Queried Unlabeled Data Improves and Robustifies Class-Incremental
Learning [133.4] クラス増分学習(Class-incremental Learning, CIL)は、新たに追加されたクラスを学習することと、以前に学習したクラス知識を保存することの間の悪名高いジレンマに悩まされる。
我々は、連続学習において「自由」な外部ラベル付きデータクエリを活用することを提案する。
CIL-QUDを堅牢化したバージョンにシームレスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:57:09 GMT)
Boosting Factorization Machines via Saliency-Guided Mixup [125.2] 我々は、MixupにインスパイアされたMixFMを紹介し、ファクトリゼーションマシン(FM)を強化するための補助的なトレーニングデータを生成する。
また、Saliency-Guided Mixup(SMFM)を利用した新しいファクトリゼーションマシンも提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:49:00 GMT)
Near-Optimal No-Regret Learning for General Convex Games [121.5] 一般凸およびコンパクト戦略集合に対して後悔が得られることを示す。
我々の力学は、適度にエンハンリフトされた空間上の楽観的な従順化バウンドのインスタンス化にある。
先行結果が適用される特殊な場合であっても、我々のアルゴリズムは最先端の後悔よりも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:58:58 GMT)
Can pruning improve certified robustness of neural networks? [106.0] ニューラルネット・プルーニングはディープ・ニューラル・ネットワーク(NN)の実証的ロバスト性を向上させることができることを示す。
実験の結果,NNを適切に刈り取ることで,その精度を8.2%まで向上させることができることがわかった。
さらに,認証された宝くじの存在が,従来の密集モデルの標準および認証された堅牢な精度に一致することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:18:44 GMT)
Understanding Robust Overfitting of Adversarial Training and Beyond [103.4] 深層ネットワークの敵対的訓練において,強靭なオーバーフィッティングが広く存在することを示す。
自覚的損失制約付き対位訓練(MLCAT)を提案する。
ミニバッチでは、大容量データを通常通り学習し、小容量データの損失を増やすために追加の措置を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:25:17 GMT)
Diffusion models as plug-and-play priors [98.2] 我々は、事前の$p(mathbfx)$と補助的な制約である$c(mathbfx,mathbfy)$からなるモデルにおいて、高次元データ$mathbfx$を推論する問題を考える。
拡散モデルの構造は,異なるノイズ量に富んだ定性デノナイジングネットワークを通じて,微分を反復することで近似推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 21:11:36 GMT)
Thompson Sampling Achieves $\tilde O(\sqrt{T})$ Regret in Linear
Quadratic Control [85.2] 我々はトンプソンサンプリング(TS)を用いた安定化可能な線形四元系レギュレータ(LQR)の適応制御問題について検討する。
我々は,LQRの適応制御のための効率的なTSアルゴリズムTSACを提案し,多次元システムであっても,$tilde O(sqrtT)$ regretを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:47:53 GMT)
Scalable Differentially Private Clustering via Hierarchically Separated
Trees [82.7] 我々は,最大$O(d3/2log n)cdot OPT + O(k d2 log2 n / epsilon2)$,$epsilon$はプライバシ保証であることを示す。
最悪の場合の保証は、最先端のプライベートクラスタリング手法よりも悪いが、提案するアルゴリズムは実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:24:41 GMT)
How robust are pre-trained models to distribution shift? [82.1] 自己教師付き学習(SSL)と自己エンコーダベースモデル(AE)の相互関係が相互関係に与える影響を示す。
本研究では, 線形ヘッドの潜在バイアスから事前学習したモデルの性能を分離するために, アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに基づいて訓練された線形ヘッドを用いた新しい評価手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:18:28 GMT)
FedNew: A Communication-Efficient and Privacy-Preserving Newton-Type
Method for Federated Learning [75.5] 我々は、クライアントからPSにヘッセン情報を送信する必要がないFedNewという新しいフレームワークを紹介した。
FedNewは勾配情報を隠蔽し、既存の最先端技術と比べてプライバシー保護のアプローチをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:21:39 GMT)
Towards Human-Level Bimanual Dexterous Manipulation with Reinforcement
Learning [73.9] Bimanual Dexterous Hands Benchmark (Bi-DexHands) は、数十のバイマニュアル操作タスクと数千のターゲットオブジェクトを備えた2つのデキスタラスハンドを含むシミュレータである。
Bi-DexHandsのタスクは、認知科学の文献によると、人間の運動能力のレベルが異なるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:09:06 GMT)
A Unified Evaluation of Textual Backdoor Learning: Frameworks and
Benchmarks [72.7] 我々は,テキストバックドア学習の実装と評価を促進するオープンソースツールキットOpenBackdoorを開発した。
また,単純なクラスタリングに基づく防御ベースラインであるCUBEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:29:23 GMT)
MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale
Knowledge [70.5] 私たちは、人気のMinecraftゲーム上に構築された新しいフレームワークであるMineDojoを紹介します。
本稿では,学習報酬関数として,大規模な事前学習ビデオ言語モデルを活用する新しいエージェント学習アルゴリズムを提案する。
我々のエージェントは、手動で設計した密なシェーピング報酬なしで、自由形式の言語で指定された様々なオープンエンドタスクを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:53:05 GMT)
Patch-level Representation Learning for Self-supervised Vision
Transformers [68.9] 視覚変換器(ViT)は近年、より優れたアーキテクチャ選択として多くの注目を集めており、様々な視覚タスクにおいて畳み込みネットワークよりも優れています。
これに触発された私たちは、パッチレベルの表現をより良く学習するための、SelfPatchという、シンプルで効果的なビジュアルプリテキストタスクを設計しました。
我々は、既存のSSLメソッドの様々な視覚的タスクに対する性能を大幅に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:35:03 GMT)
A New Look at the $C^{0}$-formulation of the Strong Cosmic Censorship
Conjecture [68.8] 我々は、アインシュタイン方程式の初期条件としての一般ブラックホールパラメータに対して、計量はより大きなローレンツ多様体に対して$C0$-extendableであると主張する。
我々は、温度の低い双曲型AdS$_d+1$ブラックホールと、(d-1$)次元の双曲型H_d-1$のCFTとの「複雑=体積」予想に反することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:14:33 GMT)
Large-Margin Representation Learning for Texture Classification [67.9] 本稿では,テクスチャ分類のための小さなデータセット上で教師付きモデルをトレーニングするために,畳み込み層(CL)と大規模計量学習を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
テクスチャと病理画像データセットの実験結果から,提案手法は同等のCNNと比較して計算コストが低く,収束が早く,競争精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:07:45 GMT)
A Graph-Enhanced Click Model for Web Search [67.3] ウェブ検索のための新しいグラフ強調クリックモデル(GraphCM)を提案する。
セッション内情報とセッション間情報の両方を、スパーシリティ問題とコールドスタート問題に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:32:43 GMT)
OADAT: Experimental and Synthetic Clinical Optoacoustic Data for
Standardized Image Processing [63.0] オプトアコースティック(OA)イメージングは、ナノ秒レーザーパルスによる生体組織の励起に基づいている。
OAイメージングは、豊富な光学コントラストと深部組織における高分解能の強力な組み合わせを特徴としている。
異なるタイプの実験的なセットアップと関連する処理メソッドで生成された標準化されたデータセットは使用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:11:26 GMT)
VLMixer: Unpaired Vision-Language Pre-training via Cross-Modal CutMix [59.3] 本稿では,データ拡張手法,すなわちクロスモーダルCutMixを提案する。
CMCは自然文をテキストビューからマルチモーダルビューに変換する。
クロスモーダルノイズをユニモーダルデータにアタッチすることで、モダリティ間のトークンレベルの相互作用を学習し、より優れたデノゲーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:56:47 GMT)
Multi-scale Cooperative Multimodal Transformers for Multimodal Sentiment
Analysis in Videos [58.9] マルチモーダル感情分析のためのマルチスケール協調型マルチモーダルトランス (MCMulT) アーキテクチャを提案する。
本モデルは,非整合型マルチモーダル列に対する既存手法よりも優れ,整合型マルチモーダル列に対する強い性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:58:20 GMT)
Beyond Worst-Case Analysis in Stochastic Approximation: Moment
Estimation Improves Instance Complexity [58.7] 近似問題に対する勾配に基づく手法のオラクル複雑性について検討する。
最悪のケースの複雑さではなく、インスタンス依存の複雑さに焦点を当てます。
提案アルゴリズムとその解析はモーメント推定の成功を理論的に正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:38:48 GMT)
A Deep Learning Approach for the Segmentation of Electroencephalography
Data in Eye Tracking Applications [56.5] 脳波データの時系列セグメンテーションのための新しいフレームワークDETRtimeを紹介する。
エンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークは、コンピュータビジョンの進歩を前面に立たせています。
我々のモデルは脳波睡眠ステージセグメンテーションのタスクにおいてよく一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:17:24 GMT)
A Numerical Reasoning Question Answering System with Fine-grained
Retriever and the Ensemble of Multiple Generators for FinQA [53.6] 本稿では,財務テキストと表データソース間の数値推論質問に答える数値推論質問応答システムを提案する。
検索モジュールにおいて、生成モジュールの入力に無関係で類似のセルを同じ行に持ってくるのを避けるため、金のセルを検索するセルレトリバーを革新的に設計する。
アンサンブルモジュールでは,システム出力として最適なプログラムを選択するために複数のプログラムを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:55:29 GMT)
Learning Implicit Feature Alignment Function for Semantic Segmentation [51.4] Implicit Feature Alignment Function (IFA)は、暗黙の神経表現の急速に拡大するトピックにインスパイアされている。
IFAは機能マップを異なるレベルで暗黙的に整列し、任意の解像度でセグメンテーションマップを生成することができることを示す。
提案手法は,様々なアーキテクチャの改善と組み合わせて,一般的なベンチマークにおける最先端の精度のトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:40:14 GMT)
Learning a Single Neuron with Adversarial Label Noise via Gradient
Descent [50.7] モノトン活性化に対する $mathbfxmapstosigma(mathbfwcdotmathbfx)$ の関数について検討する。
学習者の目標は仮説ベクトル $mathbfw$ that $F(mathbbw)=C, epsilon$ を高い確率で出力することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:55:43 GMT)
Bridge-Tower: Building Bridges Between Encoders in Vision-Language
Representation Learning [48.1] 近年,2towerアーキテクチャを用いた視覚言語モデル(VL)が視覚表現学習を支配している。
本稿では,ユニモーダルエンコーダの上位層とクロスモーダルエンコーダの各層とを接続する複数のブリッジ層を提案する。
提案するBridgeTowerは4M(約480万円)の画像のみを事前訓練し,様々な下流視力のタスクで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, 17 Jun 2022 09:42:35 GMT)
A Parametric Class of Approximate Gradient Updates for Policy
Optimization [47.7] 我々は、勾配形式とスケーリング関数の限定的な選択の観点から、基礎となる更新を再表現する統一的な視点を開発する。
我々は、収束速度と最終的な結果品質の両方の利点をもたらすことができる方法で、既存のアルゴリズムを一般化する、新しいが、動機のよい更新を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:28:38 GMT)
Fast Finite Width Neural Tangent Kernel [47.6] ニューラルネットワークのJacobianは、ディープラーニングの研究の中心的な対象として登場した。
有限幅NTKは計算に費用がかかることで有名である。
有限幅NTKの計算およびメモリ要求の指数を変化させる2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:18:22 GMT)
Omni-Scale CNNs: a simple and effective kernel size configuration for
time series classification [47.4] 時系列分類タスクにおける1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)において、受容場(RF)サイズは最も重要な要素の1つである。
1D-CNNのためのOmni-Scale Block (OS-block)を提案する。
実験の結果,OSブロックを持つモデルでは,探索された最適なRFサイズを持つモデルと同様の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:56:18 GMT)
CMT-DeepLab: Clustering Mask Transformers for Panoptic Segmentation [47.3] Clustering Mask Transformer (CMT-DeepLab)は、クラスタリングを中心に設計されたパン光学セグメンテーションのためのトランスフォーマーベースのフレームワークである。
CMT-DeepLabはCOCOテストデブセットで55.7%のPQを新たに達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:01:01 GMT)
FiT: Parameter Efficient Few-shot Transfer Learning for Personalized and
Federated Image Classification [47.2] 画像分類における要件を満たすFiLM Transfer (FiT) を開発した。
FiTは、大規模な画像データセットで事前トレーニングされた固定バックボーンの上に、自動的に設定されたNaive Bayes分類器を使用する。
本研究では, 最先端のBig Transfer (BiT) アルゴリズムよりも, ローショット, 挑戦的なVTAB-1kベンチマークにおいて, 高い分類精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:17:20 GMT)
Minimum Noticeable Difference based Adversarial Privacy Preserving Image
Generation [44.3] クリーンなものと最小限の知覚差を持つが、ディープラーニングモデルに攻撃できる敵対的プライバシ保護画像を生成するためのフレームワークを開発する。
我々の知る限りでは、これはプライバシー保護のためのMND概念に基づく品質保護の敵画像生成を探求する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:02:12 GMT)
VoxGRAF: Fast 3D-Aware Image Synthesis with Sparse Voxel Grids [42.7] 最先端の3D認識生成モデルは座標に基づくパラメータ化3Dラディアンス場に依存している。
既存のアプローチでは、しばしば解像度の低い特徴写像をレンダリングし、それをアップサンプリングネットワークで処理して最終的な画像を得る。
