MLP-3D: A MLP-like 3D Architecture with Grouped Time Mixing [123.4] ビデオ認識のための斬新な3Dアーキテクチャを提案する。
結果は、最先端の3D CNNやビデオに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:21:33 GMT)
Exploring Structure-aware Transformer over Interaction Proposals for
Human-Object Interaction Detection [119.9] 我々は、新しいトランスフォーマー型ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出器、すなわち、インタラクション提案(STIP)による構造認識トランスフォーマーを設計する。
STIPはHOIセット予測の過程を、まず相互作用の提案生成を行い、次に構造認識変換器を介して非パラメトリック相互作用提案をHOI予測に変換する2つのフェーズに分解する。
構造対応トランスフォーマーは、相互作用提案間の相同的意味構造を付加してバニラトランスフォーマーをアップグレードし、各相互作用提案内の人間・物体の局所的空間構造を付加し、HOIを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:21:08 GMT)
Silver-Bullet-3D at ManiSkill 2021: Learning-from-Demonstrations and
Heuristic Rule-based Methods for Object Manipulation [118.3] 本稿では,SAPIEN ManiSkill Challenge 2021: No Interaction Trackにおいて,以下の2つのトラックを対象としたシステムの概要と比較分析を行った。
No Interactionは、事前に収集された実証軌道からの学習ポリシーのターゲットを追跡する。
このトラックでは,タスクを一連のサブタスクに分解することで,高品質なオブジェクト操作をトリガするHuristic Rule-based Method (HRM) を設計する。
各サブタスクに対して、ロボットアームに適用可能なアクションを予測するために、単純なルールベースの制御戦略が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:20:42 GMT)
Language Models are General-Purpose Interfaces [109.5] 本稿では,様々な基礎モデルに対する汎用インタフェースとして言語モデルを提案する。
事前訓練されたエンコーダのコレクションは、様々なモダリティ(ビジョンや言語など)を知覚する
インタフェースとモジュールエンコーダを協調的に事前学習するための半因果言語モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:34:22 GMT)
Latent Diffusion Energy-Based Model for Interpretable Text Modeling [107.1] 本稿では,拡散モデルと潜時空間ESMの共生を変動学習フレームワークで導入する。
我々は,学習した潜在空間の品質を向上させるために,情報ボトルネックと合わせて幾何学的クラスタリングに基づく正規化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:41:31 GMT)
Memory-Based Model Editing at Scale [102.3] 既存のモデルエディタは、編集対象のスコープを正確にモデル化するのに苦労する。
SERAC(Retrieval-Augmented Counterfactal Model)を用いた半パラメトリック編集を提案する。
SERACは、編集を明示的なメモリに格納し、必要に応じてベースモデルの予測を変更できるように、それらを推論することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 23:40:34 GMT)
Distributed Adversarial Training to Robustify Deep Neural Networks at
Scale [100.2] 現在のディープニューラルネットワーク(DNN)は、入力に対する敵の摂動が分類を変更したり操作したりする敵の攻撃に対して脆弱である。
このような攻撃を防御するために、敵の訓練(AT)として知られる効果的なアプローチが、堅牢な訓練を緩和するために示されている。
複数のマシンにまたがって実装された大規模バッチ対逆トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:39:43 GMT)
Detached Error Feedback for Distributed SGD with Random Sparsification [99.0] コミュニケーションのボトルネックは、大規模なディープラーニングにおいて重要な問題である。
非効率な分散問題に対する誤りフィードバックよりも優れた収束性を示す分散誤差フィードバック(DEF)アルゴリズムを提案する。
また、DEFよりも優れた境界を示すDEFの一般化を加速するDEFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:19:06 GMT)
Towards Universal Sequence Representation Learning for Recommender
Systems [98.0] 我々はUniSRecという新しいユニバーサルシーケンス表現学習手法を提案する。
提案手法は、項目の関連記述テキストを用いて、異なる推薦シナリオ間で転送可能な表現を学習する。
我々のアプローチは、パラメータ効率のよい方法で、新しいレコメンデーションドメインやプラットフォームに効果的に移行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 07:21:56 GMT)
Bringing Image Scene Structure to Video via Frame-Clip Consistency of
Object Tokens [94.0] StructureViTは、トレーニング中にのみ利用可能な少数の画像の構造を利用することで、ビデオモデルを改善する方法を示している。
SViTでは、複数のビデオ理解タスクとデータセットのパフォーマンスが大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:45:05 GMT)
Learning Domain Adaptive Object Detection with Probabilistic Teacher [93.8] 確率的教師(PT)と呼ばれる,シンプルで効果的な枠組みを提案する。
PTは、段階的に進化する教師から未ラベルの目標データの不確実性を捉え、相互に有利な方法で生徒の学習を指導することを目的としている。
また,不確実性誘導型自己学習を促進するために,新しいエントロピー・フォカル・ロス(EFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:24:22 GMT)
On the Learning of Non-Autoregressive Transformers [91.3] 非自己回帰変換器(Non-autoregressive Transformer、NAT)は、テキスト生成モデルのファミリーである。
NAT学習の課題を明らかにするため,理論的および経験的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:42:09 GMT)
Singular Value Fine-tuning: Few-shot Segmentation requires
Few-parameters Fine-tuning [88.3] 過度に適合する問題を克服する解決策を提案し,新しいクラスを学習する際のモデル一般化に寄与する。
我々の手法は,Singular Value Decomposition (SVD) を用いて,バックボーンパラメータを3つの連続行列に分解する。
私たちはPascal-5$i$とCOCO-20$i$を1ショットと5ショットで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:00:14 GMT)
Neural Laplace: Learning diverse classes of differential equations in
the Laplace domain [86.5] 本稿では,これらすべてを含む多種多様な微分方程式(DE)を学習するための統一的な枠組みを提案する。
時間領域の力学をモデル化する代わりに、ラプラス領域でモデル化する。
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） (Mon, 13 Jun 2022 09:37:34 GMT)
LST: Ladder Side-Tuning for Parameter and Memory Efficient Transfer
Learning [82.9] 大規模な事前訓練されたモデルのパラメータセット全体を更新するのはコストがかかる。
PETL技術は、トレーニング済みのバックボーンネットワーク内のパラメータの小さなサブセットを更新して、新しいタスクを実行できる。
本稿では,学習用メモリの必要量を大幅に削減するPETL技術であるLadder Side-Tuning (LST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 23:51:56 GMT)
SNeS: Learning Probably Symmetric Neural Surfaces from Incomplete Data [77.5] 我々はニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のようなニューラルリコンストラクションとレンダリングの最近の進歩の強みの上に構築する。
我々は3次元形状と材料特性にソフト対称性の制約を適用し,光,アルベド色,反射率に分解された外観を有する。
保存されていない領域を高い忠実度で再構成し、高品質な新しいビュー画像を作成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:37:50 GMT)
No-Regret Learning in Games with Noisy Feedback: Faster Rates and
Adaptivity via Learning Rate Separation [76.6] 学習者が他の最適化エージェントと連続したゲームに関わった場合の後悔の問題を考察する。
この場合、全てのプレイヤーが非相対的アルゴリズムに従えば、完全に敵対する環境に対してかなり低い後悔を達成することができる。
本稿では,最悪とベストケースの後悔の保証を円滑に補間する完全適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:13:51 GMT)
Discovering Object Masks with Transformers for Unsupervised Semantic
Segmentation [75.0] MaskDistillは教師なしセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、低レベルの画像キューにラッチを付けず、オブジェクト中心のデータセットに限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:59:43 GMT)
JiuZhang: A Chinese Pre-trained Language Model for Mathematical Problem
Understanding [74.1] 本稿では,中国初の数学的事前学習言語モデル(PLM)を提示することにより,機械の数学的知性向上を目指す。
他の標準のNLPタスクとは異なり、数学的テキストは問題文に数学的用語、記号、公式を含むため理解が難しい。
基礎課程と上級課程の両方からなる数学PLMの学習を改善するための新しいカリキュラム事前学習手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:03:52 GMT)
Differentiable and Transportable Structure Learning [73.8] 本稿では,新しい構造と損失関数を用いて,検出された構造物の輸送性を回復するD構造について紹介する。
エッジ精度と構造ハミング距離に関して,D構造を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:50:53 GMT)
GPU-Accelerated Machine Learning in Non-Orthogonal Multiple Access [71.6] 非直交多重アクセス(Noma)は、将来の5Gおよび6Gネットワークに必要な大規模な接続を可能にする興味深い技術である。
線形処理と非線形処理の両方の利点を組み合わせたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:38:23 GMT)
Rank Diminishing in Deep Neural Networks [71.0] ニューラルネットワークのランクは、層をまたがる情報を測定する。
これは機械学習の幅広い領域にまたがる重要な構造条件の例である。
しかし、ニューラルネットワークでは、低ランク構造を生み出す固有のメカニズムはあいまいで不明瞭である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:03:32 GMT)
Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge
Distillation [70.9] 本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合する動的事前知識(DPK)を提案する。
私たちのメソッドは、単にターゲットではなく、教師の特徴を入力として取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:52:13 GMT)
Information-Theoretic Memory Scaling in the Many-Body Localization
Transition [68.8] 本研究では,多体局所化の文脈における局所記憶の理解について検討する。
本稿では,局所記憶の真の定量化手法として,力学ホレボ量を導入する。
我々は、多体局所化遷移における定常状態における明らかなスケーリング挙動を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:26:21 GMT)
Transductive CLIP with Class-Conditional Contrastive Learning [68.5] 雑音ラベル付き分類ネットワークをスクラッチから学習するための新しいフレームワークであるTransductive CLIPを提案する。
擬似ラベルへの依存を軽減するために,クラス条件のコントラスト学習機構を提案する。
アンサンブルラベルは、ノイズラベル付きディープニューラルネットワークのトレーニングを安定化するための擬似ラベル更新戦略として採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:04:57 GMT)
Computation Offloading and Resource Allocation in F-RANs: A Federated
Deep Reinforcement Learning Approach [67.1] フォグ無線アクセスネットワーク(フォグ無線アクセスネットワーク、F-RAN)は、ユーザのモバイルデバイス(MD)が計算タスクを近くのフォグアクセスポイント(F-AP)にオフロードできる有望な技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:19:20 GMT)
Content Popularity Prediction in Fog-RANs: A Clustered Federated
Learning Based Approach [66.3] 本稿では,ローカルユーザとモバイルユーザの両面からコンテンツの人気度を統合した,モビリティに配慮した新しい人気予測ポリシーを提案する。
ローカルユーザにとって、コンテンツの人気は、ローカルユーザやコンテンツの隠された表現を学習することによって予測される。
モバイルユーザーにとって、コンテンツの人気はユーザー好みの学習によって予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:34:00 GMT)
Feature Purification: How Adversarial Training Performs Robust Deep
Learning [66.1] ニューラルネットワークのトレーニングプロセス中に隠れた重みに、特定の小さな密度の混合物が蓄積されることが、敵の例の存在の原因の1つであることを示す。
この原理を説明するために、CIFAR-10データセットの両実験と、ある自然な分類タスクに対して、ランダムな勾配勾配勾配を用いた2層ニューラルネットワークをトレーニングすることを証明する理論的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:45:25 GMT)
