GEMv2: Multilingual NLG Benchmarking in a Single Line of Code [161.2] Generation, Evaluation, and Metrics Benchmarkは、データセット、モデル、メトリック開発者のためのモジュラーインフラストラクチャを提供する。
GEMv2は51言語で40のドキュメントデータセットをサポートする。
すべてのデータセットのモデルはオンラインで評価でき、インタラクティブなデータカード作成とレンダリングツールによって、生きたベンチマークに新しいデータセットを簡単に追加できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 12:48:24 GMT)
Provably Efficient Reinforcement Learning in Partially Observable
Dynamical Systems [97.1] 関数近似を用いた部分観測可能力学系の強化学習について検討する。
本稿では,POMDP,LQG,予測状態表現 (Predictive State Representations,PSR) などのモデルや,POMDPのHilbert Space Embeddingsや観測可能なPOMDPを遅延低ランク遷移で組み込むことのできる,汎用的な新しいテクスタイト(Partially Observar Bilinear Actor-Critic)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 00:27:42 GMT)
Computationally Efficient PAC RL in POMDPs with Latent Determinism and
Conditional Embeddings [97.1] 大規模部分観測可能決定プロセス(POMDP)の関数近似を用いた強化学習に関する研究
我々のアルゴリズムは、大規模POMDPに確実にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:13:35 GMT)
MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation [91.4] 自然言語生成のためのマルチタスク型事前学習(MVP)を提案する。
7世代にわたる45のデータセットからラベル付き事前学習コーパスを収集する。
NLGタスクにおける教師付き事前学習の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:49:47 GMT)
OPERA: Harmonizing Task-Oriented Dialogs and Information Seeking
Experience [87.0] 会話型AIにおける既存の研究は、主にタスク指向対話(TOD)と質問応答(QA)を別々のタスクとして扱う。
そこで我々は,TODとQAタスクを組み合わせた新たなタスクであるOpen-Book TOD (OB-TOD)を提案する。
我々は,そのタスクに対処するために,明示的で暗黙的な外部知識を適切にアクセス可能な統一モデルOPERAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:21:26 GMT)
On Certifying and Improving Generalization to Unseen Domains [87.0] ドメインの一般化は、テスト時に遭遇した見知らぬドメインのパフォーマンスが高いモデルを学ぶことを目的としています。
いくつかのベンチマークデータセットを使用して、DGアルゴリズムを包括的に評価することは困難である。
我々は,任意のDG手法の最悪の性能を効率的に証明できる普遍的な認証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:29:43 GMT)
Tangelo: An Open-source Python Package for End-to-end Chemistry
Workflows on Quantum Computers [85.2] Tangelo(タンジェロ)は、量子コンピュータ上でエンドツーエンド化学を開発するためのオープンソースのPythonソフトウェアパッケージである。
量子ハードウェアで成功した実験の設計を支援し、量子アルゴリズムの発展を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:44:00 GMT)
A Dataset on Malicious Paper Bidding in Peer Review [84.7] 悪意あるレビュアーは、紙の割り当てを非倫理的に操作するために戦略的に入札した。
この問題を緩和するための方法の作成と評価への重要な障害は、悪意ある紙入札に関する公開データの欠如である。
我々は、参加者に正直に、悪意的に入札するよう指示されたモックカンファレンス活動から収集された、新しいデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 20:23:33 GMT)
Formalizing the Problem of Side Effect Regularization [82.0] 本稿では,補助ゲームフレームワークを用いたサイドエフェクト正規化のための公式な基準を提案する。
これらのゲームでは、エージェントは部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスを解決する。
このPOMDPは、エージェントが将来的なタスクをこなす能力と、プロキシ報酬を交換することで解決されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:13:47 GMT)
Debiasing Learning for Membership Inference Attacks Against Recommender
Systems [79.5] 学習されたレコメンデータシステムは、トレーニングデータに関する情報を不注意に漏洩させ、プライバシー侵害につながる可能性がある。
我々は,推薦者システムによるプライバシー上の脅威を,会員推定のレンズを通して調査する。
本稿では,4つの主要コンポーネントを持つリコメンダシステム(DL-MIA)フレームワークに対する,メンバシップ推論攻撃に対するバイアス学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:57:34 GMT)
"You Can't Fix What You Can't Measure": Privately Measuring Demographic
Performance Disparities in Federated Learning [78.7] フェデレートされた学習は、デバイスが機械学習モデルのトレーニングに協力することを可能にする。
フェデレートラーニングで訓練されたモデルが、異なる人口集団に対して異なるパフォーマンスを示すのではないかという懸念が高まっている。
本研究では,ユーザのグループメンバーシップのプライバシを保護しながら,このようなパフォーマンス格差を計測できる可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:46:43 GMT)
Macroscopic noise amplification by asymmetric dyads in non-Hermitian
optical systems [77.3] 非エルミート光学系における非対称ダイアドの応答と雑音増幅について検討する。
本研究は, ポンプの強度の変化が, システムのハードウェアの自然な欠陥に起因するバイアスに対処できることを示唆する。
その結果,非対称な非エルミートダイアドは,制御可能な統計特性を持つ効率的なセンサや乱数生成器の候補となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:19:36 GMT)
Open Vocabulary Object Detection with Proposal Mining and Prediction
Equalization [73.1] Open-vocabulary Object Detection (OVD)は、学習語彙以外の新しいカテゴリのオブジェクトを検出するために、語彙サイズを拡大することを目的としている。
最近の研究は、事前訓練された視覚言語モデルにおける豊富な知識に頼っている。
本稿では,提案するマイニングと予測等化を備えた新しいOVDフレームワークMEDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:58:58 GMT)
Modern applications of machine learning in quantum sciences [69.6] 本稿では、教師なし、教師なし、強化学習アルゴリズムにおけるディープラーニングとカーネル手法の使用について述べる。
我々は、微分可能プログラミング、生成モデル、機械学習に対する統計的アプローチ、量子機械学習など、より専門的なトピックについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 12:43:26 GMT)
Predicting the Stability of Hierarchical Triple Systems with
Convolutional Neural Networks [68.8] 本稿では,階層型三重項の安定性を予測する畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
すべてのトレーニングされたモデルは公開されており、純粋な$N$-bodyメソッドよりも200ドルの速さで階層的な3重システムの安定性を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:58:13 GMT)
Stain based contrastive co-training for histopathological image analysis [61.9] 本稿では,ヒストリボリューション画像の分類のための,新しい半教師付き学習手法を提案する。
我々は、半教師付き学習フレームワークを作成するために、パッチレベルのアノテーションと、新しいコトレーニング損失を併用した強力な監視を採用する。
透明細胞腎細胞および前立腺癌に対するアプローチを評価し,最先端の半教師あり学習法の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 22:25:31 GMT)
Competence-based Multimodal Curriculum Learning for Medical Report
Generation [57.7] 本稿では,コンピテンスベースのマルチモーダルカリキュラム学習フレームワーク(CMCL)を提案する。
具体的には、CMCLは放射線学者の学習過程をシミュレートし、段階的にモデルを最適化する。
パブリックIU-XrayとMIMIC-CXRデータセットの実験は、CMCLを既存のモデルに組み込んでパフォーマンスを向上させることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:16:01 GMT)
Self Supervised Learning for Few Shot Hyperspectral Image Classification [57.2] HSI分類に自己監督学習(SSL)を活用することを提案する。
最先端のSSLアルゴリズムであるBarlow-Twinsを用いて,ラベルのない画素にエンコーダを事前学習することにより,少数のラベルを持つ正確なモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:21:53 GMT)
Iterative Sound Source Localization for Unknown Number of Sources [57.0] 終端基準を満たすまで、各音源のDOAをしきい値なしで反復的に抽出できるISSLと呼ばれる反復音源定位手法を提案する。
我々のISSLは、既存のしきい値ベースのアルゴリズムと比較して、DOA推定とソース番号検出の両方で大幅な性能改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:19:44 GMT)
FetReg2021: A Challenge on Placental Vessel Segmentation and
Registration in Fetoscopy [52.3] 2-Twin Transfusion Syndrome (TTTS) に対するレーザー光凝固法が広く採用されている。
このプロシージャは、視野が限られたこと、フェトスコープの操作性が悪いこと、視認性が悪いこと、照明の変動性のために特に困難である。
コンピュータ支援介入(CAI)は、シーン内の重要な構造を特定し、ビデオモザイクを通して胎児の視野を広げることで、外科医に意思決定支援と文脈認識を提供する。
7つのチームがこの課題に参加し、そのモデルパフォーマンスを、6フェットから658ピクセルの注釈付き画像の見当たらないテストデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 23:44:42 GMT)
Burst2Vec: An Adversarial Multi-Task Approach for Predicting Emotion,
Age, and Origin from Vocal Bursts [49.3] Burst2Vecは、事前訓練された音声表現を使用して、生波形から音響情報をキャプチャする。
提案モデルでは,事前抽出した特徴を用いて,ベースラインよりも30%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:57:41 GMT)
Implicit Channel Learning for Machine Learning Applications in 6G
Wireless Networks [43.3] 6Gの機械学習(ML)は、仮想現実や拡張現実、車載自律性、コンピュータビジョンといった新興アプリケーションを強化し、支援することが期待されている。
