Score-Guided Intermediate Layer Optimization: Fast Langevin Mixing for
Inverse Problem [97.6] ランダム重み付きDNNジェネレータを反転させるため,Langevinアルゴリズムの定常分布を高速に混合し,特徴付ける。
本稿では,事前学習した生成モデルの潜時空間における後部サンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:47:37 GMT)
Tackling Spoofing-Aware Speaker Verification with Multi-Model Fusion [88.3] この研究は、融合に基づくSASVソリューションに焦点を当て、複数の最先端 ASV と CM モデルのパワーを利用するマルチモデル融合フレームワークを提案する。
提案したフレームワークはSASV-EERを8.75%から1.17%に大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 06:41:06 GMT)
EST: Evaluating Scientific Thinking in Artificial Agents [86.2] 子どもたちは、フォーマルな研究において科学的推論と著しく似た方法で学習と思考を実証する。
人間のように学習し、思考できる機械の構築に向けて、私たちが現在達成している知性が、そのような科学的思考プロセスを実行することができるかどうか、という疑問が自然に浮かび上がっています。
人工エージェントの科学的思考能力を評価するためのEST環境を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 13:32:41 GMT)
Hessian-Free High-Resolution Nesterov Acceleration for Sampling [55.5] 最適化のためのNesterovのAccelerated Gradient(NAG)は、有限のステップサイズを使用する場合の連続時間制限(ノイズなしの運動的ランゲヴィン)よりも優れたパフォーマンスを持つ。
本研究は, この現象のサンプリング法について検討し, 離散化により加速勾配に基づくMCMC法が得られる拡散過程を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 01:50:00 GMT)
Perceptual Optimization of a Biologically-Inspired Tone Mapping Operator [50.0] 生物学的にインスパイアされ、計算効率が良く、知覚的に最適化された2段階のニューラルネットワークベースのHDR画像TMOを開発した。
本手法は画像の画質が常に向上し,ローカルなTMOとしては最速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 08:06:29 GMT)
Context-aware Proposal Network for Temporal Action Detection [47.7] 本報告では,CVPR-2022 AcitivityNet Challengeにおける時間的行動検出タスクの初当選ソリューションについて述べる。
このタスクは、アクションインスタンスの時間的境界を、長い未トリミングビデオの特定のクラスにローカライズすることを目的としている。
生成した提案にはリッチな文脈情報が含まれており、検出信頼度予測の恩恵を受ける可能性があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 01:43:43 GMT)
Parsing with Multilingual BERT, a Small Corpus, and a Small Treebank [46.6] 事前訓練された多言語文脈表現は大きな成功を収めてきたが、事前訓練されたデータの制限のため、すべての言語品種に等しく適用されない。
このことは、ラベル付き未ラベルデータがモノリンガルモデルを効果的に訓練するにはあまりに限られている、これらのモデルに馴染みのない言語多様体にとっての課題である。
本稿では,低リソース環境に多言語モデルを適用するために,言語固有の事前学習と語彙拡張の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:31:51 GMT)
Thompson Sampling for (Combinatorial) Pure Exploration [45.6] 既存の純粋な探索の方法は、主に腕集合の上位信頼境界の和$S$を用いて、上位信頼境界の$S$を表す。
上位信頼境界の代わりに独立したランダムサンプルを用いるトンプソンサンプリング(TS)を提案する。
TS-Explore では、アームセット$S$の独立したランダムサンプルの和は、高い確率で$S$の厳密な上限を超えることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 08:45:43 GMT)
Pisces: Efficient Federated Learning via Guided Asynchronous Training [42.5] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は通常、遅いクライアントの関与がトレーニングのイテレーションを遅らせる、同期的な並列的な方法で実行される。
現在のFLでは、各イテレーションで品質データを持つ高速クライアントを選択するために、参加者選択戦略を採用している。
本稿では、インテリジェントな受入選択とモデルアグリゲーションを備えた非同期FLシステムであるPiscesについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:25:30 GMT)
Adversarial Robustness is at Odds with Lazy Training [39.2] いわゆる遅延状態下で訓練されたネットワークに対して,単一の勾配ステップで逆例を見つけることができることを示す。
これは、このようなよく一般化可能なニューラルネットワークがいまだに敵の攻撃に弱いことを証明する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:51:30 GMT)
Decoupled Federated Learning for ASR with Non-IID Data [34.6] FLをベースとしたASRにおける非IID問題に,各クライアントのパーソナライズされたモデルを学習するパーソナライズされたFLを用いて対処する。
FLをベースとした2つのパーソナライズされたASRアプローチがFedAvgと比較してWERを2.3%から3.4%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:44:37 GMT)
NASTAR: Noise Adaptive Speech Enhancement with Target-Conditional
Resampling [34.6] ターゲット条件再サンプリング(NASTAR)を用いた雑音適応音声強調手法を提案する。
NASTARはフィードバック機構を使用して、ノイズ抽出器と検索モデルを介して適応的なトレーニングデータをシミュレートする。
実験結果から,NASTARは1つの雑音のある音声サンプルを効果的に使用して,SEモデルを目標条件に適応させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:15:48 GMT)
On the Role of Generalization in Transferability of Adversarial Examples [33.9] 本研究では, 代替NNの一般化特性が, 未観測NNへの攻撃スキームの転送可能性に果たす役割について述べる。