Multi-Agent Neural Rewriter for Vehicle Routing with Limited Disclosure
of Costs [65.2] チームのマルコフゲームとして、部分的に観測可能なコストでマルチサイクルルーティング問題を解く。
我々のマルチエージェント強化学習アプローチである、いわゆるマルチエージェントニューラルリライタは、1エージェントニューラルリライタを利用して、反復的に書き換えるソリューションによって問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:17:40 GMT)
Provably Efficient Offline Reinforcement Learning with Trajectory-Wise
Reward [65.1] 我々はPessimistic vAlue iteRaTionとrEward Decomposition (PARTED)という新しいオフライン強化学習アルゴリズムを提案する。
PartEDは、最小2乗ベースの報酬再分配を通じて、ステップごとのプロキシ報酬に軌道を分解し、学習したプロキシ報酬に基づいて悲観的な値を実行する。
私たちの知る限りでは、PartEDは、トラジェクティブな報酬を持つ一般のMDPにおいて、証明可能な効率のよい最初のオフラインRLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:11:22 GMT)
COSTA: Covariance-Preserving Feature Augmentation for Graph Contrastive
Learning [64.8] 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） (Mon, 13 Jun 2022 07:11:26 GMT)
Low-complexity deep learning frameworks for acoustic scene
classification [64.2] 音響シーン分類(ASC)のための低複雑さ深層学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、フロントエンドのスペクトログラム抽出、オンラインデータ拡張、バックエンドの分類、予測される確率の後期融合の4つの主要なステップに分けることができる。
DCASE 2022 Task 1 Development データセットで実施した実験は,低複雑さの要求を十分に満たし,最も高い分類精度を 60.1% で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:41:39 GMT)
What Should I Know? Using Meta-gradient Descent for Predictive Feature
Discovery in a Single Stream of Experience [63.8] 計算強化学習は、未来の感覚の予測を通じて、エージェントの世界の知覚を構築しようとする。
この一連の作業において、オープンな課題は、エージェントがどの予測が意思決定を最も支援できるかを、無限に多くの予測から決定することである。
本稿では,エージェントが何を予測するかを学習するメタ段階的な降下過程,(2)選択した予測の見積もり,3)将来の報酬を最大化するポリシーを生成する方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:31:06 GMT)
Precise expressions for random projections: Low-rank approximation and
randomized Newton [63.7] マトリックススケッチは、そのような次元削減を非常に効率的に行うための強力な技術として登場した。
本研究では,スケッチによって得られたランダムな投影行列の予測値に対して,確率的に正確な表現を提供する手法を開発した。
これらの表現は、様々な機械学習タスクにおける次元削減のパフォーマンスを特徴付けるのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:13:51 GMT)
A Multi-purpose Real Haze Benchmark with Quantifiable Haze Levels and
Ground Truth [61.9] 本稿では,ハズフリー画像とその場でのハズ密度測定を併用した,最初の実画像ベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットはコントロールされた環境で生成され、プロの煙発生装置がシーン全体を覆っている。
このデータセットのサブセットは、CVPR UG2 2022 チャレンジの Haze Track における Object Detection に使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:14:06 GMT)
An Exploration of Post-Editing Effectiveness in Text Summarization [59.0] AI生成テキストの"ポスト編集"は、人間の作業量を削減し、AI出力の品質を改善する。
編集後提供した要約と,要約品質,人的効率,ユーザエクスペリエンスのマニュアル要約を比較した。
本研究は,テキスト要約にポスト編集がいつ有用かについて,貴重な知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:00:02 GMT)
RigNeRF: Fully Controllable Neural 3D Portraits [52.9] RigNeRFは、単一のポートレートビデオから学んだ頭部ポーズと表情を完全に制御できる。
本手法が明示的な頭部ポーズと表情制御を備えたポートレートシーンのフリービュー合成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:28:34 GMT)
Recommender Transformers with Behavior Pathways [50.8] Recommender Transformer (RETR) を新しいパスウェイアテンション機構で構築する。
実世界の7つのデータセットにおけるRETRの有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:58:37 GMT)
Exploring and Exploiting Hubness Priors for High-Quality GAN Latent
Sampling [50.2] 本稿では, GAN潜伏分布の偏りを探索し, 利用することによって, 新たなGAN潜伏サンプリング手法を提案する。
後続の「チェリーピッキング」とは違って,画像合成に先立って高品質の潜伏剤を識別する先駆的手法であるため,効率がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:13:39 GMT)
Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling [46.3] 半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。
本稿では,信頼度の高い標本のみにラベルを割り当て,最適な輸送手段によって最適なラベル割り当てを学習する信頼シンクホーン割り当て(CSA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:16:26 GMT)
Provable Benefit of Multitask Representation Learning in Reinforcement
Learning [46.1] 本稿では,低ランクマルコフ決定過程(MDP)モデルに基づく表現学習の利点を理論的に特徴づける。
我々の知る限りでは、探索に基づく報酬なしマルチタスク強化学習における表現学習の利点を特徴づける最初の理論的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:29:02 GMT)
A Database for Perceived Quality Assessment of User-Generated VR Videos [45.1] 私たちは、豊富なコンテンツと歪みの多様性を備えた502のユーザ生成ビデオを含む、360ドル規模で最大のビデオデータベースの1つを構築します。
我々は,139人のユーザの視聴行動を捉え,その評価スコアを4つの異なる視聴条件下で収集する。
記録データの詳細な統計分析を行い、いくつかの興味深い観測結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:22:57 GMT)
Invariant Structure Learning for Better Generalization and Causal
Explainability [44.6] 因果構造発見を改善するための新しいフレームワークである不変構造学習(ISL)を提案する。
ISLはデータを異なる環境に分割し、異なる環境にわたってターゲットに不変な構造を学ぶ。
我々は、ISLが因果構造を正確に発見し、代替手法より優れ、大きな分布シフトを持つデータセットに対して優れた一般化をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:04:23 GMT)
Compositional Mixture Representations for Vision and Text [43.2] 視覚と言語の間の共通表現空間により、ディープネットワークは画像内のオブジェクトと対応する意味の意味を関連付けることができる。
本稿では,テキストの合成性を視覚領域に含ませる共有ガウス混合表現を,明示的な位置監督を伴わずに学習するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:16:40 GMT)
Learning a Degradation-Adaptive Network for Light Field Image
Super-Resolution [43.2] LF画像SRを複数の劣化で処理する最初の手法を提案する。
劣化適応ネットワーク(LF-DAnet)は、SRプロセスに先立って劣化を組み込むように設計されている。
提案手法は,広範囲な劣化条件下での優れたSR性能を実現し,実際のLF画像より優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:44:46 GMT)
TriMix: Virtual embeddings and self-consistency for self-supervised
learning [43.1] TriMixは、線形データを通じて仮想埋め込みを生成する自己教師型学習の新しい概念である。
我々は,TriMixを2.71%,0.41%改善した8つのベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:20:28 GMT)
2nd Place Solution for ICCV 2021 VIPriors Image Classification
Challenge: An Attract-and-Repulse Learning Approach [41.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、大規模なデータセットを利用することで、画像分類において大きな成功を収めた。
特徴表現を豊かにするContrastive Regularization(CR)と、異なるクラスに対する適合性のバランスをとるSymmetric Cross Entropy(SCE)からなるAttract-and-Repulseを提案する。
具体的には、SCEとCRは、クラス(トラクション)とインスタンス(リパルス)の情報間の適応的トレードオフによる過度な適合を緩和しながら、識別表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:54:33 GMT)
Robust Distillation for Worst-class Performance [38.8] 我々は,学生の最低級のパフォーマンス向上に適した蒸留技術を開発した。
我々は,我々の頑健な蒸留技術が最悪の性能を向上させることを実証的に示す。
私たちは、堅牢な学生のトレーニングを目標とするときに、良い教師を何にするかについて、洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:17:00 GMT)
Provably Efficient Model-Free Algorithm for MDPs with Peak Constraints [38.3] 本稿では,有限地平線における全報酬の最大化と,各エポックにおける制約を確率1で満たすため,エージェントがポリシーを選択する,制約付きマルコフ決定プロセス(PCMDP)について考察する。
そこで本研究では,PCMDP問題を制約のない問題に変換するモデルフリーアルゴリズムを提案し,Q-ラーニングに基づくアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:02:32 GMT)
Identifying Exoplanets with Deep Learning. IV. Removing Stellar Activity
Signals from Radial Velocity Measurements Using Neural Networks [36.8] 本研究では,RV観測から活動信号(星点/星雲による)を効果的に除去できることを,機械学習技術が示している。
将来的には、これらの技術は太陽系外の恒星の観測から活動信号を取り除き、太陽に似た恒星の周囲に居住可能な地球質量の太陽系外惑星を検出するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:25:38 GMT)
iCITRIS: Causal Representation Learning for Instantaneous Temporal
Effects [36.4] 因果表現学習は、基礎となる因果変数とその関係を高次元観測から識別するタスクである。
時間的シーケンスにおける瞬時効果を処理できる因果表現学習法iCITRISを提案する。
3つのビデオデータセットの実験において、iCITRISは因果因子とその因果グラフを正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:56:40 GMT)
Description and Discussion on DCASE 2022 Challenge Task 2: Unsupervised
Anomalous Sound Detection for Machine Condition Monitoring Applying Domain
Generalization Techniques [35.5] 音響シーン・イベントの検出・分類のタスク記述について紹介する。2022 課題2:「ドメイン一般化技術を適用した機械状態監視のための教師なし異常音検出(ASD)」。
本稿では,DCASE 2021 Challenge Task 2において,ドメインシフトを扱うためのASDタスクを編成した。
2022タスク2では,ドメインシフトによらず異常を検出する領域一般化技術に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:06:15 GMT)
PRO-TIP: Phantom for RObust automatic ultrasound calibration by TIP
detection [34.9] 追跡された超音波プローブを自動的に校正する新しい手法を提案する。
高さの異なる9つの円錐からなるカスタムファントムを設計する。
畳み込みニューラルネットワークを用いてこれらを抽出し、超音波フレーム毎にコーンを分割し、スイープ全体にわたって追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:18:33 GMT)
EnergyMatch: Energy-based Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Learning [34.1] 半教師付き学習(SSL)における最近の最先端手法は、整合性正規化と信頼に基づく疑似ラベルを組み合わせる。
モデル信頼に頼る代わりに、ラベルのないサンプルが「流通中」であるかどうかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:55:07 GMT)
Private Synthetic Data with Hierarchical Structure [33.7] 本研究では,個々のデータポイントがグループ化される階層的データセットに対する差分プライベートな合成データ生成の問題について検討する。
特に、合成データセットと基礎となるプライベートデータセットの類似性を測定するために、プライベートクエリリリースの問題の下で、私たちの目標を設定します。
階層型クエリリリースのためのプライベートな合成データアルゴリズムを導入し、階層型データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 07:22:21 GMT)
Deploying Convolutional Networks on Untrusted Platforms Using 2D
