Basic Binary Convolution Unit for Binarized Image Restoration Network [146.1] 本研究では,画像復元作業における残差接続,BatchNorm,アクティベーション機能,構造などのバイナリ畳み込みのコンポーネントを再検討する。
本研究の成果と分析に基づいて, 単純で効率的な基本二元畳み込みユニット (BBCU) を設計した。
我々のBBCUは、他のBNNや軽量モデルよりも大幅に優れており、BBCUがバイナライズされたIRネットワークの基本ユニットとして機能することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 01:54:40 GMT)
ManiCLIP: Multi-Attribute Face Manipulation from Text [141.4] テキスト記述に基づく新しい多属性顔操作法を提案する。
本手法は,テキスト関連属性の編集を最小限に抑えた自然な顔を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 07:22:55 GMT)
Seeing Through The Noisy Dark: Toward Real-world Low-Light Image
Enhancement and Denoising [125.6] 現実の低照度環境は通常、光やハードウェアの限界が不足しているため、視界が低く、騒音が重い。
我々は、RLED-Net(Real-world Low-light Enhancement & Denoising Network)と呼ばれる新しいエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:57:23 GMT)
OCD: Learning to Overfit with Conditional Diffusion Models [91.4] 入力サンプル x 上で重みを条件付けし,x とそのラベル y 上で基底モデルを微調整することによって得られるものと一致することを学習する動的モデルを提案する。
この入力サンプルとネットワーク重みのマッピングは、サンプル分布の線形変換によって近似される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 09:42:47 GMT)
GFlowNets and variational inference [64.2] 本稿では,階層的変動推論(VI)と生成フローネットワーク(GFlowNets)という,確率論的アルゴリズムの2つのファミリー間のブリッジを構築する。
また, ある場合において, VIアルゴリズムは, 学習目標の期待勾配の等しさという意味で, GFlowNetsの特別な場合と等価であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:41:01 GMT)
Grouped self-attention mechanism for a memory-efficient Transformer [64.0] 天気予報、電力消費、株式市場などの現実世界のタスクには、時間とともに変化するデータの予測が含まれる。
時系列データは通常、その周期的特性と時間的長期依存性のために、長いシーケンスで長い観察期間にわたって記録される。
我々はGSA(Grouped Self-Attention)とCCA(Compressed Cross-Attention)の2つの新しいモジュールを提案する。
提案モデルでは,既存の手法に匹敵する計算量と性能の低減が効果的に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 06:58:49 GMT)
Gradient Gating for Deep Multi-Rate Learning on Graphs [62.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能向上のための新しいフレームワークであるグラディエントゲーティング(G$2$)を提案する。
我々のフレームワークは,GNN層の出力を,基盤となるグラフのノード間でのメッセージパッシング情報のマルチレートフローのメカニズムでゲーティングすることに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:19:48 GMT)
Unsupervised Multi-View Object Segmentation Using Radiance Field
Propagation [56.0] 本稿では,未ラベルのシーンの多視点画像のみを考慮し,再構成中の3次元オブジェクトのセグメント化に新たなアプローチを提案する。
提案手法の核となるのは,2方向光度損失を持つ個々の物体の放射界に対する新しい伝搬戦略である。
我々の知る限り、RFPはニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のための3次元シーンオブジェクトセグメンテーションに取り組むための最初の教師なしアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 11:14:23 GMT)
Citation Trajectory Prediction via Publication Influence Representation
Using Temporal Knowledge Graph [52.1] 既存のアプローチは主に学術論文の時間的データとグラフデータのマイニングに依存している。
本フレームワークは,差分保存グラフ埋め込み,きめ細かい影響表現,学習に基づく軌道計算という3つのモジュールから構成される。
APSアカデミックデータセットとAIPatentデータセットの両方で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 07:43:26 GMT)
MonoNHR: Monocular Neural Human Renderer [51.4] モノクラー・ニューラル・ヒューマン・レンダラー(Monocular Neural Human Renderer, モノクラー・ニューラル・ヒューマン・レンダラー: Monocular Neural Human Renderer, モノクラー・ニューラル・ヒューマン・レンダラー: Monocular Neural Human Renderer, モノクラー・ニューラル・ヒューマン・レンダラー)を提案する。
まず,3次元の幾何学的特徴とテクスチャ的特徴を分離し,テクスチャ推論を3次元の幾何学的特徴に適応させることを提案する。
第2に、対称のような人間の構造的先入観を生かした閉塞部を塗布するメッシュ・インパインター・モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:01:02 GMT)
GANTouch: An Attack-Resilient Framework for Touch-based Continuous
