Imitating Past Successes can be Very Suboptimal [145.7] 既存の結果条件付き模倣学習手法が必ずしもポリシーを改善できないことを示す。
簡単な修正が、政策改善を保証する方法をもたらすことを示す。
我々の目的は、全く新しい方法を開発するのではなく、成果条件付き模倣学習の変種が報酬を最大化するためにどのように使用できるかを説明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:13:43 GMT)
Detection Hub: Unifying Object Detection Datasets via Query Adaptation
on Language Embedding [137.4] 大規模なデータを活用することで、多くのコンピュータビジョンタスクのパフォーマンスが向上する。
分類学の違いとボックスアノテーションの不整合の2つの主な障害を観察する。
この2つの課題は、データセットごとのカテゴリの言語埋め込みにオブジェクトクエリを適応させることで、効果的に対処できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:59:44 GMT)
Always Keep your Target in Mind: Studying Semantics and Improving
Performance of Neural Lexical Substitution [125.0] 本稿では,従来の言語モデルと最近の言語モデルの両方を用いた語彙置換手法の大規模比較研究を行う。
目的語に関する情報を適切に注入すれば,SOTA LMs/MLMsによるすでに競合する結果がさらに大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:16:19 GMT)
LegoNN: Building Modular Encoder-Decoder Models [117.5] 最先端エンコーダデコーダモデル(例えば、機械翻訳(MT)や音声認識(ASR))は、原子単位として構築され、訓練されたエンドツーエンドである。
MTおよびASRタスク間で再利用可能なデコーダモジュールを用いたエンコーダ・デコーダアーキテクチャの構築手順であるLegoNNについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:08:07 GMT)
Revealing Single Frame Bias for Video-and-Language Learning [115.0] 単一フレームのトレーニングモデルでは,トレーニングに複数のフレームを使用する既存手法よりも優れたパフォーマンスが得られることを示す。
この結果は、人気のあるビデオおよび言語データセットに強い「静的な外観バイアス」が存在することを明らかにする。
本稿では、時間的モデリングを促進するために、既存のきめ細かい行動認識データセットに基づく2つの新しい検索タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:28:30 GMT)
FairVFL: A Fair Vertical Federated Learning Framework with Contrastive
Adversarial Learning [102.9] 本稿では,VFLモデルの公平性を改善するために,FairVFL( Fair vertical federated learning framework)を提案する。
FairVFLの中核となる考え方は、分散化された機能フィールドに基づいたサンプルの統一的で公正な表現を、プライバシ保護の方法で学習することである。
ユーザのプライバシを保護するために,サーバ内の統一表現からプライバシ情報を除去する対向学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:43:32 GMT)
Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.9] 量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:32:57 GMT)
Building Robust Ensembles via Margin Boosting [98.6] 敵のロバスト性においては、単一のモデルは通常、全ての敵の攻撃に対して十分な力を持っていない。
我々は最大利得のアンサンブルを学習するアルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは,既存のアンサンブル技術に勝るだけでなく,エンド・ツー・エンドで訓練された大規模モデルにも勝ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:55:58 GMT)
Masked Unsupervised Self-training for Zero-shot Image Classification [98.2] Masked Unsupervised Self-Training (MUST)は、疑似ラベルと生画像という2つの異なる、補完的な監督源を活用する新しいアプローチである。
MUSTはCLIPを大きなマージンで改善し、教師なしと教師なしの分類のパフォーマンスギャップを狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:03:06 GMT)
Per-Instance Privacy Accounting for Differentially Private Stochastic
Gradient Descent [95.7] DP-SGDの実行時の個々の事例に対するインスタンスごとのプライバシ保証を効率よく計算するアルゴリズムを提案する。
ほとんどの例は、最悪の場合よりも強力なプライバシー保証を享受している。
これは、モデルユーティリティの観点で守られていないグループは、プライバシーの損失という点で同時に守られていないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:46:04 GMT)
The Survival Bandit Problem [89.0] 本稿では,Perottoらによるオープンな問題で導入されたマルチアームバンディット問題の変種であるサバイバルバンディット問題について検討する。
各段階において、エージェントは(おそらく負の)報酬を受け取り、累積報酬が予め定められた閾値よりも低い場合、手続きは停止し、この現象は破滅と呼ばれる。
遺跡が常に発生しているが必ずしも発生しない枠組みを研究する最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:23:14 GMT)
Finite-Time Regret of Thompson Sampling Algorithms for Exponential
Family Multi-Armed Bandits [88.2] 本研究では,指数関数族バンドイットに対するトンプソンサンプリング (TS) アルゴリズムの遺残について検討する。
最適な腕の過小評価を避けるために,新しいサンプリング分布を用いたトンプソンサンプリング(Expulli)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:08:21 GMT)
Online Deep Clustering with Video Track Consistency [85.9] ビデオオブジェクトトラックから視覚的特徴を学習するための教師なしクラスタリングに基づく手法を提案する。
教師なしのクラス非依存でノイズの多いトラックジェネレータを利用すれば、コストと正確なトラックアノテーションに依存するよりも精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:11:00 GMT)
COVIDx CT-3: A Large-scale, Multinational, Open-Source Benchmark Dataset
for Computer-aided COVID-19 Screening from Chest CT Images [82.7] 胸部CT画像から新型コロナウイルスの症例を検出するための大規模ベンチマークデータセットであるCOVIDx CT-3を紹介する。
COVIDx CT-3には、少なくとも17カ国で6,068人の患者から431,205個のCTスライスが含まれている。
我々は, COVIDx CT-3データセットのデータ多様性と潜在的なバイアスについて検討し, 地理的, 集団的不均衡について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:35:48 GMT)
On the balance between the training time and interpretability of neural
ODE for time series modelling [77.3] 本稿は,現代のニューラルODEを,時系列モデリングアプリケーションのためのより単純なモデルに還元することはできないことを示す。
ニューラルODEの複雑さは、従来の時系列モデリングツールと比較されるか、超える。
本稿では,ニューラルネットワークとODEシステムを用いた時系列モデリングの新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:49:40 GMT)
Physics-Inspired Temporal Learning of Quadrotor Dynamics for Accurate
Model Predictive Trajectory Tracking [76.3] クオーロタのシステムダイナミクスを正確にモデル化することは、アジャイル、安全、安定したナビゲーションを保証する上で非常に重要です。
本稿では,ロボットの経験から,四重項系の力学を純粋に学習するための新しい物理インスパイアされた時間畳み込みネットワーク(PI-TCN)を提案する。
提案手法は,スパース時間的畳み込みと高密度フィードフォワード接続の表現力を組み合わせて,正確なシステム予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:51:35 GMT)
On the Effectiveness of Fine-tuning Versus Meta-reinforcement Learning [71.6] 本稿では,新しいタスクを微調整したマルチタスク事前学習がメタテスト時間適応によるメタ事前学習と同等かそれ以上に機能することを示す。
マルチタスク事前学習はメタRLよりもシンプルで計算的に安価である傾向があるため、これは将来の研究を奨励している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:24:00 GMT)
Dual Swin-Transformer based Mutual Interactive Network for RGB-D Salient
Object Detection [67.3] 本研究では,Dual Swin-Transformerを用いたMutual Interactive Networkを提案する。
視覚入力における長距離依存をモデル化するために,RGBと奥行きモードの両方の機能抽出器としてSwin-Transformerを採用している。
5つの標準RGB-D SODベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、提案手法の優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:35:41 GMT)
Generating Long Videos of Dynamic Scenes [66.6] 本稿では、物体の動きを再現する映像生成モデル、カメラ視点の変化、時間とともに現れる新しいコンテンツについて述べる。
よくある障害ケースは、コンテンツが時間的一貫性を提供する誘導バイアスに過度に依存するため、決して変化しないことです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:29:51 GMT)
Computational Doob's $h$-transforms for Online Filtering of Discretely
Observed Diffusions [65.7] 本稿では,離散的に観察された非線形拡散過程のオンラインフィルタリングについて述べる。
本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。
数値実験により、提案手法はブートストラップ粒子フィルタよりも桁違いに効率的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:03:05 GMT)
The Road to a Successful HRI: AI, Trust and ethicS-TRAITS [64.8] このワークショップの目的は、人間とロボットの効果的で長期にわたるコラボレーションに向けた過去および現在進行中の研究についての洞察の交換を促進することである。
特に、自律的およびプロアクティブなインタラクションを実装するために必要なAI技術に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:12:45 GMT)
Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image
Super-Resolution [64.2] エイリアスの影響を抑制するために階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。
HSRNetは、他の作品よりも定量的かつ視覚的なパフォーマンスを向上し、エイリアスをより効果的に再送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:55:32 GMT)
Advantage of Coherent States in Ring Resonators over Any Quantum Probe
Single-Pass Absorption Estimation Strategy [63.1] オールパスリング共振器におけるコヒーレント状態プローブは、量子プローブのシングルパス戦略より優れていることを示す。
また、最適条件下では、コヒーレント状態プローブは、任意に明るい純粋な単モード圧縮プローブの性能と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:01:20 GMT)
Layered Depth Refinement with Mask Guidance [61.1] 汎用マスクを用いてSIDEモデルの深度予測を洗練させるマスク誘導深度改善の新しい問題を定式化する。
本フレームワークは,奥行きマップをマスクと逆マスクで表される2つの別々の層に分解し,層状改質・塗装・塗装を行う。
本手法は,内面境界領域と外面境界領域の深度を正確に補正し,異なる種類のマスクや初期深度予測に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:42:44 GMT)
Collaborative Intelligence Orchestration: Inconsistency-Based Fusion of
Semi-Supervised Learning and Active Learning [60.3] アクティブラーニング(AL)と半教師付きラーニング(SSL)は2つの効果があるが、しばしば孤立している。
本稿では、SSL-ALの潜在的な優位性をさらに調査するために、革新的な一貫性に基づく仮想aDvErialアルゴリズムを提案する。
2つの実世界のケーススタディは、提案したデータサンプリングアルゴリズムの適用と展開の実践的な産業価値を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:28:43 GMT)
Beyond spectral gap: The role of the topology in decentralized learning [58.5] 機械学習モデルのデータ並列最適化では、労働者はモデルの推定値を改善するために協力する。
本稿では、労働者が同じデータ分散を共有するとき、疎結合な分散最適化の正確な図面を描くことを目的とする。
我々の理論は深層学習における経験的観察と一致し、異なるグラフトポロジーの相対的メリットを正確に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:19:06 GMT)
Quantum Resources Required to Block-Encode a Matrix of Classical Data [56.5] 回路レベルの実装とリソース推定を行い、古典データの高密度な$Ntimes N$行列をブロックエンコードして$epsilon$を精度良くすることができる。
異なるアプローチ間のリソーストレードオフを調査し、量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)の2つの異なるモデルの実装を検討する。
我々の結果は、単純なクエリの複雑さを超えて、大量の古典的データが量子アルゴリズムにアクセスできると仮定された場合のリソースコストの明確な図を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:00:01 GMT)
Towards a General Purpose CNN for Long Range Dependencies in
$\mathrm{N}$D [49.6] 構造変化のない任意の解像度,次元,長さのタスクに対して,連続的な畳み込みカーネルを備えた単一CNNアーキテクチャを提案する。
1$mathrmD$)とビジュアルデータ(2$mathrmD$)の幅広いタスクに同じCCNNを適用することで、我々のアプローチの汎用性を示す。
私たちのCCNNは競争力があり、検討されたすべてのタスクで現在の最先端を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:48:02 GMT)
On the Advance of Making Language Models Better Reasoners [49.2] GPT-3 や PaLM のような大規模言語モデルは、数発の学習で顕著な性能を示した。
最近の進歩は、最終回答を生成する前に、言語モデルを意図的に導き、推論ステップの連鎖を生成する。
推論能力をさらに向上するための新しいアプローチであるDiVeRSeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:29:11 GMT)
Robust Sparse Mean Estimation via Sum of Squares [48.1] 本研究では,高次元スパース平均推定の問題点を,逆数外乱の$epsilon$-fractionの存在下で検討する。
我々のアルゴリズムは、サム・オブ・スクエア(Sum-of-Squares)ベースのアルゴリズムアプローチに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:49:54 GMT)
Towards Bridging Algorithm and Theory for Unbiased Recommendation [42.8] 推薦システムに対するバイアスフィードバックからバイアスのないアルゴリズムを学習する問題について検討する。
本稿では,非偏見的推薦のための原則的枠組みであるAdversarial Self-Training(AST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:43:04 GMT)
Fooling Explanations in Text Classifiers [42.5] テキスト入力サンプルを非知覚的に変更する新しい説明攻撃アルゴリズムであるTextExplanationer (TEF) を導入する。
