From Pixels to Objects: Cubic Visual Attention for Visual Question
Answering [133.0] 近年,注目度に基づく視覚質問応答 (VQA) は,質問を利用して回答に関連する異なる視覚領域をターゲットにすることで大きな成功を収めている。
本稿では、VQAタスクを改善するために、新しいチャネルと空間的注意をオブジェクト領域に適用し、キュービック視覚注意(CVA)モデルを提案する。
実験の結果,提案手法は最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 07:03:18 GMT)
Cross-modal Clinical Graph Transformer for Ophthalmic Report Generation [116.9] 眼科報告生成(ORG)のためのクロスモーダルな臨床グラフ変換器(CGT)を提案する。
CGTは、デコード手順を駆動する事前知識として、臨床関係を視覚特徴に注入する。
大規模FFA-IRベンチマークの実験は、提案したCGTが従来のベンチマーク手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:16:30 GMT)
MSR: Making Self-supervised learning Robust to Aggressive Augmentations [98.6] 本稿では,弱いペアと攻撃的なペアの役割のバランスをとることによって,意味変化の影響に対処する新たなSSLパラダイムを提案する。
我々は,BYOLを2.5%改善したResNet-50を200エポックとして,ImageNet-1Kで73.1%のTop-1精度を実現したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 14:27:29 GMT)
First-Order Algorithms for Min-Max Optimization in Geodesic Metric
Spaces [93.4] min-maxアルゴリズムはユークリッド設定で解析されている。
指数関数法 (RCEG) が線形速度で最終収束を補正したことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 18:53:44 GMT)
Robust Meta-learning with Sampling Noise and Label Noise via
Eigen-Reptile [78.1] Meta-learnerは、利用可能なサンプルがわずかしかないため、過度に適合する傾向がある。
ノイズの多いラベルでデータを扱う場合、メタラーナーはラベルノイズに対して非常に敏感になる可能性がある。
本稿では,タスク固有のパラメータの主要な方向でメタパラメータを更新するEigen-Reptile(ER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 08:48:02 GMT)
Toward Learning Robust and Invariant Representations with Alignment
Regularization and Data Augmentation [76.9] 本論文はアライメント正則化の選択肢の増大を動機としている。
我々は、ロバスト性および不変性の次元に沿って、いくつかの人気のある設計選択のパフォーマンスを評価する。
我々はまた、現実的と考える仮定の下で経験的な研究を補完するために、アライメント正則化の挙動を正式に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:29:19 GMT)
Instance-wise Prompt Tuning for Pretrained Language Models [72.7] インスタンスワイドのPrompt Tuning(IPT)は、入力データインスタンスからプロンプトに知識を注入する最初のプロンプト学習パラダイムである。
IPTはタスクベースのプロンプト学習法を著しく上回り、調律パラメータのわずか0.5%から1.5%で従来の微調整に匹敵する性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 10:08:50 GMT)
Active Bayesian Causal Inference [72.7] 因果発見と推論を統合するための完全ベイズ能動学習フレームワークであるアクティブベイズ因果推論(ABCI)を提案する。
ABCIは因果関係のモデルと関心のクエリを共同で推論する。
我々のアプローチは、完全な因果グラフの学習のみに焦点を当てた、いくつかのベースラインよりも、よりデータ効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 22:38:57 GMT)
Fast and Accurate Error Simulation for CNNs against Soft Errors [64.5] 本稿では,誤りシミュレーションエンジンを用いて,コナールニューラルネットワーク(CNN)の信頼性解析のためのフレームワークを提案する。
これらの誤差モデルは、故障によって誘導されるCNN演算子の出力の破損パターンに基づいて定義される。
提案手法は,SASSIFIの欠陥効果の約99%の精度と,限定的なエラーモデルのみを実装した44倍から63倍までのスピードアップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 19:45:02 GMT)
Surface Code Design for Asymmetric Error Channels [55.4] 量子系におけるビットフリップと位相フリップの誤差が非対称であるという事実に基づく表面符号設計を導入する。
我々は、対称曲面符号と比較して、我々の非対称曲面符号は擬似閾値率をほぼ2倍にすることができることを示した。
表面符号の非対称性が増加するにつれて、疑似閾値レートの利点はチャネル内の任意の非対称性の度合いで飽和し始める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 19:36:18 GMT)
Initial Study into Application of Feature Density and
Linguistically-backed Embedding to Improve Machine Learning-based
Cyberbullying Detection [54.8] この研究は、自動サイバーバブル検出に関するKaggleコンペティションで提供されたFormspringデータセットで実施された。
本研究は,サイバブリング検出におけるニューラルネットワークの有効性と分類器性能と特徴密度の相関性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:17:15 GMT)
Your Neighbors Are Communicating: Towards Powerful and Scalable Graph
Neural Networks [48.6] メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)は1次元Weisfeiler-Lehman (1-WL)アルゴリズムによって上界表現性を持つことが知られている。
本稿では,メッセージパッシング方式のスケーラビリティを保った汎用かつ実証可能なGNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 21:37:59 GMT)
Occlusion-Resistant Instance Segmentation of Piglets in Farrowing Pens
