何的整合性を維持しながら新しいビューを描画できることを発見したが、モルや毛穴などの皮膚の詳細を適切に保持していない。
本研究では,NeRFと3DMMを併用して,顔を持つシーンの高忠実な新規ビューを合成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:14:15 GMT)
Communication-efficient distributed eigenspace estimation with arbitrary
node failures [5.3] 任意のノード障害のある分散環境を対象とした固有空間推定アルゴリズムを開発した。
この設定は、分散コンピューティングやデータ収集環境で発生するいくつかの重要なシナリオを含んでいる。
我々の推定器は、最近提案された非ロバスト推定器の性能に基づいて、$tildeO(sigma sqrtalpha)$エラーを加算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:01:41 GMT)
FELARE: Fair Scheduling of Machine Learning Applications on
Heterogeneous Edge Systems [5.2] エッジコンピューティングは、レイテンシに敏感な機械学習(ML)アプリケーションの同時実行と継続的実行を通じて、スマートIoTベースのシステムを実現する。
エネルギー制約を考慮しつつ、リアルタイムタスク完了率を向上させるリソース割当ソリューションを検討、分析する。
作業完了率の8.9%,省エネ率の12.6%はエッジシステムに大きなオーバーヘッドを伴わずに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:19:40 GMT)
Contrasting quadratic assignments for set-based representation learning [5.1] コントラスト学習の標準的なアプローチは、データの異なるビュー間の合意を最大化することです。
本研究では、個々のペアを考えるアプローチは、セット内およびセット間類似性の両方を考慮できないことに留意する。
我々は、オブジェクトを集合として対比することに焦点をあてて、個々のオブジェクトの対を対比する以上のことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:14:36 GMT)
A Unified Framework for Emotion Identification and Generation in
Dialogues [5.1] 本稿では,対話の感情を協調的に識別し,その感情に応じて応答を生成するマルチタスクフレームワークを提案する。
本研究では,BERTをベースとしたネットワークを用いて共感システムを構築し,エンド・ツー・エンドのネットワークを分類と生成損失の両方で訓練する混合目的関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:58:49 GMT)
An Effective Fusion Method to Enhance the Robustness of CNN [4.9] 我々はCNNの堅牢性を高めるために新しい融合法を設計する。
ドット製品ベースのアプローチを使用して、ResNet18にデノナイジングモジュールとアテンションメカニズムを追加し、モデルの堅牢性をさらに向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:47:18 GMT)
A robust and lightweight deep attention multiple instance learning
algorithm for predicting genetic alterations [4.7] 本稿では,遺伝子変異を予測するための新しいAttention-based Multiple Instance Mutation Learning (AMIML)モデルを提案する。
AMIMLは連続した1次元畳み込み層、デコーダ、および軽量アテンション機構のさらなる統合を容易にする余剰重量接続から構成されていた。
AMIMLは優れたロバスト性を示し、テスト対象遺伝子の大部分で5つのベースラインアルゴリズムをすべて上回るだけでなく、他の7遺伝子に対してほぼ最高の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:45:29 GMT)
Simulation-Based Inference with WALDO: Perfectly Calibrated Confidence
Regions Using Any Prediction or Posterior Estimation Algorithm [4.2] 本稿では,シミュレーションベース推論における信頼領域を正しく調整する新しい手法であるWALDOを提案する。
本稿では,WALDOを用いて高エネルギー物理学における粒子エネルギーの深層学習予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:43:18 GMT)
Bag of Tricks for Domain Adaptive Multi-Object Tracking [4.1] 提案手法は,既存の検出器とトラッカーを用いて,トラッキング・バイ・ディテクト・パラダイムを用いて構築された。
私たちが使ったトラッカーはオンライントラッカーで、新たに受信した検出を既存のトラックにリンクするだけです。
SIA_TrackはBMTT 2022チャレンジでMOT Synth2MOT17トラックで1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:49:20 GMT)
Social Bias Meets Data Bias: The Impacts of Labeling and Measurement
Errors on Fairness Criteria [4.0] 我々は、ラベル付けプロセスにおける事前決定者による誤りと、不利な個人の特徴の測定における誤りの2つの形態を考察する。
分析により、ある統計的バイアスに直面した場合、いくつかの制約が頑健であることを示し、他の制約(等化オッドなど)はバイアスデータでトレーニングされた場合、著しく侵害される。
以上の結果から,既存の公正基準の中から選択するためのガイドラインや,利用可能なデータセットに偏りがある場合の新たな基準を提案するためのガイドラインが提示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:43:09 GMT)
Improving Ads-Profitability Using Traffic-Fingerprints [3.9] トラフィックフィンガープリントの類似性は、これらのページに表示される広告の収益性時間パターンの類似性に関連していることを示す。
ページのクラスタ全体をブロックまたはアンブロックすることで、オンラインキャンペーンの収益を50%以上増やすことができました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:02:30 GMT)
SymFormer: End-to-end symbolic regression using transformer-based
architecture [3.8] 新たなビュー合成は、シーンやオブジェクトをスパースにカバーする少数のコンテキストビューしか与えられない、という問題です。
ゴールはシーンにおける新しい視点を予測することであり、これは学習の事前を必要とする。
ニューラルネットワークの単一パスにおいて,複数のコンテキストビューとクエリのポーズを新しい画像にマッピングする2Dのみの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:01:50 GMT)
APPReddit: a Corpus of Reddit Posts Annotated for Appraisal [3.8] APPRedditは、評価理論によって注釈付けされた実験外データの最初のコーパスである。
APPRedditでトレーニングされたSVMモデルは、大きな損失のない4つの評価次元を予測する。
両方のコーパスを1つのトレーニングセットにマージすると、4次元のうち3次元の予測が増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:11:57 GMT)
Variational Transfer Learning using Cross-Domain Latent Modulation [3.8] 本稿では,効率的な転送学習を実現するために,新しいドメイン間遅延変調機構を変分オートエンコーダフレームワークに導入する。
ソース領域とターゲット領域の深部表現は、まず統一推論モデルにより抽出され、勾配逆数を用いて整列される。
学習した深層表現は、一貫性の制約が適用される代替ドメインの潜在エンコーディングにクロスモデレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 03:47:08 GMT)
itKD: Interchange Transfer-based Knowledge Distillation for 3D Object
Detection [3.7] 本稿では,知識蒸留のための交換変換によるチャネルワイド圧縮と圧縮を含むオートエンコーダスタイルのフレームワークを提案する。
