Task-Specific Expert Pruning for Sparse Mixture-of-Experts [105.2] Mixture-of-Experts (MoE) モデルは大規模な事前トレーニングには強力である。
MoEはクラウドやモバイル環境にデプロイするのは難しい。
本稿では,目標下流タスクの非専門的専門家を段階的に降ろす方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:09:01 GMT)
OmniXAI: A Library for Explainable AI [98.1] eXplainable AI(XAI)のオープンソースPythonライブラリであるOmniXAIを紹介する。
オールニウェイで説明可能なAI機能と、さまざまな解釈可能な機械学習技術を提供する。
実践者にとってこのライブラリは、アプリケーションの説明を生成するために、使いやすく統合されたインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:35:37 GMT)
Discovering the Hidden Vocabulary of DALLE-2 [96.2] DALLE-2は、不条理なプロンプトで画像を生成するために使用できる、隠れた語彙を持つように見える。
例えば、 textttApoploe vesrreaitais は鳥を意味し、 textttContarra ccetnxniams luryca tanniounons は虫や害虫を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 01:14:48 GMT)
Human-Algorithm Collaboration: Achieving Complementarity and Avoiding
Unfairness [92.3] 慎重に設計されたシステムであっても、補完的な性能はあり得ないことを示す。
まず,簡単な人間アルゴリズムをモデル化するための理論的枠組みを提案する。
次に、このモデルを用いて相補性が不可能な条件を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:16:33 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） (Wed, 1 Jun 2022 06:54:16 GMT)
Exploring Diversity in Back Translation for Low-Resource Machine
Translation [85.0] バックトランスフォーメーションは、ニューラルマシントランスフォーメーションシステムの性能を改善するために最も広く使われている手法の1つである。
近年の研究では、生成された翻訳の「多様性」を増大させることにより、この手法の有効性を高めることを目指している。
この研究は、トレーニングデータの多様性を理解し、それを語彙的多様性と構文的多様性に分割する、より微妙なフレームワークを推し進めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:21:16 GMT)
Open Environment Machine Learning [84.9] 従来の機械学習研究は、学習プロセスの重要な要素が不変であるような近世界のシナリオを想定している。
本稿では,新しいクラスを創出する技術,デクリメンタル/インクリメンタルな特徴,データ分散の変化,学習目標の変化,理論的諸問題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:57:56 GMT)
DisPFL: Towards Communication-Efficient Personalized Federated Learning
via Decentralized Sparse Training [84.8] 本稿では,分散型(ピアツーピア)通信プロトコルであるDis-PFLにおいて,新たな個人化フェデレーション学習フレームワークを提案する。
Dis-PFLはパーソナライズされたスパースマスクを使用して、エッジ上のスパースローカルモデルをカスタマイズする。
本手法は,計算複雑性の異なる異種ローカルクライアントに容易に適応できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 02:20:57 GMT)
Semantic Probabilistic Layers for Neuro-Symbolic Learning [83.3] 我々は構造化出力予測(SOP)のための予測層を設計する。
予測が事前に定義されたシンボリック制約のセットと一致していることを保証するため、任意のニューラルネットワークにプラグインすることができる。
我々のセマンティック確率層(SPL)は、構造化された出力空間上で複雑な相関や制約をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:02:38 GMT)
Labeling Where Adapting Fails: Cross-Domain Semantic Segmentation with
Point Supervision via Active Selection [81.7] セマンティックセグメンテーションに特化したトレーニングモデルは、大量のピクセル単位のアノテートデータを必要とする。
教師なしドメイン適応手法は、ラベル付きソースとラベルなしターゲットデータとの間の特徴分布の整合化を目的としている。
以前の研究は、対象データにスパース単一ピクセルアノテーションという形で、人間のインタラクションをこのプロセスに含めようと試みていた。
アクティブな選択による注釈付きポイントを用いた意味的セグメンテーションのための新しいドメイン適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 01:52:28 GMT)
Point-Teaching: Weakly Semi-Supervised Object Detection with Point
Annotations [81.0] 本稿では,弱い半教師付きオブジェクト検出フレームワークであるPoint-Teachingを提案する。
具体的には,ポイントアノテート画像の擬似ラベルを生成するためのハンガリーの点マッチング手法を提案する。
そこで本研究では,不整合点の影響を低減するため,単純なyet- effective data augmentation(ポイント誘導コピーペースト)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:04:38 GMT)
Understanding How People Rate Their Conversations [73.2] 我々は、人々が会話エージェントとのインタラクションをどのように評価するかをよりよく理解するために研究を行う。
我々は、評価の変動を説明する変数として、同意性と外向性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 00:45:32 GMT)
DiVAE: Photorealistic Images Synthesis with Denoising Diffusion Decoder [73.1] 本稿では,拡散デコーダ(DiVAE)を用いたVQ-VAEアーキテクチャモデルを提案する。
我々のモデルは最先端の成果を達成し、さらに多くのフォトリアリスティックな画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:39:12 GMT)
One Positive Label is Sufficient: Single-Positive Multi-Label Learning
with Label Enhancement [71.9] 本研究では,SPMLL (Single- positive multi-label learning) について検討した。
ラベルエンハンスメントを用いた単陽性MultIラベル学習という新しい手法を提案する。
ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:26:30 GMT)
Neural Improvement Heuristics for Preference Ranking [69.2] 本稿では,グラフに基づく問題に対するニューラル改善(NI)モデルを提案する。
本モデルでは, ソリューションの品質向上のために, 項目の相互優先の修正を提案する。
これらのアルゴリズムは、優先度ランキング問題の解法として用いられ、シミュレーションや実世界のデータにおいて、従来の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:35:29 GMT)
Good Intentions: Adaptive Parameter Servers via Intent Signaling [66.6] サーバ(PS)は、共有パラメータアクセスのためのプリミティブを提供することで、大規模な機械学習(ML)タスクのための分散トレーニングの実装を容易にする。
本稿では,適応性向上のためのイネーブラーとして機能し,MLタスクに自然に統合される新しいインテントシグナリング機構を提案する。
実験により,作業負荷への自動適応が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:02:19 GMT)
Self-Supervised Learning as a Means To Reduce the Need for Labeled Data
in Medical Image Analysis [64.4] 胸部X線画像のデータセットとバウンディングボックスラベルを用いて,13種類の異常の分類を行った。
ラベル付きデータの平均精度と精度を60%に抑えることで,完全教師付きモデルと同等の性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:20:30 GMT)
THE-X: Privacy-Preserving Transformer Inference with Homomorphic
Encryption [64.1] トランスフォーマーモデルのプライバシ保護推論は、クラウドサービスユーザの要求に基づいています。
我々は、事前訓練されたモデルのプライバシ保存推論を可能にするトランスフォーマーの近似アプローチである$textitTHE-X$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 03:49:18 GMT)
MaskOCR: Text Recognition with Masked Encoder-Decoder Pretraining [64.0] テキスト認識のためのモデル事前学習手法であるMaskOCRを提案する。
我々のアプローチはエンコーダとデコーダの両方を逐次的に事前訓練する。
実験により,提案したMaskOCR手法はベンチマークデータセットにおいて優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:27:19 GMT)
Byzantine-Robust Online and Offline Distributed Reinforcement Learning [61.0] 本稿では,複数のエージェントが環境を探索し,その経験を中央サーバを通じて伝達する分散強化学習環境について考察する。
エージェントの$alpha$-fractionは敵対的であり、任意の偽情報を報告することができる。
我々は、これらの対立エージェントの存在下で、マルコフ決定プロセスの根底にある準最適政策を特定することを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 00:44:53 GMT)
Emergence of Fermi's Golden Rule [55.7] フェルミの黄金律(FGR)は、初期量子状態が他の最終状態の連続体と弱結合している極限に適用される。
ここでは、最終状態の集合が離散的なこの極限から何が起こるか、非ゼロ平均レベル間隔で調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:35:21 GMT)
Stochastic Gradient Methods with Preconditioned Updates [55.7] このような問題に対する既存のアルゴリズムは、問題のスケールが悪く、あるいは条件が不適切である場合、しばしばうまく機能しない。
ここでは、ヘッセン曲率の対角線を近似する2つのSARアプローチに基づくプレコンディショナーを含む。
理論的複雑性保証が提示され、滑らかさとPL条件の両方を仮定すると収束が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:38:08 GMT)
Multi-Armed Bandit Problem with Temporally-Partitioned Rewards: When
Partial Feedback Counts [53.6] 時間分割リワード(TP-MAB)を用いたマルチアーメッド・バンディット(Multi-Armed Bandit)について検討する。
この設定は、プル後の有限時間スパン上で報酬が拡張されるケースに対する遅延フィードバックバンディットの自然な拡張である。
本稿では,TP-UCB-FRとTP-UCB-EWの2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:56:59 GMT)
Stabilizing Q-learning with Linear Architectures for Provably Efficient
Learning [53.2] 本研究では,線形関数近似を用いた基本的な$Q$-learningプロトコルの探索変種を提案する。
このアルゴリズムの性能は,新しい近似誤差というより寛容な概念の下で,非常に優雅に低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 23:26:51 GMT)
DeepCluE: Enhanced Image Clustering via Multi-layer Ensembles in Deep
Neural Networks [52.0] 本稿では,深層クラスタリングとアンサンブルクラスタリングのギャップを埋める,深層クラスタリング(DeepCluE)アプローチを提案する。
我々は、重み共有畳み込みニューラルネットワークをバックボーンとして利用し、インスタンスレベルのコントラスト学習とクラスタレベルのコントラスト学習の両方でトレーニングする。
トレーニングされたネットワークから複数の特徴表現層を抽出し、そこでは多様なベースクラスタリングを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:51:38 GMT)
Learning to Solve PDE-constrained Inverse Problems with Graph Networks [51.9] 科学と工学にまたがる多くの応用分野において、偏微分方程式(PDE)によって定義される制約で逆問題を解決することに興味がある。
ここでは、これらのPDE制約された逆問題を解決するために、GNNを探索する。
GNNを用いて計算速度を最大90倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:48:01 GMT)
Contrastive Principal Component Learning: Modeling Similarity by
Augmentation Overlap [50.5] コントラシブ・プリンシパル・コンポーネント・ラーニング(CPCL)手法を提案する。
CPCLにより、学習された低次元埋め込みは、標本間の増大分布の類似性を理論的に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:03:58 GMT)
Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes [49.3] 本稿では,画像をグラフ構造として表現し,視覚タスクのためのグラフレベルの特徴を抽出するビジョンGNN(ViG)アーキテクチャを提案する。
画像のグラフ表現に基づいて、すべてのノード間で情報を変換、交換するViGモデルを構築します。
画像認識および物体検出タスクに関する大規模な実験は、我々のViGアーキテクチャの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:01:04 GMT)
Defense Against Gradient Leakage Attacks via Learning to Obscure Data [48.7] フェデレートラーニングは、効果的なプライバシー保護学習メカニズムと考えられている。
本稿では,不明瞭なデータに学習することで,クライアントのデータ保護のための新しい防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:03:28 GMT)
Augmenting Message Passing by Retrieving Similar Graphs [48.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ表現学習に有効なツールである。
本稿では、GraphRetrievalと呼ばれる非パラメトリックスキームを提案する。
接地木ラベルに関連付けられた類似のトレーニンググラフを検索し、入力グラフ表現と併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:59:09 GMT)
Provably Efficient Offline Multi-agent Reinforcement Learning via
Strategy-wise Bonus [48.3] 本稿では,共同戦略の信頼区間を構築する戦略的な集中原理を提案する。
2人のプレイヤーによるゼロサムマルコフゲームの場合、戦略的なボーナスの凸性を利用して効率的なアルゴリズムを提案する。
すべてのアルゴリズムは、指定済みの戦略クラスである$Pi$を入力として取り、最良の戦略に近い戦略を$Pi$で出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 00:18:15 GMT)
Graph Machine Learning for Design of High-Octane Fuels [47.4] コンピュータ支援分子設計(CAMD)は、所望の自己着火特性を持つ分子を識別することができる。
本稿では,生成グラフMLモデルとグラフニューラルネットワークと最適化を統合したグラフ-ML CAMDフレームワークを提案する。
我々は、さらなる自動点火訓練データの必要性を実験的に調査し、説明するために使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:43:04 GMT)
A Competitive Method for Dog Nose-print Re-identification [46.9] 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） (Wed, 1 Jun 2022 07:57:47 GMT)
A hybrid ferromagnetic transmon qubit: circuit design, feasibility and