Using Center Clustering Network [48.4] 本稿では,CClusnet-Inseg と呼ばれるインスタンスセグメンテーションのための新しい Center Clustering Network を提案する。
CClusnet-Insegは、各ピクセルを使ってオブジェクト中心を予測し、これらの中心をトレースし、クラスタリング結果に基づいてマスクを形成する。
6本のペンから収集した6本の動画から4600枚の画像を抽出し、その方法の訓練と検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 08:43:30 GMT)
Zeroth-Order SciML: Non-intrusive Integration of Scientific Software
with Deep Learning [46.9] 本稿では,SKSと深層学習(DL)の学習プロセスを統合することを提案する。
既存の知識統合アプローチは、一階のDLトレーニングパラダイムと互換性のある差別化可能な知識ソースを使用することに限定されます。
提案手法は、DLトレーニングと科学的知識を効果的に統合し、データ限定科学応用のための純粋にデータ駆動モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:52:42 GMT)
Learning in Congestion Games with Bandit Feedback [45.5] 我々は、良質な理論構造と広い実世界の応用を持つゲームのクラスである混雑ゲームについて検討する。
まず,渋滞ゲームにおける不確実性原理に直面する楽観性に基づく集中型アルゴリズムを提案する。
次に,Frank-Wolfe法とG-Optimal設計を組み合わせた分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 02:32:26 GMT)
On the Generalization Power of the Overfitted Three-Layer Neural Tangent
Kernel Model [40.1] 重畳された3層NTKの試験誤差は、2つの隠れた層のニューロンの数で減少する式によって上限づけられていることを示す。
また、学習可能な3層NTKの偏りのない集合は、ニューロンに様々な偏りがある2層NTKモデルよりも小さくないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 19:22:12 GMT)
Video-based Human-Object Interaction Detection from Tubelet Tokens [38.6] 本稿では,チューブレットトークンを学習し,映像に基づくヒューマンオブジェクトインタラクション検出のための表現として機能するTUTORというビジョントランスフォーマーを提案する。
チューブレットトークンは、空間的および時間的マージンに沿って意味論的に関連するパッチトークンを集約してリンクすることにより、ビデオを構造化する。
その結果,VidHOIでは相対的なmAPゲインが16.14ドル,VidHOIでは2ポイント,スピードアップでは4倍の2ポイントのアップを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:27:59 GMT)
Saliency Attack: Towards Imperceptible Black-box Adversarial Attack [35.9] そこで本稿では, ほとんど認識できない敵の例を生成するために, 摂動を小さな正弦領域に限定することを提案する。
我々はまた、より優れた非受容性を達成するために、サリアント地域の摂動を改善すべく、新しいブラックボックス攻撃であるサリアンシーアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:56:07 GMT)
Rethinking the Openness of CLIP [35.4] コントラスト言語-画像事前学習は、マッチングスタイルでオープン語彙画像分類を実現する大きな可能性を示している。
理論上は任意の語彙に対してオープンであるが、実際の精度は異なるため、CLIPのようなモデルのオープン性の評価と解析は困難である。
テキストの特徴を識別し,特徴空間の観点からCLIPの開放性を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:07:30 GMT)
Poisson2Sparse: Self-Supervised Poisson Denoising From a Single Image [34.3] 本稿では,単一画像の自己教師型学習手法を提案する。
繰り返しニューラルネットワークを用いた画像復調のための従来の反復最適化アルゴリズムを近似する。
提案手法はPSNRとSSIMの両面で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:08:58 GMT)
APES: Articulated Part Extraction from Sprite Sheets [32.6] 引き裂かれた人形は2Dキャラクターアニメーションを作成する上で最も一般的な表現の1つである。
本研究では,スプライトシートに示される小文字のポーズから,このような明瞭な部分を自動的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:44:04 GMT)
Extreme Compression for Pre-trained Transformers Made Simple and
Efficient [31.7] 極端圧縮、特に超低ビット精度(バイナリ/3次量子化)は、リソース制約デバイスに大規模なNLPモデルを適用するために提案されている。
我々は,超高速圧縮のための単純かつ効果的な圧縮パイプライン XTC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:19:45 GMT)
ZeroQuant: Efficient and Affordable Post-Training Quantization for
Large-Scale Transformers [29.6] 我々は、ZeroQuantと呼ばれる大きなTransformerベースのモデルを圧縮するための、効率的で安価なポストトレーニング量子化手法を提案する。
ZeroQuantは3つの主要コンポーネントを備えたエンドツーエンドの量子化と推論パイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:28:21 GMT)
CVNets: High Performance Library for Computer Vision [29.1] 我々は、視覚認識タスクのためのディープニューラルネットワークをトレーニングするための高性能なオープンソースライブラリCVNetsを紹介する。
CVNetsは、データ読み込み、データ変換、新しいデータサンプリング方法、いくつかの標準ネットワークの実装を含む、画像とビデオの理解ツールをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 14:55:24 GMT)
CAINNFlow: Convolutional block Attention modules and Invertible Neural
Networks Flow for anomaly detection and localization tasks [28.8] 本研究では,3*3完全畳み込みに組み込んだCBAMを交互に組み込んだ複素関数モデルを構築し,空間構造情報の保持と抽出を効果的に行う。
