Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Visual Representation Learning with Transformer: A Sequence-to-Sequence Perspective [105.7]
本稿では,視覚表現学習をシーケンス・ツー・シーケンス予測タスクとして扱う。具体的には,イメージをパッチのシーケンスとしてエンコードする純粋なトランスフォーマーをデプロイする。グローバルコンテキストをTransformerの各レイヤでモデル化することで、より強力な視覚表現を学習して、視覚タスクのより優れた処理を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:49:35 GMT)
Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection [103.8]
本稿では回転分離型IoU(RDIoU)法を提案する。我々のRDIoUは、回転変数を独立項として分離することで、回帰パラメータの複雑な相互作用を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:35:23 GMT)
Assaying Out-Of-Distribution Generalization in Transfer Learning [103.6]
私たちは、経験的に対処するメッセージの相違を強調して、以前の作業の統一的なビューを取ります。私たちは9つの異なるアーキテクチャから、多数の、あるいは少数の設定で31K以上のネットワークを微調整しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:52:33 GMT)
Hierarchical Feature Alignment Network for Unsupervised Video Object Segmentation [99.7]
外観・動作特徴アライメントのための簡潔で実用的で効率的なアーキテクチャを提案する。提案されたHFANはDAVIS-16の最先端性能に到達し、88.7ドルのmathcalJ&mathcalF$Meanを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:23:22 GMT)
Open-world Semantic Segmentation via Contrasting and Clustering Vision-Language Embedding [95.8]
本研究では,様々なオープンワールドカテゴリのセマンティックオブジェクトを高密度アノテーションを使わずにセマンティックオブジェクトのセマンティックオブジェクトのセマンティック化を学習するための,新しいオープンワールドセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスパイプラインを提案する。提案手法は任意のカテゴリのオブジェクトを直接分割し、3つのベンチマークデータセット上でデータラベリングを必要とするゼロショットセグメンテーション法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:43:47 GMT)
MoEC: Mixture of Expert Clusters [93.6]
Sparsely Mixture of Experts (MoE)は、安価な計算オーバーヘッドを持つ有望なスケーリング能力のため、大きな関心を集めている。 MoEは密度の高い層をスパースの専門家に変換し、ゲートルーティングネットワークを使用して専門家を条件付きで活性化させる。しかし、専門家の数が増加するにつれて、乱雑なパラメータを持つMoEはデータアロケーションの過度な調整とスパースに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:09:55 GMT)
Dynamic Prototype Mask for Occluded Person Re-Identification [88.8]
既存の手法では、目に見える部分を識別するために、余分なネットワークによって提供される身体の手がかりを利用することで、この問題に対処している。 2つの自己明快な事前知識に基づく新しい動的プロトタイプマスク(DPM)を提案する。この条件下では、隠蔽された表現は、選択された部分空間において自然にうまく整列することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:31:13 GMT)
Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications [88.7]
次世代システムは、メッセージセマンティクスを折り畳み、コミュニケーションの目標を設計に組み込むことによって、潜在的に豊かになる。このチュートリアルは、初期適応、セマンティック・アウェア、タスク指向コミュニケーションから始まり、現在までの取り組みを要約する。その焦点は、情報理論を利用して基礎を提供するアプローチと、意味論やタスク対応コミュニケーションにおける学習の重要な役割である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:00:57 GMT)
ESPnet-SE++: Speech Enhancement for Robust Speech Recognition, Translation, and Understanding [86.5]
本稿では,音声分離と拡張をESPnetツールキットに統合する最近の進歩について述べる。新しいインタフェースは、音声認識(ASR)、音声翻訳(ST)、音声言語理解(SLU)など、音声強調フロントエンドと他のタスクを併用するように設計されている。その結果,SEフロントエンドとバックエンドタスクの統合は,ASR以外のタスクにおいても有望な研究方向であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:55:29 GMT)
Action Quality Assessment with Temporal Parsing Transformer [84.1]
行動品質評価(AQA)は、作業の理解と解決に重要である。本稿では,時間的部分表現に包括的特徴を分解する時間的パーシング変換器を提案する。提案手法は,3つの公開AQAベンチマークにおける先行研究よりもかなりのマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:29:05 GMT)
Dual Adaptive Transformations for Weakly Supervised Point Cloud Segmentation [78.7]
弱制御点雲分割のための新しいDATモデル(textbfDual textbfAdaptive textbfTransformations)を提案する。我々は,大規模S3DISデータセットとScanNet-V2データセットの2つの人気バックボーンを用いたDATモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:43:14 GMT)
ML-BPM: Multi-teacher Learning with Bidirectional Photometric Mixing for Open Compound Domain Adaptation in Semantic Segmentation [78.2]
オープン化合物ドメイン適応(OCDA)は、ターゲットドメインを複数の未知の同質体の化合物とみなしている。目的とするサブドメインに適応するために,双方向光度ミキシングを用いたマルチテキサフレームワークを提案する。適応蒸留を行い、学生モデルを学習し、整合性正規化を適用して生徒の一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:30:48 GMT)
Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain [77.9]
本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:43:15 GMT)
Cycle Encoding of a StyleGAN Encoder for Improved Reconstruction and Editability [76.7]
GANインバージョンは、事前訓練されたGANの潜在空間に入力イメージを反転させることを目的としている。 GANの逆転の最近の進歩にもかかわらず、歪みと編集性の間のトレードオフを軽減するための課題は残されている。本稿では、まず入力画像をピボットコードと呼ばれる潜在コードに反転させ、次に、入力画像を正確にピボットコードにマッピングできるようにジェネレータを変更する2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:10:16 GMT)
RCLane: Relay Chain Prediction for Lane Detection [76.6]
本稿では,リレーチェーン予測に基づく車線検出手法を提案する。当社の戦略では,TuSimple,CULane,CurveLanes,LLAMASの4つの主要なベンチマーク上で,最先端の新たなベンチマークを確立することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:48:39 GMT)
Fast-MoCo: Boost Momentum-based Contrastive Learning with Combinatorial Patches [75.4]
この研究は運動量に基づくコントラスト学習フレームワークを再考し、2つの拡張ビューが1つの正のペアだけを生成する非効率性を同定する。我々は2つの拡張ビューから複数の正のペアを構築するためにパッチを利用する新しいフレームワークであるFast-MoCoを提案する。 100エポックでトレーニングされたFast-MoCoは、800エポックでトレーニングされたMoCo v3と同様、73.5%の線形評価精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:45:08 GMT)
Human-guided Collaborative Problem Solving: A Natural Language based Framework [74.3]
私たちのフレームワークは3つのコンポーネントで構成されています - 自然言語エンジンが言語発話を形式表現と逆変換に解析します。このフレームワークが、Minecraftベースのブロックワールドドメインにおける協調的なビルディングタスクにおいて、協調的な問題解決の鍵となる課題に対処する能力について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:52:37 GMT)
Metadata Representations for Queryable ML Model Zoos [73.2]
機械学習(ML)の実践者や組織は、事前訓練されたモデルのモデル動物園を構築しており、モデルの性質を記述するメタデータを含んでいる。メタタダは現在標準化されておらず、表現力は限られている。本稿では,MLモデルのメタデータ表現と管理の標準化を提唱し,そのメタデータの管理とクエリを支援するツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:04:14 GMT)
Time Is MattEr: Temporal Self-supervision for Video Transformers [72.4]
我々は、時間的ダイナミクスをよりよく学習するために、ビデオモデルのための単純で効果的な自己教師型タスクを設計する。ビデオフレームの時間順序を余分な自己監督として学習し、ランダムにシャッフルされたフレームを低信頼出力に強制する。様々なビデオ行動認識タスクにおいて,本手法の有効性と最先端のビデオ変換器との互換性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:44:08 GMT)
Neural Greedy Pursuit for Feature Selection [72.4]
我々は,非線形予測問題に対する$P$入力機能のうち,$N$重要な特徴を選択するための欲求アルゴリズムを提案する。ニューラルネットワークをアルゴリズムの予測子として使用し、損失を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:39:16 GMT)
FedX: Unsupervised Federated Learning with Cross Knowledge Distillation [70.7]
FedXは教師なしのフェデレーション学習フレームワークである。分散化および異質なローカルデータからバイアスのない表現を学ぶ。フェデレートされた設定で、既存の教師なしアルゴリズムのアドオンモジュールとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:56:44 GMT)
Towards Trustworthy Healthcare AI: Attention-Based Feature Learning for COVID-19 Screening With Chest Radiography [70.4]
信頼性を備えたAIモデルの構築は、特に医療などの規制領域において重要である。これまでの研究では、畳み込みニューラルネットワークをバックボーンアーキテクチャとして使用していた。本稿では,視覚変換器を用いた特徴学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:55:42 GMT)
Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network [70.0]
本稿では,Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Networkを紹介する。事前訓練された分類ネットワークの意味的特徴を利用して、意味的特徴空間における明瞭な画像の確率的分布と暗黙的に一致させる。識別画像のセマンティックな分布を学習することで,ネットワークの認知能力を大幅に向上させることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:35:42 GMT)
Green, Quantized Federated Learning over Wireless Networks: An Energy-Efficient Design [68.9]
有限精度レベルは、固定精度フォーマットで重みとアクティベーションを定量化する量子ニューラルネットワーク(QNN)を使用して取得される。提案するFLフレームワークは,ベースラインFLアルゴリズムと比較して,収束までのエネルギー消費量を最大52%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:37:24 GMT)
Multi-view hierarchical Variational AutoEncoders with Factor Analysis latent space [67.6]
本稿では,複数変分オートエンコーダと因子解析潜時空間を組み合わせた新しい手法を提案する。プライベート情報と共有情報の間に、解釈可能な階層的依存関係を作成します。この方法で、新しいモデルは同時に得ることができる: (i) 複数の異種ビューから学習し、 (ii)解釈可能な階層的共有空間を取得し、 (iii)生成モデル間で伝達学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:46:02 GMT)
Probabilistic Reconciliation of Count Time Series [64.5]
ベイズの法則により,底面および上部時系列のベース予測に含まれる情報を融合することにより,確率的和解が得られることを示す。我々は,数列の時間的階層の整合実験を行い,確率的整合よりも大きな改善を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:23:09 GMT)
Invariant Feature Learning for Generalized Long-Tailed Classification [63.1]
我々は,両種類の不均衡を共同で検討するために,一般化長大分類(GLT)を導入する。提案した2つのベンチマーク(ImageNet-GLTとMSCOCO-GLT)では,ほとんどのクラスワイドLTメソッドが退化している。 GLTの最初の強力なベースラインとして不変特徴学習(IFL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:27:42 GMT)
Actor-Critic based Improper Reinforcement Learning [61.4]
我々は,未知のマルコフ決定プロセスに対して,学習者に100万ドルのベースコントローラを付与する不適切な強化学習環境を考える。本稿では,(1)ポリシーグラディエントに基づくアプローチ,(2)単純なアクター・クリティカル・スキームとNatural Actor-Criticスキームを切り替えるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:55:02 GMT)
Show Me What I Like: Detecting User-Specific Video Highlights Using Content-Based Multi-Head Attention [58.4]
そこで本稿では,従来視聴したビデオに表示されていたハイライトクリップに基づいて,対象ビデオの個別化ハイライトを検出する手法を提案する。本手法は,対象物と人的活動の事前学習機能を用いて,好むクリップの内容と対象ビデオの両方を明示的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:59:56 GMT)
Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classification [58.1]
対照的に、CLIPとして知られる事前学習は、大規模な画像テキストペアを使用して視覚表現を学ぶための新しいパラダイムを提供する。 CLIPの適応性を高めるため、既存のメソッドは学習可能なモジュールを微調整する。そこで本研究では,Tip-Adapterと呼ばれる少数ショット分類を行うためのCLIPのトレーニングフリー適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:12:11 GMT)
Few-shot Open-set Recognition Using Background as Unknowns [58.0]
未使用のオープンセット認識は、見知らぬクラスの限られた訓練データしか持たない、目に見える画像と新しい画像の両方を分類することを目的としている。提案手法は,複数のベースラインより優れるだけでなく,3つのベンチマークで新たな結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:19:29 GMT)
ParticleSfM: Exploiting Dense Point Trajectories for Localizing Moving Cameras in the Wild [57.4]
本稿では,一対の光流からの高密度対応に基づく動画の高密度間接構造抽出手法を提案する。不規則点軌道データを処理するために,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。 MPIシンテルデータセットを用いた実験により,我々のシステムはより正確なカメラ軌道を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:19:45 GMT)
Is Vertical Logistic Regression Privacy-Preserving? A Comprehensive Privacy Analysis and Beyond [57.1]