Holographic Reduced Representations [33.3] 我々は、攻撃に対する堅牢性を実証的に示す擬似暗号化スタイルの防御を備えたニューラルネットワークを作成する。
ホログラフィック・シンボリック・リダクテッド・表現(HRR)を活用することで,攻撃に対する堅牢性を実証的に示す擬似暗号化方式のニューラルネットワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:31:39 GMT)
Why Quantization Improves Generalization: NTK of Binary Weight Neural
Networks [33.1] ニューラルネットワークにおける二分重みを、ラウンドリングの下でのランダム変数とみなし、ニューラルネットワークの異なる層上での分布伝搬について検討する。
本研究では,連続パラメータとスムーズなアクティベーション関数を持つニューラルネットワークである分布伝搬を近似する準ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 06:11:21 GMT)
Neuromorphic Wireless Cognition: Event-Driven Semantic Communications
for Remote Inference [32.0] 本稿ではニューロモルフィックな無線インターネット・オブ・Thingsシステムのためのエンドツーエンドの設計を提案する。
各センサ装置は、ニューロモルフィックセンサと、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と、複数のアンテナを備えたインパルス無線送信機を備える。
パイロット、SNNの符号化、SNNの復号化、ハイパーネットワークは、複数のチャネル実現を通じて共同で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:13:39 GMT)
BEHAVIOR in Habitat 2.0: Simulator-Independent Logical Task Description
for Benchmarking Embodied AI Agents [31.5] 高速なシミュレーション速度の恩恵を受けるため、Habitat 2.0にBEHAVIORアクティビティのサブセットを組み込む。
ベンチマークがAIの分野で果たした触媒効果に触発されて、コミュニティはエンボディされたAIのための新しいベンチマークを探している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:37:31 GMT)
Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation of Time Series [29.2] 教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースドメインを使用して機械学習モデルを学習することを目的としている。
我々はCLUDAと呼ばれる時系列データのUDAのための新しいフレームワークを開発した。
本稿では,本フレームワークが時系列UDA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） (Mon, 13 Jun 2022 15:23:31 GMT)
GraphMLP: A Graph MLP-Like Architecture for 3D Human Pose Estimation [28.3] GraphMLPは3次元ポーズ推定のためのグローバル-ローカル-グラフィック統合アーキテクチャである。
ソースコードと事前訓練されたモデルが公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:59:31 GMT)
Towards Understanding Sharpness-Aware Minimization [27.7] Sharpness-Aware Minimization (SAM) の成功に対する既存の正当化は、PACBayes の一般化に基づいていると論じる。
対角線ネットワークの暗黙バイアスを理論的に解析する。
SAMで標準モデルを微調整することで、非シャープネットワークの特性を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:07:32 GMT)
Spiking Neural Networks for Frame-based and Event-based Single Object
Localization [26.5] スパイクニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークに代わるエネルギー効率の高い代替手段として、多くの可能性を示してきた。
代用勾配降下法を用いて学習した単一物体の局所化に対するスパイクニューラルネットワークアプローチを提案する。
提案手法を類似の人工知能ニューラルネットワークと比較した結果, 精度, 各種汚損対策, エネルギー消費量の低減が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:22:32 GMT)
INDIGO: Intrinsic Multimodality for Domain Generalization [26.3] マルチモーダル情報がどのように「本質的な」方法で活用され、システムが目に見えない領域の下で一般化されるかを検討する。
IntriNsic multimodality for DomaIn GeneralizatiOn (INDIGO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 05:41:09 GMT)
Safe-FinRL: A Low Bias and Variance Deep Reinforcement Learning
Implementation for High-Freq Stock Trading [26.2] 本稿では,DRLをベースとした新規な株式取引戦略であるSafe-FinRLを提案する。
主な貢献は、長期の金融時系列を、ほぼ静止した短期環境に分割することである。
次に, ソフトアクター・クリティカルに一般トレース演算子を組み込むことにより, ほぼ定常的な金融環境下でのトレース-SACを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 05:40:03 GMT)
Near-Optimal Sample Complexity Bounds for Constrained MDPs [25.5] 減算CMDPにおける準最適政策を学習するために,サンプルの複雑さを極小値と下位値で表す。
CMDPの学習は,少ない制約違反を許す場合と同等に容易であるが,制約違反を要求しない場合には本質的に困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:58:14 GMT)
Efficient Human-in-the-loop System for Guiding DNNs Attention [25.5] 本稿では,ユーザが指定した領域に対して,分類器の注意を対話的に誘導する,効率的なHuman-in-the-loopシステムを提案する。
注意誘導のための従来のアプローチでは、ピクセルレベルのアノテーションの準備が必要であり、インタラクティブシステムとして設計されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:04:32 GMT)
Pixel to Binary Embedding Towards Robustness for CNNs [25.4] CNNの堅牢性を向上させるために,Pixel to Binary Embedding (P2BE)を提案する。
P2BEは、従来の手書きバイナリ埋め込み法とは対照的に、学習可能なバイナリ埋め込み法である。
これは、訓練中に表示されない対向的摂動や視覚的腐敗に対する堅牢性において、他のバイナリ埋め込み手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:06:12 GMT)
X-Risk Analysis for AI Research [24.8] 現在のAI研究は、AIシステムから長期的リスクを管理する方法に関する体系的な議論を欠いている。
AIが人類の長期的な可能性を改善するのに不可欠なものであることを忘れてはならないが、よりインテリジェントで強力なAIシステムを構築することが、私たちよりも強力なシステムをもたらすのではないか、という懸念もある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 00:22:50 GMT)
AR-NeRF: Unsupervised Learning of Depth and Defocus Effects from Natural
Images with Aperture Rendering Neural Radiance Fields [23.9] データ収集の利点から、完全に教師なしの3D表現学習が注目を集めている。
視点とデフォーカスの手がかりを統一的に活用できる開口描画型NeRF(AR-NeRF)を提案する。
深度とデフォーカス効果の教師なし学習におけるAR-NeRFの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:41:59 GMT)
Multi-Hop Quantum Key Distribution with Passive Relays over Underwater
Turbulence Channels [23.9] 本稿では,複数ホップ水中量子鍵分布(QKD)について検討する。
我々は、キュービットを測定せずに次の中継ノードや受信機にリダイレクトするパッシブリレーの配置を検討する。
近距離場解析に基づいて, 大気条件の異なる澄んだ海におけるリレー支援型QKDスキームの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:57:01 GMT)
Knowledge Graph Construction and Its Application in Automatic Radiology
Report Generation from Radiologist's Dictation [22.9] 本稿では,情報抽出(IE)やドメイン固有知識グラフ(KG)といったNLP技術を用いて,放射線技師の指示から放射線学レポートを自動的に生成する手法について述べる。
本研究では,ルールベース,パターンベース,辞書ベースの手法と語彙意味的特徴を組み合わせた情報抽出パイプラインを構築し,エンティティと関係を抽出する。
意味的類似度指標を用いて評価した病理的記述を生成し,金の標準的な病理学的記述と97%の類似性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:46:54 GMT)
Federated Bayesian Neural Regression: A Scalable Global Federated
Gaussian Process [21.9] Federated Bayesian Neural Regression (FedBNR)は、クライアントのプライバシを尊重するスケーラブルなスタンドアロングローバルGPを学習するアルゴリズムである。
すべてのクライアントデータが集中しているかのように、グローバルな予測モデルを学ぶという原則的なアプローチを導出します。
実世界の回帰データセットを用いて実験を行い、他のGPモデルと比較して統計的に有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:52:58 GMT)
From Perception to Programs: Regularize, Overparameterize, and Amortize [21.2] ニューラルネットによる知覚入力を低次元の解釈可能な表現に解析し、次に合成プログラムで処理するニューロシンボリックプログラム合成技術を開発した。
問題を緩和し,全モジュールを勾配勾配でエンドツーエンドに学習する手法について検討する。
このツールボックスは、勾配誘導型プログラム探索の安定性を改善し、入力を離散抽象として知覚する方法と、それらの抽象をプログラムとして象徴的に処理する方法の両方を学ぶ方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 06:27:11 GMT)
Specifying and Testing $k$-Safety Properties for Machine-Learning Models [20.2] フォーマルなメソッドで使われる仕様からインスピレーションを得て、$k$の異なる実行、いわゆる$k$-safetyプロパティを表現します。
ここでは、機械学習モデルに対する$k$-safetyプロパティの幅広い適用性を示し、それらを表現するための最初の仕様言語を示す。
我々のフレームワークは、プロパティ違反を特定するのに有効であり、検出されたバグはより良いモデルのトレーニングに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:35:55 GMT)
From a few Accurate 2D Correspondences to 3D Point Clouds [19.2] 良好な3D再構成を実現するには、点雲は物体の表面のほぼ至るところにある必要がある。
本稿では,その対応から世界点と投影行列を推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:15:53 GMT)
DeepVOX: Discovering Features from Raw Audio for Speaker Recognition in
Non-ideal Audio Signals [19.1] 本稿では,大量の音声からフィルタバンク設計を推定する深層学習手法を提案する。
このようなフィルタバンクの目的は、劣化、短時間、多言語音声などの非理想的音声条件に対して頑健な特徴を抽出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:39:05 GMT)
GradICON: Approximate Diffeomorphisms via Gradient Inverse Consistency [19.0] GradICONは、正規化に逆一貫性のみを使用する、教師なしのICONディープラーニング登録アプローチに基づいている。
我々は、簡単な登録定式化を維持しつつ、最先端(SOTA)の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:03:49 GMT)
Satellite-based high-resolution maps of cocoa planted area for C\^ote
d'Ivoire and Ghana [18.4] ココア栽培は、Cote d'IvoireとGhanaの保護地域における森林損失の37%と13%以上を占める原動力である。
これらの地図は、ココア生産地域における保全と経済発展の理解を深めるための重要なビルディングブロックとして機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:58:35 GMT)
Lazy and Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process [17.5] 本稿では,「怠慢」と「速さ」を両立させる手法について述べる。
我々の遅延で高速な欲求アルゴリズムは、現在の最高のアルゴリズムとほぼ同時期に達成し、実際に高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 07:33:32 GMT)
On the reusability of samples in active learning [17.1] 本稿は, サンプル再利用が実用的関心事である理由, 再利用性が問題となる理由, 再利用性がどのように改善されるかを説明する。
理論的議論と実演により、普遍的再利用は不可能であると主張する。
本稿では,実践における再利用可能性問題の影響を示す,重要度の高いアクティブラーニング実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:03:35 GMT)
On the Convergence to a Global Solution of Shuffling-Type Gradient
Algorithms [17.0] 勾配降下アルゴリズム (SGD) は、多くの機械学習タスクにおいて選択の方法である。
本稿では,SGDが凸設定として望まれる計算一般複雑性を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 01:25:59 GMT)
Estimating Pose from Pressure Data for Smart Beds with Deep Image-based
Pose Estimators [16.9] ベッド内ポーズ推定は、病院の患者モニタリング、睡眠研究、スマートホームなどの分野における価値を示している。
既存のポーズ推定器の助けを借りて、高度にあいまいな圧力データから身体のポーズを検出するための様々な戦略を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 23:29:28 GMT)
