Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the
capabilities of language models [645.0] 言語モデルは、規模が大きくなるにつれて量的改善と新しい質的能力の両方を示す。
ビッグベンチは204のタスクで構成され、132の機関で442人の著者が貢献している。
我々は,OpenAIのGPTモデル,Google内部の高密度トランスアーキテクチャ,BIGベンチ上のスイッチ型スパーストランスの挙動を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:05:34 GMT)
Data-Efficient Double-Win Lottery Tickets from Robust Pre-training [129.9] 本稿では,事前学習したモデルからのサブネットワークを,様々な下流タスクで独立に転送できるDouble-Win Lottery Ticketsを紹介する。
頑健な事前訓練は、標準的なものよりも優れたパフォーマンスで、スペーサーのダブルウィン・宝くじを製作する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 20:52:50 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） (Thu, 9 Jun 2022 01:46:19 GMT)
A Relational Intervention Approach for Unsupervised Dynamics
Generalization in Model-Based Reinforcement Learning [113.8] 同じ環境に属する2つの推定$hatz_i, hatz_j$の確率を推定するための介入予測モジュールを導入する。
提案手法により推定される$hatZ$は,従来の方法よりも冗長な情報が少ないことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:01:36 GMT)
Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using
Cycle-Consistent Activation Maximization [112.3] ディープニューラルネットワークを用いた臨床意思決定支援は、着実に関心が高まりつつあるトピックとなっている。
臨床医は、その根底にある意思決定プロセスが不透明で理解しにくいため、この技術の採用をためらうことが多い。
そこで我々は,より小さなデータセットであっても,分類器決定の高品質な可視化を生成するCycleGANアクティベーションに基づく,新たな意思決定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:28:00 GMT)
Principal Trade-off Analysis [110.8] 本稿では,ディスクゲームの重み付け和として任意のゲームの表現を可能にする分解法である主トレードオフ解析(PTA)を開発する。
PTAを経験的に生成されたトーナメントグラフに適用すると、独立した戦略的トレードオフを表す2次元特徴面への埋め込みのシーケンスが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:16:28 GMT)
On the Generalization and Adaption Performance of Causal Models [99.6] 異なる因果発見は、データ生成プロセスを一連のモジュールに分解するために提案されている。
このようなモジュラニューラル因果モデルの一般化と適応性能について検討する。
我々の分析では、モジュラーニューラル因果モデルが、低データレギュレーションにおけるゼロおよび少数ショットの適応において、他のモデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:12:32 GMT)
DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression [92.8] DiSparseは、シンプルで効果的で、第一級のマルチタスクプルーニングとスパーストレーニングスキームである。
実験の結果,様々な設定や設定において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:57:46 GMT)
Wireless for Machine Learning [91.1] 我々は、分散データセット上で機械学習サービスをサポートするように設計された最先端のワイヤレス手法について、徹底的にレビューする。
文献にはアナログ・オーバー・ザ・エア計算とMLに最適化されたデジタル無線リソース管理という2つの明確なテーマがある。
このサーベイは、これらのメソッドを包括的に紹介し、最も重要な研究をレビューし、オープンな問題を強調し、アプリケーションのシナリオについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:56:18 GMT)
PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling
Strategies [85.1] 我々は、モデルトレーニングとスケーリング戦略の体系的な研究を通じて、古典的なPointNet++を再考する。
我々は、PointNet++のパフォーマンスを大幅に改善する一連の改善されたトレーニング戦略を提案する。
我々は,効率的なモデルスケーリングを実現するために,逆ボトルネック設計と分離可能なPointNet++を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:54 GMT)
STIP: A SpatioTemporal Information-Preserving and Perception-Augmented
Model for High-Resolution Video Prediction [78.1] 本稿では、上記の2つの問題を解決するために、時空間情報保存・知覚拡張モデル(STIP)を提案する。
提案モデルは,特徴抽出と状態遷移中の映像の時間的情報を保存することを目的としている。
実験結果から,提案したSTIPは,様々な最先端手法と比較して,より良好な映像品質で映像を予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:49:04 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning in the Presence of Exogenous
Information [77.2] 実世界の強化学習アプリケーションでは、学習者の観察空間は、その課題に関する関連情報と無関係情報の両方でユビキタスに高次元である。
本稿では,強化学習のための新しい問題設定法であるExogenous Decision Process (ExoMDP)を導入する。
内因性成分の大きさのサンプル複雑度で準最適ポリシーを学習するアルゴリズムであるExoRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:19:32 GMT)
On Neural Architecture Inductive Biases for Relational Tasks [76.2] 合成ネットワーク一般化(CoRelNet)と呼ばれる類似度分布スコアに基づく簡単なアーキテクチャを導入する。
単純なアーキテクチャの選択は、分布外一般化において既存のモデルより優れていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:24:01 GMT)
VideoINR: Learning Video Implicit Neural Representation for Continuous
Space-Time Super-Resolution [75.8] ビデオインプリシットニューラル表現(Video Implicit Neural Representation, VideoINR)は任意の空間解像度とフレームレートの映像にデコード可能であることを示す。
本稿では,最新のSTVSR手法を用いて,一般的なアップサンプリングスケールにおいて,ビデオINRが競合性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:45:49 GMT)
Spatial Entropy Regularization for Vision Transformers [71.4] 視覚変換器(VT)は、訓練が監督されたときに自然に出現しない意味的セグメンテーション構造を含むことができる。
本稿では,情報エントロピーの空間的定式化に基づくVT正規化手法を提案する。
提案手法は,異なるトレーニングシナリオ,データセット,下流タスク,VTアーキテクチャに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:34:39 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） (Thu, 9 Jun 2022 06:24:12 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） (Thu, 9 Jun 2022 03:51:44 GMT)
There is no Accuracy-Interpretability Tradeoff in Reinforcement Learning
for Mazes [64.1] 相互理解性は,強化学習システムにおける信頼性に不可欠なビルディングブロックである。
場合によっては、最適性を保ちつつ、政策の解釈可能性を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:23:26 GMT)
Uni-Perceiver-MoE: Learning Sparse Generalist Models with Conditional
MoEs [63.9] 異なるタスクとモダリティ間の干渉が、この現象の主要な要因であることがわかった。
一般モデルに条件混合(Conditional Mixture-of-Experts)を導入する。
コード及び事前訓練されたジェネリストモデルは、解放される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:59 GMT)
CARLA-GeAR: a Dataset Generator for a Systematic Evaluation of
Adversarial Robustness of Vision Models [61.7] 本稿では,合成データセットの自動生成ツールであるCARLA-GeARについて述べる。
このツールは、Python APIを使用して、CARLAシミュレータ上に構築されており、自律運転のコンテキストにおいて、いくつかのビジョンタスク用のデータセットを生成することができる。
本稿では,CARLA-GeARで生成されたデータセットが,現実世界の敵防衛のベンチマークとして今後どのように利用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:17:38 GMT)
Challenges and Opportunities in Offline Reinforcement Learning from
Visual Observations [58.8] 2つの視覚に基づくオンライン強化学習アルゴリズムの変更は、事前作業より優れていることを示す。
視覚観測からオフラインRLに特有のいくつかのキーデシラタを提示,解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:08:47 GMT)
Towards Layer-wise Image Vectorization [57.3] 画像をSVGに変換し,画像トポロジを同時に維持するためのレイヤワイズ画像ベクトル化(LIVE)を提案する。
Liveは、人間の視点にセマンティックに整合した階層構造を持つコンパクトなフォームを生成する。
Liveは、デザイナの両方のために編集可能なSVGを起動し、他のアプリケーションで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:55:02 GMT)
VITA: Video Instance Segmentation via Object Token Association [56.2] VITAは、既製のTransformerベースのイメージインスタンスセグメンテーションモデルの上に構築されたシンプルな構造である。
バックボーン機能を使わずにフレームレベルの時間的オブジェクトトークンを関連付けることで、ビデオレベルの理解を実現する。
4 AP、49.8 AP-VIS 2019 & 2021、19.6 AP on OVIS。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:33:18 GMT)
Conformal Off-Policy Prediction in Contextual Bandits [54.7] コンフォーマルなオフ政治予測は、新しい目標ポリシーの下で、結果に対する信頼できる予測間隔を出力することができる。
理論上の有限サンプル保証は、標準的な文脈的バンディットの設定を超える追加の仮定をすることなく提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:39:33 GMT)
AI-based Clinical Assessment of Optic Nerve Head Robustness Superseding
Biomechanical Testing [54.3] 我々は,ONHの1つのOCTスキャンからのみ,与えられたONHの堅牢性を評価することができるAI駆動型アプローチを提案する。
縦断的研究は、ONHの頑健さが高速な視野障害進行因子の同定に役立つかどうかを確かめるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:29:28 GMT)
Face-Dubbing++: Lip-Synchronous, Voice Preserving Translation of Videos [54.1] このシステムは、複数のコンポーネントモデルを組み合わせて、ターゲット言語で話す元の話者のビデオを生成するように設計されている。
パイプラインは強調検出を含む自動音声認識から始まり、その後に翻訳モデルが続く。
得られた合成音声は、音声変換モデルを用いて元の話者の声にマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:15:37 GMT)
Towards Target Sequential Rules [52.5] ターゲット・シーケンシャル・ルール・マイニング(TaSRM)と呼ばれる効率的なアルゴリズムを提案する。
新たなアルゴリズムであるTaSRMとその変種は,既存のベースラインアルゴリズムと比較して実験性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:59:54 GMT)
SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.3] スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。
本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。
提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:00:26 GMT)
Extreme Masking for Learning Instance and Distributed Visual
Representations [50.2] 本稿では,個々のトークン上の分散表現を同時に学習するためのスケーラブルなアプローチと,総合的なインスタンス表現を提案する。
分散トークンを表すために自己アテンションブロックを使用し、続いてクロスアテンションブロックを使用して全体インスタンスを集約します。
我々のモデルであるExtreMAは、未成熟なサブセットからのインスタンス表現をトレーニングして、無傷な入力からそれを予測する、プレーンなBYOLアプローチに従っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:43 GMT)
Few-shot Prompting Towards Controllable Response Generation [49.5] まず,モデルのパラメータにアクセスすることなく,モデル生成に対するプロンプトと強化学習(RL)の組み合わせについて検討した。
マルチタスク学習を適用して、モデルが新しいタスクをより良く一般化できるようにします。
実験の結果,提案手法はパラメータにアクセスすることなく,複数のSOTA(State-of-the-art)対話モデルを制御することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:16:15 GMT)
Open Challenges in Deep Stereo: the Booster Dataset [49.3] そこで本研究では,高分解能で挑戦的なステレオ・データセット・フレーミング・屋内シーンについて,高密度かつ高精度な地上構造差を付加したアノテートを提示する。
私たちのデータセットには、いくつかの分光面と透明な面が存在する。
我々は64の異なるシーンで収集された合計419のサンプルを公開し、高密度な地道不一致で注釈付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:56 GMT)
BigVGAN: A Universal Neural Vocoder with Large-Scale Training [49.2] ゼロショット設定において、様々な未知条件下でよく一般化する普遍的なボコーダであるBigVGANを提案する。
生成器に周期的非線形性とアンチエイリアス表現を導入し、波形に所望の帰納バイアスをもたらす。
我々はGANボコーダを最大1億2200万のパラメータで訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:56:10 GMT)
Benefits of Overparameterized Convolutional Residual Networks: Function
Approximation under Smoothness Constraint [48.3] 大規模なConvResNetは関数の値から目的関数を近似できるだけでなく、一階スムーズ性も十分に発揮できることを示す。
我々の理論は、実際にディープ・ワイド・ネットワークを使うことの利点を部分的に正当化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:35:22 GMT)
Learn2Augment: Learning to Composite Videos for Data Augmentation in
Action Recognition [47.5] 我々は、アクション認識のための優れたビデオを作るものを学び、拡張のための高品質なサンプルのみを選択する。
実際に合成することなく、ビデオのどのペアを拡大するかを学ぶ。
半教師付き環境では最大8.6%の改善が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:04:52 GMT)
SDQ: Stochastic Differentiable Quantization with Mixed Precision [46.2] 本稿では,MPQ戦略を自動的に学習できる新しい微分可能量子化(SDQ)手法を提案する。
最適なMPQ戦略が得られた後、エントロピーを意識したビン正規化と知識蒸留でネットワークを訓練する。
SDQは、最先端の混合データセット、または低いビット幅で単一精度の量子化よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:38:18 GMT)
Adversarial Noises Are Linearly Separable for (Nearly) Random Neural