本稿では、暗黙的なチャネル学習を導入し、無線チャネルを推定することなくMLタスクを実行する。
チャネル推定なしでは、様々なシナリオに対する画像と音声の分類タスクが約60%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:45:10 GMT)
Approximating 1-Wasserstein Distance with Trees [41.8] Wasserstein distanceは、自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の様々な用途で有効である。
ワッサースタイン距離を推定する際の課題の1つは、計算コストが高く、多くの分布比較タスクではうまくスケールしないことである。
樹木の縁の重みを学習するための,単純かつ効率的なL1正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:19:50 GMT)
Temporal Attention Unit: Towards Efficient Spatiotemporal Predictive
Learning [41.5] 予測学習の一般的なフレームワークとして,エンコーダとデコーダがフレーム内の特徴をキャプチャし,中間時間モジュールがフレーム間の依存関係をキャッチする手法を提案する。
時間的モジュールを並列化するために,時間的注意をフレーム内静的な注意とフレーム間動的注意に分解する時間的注意ユニット(TAU)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:43:50 GMT)
Phasic Self-Imitative Reduction for Sparse-Reward Goal-Conditioned
Reinforcement Learning [41.3] スパース逆ゴール条件問題に対処するために,オンラインRLとオフラインSLを交互に組み合わせた新しいファシックアプローチを提案する。
我々は、このアルゴリズムをPAIR(PhAsic Self-Imitative Reduction)と呼ぶ。PAIRは、スパースリワード目標条件のロボット制御問題において、非ファシックRLとファシックSLのベースラインの両方を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 01:21:52 GMT)
On Structural Explanation of Bias in Graph Neural Networks [40.3] グラフニューラルネットワーク (GNN) は, 様々なグラフ解析問題において, 満足度の高い性能を示す。
GNNは特定の人口集団に対して偏見のある結果をもたらす可能性がある。
本稿では,GNNにおけるバイアスの構造的説明に関する新しい研究課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:49:21 GMT)
Joint Representation Training in Sequential Tasks with Shared Structure [40.1] マルチタスク行列RLの設定のための共有行列RLアルゴリズムを提案する。
我々は$P$タスクに対する後悔を$O(PHdsqrtNH)$から$O((HdsqrtrP + HPsqrtrd)sqrtNH)$ over $N$ episodes of horizon$H$へと改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:10:00 GMT)
Aggregated Multi-output Gaussian Processes with Knowledge Transfer
Across Domains [39.3] 本稿では,各粒度の集合データセットを用いて属性の関数を推論する多出力ガウス過程(MoGP)モデルを提案する。
実験により,提案手法は実世界のデータセットの粗粒度データを精錬する作業において優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:07:20 GMT)
HM3D-ABO: A Photo-realistic Dataset for Object-centric Multi-view 3D
Reconstruction [37.3] 本稿では、フォトリアリスティックなオブジェクト中心データセットHM3D-ABOを提案する。
リアルな屋内シーンとリアルなオブジェクトを構成することで構築される。
このデータセットは、カメラポーズ推定やノベルビュー合成といったタスクにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:02:01 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Cost- and Delay-Sensitive
Virtual Network Function Placement and Routing [36.5] 本稿では、仮想ネットワーク機能(VNF)配置とルーティング(P&R)を解決するための、効果的で新しいマルチエージェント深部強化学習(MADRL)法を提案する。
我々はまず,NP完全であるサービス遅延と資源消費コストの重み付けを最小化するために,VNF P&R問題を構築する。
2つのサブタスクを実行するためにMADRL-P&Rフレームワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:24:48 GMT)
Out of distribution robustness with pre-trained Bayesian neural networks [36.1] ShiftMatchはベイズニューラルネットワーク(BNN)における新たなトレーニングデータ依存確率
ShiftMatchは、Izmailovらのトレーニングデータ依存の"EmpCov"にインスパイアされている。
CIFAR-10-Cの性能は向上し、EmpCovより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:08:46 GMT)
ZSON: Zero-Shot Object-Goal Navigation using Multimodal Goal Embeddings [35.7] オープンワールドオブジェクトゴールナビゲーション(ObjectNav)を学習するためのスケーラブルなアプローチを提案する。
このアプローチは完全にゼロショットです -- つまり、ObjectNavの報酬やデモは一切必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:59:02 GMT)
Channel Estimation for RIS-Empowered Multi-User MISO Wireless
Communications [35.2] 基地局とRIS間のチャネルに対する2つの反復推定アルゴリズムを提案する。
1つは交互最小二乗法(ALS)に基づいており、もう1つはベクトル近似メッセージを使って2つの未知のチャネルを反復的に再構築する。
また、推定チャネルと基地局の異なるプリコーディング方式を用いて、ダウンリンク達成可能な総和率についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 12:33:11 GMT)
Toward multi-target self-organizing pursuit in a partially observable
Markov game [34.2] 本研究では,エージェントの探索・追跡機能を改善するために,分散マルチエージェントシステムのためのフレームワークを提案する。
我々は、分散化、部分観察、非コミュニケーションといった特徴を持つ、部分的に観測可能なマルコフゲーム(POMG)として自己組織化システムをモデル化する。
提案した分散アルゴリズムは, ファジィ自己組織化協調共進化(FSC2)を利用して, マルチターゲットSOPにおける3つの課題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:59:56 GMT)
PSP: Million-level Protein Sequence Dataset for Protein Structure
Prediction [34.1] PSPと命名された,高いカバレッジと多様性を持つ最初の100万レベルのタンパク質構造予測データセットを提示する。
このデータセットは570k真構造配列(10TB)と745k相補的蒸留配列(15TB)からなる。
また、このデータセット上でのSOTAタンパク質構造予測モデルのベンチマークトレーニング手順も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:08:44 GMT)
MaskRange: A Mask-classification Model for Range-view based LiDAR
Segmentation [34.0] 本研究では,範囲ビューに基づくLiDARセマンティクスとパノプティックセグメンテーションのためのマスク分類モデルMaskRangeを提案する。
我々のMaskRangeは、セマンティックセグメンテーションにおける6.10ドルmIoUの最先端性能と、高い効率でパノプティクスセグメンテーションにおける53.10ドルPQの有望な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 04:39:49 GMT)
Socially-Compatible Behavior Design of Autonomous Vehicles with
Verification on Real Human Data [33.3] 自動運転車の予測・計画フレームワークについて,不確実性を考慮した統合化手法を提案する。
AVは、他の道路利用者の特徴をオンラインで推測し、自分の報酬だけでなく、他人への礼儀も最適化する行動を生成する。
その結果,オンライン推論は生成した行動の人間的類似性を大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:19:42 GMT)
Optimal and Robust Category-level Perception: Object Pose and Shape
Estimation from 2D and 3D Semantic Keypoints [30.2] 与えられたカテゴリ(例えば車)のオブジェクトを撮影する2Dまたは3Dセンサデータを取得し、オブジェクトの3Dポーズと形状を再構築する必要がある問題を考える。
最初の貢献は PACE3D* と PACE2D* を開発することである。
カテゴリーレベルの知覚問題では、これらのハイパーグラフはキーポイントの曲がりくねった順序から構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:58:00 GMT)
Prosody Cloning in Zero-Shot Multispeaker Text-to-Speech [25.7] 品質の劣化を伴わずに、話者の声と、音声参照の韻律を独立にクローンすることが可能であることを示す。
コードとトレーニングされたモデルはすべて、静的およびインタラクティブなデモとともに利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:54:59 GMT)
Descent Steps of a Relation-Aware Energy Produce Heterogeneous Graph
Neural Networks [25.6] 不均一グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付き学習環境においてノード分類タスクにおいて高い性能を達成する。
本稿では、新しい関係認識エネルギー関数を導出する最適化ステップから層を導出する異種GNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:21:01 GMT)
Attention-Guided Autoencoder for Automated Progression Prediction of
Subjective Cognitive Decline with Structural MRI [25.1] 本稿では,効率的なクロスドメイン適応のためのアテンション誘導型オートエンコーダモデルを提案する。
1)異なるドメインの共有部分空間表現を学習するための特徴符号化モジュール、2)脳のアトラスで定義された関心の識別脳領域を自動的に特定するための注意モジュール、3)元の入力を再構成するための復号モジュール、4)脳疾患の識別のための分類モジュールからなる。
提案したモデルは、CPU上でわずか5～10秒でトレーニングとテストが簡単で、小さなデータセットを持つ医療タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 19:35:56 GMT)
TreeDRNet:A Robust Deep Model for Long Term Time Series Forecasting [24.8] 我々は、より効果的な長期予測のために、TreeDRNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
頑健な回帰にインスパイアされた2つの残差リンク構造を導入し、予測をより堅牢にする。
我々の実証研究は、TreeDRNetが最先端の手法よりもはるかに効果的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:53:11 GMT)
DialogID: A Dialogic Instruction Dataset for Improving Teaching
Effectiveness in Online Environments [24.1] 本稿では,30,431の効果的な対話型命令を含むオンライン対話型命令検出データセット,textscDialogIDを提案する。
本稿では,対話型命令検出の品質と一般化を向上する,シンプルで効果的な対向学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:07:12 GMT)
