A Two-Timescale Framework for Bilevel Optimization: Complexity Analysis
and Application to Actor-Critic [142.1] 双レベル最適化は、2レベル構造を示す問題のクラスである。
このような二段階問題に対処するための2段階近似(TTSA)アルゴリズムを提案する。
本稿では,TTSAフレームワークの特殊な事例として,2段階の自然なアクター・クリティカルポリシー最適化アルゴリズムが有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 05:49:52 GMT)
Towards Understanding Why Mask-Reconstruction Pretraining Helps in
Downstream Tasks [129.1] Mask-Reconstruction Pretraining (MRP)はランダムにマスク入力パッチにアプローチし、オートエンコーダを介してこれらのマスクパッチの画素や意味的特徴を再構築する。
下流タスクでは、事前訓練されたエンコーダの微調整が、スクラッチから訓練された従来の教師付き学習(SL)を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:49:26 GMT)
Stabilizing Voltage in Power Distribution Networks via Multi-Agent
Reinforcement Learning with Transformer [128.2] 本稿では,変圧器を用いたマルチエージェント・アクタ・クリティカル・フレームワーク(T-MAAC)を提案する。
さらに、電圧制御タスクに適した新しい補助タスクトレーニングプロセスを採用し、サンプル効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:48:42 GMT)
ESCHER: Eschewing Importance Sampling in Games by Computing a History
Value Function to Estimate Regret [97.7] 超大型ゲームにおけるナッシュ均衡の近似手法 : ニューラルネットワークを用いて近似最適ポリシー(戦略)を学習する
DREAMは,モンテカルロCFR(MCCFR)から受け継がれた重要なサンプリング項により,極めて高いばらつきを有すると推定された後悔のターゲット上で,ニューラルネットワークを訓練する。
ESCHERの深層学習バージョンは、DREAMとニューラル・フィクション・セルフプレイ(NFSP)の先行状態よりも優れており、ゲームサイズが大きくなるにつれて、その違いは劇的になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:43:45 GMT)
Hub-Pathway: Transfer Learning from A Hub of Pre-trained Models [89.4] 本稿では,モデルハブからの知識伝達を可能にするハブパスウェイフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、目的のタスク固有の損失でエンドツーエンドにトレーニングすることができる。
コンピュータビジョンおよび強化学習タスクの実験結果は、このフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:00:12 GMT)
Few-Shot Audio-Visual Learning of Environment Acoustics [89.2] 室内インパルス応答 (RIR) 関数は、周囲の物理的環境がリスナーが聴く音をどう変換するかをキャプチャする。
我々は、空間で観測された画像とエコーのスパースセットに基づいて、RIRを推測する方法を探る。
3次元環境のための最先端オーディオ視覚シミュレータを用いた実験において,本手法が任意のRIRを生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:38:24 GMT)
Deep Hierarchical Planning from Pixels [86.1] Directorは、学習された世界モデルの潜在空間内で計画し、ピクセルから直接階層的な振る舞いを学ぶ方法である。
潜在空間で運用されているにもかかわらず、世界モデルは視覚化のためにゴールを画像にデコードできるため、決定は解釈可能である。
Directorはまた、ビジュアルコントロール、Atariゲーム、DMLabレベルなど、幅広い環境で成功した行動を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:20:15 GMT)
Theoretical Error Performance Analysis for Variational Quantum Circuit
Based Functional Regression [83.8] 本研究では,次元減少と機能回帰のためのエンドツーエンドの量子ニューラルネットワークであるTTN-VQCを提案する。
また,polyak-Lojasiewicz (PL) 条件を利用してTTN-VQCの最適化特性を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:54:07 GMT)
Learning in games from a stochastic approximation viewpoint [82.7] ゲームにおけるオンライン学習の長期的行動を分析するための統合近似フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは,多種多様なゲーム理論学習アルゴリズムを含む,"プリマルデュアル"ミラーリングされたRobins-Monro(MRM)テンプレートに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:30:38 GMT)
A Study of Continual Learning Methods for Q-Learning [78.6] 本稿では、強化学習(RL)シナリオにおける継続学習(CL)手法の使用に関する実証的研究について述べる。
この結果から,専用CL法は「経験的再生」のベースライン手法と比較して学習を著しく改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:51:52 GMT)
Patch-based Object-centric Transformers for Efficient Video Generation [71.6] 本稿では,新しい領域ベースビデオ生成アーキテクチャであるPatch-based Object-centric Video Transformer(POVT)を提案する。
圧縮ビデオの離散遅延空間上の自己回帰変換器を用いて、ビデオ予測における先行作業を構築した。
オブジェクト中心表現の圧縮性の向上により、より長い水平時間情報に対してオブジェクト情報のみにアクセスできるようにすることで、トレーニング効率を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:29:59 GMT)
Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning [71.3] 我々はシャープ・MAMLと呼ぶシャープネスを意識したMAMLアプローチを開発した。
Sharp-MAMLとその計算効率が,既存のMAMLベースラインより優れていることを実証的に実証した。
これは、二段階学習の文脈において、シャープネスを意識した最小化に関する最初の経験的および理論的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:20:11 GMT)
COVIDx CXR-3: A Large-Scale, Open-Source Benchmark Dataset of Chest
X-ray Images for Computer-Aided COVID-19 Diagnostics [69.6] RT-PCR検査の補助的スクリーニング戦略としての胸部X線撮影(CXR)の利用が増加している。
CXRイメージングに基づく新型コロナウイルススクリーニングのための多くの視覚知覚モデルが提案されている。
我々は、COVID-19コンピュータビジョン研究を支援するために、CXR画像の大規模なベンチマークデータセットであるCOVIDx CXR-3を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:39:44 GMT)
ExpressivE: A Spatio-Functional Embedding For Knowledge Graph Completion [68.8] ExpressivEは完全な表現機能埋め込みモデルである。
仮想三重空間 $bbR2d$ に超平行グラフとして、点と関係として一対の実体を埋め込む。
最先端のモデルと競合し、WN18RRよりはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 23:34:39 GMT)
Toward Certified Robustness Against Real-World Distribution Shifts [65.7] 我々は、データから摂動を学ぶために生成モデルを訓練し、学習したモデルの出力に関して仕様を定義する。
この設定から生じるユニークな挑戦は、既存の検証者がシグモイドの活性化を厳密に近似できないことである。
本稿では,古典的な反例誘導的抽象的洗練の概念を活用するシグモイドアクティベーションを扱うための一般的なメタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:09:13 GMT)
Orthonormal Convolutions for the Rotation Based Iterative
Gaussianization [64.4] 本稿では、画像ガウス化を可能にする回転型反復ガウス化RBIGの拡張について詳述する。
RBIGの回転は主成分分析や独立成分分析に基づくため、画像では小さな画像パッチや孤立画素に制限されている。
emphConvolutional RBIG:この問題を緩和する拡張として,RBIGの回転が畳み込みであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:56:34 GMT)
Blind Face Restoration: Benchmark Datasets and a Baseline Model [63.1] Blind Face Restoration (BFR) は、対応する低品質 (LQ) 入力から高品質 (HQ) の顔画像を構築することを目的としている。
EDFace-Celeb-1M (BFR128) と EDFace-Celeb-150K (BFR512) と呼ばれる2つのブラインドフェイス復元ベンチマークデータセットを最初に合成する。
最先端の手法は、ブラー、ノイズ、低解像度、JPEG圧縮アーティファクト、それらの組み合わせ(完全な劣化)の5つの設定でベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:34:24 GMT)
Robust Deep Ensemble Method for Real-world Image Denoising [62.1] そこで本研究では,実世界の画像認識のための単純なベイズディープアンサンブル(BDE)手法を提案する。
我々のBDEは、最先端の復調法よりも+0.28dBPSNRのゲインを達成している。
我々のBDEは他の画像復元タスクにも拡張でき、ベンチマークデータセット上で+0.30dB、+0.18dB、+0.12dB PSNRゲインを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:19:30 GMT)
Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary
Perspective on AI Regulation [61.8] この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。
私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。
我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:32:08 GMT)
Latent Boundary-guided Adversarial Training [61.4] モデルトレーニングに敵の例を注入する最も効果的な戦略は、敵のトレーニングであることが証明されている。
本稿では, LAtent bounDary-guided aDvErsarial tRaining という新たな逆トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:40:55 GMT)
PrivHAR: Recognizing Human Actions From Privacy-preserving Lens [58.2] 我々は、人間の行動認識パイプラインに沿って、堅牢な視覚的プライバシー保護を提供するための最適化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、カメラレンズをパラメータ化して、ビデオの品質を劣化させ、プライバシー特性を抑え、敵の攻撃を防ぎます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:43:29 GMT)
CO^3: Cooperative Unsupervised 3D Representation Learning for Autonomous
Driving [57.2] 本研究では,協調コントラスト学習(Cooperative Contrastive Learning)とコンテキスト形状予測(Contextual Shape Prediction)というCO3を提案する。
我々はCO3が屋外の場面でLiDAR点雲の理解を容易にすると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:37:58 GMT)
Autoregressive Perturbations for Data Poisoning [54.2] ソーシャルメディアからのデータスクレイピングは、不正なデータの使用に関する懸念が高まっている。
データ中毒攻撃は、スクラップ対策として提案されている。
より広範なデータセットにアクセスせずに有毒なデータを生成できる自動回帰(AR)中毒を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:24:51 GMT)
The Open corpus of the Veps and Karelian languages: overview and
applications [52.8] The Open Corpus of the Veps and Karelian Languages (VepKar)は、2009年に設立されたVepsの拡張である。
VepKarコーパスは、カレリア語とヴェプス語のテキスト、それにリンクされた多機能辞書、高度な検索システムを備えたソフトウェアで構成されている。
今後の計画には、音声録音を扱うための音声モジュールと、形態解析出力を用いた構文タグ付けモジュールの開発が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:05:50 GMT)
Improve Generalization and Robustness of Neural Networks via Weight