Authentication System [49.5] 本研究は,新規なジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを用いたTCASフレームワークを提案し,それを3つのアクティブ・ディバイサル環境下でのV-TCASと比較する。
G-TCASはポピュレーションとランダムベクターの下ではV-TCASよりも弾力性があり、ゼロエフォートよりも敵のシナリオにダメージを与えた。
以上の結果から, 活発な対向環境下でのTCASの評価と, TCASパイプラインにおけるGANの有用性を確認することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:58:04 GMT)
Generated Faces in the Wild: Quantitative Comparison of Stable
Diffusion, Midjourney and DALL-E 2 [47.6] 本研究では, 安定拡散, ミッドジャーニー, DALL-E2 の3つの人気システムを比較し, 野生で光現実的な顔を生成する能力について比較した。
FIDスコアによると、安定拡散は他のシステムよりも優れた顔を生成する。
また,GFWと呼ばれる野生の顔のデータセットも導入し,総顔数は15,076面である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:53:08 GMT)
EUCLID: Towards Efficient Unsupervised Reinforcement Learning with
Multi-choice Dynamics Model [47.0] 教師なし強化学習(URL)は,タスクに依存しない環境で有用な行動を学ぶための,有望なパラダイムである。
本研究では,事前学習フェーズにおける動的モデルと教師なし探索ポリシーを協調的に事前学習するための,新しいモデル融合パラダイムを提案する。
本研究では,EUCLIDが高サンプリング効率で最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 12:11:44 GMT)
Spectral Augmentation for Self-Supervised Learning on Graphs [43.2] グラフコントラスト学習(GCL)は、インスタンス識別を通じて表現を学習することを目的としている。
これは、小さな摂動に対して堅牢な不変パターンを反映するためにグラフ拡張に依存する。
最近の研究は、空間領域における一様ランダムなトポロジー拡張を主に実施している。
スペクトル変化を最大化することによりトポロジ拡張を導出するスペクトル拡張を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 22:20:07 GMT)
Adaptive Smoothness-weighted Adversarial Training for Multiple
Perturbations with Its Stability Analysis [39.9] 対人訓練(Adrial Training:AT)は、敵の事例に対して最も効果的な方法の1つとして実証されている。
異なる摂動型に対する対向ロバスト性を一般化するために、多重摂動(ATMP)のアドリナルトレーニングを提案する。
安定性に基づく過剰リスク境界を開発し、複数の摂動に対する適応重み付き対向トレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 15:42:34 GMT)
Self-Supervised Monocular Depth Estimation: Solving the Edge-Fattening
Problem [39.8] 計量学習に人気があるトリプルト損失は多くのコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。
MDEにおける生三重項損失の2つの欠点を示し、問題駆動型再設計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:08:59 GMT)
Music-to-Text Synaesthesia: Generating Descriptive Text from Music
Recordings [36.1] 音楽からテキストへの合成は、音楽録音から記述的なテキストを生成し、さらに理解することを目的としている。
既存の音楽関連データセットには、音楽録音に関する意味記述は含まれていない。
音楽録音の内容を記述可能な文を生成するための計算モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 06:06:55 GMT)
Compositional Generalization in Unsupervised Compositional
Representation Learning: A Study on Disentanglement and Emergent Language [32.9] 合成一般化を直接テストできる2つのデータセット上で、3つの教師なし表現学習アルゴリズムについて検討する。
単純なモデルと少ないラベルでボトルネック表現を直接使用すると、学習された表現そのものの前後のレイヤからの表現よりも、より悪い一般化につながる可能性がある。
驚くべきことに、不整合表現を生成する圧力の増加は、より悪い一般化を伴う表現を生成するのに対し、ELモデルからの表現は強い合成一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 10:35:53 GMT)
ROSIA: Rotation-Search-Based Star Identification Algorithm [30.9] 本稿では、各座標における入力星とカタログ星とを最大に一致する最適な回転アライメントを求めるROSIAについて述べる。
我々は、既存の定式化と比較して400倍の速度を達成できる厳密な(証明可能な)上界関数を提案することによって理論的に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 05:34:19 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation [26.0] ソーシャルネットワークは、ディープラーニングの技術進歩を伴う異種グラフニューラルネットワーク(HGNN)であると考えられている。
本稿では,HeteDPと呼ばれる差分プライバシー機構に基づく,新しい異種グラフニューラルネットワークのプライバシ保存手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:41:02 GMT)
Fast OT for Latent Domain Adaptation [25.9] 本稿では,最適輸送理論を検証可能かつ実装可能な解を用いて,最適な潜在特徴表現を学習するアルゴリズムを提案する。