既存の手法とは対照的に,本手法では完全な3Dシーンを生成するために,単一の前方通過しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:24:00 GMT)
Accelerating Shapley Explanation via Contributive Cooperator Selection [42.1] DNNモデルのShapley説明を著しく高速化する新しい手法SHEARを提案する。
特徴連立の選定は、本提案のシェープリー連鎖則に従い、真真正値から絶対誤差を最小化する。
SHEARは、さまざまな評価指標で、最先端のベースラインメソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:24:45 GMT)
Boosting Graph Structure Learning with Dummy Nodes [41.8] グラフカーネルとグラフニューラルネットワークをダミーノードで拡張し、グラフ分類とサブグラフ同型マッチングタスクの実験を行う。
このようなダミーノードは、効率的な一様エッジ-頂点変換とエピモルフィック逆を構築し、元のグラフを復元するのに役立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:44:24 GMT)
Rectify ViT Shortcut Learning by Visual Saliency [40.6] ショートカット学習は一般的だが、ディープラーニングモデルには有害である。
本研究では,ショートカット学習の精度向上を目的とした,新規かつ効果的なサリエンシ誘導型視覚変換器(SGT)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:54:07 GMT)
What do navigation agents learn about their environment? [39.7] 本稿では、ポイントゴールナビゲーションエージェントとオブジェクトゴールナビゲーションエージェントのための、エンボディード・アグエント(iSEE)の解釈可能性システムについて紹介する。
これらのエージェントが生成する動的表現をiSEEを用いて探索し,エージェントや環境に関する情報を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:33:43 GMT)
An F-shape Click Model for Information Retrieval on Multi-block Mobile
Pages [39.6] マルチブロックモバイルページ上でのユーザ動作をモデル化する新しいF字型クリックモデルを開発した。
ユーザの視線追跡調査を行い、F字型ページ上でユーザのシーケンシャルブラウジング、ブロックスキップ、比較パターンを識別する。
大規模実世界のデータセットを用いた実験により,FSCMがユーザの行動予測に与える影響が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:59:46 GMT)
RECAPP: Crafting a More Efficient Catalyst for Convex Optimization [39.4] 加速近位点(RECAPP)のための新しい緩和誤差基準を提案する。
有限サムと最大構造最小化という2つの標準問題にRECAPPを適用する。
有限サム問題に対しては、以前に慎重に設計された問題固有アルゴリズムで得られた最もよく知られた複雑性と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:40:32 GMT)
Unified-IO: A Unified Model for Vision, Language, and Multi-Modal Tasks [39.1] Unified-IOは、古典的なコンピュータビジョンタスクにまたがるさまざまなAIタスクを実行するモデルである。
我々は、サポート対象の入力と出力を個別の語彙トークン列に均質化することで、この統一を実現する。
Unified-IOはGRITベンチマークで7つのタスクすべてを実行することができる最初のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:53:47 GMT)
Fast Lossless Neural Compression with Integer-Only Discrete Flows [38.9] 整数のみの算術演算を用いた効率的なニューラル圧縮機専用離散フロー(IODF)を提案する。
我々の研究は、離散確率変数間の可逆変換からなる整数離散フローに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:15:36 GMT)
Thompson Sampling for Robust Transfer in Multi-Task Bandits [36.8] 本研究では,オンラインマルチタスク学習における課題について検討する。
我々は、より一般的なオンラインマルチタスク学習プロトコルのためのトンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:28:01 GMT)
All the World's a (Hyper)Graph: A Data Drama [36.5] Hyperbardはシェイクスピアの戯曲からの多様なデータ表現のデータセットである。
私たちの表現は、単一のシーンで文字の共起をキャプチャする単純なグラフから、複雑な通信設定を符号化するハイパーグラフまで様々です。
データソースへのオマージュとして、科学もまた芸術であると主張するため、私たちはすべてのポイントを遊びの形で提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:01:29 GMT)
Participation and Data Valuation in IoT Data Markets through Distributed
Coalitions [34.7] 本稿では,機械学習モデルのトレーニングに使用されるIoT(Internet of Things)データ市場について考察する。
データはネットワークを介して市場プラットフォームに供給され、機械学習モデルにもたらす価値に基づいてデータの価格が制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:02:53 GMT)
Maximum Class Separation as Inductive Bias in One Matrix [34.7] クラス間の分離を最大化することは、機械学習におけるよく知られた帰納バイアスを構成する。
本稿では,1つの固定行列乗算を加えることで,ネットワーク内の帰納バイアスとして最大分離を符号化することを提案する。
提案手法は, CIFAR から ImageNet への分類, 長距離認識, アウト・オブ・ディストリビューション検出, オープン・セット認識を直接促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:43:02 GMT)
ComENet: Towards Complete and Efficient Message Passing for 3D Molecular
Graphs [34.4] 我々は、量子インスパイアされた基底関数と提案されたメッセージパッシングスキームを組み合わせて、不完全で非効率なグラフニューラルネットワーク(ComENet)を構築した。
本手法は,グローバルかつ局所的な完全性を達成することにより,3次元グラフ上の3次元情報の完全性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:35:03 GMT)
Rarity Score : A New Metric to Evaluate the Uncommonness of Synthesized
Images [32.9] そこで我々は,各画像の放射率を測定するために,新しい評価基準である「放射率スコア」を提案する。
コードは、研究コミュニティのためにオンラインで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:16:16 GMT)
Multiple-Play Stochastic Bandits with Shareable Finite-Capacity Arms [32.3] マルチプレイマルチアームバンディット(MP-MAB)問題を共有アーム設定で一般化する。
各共有可能なアームは、有限報酬能力と'per-load'の報酬分布を有する。
本稿では,この問題に対処し,その後悔すべき上限を証明するためのオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:47:27 GMT)
Bootstrapped Transformer for Offline Reinforcement Learning [31.4] オフライン強化学習(RL)は、以前に収集した静的な軌跡データから実際の環境と相互作用することなく、ポリシーを学習することを目的としている。
最近の研究は、オフラインRLを汎用シーケンス生成問題として見ることによって、新しい視点を提供する。
本稿では,ブートストラップの概念を取り入れたBootstrapped Transformerという新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:57:47 GMT)
Video Shadow Detection via Spatio-Temporal Interpolation Consistency
Training [31.1] 本稿では、ラベル付き画像とともにラベル付きビデオフレームを画像陰影検出ネットワークトレーニングに供給するフレームワークを提案する。
次に,画素ワイド分類における一般化の促進のために,空間的および時間的整合性の制約を導出する。
さらに,画像のマルチスケール影知識学習のためのスケール・アウェア・ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:29:51 GMT)
Local Slot Attention for Vision-and-Language Navigation [30.7] ビジョン・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)は、コンピュータビジョンと自然言語処理コミュニティにおいてホットな話題である。
同一オブジェクトのセグメンテーションからの情報を取り込むためのスロットアテンションに基づくモジュールを提案する。
R2Rデータセットの実験は、我々のモデルが最先端の結果を達成したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:21:26 GMT)
MET: Masked Encoding for Tabular Data [29.2] Masked SSL for Tabular Data (MET)は、ビジョンSSLのための人気のあるMAEアプローチに基づいている。
METは5つの多様なデータセット上で、新しい最先端技術(SOTA)を実現する。
私たちは、慎重に設計されたシンプルなデータセットの実験を通じて、METの作業にもっと光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:51:10 GMT)
Lossy Compression with Gaussian Diffusion [28.9] 非条件拡散生成モデルに基づく新しい損失圧縮手法DiffCについて述べる。
エンコーダ変換の欠如にもかかわらず、概念実証を実装し、驚くほどうまく機能することを発見した。
流れに基づく再構築は,祖先サンプリングよりも高頻度で3dBのゲインを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:46:31 GMT)
Active Sampling for Min-Max Fairness [28.4] min-maxフェアネスを最適化するための簡易なアクティブサンプリングと再重み付け手法を提案する。
実装の容易さとロバストな定式化の汎用性により、不備な群におけるモデル性能を改善するための魅力的な選択肢となる。
線形回帰法やロジスティック回帰法のような凸学習問題に対しては、分極値解への収束率を証明し、きめ細かな解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:19:33 GMT)
The Sensorium competition on predicting large-scale mouse primary visual
cortex activity [28.3] 本稿では,マウス視覚システムの最先端モデルを特定するために,Sensiumベンチマークコンペティションを提案する。
28,000以上のニューロンの反応を含むマウス一次視覚野から大規模なデータセットを収集した。
ベンチマークの課題は、保持されたテストセット上での神経反応の予測性能に基づいて、モデルをランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:09:57 GMT)
Representational Multiplicity Should Be Exposed, Not Eliminated [27.5] トレーニング中に同様のパフォーマンスを持つ2つの機械学習モデルは、現実世界のパフォーマンス特性を非常に異なるものにすることができる。
これは、表現的多重性(RM)として表されるモデルの内部の明確な違いを意味する。
本研究では,RMを解析するための概念的かつ実験的な設定を導入し,特定のトレーニング手法が他の方法よりも系統的にRMを大きくすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:53:12 GMT)
Medical Dialogue Response Generation with Pivotal Information Recalling [27.4] 本稿では,Pivotal Information Recalling (MedPIR) を用いた医療応答生成モデルを提案する。
MedPIRは知識対応対話グラフエンコーダとリコール強化ジェネレータの2つのコンポーネント上に構築されている。
2つの大規模医療対話データセットによる実験結果から,MedPIRはBLEUスコアと医療機関F1測定において,強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:11:10 GMT)
DFG-NAS: Deep and Flexible Graph Neural Architecture Search [27.3] 本稿では,非常に深く柔軟なGNNアーキテクチャの自動探索を可能にする新しいニューラルアーキテクチャ探索(NAS)手法であるDFG-NASを提案する。
DFG-NASは、原子伝播(textbftexttP)と変換(textbftexttT)の操作がどのように統合され、GNNに組織化されるかに関するマクロ構造を探索する。
4つのノード分類タスクに関する実証的研究は、DFG-NASがGNNの最先端手動設計やNASメソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:47:21 GMT)
Achieving Fairness at No Utility Cost via Data Reweighing with Influence [27.3] トレーニング段階におけるサンプルの重量のみを調整するデータリライジング手法を提案する。
本研究は,各トレーニングサンプルの影響を,公正度関連量と予測ユーティリティに関して詳細にモデル化する。
当社のアプローチは、トレードオフを実証的に解放し、平等な機会のために無償の公平性を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:47:02 GMT)
NAFS: A Simple yet Tough-to-beat Baseline for Graph Representation
Learning [26.8] パラメータ学習なしでノード表現を構成する単純な非パラメトリック手法であるノード適応型特徴平滑化(NAFS)を提案する。
ノードクラスタリングとリンク予測という,2つの異なるアプリケーションシナリオに関する4つのベンチマークデータセットの実験を行った。
注目すべきは、機能アンサンブルを備えたNAFSは、これらのタスクで最先端のGNNよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:53:04 GMT)
How You Start Matters for Generalization [26.7] ニューラルネットワークの一般化は、その初期化に強く結びついていることが示される。
議論を呼んでいるフラットミニマ予想に反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:30:56 GMT)
HairFIT: Pose-Invariant Hairstyle Transfer via Flow-based Hair Alignment
and Semantic-Region-Aware Inpainting [26.7] ポーズ不変ヘアスタイル転送のための新しいフレームワークであるHairFITを提案する。
本モデルは,フローベース毛髪アライメントと毛髪合成の2段階からなる。
我々のSIM推定器は、画像中の隠蔽領域を異なる意味領域に分割し、塗装中の特徴を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:55:20 GMT)
SMPL: Simulated Industrial Manufacturing and Process Control Learning
Environments [26.5] 製造プラントの制御に深層強化学習を適用しようという試みはほとんどない。
我々は,5つの高忠実度シミュレーション環境を含む使い易いライブラリを開発した。
フォローアップ研究の比較のために、オンラインおよびオフライン、モデルベースおよびモデルフリー強化学習アルゴリズムをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:51:35 GMT)
Avoid Overfitting User Specific Information in Federated Keyword
Spotting [26.3] キーワードスポッティング(KWS)は、特定のウェイクアップワードを他の信号と正確に、かつ効率的に区別することを目的としている。
最近の研究は、様々なディープネットワークを利用して、すべてのユーザの音声データを集中的にKWSモデルを訓練している。
FedKWSは、ユーザのデータを直接共有することなく、ソリューションとして機能する可能性がある。
我々は,FedKWSにおけるユーザ固有の情報に過度に適合しないよう,モデルに推奨する戦略をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:05:35 GMT)
Improving Generalization of Metric Learning via Listwise
Self-distillation [25.9] 我々は、単純で効果的な正則化、すなわちリスワイズ自己蒸留(LSD)を提案する。
LSDは、モデル自身の知識を徐々に蒸留し、より適切な距離ターゲットを各サンプルペアにバッチで適応的に割り当てる。
私たちのLSDは、一般的なDMLフレームワークに直接統合することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:28:39 GMT)
CtrlFormer: Learning Transferable State Representation for Visual
Control via Transformer [25.9] Transformerは視覚と言語表現の学習で大きな成功を収めた。
視覚制御では、異なる制御タスク間で伝達可能な移動可能な状態表現を学習することが、トレーニングサンプルサイズの削減に重要である。
我々は,先行技術にはない多くの魅力ある利点を有する新しい制御変換器(CtrlFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:32:08 GMT)
Landscape Learning for Neural Network Inversion [25.5] 多くの機械学習手法は、推論時にニューラルネットワークを反転させることで動作し、視覚やグラフィックスの逆反転問題を解決するための一般的なテクニックとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:05:29 GMT)
Open-Sampling: Exploring Out-of-Distribution data for Re-balancing
Long-tailed datasets [24.6] 深層ニューラルネットワークは通常、トレーニングデータセットが極端なクラス不均衡に苦しむ場合、パフォーマンスが良くない。
近年の研究では、半教師付き方式でアウト・オブ・ディストリビューションデータによる直接トレーニングが一般化性能を損なうことが報告されている。