Analyzing the impact of SARS-CoV-2 variants on respiratory sound signals [23.8] 新型コロナウイルス患者から収集した音響信号が、計算学的に識別可能な音響パターンを示すかどうかを探索する。
以上の結果から,オミクロンおよびデルタ変種との比較では,有意な音響的特徴の相違が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:10:31 GMT)
Mutual Information-guided Knowledge Transfer for Novel Class Discovery [23.8] 本稿では,目に見えるクラスと目に見えないクラス間で意味的知識を伝達する原理と一般的な手法を提案する。
提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて,従来のSOTAよりも有意差があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 03:52:25 GMT)
zPROBE: Zero Peek Robustness Checks for Federated Learning [23.5] プライバシ保護フェデレーション学習は、複数のユーザが中央サーバの調整でモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
個々のアップデートを非公開にしておくことで、悪意のあるユーザはビザンチン攻撃を実行し、検出されることなくモデルの精度を低下させることができる。
当社のフレームワークであるzPROBEは、ビザンチンのレジリエンスとセキュアな連邦学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:20:37 GMT)
Text-Driven Stylization of Video Objects [22.8] ユーザが指定したテキストプロンプトに従って,映像オブジェクトを直感的・意味的にスタイリングする作業に取り組む。
本手法は,グローバルなセマンティクスを記述したグローバルなターゲットテキストプロンプトに基づいて,ビデオ内のオブジェクトをスタイリングする。
我々は事前訓練されたアトラス分解ネットワークを用いて、編集を時間的に一貫した方法で伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:53:20 GMT)
How to Train Your HiPPO: State Space Models with Generalized Orthogonal
Basis Projections [22.4] 線形時間不変状態空間モデル(SSM)は機械学習において非常に有望であることが示されている。
理論的にリッチなSSMのクラスを導入し、他のベースに対してより直感的なS4変種を導出できるようにします。
これらの洞察により、S4のパフォーマンスはLong Range Arenaベンチマークで86%、最も難しいPath-Xタスクで96%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:24:41 GMT)
SC-Ques: A Sentence Completion Question Dataset for English as a Second
Language Learners [20.9] 文完成 (SC) 質問は、1つ以上の空白を埋める必要のある文を示し、3つから5つの単語やフレーズをオプションとして提示する。
実世界の標準英語試験から292,517のESL SC質問からなる大規模SCデータセット textscSC-Ques を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:17:13 GMT)
On the Importance of Application-Grounded Experimental Design for
Evaluating Explainable ML Methods [20.2] 本稿では,事前説明可能なML評価実験を拡張し,設定を配置設定に近づける実験を行った。
私たちの経験的研究は、以前の研究と劇的に異なる結論を導き、一見自明な実験的な設計選択が、いかに誤解を招く結果をもたらすかを浮き彫りにしています。
この研究は、任意のMLメソッドの評価をシチュレートし、意図されたデプロイメントコンテキストに合わせて適切なタスク、データ、ユーザ、メトリクスを選択する必要性についての教訓を持っていると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:46:19 GMT)
SDF-StyleGAN: Implicit SDF-Based StyleGAN for 3D Shape Generation [19.2] SDF-StyleGANと呼ばれる3次元形状生成のためのStyleGAN2に基づくディープラーニング手法を提案する。
StyleGAN2を3次元に拡張し、暗黙の符号距離関数(SDF)を3次元形状表現として利用する。
実・偽のSDF値と勾配を区別する2つの新しいグローバルおよびローカル形状判別器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 03:11:28 GMT)
End-to-End Text-to-Speech Based on Latent Representation of Speaking
Styles Using Spontaneous Dialogue [19.1] 本研究の目的は,人間の対話によく似たテキスト音声(TTS)を実現することである。
まず、実際の自然対話を記録し、書き起こす。
提案した対話TSは、第1段階、変分オートエンコーダ(VAE)-VITSまたはガウス混合変分オートエンコーダ(GMVAE)-VITSの2段階で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:32:12 GMT)
BYOL-S: Learning Self-supervised Speech Representations by Bootstrapping [19.1] この研究は、ブートストラップによる自己教師型学習に基づく既存の手法を拡張し、様々なエンコーダアーキテクチャを提案し、異なる事前学習データセットを使用することの効果を探る。
本稿では,手工芸とデータ駆動型学習音声機能を組み合わせたハイブリッド音声表現を提案する。
提案したすべての表現は、聴覚シーン分類とタイムスタンプ検出タスクのためのHEAR NeurIPS 2021チャレンジで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:26:40 GMT)
Capture Salient Historical Information: A Fast and Accurate
Non-Autoregressive Model for Multi-turn Spoken Language Understanding [19.0] 既存の作業は、シングルターンスポケン言語理解タスクのための非自己回帰モデルの設計によって推論速度を向上する。
我々はSHA-LRT(Layer-Refined Transformer)を用いた多ターンSLUのための新しいモデルを提案する。
SHAは、適切に設計された履歴アテンション機構によって、過去の発話と結果の両方から現在の対話の履歴情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:45:32 GMT)
The Second Place Solution for The 4th Large-scale Video Object
Segmentation Challenge--Track 3: Referring Video Object Segmentation [18.6] ReferFormerは、すべてのビデオフレームで言語表現によって参照される所定のビデオでオブジェクトインスタンスをセグメントすることを目的としている。
本研究は, 循環学習率, 半教師付きアプローチ, テスト時間拡張推論など, さらなる向上策を提案する。
改良されたReferFormerはCVPR2022 Referring Youtube-VOS Challengeで2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:15:06 GMT)
Defending Backdoor Attacks on Vision Transformer via Patch Processing [18.5] ViT(Vision Transformers)は、畳み込みニューラルネットワークよりもはるかに少ない帰納バイアスを持つ、根本的に異なるアーキテクチャである。
本稿では,バックドア攻撃(バックドア攻撃)の代表的因果攻撃について検討する。
本稿では,パッチベースとブレンディングベースの両方で,パッチ処理によるバックドア攻撃を効果的に防御する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:29:47 GMT)
Contrastive Learning of Features between Images and LiDAR [18.2] この研究は、クロスモーダルな特徴を密接な対照的な学習問題として扱う。
優れた特徴を学習し、一般性を損なわないために、画像に広く使われているPointNet++アーキテクチャの亜種を開発した。
我々のモデルでは,特徴を可視化することで,画像とLiDARの両方から情報を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 04:35:23 GMT)
Domain Generalization with Relaxed Instance Frequency-wise Normalization
for Multi-device Acoustic Scene Classification [18.2] 音声機能におけるドメイン関連情報は、チャネル統計よりも周波数統計において支配的である。
周波数軸に沿ったプラグアンドプレイで明示的な正規化モジュールであるRelaxed Instance Frequency-wise Normalization (RFN)を紹介する。
RFNは、有用な識別情報の望ましくない損失を緩和しつつ、オーディオ機能におけるインスタンス固有のドメインの不一致を解消することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 23:45:50 GMT)
RAPid-Learn: A Framework for Learning to Recover for Handling Novelties
in Open-World Environments [17.7] RAPid-Learn はタスクの Markov Decision Process (MDPs) をオンザフライで修正し、解決するように設計されている。
環境変化によって引き起こされる新しいダイナミクスを学ぶために、ドメイン知識を活用することができる。
Minecraftにインスパイアされたグリッドワールド環境において,多種多様なノベルティを導入することで,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:40:10 GMT)
Protecting President Zelenskyy against Deep Fakes [17.6] 本稿では,ゼレンスキーの話し方の特徴を捉えた表情とジェスチャーの行動モデルについて述べる。
このモデルは、特に戦争の霧の中で、本物と偽物の区別において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:42:18 GMT)
Classifying Unstructured Clinical Notes via Automatic Weak Supervision [17.5] クラスラベル記述のみから学習する、一般的な弱教師付きテキスト分類フレームワークを導入する。
我々は、事前訓練された言語モデルとデータプログラミングフレームワークに格納された言語ドメインの知識を活用して、テキストにコードラベルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:55:49 GMT)
HANF: Hyperparameter And Neural Architecture Search in Federated
Learning [17.1] いくつかのデータオーナサーバに分散したデータのためのAutoMLフレームワークを構築するための新しいフレームワークであるHANFを紹介します。
HANFは最適化されたニューラルアーキテクチャを効率よく見つけ、データオーナサーバのハイパーパラメータを調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:27:58 GMT)
Bugs in Machine Learning-based Systems: A Faultload Benchmark [17.0] パフォーマンスを評価し、比較し、利点と弱点について議論する標準のバグベンチマークはありません。
本研究では,MLベースのシステムにおけるバグの妥当性をまず検証し,各システムにおいて最も重要な要因を示す。
標準ベンチマークのすべての基準、すなわち妥当性、公正性、妥当性、ユーザビリティを満足するベンチマークであるdele4MLを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:20:34 GMT)
Multi-modal Sensor Data Fusion for In-situ Classification of Animal
Behavior Using Accelerometry and GNSS Data [16.5] 動物行動の分類には,複数のセンシングモード,すなわち加速度計とグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)のデータを用いて検討する。