Scale Shifting Invariant Regularizations [52.5] 重み劣化を含む正則化器の族は、均質な活性化関数を持つネットワークに対する本質的な重みのノルムをペナルティ化するのに有効でないことを示す。
そこで我々は,ニューラルネットワークの本質的な規範を効果的に制約する改良型正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:17:20 GMT)
Identifying good directions to escape the NTK regime and efficiently
learn low-degree plus sparse polynomials [52.1] 広帯域2層ニューラルネットワークはターゲット関数に適合するためにTangent Kernel(NTK)とQuadNTKを併用可能であることを示す。
これにより、終端収束が得られ、NTKとQuadNTKの双方に対して証明可能なサンプル改善が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:06:51 GMT)
Large Loss Matters in Weakly Supervised Multi-Label Classification [50.3] まず、観測されていないラベルを負のラベルとみなし、Wタスクをノイズの多いマルチラベル分類にキャストする。
ノイズラベルを記憶しないために,大規模な損失サンプルを拒絶または補正する新しいW法を提案する。
提案手法は, 弱教師付きマルチラベル分類において, 大きな損失を適切に処理することが重要であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:30:24 GMT)
FedHPO-B: A Benchmark Suite for Federated Hyperparameter Optimization [50.1] 本稿では,包括的FLタスクを組み込んだベンチマークスイートFedHPO-Bを提案する。
我々はまた、FedHPO-Bに基づく広範な実験を行い、いくつかのHPO法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:29:10 GMT)
"GAN I hire you?" -- A System for Personalized Virtual Job Interview
Training [49.2] 本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく対話型面接訓練システムを開発した。
その結果,GANをベースとした行動フィードバックが有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:03:39 GMT)
On Gradient Descent Convergence beyond the Edge of Stability [49.0] Gradient Descentは、現代の機械学習の強力な仕事場だ。
これは下層の勾配流の「ボナ・フェイド」の離散化と見なすことができる。
過パラメータモデルを含む多くのMLセットアップは、この問題クラスに該当しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 21:32:50 GMT)
Depth Estimation Matters Most: Improving Per-Object Depth Estimation for
Monocular 3D Detection and Tracking [47.6] 検出・追跡を含む単眼的3D知覚へのアプローチは、LiDARベースの手法と比較して性能が劣ることが多い。
本稿では,オブジェクト(トラックレット)の複数のフレームに異なる表現(RGBと擬似LiDAR)と時間情報を組み合わせた多層融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:37:59 GMT)
Alternating Mirror Descent for Constrained Min-Max Games [44.5] 制約付き戦略空間を持つ2プレイヤー双線形ゼロサムゲームについて検討する。
我々は,各プレイヤーが交互に行動する交互ミラー降下アルゴリズムを,制約付き最適化のためのミラー降下アルゴリズムに従って解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:48:16 GMT)
Unsupervised Knowledge Adaptation for Passenger Demand Forecasting [43.4] マルチモーダル予測モデルは精度を向上させることができるが、複数のマルチモーダルデータセットの異なる部分が異なる機関によって所有されている場合、実用的でない。
本研究では,他モードのデータに基づく事前学習モデルを用いて,対象モードの需要を予測するための教師なし知識適応需要予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:03:02 GMT)
pFL-Bench: A Comprehensive Benchmark for Personalized Federated Learning [42.8] そこで我々は,pFL ベンチマーク pFL-Bench を提案し,高速かつ再現性があり,標準化され,徹底的な pFL 評価を行う。
提案するベンチマークには、統一データパーティションと現実的な異種設定を備えた、さまざまなアプリケーションドメインの9つのデータセットが含まれている。
我々は、SOTA pFL法の利点と可能性を強調し、pFL-BenchがさらなるpFL研究と幅広い応用を可能にすることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:51:59 GMT)
Learning Ego 3D Representation as Ray Tracing [42.4] 我々は、制約のないカメラビューからエゴ3D表現学習のための新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
レイトレーシングの原理にインスパイアされた我々は、学習可能なエゴ3D表現として「虚視」の偏極格子を設計する。
我々のモデルはすべての最先端の代替品を著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:55:50 GMT)
Unsupervised Key Event Detection from Massive Text Corpora [42.3] 本稿では,ニュースコーパスキーイベントから検出することを目的とした,中間レベルでのキーイベント検出という新たなタスクを提案する。
このタスクは、イベントの理解と構造化をブリッジすることができ、キーイベントのテーマと時間的近接性のために本質的に困難である。
我々は、新しいttf-itfスコアを用いて、時間的に頻繁なピークフレーズを抽出する、教師なしキーイベント検出フレームワークEvMineを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:31:02 GMT)
Accelerating Score-based Generative Models for High-Resolution Image
Synthesis [42.1] スコアベース生成モデル(SGM)は、最近、将来性のある生成モデルのクラスとして登場した。
本研究では,SGMによる高分解能発生の加速について考察する。
本稿では,空間および周波数領域の構造的先行性を活用することによって,TDAS(Target Distribution Smpling Aware)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:41:14 GMT)
Gradient Obfuscation Gives a False Sense of Security in Federated
Learning [41.4] フェデレート学習における画像分類課題を対象とした新しいデータ再構成攻撃フレームワークを提案する。
従来の研究とは対照的に、プライバシー強化は勾配圧縮の副産物として扱われるべきではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:01:09 GMT)
Boosting the Confidence of Generalization for $L_2$-Stable Randomized
Learning Algorithms [41.1] 適切に設計されたサブバッグプロセスは、データとアルゴリズムの両方にほぼ28の指数関数的一般化バウンダリをもたらすことを示す。
さらに、自然減衰学習率を持つ凸問題や非重み付き問題に対する高確率一般化境界を改善するために、総合的な結果を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:14:01 GMT)
Learning in Distributed Contextual Linear Bandits Without Sharing the
Context [39.7] 文脈線形帯域はリッチで理論上重要なモデルであり、多くの実用的応用がある。
本稿では,分散メモリレス文脈線形帯域学習問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:07:01 GMT)
Disentangled Ontology Embedding for Zero-shot Learning [39.0] 知識グラフ(KG)とその変種オントロジーは知識表現に広く用いられており、ゼロショット学習(ZSL)の増強に非常に有効であることが示されている。
KGsを利用する既存のZSL法は、KGsで表されるクラス間関係の複雑さを全て無視する。
本稿では,ZSLの拡張に焦点をあて,意味的特性によって導かれる絡み合ったオントロジーの埋め込みを学習することを提案する。
また、生成モデルとグラフ伝搬モデルに基づく2つの新しいZSLソリューションを含む、DOZSLという新しいZSLフレームワークをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:29:30 GMT)
Perceptual Quality Assessment for Fine-Grained Compressed Images [38.6] そこで本研究では,精細レベルの圧縮画像に対するフル参照画像品質評価(FR-IQA)手法を提案する。
提案手法は,FGIQAデータベース上での圧縮画像品質評価(FGIQA)により検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:56:45 GMT)
Towards Self-supervised and Weight-preserving Neural Architecture Search [38.5] 本研究では,現在のNASフレームワークの拡張として,自己教師付き重み保存型ニューラルネットワーク探索(SSWP-NAS)を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットにおいて, 提案したフレームワークによって探索されたアーキテクチャが, 最先端の精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:48:05 GMT)
Neural Bandit with Arm Group Graph [37.7] コンテキストブレイディットは、コンテキスト情報に基づいて最も高い報酬を持つ最適なアームのセットを識別することを目的としている。
我々は新しいモデルであるArm Group Graph (AGG)を導入し、ノードはアームのグループを表し、重み付きエッジはグループ間の相関を定式化する。
本稿では,AGGの豊富な情報を活用するために,ニューラルネットワークが報酬を推定するように設計された帯域幅アルゴリズムAGG-UCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:16:11 GMT)
Narrowing the Coordinate-frame Gap in Behavior Prediction Models:
Distillation for Efficient and Accurate Scene-centric Motion Forecasting [36.0] 我々は確率的動き予測モデル間の知識蒸留技術を開発した。
エージェント中心モデルとシーン中心モデルのパフォーマンスのギャップを埋めるために,これらの手法を適用した。
これらの改善されたシーン中心のモデルは、公共のリーダーボードで高く評価され、忙しいシーンではエージェント中心の教師よりも最大15倍効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:36:31 GMT)
Can Backdoor Attacks Survive Time-Varying Models? [35.8] バックドアはディープニューラルネットワーク(DNN)に対する強力な攻撃
バックドア攻撃が時間変化DNNモデルのより現実的なシナリオに与える影響について検討する。
以上の結果から, ワンショットバックドア攻撃は, 数回のモデル更新以降は生き残らないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 01:32:49 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） (Wed, 8 Jun 2022 15:54:09 GMT)
Sparse Fusion Mixture-of-Experts are Domain Generalizable Learners [35.0] ドメインの一般化は、分布シフトの下で一般化可能なモデルを学習することを目的としている。
本研究では,スパース融合実験法 (SF-MoE) を提案する。
SF-MoEは、大規模ベンチマークのドメイン一般化可能な学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:59:57 GMT)
Receding Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data Using Sparse 4D
Convolutions [33.5] 歩行歩行者や自動車などの現在移動している物体に属する3D LiDAR点と、壁や駐車中の車など移動しない物体から得られる点とを区別する問題に対処する。
我々の手法は観測されたLiDARスキャンを連続して4D点雲に変換する。
計算効率の良いスパース4D畳み込みを適用し,空間的特徴と時間的特徴を共同抽出し,各点の移動物体の信頼度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:51:14 GMT)
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection [33.5] UniADは、統一されたフレームワークで複数のクラスに対して異常検出を行う。
MVTec-ADおよびCIFAR-10データセットを用いて,本アルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:05:09 GMT)
Lower Bounds and Nearly Optimal Algorithms in Distributed Learning with
Communication Compression [33.2] 通信圧縮は、通信を減らす最も効果的な方法の1つである。