我々の限界は、より一般化挙動のよい代替NNが、より移動可能な逆の例をもたらすことを示唆している。
さらに,標準作用素ノルムに基づく正規化手法により,設計した逆数例の転送性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:33:53 GMT)
ScePT: Scene-consistent, Policy-based Trajectory Predictions for
Planning [32.7] 軌道予測は、制御されていないエージェントと環境を共有する自律システムにとって重要である。
政策計画に基づく軌道予測モデルであるScePTを提案する。
明示的にシーンの一貫性を強制し、条件付き予測に使用できるエージェントインタラクションポリシーを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:00:02 GMT)
Design of Supervision-Scalable Learning Systems: Methodology and
Performance Benchmarking [32.6] 本研究では,広範囲の監督下で安定した性能を提供する頑健な学習システムの設計について検討する。
本稿では,2種類の学習システムを提案する。一方は指向性勾配(HOG)特徴の古典的ヒストグラムを採用し,他方は逐次サブスペース学習(SSL)特徴を用いる。
我々は、MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットに対して、エンドツーエンド最適化ニューラルネットワークであるLeNet-5に対して、それらの性能をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:26:15 GMT)
A Marriage between Adversarial Team Games and 2-player Games: Enabling
Abstractions, No-regret Learning, and Subgame Solving [31.3] emphExのアンテ相関は、プレイヤーのチームがゼロサムゲームで別のチームと対決する、後続のチームゲームにおいて主流のアプローチになりつつある。
本研究は, 連勝チームゲームと2プレーヤゲームとのギャップを埋めることで, この弱点から回復できることを示す。
我々は,emphteam-public-informationと呼ばれる新しいゲーム表現を提案し,チーム全体で共通する情報のみを知り,各メンバーに可能なプライベートな状態に対するアクションを指示する単一コーディネータとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 10:02:08 GMT)
Fast and Provable Tensor Robust Principal Component Analysis via Scaled
Gradient Descent [30.3] 本稿では、テンソルロバスト主成分分析(RPCA)に取り組む。
希少な腐敗によって汚染された観測から低ランクのテンソルを回収することを目的としている。
提案アルゴリズムは, 最先端行列やテンソルRPCAアルゴリズムよりも, より優れた, よりスケーラブルな性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:01:32 GMT)
From Universal Humanoid Control to Automatic Physically Valid Character
Creation [30.1] キャラクター制作者は、空手キックやパールジャンプなどの特定の動きに合わせてカスタマイズされたヒューマノイド体をデザインしたいと考える場合もある。
本研究では,人体に有効な人体を自動生成するヒューマノイド設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 22:04:44 GMT)
Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic
Forecasting [27.8] 道路網における交通状況を予測する能力は重要な機能であり、課題である。
近年の時空間グラフニューラルネットワークの提案は,交通データにおける複雑な時空間相関のモデル化において大きな進歩を遂げている。
本稿では,データ駆動方式で拡散と固有トラフィック情報を分離する分散空間時間フレームワーク(DSTF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:14:38 GMT)
Piecewise Linear Neural Networks and Deep Learning [27.0] PieceWise Linear Neural Networks (PWLNN) は様々な分野で成功している。
1977年、標準表現は、漸進的な設計から学んだ浅いPWLNNの研究の先駆者となった。
2010年、Rectified Linear Unit (ReLU) は深層学習におけるPWLNNの普及を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 08:41:42 GMT)
Bear the Query in Mind: Visual Grounding with Query-conditioned
Convolution [26.3] 本稿では,クエリ情報を畳み込みカーネルの生成に組み込むことで,クエリ対応の視覚的特徴を抽出するクエリ条件付き畳み込みモジュール(QCM)を提案する。
提案手法は,3つの一般的な視覚的グラウンドデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:26:39 GMT)
Embodied Scene-aware Human Pose Estimation [25.1] シーン認識型人間のポーズ推定手法を提案する。
本手法は, シミュレーション環境下でのグローバルな3次元人間のポーズを再現し, 因果関係の1段階である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:50:19 GMT)
Pursuit of a Discriminative Representation for Multiple Subspaces via
Sequential Games [25.0] 本研究では,複数の低次元線形部分空間の周辺に分布する高次元空間におけるデータの識別表現を学習する問題を考察する。
我々は最近提案したCTRLフレームワークを用いて、一般的な低次元部分多様体に対する識別的および生成的表現を学習するためのシーケンシャルゲームとしてキャストした。
ゲームに対する平衡解が確かに正しい表現を与えることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 05:22:04 GMT)
Causal Inference with Treatment Measurement Error: A Nonparametric
Instrumental Variable Approach [24.5] 原因が誤りである場合の因果効果に対するカーネルベースの非パラメトリック推定器を提案する。
提案手法であるMEKIVは,測定誤差の強度変化の下で,ベースラインを改良し,頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 11:47:25 GMT)
Optimal Dynamic Regret in LQR Control [23.9] 我々は、LQR制御という2次的損失の連続を伴う非確率的制御の問題を考察する。
