Rethinking Class-Prior Estimation for Positive-Unlabeled Learning [199.5] 正(P)データとラベルなし(U)データのみを与えられたPU学習は、負のデータなしでバイナリ分類器を訓練することができる。
また, 分布推定自由なCPE法は, 正のデータ分布の支持が負のデータ分布の支持に含まれないという批判的な仮定に依拠している。
本稿では、正のデータ分布の支持が負のデータ分布の支持に含まれないように、補助確率分布を構築する再分類CPE(Regrouping CPE)を提案することにより、肯定的な回答を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:22:04 GMT)
Federated Deep Learning Meets Autonomous Vehicle Perception: Design and
Verification [168.7] フェデレーテッド・ラーニング・パワード・コネクテッド・オートモービル(FLCAV)が提案されている。
FLCAVは通信とアノテーションのコストを削減しながらプライバシを保存する。
マルチステージトレーニングのためのネットワークリソースと道路センサのポーズを決定することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 23:55:45 GMT)
BaCaDI: Bayesian Causal Discovery with Unknown Interventions [118.9] BaCaDIは因果構造と介入の両方の潜在確率的表現の連続的な空間で機能する。
BaCaDIは、合成因果発見タスクとシミュレートされた遺伝子発現データの実験において、因果構造と介入ターゲットを識別する関連手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:25:48 GMT)
Decentralized Optimistic Hyperpolicy Mirror Descent: Provably No-Regret
Learning in Markov Games [95.1] 我々はマルコフゲームにおいて、非定常的でおそらく敵対的な相手と遊べる単一のエージェントを制御する分散ポリシー学習について研究する。
我々は、新しいアルゴリズム、アンダーラインデ集中型アンダーラインハイプラインRpolicy munderlineIrror deunderlineScent (DORIS)を提案する。
DORISは、一般的な関数近似の文脈で$sqrtK$-regretを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:18:05 GMT)
Reinforcement Learning with Fast Stabilization in Linear Dynamical
Systems [91.4] 未知の安定化線形力学系におけるモデルベース強化学習(RL)について検討する。
本研究では,環境を効果的に探索することで,基盤システムの高速安定化を証明できるアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはエージェント環境相互作用の時間ステップで$tildemathcalO(sqrtT)$ regretを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:50:49 GMT)
Non-Boolean Hidden Variables model reproduces Quantum Mechanics'
predictions for Bell's experiment [91.4] ベルの不等式に反することを目的とした理論は、ブール論理を諦めることから始めなければならない。
ハード」問題は、単一粒子が検出された時の時間値を予測することである。
「ソフト」の問題は、ベルの不平等が(非ブール的)地方リアリズムに違反していることを説明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 23:09:26 GMT)
Adversarial Unlearning: Reducing Confidence Along Adversarial Directions [88.5] 本稿では,自己生成事例の信頼性を低下させる補完的な正規化戦略を提案する。
RCADと呼ばれるこの手法は、トレーニング損失を増やすために反対に選択された方向に沿って横たわっている流通外の事例に対する信頼性を低下させることを目的としている。
その単純さにもかかわらず、多くの分類ベンチマークでは、RCADを既存の技術に追加して、絶対値の1～3%の精度でテストできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:26:24 GMT)
Rethinking and Scaling Up Graph Contrastive Learning: An Extremely
Efficient Approach with Group Discrimination [87.1] グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフ表現学習(GRL)におけるラベル情報への依存度を緩和する
自己教師型GRLのための新しい学習パラダイム、すなわちグループ識別(GD)を導入する。
類似性計算の代わりに、GGDは単純なバイナリクロスエントロピー損失を持つ要約ノードインスタンスの2つのグループを直接識別する。
加えて、GGDは大規模データセット上でのGCL法と比較して、競争性能を得るために、はるかに少ないトレーニングエポックを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:32:47 GMT)
Gradient Obfuscation Checklist Test Gives a False Sense of Security [85.9] このような防御の堅牢性の主な源は、しばしば勾配の難読化によるものであり、誤ったセキュリティの感覚を与えている。
5つの特徴が同定され, 強靭性の改善は, 主に勾配難読化によって引き起こされる。
この5つの特徴を十分なテストとして利用し、勾配難読化がロバスト性の主要な源であるかどうかを判断する傾向が強まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:27:10 GMT)
Latent Topology Induction for Understanding Contextualized
Representations [84.8] 本研究では,文脈的埋め込みの表現空間について検討し,大規模言語モデルの隠れトポロジについて考察する。
文脈化表現の言語特性を要約した潜在状態の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） (Fri, 3 Jun 2022 11:22:48 GMT)
Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models [80.8] 拡散モデルを用いた構成生成のための代替的な構造的アプローチを提案する。
画像は拡散モデルの集合を構成することで生成され、それぞれが画像の特定のコンポーネントをモデル化する。
提案手法は, トレーニングで見られるものよりもはるかに複雑なシーンを, テスト時に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:47:04 GMT)
Understanding deep learning via decision boundary [78.8] 決定境界(DB)の変動が低いニューラルネットワークはより一般化可能であることを示す。
アルゴリズムDBの変数と$(epsilon, eta)$-data DBの変数という2つの新しい概念が、決定境界の変数を測定するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 11:34:12 GMT)
Almost Tight L0-norm Certified Robustness of Top-k Predictions against
Adversarial Perturbations [78.2] トップk予測は、マシンラーニング・アズ・ア・サービス、レコメンダ・システム、Web検索など、多くの現実世界のアプリケーションで使用されている。
我々の研究はランダム化平滑化に基づいており、入力をランダム化することで、証明可能なロバストな分類器を構築する。
例えば、攻撃者がテスト画像の5ピクセルを任意に摂動できる場合に、ImageNet上で69.2%の認定トップ3精度を達成する分類器を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:02:37 GMT)
Visual Clues: Bridging Vision and Language Foundations for Image
Paragraph Captioning [78.1] 我々は、視覚的手がかりを用いて、大きな事前訓練された視覚基盤モデルと言語モデルをブリッジすることで、余分なクロスモーダルトレーニングなしでそれを行うことができると論じる。
基礎モデルの強力なゼロショット機能のおかげで、画像のリッチなセマンティック表現を構築することから始める。
大規模言語モデルを用いて視覚的コンテンツを包括的に記述し、視覚モデルによって再度検証し、画像に最適な候補を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 22:33:09 GMT)
Towards Evading the Limits of Randomized Smoothing: A Theoretical
Analysis [74.9] 決定境界を複数の雑音分布で探索することにより,任意の精度で最適な証明を近似できることを示す。
この結果は、分類器固有の認証に関するさらなる研究を後押しし、ランダム化された平滑化が依然として調査に値することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:48:54 GMT)
Tunable photon-mediated interactions between spin-1 systems [68.8] 我々は、光子を媒介とする効果的なスピン-1系間の相互作用に、光遷移を持つマルチレベルエミッタを利用する方法を示す。
本結果は,空洞QEDおよび量子ナノフォトニクス装置で利用可能な量子シミュレーションツールボックスを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:52:34 GMT)
Toward a realistic model of speech processing in the brain with
self-supervised learning [67.7] 生波形で訓練された自己教師型アルゴリズムは有望な候補である。
We show that Wav2Vec 2.0 learns brain-like representations with little as 600 hours of unlabelled speech。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:01:46 GMT)
KCRL: Krasovskii-Constrained Reinforcement Learning with Guaranteed
Stability in Nonlinear Dynamical Systems [66.9] 形式的安定性を保証するモデルに基づく強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は,特徴表現を用いて信頼区間までシステムダイナミクスを学習する。
我々は、KCRLが、基礎となる未知のシステムとの有限数の相互作用において安定化ポリシーを学ぶことが保証されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:27:04 GMT)
A Robust Backpropagation-Free Framework for Images [64.5] 本稿では, 局所的に導出した誤り伝達カーネルとエラーマップを用いて, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するための生物学的に妥当なアプローチを提案する。
我々は,Fashion MNIST, CIFAR-10, SVHNベンチマーク上で視覚認識タスクを行うことにより, EKDAAの有効性を示す。
また,識別不能なアクティベーション関数を用いて訓練したCNNについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:14:10 GMT)
Probing finite-temperature observables in quantum simulators with
short-time dynamics [63.0] 初期状態の古典的重要サンプリングからなるアルゴリズムを用いて, 有限温度観測が可能となることを示す。
そこで我々は,Loschmidtエコーのための具体的な測定プロトコルを提案し,測定ノイズ,デフォーカス,および状態準備および測定誤差の影響について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:00:02 GMT)
SNAKE: Shape-aware Neural 3D Keypoint Field [62.9] 形状復元には点雲から3Dキーポイントを検出することが重要である。
形状再構成は3次元キーポイント検出に有効か?