detection protocols for magnetic fluctuations [45.8] 強磁性バリアの特性的ヒステリックな挙動は、磁場パルスによる量子ビット周波数の代替的および本質的にデジタルチューニングを提供することを示す。
量子ビットをノイズ検出器として用いる可能性とその磁気と超伝導の微妙な相互作用を調べるための関連性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:50:26 GMT)
RLSS: A Deep Reinforcement Learning Algorithm for Sequential Scene
Generation [44.8] 逐次シーン生成のための強化学習アルゴリズム RLSS を提案する。
学習過程に欲求探索アルゴリズムを組み込むことにより,効果的に行動空間を縮小する方法を検討する。
本研究では,屋内計画問題の解決とAngry Birdsレベルの生成により,多種多様なシーンを効率よく生成する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:39:33 GMT)
Bring Your Own Algorithm for Optimal Differentially Private Stochastic
Minimax Optimization [44.5] これらの設定の聖杯は、プライバシーと過剰な人口減少の間の最適なトレードオフを保証することです。
微分プライベート・ミニマックス最適化(DP-SMO)問題を解くための一般的なフレームワークを提供する。
我々のフレームワークは、非滑らかな微分プライベート凸最適化(DP-SCO)のための最近提案されたフェイズド・ERM法[20]から着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:03:20 GMT)
DM$^2$: Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Distribution
Matching [43.6] 本稿では,明示的なコーディネーション方式を使わずに,分散マルチエージェント学習の課題を考察する。
各エージェントは、共同専門家ポリシーから同時にサンプリングされた軌道の目標分布と一致する。
StarCraftドメインでの実験的検証は、分散の報酬と環境の報酬を組み合わせることで、エージェントが完全に分散されたベースラインより優れたパフォーマンスを発揮することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:57:50 GMT)
A perspective on the current state-of-the-art of quantum computing for
drug discovery applications [43.6] 量子コンピューティングは、現在不可能な計算に到達することで、化学研究の多くの分野における計算能力をシフトすることを約束する。
我々は、最先端量子アルゴリズムのスケーリング特性を簡潔に要約し、比較する。
医薬学的に相関するタンパク質-ドラッグ複合体の、徐々に大きな埋め込み領域をシミュレートする量子計算コストの新たな見積もりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:05:04 GMT)
Algorithmic Foundation of Deep X-Risk Optimization [43.3] Xリスク(X-risk)は、家族構成の尺度または目的を表すために導入された用語である。
深層学習にXリスクを最適化する手法のクラスを導入する。
いくつかの強力なベースラインアルゴリズムとその複雑さを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:22:56 GMT)
On the reversibility of adversarial attacks [41.9] 敵対攻撃は、分類器の予測を変える摂動で画像を修正する。
そこで本研究では,原画像に対して予測されたクラス間のマッピングの予測可能性と,対応する逆例について検討する。
我々は, 可逆性を, 逆例の原クラスや真クラスを検索する際の精度として定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:18:11 GMT)
PanopticDepth: A Unified Framework for Depth-aware Panoptic Segmentation [41.9] 深度認識型パノプティックセグメンテーション(DPS)のための統合フレームワークを提案する。
インスタンス固有のカーネルを生成し、各インスタンスの深さとセグメンテーションマスクを予測する。
我々は,新たな深度損失による深度学習の監視を支援するために,インスタンスレベルの深度手がかりを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:00:49 GMT)
Provably Efficient Lifelong Reinforcement Learning with Linear Function
Approximation [41.5] 線形文脈マルコフ決定過程(MDP)の遺残条件における生涯強化学習(RL)について検討する。
本稿では, UCB Lifelong Value Distillation (UCBlvd) と呼ばれるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:53:28 GMT)
On Gap-dependent Bounds for Offline Reinforcement Learning [40.9] 本稿では,オフライン強化学習におけるギャップ依存型サンプル複雑性の系統的研究を行う。
最適政策カバレッジの仮定の下では、最適な$Q$-函数に正の準最適差がある場合、その値は$Oleft(frac1epsilonright)$に改善することができる。
最適政策の訪問確率が正である状態に対して,行動政策の訪問確率が一様に低い場合,最適政策を特定する際のサンプルの複雑さは$frac1epsilon$とは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 01:44:12 GMT)
On Layer Normalizations and Residual Connections in Transformers [40.4] 最近のトランスフォーマーは、10層以上の層が不安定になるような深層トランスフォーマーによるPost-LNでのトレーニングが不安定になるため、Pre-LNを選択することを好む。
比較的浅いトランスフォーマーでは、Post-LNはPre-LNよりも一貫して優れたパフォーマンスを実現している。
本稿では,Post-LNからの簡単な修正により,高い安定性と効果的なトレーニングを両立できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:43:20 GMT)
Calibrate and Debias Layer-wise Sampling for Graph Convolutional
Networks [39.6] レイヤワイズアプローチは、各レイヤ内の既存のノードに対して共同で隣人を選択するために、重要サンプリングを実行する。
既存の層別サンプリング手法では, サブ最適サンプリング確率と, 置換せずにサンプリングによって誘導される近似バイアスの2つの問題を同定した。
本稿では,これらの問題に対処するため,新しいサンプリング確率とデバイアスアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:52:06 GMT)
Amodal Cityscapes: A New Dataset, its Generation, and an Amodal Semantic
Segmentation Challenge Baseline [38.9] 本稿では,アモーダルなセマンティックセグメンテーションの課題を考察し,アモーダルなセマンティックセグメンテーションを訓練するためのデータセットを生成する汎用的な方法を提案する。
この手法を用いて、自動車環境認識におけるアモーダルなセマンティックセグメンテーションの適用性を示すアモーダルなCityscapesデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:38:33 GMT)
Federated Learning in Satellite Constellations [38.6] フェデレートラーニング(FL)は、断続的に接続されたモバイルクライアントが共通の学習モデルのトレーニングに寄与するDMLの顕著な例である。
本稿では,衛星コンステレーションがFLにもたらす新たなコンテキストについて述べる。
FLに関連する様々な種類の衛星接続の分類法を提供し、分散トレーニングプロセスがクライアントの長時間のオフライン時間による緩やかな収束を克服できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:17:25 GMT)
How Biased is Your Feature?: Computing Fairness Influence Functions with
Global Sensitivity Analysis [38.5] 機械学習の公正性は、機械学習がハイテイクな意思決定タスクに広く適用されているために、重要な焦点を成している。
本稿では,Fairness Influence Function (FIF) の枠組みを提案し,それを分類器の予測における条件変数のスケール差として計算する。
また,特徴のサブセット間の分散分解と局所回帰器を用いてFIFを正確に計算するアルゴリズムであるFairXplainerをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:02:16 GMT)
Generalized Delayed Feedback Model with Post-Click Information in
Recommender Systems [37.7] クリック後のユーザ行動も変換率予測に有益であり,タイムラインの改善に有効であることを示す。
本稿では、クリック後の動作と初期変換の両方をクリック後の情報として統合する一般化遅延フィードバックモデル(GDFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:17:01 GMT)
Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models [37.6] 具体的な設計選択を明確に分離する設計空間を提示する。
これにより、サンプリングおよびトレーニングプロセスとスコアネットワークのプレコンディショニングの両方にいくつかの変更が特定できます。
この改良により, CIFAR-10では1.79, 非条件では1.97, 非条件では1.79の新たなFIDが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:03:24 GMT)
Feature Selection for Discovering Distributional Treatment Effect
Modifiers [37.1] 治療効果の違いに関連する特徴を明らかにするための枠組みを提案する。
特徴属性が潜在的結果分布の相違にどの程度強く影響するかを定量化する特徴重要度尺度を導出する。
そこで我々は,I型エラー率を所望レベルまで制御できる特徴選択アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:25:32 GMT)
Adaptive Online Learning of Quantum States [37.0] 本稿では、適応的なオンライン学習から変化状態を学ぶためのツールを採用する。
解析は複素行列解析のツールを用いて複素数に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:08:57 GMT)
Multi-block Min-max Bilevel Optimization with Applications in Multi-task
Deep AUC Maximization [36.7] マルチブロックのmin-max双レベル最適化問題に対処するシングルループアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは数百のタスクで問題に取り組むのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:42:36 GMT)
Collaborative Learning of Distributions under Heterogeneity and
Communication Constraints [35.8] 機械学習では、ユーザはしばしば、データを生成するディストリビューションを学ぶために協力する必要がある。
まず、ユーザはサーバと通信して中央分布を学習し、協調する。
そして、学習した中央分布を微調整して、ユーザの個々の分布を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:43:06 GMT)
Meta-SysId: A Meta-Learning Approach for Simultaneous Identification and
Prediction [34.8] 本稿では,メタ・シズIdを提案する。メタ・シズIdは,一般的だが未知の法則によって支配されるメタ・ラーニングの手法であり,その文脈によって自分自身を区別する。
回帰、時系列予測、モデルベース制御、実世界の交通予測ドメインでMeta-SysIdをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:04:22 GMT)
On the Perils of Cascading Robust Classifiers [32.8] 確実に堅牢なニューラルネットワークを組み込むことは、ニューラルネットワークの認識された堅牢な精度を改善するための有望なアプローチであることが示されている。
重み付け投票に基づく代替的なブラックボックスのアンサンブル機構を提案し、ロバストネス認証の健全さを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:15:58 GMT)
Dataset Distillation using Neural Feature Regression [32.5] ニューラル・フィーチャー・レグレッション・アンド・プール(FRePo)を用いたデータセット蒸留アルゴリズムを開発した。
FRePoは、メモリ要件を桁違いに少なくし、以前の方法よりも2桁高速なトレーニングで最先端のパフォーマンスを実現している。
我々は,高品質な蒸留データにより,連続学習や会員推測防衛など,下流の様々な応用を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:02:06 GMT)
A Survey on Deep Learning for Skin Lesion Segmentation [32.5] 皮膚がんは、この一般的な疾患の負担を軽減するために、コンピュータ支援による診断の恩恵を受ける主要な公衆衛生問題である。
画像からの皮膚病変のセグメンテーションは、この目標を達成するための重要なステップである。
天然物や人工物(毛髪や気泡など)の存在、本質的要因(病変の形状やコントラストなど)、画像取得条件の変化により、皮膚病変のセグメンテーションは難しい課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:43:10 GMT)
On the Choice of Data for Efficient Training and Validation of
End-to-End Driving Models [32.4] エンド・ツー・エンドでトレーニング可能なディープ・ドライビング・モデルのトレーニングと検証に対するデータ設計選択の影響について検討する。
検証設計により、検証中に測定された駆動性能を未知のテスト環境に一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:25:28 GMT)
Cross-domain Detection Transformer based on Spatial-aware and
Semantic-aware Token Alignment [31.8] クロスドメイン検出変換器のための空間認識および意味認識トークンアライメント(SSTA)と呼ばれる新しい手法を提案する。
空間認識型トークンアライメントでは、クロスアテンションマップ(CAM)から情報を抽出して、トークンの分布をオブジェクトクエリへの注目に応じて調整することができる。
意味認識型トークンアライメントでは、カテゴリ情報をクロスアテンションマップに注入し、ドメイン埋め込みを構築し、マルチクラスの識別器の学習をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:13:22 GMT)
ResAct: Reinforcing Long-term Engagement in Sequential Recommendation
with Residual Actor [31.3] 本稿では,オンライン・サービス・ポリシーに近いが,それに近い政策を求めるResActを提案する。
まず、複数の行動推定器をサンプリングすることで、オンラインサービスポリシーの動作を再構築する生成モデルを設計する。
第2に,動作改善のための残差を出力できる残差アクターを訓練するための効果的な学習パラダイムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 02:45:35 GMT)
Active Inference for Robotic Manipulation [30.7] アクティブ推論(英: Active Inference)は、部分的に可観測性を扱う理論である。
本研究では,ロボット操作作業のシミュレーションにActive Inferenceを適用した。
アクティブ推論によって引き起こされる情報探索行動により,エージェントはこれらの難易度の高い環境を体系的に探索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:19:38 GMT)
Federated Learning under Distributed Concept Drift [30.1] 分散コンセプトドリフト下でのフェデレートラーニング(FL)は、ほとんど探索されていない分野である。
まず, ドリフト適応に対する先行解が, 単一のグローバルモデルで, 停滞するドリフトに不適であることを実証した。
局所的ドリフト検出と階層的クラスタリングに基づくドリフトに反応する2つの新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 23:55:21 GMT)
Efficient Self-supervised Vision Pretraining with Local Masked
Reconstruction [29.2] Local masked reconstruction (LoMaR) は、単純な Transformer エンコーダ上の 7$times$7 パッチの小さなウィンドウ内でマスク付き再構築を行う、シンプルだが効果的なアプローチである。
LoMaRはImageNet-1K分類で84.1%の精度に達し、MAEを0.5%上回った。
LoMaRは特に高解像度画像の事前訓練において効率が良く、例えば、MAEよりも3.1$times$速く、448$times$448画像の分類精度は0.2%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:46:34 GMT)