Image-Based Sorghum Head Counting When You Only Look Once [16.4] デジタル農業の最近のトレンドは、作物の品質評価と収量推定のために人工知能にシフトしている。
本研究では,パラメータ調整された単発物体検出アルゴリズムを用いて,空中ドローン画像からソルガム頭部を識別・カウントする方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:47:28 GMT)
The Modality Focusing Hypothesis: On the Blink of Multimodal Knowledge
Distillation [16.4] マルチモーダル知識蒸留は、伝統的な知識蒸留をマルチモーダル学習の領域にまで拡張する。
1つの一般的な実践は、パフォーマンス改善のために全知識を学生に伝達できることを期待して、よく演奏されたマルチモーダルネットワークを教師として採用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:34:21 GMT)
SmartGD: A Self-Challenging Generative Adversarial Network for Graph
Drawing [16.1] 本稿では,学習者のGANに基づくグラフ描画フレームワークSmartGDを提案する。
提案するグラフ描画フレームワークは,優れたレイアウト例と同様のスタイルでグラフを描画できるだけでなく,任意の審美基準に従ってグラフレイアウトを最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:28:42 GMT)
Detection of arbitrary quantum correlations via synthesized quantum
channels [16.1] 逐次弱測定に基づく量子センシング手法を用いて任意の種類の量子相関の抽出を実証する。
核スピンターゲットの2次および4次相関を別の核スピンセンサで抽出することに成功した。
量子相関の完全な特徴付けは、量子多体系を理解するための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:27:17 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。
我々のアルゴリズムは、アルゴリズムの強化に似ているが、Impagliazzoのハードコア補題(Impagliazzo95)にインスパイアされた新しいコンポーネントを備えており、アルゴリズムに堅牢性を加えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:18:18 GMT)
Acceleration of cerebral blood flow and arterial transit time maps
estimation from multiple post-labeling delay arterial spin-labeled MRI via
deep learning [15.4] 動脈スピンラベリング(ASL)灌流像は,脳血流の直接的および絶対的測定を示している。
複数ラベル後遅延(PLD)はCBFとATTの双方の堅牢な測定手段を提供することができる。
信号対雑音比(SNR)の高いPLDを著しく削減する新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:51:32 GMT)
Top Two Algorithms Revisited [14.8] トップ2のアルゴリズムは、トンプソンサンプリングの多腕バンディットモデルにおける最高の腕識別への適応として現れた。
本稿では,トップ2手法の一般解析を行い,リーダーの望ましい特性,挑戦者,および腕の(おそらくは非パラメトリックな)分布を同定する。
提案手法は,トンプソンサンプリングから受け継いだリーダの選択に使用されるサンプリングステップを,他の選択に置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:03:24 GMT)
Relative Policy-Transition Optimization for Fast Policy Transfer [14.7] 我々は2つのマルコフ決定過程(MDP)間の政策伝達の問題を考える。
本稿では,高速なポリシ転送と動的モデリングを実現するために,RPO(Relative Policy Optimization)とRTO(Relative Transition Optimization)という2つの新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,OpenAI体育館の古典的制御課題におけるRPTOの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:55:04 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） (Mon, 13 Jun 2022 15:46:03 GMT)
Improve Ranking Correlation of Super-net through Training Scheme from
One-shot NAS to Few-shot NAS [13.4] ワンショットNASから少数ショットNASへのステップバイステップトレーニングスーパーネットスキームを提案する。
CVPR2022 Lightweight NAS Challenge Track 1では4位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:02:12 GMT)
Local distance preserving auto-encoders using Continuous k-Nearest
Neighbours graphs [12.6] データ空間から潜在空間へのマッピングにおける局所的な距離を保存する自動エンコーダモデルをいくつか導入する。
提案手法は,複数の標準データセットと評価指標にまたがって最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 05:38:44 GMT)
RPLHR-CT Dataset and Transformer Baseline for Volumetric
Super-Resolution from CT Scans [12.1] 粗い解像度は、医師またはコンピュータ支援診断アルゴリズムによる医学的診断の困難を引き起こす可能性がある。
深層学習に基づく容積超解法(SR法)は、解法を改善するための実現可能な方法である。
本稿では,RPLHR-CTをボリュームSRのベンチマークとして構築した。
また,CNNの固有の欠点を考慮し,アテンション機構に基づくトランスフォーマーボリューム超解像ネットワーク(TVSRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:35:59 GMT)
SyntheX: Scaling Up Learning-based X-ray Image Analysis Through In
Silico Experiments [12.0] 人間のモデルからリアルなシミュレートされた画像を作成することは、大規模なIn situデータ収集の代替となることを示す。
人体モデルからの学習データの合成は、容易にスケールできるので、我々がSyntheXと呼ぶX線画像解析のためのモデル転送パラダイムが、実際のデータ学習モデルよりも優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:08:41 GMT)
Accelerating Federated Learning via Sampling Anchor Clients with Large
Batches [11.3] 近年のフェデレーション学習における大規模バッチの使用は収束率を向上させたが、小さなバッチを使用する場合に比べて計算オーバーヘッドが増大した。
我々は,時間変動確率に基づいて,参加者をアンカーグループとマイナーグループに分離する統合フレームワークFedAMDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:08:39 GMT)
Theorizing Information Sources for Hope: Belief, Desire, Imagination,
and Metacognition [11.1] 希望は美徳であるが、絶望は広く、現在の出来事だけでなく、現在の出来事に関する情報にも関係しているように見える。
本研究では、概念分析と設計の哲学的手法を用いて理論的議論を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:23:47 GMT)
LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud [11.1] 本稿では,LinK3Dと呼ばれる3次元LiDAR点雲に対する線形キーポイント表現法を提案する。
また、LinK3Dは、LiDARの周波数10Hzに基づいて、優れたリアルタイム性能を示すことを示す。
本手法は様々な3次元視覚アプリケーションに拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 06:50:56 GMT)
Causal Inference-Based Root Cause Analysis for Online Service Systems
with Intervention Recognition [11.1] 本稿では,介入認識という新たな因果推論タスクとして根本原因分析問題を定式化する。
我々は、因果推論に基づく新しい教師なし因果推論手法、Causal Inference-based Root Cause Analysis (CIRCA)を提案する。
実世界のデータセットのパフォーマンスは、CIRCAが最高のベースラインメソッドよりも、トップ1レコメンデーションのリコールを25%改善できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 01:45:13 GMT)
Modeling the Machine Learning Multiverse [10.8] 機械学習研究において、ロバストで一般化可能な主張を行うための原則的枠組みを提案する。
この枠組みは,心理学の危機に対応するために導入された心理学的多元的分析に基づいている。
機械学習コミュニティにとって、Multiverse Analysisはロバストなクレームを特定するためのシンプルで効果的なテクニックである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:11:48 GMT)
Energy-Efficient Wake-Up Signalling for Machine-Type Devices Based on
Traffic-Aware Long-Short Term Memory Prediction [10.5] Wake-up Signal (WuS)技術は、機械型デバイス(MTD)の無線インタフェースが消費するエネルギーを最小化する
我々は、MSCトラフィックパターンを予測し、それに応じてWuSを構成するための、単純だが効率的なニューラルネットワークを設計する。
エネルギー消費の削減に関して、FWuSは最大32%で最高のベンチマークメカニズムを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:42:22 GMT)
AI-based Data Preparation and Data Analytics in Healthcare: The Case of
Diabetes [10.3] Associazione Medici Diabetologi (AMD)は、AMDデータベースとしても知られる、世界最大規模の糖尿病患者の記録を収集し、管理している。
本稿では、人工知能と機械学習の技術を応用して、そのような重要で価値のあるデータセットを概念化し、クリーニングし、分析することに焦点を当てた、現在進行中のプロジェクトの最初の成果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:13:15 GMT)
Symbolic Regression for Space Applications: Differentiable Cartesian
Genetic Programming Powered by Multi-objective Memetic Algorithms [10.2] 進化ループ中の定数を学習するために、微分可能なモンテカルロ遺伝的プログラミング符号化を利用する、新しい多目的メメティックアルゴリズムを提案する。
この手法は、火星からの熱パワー推定とジャイロロノロジーによる恒星の年齢決定という2つの応用に対して、学習したブラックボックス回帰モデルやハンドエンジニアリングフィッティングよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:44:15 GMT)
A Sahlqvist-style Correspondence Theorem for Linear-time Temporal Logic [10.0] 線形時間時間時間論理(LTL)のためのShlqvist型対応定理を開発する。
モーダル作用素 F, G, X, U を用いて構築されたサルクヴィスト公式の有意なクラスを同定する。
本論文の主な成果は、一階言語で定義可能なフレーム条件に対するソルクヴィスト公式の対応性を証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:36:13 GMT)
Convergence for score-based generative modeling with polynomial
complexity [10.0] 我々は、Scoreベースの生成モデルの背後にあるコアメカニックに対する最初の収束保証を証明した。
以前の作品と比較すると、時間的に指数関数的に増加するエラーや、次元の呪いに苦しむエラーは発生しない。
予測器・相関器はどちらの部分のみを使用するよりも収束性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:57:35 GMT)
The Slingshot Mechanism: An Empirical Study of Adaptive Optimizers and
the Grokking Phenomenon [9.7] Slingshot Mechanism(Slingshot Mechanism)と呼ばれる極端に遅い段階の適応的勾配一般化を異常に明らかにした。
明示的な正規化がなければ、GrokkingはほとんどSlingshotsの開始時にのみ発生し、それなしでは欠落する。
我々の研究は、学習後期における適応勾配一般化の驚くべき、有用な帰納的バイアスを指摘し、その起源に関する理論的分析の修正を要求した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:18:16 GMT)
Evaluating Graph Generative Models with Contrastively Learned Features [9.6] グラフサブストラクチャーネットワーク(GSN)は,グラフデータセット間の距離を区別する上で優れていることを示す。
我々は、ランダムなGNNではなく、対照的に訓練されたGNNの表現を使うことを提案し、その結果、より信頼性の高い評価指標が得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:14:41 GMT)
MMMNA-Net for Overall Survival Time Prediction of Brain Tumor Patients [9.5] 脳腫瘍患者のマルチモーダルOS時間予測法を提案する。
提案手法は,現在の最先端手法に比べて8.76%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:51:53 GMT)
Unsupervised inter-frame motion correction for whole-body dynamic PET
using convolutional long short-term memory in a convolutional neural network [9.3] 我々は、フレーム間の身体の動きを補正するための教師なしのディープラーニングベースのフレームワークを開発する。
運動推定ネットワークは、畳み込み長短期記憶層を組み合わせた畳み込みニューラルネットワークである。
トレーニング後,提案したネットワークの動作推定時間は,従来の登録ベースラインの約460倍の速度であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:38:16 GMT)
Machine Learning Training on a Real Processing-in-Memory System [9.3] 機械学習アルゴリズムのトレーニングは計算集約的なプロセスであり、しばしばメモリバウンドである。
メモリ内処理機能を備えたメモリ中心のコンピューティングシステムは、このデータ移動ボトルネックを軽減することができる。
我々の研究は、現実世界の汎用PIMアーキテクチャ上で機械学習アルゴリズムのトレーニングを評価する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:20:23 GMT)