本稿では,形状認識型ニューラル3Dキーポイントフィールドに短いSNAKEという,教師なしの新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:58:43 GMT)
Revisiting the "Video" in Video-Language Understanding [56.2] 本稿では,ビデオ言語解析の新しいモデルであるアテンポラルプローブ(ATP)を提案する。
現在のビデオ言語ベンチマークの限界とポテンシャルを特徴付ける。
ATPをフルビデオレベル時間モデルに効果的に統合することで、効率と最先端の精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:57:33 GMT)
Algorithm for Constrained Markov Decision Process with Linear
Convergence [55.4] エージェントは、そのコストに対する複数の制約により、期待される累積割引報酬を最大化することを目的としている。
エントロピー正規化ポリシーとベイダの二重化という2つの要素を統合した新しい双対アプローチが提案されている。
提案手法は(線形速度で)大域的最適値に収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:26:38 GMT)
Metrics reloaded: Pitfalls and recommendations for image analysis
validation [51.4] 本稿では、研究者が問題意識でパフォーマンス指標を選択するための総合的なフレームワークを提案する。
このフレームワークはまず、与えられた問題の出力関連特性を問題指紋にコンパイルする。
次に、ユーザに対して、適切な検証メトリクスを選択して適用するプロセスを通じて、個々の選択に関連する潜在的な落とし穴を認識しながら、ユーザをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:56:51 GMT)
Drawing out of Distribution with Neuro-Symbolic Generative Models [49.8] ドローイング・アウト・オブ・ディストリクト(英: Drawing out of Distribution)は、ストローク・ベース・ドローイングの神経象徴的生成モデルである。
DooDは画像を直接操作するが、監視や高価なテストタイム推論は必要ない。
我々は、データとタスクをまたいだ一般化能力について、DooDを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:40:22 GMT)
Learning sRGB-to-Raw-RGB De-rendering with Content-Aware Metadata [46.3] 我々は,サンプリングと再構築を共同で学習することで,デレンダリングの結果を改善する方法を示す。
実験の結果,既存の手法よりも画像内容に適応し,生の再現性を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:43:17 GMT)
Optimal Competitive-Ratio Control [40.9] 最適競合比式は, 単純な行列の最大固有値として計算可能であることを示す。
本研究では,この解析解を検証し,最適競争比制御器が複数の大規模実用システムにおいて,他の制御器よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:01:07 GMT)
A-OKVQA: A Benchmark for Visual Question Answering using World Knowledge [39.8] A-OKVQAは、約25万の質問からなるクラウドソーシングデータセットである。
我々は、この新たなデータセットの可能性について、その内容の詳細な分析を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:52:27 GMT)
CF-YOLO: Cross Fusion YOLO for Object Detection in Adverse Weather with
a High-quality Real Snow Dataset [38.4] 雪は物体検出(OD)にとって最も厳しい悪天候の1つである
まず,実世界の雪崩データセットRSODを構築した。
そこで我々は,YOLOv5sをベースとした軽量ODネットワークを構築するための新しいCFブロックを提案する(CF-YOLOを参照)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 04:00:26 GMT)
Beyond Tabula Rasa: Reincarnating Reinforcement Learning [37.2] タブララ・ラサの学習は、事前の知識がなければ、強化学習(RL)研究における一般的なワークフローである。
我々は、RLエージェントの設計イテレーション間で事前の計算作業を再利用または転送するワークフローとして、RLを再導入する。
既存のアプローチはこの設定で失敗し、それらの制限に対処するための単純なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:11:10 GMT)
Learning Probabilistic Structural Representation for Biomedical Image
Segmentation [37.1] 構造表現を学習する最初の深層学習法を提案する。
我々は、この手法の強み、すなわち位相的整合性の良いピクセルマップよりも真の構造を生成することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:00:26 GMT)
Reinforcement Learning with Neural Radiance Fields [36.4] 本稿では,ニューラルラジアンス・フィールド(NeRF)の制御による学習状態表現が,強化学習(RL)エージェントの性能を向上させることを実証する。
実験により、NeRFはロボットオブジェクト操作を含む下流のRLタスクに適した潜伏空間となることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:22:08 GMT)
Disentangling Epistemic and Aleatoric Uncertainty in Reinforcement
Learning [35.8] 絶対的不確実性は、本質的に危険な状態や行動につながる既約環境から生じる。
認知的不確実性は、学習中に蓄積された限られた情報から得られる。
訓練環境での学習のスピードアップ、同様のテスト環境への一般化の改善、異常なテスト環境での見慣れない振る舞いのフラグ付けには、アレタリックと不確実性を特徴づけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:20:16 GMT)
Adversarial Attacks on Human Vision [32.1] 本稿では,視覚的注意,視覚的サリエンシとの関連,それに関連する課題,そしてそのアプローチ方法に関するアイデアを紹介する。
サリエンシ逆転問題としての注意の難しさは、サリエンシと画像領域の1対1マッピングの欠如にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:05:04 GMT)
Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via
Conceptualization [31.9] 本稿では,コモンセンス推論における概念化の可能性について考察する。
そこで我々は,大規模人間の注釈付きCKGであるATOMICの文脈的概念化ツールを開発した。
実験では、抽象的な三重項でデータを直接拡張することで、コモンセンスモデリングに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:24:49 GMT)
Towards Group Learning: Distributed Weighting of Experts [31.6] ノイズの多い情報源の集合からの信号の集約は、クラウドソーシング、マルチエージェント計画、センサーネットワーク、信号処理、投票、アンサンブル学習、フェデレーション学習など、多くの領域において基本的な問題である。
我々は、専門家の最適な重み付けのための既知の結果に基づいて、特定の条件下で、準最適メカニズムのアンサンブルが最適に実行可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:29:31 GMT)
RADAR-X: An Interactive Mixed Initiative Planning Interface Pairing
Contrastive Explanations and Revised Plan Suggestions [31.0] 本稿では,対話型説明対話におけるユーザ参加能力を示す決定支援システムRADAR-Xを提案する。
本システムは,ユーザの潜在的嗜好を引き出すためにこの対話を利用し,3つの異なるインタラクション戦略を通じて計画提案を改訂する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 22:36:02 GMT)
Regularization-wise double descent: Why it occurs and how to eliminate
it [30.6] 正規化強度の関数として, 明示的なL2正規化モデルのリスクが二重降下挙動を示すことを示す。
本研究では,2層ニューラルネットワークについて検討し,第1層と第2層の正則化強度を調整することにより,二重降下を除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 03:23:58 GMT)
Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank [29.9] ランク付けのバイアスのない学習は、バイアスのあるユーザのクリックログからバイアスのないランク付けモデルをトレーニングすることを目的としている。
現在のULTR法のほとんどは、クリック確率を2つのスカラー関数に分解できると仮定する試験仮説(EH)に基づいている。
ベクトルベースのEHを提案し、クリック確率を2つのベクトル関数のドット積として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:23:25 GMT)
Spatial Feature Mapping for 6DoF Object Pose Estimation [29.9] この研究は、6Dof (6D)オブジェクトのポーズを背景クラッタで推定することを目的としている。
本稿では,強い閉塞と背景雑音を考慮し,この課題に対処するために空間構造を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:44:10 GMT)
On Calibration of Graph Neural Networks for Node Classification [29.7] グラフニューラルネットワークは、ノード分類やリンク予測といったタスクのためのエンティティとエッジの埋め込みを学ぶ。
これらのモデルは精度で優れた性能を発揮するが、予測に付随する信頼性スコアは校正されないかもしれない。
本稿では,近隣ノードを考慮に入れたトポロジ対応キャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:48:10 GMT)
Analysis, Characterization, Prediction and Attribution of Extreme
Atmospheric Events with Machine Learning: a Review [26.9] 大気の極端イベント(EE)は、人間の社会や生態系に深刻なダメージを与える。
したがって、大気中の脳の正確な予測、特性、属性は重要な研究分野である。
本稿では、最も重要な大気中脳の分析、特徴付け、予測、属性に適用される機械学習アルゴリズムについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:45:05 GMT)
Multi-user Co-inference with Batch Processing Capable Edge Server [26.8] エネルギー制約のあるモバイルデバイスが推論タスクをGPUでエッジサーバにオフロードするという,新たなシナリオに注目した。
推論タスクは、オフロードとスケジューリングのより細かい粒度のためにサブタスクに分割される。
各ユーザのオフロードポリシを独立して最適化し,同じサブタスクをすべてひとつのバッチで集約することが最適であることが証明された。
実験の結果、IP-SSAはオフライン環境でのユーザエネルギー消費を94.9%削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:40:32 GMT)
End-to-End 3D Hand Pose Estimation from Stereo Cameras [25.5] ステレオカメラから手ポーズを推定する方法のほとんどをステレオマッチングを適用して深度マップを得る。
本稿ではステレオマッチングを回避し,ステレオ画像ペアから直接3次元手ポーズを推定する。
実験の結果,提案手法はステレオ深度に基づく既存手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 04:18:58 GMT)
Challenges to Solving Combinatorially Hard Long-Horizon Deep RL Tasks [25.4] 高いレベルで多くの異なるソリューションを許容するタスクのセットを提案するが、状態の推論が必要であり、最高のパフォーマンスのために数千のステップを先延ばしする必要がある。
汎用階層的RLアプローチは、抽象的なドメイン知識を活用できない限り、しばしば、ディスカウントによる長期的影響を無視する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:38:27 GMT)
Kallima: A Clean-label Framework for Textual Backdoor Attacks [25.3] マイメシススタイルのバックドアサンプルを合成するための,最初のクリーンラベルフレームワークKallimaを提案する。
我々は,対象クラスに属する入力を逆方向の摂動で修正し,モデルがバックドアトリガに依存するようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:44:43 GMT)
Zero-Shot Bird Species Recognition by Learning from Field Guides [25.1] 我々は、野のガイドを利用して鳥の種認識を学習し、特に目に見えない種をゼロショットで認識する。
フィールドガイドに含まれるイラストは、意図的に種の識別特性に焦点を合わせ、見知らぬクラスから見知らぬクラスに知識を伝達するための副次的な情報として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:13:46 GMT)
Dimension Independent Generalization of DP-SGD for Overparameterized
Smooth Convex Optimization [24.6] 本稿では,差分プライベート凸学習の一般化性能について考察する。
本稿では,Langevinアルゴリズムの収束解析を用いて,DP-SGDの差分プライバシー保証を伴う新たな一般化境界を求めることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 22:03:05 GMT)