Know Your Boundaries: The Necessity of Explicit Behavioral Cloning in
Offline RL [28.6] 本稿では,価値学習を制約する行動ポリシーを明示的にクローンするオフライン強化学習アルゴリズムを提案する。
D4RL と Robomimic ベンチマークのいくつかのデータセットで最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:04:43 GMT)
Torsional Diffusion for Molecular Conformer Generation [28.2] ねじれ拡散は、ねじれ角の空間で動作する新しい拡散フレームワークである。
薬物様分子の標準ベンチマークでは、ねじり拡散は優れたコンフォメーラーアンサンブルを生成する。
我々のモデルは、最初の一般化可能なボルツマン生成器を構築するために使われる正確な確率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:30:41 GMT)
In the Eye of the Beholder: Robust Prediction with Causal User Modeling [27.3] データ分布の変化に頑健な関係予測のための学習フレームワークを提案する。
私たちのキーとなる観察は、ユーザがどのように環境を慎重に知覚するかを考慮し、堅牢性を得ることができることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:33:57 GMT)
SAMPLE-HD: Simultaneous Action and Motion Planning Learning Environment [26.9] 操作設定においてインタラクティブな推論を学習する新しい環境において、シミュレーションの視覚的側面と行動的側面の両方を包含するソリューションを提供しています。
SAMPLE-HD環境は、小さな家庭オブジェクトからなる様々なシーンを生成し、手続き的に操作のための言語命令を生成し、トレーニングデータとして機能する地上真実パスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:42:05 GMT)
CAFA: Class-Aware Feature Alignment for Test-Time Adaptation [26.7] テスト時間適応(TTA)は、モデルをテスト時間に基づいてラベル付けされていないテストデータに適用し、同時に予測することを目的としている。
本稿では,CAFA(Class-Aware Feature Alignment)と呼ばれる,簡易かつ効果的な特徴アライメント損失を提案する。
我々は広範な実験を行い、提案手法が既存の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） (Wed, 1 Jun 2022 03:02:07 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） (Wed, 1 Jun 2022 01:52:31 GMT)
Multi-Object Grasping in the Plane [25.2] つかむ前に複数のオブジェクトをまとめて押すマルチオブジェクトプッシュグラスプについて検討する。
単目的と多目的の両方のグリップを用いて対象を選別する選別アルゴリズムを提案する。
身体的把握実験では, 単目的ピッキングベースラインと比較して, 多目的グリップシステムは13.6%, 59.9%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:40:45 GMT)
MORE: A Metric Learning Based Framework for Open-domain Relation
Extraction [25.1] オープンリレーション抽出(OpenRE)は、オープンドメインコーパスからリレーションスキームを抽出するタスクである。
我々はMORE(Metric Learning-based Open Relation extract)という新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:51:20 GMT)
Residual Multiplicative Filter Networks for Multiscale Reconstruction [25.0] 我々は,学習した再構成の周波数サポートをきめ細かな制御で粗大な最適化を可能にする,新しい座標ネットワークアーキテクチャとトレーニング手法を提案する。
これらの修正によって、自然画像への粗大なフィッティングのマルチスケール最適化が実現されることを示す。
次に, 単粒子Creo-EM再構成問題に対する合成データセットのモデル評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:16:28 GMT)
Nest Your Adaptive Algorithm for Parameter-Agnostic Nonconvex Minimax
Optimization [24.8] AdaGradやAMSのような適応アルゴリズムは、非特異なパラメータの堅牢性に成功している。
我々はNeAdaが最適に近いレベルの知識を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:11:05 GMT)
IDANI: Inference-time Domain Adaptation via Neuron-level Interventions [24.6] 本稿では,ニューロンレベルの介入を用いたドメイン適応(DA)の新しいアプローチを提案する。
特定のニューロンにおける各テスト例の表現を変更した結果、ソースドメインからの逆実例が得られます。
実験の結果,本手法は未確認領域の性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:39:28 GMT)
Transparency, Governance and Regulation of Algorithmic Tools Deployed in
the Criminal Justice System: a UK Case Study [24.0] 本稿では,英国刑事司法制度において,データインフラストラクチャ,データ分析,リスク予測の3つのカテゴリで使用されるツールについて調査する。
現在多くのツールがデプロイされており、潜在的なメリットを提供するが、重要な懸念もある。
これらのツールに関する透過的な情報、その目的、どのように使用されるか、誰が入手するのが難しいか。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:43:56 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） (Wed, 1 Jun 2022 09:40:21 GMT)
Neural Decoding with Optimization of Node Activations [23.2] 誤り訂正符号に対するニューラルデコーダを用いた極大復号化の問題点を考察する。
ニューラルデコーダは、ノードのアクティベーションに関する2つの新しい損失項で改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:38:32 GMT)
You, Me, and IoT: How Internet-Connected Consumer Devices Affect
Interpersonal Relationships [22.8] 13回の半構造化インタビューを行い、508人の個人を対象に調査を行い、米国における消費者IoTデバイスが対人関係に与える影響を調査・分析した。
私たちはいくつかのテーマを強調し、対人的コストの広がりとIoTデバイスのメリットに関する探索的なデータを提供します。
これらの結果は、将来のIoT技術におけるフォローアップ研究と設計の優先順位を示し、肯定的かつネガティブな対人効果を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:50:13 GMT)
Rethinking the Augmentation Module in Contrastive Learning: Learning
Hierarchical Augmentation Invariance with Expanded Views [22.5] データ拡張モジュールは、データサンプルを2つのビューに変換するために、対照的な学習に使用される。
本稿では, 一般的なコントラスト学習フレームワークにおいて, コントラストとコントラストを考慮し, これら2つの問題を緩和する一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:30:46 GMT)
Control of Two-way Coupled Fluid Systems with Differentiable Solvers [22.4] 本研究では、複雑な非線形力学系を制御するためにディープニューラルネットワークを用いることを検討する。
ナヴィエ・ストークス方程式を2方向のカップリングで解き、非線形摂動を生じさせる。
提案手法を用いてトレーニングしたコントローラは,評価指標や一般化能力の点で,古典的,学習的な代替品よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:12:08 GMT)
Multi-Complexity-Loss DNAS for Energy-Efficient and Memory-Constrained
Deep Neural Networks [22.4] エネルギーとメモリは、特に低コストで微分可能な(DNAS)ソリューションによって同時に考えることは滅多にない。
設計者の視点から最も現実的なシナリオに対処する最初のDNASを提案する。
我々のネットワークは、同じメモリ制約に対するエネルギー消費の2.18倍、精度の4.04%の範囲に及び、ベースラインに対して無視できる精度の低下でエネルギーを2.2倍まで削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:04:50 GMT)
Cross-View Language Modeling: Towards Unified Cross-Lingual Cross-Modal
Pre-training [21.7] 我々は、シンプルで効果的な言語モデル事前学習フレームワークであるクロスビュー言語モデリングを紹介する。
我々のアプローチは、言語横断とモーダル横断の事前学習が、同じオブジェクトの2つの異なるビューを共通の意味空間に整合させることで同じ目標を共有するという重要な観察によって動機付けられている。
CLMは、ゼロショット・クロスランガル転送による代表的英語視覚言語モデルの翻訳性能を上回る最初の多言語マルチモーダルモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:45:24 GMT)
Temporal Multiresolution Graph Neural Networks For Epidemic Prediction [21.6] 本稿では,マルチスケール・マルチレゾリューショングラフ構造の構築を学習し,動的グラフの時間的変化を捉えるために時系列信号を組み込んだ最初のアーキテクチャであるTMGNNを紹介する。
いくつかの欧州諸国において、実際のCOVID-19パンデミックやニワトリの流行から収集された時系列データに基づいて、今後のパンデミックとパンデミックの拡散を予測するタスクに、提案モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:17:12 GMT)
A Near-Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithm for Online Learning with
Feedback Graphs [21.6] フィードバックグラフを用いたオンライン学習は、学習者のフィードバックが行動集合上の有向グラフによって決定されるシーケンシャルな意思決定フレームワークである。
本稿では,このフレームワークで学習するための計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:14:32 GMT)
Privacy for Free: How does Dataset Condensation Help Privacy? [21.4] 私たちは、データセット凝縮(DC)が、プライベートデータ生成のために従来のデータジェネレータを置き換えるためのより良いソリューションであることも確認しています。
我々は、DC合成データの視覚的プライバシとメンバシップのプライバシを、損失ベースと最先端の可能性ベースのメンバシップ推論攻撃の両方を起動することによって実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:39:57 GMT)
Federated Learning in Non-IID Settings Aided by Differentially Private
Synthetic Data [20.8] Federated Learning(FL)は、クライアントが機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする、プライバシプロモーティングフレームワークである。
連合学習における大きな課題は、局所データが不均一であるときに生じる。
我々は、クライアントが変動自動エンコーダをデプロイして、遅延データ表現の微分プライベートな手段を用いて、ローカルデータセットを合成するFLアルゴリズムであるFedDPMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:00:48 GMT)
RMT-Net: Reject-aware Multi-Task Network for Modeling
Missing-not-at-random Data in Financial Credit Scoring [20.6] 金融信用スコアでは、ローンの申請は承認または拒否されることがある。承認されたサンプルについては、デフォルトまたは非デフォルトのラベルのみを観察できるが、拒否されたサンプルについては観察できない。
本稿では,Reject-aware Multi-Task Network (RMT-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:29:31 GMT)
Normalization effects on shallow neural networks and related asymptotic
expansions [20.5] 特に、ニューラルネットワークの正規化に繋がる異なるスケーリングスキームが、ネットワークの統計的出力に与える影響について検討する。
我々は、隠れたユニットの数が無限に増加するにつれて、スケーリングパラメータに関して、ニューラルネットワークの統計的出力をポイントワイズに拡張する。
我々は,ニューラルネットワークの統計的出力のばらつきが,平均場正規化に近づくにつれて,$N$で先行する傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:08:37 GMT)
Why Did This Model Forecast This Future? Closed-Form Temporal Saliency
Towards Causal Explanations of Probabilistic Forecasts [20.4] 我々は、人間の知覚に基づく情報理論の一般的な定義の上に構築する。
本稿では, 将来の予測分布の差分エントロピーの観点から, 観測窓の塩分濃度を表現することを提案する。
筆者らは,本フレームワークを用いて,発話方向予測のサンプルタスクにおいて,頭部ポーズ機能から有意な窓を復元する方法を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:00:04 GMT)
Speech Artifact Removal from EEG Recordings of Spoken Word Production
with Tensor Decomposition [20.4] 音声アーティファクトは脳波(EEG)信号を汚染し、基礎となる認知過程の検査を防ぐ。
音声による脳波研究をさらに促進するため,3モードテンソル分解法を提案する。
画像認識タスクでは, 口に2つの電極を配置し, 口唇筋電図を記録することで, 音声のアーティファクトを用いて生データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:10:23 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） (Wed, 1 Jun 2022 05:43:53 GMT)
Transfer without Forgetting [18.8] 本研究では,連続学習(CL)と伝達学習(TL)の絡み合いについて検討する。
本稿では,固定事前学習ネットワーク上に構築したハイブリッド連続移動学習手法であるTransfer without Forgetting (TwF)を提案する。
実験の結果、TwFは様々な設定で他のCLメソッドよりも着実に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:40:40 GMT)
Towards Generalisable Audio Representations for Audio-Visual Navigation [18.7] オーディオ視覚ナビゲーション(AVN)では、知的エージェントが複雑な3D環境下で常に音を出す物体にナビゲートする必要がある。
本稿では,音声エンコーダの正規化により,この課題に対処するための対照的な学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:00:07 GMT)
Learning programs by combining programs [18.3] 帰納論理プログラミングの目標は、例を一般化する一連のルールを誘導することである。
プログラムを断片に分解し、断片を個別に学習し、それらを組み合わせます。
我々のアプローチは予測精度を高め、既存のアプローチと比較して学習時間を短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:07:37 GMT)
Transformer with Fourier Integral Attentions [18.0] 本稿では,ドット積カーネルを一般化されたフーリエ積分カーネルに置き換えた新しい変圧器のクラスを提案する。
FourierFormersは従来のドット生成型変換器と比較して精度が向上し、注目ヘッド間の冗長性が低減された。
本稿では,FourierFormersのベースライントランスフォーマーに対する利点を,言語モデリングや画像分類など,様々な実践的応用において実証的に相関付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 03:06:21 GMT)
Walk for Learning: A Random Walk Approach for Federated Learning from
