Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the
capabilities of language models [649.7] 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） (Fri, 10 Jun 2022 17:17:09 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） (Fri, 10 Jun 2022 00:37:44 GMT)
Rethinking Spatial Invariance of Convolutional Networks for Object
Counting [119.8] 局所連結ガウス核を用いて元の畳み込みフィルタを置き換え、密度写像の空間位置を推定する。
従来の研究から着想を得て,大規模なガウス畳み込みの近似を好意的に実装するために,翻訳不変性を伴う低ランク近似を提案する。
提案手法は,他の最先端手法を著しく上回り,物体の空間的位置の有望な学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:51:25 GMT)
Interactively Learning Preference Constraints in Linear Bandits [100.8] 我々は、既知の報酬と未知の制約で逐次意思決定を研究する。
応用として,運転シミュレーションにおいて,人間の嗜好を表現するための学習制約を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:52:58 GMT)
Exploring Feature Self-relation for Self-supervised Transformer [98.0] ビジョントランス(ViT)は、画素レベルの自己アテンションとチャネルレベルのフィードフォワードネットワークで強力な表現能力を持つ。
最近の研究によると、自己教師型学習はViTの大きな可能性を解き放つのに役立つ。
画素とチャネル間のモデリング関係は、他のネットワークとViTを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:25:00 GMT)
Causal Balancing for Domain Generalization [96.0] そこで本研究では,観察されたトレーニング分布の領域特異的なスプリアス相関を低減するために,バランスの取れたミニバッチサンプリング戦略を提案する。
本研究では, 突発性源の同定可能性を保証するとともに, バランスの取れた, 突発性のない分布から, 提案手法が有効にサンプリング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:59:11 GMT)
Label Noise-Resistant Mean Teaching for Weakly Supervised Fake News
Detection [93.6] 本稿では,弱い教師付き偽ニュース検出のためのラベル雑音耐性平均教育手法 (LNMT) を提案する。
LNMTは、未ラベルのニュースとユーザのフィードバックコメントを活用して、トレーニングデータの量を増やす。
LNMTはラベル伝搬とラベル信頼性推定を備えた平均教師フレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:01:58 GMT)
Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2
Language Learning [91.5] 本稿では,文法の異なる側面の記述を自動的に発見・可視化する自動フレームワークを提案する。
具体的には、形態素構文と意味論に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。
この手法をインド語、カンナダ語、マラタイ語に応用するが、これは英語とは異なり、十分に発達した教育資源を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:52:22 GMT)
Measuring the Carbon Intensity of AI in Cloud Instances [91.3] 我々は,ソフトウェアの炭素強度を測定するための枠組みを提供し,運転中の炭素排出量を測定することを提案する。
私たちは、Microsoft Azureクラウドコンピューティングプラットフォームにおける排出削減のための一連のアプローチを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:04:04 GMT)
Masked Autoencoders are Robust Data Augmentors [90.3] ディープニューラルネットワークの一般化には、画像拡張のような正規化技術が必要である。
本稿では,トレーニングプロセスの正規化に向けて,新たな拡張の視点を提案する。
このようなモデルに基づく非線形変換をデータ拡張として活用することで,高レベルの認識タスクを向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 02:41:48 GMT)
PILC: Practical Image Lossless Compression with an End-to-end GPU
Oriented Neural Framework [88.2] 本稿では,1台のNVIDIA Tesla V100 GPUを用いて,圧縮と圧縮の両面で200MB/sを実現するエンドツーエンド画像圧縮フレームワークを提案する。
実験により、我々のフレームワークは、複数のデータセットで30%のマージンで、PNGよりも圧縮が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:00:10 GMT)
Neural Laplace: Learning diverse classes of differential equations in
the Laplace domain [86.5] 微分方程式の多様なクラスを学習するための統一的なフレームワークである textitNeural Laplace を提案する。
The experiment, Neural Laplace shows excellent performance in modelling and extrapolating the trajectories of various class of DEs。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 02:14:59 GMT)
How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative
Models [76.8] 現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。
本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:09:46 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） (Fri, 10 Jun 2022 15:48:11 GMT)
Efficient Quantum Circuit Design with a Standard Cell Approach [70.1] 標準セルアプローチを用いて量子回路を設計する。
標準セルは、NISQまたは表面コード格子手術回路のコンパイルを決定する前に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:54:46 GMT)
RuCoCo: a new Russian corpus with coreference annotation [69.4] 我々は、コア参照アノテーションを持つ新しいコーパス、ロシアコア参照コーパス(RuCoCo)を提案する。
RuCoCoにはロシア語のニューステキストが含まれており、一部はスクラッチから注釈付けされ、残りは人間のアノテーションによって機械生成のアノテーションが洗練されている。
コーパスのサイズは100万語で、約15万人が言及している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:50:09 GMT)
Designing Kerr Interactions for Quantum Information Processing via
Counterrotating Terms of Asymmetric Josephson-Junction Loops [68.8] 静的空洞非線形性は通常、ボゾン量子誤り訂正符号の性能を制限する。
非線形性を摂動として扱うことで、シュリーファー・ヴォルフ変換を用いて実効ハミルトニアンを導出する。
その結果、立方体相互作用は、線形演算と非線形演算の両方の有効率を高めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:51:59 GMT)
Refining neural network predictions using background knowledge [68.4] 学習システムにおける論理的背景知識を用いて,ラベル付きトレーニングデータの不足を補うことができることを示す。
そこで本研究では,修正された予測を元の予測に近い精度で検出する微分可能精細関数を提案する。
このアルゴリズムは、複雑なSATの公式に対して、非常に少ない繰り返しで最適に洗練され、勾配降下ができない解がしばしば見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:17:59 GMT)
Know it to Defeat it: Exploring Health Rumor Characteristics and
Debunking Efforts on Chinese Social Media during COVID-19 Crisis [65.7] われわれは、中国のマイクロブログサイトWeiboで、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する4ヶ月にわたる噂に関するオンラインディスカッションを包括的に分析した。
以上の結果から、不安(恐怖)型健康噂は、希望(希望)型よりもはるかに多くの議論を巻き起こし、長く続いたことが示唆された。
本稿では,噂の議論を抑えるためのデバンキングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:25:58 GMT)
AntPivot: Livestream Highlight Detection via Hierarchical Attention
Mechanism [64.7] 本稿では,Livestream Highlight Detectionという新たなタスクを定式化し,上記の課題を議論・分析し,新しいアーキテクチャAntPivotを提案する。
我々は、このタスクをインスタンス化し、我々のモデルの性能を評価するために、完全に注釈付きデータセットAntHighlightを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:58:11 GMT)
Extending Process Discovery with Model Complexity Optimization and
Cyclic States Identification: Application to Healthcare Processes [63.0] モデル最適化のための半自動支援を実現するプロセスマイニング手法を提案する。
所望の粒度で生モデルを抽象化するモデル単純化手法が提案されている。
医療分野の異なるアプリケーションから得られた3つのデータセットを用いて、技術的ソリューションの能力を実証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:20:59 GMT)
Weighted Ensembles for Active Learning with Adaptivity [60.8] 本稿では,ラベル付きデータに漸進的に適応した重み付きGPモデルのアンサンブルについて述べる。
この新しいEGPモデルに基づいて、不確実性および不一致ルールに基づいて、一連の取得関数が出現する。
適応的に重み付けされたEGPベースの取得関数のアンサンブルも、さらなる性能向上のために導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:48:49 GMT)
Communication Efficient Distributed Learning for Kernelized Contextual
Bandits [58.8] 分散環境でのカーネル化されたコンテキスト帯域の学習における通信効率の課題に対処する。
我々は、エージェントが再現されたカーネルヒルベルト空間で協調的に探索できるようにすることにより、非線形報酬写像を考える。
我々は, 後悔とコミュニケーションの両コストにおいて, アルゴリズムがサブ線形レートを達成できることを厳格に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:39:15 GMT)
From nonlocality quantifiers for behaviors to nonlocality quantifiers
for states [58.7] 我々は、トレース重み付き非局所体積と呼ばれる行動のベル非局所性に基づいて状態の非局所性を定量化する別の方法を定義する。
この構成は非局所体積(英語版)に基づいており、この状態に適用すると非局所的な振る舞いを引き起こす一連の測定の体積をカウントする状態の非局所性の定量化器、およびトレース距離である。
2, 2, 3) シナリオの非局所性の弱い異常は持続するが、トレース重み付き非局所体積を持つ非局所性の局所最小値は、最小値と比較して異なる状態に発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:29:52 GMT)
Offline Stochastic Shortest Path: Learning, Evaluation and Towards
Optimality [57.9] 本稿では,状態空間と動作空間が有限である場合のオフライン最短経路問題について考察する。
オフラインポリシ評価(OPE)とオフラインポリシ学習タスクの両方を扱うための,シンプルな値ベースアルゴリズムを設計する。
これらの単純なアルゴリズムの解析は、極小値に近い最悪のケース境界を示唆する強いインスタンス依存境界をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:44:56 GMT)
Unsupervised and Few-shot Parsing from Pretrained Language Models [56.3] 本研究では,事前学習言語モデルで学習した自己注意重み行列に基づいて,アウトアソシエーションスコアを算出した教師なし構成的パーシングモデルを提案する。
教師なしモデルからいくつかの注釈付き木を用いた数ショット構文解析モデルに拡張し、解析のためのより優れた線形射影行列を学習する。
FPIOは20本の注釈付き木で訓練され、50本の注釈付き木で訓練された過去の数枚の構文解析よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:29:15 GMT)
Graph-in-Graph Network for Automatic Gene Ontology Description
Generation [55.4] GO項記述生成という新しい課題を提案する。
本課題は、3つのカテゴリのうちの1つに属するGO項の機能を記述する文を自動生成することを目的とする。
提案するネットワークでは,2層グラフを導入している。第1層はGO項のグラフであり,各ノードがグラフ(遺伝子グラフ)でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:17:17 GMT)