Deep ensemble learning for segmenting tuberculosis-consistent
manifestations in chest radiographs [8.9] 本研究は,胸部X線検査におけるTB含有病変の微細なアノテーションの有用性について検討した。
我々は,ビットワイズAND,ビットワイズOR,ビットワイズMAX,スタックなど,複数のアンサンブル手法を用いてセグメンテーション性能を評価した。
我々の知る限りでは、細粒部TBの病変分割性能を向上させるためにアンサンブル学習を適用した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:51:45 GMT)
Optimal Clipping and Magnitude-aware Differentiation for Improved
Quantization-aware Training [8.1] 現在のプラクティスは、クリッピングしきい値スカラーを設定するためにスカラーに依存しており、最適であることを示すことはできない。
最適クリッピングスカラーを決定するアルゴリズムであるOptimally Clippeds And Vectors (OCTAV)を提案する。
OCTAVは、量子化認識トレーニング(QAT)ルーチンのイテレーション毎に、テンソル毎に、フライ時に最適なクリッピングスカラーを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:15:21 GMT)
Fluorescence angiography classification in colorectal surgery -- A
preliminary report [8.1] 本研究の目的は, 大腸組織を蛍光血管造影データに基づいて "perfused" あるいは "not perfused" と分類する人工知能アルゴリズムを開発することである。
アルゴリズムをデプロイするWebベースのアプリが利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 07:10:59 GMT)
SIXO: Smoothing Inference with Twisted Objectives [8.0] SIXOは平滑な分布を近似する対象を学習する手法である。
次に、これらの学習対象とSMCを用いて、モデル学習と提案学習の変動目標を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 07:46:35 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） (Mon, 13 Jun 2022 17:52:57 GMT)
Learning Feature Disentanglement and Dynamic Fusion for Recaptured Image
Forensic [7.8] 我々は、画像再キャプチャーの4つのパターン、すなわち、モアレ再キャプチャー、エッジ再キャプチャー、アーティファクト再キャプチャー、その他の再キャプチャーとして、画像再キャプチャータスクを明示的に再定義する。
本稿では,異なる再キャプチャパターン認識をカバーするために,最も効果的な再キャプチャ表現を適応的に学習する機能ディスタングルとダイナミックフュージョン(FDDF)モデルを提案する。
我々の知る限り、我々はまず、再適応画像法学のための一般的なモデルと一般的な実シーンの大規模データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:47:13 GMT)
Full-band Monte Carlo simulation of two-dimensional electron gas in
(Al$_{x}$Ga$_{1-x}$)$_{2}$O$_{3}$/Ga$_{2}$O$_{3}$ heterostructures [7.5] 酸化ガリウム(英: Gallium oxide)は、パワーエレクトロニクスやRFスイッチングに応用するための超広帯域半導体である。
2DEGにおける高磁場電子輸送は、第一原理計算パラメータに基づいて研究される。
2DEGとバルク中の電子の運動は、統合されたモンテカルロプログラムによって処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:22:53 GMT)
Markov Chain Score Ascent: A Unifying Framework of Variational Inference
with Markovian Gradients [7.5] 勾配降下(SGD)による包摂的クルバック・リーブラー分岐の最小化は、その勾配が後部上の積分として定義されるため困難である。
本稿では,これらの手法の非漸近収束解析として,混合速度と勾配のばらつきを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:25:08 GMT)
Hate Speech and Counter Speech Detection: Conversational Context Does
Matter [7.3] 本稿では,オンラインヘイトとカウンタースピーチのアノテーションと検出における会話コンテキストの役割について検討する。
私たちはRedditのコメントに3段階の分類タスク(ヘイトスピーチ、カウンタースピーチ、中立性)のためのコンテキスト対応データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:05:44 GMT)
Superiority of GNN over NN in generalizing bandlimited functions [7.1] 厳密な数学的議論を通じて、GNNアーキテクチャは、コンパクトな$d$次元ユークリッド格子上の帯域制限関数の近似において、NNのアーキテクチャよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 05:15:12 GMT)
Explainable Mixed Data Representation and Lossless Visualization Toolkit
for Knowledge Discovery [7.0] 不均一/混合データのための機械学習アルゴリズムの開発は、長年の課題である。
多くのMLアルゴリズムは、数値データや非数値データ、テキスト、グラフなどを含む混合データには適用できない。
本稿では、混合データの種類を分類し、MLの重要性を分析し、混合データを扱うための実験ツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:14:58 GMT)
Self-Supervised Representation Learning With MUlti-Segmental
Informational Coding (MUSIC) [6.7] 自己教師付き表現学習は、高次元データを意味のある埋め込み空間にマッピングする。
自己教師型表現学習のためのMUSIC(MUlti-Segmental Informational Coding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:37:48 GMT)
Learning Fashion Compatibility from In-the-wild Images [6.6] 筆者らは,自己教師型学習を通じて,現在地にあるストリートファッション画像から,互換性予測のための表現を学習する。
本研究の前提課題は、同一人物が着用する異なる項目の表現が、他人が着用するものよりも近いように定式化されている。
ファッションコンフィグレーションベンチマークとして,Polyvore と Polyvore-Disjoint の2種類について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:05:25 GMT)
Synthesis of and compilation with time-optimal multi-qubit gates [6.2] 我々は、Ising型とオール・ツー・オール接続を固定した量子コンピューティングプラットフォーム向けに、複数の量子ビットゲートを絡み合わせるクラスを開発する。
我々は,全マルチキュービットゲートの時間スケールが,キュービット数でほぼ線形であることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:00:04 GMT)
Anomaly Detection and Inter-Sensor Transfer Learning on Smart
Manufacturing Datasets [6.1] スマートマニュファクチャリングシステムの目標は、運用コストを削減し、ダウンタイムをなくすために、失敗を迅速に検出(または予測)することである。
これはしばしば、システムから取得したセンサーの日程内で異常を検出することに起因する。
スマートマニュファクチャリングアプリケーションドメインは、ある種の健全な技術的課題を提起します。
予測的障害分類が達成できることを示し、予測的メンテナンスの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:51:24 GMT)
Value Function Based Difference-of-Convex Algorithm for Bilevel
Hyperparameter Selection Problems [5.9] 不確定性(VF-iDCA)を有する逐次収束値に基づく差分関数アルゴリズムを開発する。
実験の結果,提案したVF-iDCAはハイパーパラメータのチューニングに際し,優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:51:10 GMT)
MetaTPTrans: A Meta Learning Approach for Multilingual Code
Representation Learning [5.4] 多言語コード表現学習のためのメタ学習手法であるMetaTPTransを提案する。
本稿では,MetaTPTransが最先端アプローチのF1スコアを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:36:42 GMT)
One Size Fits All: Hypernetwork for Tunable Image Restoration [5.3] 我々は,複数のモデルの精度を向上し,異なるレベルの劣化に最適化した,可変画像復元のための新しい手法を提案する。
我々のモデルは、一定数のパラメータと様々な画像復元タスクで必要に応じて、最小限の劣化レベルを復元するように最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:33:14 GMT)
Towards Alternative Techniques for Improving Adversarial Robustness:
Analysis of Adversarial Training at a Spectrum of Perturbations [5.2] 逆行訓練(AT)とその変種は、逆行性摂動に対するニューラルネットワークの堅牢性を改善する進歩を先導している。
私たちは、$epsilon$の値のスペクトルに基づいてトレーニングされたモデルに焦点を当てています。
ATの代替改善は、そうでなければ1ドル(約1万2000円)も出なかったでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:01:21 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） (Mon, 13 Jun 2022 08:30:42 GMT)
Towards Autonomous Grading In The Real World [4.7] 我々は、不均一な領域を平坦化するためにドーザを必要とする自律的なグレーディングの問題に取り組むことを目的としている。
本研究では,現実的な物理シミュレーションと実ドーザーのダイナミックスと感覚情報を模倣した拡張された実プロトタイプ環境の両方を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:21:20 GMT)
Revisiting the Shape-Bias of Deep Learning for Dermoscopic Skin Lesion
Classification [4.4] 人間の視覚系は、テクスチャよりも形状の認識に偏っていると一般的に信じられている。
本稿では,皮膚病変画像の分類における形状ビアーゼの重要性を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:59:06 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） (Mon, 13 Jun 2022 10:31:56 GMT)
Topological Defects in Floquet Circuits [3.9] トポロジカルな欠陥を持つ駆動Ising鎖を記述したFloquet回路を導入する。
対応するゲートはスピンを反転する欠陥と、クラマース・ワニエ双対変換を明示的に実装する双対性欠陥を含む。
後者の場合、単一の未ペアローカライズされたMajorana 0 モードが現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:00:39 GMT)
Distribution of Quantum Circuits Over General Quantum Networks [3.7] 短期量子コンピュータは少数の量子ビットしか持たない。
大規模量子計算を容易にする方法の1つは、量子コンピュータの分散ネットワークを経由する。
我々は、異種量子コンピュータの量子ネットワークに量子プログラムを分散する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:30:48 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） (Mon, 13 Jun 2022 01:09:19 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） (Mon, 13 Jun 2022 09:03:34 GMT)
Automatic Polyp Segmentation with Multiple Kernel Dilated Convolution
Network [3.1] 本研究では,自動ポリープセグメンテーションのための新しいディープラーニングアーキテクチャ,textbfMKDCNetを提案する。
4つの公開ポリプデータセットと細胞核データセットの実験は、提案されたMKDCNetが最先端の手法より優れていることを示している。
MKDCNetは、臨床大腸内視鏡のためのリアルタイムシステムを構築するための強力なベンチマークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:47:38 GMT)
Analysis of function approximation and stability of general DNNs in
directed acyclic graphs using un-rectifying analysis [3.0] ボトムアップから原子操作を基本要素に適用することでDAGを構築できる公理的手法に基づく解析グラフを構築した。
提案手法を用いることで、一般的なDNNに対して真である性質を導出できることが示される。
この分析によってネットワーク関数の理解が進み、グラフ解析ツールのホストを活用できれば、さらなる理論的洞察がもたらされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:37:58 GMT)
Maximal Closed Set and Half-Space Separations in Finite Closure Systems [3.0] いくつかの概念学習問題は、有限基底集合上の抽象的閉包系における半空間分離の特別な場合と見なすことができる。
閉包系が閉包演算子を介して暗黙的に与えられる典型的なシナリオについて、半空間分離問題はNP完全であることを示す。
2つ目の特別なケースでは、有限格子上の閉包系に焦点をあて、ジェネリックグリーディアルゴリズムを改良し、仮定格子に関する応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:35:00 GMT)
Mediators: Conversational Agents Explaining NLP Model Behavior [2.8] 人間中心の説明可能な人工知能(HCXAI)コミュニティは、人間と機械の会話として説明プロセスをフレーミングする必要性を高めた。
我々は、自然言語を用いて対話的に神経モデルの振る舞いを説明することができるテキストベースの会話エージェントである、メディエーターのためのデシラタを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:31:18 GMT)
Learning Task-Independent Game State Representations from Unlabeled
Images [2.6] 自己教師付き学習(SSL)技術は、複雑なデータからコンパクトで情報的な表現を学ぶために広く用いられている。