TEFは変化しない入力属性と摂動入力属性の相関を著しく減少させる。
また,TAFの摂動は,対象モデルと説明法が不明なシナリオにおいても有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:58:08 GMT)
DeepCAVE: An Interactive Analysis Tool for Automated Machine Learning [41.9] DeepCAVEはAutoMLの最先端の最適化手順を分析し、監視するインタラクティブなフレームワークである。
当社のフレームワークのモジュール構造は、ユーザが自動的に生成したテキスト、テーブル、グラフィック視覚化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:59:39 GMT)
Neural Network Compression via Effective Filter Analysis and
Hierarchical Pruning [41.2] 現在のネットワーク圧縮法には、最大圧縮率を推定する理論的な枠組みが欠如している。
本研究では,ネットワークの最大冗長性を推定するための勾配行列特異点解析に基づく手法を提案する。
この最大速度で導かれ,ネットワーク性能を犠牲にすることなく,ニューロンネットワーク構造を最大化するために,新規で効率的な階層型ネットワークプルーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:30:47 GMT)
Garment Avatars: Realistic Cloth Driving using Pattern Registration [39.9] 衣料品の乾式表現のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
ガーメント・アバター(Garment Avatar)は、衣服の表現的かつ完全に駆動可能な幾何学モデルである。
リアルな仮想テレプレゼンスアプリケーションにおけるパイプラインの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:06:55 GMT)
Adaptive Rollout Length for Model-Based RL Using Model-Free Deep RL [39.6] ロールアウト長をメタレベルのシーケンシャルな意思決定問題としてチューニングする問題について検討する。
メタレベル決定問題の解決にはモデルフリーの深層強化学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:01:50 GMT)
How does overparametrization affect performance on minority groups? [39.5] オーバーパラメータ化は常に少数群のパフォーマンスを改善することを示す。
多数派と少数派の回帰関数が異なる設定では、パラメータ化が常に少数派のパフォーマンスを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:00:52 GMT)
One Ring to Bring Them All: Towards Open-Set Recognition under Domain
Shift [39.3] 我々は、$n$のソースクラスと未知のクラスを予測するために、$n$+1のウェイを学習するための新しいトレーニングスキームを提案する。
対象適応には、単純に重み付きエントロピー最小化を採用し、未ラベル対象領域にソース事前学習モデルを適用する。
提案手法は,複数のベンチマークに適応する際のソースデータを要求する,現在のUNDAアプローチを超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:39:54 GMT)
TriBYOL: Triplet BYOL for Self-Supervised Representation Learning [38.7] 本稿では,3重ビューの損失と組み合わさって,小規模バッチサイズで自己教師型表現学習の性能向上を図る。
提案手法は,小規模バッチサイズを用いた実世界の高解像度画像を用いた自己教師あり学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:03:05 GMT)
Self-Knowledge Distillation based Self-Supervised Learning for Covid-19
Detection from Chest X-Ray Images [38.7] 胸部X線画像からの新型コロナウイルス検出のための自己知識蒸留に基づく自己学習手法を提案する。
本手法は,視覚的特徴の類似性に基づいて,自己教師付き学習に画像の自己知識を利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:55:44 GMT)
Better Best of Both Worlds Bounds for Bandits with Switching Costs [37.7] 本稿では,2021年にRouryer,Seldin,Cesa-Bianchiらにより,スイッチングコストを伴うバンディットのベスト・オブ・ザ・ワールドス・アルゴリズムについて検討した。
本稿では, 極小最小の最小残差を$mathcalO(T2/3)$で同時に達成する, 驚くほど単純かつ効果的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:22:56 GMT)
Histogram Estimation under User-level Privacy with Heterogeneous Data [37.4] ユーザレベルの差分プライバシー下でのヒストグラム推定の問題点について検討する。
目標は、単一のユーザのすべてのエントリのプライバシを維持することだ。
そこで本研究では,後ろ向きのクリッピング閾値に関して,ほぼ2つの近似を達成できるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:53:24 GMT)
Improving Fairness in Graph Neural Networks via Mitigating Sensitive
Attribute Leakage [35.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上のノード表現を学習する際の大きな力を示している。
GNNは、トレーニングデータから歴史的偏見を継承し、予測における差別的偏見をもたらす可能性がある。
本研究ではFairVGNN(Fair View Graph Neural Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:25:20 GMT)
Fast and Robust Non-Rigid Registration Using Accelerated
Majorization-Minimization [35.7] 非剛性登録は、ターゲット形状と整合する非剛性な方法でソース形状を変形させるが、コンピュータビジョンにおける古典的な問題である。
既存のメソッドは通常$ell_p$型ロバストノルムを使用してアライメントエラーを測定し、変形の滑らかさを規則化する。
本稿では、アライメントと正規化のためのグローバルなスムーズなロバストノルムに基づく、ロバストな非剛体登録のための定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:00:33 GMT)
Decoupled Self-supervised Learning for Non-Homophilous Graphs [34.9] 既存の自己教師付き学習手法では、連結ノードがしばしば同じクラスに属したり、類似した特徴を持つ場合、グラフがホモフレンドリーであると仮定する。
グラフニューラルネットワークのための非結合型自己教師型学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:58:29 GMT)
Beyond Faithfulness: A Framework to Characterize and Compare Saliency
Methods [34.4] 正当性法は、各入力機能が機械学習モデルの予測にどれほど重要かを計算する。
本研究では,9次元の枠組みを記述し,サリエンシ法の特性を特徴付け比較する。
これらの次元は、サリエンシ法を記述し比較するための粒度の語彙を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:21:49 GMT)
The Devil is in the Labels: Noisy Label Correction for Robust Scene
Graph Generation [33.5] 本稿では,未知のSGGモデルに対する新しいモデルに依存しないNoIsyラベルCorrEction戦略を提案する。
NICEはノイズの多いサンプルを検出するだけでなく、より高品質な述語ラベルを再割り当てすることもできる。
NICEは負のノイズサンプル検出(Neg-NSD)、正のNSD(Pos-NSD)、雑音サンプル補正(NSC)の3つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:03:57 GMT)
Marvolo: Programmatic Data Augmentation for Practical ML-Driven Malware
Detection [33.0] 我々は、ML駆動型マルウェア検出装置の精度を高める方法として、マルウェア(および良性)データセットを成長させるバイナリバイナリミュータであるMARVOLOを提案する。
MARVOLOは、マルウェアの作者と防御上の良質な開発者が日常的に行う変更を模倣するセマンティックスコード変換を採用している。
広範囲に分散した商用マルウェアデータセットと最近のML駆動のマルウェア検出実験は、MARVOLOがアキュラシーを最大5%向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:18:31 GMT)
Group Meritocratic Fairness in Linear Contextual Bandits [32.2] エージェントがプールから1つの候補を選択し、各候補がセンシティブなグループに属するという線形文脈帯域問題について検討する。
エージェントのポリシーは、最も高い相対ランクの候補を選択する際に公平であることを示す公平性の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:54:38 GMT)
Structured Context Transformer for Generic Event Boundary Detection [32.1] 我々は、ジェネリックイベント境界検出タスクを解決するために、構造化コンテキスト変換器(SC-Transformer)を提案する。
バックボーン畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,各ビデオフレームの特徴を抽出する。
グループ化された類似性マップに基づいてイベント境界を決定するために、軽量な完全畳み込みネットワークが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 03:00:24 GMT)
How Far I'll Go: Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning via
$f$-Advantage Regression [31.4] オフライン目標条件強化学習(GCRL)は、純粋にオフラインのデータセットから多様な目標に到達するという形で、汎用的なスキル学習を約束する。
状態占有型マッチングの観点から,新しい回帰型オフラインGCRLアルゴリズムであるGoFARを提案する。
GoFARは後続のレバーベリングを一切必要とせず、その価値とポリシーネットワークに対する非インターリーブな最適化を享受しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:40:16 GMT)
Spatial Parsing and Dynamic Temporal Pooling networks for Human-Object
Interaction detection [30.9] 本稿では,空間的パーシングと動的テンポリング(SPDTP)ネットワークについて紹介する。
我々はCAD-120およびSome-Else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） (Tue, 7 Jun 2022 07:26:06 GMT)
PyTSK: A Python Toolbox for TSK Fuzzy Systems [30.4] PyTSKはTakagi-Sugeno-Kang (TSK) ファジィシステムを開発するためのPythonツールボックスである。
ユーザーはファジィクラスタリングやミニバッチ勾配勾配(MBGD)ベースのアルゴリズムを使ってTSKファジィシステムを最適化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:57:39 GMT)
UTTS: Unsupervised TTS with Conditional Disentangled Sequential
Variational Auto-encoder [30.4] TTS音響モデリング(AM)のためのテキストオーディオペアを必要としない、教師なし音声合成(UTTS)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、話者の持続時間モデル、音色特徴(アイデンティティ)、TTS推論のための内容の柔軟な選択を提供する。
実験により、UTTSは人間と客観的評価によって測定された高い自然性と知性のある音声を合成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:30:17 GMT)
Quantitative Stock Investment by Routing Uncertainty-Aware Trading
Experts: A Multi-Task Learning Approach [29.7] 既存のディープラーニング手法はランダムなシードやネットワークルータに敏感であることを示す。
本稿では,成功した取引会社の効果的なボトムアップトレーディング戦略設計ワークフローを模倣する,量的投資のための新しい2段階混成(MoE)フレームワークを提案する。
AlphaMixは4つの財務基準において、最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:58:00 GMT)
Can CNNs Be More Robust Than Transformers? [29.6] 視覚変換器は10年間、画像認識における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の長い支配を揺るがしている。
最近の研究では、トランスフォーマーは、異なるトレーニング設定に関わらず、本質的にCNNよりも堅牢であることがわかった。
トランスフォーマーのこのような優位性は、それ自体が自己注意型アーキテクチャであると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:17:07 GMT)
Enhancing Dual-Encoders with Question and Answer Cross-Embeddings for
Answer Retrieval [29.2] デュアルエンコーダは質問応答システム(QA)における回答検索のための有望なメカニズムである。
質問応答のクロス埋め込みと新しい幾何アライメント機構(GAM)を備えたデュアルエンコーダモデルを構築するためのフレームワークを提案する。
本フレームワークはDual-Encodersモデルを大幅に改善し,複数の回答検索データセット上で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:39:24 GMT)
CAINNFlow: Convolutional block Attention modules and Invertible Neural
Networks Flow for anomaly detection and localization tasks [28.8] 本研究では, CBAMを組み込んだ複雑な関数モデルの設計を行い, 空間構造情報の保持と抽出を効果的に行うことができる。
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） (Tue, 7 Jun 2022 17:27:44 GMT)
Decentralized Low-Latency Collaborative Inference via Ensembles on the
Edge [28.6] 本稿では,複数のユーザが推論中に協力して精度を向上させることで,エッジ上でのディープニューラルネットワーク(DNN)の適用を容易にすることを提案する。
私たちのメカニズムは、エッジアンサンブル(em edge ensembles)と呼ばれ、各デバイスに様々な予測子を持ち、推論中にモデルのアンサンブルを形成する。
エッジアンサンブルによって引き起こされる遅延を分析し、その性能改善は、通信ネットワーク上の一般的な前提の下で、わずかな追加遅延のコストで生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:24:20 GMT)
Critical Regularizations for Neural Surface Reconstruction in the Wild [26.5] 本稿では,高品質でロバストな再構成結果を得るのに,適切な点クラウド監視と幾何正規化が十分であることを示すRegSDFを提案する。
RegSDFは、複雑なトポロジと非構造化カメラ軌道を持つオープンシーンであっても、細部で表面を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:11:22 GMT)
FedPop: A Bayesian Approach for Personalised Federated Learning [25.7] パーソナライズド・フェデレーションド・ラーニング(Personalized Federated Learning)は、各クライアント用にテイラーされた機械学習モデルを協調的に学習することを目的とする。
我々は、個人化されたFLを集団モデルパラダイムに再キャストすることで、FedPopという新しい手法を提案する。
既存のパーソナライズされたFL法と比較すると,提案手法はクライアントのドリフトに対して堅牢であり,新しいクライアントの推測に実用的であり,その上,軽度な計算およびメモリオーバーヘッド下での不確実性定量化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 22:52:59 GMT)
On the Role of Discount Factor in Offline Reinforcement Learning [25.6] 割引係数である$gamma$は、オンラインRLサンプル効率と推定精度を改善する上で重要な役割を果たす。
本稿では、理論解析によるオフラインRLにおける$gamma$の2つの異なる効果について検討する。
その結果, オフラインRLアルゴリズムの性能において, 割引係数が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:22:42 GMT)
Utility of Equivariant Message Passing in Cortical Mesh Segmentation [25.5] E(n)-同変グラフニューラルネットワーク(EGNN)の標準グラフニューラルネットワーク(GNN)に対する有効性について検討する。
