Learning Unbiased Transferability for Domain Adaptation by Uncertainty
Modeling [107.2] ドメイン適応は、ラベル付けされたソースドメインからラベル付けされていない、あるいはラベル付けされていないが関連するターゲットドメインに知識を転送することを目的としています。
ソース内のアノテートされたデータの量とターゲットドメインとの間の不均衡のため、ターゲットの分布のみがソースドメインにアライメントされる。
本稿では,非暴力的非暴力的移動可能性推定プラグイン(UTEP)を提案し,非暴力的移動を最適化するDA法において,識別器の不確実性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:58:54 GMT)
PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images [105.3] PETRv2は、多視点画像からの3D知覚のための統一されたフレームワークである。
PETRの3次元位置埋め込みを時間的モデリングのために拡張する。
PETRv2は3Dオブジェクト検出とBEVセグメンテーションの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:13:03 GMT)
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） (Thu, 2 Jun 2022 03:44:04 GMT)
Squeezeformer: An Efficient Transformer for Automatic Speech Recognition [99.3] Conformerは、そのハイブリッドアテンション・コンボリューションアーキテクチャに基づいて、様々な下流音声タスクの事実上のバックボーンモデルである。
Squeezeformerモデルを提案する。これは、同じトレーニングスキームの下で、最先端のASRモデルよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 06:06:29 GMT)
Optimizing Relevance Maps of Vision Transformers Improves Robustness [91.6] 視覚的分類モデルは、しばしば画像背景に依存し、前景を無視し、分布の変化に対する頑丈さを損なうことが観察されている。
本稿では,モデルが前景オブジェクトに注目するように,モデルの関連性信号を監視して操作することを提案する。
これは、画像とそれに関連する前景マスクからなる比較的少数のサンプルを含む、微調整のステップとして行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:24:48 GMT)
Prefix Conditioning Unifies Language and Label Supervision [84.1] 視覚言語によるコントラスト学習は,大量の画像キャプションペアデータを活用することによって,新たな学習パラダイムを提案する。
近年の研究では、クラスラベルをプロンプトと呼ばれる事前定義されたテンプレートで文に変換する方法が提案されている。
プレフィックストークンを用いて,これらの2種類の監督を統一する,シンプルかつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:12:26 GMT)
Weakly Supervised Representation Learning with Sparse Perturbations [82.4] 潜伏変数のスパース摂動によって生じる観測の監督が弱い場合、未知の連続潜伏分布の下で識別が達成可能であることを示す。
本稿では,この理論に基づく自然な推定手法を提案し,それを低次元の合成および画像に基づく実験で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:30:07 GMT)
Posterior Coreset Construction with Kernelized Stein Discrepancy for
Model-Based Reinforcement Learning [78.3] 本稿では,新しい$bf K$ernelized $bf S$tein Discrepancy-based Posterior Smpling for $bf RL$アルゴリズムを提案する。
我々は滑らかさやガウス的仮定の必要性を緩和し、複雑な混合モデルを可能にする。
我々はまた、積分確率測定値に基づくPSRLの新たな後悔分析法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:27:49 GMT)
Decentralized Training of Foundation Models in Heterogeneous
Environments [77.5] GPT-3 や PaLM のようなトレーニング基盤モデルは、非常に高価である。
ヘテロジニアスネットワーク上での分散型システムにおけるモデル並列化を用いた大規模基盤モデルのトレーニングに関する最初の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:19:51 GMT)
Modeling Image Composition for Complex Scene Generation [77.1] 本稿では,レイアウト・ツー・イメージ生成タスクにおける最先端結果を実現する手法を提案する。
本稿では,RGB画像をパッチトークンに圧縮した後,オブジェクト・トゥ・オブジェクト,オブジェクト・トゥ・パッチ,パッチ・トゥ・パッチの依存関係を探索するTransformer with Focal Attention (TwFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:34:25 GMT)
Unveiling The Mask of Position-Information Pattern Through the Mist of
Image Features [75.6] 近年の研究では、畳み込みニューラルネットワークにおけるパディングが絶対位置情報を符号化していることが示されている。
位置情報の強度を定量化する既存の指標は信頼性が低いままである。
符号化された位置情報を計測(および可視化)するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:59:57 GMT)
Expressiveness and Learnability: A Unifying View for Evaluating
Self-Supervised Learning [75.0] 本稿では,教師付きラベルにアクセスせずに自己教師付き学習(SSL)モデルの表現品質を分析する統一的な視点を提案する。
表現は表現力と学習可能性のレンズを通して評価することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:05:13 GMT)
A Survey on Video Action Recognition in Sports: Datasets, Methods and
Applications [60.3] 本稿では,スポーツ分析のための映像行動認識に関する調査を行う。
サッカー、バスケットボール、バレーボール、ホッケー、フィギュアスケート、体操、卓球、ダイビング、バドミントンなど10種以上のスポーツを紹介します。
本研究では,サッカー,バスケットボール,卓球,フィギュアスケート動作認識をサポートするPaddlePaddleを用いたツールボックスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:19:36 GMT)
NeuralSympCheck: A Symptom Checking and Disease Diagnostic Neural Model
with Logic Regularization [59.2] 症状検査システムは、患者に症状を問い合わせ、迅速で手頃な価格の医療評価を行う。
本稿では,論理正則化を用いたニューラルネットワークの教師付き学習に基づく新しい手法を提案する。
以上の結果から,本手法は診断回数や症状が大きい場合の診断精度において,最も優れた方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 07:57:17 GMT)
First demonstration of a post-quantum key-exchange with a nanosatellite [58.6] 我々は、Kyber-512を用いて、低軌道上のナノサテライトSpooQy-1と量子後鍵交換を示す。
この実装は、SWaP制約ナノサテライト上での量子セーフ認証鍵交換および暗号化システムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:45:27 GMT)
RACA: Relation-Aware Credit Assignment for Ad-Hoc Cooperation in
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [55.6] 本稿では、アドホックな協調シナリオにおいてゼロショットの一般化を実現するRACA(Relation-Aware Credit Assignment)と呼ばれる新しい手法を提案する。
RACAは、エージェント間のトポロジ構造を符号化するために、グラフベースのエンコーダ関係を利用する。
提案手法は,StarCraftIIマイクロマネジメントベンチマークとアドホック協調シナリオのベースライン手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 03:39:27 GMT)
MISSU: 3D Medical Image Segmentation via Self-distilling TransUNet [55.2] 医用画像セグメンテーションのためのトランスフォーマーベースUNetを提案する。
グローバルな意味情報と局所的な空間的詳細特徴を同時に学習する。
MISSUは従来の最先端手法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 07:38:53 GMT)
Understanding Nesterov's Acceleration via Proximal Point Method [53.0] 近似点法(PPM)は最適化アルゴリズムを設計するためのビルディングブロックとしてよく用いられる。
本研究では、PPM法を用いて、Nesterovの加速度勾配法(AGM)の異なるバージョンの収束解析とともに、概念的に単純な導出を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:16:54 GMT)
xView3-SAR: Detecting Dark Fishing Activity Using Synthetic Aperture
Imagery [52.7] 持続不可能な漁法は海洋資源や生態系に大きな脅威をもたらす。
夜間または夜間、全天候下で暗黒船の自動検出が可能となった。
本稿では,SARから船体を検出し,特徴付けるMLモデルをトレーニングするためのラベル付きデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 06:53:45 GMT)
When does return-conditioned supervised learning work for offline
reinforcement learning? [51.9] 本研究では,リターン条件付き教師あり学習の能力と限界について検討する。
RCSLは、より伝統的な動的プログラミングベースのアルゴリズムに必要なものよりも強い仮定のセットで最適なポリシーを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:05:42 GMT)
Pruning-as-Search: Efficient Neural Architecture Search via Channel
Pruning and Structural Reparameterization [50.5] プルーニング・アズ・サーチ(Pruning-as-Search、PaS)は、必要なサブネットワークを自動的に効率的に検索するエンドツーエンドのプルーニング手法である。
提案したアーキテクチャは,ImageNet-1000分類タスクにおいて,1.0%$ Top-1精度で先行技術より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:58:54 GMT)
Efficient $\Phi$-Regret Minimization in Extensive-Form Games via Online
Mirror Descent [49.9] $Phi$-Hedgeは、正規形式ゲーム(NFG)のための大規模な平衡を学習できる汎用アルゴリズムである。
EFGにおけるNash Equilibria(ゼロサム設定)、Normal-Form Coarse Correlated Equilibria(NFCCE)、Extensive-Form Correlated Equilibria(EFCE)の学習に$Phi$-Hedgeが直接利用できることを示す。
それらの設定において、emph$Phi$-Hedgeアルゴリズムは標準ミラーDescent(OMD)アルゴリズムと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:27:22 GMT)
Artificial Intelligence Techniques for Next-Generation Mega Satellite
Networks [49.6] 本稿では,地球規模の衛星ネットワーク,特にメガ衛星ネットワーク通信におけるAI技術の適用について紹介する。
それは、メガ衛星ネットワークのユニークな特徴を詳述し、現在の通信インフラへの統合と相まって、全体的な課題を詳述する。
これには、高度にダイナミックなラジオチャンネル、スペクトルセンシングと分類、信号検出と復調、衛星間リンクと衛星アクセスネットワーク最適化、ネットワークセキュリティの予測にAIを適用することが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:56:32 GMT)
Exponential Separations in Symmetric Neural Networks [48.8] 我々は、対称なNetworkparencitesantoro 2017simple ArchitectureをDeepSetsparencitezaheerdeep Architectureの自然な一般化と見なしている。
解析活性化関数の制限の下で、次元が$N$の集合に作用する対称函数を$D$で構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:45:10 GMT)