Heterogeneous Data [18.0] 私たちは標準的アプリケーションとしてフェデレートラーニング(FL)に注目します。
FLの主な課題の1つは、ノードとパラメータサーバの間の通信ボトルネックである。
適応型ランダムウォーク学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:53:24 GMT)
Deepfake Caricatures: Amplifying attention to artifacts increases
deepfake detection by humans and machines [17.8] ディープフェイクは、誤報の拡散を促進することによって、私たちのデジタル社会に深刻な脅威をもたらす。
本稿では,これらのニーズを満たす新しいディープフェイク検出フレームワークを提案する。
我々は、人間のアノテーションを半教師するビデオアーティファクトの注意マップを作成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:43:49 GMT)
Learning to Untangle Genome Assembly with Graph Convolutional Networks [17.2] 我々は,グラフ畳み込みネットワークをトレーニングし,それらを経由する正しい経路を見つけることによって,アセンブリグラフを解決するための新しい学習フレームワークを導入する。
実験の結果、単一の染色体からのみ生成された模擬グラフに基づいて訓練されたモデルが、他の全ての染色体を著しく解決できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:14:25 GMT)
Privacy-Preserving Epidemiological Modeling on Mobile Graphs [17.1] プライバシー保護型疫学モデリングフレームワークRIPPLEについて述べる。
PIR-SUMも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:51:17 GMT)
HYCEDIS: HYbrid Confidence Engine for Deep Document Intelligence System [16.5] 本稿では,文書情報抽出作業における現在のディープラーニングモデルの信頼度を測定するための,完全かつ斬新なアーキテクチャを提案する。
本アーキテクチャは,マルチモーダル・コンフォーマル予測器と変分クラスタ指向異常検出器から構成される。
我々は,本アーキテクチャを実世界のデータセット上で評価し,競合する信頼度推定器を巨大なマージンで上回るだけでなく,分布外データに対する一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:57:34 GMT)
Learning Sequential Contexts using Transformer for 3D Hand Pose
Estimation [16.5] 3Dハンドポーズ推定(3D Hand pose Estimation, HPE)は、任意の視覚入力から手関節を3Dで特定する過程である。
ハンドポーズ推定のための Transformer を用いた逐次学習手法を提案する。
実験の結果,SeTHPoseは時間的および角的な手列の変種でも良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 01:22:29 GMT)
Split-kl and PAC-Bayes-split-kl Inequalities [15.6] 我々は、klの不等式と低分散を活用できる能力を組み合わせた分割kl不等式(split-kl inequality)と呼ぶ。
ベルヌーイ確率変数の場合、kl不等式は経験的ベルンシュタインよりも厳密であり、経験的ベルンシュタイン不等式は kl よりも厳密である。
余剰損失の有界化に対する分割-kl不等式の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:42:02 GMT)
Merlin-Arthur Classifiers: Formal Interpretability with Interactive
Black Boxes [15.6] ブラックボックス分類器を解釈可能とし、明確な仮定と保証に基づく新たな理論的枠組みを提案する。
対話型証明システム(Interactive Proof Systems)のMerlin-Arthurプロトコルにインスパイアされた設定では、2つの関数が協調して協調して分類を行う。
特徴とクラス間の相互情報の境界を低くすることができる完全性と健全性の概念を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:48:24 GMT)
An $\alpha$-No-Regret Algorithm For Graphical Bilinear Bandits [15.3] 本稿では,グラフィカルビリニア帯域問題に対する最初の後悔に基づくアプローチを提案する。
本稿では,不確実性に直面した楽観主義の原理を用いて,バイリニアバンディットに対する最初の後悔に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:55:17 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） (Wed, 1 Jun 2022 03:04:56 GMT)
Model Generation with Provable Coverability for Offline Reinforcement
Learning [14.3] 動的対応ポリシーによるオフライン最適化は、ポリシー学習とアウト・オブ・ディストリビューションの一般化の新しい視点を提供する。
しかし、オフライン環境での制限のため、学習したモデルは実際のダイナミクスを十分に模倣することができず、信頼性の高いアウト・オブ・ディストリビューション探索をサポートできなかった。
本研究では,実力学のカバレッジを最適化するモデルを生成するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:34:09 GMT)
Assessing Group-level Gender Bias in Professional Evaluations: The Case
of Medical Student End-of-Shift Feedback [14.1] 女性医師は、上級職に不足しており、男性医師よりも収入が少なく、昇進も少ない傾向にある。
この研究は主に、LIWCのような固定辞書を用いて特定の単語を探し、レコメンデーションレターに焦点をあてることによって行われた。
複数の機関にまたがって収集された個別の勤務シフトにおける医学生の成績の書面的・定量的な評価データセットを用いて、医学生の日々の状況における男女差の程度を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:01:36 GMT)
Graph Neural Networks with Precomputed Node Features [14.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ内のいくつかのグラフや、実際にはいくつかのノードを区別できない。
例えば, (i) 位置ノード埋め込み, (ii) 標準ノードID, (iii) ランダム特徴について述べる。
確立したGNNベンチマークで異なる拡張が競争力を発揮することを示し、いつ使うべきかをアドバイスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:16:37 GMT)
The robust way to stack and bag: the local Lipschitz way [13.2] 我々は、ニューラルネットワークの局所的なリプシッツ定数と、その逆の堅牢性との関係を利用して、ニューラルネットワークのアンサンブルを構築する。
提案したアーキテクチャは,単一ネットワークや従来のアンサンブル方式よりも堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:15:12 GMT)
Rotate the ReLU to implicitly sparsify deep networks [13.2] 本稿では,ReLUアクティベーションを回転させてアーキテクチャにさらなる自由度を与える,という新しいアイデアを提案する。
トレーニングによって回転が学習されるこのアクティベーションは、タスクに重要でないネットワーク内のこれらのパラメータ/フィルタの除去をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:38:45 GMT)
OOD Link Prediction Generalization Capabilities of Message-Passing GNNs
in Larger Test Graphs [13.1] この研究は、メッセージパッシングニューラルネットワーク(gMPNN)をグラフ化し、誘導的アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)リンク予測タスクを実行する能力に関する最初の理論的研究を提供する。
まず、置換同変(構造的)ノード埋め込みに基づくリンク予測器が、テストグラフが大きくなるにつれてランダムな推測に収束することを示す。
次に、構造的なペア(2ノード)埋め込みを出力し、テストグラフが大きくなるにつれて、これらの埋め込みが埋め込みに収束することを示す理論的に正しいgMPNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:23:17 GMT)
RoCourseNet: Distributionally Robust Training of a Prediction Aware
Recourse Model [12.9] 我々は,将来的なデータシフトに対する予測と堅牢なリコースを共同で最適化するトレーニングフレームワークであるRoCourseNetを提案する。
我々は,RoCourseNet内の新しい三段階最適化問題を解くために,対向学習を活用している。
RoCourseNetは、堅牢なCF説明を生成する上で、最先端のベースラインを10%上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:18:18 GMT)
Label-Efficient Online Continual Object Detection in Streaming Video [12.6] 環境の中で育つためには、人間は最小限の監督力を持つビデオストリームから新しい知識を継続的に取得し、転送することができる。
我々は、人間の脳における補完的な学習システムを進化させようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:22:34 GMT)
Proximally Sensitive Error for Anomaly Detection and Feature Learning [12.4] 平均二乗誤差(Mean squared error、MSE)は、エンティティ間の差を測定するために最も広く使用される指標の1つである。
MSEは(ピクセル)差の空間配置を考慮していないため、局所的に敏感ではない。
本稿ではPSE(Proximally Sensitive Error)を導入し,画像間の意味的差異を「ハイライト」できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:06:04 GMT)
NeuroUnlock: Unlocking the Architecture of Obfuscated Deep Neural
Networks [12.3] 我々は難読化ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する新しいSCAS攻撃であるNeuroUnlockを紹介する。
当社のNeuroUnlockでは,難読化手順を学習し,自動的に再帰するシーケンス・ツー・シーケンスモデルを採用している。
また, DNN難読化のための新しい手法であるReDLockを提案し, 難読化の決定論的性質を根絶する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:10:00 GMT)
Optimization with access to auxiliary information [12.1] 本稿では,計算に費用がかかる,あるいは可用性に限界がある対象関数を$f(x)$で最小化する,という基本的な最適化問題について検討する。
これらすべての設定に適用可能な2つの新しいアルゴリズムを提案し、ターゲット情報と側情報のヘシアン類似性に関する仮定のみを用いて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:02:06 GMT)
A Hierarchical Pedestrian Behavior Model to Generate Realistic Human
Behavior in Traffic Simulation [11.5] 本稿では,行動木を用いた階層的歩行者行動モデルを提案する。
私たちの作業の完全な実装は、シナリオ定義と実行エンジンであるGeoScenario Serverに統合されます。
提案モデルでは,実際の歩行者の軌跡を高精度に再現し,意思決定精度を98%以上とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 02:04:38 GMT)
Context-Driven Detection of Invertebrate Species in Deep-Sea Video [11.4] 4つの水中基質と59種の水中無脊椎動物を時間的に局在させるためのベンチマークスイートについて検討した。
DUSIAは現在、ROVで30fpsで1080pで撮影された25の動画を10時間以上録画している。
いくつかのフレームには、無脊椎動物が興味を持つための正確な境界ボックスの位置がアノテートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:59:46 GMT)
Lower and Upper Bounds for Numbers of Linear Regions of Graph
Convolutional Networks [11.3] 線形領域の数は、断片的な線形活性化を伴うニューラルネットワークの表現率のよい指標と考えられている。
本稿では,従来のグラフ畳み込みネットワーク (GCN) の線形領域の数を1層,複数層シナリオで推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:32:23 GMT)
Continuous Prediction with Experts' Advice [11.0] 専門家のアドバイスによる予測は、オンライン学習における最も基本的な問題の1つである。
近年の研究では、微分方程式のレンズと連続時間解析によるオンライン学習が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:09:20 GMT)
Variance Reduction is an Antidote to Byzantines: Better Rates, Weaker
Assumptions and Communication Compression as a Cherry on the Top [10.6] ビザンチン・ロバスト性は、協調的で耐性のある学習への関心から、多くの注目を集めている。
Byz-VRMARINAは、ロバストネスと通信圧縮に対する新しいビザンチンのアプローチである。
勾配を持つビザンチン・ロバスト法とは異なり、この結果は厳密であり、有界性や限定圧縮のような制限的な仮定に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:40:29 GMT)
Multi-scale frequency separation network for image deblurring [10.5] 本稿では,マルチスケール周波数分離ネットワーク (MSFS-Net) を用いた画像分解手法を提案する。
MSFS-Netは複数のスケールで画像の低周波・高周波情報をキャプチャする。
ベンチマークデータセットの実験により,提案したネットワークが最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 23:48:35 GMT)
Adaptive Local Neighborhood-based Neural Networks for MR Image
Reconstruction from Undersampled Data [10.1] 近年の研究では,少ないサンプルのk空間データから深層学習を用いたMR画像の再構成が期待されている。
トレーニングセットの小さな適応的に推定された近傍にニューラルネットワークを適合させることにより、再構築時にディープニューラルネットワークを直接推定する手法を提案する。
提案手法は,大規模データセット上で世界規模で訓練されたモデルと比較して,高品質な再構成を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:37:03 GMT)
Cascaded Video Generation for Videos In-the-Wild [10.0] 粗大なアプローチに追従した映像生成のためのカスケードモデルを提案する。
まず、このモデルを用いて低解像度映像を生成し、グローバルなシーン構造を確立する。
ビデオの部分的なビューに基づいて各カスケードレベルを逐次訓練し、計算複雑性を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:50:50 GMT)
Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker [10.0] Dockerはコンテナ化サービスであり、Webサイト、データベース、アプリケーションのAPI、機械学習(ML)モデルを数行のコードで簡単にデプロイできる。
私たちは、MLベースのプロジェクトのデプロイにDockerがどのように使用されているのかを理解するために、探索的な調査を実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:13:30 GMT)
FETA: Fairness Enforced Verifying, Training, and Predicting Algorithms
for Neural Networks [10.0] ニューラルネットワークモデルの個々の公正性を検証し、トレーニングし、保証する問題について検討する。
フェアネスを強制する一般的なアプローチは、フェアネスの概念をモデルのパラメータに関する制約に変換することである。
本研究では,予測時の公正性制約を確実に実施するための逆例誘導後処理手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:06:11 GMT)
Dog nose print matching with dual global descriptor based on Contrastive
Learning [9.6] 複数のグローバルディスクリプタを組み合わせてマルチレベルの画像特徴を利用するデュアルグローバルディスクリプタモデルを提案する。
このフレームワークはCVPR2022 Biometrics Workshop Pet Biometric Challengeのトップ2を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:49:44 GMT)