評価の結果,グローバル座標系の存在を活用できるため,GNNは協調メッシュ上でのEGNNよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:24:18 GMT)
A Trade-off-centered Framework of Content Moderation [25.1] コンテンツモデレーションは、モデレーションアクション、スタイル、哲学、価値観に関する一連のトレードオフとして特徴づけられる。
コンテンツモデレーションの調査と設計において、トレードオフが重要視されるべきである、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:10:49 GMT)
Rotation-Equivariant Conditional Spherical Neural Fields for Learning a
Natural Illumination Prior [24.8] SIRENネットワークを用いた変分自動デコーダに基づく条件付きニューラルネットワーク表現を提案する。
我々は、1.6K HDR環境マップのデータセットに基づいてモデルをトレーニングし、その逆レンダリングタスクへの適用性を示し、部分的な観測から環境マップの完成度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:02:49 GMT)
Inferring Unfairness and Error from Population Statistics in Binary and
Multiclass Classification [24.8] マルチクラス分類に一般化した等化オッズ基準に関する公平性について検討する。
本稿では,集合ラベル統計のみを用いて,与えられた分類器の不公平さと誤りを推測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:26:28 GMT)
Recall Distortion in Neural Network Pruning and the Undecayed Pruning
Algorithm [24.1] プルーニング技術は、スパシティの精度を交換するためにニューラルネットワークでうまく使われてきた。
本研究では,モデルに固有の強化効果を仮定して,リコール中の相対歪みについて検討する。
このような効果の減衰を目的とした新しい刈り込みアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:38:25 GMT)
Speaker-Guided Encoder-Decoder Framework for Emotion Recognition in
Conversation [23.9] 会話における感情認識は,会話中の発話の感情ラベルを予測することを目的としている。
動的に話者内および話者間依存関係を協調的に探索する新しい話者モデリング手法を設計する。
また、感情の復号化に話者情報を完全に活用する、ERCのための話者ガイドデコーダ(SGED)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:51:47 GMT)
Learning in Observable POMDPs, without Computationally Intractable
Oracles [23.6] 我々は,PMDPのための最初のオラクルフリー学習アルゴリズムを合理的な仮定で開発する。
具体的には、「観測可能」なPOMDPで学習するための準ポロリノミカル時間終端アルゴリズムを与えるが、観測可能性とは、状態上のよく分断された分布が観察よりもよく分断された分布を誘導するという仮定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:05:27 GMT)
IL-MCAM: An interactive learning and multi-channel attention
mechanism-based weakly supervised colorectal histopathology image
classification approach [23.5] 本稿では,注意機構と対話型学習に基づくIL-MCAMフレームワークを提案する。
提案するIL-MCAMフレームワークには,自動学習(AL)と対話学習(IL)の2段階がある。
IL段階において、IL-MCAMフレームワークは、対話的なアプローチでトレーニングセットに非分類画像を連続的に付加し、MCAMモデルの分類能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:03:05 GMT)
Efficient Annotation and Learning for 3D Hand Pose Estimation: A Survey [23.1] 注記データに制限のある3次元手ポーズアノテーションと学習手法の最近のアプローチについて検討する。
3次元手ポーズ推定では、アノテーション付き手ポーズアノテーションの収集は、手ポーズ推定器の開発における重要なステップである。
本研究では,手動,合成モデル,手動センサ,計算手法に分類したアノテーション手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:21:10 GMT)
A Privacy-Preserving Subgraph-Level Federated Graph Neural Network via
Differential Privacy [23.1] DPベースのフェデレーションGNNであるDP-FedRecを提案する。
DPは、ウェイトだけでなく、PSIからの交差点グラフのエッジにも適用され、クライアントのプライバシを完全に保護する。
DP-FedRecはグラフ拡張によってパフォーマンスが向上し、DPは計算オーバーヘッドが少ないことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:14:45 GMT)
Asymptotic Stability in Reservoir Computing [23.0] Reservoir Computingは、内部重みをランダムに固定したリカレントニューラルネットワークのクラスである。
実際には、摂動の効果が指数関数的に爆発しない安定した状態に留まることが望ましい。
我々は、リカレントカーネル制限を利用して、貯水池コンピューティングの安定性に関する新たな洞察を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:18:19 GMT)
A Simple and Optimal Policy Design for Online Learning with Safety
against Heavy-tailed Risk [22.8] 我々は,古典的多武装バンディット問題における重大リスクに対する安全性を確保する政策を設計する。
この重いリスクは、すべての「インスタンス依存の一貫性」ポリシーに存在します。
予想される後悔と軽微なリスクに対する最悪のケースの最適性は相容れないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:10:30 GMT)
DETR++: Taming Your Multi-Scale Detection Transformer [22.5] 本稿では,Transformer-based detection,すなわちDETRを提案する。
トランスフォーマーの自己保持機構の二次的な複雑さのため、DETRはマルチスケールの機能を組み込むことはできない。
RICO アイコン検出では 11.5% AP で,RICO レイアウト抽出では 9.1% AP で検出結果を 1.9% AP で改善する新しいアーキテクチャ DETR++ を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:38:31 GMT)
HMRNet: High and Multi-Resolution Network with Bidirectional Feature
Calibration for Brain Structure Segmentation in Radiotherapy [22.4] マルチスケール特徴学習と高分解能分岐からなる高分解能・高分解能ネットワーク(HMRNet)を提案する。
ABC 構造の大きさや位置を考慮し,各構造が大まかに局所化されてより細かなセグメンテーション結果が得られるようにネットワークを適用した。
提案手法は, ABCの2020年大会で2位を獲得し, 脳腫瘍のCTVのより正確かつ合理的なデライン化の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:23:40 GMT)
ObPose: Leveraging Canonical Pose for Object-Centric Scene Inference in
3D [21.7] 我々は、RGB-Dビデオから3Dオブジェクトを教師なしで分割することを学ぶ、教師なしオブジェクト中心生成モデルObPoseを提案する。
2D表現学習における先行技術に触発されたObPoseは、対象位置(場所)と外見(場所)情報を別々に符号化して、分解された潜在空間を考える。
ObPoseは、現在の最先端の3Dシーン推論よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:15:18 GMT)
Universal Speech Enhancement with Score-based Diffusion [21.3] 本稿では,55種類の歪みに同時に対処するユニバーサル音声強調システムを提案する。
提案手法は,スコアベース拡散を用いた生成モデルとマルチレゾリューション・コンディショニング・ネットワークから構成される。
提案手法は,専門家が実施した主観的テストにおいて,技量を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:32:32 GMT)
Selection in the Presence of Implicit Bias: The Advantage of
Intersectional Constraints [21.2] 雇用、昇進、大学入学などの選抜過程において、社会的に安定な属性に対する暗黙の偏見は、永続的な不平等を生み出すことが知られている。
交叉の場合、上記の非断面積制約は、暗黙のバイアスがない場合に達成可能な全ユーティリティの一部しか回復できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:40:21 GMT)
Neural Network Decoders for Permutation Codes Correcting Different
Errors [20.7] 電力線通信およびフラッシュメモリのランク変調における異なる種類の誤差を補正するために、置換符号を広範囲に研究した。
ニューラルネットワークデコーダを導入し,これらのエラーをワンショットデコードで訂正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:02:32 GMT)
Analogue quantum simulation of the Hawking effect in a polariton
superfluid [20.5] 平衡外物理学が分散関係にどのように影響するかを示し、従って相関波の放出と伝播を示す。
地平線上流の流体の位相と密度を光学的安定性の条件で支持することにより, 発光を最適化できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:11:15 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） (Tue, 7 Jun 2022 20:41:50 GMT)
DeepOPF-AL: Augmented Learning for Solving AC-OPF Problems with Multiple
Load-Solution Mappings [20.2] 非AC-OPF問題の複数の負荷-ソリューションマッピングは、ディープニューラルネットワーク(DNN)スキームに根本的な課題をもたらす。
我々はこの問題に対処するためのアプローチとしてDeepOP-ALを提案する。
本稿では,AC-OPF問題を従来の解法よりもはるかに高速に解くために,学習した拡張写像を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:57:09 GMT)
Tutel: Adaptive Mixture-of-Experts at Scale [20.0] Mixture-of-Experts (MoE)は、モデルのキャパシティを数兆以上のパラメータに拡張できる、ディープラーニングのための有望なテクニックとして登場した。
動的適応並列処理とパイプライニングを備えたMoEのための高度にスケーラブルなスタック設計および実装であるTutelを提案する。
Tutelは、実行時にアダプティブ並列性スイッチングとアダプティブパイプライニングを提供し、それぞれ1.74xと2.00xの単一MoE層をスピードアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:20:20 GMT)
Searching for Optimal Subword Tokenization in Cross-domain NER [19.9] 本研究では,NERにおける単語レベルの分散シフトを入力として,サブワードレベルのソリューションであるX-Pieceを導入する。
具体的には、ソースドメインの入力語を再学習し、ターゲットサブワード分布にアプローチし、最適な輸送問題として定式化して解決する。
4つのベンチマークNERデータセットに対して,BERT-taggerに基づく提案手法の有効性を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:39:31 GMT)
Shedding a PAC-Bayesian Light on Adaptive Sliced-Wasserstein Distances [19.7] スライス・ワッサーシュタイン距離(スライス・ワッサースタインせんさく、英: Sliced-Wasserstein distance、SW)は、ワッサーシュタイン距離に代えて計算的に効率的で理論的に基礎付けられた距離である。
我々は、PAC-ベイズ理論とSWが実際にはスライス分布に依存したギブズリスクに依存しているという中心的な観察を利用する。
我々は,最大差別的なSWを生成するスライス分布を学習する手順を含む,4種類の結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:20:22 GMT)
MIRNF: Medical Image Registration via Neural Fields [19.3] 我々は,新しいディープニューラルネットベースの画像登録フレームワークtextbfMIRNFを紹介した。
MIRNFは、ニューラルネットワークを介して実装された連続関数との対応マッピングを表す。
我々は2つの3次元MR脳スキャンデータセットの実験を行い、提案するフレームワークが最先端の登録性能を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:43:31 GMT)
Learning to Efficiently Propagate for Reasoning on Knowledge Graphs [18.3] 本稿では,知識グラフに基づくパスベースの推論のための効率的なモデルであるA*Netを提案する。
我々のA*Netは、最も短い経路問題に対する古典的なA*アルゴリズムにインスパイアされ、各ステップで重要なノードとエッジを優先順位付けします。
A*Netは、既存の最先端パスベースの手法と競合する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:01:36 GMT)
NOMAD: Nonlinear Manifold Decoders for Operator Learning [17.8] 関数空間における教師付き学習は、機械学習研究の新たな領域である。
関数空間における非線形部分多様体の有限次元表現を学習できる非線形デコーダマップを備えた新しい演算子学習フレームワークであるNOMADについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:52:44 GMT)
Learning Symbolic Operators: A Neurosymbolic Solution for Autonomous
Disassembly of Electric Vehicle Battery [17.0] 現在、バッテリーの分解は、主に人間によって行われており、おそらくは非構造環境と高い不確実性のためにロボットによって支援されている。
本稿では,従来の変分オートエンコーダ(VAE)モデルを拡張し,記号演算子を学習するニューロシンボリック手法を提案する。
試験結果から本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:00:39 GMT)
RAAT: Relation-Augmented Attention Transformer for Relation Modeling in
Document-Level Event Extraction [16.9] 我々はRelation-augmented Document-level Event extract (ReDEE)と呼ばれる関係依存をモデル化できる新しいDEEフレームワークを提案する。
関連情報をさらに活用するために,個別のイベント関連予測タスクを導入し,マルチタスク学習方式を採用し,イベント抽出性能を明示的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:11:42 GMT)
A Throughput Optimal Scheduling Policy for a Quantum Switch [16.7] 本研究は,量子状態と接続する複数のユーザに対して,共用なエンドツーエンドの量子状態を生成する量子スイッチについて検討する。
最大重量スケジューリングポリシを提案し,キャパシティ領域にあるすべての到着率のスイッチを安定化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:49:32 GMT)
Robust Time Series Dissimilarity Measure for Outlier Detection and
Periodicity Detection [16.2] 本稿では,ノイズや外れ値の影響を低減するため,RobostDTWという新しい時系列差分尺度を提案する。
具体的には、ロバストDTWは、設計した時間グラフトレンドフィルタリングを利用して、トレンドを推定し、時間ワープを交互に最適化する。
実世界のデータセットを用いた実験では、外乱時系列検出と周期性検出の両方において、DTWの変種と比較してロバストDTWの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 00:49:16 GMT)
FedRel: An Adaptive Federated Relevance Framework for Spatial Temporal
Graph Learning [16.2] 本稿では,空間時間グラフ学習のための適応型フェデレーション関連フレームワークであるFedRelを提案する。
フレームワークのコアとなるDynamic Inter-Intra Graph (DIIG)モジュールは、これらの機能を使用して空間時間グラフを生成することができる。
局所的なデータプライバシーを維持しながらモデルの一般化能力と性能を向上させるため、関連性駆動型フェデレーション学習モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:12:17 GMT)