Networks [46.1] 通常、特定のモデルを持つ特定の入力に対して生成される逆例は、ニューラルネットワークにとってユビキタスである。
本稿では,一段法で構築した逆方向雑音が対応するラベルを装着した場合に線形分離可能であるという,逆方向雑音の驚くべき特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:26:46 GMT)
FOAM: A Follower-aware Speaker Model For Vision-and-Language Navigation [46.0] 追従者からのフィードバックを受けて常に更新されるtextscfoam, textscFollower-textscaware speaker textscModelを提案する。
両レベル最適化フレームワークを用いて話者を最適化し、ラベル付きデータ上で追従者を評価することにより、学習信号を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:11:07 GMT)
Optimal SQ Lower Bounds for Robustly Learning Discrete Product
Distributions and Ising Models [45.1] 我々は、離散的な高次元分布の特定の族をしっかりと学習するために、最適な統計的クエリー(SQ)の下位境界を確立する。
我々のSQローバウンドは、これらの問題に対する既知のアルゴリズムのエラー保証と一致し、これらのタスクの現在の上限が最善であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:10:23 GMT)
The Missing Link: Finding label relations across datasets [42.5] データセット間のラベル間の視覚的意味関係の自動発見について検討する。
提案手法は,データセット間のラベル関係と関係のタイプを効果的に検出できる。
クラス名だけではラベル関係は確立できないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:25:25 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） (Thu, 9 Jun 2022 17:26:11 GMT)
Neural Bregman Divergences for Distance Learning [41.0] 本稿では,入力凸ニューラルネットワークを用いて任意のベルグマン発散を微分可能な方法で学習する手法を提案する。
そこで、ニューラルブレグマン発散を学習する最初の方法を得るとともに、ブレグマン発散の多くの優れた数学的性質を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 20:53:15 GMT)
Regret Bounds for Information-Directed Reinforcement Learning [40.8] 情報指向サンプリング(IDS)は、強化学習(RL)のためのデータ効率アルゴリズムとしての可能性を明らかにした。
本研究では,学習目標に関する情報比率と累積情報ゲインを結合する新しい情報理論ツールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:36:17 GMT)
A No-reference Quality Assessment Metric for Point Cloud Based on
Captured Video Sequences [40.5] キャプチャーされたビデオシーケンスに基づいて,色付き点雲の非参照品質評価指標を提案する。
実験の結果,本手法はPCQAの基準値と非参照PCQAの基準値のほとんどより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:42:41 GMT)
Discriminative and Generative Learning for Linear Estimation of Random
Signals [Lecture Notes] [40.4] 信号処理における推論タスクは、しばしば、インスタンス固有のパラメータを欠いた信頼できる統計的モデリングによって特徴づけられる。
従来の手法では、これらの欠落したパラメータを推定するためにデータを使用し、推定されたモデルに基づいて推測する。
この講義ノートは、部分的に知られた統計モデルを用いた推論のための生成的および識別的学習の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:39:41 GMT)
GSmooth: Certified Robustness against Semantic Transformations via
Generalized Randomized Smoothing [40.4] 一般的な意味変換に対する堅牢性を証明するための統一的な理論的枠組みを提案する。
GSmoothフレームワークでは,画像と画像の代理ネットワークを用いて複雑な変換を近似するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:12:17 GMT)
Draft-and-Revise: Effective Image Generation with Contextual
RQ-Transformer [40.0] 生成過程におけるグローバルコンテキストを考慮した,コンテキストRQ変換器を用いたドラフト・アンド・リビジョンの効果的な画像生成フレームワークを提案する。
実験では,条件付き画像生成における最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:25:24 GMT)
On the Unreasonable Effectiveness of Federated Averaging with
Heterogeneous Data [39.6] 既存の理論では、フェデレーション学習におけるフェデレーション平均化(FedAvg)アルゴリズムの性能は、データの不均一性が低下すると予想している。
本稿では,従来の理論的予測と矛盾するFedAvgの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:25:25 GMT)
Blind Surveillance Image Quality Assessment via Deep Neural Network
Combined with the Visual Saliency [39.6] 監視画像(SI)のブラインド品質評価のためのサリエンシに基づくディープニューラルネットワークを提案する。
我々はまずSIの正当性マップを計算し、最も正当な局所領域を選択する。
次に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像全体と局所領域の質の高い特徴を抽出する。
最後に、全体品質スコアは、グローバルおよびローカル品質スコアの重み付け和として計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:30:32 GMT)
A No-Reference Deep Learning Quality Assessment Method for
Super-resolution Images Based on Frequency Maps [39.6] 本稿では,周波数マップに基づく非参照ディープラーニング画像品質評価手法を提案する。
まず、SRIの高周波マップ(HM)と低周波マップ(LM)を、Sobel演算子とスムーズな画像近似を用いて取得する。
提案手法は,選択した3つの超解像品質評価(SRQA)データベース上で比較したIQAモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:43:37 GMT)
TwiBot-22: Towards Graph-Based Twitter Bot Detection [39.4] TwiBot-22はグラフベースのTwitterボット検出ベンチマークで、これまでで最大のデータセットを示している。
35の代表的なTwitterボット検出ベースラインを再実装し、TwiBot-22を含む9つのデータセットで評価します。
さらなる研究を容易にするため、実装済みのコードとデータセットをTwiBot-22評価フレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:23:37 GMT)
Comprehensive Fair Meta-learned Recommender System [39.0] 我々は、メタ学習モデルの公平性を確保するために、CLOVERという、総合的な公正なメタ学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、異なるメタ学習レコメンデータシステムに適用可能な、汎用的なトレーニングパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:48:35 GMT)
Deep Neural Network for Blind Visual Quality Assessment of 4K Content [37.7] 既存のブラインド画像品質評価法(BIQA)は、オリジナルおよびアップスケールの4Kコンテンツには適していない。
本研究では、4Kコンテンツに対する深層学習に基づくBIQAモデルを提案する。
提案手法はマルチタスク学習方式を用いて学習し,分類タスクと回帰タスクの損失のバランスをとる不確実性原理を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:10:54 GMT)
Multi-class Classification with Fuzzy-feature Observations: Theory and
Algorithms [36.8] 我々は,MCIMO(Multi-class classification with Imprecise Observation)と呼ばれる新しい現実的問題に対処する新しい枠組みを提案する。
まず,ファジィラデマッハの複雑性に基づくMCIMO問題の理論的解析を行う。
そこで,提案した課題を解決するために,サポートベクタマシンとニューラルネットワークに基づく2つの実用的なアルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:14:00 GMT)
Data-Efficient Brain Connectome Analysis via Multi-Task Meta-Learning [36.7] 本稿では,脳のコネクトーム解析のためのデータ効率訓練手法について検討する。
本稿では,サンプルサイズが大きいデータセット上でモデルをメタトレーニングし,その知識を小さなデータセットに伝達することを提案する。
また、アトラス変換と適応的タスクリライジングを含む2つの脳ネットワーク指向の設計についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:15:02 GMT)
JNMR: Joint Non-linear Motion Regression for Video Frame Interpolation [36.0] ビデオフレーム(VFI)は、双方向の歴史的参照から学習可能な動きを歪曲することでフレームを生成することを目的としている。
本稿では,VFIを多変数非線形回帰問題 (MNL) として再構成し,フレーム間の複雑な動きをモデル化するための共同非線形運動回帰戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:47:29 GMT)
On Data Scaling in Masked Image Modeling [36.0] マスク付き画像モデリング(MIM)は、大きなデータの恩恵を受けられないと疑われている。
ImageNet-1Kの10%から完全なImageNet-22Kまで、モデルサイズは4900万から10億まで、トレーニング期間は125万から5万まで。
事前トレーニングにおけるバリデーションの損失は、複数のタスクの微調整においてモデルがどれだけうまく機能するかを測定するのに良い指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:58:24 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） (Thu, 9 Jun 2022 23:20:38 GMT)
Value Memory Graph: A Graph-Structured World Model for Offline
Reinforcement Learning [35.6] モデルに基づく強化学習の世界モデルは、通常非現実的な長期水平予測問題に直面している。
グラフ構造化世界モデルにおける最近の研究は、環境を表現するグラフを構築することによって、長い水平推論能力を向上させる。
我々は、有向グラフに基づくマルコフ決定プロセスを構築することにより、オフライン強化学習におけるグラフ構造化世界モデルの設計を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:51:42 GMT)
Blacklight: Scalable Defense for Neural Networks against Query-Based
Black-Box Attacks [34.0] 我々は、クエリベースのブラックボックス攻撃に対する新たな防御であるブラックライトを提案する。
Blacklightはクエリベースのブラックボックス攻撃を検出する。
我々はBlacklightを8つの最先端攻撃に対して、様々なモデルと画像分類タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:11:53 GMT)
ACT: Semi-supervised Domain-adaptive Medical Image Segmentation with
Asymmetric Co-training [34.0] 非教師なしドメイン適応(UDA)は、ソースとターゲットドメイン間のドメインシフトを軽減するために大いに研究されてきた。
本稿では,ラベル付けされていないターゲットデータに加えて,ラベル付きソースデータとターゲットドメインデータの両方を統一的に活用することを提案する。
本稿では、これらのサブセットを統合し、ソースドメインデータの支配を回避するための、新しい非対称コトレーニング(ACT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:27:50 GMT)
Analytical Composition of Differential Privacy via the Edgeworth
Accountant [33.9] プライベートアルゴリズムの差分プライバシー保証を構成するための分析的アプローチであるEdgeworth Accountantを導入する。
Edgeworth Accountantは、$f$差分プライバシーフレームワークを使用して構成されているプライバシー損失を損失なく追跡することから始める。
当社の上位と下位の$(epsilon, delta)$differential privacy boundsは、フェデレーション分析と特定の制度がプライベートディープラーニングモデルをトレーニングしていることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:52:57 GMT)
Trimmed Maximum Likelihood Estimation for Robust Learning in Generalized
Linear Models [33.4] 敵の汚職下での一般化線形モデル学習の問題点を考察する。
我々は, 線形モデルにおいて, トリミングされた反復最大極大推定器が極小極小最適リスクを達成できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 21:56:44 GMT)
COSTA: Covariance-Preserving Feature Augmentation for Graph Contrastive
Learning [33.1] グラフ拡張によって得られるノードの埋め込みは、非常に偏りが強いことを示す。
入力空間におけるグラフの増大を調査する代わりに,隠れた特徴の増大を提案する。
COSTAによる機能拡張は,グラフ拡張に基づくモデルに比べて,同等/ベターな結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:46:38 GMT)
Structure-consistent Restoration Network for Cataract Fundus Image
Enhancement [33.0] 眼底写真は、眼疾患の診断とモニタリングを行う診療所における定期的な検査である。
白内障患者の眼底画像は、常に曇りレンズによる品質劣化に悩まされる。
臨床診断の確実性を改善するため,底面画像の品質向上のための修復アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:32:33 GMT)
Unsupervised Deep Discriminant Analysis Based Clustering [32.6] この研究はクラスタリングのための教師なしの深層判別分析を示す。
この手法はディープニューラルネットワークに基づいており、クラスタ内不一致を最小限に抑え、クラスタ間不一致を教師なしの方法で最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:35:25 GMT)
Factuality Enhanced Language Models for Open-Ended Text Generation [32.3] 我々は、LM世代の実測のためのFactalityPromptsテストセットとメトリクスを設計する。
より大きなLMはより小さなものよりも現実的であることが分かるが、以前の研究では、大きなLMは誤解の観点からは真実性が低いことを示唆している。
そこで本稿では,TopicPrefixを用いた事実認識と文完成のための実感強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:16:43 GMT)
Beyond RGB: Scene-Property Synthesis with Neural Radiance Fields [32.2] 本稿では,暗黙の3次元表現とニューラルレンダリングの最近の進歩を活用し,シーン理解への新たなアプローチを提案する。
ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)の大成功を生かして,ネRFを用いたシーン・プロパリティ・シンセサイザーを導入する。
セマンティックセグメンテーション,表面正規推定,リシェーディング,キーポイント検出,エッジ検出など,統合されたフレームワーク下でのさまざまなシーン理解タスクへの対処を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:50 GMT)
Efficient and Robust 2D-to-BEV Representation Learning via
Geometry-guided Kernel Transformer [32.1] 本稿では,新しい2D-BEV表現学習機構であるGeometry-Guided Kernel Transformer (GKT)を提案する。
GKTは、3090 GPUで72.3ドルFPS、2080ti GPUで45.6ドルFPSで動作でき、カメラの偏差とBEVの高さに対して堅牢である。
GKT は nuScenes val 集合上で38.0 mIoU (100m$times $100m perception range at a 0.5m resolution) という最先端のリアルタイムセグメンテーション結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:05:08 GMT)
AGConv: Adaptive Graph Convolution on 3D Point Clouds [31.8] 我々は、ポイントクラウド分析の幅広い応用のための適応グラフ畳み込み(AGConv)を提案する。
AGConvは、動的に学習された特徴に応じて、ポイントの適応カーネルを生成する。