我々は、$tildeO(textmaxn1/3 MathcalTV(M_1:n)2/3, 1)$の最適動的(政治的)後悔を実現するオンラインアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:00:21 GMT)
Fully Privacy-Preserving Federated Representation Learning via Secure
Embedding Aggregation [23.7] 分散クライアントのグループは、プライベートデータを共同でトレーニングします。
我々はSecEAというセキュアな埋め込みアグリゲーションプロトコルを開発した。
各アグリゲーションラウンドでは、ローカルな埋め込みがクライアント間で秘密に共有される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:09:44 GMT)
A Double-Graph Based Framework for Frame Semantic Parsing [23.6] フレーム意味解析は基本的なNLPタスクであり、フレーム識別、引数識別、ロール分類という3つのサブタスクから構成される。
これまでのほとんどの研究は、異なるサブタスクと議論の関係を無視し、オントロジ的なフレーム知識にはほとんど注意を払わない傾向にある。
本稿では、二重グラフ(KID)を用いた知識誘導型セマンティックPKを提案する。
実験の結果、KIDは2つのFrameNetデータセット上で1.7F1スコアで従来の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 09:39:38 GMT)
Efficient Aggregated Kernel Tests using Incomplete $U$-statistics [22.3] 提案した3つのテストは、複数のカーネル帯域に集約され、さまざまなスケールでnullからの離脱を検出する。
提案した線形時間集約テストは,現在最先端の線形時間カーネルテストよりも高い出力が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 12:30:06 GMT)
Gender Artifacts in Visual Datasets [22.0] 大規模なビジュアルデータセット内には、$textitgender アーティファクト$が何であるかを調査する。
性別のアーティファクトは、COCOとOpenImagesのデータセットでユビキタスであることが分かりました。
このようなデータセットから性別のアーティファクトを取り除こうとする試みは、ほぼ不可能である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 12:09:19 GMT)
DECK: Model Hardening for Defending Pervasive Backdoors [21.2] 広汎なバックドアは動的および広汎な入力摂動によって引き起こされる。
我々は,特殊な変換層で拡張されたエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく汎用攻撃を開発する。
本手法は, 精度1%以下で平均59.65%の精度でクラス距離を拡大し, 損失を生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 19:46:06 GMT)
Motley: Benchmarking Heterogeneity and Personalization in Federated
Learning [20.7] Motleyは、パーソナライズされたフェデレーション学習のためのベンチマークである。
さまざまな問題領域のクロスデバイスとクロスサイロのフェデレーションデータセットからなる。
我々は、いくつかの代表的個人化フェデレーション学習手法を比較して、ベンチマークのベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:18:49 GMT)
Camera Adaptation for Fundus-Image-Based CVD Risk Estimation [20.2] ディープ・ラーニング(DL)とポータブル・ファンド・カメラを組み合わせることで様々なシナリオでCVDのリスクを見積もることができる。
最優先課題の1つは、研究用データベースと生産環境におけるサンプルの違いである。
モデルロバスト性を改善するために, 横方向特徴アライメント事前学習方式と自己注意型カメラ適応モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 13:28:16 GMT)
Replacing Labeled Real-image Datasets with Auto-generated Contours [20.2] 公式駆動型教師あり学習は,実画像を用いることなく,ImageNet-21kのそれと一致したり,超えたりできることを示す。
公式によって生成された画像は、プライバシ/コピーライトの問題、コストとエラーのラベル付け、実際の画像が抱えるバイアスを回避します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 06:43:38 GMT)
Efficient and Transferable Adversarial Examples from Bayesian Neural
Networks [18.7] 本稿では,ニューラルネットワーク重みの後方分布から近似的にサンプリングすることで,サロゲートを効率的に構築する手法を提案する。
ImageNetでは、トレーニング計算を11.6から2.4に削減しながら、成功率の94%に達することができる。
我々の研究は、サロゲートの訓練方法が見過ごされていることを示しているが、これは転送ベースの攻撃の重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 20:00:07 GMT)
AutoGML: Fast Automatic Model Selection for Graph Machine Learning [17.7] 我々はAutoGMLと呼ばれる自動グラフ機械学習のための最初のメタラーニング手法を開発した。
異なる領域からのグラフ間の類似性を捉えるために,特殊メタグラフ機能を導入する。
新しいグラフのメソッドを選択するためにAutoGMLを使うことは、一般的なメソッドを一貫して適用することよりも著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 20:43:38 GMT)
Multistream Gaze Estimation with Anatomical Eye Region Isolation by
Synthetic to Real Transfer Learning [16.5] 眼解剖情報を利用して視線表現を学習する新しいニューラルネットワークMSGazeNetを提案する。
3つのベンチマークスペクトル推定データセットについて,本フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 17:57:32 GMT)
Deep Compatible Learning for Partially-Supervised Medical Image
Segmentation [16.2] 本稿では,部分的構造のみを付加した画像を用いて,単一のマルチラベルセグメンテーションネットワークをトレーニングする,深い互換性のある学習フレームワークを提案する。
本稿では,この枠組みが従来の損失関数に適用可能であることを示す。
3つのセグメンテーションタスクの結果、提案するフレームワークは、完全に教師されたモデルと性能の一致を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 08:38:31 GMT)