垂直ロジスティック回帰(VLR)をミニバッチ降下勾配で訓練した。我々は、オープンソースのフェデレーション学習フレームワークのクラスにおいて、VLRの包括的で厳密なプライバシー分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:47:30 GMT)
Data-Centric Epidemic Forecasting: A Survey [57.0]
この調査は、様々なデータ駆動の方法論および実践的進歩を掘り下げるものである。疫学的なデータセットと,流行予測に関連する新しいデータストリームを列挙する。また,これらの予測システムの現実的な展開において生じる経験や課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:15:11 GMT)
Learning Action Translator for Meta Reinforcement Learning on Sparse-Reward Tasks [56.6]
本研究は,訓練作業中の行動伝達子を学習するための,新たな客観的機能を導入する。理論的には、転送されたポリシーとアクショントランスレータの値が、ソースポリシーの値に近似可能であることを検証する。本稿では,アクショントランスレータとコンテキストベースメタRLアルゴリズムを組み合わせることで,データ収集の効率化と,メタトレーニング時の効率的な探索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:58:06 GMT)
Target-Driven Structured Transformer Planner for Vision-Language Navigation [55.8]
本稿では,TD-STP(Target-Driven Structured Transformer Planner)を提案する。具体的には,長期目標の明示的な推定を行うため,Imaginary Scene Tokenization機構を考案する。さらに,調査室のレイアウトを構造的かつグローバルな計画のためのニューラルアテンションアーキテクチャにエレガントに組み込んだ構造化トランスフォーマープランナーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:46:21 GMT)
Image Synthesis with Disentangled Attributes for Chest X-Ray Nodule Augmentation and Detection [52.9]
肺癌早期検診では胸部X線像の肺結節検出が一般的である。ディープラーニングに基づくコンピュータ支援診断(CAD)システムは、CXRの結節スクリーニングのために放射線科医をサポートすることができる。このようなデータセットの可用性を損なうため,データ拡張のために肺結節合成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:38:48 GMT)
Comprehensive Graph Gradual Pruning for Sparse Training in Graph Neural Networks [52.6]
本稿では,CGPと呼ばれるグラフの段階的プルーニングフレームワークを動的にGNNに提案する。 LTHに基づく手法とは異なり、提案手法では再学習を必要とせず、計算コストを大幅に削減する。提案手法は,既存の手法の精度を一致させたり,あるいは超えたりしながら,トレーニングと推論の効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:53:45 GMT)
Single Stage Virtual Try-on via Deformable Attention Flows [51.7]
仮想試行は、ショップ内服と基準人物画像が与えられた写真リアルなフィッティング結果を生成することを目的としている。マルチフロー推定に変形性アテンションスキームを適用した,変形性アテンションフロー(DAFlow)を新たに開発した。提案手法は,定性的かつ定量的に最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:01:31 GMT)
Structural Prior Guided Generative Adversarial Transformers for Low-Light Image Enhancement [51.2]
低照度画像強調を実現するために,SPGAT (Structure Prior Guided Generative Adversarial Transformer) を提案する。このジェネレータはU字型のトランスフォーマーをベースとしており、非局所的な情報を探り、画像の鮮明な復元に役立てている。より現実的な画像を生成するために,生成器と識別器のスキップ接続を構築することによって,新しい構造的事前学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:00:36 GMT)
Human-to-Robot Imitation in the Wild [50.5]
本研究では,第三者の視点からの学習を中心に,効率的なワンショットロボット学習アルゴリズムを提案する。実世界における20種類の操作タスクを含む,ワンショットの一般化と成功を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:59:59 GMT)
TTVFI: Learning Trajectory-Aware Transformer for Video Frame Interpolation [50.5]
ビデオフレーム(VFI)は、2つの連続するフレーム間の中間フレームを合成することを目的としている。ビデオフレーム補間用トラジェクトリ対応トランス (TTVFI) を提案する。提案手法は,4つの広く使用されているVFIベンチマークにおいて,他の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:37:49 GMT)
MHR-Net: Multiple-Hypothesis Reconstruction of Non-Rigid Shapes from 2D Views [46.0]
NRSfM(Nor-Rigid Shapes from Motion)を復元する新しい手法であるMHR-Netを提案する。 MHR-Netは、2Dビューのための合理的な再構築セットを見つけることを目的としており、また、セットから最も可能性が高い再構築を選択する。実験により、MHR-NetはHuman3.6M、SURREAL、300-VWのデータセット上で最先端の復元精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:47:03 GMT)
Abstract Demonstrations and Adaptive Exploration for Efficient and Stable Multi-step Sparse Reward Reinforcement Learning [45.0]
本稿では、人間の体験にインスパイアされた2つのコンポーネント、抽象的なデモンストレーションと適応的な探索を統合したDRL探査手法A2を提案する。 A2は、複雑なタスクをサブタスクに分解し、次に学習するサブタスクの正しい順序を提供する。 A2は、一般的なDRLアルゴリズムがこれらの環境でより効率的に安定して学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:56:41 GMT)
What Matters for 3D Scene Flow Network [44.0]
点雲からの3次元シーンフロー推定はコンピュータビジョンにおける低レベルな3次元モーション知覚タスクである。そこで本研究では,初期シーンフロー推定時の逆方向の信頼性検証が可能な,新しい全対全フロー埋め込み層を提案する。提案したモデルは,FlyingThings3Dデータセットで少なくとも38.2%,KITTI Scene Flowデータセットで24.7%,EPE3Dメトリックで,既存のすべてのメソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:27:05 GMT)
Self-Supervision Can Be a Good Few-Shot Learner [42.1]
本稿では,自己監督による学習表現を効果的に非教師なしの少数ショット学習法を提案する。具体的には、低バイアスMI推定器を用いて、インスタンスとそれらの表現の相互情報(MI)を最大化する。自己指導型事前訓練は,適切な条件下で指導型事前訓練より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:23:40 GMT)
Box-supervised Instance Segmentation with Level Set Evolution [41.2]
本稿では,古典的レベルセットモデルと深層ニューラルネットワークを微妙に統合したボックス教師付きインスタンスセグメンテーション手法を提案する。単純なマスク管理SOLOv2モデルを用いて、各インスタンスのレベルセットとして、インスタンス認識マスクマップを予測する。 4つの挑戦的ベンチマークの実験結果から,提案手法の先行性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:59:44 GMT)
Automatic Context Pattern Generation for Entity Set Expansion [40.5]
我々は,エンティティの高品質なコンテキストパターンを自動的に生成するモジュールを開発する。また、前述のGenerAted PAtternsを活用してターゲットエンティティを拡張するGAPAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:40:45 GMT)
FLDetector: Detecting Malicious Clients in Model Poisoning Attacks to Federated Learning [39.9]
フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、モデル中毒攻撃に対して脆弱である。悪意のあるクライアントは、操作されたモデルの更新をサーバに送信することで、グローバルモデルを破壊しました。私たちのFLDetectorは、悪意のあるクライアントの大部分を検出し、削除することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:44:24 GMT)
DH-AUG: DH Forward Kinematics Model Driven Augmentation for 3D Human Pose Estimation [39.1]
本稿では、DH-AUGと呼ばれるDHフォワードキネマティクスモデルによるポーズ拡張ソリューションを提案する。さらに, 単フレーム3次元ポーズ推定器に適用した場合, 従来のベストポーズ拡張法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:37:46 GMT)
Bayesian Generational Population-Based Training [35.7]
Population-Based Training (PBT)は、いくつかの大規模な設定で素晴らしいパフォーマンスを実現している。 PBTスタイルの手法に2つの新しい革新を導入する。これらのイノベーションが大きなパフォーマンス向上につながっていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:57:38 GMT)
HICF: Hyperbolic Informative Collaborative Filtering [35.3]
ハイパーボリック空間は、パワーローな分散ユーザイテムネットワークを記述するのに適している。双曲型モデルでは,どの項目が効果的に推奨できるのか,どの項目が推奨できないのかは明らかでない。本稿では,見出し項目の推薦効率を補うために,ハイカルボリック・コラボレーティブ・フィルタ(HICF)という新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:45:38 GMT)
Structure-aware Editable Morphable Model for 3D Facial Detail Animation and Manipulation [34.9]
本稿では,SEMM(Structure-Aware Editable Morphable Model)を学習することで,顔の細部を表現できるモデルを強化する。 SEMMでは,輪郭線距離場に基づく細部構造表現を導入し,より優れた対応性を確立するために,細部変位を共同でモデル化した。 2つの変換モジュールは、表現のブレンドシェープ重みと年齢値を潜在空間の変化に変換し、効果的な意味的詳細編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:48:07 GMT)
Exploring Disentangled Content Information for Face Forgery Detection [34.8]
畳み込みニューラルネットワークに基づく顔偽造検出法は、トレーニング中に顕著な結果を得たが、テスト中に同等のパフォーマンスを維持するのに苦労した。我々は,検出者が人工的トレースよりも内容情報に注目する傾向があることを観察し,検出者がデータセットの本質的バイアスに敏感であることを示唆した。このキーとなる観察により、コンテンツ情報削除のための容易に組込み可能なゆがみフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:22:32 GMT)
Speech Enhancement Guided by Contextual Articulatory Information [33.8]
本研究では,強調音声における文脈的調音情報の最適化による性能向上のためのSEシステムを提案する。 BPCをベースとしたASRに基づくSEシステムの学習方法として,マルチタスク学習と深層訓練という2つの戦略を開発した。モノフォニックASRで訓練された別のSEシステムとは対照的に、BPCベースのASRは異なる信号対雑音比(SNR)レベルで優れたSE性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:09:05 GMT)
Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition [32.8]
現実のデータは典型的には長い尾の分布を辿り、いくつかの大半がデータの大半を占める。本稿では,不均衡なデータに対する表現学習に着目した。バランス付きコントラスト学習(BCL)における新たな損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:48:59 GMT)
Formal Algorithms for Transformers [31.4]
この文書は、トランスフォーマーアーキテクチャとアルゴリズムの自己完結型、数学的に正確に概観することを目的としている。トランスフォーマーとは何か、どのようにトレーニングされているのか、何に使われているのか、重要なアーキテクチャと最も顕著なモデルのプレビューをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:49:02 GMT)
Exploiting Inter-Sample Affinity for Knowability-Aware Universal Domain Adaptation [28.6]
ユニバーサルドメイン適応(Universal Domain adapt, UDA)は、共通クラスの知識を、ラベルセットに関する事前知識なしで、ソースドメインからターゲットドメインに転送することを目的としている。近年の手法では,未知の標本と既知の標本との親和性を無視しつつ,既知のクラス内での親和性を高めることが望まれている。本稿では,このようなサンプル間の親和性を活かすことで,UDAの性能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） (Tue, 19 Jul 2022 13:49:30 GMT)
PiC: A Phrase-in-Context Dataset for Phrase Understanding and Semantic Search [25.8]
文脈ウィキペディアのページを伴って28Kの名詞句のデータセットであるPiCを提案する。データセットのトレーニングによってランキングモデルの精度が向上し、質問回答モデル(QA)がほぼ人間に近い精度に大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:45:41 GMT)
FakeCLR: Exploring Contrastive Learning for Solving Latent Discontinuity in Data-Efficient GANs [24.2]
Data-Efficient GAN(DE-GAN)は、限られたトレーニングデータで生成モデルを学習することを目的としている。対照的な学習は、DE-GANの合成品質を高める大きな可能性を示している。偽のサンプルに対してのみ対照的な学習を行うFakeCLRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:55:10 GMT)
Contributions of Shape, Texture, and Color in Visual Recognition [24.1]
我々は、画像から形状、テクスチャ、色を明示的に計算するヒューマノイド視覚エンジンを構築している。我々は,HVEが3つの特徴のオブジェクト認識への貢献を要約し,ランク付けできることを示す。我々はHVEエンジンと対応するデータセットをオープンソースにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:47:40 GMT)
Generalizing Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Variational Causal Reasoning [24.1]
Causal Graphは、オブジェクトとイベントの関係に基づいて構築された構造である。 2つのステップを交互に行う理論性能保証フレームワークを提案する。我々の業績改善は因果発見、遷移モデリング、政策トレーニングの活発なサイクルに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:31:16 GMT)
SCARA: Scalable Graph Neural Networks with Feature-Oriented Optimization [23.6]
グラフ計算のための特徴指向最適化を備えたスケーラブルグラフニューラルネットワーク(GNN)であるSCARAを提案する。 SCARAはノードの特徴からグラフの埋め込みを効率的に計算し、機能の結果を選択して再利用することでオーバーヘッドを減らします。利用可能な最大10億のGNNデータセットであるPapers100M(1110万ノード、1.6Bエッジ)を100秒でプリ計算するのが効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:32:11 GMT)
Learning Mutual Modulation for Self-Supervised Cross-Modal Super-Resolution [23.3]
自己監督型クロスモーダル超解像(SR)は、ペア化されたトレーニングデータを取得することの難しさを克服することができる。異なるモードからの低解像度(LR)ソースと高解像度(HR)ガイドイメージのみが利用可能である。本稿では、相互変調戦略によりタスクに取り組む相互変調SR(MMSR)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:54:17 GMT)
Rules Of Engagement: Levelling Up To Combat Unethical CUI Design [23.0]