提案手法は,様々なベンチマークデータセットにおいて,ポイントクラウド分類とセグメンテーションの最先端性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:58:36 GMT)
CFA: Coupled-hypersphere-based Feature Adaptation for Target-Oriented
Anomaly Localization [30.3] ターゲットデータセットに適応した特徴を用いた高度異常な局所化を実現するための結合超球型特徴適応(CFA)を提案する。
CFAは、(1)学習可能なパッチ記述子で、ターゲット指向の特徴を学習し、埋め込みし、(2)ターゲットデータセットのサイズに依存しないスケーラブルなメモリバンクから成り立っている。
AUROCスコアは99.5%、MVTec ADベンチマークの98.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:56:57 GMT)
Towards Safe Reinforcement Learning via Constraining Conditional
Value-at-Risk [30.2] 本稿では,CVaR を所定の閾値以下に保ち,リスクに敏感な制約付き最適化問題を定式化する CVaR-Proximal-Policy-Optimization (CPPO) の新たな強化学習アルゴリズムを提案する。
実験の結果,CPPOは高い累積報酬を達成し,観察および遷移障害に対してより堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:57:54 GMT)
Dual-Distribution Discrepancy for Anomaly Detection in Chest X-Rays [29.6] 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） (Thu, 9 Jun 2022 02:15:17 GMT)
A Learning-Theoretic Framework for Certified Auditing of Machine
Learning Models [29.6] 責任ある機械学習の使用には、モデルは望ましくない特性に対して監査される必要がある。
一般的な環境での原則的な監査の仕方は、いまだに理解されていない。
監査のための形式的学習理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:19:58 GMT)
Mildly Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning [29.3] オフライン強化学習(RL)は、環境と継続的に対話することなく、静的なログ付きデータセットから学習するタスクを定義する。
既存のアプローチ、目に見えない行動のペナルティ化、行動方針の規則化は悲観的すぎる。
我々は,適切な擬似Q値を割り当てることで,OODアクションを積極的に訓練するマイルリー保守的Q-ラーニング(MCQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:44:35 GMT)
GateHUB: Gated History Unit with Background Suppression for Online
Action Detection [28.8] GateHUBは、歴史の一部を強化または抑制するための、新しい位置誘導ゲートクロスアテンション機構を含む。
変換器の長距離時間モデリング能力と繰り返しモデルの能力を統合し、関連する情報を選択的に符号化する。
GateHUBは既存のすべてのメソッドを著しく上回り、既存のベストプラクティスよりも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:44 GMT)
Extracting Zero-shot Common Sense from Large Language Models for Robot
3D Scene Understanding [25.3] 本稿では,ラベリングルームのための大規模言語モデルに埋め込まれた共通感覚を活用する新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,現代の空間認識システムによって生成された3次元シーングラフで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:05:35 GMT)
Process Knowledge-Infused AI: Towards User-level Explainability,
Interpretability, and Safety [25.0] パーソナライズされた健康や食品レコメンデーションのための自己管理のような、高価値でセンシティブな、あるいは安全に重要なアプリケーションでは、その採用はありそうにない。
AIシステムは専門家が設定したガイドラインや明確なプロセスに従う必要がある。
AIシステムのユーザは、ユーザが理解可能な説明をする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:09:37 GMT)
What is a Good Metric to Study Generalization of Minimax Learners? [24.6] Minimax最適化は多くの機械学習(ML)問題のバックボーンとして機能している。
データでトレーニングされたソリューションがメトリックテストでどのように機能するかは、比較的調査されていない。
本稿では,これらの問題に対処するため,新しい計量一般化ミニマックス学習者を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:39:06 GMT)
The Case for a Single Model that can Both Generate Continuations and
Fill in the Blank [24.5] 本研究では、FitBスタイルの目標で事前訓練されたモデルが両方のタスクをこなせる一方で、継続のために事前訓練されたモデルがそうでないことを示す。
また、FitBモデルを簡単に微調整し、生成元の長さや単語の選択をきめ細かな制御を可能にする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:39:19 GMT)
Coswara: A website application enabling COVID-19 screening by analysing
respiratory sound samples and health symptoms [23.8] Cosawaraツールは、呼吸音のサンプルと健康症状を分析して、COVID-19検出を可能にするように設計されたウェブサイトアプリケーションである。
ユーザは、インターネットに接続された任意のデバイスを使用してウェブサイトにログインし、現在の健康症状情報を提供し、呼吸、うっ血、スピーチに対応するサンプル音がほとんどない。
クラウドサーバ上のこの情報の分析から1分以内に、Webサイトツールは、新型コロナウイルスの確率スコアをユーザに出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:50:18 GMT)
Fast Bayesian Inference with Batch Bayesian Quadrature via Kernel
Recombination [23.6] 確率収束率を有する並列(バッチ)ベイズ二次法(BQ)を提案する。
提案手法は,各種実世界のデータセットにおける最先端BQ手法とNested Smplingの両方のサンプリング効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:14:52 GMT)
Neo-GNNs: Neighborhood Overlap-aware Graph Neural Networks for Link
Prediction [23.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造データの学習に広く応用されている。
リンク予測のために隣接重畳された近傍から有用な構造特徴を学習する近傍オーバーラップ対応グラフニューラルネットワーク(Neo-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:43:49 GMT)
Unveiling Transformers with LEGO: a synthetic reasoning task [23.5] 我々は、トランスフォーマーアーキテクチャが推論の連鎖に従うことを学ぶ方法について研究する。
一部のデータ構造では、訓練されたトランスフォーマーは、推論の連鎖に従う"ショートカット"ソリューションを見つける。
このようなショートカットが適切なアーキテクチャ修正やデータ準備によって防止できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:30:17 GMT)
Diversifying the Genomic Data Science Research Community [22.6] 我々はゲノミクス・データ・サイエンス・コミュニティ・ネットワークを設立し、機会を特定し、クラウド対応のゲノム・データ・サイエンスへの幅広いアクセスを支援する。
ここでは、UIの教員や管理者、資金提供者、R1研究者が、より多様なゲノムデータサイエンスコミュニティを構築するために考慮すべき優先順位についてまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:49:35 GMT)
ScatterSample: Diversified Label Sampling for Data Efficient Graph
Neural Network Learning [22.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)トレーニングが高価であるいくつかのアプリケーションでは、新しいインスタンスのラベル付けが高価である。
データ効率のよいアクティブサンプリングフレームワークであるScatterSampleを開発し、アクティブな学習環境下でGNNを訓練する。
5つのデータセットに対する実験により、ScatterSampleは他のGNNのアクティブラーニングベースラインよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:05:02 GMT)
Accurate Node Feature Estimation with Structured Variational Graph
Autoencoder [21.4] ノードの特徴を部分的に観察したグラフを考えると、不足する特徴を正確に見積もるにはどうすればよいのか?
特徴量推定のための精度の高いSVGA(Structured Variational Graph Autoencoder)を提案する。
その結果、SVGAは確率的推論とグラフニューラルネットワークの利点を組み合わせて、実際のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:07:45 GMT)
Model Degradation Hinders Deep Graph Neural Networks [20.9] 本稿では、従来のグラフ畳み込み操作を、textit propagation (textbfP) と textitTransformation (textbfT) の2つの独立した操作に分離する。
GNNの性能劣化の主な原因は,巨額のD_t$によるテキストモデル劣化の問題である。
textitAdaptive Initial Residual (AIR) は,あらゆる種類のGNNアーキテクチャと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:02:01 GMT)
Speak Like a Dog: Human to Non-human creature Voice Conversion [19.7] H2NH-VCは、人間の発話を人間以外の生物のような音声に変換することを目的としている。
本研究では,「犬のように話す」タスクの可能性と特徴を明らかにするために,比較実験を行った。
変換音声は, 平均評価スコアを用いて評価された: 犬の類似性, 音質, 知性, 文字誤り率(CER)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:10:43 GMT)
Denoising Generalized Expectation-Consistent Approximation for MRI Image
Recovery [19.5] 逆問題では、凸最適化のステップをアプリケーション固有のデノイザへの呼び出しに置き換えるプラグイン・アンド・プレイ(DNN)法が開発され、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてしばしば実装されている。
このような手法は成功したが、改善できる。例えば、デノイザーは通常、ホワイトノイズを取り除くために設計・訓練されているが、ニューラルデノイザー入力誤差はホワイトやガウスから遠く離れている。
本稿では,各イテレーション毎に予測可能なエラー統計情報を提供するアルゴリズムと,それらの統計情報を活用する新しい画像デノワを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 00:58:44 GMT)
STNDT: Modeling Neural Population Activity with a Spatiotemporal
Transformer [19.3] 我々は、個々のニューロンの応答を明示的にモデル化するNDTベースのアーキテクチャであるSpatioTemporal Neural Data Transformer (STNDT)を紹介する。
本モデルは,4つのニューラルデータセット間での神経活動の推定において,アンサンブルレベルでの最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:54:23 GMT)
I'm Me, We're Us, and I'm Us: Tri-directional Contrastive Learning on
Hypergraphs [19.3] 本稿では,ハイパーグラフにおけるコントラスト学習の一般的なフレームワークであるTriCon(Tri-directional Contrastive Learning)を提案する。
13のベースラインアプローチ,5つのデータセット,および2つのタスクを用いた実験により,TriConの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:19:30 GMT)
GASP: Gated Attention For Saliency Prediction [19.0] 社会的手がかりの統合と影響の重み付けのためのニューラルモデルを提案する。
本研究では,視線方向と感情表現が,動的サリエンシモデルと比較して,少なくとも5%の地道改善に寄与していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:14:09 GMT)
How Asynchronous Events Encode Video [18.7] イベントベースのカメラは、入力が変化したときにイベントを発生させるセンサーを備えており、イベントのタイミングで情報をエンコードする。
これにより、復元保証とアルゴリズムを確立する上で新たな課題が生まれるが、フレームベースのビデオよりもアドバンテージを提供する。
本稿では,帯域制限ビデオの時間符号化について考察し,空間センサ密度と全体空間分解能と時間分解能との依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:36:21 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） (Thu, 9 Jun 2022 04:30:59 GMT)
ReFace: Real-time Adversarial Attacks on Face Recognition Systems [17.8] 本稿では,ATN(Adversarial Transformation Networks)に基づく顔認識モデルに対するリアルタイムかつ高変換可能な攻撃であるReFaceを提案する。
ATNsモデルによるフィードフォワードニューラルネットワークの逆例生成
純U-Net ATNのホワイトボックス攻撃成功率は、大規模顔認識データセットのPGDのような勾配に基づく攻撃にほぼ及ばないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:25:34 GMT)
Overcoming the Spectral Bias of Neural Value Approximation [17.5] ディープニューラルネットワークを用いた値近似は、アルゴリズムの他の部分に学習信号を提供する主要なモジュールであることが多い。
神経核レグレッションにおける最近の研究は、スペクトルバイアスの存在を示唆している。そこでは、値関数の高周波成分を適合させるには、低周波成分よりも指数関数的に多くの勾配更新ステップが必要である。
我々は、カーネルレグレッションのレンズを通して、非政治強化学習を再検討し、複合神経カーネルを介してそのようなバイアスを克服することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:59:57 GMT)
Reconstruct Face from Features Using GAN Generator as a Distribution
Constraint [17.5] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく顔認識は、抽出された高い識別特性に起因する精度の高い性能を示す。
しかし、ディープラーニングモデル(ディープ機能)から抽出した機能のセキュリティとプライバシは、しばしば見過ごされている。
本稿では,CNNネットワーク構成にアクセスすることなく,深い特徴から顔画像の再構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:11:59 GMT)
CLIP-Actor: Text-Driven Recommendation and Stylization for Animating
Human Meshes [17.2] 人間のメッシュアニメーションのためのテキスト駆動型モーションレコメンデーションとニューラルネットワークスタイリングシステムであるCLIP-Actorを提案する。
モーションシーケンスを推奨し、メッシュスタイルの属性を学習することで、テキストプロンプトに適合するように3Dのヒューマンメッシュを設計する。
CLIP-Actorは、自然言語のプロンプトから詳細な幾何学とテクスチャを用いて、可塑性で人間認識可能な3次元人体メッシュを動作させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:50:39 GMT)
Strong Memory Lower Bounds for Learning Natural Models [16.9] ワンパスストリーミングアルゴリズムで要求されるメモリ量に対して,より低いバウンダリを与える。
ほぼ最小の例($tilde O(kappa)$)を用いて学習するアルゴリズムは、$tilde Omega(dkappa)$ bits of spaceを使用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:35:47 GMT)
Globally Optimal Algorithms for Fixed-Budged Best Arm Identification [16.5] すべての可能なパラメータに対する大域的最適化の結果,最適速度を特徴付ける。
遅延最適追跡(DOT)と呼ばれる概念的アルゴリズムを導入することで、この速度が実際に達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:42:19 GMT)
Temporal Logic Imitation: Learning Plan-Satisficing Motion Policies from