Demystifying the Base and Novel Performances for Few-shot
Class-incremental Learning [15.8] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、目に見えない新しいクラスがほとんどサンプルを持って絶えずやってくる現実のシナリオに対処している。
先行知識を忘れずに新しいクラスを認識するモデルを開発する必要がある。
本手法は,高度な最先端アルゴリズムと同等の性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:39:47 GMT)
From Understanding Genetic Drift to a Smart-Restart Mechanism for
Estimation-of-Distribution Algorithms [15.6] 我々は,分布推定アルゴリズム(EDAs)のためのスマートリスタート機構を開発する。
遺伝的ドリフトのリスクが高い場合、実行を停止することで、適切なパラメーター条件下でEDAを自動的に実行します。
スマートリスタート機構は,文献で示唆されるものよりも,集団サイズに対してはるかに優れた値を見出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 02:46:52 GMT)
Structured Light with Redundancy Codes [14.8] 構造光(SL)システムは能動照明投影による高忠実度3次元形状を得る。
本稿では,ネイティブなSLパターンに加えて,冗長な光信号を投影することで,SLのロバスト性を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:52:30 GMT)
Weakly Supervised Classification of Vital Sign Alerts as Real or
Artifact [13.8] 臨床生理学的モニタリングアラームのかなりの割合は偽である。
これまでの研究では、大量の手書きデータを必要とする教師付き機械学習技術を利用してきた。
弱教師付きモデルが従来の教師付き手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:52:25 GMT)
CLiMB: A Continual Learning Benchmark for Vision-and-Language Tasks [13.6] 本稿では,マルチモーダルなタスクを視覚と言語で学習する際の課題を研究するためのベンチマークであるCLiMBを提案する。
CLiMBには、いくつかのCLアルゴリズムと修正されたViLT(Vision-Language Transformer)モデルの実装が含まれている。
共通CL手法は,マルチモーダルタスク学習における忘れの軽減に有効であるが,タスク間の知識伝達は不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:16:37 GMT)
Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for
Multivariate Time Series Forecasting [13.4] スケーラブルな時系列事前学習モデル(STEP)によりSTGNNが拡張される新しいフレームワークを提案する。
具体的には、非常に長期の歴史時系列から時間パターンを効率的に学習するための事前学習モデルを設計する。
我々のフレームワークは下流のSTGNNを著しく強化することができ、事前学習モデルは時間パターンを適切にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:24:36 GMT)
Augmented Imagefication: A Data-driven Fault Detection Method for
Aircraft Air Data Sensors [12.3] 航空機用エアデータセンサ(ADS)のFD(Augmented Imagefication for Fault Detection)と呼ばれる新しいデータ駆動方式を提案する。
深層ニューラルネットワーク(DNN)に基づくエッジデバイス上でのオンラインFDスキームを開発し,航空機のリアルタイム監視を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:06:53 GMT)
The Consistency of Adversarial Training for Binary Classification [12.2] 敵の訓練は、上限に基づく代理リスクを最小化する。
双対分類におけるルベーグ測度に対して絶対連続的な分布に対して、どの超極基底が整合であるかを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:37:43 GMT)
Beating the fault-tolerance bound and security loopholes for Byzantine
agreement with a quantum solution [11.3] 本稿では、再帰法と量子デジタル署名を利用する量子ビザンチン合意を提案する。
初めて、デジタル台帳のための3つのパーティと5つのパーティの量子コンセンサスを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 09:46:58 GMT)
Attention-based Dynamic Subspace Learners for Medical Image Analysis [9.3] 学習類似性は、特にレコメンデーションシステムや画像中の解剖学的データの解釈を明らかにする際に重要な側面である。
既存のほとんどの手法は、単一のメートル法学習器を用いて画像集合上の埋め込み空間でそのような類似性を学ぶ。
本研究は,学習者の数を把握し,学習中に新たなサブスペース学習者を集約することで,複数の学習者を動的に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:44:40 GMT)
An Invertible Graph Diffusion Neural Network for Source Localization [8.8] 本稿では,グラフ上のソースローカライゼーションのための非可逆グラフ拡散モデルの汎用的枠組みを確立することを目的とする。
具体的には,既存のグラフ拡散モデルを理論的保証で非可逆化するグラフ残差シナリオを提案する。
また,推定源の誤差を相殺する新しい誤り補償機構も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 14:35:27 GMT)
Mutation-Driven Follow the Regularized Leader for Last-Iterate
Convergence in Zero-Sum Games [8.3] 正規化リーダ(FTRL)のフォローは、戦略を時分割する際にナッシュ均衡に収束することが保証される。
FTRL(M-FTRL)は,行動確率の摂動に対する突然変異を導入するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 17:32:07 GMT)
Fair Generalized Linear Models with a Convex Penalty [8.3] 一般化線形モデル(GLM)に対して,期待値の等化やログ類似度に基づく2つのフェアネス基準を導入する。
我々は,GLMの線形成分のみに基づく凸ペナルティ項により,両基準が達成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:53:25 GMT)