Fast and Precise: Adjusting Planning Horizon with Adaptive Subgoal
Search [9.6] 本稿では,アダプティブサブゴールサーチ(AdaSubS)を提案する。
到達不能なサブゴールを迅速にフィルタリングするために検証機構が使用される。
AdaSubSは3つの複雑な推論タスクにおいて階層的計画アルゴリズムを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:28:23 GMT)
Quantum algorithm for Petz recovery channels and pretty good
measurements [9.5] ペッツ回復チャネルは量子情報科学において、量子チャネルの効果をほぼ逆転させる演算として重要な役割を果たす。
逆のチャネルを実行する能力が与えられると、ペッツ回復チャネルを実装する量子アルゴリズムを提供する。
私たちの量子アルゴリズムは、区別しようとする状態の複数のコピーを与えられたときに、かなり良い測定を行う手順も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 23:18:19 GMT)
Robots in healthcare as envisioned by care professionals [9.5] AI対応ロボットは医療と介護の領域に入るため、ケアの次元にどう対処するかを考えることが重要である。
最高の形の介護は、人の人生の様々な次元における課題に対処する。
参加者は、身体的から社会的感情的、さらには実在的・霊的次元まで、すべてのケア領域におけるロボットの役割を想定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:40:27 GMT)
The Phenomenon of Policy Churn [9.4] 我々は、価値に基づく強化学習において、政策の混乱、すなわち、欲求政策の急激な変化について研究する。
政策の混乱は驚くほど速いペースで行われ、少数の学習アップデートで少数の州で欲張りの行動を変える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:44:18 GMT)
Analysis of Catastrophic Forgetting for Random Orthogonal Transformation
Tasks in the Overparameterized Regime [9.2] 可変MNIST画像分類タスクでは,バニラ勾配降下により訓練された多層パーセプトロンの性能を向上させることができることを示す。
定性的に類似した2タスク線形回帰問題を研究することによって、この効果を理論的に説明する。
モデルが追加の正規化なしで連続的に2つのタスクで訓練された場合、最初のタスクのリスクゲインは小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:04:33 GMT)
Realistic Deep Learning May Not Fit Benignly [8.7] ImageNetデータセット上でResNetモデルをトレーニングするようなタスクでは、モデルは適当に適合しない。
本研究は,我々の経験的観察を解説し,自然界においてモデルの一般化性能を向上する自己学習と呼ばれる単純な手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:00:37 GMT)
Fine Timing and Frequency Synchronization for MIMO-OFDM: An Extreme
Learning Approach [8.4] 極端学習機械(ELM)を用いて高精度同期を実現する手法を提案する。
提案手法は,チャネルパラメータの選択や,機械学習の観点からの「一般化能力」の観点からも頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:35:27 GMT)
LiDAR-MIMO: Efficient Uncertainty Estimation for LiDAR-based 3D Object
Detection [8.0] LiDAR-MIMOは、マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)不確実性推定法をLiDARベースの3Dオブジェクト検出タスクに適応させる手法である。
少数の出力ヘッドしか持たない同等の不確実性推定結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 03:47:32 GMT)
CLIP4IDC: CLIP for Image Difference Captioning [7.9] 画像差分キャプション(IDC)は、類似した2つの画像の違いを記述するために文を生成することを目的としている。
IDCタスクのCLIPモデルを転送してこれらの改善を実現するCLIP4IDCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:02:08 GMT)
Neural Network Verification with Proof Production [7.9] そこで本研究では,Simplex ベースの DNN 検証器を実証生産能力で拡張するための新しいメカニズムを提案する。
我々の証明生産は、よく知られたファルカスの補題の効率的な適応に基づいている。
航空機衝突回避のための安全クリティカルシステムの評価は, ほぼすべてのケースにおいて, 証明生産が成功することを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:14:37 GMT)
CD$^2$: Fine-grained 3D Mesh Reconstruction with Twice Chamfer Distance [7.5] 3次元再構成では、ポリゴンメッシュはディープラーニングモデルから得られる最も一般的な表現形式である。
これらのメッシュには、Vertices ClusteringとIllegal Twistと呼ばれる2つの深刻な問題があります。
そこで本研究では,チャムファー距離を2倍に設定した細粒度再構成法CD$2$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:29:25 GMT)
HYU at SemEval-2022 Task 2: Effective Idiomaticity Detection with
Consideration at Different Levels of Contextualization [6.9] 異なるレベルでコンテキスト化の様々な側面を考慮できる統一的なフレームワークを提案する。
提案手法は, 関連モデルの性能向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:45:40 GMT)
Fair Comparison between Efficient Attentions [6.7] 変圧器のコアコンポーネントである自己注意には、二次的な複雑性の問題がある。
本稿では,ImageNet1K分類タスクにおいて,効率的な注意モデルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:00:13 GMT)
Computing the Variance of Shuffling Stochastic Gradient Algorithms via
Power Spectral Density Analysis [6.5] 理論上の利点を持つ勾配降下(SGD)の2つの一般的な選択肢は、ランダムリシャッフル(SGDRR)とシャッフルオンス(SGD-SO)である。
本研究では,SGD,SGDRR,SGD-SOの定常変動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:08:04 GMT)
Efficient Multi-Purpose Cross-Attention Based Image Alignment Block for
Edge Devices [6.4] 画像アライメントは、画像登録としても知られ、多くのコンピュータビジョン問題で用いられる重要なブロックである。
本稿では,エッジデバイス内で動作するのに適した,効率的な多目的画像アライメントブロック(XABA)を提案する。
XABAモデルは、30Wの消費電力を持つNVIDIA Jetson Xavier上で20FPS以上のパフォーマンスを実行するためのリアルタイム要求を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:51:35 GMT)
Analyzing Adaptive Scaffolds that Help Students Develop Self-Regulated
Learning Behaviors [6.1] 本稿では,Betty's Brainにおける適応的足場構築のための体系的枠組みを提案する。
学生は仮想エージェントを教えるために因果モデルを構築し、一般にベティと名付けられた。
適応的な足場が生徒の学習行動やパフォーマンスに与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:17:09 GMT)
Perception-Intention-Action Cycle in Human-Robot Collaborative Tasks [6.1] 我々は,人間-ロボット協調作業における知覚・行動サイクルが,人間とロボットの協調行動を完全に説明できないことを論じる。
本研究では,共同物体輸送作業における知覚・意図・行動サイクルの検証を行う。
アクションロールはどのHRCタスクにも固有のものであり、タスク中に実行されるアクションの協調的なシーケンスの異なるステップに現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:13:39 GMT)
Cervical Glandular Cell Detection from Whole Slide Image with
Out-Of-Distribution Data [5.8] 頸部腺癌検診におけるCervical glandular Cell (GC) 検出はコンピュータ支援による診断における重要なステップである。
扁平上皮が主要細胞である頚椎スミアのGCを正確に認識することは困難である。
本稿では,False Positive(FP)問題を解決するためのGCの形態的事前知識に基づく新しいPolarNetを提案する。
PolarNetをプラグインすることで、デプロイされたC++プログラムは、外部WSIからの上位20個のGC検出の精度を8.8%改善し、計算時間14.4秒を犠牲にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:42:00 GMT)
On Reinforcement Learning and Distribution Matching for Fine-Tuning
Language Models with no Catastrophic Forgetting [5.5] Reward Maximization (RM) と、最近では Distribution Matching (DM) の2つのパラダイムがこの課題に取り組むために登場した。
RM用に開発されたKL制御などの手法も,DMに属するものと解釈できることを示す。
2つのパラダイム間の接続を利用して、ベースラインの概念をDMメソッドにインポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:54:41 GMT)
Hopular: Modern Hopfield Networks for Tabular Data [5.5] 中小データセットのための新しいディープラーニングアーキテクチャである"Hopular"を提案する。
Hopularは格納されたデータを使用して、フィーチャー機能、フィーチャーターゲット、サンプルサンプル依存関係を識別する。
1,000サンプル未満の小さなデータセットの実験では、HopularはGradient Boosting、Random Forests、SVM、特にいくつかのDeep Learningメソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:57:44 GMT)
InducT-GCN: Inductive Graph Convolutional Networks for Text
Classification [5.4] 本稿では,新しいインダクティブグラフベースのテキスト分類フレームワークInducT-GCNを紹介する。
試験用文書を必要とするトランスダクティブモデルと比較して,トレーニング用文書の統計情報のみに基づくグラフを構築した。
InducT-GCNは、本質的にトランスダクティブであるか、事前訓練された追加リソースのいずれかである最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:47:47 GMT)
High-Throughput Approach to Modeling Healthcare Costs Using Electronic
Healthcare Records [5.4] 本研究は6,700種類の処方薬に関する80,000人の患者から得られた40年間のデータから構築された医療事象を予測するための汎用的な機械学習手法の結果を報告する。
この手法を用いて構築したモデルは、個々の医薬品の処方薬を予測する同様の研究と比較すると、良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:51:31 GMT)
Natural Language Sentence Generation from API Specifications [5.2] 本稿では,意図認識モデルを訓練するための文を生成するシステムを提案する。
ヒューマン・イン・ザ・ループのインタラクションはシステムにさらなる改善をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:50:14 GMT)
Quantum speed limit from quantum-state diffusion method [4.8] 本稿では,全システムの観点から量子速度限界(QSL)を定量化する手法を提案する。
2レベルシステムへの我々のスキームの適用は、ノイズレスの場合、システムが無限のスピードアップ能力を処理していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:38:00 GMT)
Continuous-variable quantum sensing of a dissipative reservoir [4.8] 本研究では、高調波発振器をプローブとし、量子貯留層のスペクトル密度のパラメータを推定する連続可変量子センシング方式を提案する。
この感度は, (i) プローブ-貯留層相互作用ハミルトニアン全体の運動量-位置-型結合の重みを最適化することにより効果的に向上できることが明らかにされた。
我々の結果は、散逸的連続変数系のデコヒーレンスを理解し制御する上で、潜在的な応用があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 02:08:35 GMT)
Learning-Augmented Algorithms for Online TSP on the Line [4.6] 本研究では,オンライントラベリングセールスマン問題 (TSP) を,機械学習による予測を付加した線上で研究する。
古典的な問題では、実際の行に沿って時間をかけてリリースされるリクエストのストリームがあります。
オープンな変種とクローズドな変種を区別し、全ての要求を処理した後、アルゴリズムに元の値を返すように要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:47:26 GMT)
CellCentroidFormer: Combining Self-attention and Convolution for Cell
Detection [4.6] 顕微鏡画像における細胞検出のためのハイブリッドCNN-ViTモデルを提案する。
センチロイドを用いた細胞検出法は、細胞を楕円体として表現し、エンドツーエンドの訓練を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:04:39 GMT)
Landslide4Sense: Reference Benchmark Data and Deep Learning Models for
Landslide Detection [4.4] 本研究では,リモートセンシングによる地すべり検出のための基準ベンチマークであるtextitLandslide4Senseを紹介する。
このレポジトリは、Sentinel-2センサーからの光学層と、ALOS PALSARから派生した傾斜層とを融合した3,799枚の画像パッチを備える。
広範なデータセットは、地すべり検出における深層学習(DL)研究を支援し、地すべり在庫の体系的更新のための方法の開発と検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:18:23 GMT)
Towards Responsible AI: A Design Space Exploration of Human-Centered
Artificial Intelligence User Interfaces to Investigate Fairness [4.4] AIの公正性を調べるために、データサイエンティストとドメインエキスパートを支援するデザインスペース探索を提供する。
ローンのアプリケーションを例として、私たちは、ローンの担当者やデータサイエンティストと一連のワークショップを開催しました。
これらの要件をFairHILにインスタンス化し、このUIを他のユースケースに一般化する方法を説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:08:37 GMT)
Transferable Reward Learning by Dynamics-Agnostic Discriminator Ensemble [4.4] 逆強化学習(IRL)は、専門家によるデモンストレーションから基礎となる報酬関数を回復する。
この研究は、伝達可能な報酬関数を学習するための一般的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:16:39 GMT)
Sex and Gender in the Computer Graphics Research Literature [4.1] 我々は,アルゴリズム的公正性の観点から,コンピュータグラフィックス研究文献における性別と性別の扱いを調査した。
社会における性別と性の使用に関する確立した慣行は科学的に誤りがあり、潜在的な有害な影響を伴うアルゴリズムバイアスの一形態を形成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:24:17 GMT)
A Generalized Supervised Contrastive Learning Framework [3.9] GenSCLは汎用的な教師付きコントラスト学習フレームワークである。
最新のイメージベースの正規化をSupConにシームレスに適合させる。
