Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Should All Proposals be Treated Equally in Object Detection? [110.3]
オブジェクト検出器の複雑さと精度のトレードオフは、リソース制約されたビジョンタスクにとって重要な問題である。検出効率の改善には、提案の不平等な処理に向けて、パラダイムシフトが必要であると仮定されている。これにより、利用可能な計算予算がより有効になり、同じFLOPSの精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:26:32 GMT)
Towards Counterfactual Image Manipulation via CLIP [106.9]
既存の方法は、顔画像の年齢や性別など、さまざまな視覚特性をリアルに編集することができる。コントラスト・ランゲージ・イメージ・プレトレーニング(CLIP)を用いたテキスト駆動方式でこの問題を考察する。定義済みのCLIP空間の方向を利用して、異なる視点から所望の方向に向けて編集を誘導する新しいコントラスト損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:57:58 GMT)
More ConvNets in the 2020s: Scaling up Kernels Beyond 51x51 using Sparsity [103.6]
最近、いくつかの先進的な畳み込みモデルが、局所的だが大きな注意機構によって動機付けられた大きなカーネルで後退している。本稿では,51x51カーネルを備えた純粋なCNNアーキテクチャであるSparse Large Kernel Network (SLaK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:55:52 GMT)
Learning to restore images degraded by atmospheric turbulence using uncertainty [93.7]
大気の乱流は、長距離イメージングシステムによって取得された画像の品質を著しく低下させることができる。本研究では,大気乱流により劣化した1つの画像の復元のための深層学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:24:52 GMT)
Harnessing Out-Of-Distribution Examples via Augmenting Content and Style [93.2]
機械学習モデルは、Out-Of-Distribution(OOD)の例に弱い。本稿では,各画像インスタンスのコンテンツとスタイルを利用して良質なOODデータと悪性なOODデータを識別するHOOD法を提案する。提案されている新しいアンタングル化とデータ拡張技術により、HOODは未知およびオープンな環境でのOODの例を効果的に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:48:59 GMT)
Generalization Guarantee of Training Graph Convolutional Networks with Graph Topology Sampling [89.8]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は近年,グラフ構造化データの学習において大きな成功を収めている。スケーラビリティ問題に対処するため、Gsの学習におけるメモリと計算コストを削減するため、グラフトポロジサンプリングが提案されている。本稿では,3層GCNのトレーニング(最大)におけるグラフトポロジサンプリングの最初の理論的正当性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:25:55 GMT)
Finding Fallen Objects Via Asynchronous Audio-Visual Integration [89.8]
本稿では,3次元仮想環境におけるマルチモーダルオブジェクトのローカライゼーションについて検討する。カメラとマイクを装備したロボットエージェントは、音声と視覚信号を基礎となる物理学の知識と組み合わせることで、どの物体が落下したか(そしてどこにあるか)を判断しなければならない。このデータセットは、物理ベースの衝撃音と、フォトリアリスティックな設定でオブジェクト間の複雑な物理的相互作用をシミュレートする3DWorldプラットフォームを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:59:59 GMT)
DRL-ISP: Multi-Objective Camera ISP with Deep Reinforcement Learning [82.4]
本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)とカメラISPツールボックスを利用するカメラISPフレームワークを提案する。 DRLベースのカメラISPフレームワークは、ツールボックスから適切なツールを反復的に選択し、画像に適用して、与えられた視覚タスク固有の報酬関数を最大化する。提案するDRLベースのISPフレームワークは,RAW-to-RGB画像復元,2次元物体検出,単眼深度推定などの視覚タスクに応じて,画像品質を効果的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:34:05 GMT)
Back to the Source: Diffusion-Driven Test-Time Adaptation [77.4]
テスト時間適応はテスト入力を利用し、シフトしたターゲットデータ上でテストした場合、ソースデータに基づいてトレーニングされたモデルの精度を向上させる。代わりに、生成拡散モデルを用いて、すべてのテスト入力をソース領域に向けて投影することで、ターゲットデータを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:14:10 GMT)
A Simple and Provably Efficient Algorithm for Asynchronous Federated Contextual Linear Bandits [77.1]
我々は,M$エージェントが相互に協力して,中央サーバの助けを借りて,グローバルなコンテキスト線形バンドイット問題を解決するためのフェデレーション付きコンテキスト線形バンドイットについて検討した。すべてのエージェントが独立して動作し、ひとつのエージェントとサーバ間の通信が他のエージェントの通信をトリガーしない非同期設定を考える。 texttFedLinUCBの後悔は$tildeO(dsqrtsum_m=1M T_m)$で、通信の複雑さは$tildeO(dM)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:16:19 GMT)
Neural Language Models are not Born Equal to Fit Brain Data, but Training Helps [75.8]
音声ブックを聴く被験者の機能的磁気共鳴イメージングの時間軸予測に及ぼすテスト損失,トレーニングコーパス,モデルアーキテクチャの影響について検討した。各モデルの訓練されていないバージョンは、同じ単語をまたいだ脳反応の類似性を捉えることで、脳内のかなりの量のシグナルをすでに説明していることがわかりました。ニューラル言語モデルを用いたヒューマン・ランゲージ・システムの説明を目的とした今後の研究の実践を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:37:17 GMT)
LASSIE: Learning Articulated Shapes from Sparse Image Ensemble via 3D Part Discovery [72.4]
そこで,本研究では,特定の動物種について,数枚の画像のみを用いて,動物の3次元ポーズと形状を推定する現実的な問題設定を提案する。我々は2Dや3Dの地平線アノテーションを前提としないし、多視点や時間的情報も利用しない。そこで本研究では,3次元部品を自己監督的に発見する新しい最適化フレームワークLASSIEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:00:07 GMT)
Inferring Structural Parameters of Low-Surface-Brightness-Galaxies with Uncertainty Quantification using Bayesian Neural Networks [70.8]
ベイズニューラルネットワーク (BNN) を用いて, シミュレーションした低地表面明度銀河画像から, それらのパラメータの不確かさを推測できることを示す。従来のプロファイル適合法と比較して、BNNを用いて得られた不確実性は等しく、よく校正され、パラメータの点推定は真の値に近いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:55:26 GMT)
Style Interleaved Learning for Generalizable Person Re-identification [69.0]
本稿では,DG ReIDトレーニングのための新しいスタイル間学習フレームワークを提案する。従来の学習戦略とは異なり、インターリーブド・ラーニングには2つの前方伝播と1つの後方伝播が組み込まれている。我々のモデルはDG ReIDの大規模ベンチマークにおいて最先端の手法を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:41:32 GMT)
Predicting leptonic CP violation via minimization of neutrino entanglement [68.8]
CP-violation(CP-violation, CP-violation, CP-violation, CP-violation, CP-violation)とは一致しない。ニュートリノの振動するフレーバー間の量子絡み合いの最小化原理が、標準モデルに余分な対称性を仮定することなく、ニュートリノセクターにおけるCP-違反相のユニークな予測をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:59:55 GMT)
Semi-supervised Object Detection via Virtual Category Learning [68.3]
本稿では,ラベルの修正を伴わずに,混乱したサンプルを積極的に使用することを提案する。具体的には、各混乱したサンプルに仮想圏(VC)が割り当てられる。トレーニングサンプルと仮想カテゴリの間の埋め込み距離を指定することに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:59:53 GMT)
Device-Cloud Collaborative Recommendation via Meta Controller [66.0]
オンデバイスレコメンデータとクラウドベースのレコメンデータの協調を動的に管理するメタコントローラを提案する。対策サンプルと拡張トレーニングに基づいて,産業レコメンデーションシナリオにおける広範な実験は,メタコントローラの可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:23:04 GMT)
Training Transformers Together [62.7]
このデモでは,OpenAI DALL-Eに似たテキスト・画像変換器を共同で訓練した。このようなトレーニングの実行に関連する,エンジニアリング上の課題に対処する方法について説明する。得られたモデルが複数のプロンプトに対して妥当な品質の画像を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:59:16 GMT)
Fragile boundaries of tailored surface codes and improved decoding of circuit-level noise [61.4]
バイアスノイズは物理量子ビットでは一般的であり、量子コードをバイアスに合わせることで誤り訂正しきい値が大幅に増加することが示されている。本稿では,回路レベルのノイズに発生する高エッジ障害機構の相関を利用した,効率的かつ耐障害性のあるデコーダ,信条マッチング,信条フィンドを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:07:03 GMT)
Reaching the bubble may not be enough: news media role in online political polarization [58.7]
分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:13:47 GMT)
Deep Rotation Correction without Angle Prior [57.8]
我々は,高コンテンツ忠実度で傾きを自動的に補正する,回転補正という新しい実用的タスクを提案する。このタスクは画像編集アプリケーションに簡単に統合でき、ユーザーは手動操作なしで回転した画像を修正できる。我々はニューラルネットワークを利用して、傾斜した画像を知覚的に水平に歪めることができる光学フローを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:46:27 GMT)
Riemannian Diffusion Schr\"odinger Bridge [56.2]
拡散モデルのサンプリングを高速化するために,emphRiemannian Diffusion Schr"odinger Bridgeを導入する。提案手法は, 合成データと実際の地球・気候データについて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 00:35:04 GMT)
A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.0]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:04:15 GMT)
Multi-View Vision-to-Geometry Knowledge Transfer for 3D Point Cloud Shape Analysis [55.4]
2次元多視点画像と3次元点雲は、視覚的外観と幾何学的構造の異なる側面から形状情報を反映する。本稿では,2次元画像の識別的視覚記述子を3次元点雲の幾何学的記述子に蒸留するクロスモーダルな知識伝達フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:23:20 GMT)
Bridging the Gap between Object and Image-level Representations for Open-Vocabulary Detection [55.0]
オープンボキャブラリ検出(OVD)で使用される2種類の弱いスーパービジョンには、事前訓練されたCLIPモデルと画像レベルの監視が含まれる。本稿では,CLIPモデルから言語埋め込みをオブジェクト中心でアライメントすることでこの問題に対処することを提案する。上記の2つの対物配向戦略の橋渡しを,新しい重み伝達関数を用いて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:59:56 GMT)
A Novel Unified Conditional Score-based Generative Framework for Multi-modal Medical Image Completion [54.5]
我々は、スコアベース生成モデル(SGM)を活用するために、統一多モードスコアベース生成モデル(UMM-CSGM)を提案する。 UMM-CSGMは、新しいマルチインマルチアウトコンディションスコアネットワーク(mm-CSN)を用いて、クロスモーダル条件分布の包括的集合を学習する。 BraTS19データセットの実験により、UMM-CSGMは腫瘍誘発病変における不均一な増強と不規則な領域をより確実に合成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:57:21 GMT)
An Additive Instance-Wise Approach to Multi-class Model Interpretation [53.9]
解釈可能な機械学習は、ブラックボックスシステムの特定の予測を駆動する要因に関する洞察を提供する。既存の手法は主に、局所的な加法的あるいはインスタンス的なアプローチに従う説明的入力特徴の選択に重点を置いている。本研究は,両手法の長所を生かし,複数の対象クラスに対する局所的な説明を同時に学習するためのグローバルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:50:27 GMT)
FedHeN: Federated Learning in Heterogeneous Networks [52.3]