Scalable Classifier-Agnostic Channel Selection for MTSC [7.9] 現在の時系列分類アルゴリズムは、訓練と予測を完了するのに数百時間の計算時間を必要とする。
チャネル選択のための2つの方法を提案し,評価する。
チャネル選択は、最先端のMTSCアルゴリズムをトレーニングする前に前処理ステップとして適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 19:57:46 GMT)
Joint Frequency and Image Space Learning for MRI Reconstruction and
Analysis [7.8] 本稿では、周波数空間データから再構成するための汎用的なビルディングブロックとして、周波数と画像の特徴表現を明示的に組み合わせたニューラルネットワーク層が利用できることを示す。
提案した共同学習方式により、周波数空間に固有のアーティファクトの補正と画像空間表現の操作を両立させ、ネットワークのすべての層でコヒーレントな画像構造を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 02:22:11 GMT)
3D Face Parsing via Surface Parameterization and 2D Semantic
Segmentation Network [7.5] 顔解析は、コンピュータの顔表現としてピクセル単位のセマンティックラベルを割り当てる。
近年の研究では3次元表面のセグメンテーションの異なる手法が導入されたが、性能は依然として限られている。
3D-2D-3D」戦略に基づく3次元顔解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 15:21:24 GMT)
Combating the Instability of Mutual Information-based Losses via
Regularization [7.4] 私たちはまず、その不安定性の背後にある症状を特定します。
既存の損失に新たな正規化用語を追加することで、両方の問題を緩和します。
下流タスクにおけるMI推定能力とMI推定能力の両面でMIに基づく損失を評価する新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:01:51 GMT)
UI Layers Merger: Merging UI layers via Visual Learning and Boundary
Prior [7.3] フラグメントされたレイヤはUI設計ドラフトに必然的に現れ、コード生成の品質を大幅に低下させます。
視覚に基づく手法であるUI Layers Merger(UILM)を提案し、フラグメントされたレイヤを自動的に検出し、UIコンポーネントにマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:09:28 GMT)
Tree-Guided Rare Feature Selection and Logic Aggregation with Electronic
Health Records Data [7.1] 希少な二項特徴を持つ大規模回帰のための木誘導的特徴選択と論理集約手法を提案する。
EHRデータを用いた自殺リスクスタディでは、我々のアプローチは、以前のメンタルヘルス診断を選択して集約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:52:43 GMT)
Demystifying the Adversarial Robustness of Random Transformation
Defenses [6.3] ランダムプロパティ(RT)を使ったディフェンスは、特にImageNet上のBaRT(Raff et al.)のような印象的な結果を示している。
それらの特性は評価をより困難にし、決定論的モデルに対する多くの提案された攻撃を適用不可能にする。
BaRTの評価に使用されるBPDA攻撃(Athalye et al., 2018a)は効果がなく、その堅牢性を過大評価している可能性が示唆された。
我々はRT防御を評価するための最強の攻撃を作成します。我々の新しい攻撃はベースラインを大幅に上回り、一般的に使用されるEoT攻撃(4.3倍=改善)と比較して精度を83%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:14:38 GMT)
NISPA: Neuro-Inspired Stability-Plasticity Adaptation for Continual
Learning in Sparse Networks [6.2] NISPAアーキテクチャは、学習した知識を古いタスクから保存するために安定した経路を形成する。
NISPAは最先端の継続的学習ベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:56:49 GMT)
Comment on Transferability and Input Transformation with Additive Noise [6.2] 加算雑音による伝達性と入力変換の関係を解析する。
良心的な例に小さな摂動を加えることで、敵対的な攻撃は、ディープラーニングモデルの誤分類につながる敵の例をうまく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:52:27 GMT)
Can Language Models Capture Graph Semantics? From Graphs to Language
Model and Vice-Versa [5.3] 我々は、ディープラーニングモデルがグラフを圧縮し、ほとんどの意味論をそのままで同じグラフを出力できるかどうかを調査する。
実験の結果,Transformerモデルでは入力知識グラフの完全な意味を表現できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:12:20 GMT)
Quantum information of the Aharanov-Bohm ring with Yukawa interaction in
the presence of disclination [4.8] 偏微分を伴う曲線空間における湯川相互作用を持つアハラノフ・ボーム環の理論的測定手法を用いて量子情報について検討する。
考察された量子状態は、曲線空間の背景にAB場を持つシュレーディンガー理論に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:13:44 GMT)
REVECA -- Rich Encoder-decoder framework for Video Event CAptioner [4.2] 本稿では,CVPR 2022で開催されているLong-Form Video Understanding Workshopにおいて,ジェネリック境界イベントキャプションチャレンジで使用されるアプローチについて述べる。
我々はビデオイベントキャピタ(REVECA)のためのリッチデコーダフレームワークを設計し、ビデオから空間的・時間的情報を利用してイベント境界に対応するキャプションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 11:10:12 GMT)
Beyond Real-world Benchmark Datasets: An Empirical Study of Node
Classification with GNNs [3.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類タスクにおいて大きな成功を収めている。