スマート牛首輪と耳札を用いて収集した実世界の2つのデータセットを用いたマルチモーダル動物行動分類アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 04:54:03 GMT)
Entropy-driven Sampling and Training Scheme for Conditional Diffusion
Generation [16.1] Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)は、事前ノイズから実データへの柔軟な条件付き画像生成を可能にする。
しかし、分類器が高次構造でのみ不完全生成画像を容易に判別できるため、勾配は早期に消失する傾向にある。
この問題に対処するための2つの視点から、単純だが効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:02:21 GMT)
LidarMultiNet: Unifying LiDAR Semantic Segmentation, 3D Object
Detection, and Panoptic Segmentation in a Single Multi-task Network [15.8] LidarMultiNetは強力な3Dボクセルベースのエンコーダデコーダネットワークであり、新しいGlobal Context Poolingモジュールを備えている。
我々の解は71.13のmIoUを達成し、3Dセマンティックセグメンテーションテストセットの22クラスのほとんどでベストである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 00:38:40 GMT)
MPClan: Protocol Suite for Privacy-Conscious Computations [15.2] 本研究は, より多くの参加者を支援するための戦略を, 中心的な段階において効率よく, 誠実な大局面で拡張するものである。
改善されたプロトコルは、前回の作業よりも60～80%のコスト削減に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:47:15 GMT)
Gated Domain Units for Multi-source Domain Generalization [15.1] 我々はGDU(Gated Domain Units)で構成されるニューラルネットワーク層を開発する。
推測中、GDUは観測と対応する基本分布のそれぞれとの類似性を計算する。
Digits5,ECG,Camelyon17,iWildCam,FMoWに対する評価では,トレーニング対象ドメインの性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:12:38 GMT)
Do You Know My Emotion? Emotion-Aware Strategy Recognition towards a
Persuasive Dialogue System [14.7] 説得的戦略認識タスクは、会話に応じて、説得者の採用戦略を認識するようシステムに要求する。
従来の手法は主に文脈情報に焦点を当てており、心理的フィードバック、すなわち説得者の感情を取り入れて戦略を予測することはほとんど知られていない。
本稿では,CFO-Net(Cross- Channel Feedback memOry Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:24:46 GMT)
ModLaNets: Learning Generalisable Dynamics via Modularity and Physical
Inductive Bias [14.5] モジュラリティと物理的帰納バイアスを有する構造的ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
このフレームワークはモジュラリティを用いて各要素のエネルギーをモデル化し、ラグランジュ力学を介して対象の力学系を構築する。
トレーニングデータセットの小さい二重振り子または3体システムのモデリングフレームワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:54:25 GMT)
Using BERT Embeddings to Model Word Importance in Conversational
Transcripts for Deaf and Hard of Hearing Users [14.5] 聴覚障害や聴覚障害は、生放送中はキャプションに頼っている。
テレビ放送のキャプションの評価は、様々なキャプション評価指標を用いて規制当局によって評価される。
テキスト中の単語の相対的重要性を考慮に入れたキャプション評価指標を構築する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:35:57 GMT)
Online Distillation with Mixed Sample Augmentation [14.4] Mixed Sample Regularization (MSR)は畳み込みニューラルネットワークを一般化するための強力なデータ拡張戦略である。
我々は、オンライン蒸留のためのさらに強力なMSRを提案し、CutnMixと名づけられた。
CIFAR10とCIFAR100の6つのネットワークアーキテクチャによる総合的な評価は、我々のアプローチが常に最先端の蒸留法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, 24 Jun 2022 16:44:06 GMT)
SECLEDS: Sequence Clustering in Evolving Data Streams via Multiple
Medoids and Medoid Voting [13.5] SECLEDSはk-medoidsアルゴリズムのストリーミング版であり、メモリフットプリントは一定である。
ドリフト、ストリームサイズ、データ次元、クラスタ数に関わらず、安定した高品質のクラスタを生成する。
最大1.08Gbpsのネットワーク帯域幅をサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:01:39 GMT)
Prediction of Football Player Value using Bayesian Ensemble Approach [13.2] そこで本研究では,FIFAデータ分析に基づいて,世界トップのサッカー選手の移籍手数料に影響を及ぼす要因について事例研究を行った。
各プレイヤーの市場価値を予測するため,木構造パーゼンエミュレータ(TPE)アルゴリズムを用いて改良されたLightGBMモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:13:53 GMT)
FLVoogd: Robust And Privacy Preserving Federated Learning [12.6] プライバシを保護しながら,サーバとクライアントが共同でビザンチン攻撃を除去する,新たなフェデレート学習手法であるoogdを提案する。
サーバは、S2PCと組み合わされたDBSCAN(Spatial Clustering of Applications)の自動密度ベースの空間クラスタリングを使用して、機密性の高い個人情報を取得せずに、良質な多数派をクラスタリングする。
私たちのフレームワークは自動で適応的なので、サーバ/クライアントはトレーニング中にパラメータをチューニングする必要がありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:48:15 GMT)
Data Leakage in Federated Averaging [12.5] 最近の攻撃は、ユーザーデータをFedSGDのアップデートから再構築できることを示し、プライバシーを侵害している。
FedAvgの更新からデータを再構築するのは、FedSGDよりもはるかに難しいと一般的に受け入れられている。
我々は、FedAvgの攻撃に成功している新しい最適化ベースの攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:51:02 GMT)
Conditions for local transformations between sets of quantum states [12.4] 決定論的LOCC(ローカルオペレーションと古典的コミュニケーション)を用いて、純粋な二分項状態の集合を別の状態に変換する問題について検討する。
このような変換の存在に必要な条件は、状態変換、絡み合い、識別可能性に関するLOCC制約を用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:52:23 GMT)
Multitask vocal burst modeling with ResNets and pre-trained
paralinguistic Conformers [11.7] 本稿では、ICML Expressive Vocalizations Workshop & Competition multitask track(ExVo-MultiTask)への提出時に用いたモデリング手法について述べる。
まず,音声バーストのメル・スペクトログラム表現に様々な大きさの画像分類モデルを適用した。
これらのモデルから、タスクメトリクスの調和平均に関して、ベースラインシステムの21.24%の増加が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:42:16 GMT)
Segmentation-free PVC for Cardiac SPECT using a Densely-connected
Multi-dimensional Dynamic Network [11.5] CTやMRIから高分解能解剖情報を取り入れた部分体積補正法が有効であることが証明された。
本研究では,解剖学的情報と関連する臓器セグメント化を伴わない高速心電図SPECT PVCのための深層学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:31:14 GMT)
How many labelers do you have? A closer look at gold-standard labels [11.4] 非集約的なラベル情報へのアクセスによって、トレーニングが適切に校正されたモデルを簡単にできるか、あるいは、場合によっては、実現可能であるかを示します。
ストーリー全体は微妙で、集約されたラベル情報とフルラベル情報のコントラストは、問題の特定の部分に依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:33:50 GMT)
MULTI-FLGANs: Multi-Distributed Adversarial Networks for Non-IID
distribution [11.4] 非イドデータセットの低品質画像,モード崩壊,不安定性の問題を解決するために,新しいアーキテクチャである Multi-FLGAN を提案する。
その結果,Multi-FLGANはベースラインFLGANの4倍の安定性と性能(高いスコア)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:35:18 GMT)
Using Autoencoders on Differentially Private Federated Learning GANs [11.3] 本稿では,DP-Fed-Avg GANの代替版を紹介する。
また,この分野におけるDP-Fed-Avg GANの新規適応と最先端実装の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:03:55 GMT)
Black Box Optimization Using QUBO and the Cross Entropy Method [11.1] ブラックボックス最適化は、解析形式が不明な関数の最適化に使用できる。
BBOを実現するための一般的なアプローチは、ターゲットのブラックボックス関数を近似する代理モデルを学ぶことである。
本稿では,代理モデルがQUBO行列であるBOX-QUBOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 22:57:24 GMT)
Context matters for fairness -- a case study on the effect of spatial
distribution shifts [10.4] 本稿では,新たに発表された米国国勢調査データセットのケーススタディについて述べる。
空間分布の変化がモデルの性能および公平性にどのように影響するかを示す。
我々の研究は、別の文脈にモデルをデプロイする前に、分散シフトに対する堅牢性が必要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:09:45 GMT)
DetIE: Multilingual Open Information Extraction Inspired by Object
Detection [10.3] コンピュータビジョンからオブジェクト検出アルゴリズムにインスパイアされたOpenIEのための新しいシングルパス方式を提案する。
マルチリンガルなRe-OIE2016では、パフォーマンス改善が15%向上し、ポルトガル語とスペイン語の両方で75%のF1に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 23:47:00 GMT)
Learning sparse features can lead to overfitting in neural networks [9.2] 機能学習は遅延トレーニングよりもパフォーマンスが良くないことを示す。
空間性は異方性データの学習に不可欠であることが知られているが、対象関数が一定あるいは滑らかな場合に有害である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:26:33 GMT)