Transformer-based Personalized Attention Mechanism (PersAM) for Medical
Images with Clinical Records [16.0] パーソナライズ・アテンション・メカニズム(PersAM)という手法を提案する。
PersAM法はトランスフォーマーアーキテクチャの変種を用いて医療画像と臨床記録の関係を符号化する。
PersAM法の有効性を実証するために,842人の悪性リンパ腫患者のサブタイプを同定する大規模デジタル病理問題に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:35:22 GMT)
Variational Meta Reinforcement Learning for Social Robotics [15.8] 社会ロボティクスは依然として多くの課題に直面している。
1つのボトルネックは、社会規範が環境に強く依存するため、ロボットの振る舞いを頻繁に適応させることである。
本研究ではメタ強化学習(meta-RL)を潜在的ソリューションとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:08:59 GMT)
What is the Metaverse? An Immersive Cyberspace and Open Challenges [15.1] メタバース(Metaverse)とは、複数のユーザがコンピュータ生成環境と対話できる仮想物理ブレンド空間である。
本稿では主にメタバースの開発と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:22:42 GMT)
AS2T: Arbitrary Source-To-Target Adversarial Attack on Speaker
Recognition Systems [15.0] 近年の研究では、敵対的攻撃に対する話者認識システム(SRS)の脆弱性が照らされている。
すべての設定をカバーするこのドメインの最初の攻撃であるAS2Tを紹介します。
本研究は, 無線通信において発生した可能性のある歪みについて検討し, 異なるパラメータの異なる変換関数を用いて, その歪みをモデル化し, 逆声の発生に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:38:55 GMT)
From "Where" to "What": Towards Human-Understandable Explanations
through Concept Relevance Propagation [15.0] eXplainable Artificial Intelligence(XAI)の新興分野は、今日の強力だが不透明なディープラーニングモデルに透明性をもたらすことを目指している。
局所的なXAI手法は属性マップの形で個々の予測を説明するが、グローバルな説明手法はモデルが一般的にエンコードするために学んだ概念を視覚化する。
地域的・グローバルなXAIの背景にある原則を組み合わせることで、より情報的な説明を得ることを目的としている技術はごくわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:05:58 GMT)
Preconditioned Gradient Descent for Overparameterized Nonconvex
Burer--Monteiro Factorization with Global Optimality Certification [14.7] 非函数 $f(X)=phi(XXT)$ を$ntimes r$ factor matrix $X$ で最小化するために勾配降下を考える。
本稿では,勾配降下の収束率を線形に戻すための安価なプレコンディショナーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:26:49 GMT)
DynaMaR: Dynamic Prompt with Mask Token Representation [14.3] 教師なしのアプローチで事前訓練された大規模な言語モデルは、多くの下流タスクで大幅なパフォーマンス向上を達成できる。
プロンプトベースの微調整は、数発のタスクで成功したアプローチであることが証明されている。
本稿では,これら2つの問題に対処するプロンプトベース微調整の改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:54:36 GMT)
Object Scan Context: Object-centric Spatial Descriptor for Place
Recognition within 3D Point Cloud Map [14.2] 位置認識技術は、蓄積したエラーを排除し、自身を再ローカライズする機能を備えたSLAMアルゴリズムを提供する。
既存のクラウドベースの位置認識手法では、ライダー中心のグローバルディスクリプタのマッチングを利用することが多い。
そこで本研究では,Main Object を中心に構築された新しいグローバルディスクリプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:27:28 GMT)
A new method incorporating deep learning with shape priors for left
ventricular segmentation in myocardial perfusion SPECT images [14.2] 心筋灌流SPECT(MPS)による左室機能評価は, 正確な心筋セグメンテーションに依存している。
本研究の目的は,LV機能パラメータの自動計測のためのLV心筋を高精度に抽出するために,形状に深層学習を取り入れた新しい手法を開発し,検証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 22:12:11 GMT)
Siamese Encoder-based Spatial-Temporal Mixer for Growth Trend Prediction
of Lung Nodules on CT Scans [13.9] 肺結節の管理においてはCTスキャンの直径変化から, 進展を予測することが望ましい。
肺結節の成長傾向予測の性能向上のためには, 連続CTで同じ結節の変化を比較することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:44:56 GMT)
Towards Meta-learned Algorithm Selection using Implicit Fidelity
Information [13.8] IMFASは、計算コストの低い任意のメタ機能によって容易に豊かになる情報的ランドマークを生産する。
テスト期間中に、ほぼ半分の忠実度シーケンスでSuccessive Halvingを破ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:14:24 GMT)
Towards Understanding and Mitigating Audio Adversarial Examples for
Speaker Recognition [13.2] 話者認識システム(SRS)は、最近、敵の攻撃に対して脆弱であることが示され、重大なセキュリティ上の懸念が提起されている。
話者認識に対する先進的な7つの攻撃を用いて、22の多様な変換を行い、徹底的に評価する。
提案手法は, 完全ホワイトボックス環境において, 対人訓練と組み合わせた特徴レベル変換が, 単独の対人訓練に比べ, より効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:38:27 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） (Tue, 7 Jun 2022 05:33:19 GMT)
Dual Decomposition of Convex Optimization Layers for Consistent
Attention in Medical Images [12.8] 医学における機械学習モデルの統合における主要な関心事は、推論を解釈する能力である。
共起層間の一貫した解釈を行う多層アテンション機構を提案する。
提案手法は,弱い注釈付き医用画像データを活用し,モデルの予測に対する完全かつ忠実な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:07:51 GMT)
Sampling without Replacement Leads to Faster Rates in Finite-Sum Minimax
Optimization [12.8] 滑らかな有限サム最小値最適化のための勾配アルゴリズムの収束速度を解析する。
このようなアルゴリズムの多くは、置換のないサンプリングポイントが、置換したサンプリングよりも高速な収束をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 00:37:37 GMT)
Mean Estimation in High-Dimensional Binary Markov Gaussian Mixture
Models [12.7] 2進隠れマルコフモデルに対する高次元平均推定問題を考える。
ほぼ最小限の誤差率(対数係数まで)を $|theta_*|,delta,d,n$ の関数として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:56:10 GMT)
Singapore Soundscape Site Selection Survey (S5): Identification of
Characteristic Soundscapes of Singapore via Weighted k-means Clustering [12.6] 任意の知覚特性を持つ特徴音像をピンポイントするロバストな参加者主導手法を提案する。
シンガポールの音環境は,ISO 12913-2の知覚モデルにおいて,「鮮度」と「イベントフルネス」の軸から発生する知覚的四分詞にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:45:17 GMT)
Self-supervised Domain Adaptation in Crowd Counting [12.3] この研究は、未ラベルのデータセット上でより堅牢な予測を生成するために、既存のデータセットを基礎的な真実で利用する新しいアプローチを導入している。
ネットワークはラベル付きデータでトレーニングされる一方で、ターゲットドメインからのラベルのないサンプルもトレーニングプロセスに追加される。
上海技術、UCF_CC_50、UCF-QNRFデータセットに関する実験は、他の最先端技術よりも、我々の手法をより一般化した改善を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:35:08 GMT)
Localizing Semantic Patches for Accelerating Image Classification [12.3] まず、AnchorNetと呼ばれる軽量パッチ提案ネットワークを用いて、入力画像上のタスク認識領域をピンポイントする。
次に、より小さな空間冗長性を持つ局所的なセマンティックパッチを一般的な分類ネットワークに供給する。
提案手法は,より少ない推論コストでSOTA動的推論手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:01:54 GMT)
Certifying Data-Bias Robustness in Linear Regression [12.0] 本稿では, 線形回帰モデルが学習データセットのラベルバイアスに対して, ポイントワイズで損なわれているかどうかを検証する手法を提案する。
この問題を個々のテストポイントに対して正確に解く方法を示し、近似的だがよりスケーラブルな方法を提供する。
また、いくつかのデータセット上の特定のバイアス仮定に対して、高いレベルの非腐食性など、バイアス-腐食性のギャップを掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 20:47:07 GMT)
Distributed Newton-Type Methods with Communication Compression and
Bernoulli Aggregation [11.9] 曲率情報に対する同調圧縮と集約機構について検討する。
適応しきい値処理やベルヌーイ集約といった新しい3PC機構は、通信の低減と時折ヘッセン計算を必要とする。
全ての方法について、高速条件数非依存の局所線型および/または超線型収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:12:21 GMT)
Variable-rate hierarchical CPC leads to acoustic unit discovery in
speech [11.6] 本研究では,複数レベルのコントラスト予測符号化を適用することで,音声の階層的表現の自己教師型学習について検討する。
本稿では,低レベルCPCモジュールの出力が一様でないため,高レベルCPCモジュールの損失を最小化するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:14:38 GMT)
PP-OCRv3: More Attempts for the Improvement of Ultra Lightweight OCR
System [11.6] PP-OCRv3は、PP-OCRv2に基づいてテキスト検出モデルとテキスト認識モデルを9つの側面でアップグレードする。
実データによる実験では、PP-OCRv3のマハンはPP-OCRv2より5%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:33:50 GMT)
Signal Propagation in Transformers: Theoretical Perspectives and the
Role of Rank Collapse [11.5] 我々はトランスフォーマーにおけるランク崩壊の原因と影響に新たな光を当てた。
トークン表現のランク崩壊は,クエリやキーの勾配がなくなることによって,トレーニングを妨げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:07:24 GMT)
Risk Measures and Upper Probabilities: Coherence and Stratification [10.5] 機械学習は典型的に古典的確率論を前提としており、これは集合が期待に基づいて構築されていることを意味する。
我々は、スペクトルリスク測度、チョーケ積分、ローレンツノルムなどと呼ばれる、強力な、リッチな代替手段のクラスを体系的に検討する。
我々は、この新しい不確実性に対するアプローチが、実践的な機械学習問題に取り組むのにどのように役立つかを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:08:16 GMT)
Code-DKT: A Code-based Knowledge Tracing Model for Programming Tasks [10.5] 本稿では,DKTを拡張するためのドメイン固有のコード機能を自動的に抽出し,選択するためのアテンション機構を用いたCode-based Deep Knowledge Tracing (Code-DKT)を提案する。
我々は,5つのプログラム課題を解こうとする50人のクラスから得られたデータセットに対して,Code-DKTの有効性をベイジアン・ディープ・ナレッジ・トラクション(BKT,DKT)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:29:44 GMT)
Towards Scalable Hyperbolic Neural Networks using Taylor Series
Approximations [10.1] ハイパーボリックネットワークは、階層的データセットを含むいくつかの領域において、ユークリッドネットワークよりも顕著に改善されている。
それらの実践における採用は、(i)高速化されたディープラーニングハードウェアの非スケーリング性、(ii)双曲空間の閉鎖による消滅、(iii)情報損失により制限されている。
テイラー級数展開を用いた双曲作用素の近似を提案し、双曲函数の接勾配を同変に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 22:31:17 GMT)
FEL: High Capacity Learning for Recommendation and Ranking via Federated
Ensemble Learning [10.0] 消費者プライバシニーズに対処するための効果的なアプローチとして、フェデレートラーニング(FL)が登場している。
FLは、スマートキーボードモデルのトレーニングやキーワードスポッティングなど、特定の機械学習タスクにうまく適用されている。
FLの最初の成功にもかかわらず、ランキングやレコメンデーションタスクなど多くの重要なディープラーニングのユースケースは、デバイス上での学習に限定されている。
本稿では,ディープラーニングランキングと推薦タスクの大規模なメモリ要件に対処するためのソリューションとして,フェデレート・アンサンブル・ラーニング(FEL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:05:41 GMT)
Adaptive Weighted Nonnegative Matrix Factorization for Robust Feature
Representation [9.8] 非負行列分解(NMF)は、機械学習における次元の減少に広く用いられている。
従来のNMFは、ノイズに敏感であるように、アウトリーチを適切に扱わない。
本稿では,各データポイントの異なる重要性を強調するため,重み付き適応重み付きNMFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:27:08 GMT)
SHRED: 3D Shape Region Decomposition with Learned Local Operations [9.8] 3D SHape Region Decomposition法としてSHREDを提案する。
SHREDは3Dポイントクラウドを入力として、学習したローカル操作を使用して、きめ細かい部分インスタンスを近似するセグメンテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:55:15 GMT)
Overcoming the Long Horizon Barrier for Sample-Efficient Reinforcement
Learning with Latent Low-Rank Structure [9.8] 低位構造を示すMDPのクラスについて検討する。
生成モデルへのアクセスを前提とした低ランク構造を効率的に活用する,統計的保証を伴う新しいアルゴリズムを提案する。
線形および低ランクのMDPに関する文献とは対照的に、既知の特徴マッピングは必要とせず、アルゴリズムは計算的に単純であり、その結果は長期間の地平線を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 20:39:51 GMT)
A new Hyper-heuristic based on Adaptive Simulated Annealing and
Reinforcement Learning for the Capacitated Electric Vehicle Routing Problem [9.7] 都市部では環境汚染と地球温暖化を減らすために電気自動車(EV)が採用されている。