教師ネットワークのマップビュー特徴を学習するために、教師ネットワークと学生ネットワークの機能は、共有オートエンコーダを介して独立して渡される。
マルチヘッド自己認識機構によって引き起こされた方向検出情報に一致した注意的頭部損失を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:25:37 GMT)
Forward and inverse reinforcement learning sharing network weights and
hyperparameters [3.7] ERILは、エントロピー規則化マルコフ決定プロセスの枠組みの下で、前方および逆強化学習(RL)を組み合わせる。
前部RLステップは、逆RLステップによって推定される逆KLを最小化する。
逆KL分岐の最小化は最適ポリシーの発見と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:07:58 GMT)
Generative Aging of Brain Images with Diffeomorphic Registration [3.6] 脳の老化を分析し予測することは、早期予後と認知疾患の正確な診断に不可欠である。
本稿では, 経時的MRI画像から被検体特異的神経変性を捕捉し, 加齢に伴う解剖学的妥当性を維持する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:37:24 GMT)
Few-Shot Unlearning by Model Inversion [3.5] 機械学習の課題は、対象のデータセットを消去することであり、不要な振る舞いを引き起こす。
モデルからトレーニングデータを抽出し,対象サンプルと類似したサンプルをフィルタリングし,再学習する新しいモデルインバージョン手法を考案した。
対象データのサブセットのみを用いた手法は,対象データの完全な表示で最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:57:56 GMT)
Detection of multipartite entanglement based on Heisenberg-Weyl
representation of density matrices [3.2] 密度行列のハイゼンベルグ・ワイル表現を用いて三部分量子状態と四部分量子状態の絡み合いと真の絡み合いを研究する。
HW表現における相関テンソルに基づいて, エンタングルメント, 真のトリパルタイトおよび4粒子エンタングルメントを検出する基準を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:16:01 GMT)
Self-Supervised Learning for Building Damage Assessment from Large-scale
xBD Satellite Imagery Benchmark Datasets [3.2] 本稿では,ラベル付きデータを必要としない自己教師付き比較学習手法を提案する。
我々は、新しい非対称なツインネットワークアーキテクチャを構築し、その性能をxBDデータセット上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:08:35 GMT)
Optimization for Infrastructure Cyber-Physical Systems [3.1] サイバー物理システム(サイバー物理的システム、CPS)は、意思決定(サイバー/コントロール)コンポーネントが物理的システムと密に統合され、リアルタイムの監視と制御を可能にするシステムである。
インフラCPSの例としては、電力網、配水網、輸送・物流網、暖房、建物内の空調(換気)などがある。
制御最適化のために、インフラCPSは通常、センサーのネットワークを備えた半自律サブシステムのシステムと見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:58:54 GMT)
Robust Longitudinal Control for Vehicular Autonomous Platoons Using Deep
Reinforcement Learning [3.1] 本稿では,各エージェントの加速度コマンドがネットワークトポロジーに依存しないように,車両小隊の訓練プロセスを一般化する手法を提案する。
本稿では,異なるネットワークトポロジ,不確実なパラメータ,外部力を用いた実験により提案手法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:38:12 GMT)
PSNet: Fast Data Structuring for Hierarchical Deep Learning on Point
Cloud [3.0] 本稿ではPSNetと呼ばれる高速なデータ構造化手法を提案する。
PSNetは点の空間的特徴を変換し、点雲内の局所領域の特徴とマッチングする。
その結果,PSNetはモデルの精度を維持しながらトレーニング速度と推論速度を大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:58:08 GMT)
An adaptive admittance controller for collaborative drilling with a
robot based on subtask classification via deep learning [2.8] pHRIタスクには, アイドル, ドライビング, コンタクトという3つのサブタスクがある。
この分類に基づいて、人間とロボットの相互作用を制御するアクセタンスコントローラのパラメータをリアルタイムで適応的に調整する。
実験結果から、ANNモデルは、12人の被験者に対して98%の精度で、異なるアクセント制御条件下でサブタスクを検出することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:44:02 GMT)
Correlation versus RMSE Loss Functions in Symbolic Regression Tasks [2.8] この性能は、典型的なRMSEフィットネス機能と比較される。
適合度関数として相関を用いると、RMSEと比較してより少ない世代で解が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:47:50 GMT)
Minimax Classification under Concept Drift with Multidimensional
Adaptation and Performance Guarantees [2.8] 本稿では,多次元時間変化を考慮した適応型最小リスク分類器(AMRC)を提案する。
加えて、従来の手法とは異なり、AMRCは計算可能な厳密な性能保証を提供することができる。
複数のベンチマークデータセットの実験では、最先端技術と提示された性能保証の信頼性と比較して、AMRCの分類改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:42:51 GMT)
ViT-BEVSeg: A Hierarchical Transformer Network for Monocular
Birds-Eye-View Segmentation [2.7] 本研究では,バードアイビュー (BEV) マップを生成するために,視覚変換器 (ViT) をバックボーンアーキテクチャとして用いることを評価する。
我々のネットワークアーキテクチャであるViT-BEVSegは、入力画像のマルチスケール表現を生成するために標準視覚変換器を使用している。
我々は、最先端のアプローチと比較してかなり改善されたnuScenesデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:18:36 GMT)
Sample-Efficient, Exploration-Based Policy Optimisation for Routing
Problems [2.7] 本稿では,エントロピーに基づく新しい強化学習手法を提案する。
さらに、我々は、期待したリターンを最大化する、政治以外の強化学習手法を設計する。
我々のモデルは様々な経路問題に一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:51:48 GMT)
Multi-Agent Learning of Numerical Methods for Hyperbolic PDEs with
Factored Dec-MDP [2.6] 報酬の定式化は強化学習(RL)や行動クローニングにつながり,RL定式化の下ではすべてのエージェントに対して均質な政策が学べることを示した。
訓練されたエージェントは局所的な観察にのみ作用するため、マルチエージェントシステムは双曲型PDEの一般的な数値法として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:02:18 GMT)
An Effective and Efficient Evolutionary Algorithm for Many-Objective
Optimization [2.6] 様々な多目的問題に対処できる効率的な進化的アルゴリズム(E3A)を開発した。