Image Generation with Multimodal Priors using Denoising Diffusion
Probabilistic Models [54.2] このタスクを達成するために生成モデルを使用する際の大きな課題は、すべてのモダリティと対応する出力を含むペアデータの欠如である。
本稿では,拡散確率的合成モデルに基づく多モデル先行画像生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:23:05 GMT)
Neural Template: Topology-aware Reconstruction and Disentangled
Generation of 3D Meshes [52.0] 本稿では,Distangled Topologyによる3次元メッシュ再構成と生成のためのDTNetという新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,最先端の手法と比較して,特に多様なトポロジで高品質なメッシュを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:32:57 GMT)
Unsupervised Foggy Scene Understanding via Self Spatial-Temporal Label
Diffusion [51.1] 運転シーンの霧画像列の特徴を利用して、自信ある擬似ラベルを密度化する。
局所的な空間的類似性と逐次画像データの隣接時間対応の2つの発見に基づいて,新たなターゲット・ドメイン駆動擬似ラベル拡散方式を提案する。
本手法は,2つの天然霧のデータセット上で51.92%,53.84%の平均交叉結合(mIoU)を達成するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:16:50 GMT)
Efficient Per-Shot Convex Hull Prediction By Recurrent Learning [50.9] 本稿では,コンテンツ認識凸船体予測の深層学習に基づく手法を提案する。
再帰的畳み込みネットワーク(RCN)を用いて,映像の複雑さを暗黙的に解析し,その凸殻を予測する。
実験の結果,提案したモデルでは,最適凸殻の近似精度が向上し,既存の手法と比較して競争時間の節約が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:11:02 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） (Fri, 10 Jun 2022 06:04:48 GMT)
List-Decodable Sparse Mean Estimation via Difference-of-Pairs Filtering [48.1] そこで我々は,リストデコダブルなスパース平均推定のための,新しい,概念的にシンプルな手法を開発した。
特に,m = (klog(n))O(t)/alpha と m = (klog(n))O(t)/alpha と、m = (mnt)$ と、m = (klog(n))O(t)/alpha と、m = (1/alpha)O (1/t)$ の誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:38:18 GMT)
CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation [46.8] 本稿では,コンテンツ入力によるLMの出力テキストを制御するためのContent-Conditioner(CoCon)を提案する。
我々の自己監督的アプローチでは、CoConブロックは、LMから保持されていないコンテンツ入力を条件付けすることで、LMが部分的に保存されたテキストシーケンスを完了するのを助けることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:58:27 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,迅速な再現性,標準化,徹底的な pFL 評価を行った。
提案するベンチマークには、統一されたデータパーティションと現実的な異種設定を備えた、多様なアプリケーションドメインの10以上のデータセットが含まれている。
我々は、最先端のpFL手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） (Fri, 10 Jun 2022 03:22:57 GMT)
Does Self-supervised Learning Really Improve Reinforcement Learning from
Pixels? [42.4] SSLとRLの損失を共同で最適化するコントラスト強化学習フレームワーク(例:CURL)を拡張します。
我々の観察では、既存のRLのSSLフレームワークは、ベースラインよりも有意義な改善をもたらしていないことを示唆している。
実際のロボット環境を含む複数の異なる環境におけるアプローチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:59:30 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） (Fri, 10 Jun 2022 08:53:54 GMT)
On Convergence of FedProx: Local Dissimilarity Invariant Bounds,
Non-smoothness and Beyond [41.1] 我々はFedProxの収束理論とアルゴリズム安定性のレンズによるミニバッチ拡張の新しい局所的な相似性を開発する。
一連のベンチマークFLデータセットの予備実験結果が報告され、FedProxのサンプル効率を改善するためのミニバッチの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:35:10 GMT)
Subjective Quality Assessment for Images Generated by Computer Graphics [40.9] コンピュータグラフィックス生成画像(CGI)は、アーキテクチャ設計、ビデオゲーム、シミュレーター、映画など、実用的な応用シナリオで広く利用されている。
一部のCGIは、クラウドゲームやストリームメディアのような送信システムの圧縮歪みに悩まされている。
CG-IQAタスクの課題に対処するため,大規模主観的CG-IQAデータベースを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:48:24 GMT)
Symbolic image detection using scene and knowledge graphs [39.5] 画像のグラフ表現であるシーングラフを用いて、視覚的コンポーネントをキャプチャする。
本研究では,ConceptNetから抽出した事実を用いて,オブジェクトや属性を推論する知識グラフを生成する。
我々はさらにネットワークを拡張して、グラフの表現の重要性を学習するアテンションメカニズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:06:28 GMT)
AnaBHEL (Analog Black Hole Evaporation via Lasers) Experiment: Concept,
Design, and Status [37.9] 加速する相対論的ミラーは、物理学がブラックホールホーキング放射を模倣する実行可能な環境として長年認識されてきた。
チェンとムールーは、密度の低下したプラズマターゲットを超高強度レーザーで通過させることにより、そのようなシステムを実現する新しい方法を提案した。
アナログホーキング放射を観測し、情報損失パラドックスに光を遮る目的で、国際AnaBHELコラボレーションが形成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:52:05 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） (Fri, 10 Jun 2022 03:34:35 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） (Fri, 10 Jun 2022 17:44:21 GMT)
ROI Constrained Bidding via Curriculum-Guided Bayesian Reinforcement
Learning [34.8] 非定常市場におけるROI制約入札を専門とする。
部分観測可能な制約付きマルコフ決定プロセスに基づいて,非単調な制約を満たすための最初のハードバリアソリューションを提案する。
本手法は,パラメータフリーなインジケータ強化報酬関数を利用して,カリキュラムガイドベイズ強化学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:30:12 GMT)
Synthetic Over-sampling for Imbalanced Node Classification with Graph
Neural Networks [34.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類の最先端性能を実現している。
多くの実世界のシナリオでは、ノードクラスは不均衡であり、グラフのほとんどの部分を構成する多数派クラスもある。
本研究では、マイノリティクラスの擬似インスタンスを生成し、トレーニングデータのバランスをとることで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 19:47:05 GMT)
Heterogeneous Face Recognition via Face Synthesis with
Identity-Attribute Disentanglement [33.4] Heterogeneous Face Recognition (HFR)は、異なるドメインの顔にマッチすることを目的としている。
FSIAD (Face Synthesis with Identity-Attribute Disentanglement) という新しいHFR手法を提案する。
FSIADは顔画像をアイデンティティ関連表現とアイデンティティ非関連表現(属性と呼ばれる)に分離する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:01:33 GMT)
Differentiable Rendering of Neural SDFs through Reparameterization [32.5] ニューラルSDFにおける幾何学的シーンパラメータに対する正しい勾配を自動的に計算する手法を提案する。
提案手法は,地域サンプリング技術に基づいて,不連続性を考慮した連続的なワーピング機能を開発する。
我々の微分可能法は、多視点画像からの神経形状を最適化し、同等の3D再構成を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:30:26 GMT)
REKnow: Enhanced Knowledge for Joint Entity and Relation Extraction [30.8] 関係抽出はテキストからすべての隠れた関係事実を抽出することを目的とした課題である。
様々な関係抽出設定下でうまく機能する統一されたフレームワークは存在しない。
これら2つの問題を緩和する知識強化型生成モデルを提案する。
本モデルは,WebNLG,NYT10,TACREDなど,複数のベンチマークや設定において優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:59:38 GMT)
Globally-Optimal Contrast Maximisation for Event Cameras [30.8] イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、高時間分解能で難解な照明にうまく機能する。
イベントカメラの画素は独立して非同期に動作する。
事象の流れは、時空の体積における一般的なホモグラフィック・ワープによってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:06:46 GMT)
Provable Guarantees for Sparsity Recovery with Deterministic Missing
Data Patterns [30.6] 観測されたデータセットが決定論的非一様フィルタによって検閲される場合を考える。
本稿では,検閲フィルタのトポロジ特性を利用して,効率的な値計算アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:14:45 GMT)
Is Self-Supervised Learning More Robust Than Supervised Learning? [29.1] 自己教師付きコントラスト学習はラベルなしで視覚表現を学習する強力なツールである。
コントラスト学習と教師あり学習の行動差を定量化するために、一連のロバストネステストを実施している。
事前トレーニングの汚職の下では、パッチシャッフルやピクセル強度の変化に対して、対照的な学習が脆弱でありながら、データセットレベルの分布変化には敏感でないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:58:00 GMT)
Lightweight Conditional Model Extrapolation for Streaming Data under
Class-Prior Shift [27.8] 非定常ストリーミングデータを用いて学習する新しい方法であるLIMESを紹介する。
我々は、特定のデータ分布に対する特定の分類器を導出するモデルパラメータの集合を1つ学習する。
Twitterデータを用いた一連の模範的なタスクの実験では、LIMESが代替手法よりも高い精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:19:52 GMT)
Out of Sight, Out of Mind: A Source-View-Wise Feature Aggregation for
Multi-View Image-Based Rendering [26.9] 本稿では,ソースビューワイドな特徴集約手法を提案し,コンセンサスをロバストな方法で把握する。
提案手法を,合成画像や実画像を含む様々なベンチマークデータセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:06:05 GMT)
Imitation Learning via Differentiable Physics [26.4] 逆強化学習(IRL)のような模倣学習(IL)の手法は通常、ダブルループトレーニングプロセスを持つ。
両ループ設計を廃止した新しいIL法,すなわち、微分可能物理学によるImitation Learningを提案する。
ILDは最終性能、収束速度、安定性の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:54:32 GMT)
Sort by Structure: Language Model Ranking as Dependency Probing [25.7] 事前学習型言語モデル (LM) のインフォームドな選択は、性能上重要であるが、環境上はコストがかかる。
本稿では,LMの文脈的埋め込みからラベル付き木が回復可能な程度を計測することにより,特定の言語における依存関係を解析するために,LMのランク付けを提案する。
本手法は,46のタイプ的およびアーキテクチャ的に多様なLM言語対に対して,計算量の少ない命令の79%のLM選択を,計算量の少ない命令のフルグレードのトレーニングよりも最適に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:10:29 GMT)