従来の正と負の境界を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:38:21 GMT)
Learning Sparse Nonlinear Dynamics via Mixed-Integer Optimization [3.8] 分散整数最適化 (MIO) を用いたSINDyDy問題の厳密な定式化を提案し, 分散制約付き回帰問題を数秒で証明可能な最適性を求める。
正確なモデル発見における我々のアプローチの劇的な改善について説明するとともに、よりサンプリング効率が高く、ノイズに耐性があり、物理的制約の緩和にも柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 01:43:45 GMT)
ORC: Network Group-based Knowledge Distillation using Online Role Change [3.7] 知識蒸留では、一対一の教師ネットワークが全ての問題を解決することができないため、近年、複数の教師による知識蒸留が研究されている。
本稿では,この制限を克服し,複数のネットワークの有効性を活かすために,複数のネットワークを教師グループと学生グループに分割する。
CIFAR-10およびCIFAR-100における提案手法の優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:28:18 GMT)
Differentially Private Shapley Values for Data Evaluation [3.6] 共有値は計算コストが高く、データセット全体を含んでいる。
そこで本研究では,階層型シェープアルゴリズム(Layered Shapley Algorithm)と呼ばれる新しい近似法を提案する。
本手法は, 確率的精度を保証するために, データの小さな (O(polylog(n))) ランダムサンプルと小さな (O(log n)$) 連立関係で動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:14:24 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） (Wed, 1 Jun 2022 03:18:34 GMT)
Where are my Neighbors? Exploiting Patches Relations in Self-Supervised
Vision Transformer [3.2] 視覚変換器(ViT)を訓練するための簡易かつ効果的な自己教師付き学習(SSL)戦略を提案する。
我々は、ダウンストリームトレーニングの前後で、モデルが解決しなければならないイメージパッチの関係に基づいてSSLタスクのセットを定義する。
我々のRelViTモデルは、画像パッチに関連するトランスフォーマーエンコーダの出力トークンをすべて最適化し、トレーニングステップ毎により多くのトレーニング信号を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:25:32 GMT)
Bayesian Learning to Discover Mathematical Operations in Governing
Equations of Dynamic Systems [3.2] 本研究は,ニューラルネットワークのような階層構造を持つ数理演算ネットワーク(MathONet)を設計することにより,方程式を制御するための新しい表現を提案する。
MathONetは通常、冗長な構造を持つ超グラフと見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:31:14 GMT)
A deep dive into the accuracy of IP Geolocation Databases and its impact
on online advertising [3.1] 2つの商用インターネット位置情報データベースをベンチマークする。
我々はこれらのデータベースの内部を解析し、インターネット位置情報手法の質に関する理論的上限を考案した。
ファクタリングコストがかかると、特定のキャンペーン特性の下では、IP位置情報技術はGPSよりも優れた代替手段であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:52:26 GMT)
The Fully Convolutional Transformer for Medical Image Segmentation [2.9] そこで本研究では,様々なモダリティの医用画像の分割が可能なトランスフォーマーモデルを提案する。
FCT(Fully Convolutional Transformer)は、医学画像学における最初の完全畳み込みトランスモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:22:41 GMT)
Efficient Scheduling of Data Augmentation for Deep Reinforcement
Learning [2.8] 深層強化学習(RL)では、データ拡張は有用な先行要素のセットを誘導するツールとして広く考えられている。
しかし、前者が一般化に有用であったとしても、RL剤に蒸留すると、しばしばRLの訓練に干渉し、試料効率を低下させる。
我々は, 任意の時間(RL後であっても)に前向きに一貫性を注入するスタンドアローンネットワーク蒸留法と, 蒸留を自動的にスケジュールする簡易かつ効率的な枠組みを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:28:35 GMT)
Semantic Room Wireframe Detection from a Single View [2.8] 本研究では,セマンティック・ルーム・ワイヤーフレーム検出タスクを提案し,単一の視点からセマンティック・ワイヤーフレームを推定する。
提案アルゴリズムをトレーニングし、テストするために、シミュレーションされたStructured3Dデータセットから新しいアノテーションセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:44:50 GMT)
Revisiting Audio Pattern Recognition for Asthma Medication Adherence:
Evaluation with the RDA Benchmark Suite [2.8] 喘息は一般的には長期の呼吸器疾患であり、社会や経済に悪影響を及ぼす。
センサを備えた健康モニタリングシステムと音響信号検出システムにより、薬物の作動の認識が可能となる。
本稿では,喘息薬の付着度評価のための音声パターン認識と機械学習技術を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:46:47 GMT)
Dynaformer: A Deep Learning Model for Ageing-aware Battery Discharge
Prediction [2.7] 本稿では,少数の電圧/電流サンプルから同時に老化状態を推定できるトランスフォーマーに基づく新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
実験の結果, 学習モデルは様々な複雑さの入力電流分布に有効であり, 広範囲の劣化レベルに対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:31:06 GMT)
Vietnamese Hate and Offensive Detection using PhoBERT-CNN and Social
Media Streaming Data [2.6] ベトナムのソーシャルメディアから収集したコメントをクリーンにするための,効率的な事前処理手法を提案する。
PhoBERTモデルとText-CNNモデルを組み合わせた新しいヘイトスピーチ検出(HSD)モデルがベトナムの課題を解決するために提案された。
EDA技術は、不均衡なデータを扱うために応用され、分類モデルの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:33:25 GMT)
Self-supervised Learning for Label Sparsity in Computational Drug
Repositioning [2.5] 計算薬物再配置は 市販薬物の新しい用途を 発見することを目的としてる
実世界の薬物・疾患の数と比較して、有効な薬物・疾患関連団体の数は少ない。
薬物再配置のためのマルチタスク型自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:43:23 GMT)
Dynamic Linear Transformer for 3D Biomedical Image Segmentation [2.4] トランスフォーマーベースのニューラルネットワークは、多くのバイオメディカルイメージセグメンテーションタスクにおいて、有望なパフォーマンスを上回っている。
3次元トランスを用いた分割法の主な課題は、自己認識機構によって引き起こされる二次的複雑性である。
本稿では,エンコーダ・デコーダ方式の線形複雑化を用いた3次元医用画像分割のためのトランスフォーマアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:15:01 GMT)
Associative Learning Mechanism for Drug-Target Interaction Prediction [2.4] 薬物-標的親和性(DTA)は薬物-標的相互作用(DTI)の強さを表す
従来の手法では、DTA予測プロセスの解釈可能性に欠けていた。
本稿では,対話型学習と自動エンコーダ機構を備えたDTA予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:46:35 GMT)
WaveMix-Lite: A Resource-efficient Neural Network for Image Analysis [2.3] 新しいアーキテクチャであるWaveMix-Liteは、現代のトランスフォーマーや畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と同等に一般化できる
WaveMix-Liteは多用途でスケーラブルなアーキテクチャフレームワークで、複数のビジョンタスクに使用できます。
5つのEMNISTデータセットで最先端の精度を達成し、ImageNet-1K(64$times$64画像)でCNNとトランスフォーマーを上回り、Cityscapes検証セットで75.32 %のmIoUを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:09:58 GMT)
SymFormer: End-to-end symbolic regression using transformer-based
architecture [2.2] そこで我々はSymFormerという変圧器に基づく手法を提案し,各シンボルと対応する定数を同時に出力することで式を予測する。
我々は,SymFormerが2つの最先端メソッドを高速な推論で上回り,その性能をベンチマークで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:46:37 GMT)
Assessing the trade-off between prediction accuracy and interpretability
for topic modeling on energetic materials corpora [2.2] 本稿では,3つの文書埋め込み手法を用いて,予測精度と解釈可能性のトレードオフについて検討する。
本研究は,我々のエネルギティクスの専門家チームが作成した新しいラベル付きエネルギティクスデータセットを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:28:21 GMT)
A modular architecture for creating multimodal agents [2.2] マルチモーダル・インタラクティブ・エージェントを作成するためのフレキシブルでモジュラーなプラットフォームについて説明する。
プラットフォームはイベントバスを通じて動作し、信号と解釈が時系列に投稿される。
これまでに開発され、様々な対話型エージェントに統合された幅広いコンポーネントについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:12:10 GMT)
Data compression for quantum machine learning [2.1] 量子コンピュータで使用する古典的データを効率よく圧縮・ロードする問題に対処する。
提案手法により,必要量子ビット数と量子回路の深さを調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:56:16 GMT)
Anchor Prediction: A Topic Modeling Approach [2.0] 我々はアノテーションを提案し、これをアンカー予測と呼ぶ。
ソースドキュメントとターゲットドキュメントが与えられた場合、このタスクはソースドキュメント内のアンカーを自動的に識別する。
本稿では,文書間のリンクをモデル化するコンテキスト型関係トピックモデルCRTMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:38:36 GMT)
(Machine) Learning What Policies Value [2.0] 本稿では,観測された割当決定と一致した値を明らかにする手法を開発した。
機械学習の手法を使って、各個人が介入によってどれだけの恩恵を受けるかを推定します。
メキシコのPROGRESAアンチ・ポルノ・プログラムを分析して、このアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:33:09 GMT)
What a Creole Wants, What a Creole Needs [2.0] 我々は,低リソース言語であるクレオール言語群を考察する。クレオール言語はNLP文学にはほとんど欠落しており,また,スティグマのため社会全体から無視されることも多い。
クレオールの専門家との会話やクレオール話者コミュニティの調査を通じて、言語技術から必要なものが言語によって劇的に変化する様子を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:22:34 GMT)
Asymptotic Properties for Bayesian Neural Network in Besov Space [1.9] スパイク・アンド・スラブの事前整合性を用いたベイズニューラルネットワークは, 真の回帰関数がベソフ空間にある場合, ほぼ最小収束率を有することを示す。
保証された特性を持つ実用的なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:47:06 GMT)
Contextual Bandits with Knapsacks for a Conversion Model [1.9] 我々は、報酬生成とコストベクターの間の基盤構造を持つ、クナプサックによる文脈的包帯について考察する。
本稿で紹介する手法は後者にも適用可能であることを示す。
すなわち、各ラウンドで表される適応ポリシーは、変換の確率が$a$と$mathbfx$の上限信頼度推定に基づいて表される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:29:07 GMT)
A comparative study between vision transformers and CNNs in digital
pathology [1.7] 本研究は,4種類の組織を用いたデジタル病理像全体における腫瘍検出のための視覚変換器について検討する。
我々は、視覚変換器のDeiT-Tinyと最先端の畳み込みニューラルネットワークのResNet18を比較した。
その結果,ResNet18は腫瘍検出のための3種類の組織に対して,ResNet18よりも若干改善され,ResNet18は残りのタスクに対してわずかに改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:41:11 GMT)
BD-SHS: A Benchmark Dataset for Learning to Detect Online Bangla Hate
Speech in Different Social Contexts [1.5] 本稿では,Hate Speechをソーシャルコンテキストに含めた大規模ラベル付きデータセットを提案する。
データセットには、オンラインソーシャルネットワークサイトからクロールされた50,200件以上の攻撃的なコメントが含まれている。
実験の結果,147万コメントのみを用いてトレーニングした単語の埋め込みが一貫してHS検出のモデリングを改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:10:15 GMT)
Composition of Relational Features with an Application to Explaining
Black-Box Predictors [1.5] 本稿では,特徴を関係関数として扱う。
関数の一般化合成の概念を用いて、より単純な関数から複素関数を導出する。
適切な説明を識別する能力に関する実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:54:16 GMT)
A Theoretical Framework for Inference Learning [1.4] バックプロパゲーション(BP)はディープラーニングにおいて最も成功し、広く使われているアルゴリズムである。
推論学習アルゴリズム(IL)は皮質機能の神経生物学モデルと密接に関連している。
ILは、教師付き学習と自己連想タスクにおけるBPと同等のパフォーマンスを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 00:38:55 GMT)
Indirect detection of Cosmological Constant from interacting open
quantum system [1.3] 相互作用するスピンのオープン量子系から宇宙定数を間接的に検出する。
重ね合わせ原理の一般化を用いて状態を構築する。
対応する分光シフトは、宇宙定数の非常に小さな値を予測する上で重要な役割を果たすと考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 05:51:14 GMT)
What Changed? Investigating Debiasing Methods using Causal Mediation
Analysis [1.3] 我々は、ジェンダーに関して言語モデルをデバイアスする内部メカニズムを分解する。
以上の結果から, バイアス指標の異なるデバイアス法の有効性を検証する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:26:24 GMT)
Co-creation and ownership for AI radio [1.3] AI音楽生成、主観評価、パーソナライズされたレコメンデーションをブレンドしたコンセプトのカジュアルクリエーターであるArtificial$.!