いわゆる暗黒パターンの先行研究から得られた5次元のインタフェースを簡易に評価する手法を提案する。提案手法はユーザに対して,評価されたインタフェースの操作性を表す数値スコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:02:24 GMT)
ALTO: A Large-Scale Dataset for UAV Visual Place Recognition and Localization [23.0]
ALTOデータセットは、無人航空機の視覚的位置認識手法の開発とベンチマークのためのビジョン中心のデータセットである。このデータセットは2つの長い(約150kmと260km)軌道から成り、オハイオとペンシルバニアの上空をヘリコプターで飛んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:13:44 GMT)
Lazy Estimation of Variable Importance for Large Neural Networks [23.0]
そこで本研究では,重要な推論保証付き縮小モデルを高速かつフレキシブルに近似する手法を提案する。いくつかのデータ生成体制下では,本手法が高速かつ正確であることを示し,季節風予報の例で実世界の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:28:17 GMT)
SphereFed: Hyperspherical Federated Learning [22.8]
主な課題は、複数のクライアントにまたがる非i.i.d.データの処理である。非i.d.問題に対処するために,超球面フェデレートラーニング(SphereFed)フレームワークを導入する。ローカルデータに直接アクセスすることなく, キャリブレーションの解を効率的に, 分散的に計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:13:06 GMT)
Emergent Schr\"{o}dinger cat states during superradiant phase transitions [22.2]
超ラジアント相転移(SPT)は、量子レベルでの光-物質相互作用を理解するために重要である。今回我々は,非古典的フォトニックフィールドの出現を特徴とするSPTの実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:17:44 GMT)
Theseus: A Library for Differentiable Nonlinear Optimization [22.0]
Theseusは、PyTorch上に構築された微分可能な非線形最小二乗(DNLS)最適化のための効率的なアプリケーション依存ライブラリである。 Theseusは、ロボット工学とビジョンにおけるエンドツーエンドの構造化学習のための共通のフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:57:40 GMT)
Over-the-Air Federated Edge Learning with Hierarchical Clustering [21.5]
OTA(Over-the-air)アグリゲーションでは、パラメータサーバ(PS)の助けを借りて、モバイルユーザ(MU)がグローバルモデルに関するコンセンサスに到達することを目標としている。 OTA FLでは、MUはトレーニングラウンド毎にローカルデータを使用してモデルをトレーニングし、同じ周波数帯域を非符号化で同時に送信する。 OTA FLは通信コストが大幅に削減されているが、チャネル効果やノイズの影響を受けやすい。我々は、中間サーバ(IS)を用いてMUがより密集した場所にクラスタを形成する無線ベースの階層FLスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:42:12 GMT)
Learning Long-Term Spatial-Temporal Graphs for Active Speaker Detection [21.5]
複数の話者によるビデオにおけるアクティブな話者検出は難しい課題である。本研究では空間時間グラフ学習フレームワークSPELLを提案する。 SPELLは計算コストのかかる完全連結グラフニューラルネットワークに頼ることなく、すべてのノードの長時間の時間的コンテキストを推論することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:30:35 GMT)
Don't Stop Learning: Towards Continual Learning for the CLIP Model [21.2]
Contrastive Language-Image Pre-Training(CLIP)モデルは、最近提案された大規模プレトレインモデルである。本研究は,CLIPモデルの連続学習問題に関する体系的研究を行う。筆者らは,CLIPモデルの忘れ問題を軽減するために,VR-LwF (Replayed Vocabulary) を用いた学習学習という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:03:14 GMT)
Bayesian Evidential Learning for Few-Shot Classification [20.9]
Few-Shot 分類は、非常に限定されたラベル付きサンプルをベースクラスから新しいクラスに一般化することを目的としている。最先端のソリューションは、サンプル間の距離を計算するための良い計量と表現空間を見つけることを含む。有望な精度性能にもかかわらず、計量ベースのFSC手法の不確実性を効果的にモデル化する方法は依然として課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:58:00 GMT)
Deep equilibrium networks are sensitive to initialization statistics [20.8]
ディープ平衡ネットワーク(Deep equilibrium Network, DEQ)は、計算のためにメモリを交換するモデルを構築するための有望な方法である。そこで,DECは行列列の高次統計に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:46:20 GMT)
Incremental Task Learning with Incremental Rank Updates [20.7]
低ランク因数分解に基づく新しい漸進的タスク学習フレームワークを提案する。提案手法は,現在の最先端手法よりも,精度と忘れやすさの点で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:21:14 GMT)
MONet: Multi-scale Overlap Network for Duplication Detection in Biomedical Images [20.5]
重複画像領域を検出するマルチスケール重複検出モデルを提案する。総合的および複数の生体画像カテゴリにおいて、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） (Tue, 19 Jul 2022 07:25:43 GMT)
Forget-me-not! Contrastive Critics for Mitigating Posterior Collapse [20.3]
我々は,潜伏変数と観測値の対応を必要とする事で,後部崩壊を検知し,インセンティブを与える推論評論家を紹介した。このアプローチは実装が簡単で、事前のメソッドよりもトレーニング時間が大幅に少なくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:07:17 GMT)
Geometric Features Informed Multi-person Human-object Interaction Recognition in Videos [19.6]
我々は、HOI認識における視覚的特徴と幾何学的特徴の両方の利点を組み合わせることを主張する。本稿では,2G-GCN (2-level Geometric feature-informed Graph Convolutional Network) を提案する。挑戦シナリオにおける本手法の新規性と有効性を示すために,新しい多人数HOIデータセット(MPHOI-72)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:36:55 GMT)
ILASR: Privacy-Preserving Incremental Learning for AutomaticSpeech Recognition at Production Scale [19.5]
本稿では,実運用システムのためのクラウドベースのフレームワークを用いて,自動音声認識(ILASR)のためのインクリメンタル学習のためのプライバシ保護による洞察を実証する。提案システムでは,ヒトのアノテートラベルが欠如していても,6ヶ月の新たな期間で生産モデルを大幅に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:24:13 GMT)
RepBNN: towards a precise Binary Neural Network with Enhanced Feature Map via Repeating [19.1]
バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の極端な量子化バージョンで、すべての特徴と重みを1ビットにマッピングする。本稿では,新しい交換可能で使いやすい畳み込みモジュールRepConvを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:38:34 GMT)
Structure from Action: Learning Interactions for Articulated Object 3D Structure Discovery [19.0]
SfA(Structure from Action)は,目に見えない物体の3次元部分形状と関節パラメータを発見するフレームワークである。我々の重要な洞察は、3次元対話と知覚を併用して3次元CADモデルを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:27:36 GMT)
Regret Minimization with Noisy Observations [18.2]
典型的な最適化問題では、最低コストまたは最高値の選択肢の1つを選択することが課題である。本稿では,このようなシナリオを最小化後悔モデルを用いて検討する。本研究では,最も高い観測値を選択するナレーションアルゴリズムが最適値よりも任意に劣っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:48:54 GMT)
The Caltech Fish Counting Dataset: A Benchmark for Multiple-Object Tracking and Counting [17.8]
Caltech Fish Countingデータセットは、ソナービデオ中の魚を検出し、追跡し、カウントするための大規模なデータセットである。 CFCは、ターゲットが容易に解決できない自然界のドメインから派生している。 CFCは、MOTをトレーニングし、アルゴリズムをカウントし、未知のテスト場所での一般化性能を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:26:12 GMT)
Towards Robust Multivariate Time-Series Forecasting: Adversarial Attacks and Defense Mechanisms [17.8]
多変量確率予測モデルに対する逆攻撃の研究と設計を行う。具体的には,少数のアイテムの履歴だけを攻撃することによって,アイテム(時系列)の予測を損なうような,スパース間接攻撃について検討する。これらの攻撃に対抗するため、我々は2つの防衛戦略も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 22:00:41 GMT)
3D Room Layout Estimation from a Cubemap of Panorama Image via Deep Manhattan Hough Transform [17.5]
学習可能なハフ変換ブロックにおける長距離幾何学的パターンをモデル化することにより、3次元空間の壁面を推定する別の手法を提案する。我々は、この特徴を立方体写像タイルからマンハッタン世界のハフ空間に変換し、その特徴を直接幾何学的出力にマッピングする。畳み込み層は局所勾配のような線の特徴を学習するだけでなく、グローバル情報を利用して単純なネットワーク構造で閉塞壁を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:22:28 GMT)
Backdoor Attacks on the DNN Interpretation System [16.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の内部動作を理解するためには、解釈可能性が不可欠である我々は,入射トリガのみの入力画像に対して,ネットワークが生成するサリエンシマップを変更するバックドアアタックを設計する。非信頼なソースによって開発されたディープラーニングモデルをデプロイする場合、当社の攻撃は深刻なセキュリティ上の脅威となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:42:22 GMT)
ShapeCrafter: A Recursive Text-Conditioned 3D Shape Generation Model [16.4]
テキスト条件付き3D形状を生成する既存の方法は、テキストプロンプト全体を消費し、単一のステップで3D形状を生成する。初期フレーズに条件付き3次元形状分布を生成する手法を提案する。結果から,本手法はテキスト記述と整合した形状を生成でき,さらに多くのフレーズが追加されるにつれて形が徐々に進化していくことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:59:01 GMT)
Bounding generalization error with input compression: An empirical study with infinite-width networks [16.2]
Deep Neural Networks(DNN)のGE(Generalization Error)を推定することは、しばしばホールドアウトデータの可用性に依存する重要なタスクである。 GEに関連する量の探索において,入力層と最終層との相互情報(MI)について検討する。 MIとGEをリンクするために、既存の入力圧縮ベースのGEバウンドが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:05:02 GMT)
Controllable Data Generation by Deep Learning: A Review [15.9]
制御可能な深層データ生成は有望な研究領域であり、一般に制御可能な深部データ生成として知られている。本稿では、制御可能な深層データ生成として知られるこの有望な研究領域について、体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:44:42 GMT)
Minimum Description Length Control [15.7]
最小記述長(MDL)原理に基づくマルチタスク強化学習のための新しいフレームワークを提案する。 MDL制御(MDL-C)と呼ばれるこのアプローチでは、エージェントは、直面するタスク間の共通構造を学習し、それをより単純な表現に蒸留し、新しいタスクへのより早い収束と一般化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:56:35 GMT)
OpenFilter: A Framework to Democratize Research Access to Social Media AR Filters [14.8]
ソーシャルメディアプラットフォームで利用可能なARフィルタを、既存の顔の大規模なコレクションに適用するためのフレームワークであるOpenFilterを提示する。また、FairBeautyとB-LFWも公開しているFairFaceとLFWデータセットの2つの美しいバージョンを共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:05:25 GMT)
Large-Kernel Attention for 3D Medical Image Segmentation [14.8]
本稿では,多臓器分割と腫瘍分割を正確に行うために,新しいLKアテンションモジュールを提案する。畳み込みと自己注意の利点は、局所的な文脈情報、長距離依存、チャネル適応を含むLKアテンションモジュールで組み合わせられる。モジュールはまた、計算コストを最適化するためにLK畳み込みを分解し、U-NetのようなFCNに簡単に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:32:55 GMT)
PoserNet: Refining Relative Camera Poses Exploiting Object Detections [14.6]
我々は、明示的な意味的オブジェクト検出よりも、ポーズ推定問題を導くために、オブジェクトネス領域を使用する。本稿では,ペアワイド相対カメラのポーズを近似的に改善する軽量グラフネットワーク Pose Refiner Network (PoserNet) を提案する。グラフのサイズによって異なる7-Scenesデータセットを評価し、このプロセスが最適化に基づくMotion Averagingアルゴリズムにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:58:33 GMT)
Adaptive Learning for the Resource-Constrained Classification Problem [14.2]
リソース制約された分類タスクは、病気診断のためのテストの割り当てなど、現実世界のアプリケーションで一般的である。資源制約と協調学習を反復的に微調整による誤分類コストによって考慮した適応学習手法を設計する。資源制約のある分類問題に対処する手法のレパートリーとして,適応学習アプローチを重要視する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:00:33 GMT)
An Intelligent Trust Cloud Management Method for Secure Clustering in 5G enabled Internet of Medical Things [13.2]
5Gエッジコンピューティングを有効にするインターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)は、分散医療サービスを提供するための効率的な技術である。本稿では、5GエッジコンピューティングとD2D対応IoMTシステムにおけるセキュアで信頼性の高い通信を保証するインテリジェント信頼クラウド管理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:02:28 GMT)
Moment Centralization based Gradient Descent Optimizers for Convolutional Neural Networks [12.9]
コナールニューラルネットワーク(CNN)は多くのコンピュータビジョンアプリケーションに非常に魅力的な性能を示している。本稿では,CNNのためのモーメント集中型SGDデータセットを提案する。提案されたモーメント集中は本質的には汎用的であり、既存の適応運動量ベースのいずれかと統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:38:01 GMT)