本稿では,ゲームの状態表現を正確に学習するタスクにSSLメソッドを活用できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:37:58 GMT)
Absolute Expressiveness of Subgraph Motif Centrality Measures [2.4] 文献にはいわゆる中央集権化対策が多数提案されている。
この研究の目的は、部分グラフモチーフ尺度の族における絶対表現性を正確に特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:20:21 GMT)
Tackling Algorithmic Disability Discrimination in the Hiring Process: An
Ethical, Legal and Technical Analysis [2.3] 我々は、障害者差別に関連して、AIによる雇用によって引き起こされる懸念と機会について論じる。
私たちはいくつかの出発点を確立し、倫理主義者、議員、支持者、そしてAI実践者のためのロードマップを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:32:37 GMT)
Leveraging Structured Pruning of Convolutional Neural Networks [2.2] 本稿では,任意の構造化プルーニングマスクを用いて,これらの問題に遭遇しないネットワークを生成する手法を提案する。
我々は, 畳み込み畳み込みニューラルネットワークによる, 組込みハードウェア上でのエネルギー消費と推定時間の利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:29:12 GMT)
Energy Consumption Analysis of pruned Semantic Segmentation Networks on
an Embedded GPU [2.2] ディープニューラルネットワークの複雑さを減らすための一般的な方法は、プルーニングに依存することである。
この問題に関する文献は多数あるが、興味深いことに、プルーニングがエネルギーに与える影響を実際に測定した研究はほとんどない。
我々は、Jetson Xavier組込みGPU上にトレーニングされたアーキテクチャがデプロイされた場合、最近提案された構造化プルーニング手法の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:36:39 GMT)
Analysis of Randomization Effects on Sim2Real Transfer in Reinforcement
Learning for Robotic Manipulation Tasks [2.0] 4つのランダム化戦略と3つのランダム化パラメータをシミュレーションと実ロボットで比較する。
以上の結果から,Sim2Real転送においてよりランダム化が有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:12:56 GMT)
Estimating Causal Effects Under Image Confounding Bias with an
Application to Poverty in Africa [1.9] 決定は、画像で検出されたパターンやオブジェクトによって通知される、非タブラルな設定で行われることが多い。
このようなイメージを因果推論に用いたのは、画像中の物体が関心の処理と結果に関係している可能性があるためである。
現実世界の応用によって動機付けられ、我々はこの課題を形式化し、どのように扱うことができるか、因果効果を特定し推定するのに十分な条件を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:33:05 GMT)
Symbolic Regression in Materials Science: Discovering Interatomic
Potentials from Data [1.7] 機械学習は、ab初期原子ポテンシャルの計算コストを相殺することができる。
シンボリック回帰(英: symbolic regression)は、原子間ポテンシャルの関数形式を発見するための強力な「ホワイトボックス」アプローチである。
原子ポテンシャルをモデル化するための遺伝的プログラミングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:05:21 GMT)
Look, Radiate, and Learn: Self-supervised Localisation via Radio-Visual
Correspondence [1.6] 次世代の携帯電話ネットワークは、無線センシング機能と慣用通信を実装している。
我々は、無線の正確な位置決めを容易にする合成無線視覚データセットとベンチマークであるMaxRayを提示する。
無線ローカライザネットワークのトレーニングには,このような自己監督座標を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:08:36 GMT)
Density Estimation with Autoregressive Bayesian Predictives [1.6] 密度推定の文脈では、標準的なベイズ的アプローチは、後方予測をターゲットとする。
我々は、データを潜在空間にマッピングする自己回帰ニューラルネットワークを用いて、帯域幅の新たなパラメータ化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:43:39 GMT)
Assessing Privacy Leakage in Synthetic 3-D PET Imaging using Transversal
GAN [1.5] 腫瘍マスクに装着した頭頸部PET画像を用いた3次元生成モデルTransversal GAN (TrGAN) を症例として紹介した。
TrGANの識別器は攻撃に対して脆弱であり、攻撃者がどのサンプルをほぼ完璧に訓練に用いたかを識別できることを示す。
これは、TrGANジェネレータは、識別器ではないが、最小限のプライバシーリスクで合成3DPETデータを共有するために使用される可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:02:32 GMT)
Fitting Segmentation Networks on Varying Image Resolutions using
Splatting [1.4] 入力データの解像度ミスマッチを自動的に処理するスプレート層を提案する。
splat演算子が再サンプリング演算子の随伴であるので、平均空間予測をネイティブラベル空間に引き戻すことができる。
このモデルは、前処理ステップとして再サンプリングするよりもセグメンテーション結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:53:02 GMT)
Robust Time Series Denoising with Learnable Wavelet Packet Transform [1.4] 多くのアプリケーションでは、後の分析や学習タスクの前に、信号の復号化が最初の前処理ステップであることが多い。
本稿では,ウェーブレットパケット変換の学習可能なバージョンである信号処理にインスパイアされたディープ・ラーニング・デノイング・モデルを適用することを提案する。
本稿では,提案アルゴリズムが信号処理手法の普遍性とディープラーニング手法の学習能力にどのように関係しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:05:58 GMT)
A Methodological Framework for the Comparative Evaluation of Multiple
Imputation Methods: Multiple Imputation of Race, Ethnicity and Body Mass
Index in the U.S. National COVID Cohort Collaborative [1.3] 本稿では,複数の計算手法の評価と比較に応用できる方法論的枠組みを提案する。
本研究の枠組みは,2型糖尿病患者における重要な患者の記述子と新型コロナウイルス重症度の影響を検証し,より大きなコホート(コホート)に拡張するために適用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:49:54 GMT)
Prostate Cancer Malignancy Detection and localization from mpMRI using
auto-Deep Learning: One Step Closer to Clinical Utilization [1.1] 我々は201人の患者を対象に、パブリックコホートで独自の畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
末梢領域 (PZ) と中心腺 (CG) を個別に訓練し, 試験を行った。
PZ検出器とCG検出器は、配列から最も疑わしいスライスをハイライトするために効果的に実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:14:59 GMT)
Flexible Raman Amplifier Optimization Based on Machine Learning-aided
Physical Stimulated Raman Scattering Model [1.0] 機械学習(ML)を用いたラマンゲイン勾配係数の微分関数を求める。
フォワードポンプ構成における任意の数のポンプの周波数とパワーは、任意のデータチャネルロードとスパン長さに最適化される。
4 THzで1dBの利得平坦性が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:08:18 GMT)
ICP Algorithm: Theory, Practice And Its SLAM-oriented Taxonomy [1.0] 反復クローズトポイント(ICP)アルゴリズムは3次元表面登録の幾何学的アライメントに使用される。
SLAMが普及するにつれて、ICPアルゴリズムのSLAM指向の分類法を導入する。
我々は,複数の最新の研究論文を比較し,それらの実装の詳細を分析することによって,各SLAMタスクを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:29:25 GMT)
A Training Method For VideoPose3D With Ideology of Action Recognition [1.0] 本研究は,行動認識に基づくビデオPose3Dのより高速で柔軟なトレーニング手法を示す。
アクション指向と一般的なポーズ推定の両方の問題を扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:25:27 GMT)
Predicting conditional probability distributions of redshifts of Active
Galactic Nuclei using Hierarchical Correlation Reconstruction [0.9] 本稿では,条件付き確率分布を安価に予測するために階層的相関再構成(HCR)手法を適用する。
我々は解釈可能なモデルを得る:条件付きモーメントに対する特徴の寄与を記述する係数を持つ。
本稿では、特にCCA(Canonical correlation Analysis)を用いて特徴最適化とl1"lasso"正規化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:28:53 GMT)
EGRU: Event-based GRU for activity-sparse inference and learning [0.8] 本稿では,GRU(Gated Recurrent Units)をイベントベースアクティビティスパースモデルとして再構成するモデルを提案する。
イベントベースGRU(EGRU)は,実世界のタスクにおける最先端のリカレントネットワークモデルと比較して,競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:07:56 GMT)
Quantum behavior of a superconducting Duffing oscillator at the
dissipative phase transition [0.8] 古典的および量子的記述を量子メタスタビリティの統一的な図形で整理する。
準安定状態の寿命を十分に大きくすることで、第一次散逸相転移が観察される。
結果は、突然の散逸遷移の背後にある滑らかな量子進化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:35:27 GMT)
Automatic generation of a large dictionary with
concreteness/abstractness ratings based on a small human dictionary [0.7] 本稿では,単語の自動格付け手法を提案する。
この手法は英語の大規模なテストセットで評価されている。
予測された評価と専門家の評価の相関は、最先端の手法と比較して高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:31:58 GMT)
An Abstract View on Optimizations in Propositional Frameworks [0.7] 本稿では,パラダイム間の統語的区別を排除した,いわゆる重みシステムの統一フレームワークを提案する。
この統合された展望は、自動推論と知識表現における最適化とモジュラリティの研究において、大幅に単純化と説明の可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:44:01 GMT)
GoToNet: Fast Monocular Scene Exposure and Exploration [0.6] リアルタイム環境探索のための新しい手法を提案する。
我々の方法は良い戦術的な決定を下すのに一面(イメージ)しか必要としない。
GotoとLookatと呼ばれる画素が特徴である2つの方向予測が,本手法のコアを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:28:31 GMT)
A universal synthetic dataset for machine learning on spectroscopic data [0.6] このデータセットには、X線回折、核磁気共鳴、ラマン分光などの技術からの実験的な測定結果を表すために設計された人工スペクトルが含まれている。
データセット生成プロセスは、スキャンの長さやピークカウントなどのカスタマイズ可能なパラメータを備えており、手元にある問題に適合するように調整することができる。
最初のベンチマークとして、500のユニークなクラスに基づいて、35,000のスペクトルを含むデータセットをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:37:19 GMT)
Intrinsically motivated option learning: a comparative study of recent
methods [0.5] オプションフレームワークは、強化学習(RL)における複数の時間スケールでの推論のためのフレームワークである。
エンパワーメントの概念は、エージェントが環境に与える影響の量と、その影響を知覚する能力に対応する。
近年、多くの論文がこの概念を様々な方法で修正し、賞賛できる結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:51:13 GMT)
Translating automated brain tumour phenotyping to clinical neuroimaging [0.4] 我々は、自動腫瘍分割モデルの比較忠実度を定量化するために最先端の手法を用いる。
深層学習セグメンテーションモデルは、データ不足時に腫瘍をうまく特徴づけ、コントラストを使わずに拡張組織を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:58:54 GMT)
Toward Zero Oracle Word Error Rate on the Switchboard Benchmark [0.3] スイッチボードベンチマーク」は自動音声認識(ASR)研究において非常によく知られたテストセットである。
この研究は、単語誤り率(WER)の大幅な改善を実証し、この評価についてあまり知られていない実践的考察を強調した。
商用のASRシステムでさえ5% WER以下に得点でき、研究システムの確立された記録は2.3%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:26:40 GMT)
Automated Evaluation of Standardized Dementia Screening Tests [0.2] 半標準化された歴史と2つの標準化された神経心理学的テストからなる研究について報告する。
テストには、名前オブジェクトや単語リストの学習といった基本的なタスクだけでなく、MMSEのような広く使われているツールも含まれている。