Learning to Estimate Shapley Values with Vision Transformers [24.8] 視覚変換器(ViT)におけるShapley値の実現
まず、注意マスキング手法を用いて、部分的な情報を用いたVTの評価を行う。
そこで我々は,個別の学習的説明モデルを用いて,Shapley値の説明を生成する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:09:28 GMT)
PatchComplete: Learning Multi-Resolution Patch Priors for 3D Shape
Completion on Unseen Categories [24.7] PatchCompleteは,マルチレゾリューションローカルパッチに基づいて,有効形状の事前学習を行う。
このようなパッチベースのプリエントは、特定の列車カテゴリへの過度な適合を回避し、テスト時に全く見えないカテゴリの再構築を可能にする。
合成シェープネットデータに対する本手法の有効性と,ScanNetによる実スキャン対象への挑戦について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:34:10 GMT)
Meta Optimal Transport [24.7] そこで我々は,メタOT(Meta OT)と呼ばれる入力測度から最適輸送(Optimal Transport, OT)マップを予測するために,アモータイズ最適化を用いることを検討した。
これは、過去の問題から存在する知識と情報を活用して、新しい問題を迅速に予測し、解決することで、異なる尺度間で同様のOT問題を繰り返し解決するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:59:07 GMT)
Generalizable Neural Radiance Fields for Novel View Synthesis with
Transformer [23.2] 本研究では,Transformer-based NeRF (TransNeRF) を用いて,観測画像に基づく汎用的ニューラルラディアンス場を学習する。
さまざまなシーンでトレーニングされたTransNeRFは、最先端の画像ベースのニューラルネットワークレンダリング手法と比較して、パフォーマンスが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 23:16:43 GMT)
Coherent transfer of the transverse momentum of an optical vortex beam
to the motion of a single trapped ion [22.4] 単一原子の質量運動の中心である軌道角運動量を持つ構造光ビームを用いて励起を実証する。
我々は,このコヒーレント相互作用を,我々の理論的予測と一致する有理逆ラム・ディッケ因子 $etamathrmexp_perp62(5)$ で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:15:08 GMT)
Hierarchical Federated Learning with Privacy [22.4] フェデレーションラーニング(FL)では、フェデレーションされたクライアントにデータが残っており、中央アグリゲータと共有される勾配更新のみをプライベートと仮定した。
近年の研究では、勾配レベルのアクセスを持つ敵が推論および再構成攻撃を成功させる可能性が示されている。
本研究では,このようなトレードオフを階層的FL(HFL)を通じて緩和する第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:10:42 GMT)
$\mathsf{G^2Retro}$: Two-Step Graph Generative Models for Retrosynthesis
Prediction [21.9] 再合成は分子が潜在的反応物質に変換される過程である。
本稿では,一段階のレトロ予測のために,$mathsfG2Retro$という新しい生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:34:12 GMT)
Decoupling Predictions in Distributed Learning for Multi-Center Left
Atrial MRI Segmentation [20.2] 本稿では,2つのグループ間のギャップを埋める分散学習のフレームワークを提案する。
左房左房左房 (LA) MRI 区分けを行った結果, 総括的データと局所的データの両方において, 既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:35:42 GMT)
A Multi-Task Benchmark for Korean Legal Language Understanding and
Judgement Prediction [19.9] 韓国の法律AIデータセットであるLBox Openの大規模なベンチマークについて紹介する。
この法定コーパスは150万の韓国の先例(2億6400万トークン)で構成され、そのうち過去4年間に63万の判決が下された。
2つの分類課題は事例名(10k)と個々の事例の事実記述による法令(3k)の予測である。
LJP タスクは,(1) 1k 件の犯罪事例からなり,そのモデルに詳細な量の予測,労働への投獄,及び与えられた事実に対する労働範囲のない投獄が求められる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:51:45 GMT)
Tight Bounds for State Tomography with Incoherent Measurements [19.9] 非コヒーレントな測定を使用するプロトコルは、[Kueng-Rauhut-Terstiege '17]の上界と一致する$Omega(d3/varepsilon2)$コピーを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:59:16 GMT)
Memory Classifiers: Two-stage Classification for Robustness in Machine
Learning [19.5] 本稿では,分散シフトに対するロバスト性を改善する新しい分類法を提案する。
データの高レベル構造に関する専門知識を標準分類器と組み合わせる。
標準データ拡張技術を超える改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:44:45 GMT)
Superresolution and Segmentation of OCT scans using Multi-Stage
adversarial Guided Attention Training [18.1] 我々は,OCTスキャンを高分解能セグメンテーションラベルに変換する多段階・多識別型生成逆数ネットワーク(MultiSDGAN)を提案する。
我々は,MultiSDGANアーキテクチャに対して,チャネルと空間的注意の様々な組み合わせを評価し,比較し,より強力な特徴マップを抽出する。
その結果,Dice係数とSSIMでは21.44%,19.45%の相対的な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 00:26:55 GMT)
Anchor-Changing Regularized Natural Policy Gradient for Multi-Objective
Reinforcement Learning [17.9] 複数の報酬値関数を持つマルコフ決定プロセス(MDP)のポリシー最適化について検討する。
本稿では,順応的な一階法からアイデアを取り入れたアンカー変更型正規化自然政策グラディエントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 21:09:44 GMT)
ABCDE: An Agent-Based Cognitive Development Environment [17.6] 子供の認知能力はAIベンチマークとして言及されることもある。
最も一般的な1000のコンセプト(日常使用の89%)は、どのように自然主義的な子どもの環境で学習できるか?
ABCDEは、子どもの認知発達のための自然主義的な環境を模倣する最初の環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:23:26 GMT)
Globally Optimal Algorithms for Fixed-Budget 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） (Fri, 10 Jun 2022 00:59:52 GMT)
Social Network Structure Shapes Innovation: Experience-sharing in RL
with SAPIENS [16.4] 動的トポロジーでは、人間は個々にまたは小さなクラスターで革新し、その結果を他の人と共有する。
動的トポロジにおける経験共有は,タスク間のイノベーションの最高レベルを達成することを示す。
これらの貢献により、最適なAI-AI、人間-AI、人間-AI協調ネットワークの理解を深めることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:47:45 GMT)
Learning Classifiers under Delayed Feedback with a Time Window
Assumption [16.3] 遅延フィードバック(emphDF学習)下でのバイナリ分類器の訓練の検討
最初は陰性なサンプルを受け取り、その後、いくつかのサンプルは正に変化する。
遅延したフィードバックのため、正と負のサンプルのナイーブな分類はバイアス付き分類器を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:56:39 GMT)
Zero-Shot Audio Classification using Image Embeddings [16.1] 非線形音響シーマンティック・プロジェクションを用いてゼロショット音声分類のサイド情報として画像埋め込みを導入する。
画像埋め込みは,ゼロショット音声分類を行うための意味情報として利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:36:56 GMT)
Large-Scale Retrieval for Reinforcement Learning [15.4] 強化学習において、支配的なパラダイムは、エージェントが決定をネットワークの重みに導くのに役立つ情報を修復することである。
ここでは,エージェントが大規模コンテキスト依存型データベースのルックアップを利用してパラメトリック計算を支援する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:25:30 GMT)
NeRF-In: Free-Form NeRF Inpainting with RGB-D Priors [14.9] 我々は,事前学習したNeRFで表現された3Dシーンにおいて,望ましくないオブジェクトや望ましくない領域を除去できる最初のフレームワークを紹介した。
より短い時間と少ないユーザ手作業を用いて、複数のビューにまたがって視覚的可視かつ構造的に一貫した結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:54:22 GMT)
Merak: A Efficient Distributed DNN Training Framework with Automated 3D
Parallelism for Giant Foundation Models [14.9] 資源利用率の高い3次元並列化ディープラーニング学習フレームワークであるMerakを提案する。
Merakは、モデルのプロキシ表現にグラフシャーディングアルゴリズムを使用する自動モデルパーティショナで自動的にデプロイする。
Merakは1.5、2.5、8.3、200億のパラメータを持つモデルの最先端の3D並列化フレームワークをそれぞれ1.42X、1.39X、1.43X、1.61Xまで高速化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:15:48 GMT)
Scalable Deep Gaussian Markov Random Fields for General Graphs [14.7] 本稿では,Deep GMRFの多層構造上に構築された一般グラフに対する柔軟なGMRFモデルを提案する。
ガウス的可能性について、ベイズ予想に近く、潜在体に対しては可算である。
提案モデルの有用性は,多数の合成および実世界のデータセットの実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:12:41 GMT)
Dimensional Modeling of Emotions in Text with Appraisal Theories: Corpus
Creation, Annotation Reliability, and Prediction [14.6] 心理学において、評価理論として知られる感情理論のクラスは、出来事と感情の関係を説明することを目的としている。
我々は,アノテータによって評価概念を確実に再構築できるかどうかを理解することを目的として,テキストにおける感情分析のための評価理論の適合性を分析した。
テキスト分類法と人間のアノテータとの比較により、両者が同様の性能で感情や評価を確実に検出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:20:17 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） (Fri, 10 Jun 2022 15:48:12 GMT)
Stochastic Zeroth order Descent with Structured Directions [14.3] 有限差分法であるStructured Zeroth Order Descent (S-SZD) を導入・解析し、その場合、$d は周囲空間の次元である集合 $lleq d 方向の勾配を近似する。
凸に関して、収束境界と収束率はほぼ確実に証明し、各$c1/2$は、反復数に関してグラディエント Descent (SGD) の値に任意に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:00:06 GMT)
Think About the Stakeholders First! Towards an Algorithmic Transparency
Playbook for Regulatory Compliance [14.0] 世界中の政府によって、公共および民間セクターに導入された人工知能(AI)システムを規制するための法律が提案され、可決されている。
これらの規則の多くは、AIシステムの透明性と、関連する市民意識の問題に対処している。
我々は,透明で規制に適合したシステムを設計する上で,技術者を支援する新たな利害関係者優先のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:39:00 GMT)
Response to: Significance and stability of deep learning-based
identification of subtypes within major psychiatric disorders. Molecular
Psychiatry (2022) [13.8] ウィンターとハーンは、機械学習を用いた神経生物学的特徴に基づいて、主要な精神医学疾患(MPD)のサブタイプを特定する研究についてコメントした。