分散最適化と学習の最近の進歩は、通信圧縮が通信を減らす最も効果的な方法の1つであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:36:34 GMT)
Diffusion probabilistic modeling of protein backbones in 3D for the
motif-scaffolding problem [32.4] 現在の足場設計のための機械学習技術は、非現実的に小さな足場に限られるか、複数の多様な足場を作り出すのに苦労している。
本稿では,E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いて,多様で長いタンパク質のバックボーン構造の分布を学習することを提案する。
所与のモチーフに条件付き分布からスキャフォールドを効率よくサンプリングするSMCDiffを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:35:08 GMT)
DebiasBench: Benchmark for Fair Comparison of Debiasing in Image
Classification [29.7] 私たちは5つのデータセットと7つのデバイアスメソッドを含むDebiasBenchというベンチマークを構築しました。
我々は,それぞれ異なるデータセットにおいて,最先端の手法が最適であることを示す。
我々は、デビアスベンチにおける既存のデバイアス法の実装を公開し、将来の研究者が公正な比較を行うよう奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 05:24:13 GMT)
Resolving the Human Subjects Status of Machine Learning's Crowdworkers [29.0] 我々は,クラウドソーシング研究の適切な指定を検討するために,自然言語処理の研究に注力する。
1)同じ労働者が複数の役割を担い、さまざまな情報を提供することができる。
これらの懸念に対処するため、いくつかの政策勧告を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:55:01 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） (Wed, 8 Jun 2022 16:04:37 GMT)
Language-Bridged Spatial-Temporal Interaction for Referring Video Object
Segmentation [28.5] ビデオオブジェクトセグメンテーションの参照は、ビデオ内の自然言語表現によって参照されるオブジェクトのフォアグラウンドラベルを予測することを目的としている。
従来の手法は3D ConvNetsに依存するか、さらに2D ConvNetsをエンコーダとして組み込んで、複雑な時空間の特徴を抽出する。
本稿では,言語を中間ブリッジとして利用するLBDT(Language-Bridged Duplex Transfer)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:12:53 GMT)
Proactively Reducing the Hate Intensity of Online Posts via Hate Speech
Normalization [28.4] 本稿では,オンライン投稿によって提示される憎悪の強さを弱めることを目的とした,ヘイトスピーチ正規化という新たな課題を紹介する。
まず、原サンプルのヘイト強度を測定し、次に、その中のヘイトパンを識別し、最後に、ヘイトパンを言い換えることでヘイト強度を減少させる。
NACLは強度予測のスコア0.1365 RMSE、スパン識別のスコア0.622 F1-Score、82.27 BLEUと8である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:43:06 GMT)
Ensembles for Uncertainty Estimation: Benefits of Prior Functions and
Bootstrapping [27.1] 機械学習では、エージェントは効率的に探索し適応するために不確実性を推定する必要がある。
先行関数は入力間のアンサンブルエージェントの結合予測を大幅に改善できることを示す。
また,信号と雑音の比が入力毎に異なる場合,ブートストレッピングによってさらなるメリットが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 01:36:46 GMT)
Sampling-based techniques for designing school boundaries [26.7] そこで本研究では,フリップ提案に基づく学校境界設計のためのサンプリング手法を提案する。
これらの手法は局所探索に基づく再制限アルゴリズムの比較のベースラインとして利用することができる。
我々は、学校再編の問題に関して、これらの2つの側面を実証的に触れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:45:55 GMT)
Counseling Summarization using Mental Health Knowledge Guided Utterance
Filtering [25.5] 精神医療のカウンセリングは、ドメイン知識を生かし、臨床医が素早く意味を身につけるのを助けるために、要約を指導することを目的としている。
我々は、対話毎に12.9Kのカウンセリングコンポーネントと参照サマリーのアノテート後、新しいデータセットを作成する。
コンサムには3つの独立したモジュールがある。まず、抑うつ症状の有無を評価するために、患者健康アンケート(PHQ-9)を用いた発話をフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:38:47 GMT)
Designing Reinforcement Learning Algorithms for Digital Interventions:
Pre-implementation Guidelines [24.3] オンライン強化学習アルゴリズムは、モバイル健康とオンライン教育の分野におけるデジタル介入のパーソナライズにますます利用されている。
これらの設定でRLアルゴリズムを設計およびテストする際の一般的な課題は、RLアルゴリズムがリアルタイム制約下で安定して学習および実行できることである。
私たちは、機械学習のベストプラクティスと教師あり学習の統計を取り入れたデータサイエンスフレームワークであるPCS(Predictability, Computability, Stability)フレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:05:28 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） (Wed, 8 Jun 2022 23:27:35 GMT)
Goal-Space Planning with Subgoal Models [23.9] 本稿では,背景計画を用いたモデルに基づく強化学習への新たなアプローチについて検討する。
GSPアルゴリズムは,様々な状況において,Double DQNベースラインよりもはるかに高速に学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:37:49 GMT)
Network Report: A Structured Description for Network Datasets [23.5] ネットワークデータセットの報告と共有の標準的なプラクティスはありません。
ネットワークレポートは、ネットワークデータセットを要約し、コンテキスト化する構造化された記述である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 01:38:32 GMT)
Modularized Transfer Learning with Multiple Knowledge Graphs for
Zero-shot Commonsense Reasoning [22.4] ゼロショットQAシステムは、コモンセンス知識グラフ(KG)をモデルトレーニングのための合成QAフォームサンプルに変換する。
本稿では,異なる種類のコモンセンスKGを考慮し,ゼロショット転送学習シナリオを複数ソース設定に拡張することを目的とする。
本稿では,知識集約のモジュラー版を開発することにより,異なる知識ソース間の干渉による知識の喪失を軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:36:31 GMT)
Few-shot Question Generation for Personalized Feedback in Intelligent
Tutoring Systems [22.2] パーソナライズされた修正フィードバックシステムは、生成質問応答システムを改善する可能性があることを示す。
実対話型ITSでは,生徒の学習能力が45%,23%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:59:23 GMT)
Realistic Zero-Shot Cross-Lingual Transfer in Legal Topic Classification [21.4] 我々は,最近のMultiEURLEXデータセットを用いて,法的トピック分類におけるゼロショットの言語間移動を検討する。
元のデータセットには並列文書が含まれており、これはゼロショットの言語間転送には非現実的であるため、並列文書を使わずにデータセットの新バージョンを開発する。
翻訳に基づく手法は多言語事前学習モデルの言語間微調整を大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:02:11 GMT)
Unsupervised Learning of 3D Scene Flow from Monocular Camera [21.3] 実シーンにおけるシーンフローの基礎的真理を知ることは困難であり、近年の研究は、学習のための合成データに基づいている。
本稿では,モノクロカメラで撮影した2つの連続したフレームの画像を利用した,シーンフローの教師なし学習手法を提案する。
本手法は,実世界データを用いたシーンフローネットワークの学習を目標とし,トレーニングデータとテストデータとのギャップを埋めることを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:57:27 GMT)
Gate-Tunable Spin-Orbit Coupling in a Germanium Hole Double Quantum Dot [19.0] 半導体量子ドット系に閉じ込められたホールスピンは、その強いスピン軌道相互作用(SOI)にかなりの関心を集めている。
ここではゲルマニウム(Ge)ハトワイヤ(HW)の二重量子ドットにおける可変SOIを実験的に示す。
このSOIのチューニング性は、Ge HWシステムにおける高忠実度量子ビットの実現への道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:44:31 GMT)
Hypernetwork-based Personalized Federated Learning for
Multi-Institutional CT Imaging [18.0] 本稿では,HyperFedと呼ばれるパーソナライズされたCT画像のためのハイパーネットワークベースのフェデレーション学習手法を提案する。
実験により、HyperFedは他の最先端の方法と比較して、CT再構成における競合性能が向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:05:40 GMT)
Dual Windows Are Significant: Learning from Mediastinal Window and
Focusing on Lung Window [18.0] 本稿では,連続する縦隔窓から特徴を学習する新しいDual Window RCNN Network (DWRNet)を提案する。
以上の結果から, 融解および代表的特徴は, 90.57%の精度で疾患コースの予測を改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:59:59 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning Is Minimax-Optimal for Offline
Zero-Sum Markov Games [17.2] 本稿では,オフラインデータから2プレイヤーゼロサムマルコフゲームにおけるナッシュ均衡の学習に向けて前進する。
ベルンシュタイン型低信頼境界を持つ悲観的モデルベースアルゴリズム(VI-LCB-Game)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:58:06 GMT)
SCAMPS: Synthetics for Camera Measurement of Physiological Signals [17.0] SCAMPSは2,800本のビデオ (1.68Mフレーム) を含む合成物のデータセットである。
本研究は、心拍間隔、心拍変動、パルス到着時間など、基礎となる波形に関する記述統計を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 23:48:41 GMT)
RT-DNAS: Real-time Constrained Differentiable Neural Architecture Search
for 3D Cardiac Cine MRI Segmentation [16.9] 本稿では,RT-DNAS という差別化可能なNAS フレームワークにおいて,リアルタイム制約を直接処理する戦略を提案する。
2017年に拡張されたMICCAI ACDCデータセットの実験によると、RT-DNASはリアルタイムの制約を満たすことなく、より正確なものを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 23:14:08 GMT)
ReCo: A Dataset for Residential Community Layout Planning [16.3] ReCoは、37,646人の居住コミュニティレイアウトプランを持つ複数のデータ形式で提供され、598,728の住宅ビルを高さ情報でカバーしている。
自動住宅群落配置計画におけるReCoの有効性を検証するため,GANに基づく生成モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:19:55 GMT)
Generative Myocardial Motion Tracking via Latent Space Exploration with
Biomechanics-informed Prior [16.1] 心筋運動と変形は、心臓機能を特徴づける豊富な記述子である。
画像登録は、心筋運動追跡において最も一般的に用いられる手法であり、不適切な逆問題である。
本稿では,アプリケーション固有のバイオメカニクスを前もって暗黙的に学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:02:00 GMT)
Joint Adversarial Learning for Cross-domain Fair Classification [14.3] 公平な分類のための領域適応を探求する新しい問題について検討する。