GNNの既存の評価は、グラフの様々な特性からきめ細かい分析を欠いている。
微粒化解析のための制御特性を持つグラフを生成する合成グラフ生成装置を用いて広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 08:03:12 GMT)
Free-form Lesion Synthesis Using a Partial Convolution Generative
Adversarial Network for Enhanced Deep Learning Liver Tumor Segmentation [3.3] 本研究の目的は,ネットワークトレーニングの強化に使用できる合成病変を生成するための深層学習フレームワークを開発することである。
病変合成ネットワークはGAN(Modified Generative Adversarial Network)である
判別器は、勾配ペナルティとスペクトル正規化を備えたワッサーシュタインGANを用いて設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:40:41 GMT)
PHN: Parallel heterogeneous network with soft gating for CTR prediction [3.0] 本稿では並列構造を持つネットワークを構成する並列不均一ネットワーク(PHN)モデルを提案する。
トレーニング可能なパラメータとの残留リンクは、弱い勾配現象の影響を軽減するためにネットワークで使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 11:37:53 GMT)
Monogamy of quantum entanglement [2.8] 絡み合いの独占は、マルチパーティシステム間の絡み合いの共有性を制限する。
従来のモノガミー不等式の一般化版を導入する。
エンタングルメントのモノガミーを定義するための2つの新しい定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 15:47:44 GMT)
A Generic Methodology for the Statistically Uniform & Comparable
Evaluation of Automated Trading Platform Components [2.3] 提案手法は,2つの自動トレーディングプラットフォームコンポーネント上で実証される。
すなわち、価格レベル、よく知られた取引パターン、新しい2段階の特徴抽出方法である。
主な仮説は、選択された取引パターンが機械学習環境での使用に適しているかどうかを評価するために定式化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 21:33:21 GMT)
AI-based computer-aided diagnostic system of chest digital tomography
synthesis: Demonstrating comparative advantage with X-ray-based AI systems [2.2] 本研究は, 肺病変を検知し, 性能改善を実証するCDTSベースのAI CADシステムを開発した。
我々は、CDTSベースのAIモデルの入力として複数の投影画像を、CXRベースのAIモデルの入力として単一投影画像を使用した。
その結果,CDTSをベースとしたAI CADは,CXRをベースとしたAI CADと比較して,結核と肺炎の感受性を5.4%,肺炎8.7%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 13:29:55 GMT)
3D unsupervised anomaly detection and localization through virtual
multi-view projection and reconstruction: Clinical validation on low-dose
chest computed tomography [2.2] 仮想多視点投影と再構成と呼ばれるコンピュータ支援診断のためのディープニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
本手法は, 教師あり学習に基づくゴールド標準と比較して, 患者レベルの異常検出を10%改善する。
異常領域を93%の精度でローカライズし、高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 13:22:00 GMT)
GaLeNet: Multimodal Learning for Disaster Prediction, Management and
Relief [2.0] 本稿では,災害前画像と気象データとハリケーンの軌跡を補完することにより,被害の深刻度を評価するためのマルチモーダル・フレームワーク(GaLeNet)を提案する。
本稿では,GaLeNetがディスラスタ画像の欠如により,事前ディスラスタ画像の活用が可能であることを示し,意思決定の大幅な遅延を防止できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:45:57 GMT)
Fermionic Wave Functions from Neural-Network Constrained Hidden States [1.8] 我々は,強い相関を持つフェルミオン系のシミュレーションのために,系統的に即効的な変分波関数群を導入する。
この族は、拡大ヒルベルト空間のスレーター行列式からなり、「隠れた」追加のフェルミオン自由度を含む。
この構成を正方格子上のハバードモデルの基底状態特性に適用し、最先端の変分法と競合する精度のレベルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 22:12:42 GMT)
A Simple Proof of PreciseQMA = PSPACE [1.6] 我々は、Fefferman と Lin が最初に証明した PreciseQMA = PSPACE の別の証明を与える。
我々は、PSPACEをPreciseQMAに含めることを証明するために、Quantum Cook-Levin Theoremの証明を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:10:06 GMT)
Reduced Robust Random Cut Forest for Out-Of-Distribution detection in
machine learning models [0.8] ほとんどの機械学習ベースの回帰器は、限られた長さの過去の観測を通して収集されたデータから情報を抽出し、将来予測する。
これらのトレーニングモデルへの入力は、トレーニングに使用されるデータと統計特性が著しく異なるデータである場合、正確な予測は保証されない。
本稿では,ロバストランダムカットフォレストデータ構造を用いた新しい検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 17:01:40 GMT)
Pooling for First and Last Mile: Integrating Carpooling and Transit [0.8] カープールとトランジットを統合した統合システムを提案する。
カープールは交通機関の供給源として機能し、交通局は統合ポイントとして機能する。
統合システムにより、乗換客数が増加し、自動依存度が低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:06:38 GMT)