基本的な機械学習の概念に対する誤解を指摘し、関連するいくつかの重要な問題を概説する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:09:14 GMT)
Balanced Product of Experts for Long-Tailed Recognition [13.2] 多くの現実世界の認識問題は、不均衡または長い尾のラベルの分布に悩まされている。
本稿では、データの不均衡に取り組むために、BalPoE(Balibed Product of Experts)を用いていくつかのアプローチを一般化する。
BalPoEはバランスの取れたエラーを最小限に抑え、我々のアプローチの有効性を検証するための広範な実験を行うために一貫したものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:59:02 GMT)
Learning the Space of Deep Models [12.8] 訓練された深層モデルの固定サイズ低次元埋め込み空間を,表現学習を用いて学習する方法を示す。
信号のイメージ分類とニューラル表現に対処し、我々の埋め込み空間をどのように学習し、性能と3次元形状の概念を捉えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:53:35 GMT)
Nominal Metaphor Generation with Multitask Learning [12.8] 我々は,NM識別,NMコンポーネント識別,NM生成という3つのタスクを共同で最適化する新しいフレームワークを提案する。
NM識別モジュールとコンポーネント識別モジュールを訓練するために、6.3k文からなる注釈付きコーパスを構築した。
提案手法は,可読性の良い多種多様なメタファーを生成でき,そのうち92%が新しい比喩的比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:53:55 GMT)
Saccade Mechanisms for Image Classification, Object Detection and
Tracking [12.8] 生体視覚からのササード機構を用いて、ディープニューラルネットワークを分類や物体検出の問題をより効率的にする方法について検討する。
提案手法は、注意駆動型視覚処理とササードのアイデアに基づいており、注意に影響された眼球運動のミニチュア化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:50:34 GMT)
Real-time Hyper-Dimensional Reconfiguration at the Edge using Hardware
Accelerators [12.6] HyDRATEは、ディープニューラルネット(DNN)と超次元(HD)コンピューティングアクセラレータを組み合わせることで、エッジでリアルタイムな再構成を行うことができる。
本稿では,アルゴリズム,訓練された量子化モデル生成,および乗算累積のない特徴抽出器の性能について述べる。
降下勾配のバックプロパゲーションを伴わないフィードフォワードHD分類器のみをリトレーニングすることで、フィールドにおける再構成性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:08:41 GMT)
Explaining Image Classifiers Using Contrastive Counterfactuals in
Generative Latent Spaces [12.5] 本稿では,画像分類器の因果的かつ解釈可能な反事実的説明を生成する新しい手法を提案する。
我々は、ブラックボックス分類器のグローバルな説明として、コントラスト的かつ因果的満足度と必要性スコアを得るために、このフレームワークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:54:46 GMT)
Efficient Heterogeneous Treatment Effect Estimation With Multiple
Experiments and Multiple Outcomes [12.5] 分析結果から,1つの実験でHTEのみを気にしている場合でも,すべてのデータをまとめて分析することで,精度を大幅に向上できることが示唆された。
本稿では,低ランクあるいはLRラーナーと呼ぶ,シンプルでスケーラブルなモデルを提案する。
合成データと実データの両方の実験により、LRラーナーは独立したHTE推定よりもはるかに正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:06:34 GMT)
Causal Discovery in Hawkes Processes by Minimum Description Length [11.6] ホークス過程(英: Hawkes process)は、因果関係の自然な概念を示す時間的点過程のクラスである。
本稿では,多次元ホークス過程における顆粒因果ネットワークの学習問題にアプローチする。
我々は,このアルゴリズムを,合成および実世界の財務データに基づく最先端のベースライン手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:16:03 GMT)
StructCoder: Structure-Aware Transformer for Code Generation [11.4] 生成されたコードの品質を向上させる構造対応トランスフォーマーデコーダを提案する。
提案したStructCoderモデルは、コード翻訳およびテキスト・トゥ・コード生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:26:31 GMT)
Ask to Know More: Generating Counterfactual Explanations for Fake Claims [11.1] 本稿では,あるニュースがなぜ偽ニュースと認識されたのかを理解するために,事実チェック予測を反実的説明を用いて解明することを提案する。
この研究では、偽ニュースの反実的な説明を生成するには、良い質問、矛盾の発見、適切な推論の3つのステップがある。
以上の結果から,提案手法は最先端の手法と比較して,最も有用な説明が得られたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:42:00 GMT)
Conformal Prediction Intervals for Markov Decision Process Trajectories [10.7] 本稿では、マルコフ決定プロセス(MDP)上で固定制御ポリシーを実行する自律システムの将来の挙動に関する共形予測区間を提供する。
この方法は、侵略的な種管理とStarCraft2の戦いのためのMDPに説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:43:53 GMT)
Deep Multi-view Semi-supervised Clustering with Sample Pairwise
Constraints [10.2] 本稿では,ネットワークファインタニングにおける3種類の損失を協調的に最適化するDMSC法を提案する。
提案手法は,最先端のマルチビューやシングルビューの競合よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:51:56 GMT)
NAGphormer: Neighborhood Aggregation Graph Transformer for Node
Classification in Large Graphs [10.1] 本研究では,数百万のノードを持つ大規模グラフに対してスケーラブルなNAGphormer(Neighborhood Aggregation Graph Transformer)を提案する。
NAGphormerはHop2Tokenと呼ばれる近隣アグリゲーションモジュールによって各ノードのトークンを構成する。
6つの小さなデータセットと3つの大きなデータセットを含む、さまざまな人気のあるベンチマークで広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:23:51 GMT)
MEAT: Maneuver Extraction from Agent Trajectories [9.9] 本稿では,大規模データセットにおけるエージェントトラジェクトリからの操作を抽出する自動手法を提案する。
分類ネットワークのトレーニングには,結果の操作を使用できるが,広い軌跡データセット解析には,例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:56:32 GMT)
The Slingshot Mechanism: An Empirical Study of Adaptive Optimizers and
the \emph{Grokking Phenomenon} [9.7] エンフロキング現象(英語: emphgrokking phenomenon)とは、長期にわたるオーバーフィッティングの後、突然、完全な一般化へと移行した状態を指す。
emphSlingshot Mechanism(emphSlingshot Mechanism)と呼ばれる、極端に遅い段階の適応勾配の異常なプラギーングが発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 00:04:21 GMT)
ProActive: Self-Attentive Temporal Point Process Flows for Activity
Sequences [9.6] ProActiveは、アクティビティシーケンス内のアクションの連続的な時間分布をモデル化するためのフレームワークである。
次のアクション予測、シーケンスゴール予測、エンドツーエンドシーケンス生成に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:30:55 GMT)
Generate, Evaluate, and Select: A Dialogue System with a Response
Evaluator for Diversity-Aware Response Generation [9.2] 現在の対話システムにおける多様性の欠如を克服することを目的としている。
本稿では,応答生成器が生成する複数の応答を評価するジェネレータ・評価器モデルを提案する。
我々は,提案システムとベースラインシステムの出力を比較するために人的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:22:22 GMT)
The Gender Gap in Face Recognition Accuracy Is a Hairy Problem [8.8] まず、男女の髪型が顔の認識精度に影響を及ぼす重要な違いがあることを実証する。
そして、認識精度を推定するために使用されるデータが、髪型が顔を妨げるかによって性別間でバランスが取れている場合、当初観察された精度の男女差が大きく消失することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:32:47 GMT)
Deep Learning-based Massive MIMO CSI Acquisition for 5G Evolution and 6G [8.7] 5G NRネットワークにおけるCSI(AI4CSI)のための2つの人工知能の実装手法を提案する。
これらのスキームはスペクトル効率(SE)、フィードバックオーバーヘッド、計算複雑性の観点から評価される。
航空インターフェース設計に大きな影響を与えることを考えると、第6世代(6G)ネットワークの候補技術となるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:45:25 GMT)
Binarizing Split Learning for Data Privacy Enhancement and Computation
Reduction [8.4] Split Learning(SL)は、クライアントが生データを共有することなく、サーバとディープラーニングモデルを協調的にトレーニングすることで、データのプライバシ保護を可能にする。
本研究では、高速な計算とメモリ使用量の削減のために、SLローカル層を二項化することを提案する。
我々の結果は、プライバシー保護の要求が高い軽量IoT/モバイルアプリケーションに対して、B-SLモデルが有望であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:07:02 GMT)
Dual-Branch Squeeze-Fusion-Excitation Module for Cross-Modality
Registration of Cardiac SPECT and CT [8.4] 心筋SPECTとCT由来のu-mapを登録するためのDuSFE (Dual-Branch Squeeze-Fusion-Excitation) モジュールを提案する。
DuSFEは、複数のモダリティからの知識を融合させ、各モダリティに対するチャネルワイドと空間的特徴の両方を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:44:06 GMT)
Explaining Neural Networks without Access to Training Data [8.3] ニューラルネットワークのトレーニングデータがアクセスできない場合に、ニューラルネットワークの説明を生成することを検討する。
$mathcalI$-Netsは、ポストホック、グローバルモデル解釈可能性に対するサンプルフリーアプローチとして提案されている。
私たちは$mathcalI$-Netフレームワークを、標準およびソフトな決定木を代理モデルとして拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:10:04 GMT)
MAREO: Memory- and Attention- based visual REasOning [7.9] 本稿では,視覚的推論に関する認知科学文献から着想を得た,視覚的推論のための新しいアーキテクチャを提案する。
MAREOは、タスク関連視覚情報の経路と維持のために、注意移りのシーケンスを通じて視覚的推論タスクを解決することを学ぶ。
視覚ルーチンは、シーン内のオブジェクト間のさまざまな関係を判断するためにトレーニングされた専用の推論モジュールによってデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:52:06 GMT)
Tensor Train for Global Optimization Problems in Robotics [7.7] 多くの数値最適化手法の収束は、解法に提供される初期推定に非常に敏感である。
提案手法は,グローバル最適に近い既存の最適化解法を初期化するためのテンソル法に基づくアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:18:26 GMT)
A Correlation-Ratio Transfer Learning and Variational Stein's Paradox [7.7] 本稿では,モデル間の正確な関係を構築するために,線形相関比という新たな戦略を提案する。
実用面では、新しいフレームワークはいくつかのアプリケーションシナリオ、特にデータストリームと医学研究の分野に適用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:59:16 GMT)
A new distance measurement and its application in K-Means Algorithm [7.2] ユークリッド距離に基づくK平均クラスタリングアルゴリズムは、サンプル間の線形距離にのみ注意を払う。