A Multi-stage Framework with Mean Subspace Computation and Recursive
Feedback for Online Unsupervised Domain Adaptation [9.1] 本稿では,対象データがラベル付けされず,オンラインに連続してバッチで到着した場合に,現実の状況を解決するための新しいフレームワークを提案する。
提案手法では,ソースとターゲットドメインから共通部分空間にデータを投影し,投影したデータをリアルタイムに操作する手法を提案する。
提案フレームワークにおける各ステージの効果と寄与を詳細に調査するため,6つのデータセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 03:50:34 GMT)
Source Localization of Graph Diffusion via Variational Autoencoders for
Graph Inverse Problems [9.0] グラフ拡散の逆問題としてのソースローカライゼーションは極めて困難である。
本稿では,異なる候補源の不確実性を考慮した確率的手法に焦点をあてる。
7つの実世界のデータセット上で実験を行い、拡散源の再構築におけるSL-VAEの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:56:45 GMT)
Ev-NeRF: Event Based Neural Radiance Field [8.8] Ev-NeRFは、イベントデータから派生したニューラル放射場である。
Ev-NeRFは、超音環境下での高強度画像再構成において、競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:27:30 GMT)
Bilateral Network with Channel Splitting Network and Transformer for
Thermal Image Super-Resolution [8.8] 本稿では,PBVS-2022におけるチャネル分割ネットワークとトランスフォーマーを用いたバイラテラルネットワークの設計に関する技術的考察を紹介する。
提案手法は,PSNR=33.64,SSIM=0.9263,PSNR=21.08,SSIM=0.7803をPBVS-2022チャレンジテストデータセットで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:48:15 GMT)
Efficient and Robust Training of Dense Object Nets for Multi-Object
Robot Manipulation [8.3] 我々はDense Object Nets(DON)の堅牢で効率的なトレーニングのためのフレームワークを提案する。
本研究は,多目的データを用いた学習に重点を置いている。
実世界のロボットによる把握作業において,提案手法の頑健さと精度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:24:42 GMT)
Motion Estimation for Large Displacements and Deformations [8.0] 粗い微細なスキームに基づく変分光学フロー技術はスパースマッチングを補間し、色、勾配、滑らかさを条件としたエネルギーモデルを局所的に最適化する。
本稿では, この問題に対処し, 大きな変位と変形に対する変動運動推定フレームワークであるHybridFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:53:22 GMT)
A Grey-box Launch-profile Aware Model for C+L Band Raman Amplification [7.9] ニューラルネットワーク(NN)と線形回帰に基づく3段階モデリング手法を提案する。
純粋NN法と比較して高い精度、少ないデータ要求、低い計算複雑性がシミュレーションによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 02:07:54 GMT)
Adversarial Robustness of Deep Neural Networks: A Survey from a Formal
Verification Perspective [7.8] 悪意ある操作を受けた入力を扱う場合、ニューラルネットワークの信頼性を懸念する敵対的堅牢性は、セキュリティと機械学習において最もホットなトピックの1つである。
我々は、ニューラルネットワークの対向的堅牢性検証における既存の文献を調査し、機械学習、セキュリティ、ソフトウェアエンジニアリングドメインにわたる39の多様な研究成果を収集する。
我々は、このトピックを包括的に理解するために、形式的検証の観点から分類を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:53:12 GMT)
Physically Consistent Learning of Conservative Lagrangian Systems with
Gaussian Processes [7.7] 本稿では,不確実なラグランジアン系の同定を可能にする物理的に一貫したガウス過程(GP)を提案する。
函数空間はラグランジアンのエネルギー成分と微分方程式構造に応じて調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:15:43 GMT)
Quantifying Inherent Randomness in Machine Learning Algorithms [7.6] 本稿では,モデル学習におけるランダム性,およびデータセットのトレーニングおよびテストサブセットへの分割におけるランダム性の影響を実験的に検討する。
我々は、ランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティングマシン(GBM)、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)の予測性能の変動の大きさを定量化し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:49:52 GMT)
Unified BERT for Few-shot Natural Language Understanding [7.4] 本稿では,BERTフレームワークに基づく双方向言語理解モデルであるUBERTを提案する。
UBERTは、様々な側面から事前知識を符号化し、複数のNLUタスクにまたがる学習表現を均一に構築する。
実験によると、UBERTは7つのNLUタスク、14のデータセット、ほとんどショットやゼロショットの設定で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:10:53 GMT)
PoCaP Corpus: A Multimodal Dataset for Smart Operating Room Speech
Assistant using Interventional Radiology Workflow Analysis [7.2] 本稿では,PoCaP (Port Catheter Placement) Corpus と呼ばれる多モード干渉ラジオロジーデータセットを提案する。
このコーパスは、ドイツ語の音声と音声の信号、X線画像、および6人の外科医による31のPoCaPの介入から収集されたシステムコマンドで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:39:11 GMT)
Vibration-Assisted Multi-Photon Resonance and Multi-Ion Excitation [7.2] 同一振動イオン量子ビットを持つ単一モードキャビティにおける多重光子共鳴と多重イオン励起について検討した。
3光子と3光子の場合に対して有効ハミルトニアンを導出し、有効結合エネルギーの大きさを振動モードで調整できることを見出した。
本稿では,絡み合った多ビット物理を探索するための多目的プラットフォームとして,本システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:40:02 GMT)
Risk-averse Contextual Multi-armed Bandit Problem with Linear Payoffs [7.1] リスク・逆条件下での線形ペイオフに対するコンテキスト多重武装バンディット問題について考察する。
各ラウンドにおいて、各アームのコンテキストが明らかにされ、意思決定者は1つのアームを選択して、対応する報酬を受け取ります。
解離モデルに対してトンプソンサンプリングアルゴリズムを適用し,提案アルゴリズムの変種に対する包括的後悔解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:48:35 GMT)
Eco-driving for Electric Connected Vehicles at Signalized Intersections:
A Parameterized Reinforcement Learning approach [6.5] 本稿では、強化学習(RL)に基づく電気連系車両(CV)のエコ駆動フレームワークを提案する。
我々の戦略は、他の人間駆動車(HDV)を中断することなく適切な行動スキームを学習することで、エネルギー消費を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 04:11:28 GMT)
RARTS: An Efficient First-Order Relaxed Architecture Search Method [5.5] 微分可能なアーキテクチャ探索(DARTS)は、二段階最適化問題の解法に基づく、データ駆動型ニューラルネットワーク設計の有効な方法である。
我々は、データとネットワーク分割の両方を通してアーキテクチャ学習のデータセット全体を利用する、単一レベルの代替品と緩和アーキテクチャ検索(RARTS)手法を定式化する。
RARTSは、トポロジカルアーキテクチャ、すなわちエッジと演算を探索するタスクにおいて、CIFAR-10上の2階DARTSよりも高い精度と60%の計算コストを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:36:21 GMT)
Reinforcement learning based adaptive metaheuristics [5.3] 本稿では,最先端強化学習アルゴリズムに基づく連続領域メタヒューリスティックスにおけるパラメータ適応のための汎用フレームワークを提案する。
CMA-ES(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategies)とDE(differial Evolution)の2つのアルゴリズムにおけるこのフレームワークの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 12:01:49 GMT)
Robustness of Explanation Methods for NLP Models [5.2] 説明手法は、ニューラルネットワークの予測に責任を負う特徴を強調する重要なツールとして登場した。
多くの説明手法は信頼性が低く、悪意のある操作に影響を受けやすいという証拠が増えている。
テキスト説明に対する敵攻撃を成功させるための最初の洞察と結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:34:07 GMT)
Parallel Structure from Motion for UAV Images via Weighted Connected
Dominating Set [5.2] 本稿では,クラスタマージのための大域的モデルを抽出し,効率よく正確なUAV画像配向を実現するために並列SfMソリューションを設計するアルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案した並列SfMは17.4倍の効率向上と相対配向精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 01:08:35 GMT)
Optimized Views Photogrammetry: Precision Analysis and A Large-scale
Case Study in Qingdao [4.5] 本研究では, 大規模3次元モデリングにおいて, 最適視光度測定の原理を示し, その精度とポテンシャルを検証した。
GCPを画像配向精度解析に、TLS点雲をモデル品質解析に利用することにより、最適化されたビュー・フォトグラムメトリーが安定した画像接続網を構築することができることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:24:42 GMT)
Arithmetic Circuits, Structured Matrices and (not so) Deep Learning [4.4] このサーベイは、算術回路の複雑さで開発されたツールがどのようにして構造化行列の新しいファミリーを設計したかについて読むことができる複雑性理論家を対象としている。
しかし、ディープラーニングに関心のある人は、複雑性理論との関係も理解してもらえることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:02:48 GMT)
A Test for Evaluating Performance in Human-Computer Systems [4.3] 本研究では, 効果の大きさの尺度として, 手段の比率を用いて, このようなテストを行う方法を示す。
GPT-3を用いて100人のプログラマがソフトウェアを生成する場合、より高い性能向上率が得られるかどうかを実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:44:58 GMT)