社会と経済の持続可能性に影響を与え続けているラストマイルロジスティクスの軌道をルーティングするのにはまだ不足がある。
本稿では,高ヒューリスティック適応アニーリングと強化学習というハイパーヒューリスティックなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:10:38 GMT)
TSFEDL: A Python Library for Time Series Spatio-Temporal Feature
Extraction and Prediction using Deep Learning (with Appendices on Detailed
Network Architectures and Experimental Cases of Study) [9.4] TSFEライブラリは、AGPLv3ライセンスの下でflow+KerasとPyTorchモジュールのセット上に構築されている。
この提案に含まれるアーキテクチャのパフォーマンス検証は、このPythonパッケージの有用性を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:58:33 GMT)
A Penny for Your (visual) Thoughts: Self-Supervised Reconstruction of
Natural Movies from Brain Activity [9.2] 本稿では,自然映画復元のための自己監督的アプローチを提案する。
トレーニングビデオのフレームレートをフル活用し、fMRI記録に対応するクリップに限らない。
我々は、fMRIデコーダに折り畳むと、より高いフレームレートでビデオの再構成が可能になる、新しい、シンプルな天然ビデオの時間前処理を導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:27:22 GMT)
Recent Advances in Bayesian Optimization [9.1] 本稿では,ベイズ最適化の最近の進歩について,包括的かつ最新の調査を試みている。
我々はベイズ最適化に関する既存の研究を,提案アルゴリズムのモチベーションと焦点に応じて,9つの主要なグループに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:47:00 GMT)
Topological energy braiding of the non-Bloch bands [9.1] 我々は1次元の非エルミート強結合モデルを導入することにより、非ブロッホ帯のエネルギーブレイディングを明らかにする。
ホップリンクのようなトポロジカルな非ブロッホバンドの全く新しいクラスが見つかる。
我々は、非ヘルミタン系のための非ブロック帯のトポロジカルエネルギーブレイディングに光を当てられることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:38:48 GMT)
Giant atoms with time-dependent couplings [8.5] 時間依存性の結合強度を持つ導波路に結合する2レベルの巨大原子の崩壊ダイナミクスについて検討する。
原子の力学は、初期の原子-導波路結合強度に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:48:47 GMT)
Asymmetric Fraunhofer pattern in Josephson junctions from
heterodimensional superlattice V$_5$S$_8$ [8.5] ジョセフソン接合(JJ)におけるスピン軌道結合(SOC)の導入は、異常なジョセフソン効果を引き起こす。
新たに発見されたヘテロ次元超格子 V$_5$S$_8$ と SOC の特別な形式の JJ について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:21:50 GMT)
Parotid Gland MRI Segmentation Based on Swin-Unet and Multimodal Images [7.9] 耳下腺腫瘍は頭頸部腫瘍の約2%から10%を占める。
ディープラーニングの手法は急速に発展しており、特にTransformerはコンピュータビジョンにおける従来の畳み込みニューラルネットワークに勝っている。
テストセットのモデルのDSCは88.63%、MPAは99.31%、MIoUは83.99%、HDは3.04であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:20:53 GMT)
Few-Shot Learning by Dimensionality Reduction in Gradient Space [7.8] SubGDは降下勾配更新に基づく新しい数ショット学習法である。
適切な部分空間に限定したモデルが、数ショットの学習に適していることを示す。
我々は,3つの異なる力学系問題設定におけるSubGDの利点を実験的に裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:58:35 GMT)
MS-RNN: A Flexible Multi-Scale Framework for Spatiotemporal Predictive
Learning [7.7] 近年のRNNモデルを強化するために,Multi-Scale RNN (MS-RNN) というフレームワークを提案する。
4つの異なるデータセットに対する徹底的な実験によりMS-RNNフレームワークを検証する。
この結果から,我々のフレームワークを組み込んだRNNモデルは,メモリコストが従来よりもはるかに低いが,性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:57:58 GMT)
Look Back When Surprised: Stabilizing Reverse Experience Replay for
Neural Approximation [7.6] 最近開発された理論上は厳格なリバース・エクスペリエンス・リプレイ(RER)について考察する。
実験を通して、様々なタスクにおけるPER(Preferd Experience Replay)のようなテクニックよりも優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:42:02 GMT)
Normalisations of Existential Rules: Not so Innocuous! [7.3] 本研究では,既存のルールが追跡(非)終了とFO-rewritability(FO-rewritability)に与える影響について検討した。
これはまた、独立した関心の追跡終了に関連するオープンな問題の研究にも繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:01:56 GMT)
Combining Genetic Programming and Particle Swarm Optimization to
Simplify Rugged Landscapes Exploration [7.3] 元の関数のスムーズな代理モデルを構築するための新しい手法を提案する。
GP-FST-PSOサロゲートモデル(GP-FST-PSO Surrogate Model)と呼ばれる提案アルゴリズムは,グローバルな最適探索と,元のベンチマーク関数の視覚的近似の生成の両方において満足な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:55:04 GMT)
Decomposed Linear Dynamical Systems (dLDS) for learning the latent
components of neural dynamics [6.8] 神経力学のモデルは、しばしば、低次元の神経活動の投射、または時間とともに神経状態に明示的に関係する力学系を学ぶことに焦点を当てる。
本稿では,より単純で解釈しやすいコンポーネントのスパース結合として,時系列データの非定常および非線形の複雑なダイナミクスを表現した新しい分解力学系モデルを提案する。
低次元線形および非線形誘引器を用いて, 分解された力学系モデルが非線形力学をうまく近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:25:38 GMT)
Data Stealing Attack on Medical Images: Is it Safe to Export Networks
from Data Lakes? [6.6] ニューラルネットワークの輸出中にデータ盗難攻撃という概念を導入する。
画像圧縮を損なうようなネットワークをトレーニングでき、同時にいくつかのユーティリティータスクを解くことができることを示す。
実験と分析により、データ盗難攻撃は機密画像データソースの脅威と見なされるべきであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:35:50 GMT)
cViL: Cross-Lingual Training of Vision-Language Models using Knowledge
Distillation [6.4] 本稿では、英語のみの視覚言語モデルを用いて、対象言語に対する単言語モデルを訓練するパイプラインを提案する。
日本語とヒンディー語で大規模な視覚的質問応答データセットをリリースする。
我々のパイプラインは、それぞれ4.4%と13.4%の精度で現在の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:46:30 GMT)
The Influence of Dataset Partitioning on Dysfluency Detection Systems [6.4] 本稿では,ディフルエンシ検出システムの性能に及ぼすデータ分割と分割戦略の影響について検討する。
我々は,SEP-28kデータセットにおけるStuttering Eventsの非排他的および話者排他的分割を用いて,システムを訓練し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:50:03 GMT)
DeepTPI: Test Point Insertion with Deep Reinforcement Learning [6.4] テストポイント挿入(TPI)は、テスト容易性向上のための広く使われている技術である。
深部強化学習(DRL)に基づく新しいTPI手法であるDeepTPIを提案する。
市販のDFTツールと比較して,DeepTPIはテストカバレッジを著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:13:42 GMT)
MIX-MAB: Reinforcement Learning-based Resource Allocation Algorithm for
LoRaWAN [6.2] 本稿では,パケット配信率(PDR)の観点から資源配分アルゴリズムの改善に焦点をあてる。
そこで本稿では,EDが送信パラメータを分散的に設定できる資源割当アルゴリズムを提案する。
数値計算の結果,提案手法は収束時間やPDRの点で既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:50:05 GMT)
FlexLip: A Controllable Text-to-Lip System [6.2] 我々はテキストをリップランドマークに変換することによって、テキストからビデオへの生成問題のサブセットに取り組む。
我々のシステムはFlexLipと呼ばれ、テキスト・トゥ・音声と音声・音声・音声の2つのモジュールに分けられる。
音声生成成分に20分のデータを使用し, 音声合成成分に5分のデータを使用することにより, 生成した唇のランドマークの客観的な測定値は, より大きなトレーニングサンプルを用いて得られるものと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:51:58 GMT)
Decentralized Online Regularized Learning Over Random Time-Varying
Graphs [6.1] ランダムな時間変化グラフ上でのオンライン正規化線形回帰アルゴリズムを提案する。
推定誤差の非負スーパーマーチンゲール不等式を開発する。
後悔の上限である$mathcal O(T1-tauln T)はアルゴリズムのゲインに応じて$tauin (0.5,1)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:55:08 GMT)
Improving Image Captioning with Control Signal of Sentence Quality [6.0] 本稿では,字幕モデルに付加的な入力として,文質の新たな制御信号を提案する。
品質指向型自己注釈訓練(Q-SAT)による文質の制御信号に特化して設計された新しい強化訓練法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:38:03 GMT)
Two-stage Human Activity Recognition on Microcontrollers with Decision
Trees and CNNs [5.9] HAR(Human Activity Recognition)は、スマートウォッチなどの組み込みデバイスにおいて、ますます人気が高まっているタスクである。
超低消費電力デバイスのためのほとんどのHARシステムは古典的機械学習(ML)モデルに基づいているが、Deep Learning(DL)は高エネルギー消費のためあまり人気がない。
本研究では,決定木 (DT) と1次元畳み込みニューラルネットワーク (1D CNN) からなる階層アーキテクチャにより,デバイス上のHARとDLのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:08:58 GMT)
SubStrat: A Subset-Based Strategy for Faster AutoML [5.8] SubStratは、設定スペースではなく、データサイズに取り組むAutoML最適化戦略である。
既存のAutoMLツールをラップし、データセット全体を直接実行する代わりに、SubStratは遺伝的アルゴリズムを使用して小さなサブセットを見つける。
その後、小さなサブセットにAutoMLツールを使用し、最後に、大きなデータセット上で制限された、はるかに短いAutoMLプロセスを実行することで、結果のパイプラインを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:44:06 GMT)
Detecting Anomalous Cryptocurrency Transactions: an AML/CFT Application
of Machine Learning-based Forensics [5.6] 我々は、機械学習、ネットワーク、およびトランザクショングラフ分析のインターネット・オブ・マネーへのアプリケーションに関する洞察を提供する。
すなわち、有向グラフネットワークとして表現されたBitcoinトランザクションの現実的なデータセットを分析した。
我々の主張では、AML/CFTドメインは機械学習における新しいグラフ解析手法の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:22:55 GMT)
Measuring the tuning curve of spontaneous parameter down-conversion
using a comet-tail-like pattern [5.4] これらのパターンは、角スペクトル依存性の干渉とブレズドグレーティングの回折によって引き起こされる。
実験結果とよく一致したこれらのパターンの理論的説明とシミュレーション結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:38:06 GMT)
Improved single-shot decoding of higher dimensional hypergraph product
codes [5.3] 本研究では,高次元ハイパーグラフ製品コードの単一ショット性能について,信念伝搬と順序統計学を用いて解析した。
復号化データキュービットとシンドローム測定誤差を1段階にまとめると、従来観測されていた全単発閾値をはるかに上回る単発しきい値が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:55:34 GMT)
Short Blocklength Wiretap Channel Codes via Deep Learning: Design and
Performance Evaluation [5.2] 情報理論セキュリティ保証の下で,ガウス通信路の短ブロック長符号を設計する。
オートエンコーダを介して信頼性制約を処理し、ハッシュ関数による秘密制約を処理します。
ブロック長が16以下の場合、正解率の誤差の確率をシミュレーションにより評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:52:46 GMT)
Joint Manifold Learning and Density Estimation Using Normalizing Flows [4.9] 問題に答えるために,1ピクセルあたりのペナル化と階層的トレーニングという2つのアプローチを導入する。
そこで本稿では,変換された空間をアンタングル化することで,共同多様体学習と密度推定を行う一段階法を提案する。
その結果, 共用多様体学習と密度推定において, 提案手法の優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:35:14 GMT)
Integrating Random Effects in Deep Neural Networks [4.9] 深層ニューラルネットワークにおける相関データを扱うために混合モデルフレームワークを提案する。
相関構造に基づく効果をランダムな効果として扱うことにより、混合モデルは過度に適合したパラメータ推定を避けることができる。
LMMNNと呼ばれる我々のアプローチは、様々な相関シナリオにおいて、自然競合よりも性能を向上させることが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:02:24 GMT)
Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep
Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning [4.6] 公営の無人航空機(UAV)エージェントに対する敵の攻撃が増加している。
AIベースのテクニックを採用し、さらに具体的には、これらのUAVを制御し、ガイドするためのディープラーニング(DL)アプローチを採用することは、パフォーマンスの観点からは有益であるが、これらのテクニックの安全性と、エージェントが混乱するにつれて衝突が起こる可能性のある敵攻撃に対する脆弱性に対する懸念をさらに高めることができる。
本稿では、これらのDLスキームを保護する効率的な検出器を構築するためのDL法の説明可能性に基づく革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:18:03 GMT)
CitySpec: An Intelligent Assistant System for Requirement Specification
in Smart Cities [4.6] 既存の都市要件の多くは英語で書かれており、不正確、曖昧な情報が欠落している。
私たちは、スマートシティにおける要求仕様のための最初のインテリジェントアシスタントシステムであるCitySpecを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:15:25 GMT)