これは、サンプルをターゲットドメインからソースドメインの配布に転送するコストを最小化することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 10:25:12 GMT)
Stochastic optimization on matrices and a graphon McKean-Vlasov limit [25.2] 同じ置換を用いて行と列の置換の下で不変である適当な関数の大きい対称行列の空間上の勾配降下を考える。
行列の次元が無限大になるにつれて、これらのランダム曲線の決定論的極限を確立する。
反射拡散の無限次元交換可能な配列の族と、相互作用する拡散の大きな行列に対するカオスの伝播という新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 04:54:49 GMT)
Robust Empirical Risk Minimization with Tolerance [24.4] 我々は、(ロバストな)$textitempirical risk minimization$(RERM)の基本パラダイムについて研究する。
自然寛容なRERMは、$mathbbRd$を超える$gamma$-tolerantな学習VCクラスに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:26:15 GMT)
Understanding Adversarial Robustness Against On-manifold Adversarial
Examples [22.6] トレーニングされたモデルは、元のデータに小さな摂動を加えることで、容易に攻撃することができる。
近年の研究では、manifold 対逆の例も存在していることが示されている。
本研究は, 対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 05:40:47 GMT)
"Help Me Help the AI": Understanding How Explainability Can Support
Human-AI Interaction [22.0] 我々は,鳥類識別アプリMerlinのエンドユーザ20名を対象に,実世界のAIアプリケーションについて調査を行った。
我々は、AIシステムとのコラボレーションを改善するために、実用的に有用な情報の必要性を人々が表現していることを発見した。
また,既存のXAIアプローチに対するエンドユーザの認識を評価し,パートベースの説明を好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:17:11 GMT)
Regularizing Neural Network Training via Identity-wise Discriminative
Feature Suppression [20.9] トレーニングサンプルの数が少ない場合、あるいはクラスラベルがうるさい場合、ネットワークはトレーニングエラーを最小限に抑えるために個々のインスタンス固有のパターンを記憶する傾向がある。
本稿では、経験的エラー最小化のために、インスタンス固有のパターンに依存するネットワークの傾向を抑えることで、改善策を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 00:07:43 GMT)
Composition of Differential Privacy & Privacy Amplification by
Subsampling [18.4] この章は、人工知能アプリケーションのための差別化プライバシ(differial Privacy for Artificial Intelligence Applications)という本の一部である。
我々は、差分プライバシーの最も重要な特性、つまり構成について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 18:22:31 GMT)
Does Wikidata Support Analogical Reasoning? [17.7] Wikidataの知識が類推的推論をサポートするかどうかを検討する。
Wikidataは類似分類のためのデータ作成に利用できることを示す。
我々は、Wikidataからアナログを抽出する自動手法を導くためのメトリクスセットを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:46:52 GMT)
Deep Invertible Approximation of Topologically Rich Maps between
Manifolds [17.6] 位相的に興味深い多様体間の写像を安定に近似できるニューラルネットワークの設計法を示す。
局所ビリプシッツ写像、被覆空間、局所同相写像の間の位相的平行性を利用して、$mathcalT circ p circ MathcalE$ という形の新しいネットワークが局所微分同相の普遍近似器であることが分かる。
また、分子の分子イメージングを対称性で処理するためのアーキテクチャの拡張の可能性についても概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:14:43 GMT)
DFA: Dynamic Feature Aggregation for Efficient Video Object Detection [15.9] 本稿では,機能拡張のためのフレームを適応的に選択するバニラ動的アグリゲーションモジュールを提案する。
バニラ動的アグリゲーションモジュールを、より効果的で再構成可能なデフォルマブルバージョンに拡張します。
提案手法と統合したImageNet VIDベンチマークでは,FGFAとSELSAがそれぞれ31%,SELSAが76%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:54:15 GMT)
Learning Algorithm Generalization Error Bounds via Auxiliary
Distributions [15.7] 一般化エラー境界は、機械学習モデルがどのように機能するかを理解するのに不可欠である。
一般化誤差の新しい上限を導出する,創造的手法,すなわち補助分布法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 10:37:04 GMT)
Metric Distribution to Vector: Constructing Data Representation via
Broad-Scale Discrepancies [15.4] 本稿では,各データに対するベクトル表現に分布特性を抽出するために, $mathbfMetricDistribution2vec$ という新しい埋め込み方式を提案する。
本研究では,広範囲な実世界構造グラフデータセット上での教師付き予測タスクにおける表現法の適用と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:18:30 GMT)