そこで我々は,オープンセットノイズラベルを用いて学習データセットのクラス前のバランスを再調整する,オープンサンプリングと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:29:52 GMT)
Shadows Shed Light on 3D Objects [23.1] 我々は、物体の3次元形状、ポーズ、光源の位置を推測できる微分可能な画像形成モデルを作成する。
我々のアプローチは、地上の暗黒マスクが未知の現実世界の画像に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:58:11 GMT)
The State of Sparse Training in Deep Reinforcement Learning [23.0] スパースニューラルネットワークの使用は近年急速に増加しており、特にコンピュータビジョンにおいてである。
彼らの魅力は、トレーニングと保存に必要なパラメータの削減と、学習効率の向上にある。
我々は,様々な深層強化学習エージェントや環境に,既存のスパーストレーニング技術を応用するための体系的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:08:00 GMT)
Channel-wise Mixed-precision Assignment for DNN Inference on Constrained
Edge Nodes [22.4] 最先端の混合精度は階層的に作用する、すなわち、各ネットワーク層の重みとアクティベーションのテンソルに異なるビット幅を使用する。
本研究では,各重みテンソルチャネルのビット幅を独立に選択する新しいNASを提案する。
我々のネットワークは、それぞれ最大63%と27%のメモリとエネルギーを削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:51:49 GMT)
MetaFed: Federated Learning among Federations with Cyclic Knowledge
Distillation for Personalized Healthcare [22.2] フェデレートラーニングは、生のユーザデータにアクセスせずにモデルを構築することに注目を集めている。
本稿では,異なるフェデレーション間の信頼に値するFLを促進するためのMetaFedという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:36:23 GMT)
Multi-Contextual Predictions with Vision Transformer for Video Anomaly
Detection [22.1] ビデオの時間的文脈を理解することは、異常検出において重要な役割を果たす。
我々は3つの異なる文脈予測ストリームを持つトランスモデルを設計する。
連続する正常フレームの欠落フレームの予測を学習することにより、ビデオ内の様々な正常パターンを効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:54:31 GMT)
Rectifying Mono-Label Boolean Classifiers [22.1] 我々は、$Sigma star T$に相当する分類回路を、$Sigma$と$T$のサイズで時間線形に計算できることを示す。
Sigma$と$T$が決定木である場合、$Sigma star T$に相当する決定木は、$Sigma$と$T$のサイズの時間で計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:17:45 GMT)
k-Sliced Mutual Information: A Quantitative Study of Scalability with
Dimension [21.8] 元のSMI定義を$k$-SMIに拡張し、射影を$k$-次元部分空間とする。
2-ワッサーシュタイン計量における微分エントロピーの連続性に関する新しい結果を用いて、モンテカルロ(MC)に基づく推定値の k$-SMI の誤差の鋭い境界を導出する。
次に、MC積分器とニューラルネットワーク推定フレームワークを組み合わせて、エンドツーエンドの$k$-SMI推定器を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:19:55 GMT)
The Role of Depth, Width, and Activation Complexity in the Number of
Linear Regions of Neural Networks [21.7] 本稿では,CPWLネットワークの深度,幅,アクティベーションの複雑さに基づく線形領域数について概観する。
我々の推定は凸分割の構造に依存しており、深さの特異な役割を強調している。
合理的な仮定の下では、任意の1次元経路に沿った線形領域の期待密度は、深さ、幅、活性化複雑性の積によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:17:28 GMT)
CookDial: A dataset for task-oriented dialogs grounded in procedural
documents [21.4] 本研究は、手続き的知識理解を伴うタスク指向対話システムの研究を容易にする新しいダイアログデータセットであるCookDialを提案する。
コーパスは、260人の人対人タスク指向のダイアログを含み、エージェントがレシピドキュメントを与えられた場合、ユーザが料理を調理するように誘導する。
CookDialのダイアログには、 (i) ダイアログフローとサポートドキュメントの間の手続き的アライメント、 (ii) 長い文のセグメンテーション、ハードインストラクションのパラフレーズ化、およびダイアログコンテキストにおけるコア推論の解決を含む複雑なエージェント決定の2つの特徴がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:23:53 GMT)
Designing MacPherson Suspension Architectures using Bayesian
Optimization [21.3] コンプライアンステストは、まず、規律モデルを用いたコンピュータシミュレーションによって行われる。
このシミュレーションを通した設計は、物理的プロトタイピングとして考慮される。
提案手法は汎用的で,スケーラブルで,効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 21:50:25 GMT)
Fast Simulation of Particulate Suspensions Enabled by Graph Neural
Network [21.3] 我々は、ストークス懸濁液中の粒子の力学を推論し、予測するための新しい枠組み、流体力学的相互作用グラフニューラルネットワーク(HIGNN)を導入する。
これは計算効率、精度、および/または転送可能性における従来のアプローチの限界を克服する。
提案するHIGNNフレームワークの精度,効率,転送性について,多種多様なシステムで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:05:53 GMT)
Reframed GES with a Neural Conditional Dependence Measure [20.5] Wevisit the Greedy Equivalence Search (GES) algorithm, which is known as a score-based algorithm for learn the Markov equivalence class (MEC)。
本稿では,GESアルゴリズムの再フレーミングについて述べる。
本稿では,ディープニューラルネットワークの表現力を利用したニューラル条件依存尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:29:08 GMT)
VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning [20.2] エンドツーエンドのベクトル化HDマップ学習パイプラインであるVectorMapNetを導入する。
本手法は,地図要素間の空間関係を明示的にモデル化し,ベクトル化された地図を生成する。
我々の実験では、VectorMapNetはnuScenesデータセット上で強力なHDマップ学習性能を達成し、従来の最先端の手法を14.2mAPで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:57:13 GMT)
AggNet: Learning to Aggregate Faces for Group Membership Verification [20.2] いくつかの顔認識アプリケーションでは、個人がグループのメンバーであるかどうかを、そのアイデンティティを明らかにすることなく確認することに興味がある。
いくつかの既存手法では、事前計算された顔記述子を離散的な埋め込みに量子化し、それらを一つのグループ表現に集約する機構が提案されている。
本稿では,顔記述子とアグリゲーション機構を協調的に学習し,エンドツーエンドのパフォーマンスを向上させるディープアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:48:34 GMT)
CTooth: A Fully Annotated 3D Dataset and Benchmark for Tooth Volume
Segmentation on Cone Beam Computed Tomography Images [19.8] 3次元歯のセグメンテーションはコンピュータ支援型歯科診断と治療の前提条件である。
深層学習に基づくセグメンテーション手法は説得力のある結果をもたらすが、訓練には大量の基礎的真理を必要とする。
そこで本研究では,歯金規格のCToothを完全注釈付きコーンビームで計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:48:35 GMT)
All Mistakes Are Not Equal: Comprehensive Hierarchy Aware Multi-label
Predictions (CHAMP) [19.4] 本稿では,階層木のように重大度に依存して誤予測を罰する枠組みを提案する。
提案手法は,既存のマルチラベル分類アルゴリズムをより良い誤りで拡張するフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:32:48 GMT)
Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via
Time-Frequency Consistency [19.2] メソッドは、異なる時間的ダイナミクスを持つターゲットドメインに対応する必要がある。
時間周波数整合性(TF-C)は事前トレーニングに望ましい。
TF-Cは1対1の設定で平均15.4%(F1スコア)でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:45:04 GMT)
Verifiable Quantum Advantage without Structure [18.8] ランダムなオラクルをSHA2のような具体的な暗号ハッシュ関数に置き換える。
以上の結果の最小限のインスタンス化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:23:35 GMT)
Generalised Policy Improvement with Geometric Policy Composition [18.8] 本稿では、価値に基づく強化学習(RL)の欲求的アプローチと、モデルベースRLに典型的なフルプランニングアプローチとを補間する政策改善手法を提案する。
我々は,基本方針GHMの注意深く構成することにより,マルコフ政策の集合を一定の確率で切り換える非マルコフ政策を評価できることを示す。
そして、そのような非マルコフ政策の集合に一般化された政策改善(GPI)を適用して、その前駆体を全般的に上回る新しいマルコフ政策を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:52:13 GMT)
A Flexible Diffusion Model [18.7] 本稿では,拡散モデル,特に前方SDEの空間的部分のパラメータ化のためのフレームワークを提案する。
抽象形式論は理論的な保証とともに導入され、それ以前の拡散モデルとの関係が活用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:46:58 GMT)
Generalized Frank-Wolfe Algorithm for Bilevel Optimization [18.2] 本稿では,フランク・ウルフ法(FW)を一般化して検討した。
提案手法は,二段階問題に対して最もよく知られた繰り返しを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:12:47 GMT)
Factorization Approach for Sparse Spatio-Temporal Brain-Computer
Interface [17.9] 脳波信号の分解により,スパース条件下での豊かで決定的な特徴を抽出できることを示す。
単腕運動画像データセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:30:43 GMT)
Popular decision tree algorithms are provably noise tolerant [17.8] 我々は,古典的なID3,C4.5,CARTを含む不純物に基づく決定木学習アルゴリズムが,耐雑音性が高いことを証明した。
我々の研究は、これらの実践的な決定木アルゴリズムの実証的な成功を、しっかりとした理論的な足場に置きたいという、継続的な研究の行に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:15:57 GMT)
SimA: Simple Softmax-free Attention for Vision Transformers [17.5] 我々は、Softmaxレイヤの代わりに単純な$ell_$-normでクエリとキー行列を正規化する、SoftmaxフリーアテンションブロックSimAを導入する。
また,3種類のSOTA変圧器(DeiT,XCiT,CvT)に適用したSimAは,SoTAモデルと比較して,ソフトマックス層を必要とせずに精度が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:15:01 GMT)
Neural Architecture Adaptation for Object Detection by Searching Channel
Dimensions and Mapping Pre-trained Parameters [17.1] ほとんどのオブジェクト検出フレームワークは、元来画像分類用に設計されたバックボーンアーキテクチャを使用する。
最近のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)研究は、オブジェクト検出に特化したバックボーンの自動設計が全体的な精度を向上させることを実証している。
本稿では,検出目的のために与えられたバックボーンを最適化するニューラルアーキテクチャ適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:01:56 GMT)
Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning [16.0] 我々は2次元セマンティックセグメンテーションと2つの幾何学的タスク、すなわち密度深度と表面正規度推定を共同で扱う。
相関誘導型注意と自己注意によってペアワイズなクロスタスク交換を利用する,新しいマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:59:45 GMT)
Yankee Swap: a Fast and Simple Fair Allocation Mechanism for Matroid
Rank Valuations [16.0] エージェントがマトロイドランクの評価値を持つ場合、不特定商品の公平な割り当てについて検討する。
我々の主な貢献は、証明可能な公平かつ効率的なロレンツ支配割り当てを計算する単純なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:44:11 GMT)
Learning Using Privileged Information for Zero-Shot Action Recognition [15.9] 本稿では,オブジェクトのセマンティクスを特権情報として利用し,セマンティクスのギャップを狭める手法を提案する。
オリンピック・スポーツ、HMDB51、UCF101データセットの実験では、提案手法が最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:46:09 GMT)
Accelerating numerical methods by gradient-based meta-solving [15.9] 科学と工学の応用においては、しばしば同様の計算問題を何度も解くことが要求される。
我々はそれらを統一的に解くための勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
理論的解析と数値実験により,本手法の性能と汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:31:18 GMT)
Effective Solid State LiDAR Odometry Using Continuous-time Filter
Registration [15.6] 非繰り返し走査パターンを持つリズリープリズムに基づくLiDARに対する実効連続時間LiDARオドメトリー(ECTLO)法を提案する。
LiDARのみの連続時間運動モデルを用いて、避けられない歪みを緩和する。
走査パターンの異なる固体LiDARを用いて様々なテストベッドで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:41:48 GMT)
Robust Group Synchronization via Quadratic Programming [15.3] グループ同期における汚職レベルを推定するための2次計画法を提案する。
目的関数はグループのサイクル整合性を利用しており、この手法を構造整合性の検出と推定(DESC)と呼ぶ。
回転平均化の合成および実データ実験において,本手法の競合精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 20:08:03 GMT)
Evolution through Large Models [15.0] コードを生成するために訓練された大言語モデル(LLM)は、遺伝的プログラミング(GP)プログラムに適用された突然変異演算子の有効性を大幅に改善することができる。
大型モデル(ELM)による進化の広大さを強調するため、ELMとMAP-Elitesを組み合わせたメイン実験では、動作補助ロボットを出力するPythonプログラムの数十万の関数例が生成される。
トレーニングデータがこれまで利用できなかったドメインにおいて、特定のコンテキストに対して適切なアーティファクトを出力できる新しいモデルをブートストラップする機能には、オープンディペンデンス、ディープラーニング、強化学習といった意味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:07:04 GMT)
Holistic Transformer: A Joint Neural Network for Trajectory Prediction
and Decision-Making of Autonomous Vehicles [15.0] 軌道予測と行動決定は自動運転車にとって重要な課題である。
複数の手がかりを組み合わせた結合ニューラルネットワークが提案され,軌道の予測と行動決定を同時に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:38:11 GMT)
tinySNN: Towards Memory- and Energy-Efficient Spiking Neural Networks [14.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)モデルは、高い精度を提供できるため、一般的に好適である。
しかし、資源とエネルギーを制約した組込みプラットフォームにそのようなモデルを適用することは非効率である。
本稿では,SNN処理のメモリおよびエネルギー要求を最適化する小型SNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:40:40 GMT)