RCRN: Real-world Character Image Restoration Network via Skeleton Extraction [12.8]
提案手法は, 骨格抽出器 (SENet) と文字画像復元器 (CiRNet) から構成される。実世界の文字画像復元のためのベンチマークの欠如により,実世界の劣化を伴う1,606文字画像を含むデータセットを構築した。実験の結果,RCRNは最先端の手法よりも定量的に,質的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:52:13 GMT)
Emotion Recognition based on Multi-Task Learning Framework in the ABAW4 Challenge [12.7]
本稿では,第4回ABAWコンペティションにおけるマルチタスク学習(MTL)チャレンジについて述べる。視覚的特徴表現に基づいて3種類の時間的エンコーダを用いて,映像中の時間的文脈情報をキャプチャする。本システムは,MTLチャレンジ検証データセット上での1.742ドルの性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:18:53 GMT)
Image Super-Resolution with Deep Dictionary [12.2]
深部辞書を用いたエンドツーエンド超解像ネットワーク(SRDD)を提案する。本研究では,高解像度辞書の明示的な学習により,ドメイン外のテスト画像に対してネットワークをより堅牢にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:31:17 GMT)
Fast scrambling dynamics and many-body localization transition in an all-to-all disordered quantum spin model [12.0]
実験的に実現可能な量子スピンモデルの量子熱化と情報スクランブルダイナミクスについて検討する。障害強度を変化させることで熱化-局在化遷移を同定する。局所化フェーズにおけるスクランブルダイナミクスは、局所モデルのそれとは異なる新しい挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:52:38 GMT)
Feasible Adversarial Robust Reinforcement Learning for Underspecified Environments [11.9]
実世界の環境では、堅牢な強化学習のための可能な値のセットを選択することは難しい作業である。本稿では,環境パラメータ値の集合を自動的に決定するFasible Adversarial Robust RL(FARR)を提案する。このFARRゲームにおいて、PSROアルゴリズムを用いて近似ナッシュ平衡を求めることにより、FARRで訓練されたエージェントは、既存のミニマックス、ドメインランダム化、後悔の目的よりも、実現可能な逆パラメータ選択に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:57:51 GMT)
A sharp uniform-in-time error estimate for Stochastic Gradient Langevin Dynamics [11.4]
グラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス(SGLD)の急激な一様誤差推定法を確立する。我々は、SGLD反復とランゲヴィン拡散の間のKL分割に対する一様時間$O(eta2)$バウンドを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:38:52 GMT)
Context Unaware Knowledge Distillation for Image Retrieval [11.4]
既存の知識蒸留法では、深い(教師)モデルのロジットやその他の特徴を用いる。本研究では,教師モデルの知識を標的の文脈で微調整することなく活用する,文脈を意識しない知識蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:51:39 GMT)
Active-Learning-as-a-Service: An Efficient MLOps System for Data-Centric AI [11.1]
データ中心のAIでは、アクティブラーニング(AL)が重要な役割を果たすが、現在のALツールはALタスクを効率的に実行することはできない。本稿では、AL(Active-Learning-as-a-Service)という、ALのための効率的なMLOpsシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:42:06 GMT)
On the development of a Bayesian optimisation framework for complex unknown systems [11.1]
本稿では, ベイズ最適化アルゴリズムを様々な合成試験関数に対して実験的に検討し, 比較する。取得関数の選択とトレーニングサンプル数,取得関数の正確な計算,モンテカルロに基づくアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:50:34 GMT)
Stochastic Market Games [11.0]
我々は、市場力を利用して、エージェントが協力的になるためのインセンティブを提供することを提案する。プリソナーズ・ジレンマの反復版で示されているように、提案された市場の定式化はゲームのダイナミクスを変えることができる。市場の存在は、全体的な結果と、取引活動を通じて個々のリターンを代理する双方を改善することができることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:52:24 GMT)
A New Perspective on Stabilizing GANs training: Direct Adversarial Training [10.7]
トレーニング不安定性は、GANベースのすべてのアルゴリズムにおいて、依然としてオープンな問題の1つである。生成装置が生成した画像は、訓練過程において識別器の逆の例のように振る舞うことがある。本稿では,GANの訓練過程を安定化させるダイレクト・アドバイザリアル・トレーニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:47:32 GMT)
CharFormer: A Glyph Fusion based Attentive Framework for High-precision Character Image Denoising [10.5]
本稿では,グリフ融合とアテンション機構に基づく新しいフレームワーク,すなわちCharFormerを導入し,文字画像の正確な復元を行う。既存のフレームワークとは異なり、CharFormerは追加情報をキャプチャし、バックボーンを飾るイメージにそれを注入する並列ターゲットタスクを導入している。我々は注目に基づくネットワークをグローバルな特徴相互作用に利用し、視覚障害者の認知と聴覚障害者のパフォーマンス向上に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:46:58 GMT)
Learning quantum dissipation by the neural ordinary differential equation [10.3]
ニューラル常微分方程式を用いて動的観測から量子散逸を学習する。また、データセットの学習効率についても検討し、実験におけるデータ取得のための有用なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:00:47 GMT)
Computer Vision to the Rescue: Infant Postural Symmetry Estimation from Incongruent Annotations [10.2]
両側姿勢対称性は自閉症スペクトラム障害(ASD)のリスクマーカーとして重要な役割を担っている幼児の3次元ポーズ推定を利用したコンピュータビジョンに基づく幼児対称性評価システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:59:40 GMT)
Harmony Search: Current Studies and Uses on Healthcare Systems [10.0]
Harmony Search (HS) はそのバランスの取れた探索と収束の振る舞いのために最適化問題の解を見つけることができる。 HSは、医療システム、異なる工学分野、コンピュータサイエンスなど、様々な分野の現実の応用に適用されることが好ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 08:37:42 GMT)
Multi-parametric Analysis for Mixed Integer Linear Programming: An Application to Transmission Planning and Congestion Control [10.0]
既存の送電線を拡大することは、送電渋滞に対処し、需要の増加とともに送電セキュリティを確保するのに有用なツールである。本研究は,キャパシティを拡張すべきラインの選択と,システムコストを最小化するための独立系演算子(ISO)の観点から,その選択について検討する。我々はISO単位のコミットメントと経済的なディスパッチモデルを開発し、混合整数線形プログラミング(MILP)問題に対する右側の不確実性多重パラメトリック解析として示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:27:10 GMT)
Learnable Mixed-precision and Dimension Reduction Co-design for Low-storage Activation [9.8]
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの眼球運動の結果を得た。リソース制約のあるエッジデバイスにCNNをデプロイすることは、推論中に大きな中間データを送信するためのメモリ帯域幅の制限によって制限される。チャネルをグループに分割し,その重要度に応じて圧縮ポリシーを割り当てる,学習可能な混合精度・次元縮小協調設計システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:36:17 GMT)
Expert-LaSTS: Expert-Knowledge Guided Latent Space for Traffic Scenarios [9.6]
エキスパート知識は、トラフィックシナリオの潜在表現が満たすべき目的を定義するために使用される。その結果,ベースライン法と比較して性能上の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 08:20:05 GMT)
Self-Supervised Interactive Object Segmentation Through a Singulation-and-Grasping Approach [9.0]
本稿では,新しいオブジェクトと対話し,各オブジェクトのトレーニングラベルを収集するロボット学習手法を提案する。 Singulation-and-Grasping(SaG)ポリシは、エンドツーエンドの強化学習を通じてトレーニングされる。本システムは,シミュレートされた散文シーンにおいて,70%の歌唱成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:01:36 GMT)
Content-aware Scalable Deep Compressed Sensing [8.9]
本稿では、画像圧縮センシング問題に対処するため、CASNetと呼ばれる新しいコンテンツ対応スケーラブルネットワークを提案する。まず,各画像領域の重要度を評価するためにデータ駆動型サリエンシ検出器を採用し,サンプリングレートアロケーションのためのサリエンシベースのブロック比アグリゲーション(BRA)戦略を提案する。トレーニングの収束を加速し、ネットワークの堅牢性を向上させるために、SVDベースのスキームとランダム変換強化(RTE)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:59:14 GMT)
Defending Substitution-Based Profile Pollution Attacks on Sequential Recommenders [8.8]
本稿では,ある脆弱な要素を選択し,それを逆数要素に置換することで,入力シーケンスを修飾する置換型逆数攻撃アルゴリズムを提案する。また、ディリクレ近傍サンプリングと呼ばれる効率的な対角防御手法を設計する。特に,選択した項目を1ホットエンコーディングで表現し,エンコーディングの勾配上昇を行い,トレーニング中の項目埋め込みの最悪の場合の線形結合を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:19:13 GMT)
A Unified Single-loop Alternating Gradient Projection Algorithm for Nonconvex-Concave and Convex-Nonconcave Minimax Problems [8.8]
提案手法は,理論上の一般凸目標保証を用いた最小値問題の解法である。提案アルゴリズムは,ノンカベエプシロン・コンケーブ(強)と(強)コンベックス・ノン・コンケーブ(強)のミニマックス問題を解くために利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:22:28 GMT)
To update or not to update? Neurons at equilibrium in deep models [8.7]
近年の深層学習の進歩は, 完全学習モデルにおけるアポテリオリ情報によって, パラメータのサブセットを単に訓練することで, 同一の性能に適合できることを示した。本研究では、単一パラメータからニューロン全体の挙動に焦点を移し、ニューロン平衡(NEq)の概念を活用する。提案手法は、NEqを検証し、神経平衡が特定の学習設定に依存することを観察し、様々な最先端の学習戦略とタスクで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 08:07:53 GMT)
Don't Forget to Buy Milk: Contextually Aware Grocery Reminder Household Robot [8.4]
本稿では、ロボットが家庭の個人化された文脈知識を学習できる計算アーキテクチャを提案する。アーキテクチャは学習した知識を使って、長い間、家から失ったアイテムの予測を行うことができる。このアーキテクチャは、Fetchモバイルマニピュレータロボットと統合され、大規模な屋内環境で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:38:43 GMT)
Boosting human decision-making with AI-generated decision aids [8.4]
我々は,従来の手法の出力を手続き的命令に変換するアルゴリズムを開発した。実験の結果、これらの自動意思決定は、道路旅行計画や住宅ローン選択における人々のパフォーマンスを著しく向上させることがわかった。これらの結果は、AIによる強化が、現実世界における人間の意思決定を改善する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:02:43 GMT)
Quantum topology optimization of ground structures using noisy intermediate-scale quantum devices [8.3]
トポロジ最適化問題に対する潜在的な解決策として,量子コンピュータの利用について検討する。実機実験を含むいくつかの実験により,提案手法が最適構成を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:39:28 GMT)
A coherence parameter characterizing generative compressed sensing with Fourier measurements [8.1]
サブサンプルアイソメトリーを用いた生成的圧縮センシングのための,最初の制限されたアイソメトリーの保証を証明した。回復効率は、ネットワークの範囲と測定行列の間の相互作用を測定する新しいパラメータであるコヒーレンスによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:49:41 GMT)
Data Science and Machine Learning in Education [8.0]
我々は高エネルギー物理(HEP)におけるデータサイエンス(DS)と機械学習(ML)の役割の増大について論じる。本稿では,HEP研究とDS/ML教育の相乗効果を探求し,この交差点における機会と課題について議論し,相互に有益なコミュニティ活動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:20:39 GMT)
Unrolled algorithms for group synchronization [8.0]
群同期問題は、そのペア比のノイズ測定から群要素の集合を推定することを含む。群要素を推定する標準的な方法は、線形および非線形作用素を反復的に適用することに基づいている。深層ニューラルネットワークと構造的類似性により、我々はアルゴリズムのアンロールの概念を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:25:56 GMT)
Shrinking the Semantic Gap: Spatial Pooling of Local Moment Invariants for Copy-Move Forgery Detection [7.5]
Copy-move forgeryは、特定のパッチをコピー&ペーストして画像に貼り付ける操作で、潜在的に違法または非倫理的使用がある。コピー・ムーブ・フォージェリーの法医学的手法の進歩は,検出精度とロバスト性の向上に寄与している。自己相似性が高い画像や強い信号の破損のある画像の場合、既存のアルゴリズムはしばしば非効率なプロセスと信頼性の低い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:11:43 GMT)
Uncertainty in Contrastive Learning: On the Predictability of Downstream Performance [7.4]
このような表現の不確実性は、単一のデータポイントに対して有意義な方法で定量化できるかどうかを考察する。埋め込み空間におけるトレーニングデータの分布を直接推定することにより,この目標を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:44:59 GMT)
MLGOPerf: An ML Guided Inliner to Optimize Performance [7.3]
本稿では,LLVMのML-Inlinerを用いて,パフォーマンスを最適化する初のエンドツーエンドフレームワークを提案する。セカンダリMLモデルを使用して、リターゲット強化学習エージェントのトレーニングに使用する報酬を生成する。分析中の関数のインライン後のスピードアップを予測し、プライマリモデルのための高速なトレーニングフレームワークを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:07:17 GMT)