Demonstrations [15.8] 実演法(LfD)から学ぶことで,多段階課題の解決が期待できる。
本研究では,このような課題のルーツを,実証において暗黙的な個別計画を満たすための学習された継続的政策の失敗とみなす。
我々は,線形時間論理(LTL)式で規定される任意の離散計画について,学習された連続ポリシーがシミュレート可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:25:22 GMT)
Individually Fair Learning with One-Sided Feedback [15.7] 我々は,学習者が正に予測されたインスタンスに対してのみ真のラベルを観察できる,一方的なフィードバックを伴うオンライン学習問題を考察する。
各ラウンドで$k$インスタンスが到着し、学習者が配置したランダム化ポリシーに従って分類結果を受け取る。
そこで我々は,一方的なフィードバックによるオンライン学習の問題から,文脈的半帯域問題に対する公平性違反を報告したパネルを構築。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:59:03 GMT)
A Resilient Distributed Boosting Algorithm [15.7] 本稿では,限られたノイズに耐性のある分散ブースティングアルゴリズムを提案する。
私たちの堅牢性は古典的なブースティングアルゴリズムに似ていますが、Impagliazzoのハードコアのlemma citeimpagliazzohard 1995にインスパイアされた新しいコンポーネントを備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:10:06 GMT)
Adaptive Model Pooling for Online Deep Anomaly Detection from a Complex
Evolving Data Stream [15.6] 本稿では,自己エンコーダに基づくディープ・アノマリー検出手法を用いて,オンラインのディープ・アノマリー検出のためのフレームワークARCUSを提案する。
適応型モデルプーリングアプローチと2つの新しいテクニックを使って、複雑なデータストリームと進化するデータストリームを処理する。
高次元とコンセプトドリフトの両方の10データセットを用いた総合的な実験において、ARCUSは、最先端のオートエンコーダベースの手法のストリーミング変種を、それぞれ最大22%と37%の精度で検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:11:43 GMT)
Evaluating Aleatoric Uncertainty via Conditional Generative Models [15.5] 本研究では,アレータティック不確実性推定のための条件生成モデルについて検討する。
本稿では,2つの条件分布間の差を測定するための2つの指標を提案する。
我々は,我々の測定値が条件分布の相違を正確に測定する方法を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:39:04 GMT)
A General Framework For Proving The Equivariant Strong Lottery Ticket
Hypothesis [15.4] 現代のニューラルネットワークは、単なる翻訳対称性以上のものを組み込むことができる。
我々は、Strong Lottery Ticket hypothesis (SLTH) を群$G$の作用を保存する関数に一般化する。
オーバーパラメータ化$textE(2)$-steerable CNNとメッセージパッシングGNNによって、我々の理論を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:40:18 GMT)
AttX: Attentive Cross-Connections for Fusion of Wearable Signals in
Emotion Recognition [15.2] クロスモーダル注意接続は、ウェアラブルデータからマルチモーダル表現学習のための新しい動的かつ効果的な技術である。
我々は、WASAD、SWELL-KW、CASEの3つの公共マルチモーダルウェアラブルデータセットについて広範な実験を行った。
提案手法は,最先端の手法よりも優れた,あるいは競争的な性能を示し,ベースラインのユニモーダル法や古典的マルチモーダル法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:18:33 GMT)
Efficient quantum circuit synthesis for SAT-oracle with limited
ancillary qubit [15.1] SAT-oracleを合成するための2つのアンシラ調整可能かつ効率的なアルゴリズムを設計する。
以前の研究では、2m-1 の補助量子ビットと O(m) の基本ゲートを使って m 節のオラクルを合成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:59:39 GMT)
Trajectory-dependent Generalization Bounds for Deep Neural Networks via
Fractional Brownian Motion [14.6] 我々は、SGD が探索する仮説集合は軌道依存であり、したがってラデマッハの複雑性よりも厳密な境界を与えるかもしれないと論じる。
仮説セットの安定性を呼び起こすことで、深層ニューラルネットワークに束縛された新しい一般化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:59:46 GMT)
Explicit Regularization in Overparametrized Models via Noise Injection [14.5] 簡単な有限次元モデルに対して、小さな摂動が明示的な正則化をもたらすことを示す。
実験により,小摂動がバニラ勾配降下訓練よりも一般化性能の向上につながることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:00:23 GMT)
Leveraging Centric Data Federated Learning Using Blockchain For
Integrity Assurance [14.3] パブリックブロックチェーンとスマートコントラクトが活用する,データ中心のフェデレーション学習アーキテクチャを提案する。
提案したソリューションは、開発者、データサイエンティスト、AIエンジニアがモデルを公開可能な仮想公開市場を提供する。
データコントリビューションと検証に対してコントリビュータに報酬を与えるインセンティブメカニズムを通じて、データ品質と整合性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:06:05 GMT)
Joint Modeling of Image and Label Statistics for Enhancing Model
Generalizability of Medical Image Segmentation [14.1] 本稿では,画像統計とラベル統計を共同でモデル化する深層学習に基づくベイジアンフレームワークを提案する。
我々は,これらの変数の輪郭,基底,ラベルを含む後続分布を推定する変分ベイズ的枠組みを開発した。
クロスシーケンス心電図のセグメント化作業の結果から,本手法はモデル一般化のための新しい手法の確立を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:31:14 GMT)
Clustering with Queries under Semi-Random Noise [13.8] 一般半ランダム雑音を許容する頑健な学習法を開発した。
理論的には$Oleft(fracnk log n (1-2p)2right)$ query suffice to learn any cluster of enough large size。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:02:00 GMT)
On the Optimization of Underwater Quantum Key Distribution Systems with
Time-Gated SPADs [13.4] 水中量子鍵分布の量子ビット誤り率(QBER)に及ぼす各種送信機および受信機パラメータの影響について検討した。
我々はモンテカルロ法を用いて、送信機から受信機に向かって水中に透過する発光光子の軌道をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:22:02 GMT)
Tagged-MRI Sequence to Audio Synthesis via Self Residual Attention
Guided Heterogeneous Translator [12.7] 我々は,タグ付きMRIのシーケンスから対応する音声波形への変換を,データセットサイズに制限のあるエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを開発した。
筆者らの枠組みは, 自己残留注意戦略を指導した, 完全畳み込み非対称性トランスレータを基盤としている。
実験の結果,63個のタグ付きMRIシークエンスと音声音響を併用し,明瞭な音声波形を生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:27:16 GMT)
Learning to generate imaginary tasks for improving generalization in
meta-learning [12.6] 既存のベンチマークにおけるメタ学習の成功は、メタトレーニングタスクの分布がメタテストタスクをカバーするという仮定に基づいて予測される。
最近のソリューションではメタトレーニングタスクの強化が追求されているが、正確なタスクと十分な想像上のタスクの両方を生成することは、まだ未解決の問題である。
本稿では,タスクアップサンプリングネットワークを通じてタスク表現からメタ学習タスクをアップサンプリングする手法を提案する。さらに,タスクアップサンプリング(ATU)と呼ばれるアプローチにより,タスクを最大化することで,最新のメタラーナーに最大限貢献できるタスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:21:05 GMT)
Provably-secure quantum randomness expansion with uncharacterised
homodyne detection [12.2] 量子乱数生成器(QRNG)は、何らかの側情報を持っているエージェントであっても、確実にランダムな数を生成することができる。
このようなシステムは通常、使用される要素は正確に校正され、信頼できるセキュリティ分析のために有効に認定される必要がある。
測定装置の校正要求を完全に除去するQRNGプロトコルを提案,設計,実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:50:19 GMT)
NNTrainer: Light-Weight On-Device Training Framework [11.5] ベンダーは、デバイス内の個人データを保存し、ネットワークとクラウドのコストを削減するために、デバイス上でインテリジェンスサービスを実行し始めた。
デバイスからデータを公開することなく、ニューラルネットワークをユーザデータで更新することで、インテリジェンスサービスをパーソナライズする機会として、このような傾向が見られます。
軽量オンデバイストレーニングフレームワークであるNNTrainerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:27:59 GMT)
HideNseek: Federated Lottery Ticket via Server-side Pruning and Sign
Supermask [11.1] フェデレーション学習は、ローカルモデルの更新のみを中央サーバに送信することで、分散学習におけるプライバシーリスクを軽減する。
従来の研究は、パーソナライズと量子化とプルーニングを含むモデル圧縮スキームを組み合わせることで、これらの課題に対処してきた。
本稿では,重みのシナプス性に基づくサブネットワークを実現するために,ワンショットデータ非依存プルーニングを用いたHydenNseekを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:55:31 GMT)
Connections between graphs and matrix spaces [11.0] 特異行列のみを含む$mathcalS_G$の部分空間上の最大の次元は、完全マッチングのない$G$の部分グラフ上の最大サイズに等しいことを示す。
我々は、非巡回性と非公理性、強い接続性と既約性、同型性と共役/合同性の間の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:45:15 GMT)
The Interpolation Phase Transition in Neural Networks: Memorization and
Generalization under Lazy Training [10.7] ニューラル・タンジェント(NT)体制における2層ニューラルネットワークの文脈における現象について検討した。
Ndgg n$ とすると、テストエラーは無限幅のカーネルに対するカーネルリッジ回帰の1つによってよく近似される。
後者は誤差リッジ回帰によりよく近似され、活性化関数の高次成分に関連する自己誘導項により正規化パラメータが増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:25:38 GMT)
Efficient Human Pose Estimation via 3D Event Point Cloud [10.6] 私たちは3Dイベントポイントクラウドから直接2Dのポーズを推定する最初の人です。
そこで我々は,NX化イベントポイントクラウド(NX化イベントポイントクラウド)という新しいイベント表現を提案し,小さな時間スライスと同じ位置でイベントを集約する。
DHP19データセット上のMPJPE3Dの2048点入力82.46mmでPointNetを実現したが,レイテンシは12.29msに過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:50:20 GMT)
Probability flow solution of the Fokker-Planck equation [10.5] 確率の流れを記述した常微分方程式の統合に基づく代替スキームを導入する。
力学とは異なり、この方程式は決定論的に初期密度からのサンプルを後から溶液のサンプルにプッシュする。
我々のアプローチは、生成モデルのためのスコアベース拡散の最近の進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:37:09 GMT)
Unlearning Protected User Attributes in Recommendations with Adversarial
Training [10.3] 協調フィルタリングアルゴリズムは、特定の人口統計やユーザーの保護された情報を含む、基礎となる消費パターンをキャプチャする。
これらの符号化バイアスは、様々な階層のサブグループに提供されるコンテンツのさらなる分離に向けたレコメンデーションシステムの決定に影響を与える可能性がある。
本研究では,RSアルゴリズムの学習的相互作用表現から,ユーザの特定の保護された情報を除去する可能性と課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:36:28 GMT)
CLTS+: A New Chinese Long Text Summarization Dataset with Abstractive
Summaries [10.1] 抽象的な方法に創造性が欠けていることは、特に自動テキスト要約における問題である。
抽象度の高い中国初の長文要約データセットであるCLTS+を提案する。
我々は、CLTS+サマリーで使われる抽出戦略を他のデータセットに対して分析し、新しいデータの抽象性と難易度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:53:52 GMT)
Ancestor-to-Creole Transfer is Not a Walk in the Park [9.9] 我々は大量のデータが手軽に利用できないクレオール言語のための言語モデルを学ぶことを目指している。
標準的な転送手法は、祖先の転送を容易にするものではないことが判明した。
驚くべきことに、他のクレオール以外の言語とは異なり、クレオールに対して非常に異なる2相パターンが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:28:10 GMT)
Building Spatio-temporal Transformers for Egocentric 3D Pose Estimation [9.6] 過去のフレームからの情報を活用して、自己注意に基づく3D推定手順であるEgo-STANをガイドします。
具体的には、セマンティックにリッチな畳み込みニューラルネットワークに基づく特徴マップに付随する時間変換モデルを構築する。
我々は,xR-EgoPoseデータセットにおいて,Ego-STANの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:33:27 GMT)
Pragmatically Learning from Pedagogical Demonstrations in Multi-Goal
Environments [9.6] 教育的な教師と実践的な学習者を組み合わせることで、実演からの標準学習よりも学習の迅速化と目標のあいまいさを低減できることを示す。
目標条件付き強化学習で学習する2つの人工エージェントを用いたマルチゴール教師-学習者設定において、このモデルの利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:51:25 GMT)
An Empirical Study on Disentanglement of Negative-free Contrastive
Learning [9.5] 我々は、このジャンルの自己監督的手法の非絡み合い特性を研究するために、異なる非負のコントラスト学習手法を採っている。
本稿では,表現とデータ要素間の相互情報に基づく新しい絡み合い尺度を提案する。
本研究は,提案手法が表現の相反する部分集合を学習できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 20:25:34 GMT)
Towards Understanding Graph Neural Networks: An Algorithm Unrolling
Perspective [9.4] 本稿では,グラフ信号の復号化問題に対して,truncated Optimizationアルゴリズムに基づいて構築されたアンロールネットワークのクラスを紹介する。
GNNモデルのトレーニングプロセスは、低レベルのGSD問題による二段階最適化問題の解決と見なすことができる。
UGDGNNという表現モデル、すなわち、非線形勾配勾配GNNは、魅力的な理論的性質を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:54:03 GMT)
A Penny for Your (visual) Thoughts: Self-Supervised Reconstruction of
Natural Movies from Brain Activity [9.2] 自然運動再建のための自己教師型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。