対象領域の公平な分類法を学習しながら、感度特性を同時に推定できる新しいフレームワークを提案する。
実世界のデータセットに対する実験は、公正な分類のための提案されたモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:53:18 GMT)
An Improved One millisecond Mobile Backbone [14.0] モバイルデバイス上に複数のモバイルフレンドリーなネットワークを配置することで、さまざまなメトリクスを分析します。
我々はMobileOneが,モバイル上での処理速度を何倍にも向上しつつ,効率的なアーキテクチャ内での最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:55:11 GMT)
How unfair is private learning ? [13.8] 我々は、データが長い尾構造を持つ場合、プライベートかつ公正な正確な学習アルゴリズムを構築することはできないことを示した。
全体としての正確さの緩和は、厳格なプライバシー要件があっても、良好な公正性をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:03:44 GMT)
1Cademy at Semeval-2022 Task 1: Investigating the Effectiveness of
Multilingual, Multitask, and Language-Agnostic Tricks for the Reverse
Dictionary Task [13.5] 本稿では,SemEval2022タスクの逆辞書トラックに着目し,単語の埋め込みと辞書のグルースをマッチングする。
モデルは文の入力をSGNS、Char、Electraの3種類の埋め込みに変換する。
提案するElmoベースの単言語モデルが最も高い結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:39:04 GMT)
Sequential Density Estimation via NCWFAs Sequential Density Estimation
via Nonlinear Continuous Weighted Finite Automata [13.3] RNADE-NCWFAモデルは設計により密度関数を計算する。
異なる長さの列の密度を推定するモデルの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:31:26 GMT)
What-Is and How-To for Fairness in Machine Learning: A Survey,
Reflection, and Perspective [13.1] 機械学習文学においてこれまで提案されてきたフェアネスの概念を概観し,考察する。
また、現在の予測と決定によって引き起こされる長期的な影響についても検討する。
本稿では、目的を達成するために、ミッション(どんな公正を強制したいのか)と手段(どの公正分析が興味を持つのか)を一致させることの重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:05:46 GMT)
SYNERgy between SYNaptic consolidation and Experience Replay for general
continual learning [13.0] シンセプティック・コンソリデーションとデュアルメモリ・エクスペリエンス・リプレイ(SYNERgy)の相乗効果を生成する汎用CL法を提案する。
本手法は,タスク間で情報を蓄積・集約するセマンティックメモリを保守し,有効再生のためにエピソードメモリと相互作用する。
我々の知る限り、我々の研究は、トレーニングや推論においてネットワークがタスク境界やタスクラベルを使用せず、一般的なCLに適したシナプス統合とともに、初めてデュアルメモリ体験リプレイを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:08:56 GMT)
VN-Transformer: Rotation-Equivariant Attention for Vector Neurons [13.0] 本稿では,現在のVNモデルの欠点に対処するため,新しい「VN変換器」アーキテクチャを提案する。
我々はVN変換器を3次元形状分類と動き予測に応用し、説得力のある結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 21:48:47 GMT)
ConFUDA: Contrastive Fewshot Unsupervised Domain Adaptation for Medical
Image Segmentation [13.0] Unsupervised domain adapt (UDA) は、ラベル付きソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。
画像セグメント化では、画素単位のコントラスト損失の計算による大きなメモリフットプリントは使用を禁止している。
本稿では,CCL(Centroid-based contrastive learning)とCNR(Centroid norm regularizer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:39:12 GMT)
Learning Interpretable Decision Rule Sets: A Submodular Optimization
Approach [12.7] ルール集合を学習するための部分モジュラ最適化に基づくアプローチを検討する。
我々は、部分モジュラリティを示す客観的関数を用い、従って、部分モジュラリティ最適化手法を適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:41:47 GMT)
Diffusion Curvature for Estimating Local Curvature in High Dimensional
Data [12.5] 拡散曲率と呼ばれる点クラウドデータに局所曲率の新しい固有測度を導入する。
本研究では,データ拡散演算子を含む拡散マップのフレームワークを用いて点クラウドデータを構築し,その点や領域から始まるランダムウォークの怠慢に基づいて局所曲率を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:53:05 GMT)
UHD Image Deblurring via Multi-scale Cubic-Mixer [12.4] トランスフォーマーベースのアルゴリズムは、画像劣化の領域に飛び散っている。
これらのアルゴリズムはトークン間の長距離依存関係をモデル化するためにCNNステムによる自己保持機構に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 05:04:43 GMT)
Words are all you need? Capturing human sensory similarity with textual
descriptors [12.2] 人間の類似性判断と言語との関係について検討する。
本稿では,効率的かつ汎用的なタグマイニングのための新しい適応パイプラインを提案する。
テキスト記述子に基づく予測パイプラインは優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:09:19 GMT)
Unsupervised Deformable Image Registration with Absent Correspondences
in Pre-operative and Post-Recurrence Brain Tumor MRI Scans [11.4] 本研究では,非対応な領域と双方向の変形場を共同で推定する深層学習に基づく変形可能な登録手法を提案する。
BraTS-Reg チャレンジによる3次元臨床データの結果から,画像アライメントの改善が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:53:03 GMT)
Wavelet Regularization Benefits Adversarial Training [11.2] 本稿では,ウェーブレット平均プールと呼ばれるハールウェーブレット分解に基づくウェーブレット正規化手法を提案する。
CIFAR-10 と CIFAR-100 のデータセット上で,提案手法は攻撃の種類によってかなりの堅牢性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:00:30 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） (Wed, 8 Jun 2022 07:13:57 GMT)
Combating fluctuations in relaxation times of fixed-frequency transmon
qubits with microwave-dressed states [10.4] クビット周波数は、アクスタークシフトにより最大20MHzまで調整でき、クビット制御への影響を最小限に抑えられることを示す。
この研究は、固定周波数トランスモン量子ビットデバイスにおけるTLSによる性能変動を緩和するためのアクティブなアプローチを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:13:50 GMT)
Delving into the Pre-training Paradigm of Monocular 3D Object Detection [10.1] 単分子3次元物体検出(M3OD)のための事前学習パラダイムについて検討する。
本稿では,このベースラインをさらに改善するためのいくつかの戦略を提案する。主に,目標とする半深度推定,キーポイント認識2Dオブジェクト検出,クラスレベルの損失調整などである。
開発したすべての技術を組み合わせることで、得られた事前学習フレームワークは、KITTI-3DおよびnuScenesベンチマーク上でM3OD性能を大幅に向上させる事前学習されたバックボーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:01:13 GMT)
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning
on Multimodal and Temporal Data [10.0] 自己教師型学習の普及は、従来のモデルがトレーニングに大量の十分な注釈付きデータを必要とするという事実によって引き起こされる。
モデルの差別的事前学習を通じて、訓練データの効率を向上させるための自己指導手法が導入された。
我々は,時間的データに対するマルチモーダルな自己教師型学習手法の総合的なレビューを初めて提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:13:04 GMT)
What do we learn? Debunking the Myth of Unsupervised Outlier Detection [9.6] 自動エンコーダが2つの異なるタスクを解く際に実際に何を学ぶかを検討する。
現状のSOTA (State-of-the-art) AEsは潜伏多様体を制約できず、異常パターンの復元ができないか、潜伏分布から正確に入力を復元できないかを示す。
本稿では,新しい変形可能なオートエンコーダ(AEMorphus)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:36:16 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） (Wed, 8 Jun 2022 09:49:38 GMT)
Automatic Personality Prediction; an Enhanced Method Using Ensemble
Modeling [9.2] 本研究の主な目的は,テキストから自動パーソナリティ予測の精度を高めることである。
我々は,用語頻度ベクトルベース,オントロジーベース,リッチセマンティック分析(LSA)ベース,深層学習ベース(BiLSTM)メソッドの5つの新しいAPP手法を提案する。
その結果,アンサンブルモデリングによりAPPの精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:11:31 GMT)
Syntactic Inductive Biases for Deep Learning Methods [8.8] 帰納バイアスの2つの家系を提案し,その1つは選挙区構造,もう1つは依存関係構造について検討した。
選挙区帰納バイアスは、ディープラーニングモデルに対して、長期的および短期的な情報を個別に処理するために異なる単位(またはニューロン)を使用するように促す。
依存性帰納バイアスは、入力シーケンス内のエンティティ間の潜伏関係を見つけることをモデルに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:18:39 GMT)
Push--Pull with Device Sampling [8.3] 複数のエージェントが協力して、基礎となる通信グラフを交換することで、ローカル関数の平均を最小化する分散最適化問題を考察する。
ネットワーク全体の勾配追跡と分散低減を併用したアルゴリズムを提案する。
理論解析により,局所目的関数が強凸である場合,アルゴリズムは線形に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:18:18 GMT)
Exploring accurate potential energy surfaces via integrating variational
quantum eigensovler with machine learning [8.2] この研究で、変分量子アルゴリズムは機械学習(ML)技術と統合可能であることを示す。
変分量子固有解法(VQE)のパラメータを表すために,分子幾何学情報をディープニューラルネットワーク(DNN)に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 01:43:56 GMT)
Efficient Resource Allocation with Fairness Constraints in Restless
Multi-Armed Bandits [8.1] Restless Multi-Armed Bandits (RMAB)は、公衆衛生介入における意思決定問題を表現するための適応モデルである。
本稿では,RMAB意思決定が期待値の最大化を図りつつ,異なるアームに対して公平であることを保証することに関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:28:29 GMT)
Scaleformer: Iterative Multi-scale Refining Transformers for Time Series
Forecasting [7.8] 本稿では,最先端の変圧器を用いた時系列予測モデルに適用可能な,汎用的なマルチスケールフレームワークを提案する。
計算オーバーヘッドを最小限に抑えて、大幅なパフォーマンス向上を達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:54:26 GMT)
Generative Adversarial Networks and Image-Based Malware Classification [7.8] 多クラス分類のためのGAN(Generative Adversarial Networks)に焦点を当てる。