DU-Net based Unsupervised Contrastive Learning for Cancer Segmentation
in Histology Images [14.9] このフレームワークは、セグメンテーションのための独特の視覚的表現を抽出する効果的なコントラスト学習スキームを含んでいる。
実験では、セグメンテーションにおける競争性能が、一般的な教師ネットワークよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:04:31 GMT)
Unsupervised Kinematic Motion Detection for Part-segmented 3D Shape
Collections [14.9] 本研究では,部分分割型3次元形状収集における調音運動の発見のための教師なしアプローチを提案する。
私たちのアプローチは、カテゴリクロージャと呼ばれる概念に基づいています。オブジェクトの部分の有効な記述は、オブジェクトを同じ意味圏に保つべきです。
我々は、PartNet-Mobilityデータセットから部品の動きを再発見するためにこれを用いてアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:50:36 GMT)
On the Influence of Enforcing Model Identifiability on Learning dynamics
of Gaussian Mixture Models [14.8] 特異モデルからサブモデルを抽出する手法を提案する。
本手法はトレーニング中のモデルの識別性を強制する。
この手法がディープニューラルネットワークのようなより複雑なモデルにどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:50:22 GMT)
Beyond Rewards: a Hierarchical Perspective on Offline Multiagent
Behavioral Analysis [14.7] 本稿では,マルチエージェント領域における行動クラスタの発見のためのモデルに依存しない手法を提案する。
我々のフレームワークはエージェントの基盤となる学習アルゴリズムを前提とせず、潜伏状態やモデルへのアクセスを必要とせず、完全にオフラインで観察データを使って訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 23:07:33 GMT)
LIMO: Latent Inceptionism for Targeted Molecule Generation [14.4] 本研究は,分子発生を極めて促進する分子発生機構であるLIMO(Latent Inceptionism on Molecules)について述べる。
総合的な実験により、LIMOはベンチマークタスクで競争力を発揮することが示された。
生成した薬物様化合物の1つが、ヒトエストロゲン受容体に対して6～14ドルのK_D$を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 21:05:58 GMT)
AutoML Two-Sample Test [13.5] 我々は、目撃者の関数の平均的な相違をテスト統計として捉えた単純なテストを使用し、二乗損失を最小限にすれば、最適なテスト能力を持つ目撃者につながることを証明します。
我々はPythonパッケージAutotstでAutoMLの2サンプルテストの実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:41:07 GMT)
Improving Diversity of Multiple Trajectory Prediction based on
Map-adaptive Lane Loss [13.0] 本研究では,地図適応の多様性を保証し,幾何学的制約を満たす新しい損失関数,textitLane Lossを提案する。
Argoverseデータセットを用いて行った実験により,提案手法は予測軌道の多様性を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:09:51 GMT)
A Roadmap for Greater Public Use of Privacy-Sensitive Government Data:
Workshop Report [11.4] このワークショップは、政府のさまざまなレベルでのデータ共有の課題と成功に焦点を当てている。
初日は、公式なプライバシ技術、合成データ、暗号化アプローチなど、公開データの共有に適用される新しい技術の成功例に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:20:29 GMT)
A Spatio-Temporal Neural Network Forecasting Approach for Emulation of
Firefront Models [11.4] モデルエミュレーションのための専用時間ニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
提案手法は、ニューラルネットワークに基づくアプローチにおいてしばしば困難となる、空間的および時間的細部での予測を近似することができる。
実証実験では、シミュレーションとエミュレートされたファイアフロント間の良好な一致が示され、平均的なジャカードスコアは0.76である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:11:18 GMT)
Fast multi-qubit global-entangling gates without individual addressing
of trapped ions [11.2] 捕捉されたイオン系におけるエンタングリング動作を高忠実度で高速化する方法を提案し,研究する。
まず,トラップ周波数の制限を伴わずに2量子ゲートの速度を向上する手法を見出した。
第2に,2キュービット以上を同時に結束する高速ゲート方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:04:04 GMT)
Mirror Descent with Relative Smoothness in Measure Spaces, with
application to Sinkhorn and EM [11.0] 本稿では,無限次元環境下でのミラー降下アルゴリズムの収束性について検討する。
結果が結合分布とクルバック-リーブラー分岐に適用され、シンクホーンの最適輸送に対する原始的な反復がミラー降下に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:19:47 GMT)
Random projections and Kernelised Leave One Cluster Out
Cross-Validation: Universal baselines and evaluation tools for supervised
machine learning for materials properties [11.0] 1つのクラスタ・アウト・クロス・バリデーション(LOCO-CV)は、これまで目に見えない材料群を予測するアルゴリズムの性能を測定する方法として導入された。
コンポジションベース表現の徹底的な比較を行い,カーネル近似関数を用いてLOCO-CVアプリケーションの拡張を行う方法について検討する。
テストされたほとんどのタスクにおいて、ドメイン知識は機械学習のパフォーマンスを向上しないが、バンドギャップ予測は例外である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:39:39 GMT)
MultiEarth 2022 -- The Champion Solution for the Matrix Completion
Challenge via Multimodal Regression and Generation [10.9] 本研究では,CVPR 2022におけるMultiEarth Matrix Completion Challengeのための適応的リアルタイムマルチモーダル回帰・生成フレームワークを提案する。
LPIPSは0.2226、PSNRは123.0372、SSIMは0.6347である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:55:05 GMT)
MultiEarth 2022 -- The Champion Solution for Image-to-Image Translation
Challenge via Generation Models [10.9] MultiEarth 2022 Image-to- Image Translation Challengeは、対応するRGB Sentinel-2画像を生成するための十分な制約のあるテストベッドを提供する。
自己評価では, L1-loss を用いた SPADE-2 モデルでは 0.02194 MAE スコアと 31.092 PSNR dB が得られる。
最終提出書では、トップボードの0.02795 MAEスコアが1位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:33:10 GMT)
Towards Real-Time Visual Tracking with Graded Color-names Features [10.5] MeanShiftアルゴリズムは、その単純さと効率性から、タスクのトラッキングに広く利用されている。
従来のMeanShiftアルゴリズムでは、ターゲットの初期領域をラベル付けする必要があるため、アルゴリズムの適用性が低下する。
我々は,背景モデルと色名の階調特徴を組み合わせた追跡手法をMeanShiftフレームワークで開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:38:37 GMT)
Validation of Vector Data using Oblique Images [10.4] 本稿では,斜め画像を用いたベクトルデータの不整合を検出する頑健でスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは画像記述子を使用して、画像中の地理空間実体の局所的な外観を符号化する。
Support Vector Machineは、基礎となるベクトルデータと一致しないイメージ記述子を検出するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:45:31 GMT)
Query-Efficient and Scalable Black-Box Adversarial Attacks on Discrete
Sequential Data via Bayesian Optimization [10.2] ブラックボックス設定における離散的な逐次データに基づくモデルに対する敵攻撃の問題に焦点をあてる。
我々はベイジアン最適化を用いたクエリ効率の良いブラックボックス攻撃を提案し、重要な位置を動的に計算する。
そこで我々は,摂動サイズを小さくした逆例を求めるポスト最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:11:36 GMT)
Simple security proof of coherent-one-way quantum key distribution [10.1] コヒーレントワンウェイ量子鍵分布(COW-QKD)は、光子数分割攻撃に耐える能力を持つ。
近年の研究では、現在のCOW-QKDシステムは安全ではなく、光ファイバー長の20km以内で秘密鍵を安全に配布できることが示されている。
2パルス真空状態を新しいデコイシーケンスとして付加することにより,COW-QKDの実用的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:54:56 GMT)
The Open Catalyst 2022 (OC22) Dataset and Challenges for Oxide
Electrocatalysis [10.0] 酸化物の化学空間にまたがる一般的な機械学習のポテンシャルは、まだ手の届かないところにある。
Open Catalyst 2022(OC22)データセットは62,521 密度汎関数論 (DFT) によって構成される。
異なる材料や吸着剤を含む場合でも、データセットの組み合わせがより良い結果をもたらすかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:54:10 GMT)
DGMIL: Distribution Guided Multiple Instance Learning for Whole Slide
Image Classification [10.0] 本稿では,WSI分類と正のパッチローカライゼーションのための機能分布ガイド付きディープMILフレームワークを提案する。
CAMELYON16 データセットと TCGA Lung Cancer データセットを用いた実験により,本手法はグローバルな分類と正のパッチローカライゼーションの両タスクにおいて,新たな SOTA を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:04:30 GMT)
Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels [9.9] 我々は、(i) 半整数順序全体の実数直線上で、関連するラゲール函数(英語版)、(ii) 有理函数(英語版)のコーシー核(英語版)、(iii) エルミート函数のガウス核(英語版)の明示的な展開を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:27:30 GMT)
SOS: Score-based Oversampling for Tabular Data [9.8] 偽画像を生成するためのスコアベース生成モデル(SGM)を完全にカスタマイズする。
我々は、スコアベースの表データオーバーサンプリング法を初めて提示する。
6つのデータセットと10のベースラインによる実験では、すべてのケースにおいて、オーバーサンプリングメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:26:10 GMT)
Learning Fair Representation via Distributional Contrastive
Disentanglement [9.6] 公正な表現を学ぶことは、公平性を達成するか、センシティブな情報を悪用するために不可欠である。
本稿では,FarconVAE(Contrastive Variational AutoEncoder)を用いたFAir表現学習手法を提案する。
フェアネス、事前訓練されたモデルデバイアス、および様々なモダリティからの領域一般化タスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:58:58 GMT)
Multimodal Attention-based Deep Learning for Alzheimer's Disease
Diagnosis [9.1] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、最も複雑な病原体を持つ神経変性疾患である。
われわれは,ADの有無を正確に検出するためのマルチモーダルアルツハイマー病診断フレームワーク(MADDi)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:10:00 GMT)
N$^2$M$^2$: Learning Navigation for Arbitrary Mobile Manipulation
Motions in Unseen and Dynamic Environments [9.1] モバイル操作のためのニューラルナビゲーション(N$2$M$2$)を導入する。
結果として生じるアプローチは、動的障害物や環境変化に即座に反応しながら、探索されていない環境で、目に見えない、長い水平タスクを実行することができる。
提案手法は,複数の運動学的に多様な移動マニピュレータ上での広範囲なシミュレーションおよび実世界の実験において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:52:41 GMT)
Edge-Aided Sensor Data Sharing in Vehicular Communication Networks [8.7] 車両・車間通信と車両・車間通信を併用した車両ネットワークにおけるセンサデータ共有と融合を考察する。
本稿では、エッジサーバが車両からセンサ計測データを収集・キャッシュするBidirectional Feedback Noise Estimation (BiFNoE) 手法を提案する。
認識精度は平均80%向上し, アップリンクは12kbps, ダウンリンク帯域は28kbpsであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:30:56 GMT)
Beyond Ridge Regression for Distribution-Free Data [8.5] 正規化最大可能性 (pNML) は、データ上に分布の仮定が作成されない分布自由設定に対する min-max 後悔解として提案されている。
仮説クラスに事前のような関数を適用することで、その有効サイズが減少する。
尾根回帰経験的リスク最小化器(Ridge ERM)によるLpNML予測と関連するpNML
我々のLpNMLは、PMLB集合のリッジERM誤差を最大20%低減し、
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:16:46 GMT)
Sparse Double Descent: Where Network Pruning Aggravates Overfitting [8.4] 本稿では,ネットワークプルーニングによるモデル間隔の増加に伴い,テスト性能が悪化する予期せぬ二重降下現象を報告する。
本稿では,スパースモデルの学習距離$ell_2$の曲線がスパース二重降下曲線とよく相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:02:15 GMT)
Multi-scale Super-resolution Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging
with Adjustable Sharpness [8.3] 既存のディープラーニングベースのMRSI超解像法では、アップスケーリング係数ごとに個別のネットワークをトレーニングする必要がある。
本稿では、アップスケーリング係数に基づいて畳み込みフィルタを変調するフィルタスケーリング戦略を用いて、このマルチスケール超解像問題に取り組む。
我々のネットワークは、超解法メタボリックマップの知覚的シャープネスを1つのネットワーク内で調整できるように、対向損失の重みに条件付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:33:41 GMT)
CovidTracker: A comprehensive Covid-related social media dataset for NLP
tasks [8.2] このリリースは、スコットランド政府の主任科学者局が資金提供した研究結果を支持している。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う公衆衛生対策の対応を理解するため、社会的な感情を調査することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:40:35 GMT)
Automatic Correction of Human Translations [8.1] 人為的な翻訳を自動的に修正するタスクである翻訳誤り訂正(TEC)を導入する。
TECのヒューマンエラーは、自動編集後データセットのMTエラーよりも多種多様なエラーを示し、翻訳エラーははるかに少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:30:55 GMT)
FD-CAM: Improving Faithfulness and Discriminability of Visual
Explanation for CNNs [8.0] 畳み込みニューラルネットワークの内部動作機構を視覚的に説明するために,クラスアクティベーションマップ(CAM)が広く研究されている。
本稿では,CNNの視覚的説明の忠実度と差別性を両立させるため,FD-CAMと呼ばれる新しいCAM重み付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:08:39 GMT)
Debugging using Orthogonal Gradient Descent [7.8] 部分的に欠陥があるトレーニングされたモデルを考えると、モデルをスクラッチからトレーニングすることなく、その振る舞いを修正できますか?