我々は,新しい距離測定,すなわちビュー距離を提案し,それをK-Meansアルゴリズムに適用する。
実験の結果、ほとんどのデータセットにおいて、ビュー距離に基づくK-Meansアルゴリズムは分類精度とクラスタリング効果をある程度改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:26:22 GMT)
A Causal Research Pipeline and Tutorial for Psychologists and Social
Scientists [7.1] 因果関係は世界を理解する科学的努力の基本的な部分である。
残念なことに、因果関係は心理学や社会科学の多くの分野においていまだに曖昧である。
研究に因果的アプローチを採用することの重要性に対する多くの勧告によって、我々は、必然的に因果的理論を研究パイプラインの他の部分と調和させるために、心理学における研究の典型的なアプローチを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:11:57 GMT)
Learning self-calibrated optic disc and cup segmentation from
multi-rater annotations [7.1] マルチレータアノテーションからOD/OCセグメンテーションを学習する新しいニューラルネットワークフレームワークを提案する。
提案手法は,両タスクの相互改善を実現し,最終的に改良されたセグメンテーション結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:35:07 GMT)
Enhancing Clean Label Backdoor Attack with Two-phase Specific Triggers [6.8] クリーンラベルバックドア攻撃を改善するための2相・画像特異的トリガ生成法を提案する。
提案手法は, 高い毒性率, 多くの評価基準下での盗聴性を有し, バックドア防御法に耐性を有する, 優れた攻撃成功率(98.98%)を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:34:06 GMT)
Toyota Smarthome Untrimmed: Real-World Untrimmed Videos for Activity
Detection [6.7] 私たちは、Toyota Smarthome Untrimmedという、いくつかの現実的な課題を特徴とする、新たな毎日のデータセットを導入しました。
このデータセットには、基本的な、複合的なアクティビティや、オブジェクトとのインタラクションを含むアクティビティを含む、密集したアノテーションが含まれている。
本研究では,現在の最先端手法が,TSデータセット上での良好な性能を達成できないことを示す。
本稿では,我々のデータセットが提供する新たな課題に取り組むために,アクティビティ検出のための新しいベースライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:50:48 GMT)
Seeing the forest and the tree: Building representations of both
individual and collective dynamics with transformers [6.5] 時間変化データから学習するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
本モデルは,多体システムにおける複雑な相互作用や力学の回復に有効であることを示す。
実験の結果, ある動物の脳のニューロンから学習し, 異なる動物の脳のニューロンにモデルを移すことが可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:14:57 GMT)
The Generalized Eigenvalue Problem as a Nash Equilibrium [6.3] 一般化固有値問題(GEP)は数値線型代数の基本概念である。
現在の最先端のメソッドでは、1イテレーションあたり$mathcalO(d2k)$の複雑さが必要です。
我々は、$mathcalO(dk)$の複雑さを実現する方法を示し、以前のメソッドで評価されたものよりも100倍のデータセットにスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:03:58 GMT)
Adversarial Counterfactual Environment Model Learning [6.3] 本稿では,特定のターゲットポリシーによってクエリされた対物データセットに一般化するためのモデル学習において,対物的リスク最小化(CQRM)を導入する。
政策学習において,対象の方針は多様かつ未知であるため,敵の方針に照らされた対実データに基づいて学習する敵のCQRM目標を提案する。
合成タスクにGALILEOを適用し,実世界の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:09:06 GMT)
A Novel Chinese Dialect TTS Frontend with Non-Autoregressive Neural
Machine Translation [6.1] 翻訳モジュールを用いた中国語方言TTSを提案する。
マンダリンのテキストを正しい正書法と文法で慣用表現に変換するのに役立つ。
TTSに翻訳を取り入れた最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:46:34 GMT)
Deep Leakage from Model in Federated Learning [6.0] モデル重みの伝達がクライアントのプライベートなローカルデータをリークする可能性を示す2つの新しいフレームワークを提案する。
また,提案攻撃に対する防御策を2つ導入し,その防御効果を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:56:00 GMT)
Quantum Orbital Minimization Method for Excited States Calculation on
Quantum Computer [6.0] エルミート作用素の励起状態を得るための量子古典的ハイブリッド変分法を提案する。
我々は,4つの水素原子を正方格子に配置した玩具モデルを用いて,$textH_2$,$textLiH$の励起状態を求める数値シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 22:43:13 GMT)
Hierarchical mixtures of Gaussians for combined dimensionality reduction
and clustering [5.8] このような2段階モデルの族が、ガウスの階層混合(HMoG)と呼ばれる単一の階層モデルにどのように結合できるかを示す。
HMoGは次元縮小とクラスタリングの両方を同時に捕捉し、その性能は確率関数によって閉形式で定量化される。
HMoGを合成データおよびRNAシークエンシングデータに適用し、2段階モデルの限界を超える方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 02:03:18 GMT)
An Enactivist-Inspired Mathematical Model of Cognition [5.8] 我々は、関連する文献で慎重に確認した5つの基本的なエノクティビズム認知科学のテレットを定式化する。
次に、これらの実践主義的信条に従う認知システムについて話すための数学的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:03:47 GMT)
The 1st Data Science for Pavements Challenge [5.6] Data Science for Pavement Challenge (DSPC)は、舗装条件監視と評価のための自動視覚システムの研究と開発を加速することを目指している。
第1回大会では8カ国22チームが出場した。
論文はトップ5チームからのソリューションを要約している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 05:02:31 GMT)
Beyond the Gates of Euclidean Space: Temporal-Discrimination-Fusions and
Attention-based Graph Neural Network for Human Activity Recognition [5.6] ウェアラブルデバイスによるヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、フィットネストラッキング、ウェルネススクリーニング、生活支援など多くの応用により、大きな関心を集めている。
従来のディープラーニング(DL)は、HARドメインのアートパフォーマンスの状態を規定している。
提案手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,入力表現を構造化し,サンプル間の関係性を利用する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:04:23 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） (Fri, 10 Jun 2022 09:21:14 GMT)
From Labels to Priors in Capsule Endoscopy: A Prior Guided Approach for
Improving Generalization with Few Labels [4.9] 我々は、より堅牢で一般化可能な表現を学習するために、より自由なドメイン知識を事前として使用することを提案する。
ラベルの代理として振る舞うことによって、ドメインの優先順位が表現の恩恵を受けることを実験的に示す。
我々の手法はドメインの最先端技術よりも優れている(もしくはギャップを埋める)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:35:49 GMT)
Accelerated Algorithms for Monotone Inclusions and Constrained
Nonconvex-Nonconcave Min-Max Optimization [4.6] まず,Yoon と Ryu によって提案された Extra Anchored Gradient (EAG) アルゴリズムが,Lipschitz 単調包摂の一般問題に応用可能であることを示す。
第2の結果は Extra Anchored Gradient Plus (EAG+) と呼ばれる新しいアルゴリズムであり、これは全ての単調包摂問題に対して加速された$O(frac1T)$収束率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:44:06 GMT)
Fast building segmentation from satellite imagery and few local labels [4.5] 非常に高解像度の衛星画像で建物セグメンテーション問題を解決するために,驚くほど少ないラベルが必要であることを示す。
たった527個のスパースポリゴンアノテーションでトレーニングした最良のモデルは、200×200メートルの窓に建つ建物数を数える作業において、足跡の保持よりも0.87個、R2が0.93個をリコールしています。
ヨルダンのアムマンの高分解能画像にモデルを適用し,都市変動検出の事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 23:39:21 GMT)
Intrinsic dimensionality and generalization properties of the
$\mathcal{R}$-norm inductive bias [4.4] $mathcalR$-normは、2層ニューラルネットワークの誘導バイアスの基礎である。
これらの補間子は,データに適合するリッジ関数があっても,本質的に多変量関数であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:33:15 GMT)
Unsupervised Sentence Simplification via Dependency Parsing [4.3] 本稿では,単純だが教師なしの文簡略化システムを提案する。
構文解析と文の埋め込みを利用して言語学的に効果的な単純化を生成する。
我々は、テュルクコルプスの39.13 SARIにおいて、教師なしの最先端を定め、様々な品質指標の教師なしベースラインに対して競争的に行動する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:55:25 GMT)
AxFormer: Accuracy-driven Approximation of Transformers for Faster,
Smaller and more Accurate NLP Models [4.2] AxFormerは、特定の下流タスクのために最適化されたトランスフォーマーモデルを作成するために、精度駆動の近似を適用するフレームワークである。
実験の結果,AxFormerモデルの方が最大4.5%精度が高く,2.5倍高速で3.2倍小型であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:02:42 GMT)
Simple Cues Lead to a Strong Multi-Object Tracker [4.0] 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） (Fri, 10 Jun 2022 07:30:22 GMT)
In Defense of Core-set: A Density-aware Core-set Selection for Active
Learning [3.7] 実世界のアクティブな学習シナリオでは、選択されたサンプルの多様性を考慮することが重要である。
本研究では,密度レンズを用いて特徴空間を解析し,密度認識コアセット(DACS)を提案する。
本手法は, 未ラベル試料の密度を推定し, 主にスパース領域から多種多様な試料を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:47:49 GMT)
Multifidelity Reinforcement Learning with Control Variates [3.3] 多くの計算科学や工学の応用において、与えられた入力に対応する興味あるシステムの出力は、異なるコストで異なるレベルの忠実度でクエリすることができる。
本研究では、与えられた制御タスクに対して、異なるレベルの忠実度を持つ複数の環境が存在する場合の強化学習問題について検討する。
状態-作用値関数の推定におけるばらつきを低減するために,低忠実度と高忠実度との相互相関を利用した多忠実度推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:01:37 GMT)
Deterministic Algorithms for the Hidden Subgroup Problem [3.3] 隠れ部分群問題に対する決定論的アルゴリズムを提案する。
アーベル群の場合、第1のアルゴリズムは最適なランダム化アルゴリズムと同じ最悪のクエリ複雑性を達成する。
非アーベル群に対する類似アルゴリズムは、最適ランダム化クエリの複雑さの$sqrt log n$ factorの範囲内にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:49:17 GMT)