さらにfMRIデコーダに折り畳むと、フレームレートの高い動画を再構築することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:16:19 GMT)
Privacy Leakage in Text Classification: A Data Extraction Approach [9.0] テキスト分類領域における潜在的なプライバシー漏洩について,意図しないトレーニングデータの暗記の問題を調査して検討する。
モデルによって提供されるクラスラベルの可能性を利用して,部分テキストの欠落トークンを抽出するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:14:26 GMT)
Segmentation Enhanced Lameness Detection in Dairy Cows from RGB and
Depth Video [8.9] 早期の乳腺検出は、農家が早期に病気に対処し、牛の状態を悪化させることによるネガティブな影響を避けるのに役立つ。
乳房から出る牛の短いクリップのデータセットを収集し,牛の乳腺の程度を注釈した。
我々は、トレーニング済みのニューラルネットワークを利用してビデオから識別的特徴を抽出し、その状態を示す各牛にバイナリスコアを割り当てる「健康」または「ラム」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:16:31 GMT)
On Margins and Generalisation for Voting Classifiers [8.7] 分類器の有限アンサンブル上での多数投票の一般化特性について検討する。
我々は、PAC-ベイズ理論を通じて、マージンベースの一般化境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:55:37 GMT)
Cardiac Adipose Tissue Segmentation via Image-Level Annotations [8.7] 我々は,ヒト心基質のCT画像に画像レベルのアノテーションを用いた心脂肪組織分画のための2段階の深層学習フレームワークを開発した。
本研究は, 自動組織解析の需要と高品質な画素アノテーションの欠如とのギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:55:35 GMT)
Experimental quantum secure network with digital signatures and
encryption [8.7] 暗号は情報セキュリティの4つの目標、すなわち機密性、完全性、信頼性、非審査を約束する。
本稿では,秘密共有,ワンタイムユニバーサル$ハッシュ,ワンタイムパッドを用いた高効率量子デジタル署名のプロトコルを提案する。
我々は、情報理論的に安全な通信、デジタル署名、秘密の共有、会議鍵契約を統合する、初めてのオールインワンの量子セキュアネットワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:51:41 GMT)
Interaction Design for VR Applications: Understanding Needs for
University Curricula [8.5] 上位機関の現在のカリキュラムは、主にVRアプリケーションを構築するための技術的な考慮に焦点を当てている。
分析の結果,現在の教育実践はデザイン思考,プロトタイピング,評価のスキルに重点を置いていることがわかった。
私たちはVRカリキュラムがデザインの原則とガイドラインを強調し、プロトタイピングとアイデアのトレーニングを提供し、実用的なデザイン演習を優先することを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:55:59 GMT)
CrowdWorkSheets: Accounting for Individual and Collective Identities
Underlying Crowdsourced Dataset Annotation [8.4] クラウドソーシングされたデータセットアノテーションに関する倫理的考察の洞察を提供する文献を調査する。
1)アノテータが誰であるか、そして、アノテータの生きた経験がアノテーションにどのように影響するかである。
我々は、データセット開発者のための新しいフレームワークCrowdWorkSheetsを導入し、データアノテーションパイプラインのさまざまな段階における重要な決定ポイントの透過的なドキュメント化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:31:17 GMT)
Deep radiomic signature with immune cell markers predicts the survival
of glioma patients [8.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から計算した新しい種類の深部放射線特徴量(DRF)を提案する。
提案手法は,MRIスキャンのラベル付き腫瘍領域内で,事前訓練した3D-CNNの活性化マップを集約することにより,合計180個のRFを抽出する。
その結果, DRFと各種マーカーとの間には高い相関がみられ, これらのマーカーに基づいて分類した患者間で有意差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:52:15 GMT)
SsciBERT: A Pre-trained Language Model for Social Science Texts [8.3] 社会科学の学術文献は、人間の文明を記録、人間の社会問題を研究する文献である。
SciBERTのような以前の研究では、ドメイン固有のテキストを使った事前学習が自然言語処理タスクの性能を向上させることが示されている。
本稿では,ソーシャルサイエンス・サイテーション・インデックス(SSCI)ジャーナルに掲載されている多くの抽象化に関する事前学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:49:04 GMT)
Pseudo-Poincar\'e: A Unification Framework for Euclidean and Hyperbolic
Graph Neural Networks [8.1] 我々は、双曲型ネットワークをモデル化するための完全な視点を捉えている。
双曲幾何学をモデル化するためにポアンカーディスクを使用し、円盤自体が原点の接空間であるかのように扱う。
Euclidean と hyperbolic のどちらと比較しても性能は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:33:02 GMT)
What should AI see? Using the Public's Opinion to Determine the
Perception of an AI [7.8] 私たちは、AIアルゴリズムのコスト構造を定義するために、一般大衆に質問するオンライン調査を設置しました。
パースペクティブ(パスエンガー対外部交通参加者)とジェンダーの間には大きな違いがある。
これらの違いは、自動運転車に対する安全臨界距離における歩行者の確実な検出に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 21:55:22 GMT)
Validity, consonant plausibility measures, and conformal prediction [7.6] 本稿では,他の予測関連タスクに関連する2型妥当性という新しい概念を提案する。
本研究では、共形予測出力を子音可聴性尺度の輪郭関数として解釈することにより、どちらの種類の予測精度も達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:17:40 GMT)
Markovian Interference in Experiments [7.4] いくつかの実験ユニットへの介入が制限的制約によって他のユニットに影響を及ぼす力学系の実験について考察する。
実用的重要性を誇張しているにもかかわらず、この問題の最良の推定者は、主に本質的であり、そのバイアスはよく理解されていない。
オフ・ポリティクスの見積もり者は、偏見のないが、明らかに最先端の代替手段と比較して大きなペナルティを生んでいる。
本稿では,DQ(差分-In-Q)推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:13:38 GMT)
Mitigating Modality Collapse in Multimodal VAEs via Impartial
Optimization [7.4] この効果はマルチモーダルVAEトレーニングにおける勾配の相反の結果である,と我々は主張する。
勾配が矛盾する計算グラフのサブグラフを検出する方法を示す。
実験により,本フレームワークは,モジュール間の遅延空間の再構成性能,条件生成,コヒーレンスを著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:29:25 GMT)
Simple lessons from complex learning: what a neural network model learns
about cosmic structure formation [7.3] 我々は、宇宙論的N体シミュレーションの完全な位相空間進化を予測するためにニューラルネットワークモデルを訓練する。
本モデルでは, 非線形スケールでの精度を, COLAに対して有意な改善を示す$ksim 1 MathrmMpc-1, h$で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:41:09 GMT)
On Transfer Learning in Functional Linear Regression [7.2] 本研究では,関数型線形モデルに基づく伝達学習の課題について考察する。
Reproduction Kernel Hilbert Spaces を用いて,ターゲットモデルとソースモデルの関連性を測定する。
我々は、過大リスクに対する最適収束率を確立し、数学的に証明可能なトランスファーラーニングによる統計的利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:50:16 GMT)
Deep Surrogate Assisted Generation of Environments [7.2] 品質多様性(QD)最適化は環境生成アルゴリズムの有効成分であることが証明されている。
本稿では,サンプル効率のよいQD環境生成アルゴリズムであるDeep Surrogate Assisted Generation of Environments (DSAGE)を提案する。
2つのベンチマークドメインの結果、DSAGEは既存のQD環境生成アルゴリズムを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 00:14:03 GMT)
Quantum Policy Iteration via Amplitude Estimation and Grover Search --
Towards Quantum Advantage for Reinforcement Learning [7.1] 本稿では,振幅推定とGrover検索を組み合わせた政策評価・改善手法を提案する。
最適値に到達するまで、Grover検索を用いて初期ポリシーを何度も改善する量子ポリシーを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:23:10 GMT)
Field Level Neural Network Emulator for Cosmological N-body Simulations [7.1] 非線形状態において高精度な宇宙構造形成のためのフィールドレベルエミュレータを構築した。
我々は、2つの畳み込みニューラルネットワークを用いて、N体シミュレーション粒子の非線形変位と速度を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:21:57 GMT)
ECLAD: Extracting Concepts with Local Aggregated Descriptors [6.5] 本稿では,CNNのアクティベーションマップの画素ワイドアグリゲーションから得られた表現に基づいて,概念の自動抽出とローカライズを行う手法を提案する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方で広範な実験を行うことで、最先端の代替手法と比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:25:23 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） (Thu, 9 Jun 2022 05:40:02 GMT)
Context-based out-of-vocabulary word recovery for ASR systems in Indian
languages [5.9] 本稿では,文脈に基づくOOV回収の性能向上のための後処理手法を提案する。
提案するコスト関数の有効性は,単語レベルと文レベルの両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:51:31 GMT)
Predictive Exit: Prediction of Fine-Grained Early Exits for Computation-
and Energy-Efficient Inference [5.8] 本稿では,計算・エネルギー効率の高いディープラーニングアプリケーションのための予測エクイットフレームワークを提案する。
予測指数は従来のディープラーニングネットワークと比較して96.2%の削減と72.9%の省エネを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:13:55 GMT)
A Critical Review on the Use (and Misuse) of Differential Privacy in
Machine Learning [5.8] 機械学習(ML)におけるプライバシー保護のための差分プライバシー(DP)の利用について概観する。
学習モデルの精度を保つことを目的として,DPベースのML実装が非常に緩いため,DPの高度なプライバシー保証を提供していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:13:10 GMT)
Audio-video fusion strategies for active speaker detection in meetings [5.6] 本稿では,2つの視覚的モダリティと,ニューラルネットワークによる音響的モダリティを組み合わせた,アクティブ話者検出のための2種類の融合を提案する。
アプリケーションコンテキストでは、モーション情報の追加がパフォーマンスを大幅に改善します。
注意に基づく融合は, 標準偏差を低減しつつ, 性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:20:52 GMT)
Meta-data Study in Autism Spectrum Disorder Classification Based on
Structural MRI [5.6] 20の異なる部位から収集した構造MRIに基づいて,3種類のメタデータがASDの分類精度に及ぼす影響について検討した。
本研究では,ASDの分類精度に及ぼす3種類のメタデータの影響を,20の異なる部位から収集した構造MRIに基づいて系統的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:40:24 GMT)
Local Spatiotemporal Representation Learning for
Longitudinally-consistent Neuroimage Analysis [5.5] 本稿では,長手画像に基づいて訓練された画像から画像への局所的・多スケールの時間的表現学習手法を提案する。
微調整中、オブジェクト内相関を利用するために驚くほど単純な自己教師付きセグメンテーション整合規則化を提案する。
これらの改善は、長手神経変性成人と発達期脳MRIの両方で示され、より高いパフォーマンスと長手整合性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:17:00 GMT)
Spatial-temporal Concept based Explanation of 3D ConvNets [5.5] 本稿では,3D ConvNet を解釈するための3D ACE (Automatic Concept-based Explanation) フレームワークを提案する。
提案手法では,ビデオは高レベルなスーパーボクセルを用いて表現される。
実験により,本手法は異なる重要度の空間的時間的概念を発見できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:04:46 GMT)
Xplique: A Deep Learning Explainability Toolbox [5.1] 我々は、説明可能性のためのソフトウェアライブラリXpliqueを開発した。
代表的な説明可能性手法と関連する評価指標を含んでいる。
コードはMITライセンスでライセンスされており、無料で利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:16:07 GMT)
Cone-Restricted Information Theory [5.0] 量子情報理論のどの結果が正の半定円錐に依存し、一般化できるかを示す。
拡張条件のmin-entropyについて並列解析を行った。
これにより、k-超陽性チャネルの概念を超陽性チャネルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 06:27:48 GMT)
Hilbert space fragmentation in a frustration-free fully packed loop
model [5.0] フラストレーションフリープロジェクターであるハミルトンおよびリング交換相互作用がプラケットに作用する正方格子上の量子完全充填ループモデルを考える。
境界項がヒルベルト空間をクリロフ部分空間に破滅させる方法について議論し、ハミルトニアンが各部分空間内でエルゴードであることを証明する。
実験波動関数が基底状態重畳にツイストを加えて構成された場合, 熱力学的限界においてスペクトルが隙間のないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:03:27 GMT)
A GPU-Accelerated Light-field Super-resolution Framework Based on Mixed
Noise Model and Weighted Regularization [4.9] 本稿では,高分解能LF像を混合ガウス・イムパルス雑音下で再構成するためのGPU加速計算フレームワークを提案する。
混在騒音を考慮したHR再構成誤差をペナルティ化するためのデータフィデリティ項としてell1$-ell2$のジョイントを導出する。
本稿では,乗算器アルゴリズム (ADMM) の交互方向法を用いて計算を簡略化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:23:05 GMT)
Mobility Improves the Convergence of Asynchronous Federated Learning [4.9] FedMobileは、モバイルFLシステムのモビリティ特性を利用して学習性能を向上させる新しい非同期フェデレート学習アルゴリズムである。
我々はFedMobileが$O(frac1sqrtNT)$,$N$がクライアント数,$T$が通信スロット数を達成したことを証明した。
我々は,モビリティのレベルが向上するにつれて,FedMobileを用いて非同期FLがより高速に収束することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:23:20 GMT)