Fast and Robust Video-Based Exercise Classification via Body Pose
Tracking and Scalable Multivariate Time Series Classifiers [13.6] 本稿では,ビデオを用いたS&C演習の分類の応用について述べる。
そこで本研究では,BodyMTSという手法を用いて,映像を時系列に変換する手法を提案する。
その結果,BodyMTSの平均精度は87%であり,これはヒトドメインの専門家の精度よりも有意に高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:03:38 GMT)
Unsupervised Vision and Vision-motion Calibration Strategies for
PointGoal Navigation in Indoor Environment [13.4] 屋内環境におけるポイントゴールナビゲーションは、個人ロボットが特定の地点に向かうための基本的なタスクである。
近年の研究では、このPointGoalナビゲーションタスクを、写真リアリスティックな環境におけるほぼ完璧な成功率で解決している。
視覚・運動経路統合を教師なしで訓練するための新しい視覚・運動校正戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:12:03 GMT)
Policy Gradients for Probabilistic Constrained Reinforcement Learning [13.4] 本稿では、強化学習(RL)における安全な政策学習の問題について考察する。
特に、安全なポリシーまたはコントローラは、高い確率で与えられた安全集合におけるエージェントの軌道を維持するものである。
我々は,この安全性の概念を,その安全性と性能に関する理論的境界を提供することにより,文献でよく考慮される平均安全性の概念に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 18:16:33 GMT)
Ensembling improves stability and power of feature selection for deep
learning models [12.0] 本稿では,ディープラーニングモデルの設計と訓練における本質性によって,一般的に用いられる特徴重要度スコアが不安定になることを示す。
我々は、異なるエポックにおけるモデルの重要度スコアのアンサンブルについて検討し、この単純なアプローチがこの問題に実質的に対処できることを見出した。
訓練されたモデルの特徴的重要度を組み合わせるためのフレームワークを提案し、一つのベストモデルから特徴を選択する代わりに、多くの優れたモデルから特徴的重要度スコアのアンサンブルを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 19:07:53 GMT)
Risk-graded Safety for Handling Medical Queries in Conversational AI [11.8] 我々は、人間の記述した英語の医療クエリのコーパスを作成し、異なるタイプのシステムの応答を出力する。
これをクラウドソースとエキスパートアノテーションの両方でラベル付けします。
分類実験の結果は、これらのタスクは自動化できるが、注意が必要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 16:49:51 GMT)
Optimization for Robustness Evaluation beyond $\ell_p$ Metrics [11.0] 敵対的攻撃に対するディープラーニングモデルの実証的評価は、非自明な制約付き最適化問題を解くことを伴う。
本稿では,PyGRANSO, With Constraint-Folding (PWCF) をブレンドして信頼性と汎用性を向上するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:48:05 GMT)
What shapes the loss landscape of self-supervised learning? [10.9] 表現の完全的・次元的崩壊防止は、近年、自己教師型学習(SSL)の設計原則となっている。
線形モデルに対するSSLロスランドスケープを徹底的に解析することで、回答を提供する。
SSLランドスケープを解析的に抽出可能な理論を導出し,崩壊現象の配列を正確に把握し,その原因を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:46:16 GMT)
Cross-identity Video Motion Retargeting with Joint Transformation and
Synthesis [10.9] ビデオモーションアニメーションのための二分岐変換合成ネットワーク(TS-Net)を提案する。
TS-Netはワープベースのトランスフォーメーションブランチとワープフリーブランチで構成される。
TS-Netは、複数の最先端モデルやシングルブランチモデルよりも、ビデオモーションのパフォーマンスが向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:09:12 GMT)
Fine-grained Contrastive Learning for Definition Generation [10.5] 従来のエンコーダ・デコーダモデルは、与えられた単語の完全な意味的要素を含む効果的な表現学習を欠いていた。
そこで本研究では,定義シーケンスエンコーディングからより詳細な意味表現を抽出することをモデルに推奨する,新しいコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:55:01 GMT)
Deep-OCTA: Ensemble Deep Learning Approaches for Diabetic Retinopathy
Analysis on OCTA Images [10.2] 糖尿病網膜症解析チャレンジ(DRAC)のための超広範OCTAに基づく新規かつ実用的な深層学習ソリューションを提案する。
DR損傷タスクのセグメンテーションでは、UNetとUNet++を使用して、3つの病変を強力なデータ拡張とモデルアンサンブルで分割する。
画像品質評価タスクでは、インセプションV3、SE-ResNeXt、Vision Transformerモデルのアンサンブルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:23:56 GMT)
Approximate Computing and the Efficient Machine Learning Expedition [9.8] 近似コンピューティング(AxC)は、緩和された精度要件を犠牲にして、効率的なシステム実装のための設計代替案として長い間受け入れられてきた。