Diffeomorphic Counterfactuals with Generative Models [3.0] そこで本研究では,そのような反事実を簡易かつ効果的に生成する手法を提案する。
より具体的には、適切な微分同相座標変換を行い、次にこれらの座標の勾配上昇を行い、特定の対象クラスとして大きな信頼度で分類された反事実を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:14:21 GMT)
Quantum heat engine based on a spin-orbit and Zeeman-coupled
Bose-Einstein condensate [2.9] 本稿では,スピン軌道とゼーマン結合を作用媒体とする凝縮体に基づく量子熱エンジンを提案する。
冷却および加熱は、凝縮体の外部磁化媒体と非磁化媒体との接触によってシミュレーションされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:29:58 GMT)
Borrowing or Codeswitching? Annotating for Finer-Grained Distinctions in
Language Mixing [2.7] 我々は、スペイン語と英語のコード変更と借用のために注釈付けされたTwitterデータの新しいコーパスを提示する。
コーパスには、トークンレベルで注釈付けされた9,500のツイートがあり、コードスイッチ、借入、名前付きエンティティがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:06:57 GMT)
Emoji-based Fine-grained Attention Network for Sentiment Analysis in the
Microblog Comments [2.6] 本稿では,ALBERT-FAETに基づくマイクロブログ感情分類モデルを提案する。
ALBERT事前学習モデルを用いてテキスト埋め込みを取得し,注意に基づくLSTMネットワークを用いた絵文字間埋め込みを学習する。
モデルの有効性を検証するため,比較実験とアブレーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:24:48 GMT)
Localized adversarial artifacts for compressed sensing MRI [2.6] 近年の研究では、全変動(TV)最小化と比較して、深いニューラルネットワークは、$ell2$-reconstructionエラーの観点から、対向ノイズと同じような堅牢性を示すことが示されている。
我々は、$ellinfty$-normを使用して、ロバストネスの異なる概念を検討し、ローカライズされた再構築アーティファクトは$ell2$-errorよりも関連する欠陥であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:20:52 GMT)
An application of neural networks to a problem in knot theory and group
theory (untangling braids) [2.4] 我々は、強化学習の枠組みとしてフィードフォワードニューラルネットワークを使用して、エージェントを訓練し、最小数の動作でレイドマイスターの動きを解き放つために、レイドマイスターの動きを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 23:04:48 GMT)
Muffliato: Peer-to-Peer Privacy Amplification for Decentralized
Optimization and Averaging [2.3] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)の緩和であるペアワイズネットワークディファレンシャルプライバシを導入する。
我々は、局所勾配降下ステップとゴシップ平均化を交互に交互に行う、微分プライベートな分散最適化アルゴリズムを導出する。
我々のアルゴリズムは,グラフ内のノード間距離の関数として,プライバシー保証を増幅することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:32:35 GMT)
Building an Icelandic Entity Linking Corpus [2.3] 我々は,多言語エンティティリンクモデル(mGENRE)とウィキペディアAPI検索(WAPIS)を組み合わせることで,データのラベル付けを行うアプローチについて述べる。
WAPISのみを用いた場合の30.9%に比べ,この組み合わせはコーパスの53.9%に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:01:57 GMT)
Massively Increasing the number of Antibody-Virus Interactions across
Studies [2.2] 生物学のあらゆる分野における中心的な課題は、将来の実験の結果を予測するために既存の測定値を使用することである。
本研究では,インフルエンザウイルスの変異株に対する抗体阻害データの豊富さを考察する。
我々は、抗体や血清が他の研究からどのような変異を阻害するかを予測するための計算フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:14:01 GMT)
Lost in Transmission: On the Impact of Networking Corruptions on Video
Machine Learning Models [2.1] 我々は、ビデオ機械学習のベンチマークデータセットで明らかなネットワークの破損を発見した。
ネットワークの破損は視覚的および時間的アーティファクト(スミア色やフレームドロップなど)を引き起こす。
これらのネットワークの破損は、さまざまなビデオMLタスクのパフォーマンスを低下させるが、効果はタスクとデータセットによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:50:50 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） (Fri, 10 Jun 2022 13:04:56 GMT)
NR-DFERNet: Noise-Robust Network for Dynamic Facial Expression
Recognition [1.9] DFERタスクにおけるノイズフレームの干渉を低減するために、ノイズロスト動的表情認識ネットワーク(NR-DFERNet)を提案する。
具体的には、空間的段階において、より識別的な空間的特徴を学習するために静的特徴に動的特徴を導入する動的静的融合モジュール(DSF)を考案する。
対象の無関係なフレームの影響を抑えるために,時間段階の変換器に新しい動的クラストークン(DCT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:17:30 GMT)
A Synapse-Threshold Synergistic Learning Approach for Spiking Neural
Networks [1.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、さまざまなインテリジェントなシナリオにおいて優れた機能を示している。
我々は,SNNにおけるシナプス重みとスパイク閾値を同時に訓練する新しいシナジスティック学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:41:36 GMT)
Secure multi-party quantum computation based on triply-even quantum
error-correcting codes [1.8] 我々は,Chalderbank-Shor-Steane量子誤り訂正符号(QECC)のサブクラスに基づくセキュアなマルチパーティ量子計算プロトコルを提案する。
自己双対のQECCを三重のCSS QECCに置き換えることで、論理魔法の状態の検証を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:43:11 GMT)
Evolutionary Echo State Network: evolving reservoirs in the Fourier
space [1.8] エコー状態ネットワーク(英語: Echo State Network, ESN)は、多数の隠れ隠れ重みを持つリカレントニューラルネットワークのクラスである(いわゆる貯水池)。
本研究では、フーリエ空間の貯水量を表すESN型の新しい計算モデルを提案し、周波数領域に遺伝的アルゴリズムを適用することで、これらの重みを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 08:59:40 GMT)
Human-AI Interaction Design in Machine Teaching [1.6] 本論文は,3つの構成要素(viz.,教示インターフェース,機械学習者,知識ベース)を備えたMTフレームワークの提案と,教示インターフェースの実現に関わる人間とAIのインタラクション設計に重点を置いている。
MLタスクから始まるMTシステムの開発に対処する必要がある設計上の決定について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:20:05 GMT)
Convolutional Layers Are Not Translation Equivariant [1.5] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に関する誤解を訂正する。
CNNは、重み共有によるシフト同変である畳み込み層で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:28:55 GMT)
Statistical limits for quantum networks with semiconductor entangled
photon sources [1.4] 一般的に用いられるビエクシトン・エクシトンカスケードからの偏光束縛光子源との絡み合わせの統計的制限について検討する。
我々は、エクシトン微細構造をチューニングする必要性を強調し、量子ドットにおけるフォトニックエンタングルメントのしばしば観測される時間進化が、大きな量子ネットワークには適用できない理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:12:22 GMT)
Social Practices for Social Driven Conversations in Serious Games [1.4] 本稿では,社会実践のモデルについて,コミュニケーションスキルの訓練医の特定の目標との会話を管理するための理論的枠組みとして記述する。
我々は,社会実践モデルに準拠したエージェントアーキテクチャの実現に向けたステップとして,社会実践の選択のための確率論的モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:56:24 GMT)
Position Labels for Self-Supervised Vision Transformer [1.3] 位置符号化は、入力画像の空間構造を捉えるために視覚変換器(ViT)にとって重要である。
絶対位置と相対位置を含む2次元画像専用の2つの位置ラベルを提案する。
我々の位置ラベルは、様々なViTの変種と組み合わさって、簡単にトランスフォーマーに接続できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:29:20 GMT)
Dynamic mean field programming [1.2] 大きな状態空間におけるモデルに基づく強化学習のための動的平均場理論が開発されている。
ガウス統計はベルマン方程式から導かれる平均場方程式の集合から計算することができる。
Q-値の場合、近似方程式は極値理論に訴えることによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:57:23 GMT)
Flexible Differentiable Optimization via Model Transformations [1.1] 目的および/または制約に存在する任意のパラメータに関して凸最適化問題の解を微分するJuliaライブラリであるDiffOpt.jlを紹介する。
このライブラリはMathOptInterface上に構築されており、解決者の豊富なエコシステムを活用し、JuMPのようなモデリング言語とうまく連携する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:59:13 GMT)
Training Neural Networks using SAT solvers [1.0] 本稿では,SATソルバを用いてニューラルネットワークのトレーニングを行うグローバル最適化手法を提案する。
実験では,パリティ学習などのタスクにおいて,ADAMオプティマイザに対するアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:31:12 GMT)
EigenFairing: 3D Model Fairing using Image Coherence [0.9] 表面はしばしば、メッシュの顔に関連する3Dポイントとテクスチャの三角形メッシュとしてモデル化される。
点が実表面の最大曲率や不連続性の臨界点に置かれない場合、メッシュの面はモデル化された表面の近くには置かれない。
本稿では,物体の観察画像の集合と整合するように頂点を再構成して3次元表面モデルを完成させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:13:19 GMT)
Quantum spectral clustering algorithm for unsupervised learning [0.8] 本稿では,量子プロセッサ上でのスペクトルクラスタリングを実現する回路設計を提案する。
確立された量子$k$-meansアルゴリズムと比較して、我々の手法は量子ランダムアクセスメモリや量子断熱処理を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:41:53 GMT)
Trainability of Dissipative Perceptron-Based Quantum Neural Networks [0.8] 分散QNN (Dissipative QNNs) と呼ばれる最近提案されたアーキテクチャの勾配スケーリング(従ってトレーニング容易性)を分析した。
DQNNは不規則な高原(すなわち、量子ビット数で指数関数的に消える勾配)を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:33:04 GMT)
Quantum networks boosted by entanglement with a control system [0.6] 送信者が第三者と事前の絡み合いを共有した場合に限って、情報発信チャネルで実現可能な2つの通信タスクを示す。
最初のタスクは、コントローラに情報を漏らすことなく古典的なメッセージを送信することである。
第2の課題は、受信機との二部交絡を確立すること、またはより一般的には、複数の空間的に分離された受信機との多部交絡を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:42:57 GMT)
A multi-objective constrained POMDP model for breast cancer screening [0.5] 世界的に認められた乳がん検診の方針について合意は得られていない。
リソースの可用性に関する懸念は、予算に準拠したポリシーの設計を必要とする。