Crosslinguistic word order variation reflects evolutionary pressures of
dependency and information locality [4.9] 世界の言語の約40%は主目的語順であり、約40%は主目的語順である。
単語順の変動は、依存関係の局所性と情報局所性の競合する圧力のバランスの異なる方法を反映していることを示す。
本研究は,言語間の統語構造と使用法が,限られた認知資源下での効率的なコミュニケーションを支援するのに相応しいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:56:53 GMT)
HDTorch: Accelerating Hyperdimensional Computing with GP-GPUs for Design
Space Exploration [4.8] 我々は、ハイパーベクタ操作の拡張を備えたPyTorchベースのオープンソースのHDCライブラリであるHDTorchを紹介する。
我々は4つのHDCベンチマークデータセットを精度、実行時間、メモリ消費の観点から分析する。
我々はCHB-MIT脳波てんかんデータベース全体のHDトレーニングと推測分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:46:08 GMT)
Empirical Bayes approach to Truth Discovery problems [4.7] 経験的ベイズ推定器(EBE)は任意のTDアルゴリズムの第2ステップとして使用でき、期待される誤差を減らすことができる。
本研究の主な成果は,ETEを任意のTDアルゴリズムの第2ステップとして用いることで,予測誤差を低減できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:51:49 GMT)
Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods for Topic-Controllable
Summarization [4.7] Topic-controllable summarization(トピック制御可能な要約)は、幅広い潜在的応用を持つ新興の研究分野である。
現在、この課題に対する評価基準は確立されていない。
生成した要約を自動的に評価する話題指向評価尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:28:16 GMT)
Improved Approximation for Fair Correlation Clustering [4.6] 相関クラスタリングは教師なし機械学習におけるユビキタスパラダイムであり、不公平に対処することが大きな課題である。
そこで本研究では,データポイントが異なる保護グループに属しているフェア相関クラスタリングについて検討する。
本稿は,Ahmadi et al.とAhmadian et alの以前の研究の質保証を著しく一般化し,改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:07:57 GMT)
SwinCheX: Multi-label classification on chest X-ray images with
transformers [4.5] 本稿では,Swin Transformer をバックボーンとしたマルチラベル分類深層モデルを提案する。
我々は「Chest X-ray14」とよばれる最も広く使われている、かつ最大のX線データセットの1つについて、我々のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:17:57 GMT)
Machine Learning for Deferral of Care Prediction [4.4] 人口の継続的なケア先延ばしは、人口の健康と複雑な健康問題が減少し、長期的には社会的・財政的なコストが上昇する可能性がある。
マイノリティと脆弱な人口は、社会経済的要因によるケア遅延のリスクが高い。
現在、多くの医療システムは、以前治療を延期した患者を遡及的に識別するためにルールベースの技術を使用している。
本モデルの目的は,ケアを延期するリスクのある患者を識別し,直接的なアウトリーチやソーシャル・メディエーションを通じて,医療機関がケアの延期を防止することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:21:13 GMT)
Simple Cues Lead to a Strong Multi-Object Tracker [4.4] ハンガリーのマッチングに基づくアソシエーションは、外観に基づくトラッキングにおいて優れていることを示す。
我々は、その障害事例を分析し、我々の外観特徴と単純な動きモデルの組み合わせが強力な追跡結果をもたらすことを示す。
IDF1では最大5.4pp,HOTAでは4.4ppの精度でMOT17およびMOT20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） (Thu, 9 Jun 2022 17:55:51 GMT)
Outsider Oversight: Designing a Third Party Audit Ecosystem for AI
Governance [3.9] 我々は、現在のAIの状況におけるサードパーティの監視の課題について論じる。
このような監査の制度設計はモノリシックとは程遠い。
我々は,監査のみへの転換が,実際のアルゴリズム的説明責任を達成する可能性は低いと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:18:47 GMT)
Convolutional Dictionary Learning by End-To-End Training of Iterative
Neural Networks [3.6] 本研究では,教師付きおよび物理情報を用いたオンライン畳み込み辞書学習アルゴリズムとして利用可能な INN を構築する。
提案手法は,従来の2つのモデルに依存しない訓練法よりも改善され,深い INN と比較して競争結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:15:38 GMT)
AI-MIA: COVID-19 Detection & Severity Analysis through Medical Imaging [3.6] COV19-CT-DBデータベースは、約7,700個の3DCTスキャンからなる新型コロナウイルスの予防のために注釈付けされている。
トレーニング、検証、テストデータセットで、データベースと後者を分割しました。
ベースラインアプローチは、CNN-RNNネットワークに基づくディープラーニングアプローチで構成され、そのパフォーマンスをCOVID19-CT-DBデータベースに報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:09:01 GMT)
Provably efficient variational generative modeling of quantum many-body
systems via quantum-probabilistic information geometry [3.5] パラメータ化混合状態に対する量子自然勾配降下の一般化を導入する。
また、堅牢な一階近似アルゴリズム、Quantum-Probabilistic Mirror Descentを提供する。
我々のアプローチは、モデル選択における柔軟性を実現するために、それまでのサンプル効率の手法を拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:58:15 GMT)
An Optimization Method-Assisted Ensemble Deep Reinforcement Learning
Algorithm to Solve Unit Commitment Problems [3.3] ユニットコミットメントは、日々の電力市場における根本的な問題である。
UCの問題を効率的に解くことは重要である。
近年の人工知能の進歩は、UCの問題を解決するための強化学習の能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:36:18 GMT)
Smart System: Joint Utility and Frequency for Pattern Classification [3.2] UFC$_gen$とUFC$_fast$という2つの新しいアルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも、3種類のパターンを収集して、異なる製品の組み合わせの市場位置を決定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:32:26 GMT)
Swan: A Neural Engine for Efficient DNN Training on Smartphone SoCs [3.1] ユーザエクスペリエンスを損なうことなく、スマートフォンのSOC上でのDNNトレーニングを最適化するニューラルエンジンであるSwanを紹介する。
スワンは最先端よりも1.2から23.3倍の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:23:07 GMT)
Defending Compositionality in Emergent Languages [3.0] いくつかの結論は強すぎる、あるいは不完全である、と我々は主張する。
2エージェント通信ゲームの場合、適切なデータセット上で評価を行う場合、構成性は実際に一般化に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 20:13:46 GMT)
Multi-Mask Self-Supervised Learning for Physics-Guided Neural Networks
in Highly Accelerated MRI [3.0] 自己教師付き学習は、完全にサンプリングされたデータなしでディープラーニングのMRI再構成方法を訓練する能力により、大きな可能性を秘めている。
現在の自己教師付き学習法では、取得したアンダーサンプ付きデータを2つの解離集合に分割し、一方は、アンロールされたネットワークにおけるデータ一貫性(DC)に、もう一方はトレーニング損失を定義するために使用される。
完全サンプルデータのデータベースを使わずに、より効率的に取得したデータを用いて物理誘導型再構成ネットワークを訓練する自己教師付き学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 00:33:53 GMT)
Towards Target High-Utility Itemsets [2.8] 応用インテリジェンスでは、ユーティリティ駆動型パターン探索アルゴリズムは、データベースの洞察力と有用なパターンを識別することができる。
重要な研究課題として、ターゲットとした高ユーティリティアイテムセットマイニングが登場している。
本稿では,マイニングプロセス中に高ユーティリティなアイテムセットを迅速にマッチングしてターゲットパターンを選択することができるTHUIMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:42:58 GMT)
Cross-boosting of WNNM Image Denoising method by Directional Wavelet
Packets [2.8] 本稿では、方向性準解析ウェーブレットパケット(qWP)と最先端の重み付き核ノルム最小化法(WNNM)を併用した画像復号方式を提案する。
提案手法では, 粗悪な画像においても, エッジや微細なテクスチャパターンをキャプチャするqWPdn機能を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:37:46 GMT)
Neonatal EEG graded for severity of background abnormalities in
hypoxic-ischaemic encephalopathy [2.6] このデータセットは、新生児集中治療室で記録された53人の新生児から169時間の多チャンネル脳波で構成されている。
全新生児に低酸素性虚血性脳症(HIE)と診断された。
グレーディングシステムは、振幅と周波数、連続性、睡眠覚醒サイクリング、対称性と同期、異常波形などの脳波特性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:22:29 GMT)
On the Bias-Variance Characteristics of LIME and SHAP in High Sparsity
Movie Recommendation Explanation Tasks [2.5] 映画レコメンデーションタスクにおいて,LIMEとSHAPの2つの一般的な局所説明可能性技術を評価する。
この2つの手法はデータセットの空間性によって非常に異なる振る舞いをすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 22:31:30 GMT)
Cross-modal Local Shortest Path and Global Enhancement for
Visible-Thermal Person Re-Identification [2.3] 本稿では,局所的特徴とグローバル的特徴の同時学習に基づく2ストリームネットワークであるCM-LSP-GE(Cross-modal Local Shortest Path and Global Enhancement)モジュールを提案する。
2つの典型的なデータセットの実験結果は、我々のモデルは明らかに最先端の手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:27:22 GMT)
Unsupervised Learning of the Total Variation Flow [2.3] 総変動(TV)フローは、TV機能に基づいた画像のスケール空間表現を生成する。
この勾配流は、シャープエッジなどの画像に望ましい特徴を観察し、スペクトル、スケール、テクスチャ解析を可能にする。
本稿では、初期画像とタイムインスタンスが与えられたTVフローの解を計算するニューラルネットワークであるTVflowNETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:39:44 GMT)
Analyzing Folktales of Different Regions Using Topic Modeling and
Clustering [2.3] 本稿では,トピックモデリングとクラスタリングという2つの主要な自然言語処理技術を用いて,民俗学のパターンを見つける。
民俗学の共通する傾向として,家族,食生活,伝統的なジェンダーの役割,神話的人物,動物などがあげられる。
我々の結果は、世界中の文化における特定の要素の出現を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:04:18 GMT)
Entangling a Hole Spin with a Time-Bin Photon: A Waveguide Approach for
Quantum Dot Sources of Multi-Photon Entanglement [2.2] 多光子絡み合いは量子情報処理には魅力的だが、実験的に実現することは困難である。
本稿では,ナノフォトニック結晶導波路に埋め込まれた固体量子ドットから,グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガーと線形クラスター状態のスケール可能なソースへの経路を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:22:27 GMT)
Open ERP System Data For Occupational Fraud Detection [1.9] 企業資源計画(ERP)システムを通じて不正を自動的に検出することに関心がある。
この領域における現在の研究は、不正検出法の開発と比較のためにERPシステムデータが公開されていないという事実によって妨げられている。
本研究では,重大ゲームを通じてERPシステムデータを生成し,様々な不正シナリオをモデル化し,模擬生産会社からデータを生成する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:38:29 GMT)
Dict-NMT: Bilingual Dictionary based NMT for Extremely Low Resource
Languages [1.9] 本稿では,辞書の品質,学習データセットのサイズ,言語家族などの影響を詳細に分析する。
複数の低リソーステスト言語で得られた結果は、ベースラインよりもバイリンガル辞書ベースの方法の明確な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:03:29 GMT)
Electrical Charge Control of h-BN Single Photon Sources [1.8] 電圧を用いたh-BN量子エミッタからの発光の電気的スイッチングを示す。
我々の結果は、ファンデルワールス色中心に基づくフォトニック量子情報処理、暗号、メモリアプリケーションへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:19:00 GMT)
Quantum Multi-Parameter Adaptive Bayesian Estimation and Application to
Super-Resolution Imaging [1.4] 量子センシングタスクでは、ユーザは$rho_theta$($theta$をエンコードする量子状態)を得る。
Personick氏はすべての可能な測定値に対してMMSEを最小限に抑える最適なPOVM $Pi_l$を発見した。
1971年のこの結果は量子フィッシャー情報(QFI)よりも広く知られておらず、これは偏りのない推定器のばらつきを低くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:58:16 GMT)
Improving Automated Driving through POMDP Planning with Human Internal
States [1.4] 本研究は, 自律高速道路運転における安全と効率の両面において, 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) が著しく改善できるという仮説を検証した。
この仮説を,自動運転車が高速連続で3車線変更を安全に行わなければならないシミュレーションシナリオで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:00:53 GMT)
A Spectral Representation of Kernel Stein Discrepancy with Application
to Goodness-of-Fit Tests for Measures on Infinite Dimensional Hilbert Spaces [1.3] Kernel Stein discrepancy (KSD) は、確率測度間の不一致のカーネルベースの非パラメトリック測度である。
現在のKSD方法論の2つの主要な問題は、有限次元ユークリッド設定を超える適用可能性の欠如と、KSD性能にどのような影響を及ぼすかを明確にしないことである。
本稿では,KSDのスペクトル表現を新たに提供し,両者を修復し,KSDをヒルベルト評価データに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:04:18 GMT)
Compromised account detection using authorship verification: a novel
approach [1.0] 正当なアカウントの妥協は、オンラインソーシャルネットワーク(OSNs)において悪意のあるコンテンツを大きなユーザーベースに広める方法である