ヘテロジニアスネットワークを用いたフェデレーション学習のための新しい学習レシピを提案する。我々は,高次複雑度デバイスを対象とするトレーニングを導入し,連携した環境で異なるアーキテクチャを共同で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:08:35 GMT)
A Large Scale Search Dataset for Unbiased Learning to Rank [52.0]
我々は、非バイアス学習のためのBaidu-ULTRデータセットをランク付けする。ランダムに12億の検索セッションと7,008のエキスパートアノテートクエリをサンプリングする。 1)本来のセマンティックな特徴と,使用が容易な事前学習言語モデル,(2)位置,表示高さ,抽象表現などの十分な表示情報,(3)居住時間のような検索結果ページ(SERP)に対するリッチなユーザフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:37:25 GMT)
Not All Models Are Equal: Predicting Model Transferability in a Self-challenging Fisher Space [51.6]
本稿では、トレーニング済みのディープニューラルネットワークのランク付けと、下流タスクにおける最も転送可能なニューラルネットワークのスクリーニングの問題に対処する。 textbfSelf-challenging textbfFisher textbfDiscriminant textbfAnalysis (textbfSFDA)と呼ばれる新しい転送可能性指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:33:25 GMT)
Phase diagram of Rydberg-dressed atoms on two-leg triangular ladders [50.6]
両脚に隣り合う隣り合わせの隣り合わせ相互作用を持つ三角形のはしごにおける硬心ボソンの位相図について検討した。弱い相互作用のために、アベリアのボゾン化はスピン密度波と完全に隙間のないルッティンガー液相を予測する。ジグザグ相互作用との競合は、電荷密度波、偏極ホロニック相、フィリング2/5における結晶相を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:22:32 GMT)
What Makes for Automatic Reconstruction of Pulmonary Segments [50.2]
肺の3次元再構成は肺癌の外科的治療計画において重要な役割を担っている。しかし, 深層学習の時代には, 肺部分の自動再建は行われていない。肺セグメント再建のための深部暗黙表面モデルImPulSeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:24:17 GMT)
Pre-training helps Bayesian optimization too [49.3]
機能的事前設定のための代替的なプラクティスを模索する。特に、より厳密な分布を事前訓練できるような、類似した関数のデータを持つシナリオを考察する。提案手法は, 競合する手法の少なくとも3倍の効率で, 優れたハイパーパラメータを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:42:54 GMT)
Image Coding for Machines with Omnipotent Feature Learning [45.4]
Image Coding for Machines (ICM)は、人間の知覚を満たすのではなく、AIタスク分析のための画像を圧縮することを目的としている。我々は圧縮も考慮しながら普遍的な特徴を学習し,IMMフレームワークを開発する。我々は、全能的な機能やそれに対応するフレームワークをOmni-ICMと命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:26:07 GMT)
An Empirical Study of Implicit Regularization in Deep Offline RL [44.6]
3つのオフラインRLデータセットにおける有効ランクと性能の関係について検討する。暗黙の正規化が学習力学に与える影響を説明する学習の3つの段階を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:03:23 GMT)
For Learning in Symmetric Teams, Local Optima are Global Nash Equilibria [42.0]
局所最適対称戦略プロファイルもまた(グローバル)ナッシュ平衡であることを示す。混合局所最適が不規則な非対称偏差の下で不安定なゲーム群を同定する。結果の多エージェントRL, 協調的逆RL, 分散POMDPへの適用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:55:04 GMT)
DLME: Deep Local-flatness Manifold Embedding [41.9]
深部局所平坦度マニフォールド埋め込み (DLME) は, 歪みを低減し, 信頼性の高い多様体埋め込みを実現するための新しいMLフレームワークである。実験では, 下流分類, クラスタリング, 可視化タスクにおけるDLMEの有効性を示すことにより, DLMEがSOTA MLおよびコントラッシブラーニング(CL)法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:46:17 GMT)
Diagnosing and Remedying Shot Sensitivity with Cosine Few-Shot Learners [41.1]
画像分類器を訓練して、いくつかの例を使って、テスト時に新しい概念を区別する。既存のアプローチでは、テスト時のショット番号が事前に知られていると仮定している。我々はこの現象の体系的な実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:05:28 GMT)
Masked Surfel Prediction for Self-Supervised Point Cloud Learning [40.2]
マスク付き自動符号化において局所幾何学情報を明示的に考慮する最初の試みを行い,Masked Surfel Prediction (MaskSurf)法を提案する。具体的には、入力点雲が高い比でマスクされていることを考慮し、トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダネットワークを学習し、基礎となるマスク付きサーフを推定する。 MaskSurfは3つの微調整戦略の下で6つの下流タスクで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:47:26 GMT)
Adaptive Personlization in Federated Learning for Highly Non-i.i.d. Data [37.7]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、医療機関にグローバルモデルにおけるコラボレーションの見通しを提供する分散ラーニング手法である。本研究では,FLの中間的半言語モデルを生成する適応階層クラスタリング手法について検討する。本実験は, 分類精度の標準的なFL法と比較して, 不均質分布において有意な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:25:04 GMT)
PoseGU: 3D Human Pose Estimation with Novel Human Pose Generator and Unbiased Learning [36.6]
3Dポーズ推定は近年,コンピュータビジョン領域において大きな関心を集めている。既存の3Dポーズ推定手法は,大規模な3Dポーズデータセットに強く依存している。本稿では,種子サンプルの小さなサイズにのみアクセス可能な多彩なポーズを生成する新規な人造ポーズ生成装置PoseGUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:43:53 GMT)
GaitTAKE: Gait Recognition by Temporal Attention \\and Keypoint-guided Embedding [35.9]
我々は、時間的注意とキーポイント誘導埋め込み(GaitTAKE)と呼ばれる新しい歩行認識フレームワークを提案する。実験の結果,提案手法は歩行認識において,98.0%(正常),97.5%(バッグ),92.2%(コート)の新たなSOTAを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 22:38:54 GMT)
Red PANDA: Disambiguating Anomaly Detection by Removing Nuisance Factors [33.5]
異常検出手法は、意味的な方法で標準と異なるパターンを発見することを目指している。このゴールは、属性によってノルムと異なるデータポイントが一部の演算子によって異常と見なされる一方で、他の演算子はこの属性が無関係であると考えることができるため曖昧である。本稿では,新たな異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:58:03 GMT)
Learning Causal Effects on Hypergraphs [33.4]
我々は因果性の観点からハイパーグラフを研究する。本研究では,高次干渉モデルについて検討し,ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた新たな因果学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:14:10 GMT)
MCTS with Refinement for Proposals Selection Games in Scene Understanding [32.9]
本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムを適用したシーン理解問題に適用可能な新しい手法を提案する。提案手法は,提案された提案のプールから,目的語を最大化する提案を共同で選択し,最適化する。本手法は,部屋配置に厳しい制約を加えることなく,Matterport3Dデータセット上で高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:15:54 GMT)
Towards the Practical Utility of Federated Learning in the Medical Domain [32.2]
フェデレートラーニング(FL)を採用するのに最も適した分野の1つは、患者のプライバシーを尊重しなければならない医療分野である。 FLの採用を熱望しているのは病院ではなく、実際の患者記録を持つ機械学習モデルを開発したいサービス提供者だ。実世界の3つのデータセットを用いて,パフォーマンスと金銭的コストの両方を考慮したFL手法の実証的ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:07:48 GMT)
Predicting Opinion Dynamics via Sociologically-Informed Neural Networks [31.8]
本稿では,理論モデルとソーシャルメディアデータを統合した社会学的インフォームドニューラルネットワーク(SINN)を提案する。特に、理論モデルを常微分方程式(ODE)として再キャストする。我々は、データを同時に近似し、社会科学的知識を表すODEに適合するニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:55:47 GMT)
Investigating the Impact of Cross-lingual Acoustic-Phonetic Similarities on Multilingual Speech Recognition [31.6]
言語間音響-音声の類似性を調べるために, 新たなデータ駆動手法を提案する。ディープニューラルネットワークは、異なる音響モデルからの分布を直接的に同等の形式に変換するためのマッピングネットワークとして訓練されている。モノリンガルに比べて8%の相対的な改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:55:41 GMT)
Robust Watermarking for Video Forgery Detection with Improved Imperceptibility and Robustness [30.6]
本稿では,ローカライゼーションを改ざんするためのビデオ透かしネットワークを提案する。我々は3D-UNetベースの透かし埋め込みネットワークと、改ざんマスクを予測するデコーダを共同で訓練する。実験結果から, 透かしの精度が良好で, 改ざん箇所の精度も高い透かし付き映像が生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:27:10 GMT)
Binary Iterative Hard Thresholding Converges with Optimal Number of Measurements for 1-Bit Compressed Sensing [29.6]
BIHT アルゴリズムは $tildeO (frackepsilon) 測定でのみ収束することを示す。これは非問題に対する正しい解に収束する線形降下アルゴリズムの例でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:52:50 GMT)
Interlocking Backpropagation: Improving depthwise model-parallelism [29.0]
地域学習とグローバル学習の中間戦略のクラスを紹介する。これらの戦略は局所最適化の計算効率の利点の多くを保存している。当社の戦略は,タスクパフォーマンスという点では地域学習を一貫して上回り,訓練効率では世界学習を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:29:56 GMT)
Deformer: Towards Displacement Field Learning for Unsupervised Medical Image Registration [28.4]
本稿では,デフォルマブル画像登録タスクのためのマルチスケールフレームワークとともに,新しいデフォルマモジュールを提案する。 Deformerモジュールは、画像表現から空間変換へのマッピングを容易にするように設計されている。粗い粒度で変位場を予測するマルチスケールの枠組みにより、優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:14:40 GMT)
AV-Gaze: A Study on the Effectiveness of Audio Guided Visual Attention Estimation for Non-Profilic Faces [28.2]
本稿では,音声誘導型粗いヘッドポジションが,非プロデューフィック顔に対する視覚的注意度推定性能をさらに向上させるかどうかを考察する。オフ・ザ・シェルフ・オブ・ザ・アーティファクト・モデルを用いて、クロスモーダルな弱いスーパービジョンを促進する。我々のモデルは、タスク固有の推論に利用可能な任意のモダリティを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:23:02 GMT)
A Comprehensive Empirical Study of Bias Mitigation Methods for Software Fairness [27.7]
本稿では,バイアス緩和手法の大規模かつ包括的評価について述べる。バイアス緩和法は,12の機械学習(ML)性能指標,4つのフェアネス指標,24種類のフェアネス・パフォーマンストレードオフ評価を用いて評価した。バイアス緩和法の有効性は,タスク,モデル,公正度,機械学習のパフォーマンス指標に依存するが,すべてのシナリオにおいて有効な「銀の弾丸」バイアス緩和法は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:14:49 GMT)
TF-GNN: Graph Neural Networks in TensorFlow [27.6]
GNN(TF-GNN)は、グラフニューラルネットワークのためのスケーラブルなライブラリである。これは、今日の情報エコシステムで発生する豊富な異種グラフデータの種類をサポートするために、下から設計されている。 Googleの多くのプロダクションモデルはTF-GNNを使用しており、最近オープンソースとしてリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:34:34 GMT)