SDEにインスパイアされたE3Aでは,新しい集団維持法が提案されている。
我々は、広範囲な実験を行い、E3Aが11の最先端の多目的進化アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:35:46 GMT)
Quantum Speedup for Higher-Order Unconstrained Binary Optimization and
MIMO Maximum Likelihood Detection [2.5] 実数値の高次非制約二項最適化問題をサポートする量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,古典的領域におけるクエリの複雑さを低減し,量子領域における2次高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:14:49 GMT)
Experimental single-setting quantum state tomography [2.5] 量子コンピュータは、着実に成長するシステムサイズを使って、より複雑なタスクを解決します。
金標準は量子状態トモグラフィ(QST)であり、事前の知識なしに量子状態を完全に再構築することができる。
単一の測定設定を使用するスケーラブルで実用的なQSTアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:00:04 GMT)
Weaving Privacy and Power: On the Privacy Practices of Labor Organizers
in the U.S. Technology Industry [2.4] この研究は、リモートワークによるオンライン職場コミュニケーションの増加と労働運動の復活という、職場のダイナミクスにおける2つの重要なシフトの交差点に位置する。
我々は,労働機関が集団行動を行いながら,プライバシに対するリスクを評価・緩和する方法について検討する。
私たちは、組織が直面するリスクに対処するために、より安全で、よりセキュアで、よりプライベートなツールを作成するのに役立つ設計勧告で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:18:47 GMT)
FedHarmony: Unlearning Scanner Bias with Distributed Data [2.4] FedHarmonyは、フェデレート学習パラダイムで動作する調和フレームワークである。
スキャナー固有の効果を除去するためには、学習した特徴の平均偏差と標準偏差を共有する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:19:47 GMT)
A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts [2.3] DeepFakeのアルゴリズムは、人間が本物と区別できない偽のイメージやビデオを作成することができる。
偽の情報を拡散するのを避けるために、偽の動画を検出することが不可欠になっている。
本稿では,DeepFakeを検知する手法と,DeepFakeを検出できるデータセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:50:25 GMT)
Attribution-based Explanations that Provide Recourse Cannot be Robust [2.2] 我々は、リコメンデーションの感度の一般的な定義を提供する。これは、どの決定がユーザに関連するかを記述したユーティリティ関数でインスタンス化する必要がある。
このような局所的な属性は、説明されている入力$x$の小さな変化が特徴量に大きな変化を起こさないという意味で、堅牢であるべきだとしばしば主張される。
我々は, 単一帰属法が, 相互に敏感かつロバストの両方を同時に行うことは, 一般に不可能であることを正式に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:37:39 GMT)
Exact Feature Collisions in Neural Networks [2.1] 最近の研究では、同じネットワークが大規模な変化に対して非常に敏感であることが示唆されている。
そのような場合、2つのデータポイントの特徴は概して衝突し、ほぼ同様の予測が導かれる。
本研究では,衝突に依存しない数値的手法であるNull-space Searchを提案し,任意の入力に対して照合機能を備えたデータポイントを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:01:00 GMT)
Semantically-enhanced Topic Recommendation System for Software Projects [2.1] ソフトウェアリポジトリに関連するトピックをタグ付けすることで、さまざまなダウンストリームタスクを容易にすることができる。
ソフトウェアプロジェクトにトピックを推奨する作業は行われているが、これらのトピック間のセマンティックな関係は、これまで利用されていない。
トピック間のセマンティックな関係を組み込んだ,ソフトウェアプロジェクトへのタグ付けのための2つの推奨モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:54:42 GMT)
Towards Context-Aware Neural Performance-Score Synchronisation [2.0] 音楽の同期は、音楽の複数の表現を統一的にナビゲートする手段を提供する。
従来の同期手法は知識駆動と性能分析のアプローチを用いてアライメントを計算する。
このPhDは、データ駆動型コンテクスト対応アライメントアプローチの提案により、パフォーマンススコア同期の研究をさらに進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:45:25 GMT)
Enhanced Teaching-Learning-based Optimization for 3D Path Planning of
Multicopter UAVs [2.0] 本稿では,無人航空機(UAV)の新しい経路計画アルゴリズムを提案する。
まず,UAVの移動と安全操作の制約と経路長の要件を組み込んだ目的関数を定義する。
次に, 目的関数の定式化を最小化するために, Multi-subject TLBO というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:00:32 GMT)
V-Doc : Visual questions answers with Documents [1.7] V-Docは、文書画像とPDFを用いた質問応答ツールである。
抽出的および抽象的な問合せペアの生成と使用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 03:33:33 GMT)
AVIDA: Alternating method for Visualizing and Integrating Data [1.7] AVIDAはデータアライメントと次元削減を同時に行うためのフレームワークである。
AVIDAは特徴のない高次元データセットを正しく整列することを示す。
一般の応用では、アライメントおよび次元減少加群に他の方法を用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:36:10 GMT)
Introduction of a tree-based technique for efficient and real-time label
retrieval in the object tracking system [1.6] 本稿では,大規模ビデオ監視システムにおける移動物体のリアルタイム追跡品質の問題に対処する。
本稿では,複数のオブジェクトを自動的にラベル付けして,インデックス化機構を用いた効率的なリアルタイムトラッキングを実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:13:53 GMT)
Independent and Decentralized Learning in Markov Potential Games [1.6] マルチエージェント強化学習ダイナミクスを提案し、マルコフポテンシャルゲームにおける収束特性を解析する。
我々は、プレイヤーが現実の状態とそれぞれの報酬を各ステージでのみ観察できる、独立的で分散化された設定に焦点を当てる。
学習力学によって引き起こされるポリシーは確率1のマルコフポテンシャルゲームにおいて定常ナッシュ平衡に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:57:21 GMT)
To the Fairness Frontier and Beyond: Identifying, Quantifying, and
Optimizing the Fairness-Accuracy Pareto Frontier [1.5] アルゴリズムフェアネスは、機械学習を用いて高い社会的決定を行う際に重要な考慮事項として現れてきた。
しかし、改善された公正さは、しばしばモデルの正確さを犠牲にする。