我々は、AC-GAN判別器が、他の機械学習技術と一般的に競合していることを発見した。
また,画像に基づくマルウェア検出に対する敵対攻撃に対するGAN生成モデルの有用性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:59:47 GMT)
Solving the Spike Feature Information Vanishing Problem in Spiking Deep
Q Network with Potential Based Normalization [7.8] スパイキング深度Qネットワークを直接訓練するための電位ベース層正規化法(pbLN)を提案する。
実験により,最先端のANN-SNN変換法や他のSDQN手法と比較して,提案したpbLNが深Qネットワーク(PL-SDQN)をスパイクすることで,Atariゲームタスクの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:45:18 GMT)
Entropic Convergence of Random Batch Methods for Interacting Particle
Diffusion [7.6] この研究は相互作用ポテンシャルについて最小限の仮定をし、特に粒子軌道が無限大に分岐しても、どちらの方法も同じ方法で行うことを証明している。
このような保証は、サンプリングのための相互作用粒子ベースのアルゴリズムの最近の進歩に照らして非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:17:40 GMT)
Implementing quantum walks with a single qubit [7.1] 本稿では,1量子ビットのみを用いて離散時間量子ウォーク(DTQW)を実装する新しい手法を提案する。
単一光子を用いた1粒子と2粒子のDTQWを7ステップで実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:04:44 GMT)
Threshold-independent method for single-shot readout of spin qubits in
semiconductor quantum dots [7.1] 半導体量子ドットにおけるスピン量子ビットの単一ショット読み出しのための別のしきい値依存法について述べる。
新たなテクニックが60倍効率が高く,堅牢であることを示す上で,有効な領域を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:38:13 GMT)
Challenges in Applying Explainability Methods to Improve the Fairness of
NLP Models [7.0] 説明可能な人工知能(XAI)の手法へのモチベーションは、しばしばバイアスの検出、定量化、緩和を含む。
本稿では,NLP研究における説明可能性と公正性の傾向を概観し,バイアスの検出・緩和に説明可能性手法が適用されている現状を検証し,公平性問題に対処する上でXAI手法がより広く使用されることを防ぐ障壁について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:09:04 GMT)
Motiflets -- Fast and Accurate Detection of Motifs in Time Series [7.0] モチーフは直感的には、より大きな時系列の中でほぼ同じことを繰り返す短い時系列である。
モチーフ発見(MD)は、与えられた入力系列においてそのようなモチーフを見つけるタスクである。
そこで我々は,k-Motifletの正確な近似アルゴリズムを提案し,その複雑性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:22:28 GMT)
Hidden Markov Models with Momentum [6.5] 隠れマルコフモデルのトレーニングのためのBaum-Welch予測最大化アルゴリズムに運動量を加える実験を行った。
実験の結果,Baum-Welch に運動量を加えることで,初期収束に必要な反復回数を減らすことができることがわかった。
しかし、モーメントは、多数のイテレーションで最終的なモデルパフォーマンスを改善するようには見えない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:49:43 GMT)
Set Interdependence Transformer: Set-to-Sequence Neural Networks for
Permutation Learning and Structure Prediction [6.4] セット・ツー・シーケンス問題は自然言語処理、コンピュータビジョン、構造予測において発生する。
それまでの注意に基づく手法では、n$-次関係を明示的に表すために、セット変換の$n$層を必要とする。
本稿では,集合の置換不変表現を任意の濃度の集合内のその要素に関連付けることのできる,集合間距離変換器と呼ばれる新しいニューラルセット符号化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:46:49 GMT)
Balanced background and explanation data are needed in explaining deep
learning models with SHAP: An empirical study on clinical decision making [6.3] 我々は,ブラックボックスモデルを説明する際に,背景のクラス分布とSHAPにおける説明データを調整することを提案する。
我々のデータバランス戦略は、クラスを均等に分散した背景データと説明データを構成することである。
これらのバランスは、臨床応用において異常な特徴を有する患者を同定する際のSHAPの可能性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:08:17 GMT)
Learning Digital Terrain Models from Point Clouds: ALS2DTM Dataset and
Rasterization-based GAN [6.3] 本論文は,ALS点雲とそれに対応するDTMの大規模データセットをオープンソースとして収集する。
ALS点雲から直接デジタルTerrainモデルを抽出するために、Deepニューラルネットワークをトレーニングする最初の試みとして、ベースライン手法が提案されている。
データセットをベンチマークし、ポイントクラウドからDTMを抽出する学習の課題を分析するために、確立された手法による大規模な研究が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:50:48 GMT)
CCP: Correlated Clustering and Projection for Dimensionality Reduction [6.0] Correlated Clustering and Projectionは、マトリックスを解決する必要のない、新しいデータドメイン戦略を提供する。
CCPは、高次元の機能を相関クラスタに分割し、各クラスタの相関した機能を1次元の表現に分割する。
提案手法は、さまざまな機械学習アルゴリズムに関連するベンチマークデータセットを用いて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 23:14:44 GMT)
Integrating Symmetry into Differentiable Planning [5.9] グループ対称性は、エンドツーエンドの微分可能計画アルゴリズムにおけるデータ効率と一般化にどのように役立つかを検討する。
ナビゲーションと操作のアルゴリズムは、与えられた地図や学習された地図を用いて、非同変マップよりも大きなマージンで訓練効率と一般化性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:58:48 GMT)
$p$-Sparsified Sketches for Fast Multiple Output Kernel Methods [5.6] カーネル法(カーネルほう、英: Kernel method)は、計算上の重要な制約に悩まされながら、固い理論の基礎を享受する学習アルゴリズムである。
非適応サブサンプリングのような高速なスケッチ戦略は、アルゴリズムの保証を著しく低下させる。
我々は、統計的精度と計算効率の良好なトレードオフを達成するために、両方のアプローチの利点を組み合わせた$p$sparsifiedスケッチを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:50:23 GMT)
Action Noise in Off-Policy Deep Reinforcement Learning: Impact on
Exploration and Performance [5.6] 学習方針がノイズタイプ、スケール、時間の経過とともにスケール要因の低減にどのように影響するかを分析する。
我々は、最も顕著な2種類のアクションノイズ(ガウスノイズとオルンシュタイン・ウレンベックノイズ)を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:06:24 GMT)
Memory-Oriented Design-Space Exploration of Edge-AI Hardware for XR
Applications [5.5] 低消費電力エッジAI機能は、Metaverseのビジョンをサポートするためにデバイス上の拡張現実(XR)アプリケーションに不可欠である。
本研究は,ハードウェア設計空間探索のためのハンド検出とアイセグメンテーションの2つの代表的XRワークロードについて検討する。
どちらのアプリケーションでも、ディープニューラルネットワークをトレーニングし、量子化とハードウェア固有のボトルネックの影響を分析します。
最先端の非揮発性メモリ技術(STT/SOT/VGSOT MRAM)をXR-AI推論パイプラインに統合した影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:18:02 GMT)
Solving DC Power Flow Problems Using Quantum and Hybrid algorithms [5.5] 量子HHLアルゴリズムは直流電力流計算における古典的アルゴリズムに対する理論的な指数的高速化を実現することができる。
HHLアルゴリズムの性能は、異なる精度と冗長なキュービットで検討する。
このハイブリッドアルゴリズムは、位相推定モジュールの数を増やすことで、HHLよりも少ない量子ビットで同等の精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:22:58 GMT)
Combining Monte-Carlo Tree Search with Proof-Number Search [5.4] Proof-Number Search (PNS) と Monte-Carlo Tree Search (MCTS) は様々なゲームにおいて意思決定に成功している。
本稿では,この2つの木探索手法を組み合わせたPN-MCTSという新しい手法を提案する。
実験の結果、PN-MCTSはLines of Action、MiniShogi、Knightthrough、Awariなどいくつかのゲームで基本MCTSを上回っ、94.0%の勝利率を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:28:42 GMT)
STable: Table Generation Framework for Encoder-Decoder Models [5.1] 本稿では,ライン項目の抽出や共同エンティティ,関係抽出,知識ベース人口といった問題に適用可能なテキスト・ツー・テーブル・ニューラルモデルのためのフレームワークを提案する。
トレーニングは、因子化順序のすべてのランダムな置換にまたがるテーブルの内容に対する、期待されるログの類似度を最大化する。
実験では、いくつかの挑戦的なデータセットに対して最先端の結果を確立するフレームワークの実用的な価値を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:59:02 GMT)
A Unified Convergence Theorem for Stochastic Optimization Methods [4.9] 一連の統一最適化手法に対する収束結果の導出に使用される基本的な統一収束定理を提供する。
直接応用として、一般的な設定下での収束結果をほぼ確実に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:01:42 GMT)
Out-of-Distribution Detection with Class Ratio Estimation [4.9] 近年,OOD画像の検出作業において,密度に基づくアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は信頼性が低いことが示されている。
本稿では,エネルギーモデルを構築し,異なる基底分布を用いる新しい枠組みの下で,密度比に基づく手法を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:20:49 GMT)
To remove or not remove Mobile Apps? A data-driven predictive model
approach [4.9] 本稿では,各アプリが削除されるか,受理されるかを決定するデータ駆動型予測手法を提案する。
当社のアプローチは,削除される可能性の低いアプリをダウンロードする際の,アプリやユーザの改善を支援するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:00:53 GMT)
One Hyper-Initializer for All Network Architectures in Medical Image
Analysis [4.8] 本稿では,任意のネットワークアーキテクチャを1回だけ事前学習した後に初期化できるアーキテクチャ非関連ハイパーrを提案する。
本研究は,複数の医用画像モダリティに関する実験結果を通じて,ハイパートレーニング-rの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 03:18:55 GMT)
Binary Single-dimensional Convolutional Neural Network for Seizure
Prediction [4.4] てんかん発作予測のための2次元畳み込みニューラルネットワーク(BSDCNN)を提案する。
BSDCNNは1D畳み込みカーネルを使用して予測性能を向上させる。
曲線、感度、誤予測率は0.915、89.26%、0.117/h、0.970、94.69%、0.095/hに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:27:37 GMT)
Sim2real for Reinforcement Learning Driven Next Generation Networks [4.3] Reinforcement Learning (RL) モデルは、RAN関連多目的最適化問題の解決の鍵と見なされている。
主な理由の1つはシミュレーションと実環境の間のモデリングギャップであり、RLエージェントは実環境に不適合なシミュレーションによって訓練される可能性がある。