Crowdsourcing Impacts: Exploring the Utility of Crowds for Anticipating Societal Impacts of Algorithmic Decision Making [7.1]
我々は、政府のアルゴリズムによる意思決定ツールのセットに基づいて、さまざまなタイプの影響領域を明らかにするためにクラウドソーシングを採用している。本手法は, 群集の認知的多様性を活用し, 様々な問題を明らかにするのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:46:53 GMT)
HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition and Learning from Synthetic Images [7.1]
第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in the-wild)コンペティションにおけるHSE-NNチームの結果を報告する。表情の同時認識のために,新しいマルチタスク効率ネットモデルを訓練する。その結果、MT-EmotiEffNetは単純なフィードフォワードニューラルネットワークに入力される視覚的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:43:14 GMT)
Few-Shot Teamwork [6.9]
チームで訓練された熟練したエージェントが、異なるタスクの熟練したエージェントと組み合わさって、目に見えないが関連するタスクに適応しなくてはならないという、新しい数発チームワーク(FST)問題を提案する。我々は、FSTの問題は、複雑なタスクを完了させるためにエージェントのチームを訓練するために必要な経験を減らすこと、新しいタスクを完了させるために馴染みのないチームメイトと協力することの2つの異なる問題にどのように対処するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:34:41 GMT)
The Dice loss in the context of missing or empty labels: Introducing $\Phi$ and $\epsilon$ [6.7]
欠落したラベルや空白ラベルの存在下でのDice損失の特異な作用を強調した。還元次元 $Phi$ と滑らかな項 $epsilon$ の選択は非自明であり、その振る舞いに大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:20:06 GMT)
Explainable Human-in-the-loop Dynamic Data-Driven Digital Twins [6.7]
Digital Twins (DT) は基本的に動的データ駆動型モデルであり、現実世界のシステムのリアルタイム共生「仮想レプリカ」として機能する。本稿では, 双方向共生感覚フィードバックを利用して, ヒューマン・イン・ザ・ループ型DDDASおよびDTシステムにおける説明可能性を活用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:15:12 GMT)
Semi-supervised Predictive Clustering Trees for (Hierarchical) Multi-label Classification [5.9]
本稿では,予測クラスタリング木の半教師付き学習に基づく階層型マルチラベル分類手法を提案する。また,この手法をアンサンブル学習に拡張し,ランダムな森林アプローチに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:49:00 GMT)
Mimetic Models: Ethical Implications of AI that Acts Like You [5.8]
人工知能研究における新たなテーマは、特定の人々の決定と振る舞いをシミュレートするモデルの作成である。われわれは, 倫理的, 社会的問題に対処するための枠組みを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:41:36 GMT)
Sample Efficient Learning of Predictors that Complement Humans [5.8]
我々は、専門家の推論における補完的予測子の学習の利点を初めて理論的に分析する。我々は、人間の専門家予測の最小限のデータを必要とするアクティブな学習スキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:19:25 GMT)
Discovering novel systemic biomarkers in photos of the external eye [5.2]
開発は、カリフォルニア州ロサンゼルス郡11カ所で糖尿病検診中の糖尿病患者49,015人の151,237枚の画像を活用した。評価対象は, ロサンゼルス郡の3つの独立した部位, およびアトランタ大地域(GA)において, 28,869人の糖尿病患者と非糖尿病患者の3つのバリデーションセット(A, B, C)であった。 DLSはベースラインと比較して,AST>36,Ca8.6,eGFR60,Hgb11,血小板150,ACR>=300,WBC4の検出において,統計的に有意な優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:28:38 GMT)
NDF: Neural Deformable Fields for Dynamic Human Modelling [5.0]
マルチビュー映像からの動的人間のデジタル化のための新しい表現であるニューラルデフォルマブルフィールド(NDF)を提案する。変形場推定で観測空間にリンクする共有正準神経放射場を持つ動的人体を表現するための最近の研究が提案されている。本稿では、動的人間を表現するために、装着されたパラメトリックボディモデルに包まれた神経変形性フィールドを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:55:41 GMT)
Machine learning approach in the development of building occupant personas [4.9]
占有するペルソナの構築は、デザイナーがユーザのアーカイタイプを記述するメンタルモデルを作成するためのコミュニケーションツールである。本研究では,機械学習に基づく半自動化手法の提案と評価を行った。モデルの平均精度は61%で、世帯の居住者数、年齢グループ、暖房や冷却装置の使用など、属性の90%以上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:27:22 GMT)
Benchmarking Transformers-based models on French Spoken Language Understanding tasks [4.9]
我々は、フランス語の2つの音声言語理解タスク(MEDIAとATIS-FR)をトランスフォーマーベースモデルでベンチマークした。コンパクトモデルでは大きなモデルに匹敵する結果が得られるが、生態学的影響は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:47:08 GMT)
Floquet analysis of extended Rabi models based on high-frequency expansion [4.8]
我々は2種類の拡張量子ラビモデル、異方性ラビモデル、非対称ラビモデルを回転フレームに変換する。異方性Rabiモデルの場合、準エネルギーは深い強結合状態にある回転波のカップリングであっても数値結果とよく一致する。非対称ラビモデルでは、全励起数のパリティ対称性を破る外部バイアス場は、上下の枝を2つの束にまとめる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:52:53 GMT)
DESCN: Deep Entire Space Cross Networks for Individual Treatment Effect Estimation [4.8]
因果推論は、Eコマースや精密医療など様々な分野で広く応用されている。本稿では,エンド・ツー・エンドの観点から治療効果をモデル化するためのDeep Entire Space Cross Networks (DESCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:25:31 GMT)
Heterogeneous Treatment Effect with Trained Kernels of the Nadaraya-Watson Regression [4.6]
本論文では, 条件付き平均処理効果を推定する新しい手法を提案する。これはTNW-CATEと呼ばれ、治療の回数が小さいのに対して、コントロールの数がかなり大きいという仮定に基づいている。 TNW-CATEは、ナダラヤ・ワトソン回帰を用いて、対照群と治療群からの結果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:21:01 GMT)
The role of the geometric mean in case-control studies [4.4]
結果依存サンプリングにおいて、幾何オッズ比を部分的に同定し、推定し、推測する方法を述べる。提案した推定器は効率的な影響関数に基づいており、したがって2つの頑健な特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:42:52 GMT)
Identity Testing for High-Dimensional Distributions via Entropy Tensorization [4.4]
我々は,n$次元分布の同一性テスト問題に対して,改良されたアルゴリズムと,統計的および計算的下界の整合性を示す。同一性テスト問題では、明示的な分布 $mu$, $varepsilon>0$, and access to a sample oracle for a hidden distribution $pi$ が与えられる。エントロピーの近似テンソル化として知られる解析的性質が可視分布の$mu$に対して成り立つならば、$tildeO(n/vareps)を使用する隠された$pi$に対して効率的なアイデンティティテストアルゴリズムが存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:49:24 GMT)
Enhancing Collaborative Filtering Recommender with Prompt-Based Sentiment Analysis [4.1]
協調フィルタリング(CF)レコメンダは、オンライン市場とeコマースにおいて重要なアプリケーションである。既存の手法では,ユーザ評価の補完として,テキストレビューを感情スコアに変換するトークンレベルの感情分析を適用することで,データ空間の問題に対処している。本稿では,BERTやRoBERTaなどの高度なNLPモデルを用いて感情分析を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:04:31 GMT)
eCDT: Event Clustering for Simultaneous Feature Detection and Tracking- [4.1]
イベントクラスタリングに基づく検出追跡(eCDT) 提案手法は,最先端手法と比較して,特徴追跡年齢が30%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:39:04 GMT)
Balancing the trade-off between cost and reliability for wireless sensor networks: a multi-objective optimized deployment method [4.0]
実用無線センサネットワーク(WSN)の最適配置法を提案する。我々は競合多目的最適化アルゴリズム(CMOMPA)として知られる新しい多目的最適化アルゴリズムを開発した。その結果、最適化されたデプロイメントは、デプロイメントコスト、感度信頼性、ネットワーク信頼性のトレードオフのバランスをとることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:53:55 GMT)
Decoherence of Cosmological Perturbations from Boundary Terms and the Non-Classicality of Gravity [4.0]
インフレーション的曲率摂動のデコヒーレンス$zeta$は重力作用の境界項によって支配されていることを示す。古典重力のシュル・オーディンガー・ニュートンの玩具モデルと比較することにより、古典的あるいは量子的起源の重力理論が区別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:43:56 GMT)
IDPS Signature Classification with a Reject Option and the Incorporation of Expert Knowledge [3.9]
我々は、侵入検知防止システム(IDPS)のセットアップコストを削減するために、リジェクションオプション(RO)を用いた機械学習署名分類モデルを提案し、評価する。提案モデルを訓練するためには,署名分類に有効な特徴を設計することが不可欠である。提案手法の有効性を,専門家によってラベル付けされた2つの実データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:09:33 GMT)
Decorrelative Network Architecture for Robust Electrocardiogram Classification [3.8]
深層学習は心電図(ECG)分類において顕著な成績を示した。敵防衛のパラダイムは多くの高次元問題に対して計算集約的で非現実的です。本稿では,並列ネットワークアームを非相関アーキテクチャにトレーニングするためのアンサンブルデコレーションとパーティショニングに基づく新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:36:36 GMT)
SS-MFAR : Semi-supervised Multi-task Facial Affect Recognition [3.8]
本稿では,第4回ABAWコンペティションにおけるマルチタスク学習課題について紹介する。本手法では,bftextSS-MFARと題する半教師型マルチタスク顔影響認識において,タスク毎のタスク固有分類器を備えた残差ネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:38:15 GMT)
Online Dynamics Learning for Predictive Control with an Application to Aerial Robots [3.7]
予測モデルは学習し、モデルベースのコントローラに適用することができるが、これらのモデルはしばしばオフラインで学習される。このオフライン設定では、トレーニングデータをまず収集し、精巧なトレーニング手順により予測モデルを学ぶ。本稿では,デプロイ中の動的モデルの精度を継続的に向上するオンライン動的学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:51:25 GMT)
Fabric-GC: A Blockchain-based Gantt Chart System for Cross-organizational Project Management [3.7]
提案システムは,異なる分野のプロジェクト管理に適用し,効果的かつアジャイルなスケジューリングを実現するため,多用途である。 Fabric-GCは大規模要求および分散環境の処理において安定した性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:04:52 GMT)
Data-driven initialization of deep learning solvers for Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs [3.2]
状態依存型 Riccati 方程式制御法は、まず、教師付き学習のための勾配拡張合成データセットを生成するために用いられる。得られたモデルは、HJB PDEの残量に基づく損失関数の最小化のためのウォームスタートとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:34:07 GMT)
Deep Analysis of Visual Product Reviews [3.1]
これまで研究者らは、言語フィードバックの分析に取り組んできたが、ここでは、欠落しているかもしれない言語レビューの助けは受けていない。本稿では,製品分類において上位モデルが関与する階層的アーキテクチャを提案し,顧客が提供する製品画像からレビュースコアを予測するために下位モデルが注目する。提案された階層アーキテクチャは、シングルレベルの最高のアーキテクチャよりも57.48%の性能向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:10:43 GMT)
QuoteKG: A Multilingual Knowledge Graph of Quotes [3.1]
引用の最初の多言語知識グラフであるQuoteKGを提示する。 Wikiquoteから引用を抽出するQuoteKG生成パイプラインを提案する。 QuoteKGには55ドルの言語で100万近い引用が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:32:59 GMT)
Quantum Machine Learning for Chemistry and Physics [2.8]
機械学習(ML)とその従兄弟のディープラーニング(DL)は、物理科学、特に化学のあらゆる分野で前例のない発展をもたらした。このレビューでは、これらのトピックのサブセットを詳述し、古典的および量子コンピューティングの強化された機械学習アルゴリズムによる貢献を、過去数年間にわたって詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:47:19 GMT)
Can You Fool AI by Doing a 180? $\unicode{x2013}$ A Case Study on Authorship Analysis of Texts by Arata Osada [2.7]
本稿では,倫理学と著者分析の分野をカバーする2つの疑問に答える試みである。まず,著者識別システムが,作品の作者への正しい属性付けが可能かどうかを,長年にわたって大きな心理的移行を経た上で確認することに興味を抱いた。第2に、著者の倫理的価値観の進化の観点から、著者の帰属体系が単一著者の発見に困難に直面する場合、それが何を意味するのかを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:43:49 GMT)
COROID: A Crowdsourcing-based Companion Drones to Tackle Current and Future Pandemics [2.7]
世界保健機関(WHO)が新型コロナウイルスのパンデミックを宣言している。このようなパンデミックの状況に対処し対処するための医療分野からの解決策を見つけるまで、革新的な技術はパンデミックをある程度減らすことができると我々は信じている。本稿では、現在のパンデミックと将来のパンデミックに対処するために、ドローンを仲間として使うというアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:38:03 GMT)
Improved lightweight identification of agricultural diseases based on MobileNetV3 [2.7]