Gender and Racial Bias in Visual Question Answering Datasets [24.1] 視覚的質問応答(VQA)データセットにおける性別と人種的偏見について検討する。
回答の分布は,男女関係の質問と,有害性・ステレオタイプ標本の存在とで大きく異なることが判明した。
この結果から,潜在的に有害なステレオタイプを考慮せずに,VQAデータセットを使用する危険性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:36:16 GMT)
Task-Adaptive Pre-Training for Boosting Learning With Noisy Labels: A
Study on Text Classification for African Languages [23.6] 本研究は,弱い監督によって誘発されるシミュレートノイズと現実雑音について検討する。
タスク適応型事前学習技術は,ノイズラベルによる学習に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:56:26 GMT)
Differentially Private Model Compression [22.0] BERTやGPT-2のような大規模な事前学習言語モデル(LLM)は、プライベートデータに微調整することで、非プライベートモデルに匹敵するパフォーマンスを実現することができる。
数億のパラメータからなるこれらのモデルの推論コストは、違法に大きい可能性がある。
ほぼ完全なパフォーマンスを維持しつつ、50%の疎性レベルを達成するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 22:04:36 GMT)
Debiased Machine Learning without Sample-Splitting for Stable Estimators [21.5] 偏りのある機械学習に関する最近の研究は、補助的な問題に対して汎用機械学習推定器をどのように使用できるかを示している。
これらの補助的推定アルゴリズムが自然に残留する安定性特性を満たす場合、サンプル分割は不要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:31:28 GMT)
Completion Time Minimization of Fog-RAN-Assisted Federated Learning With
Rate-Splitting Transmission [21.4] 本研究は,複数のIoTデバイスが分散アクセスポイント(AP)を介してクラウドサーバ(CS)と通信することで,共有機械学習モデルを協調的に学習するフォグラジオアクセスネットワーク上でのフェデレーション学習を研究する。
APとCSを接続するフロントハウルリンクの容量が有限であると仮定して、分割アップリンクメッセージのハイブリッドエッジとクラウドデコードを可能にするIoTデバイス(ID)におけるレートスプリット伝送を提案する。
数値計算の結果,提案手法はエッジやクラウドデコーディングのみに依存するベンチマーク方式よりも顕著な利得が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:53:19 GMT)
Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of
key properties, current progresses, and future perspectives [21.2] 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） (Fri, 3 Jun 2022 17:41:59 GMT)
The geometry of integration in text classification RNNs [20.8] 本研究では,自然テキスト分類タスクと合成テキスト分類タスクの両方のバッテリで訓練されたリカレントネットワークについて検討する。
これらの訓練されたRNNの力学は、解釈可能かつ低次元であることがわかった。
我々の観測は、複数のアーキテクチャとデータセットにまたがっており、RNNがテキスト分類を行うのに使用する共通メカニズムを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:05:49 GMT)
Beyond Opinion Mining: Summarizing Opinions of Customer Reviews [20.5] この3時間のチュートリアルでは、意見要約の大幅な進歩について概観する。
リスナーは、研究と実践の両方に有用な知識に精通する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:43:40 GMT)
A Survey on Surrogate-assisted Efficient Neural Architecture Search [18.9] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は近年,ディープラーニングコミュニティで人気が高まっている。
NASは、NASの探索過程において大量の性能推定を必要とするため、依然として手間と時間を要する。
NASの大きな限界を解決するためには、NASの設計においてNASの効率を向上させることが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:02:20 GMT)
Relevance in Dialogue: Is Less More? An Empirical Comparison of Existing
Metrics, and a Novel Simple Metric [18.7] 相関性を改善しつつデータ要求と領域感度を低減させる修正を提案する。
提案手法は,HUMODデータセットの精度を37%-66%低下させながら,HUMODデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:23:05 GMT)
Robust Topological Inference in the Presence of Outliers [18.6] コンパクト集合への距離関数は、位相データ解析のパラダイムにおいて重要な役割を果たす。
ハウスドルフ距離における摂動に対する安定性にもかかわらず、永続ホモロジーは外れ値に対して非常に敏感である。
距離関数(textsfMoM Dist$)の$textitmedian-of-means$変種を提案し、その統計特性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:45:43 GMT)
A Theoretical Analysis on Feature Learning in Neural Networks: Emergence
from Inputs and Advantage over Fixed Features [18.3] ニューラルネットワークの重要な特徴は、予測に有効な特徴を持つ入力データの表現を学ぶ能力である。
実践的なデータによって動機づけられた学習問題を考察し、そこでは、ラベルが一連のクラス関連パターンによって決定され、それらから入力が生成される。
勾配降下によって訓練されたニューラルネットワークがこれらの問題に成功できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:49:38 GMT)
MetaLR: Layer-wise Learning Rate based on Meta-Learning for Adaptively
Fine-tuning Medical Pre-trained Models [17.7] 従来の微調整手法では、すべてのディープニューラルネットワーク(DNN)層を1つの学習レート(LR)で更新する。
本研究では,微調整段階における異なる層の挙動について検討する。
トレーニング済みの特定のレイヤが一般的なレイヤよりも新しいタスクに移行するのは困難です。
メタラーニングに基づくLR学習者,すなわちメタLRを提案し,各層にLRを自動的に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:31:11 GMT)
SAGE: Sequential Attribute Generator for Analyzing Glioblastomas using
Limited Dataset [17.6] GAN(Generative Adversarial Networks)は、最近、より多くのデータを生成することでそのようなデータセットを扱うのに非常に効果的である。
本稿では,新たな生成フレームワークであるSequential Attribute GEnerator(SAGE)を提案する。
SAGEは、限られたデータセットから学習しながら、詳細な腫瘍イメージング機能を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:28:33 GMT)
Patcher: Patch Transformers with Mixture of Experts for Precise Medical
Image Segmentation [17.5] 医用画像セグメンテーションのためのエンコーダ・デコーダ・ビジョントランスフォーマーアーキテクチャPacherを提案する。
通常のVision Transformersとは異なり、イメージを大きなパッチに分割するPacherブロックを使用している。
トランスフォーマーは、大きなパッチ内の小さなパッチに適用され、各ピクセルの受信フィールドが制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 04:02:39 GMT)
Learning rich optical embeddings for privacy-preserving lensless image
classification [17.2] 我々は、光学系をエンコーダとしてキャストするユニークな多重化特性を利用して、カメラセンサーに直接学習した埋め込みを生成する。
画像分類の文脈では、エンコーダのパラメータと画像分類器のパラメータをエンドツーエンドで共同で最適化する。
我々の実験は、レンズレス光エンコーダとデジタル処理を共同で学習することで、センサーに低解像度の埋め込みが可能であることを示し、その結果、これらの測定から有意義な画像の復元がはるかに困難であることから、プライバシーが向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:38:09 GMT)
Effects of Auxiliary Knowledge on Continual Learning [16.8] 連続学習(CL)では、ニューラルネットワークは、時間とともに分布が変化するデータのストリームに基づいて訓練される。
既存のCLアプローチのほとんどは、獲得した知識を保存するソリューションを見つけることに重点を置いている。
モデルが新しいタスクを継続的に学習する必要があるため、タスク学習の後に改善する可能性のある現在の知識に焦点を合わせることも重要である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:31:59 GMT)
XAI for Cybersecurity: State of the Art, Challenges, Open Issues and
Future Directions [16.6] AIモデルは、開発者が特定の決定の背後にある理由の説明や追跡ができないブラックボックスとして現れることが多い。
説明可能なAI(XAI)は、情報を抽出し、結果を視覚化するのに役立つ、急速に成長する研究分野である。
本報告では,サイバーセキュリティと攻撃形態について概説する。
次に、従来のAI技術の使用とその関連する課題について議論し、様々なアプリケーションでXAIを使用するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:15:30 GMT)
Incremental Learning Meets Transfer Learning: Application to Multi-site
Prostate MRI Segmentation [16.5] インクリメンタルトランスファー学習(ITL)と呼ばれる新しいマルチサイトセグメンテーションフレームワークを提案する。
ITLは、エンドツーエンドのシーケンシャルな方法で、マルチサイトデータセットからモデルを学習する。
ITLトレーニングスキームを活用することで、漸進的な学習における破滅的な問題を軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:32:01 GMT)
Robust Persistence Diagrams using Reproducing Kernels [15.8] 我々は,カーネルを用いて構築した高レベル密度推定器のフィルタから,頑健な永続性図を構築するためのフレームワークを開発する。
本稿では,ベンチマークデータセットにおける提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:56:03 GMT)
The Algorithmic Imprint [15.3] アルゴリズムを単に取り除くだけでは必ずしもその結果が失われたり緩和されるとは限らないことを示すために、"アルゴリズムのインプリント"の概念を紹介します。
本研究は,学生,教師,両親の生活を形作る社会技術基盤のアルゴリズム的インプリントを解き放たなかったかを示す。
バングラデシュのケーススタディでは、グローバル・ノースで作られたアルゴリズムが、グローバル・サウスの利害関係者にいかに不公平に影響を及ぼすかを説明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:44:44 GMT)
Supernet Training for Federated Image Classification under System
Heterogeneity [15.2] 本研究では,2つのシナリオ,すなわちフェデレーション・オブ・スーパーネット・トレーニング(FedSup)を考えるための新しい枠組みを提案する。
フェデレートラーニング(FL)のモデルアグリゲーション段階でのパラメータの平均化は、スーパーネットトレーニングにおけるウェイトシェアリングとどのように似ているかに着想を得ている。
本フレームワークでは,通信コストの削減とトレーニングオーバーヘッドの低減のために,放送段階のクライアントにサブモデルを送信することで,効率的なアルゴリズム(E-FedSup)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:21:01 GMT)
Falconn++: A Locality-sensitive Filtering Approach for Approximate
Nearest Neighbor Search [14.7] 角距離近傍探索のための新しい局所性感性フィルタリング(LSF)手法であるFalconn++を提案する。
Falconn++はクエリの前に任意のハッシュバケット内の潜在的遠方点をフィルタリングすることができるため、他のハッシュベースのソリューションと比較して高品質な候補が生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 04:02:02 GMT)
LenslessPiCam: A Hardware and Software Platform for Lensless
Computational Imaging with a Raspberry Pi [14.7] LenslessPiCamは、研究者、ホビイスト、学生がレンズレス画像の実装と探索を可能にするフレームワークを提供する。