この記事では、Open RAN(O-RAN)のコンテキストにおけるsim2realチャレンジについて述べます。
実環境におけるシミュレーション訓練されたRLモデルの障害モードを実証し、実証するために、いくつかのユースケースが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:40:24 GMT)
A generic approach to thermal machines with quantum gases [3.9] 粒子統計学の特異な振る舞いは、高次元よりも1次元においてかなり関係があることが示される。
粒子統計学の特異な振る舞いは、高次元よりも1次元においてかなり関係があることを示し、低次元における量子熱力学シグネチャの顕著な役割を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:53:43 GMT)
EVC-Net: Multi-scale V-Net with Conditional Random Fields for Brain
Extraction [3.4] EVC-Netは各エンコーダブロックに低スケール入力を追加する。
条件付きランダムフィールドは、ネットワークの出力を洗練するための追加ステップとしてここで再導入される。
その結果、限られたトレーニングリソースであっても、EVC-Netはより高いDice CoefficientとJaccard Indexを達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:07:37 GMT)
Classification of Stochastic Processes with Topological Data Analysis [3.4] 本研究では,工学的トポロジカルな特徴が,異なるノイズ特性を持つ異なるプロセスからサンプリングされた時系列を識別できるかどうかを検討する。
統計的特徴と生の特徴に基づいて構築された同じ分類課題の結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:44:53 GMT)
Multi-channel neural networks for predicting influenza A virus hosts and
antigenic types [3.2] インフルエンザウイルスの宿主とサブタイプを予測するための高速で正確で低コストな手法は、ウイルスの感染を減らし、資源の乏しい地域に利益をもたらす。
本稿では,A型インフルエンザウイルスの抗原型と宿主を完全かつ部分的なタンパク質配列で予測するマルチチャネルニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:47:31 GMT)
Adversarial Text Normalization [2.9] 逆テキスト正規化器は、少ない計算オーバーヘッドで攻撃されたコンテンツのベースライン性能を回復する。
テキスト正規化は文字レベルの攻撃に対してタスクに依存しない防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 19:44:03 GMT)
Incremental Recursive Ranking Grouping for Large Scale Global
Optimization [2.8] 大規模グローバル最適化(LSGO)では、問題は高次元である。
LSGO問題をサブプロブレムに分解し,個別に最適化することが有効であった。
多くの最先端分解戦略は微分グルーピング(DG)から導かれる。
本稿では,この欠陥に悩まされないインクリメンタル再帰的ランク付けグループ(IRRG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 21:16:42 GMT)
Planning with Dynamically Estimated Action Costs [2.8] 実際のAI計画アプリケーションには、アクションコストに関する情報が不可欠だ。
近年のアプローチでは、データからしばしば学習されるブラックボックス外部アクションコスト推定器が計画段階で適用されている。
本稿では,行動コストを考慮した決定論的計画の一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 21:10:37 GMT)
Training Two-Layer ReLU Networks with Gradient Descent is Inconsistent [2.8] We proof that two-layer (Leaky)ReLU network by e., from the widely use method proposed by He et al. is not consistent。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:43:01 GMT)
A Method for Application of a Quantum Search Algorithm to Classical
Databases [2.6] 本稿では,Groverの探索アルゴリズムを用いて,真のデータベース検索を行う方法を提案する。
次に,Grover による候補解のデータベース検索に基づく Diffie-Hellman 暗号システムに対する攻撃の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:56:55 GMT)
Deep Estimation of Speckle Statistics Parametric Images [2.6] 定量的超音波(QUS)は、組織の性質に関する重要な情報を提供する。
QUSパラメトリック画像は、パッチ内ではいくつかの独立したサンプルしか利用できないため、誤検出が可能である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくQUSパラメトリック画像をパッチなしで推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:16:20 GMT)
Robust Environment Perception for Automated Driving: A Unified Learning
Pipeline for Visual-Infrared Object Detection [2.5] 我々は、頑健な物体検出のために、視覚と熱の両方の知覚ユニットを利用する。
本稿では,物体検出のために,視覚と熱の両方の知覚ユニットを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:02:58 GMT)
Adaptive Compilation of Multi-Level Quantum Operations [2.4] 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも高い効率で、重要な産業的および科学的な問題を解決する可能性がある。
単一量子系に対するエネルギー結合グラフの概念を導入し、任意のユニタリをコンパイルするためにこの表現を利用する適応アルゴリズムを提案する。
これにより、最先端のコンパイル方式よりも大幅に改善され、最悪のケースコストとランタイムをトレードオフするオプションも提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:35:54 GMT)
A Comprehensive Survey of Graph-based Deep Learning Approaches for
Anomaly Detection in Complex Distributed Systems [2.4] 複雑な分散システムにおける様々な種類の異常を識別・緩和するグラフベースのアルゴリズムの有意義な可能性について検討する。
本研究は、この分野における最先端の研究論文を分析し、比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:19:28 GMT)
Depth-Adapted CNNs for RGB-D Semantic Segmentation [2.3] 我々は、RGB畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に深度情報を組み込む新しい枠組みを提案する。
具体的には、Z-ACNは2次元奥行き適応オフセットを生成し、RGB画像の特徴抽出を誘導する低レベル特徴に完全に制約される。
生成されたオフセットでは、基本的なCNN演算子を置き換えるために、2つの直感的で効果的な操作を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:59:40 GMT)
Scalable Joint Learning of Wireless Multiple-Access Policies and their
Signaling [2.3] 本稿では,基地局(BS)とユーザ機器(UE)が無線マルチアクセスシナリオでチャネルアクセスポリシーとそのシグナリングを共同で学習できるようにするマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを適用する。
本フレームワークは,低衝突率を維持しながら,高交通状況においても優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 12:38:04 GMT)
The Hitchhiker's Guide to Fused Twins: A Review of Access to Digital
Twins in situ in Smart Cities [2.3] 本稿では,Digital Twins(DTs)とSituated Analytics(Situated Analytics)を融合双生児(FTs)の基礎として検討する。
DTは、モデル、シミュレーション、(リモートで)知覚されたデータ、文脈認識、相互作用を通じて、現実世界の物理双対(PT)を表現する。
我々は、Situated Analyticsを通じてDTをPTに埋め込み、Fused Twins(FTs)を形成するという概念を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:56:47 GMT)
High-dimensional limit theorems for SGD: Effective dynamics and critical
scaling [2.0] 本研究では,高次元状態における勾配勾配勾配勾配(SGD)のスケーリング限界について検討した。
本稿では,スパイク行列とテンソルモデルの推定や2層ネットワークによる分類など,一般的な例に対するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:42:18 GMT)
Predict better with less training data using a QNN [1.7] 従来の画像データを量子状態に効率的にマッピングするクオン進化ニューラルネットワーク(QNN)アルゴリズムについて述べる。
我々は、優れたデータ符号化による利点がある産業アプリケーションに対して、真に量子的な優位性を実証的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:25:58 GMT)
Metric Based Few-Shot Graph Classification [1.6] 少ないショットの学習では、有効性を放棄することなく、不足するデータレシエーションに現代的なディープラーニングモデルを採用することができる。
この研究は、単純な距離距離のメートル法学習ベースラインに最先端のグラフ埋め込み器を組み込むことで、タスク上での競合的な結果が得られることを示している。
また,MixUpをベースとしたオンラインデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:29:46 GMT)
Progress Report: A Deep Learning Guided Exploration of Affine Unimodular
Loop Transformations [1.6] 本稿では,多面体コンパイラにおけるコードの自動最適化のための深層学習に基づくアプローチについて検討する。
提案手法は,アフィンループ変換と非アフィンループ変換の組み合わせを探索し,与えられたプログラムの実行時間を最小化する変換列を求める。
予備的な結果から,提案手法は芸術多面体コンパイラの状態よりも2.35倍の幾何平均高速化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 05:47:42 GMT)
Using classical bit-flip correction for error mitigation including
2-qubit correlations [1.5] 本稿では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータの読み出し誤差を補正する誤り軽減手法を提案する。
この場合、読み出し誤差を緩和する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:22:38 GMT)
Native qudit entanglement in a trapped ion quantum processor [1.3] トラップイオンキューディットシステムにおけるネイティブ2量子エンタングゲートの実装を5ドルまでで実証した。
これは、最近提案された光シフトゲート機構を一般化し、ゲートの1つの応用で真のキューディット絡みを生成することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:08:25 GMT)
Abstraction not Memory: BERT and the English Article System [1.1] 我々は,3つの選択肢(a/an,the,0)として設定された記事予測タスクにおいて,ネイティブ英語話者と事前学習モデルの性能を比較した。
BERTによる実験では、BERTは全ての記事において、このタスクにおいて人間よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:36:54 GMT)
Explanation as Question Answering based on a Task Model of the Agent's
Design [1.0] 我々は、人間中心とデザインに基づくAIエージェントにおける説明の生成に対するスタンスを説明する。
エージェントのタスクと目標を明確に定義するタスクメソッド-知識モデルを通じてエージェントのフォーカスをキャプチャする。
SkillsyncというAIエージェントは、企業や大学を労働者のリスキルに結びつけるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:52:47 GMT)
An Improved Deep Convolutional Neural Network by Using Hybrid
Optimization Algorithms to Detect and Classify Brain Tumor Using Augmented
MRI Images [1.0] 本稿では,最適化アルゴリズムを改良することにより,深層畳み込み学習の改善を実現する。
提案手法の性能を2073個のMRI画像で検証する実験を行った。
性能比較では、DCNN-G-HHOは既存の手法よりもはるかに成功しており、特にスコアの精度は97%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:29:06 GMT)