Non-Linear Pairwise Language Mappings for Low-Resource Multilingual Acoustic Model Fusion [26.7]
ハイブリッドDNN-HMM音響モデル融合は低リソース言語のための多言語構成で提案される。異なる単言語音響モデルから対象言語音声信号に対する後部分布を融合する。ソースターゲット言語ペア毎に別々の回帰ニューラルネットワークをトレーニングし、ソースアコースティックモデルからターゲット言語へ後部を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:56:50 GMT)
On the Relationship Between Adversarial Robustness and Decision Region in Deep Neural Network [26.7]
敵攻撃時のモデルロバスト性に影響を与えるディープニューラルネットワーク(DNN)の内部特性について検討する。本稿では,より頻度の高いトレーニングサンプルを配置するPRS(Populated Region Set)の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:06:34 GMT)
Vision Transformers: State of the Art and Research Challenges [26.5]
本稿では,異なるアーキテクチャ設計と視覚変換器のトレーニング手法に関する文献の概要を概説する。我々の目標は、オープンな研究機会を体系的にレビューすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:01:56 GMT)
Dual-Stream Transformer for Generic Event Boundary Captioning [25.7]
本稿では,CVPR2022ジェネリックイベント境界キャプタリング(GEBC)コンペティションのチャンピオンソリューションについて述べる。本稿では,映像コンテンツエンコーディングとキャプション生成の両方を改善したDual-Stream Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:47:19 GMT)
Single-image Defocus Deblurring by Integration of Defocus Map Prediction Tracing the Inverse Problem Computation [25.4]
本稿では,デフォーカスマップに基づく空間変調を用いた簡易かつ効果的なネットワークを提案する。実験結果から,本手法は既存の最先端手法よりも定量的,定性的な評価性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:15:33 GMT)
VeriDark: A Large-Scale Benchmark for Authorship Verification on the Dark Web [25.0]
VeriDarkは3つの大規模オーサシップ検証データセットと1つのオーサシップ識別データセットで構成されるベンチマークです。 3つのデータセット上での競合NLPベースラインの評価を行い、これらのアプローチの限界をよりよく理解するために予測の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:57:11 GMT)
Individual Preference Stability for Clustering [24.3]
本稿では,クラスタリングにおける個別選好(IP)安定性の自然な概念を提案する。我々の概念は、平均してすべてのデータポイントが、他のどのクラスタのポイントよりも、自身のクラスタのポイントに近いことを要求します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 22:01:01 GMT)
End-to-end Speech-to-Punctuated-Text Recognition [23.4]
句読点は、音声認識結果の可読性にとって重要である。従来の自動音声認識システムは句読点を生成しない。本稿では,音声を入力とし,句読解テキストを出力するエンドツーエンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:58:01 GMT)
Aspect-Based Sentiment Analysis using Local Context Focus Mechanism with DeBERTa [23.0]
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、感情分析の分野におけるきめ細かいタスクである。アスペクトベース感性分析問題を解決するための最近のDeBERTaモデル
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:48:21 GMT)
Cross-Scale Vector Quantization for Scalable Neural Speech Coding [22.7]
ビットレートスケーラビリティは、リアルタイム通信においてオーディオコーディングに望ましい機能である。本稿では,クロススケールな拡張型ベクトル量子化スキーム(CSVQ)を提案する。このように、ビットストリームの一部しか受信していない場合、粗いレベル信号が再構成され、より多くのビットが利用可能になるにつれて、徐々に品質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:23:25 GMT)
Self-Supervised Learning of Music-Dance Representation through Explicit-Implicit Rhythm Synchronization [22.3]
音楽距離表現は、(a)ダンス分類、(b)音楽距離検索、(c)音楽距離の3つの下流タスクに適用することができる。音楽のリズム分析にインスパイアされた視覚的外観と動きの手がかりに基づいてダンスリズムを導出し、その後、音響強度の振幅によって抽出される音楽リズムと時間的に一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:44:44 GMT)
Text Enriched Sparse Hyperbolic Graph Convolutional Networks [21.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)とその双曲型は、そのようなネットワークを低次元の潜在空間でエンコードするための有望なアプローチを提供する。本稿では,グラフのメタパス構造を意味信号を用いて捉えるために,テキスト強化スパースハイパーボリックグラフ畳み込みネットワーク(TESH-GCN)を提案する。我々のモデルは,リンク予測のタスクにおいて,最先端のアプローチよりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:58:49 GMT)
Revisiting Pretraining Objectives for Tabular Deep Learning [21.8]
プレトレーニング(Pretraining)は、視覚とNLPのためのディープラーニング(DL)の作業場である。事前学習段階における対象目標ラベルの使用は,下流での演奏に有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:29:31 GMT)
Contrastive Learning from Spatio-Temporal Mixed Skeleton Sequences for Self-Supervised Skeleton-Based Action Recognition [21.5]
通常の拡張に基づくコントラストペアを直接拡張すると、性能の面ではリターンが制限されることが示される。我々は,現在のコントラスト学習アプローチを補完する時間的スケルトン混合強化(SkeleMix)を備えたコントラスト学習フレームワークであるSkeleMixCLRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:18:09 GMT)
Interactive Combinatorial Bandits: Balancing Competitivity and Complementarity [20.3]
オンライン対話型バンディット設定における非モジュール機能について検討する。純粋に劣モジュラーなアプローチを2つの方法で拡張する。我々は、MovieLensデータセットと、分類のためのトレーニングサブセットの選択を数値的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:10:15 GMT)
Predicting Word Learning in Children from the Performance of Computer Vision Systems [20.1]
本研究では, 視覚的分類とキャプションシステムの性能から, 子どもが異なるカテゴリーの単語を習得する年齢を予測する。コンピュータビジョンシステムの性能は、単語の具体性についての人間の判断に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 22:49:32 GMT)
Back to the Basics: Revisiting Out-of-Distribution Detection Baselines [19.8]
既に訓練済みの分類器と互換性のあるOOD画像検出のための簡単な手法について検討する。モデルの予測のみを考慮する手法は、学習した表現も考慮し、容易に性能を向上できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:04:09 GMT)
Attractive trion-polariton nonlinearity due to Coulomb scattering [19.4]
トリオン-ポラリトン間の非線形相互作用は魅力的であり、励起子-ポラリトン相互作用よりも5倍強い。我々の研究は、遷移金属ジアルコゲナイドの単層構造において、トリオン-ポラリトンが魅力的な光流体の展望を提供する状況を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:35:54 GMT)
Group Fairness in Adaptive Submodular Maximization [19.3]
非適応的条件と適応的条件の両方で群フェアネス制約を受ける古典的部分モジュラー問題について検討する。この問題に対する最初の定数近似アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:12:02 GMT)
Multi-Task Retrieval-Augmented Text Generation with Relevance Sampling [19.2]
知識集約型タスクに対する検索強化生成モデルのマルチタスク学習について検討する。我々は、ペアが知識ベースで答えられるかどうかに関わらず、関連ラベルに対する信頼のしきい値を通じてトレーニング例をフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 00:57:02 GMT)
Human-Robot Commensality: Bite Timing Prediction for Robot-Assisted Feeding in Groups [18.4]
我々は、ソーシャルダイニングのシナリオにおいて、ロボットがいつ給食すべきかを予測するために、データ駆動モデルを開発する。マルチモーダルなHuman-Human Commensalityデータセットを用いて、人間-Human Commensalityの振る舞いを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:52:58 GMT)
Differentially Private Stochastic Linear Bandits: (Almost) for Free [17.7]
中心的なモデルでは、最適な非プライベートなアルゴリズムとほとんど同じ後悔を実現しています。シャッフルモデルでは、中央の場合のように$tildeO(sqrtT+frac1epsilon)$ % for small $epsilon$を後悔する一方、最もよく知られたアルゴリズムは$tildeO(frac1epsilonT3/5)$を後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:20:57 GMT)
D2HNet: Joint Denoising and Deblurring with Hierarchical Network for Robust Night Image Restoration [17.6]
現代のスマートフォンカメラによる夜間イメージングは、低光子数と避けられないノイズのため、厄介である。短時間露光画像の誘導の下で長時間露光画像の復調・拡張により高品質な画像の復元を行うD2HNetフレームワークを開発した。検証セットと実画像を用いた結果から,視覚的品質と最先端の定量的スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:42:05 GMT)
Entropy-Based Feature Extraction For Real-Time Semantic Segmentation [17.6]
本稿では、リソース制約付きセマンティックセグメンテーションのための効率的なパッチベースの計算モジュール、Entropy-based Patch (EPE) モジュールを提案する。 EPEモジュールは3つの軽量完全畳み込みエンコーダで構成され、それぞれがエントロピーの異なる画像パッチから特徴を抽出する。実験により、EPEは計算コストをわずかに増加させ、既存のリアルタイムセマンティックセグメンテーションモデルの性能を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:37:18 GMT)
One for All: Simultaneous Metric and Preference Learning over Multiple Users [17.1]
回答者の群集からの同時選好とメートル法学習について検討した。我々のモデルは、群衆のアイテム類似性の一般的な尺度を特徴付ける距離メートル法を共同で学習する。我々は、シミュレーションデータと色嗜好判定のデータセットの両方で、モデルの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 22:47:13 GMT)
Equivariant Representation Learning via Class-Pose Decomposition [17.0]
データの対称性に同値な表現を学習するための一般的な方法を提案する。中心的な考え方は、不変因子と対称性群自身で潜在空間を分解することである。コンポーネントは、それぞれ固有のデータクラスとポーズに意味的に対応します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:55:52 GMT)
Mirror Complementary Transformer Network for RGB-thermal Salient Object Detection [16.6]
RGB-熱的物体検出(RGB-T SOD)は、視光対と熱赤外画像対の一般的な顕著な物体を見つけることを目的としている。本稿では,RGB-T SODのための新しいミラー補完トランスフォーマネットワーク(MCNet)を提案する。ベンチマークとVT723データセットの実験により、提案手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:26:09 GMT)
The ACII 2022 Affective Vocal Bursts Workshop & Competition: Understanding a critically understudied modality of emotional expression [16.4]
本稿では,最先端の機械学習手法を用いた4つのトラックとベースラインシステムについて述べる。今年の競技は、1,702人の話者による59,299の発声データセットを使用して4つのトラックで構成されている。各トラックのベースライン性能は、エンドツーエンドのディープラーニングモデルを用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:09:35 GMT)
Neural Stein critics with staged $L^2$-regularization [15.8]
シュタイン差分のような確率分布の格差を定量化する計量は、高次元における統計的テストにおいて重要な役割を果たす。ニューラルネットワークStein離散性批判関数のトレーニングにおける$L2$正規化の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:25:02 GMT)
The StarCraft Multi-Agent Challenges+ : Learning of Multi-Stage Tasks and Environmental Factors without Precise Reward Functions [14.4]