MSR-NV: Neural Vocoder Using Multiple Sampling Rates [4.0] 単一ニューラルボコーダ(NV)における多重サンプリングレートの処理法を提案する。
低サンプリングレートから始まる波形を段階的に生成することにより、MSR-NVは各周波数帯域の特性を効率的に学習し、複数のサンプリングレートで高品質な音声を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 01:57:26 GMT)
Automatic extraction of coronary arteries using deep learning in
invasive coronary angiograms [3.5] ICAから冠状動脈を自動的に抽出する深層学習モデルU-Net 3+が提案された。
210人の患者から得られた616個のICAを含むデータセットを使用した。
U-Net 3+のDiceスコアは0.8942、感度は0.8735で、U-Net ++よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:52:33 GMT)
How to train accurate BNNs for embedded systems? [3.4] リソース制約のある組み込みシステムに畳み込みニューラルネットワークをデプロイする鍵となるのは、バイナリニューラルネットワーク(BNN)である。
BNNはメモリを節約し、特徴と重みをバイナライズすることで計算を単純化する。
2値ネットワークと完全精度ネットワークの精度ギャップを低減するために,多くの補修法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:45:33 GMT)
Towards FPGA Implementation of Neural Network-Based Nonlinearity
Mitigation Equalizers in Coherent Optical Transmission Systems [3.2] FPGAでは、非線形性補償のためのリカレントおよびフィードフォワードニューラルネットワークベースの等化器が実装されている。
NNベースの等化器は1ステップ当たりのDBPよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:41:26 GMT)
Some theoretical results on discrete contour trees [3.2] 我々は、スカラーグラフ上にアイソツリーと呼ばれる離散輪郭木を定義する。
アイソツリーモデルがすべての次元のデータに対して有効であることを示し、離散輪郭構造を定式化する公理系を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:31:11 GMT)
Dissecting U-net for Seismic Application: An In-Depth Study on Deep
Learning Multiple Removal [3.1] 地震処理は、しばしばデータ収集時に現れる多重を抑圧する必要がある。
我々は、その使い方の複雑さを減らしながら、競争力のある結果を提供するディープラーニングベースの代替案を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:16:27 GMT)
Achievement and Fragility of Long-term Equitability [3.0] 公平性の概念を最大化するために,地域交流コミュニティに限られた資源を割り当てる方法について検討する。
データ駆動型フィードバックのオンライン最適化に起因した最近の数学的ツールを用いている。
我々は,長期的均衡性を最大化するアロケーションに収束する動的ポリシーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:04:49 GMT)
QReg: On Regularization Effects of Quantization [2.8] 重み量子化は正則化の一形態であり、正則化の量は量子化レベル(精度)と相関していることを示す。
そこで本研究では,8ビット量子化が,様々な視覚タスクやモデルにおいて,信頼性の高い正則化を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:54:08 GMT)
Multi-Modal and Multi-Factor Branching Time Active Inference [2.5] モンテカルロ木探索に基づく分枝時間アクティブ推論(BTAI)の2つのバージョンが開発されている。
しかし、BTAIのこれらの2つのバージョンはいまだ指数複雑性クラスに悩まされており、観測変数と潜伏変数の数がモデル化されている。
本稿では、この制限をいくつかの観測をモデル化することで解決する。
推論アルゴリズムは、後部の計算を高速化するために、可能性と遷移写像の分解を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 22:07:21 GMT)
Augmented Reality-Empowered Network Planning Services for Private
Networks [2.4] 本稿では,ユーザデバイスから視覚・感覚データを受信し,3Dネットワーク環境を再構築し,サーバ上でネットワークプランニングを行うエンド・ツー・エンドのソリューションを提案する。
このソリューションには、視覚とセンサーの融合に基づく3D環境の再構築、レイトレーシングに基づく無線マップの生成とネットワーク計画、リアルタイムカメラの再ローカライズによって実現されたARを利用したネットワーク可視化という、3つの重要な技術コンポーネントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:02:48 GMT)
Bag of Tricks for Long-Tail Visual Recognition of Animal Species in
Camera Trap Images [2.3] 近年,カメラトラップ画像における動物種の長期的視覚認識に対処する手法が提案されている。
一般に、平方根サンプリングは、マイノリティクラスの性能を約10%向上させる方法であった。
提案手法は, テール級の性能と, ヘッド級の精度との最良のトレードオフを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:30:26 GMT)
Computational Complexity Evaluation of Neural Network Applications in
Signal Processing [1.6] 本稿では,デジタル信号処理におけるニューラルネットワーク層の計算複雑性を評価し,比較するための体系的アプローチを提案する。
4つの指標のうちの1つは、加算数とビットシフト数 (NABS) と呼ばれ、不均一な量子化のために新たに導入されたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:02:02 GMT)
Analyzing the Effects of Classifier Lipschitzness on Explainers [1.4] 我々は、信頼性の特定の側面、すなわち、類似したデータ入力に対して同様の説明をすべきである、という点に焦点をあてる。
我々はこの概念を、分類器の直性に類似した説明器の直性を導入して定義することによって定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 19:43:33 GMT)
Signal Knowledge Graph [1.1] 本稿では,情報目的の信号の推論を支援する知識グラフを提案する。
この目的のために,マイク,カメラ,ソーシャルメディアの複合データを用いた攻撃の推測を用いて,既存の知識グラフと推論システムの制限を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:14:55 GMT)
Synthesizing Rolling Bearing Fault Samples in New Conditions: A
framework based on a modified CGAN [1.1] 多くの産業において, 故障診断と条件モニタリングは, 運用コストの削減とダウンタイムの削減に不可欠である。
本稿では, 条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)に基づく新しいアルゴリズムを, 実際の故障条件の正常データと故障データに基づいて訓練する。
提案手法は実世界のベアリングデータセット上で検証され, 異なる条件下で故障データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 04:47:08 GMT)
ML-Based Approach for NFL Defensive Pass Interference Prediction Using
GPS Tracking Data [1.0] ディフェンシブ・パス・インターフェレーション(DPI)はNFLで最も影響力のあるペナルティの1つである。
GPS追跡データを用いてDPIを予測することは、成功にしかならない。
この研究は、ビデオシーケンス分類のための多段階パイプラインのフィルタとして機能するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:56:58 GMT)
DeepAL for Regression Using $\epsilon$-weighted Hybrid Query Strategy [0.8] 能動学習(AL)法と深層学習(DL)法を組み合わせた新しいサンプリング手法を提案する。
我々はこのメソッドを$epsilon$-weighted hybrid query strategy(epsilon$-HQS)と呼ぶ。
実験による評価では, 他の試料選択法と比較してサロゲートの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:38:05 GMT)
An Investigation on Non-Invasive Brain-Computer Interfaces: Emotiv Epoc+
Neuroheadset and Its Effectiveness [0.8] 人間の脳から直接人間の音声を、Facebook Reality Labとカリフォルニア大学サンフランシスコ校が導入したデジタルスクリーンにデコードする。
そこで我々は,脳-機械インタフェース(BMI)アプローチを用いて,ヒト脳を制御するビジョンプロジェクトについて検討した。
我々は、非侵襲的、挿入可能、低コストのBCIアプローチが、身体麻痺の患者だけでなく、脳を理解するための代替手段の焦点となると想定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:45:48 GMT)
QAGAN: Adversarial Approach To Learning Domain Invariant Language
Features [0.8] ドメイン不変の特徴を学習するための敵対的学習手法について検討する。
EMスコアが15.2%改善され、ドメイン外の検証データセットでF1スコアが5.6%向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:42:18 GMT)
Rites de Passage: Elucidating Displacement to Emplacement of Refugees on
Twitter [0.7] 我々は、難民の自宅からホスト国への旅を探索するために、マルチモーダルアーキテクチャーを採用している。
私たちは2020年4月から2021年3月までに、この提案されたフレームワークをテストするために0.23万のマルチモーダルツイートを収集しました。
BERT+LSTMとInceptionV4の融合など,トランスフォーマーベース言語モデルと最先端画像認識モデルを組み合わせることで,非モーダルモデルよりも優れた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, 24 Jun 2022 22:58:02 GMT)
A multi-model-based deep learning framework for short text multiclass
classification with the imbalanced and extremely small data set [0.7] 本稿では,不均衡かつ極めて小さなデータセットを持つ短文マルチクラス分類のための,マルチモデルに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
精度、リコール、精度、F1スコアの点で最先端のベースライン性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 00:51:02 GMT)
Dynamic network congestion pricing based on deep reinforcement learning [0.6] 本研究は, 深部強化学習(DRL)を用いた動的混雑価格設定法を提案する。
一般の大規模道路網における観測可能なデータに基づく交通渋滞の解消を目的としている。
提案手法の新たな要素の1つは分散協調学習方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:00:20 GMT)
Learning Rhetorical Structure Theory-based descriptions of observed
behaviour [0.5] 本稿では,エージェントが観察された行動の新たな記述を学習できるようにするための,新しい概念セット,公理スキーマ,アルゴリズムを提案する。
エージェントが学習した記述を表現するために使用する関係は、修辞構造理論(RST)に触発された。
本稿では,実装ソフトウェアを用いた実演シナリオにおける提案提案の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:47:20 GMT)