Semantic Instance Segmentation of 3D Scenes Through Weak Bounding Box
Supervision [48.5] 弱教師付き3Dインスタンスセマンティックセマンティックセグメンテーションについて検討する。
キーとなるアイデアは、3Dバウンディングボックスラベルを活用することだ。
弱境界ボックスラベルのみを用いて高密度セグメンテーションモデルを訓練することは可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:59:57 GMT)
Minimax Optimal Online Imitation Learning via Replay Estimation [47.8] 本稿では,この経験的分散を低減するために,リプレイ推定手法を提案する。
提案手法では, min(H3/2 / N, H / sqrtN$)$ 依存度を最適に$widetildeO に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:44:22 GMT)
DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling
in Around 10 Steps [45.6] 拡散確率モデル(DPM)は、新たな強力な生成モデルである。
DPM-rは離散時間と連続時間の両方に適しており、それ以上の訓練は行わない。
CIFAR10データセットを用いた関数評価では,10の関数評価で4.70 FID,20の関数評価で2.87 FIDを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:43:16 GMT)
On the Global Convergence Rates of Softmax Policy Gradient Methods [45.2] 真の勾配では、ソフトマックスパラメトリゼーションによるポリシー勾配が$O(e-c cdot t)$レートで収束することを示す。
第2に,エントロピー規則化政策勾配を解析し,より高速な線形収束率を示す。
第3に、エントロピー正則化が真の勾配であっても、政策最適化をどのように改善するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 06:16:17 GMT)
Augmented Equivariant Attention Networks for Microscopy Image
Reconstruction [45.0] 高品質または高解像度の電子顕微鏡(EM)と蛍光顕微鏡(FM)の画像を取るのに時間がかかり、費用がかかる。
深層学習により、様々な種類の顕微鏡画像再構成のための画像から画像への変換タスクを実行できる。
本稿では,画像間の依存関係を捕捉する機能を持つ拡張同変アテンションネットワーク(AEANets)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:47:01 GMT)
Is Mapping Necessary for Realistic PointGoal Navigation? [44.5] 地図のないニューラルモデルは、標準データセットで100%成功できることを示す。
そして、この減少の主な原因、すなわちGPS+がないことを特定します。
我々は,人間のアノテーションのないデータ拡張技術を開発し,視覚計測のためのモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 11:37:27 GMT)
EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed [43.9] Vision Transformers (ViT) はコンピュータビジョンタスクの急速な進歩を示し、様々なベンチマークで有望な結果を得た。
ViTベースのモデルは一般的に、軽量な畳み込みネットワークの倍遅い。
近年,ネットワークアーキテクチャ検索やMobileNetブロックによるハイブリッド設計によるViTの複雑さの低減が試みられているが,推論速度はまだ不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:51:03 GMT)
Algorithmic Foundation of Deep X-Risk Optimization [43.3] Xリスク(X-risk)は、構成測度または目的の族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） (Thu, 2 Jun 2022 17:09:43 GMT)
Real-Time Portrait Stylization on the Edge [42.1] モバイル端末上では、リアルタイムのポートレートスタイリング、特に自画像の漫画やアニメスタイルへの変換を実演する。
本稿では,現実的な生成品質を維持するため,遅延駆動型微分可能なアーキテクチャ探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:34:07 GMT)
A temporal chrominance trigger for clean-label backdoor attack against
anti-spoof rebroadcast detection [41.7] 本稿では,Deep Learning(DL)ベースのモデルに対する,ステルスなクリーンラベルビデオバックドア攻撃を提案する。
注入されたバックドアは、正常な状態でのスプーフ検出には影響しないが、トリガー信号の存在下での誤分類を引き起こす。
提案したバックドア攻撃の有効性と汎用性を異なるデータセットで実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:30:42 GMT)
Dataset Condensation via Efficient Synthetic-Data Parameterization [40.6] 大量のデータを持つ機械学習は、膨大な計算コストと、トレーニングとチューニングのためのストレージの価格が伴う。
データセットの凝縮に関する最近の研究は、コンパクトなトレーニングデータセットを合成することで、そのような大量のデータへの依存を減らそうとしている。
本稿では,データ規則性を考慮した効率的なパラメータ化により,ストレージ予算に制限のある複数の合成データを生成する,新しい凝縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 05:45:02 GMT)
Lottery Tickets on a Data Diet: Finding Initializations with Sparse
Trainable Networks [40.6] 反復トレーニング(IMP; Frankle et al.)に関する目覚ましい観察は、x2014x2014の数百ステップの密集した後に、x$である。
本研究では、この事前学習の初期段階が、データとネットワークの両方に優れたIMPをもたらすかを理解することを目的とする。
損失景観密度ネットワークの新たな特性を同定し,性能の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:04:06 GMT)
Understanding the Role of Nonlinearity in Training Dynamics of
Contrastive Learning [37.3] 本研究では,1層および2層非線形ネットワーク上でのコントラスト学習(CL)の学習力学における非線形性の役割について検討する。
非線形性の存在は1層設定においても多くの局所最適性をもたらすことを示す。
グローバルレベルパターンの観点から識別可能な局所パターンを優先的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:52:35 GMT)
Deceptive Planning for Resource Allocation [37.0] 我々は、敵の環境をナビゲートする自律エージェントのチームが、目標とする場所のセットにリソースを割り当てることで、タスクを達成することを目指している。
環境の敵は、自律チームの行動を観察し、彼らの目的を推測し、彼らのリソースを目標の場所に配置する。
我々は,目標とする最終資源配分を達成しつつ,その目的について敵を欺くことができるように,自律チームの密度を制御する戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:23:16 GMT)
Improving Diffusion Models for Inverse Problems using Manifold
Constraints [35.5] 我々は,現在の解法がデータ多様体からサンプルパスを逸脱し,エラーが蓄積することを示す。
この問題に対処するため、多様体の制約に着想を得た追加の補正項を提案する。
本手法は理論上も経験上も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） (Thu, 2 Jun 2022 09:06:10 GMT)
Multi-source Domain Adaptation via Weighted Joint Distributions Optimal
Transport [35.4] 未ラベルのターゲットデータセットに対するドメイン適応に対する新しいアプローチを提案する。
我々は,対象タスクの重み付けを手元に調整することで,ソース分布の多様性を利用する。
Weighted Joint Distribution Optimal Transport (WJDOT) と名付けられた本手法は,ソースとターゲットの分布の最適輸送に基づくアライメントを同時に見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 14:03:56 GMT)
Noise2NoiseFlow: Realistic Camera Noise Modeling without Clean Images [35.3] 本稿では,ノイズモデルとデノイザを同時にトレーニングするためのフレームワークを提案する。
ノイズ/クリーンなペア画像データではなく、ノイズの多いイメージのペアに依存します。
トレーニングされたデノイザーは、教師付きおよび弱教師付きベースラインデノイジングアプローチの両方において、大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:31:40 GMT)
Modeling sRGB Camera Noise with Normalizing Flows [35.3] 各種ISOレベルにおけるsRGB画像の複雑な雑音分布を学習できる正規化フローに基づく新しいsRGB領域雑音モデルを提案する。
我々の正規化フローベースアプローチは、ノイズモデリングや合成タスクにおいて、他のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:56:34 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning of Partially Observable Markov
Games [34.6] 本稿では,部分観測可能性下でのマルチエージェント強化学習(MARL)の課題について検討する。
我々は、サンプル効率の学習が抽出可能なPOMGの豊富なサブクラス、すなわち弱いPOMGを識別する。
対戦相手と対戦する設定では、楽観的なMLEアルゴリズムの変種がサブ線形後悔を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:57:47 GMT)
Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with
Feedback Graphs [34.4] 本研究では,汎用的なフィードバックグラフを用いたオンライン学習について考察する。
両世界のベスト・オブ・ワールドズ・アルゴリズムは、敵の環境に対してほぼ厳密な後悔の限界を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 05:01:40 GMT)
CVM-Cervix: A Hybrid Cervical Pap-Smear Image Classification Framework
Using CNN, Visual Transformer and Multilayer Perceptron [34.2] 本稿では, 深層学習に基づくCVM-Cervixというフレームワークを提案する。
パップスライドを迅速かつ正確に分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:16:07 GMT)
Fine-tuning Language Models over Slow Networks using Activation
Compression with Guarantees [33.4] 我々は、AC-SGDと最先端勾配圧縮アルゴリズムを組み合わせることで、"エンドツーエンド圧縮"を可能にすることを示す。
AC-SGDは、モデル品質を犠牲にすることなく、遅いネットワークで最大4.3倍のエンドツーエンドのスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:49:12 GMT)
Augmenting Scientific Creativity with Retrieval across Knowledge Domains [31.7] 論文要約から,エンドユーザが関心のあるテキストコアの一部を選択できる探索検索システムを開発した。
研究者らによるケーススタディは、クロスドメイン探索とインスピレーションを促進することを目的としたシステムにおける機会と設計の意味を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 22:55:51 GMT)
H-EMD: A Hierarchical Earth Mover's Distance Method for Instance
Segmentation [31.6] H-EMD (hierarchical earth mover's distance) は、バイオメディカルな2D+タイムビデオと3D画像のセグメンテーションの例である。
バイオメディカル2D+タイムビデオや3D画像のセグメンテーションなど,階層型地球移動器距離(H-EMD)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:27:27 GMT)
Faster Rates of Convergence to Stationary Points in Differentially
Private Optimization [31.5] リプシッツの定常点と滑らかな関数を$(varepsilon,delta)$-differential privacy(DP)で近似する問題について検討する。