Subject Membership Inference Attacks in Federated Learning [4.4] フェデレーション学習におけるプライバシ(FL)は、個々のデータポイントを保護するアイテムレベルと、フェデレーション内の各ユーザ(参加者)を保護するユーザレベルという2つの異なる粒度で研究される。
近年、複数のユーザがクロスサイロFL設定でデータを分散する個人のプライバシーを保護するために、対象レベルのプライバシが代替プライバシの粒度として浮上している。
敵は、訓練されたモデルを攻撃することによって、これらの個人(例えば、データ・サブジェクト)のプライベートな情報を回復することに興味があるかもしれない。
我々は,様々な合成フェデレーション構成を生成するシミュレータを設計し,その実現を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:06:12 GMT)
Driving in Real Life with Inverse Reinforcement Learning [4.4] Inverse Reinforcement Learning (IRL) を用いた密集都市交通における自動車運転のための学習ベースプランナーについて紹介する。
DriveIRLは多種多様な軌道提案を生成し、これらを軽量で解釈可能な安全フィルタでフィルタし、学習モデルを使用して各軌道をスコアする。
ラスベガス・ストリップ(Las Vegas Strip)でDriveIRLを検証し,大量の交通量で完全自律運転を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:36:46 GMT)
Group privacy for personalized federated learning [4.3] フェデレーション・ラーニング(Federated Learning)は、コラボレーティブ・機械学習の一種で、参加するクライアントがデータをローカルに処理し、コラボレーティブ・モデルの更新のみを共有する。
我々は、$d$-privacyのキープロパティを利用するグループプライバシ保証を提供する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:43:45 GMT)
Spatial-Temporal Adaptive Graph Convolution with Attention Network for
Traffic Forecasting [4.2] 交通予測のための新しいネットワークである空間時間適応グラフ畳み込み(STAAN)を提案する。
まず,GCN処理中に事前に定義された行列を使わずに適応的依存行列を採用し,ノード間の依存性を推定する。
第2に,グローバルな依存のために設計されたグラフアテンションネットワークに基づくPWアテンションと,空間ブロックとしてのGCNを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:08:35 GMT)
Survey on Causal-based Machine Learning Fairness Notions [4.2] 本稿では,因果関係に基づくフェアネス概念の包括的リストについて検討し,実世界のシナリオにおける適用性について検討する。
因果関係に基づく公平性の概念の大部分は、観測不可能な量という観点で定義されるため、実際にはそれらの量を計算するか、見積もる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:38:12 GMT)
Machine learning fairness notions: Bridging the gap with real-world
applications [4.2] フェアネスは、機械学習予測システムが特定の個人やサブ人口全体に対して差別しないことを保証する重要な要件として現れた。
本稿では,多くの事例とシナリオを通じて,公平性の概念間の微妙な関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:59:57 GMT)
Self-Training of Handwritten Word Recognition for Synthetic-to-Real
Adaptation [4.1] そこで本研究では,手書きテキスト認識モデルを学習するための自己学習手法を提案する。
提案手法は、合成データに基づいて訓練された初期モデルを用いて、ラベルなしターゲットデータセットの予測を行う。
提案手法は,広範に使用されている4つのベンチマークデータセットに対して評価し,完全に教師された方法で訓練されたモデルとのギャップを埋めることの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:43:25 GMT)
OCHADAI at SemEval-2022 Task 2: Adversarial Training for Multilingual
Idiomaticity Detection [4.1] 文が慣用的表現を含むか否かを判定する多言語逆行訓練モデルを提案する。
我々のモデルは、異なる多言語変換言語モデルからの事前学習された文脈表現に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:52:43 GMT)
Minimum Efforts to Build an End-to-End Spatial-Temporal Action Detector [3.8] 2段階のアクション検出方法は重く、現実世界の応用では適用が難しい。
本稿では,空間的時間的行動検出問題をエンドツーエンドに解決するME-STADという新しい手法を提案する。
提案したME-STADは、元の2段検出器よりも良い結果(2.2% mAP)を達成し、約80%のFLOPを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:31:56 GMT)
Assessing Project-Level Fine-Tuning of ML4SE Models [3.7] 特定のプロジェクトをターゲットにすれば、モデルの品質をどのように改善できるかを検討する。
複雑さの異なる3つのモデルを評価し、その品質を3つの設定で比較する。
プロジェクトごとの微調整は、プロジェクトのドメインと命名規則をキャプチャすることで、モデルの品質を大幅に向上させることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:19:33 GMT)
Effects of Laser-Annealing on Fixed-Frequency Superconducting Qubits [3.7] 従来の顕微鏡部品をベースとした自動レーザアニール装置を提案する。
1例ではレーザーアニール後のコヒーレンスの増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:23:03 GMT)
An efficient semi-supervised quality control system trained using
physics-based MRI-artefact generators and adversarial training [3.6] 医用画像データセットにおける一般的な課題は、各サンプルが重要な人工物のない最低品質要件を満たすことを保証することである。
本研究では,(1) 磁気共鳴物理学にインスパイアされたアーティファクトジェネレータのセットを脳MRIスキャンに拡張し,(2) 画像をコンパクトに表現するための抽象的および工学的特徴セット,(3) 分類性能を向上させるためのアーティファクトのクラスに依存する特徴選択プロセス,(4) アーティファクトを特定するために訓練されたサポートベクターマシン(SVM)分類器のセットの4つの主要な構成要素を有するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:53:35 GMT)
Plot Writing From Pre-Trained Language Models [3.6] 事前訓練された言語モデル(PLM)は、グローバルな構造を考慮していないため、長文の物語テキストを生成することができない。
ストーリー生成における最近の研究は、プロンプト、キーワード、セマンティックフレームの形式で明示的なコンテンツ計画を再導入した。
密集的でコンテントフルなストーリーを生成するためのコンテンツプランニングの利点を維持しつつ,既成のPLMを用いてストーリープロットを生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:30:46 GMT)
Discrete State-Action Abstraction via the Successor Representation [3.5] 抽象化(Abstraction)は、エージェントに潜伏空間の遷移に固有の報酬を与えるアプローチである。
私たちのアプローチは、基盤となる環境の離散的な抽象化を自動的に学習する最初のものです。
提案アルゴリズムであるDSAA(Disdisrete State-Action Abstraction)は,これらのオプションのトレーニングと,それを用いて環境のより効率的な探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:37:30 GMT)
Gender Bias in Word Embeddings: A Comprehensive Analysis of Frequency,
Syntax, and Semantics [3.4] インターネットコーパスで学習した英語の静的単語埋め込みにおいて,グループベースのバイアスを包括的に分析する。
単一カテゴリー単語埋め込みアソシエーションテストを用いて,性別バイアスの広範性を示す。
語彙の中で最も頻繁な単語1,000のうち、77%が女性よりも男性に関連があることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:35:10 GMT)
Generalization Error Bounds for Deep Neural Networks Trained by SGD [3.1] 勾配降下(SGD)により訓練された深度に対する一般化誤差境界を導出する。
境界は、トレーニング軌跡に沿った損失に明示的に依存する。
その結果、ニューラルネットワークとネットワークハイパースの変化により、境界は非空洞で堅牢であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:46:10 GMT)
Representational Systems Theory: A Unified Approach to Encoding,
Analysing and Transforming Representations [3.1] 表現システム理論(Representational Systems Theory)は、3つのコアの観点から様々な表現を符号化するように設計されている。
ある系における表現を別の系における表現に構造的に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:43:27 GMT)
Twitter Corpus of the #BlackLivesMatter Movement And Counter Protests:
2013 to 2021 [3.0] ブラック・ライブズ・マター(Black Lives Matter、BLM)は、黒人の個人やコミュニティに対する暴力に抗議する分散型社会運動である。
#BlackLivesMatterソーシャルメディアのハッシュタグは草の根運動を表すようになった。
同様のハッシュタグは、#AllLivesMatterや#BlueLivesMatterのようなBLM運動に抗議する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:45:39 GMT)
Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and
control optimization [3.0] 一般化されたデータ駆動進化アルゴリズム(GDDE)は、適切な配置と制御最適化問題で実行されるシミュレーションの数を減らすために提案される。
確率的ニューラルネットワーク(PNN)は、情報的および有望な候補を選択するための分類器として採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:07:49 GMT)
Position Paper: Online Modeling for Offline Planning [2.8] AI計画研究の重要な部分はアクションモデルの表現である。
この分野の成熟にもかかわらず、AI計画技術は研究コミュニティの外ではめったに使われない。
これは、モデリングプロセスが計画プロセスの前に行われ、完了したと仮定されているためである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:48:08 GMT)
Exploring the combination of deep-learning based direct segmentation and
deformable image registration for cone-beam CT based auto-segmentation for
adaptive radiotherapy [2.7] 頭部・頸部患者のCBCTに変形性画像登録(DIR)と直接分割(DS)を組み合わせることを提案する。
変形したpCT輪郭はトレーニング用の擬似ラベルとして使用されるが、バウンディングボックスから異なるDIRアルゴリズムから生成される。
擬似ラベルで訓練したCBCT上のDSは,事前知識を使わずに,セグメンテーション性能が極めて低いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:03:33 GMT)
Learning Attention-based Representations from Multiple Patterns for
Relation Prediction in Knowledge Graphs [2.4] AEMPは、エンティティのコンテキスト情報を取得することによって、コンテキスト化された表現を学習するための新しいモデルである。
AEMPは、最先端の関係予測手法よりも優れるか、競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:53:35 GMT)
Trajectory-based Algorithm Selection with Warm-starting [2.4] 本研究では,アルゴリズムの性能予測シナリオにおいて,性能回帰モデルとアルゴリズム選択モデルの品質と精度について検討する。
ウォームスタートを用いたトラジェクトリベースラン毎のアルゴリズム選択の有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:45:35 GMT)
Shuffled Check-in: Privacy Amplification towards Practical Distributed
Learning [2.3] シャッフルチェックインのR'enyi差分プライバシー(RDP)を特徴付ける新しいツールを提案する。
提案手法は,DPの強い構成を用いた場合に比べて,プライバシー保証の少なくとも3倍の精度が向上することを示す。
分散勾配降下を含む汎用シャッフルチェックイン機構のプライバシを追跡するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:55:15 GMT)
Parametric Chordal Sparsity for SDP-based Neural Network Verification [2.1] 多くの未来の技術はニューラルネットワークに依存しているが、彼らの行動の正しさを検証することは依然として大きな課題である。
本稿では,ニューラルネットワーク検証のための半定値プログラミング(SDP)に基づく手法に着目した。
我々は,より深いネットワーク上で,Chordal-DeepSDPがチューナブルパラメータとDeepSDPの精度を効果的に向上し,DeepSDPより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:57:53 GMT)
Towards Individual Grevy's Zebra Identification via Deep 3D Fitting and
Metric Learning [2.0] 本稿では,1つのパイプラインにおける種検出,3次元モデルフィッティング,およびメートル法学習の深層学習技術を組み合わせて,個体識別を行う。
SMALSTデータセットの小さな研究で、3Dモデルフィッティングの使用は確かに性能に有益であることを示す。
3D装着モデルのバックプロジェクションテクスチャは、2Dバウンディングボックスアプローチと比較して識別精度を48.0%から56.8%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:38:58 GMT)
Pushing the Limits of Learning-based Traversability Analysis for
Autonomous Driving on CPU [1.8] 本稿では,リアルタイム機械学習に基づくトラバーサビリティ分析手法の提案と評価を行う。
新しい幾何学的特徴と視覚的特徴を統合し、重要な実装の詳細に焦点を当てることで、パフォーマンスと信頼性が著しく向上することを示します。
提案手法は、屋外運転シナリオのパブリックデータセットに関する最先端のDeep Learningアプローチと比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:57:34 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Internet of Things: A
Survey [1.7] 人工知能(AI)モデルのブラックボックスの性質は、ユーザーがそのようなモデルによって生成された出力を理解し、時には信頼することを許さない。
結果だけでなく、結果への決定パスも重要なAIアプリケーションでは、このようなブラックボックスAIモデルは不十分である。
説明可能な人工知能(XAI)は、この問題に対処し、ユーザによって解釈される一連のAIモデルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:22:30 GMT)
Predictive Modeling of Charge Levels for Battery Electric Vehicles using
CNN EfficientNet and IGTD Algorithm [1.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、膨大な画像データセットを理解するための優れたソリューションです。
私たちは、データセットを分析して、料金の状態と、どの料金レベルを選択するかを理解するために、ディープラーニングアプローチを実装しました。
EfficientNetのような他のCNNアーキテクチャを統合し、CNNが画像から情報を読むための優れた学習者であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 22:56:40 GMT)
Adaptive Regularization for Adversarial Training [1.7] 本稿では,他の既存アルゴリズムよりも理論的に動機付けられ,実証的に優れている新しい逆学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの新たな特徴は,データ適応正規化を用いて予測モデルを堅牢化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:46:27 GMT)