本稿では,StarCraft Multi-Agent Challenges+という新しいベンチマークを提案する。この課題は、マイクロコントロールだけでなく、暗黙のマルチステージタスクや環境要因を効率的に学習するMARLアルゴリズムの探索能力に関心がある。 SMAC+ の MARL アルゴリズムについて検討し,近年の手法は従来の課題とよく似ているが,攻撃的シナリオでは誤動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:30:16 GMT)
Learning-based Autonomous Channel Access in the Presence of Hidden Terminals [14.4]
本稿では,隠れ端末の存在下でのAutoCAに適したマルチエージェント深層強化学習パラダイムMADRL-HTを提案する。ウィンドウベースのグローバル報酬関数を提案し、端末にシステムスループットを最大化するよう指示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 22:30:31 GMT)
Learning and generalization of one-hidden-layer neural networks, going beyond standard Gaussian data [14.4]
本稿では,入力特徴がガウス混合モデルに従えば,一層ニューラルネットワークの収束と反復を解析する。本論文は,入力分布がサンプルに与える影響と学習率に与える影響を初めて特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:27:44 GMT)
A Solver + Gradient Descent Training Algorithm for Deep Neural Networks [13.5]
本稿では、最先端のグラディエント・ディフレッシュ(GD)法とMILP(Mixed Linear Programming)解法を組み合わせた、Deep Neural Networksを訓練するための新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。我々のGD+rハイブリッドアルゴリズムはGDrと呼ばれ、入力として$D$を与えられたとき、GDrはGDを呼び出し、ローカルのミニマに収まるまで部分的に$D$を訓練する。回帰タスクでは、GDrは平均して48%の時間でMSEが31.5%低いモデルを作成し、分類タスクでは、GDrは全ての競合よりも高い精度を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:35:16 GMT)
Fractional Quantum Zeno Effect [12.7]
我々は、分数量子ゼノ(FQZ)効果という新しい現象を予測する。弱い相互作用の極限における強い単光子非線形性に対する新しいメカニズムが可能であることを示す。この研究は、光-物質相互作用の設計と探索の新しい視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:41:24 GMT)
Meta-Learning the Difference: Preparing Large Language Models for Efficient Adaptation [12.0]
大規模な事前訓練言語モデル(PLM)は、しばしば細調整やプロンプトによってドメインまたはタスク適応される。その代わりに、一般と適応のPLMの違いを学習することで、データおよびパラメータ効率の適応のためのPLMを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:00:22 GMT)
Quote Erat Demonstrandum: A Web Interface for Exploring the Quotebank Corpus [11.9]
本稿では,ニュースから引用した膨大なコレクションであるQuotebankを検索するための適応Webインターフェースを提案する。記事はニュース記事の概念、受容、分析において中心的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:41:03 GMT)
Recent Results of Energy Disaggregation with Behind-the-Meter Solar Generation [11.8]
太陽光発電(PV)世代のような再生可能世代の急速な展開は、既存の電力システムの弾力性に大きな課題をもたらす。本稿では、Behind-the-Meterソーラー発電によるサブステーションレベルでのエネルギー分散に関する最近の結果について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:40:38 GMT)
Win-Win Cooperation: Bundling Sequence and Span Models for Named Entity Recognition [11.3]
本稿では,上記の問題に対処するため,Bundling Learning(BL)と呼ばれるパラダイムを提案する。 BLはいつ動作するのか?BLは既存の最先端(SOTA)NERモデルを強化することができるのか? BLは一貫して性能を向上し,現在のSOTAシステムにBLを組み込むことで,新たなSOTA NERシステムを構築することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:52:06 GMT)
Partial Shape Similarity via Alignment of Multi-Metric Hamiltonian Spectra [10.7]
そこで本研究では, 形状の類似した領域に適合する新しい公理的手法を提案する。類似した領域のマッチングは、ラプラス・ベルトラミ作用素(LBO)と密接に関連する作用素のスペクトルのアライメントとして定式化されるこれらのデュアルスペクトルのマッチングは、標準ベンチマークでテストした場合、競合する公理的フレームワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 00:03:50 GMT)
Dual Stream Computer-Generated Image Detection Network Based On Channel Joint And Softpool [10.7]
画像とコンピュータ生成グラフィックス(CG)を区別する方法は、デジタル画像法医学の分野において重要なトピックとなっている。本稿では,チャネル継手とソフトプールに基づく二重ストリーム畳み込みニューラルネットワークを提案する。 SPL2018 と DsTok の実験により,提案手法が既存手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:19:04 GMT)
A State Transition Model for Mobile Notifications via Survival Analysis [10.6]
通知の有効性を定量的に評価する状態遷移フレームワークを提案する。ログ線形構造とワイブル分布を仮定したバッジ通知のサバイバルモデルを構築した。この結果は,ロジスティック回帰モデルよりもアプリケーションの柔軟性が高く,予測精度が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:38:39 GMT)
Adaptation of Surgical Activity Recognition Models Across Operating Rooms [10.6]
手術室における手術活動認識モデルの一般化可能性について検討した。外科的活動認識モデルの性能を向上させるための新しい領域適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:41:34 GMT)
Improving Few-Shot Image Classification Using Machine- and User-Generated Natural Language Descriptions [10.2]
人間は言語記述から新しい視覚概念の知識を得ることができる。提案するモデルであるLIDEは、記述を生成するテキストデコーダと、マシンまたはユーザ生成記述のテキスト表現を取得するテキストエンコーダを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:48:06 GMT)
Learning the Quality of Machine Permutations in Job Shop Scheduling [10.0]
機械の順列の質を予測することを目的とした新しい教師付き学習タスクを提案する。そして、我々は、正確な逐次深層学習モデルを作成することができるような、この品質を推定する独自の方法論を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:53:10 GMT)
Online Bayesian Meta-Learning for Cognitive Tracking Radar [9.8]
波形・アジャイル追跡のためのオンラインメタラーニング手法を開発した。我々は、ターゲットタイプやクラッタなどの一般的な物理要素に起因する、トラッキングシーン間の固有の類似性を生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:21:54 GMT)
Multi-Label Learning to Rank through Multi-Objective Optimization [9.1]
近年,情報検索システムではランク付け技法の学習が至るところで行われている。あいまいさを解決するためには、多くの関連基準を用いてモデルを訓練することが望ましい。本稿では,ラベルからの情報を様々な方法で組み合わせて,目標間のトレードオフを特徴付ける,汎用的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:02:11 GMT)
NESC: Robust Neural End-2-End Speech Coding with GANs [9.0]
3kbpsで高品質な広帯域音声符号化を実現するために、堅牢でスケーラブルなエンドツーエンドのニューラル音声構成を提案する。清潔で騒々しい音声に対する主観的聴力試験の結果,NESCは特に目に見えない条件や信号の摂動に対して頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:23:58 GMT)
Selectively increasing the diversity of GAN-generated samples [9.0]
本稿では,GAN生成サンプルの多様性を選択的に向上する手法を提案する。本研究では,CERN における ALICE 実験のZero Degree Calorimeter から得られたデータをシミュレーションする実生活シナリオとともに,本手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:07:14 GMT)
An Embedding-Dynamic Approach to Self-supervised Learning [8.7]
本稿では,画像の埋め込みを点粒子として扱うとともに,モデル最適化を粒子系の動的過程として考察する。我々の動的モデルは、類似した画像に対する魅力的な力、局所的な崩壊を避けるための局所的な分散力、そして粒子のグローバルな均質分布を達成するための大域的な分散力を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:56:20 GMT)
Word Embedding for Social Sciences: An Interdisciplinary Survey [8.7]
人間の行動マイニングに単語埋め込み技術を適用した最近の研究について調査する。我々は,調査論文の方法と手順を説明するための分類学を構築した。この調査は、文献で使用される一般的な類似度測定が、集合レベルで一貫した結果を返すとしても、異なる結果が得られることを警告するための簡単な実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:49:21 GMT)
CausalAgents: A Robustness Benchmark for Motion Forecasting using Causal Relationships [8.7]
既存のデータに摂動を適用することにより、モデルロバスト性の評価と改善のための新しいベンチマークを構築する。我々はこれらのラベルを使用して、現場から非因果的エージェントを削除することでデータを摂動する。非因果摂動下では, minADE の相対的な変化は, 原型と比較して25$-$38%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:28:23 GMT)
Error-driven Input Modulation: Solving the Credit Assignment Problem without a Backward Pass [8.4]
ニューラルネットワークにおける教師付き学習は、一般的にバックプロパゲーションに依存している。このアプローチには多くの点において生物学的な妥当性が欠如していることが示されている。本稿では,入力信号がネットワークの誤りに基づいて変調される第2のフォワードパスに置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:19:22 GMT)
Signed Link Representation in Continuous-Time Dynamic Signed Networks [8.4]
リンクが署名され、時間とともに進化する動的署名ネットワークについて研究する。我々のモデルは、メモリモジュールとバランスアグリゲーションを使って符号付きリンクの進化を学習する。結果,SEMBAは手話予測のタスクにおいて,すべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:26:25 GMT)
A unified interpretable intelligent learning diagnosis framework for smart education [8.4]
本稿では,統合的解釈可能な知的学習診断フレームワークを提案する。本稿では,2チャンネル学習診断機構 LDM-ID と3チャンネル学習診断機構 LDM-HMI を提案する。実世界の2つのデータセットとシミュレーションデータセットを用いた実験により,本手法は,最先端のモデルと比較して,学習者のパフォーマンスを予測する精度が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:04:22 GMT)
Sampling from Pre-Images to Learn Heuristic Functions for Classical Planning [8.0]
本稿では,古典的計画問題に対するニューラルネットワーク(NN)定義関数をインスタンスごとの学習のために,回帰ベーススーパービジョンラーニング(RSL)という新しいアルゴリズムを導入する。 RSLは、これまでの古典的なプランニングNNよりも優れており、トレーニング時間も桁違いに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:42:31 GMT)
Fairness and Bias in Robot Learning [7.5]
本稿では,技術的,倫理的,法的課題にまたがる学際的な観点から,ロボット学習における公正性に関する最初の調査を紹介する。偏見の源泉とその原因となる差別の分類法を提案する。本稿では,公平性の定義,倫理的・法的考察,公平なロボット学習の方法などについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:20:15 GMT)
A simple normalization technique using window statistics to improve the out-of-distribution generalization in medical images [7.5]
ウィンドウ正規化(WIN)と呼ばれる新しい正規化手法を提案する。 WINは、特徴のウィンドウ上で計算された局所統計と正規化統計を摂動する。 WIN-WINと呼ばれる新しい自己蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:14:37 GMT)
FastHebb: Scaling Hebbian Training of Deep Neural Networks to ImageNet Level [7.4]
我々は、Hebbian学習のための効率的でスケーラブルなソリューションであるFastHebbを紹介する。 FastHebbはトレーニングのスピードで、これまでのソリューションを最大50倍のパフォーマンスで上回っている。私たちは初めて、HebbianアルゴリズムをImageNetスケールに持ち込むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:04:55 GMT)