本稿では,コーディネート注意ブロックを紹介する。 MobileNetV3のパラメータは22%削減され、モデルサイズは19.7%削減され、精度は0.92%向上した。組込みデバイスに農薬識別モデルをデプロイするためのリファレンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:48:33 GMT)
On the cross-lingual transferability of multilingual prototypical models across NLU tasks [2.4]
教師付きディープラーニングベースのアプローチはタスク指向のダイアログに適用され、限られたドメインや言語アプリケーションに有効であることが証明されている。実際には、これらのアプローチはドメイン駆動設計とアンダーリソース言語の欠点に悩まされている。本稿では,原型ニューラルネットワークと多言語トランスフォーマーモデルを用いた相乗的少数ショット学習の言語間変換可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:55:04 GMT)
On the Usability of Transformers-based models for a French Question-Answering task [2.4]
本稿では,大規模学習問題におけるトランスフォーマーに基づく言語モデルのユーザビリティに着目した。本稿では,低リソース環境下での競合性を示すFrALBERTの新しいコンパクトモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:46:15 GMT)
KinD-LCE Curve Estimation And Retinex Fusion On Low-Light Image [2.3]
低照度化のためのアルゴリズムを提案する。 KinD-LCEは、光曲線推定モジュールをネットワーク構造に使用して、照明マップを強化する。提案手法は,PSNR19.7216,SSIM0.8213を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:49:21 GMT)
ANTI-CARLA: An Adversarial Testing Framework for Autonomous Vehicles in CARLA [2.2]
オープンワールドシナリオで自律走行システムをテストするのは難しく、時間がかかるし、コストもかかる。このようなテストの重要な部分は、あるシステムの障害につながるシナリオを見つけることを目標とする、敵対的なテストである。敵の気象条件をシミュレーションするCARLAの自動テストフレームワークであるAnti-CARLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:05:26 GMT)
Empowering Participation Within Structures of Dependency [2.0]
ネパールでの性売買の生存者との5年間の交際を振り返る。生存者の既存資産に基づいて可能性を探究し、変革をもたらそうとした。私たちは、PD実践者が行うことができる行動を明らかにすることで、直面した課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 08:50:31 GMT)
Revealing Secrets From Pre-trained Models [2.0]
トランスファーラーニングは多くの新しいディープラーニングアルゴリズムで広く採用されている。本研究では,事前学習モデルと微調整モデルが重み値に非常によく似ていることを示す。ブラックボックスの被害者モデルで使用されるモデルアーキテクチャと事前訓練モデルを明らかにするモデル抽出攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:19:03 GMT)
ICRICS: Iterative Compensation Recovery for Image Compressive Sensing [1.9]
画像圧縮センシング(ICRICS)の反復補正手法を提案する。提案手法は既存の手法に依存し, 負のフィードバック構造を付加することにより, 復元性能を向上する。 3つ以上の画像データセットのシミュレーション実験により,提案手法は再構成性能において10の競合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） (Tue, 19 Jul 2022 23:48:46 GMT)
An Efficient Method for Face Quality Assessment on the Edge [1.7]
エッジデバイスに対する実践的なアプローチは、認識への適合性に応じて、これらのアイデンティティの検出を優先すべきである。顔のランドマーク検出ネットワークに1つの層を付加するだけで、顔の品質スコアの回帰が提案される。追加のコストがほとんどないため、顔の品質スコアは、この単一の層をトレーニングすることで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:29:43 GMT)
Do Not Sleep on Linear Models: Simple and Interpretable Techniques Outperform Deep Learning for Sleep Scoring [1.6]
私たちは、睡眠スコアリングのディープラーニングソリューションのほとんどは、トレーニング、デプロイ、再現が難しいため、実際の適用性に制限がある、と論じています。本研究では,従来の機械学習を用いた睡眠ステージ分類の問題を再考する。その結果、従来の機械学習パイプラインでは、最先端のパフォーマンスが達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:56:54 GMT)
Lightweight Automated Feature Monitoring for Data Streams [1.5]
そこで本稿では,データドリフトを検出するFM(Feature Monitoring)システムを提案する。システムは、システムによって使用されるすべての機能を監視し、アラームが発生するたびにランク付けされる解釈可能な機能を提供します。これは、FMが特定のタイプの問題を検出するためにカスタムシグナルを追加する必要をなくし、利用可能な機能の空間を監視するのに十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:01:17 GMT)
Urdu Speech and Text Based Sentiment Analyzer [1.5]
本研究は,ユーザ評価に基づく新しいマルチクラスUrduデータセットを提案する。提案したデータセットには1万のレビューが含まれており、人間の専門家によって慎重に2つのカテゴリに分類されている。 Naivebayes、Stanza、Textblob、Vader、Frairを含む5種類のレキシコンおよびルールベースのアルゴリズムが採用され、実験の結果、Flairが70%の精度で他のテストアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:11:22 GMT)
Det6D: A Ground-Aware Full-Pose 3D Object Detector for Improving Terrain Robustness [1.5]
空間的・姿勢的制約を伴わない初の完全自由度3次元物体検出器であるDet6Dを提案する。ピッチやロールを含む全方向のポーズを予測するために,地上認識方向分岐を設計する。異なる地形における本手法の有効性とロバスト性について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:12:48 GMT)
COVID-19 Detection from Respiratory Sounds with Hierarchical Spectrogram Transformers [1.4]
ポータブルデバイス上での呼吸音の録音に基づく連続的遠隔監視は、有望な代替手段である。本研究では, 新型コロナウイルス患者の音声記録や呼吸音の健全なコントロールを識別する, 新たな深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:55:16 GMT)
A Multi-Stage Framework for the 2022 Multi-Structure Segmentation for Renal Cancer Treatment [1.4]
CTアンギオグラフィー(CTA)画像を用いた3次元腎解析は臨床的に非常に重要である。本稿では、新しいnnhra-unetネットワークを提案し、それに基づく多段階フレームワークを用いて、腎臓の多構造を分断し、KiPA2022チャレンジに参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:12:26 GMT)
A-SFS: Semi-supervised Feature Selection based on Multi-task Self-supervision [1.3]
機能選択問題に深層学習に基づく自己教師機構を導入する。バッチベースの特徴選択パターンに従って特徴量を生成するために、バッチアテンション機構が設計されている。実験の結果,ほとんどのデータセットにおいてA-SFSが最も精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 04:22:27 GMT)
A Deep Learning Framework for Wind Turbine Repair Action Prediction Using Alarm Sequences and Long Short Term Memory Algorithms [1.3]
コンディションベースの監視(CBM)は、近年のアラームベースのシステムとデータ駆動意思決定の研究の最前線にある。本稿では,長短期記憶(LSTM)モデルと双方向LSTMモデルを比較し,アラームシーケンスの入力シーケンスから関連する修復動作のセットを予測する新しいアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:11:06 GMT)
Knowledge distillation with a class-aware loss for endoscopic disease detection [1.1]
本研究では, 深層学習を活用して, 病変検出の困難さの局所化を改善するためのフレームワークを開発する。本モデルは,内視鏡的疾患検出課題とKvasir-SEGデータセットの両方において,平均平均精度(mAP)において高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:56:12 GMT)
Comparison of automatic prostate zones segmentation models in MRI images using U-net-like architectures [1.0]
前立腺がんは世界で6番目に大きな死因である。現在、腫瘍組織を含む関心領域(ROI)のセグメンテーションを専門医が手動で行う。いくつかの研究は、磁気共鳴画像からROIの特徴を自動的に区分けし抽出するという課題に取り組んできた。この研究で、6つのディープラーニングモデルを訓練し、ディジョン中央病院とカタルーニャ大学ポリテシカ校から取得したMRI画像のデータセットを用いて分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:00:41 GMT)
Alterfactual Explanations -- The Relevance of Irrelevance for Explaining AI Systems [1.0]
我々は、決定を完全に理解するためには、関連する特徴に関する知識だけでなく、無関係な情報の認識もAIシステムのユーザーのメンタルモデルの作成に大きく貢献すると主張している。私たちのアプローチは、Alterfactual Explanations(Alterfactual Explanations)と呼ばれ、AIの入力の無関係な特徴が変更された別の現実を示すことに基づいています。我々は,AIの推論のさまざまな側面を,反事実的説明法よりも理解するために,人工的説明が適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:20:37 GMT)
Modeling emotion for human-like behavior in future intelligent robots [0.9]
我々は、神経科学が芸術の現在の状態をいかに前進させるかを示す。ロボットモデルにおける感情関連プロセスのより強力な統合は、人間のような行動の設計に不可欠である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:00:46 GMT)
Parasitic-free gate: A protected switch between idle and entangled states [0.9]
本研究では,超伝導量子ビット対を2体相互作用の内外へ切り替えるゲートを提案する。このゲートは量子レジスタを通してエラーを拡散しないことが必須である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:35:40 GMT)
GAFX: A General Audio Feature eXtractor [0.9]
本稿では,2つのU-Net (GAFX-U), ResNet (GAFX-R), Attention (GAFX-A) モジュールをベースとしたGAFX(General Audio Feature eXtractor)を提案する。我々は、GTZANデータセット上での音楽ジャンル分類タスクにおいて、このモデルを評価する実験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:37:44 GMT)
Free Polycategories for Unitary Supermaps of Arbitrary Dimension [0.8]
対称モノイド圏の射を挿入できる穴の構成を提供する。単体表現可能なポリスロットのサブクラスsrep[C]を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:38:55 GMT)
Multilingual Transformer Encoders: a Word-Level Task-Agnostic Evaluation [0.7]
一部のTransformerベースのモデルは、言語間変換学習を実行することができる。このようなモデルによって構築された文脈化表現のアライメントを評価するための単語レベルタスク非依存手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:23:18 GMT)
Modeling Multi-interest News Sequence for News Recommendation [0.7]
セッションベースのニュースレコメンデータシステムは、セッションで彼女/彼によって読んだりクリックされたりした一連のニュースに埋め込まれた潜在的な関心をモデル化して、次のニュースをユーザに推薦する。本稿では,ニュースレコメンデーションのための多目的ニュースシーケンス(MINS)モデルを提案する。 MINSでは、各ニュースに対する情報埋め込みを学習するために、自己注意に基づくニュースを考案し、次に次のニュースレコメンデーションに備えて、ニュースシーケンスに埋め込まれた潜在的な複数の興味を引き出すために、新たな並列関心ネットワークを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:39:59 GMT)
Squeezing enhanced nonlinearity sensing in dissipatively coupled optical systems [0.6]
本稿では,2つのキャビティの固有非線形性に対する感度を高めるために,キャビティの1つをポンプで汲み上げる手法を提案する。この特異点は、システムのポンプと非線形性に非常に敏感である。この研究は、多くの分野に適用できる量子センサーの新しい道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:19:26 GMT)
Analyzing Bagging Methods for Language Models [0.5]
我々は,バッジ言語モデルの解析を行い,単一言語モデルと最終モデルサイズで大まかに等価なタグ付きアンサンブルを比較した。我々のアンサンブル法は、少なくとも1つのLMベースラインとほぼ同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:30:37 GMT)
Global and Local Features through Gaussian Mixture Models on Image Semantic Segmentation [0.4]
本稿では,前者をサポートするグローバル表現を抽出しながら特徴表現の内部構造を提案する。トレーニング中、データからガウス混合モデルを予測し、スキップ接続と復号ステージにマージすることで、誤った帰納バイアスを回避する。この結果から,クラスタリングの動作を学習表現(言語とローカル)と組み合わせることで,セマンティックセマンティックセマンティクスを向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:10:49 GMT)
Deep learning generates custom-made logistic regression models for explaining how breast cancer subtypes are classified [0.3]
我々は,各患者に対してカスタムメイドのロジスティック回帰を生成するPWLモデルという説明可能なディープラーニングモデルを開発した。我々は、RNA-seqデータを用いてPWLモデルを訓練し、PAM50固有のサブタイプを予測し、サブタイプ予測タスクを通じてPAM50の41/50遺伝子に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 03:12:56 GMT)
Magpie: Automatically Tuning Static Parameters for Distributed File Systems using Deep Reinforcement Learning [0.1]
Magpieは、分散ファイルシステムで静的パラメータをチューニングするための新しいアプローチである。我々はMagpieが分散ファイルシステムLustreの性能を著しく改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:32:07 GMT)
You Actually Look Twice At it (YALTAi): using an object detection approach instead of region segmentation within the Kraken engine [0.0]
我々は,ほとんどのセグメンタが画素分類に重点を置いており,この出力のポリゴン化は,歴史文書における最新のコンペのターゲットとして使用されていないことを示す。そこで本研究では,画素分類に基づく多角化から,等義長方形を用いた物体検出へ,効率よくタスクをシフトすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 07:50:16 GMT)
XG-BoT: An Explainable Deep Graph Neural Network for Botnet Detection and Forensics [0.0]
提案モデルは主にボットネット検出器と自動鑑定のための説明器で構成されている。 XG-BoT検出器は、大規模ネットワーク下で悪意のあるボットネットノードを効果的に検出することができる。 XG-BoTの解説者は、疑わしいネットワークフローと関連するボットネットノードをハイライトすることにより、自動ネットワーク鑑定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:47:45 GMT)