Development of Automatic Endotracheal Tube and Carina Detection on
Portable Supine Chest Radiographs using Artificial Intelligence [1.7] 気管内挿管検出は気管内管(ETT)先端とカリーナの位置を必要とする。
胸部X線写真におけるETT先端と椎間板間の距離を求めるため,Mask R-CNNを用いた特徴抽出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 05:18:46 GMT)
Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with
Diffusion Models [1.6] 脳画像における異常検出とセグメント分割のための拡散モデルに基づく手法を提案する。
拡散モデルは,2次元CTおよびMRIデータを用いた一連の実験において,自己回帰的アプローチと比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:30:43 GMT)
Transfer learning to decode brain states reflecting the relationship
between cognitive tasks [1.4] 本稿では,認知タスク間の関係を反映した伝達学習フレームワークを提案する。
我々は、伝達学習と脳領域の重なりによって反映されるタスク関係を比較した。
その結果,認知的タスク間の関係を反映した認知的タスクノミーが生み出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:39:47 GMT)
Minimising statistical errors in calibration of quantum-gate sets [1.4] マルチキュービット量子ゲートからコヒーレントなエラーを学習するために、Gate Set Protocol (GSC) と呼ばれるプロトコルが導入された。
GSCにさらに2つのシングルキュービットゲートを追加するだけで、CNOTゲートの校正時に発生する統計的誤差が2つ以上の因子で分割されることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:07:25 GMT)
How to Dissect a Muppet: The Structure of Transformer Embedding Spaces [1.2] 事前学習した埋め込みをベクトル要素の和として再構成し、このリフレーミングを用いて各コンポーネントの影響を研究する方法を示す。
マルチヘッド・アテンションとフィードフォワードは、下流のすべてのアプリケーションで等しく有用ではないことを示すとともに、ファインタニングが全体の埋め込み空間に与える影響を定量的に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:24:46 GMT)
TadML: A fast temporal action detection with Mechanics-MLP [1.2] 時間的行動検出(TAD)はビデオ理解において不可欠だが難しい課題である。
現在のほとんどのモデルでは、TADタスクにRGBとOpto-Flowストリームが採用されている。
本稿では,RGBストリームのみを用いたワンステージアンカーフリー時間的ローカライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:07:48 GMT)
Guidelines and a Corpus for Extracting Biographical Events [1.2] 本研究は,ライフイベントの意味的アノテーションに関するガイドラインのセットを提供することによって,この制限に挑戦する。
ISO-TimeML (ISO-24617-1) および SemAF (ISO-24617-4) である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:36:18 GMT)
A generative recommender system with GMM prior for cancer drug
generation and sensitivity prediction [1.0] 本稿では,変分オートエンコーダを用いた薬物効率評価推薦システムであるVADEERSについて述べる。
化合物の生成は、半教師付きガウス混合モデル(GMM)による新しい変分オートエンコーダによって実行される。
VADEERSは、薬物と細胞株の性質とそれらの関係の包括的モデルを提供し、新規化合物を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 20:13:03 GMT)
GRETEL: A unified framework for Graph Counterfactual Explanation
Evaluation [0.8] Graph Counterfactual Explanations (GCE)は、グラフ学習領域で採用されている説明手法の1つである。
本稿では,GCE メソッドを複数の設定で開発・テストするための統合フレームワーク GRETEL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:03:51 GMT)
An Empirical Study of IoT Security Aspects at Sentence-Level in
Developer Textual Discussions [0.8] Stack Overflowでセキュリティ関連のIoTに関する議論を自動的に見つけることができるモデルを開発した。
モデル出力を調査して、IoT開発者セキュリティ関連の課題について学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:54:35 GMT)
Heisenberg-limited metrology with coherent control on the probes'
configuration [0.8] ハイゼンベルクのスケーリングは、古典的な統計の限界を超えた二次的な改善であり、ノイズに弱いことで知られている。
ここでは、実験者がコヒーレントな重ね合わせで物理過程を探索する能力を持っている場合、この制限を解除することができることを示す。
我々は、プローブのエネルギーに関してハイゼンベルクのスケーリングを実現する並列プロトコルと、全探査時間に関してハイゼンベルクのスケーリングを実現するシーケンシャルプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:06:33 GMT)
Shape, Light & Material Decomposition from Images using Monte Carlo
Rendering and Denoising [0.7] レイトレーシングとモンテカルロの統合を取り入れたより現実的なシェーディングモデルが, 形状, 材料, 照明の分解を著しく改善することを示す。
我々は、新しい逆レンダリングパイプラインに複数の重要サンプリングとデノイングを組み込んだ。
これは収束を大幅に改善し、低いサンプル数での勾配に基づく最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:19:18 GMT)
Subject Granular Differential Privacy in Federated Learning [0.7] フェデレート学習における主観レベルDPを強制する3つの新しいアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムの2つは、それぞれユーザレベルのローカル・ディファレンシャル・プライバシ(LDP)とグループ・ディファレンシャル・プライバシ(グループ・ディファレンシャル・プライバシ)の概念に基づいている。
第3のアルゴリズムは、トレーニングミニバッチに参加する被験者のための階層的勾配平均化(HiGradAvgDP)という新しいアイデアに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 23:54:36 GMT)
Sampling Frequency Thresholds for Quantum Advantage of Quantum
Approximate Optimization Algorithm [0.7] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の性能を最先端の古典解法と比較する。
古典的解法は、$textit$時間複雑さで高品質な近似解を生成することができる。
異なるグラフ、重み付けされたMaxCut、最大独立集合、および3-SATといった他の問題は、短期量子デバイスにおける量子優位性を達成するのに適しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 20:59:19 GMT)
Towards Explainable Social Agent Authoring tools: A case study on
FAtiMA-Toolkit [0.7] ソーシャルエージェントオーサリングツールにより、シナリオデザイナは、SIAの振る舞いを高いコントロールでカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できる。
シナリオとオーサリングの複雑さが過大評価される可能性があるため、これはコストがかかる。
本稿では,ソーシャルエージェントのオーサリングツールが理解され,解釈可能であるかどうかを分析することを目的として,説明可能なソーシャルエージェントオーサリングツールの概念を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:55:06 GMT)
Deep Neural Patchworks: Coping with Large Segmentation Tasks [0.6] 畳み込みニューラルネットワークは任意の画像セグメンテーションタスクを解決する方法である。
Deep Neural Patchworks(DNP)は、パッチベースのネットワークの階層的およびネスト的スタックに基づくセグメンテーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:07:18 GMT)
Analyzing the impact of feature selection on the accuracy of heart
disease prediction [0.5] 本研究の目的は,合併症の少ない心臓病の正確な分類を支援する高次元データセットから,最も重要なリスク因子を同定することである。
分類モデルの性能は、フル機能セットで訓練されたモデルと比較して、トレーニング時間を短縮して大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:51:37 GMT)
BOS at LSCDiscovery: Lexical Substitution for Interpretable Lexical
Semantic Change Detection [0.5] スペイン語におけるLexical Semantic Change DetectionにおけるLSCDiscovery共有タスクに対する解を提案する。
我々のアプローチは、与えられた単語の古い感覚と新しい感覚を記述した語彙代用を生成することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:40:29 GMT)
Anonymous voting scheme using quantum assisted blockchain [0.4] 本稿では,量子支援ブロックチェーンに基づく匿名投票方式を提案する。
投票方式は監査可能であり、現在利用可能な技術を使って実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:07:28 GMT)
CAISAR: A platform for Characterizing Artificial Intelligence Safety and
Robustness [0.4] CAISARは、検証問題を定義するための統一されたエントリポイントを提供する。
最先端の機械学習検証ツールを編成し、構成する。
我々の目的は、与えられた検証問題に適した方法論を選択することの負担を軽減し、V&Vプロセスを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:36:27 GMT)
An Analysis of Selection Bias Issue for Online Advertising [0.3] オークションシステムに存在する選択バイアス問題を示す。
我々は,選別バイアスが競売の真偽を損なうことを分析した。
実験の結果,すべての広告のデータを学習するマルチタスク学習を用いることで,選択バイアスが大幅に低減されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:29:40 GMT)
On Outer Bi-Lipschitz Extensions of Linear Johnson-Lindenstrauss
Embeddings of Low-Dimensional Submanifolds of $\mathbb{R}^N$ [0.2] $mathcalM$ を $mathbbRN$ のコンパクト $d$-次元部分多様体とし、リーチ $tau$ とボリューム $V_mathcal M$ とする。
非線形関数 $f: mathbbRN rightarrow mathbbRmm が存在し、$m leq C left(d / epsilon2right) log left(fracsqrt[d]V_math が存在することを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 15:10:46 GMT)
Deep Learning Techniques for Visual Counting [0.1] 静止画像やビデオフレーム内のオブジェクト数を自動推定する視覚的カウントタスクについて検討し,拡張した。
私は現在のCNNベースのソリューションをトレーニングするのに必要なデータ不足に関連する問題に取り組みました。
組込み視覚システムで車両を直接カウントするソリューションを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:20:40 GMT)
NORPPA: NOvel Ringed seal re-identification by Pelage Pattern
Aggregation [0.1] 本研究は,シマヤの環状アザラシの再同定法を提案する。
カメラトラップとクラウドソーシングによる大容量画像へのアクセスは、動物の監視と保護に新たな可能性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:20:26 GMT)
SealID: Saimaa ringed seal re-identification dataset [0.1] サイマーリングアザラシ(フィンランド語: Pusa hispida saimensis)は、フィンランドのサイマー湖で発見された絶滅危惧種である。
サイマーリングシール画像(SealID)データセット(N=57)を研究目的で公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:08:49 GMT)
Variational methods for contracting projected entangled-pair states [0.0] 本稿では,PEPSのサブクラスをアルゴリズムに依存しない変分問題として再構成する。
この変動特性を用いてCTMRGとVUMPSの収縮の精度を評価し比較する。
一般のN点相関関数を計算できるように拡張できる新しい変分縮合法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:17:21 GMT)
Towards better Interpretable and Generalizable AD detection using
Collective Artificial Intelligence [0.0] アルツハイマー病の診断と予後を自動化するための深層学習法が提案されている。
これらの手法は、しばしば解釈可能性と一般化の欠如に悩まされる。
我々はこれらの制限を克服するために設計された新しいディープ・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:02:53 GMT)
Spam Detection Using BERT [0.0] BERT事前学習モデルを用いてスパム検知器を構築し,そのコンテキストを理解することで電子メールやメッセージの分類を行う。
スパム検出性能は98.62%,97.83%,99.13%,99.28%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:11:29 GMT)
Simulating dynamical phases of chiral $p+ i p$ superconductors with a
trapped ion magnet [0.0] 2次元の$p+ ip$超伝導体と超流動体は、非零角運動量を持つ電子または中性フェルミオン原子のクーパー対から生じるキラルな挙動を特徴とする系である。
そこで本研究では,ペニングトラップ内の2次元イオン結晶を回転させることによって得られる膨大な制御を利用して,2次元$p+ip$超流動の動的相をシミュレートすることを提案する。
これは、クーパー対の存在または欠如を、イオンの電子レベルにエンコードされた効果的なスピン-1/2系にマッピングすることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:21:33 GMT)
Second-quantized Unruh-DeWitt detectors and their quantum reference
frame transformations [0.0] We generalize the Unruh-DeWitt detector model to second Quantization。
相対論的に異なる速度の線形重ね合わせにおいて、崩壊する粒子の残りのフレームにどのように変換するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:34:42 GMT)
Robot Self-Calibration Using Actuated 3D Sensors [0.0] 本稿では,ロボットのキャリブレーションをオフラインのSLAM問題として扱う。
これにより、任意の眼深度センサのみを用いてロボットのキャリブレーションを行うことができる。
各種の3Dセンサーを装着した実ロボットに対して,システムの詳細評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 16:35:08 GMT)
Reweighting samples under covariate shift using a Wasserstein distance
criterion [0.0] 両試料の実験的測度間のワッサーシュタイン距離を最小化する最適再重み付けについて検討した。
期待されるワッサーシュタイン距離の一貫性とある程度の収束速度が導出される。
これらの結果は、不確実性定量化を非結合推定に適用し、最近近傍回帰に対する一般化誤差の有界化に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 08:09:30 GMT)
Revealing the embedded phase in single pixel quantum ghost imaging [0.0] 単一画素検出器を用いた従来の量子ゴーストイメージングによる純位相物体の画像化手法の概要と実験的検討を行った。