Deep Inverse Reinforcement Learning for Route Choice Modeling [0.7] 経路選択モデリングは交通計画と需要予測の基本的な課題である。
本研究では,リンクベース経路選択モデルのための一般的な逆強化学習(IRL)フレームワークを提案する。
中国上海のタクシーGPSデータに基づく実験結果から,提案モデルの性能改善を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 06:33:06 GMT)
VReBERT: A Simple and Flexible Transformer for Visual Relationship
Detection [0.3] 多段階学習戦略を用いた視覚的関係検出のためのBERT型変圧器モデルを提案する。
我々の単純なBERTライクなモデルは、予測予測において最先端のVRDモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 04:08:19 GMT)
MANorm: A Normalization Dictionary for Moroccan Arabic Dialect Written
in Latin Script [0.1] 我々は、YouTubeコメントのコーパスで生成された単語埋め込みモデルの強力さを利用する。
我々は、マノルムと呼ぶ正規化辞書を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 10:17:46 GMT)
Ultrafast opto-magnetic effects induced by nitrogen-vacancy centers in
diamond crystals [0.0] 窒素空孔NV中心を含むダイヤモンド結晶の超高速光磁気効果について検討した。
ダイヤモンドNV中心からのスピンアンサンブルは、サブピコ秒光学応答の形で逆コットン・ムートン効果を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:56:21 GMT)
Rotated Digit Recognition by Variational Autoencoders with Fixed Output
Distributions [0.0] 可変オートエンコーダ(VAE)の簡単な修正により、回転および歪んだ桁を識別することができる。
ランダムに回転したMNIST桁で訓練されたVAE: 異なる桁のクラスを確実に区別することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:21:49 GMT)
Reproduction of the electronic and magnetic structure of the low
symmetry sites of Y$_{2}$SiO$_{5}$ doped with Sm$^{3+}$ via a parameterized
crystal-field model [0.0] C$_1$対称性 Sm$3+$ 中心の6と7の折りたたみをパラメタライズド結晶場解析により解析する。
得られた分析結果は実験エネルギーレベルと磁気分割に良い近似を与え、他の数個のランタニドイオンと一致する結晶場パラメータをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 01:20:58 GMT)
Prediction of the Optical Polarization and High Field Hyperfine
Structure Via a Parametrized Crystal-Field Model for the Low Symmetry Centers
in Er$^{3+}$ Doped Y$_{2}$SiO$_{5}$ [0.0] Er$3+$:Y$_2$SiO$_5$の完全な4f$11$構成の電子的、磁気的、超微細構造を説明できる。
1.5$mu$m帯における遷移の光偏光挙動と高磁場超微細構造の両方を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 01:24:20 GMT)
Nonparametric Multi-shape Modeling with Uncertainty Quantification [0.0] マルチ出力多次元ガウスプロセスモデリングフレームワークの提案と検討を行う。
提案手法の進歩を概説し、意味のある不確実な定量化の有用性を実証する。
このモデルに基づくアプローチは、閉曲線(とその形状)とカーネル構造との推論の問題に対処するだけでなく、一般の関数対象に対する多値依存の非パラメトリックなモデリングへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 06:10:13 GMT)
Multi-Modality Image Super-Resolution using Generative Adversarial
Networks [0.0] 画像超解像と多モード画像-画像変換の連立問題に対する解法を提案する。
この問題は、他のモードで同じ画像を低解像度で観察した場合に、高解像度の画像をモダリティで復元するものとして説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 12:19:31 GMT)
Multi-Modality Image Inpainting using Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,画像インパインティングタスクとマルチモーダルな画像から画像への変換を併用する問題に対処するモデルを提案する。
モデルは、定性的かつ定量的な結果とともに、夜間のイメージ翻訳と塗装の組み合わせで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 14:06:14 GMT)
Machine Learning in Sports: A Case Study on Using Explainable Models for
Predicting Outcomes of Volleyball Matches [0.0] 本稿では,ブラジルバレーボールリーグ(SuperLiga)における試合結果を予測するための2相説明可能な人工知能(XAI)アプローチについて検討する。
第1フェーズでは、解釈可能なルールベースのMLモデルを直接使用し、モデルの振る舞いをグローバルに理解する。
第2フェーズでは,SVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)といった非線形モデルを構築し,バレーボールの試合結果の予測性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 18:09:15 GMT)
Existence and Minimax Theorems for Adversarial Surrogate Risks in Binary
Classification [0.0] 敵対的訓練は、敵の攻撃に対して堅牢な訓練方法の最も一般的な方法の1つである。
我々は、逆代理リスクに対する証明と存在、正則性、およびミニマックス定理について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:29:49 GMT)
Efficient backcasting search for optical quantum state synthesis [0.0] 非ガウス状態は多くの光学量子技術に必須である。
いわゆる光量子状態シンセサイザー(OQSS)は、非ガウス状態の準備のための有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 03:39:07 GMT)