我々は、LenslessPiCamを教育資源として使用できるように詳細なガイドと演習を提供し、大学院レベルの信号処理コースの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:39:21 GMT)
Functional acoustic metamaterial using shortcut to adiabatic passage in
acoustic waveguide couplers [14.4] 近距離断熱路(STAP)は量子光学や集積光学に広く研究され応用されている。
ここでは,STAPを音響学の分野に持ち込み,コンパクトカプラと機能メタマテリアルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:06:54 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Framework For Column Generation [13.8] カラム生成(CG)は、非常に多数の変数(カラム)を持つ線形プログラムを解くための反復アルゴリズムである。
CGのための最初の強化学習(RL)手法であるRCCGを提案する。
各繰り返しの局所情報に基づいて列をミオプティックに選択する典型的な列選択規則とは異なり、CGを逐次決定問題として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 03:58:54 GMT)
On the Generalization of Wasserstein Robust Federated Learning [13.2] 本稿では,WAFLと呼ばれる分散ロバストな最適化手法を提案する。
我々は、WAFLを実証的なサロゲートリスク最小化問題とみなし、収束保証付き局所SGDアルゴリズムを用いて解決する。
WAFLのロバスト性は関連するアプローチよりも一般であることを示し、一般化境界はワッサーシュタイン球内のすべての逆分布に対してロバストであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:44:21 GMT)
Optimal Weak to Strong Learning [13.0] 本稿では,弱い学習者から強力な学習者を構築するアルゴリズムを提案する。
サンプルの複雑さの低い境界は、我々の新しいアルゴリズムが最小限のトレーニングデータを使用し、したがって最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:37:12 GMT)
Can Hybrid Geometric Scattering Networks Help Solve the Maximal Clique
Problem? [13.0] NP-hard maximal clique (MC) 問題の近似解に対する幾何散乱に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
実験の結果,提案手法は解の精度と推論速度の点で代表的GNNベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 11:09:03 GMT)
On the Privacy Properties of GAN-generated Samples [12.8] GANが生成するサンプルは、本質的にいくつかの(弱い)プライバシー保証を満たすことを示す。
また,GAN生成サンプルのメンバシップ推論攻撃に対する堅牢性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:29:35 GMT)
Strong quantum nonlocality and unextendibility without entanglement in
$N$-partite systems with odd $N$ [12.5] 奇数$Ngeq 3$に対して、N$-partite系において強い非局所積集合を示す。
また、奇数$Ngeq 3$に対して$N$-partiteシステムにおいて、拡張不可能な製品ベースを明示的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 03:38:44 GMT)
A Co-design view of Compute in-Memory with Non-Volatile Elements for
Neural Networks [12.0] 次世代のコンピューティングハードウェアにおいて,コンピュート・イン・メモリがいかに重要な役割を果たすかを論じる。
非揮発性メモリベースのクロスバーアーキテクチャは、アナログプロセスを使用して行列ベクトル乗算演算を並列化するエンジンの心臓を形成する。
クロスバーアーキテクチャは、時にはニューロモルフィックアプローチと呼ばれ、将来のコンピュータにおいて重要なハードウェア要素となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:59:46 GMT)
Do-Operation Guided Causal Representation Learning with Reduced
Supervision Strength [12.0] 高次元データに表される要因間の関係を符号化する因果表現学習法が提案されている。
本稿では,2組の入力から符号化された遅延原因と影響要因を交換することで,協調処理を実現するフレームワークを提案する。
また,既存の因果表現指標の不適切さを実証的かつ理論的に同定し,より良い評価のための新しい指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:18:04 GMT)
Slot Order Matters for Compositional Scene Understanding [11.7] 固定順序でオブジェクトを生成する前にスロットをトレーニングするために補助的な損失を導入する。
構成環境とアブリケーションに関する実験により,我々の大域的先行性,整列スロット順,補助的損失によるモデルが,最先端のサンプル品質を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:41:59 GMT)
Real-Time Super-Resolution for Real-World Images on Mobile Devices [11.6] Image Super-Resolution (ISR) は、高分解能(HR)画像を対応する低分解能(LR)画像から復元することを目的としている。
ISRの最近の進歩は目覚ましいが、エッジデバイスに展開するには計算集約的すぎる。
本研究では,モバイルデバイス上でのリアルタイムIDRに対するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:44:53 GMT)
Radar Guided Dynamic Visual Attention for Resource-Efficient RGB Object
Detection [11.0] 自動運転車の認識品質を向上させるために,RGB画像に対する新しいレーダー誘導空間アテンションを提案する。
提案手法は,RGBモードの物体検出装置では検出されない小型・長距離物体の知覚を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:29:55 GMT)
Neural Differential Equations for Learning to Program Neural Nets
Through Continuous Learning Rules [10.9] 連続時間シーケンス処理網を構築するために,学習ルールとニューラルODEを組み合わせた新しい手法を提案する。
これにより、Fast Weight Programmers と linear Transformer の連続時間版が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:48:53 GMT)
GINK: Graph-based Interaction-aware Kinodynamic Planning via
Reinforcement Learning for Autonomous Driving [10.8] 都市部などの構造環境下での自律運転に深部強化学習(D)を適用するには,多くの課題がある。
本稿では,グラフに基づく意図表現と動的計画のための強化学習を効果的に組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
この実験は,既存のベースラインと比較して,我々のアプローチの最先端性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:37:25 GMT)
ArgRewrite V.2: an Annotated Argumentative Revisions Corpus [10.7] ArgRewrite V.2は2サイクルのリビジョンから収集された注釈付き議論的リビジョンのコーパスであり、自動運転車に関する議論的エッセイである。
ArgRewriteのさまざまなリビジョン単位の範囲と目的の粒度レベルは、新しいタイプのメタデータを含むとともに、リビジョン分析を含む研究やアプリケーションに有用なリソースとなります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:40:51 GMT)
A High-Performance Customer Churn Prediction System based on
Self-Attention [9.8] 本研究は,商業銀行顧客に関する公開データセットの実験を行う。
本稿では,自己注意強化型ニューラルネットワーク(HNNSAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:16:24 GMT)
Learning Resource Allocation Policies from Observational Data with an
Application to Homeless Services Delivery [9.7] 本研究では、観察データから、異種個体を効果的にマッチングし、異なるタイプの資源を不足させる公正かつ解釈可能な政策を学習する問題について研究する。
我々は、合成データと実世界のデータを用いて広範な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:37:25 GMT)
Can Requirements Engineering Support Explainable Artificial
Intelligence? Towards a User-Centric Approach for Explainability Requirements [9.6] 我々は要求工学(RE)と説明可能なAI(XAI)の相乗効果について議論する。
我々は、XAIの分野における課題を強調し、これらの課題を緩和するためにREプラクティスがどのように役立つかに関するフレームワークと研究の方向性を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 11:17:41 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Causal Structured World Models [9.4] 因果世界モデルは、オフラインRLにおいて、通常の世界モデルよりも優れていることを示す。
本稿では, CaUsal Structure (FOCUS) を用いたoFfline mOdel型強化学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:53:57 GMT)
Dynamic Kernel Selection for Improved Generalization and Memory
Efficiency in Meta-learning [9.2] 圧縮CNNモデルを設計するためのタスク固有の動的カーネル選択戦略であるMetaDOCKを提案する。
提案手法は,各タスクごとにネットワークのすべてのカーネルが必要なわけではない,という仮説に基づいている。
提案手法を用いて得られた大容量CNNモデルの同一推定予算に対して,従来のCNNモデルよりも常に優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:09:26 GMT)
Infinite Recommendation Networks: A Data-Centric Approach [8.0] Neural Tangent Kernelを活用して、無限大のニューラルネットワークをトレーニングし、無限大のボトルネック層を持つオートエンコーダであるinfty$-AEを考案します。
また、小型で高忠実なデータ要約を合成するためのDistill-CFを開発した。
我々は、最初のデータセットサイズの0.1%に満たない完全なデータセット上で、infty$-AEのパフォーマンスの96-105%を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:34:13 GMT)
Giant Atoms in a Synthetic Frequency Dimension [8.0] 本稿では, 動的変調超伝導共振器と3層人工原子を共振器として, 合成周波数次元で巨大原子を合成する方法を提案する。
解析計算と数値計算の両方で、我々の計画と実空間の2段階の巨大原子との良好な一致が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:41:05 GMT)
QMLP: An Error-Tolerant Nonlinear Quantum MLP Architecture using
Parameterized Two-Qubit Gates [7.9] 潜在的な量子超越性にもかかわらず、最先端量子ニューラルネットワーク(QNN)は推論精度が低い。
本稿では,誤差耐性入力埋め込み,リッチ非線形性,拡張可変回路アンサッツを特徴とする量子多層パーセプトロン(QMLP)アーキテクチャを提案する。
先行技術と比較して、QMLPは10クラスのMNISTデータセットの推測精度を10%向上させ、2倍の量子ゲートと3倍のパラメータを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:03:08 GMT)
Indirect Active Learning [7.8] 局所的にX$とY$の関係を推定するためのミニマックス収束率について検討する。
多くの場合、アクティブな学習には利点があるが、この利点は2つの受動的実験を連続して実行する単純な2段階学習者によって完全に実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:37:35 GMT)
QAGCN: A Graph Convolutional Network-based Multi-Relation Question
Answering System [7.7] 本稿では,知識グラフを用いた多段階推論モデルQAGCNを提案する。
我々は高効率な埋め込み計算を用いて回答を検索し、より良い解釈可能性を得るために、返却された回答に対する解釈可能な経路を抽出する。
広く採用されているベンチマークデータセットでは、提案モデルが最先端の手法と競合することが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:01:48 GMT)
MultiHiertt: Numerical Reasoning over Multi Hierarchical Tabular and
Textual Data [7.1] 既存のハイブリットデータに対する質問応答ベンチマークには、各ドキュメントに1つのフラットテーブルしか含まれていない。