言い換えれば、ニューラルネットワークは、数学的モデルと標準的なコンピュータコードのバグに対処する方法に似ていますか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:03:54 GMT)
Retrieving High-Dimensional Quantum Steering From a Noisy Environment
with N Measurement Settings [7.6] 高次元(HD)量子システムの最もよく示唆される利点の1つは、より強い相関形式をもたらすことである。
ここでは、$n$設定された線形HD量子ステアリング基準を実験的に示す。
11次元の絡み合いを用いて、ステアリング非局所性を63.4pm1.4%$等方性雑音分画を用いて実験的に回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:12:32 GMT)
Nonwords Pronunciation Classification in Language Development Tests for
Preschool Children [7.2] 本研究の目的は,子どもの言語発達が年齢的に適切かどうかを自動評価することである。
本研究の課題は、発話された非単語が正しく発声されたかどうかを判断することである。
特定の言語構造をモデル化する動機付けの異なるアプローチを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:08:27 GMT)
A Model to Measure the Spread Power of Rumors [7.2] 本研究では,False Rumor(FR)とTrue Rumor(TR)の2つのカテゴリにおけるコンテンツベース特徴の関数として,SPR(Spread Power of Rumor)を計算するモデルを提案する。
2つのカテゴリの「重要」(28)と「曖昧」(14)の合計42のコンテンツ特徴がSPRを計算するために導入された。
提案モデルはTwitterとTelegramの2つのデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:04:17 GMT)
Optimal and robust experiment design for quantum state tomography of
star-topology register [7.2] 本研究では、周囲スピンの個々のアドレス性が実現不可能な恒星トポロジーレジスタの量子状態トモグラフィーについて検討する。
我々の結果は、量子制御と測定の制約のある量子系の将来の研究に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:40:29 GMT)
Logarithmic regret for episodic continuous-time linear-quadratic
reinforcement learning over a finite-time horizon [7.1] 本研究では, 連続時間線形2次強化学習問題をエピソード環境下で研究する。
連続時間観測と制御に基づく最小二乗アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:48:26 GMT)
Random Forest of Epidemiological Models for Influenza Forecasting [7.1] 本稿では,ベースラインモデルSIkJalphaの個々の予測子を利用して,その性能を向上させるツリーアンサンブルモデルの設計を提案する。
我々は、ランダムフォレストに基づくアプローチが、平均絶対誤差、カバレッジ、重み付き間隔スコアの観点から、個々の予測者の予測を改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:47:40 GMT)
The Impact of Variable Ordering on Bayesian Network Structure Learning [6.9] 本研究では,データから変数を読み取る順序が,これらの因子よりもアルゴリズムの精度に大きく影響を与えることを示す。
変数順序付けは任意であるため、学習したグラフの精度に重要な影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:09:34 GMT)
Understanding Aesthetics with Language: A Photo Critique Dataset for
Aesthetic Assessment [6.2] 74K画像と220Kコメントを含むCritique Photo Redditデータセット(RPCD)を提案する。
我々は、美的判断の指標として批判の感情の極性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:16:20 GMT)
TLETA: Deep Transfer Learning and Integrated Cellular Knowledge for
Estimated Time of Arrival Prediction [6.1] 運転時間予測のための深層移動学習フレームワークTLETAを提案する。
TLETAは、運転パターンを抽出するための細胞間空間的知識グリッドを構築し、道路ネットワーク構造を埋め込み、ETAのためのディープニューラルネットワークを構築する。
我々のモデルは高精度で旅行時間を予測し、多くの最先端のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:20:44 GMT)
CDNet: Contrastive Disentangled Network for Fine-Grained Image
Categorization of Ocular B-Scan Ultrasound [6.1] 本研究では, コントラッシブ・ディコンタングルド・ネットワーク(CDNet)を開発した。
超音波画像における視線異常の微細な分類課題に取り組むことを目的としている。
CDNetの3つの重要な構成要素は、弱制御型病変局在モジュール(WSL)、コントラスト型マルチゾーン(CMZ)戦略、超球面型コントラスト型アンタングルドロス(HCD-Loss)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 03:12:52 GMT)
The Importance of Background Information for Out of Distribution
Generalization [5.9] 医用画像分類において,画像のどの領域が重要かを検討する。
そこで我々は,すべての領域をカバーするタスク特化マスクを開発した。
これらのタスク固有のマスクの使用に加えて、トレーニングデータサイズをスケールアップする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:12:29 GMT)
Incorporating intratumoral heterogeneity into weakly-supervised deep
learning models via variance pooling [5.6] ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)からのがん生存予測などの教師付き学習タスクは、計算病理学において重要な課題である。
我々は,MILモデルが腫瘍内不均一性を予測に組み込むことのできる,新しい分散プーリングアーキテクチャを開発した。
がんゲノムアトラスの4,479ギガピクセルWSIを用いた実証研究は、MILフレームワークに分散プールを追加することで、5種類のがんの生存予測性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:35:35 GMT)
Solvable dilation model of $\cal PT$-symmetric systems [5.6] ダイレーション法は、非エルミート、特に$cal PT$-symmetric量子系を実験的にシミュレートする実用的な方法である。
2次元時間依存型PT$-対称ハミルトニアンを持つ単純で非自明な正確に解ける拡張問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:35:57 GMT)
The ITU Faroese Pairs Dataset [5.4] この記事では、ITUコペンハーゲンで制作されたフェロー語とデンマーク語の文対のデータセットについて述べる。
このデータは、両方のソース言語からの転写をカバーしており、この言語ペアにおける機械翻訳システムのトレーニングデータとしての使用を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:27:20 GMT)
You Only Derive Once (YODO): Automatic Differentiation for Efficient
Sensitivity Analysis in Bayesian Networks [5.3] 感度分析は、ベイズネットワークのパラメータがネットワークによって定義された関心量に与える影響を測定する。
そこで本稿では,自動微分と正確な推論を併用して,1回のパスですべての感度値を得る手法を提案する。
一般的な機械学習ライブラリであるPyTorchを使ったメソッドの実装は無料で利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:11:19 GMT)
Language with Vision: a Study on Grounded Word and Sentence Embeddings [5.2] 言語基盤化に多くの試みがあったが、言語埋め込みという言葉に視覚的知識を効果的に注入する方法はまだ不明である。
本研究は,事前学習した単語の埋め込みに対して,単純かつ極めて効果的な基礎的手法を提案する。
単語類似度ベンチマークの一連の評価は、ビジュアルグラウンドリングは具体的な単語だけでなく抽象的な単語にも有用であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:04:05 GMT)
A Quantitative and Qualitative Analysis of Suicide Ideation Detection
using Deep Learning [5.2] 本稿では,競合するソーシャルメディアによる自殺検知・予測モデルを再現した。
複数のデータセットと異なる最先端ディープラーニングモデルを用いて自殺思考の検出の可能性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:23:37 GMT)
Autoencoding Conditional GAN for Portfolio Allocation Diversification [4.9] 本稿では,歴史的データの内部傾向を学習する深層生成モデルに基づく自動符号化CGAN(ACGAN)を提案する。
本モデルは,米国と欧州の両市場における実世界のデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:15:41 GMT)
Path-Gradient Estimators for Continuous Normalizing Flows [4.8] 近年の研究では、単純変分ガウス分布の経路勾配推定器が確立されている。
連続正規化フローのより表現力の高い変動族に対する経路勾配推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 21:25:06 GMT)
TKIL: Tangent Kernel Approach for Class Balanced Incremental Learning [4.8] クラスインクリメンタルな学習方法は、いくつかの経験者の記憶を以前に学んだタスクから守り、そこから知識を抽出することを目的としている。
既存のメソッドは、モデルが最新のタスクに過度に適合するため、クラス間でのパフォーマンスのバランスをとるのに苦労しています。
本稿では,TKIL(Tangent Kernel for Incremental Learning)の新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:20:54 GMT)
Statistical and Neural Methods for Cross-lingual Entity Label Mapping in
Knowledge Graphs [4.5] ウィキデータから抽出した言語間エンティティラベルを10言語でアライメントするための単語と文のアライメント手法の適用について検討する。
この結果から,Wikidata の主要なラベル間のマッピングは,採用手法によって大幅に改善(F1スコアの20ドルポイントまで)されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:57:08 GMT)
What can Speech and Language Tell us About the Working Alliance in
Psychotherapy [4.2] 会話分析の問題と健康領域への応用に関心がある。
認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy)は、精神療法における構造化されたアプローチであり、セラピストが患者が悪意ある思考、行動、行動を特定し、修正するのを手助けする。
本研究では,このアライアンス・インベントリと患者と心理療法士の会話(セッション)との関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:32:34 GMT)
Riemannian CUR Decompositions for Robust Principal Component Analysis [4.1] 近年,ロバスト主成分分析 (PCA) が注目されている。
本稿では,頑健なPCA分解アルゴリズムであるRobustian CURを提案する。
かなりの量のアウトレージを許容することができ、より高いアウトレージ耐性を持つが、提案手法よりも計算複雑性の悪いAccelerated Projectionsに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:58:09 GMT)
Tensor-on-Tensor Regression: Riemannian Optimization,
Over-parameterization, Statistical-computational Gap, and Their Interplay [3.8] 本研究では,テンソル・オン・テンソル回帰(tensor-on-tensor regression)について検討する。
一般テンソル・オン・テンソル回帰に対する最初の収束保証は、RGD と RGN がそれぞれ、統計的に最適な推定値に線形に2次的に収束することを示すことである。
また、低次フレームワークの下でスカラー・オン・テンソル回帰の勾配統計計算的ギャップの厳密な証拠も与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:15:27 GMT)
A Comparative Study of Confidence Calibration in Deep Learning: From
Computer Vision to Medical Imaging [3.7] ディープラーニング予測モデルは、医療を含む課題領域におけるキャリブレーションの低下に悩まされることが多い。
コンピュータビジョンから医用画像への信頼性キャリブレーションを4つのハイインパクトキャリブレーションモデルとの比較研究により橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:27:24 GMT)
Evaluation of Contrastive Learning with Various Code Representations for
Code Clone Detection [3.7] コードスニペットの意味的クローンを検出するためのコントラスト学習の評価を行った。
CodeTransformatorを使って、競争力のあるプログラミングソリューションに基づいて、プラジャライズされたコードを模倣するデータセットを作成します。
評価の結果,提案手法は各タスクにおいて多種多様な性能を示すが,グラフベースモデルの性能は概して他のモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:25:44 GMT)
Evaluating the Impact of Source Code Parsers on ML4SE Models [3.7] 名前予測言語でSupernorm2SeqとTreeLSTMの2つのモデルを評価する。
異なる木によって構築された木は、その構造や内容によって異なることを示す。
そして、この多様性がモデルの品質にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:10:04 GMT)
Binary Early-Exit Network for Adaptive Inference on Low-Resource Devices [3.6] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、実数値モデルと比較して、極端な圧縮とスピードアップによる問題に対処する。
そこで本研究では,BNNを早期導入戦略で統合して推論を高速化する,シンプルだが効果的な手法を提案する。
このアプローチでは、決定しきい値に基づいて単純なインスタンスを早期に終了させ、異なる中間層に追加される出力層を利用してバイナリモデル全体の実行を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:11:11 GMT)
Adapting the Linearised Laplace Model Evidence for Modern Deep Learning [3.5] モデル不確実性を推定する線形化ラプラス法は,深層学習コミュニティで注目されている。
これらの仮定は、現在標準となっているディープラーニングツールとの相互作用が不十分であることを示す。
われわれは、この古典的な手法を現代的な設定にどのように適応させるかを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:18:31 GMT)
Transformer Neural Networks Attending to Both Sequence and Structure for
Protein Prediction Tasks [3.2] 近年の研究では、既知のタンパク質配列の数が、トランスフォーマーによる学習に役立つタスク非依存的な配列表現を支援することが示されている。
本稿では,第3次構造と第3次構造の両方に対応するトランスフォーマー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） (Fri, 17 Jun 2022 18:40:19 GMT)
A Universal Representation for Quantum Commuting Correlations [3.2] 我々は、状態空間が量子交換相関の集合に親同型であるアルキメデス順序単位空間を明示的に構成する。