Likelihood-free Model Choice for Simulator-based Models with the
Jensen--Shannon Divergence [1.0] JSD-Razorと呼ばれる可能性のない設定に対する一貫したスコアリング基準を導出する。
JSD-Razorと確率ベースアプローチの確立された評価基準との関係を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:16:00 GMT)
Dissipative Deep Neural Dynamical Systems [1.0] ニューラルネットワークを点方向アフィンマップとして表現することで、局所線形演算子を露出する。
これにより、ニューラルネットワークの動作の“ブラックボックスのクラック”が可能になります。
これらの局所線型作用素の動的挙動と固有値スペクトルのばらつきを、様々な重み分解、活性化関数、バイアス項、深さで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:03:21 GMT)
Kinetically Constrained Quantum Dynamics in Superconducting Circuits [0.8] ボゾン量子東モデルの低温における動的特性について検討する。
量子情報は、システムのパラメータと調整可能なデコヒーレンス時間内でも局所化されていることを示す。
本稿では,最先端超伝導回路に基づくボソニック量子イーストモデルの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:52:00 GMT)
Squeezing and quantum approximate optimization [0.7] 変分量子アルゴリズムは、デジタル量子コンピュータを用いた最適化問題の解法として興味深い可能性を提供する。
しかし、そのようなアルゴリズムにおける達成可能な性能と量子相関の役割は未だ不明である。
我々は、IBM量子チップと同様に、システマティックな手順で高度に圧縮された状態が生成されるかを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:13:24 GMT)
Gaussian Fourier Pyramid for Local Laplacian Filter [0.6] いくつかのエッジ保存分解は、例えば局所ラプラシアフィルタリング(LLF)のようなハロを分解する。
高速LLFの近似加速度は、複数のラプラシアピラミッドを線形に補間するために提案された。
以上の結果から,Fourier LLFは同一数のピラミッドに対して高い精度を有することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:50:42 GMT)
Enhancing the precision limits of interferometric satellite geodesy
missions [0.5] 計測結果からレーザ位相ノイズを除去し,信号対雑音比の約3桁の改善が可能であることを示す。
加速度計ノイズを除去することで、信号と雑音の比をさらに高めることができるいくつかの差分質量衛星が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:09:47 GMT)
Characterizing quantum criticality and steered coherence in the XY-Gamma
chain [0.4] 我々は、ヨルダン・ウィグナー変換による一次元短距離相互作用のケースを解析的に解く。
ギャップレス相では、ベクトル-キラル相関によって非共分散スパイラル秩序が表される。
量子臨界点近傍の励起ギャップの明示的なスケーリング形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:28:10 GMT)
SUPER-IVIM-DC: Intra-voxel incoherent motion based Fetal lung maturity
assessment from limited DWI data using supervised learning coupled with
data-consistency [0.3] 本稿では,DNN(Deep-neural-networks)アプローチであるSUPER-IVIM-DCを提案する。
数値シミュレーションと健康的ボランティアスタディにより,限られたDWIデータから得られたIVIMモデルパラメータのSUPER-IVIM-DC推定値が,従来のDNN法と比較すると,正規化ルート平均二乗誤差が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:33:14 GMT)
Deep Learning Techniques for Visual Counting [0.1] 静止画像やビデオフレーム中のオブジェクトをカウントするディープラーニング(DL)技術について検討・拡張を行った。
特に、現在のDLベースのソリューションをトレーニングするために必要なデータ不足に関する課題に取り組みました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:29:22 GMT)
Using Mixed-Effect Models to Learn Bayesian Networks from Related Data
Sets [0.0] 混合効果モデルを用いて連続データからベイズネットワークを学習するための類似解を提供する。
本研究では,その構造,パラメトリック,予測,分類の精度について検討する。
この改善は、低いサンプルサイズとバランスの取れないデータセットに特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:32:32 GMT)
Topological study of a Bogoliubov-de Gennes system of pseudo spin-$1/2$
bosons with conserved magnetization in a honeycomb lattice [0.0] 我々は、ハニカム格子内のボソン系の擬ハーミティティーを持つ非エルミティアンハミルトニアンを考える。
このようなシステムは、時間反転対称性の下でトポロジカルアンプとして機能する。
半無限平面におけるHaldaneモデルのエッジモードに対する便利な解析記述を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:21:53 GMT)
Thermal density matrix breaks down the Page curve [0.0] 有限温度配向物質に囲まれた四次元シュワルツシルトブラックホールのエンタングルメント島とページ曲線について検討した。
熱真空中におけるコンフォメーション物質の絡み合いエントロピーが指数関数的に増大する傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:01:05 GMT)
Supersymmetry and Shape Invariance of exceptional orthogonal polynomials [0.0] 我々はジャコビ方程式とラゲール例外直交方程式(EOP)の微分方程式を固有値方程式として表現する。
これらの系に関連付けられた微分方程式の可溶性には,下層の形状不変性が寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:54:42 GMT)
Spatial properties of entangled two-photon absorption [0.0] 広帯域光子対の高束の空間特性の関数としてロダミン6Gの2光子吸収を実験的に検討した。
絡み合った2光子吸収率の鍵符号依存性を,絡み合ったペア束減衰のタイプに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:00:42 GMT)
Smart Meter Data Anomaly Detection using Variational Recurrent
Autoencoders with Attention [0.0] 本稿では,アテンション機構を備えた変分リカレントオートエンコーダに基づく教師なし異常検出手法を提案する。
スマートメーターの「汚れ」データを用いて、学習中の貢献度を減少させるために、欠落した値とグローバルな異常を事前に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 19:39:51 GMT)
Simplifying Polylogarithms with Machine Learning [0.0] 粒子物理学に関連する多くの計算において、多対数の複雑な組み合わせはファインマン積分から生じることが多い。
本稿では,ゲーム中の動きに類似したアイデンティティを持つ強化学習アプローチと,言語翻訳タスクと類似した認識を行うトランスフォーマーネットワークアプローチについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:20:21 GMT)
Sign inversion in the lateral van der Waals force [0.0] 異方性粒子を考えると、非自明な幾何学的効果が生じる。
この比が減少するにつれて、横方向の力の逆転が起こり得ると予測し、ある状況において横方向の力が逆方向を指すように予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:19:08 GMT)
Robust violation of a multipartite Bell inequality from the perspective
of a single-system game [0.0] 我々は、不等式をCHSHゲームにマップし、その結果、CHSH*ゲームに単一キュービットシステムでマッピングする。
一般化CHSH作用素の退化性は、最大絡み合った2ビット状態の対称性に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 04:29:53 GMT)
Resource Reduction in Multiplexed High-Dimensional Quantum Reed-Solomon
Codes [0.0] 本手法は,量子リード・ソロモン符号の符号化回路に必要な$rm CX$ゲート数を大幅に削減できることを示す。
我々のアプローチは、Groversや量子ウォークなど、他の多くの量子誤り訂正符号や量子アルゴリズムにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:11:01 GMT)
Quantitative performance evaluation of Bayesian neural networks [0.0] ディープラーニングの不確実性に関する訴訟が増えているにもかかわらず、不確実性推定の品質は未解決の問題のままである。
本研究では,サンプリングタスクと回帰タスクにおける複数のアルゴリズムの性能評価を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:56:50 GMT)
Predictions of Electromotive Force of Magnetic Shape Memory Alloy (MSMA)
Using Constitutive Model and Generalized Regression Neural Network [0.0] 強磁性形状記憶合金(MSMA)は室温での磁場印加による形状記憶効果を示す。
この研究は、Ni-Mn-Ga単結晶の既存のマクロスケール磁気力学モデルに新しい特徴を導入した。
モデル予測は、Ni-Mn-Ga単結晶上で収集された実験データと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:38:33 GMT)
PixSelect: Less but Reliable Pixels for Accurate and Efficient
Localization [0.0] 与えられた環境下での1枚のRGB画像からグローバル6DFカメラのポーズを推定する問題に対処する。
私たちの研究は、Cambridge Landmarksデータセットの最先端の手法を超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:46:03 GMT)
Perturbation Theory and the Sum of Squares [0.0] sum-of-squares (SoS) 階層は半定値プログラミングに基づく強力な手法であり、古典的および量子最適化の両問題に利用できる。
この階層の3種類の系に対する弱い結合摂動理論を再現する能力を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 19:27:06 GMT)
Performance, Transparency and Time. Feature selection to speed up the
diagnosis of Parkinson's disease [0.0] 特徴選択(FS)技術は、医師が病気を迅速に診断するのに役立つ。
FSは、モデルパフォーマンスを改善し、患者に必要なテストの数を減らすのに役立つ最適なサブセット機能である。
3つのFSは可変解析(ANOVA)、最小絶対収縮・選択演算子(LASSO)、連続特徴選択(SFS)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 07:39:35 GMT)
Optimization of Robot Trajectory Planning with Nature-Inspired and
Hybrid Quantum Algorithms [0.0] 産業規模でロボット軌道計画問題を解く。
我々のエンドツーエンドソリューションは、高度に多目的なランダムキーアルゴリズムとモデル積み重ねとアンサンブル技術を統合している。
我々は、後者が我々のより大きなパイプラインにどのように統合され、問題に対する量子対応ハイブリッドソリューションを提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:38:32 GMT)
One-shot trajectory learning of open quantum systems dynamics [0.0] 非断熱量子力学は光ハーベスティング過程を理解するのに重要である。
ここでは、縮小密度行列の全軌道の超高速予測を可能にする一発軌道学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:15:02 GMT)
On gradient descent training under data augmentation with on-line noisy
copies [0.0] ノイズを入力に注入するデータセットのノイズコピーを用いて,DA下での線形回帰の傾向を考察する。
いずれの場合も、オンラインコピーによるDAのトレーニングは、リッジ回帰トレーニングとほぼ同等であることを示す。
DA下でのニューラルネットワークのトレーニング過程をオフラインノイズコピーを用いて実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:20:00 GMT)
Non-Pauli Errors in the Three-Dimensional Surface Code [0.0] 論理的非クリフォード演算は、パウリ誤差を非クリフォード誤差にマッピングできることを示す。