VoloGAN: Adversarial Domain Adaptation for Synthetic Depth Data [0.0]
本稿では,高品質な3Dモデルの合成RGB-D画像を,消費者の深度センサで生成可能なRGB-D画像に変換する対向領域適応ネットワークであるVoloGANを提案する。本システムは,実世界の捕捉条件を再現した単一視点3次元再構成アルゴリズムにおいて,高精度なトレーニングデータを生成するのに特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:30:41 GMT)
Visualized Wave Mechanics by Coupled Macroscopic Pendula: Classical Analogue to Driven Quantum Bits [0.0]
古典的モデルシステムを用いて量子ビット(量子ビット)のコヒーレントダイナミクスを再構築可能であることを示す。原理の証明として、Ravi振動、Landau-Zener遷移、Landau-Zener-St"uckelberg-Majoranaインターフェロメトリーを実現することにより、我々の1対1のアナログを量子ビットに完全に制御することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:29:29 GMT)
Using Neural Networks by Modelling Semi-Active Shock Absorber [0.0]
絶え間なく増加する自動車制御システムには、デジタルマッピングに対する新しいアプローチが必要である。ニューラルネットワーク(NN)を適用する様々な手法は、自動車制御系設計における関連するデジタルツイン(DT)ツールの候補となる。本稿では, 半能動衝撃吸収器のモデリングにより, 回帰タスクを効率的に処理する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:21:21 GMT)
Using Conservation Laws to Infer Deep Learning Model Accuracy of Richtmyer-meshkov Instabilities [0.0]
Richtmyer-Meshkov不安定(RMI)は、衝撃波が摂動界面を通過するときに起こる複雑な現象である。深層学習は、初期幾何学的摂動の時間的マッピングを密度と速度のフルフィールド流体力学解に学習するために用いられた。ディープラーニングモデルからの予測は、時間的RMI生成を正確に捉えているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:20:47 GMT)
Uncertainty Relations in Pre- and Post-Selected Systems [0.0]
我々は、与えられた前および後の状態で測定された可観測物の不確実性(標準偏差)を定義することにより、PSSシステムの不確実性関係を導出する。標準量子系がPSS系に変換されると、非可換可観測体の量子状態のジョイントシャープな準備が可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:49:35 GMT)
Ultrastrong Coupling of a Qubit with a Nonlinear Optical Resonator [0.0]
2レベル原子と1モード非線形電磁共振器の相互作用について検討する。量子ビット共振器結合が非常に強い場合、共振器の標準Kerrモデルは疑問視される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:21:28 GMT)
Ultrafast quantum key distribution using fully parallelized quantum channels [0.0]
遠隔通信における高帯域セキュア通信のためのマルチチャネルQKDシステムの実現について報告する。 FPGAが制御するQKD評価装置に,高度に並列化された時間関連シングル光子カウントユニットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:22:45 GMT)
Thermal Properties of Relativistic Dunkl Oscillators [0.0]
2つの相対論的ダンクルオシレータについて検討し、その熱量についてよく知られた統計的手法を用いて検討する。熱浴に結合した開量子系の理論の適切なシナリオとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:05:10 GMT)
The Levy-Lieb embedding of density functional theory and its Quantum Kernel: Illustration for the Hubbard Dimer using near-term quantum algorithms [0.0]
本稿では,パラダイム格子系であるHubbard二量体に対するLevi-Lieb法を数値的に実装する。得られたハイブリッド量子古典スキームを用いて密度変動最小化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:23:52 GMT)
The Differential Structure of Generators of GNS-symmetric Quantum Markov Semigroups [0.0]
GNS対称量子マルコフ半群の生成元が導出の平方として書けることを示す。これは、気相対称半群に対するシプリアーニとソーヴァゲットの結果を一般化する。トランザクショナル対称の場合と比較して、一般の場合の導出は、モジュラー群の非自明性を反映してねじれた積の規則を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:59:40 GMT)
Supermeasured: Violating Bell-Statistical Independence without violating physical statistical independence [0.0]
ベルの定理は、量子力学が局所因果性に反することを意味するとしばしば言われる。これは、隠れ変数理論が統計的独立性という仮定を満たす場合にのみ正しい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 10:23:51 GMT)
Study of the performance and scalability of federated learning for medical imaging with intermittent clients [0.0]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、マシンラーニングやディープラーニングをセキュアな方法で実行するために使用される、データ分散化プライバシ保護技術である。オープンデータリポジトリから得られた胸部X線画像を用いて, 医用画像解析のユースケースを提案する。異なるクライアントはトレーニングデータからシミュレートされ、不均衡な方法で選択される。実際のシナリオでは、一部のクライアントがトレーニングを離れるかもしれないし、新しいクライアントがトレーニングに入るかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:24:09 GMT)
Similarity of Pre-trained and Fine-tuned Representations [0.0]
トランスファーラーニングでは、ネットワークの最後の部分(いわゆるヘッド)だけが微調整されることが多い。数ショットの学習による最近の結果は、初期層における表現の変化は、主に畳み込み型であり、有益であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:23:08 GMT)
Sensitive dependence of the linewidth enhancement factor on electronic quantum effects in quantum cascade lasers [0.0]
線形拡張係数 (LEF) は半導体レーザーの振幅と位相変動の結合を記述する。我々は、非平衡グリーン関数モデルを用いて、LEFを計算するための一般的なスキームを導入する。また,LEFの正確なシミュレーションには,多体効果,非共鳴遷移,分散(Bloch)ゲイン,反回転項,強度依存遷移エネルギー,高精度サブバンド分布が重要であることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:15:27 GMT)
Segmenting white matter hyperintensities on isotropic three-dimensional Fluid Attenuated Inversion Recovery magnetic resonance images: A comparison of Deep learning tools on a Norwegian national imaging database [0.0]
白色物質高強度症(WMHs)は脳小血管疾患とアルツハイマー病の指標である近年の研究では、3次元FLAIR強調MRI画像におけるWMHの自動分割と特徴付けを可能にするディープラーニングツールの展開について詳述している。以上の結果から,WMHセグメンテーションモデルは3次元データに基づいてトレーニング可能であり,T1重み付き画像系列を含まないまま,最先端技術に匹敵するWMHセグメンテーション性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:45:01 GMT)
Segmentation of 3D Dental Images Using Deep Learning [0.0]
3D画像のセグメンテーションは、多くの医学的分析と認識スキームにおいて、最近かつ重要なステップである。本稿では,最適な3次元セグメンテーション出力を得るために,様々な効率的な手法をハイブリダイズする多相ディープラーニングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:17:54 GMT)
SeasoNet: A Seasonal Scene Classification, segmentation and Retrieval dataset for satellite Imagery over Germany [0.0]
SeasoNetは新しい大規模マルチラベル土地被覆と土地利用シーン理解データセットである。 Sentinel-2タイルの画像は1,759,830ドル、スペクトル帯域は12、パッチサイズは120 Mathrmpx×120 Mathrmpx$だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:37:00 GMT)
Robust Magnetometry with Single NV Centers via Two-step Optimization [0.0]
浅層窒素空洞(NV)センターは高精度センシング応用の候補候補として期待されている。ダイヤモンド表面上の結合と不純物は複雑な環境となり、感度が低下する。環境の有害な影響を避けるために,フィードバックに基づく最適制御を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:10:14 GMT)
Riemannian Stochastic Gradient Method for Nested Composition Optimization [0.0]
この研究は、各函数が期待を含むリーマン多様体上のネスト形式の函数の構成の最適化を考える。このような問題は、強化学習における政策評価やメタラーニングにおけるモデルカスタマイズといった応用において人気が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:58:27 GMT)
Relational Future Captioning Model for Explaining Likely Collisions in Daily Tasks [0.0]
Future Captioning Model (RFCM) は、将来のキャプションタスクのためのクロスモーダル言語生成モデルである。 RFCMは、イベント間の関係を効果的に抽出するためにSelf-Attentionを持つ。その結果、RFCMは2つのデータセットのベースラインメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 05:42:14 GMT)
Reinforcement Learning For Survival, A Clinically Motivated Method For Critically Ill Patients [0.0]
本稿では,重篤な患者に対する臨床的動機づけ型コントロール目標を提案する。我々は,大規模なコホート実験を行い,臨床知識と整合した結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 22:39:30 GMT)
Quantum coherence-control of thermal energy transport: The V model as a case study [0.0]
過渡期および非平衡定常状態における熱輸送における量子コヒーレンスの役割について検討する。熱電流が抑制されるとコヒーレンスを最大化する。数値シミュレーションにより、コヒーレンスの過渡的な挙動は定常状態の限界とは対照的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:50:14 GMT)
Quantum Gate for Kerr Nonlinear Parametric Oscillator Using Effective Excited States [0.0]
パリティ選択的な遷移を持つキュービット空間の外部のKPOを刺激することにより、高忠実度$R_x$ゲートの手法を提案する。提案手法は連続的な$R_x$ゲートを実現できるため,最近提案された変分量子アルゴリズムに有用であることが期待される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 08:05:54 GMT)
Privacy Threats on the Internet of Medical Things [0.0]
インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)は攻撃の標的となっている。我々は、IoMTにおける特定のプライバシーの脅威と脅威のアクターについて簡単に議論する。我々は、IoMTの脅威状況について、プライバシーポリシーのギャップを特定する必要があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:45:16 GMT)
Principles of tractor atom interferometry [0.0]
超低温原子の3次元閉じ込めと輸送に基づくトラクター原子干渉計(TAI)の設計概念を提案する。この設計により、コンパクトで高感度な量子センシング技術のさらなる進歩が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:02:02 GMT)
Power of a quasi-spin quantum Otto engine at negative effective temperature [0.0]
我々は、セシウム原子の準スピン状態において実現された単一原子量子オットーエンジンの出力を分析する。負の温度条件下ではパワーが向上し、最大エントロピーの半分の値に達することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:34:48 GMT)
Parametric models and information geometry on W*-algebras [0.0]
無限次元 W*-代数上の正規正線型汎函数の滑らかなパラメトリックモデルの概念を導入する。次に、この文脈で自然に利用できるジョルダン積を用いて、適切な正則性条件を満たすパラメトリックモデル上の計量テンソルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:44:54 GMT)
Optimizing the information extracted by a single qubit measurement [0.0]
量子状態の準備毎に1ビットの情報のみを抽出する量子計算を考える。これは、システムの残りの部分がエラーを検出するために測定されるエラー軽減スキームに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:00:08 GMT)
On Decentralizing Federated Reinforcement Learning in Multi-Robot Scenarios [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のコンピューティングデバイス間で学習情報を協調的に集約することを可能にする。移動エージェントは分散連邦強化学習(dFRL)のタスクを遂行できる Q-learning と SARSA を用いた実験の結果, 対応するQ-table を集約して得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:17:12 GMT)
Non-perturbative treatment of giant atoms using chain transformations [0.0]
ランツォス変換を用いて、フィールドハミルトニアンを1次元鎖の形でキャストし、行列積状態シミュレーションを用いる。このアプローチは、幅広いシステムバスオブザーバブルと、以前は探索されていなかったパラメータレギュラーへのアクセスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:14:12 GMT)
New Auction Algorithms for Path Planning, Network Transport, and Reinforcement Learning [0.0]
最適および準最適解に対する新しいオークションベースのアルゴリズムを提案する。アルゴリズムは、オブジェクトの人による競争入札に関連する数学的アイデアに基づいている。新しいアルゴリズムは、既存の手法よりもいくつかの潜在的な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:31:36 GMT)
Multipartite Entanglement in Rabi Driven Superconducting Qubits [0.0]
マルチキュービットSTAR (Sideband Tone Assisted Rabi driven) ゲートを実演する。この方式はイオン量子ビットモルマー-ソレンセンゲートにインスパイアされ、共有フォトニックモードと超伝導量子ビットによって媒介される。 310 ns で最大状態忠実度 0.95 の2量子ゲート、217 ns で 0.905 の3量子ゲート、200 ns で 0.66 の4量子ゲートを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:21:39 GMT)
Mobile impurities interacting with a few one-dimensional lattice bosons [0.0]
いくつかのボソンを積んだ小さな1次元光学格子に浸漬した1および2つのボソニック不純物の基底状態特性に関する包括的研究を報告する。我々は,超流動からモット絶縁体への移行におけるポーラロンとバイポーラロンのエネルギーを報告し,反発相互作用によって引き起こされるバイポーラロン境界状態の形成を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:49:51 GMT)