単語代替語を用いることで、認識誤りを軽減し、その後、専門家のスコアとの相関性を改善することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:41:27 GMT)
Learning Uncertainty with Artificial Neural Networks for Improved
Predictive Process Monitoring [0.1] 学習可能な不確実性には、トレーニングデータ不足によるモデル不確実性と、ノイズによる観察不確実性がある。
我々の貢献は、これらの不確実性の概念を予測プロセス監視タスクに適用し、不確実性に基づくモデルをトレーニングし、残りの時間と結果を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:05:27 GMT)
Varieties of contextuality based on probability and structural
nonembeddability [0.0] Kochen と Specker の Theorem0 はこれらの群を区別するための区切り基準である。
確率的文脈性は、古典的でない確率であるにもかかわらず、古典的モデルを可能にする。
文脈性の論理的代数的「強」形式は、(拡張された)ブール代数に忠実に埋め込まれない量子可観測物の集合を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:47:43 GMT)
Vanadium in Silicon Carbide: Telecom-ready spin centres with long
relaxation lifetimes and hyperfine-resolved optical transitions [0.0] 炭化ケイ素(SiC)のバナジウムは、量子技術の重要な候補システムとして浮上している。
スピン緩和寿命 (T1) , 電荷状態ダイナミクス, レベル構造など, この欠陥ファミリーの重要な特徴はよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:20:39 GMT)
Transition-based Abstract Meaning Representation Parsing with Contextual
Embeddings [0.0] 本研究では,意味解析のタスクにおいて,言語モデルと記号意味論の定式化という,言語の意味への最も成功したルートを2つ組み合わせる手法について検討する。
本稿では,事前学習した文脈認識単語の埋め込み(BERTやRoBERTaなど)を解析問題に組み込むことの有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:05:24 GMT)
Topological Molecules and Topological Localization of a Rydberg Electron
on a Classical Orbit [0.0] 原子の結合状態が魅力的な相互作用の結果ではなく、トポロジカルな起源を持つ分子を作ることが可能であることを示す。
このような分子は、超低温原子間の相互作用強度が時間内に適切に変調されたときに実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:40:01 GMT)
The remarkable prospect for quantum-dot-coupled tin qubits in silicon [0.0] Tinはシリコンと等電子性であるため、電子はSn原子から別の原子へ簡単に移動し、量子情報を伝播することができる。
超微細誘導型電気核制御相ゲート動作は、電荷/電圧ノイズに対して非常に耐性があると予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:16:07 GMT)
The Classification of Optical Galaxy Morphology Using Unsupervised
Learning Techniques [0.0] 教師なし学習技術は、データを分類するために既存のラベルを必要としない。
本稿では,Galaxy Zoo DECaLSデータセットを人間の監督なしに分類するために,教師なし学習アルゴリズムを実装することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:52:07 GMT)
Sparse-group boosting -- Unbiased group and variable selection [0.0] 群内空間と群間空間は混合パラメータによって制御可能であることを示す。
シミュレーション,遺伝子データおよび農業データを用いて,この推定装置の有効性と予測的競争性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 17:44:16 GMT)
Reinforcement Learning-based Placement of Charging Stations in Urban
Road Networks [0.0] 我々は、充電ステーション配置問題(PCRL)を解決するための新しいDeep Reinforcement Learningアプローチを設計する。
既存のインフラストラクチャと比較して、待ち時間を最大97%削減し、メリットを最大497%向上することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:03:32 GMT)
Reducing the reflection error of PML absorbing boundary conditions
within a generalized Maxwell-Bloch framework [0.0] 境界条件を吸収する完全整合層(PML)を含む全波数値Maxwell-Blochシミュレーションツールを実演する。
修正PMLモデルの数値検証には、テラヘルツ量子カスケードレーザー(QCL)構造の能動利得媒体にシミュレーションツールを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:18:43 GMT)
Real spectra and phase transition of skin effect in nonreciprocal
systems [0.0] 実近傍ホッピングを持つ一次元非相互格子について検討し、開境界条件下でのエネルギースペクトルが完全に実あるいは虚であることを示す。
さらに,一次元モザイク格子におけるスペクトル特性と非エルミート皮膚効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:49:16 GMT)
ReViSe: Remote Vital Signs Measurement Using Smartphone Camera [0.0] リモートフォトプラチスモグラフィー(remote Photoplethysmography、rVi)は、バイオメトリックデータを集めるための高速で効果的で安価で便利な方法である。
本稿では,スマートフォンカメラで捉えたユーザの顔のゆがみに基づいて,人々のバイタルサインを測定するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ディープラーニングに基づくニューラルネットワークモデルを用いて,顔のランドマークをリアルタイムで抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:20:11 GMT)
Quantum Annealing for Industry Applications: Introduction and Review [0.0] 近年、量子技術の進歩により、小型および中規模量子プロセッサの開発が可能となった。
本稿では、量子アニールの理論的動機、そのような量子プロセッサの使用に必要なソフトウェアとハードウェア、そしてそれらを用いて実証された最先端の応用と概念実証に関する文献的レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:37:49 GMT)
Physics-informed neural networks for quantum control [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた最適量子制御問題の計算手法を提案する。
提案手法は,高い確率で状態間移動問題を効率的に解き,短時間で進化させ,制御のパワーを最小化することにより,量子システムの開放に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:17:22 GMT)
On the impact of dataset size and class imbalance in evaluating
machine-learning-based windows malware detection techniques [0.0] 一部の研究者は、より小さなデータセットを使用し、データセットのサイズがパフォーマンスに重大な影響を与えている場合、公表された結果の比較が困難になる。
このプロジェクトは、データセットのサイズが測定された検出器の性能と関係しているかどうかを理解するために、2つの重要な目標を特定した。
結果は、高い精度のスコアが必ずしも高い実世界のパフォーマンスに必ずしも変換されないことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:37:31 GMT)
On a class of non-Hermitian Hamiltonians with tridiagonal matrix
representation [0.0] 三角行列表現を持つ非エルミート的ハミルトニアン作用素が準エルミート作用素か、あるいはエルミート作用素に類似していることが示される。
ここで議論されたハミルトン作用素のクラスにおいて、変換はエルミート的で正定値な対角作用素によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:09:39 GMT)
On Image Segmentation With Noisy Labels: Characterization and Volume
Properties of the Optimal Solutions to Accuracy and Dice [0.0] 医療画像のセグメンテーション、精度、Diceにおいて、ターゲットラベルがうるさい場合に最もよく使われる2つのパフォーマンス指標について検討する。
どちらの指標も、最適セグメンテーションの集合のキャラクタリゼーションと体積特性に関するいくつかのステートメントが証明されている。
主な洞察は、 (i) 両指標の解の体積が目標の期待体積から大きくずれる可能性があること、 (ii) 精度の解の体積がディースの解の体積と常に等しいこと、 (iii) 両指標の最適解は、実現可能なセグメンテーションの集合が制約されたときに一致すること、である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:30:29 GMT)
Observation of quantum domain melting and its simulation with a quantum
computer [0.0] 領域再構成は、創発的で自己構成のエネルギーランドスケープにトンネルを通すことによって進行する。
量子材料と量子シミュレーションの力学における顕著な対応は、創発的な振る舞いを理解するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:34:22 GMT)
Mitigating health disparities in hospital readmissions [0.0] 本研究は、糖尿病患者が入院する必要性を予測するために、大規模な臨床データベースを使用した。
本稿では,バイアスの検出と緩和だけでなく,予測を行う機械学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:07:25 GMT)
Measurement-Based Quantum Walks on High-Dimensional Graphs [0.0] 高次元および再構成可能なグラフ上の量子ウォーク(QWs)は、量子シミュレーションと情報処理タスクの完全な可能性を呼び出すことができる。
ここでは、Groverが95%以上の高い類似性を持つ4次元ハイパーキューブの上を歩き、400ステップの量子ウォークが98%の類似性を持つ円と有限線の上を歩いたことを実証する。
これは、量子ウォークに対する新しい測定に基づくアプローチによって可能であり、適切に回転された基底の計測がターゲットとなる進化のユニタリを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:42:27 GMT)
Markov Decision Processes under Model Uncertainty [0.0] モデル不確実性の下でマルコフ決定問題に対する一般的な枠組みを導入する。
このフレームワークをS&P 500のデータを含むポートフォリオ最適化に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:51:31 GMT)
Mapping fNIRS to fMRI with Neural Data Augmentation and Machine Learning
Models [0.0] 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、最も一般的で広く使われている神経イメージング技術である。
fMRIによる個人差のマーカーへの関心が高まっている。
機械学習モデルとデータ拡張を用いて、人間の認識のfMRIマーカーを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:32:30 GMT)
Making Sense of Dependence: Efficient Black-box Explanations Using
Dependence Measure [0.0] 本稿では,Hilbert-Schmidt Independence Criterion(HSIC)に基づく,効率的なブラックボックス属性法を提案する。
HSICは、入力画像の領域と分布のカーネル埋め込みに基づくモデルの出力の依存性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:49:17 GMT)
Machine Learning-Driven Process of Alumina Ceramics Laser Machining [0.0] インテリジェントな戦略は、ピコ秒レーザー加工パラメータの関係を捉えるために機械学習(ML)技術を使用することである。
ビーム振幅や周波数、スキャナ通過速度、表面上の通過数などのレーザーパラメータを用いて、彫刻されたチャネルの深さ、最上幅、底幅を予測する。
ニューラルネットワーク(NN)は、出力を予測する上で最も効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:35:14 GMT)
Local available quantum correlations of non-symmetric X states [0.0] 局所量子相関 (LAQC) は非対称2量子ビットX状態に対して解析される。
LAQC定量器の簡単な解析式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:02:16 GMT)
Local available quantum correlations of X states: The symmetric and
anti-symmetric cases [0.0] 局所量子相関 (LAQC) は、等等級の局所ブロッホベクトルを持つ2量子ビットのX状態に対して解析される。
いくつかの例を示し、この量子相関をコンカレンスと量子不協和と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:54:31 GMT)
Light ray fluctuations in simplicial quantum gravity [0.0] 実験光線は, 2,3次元と4次元の対称化ボックス領域を通過した後に, 異なる場所に着陸する確率を計算した。
固定境界条件では、すべての結合定数が絶対値で相対的に小さい場合、光線ゆらぎは総じて大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:32:11 GMT)
Introducing Proof Tree Automata and Proof Tree Graphs [0.0] 本稿では、グラフ理論とオートマトン理論のアプローチを用いて、計算の作業を支援する2つの新しいツールを紹介する。
第一のツールはProof Tree Automaton (PTA) であり、その言語が電卓の派生言語である木オートマトンである。
第2のツールは、Proof Tree Graph (PTG) と呼ばれる計算のグラフィカル表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:24:33 GMT)
Indian Legal Text Summarization: A Text Normalisation-based Approach [0.0] インドの裁判所制度には4つ以上のクロア事件がある。
テキスト要約のための多くの最先端モデルが、機械学習が進むにつれて登場した。