CAINNFlowは,CNNとTransformerのバックボーンネットワークを特徴抽出器として,高度な精度と推論効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:45:08 GMT)
Learning Speaker-specific Lip-to-Speech Generation [28.6] 本研究は,個々の話者の唇の動きの順序と発話の関連性を理解することを目的とする。
我々はディープメトリック学習を用いて時間同期を学習し、デコーダを誘導し、入力された唇の動きと同期して音声を生成する。
我々は,Grid and Lip2Wav Chemistryの講義データセットを用いて,単一話者自然言語生成タスクの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 19:40:02 GMT)
Is $L^2$ Physics-Informed Loss Always Suitable for Training
Physics-Informed Neural Network? [28.5] L2$ Physics-Informed Lossは、物理インフォームドニューラルネットワークのトレーニングにおけるデファクトスタンダードである。
我々は,HJB方程式に対する$Linfty$損失を最小限に抑える新しいPINNトレーニングを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:48:17 GMT)
On quantum algorithms for the Schr\"odinger equation in the
semi-classical regime [27.2] 半古典的状態におけるシュル・オーディンガーの方程式を考える。
このようなシュル・オーディンガー方程式はボルン=オッペンハイマーの分子動力学やエレンフェストの動力学など多くの応用を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:12:09 GMT)
Combinatorial optimization for low bit-width neural networks [23.5] 低ビット幅のニューラルネットワークは、計算資源を減らすためにエッジデバイスに展開するために広く研究されている。
既存のアプローチでは、2段階の列車・圧縮設定における勾配に基づく最適化に焦点が当てられている。
グリーディ座標降下法とこの新しい手法を組み合わせることで、二項分類タスクにおける競合精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:02:36 GMT)
RealAnt: An Open-Source Low-Cost Quadruped for Education and Research in
Real-World Reinforcement Learning [22.2] RealAntは、強化学習で使われる人気のあるAnt'ベンチマークの低コストな物理バージョンである。
RealAntは10分未満の経験から、ゼロから歩くことを学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 07:59:42 GMT)
Hybrid Architectures for Distributed Machine Learning in Heterogeneous
Wireless Networks [22.1] 本稿では,ハイブリッド分散機械学習(ML)アーキテクチャ,すなわちハイブリッドスプリットFL(HSFL)とハイブリッドフェデレーションSL(HFSL)の2つの新しいアーキテクチャを提案する。
HSFL と HFSL は従来の FL と SL と比較して通信/計算コストと訓練時間を大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:20:51 GMT)
Deciding What to Model: Value-Equivalent Sampling for Reinforcement
Learning [21.9] 本稿では,エージェントが真のモデルの代わりにターゲットにできるような,ほぼ等価でロッキーな環境圧縮を計算するアルゴリズムを提案する。
有限水平, エピソディックな逐次決定問題を解くアルゴリズムに対して, 情報理論的, ベイズ的後悔を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 23:36:38 GMT)
Between Rate-Distortion Theory & Value Equivalence in Model-Based
Reinforcement Learning [21.9] 本稿では,エージェントが相変わらず最適動作を回復する環境の単純で有用な近似を合成するアルゴリズムを提案する。
我々は、この損失のある環境圧縮問題の情報理論的性質を認識し、この速度歪み理論の適切なツールを用いて、値等価性がトラクタビリティを他の難解なシーケンシャルな意思決定問題にもたらすことができるかを数学的に正確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:09:46 GMT)
Implicit Neural Representation for Mesh-Free Inverse Obstacle Scattering [21.5] 多層パーセプトロンのレベルセットとしての形状のインプシット表現は、最近、形状解析、圧縮、再構成タスクで栄えている。
メッシュフリーで逆障害物散乱問題を解決するための暗黙的ニューラルネットワーク表現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） (Sat, 4 Jun 2022 17:16:09 GMT)
Nerfels: Renderable Neural Codes for Improved Camera Pose Estimation [21.1] 提案する3次元シーン表現Nerfelsは局所的に密度が高いが,世界規模では疎い。
我々は、レンダリング可能なコードでシーンに依存しないローカルな3Dパッチを表現するために、機能駆動のアプローチを採用する。
我々のモデルは、既存の最先端の手作り・学習型特徴推定装置に組み込むことができ、広いカメラベースラインシナリオでScanNetを評価する際に、性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 06:29:46 GMT)
Beyond Value: CHECKLIST for Testing Inferences in Planning-Based RL [20.4] 強化学習(RL)エージェントは、テストシナリオの分布よりも期待値を通じて一般的に評価される。
学習した遷移モデルと値関数を用いてオンライン木探索による決定を行うRLエージェントのテストを検討する。
本稿では,複雑なリアルタイム戦略ゲームを行うために訓練されたエージェントを評価するアプローチを用いて,知識のあるAI研究者が関与するユーザスタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 18:16:05 GMT)
Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex
multi-agent scenarios [19.7] 対実的長期予測を用いた個別治療効果(ITE)の推定は、そのような介入を評価するために実用的である。
本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能な,非実効的リカレントネットワークを提案し,介入の効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:04:25 GMT)