フェアネス・正確性トレードオフの実証的パレートフロンティアを特定し、定量化し、最適化することを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:35:53 GMT)
VC Theoretical Explanation of Double Descent [1.5] 本稿では、二重降下のVC-理論解析を行い、古典的なVC一般化境界によって完全に説明できることを示す。
本稿では,分析VCバウンドの分類問題に対する二重降下モデルへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:50:02 GMT)
A review of machine learning approaches, challenges and prospects for
computational tumor pathology [1.2] 腫瘍計算病理学は、データ統合、ハードウェア処理、ネットワーク共有帯域幅、機械学習技術に挑戦する。
本稿では,病的・技術的観点から,計算病理学における前処理手法について検討する。
計算病理学応用における機械学習の課題と展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:56:01 GMT)
HW-Aware Initialization of DNN Auto-Tuning to Improve Exploration Time
and Robustness [1.2] 本研究は,VTAハードウェアにおける自動チューニングプロセスとその基盤となる性能予測モデルに,不正な構成がどう影響するかを評価する。
AutoTVMの妥当性駆動方式が開発され、最良のソリューションを見つけるのに必要なハードウェアの41.6%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:16:14 GMT)
L3Cube-MahaNLP: Marathi Natural Language Processing Datasets, Models,
and Library [1.1] インドで3番目に人気のある言語であるにもかかわらず、マラタイ語は有用なNLP資源を欠いている。
L3Cube-MahaNLPでは,マラウイの自然言語処理のためのリソースとライブラリの構築を目標としている。
我々は、感情分析、名前付きエンティティ認識、ヘイトスピーチ検出などの教師付きタスクのためのデータセットとトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:15:51 GMT)
Neural Retriever and Go Beyond: A Thesis Proposal [1.1] Information Retriever (IR) は、あるクエリに関連するドキュメントを大規模に検索することを目的としている。
最近のニューラルベースアルゴリズム(ニューラルレトリバーと呼ばれる)は、従来の手法の限界を緩和できるほど注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:59:30 GMT)
Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on
machine learning [1.1] 複数のバイオマーカーの境界値を可視化することにより、個人の健康状態を表すHDPD(Health-disease phase diagram)を提示する。
以上の結果から,HDPDは発症過程における個々の生理的状態を表わし,疾患予防の介入目標として利用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:25:02 GMT)
Comparing feature fusion strategies for Deep Learning-based kidney stone
identification [0.9] 本手法は, 尿路学者が腎臓結石を視覚的に分類するために用いた形態・構造解析を模倣する目的で考案された。
深い特徴融合戦略により、腎臓結石分類の精度において、単一ビュー抽出バックボーンモデルの結果を10%以上改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:27:54 GMT)
A Review of Mobile Mapping Systems: From Sensors to Applications [0.9] センサやプラットフォームの種類に注目し,その機能や制限について論じるとともに,最近市場に出回っているMS技術の概要を概観する。
モバイルマッピング技術のさまざまな利用事例を共通アプリケーションの一部をレビューし, 4) メリット,課題,および潜在的研究方向性に関する見解の共有について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:13:42 GMT)
Zero-Shot and Few-Shot Learning for Lung Cancer Multi-Label
Classification using Vision Transformer [0.7] 肺腺癌(LUAD)と肺扁平上皮癌(LUSC)は非小細胞肺癌(NSCLC)の最も一般的な組織型である
本研究では,事前学習したViTモデルがゼロショット設定において優れた性能を示し,Fewショット設定では競合精度(99.87%$),Fewショット表示では最適結果(100.00%$)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:11:03 GMT)
hmBERT: Historical Multilingual Language Models for Named Entity
Recognition [0.6] 我々は、人物、場所、組織を史料で特定するためにNERに取り組む。
本研究では, 歴史的ドイツ語, 英語, フランス語, スウェーデン語, フィンランド語について, 大規模な歴史的言語モデルを訓練することによってNERに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:30:33 GMT)
Universal Early Warning Signals of Phase Transitions in Climate Systems [0.6] 2次元イジングモデル相転移に特化して訓練されたディープニューラルネットワークは、現実およびシミュレーションされた多くの気候システムでテストされている。
精度は従来の統計指標を上回り、空間的指標を含ませることで連続的に性能が向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:07:15 GMT)
Optimizing Intermediate Representations of Generative Models for Phase
Retrieval [0.5] 位相検索は、等級のみの測定から画像を再構成する問題である。
我々は、トレーニングデータと整合した画像を生成しながら、中間層最適化(ILO)の新たなバリエーションを用いて、ジェネレータの範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:01:15 GMT)
Deblurring Photographs of Characters Using Deep Neural Networks [0.5] 我々はヘルシンキ・デブロワー・チャレンジ(HDC 2021)へのアプローチを提示する。
課題は、ポイントスプレッド機能(PSF)を知らずに文字のイメージを損なうことである。
まず,鮮明な画像と鮮明な画像との整合性を推定し,第2に準ニュートン法を用いてPSFを推定し,第3に,鮮明な画像から鮮明な画像を再構成するための深部畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:45:45 GMT)
Entropic proofs of Singleton bounds for quantum error-correcting codes [0.5] 我々は、フォン・ノイマンエントロピーの不等式を用いた比較的単純な推論が量子誤り訂正符号(QECC)に対する量子シングルトン境界のロバストな証明をもたらすことを示した。
また、EAQECCの絡み合う通信トレードオフについて、情報理論的に厳密な境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:18:33 GMT)
Hands-Up: Leveraging Synthetic Data for Hands-On-Wheel Detection [0.4] この研究は、ドライバモニタリングシステムのトレーニングに合成フォトリアリスティックインキャビンデータを使用することを実証する。
プラットフォームでエラー解析を行い、欠落したエッジケースを生成することで、パフォーマンスが向上することを示す。
これは、人間中心の合成データが現実世界にうまく一般化する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 23:34:12 GMT)
A deep learning approach to halo merger tree construction [0.2] 銀河形成の半分析モデル(SAM)の鍵となる要素は、木構造にエンコードされたハロースの大量集合の歴史である。