Participatory Design Landscape for the Human-Machine Collaboration, Interaction and Automation at the Frontiers of HCI (PDL 2021) [7.3]
このワークショップは、この分野での経験と新しいアイデアを共有する場になるでしょう。参加型設計・開発実践の持続的な機会を探求するHCIへの幅広い貢献を歓迎する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:44:14 GMT)
Enhancing a Student Productivity Model for Adaptive Problem-Solving Assistance [7.3]
本稿では,学生が支援の必要性を予測するためにヒントを取り入れた新しいデータ駆動型アプローチを提案する。このような政策が学生のトレーニング時間を大幅に節約できることを示す実証的証拠を示す。このアプローチの恩恵を受けることができるドメインと、採用の要件についての提案を締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 00:41:00 GMT)
AsNER -- Annotated Dataset and Baseline for Assamese Named Entity recognition [7.3]
提案されたNERデータセットは、ディープニューラルネットワークベースのアサマセ言語処理のための重要なリソースである可能性が高い。我々は、NERモデルをトレーニングしてデータセットをベンチマークし、教師付きエンティティ認識のための最先端アーキテクチャを用いて評価する。全てのベースラインの中で最も高いF1スコアは、単語埋め込み法として MuRIL を使用する場合、80.69%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:45:55 GMT)
Highlight Specular Reflection Separation based on Tensor Low-rank and Sparse Decomposition Using Polarimetric Cues [7.1]
手法は、画像の特異なハイライトがわずかに分散されているという観察によって動機づけられる。我々は、カラーチャネルの制約として、新しい偏光正規化項を定義し、強制する。提案手法は, スペックル除去の精度を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:28:46 GMT)
BibleTTS: a large, high-fidelity, multilingual, and uniquely African speech corpus [7.1]
BibleTTSは、サハラ以南のアフリカで話されている10の言語のための、大規模で高品質でオープンな音声データセットである。コーパスは最大86時間、スタジオ品質48kHzのシングルスピーカーを言語ごとに記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:35:43 GMT)
Challenges and Pitfalls of Bayesian Unlearning [6.9]
機械学習とは、トレーニングデータのサブセットを削除し、トレーニングされたモデルへのコントリビューションを削除するタスクを指す。近似アンラーニング(英: Approximate unlearning)は、保持されたデータのスクラッチからモデルを再トレーニングする必要がない、このタスクのためのメソッドの1つのクラスである。ベイズの規則は、削除されたデータの可能性を切り離すことで、更新された後部を取得することを目的とする推論問題として、近似的未学習をキャストするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:24:50 GMT)
Keyword Extraction in Scientific Documents [6.9]
科学的文書を理解することは、知識グラフの構築、テキストマイニング、規律分類といった下流タスクの重要なステップである。本ワークショップでは,学術論文の要約からキーワードとキーフレーズの抽出をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:39:49 GMT)
Older Adults' Motivation and Engagement with Diverse Crowdsourcing Citizen Science Tasks [6.8]
市民科学課題に携わる高齢者のエンゲージメント,パフォーマンス,嗜好について検討した。最近Zooniverseプラットフォームでアクティブになった40のプロジェクトのうち、私たちは8つの異なるが標準化されたマイクロタスクで表されるトッププロジェクトを選択しました。 33人の高齢者が自宅でこれらのマイクロタスクを行い、完了直後に各タスクを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:27:31 GMT)
VMAS: A Vectorized Multi-Agent Simulator for Collective Robot Learning [6.6]
ロボットコミュニティでは,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)が注目されている。ベクトル化マルチエージェントシミュレータ(VMAS)を紹介する。 VMASは、効率的なMARLベンチマークのために設計されたオープンソースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:48:58 GMT)
SPR:Supervised Personalized Ranking Based on Prior Knowledge for Recommendation [6.4]
本稿では,事前知識に基づくSPR(Supervised Personalized Ranking)という新しい損失関数を提案する。 BPRとは異なり、ユーザ、ポジティブ項目、ネガティブ項目を3倍にするのではなく、提案したSPRは、ユーザ、類似ユーザ、ポジティブ項目、ネガティブ項目を4倍に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:00:54 GMT)
Active Learning and Multi-label Classification for Ellipsis and Coreference Detection in Conversational Question-Answering [6.0]
エリプシスとコアは、一般的に発生する言語現象である。 DistilBERTに基づくマルチラベル分類器を提案する。これらの手法は,手動ラベル付きデータセット上で,これらの現象を検出するための分類器の性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:14:54 GMT)
False Negative Reduction in Semantic Segmentation under Domain Shift using Depth Estimation [5.8]
最先端のディープニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションにおいて優れた性能を示す。オープンワールドのシナリオは、自動化運転のような安全関連のアプリケーションでは危険である不正確な予測を引き起こします。単眼深度推定を用いた意味的セグメンテーション予測を強化し,非検出対象の発生を減らすことでセグメンテーションを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:02:29 GMT)
Self-Supervised RF Signal Representation Learning for NextG Signal Classification with Deep Learning [5.6]
自己教師付き学習は、無線周波数(RF)信号自体から有用な表現を学習することを可能にする。自己教師型学習による信号表現の学習により,AMRのサンプル効率(精度向上に必要なラベル付きサンプル数)を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:07:03 GMT)
AFFORCE: Actionable Framework for Designing Crowdsourcing Experiences for Older Adults [5.5]
まず,高齢者のクラウドソーシングの要因と障壁を分類し,対処するシステム要素について検討し,提示し,組み合わせる。この革新的枠組みは, 高齢者を対象としたクラウドソーシングシステムの設計, 調査事例, 関連研究, および高齢者のICT活用, クラウドソーシング, 市民科学の交差点における研究成果に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:59:48 GMT)
G2L: A Geometric Approach for Generating Pseudo-labels that Improve Transfer Learning [5.4]
トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、人間の注釈付きラベルが高価で制限されている場合の学習問題を改善させる技術である。このようなラベルの代わりに、新しいターゲットデータセットのベースモデルをトレーニングするための初期重みとして、 well-chosenソースモデルからトレーニング済みの重みを使用する。我々は高次元の幾何学から古典的な結果に基づいて、効率的でチューナブルなアルゴリズムに基づいて擬似ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:03:32 GMT)
Domain Adapting Speech Emotion Recognition modals to real-world scenario with Deep Reinforcement Learning [5.4]
ドメイン適応により、トレーニングのフェーズ後に、モデルによって学習された知識をドメイン間で転送することができる。より新しいドメインに事前学習モデルを適用するための深層強化学習に基づく戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:53:39 GMT)
Experimental implementation of Hardy-like quantum pigeonhole paradoxes [5.1]
我々は、テクステン粒子状態に対する一般のハーディ型量子ピジョンホールパラドックスを提示する。数種類のハーディ型量子ハトホールパラドックスは、高い成功確率を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:02:34 GMT)
EPIC-KITCHENS-100 Unsupervised Domain Adaptation Challenge for Action Recognition 2022: Team HNU-FPV Technical Report [4.9]
我々は2022年のEPIC-Kitchens Unsupervised Domain Adaptation Challengeに応募する。本手法は,EPIC-KITCHENS-100のテストセットにおいて,今年のチームの中で4位である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:27:32 GMT)
TFCNs: A CNN-Transformer Hybrid Network for Medical Image Segmentation [4.8]
本稿では,TFCN (Transformers for Fully Convolutional denseNets) を提案する。我々はTFCNがSynapseデータセットで83.72%のダイススコアで最先端のパフォーマンスを達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:28:18 GMT)
VecGAN: Image-to-Image Translation with Interpretable Latent Directions [4.8]
VecGANは、画像から画像への変換フレームワークで、顔属性を解釈可能な潜在方向で編集する。 VecGANは、ローカルとグローバルの両方の編集の最先端よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:31:05 GMT)
Shadow-Background-Noise 3D Spatial Decomposition Using Sparse Low-Rank Gaussian Properties for Video-SAR Moving Target Shadow Enhancement [4.3]
ビデオ合成開口レーダ(Video-SAR)画像間の移動対象影は、常に低い散乱背景と散在するノイズによって干渉される。本稿では,SBN-3D-SDという3次元空間分解手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:13:12 GMT)
HE-PEx: Efficient Machine Learning under Homomorphic Encryption using Pruning, Permutation and Expansion [4.2]
ホモモルフィック暗号(homomorphic encryption, HE)は、暗号化されたデータ上で計算を行う方法である。そこで本研究では,待ち時間とメモリ要求を低減し,HHEにプルーニング手法の有効性をもたらす新しいプルーニング手法を提案する。タイルテンソルと呼ばれる最近提案されたパッキング技術を用いて,重みを充填する完全連結層上での本手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:49:24 GMT)
A Study on the Predictability of Sample Learning Consistency [4.0]
CIFAR-100とCIFAR-10のCスコア予測モデルを訓練する。しかし、これらのモデルは同じ分布内と外分布内の両方で十分に一般化されていないことが判明した。我々は、サンプルが隣人との関係、特に何人が同じラベルを共有しているかは、Cスコアを説明するのに役立つと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:05:53 GMT)
Design of Human Machine Interface through vision-based low-cost Hand Gesture Recognition system based on deep CNN with transfer-learning approach [3.6]
リアルタイムの手ジェスチャー認識システムを用いたヒューマンコンピュータインタフェース(HCI)を提案する。本システムは,手検出,(2)ジェスチャーセグメンテーション,(3)移動学習による6つの事前学習CNNモデルの使用,(4)対話型ヒューマンマシンインタフェースの構築,(5)ジェスチャー制御仮想マウスの開発,の6段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:50:08 GMT)
Bayesian Quantile and Expectile Optimisation [3.4]
本研究では,非定常雑音設定に適したベイズ量子と予測回帰の新しい変分モデルを提案する。我々の戦略は、観測の複製やノイズのパラメトリック形式を仮定することなく、量子と予測を直接最適化することができる。実験セクションで示されるように、提案手法は異端性非ガウス的ケースにおいて、明らかに芸術の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:42:39 GMT)
Domain Knowledge Driven 3D Dose Prediction Using Moment-Based Loss Function [3.3]
ドーズボリュームヒストグラム(DVH)は,臨床で広く受け入れられている評価基準である。本稿では3次元線量分布予測のための新しいモーメントベース損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:35:06 GMT)
Human Engagement Providing Evaluative and Informative Advice for Interactive Reinforcement Learning [2.6]
この研究は、評価的または情報的という2つのアプローチのどちらが人間にとって好ましい指導的アプローチであるかを答えることに焦点を当てている。結果は、ユーザーにより正確なアドバイスを提供し、学習者エージェントを長く支援し、エピソード毎により多くのアドバイスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:14:45 GMT)