我々は、Artificial$.!$fmの設計と開発について報告し、プラットフォーム上で生成されたアーティファクトの所有権に関する法的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:35:03 GMT)
Stellar representation of extremal Wigner-negative spin states [1.1] 最大負のウィグナー準確率分布を持つスピン状態は、その恒星構成の中では部分的ではあるが高い対称性を示さないことを示す。
また、任意の次元のすべてのスピンコヒーレント状態が非零ウィグナー負性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 02:44:57 GMT)
Impact of loss function in Deep Learning methods for accurate retinal
vessel segmentation [1.1] 我々は、深層学習アーキテクチャ(U-Net、Attention U-Net、Nested U-Net)とDRIVEデータセットを用いて、Binary Cross Entropy、Dice、Tversky、Comboの損失を比較した。
その結果,損失関数の選択には有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:47:18 GMT)
On Quantum Circuits for Discrete Graphical Models [1.1] 一般的な離散因子モデルから、偏りのない、独立なサンプルを確実に生成できる最初の方法を提案する。
本手法は多体相互作用と互換性があり,その成功確率は変数数に依存しない。
量子シミュレーションおよび実際の量子ハードウェアを用いた実験は,本手法が量子コンピュータ上でサンプリングおよびパラメータ学習を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:03:51 GMT)
Dual-stream spatiotemporal networks with feature sharing for monitoring
animals in the home cage [1.0] ネットワーク全体で定期的にストリームを共同で共有する機能共有アプローチを導入する。
我々は、インセプションベースのネットワークのアンサンブルを用いて、86.47%の予測精度を実現する。
今後,非教師付き異常検出領域における行動分類における共有の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:32:25 GMT)
Ultracold Gas of Dipolar NaCs Ground State Molecules [1.0] 我々は300(50) nKの温度で最大22,000の双極性NaCs分子を持つ超低温気体を作る。
我々は、分子を特定の電子状態、振動状態、回転状態、超微細状態に準備することで、包括的な量子状態制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:41:49 GMT)
Needle In A Haystack, Fast: Benchmarking Image Perceptual Similarity
Metrics At Scale [1.0] DhashパーセプショナルハッシュとSimCLR v2 ResNetsは優れた性能を示し、スケールが良く、計算効率が良いことを示す。
多くのアルゴリズムが利用可能であり、現在それを実行するのに使われているが、これまでのところ、質問や仮定、計算資源に最も適したアルゴリズムの選択について、研究者の選択を導く包括的なレビューは行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:36:14 GMT)
Interpretable Deep Learning Classifier by Detection of Prototypical
Parts on Kidney Stones Images [0.9] 現在、関連する前生検(形態構成分析(MCA)として知られる)は、時間がかかり、高価であり、多くの経験を必要とする。
生体内内視鏡による石の認識のための機械学習手法が開発されている。
提案手法は腎臓結石像の分類を提案し, MCA法と類似した説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:32:31 GMT)
Empirical Study of Quality Image Assessment for Synthesis of Fetal Head
Ultrasound Imaging with DCGANs [0.9] 胎児頭部超音波の合成生成のためのDCGANの実証的研究を行い,エポックスと画像品質の評価を行った。
本研究では,相互情報(MI),フレッシュ距離(FID),ピーク信号-雑音比(PSNR),局所二分パターンベクトル(LBPv)の4つの指標を用いた品質画像評価における画像サイズ,ハイパース開始,データサイズ入力,学習率の影響を示す実験を行った。
その結果, FID, LBPvは画像品質スコアと強い相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:36:43 GMT)
A multimodal sensor dataset for continuous stress detection of nurses in
a hospital [0.8] 本稿では, 病院の自然作業環境において, ユニークなストレス検出データセットを提供する。
このデータセットは、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う看護師の生体データである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:50:32 GMT)
On the Generalization of Neural Combinatorial Optimization Heuristics [0.7] 提案手法は,2つの最先端モデルの一般化を著しく改善することを示す。
我々は、個別の学習課題として、与えられたインスタンス分布上でのCO問題の解法を定式化する。
新しいタスクに適応する能力の最適化を目的として,様々なタスクのモデル学習のためのメタラーニング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:39:35 GMT)
Optical character recognition quality affects perceived usefulness of
historical newspaper clippings [0.6] フィンランドの新聞Uusi Suometar 1869-1918の記事を検索したユーザーは32人だった。
記事検索データベースは,各記事の2つのバージョンがあり,その品質は光学的文字認識が異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:07:50 GMT)
Snow Mountain: Dataset of Audio Recordings of The Bible in Low Resource
Languages [0.6] 我々は、低リソースの北インドの言語で聖書の音声録音をオープンライセンスでフォーマットしたデータセットをリリースする。
我々は、複数の実験分割を設定し、このデータを用いて将来の研究のベースラインとなる2つの競合ASRモデルを訓練し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:22:01 GMT)
Binding Dancers Into Attractors [0.6] 特徴結合と視点取りは重要な認知能力である。
両課題を解消する再帰型ニューラルネットワークモデルを提案する。
まずLSTMをトレーニングし、標準的視点から3次元運動力学を予測する。
そして、新しい視点と特徴配置を持つ類似の運動力学を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:01:29 GMT)
Towards view-invariant vehicle speed detection from driving simulator
images [0.3] 複雑な3D-CNNアーキテクチャが単一のモデルを用いて暗黙的にビュー不変速度を学習できるかどうかという問題に対処する。
結果は、複数のビューのデータを持つ単一のモデルが、カメラ固有のモデルよりも精度が高いことを示しているため、非常に有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:14:45 GMT)
A Multi-Policy Framework for Deep Learning-Based Fake News Detection [0.3] フェイクニュース検出を自動化するフレームワークであるMPSC(Multi-Policy Statement Checker)を導入する。
MPSCは、深層学習技術を用いて、文自体とその関連するニュース記事を分析し、それが信頼できるか疑わしいかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 21:25:21 GMT)
Attention-embedded Quadratic Network (Qttention) for Effective and
Interpretable Bearing Fault Diagnosis [0.3] 軸受故障診断は、回転機械の損傷リスクを低減し、さらに経済利益を向上させるために非常に重要である。
近年, 深層学習に代表される機械学習は, 断層診断に大きく進歩している。
そのようなタスクにディープラーニングを適用することは、依然として2つの大きな問題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 10:51:01 GMT)
On inference of quantization from gravitationally induced entanglement [0.3] 重力による絡み合いをテストするための提案を解析する。
我々は仲介者に関する結論を導き出すことは不可能であることを示す。
また、宇宙学的観測は量子化のいくつかの側面をすでに示していることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:17:16 GMT)
Deep Learning Opacity in Scientific Discovery [0.2] 哲学的悲観主義と科学的楽観主義の切り離しは、AIが科学で実際にどのように使われているかを調べるのに失敗している、と私は主張する。
AIによるブレークスルーの正当化を理解するために、哲学者はより広範な発見プロセスの一環として、ディープラーニングが果たす役割を検証しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:30:49 GMT)
Visual Transformer for Object Detection [0.0] 我々は、自己注意を識別的視覚的タスク、オブジェクト検出に用いて、畳み込みの代替として検討する。
我々のモデルは、多くの異なるモデルとスケールにわたるCOCOのオブジェクト検出において、一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:13:09 GMT)
Two-mode Schr\"odinger-cat states with nonlinear optomechanics:
generation and verification of non-Gaussian mechanical entanglement [0.0] 放射圧相互作用の非線形性と光子計数測定を併用したパルス方式を提案する。
後続のパルス相互作用を用いたプロトコルを記述し,非ガウス的絡みの検証を行う。
我々の手法は、そのような非ガウス状態を利用して量子情報やセンシングの応用を行う、さらなる研究と開発に有意義な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 09:18:45 GMT)
Top-down inference in an early visual cortex inspired hierarchical
Variational Autoencoder [0.0] 我々は変分オートエンコーダの進歩を利用して、自然画像に基づいて訓練された疎い符号化階層型VAEを用いて、初期視覚野を調査する。
一次および二次視覚皮質に見られるものと類似した表現は、軽度の誘導バイアスの下で自然に現れる。
生成モデルを用いた2つの計算のシグネチャに対して,ニューロサイエンスに着想を得た認識モデルの選択が重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:21:58 GMT)
The strong converse exponent of discriminating infinite-dimensional
quantum states [0.0] 有限次元密度作用素のサンドイッチ付き R'enyi 分岐は、強逆領域におけるそれらの微分可能性の定量化を示す。
また、サンドイッチ付きR'enyi発散の研究や、強い逆指数の関連問題も開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:40:14 GMT)
The dynamics of online polarization [0.0] 人間の態度やアルゴリズム的特徴を模倣する意見力学モデルを提案する。
実験データに対するモデルの予測に対する付着度を定量的に評価する。
モデルパラメータ空間に関するソーシャルメディアプラットフォームを合成的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:25:15 GMT)
The Aharonov-Bohm effect in a closed flux line [0.0] Aharonov-Bohm (AB) 効果はマイクロサイズのトロイダル磁石を用いて実証された。
ほとんど常に無限長のソレノイドまたは無限長のフラックス線を用いて説明される。
閉フラックス線におけるAB効果に付随する2つのスリット干渉シフトは無限長フラックス線と同一であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:23:29 GMT)
Supervised Denoising of Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Images
Using a Convolutional Neural Network and Transfer Learning [0.0] 本稿では,現実的な合成MRデータに基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて,脳の拡散強調画像(DWI)を識別する手法を提案する。
提案手法の適用により,繰り返しスキャンする回数を減らすことにより,スキャン時間の大幅な削減が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:14:35 GMT)
Sub-radiant states for imperfect quantum emitters coupled by a
nanophotonic waveguide [0.0] 現実的な固体環境下での1次元導波路を介する2つの量子エミッタ間の光学的相互作用について検討する。
強調値が大きくなるにつれて, サブラジオアンスのシグネチャは急速に消失することがわかった。
この研究は固体エミッタを含むナノフォトニック導波路におけるサブラジカル状態の実験的実現への道筋を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:34:56 GMT)
Star algorithm for NN ensembling [0.0] 本稿では,Audibertの経験的スターアルゴリズムに基づくニューラルネットワークアンサンブルアルゴリズムを提案する。
我々は、このアルゴリズムを回帰および分類タスクで実証的に研究し、最も一般的なアンサンブル手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:34:35 GMT)
Spiking Neural Network Equalization for IM/DD Optical Communication [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)等化器は、IM/DDリンク用に設計されている。
SNNは、人工知能ニューラルネットワークと同じビットエラーレートを達成し、線形等化よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:29:46 GMT)
Spectroscopic Characterization of the Quantum Linear-Zigzag Transition
in Trapped Ions [0.0] 線形ポールトラップに保持される5個の基底状態冷却イオンの配列に対する線形ジグザグ構造遷移の量子バージョンを実現する。
臨界点付近の絡み合った状態干渉法に対する制御条件をいくつか示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:43:25 GMT)
SolarGAN: Synthetic Annual Solar Irradiance Time Series on Urban
Building Facades via Deep Generative Networks [0.0] ビル・インテグレート・ソーラー(BIPV)は、ビルのエンベロープで利用可能な太陽エネルギーを利用して都市エネルギーシステムを脱炭する有望な技術である。
既存の物理に基づくシミュレーションプログラムは、時間解決結果を生成するために、かなりのモデリングと計算時間を必要とする。
本稿では,建築ファサード上での年間日射量時系列の高忠実なアンサンブルを効率的に生成する,Deep Generative Networks (DGN) に基づくデータ駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:17:11 GMT)
Restoring and tailoring very high dimensional spatial entanglement of a
biphoton state transmitted through a scattering medium [0.0] 微細散乱媒質を介して対の1つの光子だけを透過した場合に、巨大寸法8000の運動量絡みバイフォトン状態が検索され、操作される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:55:26 GMT)
Quantum optimisation via maximally amplified states [0.0] 本稿では,短期量子コンピューティングの制限回路深度文脈における最適化のための新しい量子アルゴリズムを提案する。
最大増幅最適化アルゴリズム(MAOA)は、他の短期量子アルゴリズムよりもかなり優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 04:07:34 GMT)
Quantum energy current and quantum coherence of a spin chain in a
non-Markovian environment [0.0] 量子スピン鎖とその周囲の非マルコフ型有限温度浴の間のエネルギー電流の時の挙動について検討する。