本稿では,著者確認に基づく新しいアプローチを提案し,漏洩したTwitterアカウントを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:03:50 GMT)
cycle text2face: cycle text-to-face gan via transformers [1.0] Cycle Text2Faceはエンコーダ部分の新しいイニシアチブで、文変換器とGANを使ってテキストで記述された画像を生成する。
我々は、CelebAデータセットを用いてモデルを評価し、従来のGANモデルよりも優れた結果をもたらす。
このモデルは高速な処理で、短時間で高品質な顔画像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:41:52 GMT)
Choosing Answers in $\varepsilon$-Best-Answer Identification for Linear
Bandits [0.8] 純粋探索問題では、情報を逐次収集して環境問題に答える。
平均値の高い解を選択すると、期待されるサンプルの複雑さの観点からアルゴリズムが最適に到達できないことを示す。
導出線形帯域における$varepsilon$-best-answer識別にベストアーム識別アルゴリズムを適用するための簡単な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:27:51 GMT)
Pair production in inhomogeneous electric fields with phase modulation [0.8] 運動量スペクトル(還元粒子数)は、位相の変調振幅(変調周波数)により敏感であることがわかった。
高中心周波数場では、変調振幅が大きくなると、運動量スペクトルの非常に良い対称性が見出される。
2つの興味深い特徴、すなわち、最適変調パラメータが発見され、同じ粒子番号が異なる変調パラメータの集合を通して得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:31:00 GMT)
Modular design patterns for neural-symbolic integration: refinement and
combination [0.7] 我々はファン・ベクムらのニューラルシンボルデザインパターンの側面を定式化する。
これらの形式的概念はヘテロジニアスツール集合 (Hets) で実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:41:15 GMT)
Multiple Instance Learning for Digital Pathology: A Review on the
State-of-the-Art, Limitations & Future Potential [0.6] デジタルスライド画像には膨大な情報が含まれている。
ディープニューラルネットワークは、デジタル病理学の分野における様々なタスクに対して高いポテンシャルを示す。
ディープラーニングアルゴリズムは、効果的なトレーニングを可能にするために、大量の画像データに加えて、(手動)アノテーションを必要とする。
複数のインスタンス学習は、完全な注釈付きデータなしでシナリオでディープニューラルネットワークを学習するための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:27:26 GMT)
Robust Matrix Completion with Heavy-tailed Noise [0.6] 本稿では,重み付き潜在的非対称雑音の存在下での低ランク行列の完全性について検討する。
本稿では,大規模かつ非対称な誤りに対して頑健な重み付き雑音に適応するハマー損失を適応的に適用する。
誤差の2番目のモーメント条件下では、ユークリッド誤差は最小値の統計的推定誤差に到達するまで幾何的に早く落ちることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:48:48 GMT)
Asymptotic survival of genuine multipartite entanglement in noisy
quantum networks depends on the topology [0.5] PEN状態における真のマルチパーティの絡み合いは、ノイズレベルとネットワークトポロジの両方に依存することを示す。
私たちの主な成果は、この現象の顕著な劇的な特徴です。
PEN状態の適用性を説明するために,多部交絡の背景にある複雑な現象論を研究するために,任意のパーティに対して真の多部交絡非局所性のスーパーアクティベーションを証明するために,それらを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:57:20 GMT)
STEM image analysis based on deep learning: identification of vacancy
defects and polymorphs of ${MoS_2}$ [0.5] 2次元結晶の重要な構造的特徴の同定に完全畳み込みネットワーク(FCN)を適用した。
FCNは、様々なレベルのノイズ、収差、炭素汚染の存在下でのシミュレーション画像で訓練されている。
広範囲な実験STEM画像に対するFCNモデルの精度は、注意深いハンズオン分析の精度に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:43:56 GMT)
Depression Recognition using Remote Photoplethysmography from Facial
Videos [0.4] うつ病は個人の健康に有害な精神疾患である。
本研究は、異なるうつ状態が血液量脈(BVP)と心拍変動(HRV)に顕著な影響を及ぼすかどうかを観察するために生理的信号を分析する。
視覚情報に基づいて顔映像から直接抽出する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:23:49 GMT)
Learning to generalize Dispatching rules on the Job Shop Scheduling [0.3] 本稿では、ジョブショップスケジューリング問題(JSP)におけるディスパッチルールをより一般化するための強化学習手法を提案する。
平均最適性ギャップは、タラードの場合19.35%から10.46%、デミルコールの場合38.43%から18.85%に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:25:39 GMT)
A Simple Unified Approach to Testing High-Dimensional Conditional
Independences for Categorical and Ordinal Data [0.3] 条件独立テスト(CI)は、因果推論におけるモデルテストと構造学習に多くのアプローチをとる。
分類データと順序データのための既存のCIテストは、条件変数によってサンプルを階層化し、各層で単純な独立テストを実行し、結果を組み合わせる。
本稿では,高次元における適切なキャリブレーションとパワーを維持するための,順序データと分類データに対する簡易な統合CIテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:56:12 GMT)
Discussion of Quantum Consensus Algorithms [0.2] リーダー選挙は、クラウドコンピューティング、分散システム、タスクオーケストレーション、ブロックチェーンなど、多くの分野で重要なプロセスである。
分散システムでは、異なるプロセッサ、データストレージ、情報配信など間の同期に責任を持つリーダを選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:02:23 GMT)
DeepVerge: Classification of Roadside Verge Biodiversity and
Conservation Potential [0.1] イギリスの草原の半分は、国の50,000kmの道路で見られる。
91種が絶滅危惧種かほぼ絶滅危惧種であった。
DeepVergeは、正の指標種を検出することで、道路側縁のセクションを自動的に調査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:42:04 GMT)
Novel projection schemes for graph-based Light Field coding [0.1] 本稿では、2つの新しいプロジェクションスキームを導入し、不一致情報の誤りを少なくする。
1つのプロジェクションスキームは、エンコーダとデコーダの両方の時間計算を著しく削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:10:22 GMT)
Universality of the fully connected vertex in Laplacian continuous-time
quantum walk problems [0.0] 連続時間量子ウォーク(CTQW)がハミルトニアン$H=ガンマ L$で、グラフ$G$に依存しないことを証明する。
本研究では,空間探索と量子輸送に本研究の結果を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:37:49 GMT)
Universal scaling at a pre-thermal dark state [0.0] 非エルミート的$O(N)$模型の突然のクエンチ後の普遍的動的スケーリングについて議論する。
普遍性は一般に非ハーミティー性によって損なわれるが、与えられた内部パラメータセットの短時間スケーリングの振る舞いは、閉じた量子系のものとは大きく異なる初期スリップで復元される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:33:56 GMT)
Universal Properties of Partial Quantum Maps [0.0] 有限次元ヒルベルト空間とユニタリのリグ圏から有限次元 C*-代数の圏と完全正のトレース非増分写像を普遍的に構成する。
量子プログラミング言語の設計と意味論において、この構造がどのように利用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:44:48 GMT)
Unitary Evolutions Sourced By Interacting Quantum Memories: Closed
Quantum Systems Directing Themselves Using Their State Histories [0.0] 本稿では,量子記憶の瞬間的選択が相互作用する新しい量子システムと行動相を定式化し,解析する。
ユニタリ進化を生成する 'Quantum Memory Made' Hamiltonians (QMM-Hs) は、エルミート非局所インタイム作用素である。
我々はQMM相互作用が純粋に内部的な動的相転移を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:33:13 GMT)
Uncovering bias in the PlantVillage dataset [0.0] PlantVillageの画像背景から8ピクセルのみを使用して機械学習モデルをトレーニングする。
このモデルはホールドアウトテストセットで49.0%の精度を達成し、ランダムな推測精度2.6%を大きく上回った。
この結果から,PlantVillageデータセットにはラベルと相関するノイズが含まれており,ディープラーニングモデルでは,このバイアスを容易に活用して予測を行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:32:35 GMT)
Transformer based Urdu Handwritten Text Optical Character Reader [0.0] ウルドゥー語の文字は、そのカール的な性質と、その相対的な位置に基づく文字の形状の変化のため、非常に難しい。
複雑な特徴を理解し、様々な手書きスタイルで一般化できるモデルを提案する必要がある。
本研究では,変換器を用いたUrduハンドライトテキスト抽出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:43:35 GMT)
Thermally-induced qubit coherence in quantum electromechanics [0.0] コヒーレンス(Coherence)とは、量子系が量子状態の重なり合う能力である。
量子コヒーレンス(quantum coherence, 量子コヒーレンス)は, 部品の相互作用からのみ合成系で生成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:33:45 GMT)
The collapse of a quantum state as a joint probability construction [0.0] 連続測定のための合同確率密度を構築する方法として、各測定後に量子状態が崩壊する。
我々は、この構成を非可換で非連想的崩壊生成物として定式化する。
数百万から数十億の連続的な測定に信号解析を適用する場合、非崩壊画像は特に単純である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 21:06:21 GMT)
The Classical Capacity of Quantum Jackson Networks with Waiting
Time-Dependent Erasures [0.0] 待ち行列のネットワークを横断する量子状態を用いた古典通信の基本的限界について検討する。
我々の研究は、量子ネットワーク上の古典的通信の基本的限界に対する遅延誘起デコヒーレンスの影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 04:13:53 GMT)
Steering-enhanced quantum metrology using superpositions of quantum
channels [0.0] 本稿では,非相あるいは非偏極相シフトの重畳を対象を操作して通過する制御系について考察する。
我々は,IBM量子コンピュータ上での相転移の重畳に関する実証実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:12:36 GMT)
Regret Analysis of Certainty Equivalence Policies in Continuous-Time
Linear-Quadratic Systems [0.0] 本研究では,線形四元数系の正準モデル制御のためのユビキタス強化学習ポリシーの理論的性能保証について検討する。
我々は、時間的後悔境界の平方根を確立し、ランダム化された確実性等価ポリシーが一つの状態軌跡から高速に最適な制御行動を学ぶことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:47:36 GMT)
Redundancy in Deep Linear Neural Networks [0.0] 従来の知恵によれば、ディープ線形ニューラルネットワークは1つの線形層に対して表現性と最適化の利点を享受する。
本稿では, 従来手法を用いた深層線形完全連結ネットワークのトレーニングプロセスが, 単層線形完全連結層と同じ方法で凸であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:21:00 GMT)
Quantum integration of elementary particle processes [0.0] 量子積分を素粒子物理プロセスに適用する。
対応する確率分布は、まず量子コンピュータに適切にロードできる。
最大6キュービットの1次元および2次元の統合に対して,1パーセントの精度で結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:31:38 GMT)
Quantum Volume in Practice: What Users Can Expect from NISQ Devices [0.0] 量子ボリューム(QV)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスの性能を定量化するデファクト標準ベンチマークとなっている。
我々は、現在IBMQ、IonQ、Rigetti、Oxford Quantum Circuits、Quantinuumが提供している24のNISQデバイス上で、独自のQV計算を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 05:17:16 GMT)
Predicting Embedding Reliability in Low-Resource Settings Using Corpus
Similarity Measures [0.0] 本稿では17言語にわたる低リソース設定をシミュレートする。
トレーニング前にコーパス類似度を使用して、トレーニング後の埋め込み特性を予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:13:29 GMT)
OOD Augmentation May Be at Odds with Open-Set Recognition [0.0] Open-Set Recognition (OSR) は、配布外サンプルの分類と検出の両方を達成することを目的としている。
視覚変換器(ViT)に適用されたOSRの最も単純なベースラインであるMSPは、最近の多くの手法よりも驚くほど優れていることを示す。
この結果は, CIFAR-10データセットでは最先端であり, SVHNやMNISTの手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:01:14 GMT)
Negative Shannon Information Hides Networks [0.0] 有限標本空間に2つ以上の確率変数に対して負の情報が存在する理由は不明である。
まず、3つの確率変数の負のシャノン相互情報を示すと、その結合分布のベイズネットワーク表現が示唆される。
これはまた、新しい種類の空間依存的非局所性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 07:46:42 GMT)
Multi-state quantum simulations via model-space quantum imaginary time
evolution [0.0] 量子想像時間進化(QITE)にモデル空間の枠組みを導入する。
QITEは、量子コンピュータを用いて基底状態と励起状態の安定した推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:25:21 GMT)
Molecular dynamics without molecules: searching the conformational space
of proteins with generative neural networks [0.0] 全原子および粗粒分子動力学はタンパク質のコンフォメーション状態の研究に広く用いられている。
全ての原子と粗粒のシミュレーション手法は、スーパーコンピュータの資源にアクセスできなければ、これらの状態が検出可能な時間と長さのスケールが達成できないという事実に悩まされる。
1つの選択肢は、分子動力学の原子軌道を物理粒子の短期バージョンとして符号化し、人工知能ベクトルを用いて符号化された軌道を伝播させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:06:43 GMT)
Meet You Halfway: Explaining Deep Learning Mysteries [0.0] 本稿では,ネットワークの振舞いに光を当てることを目的とした,形式的な記述を伴う新しい概念的枠組みを提案する。
なぜニューラルネットワークは一般化能力を獲得するのか?