大規模ベンチマークであるMultiHierttを構築し、多階層タブラリデータとテクスチュアルデータにQAペアを配置する。
結果から,MultiHierttは,人的専門家の業績よりもはるかに遅れている既存のベースラインに対して,強い課題を呈していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:24:35 GMT)
Transferring Studies Across Embodiments: A Case Study in Confusion
Detection [7.0] 人間ロボットの研究は、行うのが高価で、制御が難しい。
このような研究者は、より高速で安価なデータ収集を期待して、人間とアバターのインタラクションに目を向けることもある。
この研究は、微妙な違いと技術的制御の制限にもかかわらず、ユーザの行動に多くの類似点が検出されたことを示している。
この研究は、アバターの相互作用がロボットの相互作用研究の真の代用ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:41:16 GMT)
Findings of the The RuATD Shared Task 2022 on Artificial Text Detection
in Russian [6.9] 2022年に行われた対話評価イニシアチブの一環として組織されたロシア語における人工テキスト検出の共有タスクについて紹介する。
このデータセットには14のテキストジェネレータ、すなわち1人の人間ライターと13のテキスト生成モデルからのテキストが含まれている。
人書きのテキストは、複数のドメインにわたる公開リソースから収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:12:33 GMT)
Joint Energy Dispatch and Unit Commitment in Microgrids Based on Deep
Reinforcement Learning [6.7] 本稿では,統合エネルギー派遣(ED)と単位コミットメント(UC)を分離したマイクログリッドで決定するための最適な政策を学習するために,深部強化学習(DRL)を適用した。
本稿では、2つの古典的DRLアルゴリズムをシームレスに統合するDRLアルゴリズム,すなわちハイブリッドアクション有限水平DDPG(HAFH-DDPG)を提案する。
ディーゼル発電機(DG)選択戦略を提示し、このアルゴリズムの計算複雑性を低減するため、簡易な動作空間をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:22:03 GMT)
Team VI-I2R Technical Report on EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain
Adaptation Challenge for Action Recognition 2021 [6.6] EPIC-KITCHENS-100データセットは、人間の手と周囲の物体との相互作用に焦点を当てた日常的なキッチン活動で構成されている。
オブジェクトや視覚的に類似したアクションクラスが存在するため、これらのきめ細かいアクティビティを正確に認識することは極めて困難である。
そこで我々は,UDAのハンドバウンディングボックス情報を利用して,手中心の特徴を学習することを提案する。
提案手法は,RGBと光フローモードのみを入力として,トップ1の動作認識精度で第1位を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:37:48 GMT)
Deniable Encryption in a Quantum World [6.6] 我々は,暗号処理が量子アルゴリズムであるような環境で,(sender-)deniablecryptingについて検討する。
量子アンロックは基本的により強力な復号化暗号であり、完全に説明不能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 04:08:58 GMT)
Modeling electronic health record data using a knowledge-graph-embedded
topic model [6.2] エンド・ツー・エンドの知識グラフに基づくマルチモーダル組込みトピックモデルであるKG-ETMを提案する。
KG-ETMは、医療知識グラフから埋め込みを学習することで、HRデータから潜伏病トピックを抽出する。
また,本モデルでは,患者層化と薬剤推奨のための解釈可能かつ正確な患者表現も発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:58:17 GMT)
Orthogonal Transform based Generative Adversarial Network for Image
Dehazing [5.7] そこで本研究では,Krawtchouk変換領域のデハズド画像を直接推定する,新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
画像の低周波に主にヘイズが存在することが観察されており、クローチョーク変換は画像の高周波と低周波を別々に解析するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:17:52 GMT)
Hybrid Models for Mixed Variables in Bayesian Optimization [5.5] モンテカルロ木探索(MCTS)とガウス過程(GP)の両方を用いた統合ハイブリッドモデルを提供する。
このアーキテクチャに基づいて,共分散カーネルの新規候補群間での新しい動的モデル選択基準を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:34:09 GMT)
Mutual- and Self- Prototype Alignment for Semi-supervised Medical Image
Segmentation [5.4] ラベルのないデータをよりよく活用するための相互・自己プロトタイプアライメント(MSPA)フレームワークを提案する。
具体的には、相互プロトタイプアライメントはラベル付きデータとラベルなしデータの間の情報相互作用を強化する。
また,提案手法は,3つのデータセットに対して,最先端の半教師付きセグメンテーション手法を7つ上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 02:59:22 GMT)
Optimal Design of Electric Machine with Efficient Handling of
Constraints and Surrogate Assistance [5.4] 本稿では、広く使われている進化的多目的最適化アルゴリズムNSGA-IIに組み込んだ最適化手法を提案する。
提案手法は, 幾何的制約の安価さを利用して, カスタム補修演算子を用いて実現可能な設計を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:13:29 GMT)
Denoising Fast X-Ray Fluorescence Raster Scans of Paintings [5.4] 本稿では,高信号対雑音比XRFボリュームを得るための新しい手法を提案する。
元素マップやXRFボリュームの品質を犠牲にすることなくスキャン時間を短縮するために,ノイズモデルを用いた辞書学習と,ノイズを復元する前のカラー画像を用いて,高速に取得したXRFデータを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 03:17:18 GMT)
Dynamic Structured Illumination Microscopy with a Neural Space-time
Model [5.0] 超高解像度で動的シーンを再構成するために,データキャプチャ中のサンプル動作をモデル化する新しい手法,Speckle Flow SIMを提案する。
変形可能な動きと1.88倍の時間分解能を持つ動的シーンを実験で再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 05:24:06 GMT)
Automatic Generation of Programming Exercises and Code Explanations with
Large Language Models [4.9] OpenAI Codexは、GPT-3ファミリーの最近の大規模言語モデルで、コードを自然言語に翻訳する。
プログラミング演習の2つの段階において,Codexの自然言語生成能力について検討する。
自動生成されるコンテンツの大部分は、新しいものでも、理にかなったものでも、多くの場合、そのまま使えるものなのです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 11:00:43 GMT)
Learning Distributed and Fair Policies for Network Load Balancing as
Markov Potentia Game [4.9] 本稿では、複数のロードバランサ(LB)を配置するデータセンター(DC)におけるネットワーク負荷分散問題について検討する。
この問題の課題は、異種処理アーキテクチャと動的環境から成り立っている。
マルチエージェント負荷分散問題をマルコフポテンシャルゲームとして定式化し、そのポテンシャル関数としてのワークロード分布の公平さを慎重に適切に設計する。
ゲームのナッシュ平衡を近似するために,完全分散MARLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:29:02 GMT)
Prescriptive maintenance with causal machine learning [4.2] 同様のマシン上での観測データから,保守条件が機械特性に与える影響を学習する。
産業パートナーから4000以上の保守契約に関する実生活データを用いて,提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:35:57 GMT)
Rethinking Positive Sampling for Contrastive Learning with Kernel [4.1] 本稿では,カーネル理論を用いて正のサンプルを新たに定義する手法を提案する。
教師なしの環境では、データ拡張に頼らないために、VAEやGANのような生成モデルからCLが恩恵を受けることを実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:43:08 GMT)
Additive MIL: Intrinsic Interpretability for Pathology [4.0] MIL(Multiple Instance Learning)は、がん診断やグレーディングの自動化、患者の予後予測、治療反応などの重要な問題の解決に広く応用されている。
同様の予測性能を維持しつつ,解釈可能性を実現するMILモデルの簡易な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:43:06 GMT)
Is an encoder within reach? [4.0] 与えられたデータセットとデコーダに対して最適なエンコーダが存在するかどうかを判断するために,デコーダによって拡張された多様体のリーチを利用する方法を提案する。
これにより、どの観察がユニークで、したがって信頼できる、潜在的な表現を期待できるかを決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:06:22 GMT)
Safety Certification for Stochastic Systems via Neural Barrier Functions [3.7] バリア関数は、非線形システムに対する非自明な安全性証明を提供するために使用できる。
ニューラルネットワークとしてバリア関数をパラメータ化することにより、ニューラルネットワークの堅牢なトレーニングを成功させてバリア関数を見つけることができることを示す。
提案手法は,いくつかのケーススタディにおいて既存の手法よりも優れており,桁違いに大きい安全証明書を返却することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:06:02 GMT)
Impact of the composition of feature extraction and class sampling in
medicare fraud detection [3.6] 本研究では,医療・医療サービスセンターが「医療部品D」保険請求書を公表し,不正検知システムの開発に利用した。
そこで本研究では,特徴抽出手法としてオートエンコーダ,データサンプリング手法として合成マイノリティ・オーバーサンプリング手法(SMOTE),および分類アルゴリズムとして勾配向上決定木に基づく分類器を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:57:08 GMT)
Magnon squeezing enhanced entanglement in a cavity magnomechanical
system [3.6] キャビティマグノメカニクスシステムにおける絡み合いの発生について検討した。
マグノンモードのスクイーズを導入することにより、マグノン光子とマグノンフォノンの絡み合いが著しく向上する。
この研究は、空洞磁気力学系における量子絡み合いの性質を探求する新しいアイデアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:43:07 GMT)
D'ARTAGNAN: Counterfactual Video Generation [3.4] 因果的対応の機械学習フレームワークは、臨床医がカウンターファクトの質問に答えることで、治療の最良のコースを特定するのに役立つ。
我々は、D'ARTAGNANを構築するために、ディープニューラルネットワーク、ツイン因果ネットワーク、および生成的敵法を初めて組み合わせる。
新しい超音波ビデオを生成し, 所定の入力に設定したエジェクション・フラクションのバリエーションを用いて, 元の患者の映像スタイルと解剖を保ちながら, 超音波ビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:53:32 GMT)
Generalization for multiclass classification with overparameterized
linear models [3.3] クラスが多すぎる限り、多クラス分類は二分分類のように振る舞うことが示される。
様々な技術的課題に加えて、二項分類設定との大きな違いは、クラス数が増加するにつれて、各クラスの正のトレーニング例がマルチクラス設定で比較的少ないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 05:52:43 GMT)
Anomaly detection in surveillance videos using transformer based
attention model [3.3] 本研究は、トレーニングビデオにおける異常セグメントの注釈付けを避けるために、弱教師付き戦略を用いることを示唆する。
提案するフレームワークは,実世界のデータセット,すなわちShanghaiTech Campusデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:19:39 GMT)
Option Discovery for Autonomous Generation of Symbolic Knowledge [3.1] 本稿では,実験シナリオを自律的に探索できる人工エージェントの開発の可能性を示す実証的研究を紹介する。