点 $widehatw$ は関数 $mathbbRdrightarrowmathbbR$ if $|nabla F(widehatw)|leq alpha$ の $alpha$-stationary point と呼ばれる。
我々は$tildeObig(big[)を見つける新しい効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:43:44 GMT)
BayesFormer: Transformer with Uncertainty Estimation [31.2] ベイズ理論によって設計されたドロップアウトを持つトランスフォーマーモデルBayesFormerを紹介する。
我々は,言語モデリングと分類,長文理解,機械翻訳,能動的学習のための獲得機能など,ボード全体の改良点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 01:54:58 GMT)
Sparse Mixed Linear Regression with Guarantees: Taming an Intractable
Problem with Invex Relaxation [31.1] 本稿では,ラベルのないデータセット上での疎混合線形回帰問題について検討する。
我々は、この難解な問題に対して、証明可能な理論的保証を持つ解をもたらす新しい凸緩和を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:38:11 GMT)
The Road to Explainability is Paved with Bias: Measuring the Fairness of
Explanations [30.2] モデル予測を信頼するために、ポストホックな説明可能性法がしばしば提案される。
ファイナンス、ヘルスケア、大学入学、および米国司法制度の4つの設定の実際のデータを使用します。
説明モデルの近似品質、あるいは忠実度は、部分群間で大きく異なることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:01:15 GMT)
Multi-View Active Fine-Grained Recognition [30.0] 細粒度視覚分類(FGVC)は数十年間開発されている。
識別情報は、目に見えない地域だけでなく、他の目に見えない視点にも隠されている。
アクティブなビュー選択による効率的な認識を実現するための政策段階に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:12:14 GMT)
DepthShrinker: A New Compression Paradigm Towards Boosting Real-Hardware
Efficiency of Compact Neural Networks [29.5] ハードウェアフレンドリーなコンパクトネットワークを開発するために,DepthShrinkerというフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のDNNや圧縮技術より優れたハードウェアフレンドリーなコンパクトネットワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:32:47 GMT)
Fairness in the First Stage of Two-Stage Recommender Systems [28.5] 大規模レコメンデーションシステムにおける項目の公平性を確保する方法について検討する。
既存の第一段階の推薦者は不公平な候補者を選ぶかもしれない。
本稿では,2つのしきい値選択ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:50:37 GMT)
What Are Expected Queries in End-to-End Object Detection? [28.4] 提案するクエリは COCO Distinct Queries (DDQ) でなければならない。
DDQはより強く、より堅牢で、従来の方法よりも早く収束する。
MSarity検出データセットでは、12エポックしか持たない44.5 APが得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:15:44 GMT)
Disentangled Generation Network for Enlarged License Plate Recognition
and A Unified Dataset [28.2] 本稿では,DGNetに基づくタスクレベル・アンタングル生成フレームワークを提案する。
本研究ではまず,拡張されたナンバープレート認識問題に対処し,9342の画像を含むデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 03:26:50 GMT)
Predicting Physical Object Properties from Video [28.2] 本稿では,映像から物体の物理的特性を推定する手法を提案する。
提案手法は物理エンジンと補正推定器から構成される。
いくつかのシミュレーション2次元シナリオにおいて,学習した手法のより高速でより堅牢な収束を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:46:22 GMT)
A DTCWT-SVD Based Video Watermarking resistant to frame rate conversion [27.6] 我々は、Dual-Tree Cosine Wavelet Transformation (DTCWT)とSingular Value Decomposition (SVD)を併用した新しいビデオ透かしを提案する。
我々は、時間的非同期攻撃に抵抗するために、適度な時間的冗長性を含むグループレベルの透かしを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:20:52 GMT)
Learning Disentangled Representations for Counterfactual Regression via
Mutual Information Minimization [25.9] 相互情報最小化(MIM-DRCFR)による非現実的回帰表現を提案する。
マルチタスク学習フレームワークを用いて、潜伏要因の学習時に情報を共有し、MI最小化学習基準を取り入れ、これらの要因の独立性を確保する。
パブリックベンチマークや実世界の産業ユーザ成長データセットを含む実験は、我々の手法が最先端の手法よりもはるかに優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:49:41 GMT)
SPD domain-specific batch normalization to crack interpretable
unsupervised domain adaptation in EEG [25.6] 現在のEEG技術は、高価な教師付き再校正なしでは、ドメイン間でうまく一般化しない。
SPDドメイン固有の運動量バッチ正規化(SPDDSMBN)を示す幾何学的深層学習のための新しいビルディングブロックを提案する。
SPDDSMBNレイヤはドメイン固有のSPD入力をドメイン不変のSPD出力に変換することができ、マルチソース/ターゲットおよびオンラインUDAシナリオに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 22:31:36 GMT)
Predictive Multiplicity in Probabilistic Classification [25.1] マルチプライシティは、通常、機械学習モデルを開発、デプロイする方法を複雑にします。
この設定のための新しい測度を導入し、これらの測度を計算する最適化手法を提案する。
本研究では,現実のリスク評価タスクにおける予測多重度の発生頻度と頻度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:25:29 GMT)
Batch Normalization Is Blind to the First and Second Derivatives of the
Loss [25.1] BN操作が損失の第1および第2誘導体のバックプロパゲーションに及ぼす影響を実証する。
このような問題はBN演算の標準化フェーズによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:29:20 GMT)
Uniqueness and Complexity of Inverse MDP Models [24.5] 逆 "MDP" モデル p(aa'a"|ss"') はそのような質問に答えるために用いられる。
フォワードモデルは逆モデルから推測できるのか、それともサイドステップで推測できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:52:10 GMT)
Incorporating Explicit Uncertainty Estimates into Deep Offline
Reinforcement Learning [24.0] 我々は、スケーラブルな不確実性推定をオフライン強化学習アルゴリズムであるDeep-SPIBBに組み込む新しい手法を開発した。
深部SPIBBは、同じ不確実性推定にアクセスして悲観的アプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:10:18 GMT)
TSTR: Too Short to Represent, Summarize with Details! Intro-Guided
Extended Summary Generation [22.7] 学術文献など、原文が比較的長い領域では、そのような要約は一般的で粗い概観を超越することはできない。
本稿では,文書の紹介情報を利用した抽出要約器TSTRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:45:31 GMT)
Revisiting the General Identifiability Problem [22.2] 我々は, [Lee et al., 2019] で最初に導入された一般識別可能性の問題を再考し, 因果推論を行った。
このような仮定がなければ、[Lee et al., 2019] における do-calculus の規則と、従って提案されたアルゴリズムは正しくないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:07:25 GMT)
Invertible Neural Networks for Graph Prediction [22.1] 本研究では,ディープ・インバーチブル・ニューラルネットワークを用いた条件生成について述べる。
私たちの目標は,前処理と後処理の予測と生成を同時に行うことにあるので,エンドツーエンドのトレーニングアプローチを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:28:33 GMT)
RIDDLE: Lidar Data Compression with Range Image Deep Delta Encoding [21.7] ライダーは、自律運転や拡張現実に広く使われている深度測定センサーである。
ライダーが生成する大量のデータは、データストレージと送信のコストが高くなる可能性がある。
RIDDLE (Range Image Deep DeLta) と呼ばれる新しいデータ駆動レンジ画像圧縮アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:53:43 GMT)
Incrementality Bidding via Reinforcement Learning under Mixed and
Delayed Rewards [19.7] 本稿では,広告主がオンライン方式で入札シーケンスを最適化する方法の問題点について考察する。
変換の漸進性を学習するための新しいペアワイズモーメントマッチングアルゴリズムを提案し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:28:55 GMT)
Gradient flow dynamics of shallow ReLU networks for square loss and
orthogonal inputs [19.4] 勾配降下法によるニューラルネットワークの訓練は、ディープラーニング革命の基盤となっている。
本稿では,1つのニューラルネットワークの小さな初期化における平均二乗誤差に対する勾配流のダイナミクスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:01:25 GMT)
MentSum: A Resource for Exploring Summarization of Mental Health Online
Posts [19.2] メンタルヘルスは、世界中の公衆衛生にとって重要な課題である。
オンラインプラットフォームの人気が高まるにつれて、多くの人々がプラットフォームを使ってメンタルヘルス状態を共有し、感情を表現し、コミュニティやカウンセラーからの助けを求めている。
Reachoutのようなプラットフォームの中には、ユーザーが助けを求めるために登録する専用のフォーラムもある。
Redditなど他のサービスでは、ユーザーが公開でも匿名でメンタルヘルスの苦痛を投稿するサブレディットを提供している。
ポストの長さは様々であるが、カウンセラーによる高速な処理のために短いが情報的な要約を提供することは有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 03:08:34 GMT)
Mask-Guided Divergence Loss Improves the Generalization and Robustness
of Deep Neural Network [18.9] ドロップアウトを伴うディープニューラルネットワーク(DNN)は、多数のサブDNNで構成されるアンサンブルモデルとみなすことができる。
本稿では,アンサンブルサブDNNの多様性を高めるために,マスク誘導分散損失関数(MDL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:13:14 GMT)
FACM: Correct the Output of Deep Neural Network with Middle Layers
Features against Adversarial Samples [18.9] 中間$boldF$eature layer $boldA$nalysis と $boldC$onditional $boldM$atching Prediction Distribution (FACM) モデルを提案する。