乳がん検診のための多目的CPOMDPモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 22:43:49 GMT)
Approaching ideal visibility in singlet-triplet qubit operations using
energy-selective tunneling-based Hamiltonian estimation [0.4] GaAs量子ドットアレイにおける2電子スピン量子ビットのエネルギー選択的トンネル抽出に基づくハミルトンパラメータ推定について報告する。
周波数シェルドモードでのキュービット動作では、核分極に頼らずにコヒーレンス時間の40倍の増加が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:00:23 GMT)
Self-correction from higher-form symmetry protection on a boundary [0.3] 我々は、バルク内の明示的な1-形式対称性を創発的な1-形式対称性に置き換える方法を示す。
欠陥は対称性がなくても興味深いメモリ特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:00:01 GMT)
Simulations of Frustrated Ising Hamiltonians with Quantum Approximate
Optimization [0.2] 本稿では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて、物質基底状態を作成するための代替手法について検討する。
正方形, シャストリー・サザーランド, 三角形格子の単位セル上のイジングスピンモデルについて検討した。
トラップイオン量子コンピュータ上での計算のアプローチを実証し、理想的な理論値に近い確率でShastry-Sutherland単位セルの各基底状態の回復に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 20:25:40 GMT)
Accurate and efficient Simulation of very high-dimensional Neural Mass
Models with distributed-delay Connectome Tensors [0.2] 本稿では,2つの必須成分によって定義された高次元ニューラルマスモデル(NMM)を効率的に統合する手法を提案する。
1つ目は、各神経質量の力学の非線形ランダム微分方程式の集合である。
2つ目は、接続の強度と各接続の軸線に沿った情報伝達の遅延を符号化する、非常にスパースな3次元コネクトーム(CT)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:05:22 GMT)
Going Beyond the Cookie Theft Picture Test: Detecting Cognitive
Impairments using Acoustic Features [0.2] 標準化されたテストの音響的特徴は、認知障害者と非障害者とを確実に識別するために有効であることを示す。
インタビューのランダムな音声サンプルから抽出した特徴でさえ、認知障害の識別要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:04:22 GMT)
Machine Learning Application in Health [0.1] 商用機は、乗客間でウイルスを伝達し、場所間でウイルスを移動させる可能性の高い方法だ。
分析では、ワシントンD.C.都市圏への飛行回数が、市内および周辺地域で報告された死亡件数に影響を及ぼすかどうかを機械学習を用いて判定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:25:11 GMT)
Optical Diffraction Tomography based on 3D Physics-Inspired Neural
Network (PINN) [0.1] 光回折トモグラフィー(ODT)は半透明試料の屈折率(RI)の3次元再構成に使用される新しい3Dイメージング技術である。
ボルンやリトフ近似のような様々な試料のホログラフィー検出に基づいて、3D RIを再構成する様々な逆モデルが提案されている。
本稿では,3次元ニューラルネットワーク(NN)を応用した別のアプローチを提案する。このNNは,光波伝搬の物理理論に基づく物理モデルに基づくコスト関数を用いて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:19:04 GMT)
Weakly-supervised segmentation using inherently-explainable
classification models and their application to brain tumour classification [0.0] 本稿では,これら2つの問題に1つとして対処するために,本質的に説明可能な3つの分類法を提案する。
モデルは2つの異なるデータセットを用いたマルチクラス脳腫瘍分類のタスクに採用された。
得られた腫瘍のみの画像のサブセットの精度は、最先端のグリオーマ腫瘍グレーディングバイナリ分類器を98.7%の精度で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:44:05 GMT)
We Cannot Guarantee Safety: The Undecidability of Graph Neural Network
Verification [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、(全体)グラフ分類とノード分類の2つのタスクに一般的に使用される。
ノード分類の場合の検証は、検討されたグラフの度合いを制限するとすぐに決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:04:14 GMT)
Universal quantum circuits for quantum chemistry [0.0] 制御された単一励起ゲートは、粒子保存ユニタリには普遍的であることを示す。
我々の結果は量子計算化学の統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 18:06:43 GMT)
Testing Gravitational Self-interaction via Matter-Wave Interferometry [0.0] 重力的自己相互作用は、二重スリットを通過する粒子に対するシュロディンガー・ニュートン方程式を数値的に解くことによって研究される。
その結果、重力的自己干渉の存在は、物質波干渉法実験で試験できる干渉の周縁幅に影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:58:40 GMT)
Sentiment analysis on electricity twitter posts [0.0] このプロジェクトは、Twitterのデータを使ってイギリスとインドにおける電力価格の上昇について、人々の意見に基づいている。
目的は、Twitter上で表現された人々の表情や意見に対する感情分析を行うことである。
我々は、TF-IDF単語レベルが感情分析の電力料金データセットに与える影響を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 12:31:56 GMT)
Self-Supervised Deep Subspace Clustering with Entropy-norm [0.0] エントロピーノルムを用いた自己監督深部サブスペースクラスタリング(S$3$CE)
S$3$CEは自己教師付きコントラストネットワークを利用して、より効率的な特徴ベクトルを得る。
データ拡張を伴う新しいモジュールは、S$3$CEがデータのキー情報に集中できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:15:33 GMT)
Quantum thermodynamics with fast driving and strong coupling via the
mesoscopic leads approach [0.0] 熱浴と強く結合した駆動量子系の熱力学を理解することは、量子熱力学とメソスコピック物理学の中心的な焦点である。
メソスコピックリードのアプローチは、最近定常的な熱機械に一般化され、非相互作用極限でランダウアーB"ユティカー理論を再現する能力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:31:14 GMT)
Quantum space, ground space traversal, and how to embed multi-prover
interactive proofs into unentanglement [0.0] サビッチの定理は、NPSPACE計算はPSPACEでシミュレートできると述べている。
SQCMASPACE=NEXP のように、サビッチの定理の量子アナログが成り立たないことを示す。
SQCMASPACE を[Chailloux, Sattath, 2012] のスパース分離ハミルトン問題に組み込む方法を示す (QMA(2)-complete for 1/poly promise gap)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:35:10 GMT)
Quantum Random Number Generators : Benchmarking and Challenges [0.0] QRNG(Quantum Random Number Generators)の現状について論じる。
その結果,古典的擬似乱数生成器(PRNG)の諸特性と比較した。
QRNGの要件を、速度、アクセスの迅速性、効率性の観点から見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 19:03:53 GMT)
Quantum Go: Designing a Proof-of-Concept on Quantum Computer [0.0] 戦略的な囲碁ゲームは、退屈な数学的複雑さで知られ、多くのフィクション、映画、書籍のテーマとして使われてきた。
ここでは、まず箱が量子状態の重畳状態にある量子Goの新バージョンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:48:09 GMT)
Putting GPT-3's Creativity to the (Alternative Uses) Test [0.0] 我々はOpen AIの生成自然言語モデルであるGPT-3を試験に投入した。
我々はGPT-3の創造性をギルフォードの代替利用試験で評価した。
クリエイティブなアウトプットに関しては、現在人間はGPT-3を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:36:45 GMT)
Pulse-level Scheduling of Quantum Circuits for Neutral-Atom Devices [0.0] 我々は、中性原子デバイスアーキテクチャにおけるマルチキュービットゲートのパルスレベル実装により、シングルキュービットゲートとマルチキュービットゲートの同時実行が可能となることを示す。
単一および複数ビットゲート実行のための単一チャネルを持つ中性原子デバイス上で、量子回路の実行をパルスシーケンスとしてスケジュールするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:37:09 GMT)
Practical limits for large-momentum-transfer clock atom interferometers [0.0] 光時計遷移における原子干渉法は、地球と将来の宇宙ミッションの両方で多くの長いベースライン実験のために追求されている。
ここでは、$pi$パルスを用いて、このような大きな運動量を順次適用するために、干渉レーザの周波数ノイズに厳しい要求を課すことを示す。
これは、ノイズの存在下での不完全なパルスの忠実さによるものであり、共鳴光と相互作用する休息中の原子でさえ明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:39:03 GMT)
Poissonian Blurred Image Deconvolution by Framelet based Local Minimal
Prior [0.0] ポアソニアンノイズのぼやけた画像は、医学や天文学において非常に重要な詳細を隠蔽している。
本稿では,フレームレット変換に基づき,局所最小の先行処理を導入し,このツールと分数計算を併用して,ポアソニアンぼかし画像のデコンボリューションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:23:33 GMT)
Performance-tradeoff relation for locating two incoherent optical point
sources [0.0] 異なるパラメータに対する推定精度のトレードオフは、情報後悔によって特徴づけられる。
情報レグリート・トレーデオフ関係は, 遠心分離と遠心分離を推定するジョイントスキームを改善する可能性の直感的な図像を与えるだけでなく, 情報レグリート・トレーデオフ関係を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 06:17:28 GMT)
On the safe use of prior densities for Bayesian model selection [0.0] モデル選択における限界確率の事前感度の問題と,その役割について論じる。
また、実際には非常に一般的な選択である非形式的事前の使用についてもコメントします。
そのうちの1つは、太陽系外惑星検出における現実世界の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:17:48 GMT)
On the remarkable properties of Weyl particles [0.0] 我々は、ワイル粒子がゼロ電磁場において異なる状態に存在することを示す。
所望の速度でワイル粒子の局在を変更するために適用すべき電磁場を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 21:24:27 GMT)
On the probabilistic quantum error correction [0.0] 確率的量子誤り訂正(英: Probabilistic quantum error correction)は、ポストセレクションを用いて符号化された情報が復元されたかどうかを判定する誤り訂正法である。
いくつかのノイズチャンネルでは、エラー訂正を成功させる確率を最大化するために、情報を混合状態に符号化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:08:54 GMT)
Object Detection, Recognition, Deep Learning, and the Universal Law of
Generalization [0.0] 普遍一般化法則(Universal Law of Generalization)は、一般化が様々な種やタスクにまたがる同様の性質に従うという証拠を提供する。
一般化の根底にある内部表現は、我々の環境における物体の検出と認識の自然な性質を反映しているという仮説を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 22:26:29 GMT)