調査中、エージェントは事前に割り当てられた目標なしに環境と対話できる興味深い選択肢を発見して学習し、獲得した知識を抽象化して再利用することで、元投稿に割り当てられたタスクを解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:46:34 GMT)
Measuring Gender Bias in Word Embeddings of Gendered Languages Requires
Disentangling Grammatical Gender Signals [3.0] 単語埋め込みは、文法性のある言語における名詞とその文法性との関係を学習することを示した。
単語埋め込みから文法的ジェンダー信号を引き離すことは、セマンティック機械学習タスクの改善につながる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:11:00 GMT)
A Learning-Based Method for Automatic Operator Selection in the Fanoos
XAI System [2.8] 本稿では,Fanoos XAIシステムの拡張(Bayani et al 2022)について述べる。
具体的には、分析対象のシステムの記述は状態に格納され、記述を多かれ少なかれ抽象的にするために、Fanoosは大きなライブラリからオペレータを選択して状態に適用し、新しい記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:57:57 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） (Fri, 3 Jun 2022 00:25:48 GMT)
Quantum coherent feedback control with photons [2.8] 導波管と終端ミラーとを結合した空洞量子力学系(キャビティQED)のコヒーレントフィードバック制御により誘導される2光子ダイナミクスについて検討した。
このコヒーレントフィードバックネットワークにおける2光子過程のダイナミクスを連続モード結合スキームと離散周期モード結合スキームの2つのシナリオで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:18:16 GMT)
Finding Rule-Interpretable Non-Negative Data Representation [2.8] ルールベース記述と部分ベース表現の利点を融合したNMF方式を提案する。
提案手法は、集中型埋め込みや教師付きマルチラベルNMFの実行といったタスクにおいて、多くの利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:20:46 GMT)
Evaluating Transfer-based Targeted Adversarial Perturbations against
Real-World Computer Vision Systems based on Human Judgments [2.6] コンピュータビジョンシステムは敵の摂動に対して極めて脆弱である。
本稿では,現実的なシナリオにおける移動型対向画像の探索に向けて第一歩を踏み出した。
主なコントリビューションには、Google Cloud Vision API上での攻撃成功に対する、広範な人的判断に基づく評価が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:17:22 GMT)
Moral Narratives Around the Vaccination Discourse on the Facebook
Platform [2.1] 我々は、Facebookコメントの大規模なデータセットにおいて、アンチヴァックスとアンチヴァックスの言説で表される道徳的嗜好を評価する。
これら2つのグループの間には,いくつかの道徳的側面に有意な差異があることが示され,予防接種キャンペーンの設計において,これらの差異が考慮されるべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:37:57 GMT)
Rapid rhythmic entrainment in bio-inspired central pattern generators [1.5] 周期的刺激に対する運動の訓練は、人間の特徴的な知的行動であり、適応ロボット工学の重要な目標である。
本研究では,松岡ニューロンの周期的な入力信号の振動周期を自然に調節する4重結合型中央パターン生成器(CPG)について述べる。
特に、周期的チューニング性は、歩行歩行よりも歩行歩行がより容易で、フィルタネットワーク内のニューロンが入力信号の事前処理に有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:27:41 GMT)
Advantages and limitations of quantum routing [1.4] 量子演算は、アーキテクチャ内で量子ビットを置換するタスクにおいて、スワップよりも優れている。
2つのモデルにおいて量子ルーティングを考える:(1)任意の2量子ユニタリを許容する、または(2)ノルム有界相互作用を持つハミルトニアンを許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:00:15 GMT)
Out-of-Distribution Detection using BiGAN and MDL [1.4] 我々は、新しい、おそらくかなり小さなデータセットを与えられ、これらが正常なデータなのか、新しい現象を示しているのかを判断する。
例えば医学では、通常のデータは疾患のない人のためのもので、新しいデータセットは症状を持つ人のためのものです。
本研究では,通常のデータ上で双方向生成対向ネットワーク(BiGAN)をトレーニングし,グラフィカルモデルを用いて出力をモデル化することで,この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 23:12:23 GMT)
Plumber: A Modular Framework to Create Information Extraction Pipelines [1.3] PLUMBERは、コミュニティが作成したツールプールからユーザーが手動で自動的に適切なIEパイプラインを作成できる最初のフレームワークである。
このアプローチは、パイプラインを変更し、IEタスクを実行するためのインタラクティブな媒体を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:10:35 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） (Fri, 3 Jun 2022 05:40:38 GMT)
One-shot Learning for Autonomous Aerial Manipulation [0.9] 本稿では,空中操作作業のための伝達可能な接触モデルについて述べる。
本研究では,無人航空機とケーブル吊り下げ式受動グリップを用いた接触型アプローチを用いて,航空輸送用の新しいペイロードのアタッチポイントを計算した。
実験により,本手法により生じる接触は,輸送作業におけるペイロードの制御性が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:49:22 GMT)
Examining the Implementation of Digital Health to Strengthen the
COVID-19 Pandemic Response and Recovery and Scale up Equitable Vaccine Access
in African Countries [0.9] アフリカでは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが深刻化している。
グローバルヘルス危機を緩和するデジタルヘルス技術がもたらす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 23:43:49 GMT)
Hypothesis testing for matched pairs with missing data by maximum mean
discrepancy: An application to continuous glucose monitoring [0.8] 本稿では,データ不足を伴う複雑なマッチングペアを扱うために,MMD(maxum mean discrepancy)の新たな推定法を提案する。
これらの推定器は、異なる欠損機構の下でデータ分布の差を検出することができる。
縦断型糖尿病研究における連続グルコースモニタリングのデータを用いて,本手法の適用例を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:20:11 GMT)
Exploring Transformers for Behavioural Biometrics: A Case Study in Gait
Recognition [0.8] 本稿ではトランスフォーマーに基づく新しい歩行生体認証システムについて検討し,提案する。
実験フレームワークでは、最先端アーキテクチャ(Vanilla、Informer、Autoformer、Block-Recurrent Transformer、THAT)が検討されている。
代表的な2つの公開データベースwuGAITとOU-ISIRを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:08:40 GMT)
Universal quantum algorithmic cooling on a quantum computer [0.7] 浅い量子回路を用いた一般的な冷却手順を普遍的かつ決定的に実現する方法を示す。
我々の研究は、短期的および普遍的なフォールトトレラント量子デバイスによる効率的で普遍的な量子アルゴリズム冷却の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 03:01:10 GMT)
R2U++: A Multiscale Recurrent Residual U-Net with Dense Skip Connections
for Medical Image Segmentation [0.6] 本稿では,新しいU-Netベースの医用画像セグメンテーションアーキテクチャR2U++を提案する。
提案したアーキテクチャでは, 単純な畳み込みバックボーンを, より深い再帰的な畳み込みブロックに置き換える。
エンコーダとデコーダのセマンティックギャップは、濃密なスキップ経路によって減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:42:44 GMT)
Learning "best" kernels from data in Gaussian process regression. With
application to aerodynamics [0.5] 本稿では,ガウス過程の回帰/クリギングサロゲートモデリング手法におけるカーネルの選択/設計アルゴリズムを紹介する。
アルゴリズムの最初のクラスはカーネルフローであり、機械学習の分類の文脈で導入された。
アルゴリズムの第2のクラスはスペクトル核リッジ回帰と呼ばれ、近似される関数のノルムが最小となるような「最良の」カーネルを選択することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:50:54 GMT)
Using Unlabeled Data for Increasing Low-Shot Classification Accuracy of
Relevant and Open-Set Irrelevant Images [0.4] 自動運転車による探索,探索,偵察作業には,画像分類機能が必要である。
学習中に,各関連クラスに対して,ラベル付き画像の控えめな数を使用する,オープンセットのローショット分類器を提案する。
関連するクラスから画像を識別し、候補画像が無関係かどうかを判断し、トレーニングに含まれていない無関係画像のカテゴリをさらに認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:59:19 GMT)
PAC Statistical Model Checking of Mean Payoff in Discrete- and
Continuous-Time MDP [0.3] 我々は,未知のMDPにおいて,平均ペイオフをほぼ正確に計算する最初のアルゴリズムを提供する。
状態空間に関する知識は一切必要とせず、最小遷移確率の低い境界のみである。
提案アルゴリズムは, ほぼ正しいPAC境界を提供するだけでなく, 標準ベンチマークで実験を行うことにより, その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:13:27 GMT)
Employing Socially Interactive Agents for Robotic Neurorehabilitation
Training [0.3] 本稿では,新しいロボット神経リハビリテーショントレーニングシステムのための技術的アプローチを提案する。
これは、リハビリテーション装置、信号分類方法、トレーニング適応のための教師付き機械学習モデル、トレーニング演習、ユーザーインターフェースとしての社会的対話型エージェントの組み合わせに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:17:37 GMT)
Oxford-style Debates in Telecommunication and Computer Science Education [0.3] オックスフォードスタイルの議論は、通信とコンピュータ科学の優れた教育ツールになり得る。
本稿では、技術系大学やIT業界におけるこの珍しい教育方法について紹介する。
サイバーセキュリティのような通信とコンピュータ科学の新たな話題を考慮して、議論のベストプラクティスと例が提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:42:31 GMT)
Human Activity Recognition on Time Series Accelerometer Sensor Data
using LSTM Recurrent Neural Networks [0.2] 本研究では,スマートウォッチの加速度センサを用いて食行動を認識することに焦点を当てた。
ピザを食べながら10人の被験者からセンサデータを収集した。
LSTM-ANNアーキテクチャは,パフ,薬物服用,ジョギング活動と比較して90%の成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 19:24:20 GMT)
Towards a Deep Multi-layered Dialectal Language Analysis: A Case Study
of African-American English [0.2] メインストリーム・アメリカン・イングリッシュ(MAE)で訓練された音声タグは、アフリカ系アメリカ人・イングリッシュ(AAE)に適用した場合、解釈不能な結果をもたらす
本研究では,AAE話者の行動と言語利用の理解を深めるために,ループ型ヒューマン・イン・ザ・ループのパラダイムを取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 01:05:58 GMT)
Hyperownership: Beyond the Current State of Interaction with Digital