Digital Surveillance Networks of 2014 Ebola Epidemics and Lessons for
COVID-19 [0.0] 2014年のエボラ出血熱は、COVOID-19の教訓を提供することができる。
ローカルな位置情報の送信の遅延と切断がますます進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:06:29 GMT)
Collocation2Text: Controllable Text Generation from Guide Phrases in
Russian [0.0] Collocation2Textはロシア語で自動制御可能なテキスト生成のためのプラグイン・アンド・プレイ方式である。
この手法は、自己回帰言語ruGPT-3モデルと自己符号化言語ruRoBERTaモデルという2つの相互作用モデルに基づいている。
提案手法を用いてニュース記事を生成する実験は,自動生成された流布文に対して有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 17:10:08 GMT)
Coherent interaction of multistate quantum systems possessing the
Majorana and Morris-Shore dynamic symmetries with pulse trains [0.0] 本稿では,Majorana と Morris-Shore の動的対称性を持つ多状態量子系のパルス列との相互作用を記述する,正確な解析式を提案する。
パルストレイン場は同じ磁場と量子系の繰り返し相互作用として見ることができ、したがって全体プロパゲータは単一パルスプロパゲータの行列パワーとして表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 09:23:09 GMT)
Can a finite range Hamiltonian mimic quantum correlation of a long-range
Hamiltonian? [0.0] 長距離モデルの任意の2つの部位間の絡み合いから得られるパターンは、有限範囲の相互作用を持つモデルによって模倣することができる。
対の絡み合いの挙動と一夫一婦制の絡み合いのスコアがよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 12:45:13 GMT)
Bioinspired random projections for robust, sparse classification [0.0] 生物センシングシステムにおけるランダム・プロジェクションの利用に着想を得て,分類問題におけるデータ処理のための新しいアルゴリズムを提案する。
これはヒトの脳とショウジョウバエの嗅覚系の観察に基づいており、小さなエントリを切り離すためにキャップ操作を適用する前に、データを非常に大きな次元の空間にランダムに投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 15:24:20 GMT)
BROTOCs and Quantum Information Scrambling at Finite Temperature [0.0] 正規化有限温度OTOCの量子情報理論的側面について検討する。
BROTOCはいくつかの興味深い性質を持ち、例えば、関連する熱場二重状態の純度を定量化する。
種々の物理的に関連するハミルトンモデルに対する BROTOC の平衡値について数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 19:55:09 GMT)
Automatic Summarization of Russian Texts: Comparison of Extractive and
Abstractive Methods [0.0] ロシア語の議論文生成の鍵となる問題は、注釈付き議論コーパスの欠如である。
本稿では,Argumentative Microtext, Persuasive Essays および UKP Sentential corpora の翻訳版を詳細な RuBERT モデルに適用する。
その結果,従来の ruGPT-3 モデルと比較して,引数生成の精度は 20 ポイント以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 17:28:04 GMT)
Analysis & Computational Complexity Reduction of Monocular and Stereo
Depth Estimation Techniques [0.0] 高精度なアルゴリズムは最高の深さ推定を提供するが、膨大な計算資源とエネルギー資源を消費する。
これまでの研究は、ステレオ深度推定を改善するための最先端手法(AnyNet)を開発することで、このトレードオフを改善することを示した。
新たなステレオビジョン法 (AnyNet) による実験により, モデルサイズが20%減少しても, 深度推定の精度は3%以上低下しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:47:33 GMT)
An Empirical Study of Quantum Dynamics as a Ground State Problem with
Neural Quantum States [0.0] ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークによってパラメータ化される変動波動関数である。
多体物理学の文脈では、変分モンテカルロや変分波動関数としてのニューラル量子状態のような手法が近似に成功している。
しかしながら、ニューラルネットワークアーキテクチャを提案することの難しさは、その表現性とトレーニング容易性を探究することとともに、ニューラルネットワークをニューラルネットワーク状態として利用することにまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 16:42:39 GMT)
AI Based Chatbot: An Approach of Utilizing On Customer Service
Assistance [0.0] このプロジェクトの目的は、複雑な質問や論理的なアウトプットの回答に対応するシステムを開発することである。
最終的な目標は、ユーザ入力(クエスト)に基づいた高品質な結果(回答)を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 00:59:10 GMT)
A Dynamic Data Driven Approach for Explainable Scene Understanding [0.0] シーン理解はコンピュータビジョンの領域において重要なトピックである。
我々は、シーンの活発な説明駆動的理解と分類について考察する。
我々のフレームワークはACUMEN: Active Classification and Understanding Method by Explanation-driven Networksである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 02:41:51 GMT)
A Combined PCA-MLP Network for Early Breast Cancer Detection [0.0] 我々は、患者が乳がんに直面するかどうかを検出するために、異なる機械学習アルゴリズムを研究した。
われわれの4層PCAネットワークは、BCCDデータセットの平均90.48%で100%の精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jun 2022 06:17:40 GMT)