Reward Poisoning Attacks on Offline Multi-Agent Reinforcement Learning [17.8] 攻撃者は、中毒のコストを発生させながら、オフラインデータセットで異なる学習者に報酬ベクトルを変更することができる。
攻撃者は、その中毒コストを最小限に抑えるために、線形プログラムを定式化する方法を示す。
我々の研究は、敵攻撃に対する堅牢なMARLの必要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:15:57 GMT)
Interpolating Between Softmax Policy Gradient and Neural Replicator
Dynamics with Capped Implicit Exploration [16.7] ニューラルレプリケータダイナミクス(NeuRD)は、オンライン学習と進化ゲーム理論によって動機付けられた基礎的ソフトマックスポリシー勾配(SPG)アルゴリズムの代替である。
我々はモンテカルロの更新が大きな違いがあることを示し、サンプリングされたアクションの重要度補正はSPGの更新では無効化されるが、NeuRDの更新では無効化されない。これは当然、NeuRDの更新がSPGの更新よりも高いばらつきをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 18:07:31 GMT)
SPGNet: Spatial Projection Guided 3D Human Pose Estimation in Low
Dimensional Space [14.8] 本研究では,多次元再投影と教師あり学習を混合した3次元人間のポーズ推定手法を提案する。
提案手法は,データセットHuman3.6Mの推定結果に基づいて,定性的にも定量的にも,多くの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:51:00 GMT)
MACC: Cross-Layer Multi-Agent Congestion Control with Deep Reinforcement
Learning [14.3] Congestion Control (CC)は、ネットワーク容量を効率的に活用するためのコアネットワークタスクである。
本稿では,マルチエージェント強化学習に基づく階層間混雑制御アルゴリズムの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 12:02:35 GMT)
Learning Robust Representations Of Generative Models Using Set-Based
Artificial Fingerprints [14.2] 既存の手法はサンプル分布を通してモデル間の距離を近似する。
我々は、生成モデルの表現として、ユニークな痕跡(いわゆる「人工指紋」)を考える。
セットエンコーディングとコントラスト学習に基づく新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 23:20:07 GMT)
Developing hierarchical anticipations via neural network-based event
segmentation [14.1] 我々は、自律的に学習された潜在イベントコードによる階層的予測の開発をモデル化する。
本稿では,学習バイアスが緩やかに変化する潜在状態の発達を促進する階層的再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
より高いレベルのネットワークは、潜伏状態が変化しがちな状況を予測することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 18:54:31 GMT)
The Spike Gating Flow: A Hierarchical Structure Based Spiking Neural
Network for Online Gesture Recognition [12.9] 我々は,脳に触発されたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)をベースとした,オンライン行動学習のためのスパイキングゲーティングフロー(SGF)というシステムを開発した。
我々の知る限りでは、これは非バックプロパゲーションアルゴリズムに基づくSNNの中で最も正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:37:56 GMT)
An Unpooling Layer for Graph Generation [11.9] 機能のあるグラフが与えられると、アンプール層はこのグラフを拡大し、その望ましい新しい構造と機能を学ぶ。
我々は、アンプールグラフが連結であり、任意の連結グラフが3ノードグラフから順次アンプール可能であることを証明した。
QM9およびZINCデータセットを用いて、隣接行列に基づくアプローチの代わりにアンプール層を用いて得られた改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 01:59:31 GMT)
When Personalization Harms: Reconsidering the Use of Group Attributes in
Prediction [10.6] パーソナライズに対する標準的なアプローチは、個人データを提供するすべてのグループのパフォーマンス向上に失敗することを示す。
予測においてグループ属性の公正な使用を保証するため,集団選好保証を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 20:49:31 GMT)
From Spoken Thoughts to Automated Driving Commentary: Predicting and
Explaining Intelligent Vehicles' Actions [10.6] コメント運転では、ドライバーは観察、評価、意図を口頭で話す。
彼らの考えを語ることで、学習と熟練したドライバーの両方が、自分たちの環境をよりよく理解し、認識できるようになります。
インテリジェントな車両の文脈では、自動運転解説は運転行動についての理解に富んだ説明を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 20:29:28 GMT)
Deep Radiomic Analysis for Predicting Coronavirus Disease 2019 in
Computerized Tomography and X-ray Images [9.8] GMM-CNNと呼ばれるパラメトリックな特徴は、Coronavirus Disease 2019患者の胸部CTとX線スキャンに由来する。
以上の結果から,GMM-CNNは胸部CTおよびX線検査で新型コロナウイルスの予測を改善できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:10:21 GMT)
MetaNOR: A Meta-Learnt Nonlocal Operator Regression Approach for
Metamaterial Modeling [9.7] 非局所演算子回帰に基づく移動学習演算子のためのメタ学習手法であるMetaNORを提案する。
全体的な目標は、新しい未知の教材学習タスクのサロゲートモデルを効率的に提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 18:27:05 GMT)
Hybrid Value Estimation for Off-policy Evaluation and Offline