我々のFACMモデルは、様々な攻撃に対して自然に訓練されたモデルの堅牢性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） (Thu, 2 Jun 2022 08:36:47 GMT)
Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of
key properties, current progresses, and future perspectives [18.0] ディープラーニングの最新技術進歩であるTransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。
我々は、医療画像に対する最先端のTransformerベースのアプローチを包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:38:31 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） (Thu, 2 Jun 2022 14:43:19 GMT)
Quantum Support Vector Machine without Iteration [17.4] 本稿では、一般化量子振幅推定(AE-QSVM)に基づく量子支援ベクトルマシン(LS-QSVM)を提案する。
AE-QSVMは、トレーニング行列、イテレーションの数、空間の複雑さ、時間の複雑さの点で有利であることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 07:57:39 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Differential Privacy [16.9] オフラインの強化学習問題は、金融、法、医療のアプリケーションでデータ駆動の意思決定ポリシーを学ぶ必要性によって、しばしば動機付けられます。
このようなリスクを確実に防止できる差分プライバシー保証付きオフラインRLアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:45:04 GMT)
Which Explanation Should I Choose? A Function Approximation Perspective
to Characterizing Post hoc Explanations [16.7] 一般的な説明手法は局所関数近似(LFA)フレームワークの例であることを示す。
本稿では,関数近似の観点に基づく指導原理を提案し,基礎となるモデルを復元した場合に有効となる方法を検討する。
実世界の様々なデータセット、モデルクラス、予測タスクを用いて理論的結果を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:09:30 GMT)
Vygotskian Autotelic Artificial Intelligence: Language and Culture
Internalization for Human-Like AI [16.5] 本稿では,人工寿命スキル発見の探求において,新たなAIパラダイムを提案する。
我々は特に言語に焦点をあて、その構造と内容が人工エージェントにおける新しい認知機能の発展にどう役立つかに注目した。
言語と体格の相互作用から生まれる新しい人工認知機能の例を明らかにすることで、アプローチを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:35:41 GMT)
Learning Soft Constraints From Constrained Expert Demonstrations [16.4] 逆強化学習(IRL)法は、専門家データが報酬関数を最適化するエージェントによって生成されると仮定する。
報酬関数が与えられる場所や制約が不明な場所について検討する。
本稿では,これらの制約を専門家データから良好に回復できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:45:31 GMT)
Unified Recurrence Modeling for Video Action Anticipation [16.2] 本稿では,メッセージパッシングフレームワークを用いたビデオアクション予測のための統合再帰モデルを提案する。
提案手法は,EPIC-Kitchenデータセットの大規模化において,従来よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:16:44 GMT)
Coherent control techniques in three-level quantum sensing [16.0] 本稿では,その効果のコヒーレント増幅による3レベル量子系の小さな制御誤差の測定を提案する。
これらの誤差を検出する感度は、制御パルスシーケンスによって効果的に増幅できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 01:03:28 GMT)
Fast Benchmarking of Accuracy vs. Training Time with Cyclic Learning
Rates [16.0] 本稿では,1回のトレーニングにおいて,乗法的循環学習率スケジュールを用いてトレードオフ曲線を構築する方法を示す。
我々は,Blurpool,Channels Last,Label Smoothing,MixUpといったトレーニング手法の組み合わせに対して,周期的トレードオフ曲線を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:12:13 GMT)
Graph Kernels Based on Multi-scale Graph Embeddings [15.0] マルチスケールパスパターングラフカーネル(MPG)と呼ばれる新しいグラフカーネルを提案する。
MPGは、様々なベンチマークグラフデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:50:46 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） (Thu, 2 Jun 2022 05:48:22 GMT)
StopNet: Scalable Trajectory and Occupancy Prediction for Urban
Autonomous Driving [14.3] 本研究では,都市部における自律走行の遅延要件を満たす動き予測(挙動予測)手法を提案する。
全シーンのスパース入力表現により、StopNetは、信頼できるレイテンシを持つ数百のロードエージェントのトラジェクトリを予測できる。
我々のシーンエンコーダは、軌道の予測に加えて、全体の確率的占有グリッドの予測にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 11:22:27 GMT)
Deep Transformer Q-Networks for Partially Observable Reinforcement
Learning [14.1] Deep Transformer Q-Networks (DTQN)は、トランスフォーマーとセルフアテンションを利用してエージェントの履歴をエンコードする新しいアーキテクチャである。
我々の実験では、変換器は従来の再帰的手法よりも高速かつ安定に部分的に観測可能なタスクを解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:04:18 GMT)
Shortest Path Networks for Graph Property Prediction [14.0] ほとんどのグラフニューラルネットワークモデルは、グラフのノード表現を直接近傍の各ノードに反復的に伝播するという、特定のメッセージパッシングパラダイムに依存している。
本稿では,最短経路近傍の各ノードにグラフのノード表現を伝搬する最短経路メッセージパッシングニューラルネットワークを提案する。
我々のフレームワークは、メッセージパッシングニューラルネットワークを一般化し、より表現力のあるモデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:04:29 GMT)
KPGT: Knowledge-Guided Pre-training of Graph Transformer for Molecular
Property Prediction [13.6] 我々は、分子グラフ表現学習のための新しい自己教師付き学習フレームワーク、KPGT(Knowledge-guided Pre-training of Graph Transformer)を紹介する。
KPGTは、いくつかの分子特性予測タスクにおける最先端の手法よりも優れた性能を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:22:14 GMT)
Feature Space Particle Inference for Neural Network Ensembles [13.4] 粒子ベースの推論法はベイズの観点から有望なアプローチを提供する。
特定の中間層が活性化される特徴空間における粒子の最適化を提案する。
提案手法は,各メンバーに対して,アンサンブル予測の堅牢性の向上を期待する特徴を捉えることを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:16:26 GMT)
Code Generation Tools (Almost) for Free? A Study of Few-Shot,
Pre-Trained Language Models on Code [13.2] 大規模で事前訓練された言語モデルによるショットラーニングは、コードに関する質問に答える強力な方法だ。
本稿では,現在最先端の事前訓練済みの言語モデルであるCodexがこの目的をどの程度果たすかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:15:42 GMT)
Suggestive Annotation of Brain MR Images with Gradient-guided Sampling [12.9] そこで我々は,脳MRI画像に対する効率的なアノテーションフレームワークを提案し,アノテートを行うための情報的サンプル画像を提案する。
脳腫瘍の分節と全脳の分節という2つの異なる脳画像解析タスクの枠組みを評価する。
提案フレームワークは,手動アノテーションのコストを削減し,医用画像アプリケーションにおけるデータ効率を向上させるための有望な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:23:44 GMT)
MaxStyle: Adversarial Style Composition for Robust Medical Image
Segmentation [12.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、トレーニングとテストセットが同じドメインから存在するベンチマークデータセットにおいて、顕著なセグメンテーション精度を達成した。
CNNのパフォーマンスは、不明なドメインで著しく低下し、多くの臨床シナリオにおけるCNNの展開を妨げる。
我々は,OODモデルの性能向上のためのスタイル拡張の有効性を最大化するMaxStyleという新しいデータ拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:37:21 GMT)
SparseDet: Towards End-to-End 3D Object Detection [12.3] ポイントクラウドからエンドツーエンドの3Dオブジェクト検出のためのSparseDetを提案する。
新しい検出パラダイムとして、SparseDetは遅延候補を表現するための学習可能な提案の固定セットを維持している。
SparseDetはより効率的な34.5 FPSで実行しながら高い競合検出精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:49:53 GMT)
Algorithmic Stability of Heavy-Tailed Stochastic Gradient Descent on
Least Squares [12.3] 近年の研究では、重い尾が最適化において出現し、尾の重みが一般化誤差と関連していることが示されている。
アルゴリズム安定性のレンズによる勾配降下(SGD)のテール挙動と一般化特性の新たなリンクを確立する。
我々は、合成および実際のニューラルネットワーク実験で理論を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:59:48 GMT)
Equipping Black-Box Policies with Model-Based Advice for Stable
Nonlinear Control [12.2] 単一軌道上の非線形制御に対するモデルベースアドバイスを用いたブラックボックス制御ポリシの装備問題について検討する。
まず、ブラックボックスポリシーと線形モデルベースのポリシーの単純な凸の組み合わせが不安定をもたらすという一般的な否定的な結果を示す。
次に、適応的な$lambda$-confidentポリシーを提案し、その係数$lambda$はブラックボックスポリシーの信頼性を示し、その安定性を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:51:30 GMT)
Dynamic Structure Estimation from Bandit Feedback [11.8] 準ガウス雑音によって汚染された帯域フィードバックから動的構造を推定する問題に対処する。
実験の結果はセルラーオートマタを含むおもちゃの例のシミュレーションで実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 03:48:29 GMT)
On the Effectiveness of Knowledge Graph Embeddings: a Rule Mining
Approach [11.6] ルールマイニングによる知識グラフ完成のための知識グラフ埋め込み(KGE)の有効性について検討する。
より具体的には、抽出されたルールの違いを比較するために、KGEによって完了した前後のKGからルールを抽出する。
実験の結果,KG の完全化に対する KGE のアプローチによって,抽出したルールの間に大きな違いが生じることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:57:09 GMT)
Conversation Group Detection With Spatio-Temporal Context [11.3] 本稿では,カクテルパーティーやネットワークイベントなどの社会的シナリオにおける会話グループ検出手法を提案する。
環境の空間的文脈を活用することの恩恵を受けることができる学習問題として,会話グループの検出を仮定する。