我々の主な成果は、アルキメデス次数単位空間における有限の正の収縮がヒルベルト空間上の射影の集合として実現できるときの特徴付けによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:25:22 GMT)
Prediction of Solar Radiation Based on Spatial and Temporal Embeddings
for Solar Generation Forecast [3.2] 気象データを用いたリアルタイム太陽光発電予測手法を提案する。
気象観測は、予測段階で天気予報を行う間、構造化回帰モデルを訓練するために使用される。
実験は、サンアントニオのTXエリアの288箇所で実施され、国立太陽放射データベースから得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:26:38 GMT)
Self-supervised speech unit discovery from articulatory and acoustic
features using VQ-VAE [2.8] 本研究では,自己教師型環境下での音声単位の発見に,調音情報をどのように利用できるかを検討する。
我々はベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いて音声・音声データから離散表現を学習した。
実験は英語とフランス語の3つの異なるコーパスで行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:04:24 GMT)
Uncertainty-aware Evaluation of Time-Series Classification for Online
Handwriting Recognition with Domain Shift [2.7] 本稿では,オンライン手書き文字認識のためのモデルに焦点を当てる。
データは、文字を書くことを目標とするセンサー付きペンから観測される。
モデルをよりよく理解するために、UQ技術はデータのアウト・オブ・ディストリビューションを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:05:01 GMT)
Capture the Flag for Team Construction in Cybersecurity [2.5] 我々は、専門知識の認識と役割割り当てのためのコンピュータ・ヒューマン・プロセスの一部として、Capture the Flagを組み込むフレームワークを開発した。
本稿では、CTFを組み込んだコンピュータ・ヒューマン・プロセス・フレームワークの洞察、設計選択、および分析について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:02:29 GMT)
Colonoscopy 3D Video Dataset with Paired Depth from 2D-3D Registration [2.4] 大腸内視鏡におけるコンピュータビジョン手法のベンチマークのための3Dビデオデータセット(C3VD)を提案する。
そこで本研究では,光学ビデオシーケンスを,既知の3次元モデルの地上実写表示で登録するための,新しい2D-3D登録手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:23:50 GMT)
Stop Overcomplicating Selective Classification: Use Max-Logit [2.4] 我々は、データセットの望ましいカバレッジで最高のパフォーマンスを達成することを目標とする選択分類の問題に取り組む。
最近の最先端の選択手法は、別個のセレクションヘッドを導入するか、余分な禁忌ロジットを導入することによってアーキテクチャの変更が伴う。
我々は,より一般化可能な分類器の訓練に,最先端手法の優れた性能を負うことを確認することで,選択分類の驚くべき結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:23:11 GMT)
Score-based Generative Models for Calorimeter Shower Simulation [2.1] カロスコア(CaloScore)は、カロリーメータのシャワー発生に応用したコライダー物理のためのスコアベース生成モデルである。
CaloScoreは、コライダー物理学におけるスコアベースの生成モデルの最初の応用であり、全てのデータセットに対して高忠実度カロリー画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:01:02 GMT)
TransResU-Net: Transformer based ResU-Net for Real-Time Colonoscopy
Polyp Segmentation [2.0] ポリープ,腺腫,進行腺腫の誤診率は高い。
深層学習に基づくコンピュータ支援診断システム(CADx)は、消化器科医が見逃される可能性のあるポリプを見つけるのに役立つかもしれない。
TransResU-Netはリアルタイムポリープ検出システムを構築するための強力なベンチマークになり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:36:37 GMT)
Fast Population-Based Reinforcement Learning on a Single Machine [1.9] エージェントのトレーニング人口は、強化学習において、トレーニングの安定化、探索とパフォーマンスの改善、さまざまなソリューションの生成において大きな可能性を示してきた。
しかし、集団ベースの訓練は、非合法的に遅い(順次実施される場合)か、あるいは計算コストが高い(エージェントが独立したアクセラレーターで並列に訓練されている場合)と認識されるため、実践者によっては考えられないことが多い。
本研究は,1台のマシン上で,集団ベースの訓練を1台のエージェントと比較して最小限のオーバーヘッドで行うことができることを示すために,実装を比較し,以前の研究を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:44:11 GMT)
Is Multi-Modal Necessarily Better? Robustness Evaluation of Multi-modal
Fake News Detection [1.9] マルチモーダルフェイクニュース検出器の包括的評価を提案する。
悪意のあるユーザや開発者の攻撃方法,すなわち偽ニュースの投稿やバックドアの注入をシミュレートする。
実験結果から,(1)最先端検出器の検出性能は,一般検出器よりさらに悪い対向攻撃下において著しく低下する,(2)テキストモダリティよりも視覚的モダリティの攻撃を受けた場合,ほとんどのマルチモーダル検出器は脆弱である,(3)バックドア攻撃を受けた場合,一般的な事象の画像が検出装置に顕著に劣化する,(4)マルチモーダル攻撃を受けた場合,これらの検出器の性能は悪化する,といったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:59:52 GMT)
ck-means, a novel unsupervised learning method that combines fuzzy and
crispy clustering methods to extract intersecting data [1.8] 本稿では,2つの特徴以上の共通点を共有するデータをクラスタリングする手法を提案する。
この手法の主な考え方は、ファジィ C-Means (FCM) アルゴリズムを用いてファジィクラスタを生成することである。
このアルゴリズムはまた、シルエット指数(SI)によって与えられるクラスタの一貫性に従って、FCMとk平均アルゴリズムのための最適なクラスタ数を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:29:50 GMT)
Explainable Global Error Weighted on Feature Importance: The xGEWFI
metric to evaluate the error of data imputation and data augmentation [1.8] 本稿では,「特徴重み付け可能なグローバルエラー重み付け(xGEWFI)」という新しい指標を提案する。
元のデータと生成されたデータの分布誤差は、各特徴についてコルモゴロフ・スミルノフテスト(KSテスト)を用いて計算する。
計量結果は、倫理的AIを目的とした説明可能な形式で表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:22:31 GMT)
DPDR: A novel machine learning method for the Decision Process for
Dimensionality Reduction [1.8] 教師付き学習コンテキストにおいて、次元性を減らすための適切な方法を見つけることは、しばしば紛らわしい。
本稿では,教師付き学習文脈における最適次元削減法を選択するための新しい手法を提案する。
主なアルゴリズムはランダムフォレストアルゴリズム(RF)、主成分分析アルゴリズム(PCA)、多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:14:39 GMT)
On Integrating Prior Knowledge into Gaussian Processes for Prognostic
Health Monitoring [1.8] 本稿では,ガウス過程の予測能力を向上する手法を提案する。
従来のデータから平均関数と共分散関数を導出することにより、事前知識を統合する。
本手法の適用性と有効性は, 疲労き裂進展, レーザ劣化, およびミリング機械摩耗データに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:57:31 GMT)
Active Data Discovery: Mining Unknown Data using Submodular Information
Measures [1.7] 未知のデータスライスやクラスを効率的にマイニングできるアクティブなデータ発見フレームワークを提供する。
既存の最先端のアクティブな学習手法と比較して,提案手法の精度とラベル付け効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:52:18 GMT)
Logic-based Reward Shaping for Multi-Agent Reinforcement Learning [1.5] 強化学習は、その環境から学び、観察された報酬を最大化するために探索に大きく依存する。
従来の作業では、タスクに基づいて報酬関数を合成する自動メカニズムを提供するために、オートマタとロジックベースの報酬整形と環境仮定を組み合わせた。
マルチエージェント強化学習における論理に基づく報酬形成は,様々なシナリオやタスクに対してどのように設計できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:30:27 GMT)
BITS Pilani at HinglishEval: Quality Evaluation for Code-Mixed Hinglish
Text Using Transformers [1.2] 本稿では,システムによって生成されたコードミクシングテキストデータの品質に影響を及ぼす要因を明らかにすることを目的とする。
HinglishEvalタスクでは,多言語BERTを用いて合成文と人文の類似性を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:36:50 GMT)
Plotly-Resampler: Effective Visual Analytics for Large Time Series [1.1] Plotly-ResamplerはPlotlyのPythonバインディング用のアドオンで、インタラクティブなツールキットの上にラインチャートのスケーラビリティを向上する。
Plotly-Resamplerのフレキシブルなデータアグリゲーション機能は、新しいアグリゲーション技術の研究への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:12:55 GMT)
High-performance cavity-enhanced quantum memory with warm atomic cell [1.1] 高温原子細胞を用いた高性能キャビティ強化電磁誘導透過メモリを報告した。
ガウス分布内の異なる位相と振幅を持つ一連の入力コヒーレント状態の平均忠実度が、古典的なベンチマーク忠実度を超えたことが実験的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:59:26 GMT)
An Algorithm for the SE(3)-Transformation on Neural Implicit Maps for
Remapping Functions [0.8] 漸進的再構成のためにニューラル暗黙マップと呼ばれる新しい構造が発明された。
ニューラルな暗黙の写像は、リマッピングをサポートしない限界に悩まされる。
このギャップを埋めるために,ニューラル暗黙マップに基づく変換アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:08:51 GMT)
A Survey on Computational Intelligence-based Transfer Learning [0.8] 本稿では,コンピュータ・インテリジェンスに基づく伝達学習技術について研究する。
ニューラルネットワークベース、進化アルゴリズムベース、Swarmインテリジェンスベース、ファジィロジックベーストランスファーラーニングに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:11:03 GMT)
Towards Efficient Active Learning of PDFA [0.8] 本稿では,次の記号確率分布を考慮に入れた状態の合同,分布の差に対処する量子化,木に基づく効率的なデータ構造という,3つの主要な側面に基づくPDFAのための新しいアクティブラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 20:48:58 GMT)
Decentralized adaptive clustering of deep nets is beneficial for client
collaboration [0.7] 分散ピアツーピア環境における個別のディープラーニングモデルを学習する際の課題について検討する。
我々のコントリビューションは、各クライアントがローカルタスクの類似度推定に基づいて有益な協調を見出すアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:38:31 GMT)
Texture Generation Using Graph Generative Adversarial Network And
Differentiable Rendering [0.6] 既存の3次元メッシュモデルのための新しいテクスチャ合成は、シミュレータのフォトリアルアセット生成に向けた重要なステップである。
既存の手法は、カメラの観点からの3次元空間の投影である2次元画像空間で本質的に機能する。
本稿では,BlenderやUnreal Engineといったツールを用いて,与えられた3Dメッシュモデルに直接統合可能なテクスチャを生成可能なGGAN(Graph Generative Adversarial Network)という新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:56:03 GMT)
Energy reconstruction for large liquid scintillator detectors with
machine learning techniques: aggregated features approach [0.6] 本研究は, JUNOにおけるエネルギー再構成のための機械学習手法について述べる。
核融合炉核由来のJUNO$-$ニュートリノの主信号に対応する0-10MeVのエネルギー範囲における陽電子事象に焦点を当てた。
我々は,PMTによって収集された情報を用いて,集約された特徴に基づいて学習したブースト決定木と完全連結ディープニューラルネットワークについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:50:50 GMT)
Multi-Classification of Brain Tumor Images Using Transfer Learning Based
Deep Neural Network [0.6] 本稿では,脳腫瘍画像の分類精度を伝達学習に基づくディープニューラルネットワークを用いて高めることに焦点を当てた。
提案モデルでは,既存の複数分類法に比べて精度が96.25%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:30:40 GMT)
Gain/loss effects on spin-orbit coupled ultracold atoms in
two-dimensional optical lattices [0.5] 本研究では, 対応する非エルミート強結合モデルについて検討し, システムの諸特性に対する利得/損失効果を評価する。
従来のバルク境界対応は,非エルミート皮膚効果の欠如により,オンサイトゲイン/ロスのみでは崩壊しないことがわかった。
状態依存型原子損失の技術的アクセシビリティを考えると、このモデルは現在のコールド原子実験で実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:37:36 GMT)
StaDRe and StaDRo: Reliability and Robustness Estimation of ML-based
Forecasting using Statistical Distance Measures [0.5] 本研究は,時系列データに対するSafeMLの利用,および統計的距離測定を用いたML予測手法の信頼性とロバスト性評価に焦点をあてる。
本稿では,SDDに基づく信頼性評価(StaDRe)とSDDに基づくロバストネス(StaDRo)の尺度を提案する。
クラスタリング手法の助けを借りて、トレーニング中に見られるデータの統計的特性と予測との類似性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:52:48 GMT)
Assessing transportation accessibility equity via open data [0.3] 首都圏における交通機関のアクセシビリティの不平等を評価する手法を提案する。
この斬新さは、世界中のいくつかの都市に簡単に自動で適用できるという事実に存在している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:31:01 GMT)