Reinforcement Learning [9.6] オフラインデータからの価値推定と学習モデルとのバランスをとることでバイアスと分散をトレードオフする。
我々は、Off-policy HVE(OPHVE)とModel-based Offline HVE(MOHVE)の2つの具体的なアルゴリズムを提供する。
OPHVEは、推定効率を測定する3つの指標すべてにおいて、他の非政治評価手法よりも優れており、MOHVEは最先端のオフライン強化学習アルゴリズムで、より良いあるいは同等のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 14:32:41 GMT)
Estimating the Effect of Team Hitting Strategies Using Counterfactual
Virtual Simulation in Baseball [8.6] 野球では、フィールド上のすべてのプレーは定量的に評価され、個人およびチーム戦略に影響を及ぼす。
そこで本研究では,反現実的バッティングシミュレーションを用いてその効果を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 01:33:04 GMT)
Optimizing Indoor Navigation Policies For Spatial Distancing [8.6] 本稿では,住民の移動パターンや方向指示に繋がる政策の変更に焦点をあてる。
本フレームワークでは,エージェント間の空間的距離の分散を改善するために,シミュレーション最適化プロセスが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 21:57:22 GMT)
Geodesic Properties of a Generalized Wasserstein Embedding for Time
Series Analysis [8.1] 輸送に基づくメトリクスと関連する埋め込み(変換)は、最近、非線形構造や変動が存在する信号クラスをモデル化するために使われてきた。
一般化されたワッサーシュタイン計量を用いた時系列データの測地特性と,その埋め込み空間における符号付き累積分布変換に関する幾何学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:03:35 GMT)
Face Recognition Accuracy Across Demographics: Shining a Light Into the
Problem [8.0] 平均的な顔の皮膚の明るさを持つ画像対の明るさは、人口統計学的および一致者間で最も一致した精度であることがわかった。
画像取得が制御される運用シナリオでは、狭い範囲で顔の肌の明るさを得られるように照明を調整した画像を取得することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 02:36:35 GMT)
Recurrent Image Registration using Mutual Attention based Network [8.0] 本稿では,再帰的ネットワークアーキテクチャと相互注意機構を組み合わせた新たな登録ネットワークを提案する。
本ネットワークは肺CT(CT)データセットにおいて最も精度が高く,腹部CTでは様々な大きさの9臓器で最も正確な結果の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:35:14 GMT)
Causal Discovery in Heterogeneous Environments Under the Sparse
Mechanism Shift Hypothesis [7.9] 機械学習のアプローチは、一般に独立で同一に分散されたデータ(すなわち、d)の仮定に依存する。
実際、この仮定は環境間の分散シフトによってほとんど常に破られる。
そこで我々は,様々な経験的推定器に適用可能なスコアベースアプローチであるメカニズムシフトスコア(MSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:39:30 GMT)
Evaluation of creating scoring opportunities for teammates in soccer via
trajectory prediction [7.7] 実際の動作と軌道予測による参照動作を比較することで,オフボールスコアリングの機会を創出する選手を評価する。
検証のために,プロサッカーリーグのチーム全試合の年間給与,ゴール,評価との関係を検討した。
提案手法は,ボールのない選手がチームメイトに得点率を与えるための指標として有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:58:37 GMT)
All One Needs to Know about Priors for Deep Image Restoration and
Enhancement: A Survey [7.6] 本稿では,近年の深部画像復元・拡張の進展を包括的に概観する最初の研究である。
本研究は,(1)深部画像の復元・向上のための先行の理論的分析,(2)DL方式で一般的に用いられている先行の階層的・構造的分類,(3)その原理・可能性・応用に関する事前の洞察に富んだ議論,(4)コミュニティにおけるさらなる研究を促すための今後の方向性を強調することによる重要な課題の要約,(5)すべての著作物とコードリンクの分類を提供するオープンソースリポジトリ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 23:33:34 GMT)
AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer
Heterogeneous Networks [7.3] 本稿では,ネットワーク層とエンティティにまたがるさまざまな機械学習手法に関連するタスクを分散する,階層ベースの新しいHetNetアーキテクチャを提案する。
このようなHetNetは、複数のアクセス方式と、エネルギー効率を高めるためのデバイス間通信(D2D)を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 22:03:19 GMT)
Intake Monitoring in Free-Living Conditions: Overview and Lessons we
Have Learned [5.1] スマートウォッチを用いたインテークモニタリングに関する最近の研究の概要を概観する。
また,これらの手法の評価結果を実世界の挑戦的データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 08:38:23 GMT)
Neural Lyapunov Control of Unknown Nonlinear Systems with Stability
Guarantees [4.8] 本稿では,未知の非線形システムをニューラルネットワークで安定化させ,ニューラルリアプノフ関数を学習するための学習フレームワークを提案する。
未知の非線形システムに対する閉ループ安定性の観点から,提案手法の理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 05:57:31 GMT)
Modeling of Textures to Predict Immune Cell Status and Survival of Brain
Tumour Patients [4.5] 放射線医学は、グリオーマのような様々な種類のがんが臨床結果を予測する能力を示した。
深部放射線学的特徴(DRF)を用いたグリオーマ患者の免疫マーカー(低値と高値)と生存率の予測を目指す。