これはLSTMに基づく動的深層学習モデルから成り、連続的なペアワイド親和性値を予測するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:05:02 GMT)
Causal Structure Learning: a Combinatorial Perspective [10.4] 我々は、因果発見とも呼ばれるデータから因果構造を学習するためのアプローチについて議論する。
我々は、有向非巡回グラフ(DAG)の学習手法と、利用可能なデータでいくつかの変数を観測できないようにするための様々な一般化に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:09:51 GMT)
A Dual-fusion Semantic Segmentation Framework With GAN For SAR Images [10.1] 合成開口レーダ(SAR)画像セグメンテーションを実現するために,広く使用されているエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくネットワークを提案する。
光画像のより優れた表現能力により、多数のSARおよび光画像によって訓練された生成反転ネットワーク(GAN)を介して生成された光画像とSAR画像を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:22:29 GMT)
Federated Learning with a Sampling Algorithm under Isoperimetry [10.0] フェデレーション学習は、機械学習アルゴリズムのトレーニングを複数のデバイスに効率的に分散するために、一連のテクニックを使用する。
本稿では,Langevinvin のサンプル Aafteri の通信効率のよい変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:19:03 GMT)
Dynamic MRI using Learned Transform-based Deep Tensor Low-Rank Network
(DTLR-Net) [9.7] 心臓のダイナミックMR画像に先行するテンソルローランクを学習することで,モデルに基づくディープラーニングネットワークを導入する。
提案したフレームワークは,最先端のアルゴリズムと比較して,回復率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:55:41 GMT)
Detecting the Severity of Major Depressive Disorder from Speech: A Novel
HARD-Training Methodology [8.8] メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、社会経済的コストの高い世界的メンタルヘルス問題である。
したがって、MDDの予測と自動検出は社会に大きな影響を与える可能性がある。
RADAR-MDDは、音声やその他のデジタルバイオマーカーを収集する観察コホート研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:26:03 GMT)
Realizing quantum speed limit in open system with a PT-symmetric
trapped-ion qubit [8.1] 単一散逸量子ビットシステムで提案手法を実験的に検証する。
その結果, 消散強度の増大に伴い, 逆転操作の進行時間が増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:02:47 GMT)
Improving Fairness in Large-Scale Object Recognition by CrowdSourced
Demographic Information [8.0] 機械学習データセットでオブジェクトをかなり表現することは、特定の文化に対するバイアスの少ないモデルにつながるだろう。
コントリビュータの人口構成をクラウドソーシングした,シンプルで汎用的なアプローチを提案する。
既存のデータセットと比較して、より公平な世界カバレッジをもたらす分析結果を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 22:55:10 GMT)
Ergodic theory of diagonal orthogonal covariant quantum channels [7.8] 対角変換に関して共変する量子チャネルのエルゴード特性を解析する。
近年,多体系における量子カオスの最小モデルとして提案されている二重ユニタリ回路について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:51:21 GMT)
Finding the Right Recipe for Low Resource Domain Adaptation in Neural
Machine Translation [7.2] 一般的な翻訳モデルは、しばしば専門領域で正確な翻訳を生成するのに苦労する。
ドメイン適応に対するモノリンガルおよび並列データアプローチの詳細な実験を行った。
私たちの研究には、消費者電子、臨床、バイオメディカルの3つの領域が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:38:33 GMT)
Compound Multi-branch Feature Fusion for Real Image Restoration [6.9] 人間の視覚系(網膜ガングリオン細胞)にインスパイアされたマルチブランチ復元モデルを提案する。
CMFNetと呼ばれる提案されたマルチブランチアーキテクチャは、4つのデータセット上での競合的なパフォーマンス結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:03:35 GMT)
Long Scale Error Control in Low Light Image and Video Enhancement Using
Equivariance [6.9] 現在の方法では、実際の暗明画像ペアを使ってマッピングを学ぶ。
最近の論文では、シミュレーションされたデータペアは、復元において真の改善をもたらすことが示されている。
また,本手法は映像復元にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:13:32 GMT)
Robustness to Label Noise Depends on the Shape of the Noise Distribution
in Feature Space [6.7] 騒音分布の規模と形状が後部確率に影響を及ぼすことを示す。
雑音分布が決定境界を目標とする場合、小さなノイズであっても、分類ロバスト性は低下しうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:41:59 GMT)
Leveraging Systematic Knowledge of 2D Transformations [6.5] 人間は、たとえ画像のシーンが珍しいとしても、画像を解釈する素晴らしい能力を持っている。
本研究は,1)2次元変換の体系的知識の獲得,2)画像分類タスクにおける学習知識を活用可能なアーキテクチャコンポーネントに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 06:46:12 GMT)
Machine Learning for Detection of 3D Features using sparse X-ray data [6.3] 慣性凝縮核融合実験では、中性子収率とその他のパラメータは1次元モデルと2次元モデルで完全に説明できない。
この矛盾は、重要な3次元効果が存在することを示唆している。
これらの効果の源は、貝殻と貝殻の界面の欠陥、カプセルの充填管、二重の貝殻の標的の関節の特徴などである。
我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて、実験データからICFインロジョンの異なる3次元表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 22:36:54 GMT)
Dynamic Cardiac MRI Reconstruction Using Combined Tensor Nuclear Norm
and Casorati Matrix Nuclear Norm Regularizations [6.1] 我々は、dMRIを再構成するためのTNNとCasorati MNNの規則化フレームワークを導入する。
提案手法は動的MRデータの空間構造と時間相関を同時に利用する。
心臓血管MRIおよび灌流MRIデータに基づく数値実験により,従来のカソーラティ核標準法の性能改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:08:05 GMT)
Watch Out for the Safety-Threatening Actors: Proactively Mitigating
Safety Hazards [5.9] 本稿では,AVの安全性に影響を及ぼす道路上の各アクターの重要性を推定するために,反実的推論を用いた安全脅威指標(STI)を提案する。
提案手法は, 希少な危険シナリオにおける最先端のAVエージェントの事故発生率を70%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 05:56:25 GMT)
Deep Learning Architecture Based Approach For 2D-Simulation of Microwave
Plasma Interaction [5.5] 本稿では,マイクロ波-プラズマ相互作用シミュレーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく深層学習モデルを提案する。
2D-FDTD (Finite Different Time Domain) を用いたマイクロ波プラズマ相互作用に関するトレーニングデータを生成する。
次に、トレーニングされたディープラーニングモデルを用いて、誤差マージンが2%未満のプラズマプロファイル上の1GHz入射マイクロ波の散乱電界値を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:37:41 GMT)
Adversarial RAW: Image-Scaling Attack Against Imaging Pipeline [5.0] 本稿では,ISPパイプラインをターゲットとした画像スケーリングアタックを開発し,構築した対角RAWをアタックイメージに変換する。
そこで我々は,RAW-to-RGB変換をよく学習するプロキシモデルを勾配オーラクルとして提案する,勾配不利用可能なISPパイプラインについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 07:35:50 GMT)
A Deep Learning Network for the Classification of Intracardiac
Electrograms in Atrial Tachycardia [4.6] 心房頻拍に対するカテーテルアブレーション治療の成功を可能にする重要な技術は,アクティベーションマッピングである。
これは、分数化信号の信号活性化ピークを特定するのが困難であるため、時間を要する、エラーを起こしやすい手順である。
本研究では,EMG信号の自動分類を3つのタイプに分類するディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:56:27 GMT)
Rashomon Capacity: A Metric for Predictive Multiplicity in Probabilistic
Classification [4.5] 予測多重性は、分類モデルが個々のサンプルに矛盾する予測を割り当てたときに発生する。
ラショモン容量と呼ばれる確率的分類における予測多重度の新しい尺度を導入する。
ラショモン・キャパシティは利害関係者に矛盾するモデルを開示するための原則的戦略をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:44:19 GMT)
3D-Augmented Contrastive Knowledge Distillation for Image-based Object
Pose Estimation [4.4] トレーニングプロセスでは3D形状が活用され、テストは依然として純粋に画像ベースである。
マルチモーダルモデルから画像ベースモデルへ3次元拡張画像表現を効果的に転送する新しいコントラスト型知識蒸留フレームワークを提案する。
我々は,既存のカテゴリに依存しない画像ベース手法と比較して,最先端の成果を大きなマージンで報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:46:18 GMT)
Approximate Network Motif Mining Via Graph Learning [4.3] ネットワークモチーフとしても知られる頻繁で構造的な部分グラフは、多くのグラフデータセットの貴重な特徴である。
任意のデータセットでモチーフ集合を特定するという高い計算複雑性は、多くの実世界のデータセットでの使用を制限している。
データセットの統計特性を自動で活用することで、機械学習のアプローチは複雑さのあるいくつかのタスクにおいて有望であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:15:05 GMT)
NIPQ: Noise Injection Pseudo Quantization for Automated DNN Optimization [4.2] ノイズインジェクション擬似量子化(NIPQ)と呼ばれる新しい量子化学習手法を提案する。
NIPQは擬似量子化ノイズ(PQN)に基づいて実装されており、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 01:17:40 GMT)
Introducing One Sided Margin Loss for Solving Classification Problems in
Deep Networks [4.2] 本稿では,最大マージン分類問題を効果的に解くために,新たな損失関数OSMを提案する。
実験では、OSMの損失を用いることで、バイナリやカテゴリのクロスエントロピーよりも訓練速度が向上し、精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:03:39 GMT)
Hard Negative Sampling Strategies for Contrastive Representation