Maximal Speed of Propagation in Open Quantum Systems [0.0]
マルコフ開量子系の力学に対して最大速度を有界に証明する。その結果、動的に進化する状態は、エラーまで適切な光円錐の中に含まれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:02:09 GMT)
Mathematical Analysis of Redistricting in Utah [0.0]
ユタ州議会地区における党派ゲリマンディングの評価の難しさについて論じる。我々は、共和党が最低共和党選挙区(LRVS)で票を共有していることが、ユタ州議会選挙区で各党が持つ優位性や不利益のよい指標である理由を説明する。また,2011年のユタ州議会の計画がジェリーマンダードであったかどうかについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:26:49 GMT)
Machine Learning in Orbit Estimation: a Survey [0.0]
約100万個の天体が現在地球を公転していると推定されている。現在の物理学に基づく手法では、7日間の予測でキロメートルの誤差がある。この分野で現在行われている作業の概要について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:17:27 GMT)
LightSolver -- A New Quantum-inspired Solver Cracks the 3-Regular 3-XORSAT Challenge [0.0]
Lightmagnituderはデジタルシミュレータを導入し、3-Regular 3-XORSAT (3R3X)チャレンジに参加する。 Lightmagnituderのシミュレータは指数障壁を破り、古典的プラットフォームと量子的プラットフォームの両方を上回った最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:04:23 GMT)
Learning inducing points and uncertainty on molecular data [0.0]
大規模なデータセットに対する不確実性制御とスケーラビリティは、ガウスのプロセスモデルをデプロイする際の2つの主要な問題である。高次元分子記述子空間における誘導点の変分学習は予測品質と不確実性の両方を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:11:17 GMT)
Knowledge Enhancement and Mobile Technology: Improving Effectiveness and Efficiency [0.0]
モバイル技術は、生産性、コーディネーション、トランスフォーメーションという3つの基本的な柱に価値を生み出します。教育におけるモバイルアプリケーションの利用は有益であるだけでなく、学生に楽しいインタラクティブな体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 00:53:38 GMT)
Ising Machines for Diophantine Problems in Physics [0.0]
本稿では,2次イジングモデルに基づくアンカー上でのディオファンチン問題の解法を提案する。本稿では,いわゆるタクシー番号と,標準モデルの$U(1)$拡張における異常キャンセルの現実的問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 11:15:04 GMT)
Indoor Localization for Personalized Ambient Assisted Living of Multiple Users in Multi-Floor Smart Environments [0.0]
本論文は、パーソナライズされた環境支援生活の発展に、4つの科学的貢献を行う。まず、ユーザインタラクションの可能なすべての形式をモデル化するための確率論的推論に基づく数学的アプローチを示す。第2に、個々のユーザプロファイルとユーザ固有のユーザインタラクションをモデル化する機械学習手法を用いて、このアプローチを使用するシステムを提案する。第3に、信頼性、信頼性、シームレスなユーザ受け入れを高めるための高精度な屋内ローカライズシステムの開発の必要性に対処するため、このフレームワークは、新しい方法論を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 02:07:55 GMT)
Inclusive Privacy Design for Older Adults Living in Ambient Assisted Living [0.0]
AAL(Ambient Assisted Living)は、高齢者の自立と生活の質を支援する環境である。プライバシーに関する問題は、高齢者や傍観者に直接的な影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 23:44:16 GMT)
Holistic Robust Data-Driven Decisions [0.0]
実際にはオーバーフィッティングはひとつの原因ではなく、複数の要因を同時に引き起こすのが一般的である。ここでは, (i) 有限サンプルデータを用いた結果の統計的誤差, (ii) データポイントを有限精度で測定した場合に発生するデータノイズ, (iii) データのごく一部が完全に破損する可能性のあるデータ不特定性という3つの過度な結果について考察する。既存のデータ駆動型定式化は、これらの3つのソースのうちの1つに対して、独立して堅牢であるかもしれないが、すべてのオーバーフィットソースに対して、全体的な保護を提供していない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:28:51 GMT)
Generative and discriminative training of Boltzmann machine through Quantum annealing [0.0]
ボルツマンマシン(BM)を学習するためのハイブリッド量子古典法について述べる。 BM学習のコスト関数は、Kulback-Leibler(KL)の発散と負条件付きログライクリーフ(NCLL)の重み付け和として定義される。ニュートン・ラフソン最適化スキームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:51:32 GMT)
GATE: Gated Additive Tree Ensemble for Tabular Classification and Regression [0.0]
GATEは、GRUにインスパイアされたゲーティングメカニズムを、内蔵された特徴選択機構を備えた特徴表現学習ユニットとして使用している。 GATE は GBDT や NODE,FT 変換器などの SOTA アプローチに代わる競合的な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 09:28:56 GMT)
Fundamental constraints on the observability of non-Hermitian effects in passive systems [0.0]
受動デバイスにおける非エルミート効果の可視性を制限する物理的制約の結果を定量化する。異なる対称性クラスと非エルミート効果を対比することにより、その含意を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 01:39:53 GMT)
FedNet2Net: Saving Communication and Computations in Federated Learning with Model Growing [0.0]
フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、最近開発された機械学習の分野である。本稿では「モデル成長」の概念に基づく新しいスキームを提案する。提案手法は3つの標準ベンチマークで広範囲に検証され、通信とクライアントの計算の大幅な削減を実現することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 21:54:53 GMT)
Exploring the Online Micro-targeting Practices of Small, Medium, and Large Businesses [0.0]
欧州委員会は、新たな欧州民主主義行動計画(ECA)において、対象とする機能を制限または禁止する計画だ。われわれは、誰がFacebookで広告をしているのか、ターゲット機能をどのように使っているのかを理解するための第一歩を踏み出した。その結果、中小企業の32%、大企業の30%が広告の少なくとも1つをマイクロターゲットとしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:16:54 GMT)
Experimental anonymous conference key agreement using linear cluster states [0.0]
Greenberger-Horne-Zeilinger状態 (GHZ) は匿名鍵交換プロトコルのリソース状態として導入された。ここでは、線形クラスタ状態が、そのようなアプリケーションにおいて汎用的で潜在的にスケーラブルなリソースとして機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:02:24 GMT)
Evidence of dual Shapiro steps in a Josephson junctions array [0.0]
超小さなジョセフソン接合を大きな接合の高インピーダンス配列に埋め込んで、2重シャピロステップを明らかにする。複数の周波数に対して、回路の交流応答が周波数$f$でマイクロ波トーンと同期していることを検出する。この研究は、凝縮物質物理学において全表現である位相電荷双対性に新たな光を放ち、ジョセフソン回路に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:26:05 GMT)
Engineering the speedup of quantum tunneling in Josephson systems via dissipation [0.0]
我々は、位相と量子回路の電荷の両方において散逸を引き起こすオーミック抵抗について考察する。電荷の散逸は、量子逃避率の増大につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:19:15 GMT)
Efficiently improving the performance of noisy quantum computers [0.0]
我々は、"Noiseless Output Extrapolation"と"Pauli Error Cancellation"という2つの効率的なエラー軽減プロトコルを開発し、実験的に検証する。我々は、構造化回路とランダム回路の両方の性能を著しく改善し、未緩和出力よりも最大86%の変動距離を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 12:49:48 GMT)
Dissipation-driven formation of entangled dark states in strongly-coupled inhomogeneous many-qubit systems in solid-state nanocavities [0.0]
量子化電磁空洞場に強く結合した多ビット系の量子力学について検討する。初期量子状態の準備によっては、量子ビットのアンサンブルが、多くの量子ビットの絡み合った多種多様な状態へと進化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:33:32 GMT)
Digital Therapeutics for Mental Health: Is Attrition the Achilles Heel? [0.0]
本稿では,デジタル治療に関する臨床研究において,減量化と低エンゲージメントの可能性が示唆された。本研究の目的は、デジタル治療における実世界の服用データの重要性と、ユーザエンゲージメントに肯定的な影響を及ぼす医療機器の重要な特徴を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:28:36 GMT)
Cycle-tree guided attack of random K-core: Spin glass model and efficient message-passing algorithm [0.0]
最小攻撃セットは、Kコアの完全な崩壊を引き起こす最小数の頂点を含む。ここでは、この最適初期条件問題に、サイクルツリー最大パッキングのスピングラスの観点から取り組む。 CTGAの性能と時間効率は、正規ランダムおよびエルド・オス・レニイランダムグラフアンサンブルで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 06:05:31 GMT)
Contaminant source identification in groundwater by means of artificial neural network [0.0]
本研究の目的は, 前方および逆輸送問題を解決するために, 複数のシナリオを解析できるデータ駆動モデルを開発することである。このモデルが生み出す利点は、文学研究と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 14:51:30 GMT)
Classification of the Ground State Space for Abelian Higher Gauge Symmetry Models [0.0]
基底状態の縮退と絡み合いのエントロピーを徹底的に研究したが、基底状態空間の分類はあいまいであった。基底状態空間は、$H0(C,G)×H_0(C,G)$群で分類され、$H0(C,G)$はその構造に付随する$0$-次コホモロジー群である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:29:27 GMT)
Classification of Stress via Ambulatory ECG and GSR Data [0.0]
本研究は, 自己申告されたストレスアノテーションを用いた実験室で記録された生理的データを用いて, ストレスを検出するためのいくつかのアプローチを実験的に評価する。最適応力検出法は90.77%の分類精度、91.24 F1-サブミッション、90.42感度、91.08特異性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 15:57:14 GMT)
Blindly Factorizing 21 Quantumly [0.0]
遠隔量子サーバを信頼していない古典的クライアントに対して,半素数21を量子的に盲目的に分解する古典的検証可能な手法を開発した。我々の手法は、次の半素数を分解するために問題を増大させることで、15の盲点分解を量子的に達成する技術の現状を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 13:26:28 GMT)
Big Data and Education: using big data analytics in language learning [0.0]
データマイニングツールを使ったビッグデータの利用は、教育業界で急速にトレンドになりつつある。我々は,教育データマイニングと学習分析に関する基本的な概念と,最も一般的なツール,手法,技術について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 19:17:10 GMT)
Approximation Power of Deep Neural Networks: an explanatory mathematical survey [0.0]
本調査の目的は、ディープニューラルネットワークの近似特性の説明的レビューを行うことである。我々は、ニューラルネットワークが他の古典的線形および非線形近似法より優れている理由と理由を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 18:47:44 GMT)
An integrated photonic circuit for color qubit preparation by third-order nonlinear interactions [0.0]
本回路の第1段階は, 単一光子状態を一意の時間モードで伝送するマイクロリングキャビティにおいて, 自発4光波混合により発色した単一光子の生成を含む。第2段階は、単体に近い色のクビット形成フィリティに到達するための分散特性が制御された渦巻導波路におけるDFGの実装を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:08:56 GMT)
A subwavelength atomic array switched by a single Rydberg atom [0.0]
自由空間における原子のサブ波長配列によって形成される原子間鏡の光学応答に対する空間的制御を実証する。我々の結果は、新しい量子コヒーレントな準曲面を実現するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 16:27:44 GMT)
A Modest View of the Black Hole Information Paradox [0.0]
パラドックス"は物理的な世界とはほとんど関係がないようです。私にとって、量子状態の概念は必要以上に制限的です。ホーキングによるブラックホールの蒸発の計算は、明らかに適用性に制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:29:36 GMT)
A Frequency-Velocity CNN for Developing Near-Surface 2D Vs Images from Linear-Array, Active-Source Wavefield Measurements [0.0]
地中物質を高速かつ非侵襲的に2次元せん断波速度(Vs)画像化するための周波数速度畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。周波数-速度領域で操作することで、線形アレイ、アクティブソースの実験的な設定で大きな柔軟性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 22:48:43 GMT)
A Convolutional Neural Network Approach to Supernova Time-Series Classification [0.0]
高速超新星時系列分類のための畳み込みニューラルネットワーク手法を提案する。たった2晩のデータで60%の精度で6つのSNタイプと98%の正確さを振り返って区別することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 17:55:22 GMT)
A Block-based Convolutional Neural Network for Low-Resolution Image Classification [0.0]
本稿では,ぼやけてノイズの多い低解像度画像の微妙な詳細を学習する新しい画像分類アーキテクチャを提案する。新しいブロックを構築するために、Res ConnectionとInceptionモジュールのアイデアを使いました。モデルの特徴として,パラメータが少なくてよい結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Jul 2022 20:01:11 GMT)