機械学習技術,特にGAN(Generative Adversarial Networks)は,この問題に控えめな計算コストで対処するための,有望な新しいツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:45:42 GMT)
Granular Generalized Variable Precision Rough Sets and Rational
Approximations [0.2] VPRSの手順による粒界近似は、ある条件下で古典的な視点から構築されたものよりも合理的である可能性が高い。
クラスタ検証、イメージセグメンテーション、動的ソートのためのメタ応用が発明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 05:41:13 GMT)
Observation of Non-Markovian Spin Dynamics in a Jaynes-Cummings-Hubbard
Model using a Trapped-Ion Quantum Simulator [0.2] 最大32個のイオンを用いたJaynes-Cummings-Hubbardモデルの量子シミュレーションを報告する。
本研究は、多体物理学およびオープン量子システムのための強力な量子シミュレータとして、捕捉されたイオン系を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:15:24 GMT)
DeepDefacer: Automatic Removal of Facial Features via U-Net Image
Segmentation [0.2] 我々は、ディープラーニングのMRI匿名化への応用であるDeepDefacerを紹介した。
DeepDefacerは、3D U-Netネットワークを使ってMRI画像の顔領域を隠蔽する。
我々は、脳開発機構(IXI)と国際脳地図コンソーシアム(ICBM)からMRI画像のDeepDefacerを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 04:51:00 GMT)
LEXpander: applying colexification networks to automated lexicon
expansion [0.2] LEXpander は,新しいコネクティフィケーションデータを活用する辞書拡張手法である。
LEXpanderは,単語リストの精度とリコールのトレードオフの両面から,既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:55:29 GMT)
Optimal universal quantum circuits for unitary complex conjugation [0.1] この研究は、$U_d$のコール数$k$を複素共役$barU_d$に変換するための最適量子回路を示す。
我々の回路は並列実装を認めており、$k$と$d$の平均忠実度が$leftlangleFrightrangle =frack+1d(d-k)$に対して最適であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:43:29 GMT)
Weight Set Decomposition for Weighted Rank Aggregation: An interpretable
and visual decision support tool [0.0] 本稿では、その構造上、重み付けされた階数集計問題に利用できる富について述べる。
重み集合分解を, 分解に有用な凸特性の集合に適用し, 差分領域を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:09:55 GMT)
Variable importance without impossible data [0.0] ブラックボックス予測アルゴリズムにおける変数の重要性を測定する方法は、複数の被験者の予測変数を組み合わせた合成入力を利用する。
このような値を用いた場合,ユーザは予測アルゴリズムの決定について,その説明を信頼できないと考える。
経済ゲーム理論に基づくコホートシェープ法を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:36:18 GMT)
Uzbek Sentiment Analysis based on local Restaurant Reviews [0.0] 本稿では,ウズベキスタン語に対する感情分析データセットとして,レストランレビューデータを収集する作業について述べる。
本論文は,データの収集方法,品質最適化のための事前処理方法,評価プロセスの実験的な設定について,詳細な情報を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:21:00 GMT)
Understanding the Effect of the COVID-19 Pandemic on the Usage of School
Buildings in Greece Using an IoT Data-Driven Analysis [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは、2020年から2021年にかけて世界の人口の大部分の日常生活に大きな変化をもたらした。
このような変化は、全体のエネルギー消費の変化や、公共の建物内での持続的不活性の長期といった側面に反映された。
本稿では,学校建物に対するパンデミックの影響と,学校運営における特定の側面について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:31:27 GMT)
Transit effects for non-linear index measurement in hot atomic vapors [0.0] 熱原子蒸気は非線形光学や量子光学において広く用いられている。
熱水蒸気の非線形指数を測定・推定するための一連のツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:19:54 GMT)
The hybrid approach -- Convolutional Neural Networks and Expectation
Maximization Algorithm -- for Tomographic Reconstruction of Hyperspectral
Images [0.0] 我々はCTIS(Computed tomography imaging spectrometry)画像から超スペクトルデータ立方体再構成法を提案する。
シミュレーションCTIS画像から,100times100times25$および100times100times100$ボクセルを25および100のスペクトルチャネルに対応付けて,データキューブを再構築する手法の訓練と試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:22:02 GMT)
The Environmental Discontinuity Hypothesis for Down-Sampled Lexicase
Selection [0.0] ダウンサンプリングは、レキシケース親選択技術を利用した遺伝的プログラミング(GP)に有効であることが証明された。
我々は、世代毎に行われるランダムサンプリングが不連続を引き起こし、人口が変動する環境に適応できないという仮説を立てた。
環境変化を増進させることは、単純なランダムなダウンサンプリングよりも、プログラム合成問題を解くための進化的ソリューションにとって、それほど良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:21:14 GMT)
Sub-Image Histogram Equalization using Coot Optimization Algorithm for
Segmentation and Parameter Selection [0.0] 平均および分散に基づくサブイメージヒストグラム等化(MVSIHE)アルゴリズムは,これらのコントラスト強化手法の1つである。
本研究では,直近の最適化アルゴリズム,すなわちcoot Optimization algorithm(COA)を用いて,MVSIHEアルゴリズムの適切なパラメータを選択する。
その結果, バイオメディカル画像処理の分野では, 提案手法が有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 06:51:45 GMT)
Spin-Acoustic Control of Silicon Vacancies in 4H Silicon Carbide [0.0] 本研究では, 自然に発生する負電荷のシリコン単孔膜(V$_Si-$)のスピン制御を, 高品質な横型オーバートンバルク音響共振器で実演する。
室内温度で音響駆動を用いてコヒーレントな集団振動を誘導できることが示される。
我々の研究は、高品質のマイクロ・エレクトロ・メカニカル・システムのキャラクタリゼーションに適用でき、機械的に処理可能な量子メモリに拡張できる可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 00:56:56 GMT)