Crowdsourcing Relative Rankings of Multi-Word Expressions: Experts
versus Non-Experts [0.2] 我々は,非専門家(スウェーデン語の第2言語学習者)と2つの専門家グループ(スウェーデン語を第2/外部言語として教える教師とCEFRの専門家)に,クラウドソーシング実験における多語表現のランク付けを依頼する。
これらの結果から, 比較条件による判断はスウェーデン語を第2言語とする専門的な洞察の影響を受けないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:23:55 GMT)
Enhanced Bi-directional Motion Estimation for Video Frame Interpolation [0.1] 本稿では,動画フレーム推定のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,広い範囲の動画フレームベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:08:43 GMT)
niksss at HinglishEval: Language-agnostic BERT-based Contextual
Embeddings with Catboost for Quality Evaluation of the Low-Resource
Synthetically Generated Code-Mixed Hinglish Text [0.0] 本稿では,INLG 2022におけるHinglishEvalチャレンジのシステム記述について述べる。
本研究の目的は,コード混合テキスト生成システムの品質に影響を及ぼす要因について検討することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:36:03 GMT)
Zeeman-Hyperfine Measurements of a Pseudo-Degenerate Quadruplet in
CaF$_2$:Ho$^{3+}$ [0.0] 電子核準位5ドルI$_8のゼーマン赤外分光を報告する。
結晶場解析に基づくシミュレーションスペクトルは、そのデータに優れた近似を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 23:12:10 GMT)
Uniform and Modular Sequent Systems for Description Logics [0.0] 本稿では,ALCを拡張した表現記述論理の逐次的構築を可能にするフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、幅広い共通記述論理を網羅するだけでなく、「ロールリレーショナル公理」と呼ばれる特別な公式を持つ記述論理の拡張のためのシーケンシャルシステムも得ることができる。
すべてのシークエント系は健全で完全であり、共通構造規則の高次許容性や高次規則の高次可逆性といった好ましい性質を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 21:32:27 GMT)
Two-qubit gate in neutral atoms using transitionless quantum driving [0.0] 中立原子系はゲートベースの量子コンピューティングを実現するための有望なプラットフォームとして機能する。
超伝導系や閉じ込められたイオンのような競合するプラットフォームの背後にある2ビットのゲートフィデリティラグが絡み合う。
我々は、中性原子に対するRydberg-blockade機構に基づく高速で頑健で高忠実な制御Zゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:51:49 GMT)
Truly Unordered Probabilistic Rule Sets for Multi-class Classification [0.0] 真に順序のない規則集合に対するTURSを提案する。
まず、真に順序のない規則集合を学習する問題を定式化する。
次に、ルールを慎重に成長させることでルール集合を学習する2相アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:34:35 GMT)
Time dynamics of multi-photon scattering in a two-level mixer [0.0] 導波路内の超伝導量子ビットは、点状非線形要素として振る舞う。
ほぼ共鳴マイクロ波パルスを照射すると、量子ビットは量子進化する。
側成分の出現数は相互作用する光子の数に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:27:27 GMT)
The SPACE THEA Project [0.0] 共感を示し、宇宙飛行士を助ける音声アシスタントは、解決策になるかもしれない。
SPACE THEAプロジェクトでは、Google AssistantとDialogflow Essentialsを使ったプロトタイプが開発された。
本稿は、宇宙飛行士の日常生活を表現し、運用上の危機と人間の問題に対処するために設計された7つのシナリオについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:33:33 GMT)
The Independence of Distinguishability and the Dimension of the System [0.0] 状態の集合が $otimes _k=1K Cd _k$ で区別できない場合、$otimes _k=1K Cd _k+h _k$ で見る場合でも区別できない。
私たちの結果は、一般的なシステムにおける一般的な状態に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:09:07 GMT)
Spacetime curvature from ultra rapid measurements of quantum fields [0.0] 量子場に超急速結合した粒子検出器の励起確率の観点から、時空の曲率を記述する。
我々は、曲面背景の実際のスカラー量子場に結合したスミア型UDW検出器の励起確率を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:52:22 GMT)
Slow electron elastic scattering by a target represented by different
zero-range potentials [0.0] 粒子散乱の波動関数の位相シフトを、一対の恒等ゼロレンジ電位によって形成されるターゲット上で計算する。
任意の非球面ポテンシャルの場合のS行列法の特長について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:25:48 GMT)
Silent-enhancement of multiple Raman modes via tuning optical properties
of graphene nanostructures [0.0] ラマン散乱信号はプラズモンナノ構造を介してサブ波長ホットスポットへの局在によって増強することができる。
ホットスポット強度を増大させることなく、量子オブジェクトによるSERS信号のさらなる増強を提案する。
本研究では,この現象を拡張し,テクスチレント・エンハンスメント係数のスペクトル位置を調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:50:29 GMT)
Should Social Robots in Retail Manipulate Customers? [0.0] ソーシャルロボットは、顧客を引きつけ、歓迎し、挨拶するために、小売店やショッピングモールに足を踏み入れている。
本稿は、コンサルティングロボットと販売ロボットがいかに「行動」すべきかを問うものである。
基本を説明した後、この文脈での研究を評価し、コンサルティングや販売ロボットを使いたい企業に対して推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:26:16 GMT)
Shallow and Deep Nonparametric Convolutions for Gaussian Processes [0.0] GPの非パラメトリックプロセス畳み込み定式化を導入し,機能サンプリング手法を用いて弱点を緩和する。
古典的ディープGPモデルの代替となるこれらの非パラメトリック畳み込みの合成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:03:04 GMT)
Semiclassical quantization conditions in strained moir\'e lattices [0.0] We performed a WKB construction that a generalize the Bohr-Sommerfeld rule for scalar symbols at a potential well to matrix-valued symbols。
応用として, ひずみした2次元ハニカム格子のようなモアのヘテロ構造において, ほぼ平らなバンドの存在について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:02:48 GMT)
Scaling multi-species occupancy models to large citizen science datasets [0.0] 我々は,多種多様な占有モデルを大規模データセットに拡張するための近似ベイズ推定法を開発した。
空間分離テストセット59,338レコードの予測値について検討した。
検出プロセスのモデル化によって合意が大幅に改善され,得られたマップは,高品質なサーベイデータから推定したような専門家マップと密接に一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 16:54:56 GMT)
SYMBA: Symbolic Computation of Squared Amplitudes in High Energy Physics
with Machine ALearning [0.0] 我々はシーケンス・ツー・シーケンス・トランスモデルを用いて相互作用の2乗振幅を計算する。
本研究では,QCDおよびQEDプロセスの2乗振幅の89.0%と99.4%を精度良く予測できる変換器モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:22:52 GMT)
Resilient quantum electron microscopy [0.0] 我々は、ショットノイズ限界を超えるように設計された生体量子電子顕微鏡の基礎的限界について検討する。
非弾性散乱は、特に実際の生物学的関心の厚い標本にとって、この設定の主要な障害となることが期待されている。
ここでは、原理的に非弾性散乱の効果を著しく中和する測定手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:44:22 GMT)
Quantum computation of nuclear observables involving linear combination
of unitary operators [0.0] 本稿では、興味を持つ作用素が最初にユニタリの線形結合で分解される核観測器の量子計算について述べる。
これらの手法を重陽子四極子モーメントの計算に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:04:56 GMT)
Quantum Simulation of Z2 Lattice Gauge theory with minimal requirements [0.0] 2+1)DにおけるフェルミオンZ2ゲージ場理論をシミュレートするための様々な選択肢について検討する。
NISQデバイスで理論をシミュレートするには、使用する量子ビットの数と回路深さの両方を最小化することが不可欠である。
我々は、量子コンピュータ上でこの理論を最小の量子ビット要求でシミュレートする新しい方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:35:29 GMT)
Photoelectric Factor Prediction Using Automated Learning and Uncertainty
Quantification [0.0] 光電率(PEF)は、異なる種類の貯水池岩を識別するための重要な井戸検層ツールである。
岩石鉱物の比は、PEFログと他の井戸ログを組み合わせることで決定できる。
しかし、古い井戸の丸太やバリウムベースの泥で掘削された井戸など、一部のケースではPEFログが欠落する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:03:38 GMT)
Optimization of Temperature and Relative Humidity in an Automatic Egg
Incubator Using Mamdani Interference System [0.0] 本報告では, 卵インキュベータの温度と湿度を制御できる効率的なマムダニファジィ干渉システムの設計について述べる。
モデル出力から、卵インキュベータの湿度レベルを制御するための温度レベルおよびファン速度からの安定化熱を得ることができる。
これにより、フィールド内の任意の条件下での健康なニワトリのハッチ率を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:26:05 GMT)
Optimal tests of genuine multipartite nonlocality [0.0] 線形プログラミングに基づく真の多部非局所性に対する最適数値テストを提案する。
2つの測定設定を含むベルのシナリオが、真の$n$-way非局所相関を決定するのにどの程度用いられるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:44:14 GMT)
Observations about utilitarian coherence in the avian compass [0.0] 鳥類のコンパスは、再結合するラジカル対におけるスピンダイナミクスに依存していると仮定されている。
量子コヒーレンスはこの過程の資源として提案されており、自然はコンパス感度の向上に有効である。
最大21個の核スピンを持つ現実的に大きなラジカル対モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:34:13 GMT)
NU-Wave 2: A General Neural Audio Upsampling Model for Various Sampling
Rates [0.0] 本稿では,ニューラルオーディオアップサンプリングのための拡散モデルであるNU-Wave 2を紹介する。
様々なサンプリングレートの入力から48kHzの音声信号を単一のモデルで生成する。
NU-Wave 2 は入力のサンプリング率に関係なく高分解能の音声を生成することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:40:14 GMT)
Making first order linear logic a generating grammar [0.0] 興味の断片は、最近導入された拡張テンソル型計算と等価であることを示す。
これは前者に対して、いくつかの代替構文と直観的幾何学的表現を提供するが、本質的な推論システムも備えており、それは欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:11:34 GMT)
Magnesium-vacancy optical centers in diamond [0.0] 人工ダイヤモンドへの30-100keV Mg+イオンの注入により作製した光学活性欠陥中心の構造と発光特性の最初の系統的評価
予備実験データと文献で利用可能な理論モデルについて考察し、量子情報処理への応用のためにMgV中心のチューナブル特性の利用をアピールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 10:16:11 GMT)
Learning the parameters of a differential equation from its trajectory
via the adjoint equation [0.0] 本論文は,機械学習と微分方程式理論の関係強化に寄与する。
パラメータを適合させる逆問題と、ある測定値に対する微分方程式の初期条件は重要な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 23:59:09 GMT)
KitBit: A New AI Model for Solving Intelligence Tests and Numerical
Series [0.0] 削減されたアルゴリズムとそれらの組み合わせを使って予測モデルを構築するKitBitと呼ばれる新しい計算モデルを提案する。
我々は、アルゴリズムのリストの形式でパターンを見つけ、今までで最大のシリーズ数で次の用語を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:40:11 GMT)
Internal nonlocality in generally dilated Hermiticity [0.0] 大域エルミート・ハミルトニアンは、小さなヒルベルト空間からのダイレーションを通して生成される。
本結果は,グローバル・ハーミシティにおけるシミュレーションの信頼性に関するデバイスに依存しない試験である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:33:49 GMT)
Improved coherent one-way quantum key distribution for high-loss
channels [0.0] 我々はCOW-QKDの単純な変種を示し、そのセキュリティを無限鍵極限で証明する。
注目すべきことに、このプロトコルの鍵レートは、既存のCOW-QKD鍵レートとコヒーレントステートBB84プロトコルの鍵レートに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:07:03 GMT)
How to check universality of quantum gates? [0.0] 我々の最初の基準は、$mathcalSsubset G_d:=U(d)$が普遍であることと、$mathcalS$が$delta$-approximate $t(d)$-designを形成することのみである。
我々の第二の普遍性基準は、$mathcalSsubset G_d$ が普遍であることと、$mathcalSt(d),t(d)=Uotimes t(d)otimes t(d)|U の集中化が成立することを言う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:48:06 GMT)