Learning [4.2] UnReMixは、アンカーの類似性、モデルの不確実性、代表性を考慮に入れた、ハードネガティブなサンプリング戦略である。
いくつかのベンチマークによる実験結果から,UnReMixは正のサンプル選択を改良し,その後,最先端のコントラスト学習法と比較した場合の下流性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:55:15 GMT)
PNODE: A memory-efficient neural ODE framework based on high-level
adjoint differentiation [4.1] 本稿では,アルゴリズムによる高レベル離散化に基づく新しいニューラルODEフレームワークPNODEを提案する。
PNODEは他の逆精度の手法と比較してメモリ効率が最も高い。
PNODEはバニラニューラルODEの最大2倍、既存の逆精度法よりも最大2.3倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:46:26 GMT)
Indeterminacy in Latent Variable Models: Characterization and Strong
Identifiability [4.0] 潜在変数モデルの不確定性を解析するための理論的枠組みを構築する。
次に、強く識別可能な潜在変数モデルを特定する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:01:27 GMT)
A Bhattacharyya Coefficient-Based Framework for Noise Model-Aware Random
Walker Image Segmentation [3.9] 本稿では,確率的モデリングに基づく重み関数の導出に関する一般的な枠組みを提案する。
このフレームワークは、ほぼどんなよく定義されたノイズモデルにも対処できる。
バイオメディカルな画像データだけでなく、合成データにも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:21:52 GMT)
Compressive Fourier collocation methods for high-dimensional diffusion
equations with periodic boundary conditions [3.8] 高次元偏微分方程式(英: High-dimensional partial Differential Equations, PDE)は、ファイナンスから計算化学まで多岐にわたる数学モデリングツールである。
これらのPDEを解くための標準的な数値技術は、典型的には次元の呪いの影響を受けている。
高次元におけるスパース関数近似の最近の進歩に触発されて、圧縮フーリエコロケーションと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:11:27 GMT)
Resource Allocation for Compression-aided Federated Learning with High
Distortion Rate [3.8] 我々は、歪み率、参加IoTデバイス数、収束率の間の最適化支援FL問題を定式化する。
参加するIoTデバイスを積極的に制御することにより、通信効率を維持しながら圧縮支援FLのトレーニングばらつきを回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 05:00:37 GMT)
DocLayNet: A Large Human-Annotated Dataset for Document-Layout Analysis [3.0] 文書レイアウト解析は高品質なPDF文書変換の鍵となる要件である。
ディープラーニングモデルは、レイアウトの検出とセグメンテーションに非常に効果的であることが証明されている。
textitDocLayNetは、新たに公開され、ドキュメント-アノテーションデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 14:25:12 GMT)
Prediction of Maneuvering Status for Aerial Vehicles using Supervised
Learning Methods [2.7] 航空車両は緯度、経度、緯度に基づくガイド付きアプローチに従う。
この情報は、軌道沿いの航空車両の操縦状況を計算するのに利用できる。
本稿では, 線形, 距離, 識別分析, ブースティング・アンサンブルを用いた操作状態の導出とその予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 05:16:13 GMT)
Deep Learning on Implicit Neural Datasets [2.6] 入射神経表現(INR)は、連続データを保存するための高速で軽量なツールになっている。
任意のタイプのINRで直接学習と推論を行うための,原則付きディープラーニングフレームワークを導入する。
InR-Netsは、低差分シーケンスでINRを評価し、ネットワーク全体の準モンテカルロ(QMC)統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:44:03 GMT)
Meet MASKS: A novel Multi-Classifier's verification approach [2.6] 複数の分類器から構成されるマルチエージェントシステムは、安全性の満足度を検証するために設計されている。
分散知識の集約に関する推論を考察する論理モデルが提案されている。
厳密な評価として、Fashion-MNIST、MNIST、Fruit-360データセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:26:24 GMT)
Trajectory of Mini-Batch Momentum: Batch Size Saturation and Convergence
in High Dimensions [2.6] SGD+M の力学は次元が増加するにつれて決定論的離散ボルテラ方程式に収束することを示す。
ICRよりも小さなバッチサイズの場合、SGD+Mは単一のバッチSGDレートの倍のスケールを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:03:14 GMT)
HEX: Human-in-the-loop Explainability via Deep Reinforcement Learning [2.3] 我々は、機械学習説明可能性(MLX)に対するHEX(Human-in-the-loop Deep reinforcement learning approach)を提案する。
我々の定式化は、基礎となるトレーニングデータではなく、問題となるMLモデルの決定境界を明示的に考慮している。
提案手法は,限られたデータシナリオで使用するために問題となるモデルの決定境界を明示的にキャプチャするHITL MLXポリシーを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:53:40 GMT)
Transfer Language Selection for Zero-Shot Cross-Lingual Abusive Language
Detection [2.3] 各言語に対するデータセットを作成する代わりに、ゼロショット乱用言語検出における言語間移動学習の有効性を実証する。
私たちのデータセットは、3つの言語ファミリーの7つの異なる言語から来ています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:53:15 GMT)
Adaptive Adversarial Training to Improve Adversarial Robustness of DNNs
for Medical Image Segmentation and Detection [2.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に弱いことが知られている。
SAT(Standard Adversarial Training)法は,その実用性に限界がある。
本手法は,ノイズデータとクリーンデータの予測精度において,SAT法よりも高い性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:17:53 GMT)
Algorithmic Fairness and Structural Injustice: Insights from Feminist
Political Philosophy [2.3] 倫理的公正」は、データ駆動アルゴリズムにおける有害なバイアスを軽減することを目的としている。
フェミニスト政治哲学者の社会正義に対する見解は、ほとんど無視されてきた。
本稿では、フェミニストの政治哲学をアルゴリズム的公正性に導く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:18:03 GMT)
Fictitious play in zero-sum stochastic games [1.9] ゲームにおける古典的な遊びとQ-ラーニングを組み合わせた架空の遊び力学の新たな変種を提案する。
2プレイヤーゼロサムゲームにおける収束特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:03:25 GMT)
Policy Gradient Algorithms with Monte-Carlo Tree Search for Non-Markov
Decision Processes [1.9] 本稿では,政策(PG)とモンテカルロ木探索(MCTS)の勾配混合政策を提案する。
2時間スケール近似の結果から収束条件を導出し,これらの条件を満たすアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性は,非マルコフ決定過程に関する数値実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:21:40 GMT)
Authentication of quantum key distribution with post-quantum
cryptography and replay attacks [1.8] 量子鍵分散(QKD)とポスト量子暗号(PQC)は、量子耐性を持つ2つの暗号機構である。
PQCに基づく2つのプロトコルを提案し、QKDデータ後処理の完全認証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:29:34 GMT)
A network-based approach to QAnon user dynamics and topic diversity
during the COVID-19 infodemic [1.8] QAnonは、広範囲の人々を包含する傘陰謀説である。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、QAnon陰謀説を広範に広めた。
QAnonムーブメントに関連するTwitter上のユーザのダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:39:05 GMT)
A Communication-efficient Algorithm with Linear Convergence for
Federated Minimax Learning [1.7] GAN(Geneimation Adversarial Networks)をモデル化した大規模マルチエージェントミニマックス最適化問題について検討する。
全体的な目的は、エージェントのプライベートなローカルな目的関数の総和である。
我々は,FedGDA-GTが,大域的な$epsilon GDA解に一定のステップサイズで線形収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:31:16 GMT)
Artificial Open World for Evaluating AGI: a Conceptual Design [1.6] AGI(Artificial General Intelligence)の評価は、長い間議論され解決されていない重要な問題である。
本稿では,このトラップから飛び出すことを目的とした,Artificial Open Worldという評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:43:52 GMT)
Two Ways of Understanding Social Dynamics: Analyzing the Predictability
of Emergent of Objects in Reddit r/place Dependent on Locality in Space and
Time [1.3] Reddit上で実施した社会実験のダイナミクスを解析するための2つの方法を提案する。
ある方法は、キャンバス画像を生成するために使われる2Dセルラーオートマタのようなルールのセットと、これらのルールが時間とともにどのように変化するかを近似した。
第2の方法は、キャンバスの複雑な結果を生成するために、生成規則に近似した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で構成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:17:14 GMT)
Optimized Quantum Phase Estimation for Simulating Electronic States in
Various Energy Regimes [1.2] 量子位相推定アルゴリズムは、その真の量子特性によって近年注目されているいくつかのアプローチの1つである。
QPESIMは、控えめな計算資源を活用するために設計されたQPEアルゴリズムの新しいシミュレーションである。
15個の活動軌道で定義される活動空間に対する新しいQPEシミュレーションは、コアレベルのエネルギーの励起誤差を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:02:11 GMT)
Data-Driven Linear Koopman Embedding for Model-Predictive Power System
Control [1.2] 我々は、反応制御を受ける電圧ダイナミクスの線形埋め込みのためのEm Koopman-inspireed Deep Neural Network (KDNN)アーキテクチャを開発した。
提案フレームワークは,入力/出力データから3重変換の形でシステムダイナミクスを学習する。
モデル予測制御は線形力学上で計算され、制御計算をスケーラブルかつリアルタイムにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:52:11 GMT)