さまざまなアプリケーション領域におけるAxCの研究活動にもかかわらず、AxCは機械学習(ML)に適用された過去10年間に成長した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 12:10:39 GMT)
Exploiting More Information in Sparse Point Cloud for 3D Single Object
Tracking [9.7] 3Dオブジェクトトラッキングは、3Dコンピュータビジョンにおける重要なタスクである。
点雲の空間性は、類似性を計算し、対象を見つけるのを難しくする。
本稿では3次元オブジェクト追跡のためのスパース・トゥ・デンス・トランスフォーマー・ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:38:30 GMT)
Wide Attention Is The Way Forward For Transformers [9.3] 幅広い単一層トランスフォーマーモデルでは,自然言語処理(NLP)タスクにおいて,より深い処理と競合したり,より優れたりすることを示す。
以上の結果から,NLP用トランスフォーマーの開発において重要な方向は幅であり,深度はそれほど重要でないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:49:54 GMT)
DARTFormer: Finding The Best Type Of Attention [9.3] DARTSのようなニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法を提案する。
次に、フレームワークを拡張して、複数の異なる注意タイプでTransformerを検索し、ビルドし、それらを異種Transformerと呼びます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:56:29 GMT)
SAGDA: Achieving $\mathcal{O}(\epsilon^{-2})$ Communication Complexity
in Federated Min-Max Learning [9.0] 本稿では,SAGDAがクライアント数とローカル更新ステップの両方で線形高速化を実現することを示す。
また,フェデレートされたmin-max学習のための標準FSGDA法の通信複雑性に関する現在の理解も進める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:04:50 GMT)
Comparison of Data Representations and Machine Learning Architectures
for User Identification on Arbitrary Motion Sequences [9.0] 本稿では,頭部と手の動きの任意のシーケンスに基づいて,異なる機械学習手法を用いてユーザを識別する。
すべてのコードを公開して、将来の作業のベースラインを提供しています。
このモデルは、150秒以内の精度で、34人の被験者のどれかを正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:12:10 GMT)
Occlusion-Aware Crowd Navigation Using People as Sensors [8.6] このような設定では、センサーの視野が限られているため、オクルージョンが非常に一般的である。
これまでの研究では、人間のエージェントの観察された対話的行動が潜在的な障害を推定するために用いられることが示されている。
本稿では,このような社会的推論手法を計画パイプラインに統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 15:18:32 GMT)
Systematic Generalization and Emergent Structures in Transformers
Trained on Structured Tasks [6.5] 我々は、因果変換器が、コピー、ソート、階層的な構成を含む一連のアルゴリズムタスクを実行する方法を示す。
両層変換器は多層問題に対する一般化可能な解法を学習し,系統的タスク分解の兆候を現示する。
これらの結果は、トランスフォーマーモデルが複雑な決定を再利用可能なマルチレベルポリシーに分解する方法について、重要な洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 00:46:36 GMT)
Pixel-global Self-supervised Learning with Uncertainty-aware Context
Stabilizer [6.4] 我々は,同じ画像の異なる拡張ビュー間でのグローバルな一貫性と画素レベルの局所的なコンピテンシーを捉えるために,新しいSSLアプローチを開発した。
本手法では,同画像の強調ビューの圧縮表現を集約することにより,大域的な一貫性を実現する。
画素レベルの一貫性は、異なる拡張ビューにおいて同じピクセルに対する同様の表現を追求することによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 22:25:01 GMT)
Siamese-NAS: Using Trained Samples Efficiently to Find Lightweight
Neural Architecture by Prior Knowledge [6.1] 最近の研究で、Neural Predictorはトレーニングサンプルとしてトレーニングアーキテクチャがほとんどなく、大幅に改善されている。
本稿では,予測器を用いたNASの過去の研究に触発されて提案したシームズ予測器について述べる。
トレーニング手順に関する事前知識である推定符号を用いて構築される。
また,軽量CNNアーキテクチャのための検索空間Tiny-NanoBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 15:04:08 GMT)
A Unified Framework for Optimization-Based Graph Coarsening [5.7] 大きなグラフが与えられたとき、グラフ粗化は、もともと与えられたグラフの特性を保ちながら、より小さく抽出可能なグラフを学習することを目的としている。
提案するフレームワークは,グラフ学習と次元減少の一体化にある。
学習された粗大化グラフは、元のグラフと類似した$epsin(0,1)$であることが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 06:31:42 GMT)
The Dynamic of Consensus in Deep Networks and the Identification of
Noisy Labels [5.3] ノイズラベルは トレーニングの終わりまでに きれいな例とは区別できない