Bayesian Hyperparameter Optimization for Deep Neural Network-Based Network Intrusion Detection [2.3]
侵入検出問題に対してディープニューラルネットワーク(DNN)がうまく適用されている。本稿では,ハイパーパラメータの自動最適化のための新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。提案手法は,ランダムな探索最適化手法よりも侵入検出性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:08:38 GMT)
Data-Driven Innovation: What Is It [2.3]
本稿では,「データ駆動型イノベーション」を形式的イノベーションプロセスパラダイムとして定義・結晶化する。それは、異なるデータ駆動イノベーションアプローチのプロセスベースの分類を示します。私は、イノベーター、企業、研究開発組織、政府に対して、データ駆動イノベーションを実施するための戦略とアクションを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:34:39 GMT)
Market Making with Scaled Beta Policies [2.1]
本稿では,注文型市場におけるマーケットメーカの行動の新たな表現について紹介する。スケールしたベータディストリビューションを使用し、市場形成のための人工知能で取られた3つのアプローチを一般化する。この柔軟性は、市場メーカが直面している重要な課題の1つである在庫管理に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:59:34 GMT)
A conditional gradient homotopy method with applications to Semidefinite Programming [2.1]
ホモトピーに基づく条件勾配法による凸最適化問題の解法。我々の理論的複雑さは、最先端のSDPに直面すると競合し、安価なプロジェクションフリーの決定的な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:48:27 GMT)
Uncertainty-Aware Self-supervised Neural Network for Liver $T_{1\rho}$ Mapping with Relaxation Constraint [2.0]
学習ベースのアプローチでは、T_1rho$の削減された画像から$T_1rho$をマッピングすることができる。既存の方法は$T_1rho$推定の信頼レベルを提供しない。本稿では,学習過程における緩和制約を用いてT_1rho$マッピングを学習する自己教師型学習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） (Thu, 7 Jul 2022 06:10:34 GMT)
Semi-unsupervised Learning for Time Series Classification [1.9]
時系列はユビキタスで、本質的に分析が困難で、最終的にラベルやクラスタになる。時系列データを分類するための半教師なし学習のための深いガウス混合モデルSuSL4TSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:59:38 GMT)
BMD-GAN: Bone mineral density estimation using x-ray image decomposition into projections of bone-segmented quantitative computed tomography using hierarchical learning [1.9]
そこで本研究では,QCTを用いて生成的対位ネットワーク(GAN)を訓練し,X線画像を骨分節QCTの投影に分解する手法を提案する。変形性膝関節症患者200名を対象に, 予測真理と地上真理のピアソン相関係数が0.888であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:33:12 GMT)
Performance analysis of quantum harmonic Otto engine and refrigerator under a trade-off figure of merit [1.9]
量子オットーエンジンと冷凍サイクルの最適性能について検討する。熱機関(冷凍機)の場合、選択されたトレードオフの利点は効率的な電力機能である。そこで本研究では,非断熱駆動が熱機械の性能に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:28:18 GMT)
Evaluating Human-like Explanations for Robot Actions in Reinforcement Learning Scenarios [1.7]
我々は、自律ロボットが行動を実行した後の目標を達成するために、成功の確率から構築された人間のような説明を活用している。これらの説明は、人工知能の手法の経験がほとんど、あるいはほとんどない人々によって理解されることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:40:24 GMT)
Relativistic Conceptions of Trustworthiness: Implications for the Trustworthy Status of National Identification Systems [1.5]
この記事では、期待指向のアカウントと呼ばれる、信頼度に関する新しい説明の概要を紹介する。信頼すべきことは、社会的依存の状況における信頼者の期待に伴うエラーを最小限に抑えることである。本報告では,期待指向会計の特徴を概説するとともに,信頼に値するNISの設計,開発,管理にこの説明がもたらす意味について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:14:35 GMT)
Self-Supervised Velocity Estimation for Automotive Radar Object Detection Networks [1.5]
本稿では,自動車レーダデータに基づく物体検出ネットワークを用いて物体の速度を学習する手法を提案する。提案手法は,速度に対する独自の訓練信号を生成するという点で,自己指導型である。公開されているnuScenesデータセットの実験では,提案手法が完全に教師付きトレーニングの速度推定性能にほぼ達していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:15:12 GMT)
A Novel IoT-based Framework for Non-Invasive Human Hygiene Monitoring using Machine Learning Techniques [1.4]
本稿では,振動センサを用いたヒト衛生モニタリングのための新しい枠組みを提案する。アプローチは、実用的な囲いにおける、ジオフォンセンサ、ディジタイザ、コスト効率の高いコンピュータボードの組み合わせに基づいている。バイナリ分類のためのサポートベクトルマシンの適用は、異なる衛生習慣の分類において95%の有望な精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:48:48 GMT)
A New Approach to Quantum Computing Multi-Qubit Generation and Development of Quantum Computing Platform with Magnetic Resonance Imaging Techniques [1.4]
MRIに基づく量子ビット生成および量子ビット符号化技術により、全く新しい量子コンピューティングプラットフォームの開発が可能となった。新しいMRIベースの量子ビット生成および量子ビット符号化技術により、全く新しい量子コンピューティングプラットフォームの開発が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:24:24 GMT)
Hyper-Universal Policy Approximation: Learning to Generate Actions from a Single Image using Hypernets [1.4]
ユニバーサル・ポリシー・ファンクション(UPF、Universal Policy Functions)は、新しい、目に見えない環境に一般化するステート・ツー・アクション・マッピングである。単一画像からタスクと環境条件の小さなポリシーネットワークを生成するハイパーネットワークベースのモデルであるHyper-Universal Policy Approximator (HUPA)を提案する。以上の結果から,HUPAsは,サイズに制約のある生成ポリシに対して,埋め込みベースの代替手段を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:42:54 GMT)
On the instrumental variable estimation with many weak and invalid instruments [1.3]
線形インスツルメンタル変数(IV)モデルにおける同定計算の基本的課題について検討する。一般に「ifと only」の識別はできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:31:34 GMT)
Multi-objective Optimization of Notifications Using Offline Reinforcement Learning [1.2]
我々はマルコフ決定過程として準リアルタイム通知決定問題を定式化する。逐次通知決定を最適化するエンドツーエンドのオフライン強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 00:53:08 GMT)
Finite-rate sparse quantum codes aplenty [1.1]
本稿では,制約満足度問題の解法に基づいて,ランダムなマルチキュービット安定化器符号を生成する手法を提案する。この枠組みにより、安定化器の可換化、X/Zバランス、有限レート、空間性、最大度制約を同時に実施できる。現状のCSPソルバを用いて、満足度しきい値の存在を証明できる証拠を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:39:39 GMT)
RWT-SLAM: Robust Visual SLAM for Highly Weak-textured Environments [1.1]
本稿では,この問題を解決するためにRWT-SLAMという新しいビジュアルSLAMシステムを提案する。低テクスチャ環境下で高密度な点マッチングを生成できるLoFTRネットワークを改良し,特徴記述子を生成する。結果のRWT-SLAMは、TUMやOpenLORISなど、さまざまな公開データセットでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:24:03 GMT)
Machine learning of percolation models using graph convolutional neural networks [1.0]
機械学習手法によるパーコレーション閾値の予測は依然として困難である。我々は、教師なしと教師なしの両方の方法でパーコレーションを研究するために、強力なグラフ畳み込みニューラルネットワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:17:40 GMT)
Calibrate to Interpret [1.0]
キャリブレーションと解釈の関係について検討することにより,不確実性と説明可能性の第一の関連性を示す。画像分類タスクで訓練されたネットワークの文脈において、どの程度解釈が信頼度校正に敏感であるかを示す。これは、解釈結果を改善するための簡単なプラクティスを提案することにつながります: Calibrate to Interpret。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:30:52 GMT)
Attention Round for Post-Training Quantization [1.0]
本稿では,アテンションラウンドと呼ばれる新しい定量化手法を提案する。異なる量子化値にマッピングされる確率は、量子化値とwの間の距離と負に相関し、ガウス函数と崩壊する。 ResNet18 と MobileNetV2 では,本論文で提案するポストトレーニング量子化は 1,024 のトレーニングデータと 10 分しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:04:21 GMT)
Multi-Task Lung Nodule Detection in Chest Radiographs with a Dual Head Network [0.8]
肺結節は潜在的肺癌の前駆体となる可能性がある。胸部X線写真解析における結節検出の欠如は依然として一般的な課題である。胸部X線写真解析のためのマルチタスク肺結節検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:29:34 GMT)
Leveraging Log Instructions in Log-based Anomaly Detection [0.6]
本稿では,システムログからの信頼性と実用的な異常検出手法を提案する。 1000以上のGitHubプロジェクトのソースコードからログインストラクションを備えた異常検出モデルを構築することで、関連する作業の一般的な欠点を克服する。提案手法はADLILogと呼ばれ,興味あるシステム(ターゲットシステム)からのログ命令とデータを組み合わせて,深層ニューラルネットワークモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:22:10 GMT)
Comment on "Vindication of entanglement-based witnesses of non-classicality in hybrid systems" [0.5]
量子-古典的相互作用のモデルは、古典的な仲介者による絡み合いの生成を可能にするものと、そうでないものとの2つのクラスに分類される。第一級の既知のメンバーは、仲介者を「古典的」システムとしてモデル化することができず、非局所的であることを示す。従って、マルコナートとマルレットが引用した定理の極限の外側にある量子古典的相互作用によって絡み合いの発生を許容するモデルが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:39:48 GMT)
Near horizon aspects (and beyond) of acceleration radiation of an atom falling into a large class of static spherically symmetric black hole geometries [0.3]
我々は、多数の静的球対称ブラックホールに属するブラックホール計量の近地平面面(およびその向こう側)を考える。解析の次の部分は、Garfinkle-Horowitz-Strominger (GHS) ブラックホールの地平面の明るい加速放射エントロピー(HBAR)を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 02:51:40 GMT)
Planning with RL and episodic-memory behavioral priors [0.2]
行動の事前から学ぶことは、エージェントをランダムな探索ポリシーでブートストラップする方法として有望だ。強化学習環境における効果的な探索と学習にこれらの行動先行を活用できる計画に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:04:54 GMT)
gym-DSSAT: a crop model turned into a Reinforcement Learning environment [0.0]
本稿では,リアルな作物管理タスクのためのオープンソースのRL環境を提案する。ジムDSSAT(英語: gym-DSSAT)は、農業技術移転のための意思決定支援システム(DSSAT)のジムインタフェースである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:45:02 GMT)
Violating the KCBS inequality with a toy mechanism [0.0]
KCBSの不平等に反する実験データを生成するために、古典物理学の法則に従う古典的な物体を用いる「思考実験」を示す。その考え方は、議論を単純化し、実際の実験や純粋に理論的な観点から、問題に光を当てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:40:05 GMT)