Biologically-plausible backpropagation through arbitrary timespans via
local neuromodulators [1.2] 本研究は, 局所神経刺激薬のシナプス外拡散は, 生物学的可視性の範囲内に存在する効果的なバックプロパゲーションの手段となる可能性が示唆された。
近似勾配に基づく更新ルールであるModPropが任意の時間ステップで信用情報を伝搬することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 23:38:10 GMT)
Machine Learning-based Lung and Colon Cancer Detection using Deep
Feature Extraction and Ensemble Learning [1.0] 肺がんと大腸癌を効率よく同定するためのハイブリッドアンサンブル特徴抽出モデルを提案する。
深い特徴抽出とアンサンブル学習と、がん画像データセットのための高性能なフィルタリングを統合している。
本モデルでは, 99.05%, 100%, 99.30%の精度で, 肺癌, 大腸癌, 結腸癌を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:14:41 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） (Thu, 2 Jun 2022 03:06:35 GMT)
Equivariant Reinforcement Learning for Quadrotor UAV [0.9] 本稿では, 四輪無人航空機の同変強化学習フレームワークを提案する。
本研究では,訓練に必要な状態の次元を1つ減らし,強化学習のサンプリング効率を大幅に向上させるように,四元子力学の等価性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:17:29 GMT)
Applied Federated Learning: Architectural Design for Robust and
Efficient Learning in Privacy Aware Settings [0.8] 古典的な機械学習パラダイムは、中央にユーザーデータの集約を必要とする。
データの集中化は、内部および外部のセキュリティインシデントのリスクを高めることを含むリスクを引き起こす。
差分プライバシーによるフェデレーション学習は、サーバ側の集中化落とし穴を避けるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:30:04 GMT)
Random-access quantum memory using chirped pulse phase encoding [0.8] チャープパルスを用いて量子2レベルシステムのアンサンブル内で量子ビットを符号化するプロトコルを提案する。
超伝導空洞に結合したシリコン中のドナースピンを用いたマイクロ波状態におけるプロトコルの実証を行った。
このアプローチは、寿命が数秒を超えるマイクロ波ランダムアクセス量子メモリの可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 07:46:58 GMT)
Learning a Restricted Boltzmann Machine using biased Monte Carlo
sampling [0.7] マルコフ・チェイン・モンテカルロによる平衡分布のサンプリングはバイアスサンプリング法により劇的に加速できることを示す。
また、このサンプリング手法を用いて、トレーニング中のログライクな勾配の計算を改善することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:29:01 GMT)
FV-UPatches: Enhancing Universality in Finger Vein Recognition [0.6] 限られたデータで学習しながら一般化を実現するユニバーサルラーニングベースのフレームワークを提案する。
提案フレームワークは、他の静脈ベースの生体認証にも応用可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 14:20:22 GMT)
A variational quantum algorithm for the Feynman-Kac formula [0.6] 本稿では,Feynman-Kac偏微分方程式を解くための変分量子想像時間進化に基づくアルゴリズムを提案する。
古典的手法と量子変分法との間には、6 と 8 のキュービットの例を示す顕著な一致が見られる。
定量的ファイナンスやその他のPDE分野における今後の研究課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 03:02:32 GMT)
Generating Sparse Counterfactual Explanations For Multivariate Time
Series [0.5] 多変量時系列に対するSPARse Counterfactual Explanationsを生成するGANアーキテクチャを提案する。
提案手法は, トラジェクトリの類似性, 疎性, 滑らか性の観点から, 対実損失関数を正規化する。
我々は,実世界の人間の動作データセットと合成時系列解釈可能性ベンチマークに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:47:06 GMT)
Bridging the Gap: Unifying the Training and Evaluation of Neural Network
Binary Classifiers [0.5] 本論文では,Heaviside関数の微分可能な近似と,ソフトセットを用いた典型的な混乱行列値の確率的ビューを組み合わせたニューラルネットワークバイナリ分類器の訓練手法を提案する。
我々の理論解析は,ソフトセットを用いた$F_$-Scoreなどの評価基準を最適化する手法の利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:22:00 GMT)
Ideal refocusing of an optically active spin qubit under strong
hyperfine interactions [0.5] 格子整合GaAs-AlGaAs量子ドットデバイスを用いたひずみ不均一性の除去は、電子スピンコヒーレンスを約2桁長くなることを示す。
本研究は,高コヒーレントなスピン光子界面の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:00:26 GMT)
Using UAS Imagery and Computer Vision to Support Site-Specific Weed
Control in Corn [0.0] 現在、トウモロコシ畑における雑草防除は除草剤の毛布適用によって行われている。
化学物質の量を減らすために,ドローンによる高解像度画像とコンピュータビジョン技術を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:33:22 GMT)
Unlocking the frequency domain for high-dimensional quantum information
processing [0.0] 高次元フォトニック絡み合いは、エラー保護された量子情報処理の有望な候補である。
本報告では、離散周波数絡みのレコード認証と、高度に効率的かつ非局所的に実装可能な新しい認証方法の組み合わせについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:08:28 GMT)
Topological phonons in arrays of ultracold dipolar particles [0.0] 超低温極性双極子粒子の配列におけるフォノン様集合モードのトポロジ関連現象について検討した。
これらのモードは、平衡位置の周りの粒子の振動に対応する振動励起をコヒーレントに伝播する。
このようなシステムは, 一つの実験装置において, 幅広いトポロジ的効果を調査するための, 独特で汎用的なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:06:11 GMT)
Thermodynamics of the Ramsey Zone [0.0] J_Q$は、空洞場モード状態との絡み合いにより原子状態が純粋に停止した場合に顕著な量であることを示す。
駆動散逸性キャビティモードがラムゼーゾーン(古典的場)として機能するためには、非常に大量の光子が106ドル(約1万2000円)の順番で漏れたキャビティを横切る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:17:46 GMT)
The ParlaSent-BCS dataset of sentiment-annotated parliamentary debates
from Bosnia-Herzegovina, Croatia, and Serbia [0.0] 本稿では、政治談話における感情の極性を検出するために注釈付き文のデータセットを用いて、議会討論に関する新たな研究の枠組みを付け加える。
我々は、クロアチア、ボスニア・ヘルツェゴビナ、セルビアの3つの南東ヨーロッパの議会の手続きから、アノテーションの文をサンプリングした。
データセットの初期実験では、トランスフォーマーモデルの方が、より単純なアーキテクチャを使用するモデルよりもはるかに優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:45:14 GMT)
Super-resolving 2D stress tensor field conserving equilibrium
constraints using physics informed U-Net [0.0] 本稿では,低分解能輪郭プロットから高分解能の応力テンソル場を予測する超解像法を提案する。
提案したモデルは、平衡制約の残余を最小限に抑え、物理的に妥当な解を出力する。
ESRGANは画像超解像の標準モデルであるが、提案したU-Netベースモデルはストレステンソル予測タスクにおいてESRGANモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:03:03 GMT)
Robustness Evaluation and Adversarial Training of an Instance
Segmentation Model [0.0] 確率的局所同値性は,標準学習モデルと逆学習モデルとを区別できることを示す。
確率的局所同値性は,標準学習モデルと逆学習モデルとを区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:18:09 GMT)
Reinforcement learning based parameters adaption method for particle
swarm optimization [0.0] 本稿では,PSOの収束性を高めるため,強化学習に基づくオンラインパラメータ適応法(RLAM)を開発した。
CEC 2013の28のベンチマーク関数に関する実験は、他のオンライン適応法やPSOの変種と比較する際に行われる。
以上の結果から,提案したRLAMは効率的かつ有効であり,提案したRLPSOは最先端のPSOよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 02:16:15 GMT)
Reconstructing Quantum States Using Basis-Enhanced Born Machines [0.0] ボルンマシンは2つのパウリ測度ベースのみからの射影測定を用いて純粋量子状態の再構成を行うことができることを示す。
我々は、基礎強化されたボルン機械を実装し、ライドバーグ原子の1次元鎖の位相図の上の基底状態を学ぶ。
このモデルは量子相関と異なる観測値を正確に予測し、システムサイズは37量子ビットとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:52:38 GMT)
RELAY: Robotic EyeLink AnalYsis of the EyeLink 1000 using an Artificial
Eye [0.0] 暗黒では、視覚的にガイドされたササードのピーク速度は、光で作られたササードよりも最大10%遅いと考えられている。
人間のサケードを模倣する固定瞳孔径のステッパーモータ駆動人工眼を製作した。
明るさ条件の変化に伴う瞳孔追跡には人工物がないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 22:55:31 GMT)
Quintet formation and exchange fluctuations: The role of stochastic
resonance in singlet fission [0.0] 強い交換結合にもかかわらず、クインテットの個体群が生じる可能性があることを示す。
コンフォメーション自由の2つの制度におけるクインテット形成機構の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 01:06:37 GMT)
Quantum tomography of three-qubit generalized Werner states [0.0] 量子トモグラフィーと3量子一般化Werner状態のエンタングルメント量子化のための数値的枠組みを導入する。
このスキームはシングルキュービットのSIC-POVMを伴い、3キュービットの測定を行うために一般化される。
特別な場合として、純粋な3ビット一般化Werner状態とW状態のフレームワークの効率を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:36:01 GMT)
Proceedings of the 2022 Workshop on Resource AWareness of Systems and
Society (RAW) [0.0] 2022年6月13日,ブルガリアのプロヴディフでICT4S 2022と共同でリソース・アワレネス・オブ・システム・アンド・ソサエティ(RAW)ワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:00:11 GMT)
Primal-dual extrapolation methods for monotone inclusions under local
Lipschitz continuity with applications to variational inequality, conic