最近の研究では、ディープネットワークがノイズの多い例よりもずっと早くサンプルを記憶しているように見えるという事実を活用して、この問題に対処している。
我々は,この観測結果を用いて,ノイズラベル濾過の新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:47:23 GMT)
Robust Bayesian optimization with reinforcement learned acquisition
functions [4.1] ベイズ最適化において、取得関数(AF)はシーケンシャルサンプリングを誘導し、効率的な収束のために重要な役割を果たす。
この危機に対処するため、データ駆動型AF選択の考え方が提案されている。
シーケンシャルAF選択タスクは、マルコフ決定プロセス(MDP)として形式化され、強力な強化学習(RL)技術を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 09:59:06 GMT)
AI-Assisted Discovery of Quantitative and Formal Models in Social
Science [3.9] 本システムは,経済・社会学における実世界のデータから解釈可能なモデルを発見するのに有効であることを示す。
本稿では,このAI支援フレームワークが,社会科学研究でよく用いられるパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルとを橋渡しすることができることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 16:25:47 GMT)
Neural Implicit Surface Reconstruction from Noisy Camera Observations [3.8] ノイズの多いカメラパラメータから3次元表面を学習する手法を提案する。
我々は, 表面表現の学習とともに, カメラパラメータを学習し, ノイズの多いカメラ観測においても, 高品質な3次元表面再構成を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:35:51 GMT)
Safe Reinforcement Learning From Pixels Using a Stochastic Latent
Representation [3.6] 我々は,画素観測による安全強化学習の課題に対処する。
制約付き、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスフレームワークで問題を定式化する。
我々は、潜伏アクター批判(SLAC)アプローチを用いて、新しい安全評論家を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 19:55:42 GMT)
Supervised Parameter Estimation of Neuron Populations from Multiple
Firing Events [3.3] 本研究では,一対のスパイキング系列とパラメータラベルからなる学習セットから,ニューロン集団のパラメータを自動的に学習する手法について,教師あり学習を通して検討した。
我々は、ニューロンモデルを用いて、異なるパラメータ設定での計算において多くのニューロン集団をシミュレートする。
次に、遺伝的検索、ベイズ逐次推定、ランダムウォーク近似モデルなどの古典的手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:17:05 GMT)
RISC-V Toolchain and Agile Development based Open-source Neuromorphic
Processor [3.2] 本稿では汎用CPU機能とSNNを組み合わせた低消費電力ニューロモルフィックプロセッサWenquxing 22Aを提案する。
Wenquxing 22Aは、加速器溶液ODINの約5.13倍のエネルギー消費を約分類精度で改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 16:23:44 GMT)
iCTGAN--An Attack Mitigation Technique for Random-vector Attack on
Accelerometer-based Gait Authentication Systems [3.1] 本稿では,$v$ABGaitと$beta$ABGaitに対するランダムベクター攻撃の有効性を評価する。
$i$ABGaitは、ランダムベクター攻撃の影響をある程度軽減し、ほとんどの実験環境で$beta$ABGaitを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:34:25 GMT)
An acousto-optic modulator based bi-frequency interferometer for quantum
technology [3.0] 音響光学変調器(AOM)は量子光学技術で広く用いられている。
AOMsをビームスプリッタおよびビームコンバータとして用いたバイ周波数干渉計方式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 01:59:46 GMT)
GaIA: Graphical Information Gain based Attention Network for Weakly
Supervised Point Cloud Semantic Segmentation [2.8] 本研究の目的は, エントロピーによって測定される不確実性を, 正確にセマンティックセグメンテーションのために低減することである。
信頼性情報に基づいて各点のエントロピーを緩和するGaIAと呼ばれるグラフィカル情報ゲインに基づくアテンションネットワークを提案する。
S3DISとScanNet-v2データセットの実験結果は、我々のフレームワークが既存の弱教師付き手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 08:37:16 GMT)
Quark: A Gradient-Free Quantum Learning Framework for Classification
Tasks [2.7] 量子最適化を用いて量子MLモデルを最適化する勾配量子学習フレームワークであるQuarkを紹介する。
クォークは勾配のない計算に頼らず、古典的量子相互作用を頻繁に避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 19:23:35 GMT)
Leveraging unsupervised data and domain adaptation for deep regression
in low-cost sensor calibration [2.6] 大気質モニタリングは, 大気質に対する意識を高めるための重要な課題となっている。