Holographic entanglement in spin network states: a focused review [0.4] 我々は、量子重力に対する群場論のアプローチにおける絡み合いグラフとして表される空間の有限領域に双対するスピンネットワーク状態に焦点を当てる。
特にスピンネットワーク状態は、その幾何学的データの不均一性によってホログラフィックな振る舞いが増加するバルクからバウンダリへの写像として解釈することができる。
バルクエンタングルメントの一定のしきい値を超えると、ブラックホールのような領域が出現し、量子宇宙論の興味深い視点が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:01:37 GMT)
Short-range forecasts of global precipitation using deep
learning-augmented numerical weather prediction [0.1] 深層学習によるNWPモデルの出力を増大させ,短距離のグローバル降水量1-,2-,3日間のリードタイムを改善するハイブリッドモデルを作成する。
ハイブリッド化のために,全フィールドを立方体球投影に変換するDLWP-CSアーキテクチャを改良して,グローバルデータの時間性に対処する。
深層学習の強化 CFSv2 は CFSv2 と比較して 1 日リードで重要な土地に対する平均バイアスを 8 倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:14:23 GMT)
Vibration fault detection in wind turbines based on normal behaviour
models without feature engineering [0.0] ほとんどの風力発電機は遠隔で24/7に監視されており、運用上の問題を早期に検出し、損傷を発生させることができる。
本稿では, 特徴工学を必要としない振動監視駆動列車の故障検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:24:07 GMT)
Variational Bayesian inference for CP tensor completion with side
information [0.0] 副次情報を付加した場合に自動的にランク決定を行う低ランクテンソル補完のためのメッセージパッシングアルゴリズムを提案する。
我々は,SIにより誘導される正規化特性を,合成および実世界のデータに関する広範な数値実験により検証した。
その結果, SIの有無で, 完成に要する試料数は有意に減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 20:00:56 GMT)
Value Function Decomposition for Iterative Design of Reinforcement
Learning Agents [0.0] 本稿では,値分解をアクター批判アルゴリズムの幅広いクラスに統合する方法を示す。
価値分解は報酬関数を異なるコンポーネントに分離し、それぞれの値の見積もりを学習する。
これらの価値見積は、エージェントの学習と意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:19:32 GMT)
Uncertainty principle via variational calculus on modulation spaces [0.0] 我々は変調空間のシンボルを持つコンパクトな局所化作用素に導かれる。
これらの不確実性原理における最適定数はコンパクトな局所化作用素の逆数の最小固有値である。
証明の副産物として、ド・リーブによるウィグナー函数とアンビグニティ函数の不等式の混合ノルム空間への一般化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 20:34:54 GMT)
Time-dependent Schrieffer-Wolff-Lindblad Perturbation Theory:
measurement-induced dephasing and second-order Stark shift in dispersive
readout [0.0] 我々は、駆動量子系に対する効果的な相互作用を研究するために、時間依存のシュリーファー・ヴォルフ・リンドブラッド摂動理論を開発する。
ケーススタディでは、この理論をトランモン量子ビットの分散可読化に適用する。
我々は,トランスモンの計測による劣化とスタークシフトを記述した効果的な分散マップを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:55:44 GMT)
Three principles of quantum computing [0.0] 量子コンピュータの構築は、生物を予測力でモデル化し、生命を制御できる機会を与える。
量子モデリングの第一原理は、光学キャビティにおけるQEDに似た有限次元モデルへの現実の還元である。
第2の原理は、いわゆるファインマン原理の厳密な制限であり、QCの標準定式化におけるキュービットの数である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 11:08:25 GMT)
The syntax-lexicon tradeoff in writing [0.0] 本研究は,ニューロタイプ個体の言語記述における単語の複雑さと統語規則の関係を評価する。
文章中の文を構成することは、語彙的項目と構文的項目の複雑さのトレードオフを伴うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 19:57:12 GMT)
Text and author-level political inference using heterogeneous knowledge
representations [0.0] 自然言語処理(NLP)において、テキストデータから政治的にチャージされた情報の推測がポピュラーな研究トピックである
本研究は、英語とポルトガル語の両方のテキストからの政治的推論のための代替モデル構成を比較する一連の実験について述べる。
結果は、あるテキスト表現が、複数の実験的な設定で代替よりも優れていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:45:36 GMT)
Strategies for the Determination of the Running Coupling of
$(2+1)$-dimensional QED with Quantum Computing [0.0] NISQ時代の量子デバイスを用いて、$(2+1)$-dimensional QEDの短距離量を計算することを提案する。
我々は,中小体制における質量ギャップの計算を行い,後者の場合,確実に解決できることを実証する。
得られた質量ギャップはモンテカルロシミュレーションの対応する結果と一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:27:24 GMT)
Spatial dependence of fidelity for a two-qubit Rydberg-blockade quantum
gate [0.0] H. Levineらにより提案されたエンタングゲートの空間的性能について検討した。
このゲートは、Rydbergブロック技術に基づいており、近くの原子を駆動する2つの大域レーザーパルスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:18:56 GMT)
Simulating quantum circuits using tree tensor networks [0.0] 我々は,古典コンピュータ上で量子回路をシミュレーションする手法を開発し,解析する。
提案アルゴリズムは、まず、量子回路が生成する期待の絡み合いに適応した、適切な木構造を決定する。
理論的には,提案手法の適用性および計算コストとメモリ要件を理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:10:53 GMT)
Security of device-independent quantum key distribution protocols: a
review [0.0] デバイス非依存の量子鍵分布(DI-QKD)は、セキュリティの観点からは究極の鍵交換プロトコルと見なされることが多い。
本稿では,DI-QKDの紹介,関連する実験の概要,およびセキュリティの分析に必要な理論と技術について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 14:38:39 GMT)
SCAI: A Spectral data Classification framework with Adaptive Inference
for the IoT platform [0.0] 適応推論を用いたスペクトルデータ分類フレームワークを提案する。
具体的には、異なるデバイス間のコラボレーションをよりよく活用しながら、異なるサンプルに対して異なる計算を割り当てる。
我々の知る限り、この論文はIoTプラットフォーム下でのスペクトル検出のための適応推論による最適化を行うための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:22:52 GMT)
Renormalization of multi-delta-function point scatterers in two and
three dimensions, the coincidence-limit problem, and its resolution [0.0] 2次元と3次元において、多重デルタ函数ポテンシャルに対する散乱問題の標準的な扱いは、$v(mathbfr)=sum_n=1Nmathfrakz_ndelta(mathbfr-mathbfa_n)$である。
我々は、これらのポテンシャルの標準的処理の批判的評価を行い、その一致限界問題の解決を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:26:23 GMT)
Quantum Signal Processing for simulating cold plasma waves [0.0] 空間分解能と時間分解能が十分に高いプラズマ中の電波の数値モデリングは依然として困難である。
非均一な一次元プラズマで伝播するX波に対して, 低温プラズマ波のモデリング手法を提案する。
本稿では、いわゆる量子信号処理アルゴリズムを適用し、対応する回路を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 15:02:36 GMT)
Projective characterization of higher-order quantum transformations [0.0] 本研究は,超作用素プロジェクタを用いた高次量子変換を特徴付ける枠組みを提案する。
この研究の主な新規性は、'prec'コネクターの代数の導入である。
これにより、射影フレームワーク内で特徴づけられる任意の写像の可能なシグナリング構造を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:36:39 GMT)
Neural Networks with A La Carte Selection of Activation Functions [0.0] 活性化関数(AF)は、ニューラルネットワークの成功(または失敗)に重要な要素である。
多数の既知のAFをアーキテクチャの成功と組み合わせて、有益な3つの方法を提案しています。
本稿では,ReLU隠れユニットとソフトマックス出力ユニットからなる標準ネットワークと比較して,25の分類問題に対して,全ての手法が有意に優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:09:39 GMT)
MultiSAGE: a multiplex embedding algorithm for inter-layer link
prediction [0.0] MultiSAGEはGraphSAGEアルゴリズムの一般化であり、複数のネットワークを埋め込むことができる。
我々は、MultiSAGEが層内接続と層間接続の両方を再構築でき、GraphSAGEより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:50:55 GMT)
Modeling Adaptive Platoon and Reservation Based Autonomous Intersection
Control: A Deep Reinforcement Learning Approach [0.0] 本研究では, 深部強化学習(DRL)技術を利用した適応型小隊型自律交叉制御モデルを提案する。
交通マイクロシミュレータ上での試験では, 走行効率, 燃料保存性能が, 最先端の手法と比較して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:50:36 GMT)
Meridional composite pulses for low-field magnetic resonance [0.0] 磁場の過渡的大角度再配向を許容する環境下での誤差耐性スピン制御の手順について論じる。
我々は、地球の磁場付近の陽子(1$H)核磁気共鳴において頑健な反転を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 00:46:36 GMT)
Measuring and Modeling Neighborhoods [0.0] 回答者が近所を地図上に描くためのオンライン調査機器を開発した。
そこで我々は,回答者と地理的特徴とその相互作用を統計的に分析し,主観的地区を推定する手法を提案する。
提案手法について,マイアミ,ニューヨーク,フェニックスの2,572人の有権者を対象に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 20:29:57 GMT)