このモデルは、開系における熱平衡への量子系進化の研究に基礎的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:41:03 GMT)
Quantum Optimal Control: Practical Aspects and Diverse Methods [0.0] 量子最適制御(QOC)は、所望の量子演算を実装する最適制御変調を設計する。
本稿では,QOCの基本概念を紹介し,実践的課題について論じるとともに,多種多様なQOC手法の概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:19:12 GMT)
Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational
AI Governance [0.0] AIシステムの開発と利用を目標とする,AIガバナンスフレームワークを提案する。
このフレームワークは、AIシステムをデプロイする組織が倫理的AI原則を実践に翻訳するのを助けるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:55:27 GMT)
Predicting Political Ideology from Digital Footprints [0.0] 本稿では,世界最大規模のオンラインディスカッションフォーラム上で,デジタルフットプリントから個人の政治的イデオロギーを予測する新しい手法を提案する。
約91,000人のユーザの政治的イデオロギーに関する情報を含むオンラインディスカッションフォーラムから,ユニークなデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:03:15 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） (Wed, 1 Jun 2022 09:16:50 GMT)
Predecessor Features [0.0] Predecessor Features"は、このよりリッチなクレジット代入を実現するアルゴリズムである。
過去の占有率の予想総和を近似した表現を維持することにより, アルゴリズムは時間差(TD)誤差を正確に伝播させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:05:59 GMT)
Numerov and phase-integral methods for charmonium [0.0] 本稿では、チャーム反チャームクォークの束縛状態を研究する定常シュロディンガー方程式に対して、ヌメロフ法と位相積分法を適用する。
後者は、原理上、定常シュロディンガー方程式の正確な解を与える解析方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 06:18:54 GMT)
Nonsmooth automatic differentiation: a cheap gradient principle and
other complexity results [0.0] 我々は,多種多様な非滑らかなプログラムに対して,アルゴリズム微分の後方モードと前方モードの計算コストを推定するモデルを提供する。
有名な例として、有名なreluと畳み込みニューラルネットワークとその標準損失関数がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:43:35 GMT)
Non-Intrusive Reduced Models based on Operator Inference for Chaotic
Systems [0.0] 本研究は,カオス力学系を予測するための物理駆動型機械学習技術であるOperator Inference(OpInf)について検討する。
OpInfは、縮小空間に現れる作用素の近似を推測するための非侵入的なアプローチを提供する。
OpInf予測の品質は、正規化ルート平均正方形誤差(RMSE)メトリックによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 15:20:19 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。
事前学習したモデルの有効性を比較できる新しいデータセットをポーランド語で作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:59:45 GMT)
LASED: A Laser-Atom Interaction Simulator derived from Quantum
Electrodynamics [0.0] ピソンプログラミング言語で開発されたレーザー原子間相互作用シミュレータ
LASEDでは、レーザー励起原子系の時間進化を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:56:33 GMT)
Gator: Customizable Channel Pruning of Neural Networks with Gating [0.0] 本稿では,個別チャネルのプルーニングのための学習ゲーティング機構を一時的に追加するチャネルプルーニング手法であるGatorを提案する。
ゲーターは、50%のFLOPを0.4%の精度で削減するなど、最先端のSOTA(State-of-the-art)結果を生成する。
また、Gatorは従来のプルーニングモデルよりも1.4倍高速に実行することで、GPUレイテンシでパフォーマンスを向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:42:05 GMT)
From Cities to Series: Complex Networks and Deep Learning for Improved
Spatial and Temporal Analytics* [0.0] この論文は複雑なネットワークと機械学習技術を組み合わせて、パンデミック、垂直移動、およびストリートネットワークで観察される人間の現象の理解を改善する。
i) 集中治療室における流行の伝播, 天気予報, 患者モニタリングの応用により, 空間的および時間的データで観測される動的なプロセスをモデル化できる新しいニューラルネットワークアーキテクチャ, (ii) ブラジルのすべての都市間における人間の移動性の範囲におけるリンクを分析し予測するための機械学習手法を貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:04:11 GMT)
Framework for inferring empirical causal graphs from binary data to
support multidimensional poverty analysis [0.0] 本稿では,バイナリデータ間の信頼区間と因果関係を推定するための探索データ分析フレームワークを提案する。
提案した枠組みは、貧困の問題がどれほど深刻かだけでなく、貧困要因間の因果関係も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:58:55 GMT)
Fisher information of correlated stochastic processes [0.0] メモリフルプロセスで符号化されたパラメータの推定に関する2つの結果を示す。
まず、有限マルコフ順序の過程に対して、フィッシャー情報は結果の個数において常に線型であることを示す。
第二に、相関が必ずしもメートル法精度を高めるとは限らないことを適切な例で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:51:55 GMT)
Feedback stabilization of the resonant frequency in tunable microwave
cavities with single-photon occupancy [0.0] 共振器組込みクーパー対トランジスタの共振周波数変動における低周波雑音抑制効果を示す。
pund-Drever-Hall ロック技術から得られたフィードバックスキームを,cCPT のゲート依存型チューナビリティにより実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 12:22:49 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） (Wed, 1 Jun 2022 16:55:41 GMT)
Exploration of Knitted Spacer Fabrics using Grasshopper [0.0] 本稿では, 複雑な繊維構造の探索, 可視化, モデリングのための新しいアプローチについて述べる。
モデリングツールは容易に利用可能であり、ジェネレーティブデザインのコミュニティで急速に成長するアプローチを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:54:47 GMT)
Dispersive interactions between standard and Dirac materials and the
role of dimensionality [0.0] ファンデルワールス(vdW)相互作用は、短い範囲の化学力が無視される分離において中性物体の間に顕著な役割を果たす。
本稿では, ランダム位相近似における1D, 2D, 3D標準物質とディラック材料間のvdW相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:42:58 GMT)
Design and Simulation of an Autonomous Quantum Flying Robot Vehicle: An
IBM Quantum Experience [0.0] ロボット工学における量子現象は、ロボットが空間を減らし、量子計算によって大量の情報を効率的に処理できることを保証する。
我々は、単純なブレイテンベルク車よりも複雑な状況を理解するのに十分な「スマート」な量子ロボット車両を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 00:08:41 GMT)
Delivering Document Conversion as a Cloud Service with High Throughput
and Responsiveness [0.0] 文書変換サービスの要件、設計、実装の選択について概説し、直面した課題を振り返る。
提案手法は,192ノードにわたる3072CPUコア上で,1時間あたり100万以上のPDFページの持続スループットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:30:30 GMT)
Core-periphery Models for Hypergraphs [0.0] コア周辺構造に対するランダムなハイパーグラフモデルを提案する。
我々は,実際に線形wrtを持つ大規模ハイパーグラフにスケール可能な,新しい統計的推論アルゴリズムを開発した。
我々の推論アルゴリズムはハイパーグラフ内のノードの評判(ランク)に対応する埋め込みを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 22:11:44 GMT)
Convergence of Stein Variational Gradient Descent under a Weaker
Smoothness Condition [0.0] 確率分布からサンプリングするLangevin型アルゴリズムの代用として,Stein Variational Gradient Descent (SVGD) が重要である。
既存のランゲヴィン型アルゴリズムとSVGDの理論では、ポテンシャル関数 $V$ はしばしば $L$-smooth と仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:08:35 GMT)
Commutation simulator for open quantum dynamics [0.0] 時間依存密度作用素 $hatrho(t)$ の直接的性質を調べる革新的な方法を提案する。
可換関係の期待値と$hatrho(t)$の変化率を直接計算できる。
単一量子ビットの場合において、単純だが重要な例が示され、多くの量子ビットを用いた実用的な量子シミュレーション法の拡張について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 16:03:43 GMT)
Coherent light scattering from a telecom C-band quantum dot [0.0] テレコム波長におけるコヒーレント量子光発生は、ファイバーベースのネットワーク実装の基礎となる。
非弾性散乱光子でさえフーリエ極限の誤差バー内でコヒーレンス時間を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 17:46:24 GMT)
Beam focus and longitudinal polarization influence on spin dynamics in
the Kapitza-Dirac effect [0.0] カピツァ・ディラック散乱におけるスピンダイナミクスに着目したビームからの縦方向レーザー偏光成分の影響について検討した。
回折角$epsilon$の2番目のパワーとほぼ一致する長手レーザビーム偏光成分の補正を行い、ビーム集光による影響を十分に低ビームに対して無視的に小さくすることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 13:12:33 GMT)
Bayesian Inference for the Multinomial Probit Model under Gaussian Prior
Distribution [0.0] マルチノミカル・プロビット(mnp)モデルは分類データに対する基本的かつ広く適用された回帰モデルである。
Fasano and Durante (2022) は、統一スキュー正規分布のクラスが複数のmnpサンプリングモデルに共役であることを証明した。
結果は、ゼロ平均と独立ガウス事前の下での離散選択 mnp モデルという、一般的な特殊ケースに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 19:10:41 GMT)
Backend compiler phases for trapped-ion quantum computers [0.0] 本稿では,QCCDアーキテクチャ上での量子回路実行に必要なバックエンドコンパイラの位相について述べる。
組立命令を生成する際に発生する最適化問題を解くための戦略を提供する。
我々はQVLS-Q1チップアーキテクチャのためにこれらの戦略を実装しテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 14:56:16 GMT)
Automatic Bounding Box Annotation with Small Training Data Sets for
Industrial Manufacturing [0.0] 本稿では,自動バウンディングボックスアノテーションのタスクに対して,最先端のオブジェクト検出手法を適用する方法について論じる。
未知の物体を、少量のトレーニングデータのみを用いて、複雑だが均質な背景から区別するように訓練できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:32:32 GMT)
Amortized backward variational inference in nonlinear state-space models [0.0] 変分推論を用いた一般状態空間モデルにおける状態推定の問題点を考察する。
仮定を混合することにより、加法的状態汎関数の期待の変動近似が、観測数において最も直線的に増加する誤差を誘導することを初めて確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 08:35:54 GMT)
Algebraic structure underlying spherical, parabolic and prolate
spheroidal bases of the nine-dimensional MICZ-Kepler problem [0.0] 9+1) 時空の峡谷周辺の荷電粒子の非相対論的運動は、9次元のMICZ-ケプラー問題として知られている。
この問題は3つの座標系における変数分離法によって正確に解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:41:41 GMT)
Adversarial synthesis based data-augmentation for code-switched spoken
language identification [0.0] 音声言語識別(LID)は自動音声認識(ASR)の重要なサブタスクである
本研究は、英語と混在するIndic言語に焦点をあてる。
Mel Spectrograms を用いたGANに基づく音声データの拡張手法
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 18:17:51 GMT)
A model of interacting quantum neurons with a dynamic synapse [0.0] 2つの相互作用する量子ビットの最小モデルと、古典的動的シナプスのようにアクティビティに依存した動的相互作用を用いる。
シナプス不況がない場合、2量子ビットの量子系は典型的なラビ振動を示す。
2つの量子ビット間の長時間の絡み合いはシナプス性抑うつの存在下で自然に増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:29:01 GMT)
A Thought Experiment on 'Passing on Quantum Superposition' [0.0] 波動関数の崩壊は、量子系の観測を行うときに測定装置で起こると言われる。
この測定装置は、単一の古典的な状態ではなく、重ね合わせの状態に入ることができた。
この思考実験は、測定装置で何が起こるかに基づいて、2つの異なる結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 07:46:20 GMT)
A Log-Linear Time Sequential Optimal Calibration Algorithm for Quantized
Isotonic L2 Regression [0.0] 従来の等方性L2回帰解から最適校正量子化推定値を得ることができることを示す。
我々は従来のPAVAアルゴリズムを変更し、バッチとシーケンシャルの最適化のためのキャリブレータを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 20:12:16 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical CFD Methodology with Benchmark HHL Solutions [0.0] この研究は、非線形ハイブリッド量子古典型CFDソルバの開発により、以前の研究を拡張した。
このハイブリットソルバはSIMPLE CFDアルゴリズムを用いており、多くの産業用CFDコードに共通している。
LCUにおける係数を高速に再計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Jun 2022 11:50:25 GMT)