Vessel-following model for inland waterways based on deep reinforcement learning [0.0]
本研究の目的は、複雑な車両動特性と環境障害に対するRLに基づく車両追従の実現可能性を検討することである。そこで本研究では,現実的な船舶力学に基づく内陸水路の船体追従モデルを構築した。モデルでは,すべてのシナリオにおいて安全で快適な運転が示され,優れた一般化能力が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:19:03 GMT)
Variational multiscale reinforcement learning for discovering reduced order closure models of nonlinear spatiotemporal transport systems [0.0]
閉包モデルは、多くの非線形力学系において、順序表現の減少による損失を考慮に入れるのに一般的である。本研究では,ガレルキン射影に基づく縮小順序モデルの安定化を目的とした動的閉包モデルと探索フレームワークを提案する。まず、モード依存クロージャポリシーを発見するためのマルチモーダルRL(MMRL)を提案する。次に,報奨関数の設計において,高忠実度データへのアクセスを必要とせずに閉包モデルを発見するために,変分多スケールRL (VMRL) アプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:58:47 GMT)
Uncertainty of Atmospheric Motion Vectors by Sampling Tempered Posterior Distributions [0.0]
衛星画像から抽出した大気移動ベクトル(AMV)は、地球規模で観測できる唯一の風観測である。 AMVを推定するためにいくつかのベイズモデルが提案されているが、推定誤差を徹底的に評価する手法はほとんどない。本研究では、勾配に基づくマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムを用いて、AMVの予測誤差の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 09:23:03 GMT)
Transport characteristics of a $\mathcal{PT}$-symmetric non-Hermitian system: Effect of environmental interaction [0.0]
環境を媒介とする相互作用は、一般に、物理的利得と損失のバランスの取れた分布を持つパリティ時対称非エルミート系によって記述できる。文献では、従来のジャンクション電流とともに、バイアス駆動円形電流と呼ばれる別の電流がループ幾何学で確立できることが知られている。さらにこの電流は、少数のTeslaに到達できる強い磁場を誘導する。このような問題に対処するため、接合構成をタイトバインディングフレームワーク内で記述する2末端環幾何を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:11:34 GMT)
Towards Knowledge-based Mining of Mental Disorder Patterns from Textual Data [0.0]
メンタルヘルス障害は、すべての国の経済と健康に深刻な影響をもたらす可能性がある。精神疾患の早期徴候の特定は不可欠である。例えば、うつ病は個人の自殺リスクを高める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:04:43 GMT)
Theory of Ergodic Quantum Processes [0.0]
任意の相関関係と非無視的デコヒーレンスを持つ量子チャネルの一般的なエルゴード列を考える。両部エンタングルメントのエントロピーを正確に計算できるような,任意のカットにまたがるエンタングルメントスペクトルを計算する。この結果の他の物理的意味は、ほとんどのフロケット相は準安定であり、大きな深さ制限のノイズランダム回路は量子的絡み合いに関しては自明であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:01:33 GMT)
The use of deep learning enables high diagnostic accuracy in detecting syndesmotic instability on weight-bearing CT scanning [0.0]
遅発性滑膜不安定症の診断は、足関節の著しい致死性および急激な変化をもたらす可能性がある。 Weight-bearing Computed Tomography (WBCT) は, 早期かつ確実なシナデミック不安定性の検出に有望な可能性を示唆している。 We developed three deep learning (DL) model for analyze WBCT scans to recognize syndesmosis instability。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:49:37 GMT)
The Quantum Approximate Optimization Algorithm performance with low entanglement and high circuit depth [0.0]
変分量子アルゴリズムは、現在の雑音量子コンピュータを使用する最も広範な方法の1つである。最適化問題の解法における絡み合いの役割について検討する。ここでは, 絡み合いが MaxCut と Exact Cover 3 問題において軽微な役割を担っていると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:21:36 GMT)
The Quantum Approximate Optimization Algorithm at High Depth for MaxCut on Large-Girth Regular Graphs and the Sherrington-Kirkpatrick Model [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は最適化問題の近似解を求める。任意の深さで$D$に対して性能を評価するための反復式を任意の深さ$p$で与える。我々は、QAOAが無限大の$p$でパリの価値を達成できるという楽観的な予想を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:35:52 GMT)
The Axiom of Choice and the No-Signaling Principle [0.0]
集合論の基本的な仮定である選択公理が、我々の最高の物理理論の柱の1つに対する標準的理解の見直しにつながることを示す。機能的(決定論的)な符号なし資源は確率的リソースよりも強い可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:35:04 GMT)
Symmetry breaking slows convergence of the ADAPT Variational Quantum Eigensolver [0.0]
2つの強い相関系を用いたADAPT-VQEの性能に及ぼす対称性の破れの影響について検討した。我々は、フェルミオンハミルトニアンの基準状態における対称性の破れと軌道マッピングがADAPT-VQEのコンパクト性と性能に与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 03:09:54 GMT)
Stochastic optimal well control in subsurface reservoirs using reinforcement learning [0.0]
本稿では,パラメータの不確実性分布の最適制御を行うためのモデルフリー強化学習フレームワークのケーススタディを提案する。原理的には、RLアルゴリズムは数値報酬信号の最大化のために最適な行動ポリシーを学習することができる。提案手法は,2つの水面流動試験ケースに対して,2つの最先端RLアルゴリズム,PPO,A2Cを用いて数値計算を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:34:23 GMT)
Sensitivity Analysis on Transferred Neural Architectures of BERT and GPT-2 for Financial Sentiment Analysis [0.0]
本稿では,事前学習したGPT-2モデルとBERTモデルを用いて,トランスファーニューラルアーキテクチャの性能と感度について検討する。また, GPT-2 と BERT の初期レイヤには,維持すべき必須ワードパターン情報が含まれていることも明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:38:07 GMT)
SC2EGSet: StarCraft II Esport Replay and Game-state Dataset [0.0]
この研究は、StarCraft II esportsトーナメントから生のファイルと事前処理されたファイルを提供することで、幅広い科学コミュニティにエスポートを開放することを目的としている。トーナメントマッチをゲームエンジンで生成し,低レベルアプリケーションプログラミングインタフェース(API)ライブラリを用いてデータ抽出を行った。私たちのデータセットには、2016年以来のスタークラフトIIトーナメントのメジャーおよびプレミアのリプレイが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:52:53 GMT)
Rotated ansatz for approximate counterdiabatic driving [0.0]
本稿では,実験的にアクセス可能な近似CDプロトコルを体系的に生成する新しい変分回転アンサッツ(RA)を提案する。我々は、状態準備と断熱量子コンピューティングアルゴリズムに対する我々のアプローチを数値的にベンチマークし、RAプロトコルを用いることで性能が大幅に向上することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:00:09 GMT)
Robust optimal well control using an adaptive multi-grid reinforcement learning framework [0.0]
強化学習は、堅牢な最適ウェルコントロール問題を解決するための有望なツールである。提案するフレームワークは、最先端のモデルフリーポリシーベースのRLアルゴリズムを用いて実証される。計算効率の顕著な向上は,提案したフレームワークを用いて,1つのファイングリッドの計算コストの約60～70%を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:08:57 GMT)
Real-time evolution of SU(3) hadrons on a quantum computer [0.0]
超伝導量子コンピュータ上の一次元SU(3)ゲージ理論において、テトラクォーク物理学のリアルタイム進化を行う。我々の実験は3色の自由度を持つクォーク、すなわちQCDのゲージ群を含む最初の量子計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 17:55:55 GMT)
Quantum phase estimation in presence of glassy disorder [0.0]
回路に多数の補助量子ビットが関与している場合、確率は実際の障害の種類に依存せず、障害の平均と強さにのみ依存する。障害の強度に対する確率の依存性は凸遷移であり、対数依存は摂動点と使用される補助量子ビットの数の間に見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:34:23 GMT)
Quantum metrology with imperfect measurements [0.0]
本研究は,N$プローブを局所的な測定で読み出し雑音を発生させる場合,最適感度は測定の不完全さの相違を許容する制御操作に大きく依存することを示す。我々は,NV中心磁力計の例とともに,ビットフリップ誤差を伴うスピン=1/2$のプローブが2回のアウトカム測定に影響を及ぼすスキームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:21:44 GMT)
Quantum Fourier states and gates: Teleportation via rough entanglement [0.0]
量子フーリエゲート (QFG) は量子フーリエ変換 (QFT) とSWAPゲートの正確な組み合わせから生じる量子ゲートの族である。この新しいツールにより、テレポーテーションはある程度の絡み合いによってのみ起こるものではなく、粗絡みとして知られる不完全な絡み合いでも可能であることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:21:55 GMT)
Quantum Computing for Rotating, Charged and String Theory Black Holes [0.0]
我々は,3次元回転バナドス・タイテルボイム・ザネリ(BTZ)ブラックホールを含む4種類のブラックホールを量子コンピューティングを用いて研究した。ハミルトニアンに加えて、ブラックホールの量子状態を記述する上で重要な役割を果たす質量作用素が存在する。我々はこれらの演算子のスペクトルを古典的および量子コンピューティングを用いて計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 04:48:15 GMT)
Quantum Advantage in Variational Bayes Inference [0.0]
非古典的量子アニール法に基づく変分ベイズ(VB)推論アルゴリズムについて検討する。このような優れた性能は、量子力学の鍵となる概念に根ざしていることを示す。また,QAVBの更新式は,ステップ毎に$lceil log K rceil$ qubitsと$mathcalO (K)$演算を用いて実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 06:06:36 GMT)
Quantifying Electron Entanglement Faithfully [0.0]
絡み合いは現代物理学の最も魅力的な概念の1つである。電子軌道間の絡み合いの相対エントロピーの式を導出する。量子科学の幅広い応用性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:32:12 GMT)
Privacy-Preserving Synthetic Educational Data Generation [0.0]
参加者のプライバシーを保護できる教育データ生成モデルを提案する。ナイーブな偽名化がいかにして再識別の脅威につながるかを示し、プライバシを保証するためのテクニックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:12:43 GMT)
Patient-specific modelling, simulation and real time processing for constrictive respiratory diseases [0.0]
喘息は呼吸系の慢性疾患であり、大きな障害と社会的負担を引き起こす。世界の人口は5億人を超え、2011年の米国における費用は5600億ドルを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:20:07 GMT)
Part-of-Speech Tagging of Odia Language Using statistical and Deep Learning-Based Approaches [0.0]
本研究は,条件付きランダムフィールド (CRF) と深層学習に基づくアプローチ (CNN と Bi-LSTM) を用いて,Odia の音声タグ作成を支援することを目的とする。文字列の特徴を持つBi-LSTMモデルと事前学習した単語ベクトルは,最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:15:23 GMT)
On the design and analysis of near-term quantum network protocols using Markov decision processes [0.0]
マルコフ決定過程(MDP)に基づく短期量子ネットワークの理論 MDPは、短期量子ネットワークのためのプロトコルをモデル化するための正確で体系的な数学的枠組みを提供する。新しい結果から, 定常状態におけるメモリカットオフポリシが最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:18:59 GMT)