特に、結合電荷の出現は非局所的な効果ではなく局所的な効果である。
この設定におけるクリフォード誤差の相対的単純さを用いて、単発マジック状態準備プロセスの性能への影響をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 05:56:51 GMT)
Neural Collapse: A Review on Modelling Principles and Generalization [0.0] NC(Neural Collapse)は、トレーニングデータに関連する最後の隠れ層のクラス特徴を、各クラス特徴手段に分解する傾向があることを記述している。
我々は、このような現象をゼロからモデル化するのに役立つ原則を分析し、NCを説明するために最近提案されたモデルの共通理解を構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:55:28 GMT)
Motif Mining and Unsupervised Representation Learning for BirdCLEF 2022 [0.0] 音声モチーフのスペクトル表現における三重項損失を用いたトレーニングデータセットの教師なし表現を実装した。
私たちの最高のモデルは、公開のリーダーボードでスコア0.48で実行されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:58:54 GMT)
Mixed state entanglement by efficient separation of quantum from
classical correlations [0.0] 絡み合いは量子技術の鍵となる資源であり、エキサイティングな多体現象の根底にある。
ここでは、混合状態の絡み合いスペクトルをフィルタリングすることにより、そのような現実的な開系に対する絡み合い尺度を考案する。
我々は、デファス化の存在下で鎖上を動くスピンレス粒子の計画を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:50:03 GMT)
Mathematical model bridges disparate timescales of lifelong learning [0.0] ネストした学習の時間スケールを統一する最小限の定量的モデルを提案する。
我々のモデルは、それまでの異なるタイムスケールを結びつけて、スキル獲得のタイムコースの統一的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:20:46 GMT)
Machine learning-based patient selection in an emergency department [0.0] 本稿では機械学習(ML)に基づく患者選択手法の可能性について検討する。
システムの包括的な状態表現と、複雑な非線形選択関数が組み込まれている。
その結果,提案手法は評価条件の大部分においてAPQ法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 08:56:52 GMT)
Improved two-stage hate speech classification for twitter based on Deep
Neural Networks [0.0] ヘイトスピーチ(Hate speech)は、虐待的な言葉の使用を含む、オンラインハラスメントの一種である。
この研究で提案するモデルは、LSTMニューラルネットワークアーキテクチャに基づく既存のアプローチの拡張である。
本研究は,16kツイートの公開コーパスで評価された2段階目の提案手法の性能比較を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:57:41 GMT)
Forecasting AI Progress: Evidence from a Survey of Machine Learning
Researchers [0.0] 我々は,AIと機械学習(ML)の研究者による,AIの進歩に関する信念に関する大規模な調査の結果を報告する。
AI/MLの研究者たちは総じて、2060年までに人間レベルのマシンインテリジェンスが達成される確率を50%に設定した。
いくつかの短期的なAIマイルストーンの予測は、時間とともに減少し、AIの進歩に対する楽観性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 19:05:12 GMT)
Extension of the Morris-Shore transformation to arbitrary time-dependent
driving fields [0.0] 複数の状態を含む量子系の時間依存力学は技術的な問題を引き起こす。
このようなシステムを扱う上で最も効率的なアプローチの1つはモリス・ショア変換である。
半断断熱流路と分断刺激ラマン断熱流路によるMS状態間の重ね合わせ状態の生成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:58:13 GMT)
Estimation of Predictive Performance in High-Dimensional Data Settings
using Learning Curves [0.0] Learn2Evaluateは、サンプルサイズの関数として試験性能を表す滑らかな単調曲線を組み込むことにより、学習曲線に基づいて評価する。
Learn2Evaluateの利点はシミュレーション研究とオミクスデータへの応用によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 11:48:01 GMT)
Environment-modified three-body energy transfer [0.0] 我々は標準摂動理論を用いて、背景環境における3体共振エネルギー移動率の式を導出する。
原理の証明として、誘電体界面付近に位置する二量体にこれを適用し、第3分子が速度を制御している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 10:13:51 GMT)
Ensembling Framework for Texture Extraction Techniques for
Classification [0.0] 本稿では,テクスチャの特徴を抽出する既存の手法を組み合わせたフレームワークを提案する。
提案フレームワークはテクスチャタイプの大部分で有効であり,本フレームワークでは,既存のフレームワークよりも優れた結果を得るために,新たなテクニックを追加することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 20:42:16 GMT)
Efficient MPS methods for extracting spectral information on rings and
cylinders [0.0] 開境界条件を持つ有限系における励起状態を取得するためのアンサッツを導入する。
我々は、運動量は良い量子数として現れ、MPS基底状態の上に励起をラベル付けするために利用することができることを示す。
最後に、無限円筒上の2次元量子系の励起スペクトルを計算するために、同じ考え方を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 13:04:48 GMT)
Dual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection in Chest X-Rays [0.0] 本稿では, 正規画像とラベルなし画像の両方を利用した新しい手法であるDual-Distribution Disrepancy for Anomaly Detection (DDAD)を提案する。
3つのCXRデータセットの実験により、提案されたDDADが一貫した重要なゲインを達成し、最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:52:27 GMT)
Driving Digital Engineering Integration and Interoperability Through
Semantic Integration of Models with Ontologies [0.0] 本稿では,Digital Engineering Framework for Integrationを紹介します。
DEFII、SWTをエンジニアリング設計および分析タスクに組み込む。
このフレームワークは、オントロジーに準拠したデータと対話するための3つの表記インターフェイスを含んでいる。
フレームワークの使用は、ツールに依存しない、プロジェクト全体、システム、ミッションにまたがる真実の信頼できる情報源をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:58:09 GMT)
Direct Triangulation with Spherical Projection for Omnidirectional
Cameras [0.0] 射影球上での光対の最適化により、正方形全方位カメラの三角測量の問題を解決することを提案する。
提案した解は、二次関数の根を見つけるために沸騰し、閉形式であるため、従来の方法と比較して完全に非定性で計算的に安価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:43:56 GMT)
Deterministic generation of entangled photonic cluster states from
quantum dot molecules [0.0] 量子ドット分子にホストされたホールスピン量子ビットに基づくスピン-光子界面からのクラスター状態の決定論的生成を提案する。
我々のプロトコルは既存の提案の難しさの多くを解決し、高度に絡み合った多ビットフォトニック状態の実験的実現の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 02:32:04 GMT)
DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic
Range Imaging [0.0] マルチブラケットHDRイメージングのための2分岐残差畳み込みニューラルネットワークDRを提案する。
二重分岐アプローチを用いることで、HDR結果を推定するために必要な計算資源を制約しながら、高品質な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 18:46:54 GMT)
Construction of a spike-based memory using neural-like logic gates based
on Spiking Neural Networks on SpiNNaker [0.0] この研究は、コンピュータアーキテクチャにおいて最も重要なコンポーネントの1つであるメモリのスパイク実装を示す。
実験はSpiNNakerのニューロモルフィックプラットフォーム上で行われ、提示されたブロックの構築に使用されるアプローチを検証することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 15:22:41 GMT)
Constraining GUP Models Using Limits on SME Coefficients [0.0] 2つの主要な結果が報告されている: 1) 異方性 GUP モデル上のバウンダリは、以前の分光的バウンダリと比較して 1010$ の係数で改善され、(2) 異方性 GUP モデルが確立され、制約される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 16:17:50 GMT)
Characterizing Topological Excitations of a Long-Range Heisenberg Model
with Trapped Ions [0.0] 本稿では,反強磁性ハイゼンベルクモデルを実現するためのFloquetプロトコルを提案する。
このモデルは, 格子変換対称性を自発的に破壊する原子価結合固体から原子価結合固体への量子相転移を特徴とすることを示す。
さらに、相互作用する多体系のトポロジカル励起とバルクトポロジカル不変量を特徴付けるインターフェロメトリプロトコルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 09:53:54 GMT)
CASS: Cross Architectural Self-Supervision for Medical Image Analysis [0.0] textbfCross textbfArchitectural - textbfSelf textbfSupervision。
トランスフォーマーとCNNを同時に活用する、新たな自己教師型学習アプローチは、簡単に利用可能なクラウドサービスを通じて、一般の実践者にも計算的にアクセスすることができる。
従来の最先端の自己教師型学習手法と比較して,CASSトレーニングCNNを実証的に示し,100%ラベル付きデータで平均8.5%,10%ラベル付きデータで7.3%,11.5を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 21:25:15 GMT)
Boundary between noise and information applied to filtering neural
network weight matrices [0.0] 本稿では,小さな特異値を取り除き,大きな特異値の大きさを小さくするノイズフィルタリングアルゴリズムを提案する。
ラベルノイズの存在下で訓練されたネットワークでは,ノイズフィルタリングにより一般化性能が著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 14:42:36 GMT)
Balanced SPADE detection for distance metrology [0.0] 通信に頻繁に使用されるSPADEは、横面の距離を測定するために採用されている。
低HGモードにおける同時情報のバランス検出により,これらの性能を改善した。
我々の知る限りでは、これはこのタイプの最良の測定と比べて1桁の桁数の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 17:35:37 GMT)
Automating Ambiguity: Challenges and Pitfalls of Artificial Intelligence [0.0] この論文は、科学と倫理の課題、落とし穴、AIの問題を調査するために、明らかに異なる分野の探求を織り交ぜている。
これらのシステムの様々な課題、問題、落とし穴は、批判的データ/アルゴリズム研究、科学と技術研究(STS)、具体化され活発な認知科学、複雑性科学、アフロフェミニズム、そして広く解釈された公正、説明責任、透明性の分野(FAccT)など、様々な分野の研究のホットトピックである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 22:05:07 GMT)
A Decade of Time Crystals: Quo Vadis? [0.0] 時間結晶は、通常の空間結晶が空間次元で行うような時間次元で振る舞うシステムである。
時間結晶に関する10年間の研究の短い歴史、現在の研究方向性、課題の紹介、時間領域における凝縮物質物理学の今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Jun 2022 06:30:15 GMT)