ドメインに依存しないモデルは、法的テキストではうまくいきません。
著者らは、インドの文脈で法的テキストを正規化するための方法論を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:16:50 GMT)
Hybrid Ensemble for Fake News Detection: An attempt [0.0] フェイクニュース検出は機械学習の分野で難しい問題となっている。
我々は、Fake Newsに取り組むための様々な方法を試し、構築し、ハイブリッド・アンサンブルの可能性を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 01:34:38 GMT)
Highlights of Semantics in Multi-objective Genetic Programming [0.0] 本研究は,遺伝的プログラミング(GP)におけるセマンティクス(意味論)の理解を深め,新たなアプローチを提案する。
SCC(Semantic similarity-based Crossover)とSCD(Semantic-based Crowding Distance)という2つのセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック
高度不均衡なバイナリ分類データセットを用いて、SDOの新たなアプローチにより、多様性の向上とハイパーボリューム結果の改善により、より支配的でないソリューションが一貫して生成されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:11:13 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization with Constraints: Application to
Powder Weighing [0.0] 非線形埋め込みに不整合表現学習を導入することでパラメータ分解を組み合わせることを提案する。
実験結果に基づいて,提案手法は制約を考慮し,約66%の試行回数削減に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:14:06 GMT)
Generalizable Method for Face Anti-Spoofing with Semi-Supervised
Learning [0.0] 顔の偽造防止は生体認証システムにおける高いセキュリティ要件のために多くの注目を集めている。
フェースバイオメトリックを商用ハードウェアに持ち込むことは、フェイクログインセッションを検出するための信頼性の高い方法の開発に大きく依存するようになった。
現在のCNNベースの手法は、トレーニング対象のドメインでよく機能するが、以前は見つからなかったデータセットでは一般化が不十分であることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:44:14 GMT)
Fiberwise dimensionality reduction of topologically complex data with
vector bundles [0.0] 本稿では,ベクトルバンドルを用いてトポロジ的に複雑なデータセットをモデル化する。
基底空間は大規模位相であり、ファイバーは局所幾何学である。
これにより、大規模なトポロジーを保ちながら繊維の寸法を小さくすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:53:46 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） (Mon, 13 Jun 2022 15:44:05 GMT)
Fast Computation of Highly G-optimal Exact Designs via Particle Swarm
Optimization [0.0] 正確な$G$-optimalデザインを構築するための3つの主要なアルゴリズムが文献で紹介されている。
最適設計問題に適応するために,PSOの拡張を開発する。
PSOは、現在知られているものよりも、$K=4, 5$因子に対して、同等またはそれ以上の$G$-optimal設計を作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 22:04:10 GMT)
Faithfulness and sensitivity for ancilla-assisted process tomography [0.0] システムに作用する未知の量子チャネルの完全な情報を含むシステムアンシラ二部体状態は忠実と呼ばれる。
等価性の証明を完了し、量子チャネルの様々なクラスに忠実性の一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 04:19:22 GMT)
Explainability-by-Design: A Methodology to Support Explanations in
Decision-Making Systems [0.0] デザインによる説明可能性」とは、意思決定システムの設計に説明能力を含める積極的措置によって特徴づけられる総合的な方法論である。
本稿では,ソフトウェア工学ワークフローにおける説明可能性・設計方法論の技術的ステップについて述べる。
提案手法を2つのアプリケーションに適用し,説明機能を示す説明アシスタントをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 15:34:29 GMT)
Emergent quantum state designs and biunitarity in dual-unitary circuit
dynamics [0.0] カオス量子系において、投影されたアンサンブルは均一なハール・ランダムアンサンブルと区別できないと推測された。
アダマール行列とユニタリ誤差基底がともに可解な測定スキームにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:20:34 GMT)
Dynamics of mode entanglement induced by particle-tunneling in the
extended Bose-Hubbard dimer model [0.0] モードエンタングルメントの進化は、2つのアクセシブルモードを持つ2つの区別不可能なボソンの系に対して解析される。
本研究は,モード絡み合いの特定のダイナミクスの設計と制御に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 03:43:45 GMT)
Detecting genuine multipartite entanglement in three-qubit systems with
eternal non-Markovianity [0.0] 我々は、量子非マルコフ演算を利用して、真に多重な絡み合った状態を検出する新しいプロトコルを考案した。
我々の研究は、絡み合い理論と量子非マルコビアン性の間の未解明の接続に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 11:46:14 GMT)
Deep Neural Network Based Accelerated Failure Time Models using Rank
Loss [0.0] 加速故障時間(AFT)モデルは、障害時間と一連の共変量の間の対数線関係を仮定する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は過去数十年にわたって注目され、様々な分野で大きな成功を収めてきた。
本稿では,Gehan型損失モデルとサブサンプリング手法を組み合わせることで,AFTモデルにDNNを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:38:18 GMT)
Cumulative culture spontaneously emerges in artificial navigators who
are social and memory-guided [0.0] 累積的な文化進化は、非ヒト動物で引き続き見られる。
個人からの適応的な革新が社会学習を通じて連続的に受け継がれるときである。
このことは、累積的な文化的進化が出現するために必要な最小限の認知アーキテクチャが何かという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 16:10:39 GMT)
Constraint Guided Gradient Descent: Guided Training with Inequality
Constraints [0.0] 訓練手順にドメイン知識を注入することのできる制約ガイド付きグラディエントDescent (CGGD) を提案する。
CGGDはトレーニングデータの不等式制約を満たすモデルに収束する。
これは、CGGDがトレーニングをネットワークの初期化に依存しないようにする2つの独立したデータセットと小さなデータセットに実証的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 14:33:33 GMT)
Compressive Clustering with an Optical Processing Unit [0.0] 我々は,オプティカル・プロセッシング・ユニット(OPU)を用いてスケッチのランダムなフーリエ特徴を計算し,全体の圧縮クラスタリング・パイプラインをこの設定に適応させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 06:54:05 GMT)
Automatic Contact Tracing using Bluetooth Low Energy Signals and IMU
Sensor Readings [0.0] 本稿では,SFI Centre for Machine Learning (ML-Labs) が提供する課題に対する解決策を提案する。
NIST Too Close For Too Long (TC4TL) Challengeの修正版であり、時間的側面は除外されている。
本稿では,Bluetooth RSSI と IMU センサデータに基づく特徴に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 10:39:03 GMT)
Automated Coronary Calcium Scoring using U-Net Models through
Semi-supervised Learning on Non-Gated CT Scans [0.0] リアルタイムの冠動脈石灰化スコアは、非ゲートCTスキャンではなく、ゲートCTスキャンでのみ計算される。
モデルは非ゲートCTスキャンの予測に用いられ、平均絶対誤差は674.19、バケット分類精度は41%であった。
新たに採取した非ゲートスキャンは、CTスキャンと密接に類似しており、MAE(62.38)では91%、精度は23%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 20:02:02 GMT)
Auto-encoders for Track Reconstruction in Drift Chambers for CLAS12 [0.0] ドリフトチャンバーに欠落したセグメントを推定することでトラックを識別し,CLAS12追跡アルゴリズムを支援する機械学習モデルの開発について述べる。
オートエンコーダは線路軌道から欠落したセグメントを再構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 19:33:53 GMT)
An iterative quantum-phase-estimation protocol for near-term quantum
hardware [0.0] エンタングルメントフリーなプロトコルが開発され、$mathcalO left[ sqrtlog (log N_textrmtot) / N_textrmtot right]$ mean-absolute-error scaling.
そこで本研究では,誤差スケーリングを改良した2段階間位相推定プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:00:09 GMT)
Addressing the "Leaky Pipeline": A Review and Categorisation of Actions
to Recruit and Retain Women in Computing Education [0.0] コンピューティング教育におけるジェンダーの不均衡は、世界中でよく知られた問題である。
リークパイプライン(Leaky Pipeline)は、上級職に進む前に女性の保持が不足していることを示すためにしばしば用いられる。
様々なイニシアチブがここ数十年、漏れやすいパイプラインの問題をターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 12:54:02 GMT)
ATDN vSLAM: An all-through Deep Learning-Based Solution for Visual
Simultaneous Localization and Mapping [0.0] 本論文は, これら個々のビルディングブロックの相乗的統合により, 機能的かつ効率的な全スルーディープニューラル(ATDN)vSLAMシステムを構築することができることを示す。
提案アーキテクチャは、データベース作成を支援する効率的で低遅延の自律運転(AD)や、自律走行車(AV)制御の基礎として利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 08:19:54 GMT)
AI from concrete to abstract: demystifying artificial intelligence to
the general public [0.0] 本稿では,コンクリートから抽象的(AIcon2abs)への新たな方法論,AIについて述べる。
主な戦略は、人工知能のデミスティフィケーションを促進することである。
WiSARDの軽量化により、トレーニングタスクと分類タスクの視覚化と理解が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 02:10:25 GMT)
A gravitationally induced decoherence model using Ashtekar variables [0.0] 我々は、アシュテカール変数を用いた相対論的重力誘起デコヒーレンスモデルを導出する。
モデルは適切な幾何学時計を用いてゲージ不変レベルで定式化される。
ここでは、ここで解析されたモデルにおいて、第二マルコフ近似の適用が量子力学モデルのいくつかよりも単純ではない理由について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:03:53 GMT)
A Relative Church-Turing-Deutsch Thesis from Special Relativity and
Undecidability [0.0] 本研究では,グローバルシミュレータが蓄積した時間,空間,誤差の計算がシミュレーション特性であることを示す。
これらのシミュレーション特性は、チャーチ・チューリング・ドイツ理論の構築に使用する相対モデルに特別な相対論的効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 18:58:41 GMT)
A Novel Multi-Layer Modular Approach for Real-Time Gravitational-Wave
Detection [0.0] 本稿では,音声処理技術に触発された重力波のリアルタイム検出のための新しい階層化フレームワークを提案する。
本稿では,フレームワークの基本概念と,最初の3つのレイヤの導出について述べる。
畳み込みニューラルネットワークのような、より複雑なアプローチと比較して、我々のフレームワークは、似たような性能を持っているが、計算の複雑さははるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 09:48:38 GMT)
A Dilemma for Solomonoff Prediction [0.0] ソロモノフ予想の枠組みは、先行確率をコルモゴロフ複雑性に逆比例する仮説に割り当てる。
異なるSolomonoffの優先順位は、ますます多くのデータに収束する。
ソロモノフ予想に対する計算可能な近似は必ずしも収束しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 21:11:25 GMT)
A DSEL for High Throughput and Low Latency Software-Defined Radio on
Multicore CPUs [0.0] Software-Defined Radio (SDR) 専用のドメイン固有組込み言語(DSEL)
提案されたDSELは、パイプライニングとシーケンシャル複製技術の組み合わせを可能にする。
提案したソフトウェアDVB-S2トランシーバが,最新のハイエンドマルチコアCPUターゲットを最大限に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Jun 2022 13:30:14 GMT)