Property [0.2] このような高度に構造化されたオーナシップに基づくアソシエーションを強化するためにハイパーテキストアプローチを適用するには、未解決の機会があると思います。
このようなビジョンを実現するための大きなリスクと課題にもかかわらず、デジタル資産とのインタラクションの方法を変える大きな可能性があると私は信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:44:14 GMT)
Ensemble methods for survival function estimation with time-varying
covariates [0.1] 条件推論と相対リスク森林を一般化し、時間変化の共変を許容する。
Coxモデルとトランスフォーメーションフォレストのパフォーマンスを比較した。
概して、2つの提案された森林の性能はカプラン・マイアー推定よりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:40:18 GMT)
Fair Classification via Transformer Neural Networks: Case Study of an
Educational Domain [0.1] 本稿では,Law Schoolのニューラルネットワークを用いた変圧器ネットワークにおけるフェアネス制約の予備的検討を行う。
フェアネス指標を用いて評価を行い、フェアネスと精度のトレードオフを確認しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 06:34:16 GMT)
[Re] Badder Seeds: Reproducing the Evaluation of Lexical Methods for
Bias Measurement [0.0] バイアス測定は、ほとんど常にシード項のレキシコンを用いて達成される。
本研究は,これらのレキシコン構築の理論的根拠を徹底的に検証する必要があるという原作者の主張に焦点をあてる。
著者の主張を支持する結果のほとんどを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:00:29 GMT)
YOLOv5s-GTB: light-weighted and improved YOLOv5s for bridge crack
detection [0.0] 本研究は,モバイルデバイスのシナリオに展開可能な,軽量,高精度,深層学習に基づく橋梁明瞭き裂認識モデルを提案する。
YOLOv5は、比較と検証のための実験を通じて、軽量き裂検出モデルの基本的なフレームワークとして同定されている。
改良されたモデルではパラメータが42%減少し,推論応答が高速になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:52:59 GMT)
Uncertainty Estimation in Machine Learning [0.0] 機械学習において、モデルの複雑さと厳密な非線形性は、不確実性評価に深刻な障害となる。
事前トレーニングモデルの最新の例は、数十億のパラメータと半テラバイトのトレーニングデータセットを備えたGenerative Pre-trained Transformer 3である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:11:11 GMT)
The power of microscopic nonclassical states to amplify the precision of
macroscopic optical metrology [0.0] 非古典的状態において、この方法で非古典的状態が精度を高めることができる量はその「メタロジカルパワー」と呼ばれる。
ここでは、すべての測定設定を最適化して、単一または複数モードの非古典状態によって達成できる最大拡張を得ることができます。
また、マッハ・ツェンダー干渉計は任意の単一モードの非古典的な入力状態に対する位相センシングのための最適ネットワークであることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:20:14 GMT)
The Hong-Ou-Mandel experiment: from photon indistinguishability to
continuous variables quantum computing [0.0] 相空間に基づく香港・奥羽・マンデル実験について概説する。
我々は時間と周波数の変数を、質量粒子の位置と運動量、または電磁場の二次構造と完全に類似した量子連続変数として解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 11:53:11 GMT)
The Gamma Generalized Normal Distribution: A Descriptor of SAR Imagery [0.0] ガンマ一般化正規(GGN)と呼ばれる合成開口レーダ(SAR)画像のモデリングのための新しい分布を提案する。
新しい分布の数学的キャラクタリゼーションは、極限挙動を特定し、密度とモーメント展開を計算することによって提供される。
GGNモデルの性能は, 合成データと実データの両方で評価し, 最大推定と乱数生成について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:34:54 GMT)
Ternary unitary quantum lattice models and circuits in $2 + 1$
dimensions [0.0] 二重ユニタリ量子ゲートの概念を2+1$次元の量子格子モデルに拡張する。
時間と空間次元の単位である三元一元四粒子ゲートについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:53:49 GMT)
Temporal entanglement, quasiparticles and the role of interactions [0.0] 我々は、相互作用するXXZハイゼンベルクモデルのリアルタイムトロッター化に対応する離散可積分力学系の量子クエンチを解析する。
本研究は, 相互作用の非自明な役割を浮き彫りにし, 相互作用可積分系の局所力学を効率的にシミュレートする可能性に関する興味深い疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:17:21 GMT)
TCE at Qur'an QA 2022: Arabic Language Question Answering Over Holy
Qur'an Using a Post-Processed Ensemble of BERT-based Models [0.0] アラビア語は神聖なクルアーンの言語であり、世界中の18億人の人々の神聖なテキストである。
本稿では,BERTモデルのアラビア変種に基づくアンサンブル学習モデルを提案する。
本システムでは,公式テストセットでPRR(Partial Reciprocal Rank)スコアが56.6%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 13:00:48 GMT)
Style-Content Disentanglement in Language-Image Pretraining
Representations for Zero-Shot Sketch-to-Image Synthesis [0.0] パラメータを(再)学習することなく,画像生成器をスケッチ・ツー・イメージ生成器として利用するために,コンテンツとスタイル表現のアンタングル化が可能であることを示す。
提案手法は,入力スケッチの表現における情報の構成性を仮定する算術初等演算からなる簡易な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:14:37 GMT)
Rate-Optimal Online Convex Optimization in Adaptive Linear Control [0.0] コストの逆変化による未知凸線形系の制御について考察する。
最適線形後角関数を実現するための最初の計算式を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:32:11 GMT)
Quantum particles in a suddenly accelerating potential [0.0] 本研究では,1次元の凝縮ポテンシャルに閉じ込められた量子粒子の速度および/または加速度の急激な変化下での挙動について検討した。
このような状況に対処するための適切な定式化を開発し、無限箱内の粒子のような単純な問題に対する遷移確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 01:10:46 GMT)
Pruning for Interpretable, Feature-Preserving Circuits in CNNs [0.0] 深部CNNから「機能保存回路」を抽出する手法を提案する。
これらの回路はネットワーク内に埋め込まれ、ターゲットの特徴に関連する畳み込みカーネルのサブセットのみを含む。
また,回路によって実装された画像フィルタリングプロセス全体を解析可能な形式でレンダリングする「回路図」を可視化するツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:12:40 GMT)
Preparing Maximally Entangled States By Monitoring the
Environment-System Interaction In Open Quantum Systems [0.0] 任意の量子系を最大絡み合った状態へ誘導するために、環境を設計・制御できることが示される。
我々はQASMシミュレータとIBM Q実プロセッサを用いて、ノイズが量子ビットの初期混合状態の準備に及ぼす影響を最小限の誤差で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:48:49 GMT)
PROMISSING: Pruning Missing Values in Neural Networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの学習と推論の段階において,欠落値(PROMISSing)を抽出する,シンプルで直感的かつ効果的な手法を提案する。
実験の結果, ProMISSing は様々な計算手法と比較して予測性能が良くなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:37:27 GMT)
Optimal entanglement enhancing via conditional measurements [0.0] 2モード圧縮真空状態におけるエンタングルメント向上のためのプロトコルについて検討する。
我々は様々な設定を分析し、状態の絡み合いを改善するための最適な設定を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:12:39 GMT)
On the duality between contrastive and non-contrastive self-supervised
learning [0.0] コントラスト学習と非コントラスト学習の理論的類似性に着目した。
これらの家族がいかに近いかを示し、基準における設計選択が最適化プロセスにどのように影響するかを示す。
以上の結果から,コントラスト法と非コントラスト法との差が著しく減少することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:04:12 GMT)
On a Relation among Bi-orthogonal system, Quadratic Non-Hermitian Boson
operators with real spectrum and Partial PT symmetry in Fock Space [0.0] 部分PT対称性と呼ばれる新しい対称性は、C2 内のベクトルの双直交集合から得られる非エルミート二次ボソン作用素に対して検討されている。
対称性の挙動は、再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)と見なされるフォック空間において理解されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:42:37 GMT)
Non-Liquid Cellular States [0.0] 細胞トポロジカル状態を液体または非液体の細胞状態に一般化する。
ゲージ対称性の破れ対ゲージ対称性の伸張界面をグルーリングすることによって、より一般的な非アーベル状態を構築する機構を提案する。
このアプローチは、高対称性とサブシステム/サブ次元対称性の両方の量子系の統一フレームワークにもつながるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:00:00 GMT)
Monkeypox Image Data collection [0.0] 本稿では、Monkeypox Openイメージデータ収集手順について説明する。
ウェブサイト、新聞、オンラインポータルから収集した画像を組み立てて作成され、データ拡張後の1905年頃の画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:35:19 GMT)
Moments dynamics and stationary states for classical diffusion-type GKSL
equations [0.0] この場合、GKSL方程式はウィナー過程に対応し、そのような方程式は第二空間微分の量子アナログとして理解できる二重可換子を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 08:43:34 GMT)
Mirror modular cloning and fast quantum associative retrieval [0.0] 量子状態は1つのパラメータに依存するユニタリ変換により、大域的なミラーリングに完全クローン化可能であることを示す。
そして、これは量子連想記憶の「完全」クローニングと等価であることを示し、その結果、古典的記憶よりも指数関数的に多くの情報を効率的に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:42:04 GMT)
MCD: Marginal Contrastive Discrimination for conditional density
estimation [0.0] Marginal Contrastive Discrimination (MCD) は条件密度関数を目的変数の限界密度関数と密度関数の比の2つの因子に再構成する。
提案手法は,ほとんどの密度モデルや回帰データセットにおいて,既存の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:22:29 GMT)
Learning an Adaptation Function to Assess Image Visual Similarities [0.0] ここでは、類推が重要となるとき、視覚的イメージ類似性を学ぶための特定のタスクに焦点を当てる。
本稿では,異なるスケールとコンテンツデータセットで事前学習した,教師付き,半教師付き,自己教師型ネットワークの比較を提案する。
The Totally Looks Like Image dataset conducted on the Totally Looks Like image highlight the interest of our method, by increase the search scores of the best model @1 by 2.25x。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:15:00 GMT)