constrained saddle point, and convex conic optimization problems [0.0] 2つの単調作用素の和の零点を求めることからなる構造的単調包含問題(MI)のクラスを考える。
まず,従来の前方分割法を改良し,構造化されたMI問題を解くためのPDE法を提案する。
次に、上記のPDE法を適用して、構造化された強いMI問題の列を近似的に解くことで、構造化された非強MI問題を解く別のPDE法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:31:45 GMT)
Points2NeRF: Generating Neural Radiance Fields from 3D point cloud [0.0] ニューラルラジアンス場(NeRF)として3次元物体を表現することを提案する。
ハイパーネットワークのパラダイムを活用して、モデルをトレーニングして、関連するカラー値を持つ3Dポイントクラウドを取ります。
提案手法は効率的な3次元オブジェクト表現を提供し,既存手法に対するいくつかの利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:23:33 GMT)
MMTM: Multi-Tasking Multi-Decoder Transformer for Math Word Problems [0.0] 本稿では,事前学習時にマルチタスクとマルチデコーダを利用する新しいモデルMMTMを提案する。
MMTMモデルはより優れた数学的推論能力と一般化可能性を実現する。
我々は,Seq2Seq,GTS,Graph2Treeのアートベースラインモデルの最高の状態を,対向的課題データセットSVAMPに対して19.4%の相対的な改善で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 19:48:36 GMT)
Lossless Compression of Point Cloud Sequences Using Sequence Optimized
CNN Models [0.0] そこで,畳み込みニューラルネットワークが符号化分布を推定する点雲列の幾何を符号化する新しいパラダイムを提案する。
我々は軽量なCNN構造を採用し、符号化プロセスの一部としてトレーニングを行い、ビットストリームの一部としてCNNパラメータが送信される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:46:05 GMT)
Long Short-Term Memory to predict 3D Amino acids Positions in GPCR
Molecular Dynamics [0.0] LSTM(Long Short-Term Memory Networks)を評価し、受容体の分子動的軌跡を学習し、予測する。
モデルは、非ダイナミックな3D予測における最先端技術に匹敵する、堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:40:10 GMT)
Learning code summarization from a small and local dataset [0.0] プロジェクト固有のデータでトレーニングし、同じプロジェクトでテストすることは、有望なアイデアです。
我々は,同プロジェクトトレーニング,クロスプロジェクトトレーニング,特にサンプル効率のよいモデルトレーニングなど,いくつかのモデルとトレーニングアプローチを比較した。
マキシマリストのハイブリッド設定は、最先端技術よりも一貫性があり、実質的な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 00:16:03 GMT)
High-dimensional SO(4)-symmetric Rydberg manifolds for quantum
simulation [0.0] 我々はSO(4)対称性を利用して、Rydberg原子のアレイ上の静電場と磁場、およびマイクロ波および光場の作用を特徴づける。
これらの配列は、キューディットベースの量子コンピューティングのための量子情報処理操作を実行する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:47:36 GMT)
Extrinsic thermoelectric response of coherent conductors [0.0] プローブへの結合は、制御された熱電流をシステムに局所的に注入できるという二重効果を持つ。
非相互作用電子の簡単なモデルを考えると、ホットプローブ先端の位置によって変調される非局所熱電応答が見つかる。
脱落と準弾性散乱の効果に関する別の研究は、関連する様々なメカニズムについてさらなる洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:21:23 GMT)
Extensions of the Mandelstam-Tamm quantum speed limit to systems in
mixed states [0.0] 混合状態における閉系へのMandelstam-Tamm量子速度制限の拡張を導出する。
混合状態の厳密な進化は、典型的には時間変化のハミルトン多様体によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:23:47 GMT)
Examining the behaviour of state-of-the-art convolutional neural
networks for brain tumor detection with and without transfer learning [0.0] 本研究における2種類のデータセットについて,最先端CNNモデルを用いて検討した。
EfficientNet-B5アーキテクチャは、バイナリ分類データセットのすべての最先端モデルを99.75%と98.61%の精度で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 18:49:28 GMT)
Estimation of Electric Vehicle Public Charging Demand using Cellphone
Data and Points of Interest-based Segmentation [0.0] 道路の電気化競争が始まり、ドライバーが燃料駆動の車両から電気自動車に乗り換えるよう促すには、堅牢な電気自動車(EV)充電インフラが必要である。
本稿では,革新的なEV充電需要推定とセグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 09:54:11 GMT)
Distinguishability in quantum interference with the squeezed states [0.0] シュミットモード上の光子対の絡み合いは、識別可能性の源の1つである。
識別性は、$n$対の光子の内部状態の対称部分によって定量化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:25:35 GMT)
Diffeomorphism-invariant observables and dynamical frames in gravity:
reconciling bulk locality with general covariance [0.0] 本稿では、動的参照フレームを構築するための、完全に汎用的で非摂動的なフレームワークについて述べる。
我々の形式主義は、局所重力バルク物理学の一般的に主張される非存在を否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 17:52:40 GMT)
Deep neural networks can stably solve high-dimensional, noisy,
non-linear inverse problems [0.0] ノイズの多いデータしか得られない場合,ニューラルネットワークによる逆問題に対する解を再構築する問題について検討する。
逆演算子の場合、関数のロバスト・ツー・ノイズ近似であるニューラルネットワークが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:51:46 GMT)
Controlling mode orientations and frequencies in levitated cavity
optomechanics [0.0] コヒーレント散乱(CS)セットアップは、浮遊したナノ粒子の量子基底状態の冷却を可能にする。
実験により, キャビティを強く冷却し, エム非摂動モードを制御できることが実証された。
発見はCSセットアップを用いた方向力センシングに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 12:04:00 GMT)
Comparing Conventional and Deep Feature Models for Classifying Fundus
Photography of Hemorrhages [0.0] 本研究は出血検出法を用いて,従来の特徴と深部特徴の分類を比較した。
適応輝度調整とコントラスト強調により劣化した画像が修正される。
出血は、局所的な強度のばらつきに基づく新しい技法によって区分される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:00:11 GMT)
Combining Machine Learning and Agent-Based Modeling to Study Biomedical
Systems [0.0] エージェントベースモデリング(エージェントベースモデリング、ABM)は、構成体間の相互作用を通じて複雑なシステムをシミュレートするためのよく確立されたパラダイムである。
機械学習(ML)は、統計アルゴリズムがシステム行動の事前理論を課すことなく、自身のデータから'学習する'アプローチを指す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:19:09 GMT)
Bohmian mechanics is not deterministic [0.0] 私はボヘミア力学が決定論的理論であると合理的に主張することはできないと論じる。
ボヘミア力学の他の量子力学の解釈に対する利点は、もしあるならば、存在論的レベルにある必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 15:40:42 GMT)
Architecture aware compilation of quantum circuits via lazy synthesis [0.0] 本稿では,SWAP挿入手法の反復的アプローチと,グリージーアーキテクチャを意識した合成ルーチンを組み合わせたメタヒューリスティックを提案する。
提案アルゴリズムは,コンパイルによるゲートの絡み合いのオーバヘッドを著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:40:10 GMT)
Adversarial Laser Spot: Robust and Covert Physical Adversarial Attack to
DNNs [0.0] 本稿では、対向レーザー点(AdvLS)という、優れた隠蔽性を有する堅牢な物理的対向攻撃技術を提案する。
デジタルおよび物理環境における多数の実験は、AdvLSが優れた堅牢性と隠蔽を持っていることを示している。
実験の結果、AdvLSは高度なディープニューラルネットワークに深刻な干渉を課していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:15:08 GMT)
Accelerated first-order methods for convex optimization with locally
Lipschitz continuous gradient [0.0] まず,Lipschitz連続勾配 (LLCG) を用いた非拘束凸最適化について検討し,それを解決するための加速近位勾配 (APG) 法を提案する。
提案手法は検証可能な終端基準を備えており、演算複雑性は$cal O(varepsilon-1/2log varepsilon-1)$である。
本発明の方法は、検証可能な終了基準を備え、$cal O(varepsilon-1log varepsilon-1)$の操作複雑さを享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 10:34:26 GMT)
A New Security Boundary of Component Differentially Challenged XOR PUFs
Against Machine Learning Modeling Attacks [0.0] XOR Arbiter PUF(XOR PUF、XOR PUF)は、Arbiter PUFの安全性を改善するために開発されたPUFである。
近年、強力な機械学習攻撃法が発見され、大規模なXPUFを簡単に破壊することができた。
本稿では,XPUFを攻撃するための2つの最も強力な機械学習手法を,CDC-XPUFの2つの手法のパラメータを微調整することによって適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 21:51:39 GMT)
A Multiset Version of Even-Odd Permutations Identity [0.0] 偶対置換単位の多重集合類似の新たな単射的証明を与える。
この多重集合版は、平面グラフの経路上の同一性についてのファインマン予想のシャーマンの証明における重要な補題であるオリジナルのコイン配置補題と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 20:23:44 GMT)
A Local Optima Network Analysis of the Feedforward Neural Architecture
Space [0.0] ローカルオプティマネットワーク(LON)解析は、候補解のフィットネスランドスケープの派生である。
LONは、ニューラルネットワークを分析し最適化する実行可能なパラダイムを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 08:09:17 GMT)
A Confirmation of a Conjecture on the Feldman's Two-armed Bandit Problem [0.0] We consider the two-armed bandit problem proposed by Feldman。
一般分布と実用関数により、筋電図戦略の最適性に必要かつ十分な条件が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 01:25:55 GMT)