Shape Invariant Potentials in Supersymmetric Quantum Cosmology [0.0] 形状不変ポテンシャルは、N=2$超対称量子力学の多くの設定において重要な特徴である。
シュル・オーディンガー=ウィーラー=デウィット方程式に対するいくつかの因子順序選択の間にどのようにして性質の形状を適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:51:21 GMT)
Seven non-standard models coupling quantum matter and gravity [0.0] 量子物質と(ニュートン)重力を標準ではない方法で一貫して結合する7つのモデルについてレビューする。
それぞれについて、基礎となる動機、主方程式、利用可能であれば実験データと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:40:18 GMT)
Scattering of a twisted electron wavepacket by a finite laser pulse [0.0] 線形偏光レーザーパルスを用いたツイスト電子衝突の挙動を相対論的量子力学において検討した。
ツイストしたウェーブパケットの運動は、古典的な軌跡を平均化することによって正確に記述できることが示されている。
完全な量子シミュレーションにより、横面のウェーブパケットのリング構造が著しく歪むことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:44:32 GMT)
Scanning nitrogen-vacancy magnetometry down to 350mK [0.0] 乾式希釈冷凍機における窒素空洞(NV)磁力計の実装について報告する。
パルス光検出磁気共鳴とコプラナー導波路によるマイクロ波の効率的な伝送を併用し, ベース温度350mKに達する。
実測値の感度は平方根Hzあたり約3 muT である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:36:02 GMT)
Relaxation of phonons in the Lieb-Liniger gas by dynamical
refermionization [0.0] フォノンの観点からはガウス式である平衡外状態で最初に調製されたリーブ・ライニガーガスについて検討する。
フォノンはハミルトニアンの正確な固有状態ではないため、気体は非常に長い時間で定常状態に緩和される。
緩和後のガスの定常状態を特徴付け,そのフォノン分布を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:47:13 GMT)
Quantum-Enhanced Heat Engine Based on Superabsorption [0.0] 本稿では,量子エンハンスドヒートエンジンを提案する。
提案手法の主な特徴は超吸収であり, 絡み合った量子ビットによるエネルギー吸収を促進する。
この量子熱エンジンはまた、$N$粒子ランゲヴィン系からなる古典的なものよりもスケーリングの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:06:24 GMT)
Quantum annealing sampling with a bias field [0.0] 量子アニールサンプリングの結果に対するバイアス場の影響について検討する。
偏りのあるアルゴリズムは特に大きな問題に対して有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:21:52 GMT)
Preparing an Endangered Language for the Digital Age: The Case of
Judeo-Spanish [0.0] ジュデオ・スペイン語の再活性化の取り組みを補完する機械翻訳と音声合成システムを開発した。
機械翻訳では、まずスペイン語からスペイン語への規則に基づく機械翻訳システムを開発する。
本稿では,音声合成エンジンを構築するための3.5時間1話者音声コーパスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:26:33 GMT)
Predicting Day-Ahead Stock Returns using Search Engine Query Volumes: An
Application of Gradient Boosted Decision Trees to the S&P 100 [0.0] 本論は、金融資本市場における株価の将来のリターンを予測するために、この情報を活用できるかどうかという疑問に答えることを目的としている。
S&P100指数内の株価の異常なリターンと、過去の財務データから得られたラッジした予測値の関係を学習するため、グラデーションアップされた決定ツリーを実装している。
金融と経済のモデリングと予測のためのインターネット利用行動のデータの使用と変換に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 14:58:46 GMT)
Optimally adaptive Bayesian spectral density estimation for stationary
and nonstationary processes [0.0] 本稿では、ガウス過程を仮定した定常時系列および非定常時系列のスペクトル密度を推定する既存の方法を改善する。
適切な固有分解を最適化することにより、簡単な周期構造と複雑な周期構造の両方でデータをより適切にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:04:05 GMT)
Nonconvex regularization for sparse neural networks [0.0] 浅部ReLUネットワークにおける非正規化手法について検討した。
ネットワーク近似は、有限データのサイズが維持されていることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:18:39 GMT)
Non-local computation of quantum circuits with small light cones [0.0] ポートベースのテレポーテーションは、一度に少数の量子ビットでのみ行われる場合、はるかに少ない絡み合いになる。
我々は、プロトコルの絡み合いコストが既知のプロトコルよりも良くスケールする、明示的なユニタリのクラスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 22:30:48 GMT)
Multilingual Transformers for Product Matching -- Experiments and a New
Benchmark in Polish [0.0] 本論文は, 事前学習された多言語トランスフォーマーモデルが, 微調整後の製品マッチング問題の解決に適していることを示す。
Web Data Commons を用いた多言語 mBERT と XLM-RoBERTa モデルを英語で検証した。
新しいデータセットであるProductMatch.plを用意しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:00:05 GMT)
Multichannel decay law [0.0] 理論上も実験的にも、不安定な量子状態の生存確率が$t=0,$で形成されることは単純な指数関数ではないことはよく知られている。
本研究では、不安定状態が初期時間$t=0$と任意の$t>0$の間のある$i$-thチャネルに崩壊する確率の一般式を提供する。
非常に驚くべきことに、これらの偏差は比較的長く持続する可能性があるため、アプリケーションでは潜在的に興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:42:54 GMT)
Molecular Dipole Moment Learning via Rotationally Equivariant Gaussian
Process Regression with Derivatives in Molecular-orbital-based Machine
Learning [0.0] 本研究は、分子軌道ベース機械学習(MOB-ML)の正確かつ伝達可能なアプローチを拡張した。
双極子モーメントの相関部の分子軌道ベース(MOB)対分解を適用する。
提案した問題設定,特徴設計,MLアルゴリズムは,高精度なモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 02:42:50 GMT)
Modeling and Representing Conceptual Change in the Learning of
Successive Theories: The Case of the Classical-Quantum Transition [0.0] 理論の理解から後継者の理解への遷移をモデル化するための最初の提案を提案する。
我々は、教育における概念変化の研究だけでなく、科学の歴史と哲学、量子力学の教育と学習にも貢献している。