提案したDRFと3つの免疫細胞マーカー(マクロファージM1,好中球,T細胞卵胞ヘルパー)の関連性を評価し,それらの生存率との関連性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:52:12 GMT)
Low Power Neuromorphic EMG Gesture Classification [3.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力でリアルタイムなEMGジェスチャー認識を約束している。
ニューロモルフィック・リカレントスパイキングニューラルネットワーク(RSNN)を用いたEMG信号に基づくジェスチャー認識の低消費電力高精度実証を行った。
我々のネットワークは,Roshambo EMGデータセット上で報告された最高の技術よりも53%の精度で,最先端の精度分類(90%)を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 22:09:34 GMT)
Black holes, fast scrambling and the breakdown of the equivalence
principle [3.5] ブラックホールは自然界で最速の量子スクランブラーであると推測されている。
入射体は、ページ時間以前にもヒルベルト空間全体と対になっていなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 19:54:28 GMT)
Formal Specifications from Natural Language [3.2] 本稿では,自然言語を複雑な意味を持つ形式仕様に翻訳する言語モデルについて検討する。
特に、構造化英語文からなる3つのデータセット上で、オフザシェルフ言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 10:49:30 GMT)
Kondo effect in a non-Hermitian, $\mathcal{PT}$-symmetric Anderson model
with Rashba spin-orbit coupling [3.1] 非エルミートハイブリダイゼーションの場合、$lambda$は非相互作用の場合であっても例外点を再正規化できることを示す。
強い結合構造では、$lambda$とインタラクションが協力して、Kondoの破壊に関連する臨界点を強く減らすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 12:08:07 GMT)
Comparing Performance of Different Linguistically-Backed Word Embeddings
for Cyberbullying Detection [3.0] ほとんどの場合、単語の埋め込みは生のトークンからのみ学習され、場合によってはレムマから学習される。
本稿では, 生のトークンや補題と組み合わせることで, 形態, 構文, その他の言語情報を保存することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 09:11:41 GMT)
Model-Informed Generative Adversarial Network (MI-GAN) for Learning
Optimal Power Flow [2.9] 最適電力流(OPF)問題は、電力系統にたらされる再生可能エネルギーの変動性、断続性、予測不可能性により、解決がますます困難になっている。
ニューラルネットワークのようなディープラーニング技術は最近、大規模OPF問題を解決する際の計算効率を改善するために開発されている。
本稿では,不確実性下でOPFを解決するための最適化モデルインフォームド・ジェネレーティブ・逆数ネットワーク(MI-GAN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:37:37 GMT)
Exploring the Potential of Feature Density in Estimating Machine
Learning Classifier Performance with Application to Cyberbullying Detection [2.5] 我々は,機械学習(ML)分類器の性能を訓練前に相対的に推定する方法として,特徴密度(HD)の可能性を分析する。
我々のアプローチ1は、自然言語処理のためのMLモデルのリソース集約的なトレーニングを最適化し、必要な実験の数を減らすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 09:11:13 GMT)
Adaptive Tree Backup Algorithms for Temporal-Difference Reinforcement
Learning [2.3] sigma=0$の選択はバイアスを増大させることなく分散を最小化することを示す。
エージェントが経験を積むにつれて重み付きバックアップが進化する適応木バックアップ(ATB)手法を提案する。
本実験は, 適応戦略が, 固定値や時間アニール値の$sigma$-valueに依存するよりも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 03:44:53 GMT)
Future Artificial Intelligence tools and perspectives in medicine [1.8] 現在、がんの限られた管理は人工知能の恩恵を受けており、主にコンピューター支援診断に関連しており、追加のリスクとコストを示す生検分析を避けている。
本稿では,臨床応用のためのAIベースの放射線治療ツールの進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 11:27:43 GMT)
A Neural Network Approach for Homogenization of Multiscale Problems [1.6] マルチスケール問題の均質化に対するニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
提案手法はブラウン歩行器を組み込んで,マルチスケールPDEソリューションのマクロな記述を求める。
線形および非線形多スケール問題の組による提案手法の有効性とロバスト性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:50:00 GMT)
Symmetry as a Representation of Intuitive Geometry? [1.2] 幾何学的直観における対称性の役割について検討し,コア幾何試験の2-交互強制選択変動に対する認知モデルを構築した。
本モデルは,2-AFC試験において,人間の平均値に匹敵する精度を達成し,直観的幾何学の重要な部分を捉えているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 16:15:35 GMT)
A Control Theoretic Framework for Adaptive Gradient Optimizers in
Machine Learning [1.1] 適応勾配法はディープニューラルネットワークの最適化に人気がある。
最近の例にはAdaGradとAdamがある。
我々は適応的勾配法のための汎用的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:55:33 GMT)
Design and Implementation of an Heuristic-Enhanced Branch-and-Bound
Solver for MILP [1.0] MIPコンペティションのために開発したMixed Programs (MIP) の解法について述べる。