本研究では,空間的に絡み合った光子対の相関測定において,位相情報がどのように埋め込まれているのかを理論的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 10:59:21 GMT)
Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to
Bayesian optimization [0.0] 本研究では,ガウス過程(GP)モデリングの文脈で予測分布を求める新しい手法を提案する。
緩和ガウス過程(reGP)と呼ばれる手法は、興味の範囲でより良い予測分布を提供する。
これはゴール指向の方法と見なすことができ、ベイズ最適化において特に興味深いものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:26:46 GMT)
Rapid Learning of Spatial Representations for Goal-Directed Navigation
Based on a Novel Model of Hippocampal Place Fields [0.0] 場所セルと再生を組み込んだ自己組織化モデルを構築した。
障害物のある非自明な環境でのワンショット学習の高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:19:40 GMT)
QuOp_MPI: a framework for parallel simulation of quantum variational
algorithms [0.0] QuOp_MPIは、量子変分アルゴリズムの並列シミュレーション用に設計されたPythonパッケージである。
量子変分アルゴリズム設計におけるオブジェクト指向アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 04:54:02 GMT)
Q# as a Quantum Algorithmic Language [0.0] 我々はQ#の形式的な言語定義を提供することを目標とし、言語をしっかりとした数学的基礎の上に置きます。
$lambda_Q#$は、Q#を量子言語(アルゴリズム言語)と見なす方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:42:50 GMT)
Patch-based image Super Resolution using generalized Gaussian mixture
model [0.0] 単一画像超解像法(SISR)は、低分解能観測から高分解能でクリーンな画像を復元することを目的としている。
パッチベースのアプローチのファミリーは、かなりの注目と開発を受けています。
本稿では,低分解能パッチとそれに対応する高分解能パッチのペアからGGMM(Command Generalized Gaussian Mix Model)を基準データから学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:40:05 GMT)
Omnivision forecasting: combining satellite observations with sky images
for improved intra-hour solar energy predictions [0.0] 断続的再生可能エネルギー源の電力網への統合は困難である。
雲の閉塞による発電の短期的な変化は、異なる時間スケールで予測できる。
本研究では,これら2つの相補的な視点をクラウドのカバーとして,単一の機械学習フレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:52:09 GMT)
Non-ergodic delocalized phase with Poisson level statistics [0.0] MBLと同様の固有状態構造をシミュレートするモデルを開発した。
このモデルは非エルゴード固有状態を持ち、ヒルベルト空間における多数の構成に対して非局在化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:17:55 GMT)
Multi-programming Cross Platform Benchmarking for Quantum Computing
Hardware [0.0] 量子コンピュータの性能のベンチマークは 魅力的です
本稿では,マルチプログラミング機構を用いてハードウェア利用の限界を評価することで,量子コンピュータのベンチマークを行う新しい側面を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:36:53 GMT)
Momentum-resolved time evolution with matrix product states [0.0] エンタングルメントの成長は、比較的小さな次元の結合を持つ非常に正確なスペクトル関数が得られるように、2粒子連続体内でさえ運動量空間においてより小さいことを示す。
本手法を6レグシリンダー上のギャップレスXXZ鎖と正方格子J1-J2ハイゼンベルクモデルのスペクトルラインハップを計算するために応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:12:53 GMT)
Mixed-Integer Programming Using a Bosonic Quantum Computer [0.0] 本稿では、ボゾン量子場モード(qumodes)上の基底状態準備問題に最適化問題を変換する混合整数計画問題の解法を提案する。
回路ベースの光量子コンピュータによる数値実験を行い,各キューモドをそれぞれ用意した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 22:48:26 GMT)
Microwave cavity-free hole burning spectroscopy of
Er$^{3+}$:Y$_2$SiO$_5$ at millikelvin temperatures [0.0] 本稿では,Er$3+$:Y$$SiO$_5の高密度光アンサンブルのために開発された技術を用いて,マイクロ波光子の量子メモリとして機能する能力について検討する。
我々はEr$3+$:Y$$$SiO$_5$の高分解能マイクロ波分光を行い、電子スピンと超微細遷移を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 09:17:41 GMT)
Is there an Ethical Operational Research? [0.0] 倫理的操作研究」が存在するかどうかという問題に対処する。
専門的なコミュニティに特有な倫理的問題を特定し、独立して開発されたが、そのような問題を扱うのに関係のある研究トピックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 18:29:04 GMT)
Internet of Things (IoT) based Smart Agriculture Aiming to Achieve
Sustainable Goals [0.0] 研究者は、社会的またはグローバルな開発目標について議論するよりも、技術発明とモデル導入に重点を置いている。
この研究は、IT実践者、政府、開発機関に対して、技術的介入がより持続可能な農業世界を提供する方法についての道筋を提供するものと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:27:40 GMT)
Intelligent Circuit Design and Implementation with Machine Learning [0.0] 幅広いチップ設計段階をカバーする複数の高速かつ正確な機械学習モデルを提示します。
完全に自動化されたパワーモデリングフレームワークであるAPOLLOを紹介します。
私はまた、早期のroutability予測のためにRouteNetを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:17:52 GMT)
Improving trajectory calculations using deep learning inspired single
image superresolution [0.0] 低分解能ERA5リアナリシスデータに基づいて、超解像のための最先端の深層残留ネットワークの様々なバージョンを訓練する。
得られた風速は, 線形空間推定により得られた風の約半分の根平均2乗であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:28:05 GMT)
Improving the Diagnosis of Psychiatric Disorders with Self-Supervised
Graph State Space Models [0.0] 静止機能磁気共鳴画像(rs-fMRI)から異種精神疾患の診断を改善するための枠組みを提案する。
rs-fMRIデータをモデル化するために、最近提案された状態空間モデルS4への拡張であるGraph-S4を開発した。
このフレームワークとGraph-S4を組み合わせることで、3つのオープンソースマルチセンター rs-fMRI 臨床データセットにおいて、MDD と ASD のニューロイメージングに基づく単体予測モデルの診断性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:15:43 GMT)
Improving Medical Systems in the United States using Knowledge-Based
Systems [0.0] 本稿では,知識ベースシステムと呼ばれる医療人工知能の原理について述べる。
医師は患者の健康データ、医療履歴、医療検査の実施方法、検査結果などを遠隔でチェックし、監視することができる。
ある医師は、オンラインで同時に多くの患者をチェックすることができ(医療センターが不足している場合)、多くの時間を患者と過ごす必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:31:18 GMT)
Improved Strong Simulation of Universal Quantum Circuits [0.0] 12kbitのテンソル付きT$ゲートマジック状態の安定化器ランクのスケールダウンを見出した。
これにより、2sim 0.463 t$に制限される。
これはクリフォード+$T$ゲートセットの最も効率的な強シミュレーションを構成的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 00:20:55 GMT)
Improved Cardiac Arrhythmia Prediction Based on Heart Rate Variability
Analysis [0.0] 心室頻拍、心室細動、発作性心房細動が最も一般的で危険な不整脈である。
本論文は, 心不整脈を非生命的な心的事象と区別するための新しい不整脈検出法と予測法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 12:14:05 GMT)
Hybrid simplification rules for boundaries of quantum circuits [0.0] 量子回路の境界を単純化するルールを述べる。
厳密な一貫性のない操作は、古典データの前処理や後処理にプッシュされることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 06:28:31 GMT)
Geometric decomposition of geodesics and null phase curves using
Majorana star representation [0.0] ヒルベルト空間の測地線をブロッホ球面上の$n-1$曲線に分解するためにマヨラナ星表現を用いる。
また、$(n>2)$-次元ヒルベルト空間に対して任意の2つの任意の状態間で無限に多くのNPCを構成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 19:20:26 GMT)
Generalized Data Distribution Iteration [0.0] 我々は、深層強化学習において、データの豊かさと探索・探索のトレードオフを同時に解決する。
本稿では, DQN から Agent57 までよく知られた RL メソッドの演算子ベースのバージョンを紹介する。
我々のアルゴリズムは、平均的ヒト正規化スコア (HNS) が9620.33%、中央値が1146.39%、トレーニングフレームがわずか2億本で22人を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:27:40 GMT)
Explaining the physics of transfer learning a data-driven subgrid-scale
closure to a different turbulent flow [0.0] トランスファーラーニング(TL)はニューラルネットワーク(NN)の科学的応用において強力なツールになりつつある
TLでは、ベースシステムのためにトレーニング済みのNNの選択されたレイヤが、ターゲットシステムからの小さなデータセットを使用して再トレーニングされる。
本稿では,多分野にわたる非線形システムに対して,新しい解析手法と(1)-(2)に対処する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 11:42:29 GMT)
Evolution of circuit complexity in a harmonic chain under multiple
quenches [0.0] 複数のクエンチのシナリオでは、複雑さは他の情報理論の指標と比べて明らかに異なる振る舞いを示す。
連続したクエンチを多数適用することにより、時間発展状態の複雑さを高い値に増大させることができることを示す。
このモデルはまた、異なる時間で実行された2つの連続したクエンチ間の複雑さの交叉という興味深い現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:59:26 GMT)
EiX-GNN : Concept-level eigencentrality explainer for graph neural
networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワークモデルに適したソーシャルアウェアの説明手法を提案する。
我々の手法は、説明プロセスの根底にある人間依存的な側面を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 07:45:45 GMT)
Efficiency of photonic state tomography affected by fiber attenuation [0.0] 光ファイバ減衰の存在下でのフォトニック・ステート・トモグラフィの効率について検討した。
特に、異なる長さのファイバーを通して送信される絡み合った量子ビットと量子ビットに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:50:31 GMT)
Confounder Analysis in Measuring Representation in Product Funnels [0.0] 我々は、LinkedInメンバーをユースケースとして含む観察実験のデータセットを使用して、その適用性をテストする。
共有値は非常に情報に富み、その重要度の高い能力に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 01:46:57 GMT)
Concentration bounds for SSP Q-learning for average cost MDPs [0.0] 等価な最短経路問題に基づくマルコフ決定過程の平均コストに対するQ-ラーニングアルゴリズムの集中度を導出する。
相対値の反復に基づく代替スキームと数値的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:12:21 GMT)
Concentration analysis of multivariate elliptic diffusion processes [0.0] 連続時間および離散時間付加関数に対する濃度不等式と関連するPAC境界を証明した。
我々の分析はポアソン方程式によるアプローチに依存しており、非常に幅広い指数的エルゴード過程のクラスを考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 14:15:05 GMT)
Combining physics-based and data-driven techniques for reliable hybrid
analysis and modeling using the corrective source term approach [0.0] デジタル双生児、自律型、人工知能システムは正確で解釈可能で、計算効率が高く、一般化可能なモデルを必要とする。
物理に基づくモデリングとデータ駆動モデリングを組み合わせたハイブリッドアプローチが、両方のモデルを上回る結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 17:10:58 GMT)
Click Prediction Boosting via Ensemble Learning Pipelines [0.0] オンライン旅行代理店(OTA)はメタ検索入札エンジンでウェブサイトを宣伝している。
この作業には、クリック予測性能を改善するために、様々な回帰器が組み込まれている。
結論として、アンサンブルモデルは予測性能を約10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 21:19:13 GMT)
Beyond The Fermi's Golden Rule: Discrete-Time Decoherence Of Quantum
Mesoscopic Devices Due To Bandlimited Quantum Noise [0.0] メソスコピックデバイスに作用する量子ノイズ(QN)は通常帯域制限されているという事実を利用する方法を示す。
実時間散逸量子運動は、有界結合次元を持つ離散時間行列積状態の自然な構造を持つ。
これにより、新しいテキスト帯域制限入力出力形式と、オープン量子系のリアルタイム動作のための量子ジャンプモンテカルロシミュレーション技術が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 00:17:21 GMT)
An Insight into The Intricacies of Lingual Paraphrasing Pragmatic
Discourse on The Purpose of Synonyms [0.0] 我々は,WordNet と Natural Language Tool Kit (NLTK) を用いて,任意の文書や段落を言い換えるアルゴリズムを開発した。
250段落のパラフレーズ精度は94.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 02:57:27 GMT)
A diagrammatic calculus for categorical quantum protocols [0.0] 量子プロトコルのある種の妥当性を確認するのに十分な構造を持つ圏の明示的な実現を提案する。
この圏は1次元コボルディズムの圏に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Jun 2022 13:37:57 GMT)