この分析は、伝統的に考慮された概念的変化のケースで欠落している変化と新しい課題の豊かな風景を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:18:35 GMT)
Metriplectic geometry for gravitational subsystems [0.0] 一般相対性理論では、エネルギー、角運動量、あるいは有界領域における質量の中心といった観測可能な部分の局所化は困難である。
自己重力系は、自身の重力によって境界領域に閉じ込められ、いくつかの電荷を環境に放出する。
散逸は、いくつかの微分同相写像がハミルトニアンでないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:01:59 GMT)
MAD-EN: Microarchitectural Attack Detection through System-wide Energy
Consumption [0.0] CNNベースのMAD-ENは、F1スコアが0.999の合計15種類のマイクロアーキテクチャー攻撃を10種類検出できる。
我々は、MAD-ENは、性能カウンタベースの検出機構と比較して、パフォーマンスオーバーヘッドを69.3%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:25:21 GMT)
Likelihood-Free Inference with Generative Neural Networks via Scoring
Rule Minimization [0.0] 推測法は、難易度のあるシミュレーターモデルに対する後部近似を導出する。
多くの研究は、難易度または後部に直接近似するようにニューラルネットワークを訓練した。
本稿では,スコーリングルールの最小化によって訓練された生成ネットワークに後部を近似することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:32:55 GMT)
Lessons Learned from Data-Driven Building Control Experiments:
Contrasting Gaussian Process-based MPC, Bilevel DeePC, and Deep Reinforcement
Learning [0.0] この写本は、多くの近代的なデータ駆動技術に関する実験主義者の視点を提供する。
データ要件、使いやすさ、計算負担、実世界のアプリケーションのコンテキストにおける堅牢性の観点から比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:40:22 GMT)
Learning brain MRI quality control: a multi-factorial generalization
problem [0.0] 本研究の目的は,MRIQCパイプラインの性能評価である。
分析はMRIQCの前処理ステップに焦点を合わせ、パイプラインをそれなしでテストした。
我々は、CATIデータセットのような異種集団のデータで訓練されたモデルが、目に見えないデータの最良のスコアを提供すると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:46:44 GMT)
Improving the Accuracy of the Variational Quantum Eigensolver for
Molecular Systems by the Explicitly-Correlated Perturbative
[2]-R12-Correction [0.0] 変分量子固有解法(VQE)の文脈における普遍的、摂動論的に相関した[2]$_textR12$-correctionの積分を提供する。
このアプローチは、追加の量子資源を必要とせず、基礎となる参照法の精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:28:58 GMT)
Improvements to Supervised EM Learning of Shared Kernel Models by
Feature Space Partitioning [0.0] 本稿では、EMトレーニングアルゴリズムの導出における厳密さの欠如と、その手法の計算複雑性について述べる。
まず、ガウス共有カーネルモデル PRBF 分類器に対して、EM の詳細な導出を行う。
結果のSKEMアルゴリズムの複雑さを軽減するために、特徴空間を変数の非重複部分集合の$R$に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:18:58 GMT)
HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks [0.0] Few-Shot Learningは、これまで見つからなかったタスクに容易に適応できるモデルをトレーニングすることを目的としている。
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)は、Few-Shot学習の最も一般的なアプローチの1つである。
本稿では,更新手順のトレーニングをモデルの一部として行うHyperMAMLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:31:21 GMT)
Geometries and fabrication methods for 3D printing ion traps [0.0] 表面電極トラップは製造を大幅に単純化し、閉じ込められたイオン量子コンピュータのスケールを可能にするという約束を守る。
しかし、それらの幾何学は3次元の幾何学に比べてトラップ効率、深さ、調和性がはるかに低いことを制約している。
これら2つのパラダイム間の設計空間に存在する新しい「トレンチ」幾何学について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:42:32 GMT)
FedWalk: Communication Efficient Federated Unsupervised Node Embedding
with Differential Privacy [0.0] FedWalkは、ノードレベルの可視性グラフで動作する、教師なしノード埋め込みアルゴリズムである。
FedWalkは一般的なフェデレーションパラダイムをインスタンス化し、3つのモジュールを含んでいる。
2つの大きなグラフの実験は、Fed-Walkが競合代表性を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:45:39 GMT)
Explicit attacks on BB84 with distinguishable photons [0.0] BB84プロトコルを部分的に区別可能な光子を用いて攻撃戦略を明示する。
特に,側方チャネルが存在しない場合に最適な位相共変クローン攻撃を考える。
本結果は, 臨界誤り率の低減を明示し, 実用秘密鍵レートの上限を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 17:11:38 GMT)
Excitations of Quantum Many-Body Systems via Purified Ensembles: A
Unitary-Coupled-Cluster-based Approach [0.0] 状態の混合に基づく状態平均計算は、化学と物理学の間でますます活用されている。
2つのアプローチを1つのメソッドにマージし、一般化されているが単一の純粋状態を扱う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:25:30 GMT)
Estimating the bias of CX gates via character randomized benchmarking [0.0] 量子ゲートにおけるバイアスを測定する手法としてバイアスランダム化ベンチマーク(BRB)を導入する。
BRBは非常に正確で、SPAMエラーに免疫がある。
第2のプロトコルであるInterleaved bias randomized benchmarking (IBRB)は、実験的制約バイアス量子ビットに合わせたインターリーブRBの一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:00:00 GMT)
Eightfold way to dark states in SU(3) cold gases with two-body losses [0.0] 低温原子の1次元SU(3)対称系の量子力学を2体損失の存在下で研究する。
我々は、一般化されたディック状態の観点で散逸的ダイナミクスの暗黒状態を整理するスキームとして、SU(3)の表現論を利用する。
この結果は, アルカリ性アース(-様)ガス実験の幅広い種類に関係し, 一般Dicke状態の散発的調製と利用への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 08:15:05 GMT)
Differentiable programming for functional connectomics [0.0] 本稿では,関数コネクトロミクスで使用される共通操作を,完全に微分可能な処理ブロックとして実装した新しい解析パラダイムとソフトウェアツールボックスを提案する。
この差別化プログラムは、従来のパイプラインとエンドツーエンドのニューラルネットワークの中間に位置する。