コンペティションのルールによって確立された計算時間に制限された10分間を考慮し、本手法は実現可能な解を見つけることに焦点を当てる。
計算能力の広い組み合わせにより、トレーニングデータセットの19の問題の11を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:09:02 GMT)
Guided Deep Metric Learning [1.0] 我々は、ガイドドディープメトリックラーニングと呼ばれる新しいDML手法を提案する。
提案手法は、最大40%の改善まで、より優れた多様体の一般化と表現が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:34:11 GMT)
Automated Audio Captioning with Epochal Difficult Captions for
Curriculum Learning [0.2] Epochal Difficult Captionsはキーワード推定タスクのエレガントな進化である。
カリキュラムと現在のエポックの機能として決定される難易度に基づいて、ターゲットキャプションを変更する。
Epochal Difficult Captionsを使用することで、常にパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 06:42:05 GMT)
Modelling and Mining of Patient Pathways: A Scoping Review [0.1] 電子的健康データ提供の台頭により、多数の患者の経路を評価することが可能になった。
これらの経路をどのように合成するか、データからどのようにマイニングするかについても、いくつかの課題が持ち上がった。
本研究の目的は, この新たな研究分野を探求し, 表現モデル, 鉱業技術, 分析方法, 事例研究の例を紹介することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 12:44:24 GMT)
Variational Monte Carlo Approach to Partial Differential Equations with
Neural Networks [0.0] 我々は高次元確率分布の進化を規定する偏微分方程式を解くための変分的アプローチを開発する。
我々のアプローチは自然に非有界連続領域に作用し、その変動パラメータを通して全確率密度関数を符号化する。
検討されたベンチマークケースに対しては、従来の計算手法に到達できないレジームにおける解析解と同様に、数値解との優れた一致を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 07:36:35 GMT)
The Particle in a Box Warrants an Examination [0.0] 正準量子化を用いて、この例は単純さによって完全に研究されている。
その繰り返しの分析にもかかわらず、過去の結果を疑問視する特徴がある。
量子化問題を指摘することに加えて、アフィン量子化の手順は適切な量子化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:41:44 GMT)
Study on Image Filtering -- Techniques, Algorithm and Applications [0.0] 画像フィルタリングは、サイズ、形状、色、深さ、滑らかさ、その他の画像特性を変更する技術である。
本稿では,様々な画像フィルタリング手法とその幅広い応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:54:21 GMT)
Soft Adversarial Training Can Retain Natural Accuracy [0.0] 本研究では,制約条件下での頑健さを犠牲にすることなく,自然な精度を維持することができるトレーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは特に、ロバスト性と精度の適切なバランスを必要とする適度にクリティカルなアプリケーションをターゲットにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 04:13:25 GMT)
Quantum Computing in Pharma: A Multilayer Embedding Approach for Near
Future Applications [0.0] 量子コンピュータは、完全に量子力学的な方法で活動空間内の適度な数の軌道を扱うのに優れる。
リゲッティの Aspen-11 QPU 上の (2,2) 活性空間における F$enzi$ 上の量子位相推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 17:25:25 GMT)
Observation of the quantum Gouy phase [0.0] フォトニック量子状態の進化を制御することは、ほとんどの量子情報処理やメトロジータスクにおいて重要である。
グーイ位相と呼ばれる進化波の基本的な位相異常は、光子数状態のような光の基本量子状態の文脈では研究されていない。
我々は、伝播に伴う量子状態の進化を計算する簡単な方法の概要を述べ、この量子グーイ相が2光子量子状態にどのように影響するかを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 12:03:55 GMT)
MPE inference using an Incremental Build-Infer-Approximate Paradigm [0.0] ベイジアンネットワークで最も可能性の高い説明(MPE)の具体的な推論はNP完全であることが知られている。
インクリメンタルなビルド・インファー・アポキシメート・フレームワークをベースとした,MPEの近似推定アルゴリズムを提案する。
私たちのソリューションの精度は、ベンチマークの大部分でブランチとバウンド検索に匹敵し、競合する実行時間を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 09:37:44 GMT)
Learning Generative Factors of Neuroimaging Data with Variational
auto-encoders [0.0] 生成モデリングの枠組みを応用して、複数の病理を分類し、それらの病理の神経学的メカニズムをデータ駆動で復元する。
本稿では、現在のドメイン知識と整合した疾患関連メカニズムを学習するフレームワークの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 08:23:25 GMT)
Investigating Brain Connectivity with Graph Neural Networks and
GNNExplainer [0.0] 我々は,ディープラーニングによる音声聴取作業において,機能的接続性の詳細な検討を行った。
本稿では,脳波データをグラフ領域の信号として表現するグラフニューラルネットワーク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） (Sat, 4 Jun 2022 07:47:13 GMT)
Interpretable Models Capable of Handling Systematic Missingness in
Imbalanced Classes and Heterogeneous Datasets [0.0] 解釈可能な機械学習技術の医療データセットへの応用は、データのより深い洞察を得るとともに、早期かつ迅速な診断を容易にする。