低コストの空気質センサーは容易に展開できるが、高価で大きめの基準モニターほど信頼性は低い。
本稿では,センサキャリブレーションのタスクを半教師付き領域適応問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:47:45 GMT)
Towards Learned Simulators for Cell Migration [2.5] 細胞力学のための神経シミュレーターは、実験室実験や従来の方法を拡張して、細胞と物理的環境との相互作用の理解を高めることができる。
本稿では,単一細胞移動のダイナミクスを再現できる自己回帰確率モデルを提案する。
標準の単段階学習手法が不整合安定性をもたらすだけでなく,ダイナミクスの側面を正確に把握できないことも観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:01:09 GMT)
Loc-VAE: Learning Structurally Localized Representation from 3D Brain MR
Images for Content-Based Image Retrieval [2.4] 3次元脳MRI画像から神経解剖学的に解釈可能な低次元表現を提供する局所的変分オートエンコーダ(Loc-VAE)を提案する。
Loc-VAEは病気の特徴を保存し、高次元圧縮比の下でも高度に局所化されている表現を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:00:17 GMT)
Semi-autonomous Prosthesis Control Using Minimal Depth Information and
Vibrotactile Feedback [2.0] 最小限のデータを用いて対象オブジェクトの形状を再構成する新しい手法を提案する。
4つのコンカレントレーザースキャナラインは、オブジェクト断面の部分的な輪郭を提供する。
単純な幾何学は球形、円筒形、立方体の次元と向きを再構成するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:51:58 GMT)
ReAct: A Review Comment Dataset for Actionability (and more) [0.9] 注釈付きレビューコメントデータセットReActを紹介する。
レビューコメントはOpenReviewのサイトから引用されている。
これらのレビューのためのアノテーションをクラウドソースで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 07:09:38 GMT)
Cognitive modelling with multilayer networks: Insights, advancements and
future challenges [0.6] メンタルレキシコン(英: mental lexicon)とは、自分が知っている単語や概念に関する情報を表す認知システムである。
意味論的、音韻論的、統語論的、その他の概念的関連は、どのようにしてコヒーレントな数学的枠組みの中にマッピングされ、メンタルレキシコンがどのように機能するかを研究することができるのか?
認知多層ネットワークは、複数の種類の情報を同時にマッピングすることができ、それによって、異なる関連層の層がメンタルレキシコン内でどのように共存するかをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 12:22:53 GMT)
Coherent Manipulation with Resonant Excitation and Single Emitter
Creation of Nitrogen Vacancy Centers in 4H Silicon Carbide [0.6] 共鳴励起による光検出磁気共鳴(ODMR)を示し, 4H-SiCにおけるNV中心の基底状態エネルギーレベルを明らかにした。
また, SiCにイオン注入を施した単一窒素空孔(NV)の創出と特性評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 10:10:58 GMT)
Assessing the impact of contextual information in hate speech detection [0.5] 我々は,Twitter上のメディアからのニュース投稿に対するユーザの反応に基づいた,文脈的ヘイトスピーチ検出のための新しいコーパスを提供する。
このコーパスはリオプラテンセ方言のスペイン語で収集され、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するヘイトスピーチに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 09:04:47 GMT)
Uncertainty estimations methods for a deep learning model to aid in
clinical decision-making -- a clinician's perspective [0.0] 深層学習にインスパイアされた不確実性推定技術はいくつかあるが、医療データセットに実装されているものはほとんどない。
我々は,不確かさを推定するために,ドロップアウト変動推論(DO),テスト時間拡張(TTA),共形予測,単一決定論的手法を比較した。
臨床実習にモデルを組み込む前に,複数の推定手法を評価することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:54:54 GMT)
Thermal Area Law for Lattice Bosons [0.0] ボース・ハバードモデルを含む任意の次元のボソニック・ハミルトニアンのクラスに対する熱圏法則を厳格に導出する。
境界相互作用を超えていく主なアイデアは、化学的ポテンシャルを人工的に減少させた準自由参照状態を導入することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 14:23:36 GMT)
The boundaries of meaning: a case study in neural machine translation [0.0] 2016年以降、サブワードセグメンテーションアルゴリズムは言語モデリング、機械翻訳、その他のタスクに広く利用されている。
これらのアルゴリズムは、しばしば単語を「時代」、「on」、「t」、「ist」といった意味的に不透明なものに切り分ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:26:20 GMT)
Tensor-reduced atomic density representations [0.0] グラフニューラルネットワークは、化学元素情報を学習可能な方法で固定次元空間にマッピングすることで、スケーリングから逃れる。