我々は、この新しいフレームワークと基礎となる理論をサポートする包括的な実験セットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:43:10 GMT)
Local generation of entanglement with Redfield dynamics [0.0] レッドフィールド力学は純粋に局所的な作用によって絡み合いを生じさせ、この非物理的効果は有限時間持続可能であることを示す。
ブロッホ・レッドフィールド型の時間発展は、開系力学のモデル化に広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:47:55 GMT)
Language Identification for Austronesian Languages [0.0] 本稿では,太平洋地域の低リソース・低リソース言語を対象とした言語識別モデルを提案する。
我々は、29のオーストロネシア語と171の非オーストロネシア語を組み合わせて評価セットを作成します。
さらなる実験では、これらの言語識別モデルをコードスイッチング検出に適用し、29言語すべてで高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:08:18 GMT)
Joint Encoder-Decoder Self-Supervised Pre-training for ASR [0.0] 自己教師型学習は、様々な音声関連下流タスクで大きな成功を収めている。
本稿では,自己教師型学習におけるデコーダのパワーを活用した新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:45:29 GMT)
It's a super deal -- train recurrent network on noisy data and get
smooth prediction free [0.0] トレーニングデータセットと入力シーケンスの両方におけるノイズ成分がネットワーク予測品質に及ぼす影響について検討する。
予測過程において観測された雑音の圧縮に関する説明を提案し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:43:25 GMT)
Information back-flow in quantum non-Markovian dynamics and its
connection to teleportation [0.0] 量子過程は、その進化中に記憶効果が発生するとき、非マルコフ過程と呼ばれる。
離散および連続変数系における量子非マルコフ性と量子テレポーテーションのプロトコルの接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:38:48 GMT)
Improved algorithms of quantum imaginary time evolution for ground and
excited states of molecular systems [0.0] 量子想像時間進化(Quantum imaginary Time Evolution、QITE)は、最近提案された量子古典ハイブリッドアルゴリズムであり、システムの最低状態に達することが保証されている。
基礎となるQITE方程式のオーダー・バイ・オーダーの導出を解析し,理論的に確立された修正を提案する。
また、仮想時間進化状態のノルムを正確に推定し、励起状態計算に適用する方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:48:25 GMT)
Functional Code Building Genetic Programming [0.0] Code Building Genetic Programming (CBGP)は、最近導入された汎用プログラム合成のためのGP法である。
関数型プログラミング言語とHendley-Milner型システムは,型安全性プログラムの進化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 15:22:33 GMT)
Exploring Predictive States via Cantor Embeddings and Wasserstein
Distance [0.0] シンボリックデータにおける予測等価性をワッサースタイン距離を用いて検出する方法を示す。
結果の幾何を用いた探索データ解析は,プロセスの時間的構造に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 00:09:47 GMT)
Exact solutions for time-dependent complex symmetric potential well [0.0] 複素時間依存対称ポテンシャル井戸における時間依存質量を持つ粒子のモデルについて検討する。
問題は正確に解決可能であり、シュル「オーディンガー」波動関数の解析式はエアリー関数の項で与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 16:18:02 GMT)
Exact solution of the many-body problem with a
$\mathcal{O}\left(n^6\right)$ complexity [0.0] 対 $=left(ACright)$ of anti-commutation matrices (ACMP) と呼ばれる新しい数学的対象を定義する。
我々は$mathcalOleft(n6right)$の複雑さでコンパクトで正確なパラメトリゼーションができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:06:12 GMT)
Error-free interconversion of nonlocal boxes [0.0] 本稿では,任意のタイプの極端2つの非局所署名ボックスを,他の極端2つの非局所署名ボックスに完全に変換するプロトコルを提案する。
我々の結果は正確であり、必要なボックスの数は事前に決定できないが、期待される数は有限である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:23:17 GMT)
Enhancement of Healthcare Data Transmission using the
Levenberg-Marquardt Algorithm [0.0] 本稿では、機械学習を用いて、データ伝送の精度や効率などの複雑な健康データメトリクスを解析できることを実証する。
アルゴリズムは標準心拍データセットでテストされ、メトリクスを比較します。
その結果、LMAはサンプルデータサイズの削減と79.17%の精度で3.33倍の効率で実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 02:57:42 GMT)
Efficient tensor network simulation of quantum many-body physics on
sparse graphs [0.0] 疎結合な基礎グラフ上に定義されたテンソルネットワーク状態について検討する。
メッセージパッシング推論アルゴリズムは、局所的な期待値の効率的な計算に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:00:03 GMT)
Effect of Minimal Length on Landau Diamagnetism and de Haas-van Alphen
Effect [0.0] 一般化不確実性原理(GUP)の枠組みにおけるランドウ磁気の研究
キュリーの法則は、量子重力効果が無視されたときに消滅する温度依存的な補正が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 10:43:30 GMT)
Early Transferability of Adversarial Examples in Deep Neural Networks [0.0] 本稿では,これまで知られていなかった新しい現象を記述・解析し,その現象を「Early Transferability」と呼ぶ。
本質的には、訓練のごく初期の段階でも、異なるネットワーク間で敵の摂動が伝達される。
本研究の目的は, この現象を実験的に提示することであり, その特性について, 妥当な説明法を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 12:55:43 GMT)
Does a Technique for Building Multimodal Representation Matter? --
Comparative Analysis [0.0] マルチモーダル表現を構築するためのテクニックの選択は、可能な限り高いモデルの性能を得るために不可欠であることを示す。
Amazon Reviews、MovieLens25M、MovieLens1Mの3つのデータセットで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 21:30:10 GMT)
Distillation Decision Tree [0.0] ブラックボックス機械学習モデルは解釈可能性に欠けていると批判されている。
知識蒸留(KD)はブラックボックスモデルを解釈する新しいツールである。
我々は、この種の決定木を蒸留決定木(DDT)と命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:57:37 GMT)
Direct sampling of projected entangled-pair states [0.0] 投射的絡み合ったペア状態(PEPS)を用いたモンテカルロ変分法(英語版)の研究は、長年の疑問に対する回答を提示できることを最近示した。
本稿では,PEPSから独立したサンプルを生成するサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:11:57 GMT)
Deep learning-enhanced ensemble-based data assimilation for
high-dimensional nonlinear dynamical systems [0.0] Ensemble Kalman filter (EnKF) は高次元非線形力学系を含むアプリケーションで広く使われているDAアルゴリズムである。
本研究では,二層型擬似地栄養流システムに適用可能なハイブリッドアンサンブルカルマンフィルタ (H-EnKF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 23:34:49 GMT)
DORA: Exploring outlier representations in Deep Neural Networks [0.0] DORA(Data-agnOstic Representation Analysis)は,Deep Neural Networksにおいて,感染する可能性のある表現を検出するための,最初の自動データ認識手法である。
DORAによって検出された汚染された表現は,任意のデータセット中の感染サンプルを検出するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:25:14 GMT)
Corpus Similarity Measures Remain Robust Across Diverse Languages [0.0] 本稿では、レジスタ予測タスクを用いて39言語にわたる周波数ベースコーパス類似度測定実験を行った。
目的は、(i)同じ言語から異なるコーパスの間の距離を定量化し、(ii)個々のコーパスの均一性を定量化することである。
その結果, コーパス類似度の測定は, 言語家族, 書記システム, 形態素の種類にまたがる妥当性を保っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:17:16 GMT)
Concept Identification for Complex Engineering Datasets [0.0] データセットにおける概念の定義に対する客観的な価値を提供する新しい概念品質尺度が提案されている。
本研究は,これらの概念を用いて,各概念の特徴を示すデータセットの古参代表を選択できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:39:46 GMT)
Coherently excited nonlocal quantum features using
polarization-frequency correlation via a quantum eraser [0.0] 不明瞭性は、量子力学の波動-粒子双対性の観点からの謎の量子的特徴を理解するために不可欠な概念である。
ここでは、偏光周波数相関のために操作されたコヒーレント光子を用いて、非局所相関に純粋コヒーレンスアプローチを適用する。
非局所的相関の謎の量子的特徴は、現在はコヒーレントに理解されており、マクロ的な量子情報処理への扉を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 03:43:01 GMT)
Classification of COVID-19 in Chest X-ray Images Using Fusion of Deep
Features and LightGBM [0.0] 本稿では,本論文で報告されている他の手法よりも高速かつ高精度な新しい手法を提案する。
提案手法はDenseNet169とMobileNet Deep Neural Networksを組み合わせて患者のX線画像の特徴を抽出する。
この方法は2クラス(COVID-19、Healthy)と複数クラス(COVID-19、Healthy、Pneumonia)で98.54%と91.11%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:56:24 GMT)
BSM loss: A superior way in modeling aleatory uncertainty of
fine_grained classification [0.0] 混合データ拡張戦略を用いた改良型ブートストラップ損失(BS損失)関数を提案する。
実験の結果,Mixup(BSM)モデルによるBS損失は,標準データ拡張と比較して予測誤差(ECE)を半減できることがわかった。
BSMモデルはドメイン外のデータのセマンティックな距離を知覚することができ、実際の臨床実践において高い可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:06:51 GMT)
Approximate distillation of quantum coherence [0.0] コヒーレンス蒸留はコヒーレンス資源理論における基本的な情報理論の課題である。
我々は厳密な不整合操作下での近似コヒーレンス蒸留の枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 01:15:48 GMT)
Applying separative non-negative matrix factorization to extra-financial
data [0.0] 本稿では,非負行列分解法(NMF)のオリジナル応用について述べる。
NMFは、単純な主成分分析(PCA)よりも、より関連性の高い共変量と観測のクラスタリングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:53:02 GMT)
Analysis of Learner Independent Variables for Estimating Assessment
Items Difficulty Level [0.0] 本研究では,工学科における評価項目の難易度を予測するモデルを提案する。
3つの工学コースによる実験結果から,提案モデルを用いた項目分類において約80%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:01:57 GMT)
An FPGA-based Solution for Convolution Operation Acceleration [0.0] 本稿では,畳み込み動作を高速化するFPGAアーキテクチャを提案する。
プロジェクトの目的は、一度に畳み込み層を処理できるFPGA IPコアを作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:12:30 GMT)
Adiabatic quantum computing with parameterized quantum circuits [0.0] 本稿では,変分量子アルゴリズムと同一の量子デバイスを用いて,断熱量子コンピューティングを実装可能であることを示す。
提案手法は,3つの正則グラフに対するMax-Cutとランダムな逆Ising Chainモデルの両方において,ほぼ最適解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:31:57 GMT)
Activating hidden non-Markovianity with the assistance of quantum SWITCH [0.0] 特に、そのようなチャネルを活性化するために量子SWITCHを使用する。
我々は、量子SWITCH実験の背景にある実際の原因と力学を調査し、CP(Complete Positive)-divisiblityとP(Positive)-divisiblityの両方が量子SWITCHの作用した後、チャネルの可視性が低下し、情報逆流が引き起こされることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 14:18:09 GMT)
AAM-Gym: Artificial Intelligence Testbed for Advanced Air Mobility [0.0] AAM-Gymは、AAM(Advanced Air Mobility)のための研究開発用ベッドである。
AAMは、新しいタイプの航空機を活用することで、地上の交通量と排気量を減らし、旅行に革命をもたらす可能性がある。
AIアルゴリズムの検証には、一般的なAAMシナリオと、パフォーマンスを評価するための高速なシミュレーションが必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 13:57:10 GMT)
A taxonomy of explanations to support Explainability-by-Design [0.0] 本稿では、全体論的な「説明可能性・デザイン」アプローチの一部として開発された説明の分類について述べる。
分類学は、様々な規制の枠組みや政策から生じる幅広い要件を説明するために作られた。
自動コンプライアンス戦略を支援するために、探偵コントロールとして考案された説明のスタンドアロン分類器として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 11:59:42 GMT)
A note on free time evolution of the quantum wave function and optimal
transportation [0.0] ノードの欠如と正則性仮定の下では、自由シュレーディンガー方程式の有限区間の時間最小化の解が古典的最適輸送問題を2次コストで一般化する問題を解くことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 08:33:21 GMT)
A general approximation lower bound in $L^p$ norm, with applications to
feed-forward neural networks [0.0] ニューラルネットワークの表現力に対する基本的な限界について検討する。
まず最初に、$F$ の函数が $Lp(mu)$ ノルムでどれだけよく近似できるかの一般的な下界を証明します。
すると、これを$G$が多項式フィードフォワードニューラルネットワークに対応するケースに初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 09:01:05 GMT)
A game of quantum advantage: linking verification and simulation [0.0] 本稿では,二つのエージェント間の相互作用ゲームとして,懐疑論に対する量子優位性を証明したフォーマリズムを提案する。
もう一人のプレイヤーである懐疑的なアリスは、ボブのデバイスの統計を再現する模擬分布を提案することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 17:52:46 GMT)
A Novel Partitioned Approach for Reduced Order Model -- Finite Element
Model (ROM-FEM) and ROM-ROM Coupling [0.0] ひとつ以上の"コード"が結合されているシナリオは、プロジェクションベースのリダクションオーダーモデル(ROM)であると考える。
この問題に対して、有限要素モデル(FEM)とサブドメインの一方のROM"コード"と、他方のサブドメインのROM"コード"との結合を可能にする分割スキームを定式化する。
提案手法がROM-FEMとROM-ROMの結合を実現する上で有効であることを示す数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 19:18:45 GMT)
A Divide-and-Conquer Approach to Dicke State Preparation [0.0] 量子コンピュータ上でDickeステートを$lvert D_knrangle$で生成する。
最大$n=6$ qubitsの実験的評価では, 従来の結果に比べ, 状態忠実度は有意に高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 21:34:25 GMT)
(Meta) Competences for Digital Practice: Educational Scenarios for the
Workplace of the Future Exemplified by Building Information Modeling Work
Processes [0.0] テレワークとデジタルツールに基づく2つの教育シナリオを比較した。
両シナリオが将来の職場における能力開発に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Jun 2022 18:33:14 GMT)