Multisymplectic Formulation of Deep Learning Using Mean--Field Type Control and Nonlinear Stability of Training Algorithm [0.0]
我々は,マルチシンプレクティック構造を持つ流体力学系として,ディープニューラルネットワークのトレーニングを定式化する。そのため、ディープニューラルネットワークは微分方程式を用いてモデル化され、平均場型制御を用いて学習する。数値スキームは、多重シンプレクティック構造を持つ流体力学系の正確な解でもある近似解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:14:12 GMT)
Multimodal Feature Extraction for Memes Sentiment Classification [0.0]
本稿では,Deep Learning アプローチを用いたマルチモーダルミーム分類のための特徴抽出を提案する。ミーム(英: meme)は、ソーシャルメディアプラットフォーム上で若い世代が共有する写真やビデオであり、文化的に関係のある考えを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:21:52 GMT)
Multimodal E-Commerce Product Classification Using Hierarchical Fusion [0.0]
提案手法は,本課題における一助モデルの性能と類似モデルの性能を有意に向上させた。我々は,複数のヒューズ技術を用いて実験を行い,単一モーダルネットワークの個別埋め込みを結合する最も優れた手法は,結合と特徴ベクトルの平均化によるものであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:04:42 GMT)
Multi-Label Retinal Disease Classification using Transformers [0.0]
新たな多ラベル網膜疾患データセットである MuReD が構築され、眼底疾患分類のために公開されているデータセットが多数使用されている。広範な実験によって最適化されたトランスフォーマーベースのモデルは、画像解析と意思決定に使用される。この手法は, 疾患検出と疾患分類のためのAUCスコアの7.9%と8.1%の精度で, 同じ課題における最先端の作業よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:19:45 GMT)
Minimax formula for the replica symmetric free energy of deep restricted Boltzmann machines [0.0]
制限ボルツマンマシンに最もよく使用されるディープアーキテクチャの自由エネルギーについて検討する。いわゆるレプリカ対称和則の誤差項はサドル点として最適化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:45:18 GMT)
Machine Learning to Predict Aerodynamic Stall [0.0]
畳み込みオートエンコーダは、翼の空気力学シミュレーションのデータベースを用いて訓練される。目的は, 屋台を予測し, 翼圧力分布の線形応答と非線形応答を区別するオートエンコーダの能力を調べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:50:10 GMT)
Local approximation for perfect discrimination of quantum states [0.0]
量子状態の識別には、可能な状態の集合から与えられた状態を特定することが含まれる。パーティが複数ラウンドのローカル操作や古典的コミュニケーションを制約されている場合、完全状態判別は不可能であることが多い。 LOCCによる完全判別は、最小限の値が与えられたマルチパーティイト系では、より少ない状態の UPB は存在しないことを意味するような、最小限の製品ベース(UPB)では不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:12:47 GMT)
Layers, Folds, and Semi-Neuronal Information Processing [0.0]
我々は、層状表現能力を示すエンボダイドエージェントの一種であるメタ脳モデルを用いている。この能力を説明する可能性のある2つの候補構造 – 折り畳みと階層化 – に注目します。本研究は, 生体シミュレーションの文脈において, メタブレイン法がエノキシビズム, ホリズム, 認知処理の研究にどのように役立つか, という議論から締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:47:23 GMT)
Joint measurements through quantum broadcasting [0.0]
本研究では,入力量子状態とブロードキャストチャネルの2つの出力の局所的な測定を行った後,入力量子状態とブロードキャストチャネルとの同時計測について検討した。しかし、完全な放送やクローン化が不可能なため、このスキームは全ての量子可観測器に対して完全な関節可観測器を生成することはできない。局所的シャープ観測可能量に対しては、目的の関節観測可能量が局所的シャープ観測可能量のテンソル積に支配される限り、これは常に可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:15:08 GMT)
Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition Aggregation Network and A New Benchmark [0.0]
多様な画像のパワーを利用する軽量な特徴分解集約ネットワーク(FDAN)を提案する。特に,特徴詳細とコントラストの学習可能な分離が可能な特徴分解ブロック(FDB)を設計する。 SR-ITM, ie, SRITM-4K のベンチマークデータセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:16:36 GMT)
Information Compression and Performance Evaluation of Tic-Tac-Toe's Evaluation Function Using Singular Value Decomposition [0.0]
我々は特異値分解(SVD)によるゲームTic-Tac-Toeの評価関数を近似した。その結果,性能を著しく低下させることなく,評価関数の情報量を70%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 12:40:24 GMT)
HierarchicalForecast: A Python Benchmarking Framework for Hierarchical Forecasting [0.0]
HierarchicalForecastライブラリには、データセット、評価メトリクス、統計ベースラインモデルのコンパイルされたセットが含まれている。私たちのPythonベースのフレームワークは、統計学、計量モデル、機械学習予測研究のギャップを埋めることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 18:21:33 GMT)
Gravity entanglement, quantum reference systems, degrees of freedom [0.0]
重力による絡み合い効果の物理的解釈について議論する。私たちは、絡み合いを媒介する単一の重力的な自由度を指差します。 LOCC定理と効果の解釈との関係を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 07:59:38 GMT)
Extensive multipartite entanglement from su(2) quantum many-body scars [0.0]
我々は、Rydberg原子のPXPモデルにおいて、多粒子エンタングルメントのシグネチャを数値的に研究する。以上の結果から,量子化メトロジーの資源として有意なポテンシャルを持つスカーレッド状態の多部相関構造が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:12:01 GMT)
ExpansionNet: exploring the sequence length bottleneck in the Transformer for Image Captioning [0.0]
本稿では,入力シーケンスを動的あるいは静的に,異なるシーケンス長を持つ新しいメソッドに変換する拡張メカニズム'を提案する。このような手法を利用して,MS-COCO 2014データセット上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 14:37:02 GMT)
Entanglement spectra of non-chiral topological (2+1)-dimensional phases with strong time-reversal breaking, Li-Haldane state counting, and PEPS [0.0]
2+1)-D-キラル位相の波動関数の同定には、Li-Haldane対応がよく用いられる。ここでは、ある射影絡み合った状態(PEPS)の波動関数の状態について考察する。逆エンタングルメントギャップスケールよりもはるかに小さい円周に対して、いくつかのトポロジカルセクターでは低層ESがキラルに見える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:56:54 GMT)
Demonstrating backflow in classical two beams' interference [0.0]
2つのビームの照射量が等しいときに最大視認率が生じるとともに、ビーム強度の比がユニティから逸脱するので、フレキシブルな視認性が低下する。本研究では,この波面内の逆流現象を実験的に観察する。バックフローは光学(レトロプロパゲート光)と、系のスペクトル内に局所的な位相勾配が存在しない量子力学の両方に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:52:21 GMT)
Decentralized digital twins of complex dynamical systems [0.0]
動的システムのための分散双対(DDT)フレームワークを提案する。計算科学・工学応用におけるDDTパラダイムの展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 19:44:42 GMT)
Cracking the Quantum Advantage threshold for Gaussian Boson Sampling [0.0]
本稿では,任意の測定結果の確率を求める近似アルゴリズムを提案する。ラップトップ上の70モードデバイスでは、我々の近似は実験装置と競合する精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 16:17:38 GMT)
Color-Tunable Mixed-Cation Perovskite Single Photon Emitters [0.0]
混合カチオンペロブスカイト量子ドットの族は、室温で光安定で構成的に調整可能な単一光子放出を示す。この研究で研究された混合カチオンペロブスカイト量子ドットは、発色可能な単一光子エミッタを実現するための新しいプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:09:08 GMT)
CoQAR: Question Rewriting on CoQA [0.0]
CoQARは、Conversational Question-AnsweringデータセットのCoQAから4.5ドルの会話を含むコーパスである。 CoQARは、質問パラフレーズ、質問書き換え、会話型質問応答の3つのタスクの教師あり学習に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 11:47:22 GMT)
Categories of Kirchhoff relations [0.0]
AffLagRel_Fの自然なサブカテゴリとして電気回路(電場Fに一般化)が発生する。特に、Kirchhoff の関係からなる部分圏を、全運動量を保存するか、または等価に Kirchhoff の現在の法則を満たすラグランジュ関係(英語版)(Lagrangian relations)として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 21:37:28 GMT)
Can Language Models perform Abductive Commonsense Reasoning? [0.0]
帰納的推論(英: Abductive Reasoning)は、一連の観測から最も妥当な仮説を推測するタスクである。この問題に対処する最もよく知られたベンチマークは、aNLIとaNLGである。私は、この問題を解決するために試みられた方法論をレビューし、ベースラインモデルを再実装し、現在のアプローチが持つ弱点を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:52:24 GMT)
Bayesian Modeling of Language-Evoked Event-Related Potentials [0.0]
本稿では, 単語素因とニューラル応答を関連づけた実験データを用いて, 事象関連電位を解析するためのベイズ的アプローチを提案する。本モデルでは,単語代入が事象関連ポテンシャルのほとんどの構成要素に与える影響を推定し,よりリッチなデータ記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 15:58:17 GMT)
Backpropagation on Dynamical Networks [0.0]
本稿では,リカレントニューラルネットワークのトレーニングによく使用されるBPTTアルゴリズムに基づくネットワーク推論手法を提案する。局所ノードダイナミクスの近似は、まずニューラルネットワークを用いて構築される。得られた局所モデルと重み付けによるフリーラン予測性能は、真のシステムに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 05:22:44 GMT)
An adaptive quantum approximate optimization algorithm for solving combinatorial problems on a quantum computer [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、最適化問題を解くハイブリッド変分量子古典アルゴリズムである。我々は,QAOAの反復バージョンを開発し,特定のハードウェア制約に適応することができる。アルゴリズムをMax-Cutグラフのクラス上でシミュレートし、標準QAOAよりもはるかに高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 20:23:33 GMT)
An Exploration of How Training Set Composition Bias in Machine Learning Affects Identifying Rare Objects [0.0]
まれなクラスの例を誇張して無視されないようにするのが一般的である。また、ソースタイプのバランスがほぼ等しくなるような制限されたデータでトレーニングする練習も頻繁に行われます。ここでは、これらのプラクティスが、過剰な割り当てソースからレアクラスのモデルに偏りがあることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 10:26:55 GMT)
Algebraic and machine learning approach to hierarchical triple-star stability [0.0]
階層型三つ星系の安定性を決定するための2つの方法を提案する。 1つ目は、Mardling & Aarseth (2001) の半解析的安定性基準の改善である。二つ目は機械学習のアプローチで、3重星系を「安定かつ不安定」と分類するために多層パーセプトロン(MLP)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 08:29:17 GMT)
A Hybrid Approach for Binary Classification of Imbalanced Data [0.0]
本稿では,データブロック構築,次元減少,アンサンブル学習を併用したハイブリットアプローチHADRを提案する。我々は、8つの不均衡な公開データセットの性能をリコール、G平均、AUCで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 13:09:06 GMT)