Measurement noise susceptibility in quantum estimation [0.0] 本稿では,水産情報計測騒音の受容性について紹介する。
我々は,その量について明示的な式を導出し,パラダイム的量子推定スキームの解析においてその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 18:00:03 GMT)
Many-body localization and delocalization dynamics in the thermodynamic
limit [0.0] 数値連成クラスタ展開(NLCE)は、熱力学の極限で直接量子系に取り組む手段を提供する。
NLCEは、乱れたスピンのクエンチダイナミクスをシミュレートすることで、MBLを探索する強力なツールを提供する。
我々の研究は、よく研究されている混乱したハイゼンベルク連鎖以外のシステムにおけるMBLに光を当て、この目的のためにNLCEの有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 20:53:44 GMT)
Limits of Short-Time Evolution of Local Hamiltonians [0.0] 局所時間依存ハミルトニアンの短時間進化の限界を証明する。
局所ハミルトンの短時間進化の計測出力の分布が強調されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 03:18:58 GMT)
Inductive Conformal Prediction: A Straightforward Introduction with
Examples in Python [0.0] Inductive Conformal Prediction (ICP) は、ユーザ定義の信頼性とカバレッジを保証するために考案された、分布自由かつモデルに依存しないアルゴリズムのセットである。
ICPは、真の出力が高い確率で設定された予測セットに属することを望んでおり、リスクの高い設定において特に重要である。
本論文は実演であり,本論を紹介する際に例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 01:09:36 GMT)
Hypergrid subgraphs and the origin of scarred quantum walks in the
many-body Hilbert space [0.0] PXPモデルのグラフ隣接行列を変形させて得られたモデル群において、スカーレッド波動関数復活の起源を考察する。
2つの結合したハイパーキューブのモデルは、PXPモデルに存在する多体スカーリングの本質的特徴を捉えていると論じる。
以上の結果から,PXPモデルにおけるスカーリングの性質は,その単純な親モデルを特定しつつ,フリースピンの先入観と区別する点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:55:43 GMT)
From Tensor Network Quantum States to Tensorial Recurrent Neural
Networks [0.0] 我々は,任意の行列積状態 (MPS) が線形メモリ更新を伴うリカレントニューラルネットワーク (RNN) によって正確に表現可能であることを示す。
我々は、このRNNアーキテクチャをマルチリニアメモリ更新を用いて2次元格子に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:25:36 GMT)
Feature Representation Learning for Robust Retinal Disease Detection
from Optical Coherence Tomography Images [0.0] 眼科画像は、異なる網膜変性疾患を区別する自動化技術で失敗する、同一の外観の病理を含んでいる可能性がある。
本研究では,3つの学習ヘッドを持つ堅牢な疾患検出アーキテクチャを提案する。
2つのOCTデータセットによる実験結果から,提案モデルが既存の最先端モデルよりも精度,解釈可能性,堅牢性に優れ,網膜外網膜疾患の検出に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:59:36 GMT)
Fast estimation of outcome probabilities for quantum circuits [0.0] 我々は、$n$ qubits上の普遍量子回路のシミュレーションのための2つの古典的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、パラメータの異なる条件下で最高の処理を行うことで、お互いを補完する。
アルゴリズムのC+Python実装を提供し、ランダム回路を用いてそれらをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 16:36:03 GMT)
Exploring Tenets of Data Democratization [0.0] データ民主化は、データへのアクセスを拡大し、従業員が追加のサポートなしでデータを見つけ、アクセスし、自己分析し、共有できるようにする、進行中のプロセスである。
本稿では,詳細な文献レビューを通じて,データの民主化の傾向について考察する。
この分析では、文献レビューに基づいて、データの民主化を可能にする12の属性を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 03:00:29 GMT)
Excavating RoI Attention for Underwater Object Detection [0.0] 自己注意はコンピュータビジョンで人気があり、ピクセルレベルの注意とパッチレベルの注意に分類される。
オブジェクト検出では、RoI機能は基本機能マップからのパッチとして見ることができる。
本稿では,RoI機能にアテンションモジュールを適用して性能を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 07:45:26 GMT)
Evolution of Activation Functions for Deep Learning-Based Image
Classification [0.0] 活性化関数(AF)は、ニューラルネットワークの性能において重要な役割を果たす。
AFを進化させる新しい3つの集団共進化アルゴリズムを提案する。
MNIST、FashionMNIST、KMNIST、USPSの4つのデータセットでテストした結果、優れたAFとAFアーキテクチャを見つけるためのパフォーマンスアルゴリズムであることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:58:23 GMT)
Deep embedded clustering algorithm for clustering PACS repositories [0.0] 我々は、ピクセルデータのみを用いた医用画像の完全教師なしクラスタリングの問題に取り組む。
私たちは3万枚の画像でモデルをトレーニングし、8000枚の画像からなる別のテストセットを使ってそれらをテストします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 05:57:49 GMT)
Data-driven reduced order models using invariant foliations, manifolds
and autoencoders [0.0] データとモデルを関連付けるには3つの方法がある:不変葉分、不変多様体、オートエンコーダ。
不変葉分を見つけるには高次元関数を近似する必要がある。
2つの方法を組み合わせることで、正確な還元次数モデルと不変多様体を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 13:01:57 GMT)
Data-driven discovery of novel 2D materials by deep generative models [0.0] 結晶拡散変分オートエンコーダ (CDVAE) は, 高化学・構造多様性の2次元材料を生成可能であることを示す。
合計で11630個の新しい2D材料が発見され、そのうち8599個が種構造としてデルタH_mathrmhull 0.3$ eV/atomを保有している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 08:42:58 GMT)
Controlled-controlled-phase gates for superconducting qubits mediated by
a shared tunable coupler [0.0] 超伝導トランスモン型量子ビットを1つの磁束可変カプラで結合するシステムについて検討する。
アダバティックフラックスパルスによるカプラの周波数調整により、キュービット間の条件エネルギーシフトを制御することができる。
数値シミュレーションの結果、約99%の忠実度と300 ns以下のゲート時間が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 17:47:11 GMT)
Comment on: "Quantum dynamics of a general time-dependent coupled
oscillator" [0.0] 本研究は, 基礎的誤りに悩まされており, 結果が妥当でないことを示す。
本研究は, 基礎的誤りに悩まされており, 結果が妥当でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 09:12:49 GMT)
An evolving objective function for improved variational quantum
optimisation [0.0] 本稿では, Ascending-CVaR と呼ばれる目的関数を導入し,任意の最適化問題に有効であることを示す。
いずれの場合も, CVaR は標準目的関数や Barkoutsos et al (Quantum 2020) の "constant" CVaR よりも優れていた。
提案手法は, 難易度, 難易度, 難易度を問わず, 全ての問題において理想的な状態と高い重複性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 12:56:22 GMT)
An Optimal Polarization-Entanglement Source: Frequency-Converted SPDC
with Degeneracy, Indistinguishability, and Ultra-High Purity Configurable
Over a Large Spectral Range [0.0] 偏光絡み状態のトレードオフ問題を回避する新しいSPDC法を提案する。
提案手法は, 偏光量子ネットワークプロトコルのための最適偏光絡み状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 21:21:18 GMT)
Acoustic oscillations in cigar-shaped logarithmic Bose-Einstein
condensate in the Thomas-Fermi approximation [0.0] 葉巻型ボース・アインシュタイン凝縮体における密度変動の動的性質を考察する。
強異方性トラップにおける凝縮塊の長軸に沿った小さな密度変動の伝播は本質的に1次元であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 10:52:11 GMT)
A novel approach to increase scalability while training machine learning
algorithms using Bfloat 16 in credit card fraud detection [0.0] 本研究は、銀行のクレジットカード不正検出システムにおける機械学習のスケーラビリティに焦点を当てる。
提案手法で利用可能な既存の機械学習アルゴリズムと手法を比較した。
目標は、機械学習アルゴリズムのトレーニングにビットが少ないため、よりスケーラブルなシステムが実現され、時間が短縮され、実装にコストがかかることを証明することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 01:22:17 GMT)
A novel approach for glaucoma classification by wavelet neural networks
using graph-based, statisitcal features of qualitatively improved images [0.0] 我々は、最適な拡張網膜画像特徴にウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)を用いた新しい緑内障分類手法を提案する。
WNN分類器の性能は、様々なデータセットを持つ多層パーセプトロンニューラルネットワークと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 06:19:30 GMT)
A Novel Approach For Analysis of Distributed Acoustic Sensing System
Based on Deep Transfer Learning [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは、空間情報を抽出するための非常に有能なツールである。
LSTM(Long-Short term memory)は、シーケンシャルデータを処理するための有効な機器である。
我々のフレームワークのVGG-16アーキテクチャは、50のトレーニングで100%の分類精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jun 2022 19:56:01 GMT)