Generators and relations for 2-qubit Clifford+T operators [0.0] 2つの量子ビット上のクリフォード+T作用素群に対する生成子によるプレゼンテーションと関係を与える。
この証明は、グレイリンの初期の結果に対するライデマイスター=シュライアーの定理の適用に依存しており、証明助手のアグダ (Agda) によって正式に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:09:50 GMT)
Gauge invariance of the local phase in the Aharonov-Bohm interference:
quantum electrodynamic approach [0.0] Aharonov-Bohm (AB) 効果では、外部電磁場との局所的な重なりがないときに荷電粒子に対して干渉線が観測される。
相互作用の明らかな非局所性やポテンシャルの重要な役割というこの概念は、最近問題視され、議論されている。
量子電磁力学のアプローチは、電荷と外部磁場の間の相互作用の特性の顕微鏡画像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:31:51 GMT)
Fully on-chip photonic turnkey quantum source for entangled qubit/qudit
state generation [0.0] 集積フォトニクスは、最近、チップフォーマットにおける光絡み合った量子状態の実現と処理のための主要なプラットフォームとなっている。
ここでは、レーザーキャビティの統合によりこれらの課題を克服する、完全に統合された量子光源を実証する。
ハイブリッド量子源は電気的に励起されたInPゲイン部とSi$_3$N$_4$低損失マイクロリングフィルタを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:14:21 GMT)
Federated learning with incremental clustering for heterogeneous data [0.0] 以前のアプローチでは、クライアントをクラスタ化するには、サーバはクライアントにパラメータを同時に送信する必要がある。
本稿では,FLIC(Federated Learning with Incremental Clustering)を提案する。
我々は,この手法がクライアントを同じデータ分布に従うグループに分割することに成功していることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:13:03 GMT)
Exploring the limits of the generation of non-classical states of spins
coupled to a cavity by optimal control [0.0] スピンの集団駆動による共振器に結合したスピンの非古典状態の生成について検討した。
本稿では, コヒーレントパルスとスクイーズパルスを用いた制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:05:35 GMT)
Explainability's Gain is Optimality's Loss? -- How Explanations Bias
Decision-making [0.0] 説明は、アルゴリズムと人間の意思決定者とのコミュニケーションを促進するのに役立つ。
因果モデルに関する特徴に基づく説明のセマンティクスは、意思決定者の以前の信念から漏れを引き起こす。
このような違いは、準最適かつ偏った決定結果をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 11:43:42 GMT)
Exotic correlation spread in free-fermionic states with initial patterns [0.0] 量子クエンチ後の光円錐速度と初期状態の内部構造との関係について述べる。
観測速度はゼロからフェルミ速度まで変化しており、有効モータの分散関係から常に得られるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:59:17 GMT)
Estimating Quantum Hamiltonians via Joint Measurements of Noisy
Non-Commuting Observables [0.0] 本稿では,局所的に実施可能な単一関節計測法を提案する。
我々は、ある精度までエネルギーを見積もるのに必要な実験的な繰り返しの数に基づいて境界を導出する。
測定結果の実装がノイズであると仮定した場合, サンプルの複雑さを最小限に抑えるために, 共同計測戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 17:42:54 GMT)
Electromagnetically induced transparency and absorption cross-over with
a four-level Rydberg system [0.0] 電磁誘導透過(EIT)と吸収(EIA)は量子コヒーレンス現象である。
本稿では,冷間CsおよびRb原子アンサンブルにおけるRydberg-EITおよびRydberg-EIA効果の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 08:29:17 GMT)
Digital Twin Data Modelling by Randomized Orthogonal Decomposition and
Deep Learning [0.0] デジタルツインは、元のプロセスの振る舞いを反映する主な特徴を持つ代理モデルである。
本稿では,流体の効率的なディジタル双対モデルを作成するための新しい枠組みを提案する。
我々は、最先端の人工知能Deep Learning(DL)を用いて、ディジタルツインモデルのリアルタイム適応キャリブレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 09:45:04 GMT)
Detecting Adversarial Examples in Batches -- a geometrical approach [0.0] 本稿では,2つの幾何学的測度,密度とカバレッジを導入し,不明瞭なデータのバッチにおける対数サンプルの検出におけるそれらの使用性を評価する。
MNISTとMedMNISTの2つの実世界のバイオメディカルデータセットを用いて、これらの指標を実証的に研究し、2つの異なる敵攻撃を受けた。
本実験は,両指標が敵対例を検出するための有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 12:52:43 GMT)
Design of Multi-model Linear Inferential Sensors with SVM-based
Switching Logic [0.0] 多モデル線形推論センサは、予測精度が向上するが、モデル構造とトレーニングの簡易化を約束する。
マルチモデル推論センサ設計への標準的なアプローチは、1)データラベリング(個々のモデルのトレーニングサブセットを確立する)、2)データ分類(モデルのスイッチングロジックを作成する)、3)個々のモデルのトレーニングという3つのステップから構成される。
我々の貢献は、上述した2つの問題、すなわち、問題 a に対して、スイッチングロジック識別と組み合わせた新しい SVM ベースのモデルトレーニングを導入し、問題 b に対して、データラベリングの直接最適化を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:34:34 GMT)
Delayed Thermalization in Mass-Deformed SYK [0.0] 本研究では, 質量変形したSYKモデルの熱分解特性を, 固有状態がFock空間のごく一部でエルゴディカルに拡張されるパラメータの系で検討した。
我々の数値的な結果は、かなり遅れているにもかかわらず、この体制にはまだ熱化が存在するという仮説を強く支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:50:49 GMT)
Deep reinforcement learning for fMRI prediction of Autism Spectrum
Disorder [0.0] Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE)データベースから100グラフラベル対のDep Reinforcement Learning (DRL)分類器を訓練した。
比較のために、我々は同じトレーニングセットでSupervised Deep Learning (SDL)分類器を訓練した。
DRL は 2.4 x 10(-7) の p 値で SDL を著しく上回った
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 01:04:43 GMT)
Creation of Optical Cat and GKP States Using Shaped Free Electrons [0.0] Cat状態とGottesman-Kitaev-Preskill(GKP)状態は、量子計算と連続変数との通信において重要な役割を果たす。
ここでは、自由電子と光との強い相互作用を光猫とGKP状態の源として用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:21:01 GMT)
Construction and the ergodicity properties of dual unitary quantum
circuits [0.0] 基本量子ゲートが双対ユニタリであるタイプの1次元量子回路を考える。
我々は,2つのユニタリゲートの既存構成を概観し,いくつかのケースでそれらを新しいアイデアで補足する。
このようなモデルにおける再発時間の簡単な数学的処理は、Roland Bacher と Denis Serre の Appendix で紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 14:16:22 GMT)
Condensation in hybrid superconducting cavity-microscopic spins systems
with finite-bandwidth drive [0.0] 直接有限バンド幅非コヒーレントキャビティドライブ下での開Tavis-Cummingsモデルにおける非平衡凝縮条件を求める。
その結果、ハイブリッドデバイスを用いた非平衡相の将来の量子シミュレーション実験に重要なガイドラインが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:11:08 GMT)
Cluster Generation via Deep Energy-Based Model [0.0] 深層学習を用いたナノクラスターの安定構造生成のための新しい手法を提案する。
提案手法は,最も安定な構造に対応する局所ミニマで人工的なポテンシャルエネルギー表面を構築することから構成される。
この方法では、ポテンシャル表面を、トレーニングで使われたよりも多くの原子を持つ構造物のケースに外挿することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 20:44:23 GMT)
Chemical reactivity under collective vibrational strong coupling [0.0] 赤外線キャビティモードと相互作用する多くの分子の一分子解離反応について検討した。
共振モードが分子の振動周波数に共鳴している場合, 整列分子の数を増やすことで反応速度が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 00:56:12 GMT)
COVID-19 Detection using Transfer Learning with Convolutional Neural
Network [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年12月に中国湖北省武漢で初めて確認された致命的な感染症である。
本研究では,CT画像からCOVID-19感染を検出するためのトランスファーラーニング戦略(CNN)を提案する。
提案モデルでは,Transfer Learning Model Inception V3を用いた多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 05:30:14 GMT)
C-Pack of IPAs: A C90 Program Benchmark of Introductory Programming
Assignments [0.0] C-Pack-IPA(C-Pack-IPA)は、25種類のIPAを対象とする学生プログラムのベンチマークである。
C-Pack-IPAは、構文的、自動プログラム修復フレームワークと同様に、新しいセマンティクスの開発を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 13:30:45 GMT)
Automatic extraction of similar traffic scenes from large naturalistic
datasets using the Hausdorff distance [0.0] 集合の数学的距離計量であるハウスドルフ距離を用いる4段階抽出法を提案する。
この方法により、コストと時間を要する運転シミュレーション実験を必要とせず、操作的および戦術的人間の行動の変動について検討することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 06:59:51 GMT)
Atomic memory based on recoil-induced resonances [0.0] 冷間原子における反動誘起共鳴に基づく原子記憶の研究
内部および外部原子次数のヒルベルト空間における完全理論密度行列計算。
その後、連続励起および保存後の双方に対して、プローブ透過および前方4波混合スペクトルを実験的に測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 19:12:54 GMT)
Assessment of the variational quantum eigensolver: application to the
Heisenberg model [0.0] 反強磁性ハイゼンベルクモデルの基底状態エネルギーを計算するために, ハイブリッド量子古典変動法の大規模シミュレーション結果と解析を行った。
100量子ビットの完全機能量子コンピュータは、比較的小さな誤差で基底状態エネルギーを計算することができると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 07:16:32 GMT)
Actionable Guidance for High-Consequence AI Risk Management: Towards
Standards Addressing AI Catastrophic Risks [0.0] 人工知能(AI)システムは、社会規模で非常に高い、または破滅的な結果をもたらす事象のリスクを提示することができる。
NISTはAIリスク評価と管理に関する自主的なガイダンスとして、AI RMF(AI Artificial Intelligence Risk Management Framework)を開発している。
我々は、非常に高い、または破滅的な結果のイベントのリスクを特定し、管理することに焦点を当てた、行動可能なガイダンスの詳細な推奨を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 18:40:41 GMT)
Accelerating Machine Learning Training Time for Limit Order Book
Prediction [0.0] 金融機関は、金融機械学習を含む特定のアルゴリズムが利益を上げられるかどうかを知るためのシミュレーションに興味を持っている。
このタスクでは、ハードウェアアクセラレーションにより、ファイナンシャル機械学習研究者が結果を得るのに必要な時間を短縮することが期待されている。
株式市場の方向性を予測するためのリミットオーダーブックアルゴリズムが我々の課題であり、機械学習のトレーニングプロセスは時間を要する可能性がある。
調査された構成では、これによりトレーニング時間が大幅に短縮され、より効率的で広範なモデル開発が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 22:52:56 GMT)
A review of machine learning concepts and methods for addressing
challenges in probabilistic hydrological post-processing and forecasting [0.0] 我々は,研究された概念や手法の効果的な普及に繋がる重要なアイデアと情報に焦点を当てる。
本稿では,オープンな研究課題を特定し,今後検討すべきアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 20:38:18 GMT)
A Time-Symmetric Resolution of the Einstein's Boxes Paradox [0.0] コペンハーゲン公式を用いてパラドックスを説明します。
次に、量子力学の時間対称的な定式化が、アインシュタインとド・ブロイによって想定される方法でパラドックスを解く方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 23:50:11 GMT)
A Gauss-Newton based Quantum Algorithm for Combinatorial Optimization [0.0] 最適化問題に対するガウス・ニュートン型量子アルゴリズム(GNQA)を提案するが、最適条件下では、局所的なミニマやプラトーに閉じ込められることなく、最適解の1つに迅速に収束する。
我々のアプローチは、最適解を正確に表すテンソル積状態と、二項変数のすべての組み合わせを含むハミルトニアンに対して適切な関数を用いることによってそれらを緩和する。
そこで,本研究では,GNQAが収束特性と精度の両方において,他の最適化手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 04:24:52 GMT)
A Framework for Distributed Quantum Queries in the CONGEST Model [0.0] 量子クエリアルゴリズムを量子CONGESTで実装するための一般的なフレームワークを提供する。
分散Deutsch-Jozsa問題に対するプロトコルを一般化する。
また、サイクル検出と計算の問題を量子スピードアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 15:36:21 GMT)