Nonlinear dynamical Casimir effect at weak nonstationarity [0.0] 小さい非線形性でさえ、大きな進化の段階での動的カシミール効果の粒子生成に大きな影響を及ぼす。
我々は、無質量スカラー場理論において、実効的なハミルトニアンおよび再仮定先導ループ補正を粒子束に導出する。
動的カシミール効果の量子回路アナログを考えるが、これは本質的に非線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 19:58:21 GMT)
Neutrinos, mixed bosons, Quantum Reference Frames and entanglement [0.0] 古典的に定義されていない混合粒子に対するレストフレームの概念は、量子フレームの文脈で導入可能であることを示す。
混合粒子を含む反応を特徴付ける新しい形態のフレーム依存絡み合いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:04:09 GMT)
Mixed integer linear optimization formulations for learning optimal
binary classification trees [0.0] 最適二分分類木を設計するための4つの混合整数線形最適化(MILO)法を提案する。
モデルをスケールする能力を示すために、13の公開データセットで実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 03:10:14 GMT)
Measurement disturbance tradeoffs in three-qubit unsupervised quantum
classification [0.0] 教師なしシステムにおける二項分類タスクの最も単純な例について検討する。
我々は,非自明な第1分類が第2分類の成功率に影響を与えない戦略の範囲を見いだす。
しかし、第1分類と第2分類の成功率との間には、非自明な測定障害がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:14:47 GMT)
Log-concave density estimation in undirected graphical models [0.0] 最大推定値 (MLE) はいくつかのテント関数の指数関数の積であることを示す。
MLE は、グラフ $G$ がcliques の非随伴和であるときに一貫したものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:01:11 GMT)
Less Is More: Linear Layers on CLIP Features as Powerful VizWiz Model [0.0] 視覚的質問応答のような多目的タスクの現在のアーキテクチャは、その複雑さに悩まされている。
特徴抽出器の微調整を必要としないCLIPアーキテクチャを提案する。
VizWiz 2022 Visual Question Answering Challenge: Predict Answer to a Visual Question and AP score of 83.78 % on Task 2: Predict Answerability of a Visual Question。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:03:52 GMT)
Impact of dynamics, entanglement, and Markovian noise on the fidelity of
few-qubit digital quantum simulation [0.0] マルコフノイズの理論には、不整合リンドブラッドノイズ、ゲートベースの誤差、ハミルトンノイズが含まれる。
ゲートベースのリンドブラッドモデルは、説明を提供することができる。
IBM-Q量子ハードウェアプラットフォーム上で、固定ゲート数で3つの量子ビットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 01:21:04 GMT)
Hankel low-rank approximation and completion in time series analysis and
forecasting: a brief review [0.0] 我々は,ハンケルの低ランク近似と完備化に関する研究について,特に時系列解析と予測にこの方法論をどのように利用できるかに注目した。
まず、問題の可能な定式化を説明し、グローバルな最適解を得るための関連するトピックや課題について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:50:52 GMT)
Group Threat, Political Extremity, and Collective Dynamics in Online
Discussions [0.0] 本研究では,コメンテータのネットワークにおける影響の異なる指標とグループ脅威の認識との関係について検討する。
以上の結果から、政治的に極端である集団は、不当に影響力のあるコメント者を含める可能性が高いという仮説が支持された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 10:47:21 GMT)
GD-VAEs: Geometric Dynamic Variational Autoencoders for Learning
Nonlinear Dynamics and Dimension Reductions [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)に関する学習戦略を用いた一般多様体ラテント空間の非線形状態空間モデル学習手法を開発した。
パラメータ化PDEと物理における問題に触発され,非線形バーガース方程式の低次元表現,制約された機械系,反応拡散系の空間場を学習するタスクにおける本手法の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:23:23 GMT)
Feedback cooling Bose gases to quantum degeneracy [0.0] 実時間フィードバックを用いて原子ボースガスを量子縮退に冷却できることが示される。
本研究では, 初期低濃度熱ボースガスをフィードバック制御により高純度ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)に冷却できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:03:25 GMT)
Fast Deep Autoencoder for Federated learning [0.0] DAEF(Deep Autoencoder for Federated Learning)は、ディープオートエンコーダの新規かつ高速かつプライバシ保護実装である。
従来のニューラルネットワークとは異なり、DAEFはディープオートエンコーダネットワークを非定型的にトレーニングし、トレーニング時間を劇的に短縮する。
この手法は、7つの実際の異常検出データセットを用いて従来の(定型的な)ディープオートエンコーダと比較して評価・比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:17:06 GMT)
Ego2HandsPose: A Dataset for Egocentric Two-hand 3D Global Pose
Estimation [0.0] Ego2HandsPoseは、目に見えないドメインでカラーベースの2Dトラッキングを可能にする最初のデータセットである。
本研究では,1)1つの画像を用いた3次元手ポーズアノテーションの実現,2)2次元手ポーズから3次元手ポーズへの自動変換,3)時間的整合性を伴う高精度な両手トラッキングを実現するためのパラメトリックフィッティングアルゴリズムの開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:50:45 GMT)
Dynamic stability of power grids -- new datasets for Graph Neural
Networks [0.0] 合成電力グリッドの2つの新しいデータセットを導入する。
各格子について、モンテカルロシミュレーションを用いて動的安定性を推定した。
より多くのデータ上でより複雑なモデルをトレーニングすることで、パフォーマンスを驚くほど高いレベルに改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:23:22 GMT)
Distributionally Robust End-to-End Portfolio Construction [0.0] データから直接、リスク耐性パラメータとロバストネスの程度を学習する方法を示す。
本稿では,ポートフォリオ構築のためのエンドツーエンドの分散ロバストシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:16:22 GMT)
Deep Multi-Agent Reinforcement Learning with Hybrid Action Spaces based
on Maximum Entropy [0.0] 本稿では,ハイブリッドアクション空間におけるマルチエージェント問題に対処するために,深層マルチエージェントハイブリッド・アクター・クリティカル(MAHSAC)を提案する。
このアルゴリズムは、中央集権的なトレーニングであるが、分散実行(CTDE)パラダイムに従い、ハイブリッドアクション空間問題を扱うためにソフトアクター・クリティカルアルゴリズム(SAC)を拡張している。
私たちの経験は、連続的な観察と離散的なアクション空間を持つ、簡単なマルチエージェント粒子の世界と、いくつかの基本的なシミュレートされた物理学で動いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 13:52:59 GMT)
Complete physical characterization of QND measurements via tomography [0.0] 任意量子非破壊検出器(QND)のための自己整合トモグラフィーを導入する。
我々は、測定プロセスを含む検出器の完全な物理的特性を構築する。
このフレームワークはQND検出器の動的解析のための診断ツールであり、エラーを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 09:21:56 GMT)
ClamNet: Using contrastive learning with variable depth Unets for
medical image segmentation [0.0] ユニッツは、完全な畳み込みネットワーク(FCN)とともに、医療画像のセマンティックセグメンテーションの標準手法となった。
Unet++は、UnetとFCNが直面している問題のいくつかを解決するために、Unetの亜種として導入された。
医用画像のセマンティックセグメンテーションにUnet++を訓練するために, コントラスト学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 16:55:45 GMT)
CASS: Cross Architectural Self-Supervision for Medical Image Analysis [0.0] Cross Architectural Self-Supervisionは、トランスフォーマーとCNNを同時に活用する、新しい自己教師型学習アプローチである。
既存の最先端の自己教師型学習手法と比較して,CASSのトレーニング済みCNNを実証的に示し,トランスフォーマーは100%ラベル付きデータで平均8.5%を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 04:30:50 GMT)
Bayesian Estimation of Differential Privacy [0.0] Differentially Private SGDは、正式なプライバシ保証を備えた機械学習モデルのトレーニングを可能にする。
このようなアルゴリズムが理論的に保証する保護と、実際に得られる保護との間には相違点がある。
本稿では,プライバシ予算の信頼区間として,差分プライベートトレーニングによって得られる保護を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 15:57:18 GMT)
Band structures under non-Hermitian periodic potentials: Connecting
nearly-free and bi-orthogonal tight-binding models [0.0] 想像上のスカラーポテンシャルはバンドギャップを開かず、例外的な点の形成につながることを示す。
想像上のベクトルポテンシャルは、自由系における縮退の解除のために低エネルギーバンドの分離を妨げる。
複素スカラーポテンシャルが十分に大きいときに連続体モデルの分散関係を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 00:33:30 GMT)
Applications of a perturbation-aware local correlation method to coupled
cluster linear response properties [0.0] 最近提案された2種類のペア・ナチュラル・オービタル・アプローチによるクラスタ特性計算のスケーリングの有効性について検討した。
我々は、PNO++の実装を拡張し、PNO++メソッドを組み合わせて、電子相関効果を記述するために使用される仮想軌道空間を定義した。
1-フルオロヘプタンまでのフルオロアルカン鎖に対して、PNO++法とPNO++法を組み合わせることで、同様のコンパクトな仮想空間に対するPNOよりも応答特性の局所化誤差が小さいことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 17:46:17 GMT)
An Image Processing Pipeline for Camera Trap Time-Lapse Recordings [0.0] このパイプラインには、ヒューマン・イン・ザ・ループのビデオセグメンテーションと動物の再識別を支援する機械学習モデルが含まれている。
ガチョウの空間生態と社会行動について研究した1年間のプロジェクトにおいて,本パイプラインの実用性に関するいくつかの成果と考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 14:58:47 GMT)
AHD ConvNet for Speech Emotion Classification [0.0] 本稿では,一般的なCREMA-Dデータセットにおいて,与えられたwav形式の音声ノートから感情を学習するためのデータポイントを用いた新しいメルスペクトル学習手法を提案する。
感情音声認識の課題に対処するために用いられた他のアプローチと比較して、トレーニング時間が短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 11:57:28 GMT)
A bio-inspired implementation of a sparse-learning spike-based
hippocampus memory model [0.0] 本研究では,海馬に基づくバイオインスパイアされた新しい記憶モデルを提案する。
記憶を覚えたり、キューから思い出したり、同じキューで他の人を学ぼうとする時の記憶を忘れたりできる。
この研究は、完全に機能するバイオインスパイアされたスパイクベースの海馬記憶モデルの最初のハードウェア実装を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jun 2022 07:48:29 GMT)