Learning Fine Scale Dynamics from Coarse Observations via Inner
Recurrence [0.0] 最近の研究は、ディープニューラルネットワーク(DNN)による未知のシステムの進化に関するデータ駆動学習に焦点を当てている。
本稿では,このような粗い観測データから微細な力学を学習するための計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:28:52 GMT)
Key Agreement and Oblivious Transfer from Free-Energy Limitations [0.0] 本稿では,Landauerの原理に基づく秘密鍵確立プロトコルとマルチパーティ計算について述べる。
我々の結果は量子領域に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:59:06 GMT)
Identification via Retinal Vessels Combining LBP and HOG [0.0] 本稿では,LBP法とホッグ法を用いた網膜画像を用いた新しいアプローチを提案する。
網膜血管を機械ビジョン技術で正確に分離することが試みられ、回転とサイズの変化の持続性に優れたものとなる。
特徴を抽出し、類似性基準を識別に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:08:38 GMT)
HDDL 2.1: Towards Defining an HTN Formalism with Time [0.0] 産業やロボティクスなどの計画の現実的な応用には、リッチで多様なシナリオをモデル化する必要がある。
それらの解像度は通常、協調された同時アクション実行を必要とする。
いくつかのケースでは、そのような計画問題は階層的な方法で自然に分解され、階層的なタスクネットワーク形式によって表現される。
本稿では,HDDLの拡張に必要なセマンティクスと構文について論じるとともに,地球観測衛星計画問題のモデル化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 21:22:19 GMT)
Grand Unification of continuous-variable codes [0.0] 連続変数の量子誤り訂正符号(CV符号、単モードボソニック符号とも呼ばれる)は、フォールトトレラントな量子コンピュータを構築するための技術的に実行可能な選択肢である。
最も有名な例としては、GKP符号とキャット符号があり、それぞれが任意の離散変数または量子ビット符号に対していくつかの有利な性質を持つことが示されている。
猫符号は、他の種類のCV符号と同様に、回転対称符号と呼ばれる共通の性質を持つ符号の集合に属することが最近示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:00:01 GMT)
Functional Connectivity Methods for EEG-based Biometrics on a Large,
Heterogeneous Dataset [0.0] 本研究では,184人の被験者を対象に,機能接続(FC)とグラフベース(GB)の測定性能について検討した。
その結果, FCの識別能力はGB値よりも高いことがわかった。
位相同期値(PLV)に基づくガンマ周波数帯域から抽出した測定値を用いて97.4%の識別精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:54:04 GMT)
Finite-dimensional quantum observables are the special symmetric
$\dagger$-Frobenius algebras of CP maps [0.0] すべての特殊対称 $dagger$-Frobenius 代数が $operatornamefHilb$ の正準環であることを示す。
これは特殊対称 $dagger$-Frobenius 代数を $operatornamefHilb$ に倍めることによって生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:09:39 GMT)
Extracting Similar Questions From Naturally-occurring Business
Conversations [0.0] 実世界の英語ビジネス会話において意味論的に類似した質問を識別する作業において,既成のコンテキスト埋め込みモデルが埋め込み空間に狭い分布を持つことを示す。
本稿では,データ探索や従業員のコーチングに使用可能な可視化手法として,適切に調整された表現と,ビジネスユーザに対する関心の質問をグループ化するための少数の例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:13:44 GMT)
Entanglement entropy in the Ising model with topological defects [0.0] 絡み合いエントロピー(EE)は共形場の理論の多くの普遍的性質のシグネチャを含む。
トポロジ的欠陥が存在する場合のIsingモデルにおけるEEのab-initio解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:57:38 GMT)
Emergence of Kac-Moody Symmetry in Critical Quantum Spin Chains [0.0] 低エネルギー・長距離でのKac-Moody対称性の出現を数値的に検討する。
まず,Kac-Moodyジェネレータに対応する格子演算子を構築する手法を提案する。
数値的に、量子スピン鎖の低エネルギー状態に射影すると、これらの作用素はカック・ムーディ代数をほぼ満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 16:02:50 GMT)
Efficient electron transfer in quantum dot chains controlled by a cubic
detuning profile via shortcuts to adiabaticity [0.0] 理論的には、半導体量子ドットの線形鎖に沿った電子のシャットリングの制御について研究する。
制御パルスの最大掃引エネルギーと持続時間を制御することにより、所定の忠実度を実験的に設定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:23:08 GMT)
Dynamics of entropy in bipartite quasi-Hermitian systems and their
Hermitian counterparts [0.0] 準エルミート量子系はダイソン写像によって複数のエルミート系に写像できることを示す。
ダイソン写像におけるユニタリの選択は、同じ準エルミート系から生じる物理的に異なるエルミート系へと導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:42:27 GMT)
Distributional loss for convolutional neural network regression and
application to GNSS multi-path estimation [0.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いて画像から高次特徴表現を抽出する。
本手法の評価と説明のために,GNSS(Global Navigation Satellite System)マルチパス推定に適用した。
その結果, 分散損失を用いたソフトラベリングCNN手法は, 全ての条件下での古典的CNN回帰よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 09:45:12 GMT)
Detection of Fibrosis in Cine Magnetic Resonance Images Using Artificial
Intelligence Techniques [0.0] 本研究の目的は, 心臓磁気共鳴(CMR)画像における線維化を同定する新しい人工知能手法を仮定することであった。
コンボリューションニューラルネットワークを用いてCMR画像中の心筋のテクスチャを解析し、局所的な心筋組織損傷を判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:14:14 GMT)
Detecting Pulmonary Embolism from Computed Tomography Using
Convolutional Neural Network [0.0] 本研究は, 畳み込みニューラルネットワークを用いて胸部CT画像を取得する全症例において, 肺塞栓症を検出するための深層学習手法を提案する。
肺塞栓症検出システムにより, 肺塞栓症とCT像の同時検出が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 00:01:47 GMT)
Deep Learning Prediction of Severe Health Risks for Pediatric COVID-19
Patients with a Large Feature Set in 2021 BARDA Data Challenge [0.0] 新型コロナウイルスの感染が子どもに、正確かつタイムリーな医療を提供するためにもたらす深刻な健康リスクを予測することは重要である。
本研究は、新型コロナウイルス患者のさまざまな医療状況と測定値を表すために、新しい大規模単語袋のような手法を設計する。
論理的回帰に基づく簡易な特徴フィルタリングの後、深層学習法を用いて、新型コロナウイルス感染児の入院リスクと、入院した小児の合併症リスクの両方を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 17:14:53 GMT)
Creating and controlling exceptional points of non-Hermitian
Hamiltonians via homodyne Lindbladian invariance [0.0] 非エルミート・ハミルトニアン (NHHs) の例外点 (EPs) は、衝突する固有値と固有ベクトルに関連するスペクトル退化である。
これらのEPはオープン量子系で実験的に生成することができ、リンドブラッド方程式の下で進化する。
我々は、このメカニズムを利用して、ポストセレクションの計測を変更するだけでEPを作成し、制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:35:08 GMT)
Contrastive learning unifies $t$-SNE and UMAP [0.0] 隣接する埋め込みメソッド $t$-SNE と UMAP は、高次元データセットを視覚化するためのデファクトスタンダードである。
その結果,UMAPは$t$-SNE損失関数に適用された負のサンプリングであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:50:54 GMT)
Constraints on parameter choices for successful reservoir computing [0.0] 時系列予測の成功に必要となる他の条件について検討する。
予測性能の重要なパラメータを2つ同定し、予測が成功した領域を見つけるためにパラメータスイープを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 12:10:48 GMT)
Constraining Gaussian processes for physics-informed acoustic emission
mapping [0.0] 本稿では,物理インフォームドガウシアン法による音響放射マップの学習について考察する。
提案手法は,データ収集の負担を著しく低減し,境界条件知識の導入が予測精度を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 10:42:57 GMT)
Clifford Algebras, Quantum Neural Networks and Generalized Quantum
Fourier Transform [0.0] 我々はクリフォード代数による量子ニューラルネットワークのモデルを提案する。
クリフォード代数は、量子環境における多次元データ解析の自然な枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 20:29:59 GMT)
Budgeted Classification with Rejection: An Evolutionary Method with
Multiple Objectives [0.0] 予算付きシーケンシャル分類器(BSC)プロセスは、部分的特徴取得と評価ステップのシーケンスを通じて入力を行う。
これにより、不要な特徴取得を防止するための入力の効率的な評価が可能になる。
本稿では,信頼度に基づく拒否オプション付き逐次分類器を構築するための問題固有遺伝的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:38:45 GMT)
Bootstrap Method in Harmonic Oscillator [0.0] ブートストラップ法はディラックの手法の数値版とみなすことができる。
それは、それが様々なシステムで機能する理由を説明するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 18:08:31 GMT)
Automatic Quantification of Volumes and Biventricular Function in
Cardiac Resonance. Validation of a New Artificial Intelligence Approach [0.0] 本研究の目的は、心室機能(容積、質量、EF)を定量化するために、新しい人工知能ツールを検証することである。
本手法では,心臓の解剖学的情報を含む2つの畳み込みネットワークを提案し,分類誤差を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 14:17:12 GMT)
Automated visual inspection of silicon detectors in CMS experiment [0.0] CERNのCMS実験では、多くのHGCALセンサーモジュールが世界中の先進的な研究所で製造されている。
各センサーモジュールには、視覚検査のための約700のチェックポイントが含まれており、手動で検査を行うことはほぼ不可能である。
チェックポイントをより正確に評価するために,多数のモジュールの自動テストにおける製造欠陥の検出にディープラーニングを用いたオブジェクト検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 07:56:13 GMT)
Analysis of face detection, face landmarking, and face recognition
performance with masked face images [0.0] フェイスマスクの着用効果は、現在検討中の課題である。
その結果, 顔検出, 顔のランドマーク, 顔認識の性能は, 顔マスクによって負の影響を受けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Jun 2022 15:16:58 GMT)