我々の成果とソフトウェアは、関数コネクトロミクスのための微分可能プログラミングの可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 10:53:31 GMT)
Density Matrix Renormalization Group Algorithm For Mixed Quantum States [0.0] 構成により正性を保つ混合量子状態に対する正の行列積アンザッツを提案する。
このアルゴリズムは平衡状態と非平衡定常状態の計算に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 15:02:37 GMT)
Defining Quantum Games [0.0] 量子ゲームの概念を探求し、量子物理学に関連するあらゆる種類のプレイ可能なゲームとして量子ゲームを定義する。
量子ゲームの現象を解析・定義するために,量子ゲームの知覚可能な次元,量子技術の次元,科学的な目的の次元という3つの次元を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 19:59:00 GMT)
Deep learning pipeline for image classification on mobile phones [0.0] 本稿では,携帯電話を用いた画像分類のための機械学習フレームワークとチュートリアルを提案する。
提案されたパイプラインに従うことで、モバイルデバイスにディープラーニングの医療画像分類のパワーがもたらされ、アプリケーションの新しいドメインがアンロックされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 20:39:35 GMT)
Data-driven Numerical Invariant Synthesis with Automatic Generation of
Attributes [0.0] 数値不変合成と検証のためのデータ駆動アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、正および負の状態のサンプルから決定木を学習するためのICE-DTスキーマに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:14:17 GMT)
Cycle Mutation: Evolving Permutations via Cycle Induction [0.0] 本稿では、サイクルクロスオーバー演算子にインスピレーションを与える新しい突然変異演算子であるサイクル突然変異を提案する。
我々は、フィットネスランドスケープ分析を用いて、サイクル突然変異が最もうまく機能する問題の特徴を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 16:06:40 GMT)
Countering detector manipulation attacks in quantum communication
through detector self-testing [0.0] 単一光子検出器による目隠し攻撃に対する脆弱性は、最大の懸念事項の1つだ。
本稿では,検知器の自己検査による動作確認手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:39:16 GMT)
Competition between decoherence and purification: quaternionic
representation and quaternionic fractals [0.0] 我々は、デコヒーレンスプロセスと反復量子浄化プロトコルの競合について考察する。
この競合は四元数空間上の非線形写像によってモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:22:17 GMT)
Co-Training for Unsupervised Domain Adaptation of Semantic Segmentation
Models [0.0] セマンティックセグメンテーションモデルの合成-実 UDA のための新しい協調学習法を提案する。
共同トレーニングでは,mIoUの15～20ポイントがベースライン上で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 13:30:36 GMT)
BBGKY Hierarchy and Generalised Hydrodynamics [0.0] 一般化された流体力学はボゴリューボフ-ボーン-グリーン-カークウッド-イヴォン階層から現れる。
相互作用ポテンシャルに対して、多種多様な相互互換の保存電荷を摂動的に構築できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:23:39 GMT)
Automatic differentiation of nonsmooth iterative algorithms [0.0] 適切な非膨張条件下での非平滑ピギーバック自動分化(AD)について検討した。
非平滑なピギーバック反復の引き付け集合は、保守的枠組みに残る固定点の集合値であることを示す。
本研究は,Multiple-Ball法と同様に,フォワード・バックワード,ダグラス・ラフフォード,オルタネート・ディレクト・オブ・マルチプライアのアルゴリズムを用いたパラメトリック凸最適化問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 07:58:37 GMT)
Attribute Exploration with Multiple Contradicting Partial Experts [0.0] 属性探索(Attribute Exploring)は、ドメインの専門家が知識領域の構造的依存関係を発見するのに役立つ、形式的概念分析(FCA)の手法である。
本稿では,属性探索の拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 12:00:55 GMT)
Are classical neural networks quantum? [0.0] ニューラルネットワークは、波動関数の近似として、多くの粒子系の状態空間の探索を改善するために使用されている。
ここでは、システムを量子化する理由と、ニューラルネットワークが量子残基を持つと解釈できる範囲について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 09:33:51 GMT)
All-optical Quantum Vacuum Signals in Two-Beam Collision [0.0] 円形および楕円断面のビームを用いたポンププローブ装置における2つの光レーザーパルスの衝突について検討した。
量子真空非線形性により誘導される識別可能な信号光子の数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:00:25 GMT)
A novel approach to rating transition modelling via Machine Learning and
SDEs on Lie groups [0.0] キャリブレーションプロセスを用いて評価遷移をモデル化するための新しい手法を提案する。
R における Ito-SDE がどのように評価遷移の望ましいモデルを生成するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 11:30:20 GMT)
A comparative study of back propagation and its alternatives on
multilayer perceptrons [0.0] フィードフォワードニューラルネットワークのバックパスをトレーニングするデファクトアルゴリズムはバックプロパゲーション(BP)である
ほぼすべての異なるアクティベーション関数を使用することで、ディープニューラルネットワークの層を通して勾配を後方に伝播させるのが効率的かつ効果的になった。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における予測とニューロンの安定性と類似性を解析し、その1つのアルゴリズムの新たなバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 18:44:13 GMT)
A Closer Look at Invalid Action Masking in Policy Gradient Algorithms [0.0] ディープ強化学習アルゴリズムは、多くの挑戦的な戦略ゲームにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。
これらのゲームには複雑なルールがあるため、学習ポリシーによって予測される完全な離散的なアクション分布からサンプリングされたアクションは、ゲームルールに従って無効になる可能性が高い。
ポリシー勾配アルゴリズムでこの問題に対処する一般的なアプローチは、無効なアクションを"マスクアウト"し、有効なアクションのセットからのみサンプリングすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 May 2022 01:58:03 GMT)