医療データセットは、異種測定、サンプルサイズが制限された不均衡クラス、欠落データなどの一般的な問題に直面している。
本稿では,これらの問題に対処可能なプロトタイプベース (PB) 解釈モデル群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 20:20:39 GMT)
Image Data collection and implementation of deep learning-based model in
detecting Monkeypox disease using modified VGG16 [0.0] 新たに開発された"Monkeypox2022"データセットを紹介します。
研究1と2の2つの異なる研究を含む改良VGG16モデルを提案し評価する。
検討の結果,サルポックス患者を9.7pm1.8%の精度で同定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 00:34:15 GMT)
Forecasting the production of Distillate Fuel Oil Refinery and Propane
Blender net production by using Time Series Algorithms [0.0] 石油生産予測は、コスト効果を制御し、石油貯水池の機能を監視するための重要なステップである。
石油生産は、ポーシティー、透水性、圧縮性、流体飽和、その他よく動作するパラメータなどの貯水池の品質に影響を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 10:48:48 GMT)
Evaluation of Xilinx Deep Learning Processing Unit under Neutron
Irradiation [0.0] Xilinx Ultrascale+ MPSoC上でresnet50モデルを実行するDPUの精度に対するシングルイベントエフェクト(SEE)の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 12:45:06 GMT)
Discovering Ancestral Instrumental Variables for Causal Inference from
Observational Data [0.0] 測定変数(IV)は、観察データから興味の結果に対する治療の因果効果を推定するための強力なアプローチである。
既存のIV法は、IVが選択され、ドメイン知識で正当化されることを要求する。
本稿では,データから有効なIVを発見するためのデータ駆動アルゴリズムについて,軽度な仮定で検討・設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 07:48:13 GMT)
Digest of Quantum Stream Cipher based on Holevo-Yuen Theory [0.0] 本稿では,Holevo-Yuen理論に基づく量子ストリーム暗号と題する論文の概要と背景を紹介する。
2000年頃、OTPの欠点を克服する手法として新しい量子ストリーム暗号が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 08:17:34 GMT)
Continuous measurement of a qudit using dispersively coupled radiation [0.0] 位相保存法と位相感受性増幅法の両方を用いて,キャビティに結合したキューディットの連続モニタリングを解析した。
どちらの場合も平均的挙動は同じであるが,2次平面の計測軸によって個々の軌道は異なる速度で崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 22:58:49 GMT)
Constructing unbiased gradient estimators with finite variance for
conditional stochastic optimization [0.0] 条件最適化問題の解法として勾配降下法について検討する。
このようなパラメトリックなネスト予想の勾配は、再びネスト予想として表される。
いくつかの条件下では、マルチレベルモンテカルロ勾配推定器が非バイアスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:28:44 GMT)
Classification at the Accuracy Limit -- Facing the Problem of Data
Ambiguity [0.0] データカテゴリの重複から生じる分類精度の理論的限界を示す。
睡眠中のMNISTとヒト脳波記録を用いて、教師なしおよび教師なしのトレーニングによって生成された新しいデータ埋め込みを比較した。
これは、手書き数字や睡眠段階などの人間定義カテゴリーを「自然種」とみなすことができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 07:00:32 GMT)
C$^3$Fusion: Consistent Contrastive Colon Fusion, Towards Deep SLAM in
Colonoscopy [0.0] 光内視鏡(OC)による3D大腸再建による非検査面の検出は未解決の問題である。
近年の手法では,(1)フレーム・ツー・フレーム(あるいはフレーム・ツー・モデル)の予測が多くのトラッキング障害を引き起こし,(2)スキャン品質を犠牲にしてポイントベース表現に頼っている。
本稿では,これらの課題を終末まで解決し,定量的かつ定性的かつ堅牢な3次元大腸再建を実現するための新しい再構築フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 10:38:19 GMT)
Atypical lexical abbreviations identification in Russian medical texts [0.0] そこで我々は,ロシア語テキストの省略を識別する,効率的なMLベースのアルゴリズムを提案する。
この方法は、ROC AUCスコア0.926とF1スコア0.706を達成し、競合性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 13:16:08 GMT)
Actuarial Applications of Natural Language Processing Using
Transformers: Case Studies for Using Text Features in an Actuarial Context [0.0] このチュートリアルは、テキストデータをアクチュアリ分類と回帰タスクに組み込むことを実証する。
主な焦点はトランスフォーマーモデルを用いた手法である。
このケーススタディは、多言語設定と長い入力シーケンスに関連する課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 15:39:30 GMT)
A Superimposed Divide-and-Conquer Image Recognition Method for SEM
Images of Nanoparticles on The Surface of Monocrystalline silicon with High
Aggregation Degree [0.0] 本稿では,自動認識と情報統計量を実現するために重ね合わせ分割画像認識手法を提案する。
認識精度とアルゴリズム効率の点で他の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Jun 2022 02:42:57 GMT)