我々は、標準近傍密度に基づく記述子のテンソル構造を利用して、このアプローチをテンソル分解として再考する。
そのため、化学元素の数に依存しないコンパクトなテンソル還元表現を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 01:08:50 GMT)
Subspace Learning for Feature Selection via Rank Revealing QR
Factorization: Unsupervised and Hybrid Approaches with Non-negative Matrix
Factorization and Evolutionary Algorithm [0.0] ランク明示QR(RRQR)因子化は、新しい教師なし特徴選択技術として最も情報性の高い特徴を得るのに活用される。
フィルタベース手法としてRRQRとラッパーベース手法として遺伝的アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド特徴選択アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、教師付き、教師なし、および半教師付き設定における最先端の特徴選択アルゴリズムと比較した場合、信頼性と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 04:04:47 GMT)
Robust phase-controlled gates for scalable atomic quantum processors
using optical standing waves [0.0] スケーラブルな原子量子プロセッサのためのロバストな光制御量子ゲートを実現するための簡単なスキームが提案されている。
定常波の反極付近に局在した原子は位相制御量子演算を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:12:43 GMT)
Reliability-Aware Deployment of DNNs on In-Memory Analog Computing
Architectures [0.0] In-Memory Analog Computing (IMAC) 回路は、アナログ領域におけるMVMとNLVの両方の操作を実現することにより、信号変換器の必要性を取り除く。
我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に大規模な行列を複数の小さなIMACサブアレイに展開する実践的なアプローチを導入し、ノイズや寄生虫の影響を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 01:43:35 GMT)
Quantum Machine Learning for $b$-jet charge identification [0.0] 本稿では,LHCb実験のシミュレーションデータに応用された変分量子をベースとして,ジェットが生産時に$b$または$barbクォークによって形成されたハドロンを含むかどうかを同定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 21:52:38 GMT)
PCONet: A Convolutional Neural Network Architecture to Detect Polycystic
Ovary Syndrome (PCOS) from Ovarian Ultrasound Images [0.0] 多嚢胞性卵巣症候群(Polycystic Ovary syndrome, PCOS)は、生殖年齢の女性に多い内分泌機能障害である。
我々は,卵巣超音波画像から多彩な卵巣を検出するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるPCONetを開発した。
また,45層からなる事前訓練された畳み込みニューラルネットワークであるInceptionV3をトランスファーラーニング法を用いて,嚢胞性卵巣超音波像の分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 02:31:03 GMT)
Nonadiabatic dissociation of molecular Bose-Einstein condensates:
competition between chemical reactions [0.0] 我々は,複数のBose-Einstein縮合体の非断熱状態における解離を記述する一般的なモデルを解く枠組みを提供する。
この枠組みでは、時間に依存しない非エルミート量子力学が自然に現れ、代わりにフォトニックシステムで実験的に実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 03:24:58 GMT)
Multiple electromagnetically induced transparency without a control
field in an atomic array coupled to a waveguide [0.0] 原子配列を含む導波路量子電磁力学(wQED)系における多重電磁誘導透過(EIT)について検討する。
単一励起集合状態の観点からは、適切に設計された$N$-atom配列を、複数のEIT型現象を生成することができる駆動(N+1$)レベルシステムにマッピングできることが分かる。
このタイプのEITスキームの最も重要な羽根は制御フィールドフリーであり、外部制御フィールドが利用できない場合、wQEDシステムでEITライクな現象を発生させる代替手段を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 15:04:09 GMT)
Mechanical Squeezing in Quadratically-coupled Optomechanical Systems [0.0] 発散型光学系における強い機械的スクイーズの発生を実証する。
104フォノンの熱占有量においても、3dBを超える機械的スクイーズと強い光学的絡み合いが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:13:37 GMT)
Large-scale machine-learning-assisted exploration of the whole materials
space [0.0] 結晶-グラフアテンションネットワークは、非緩和結晶構造からの熱力学的安定性と材料特性の予測のための顕著なツールとして登場した。
これまでの200万の素材で訓練されたネットワークは、あまり表現されていない化学的要素と構造的プロトタイプに起因した強いバイアスを示していた。
この問題に取り組み、化学および結晶対称性空間のバランスを改善するために追加データを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:34:12 GMT)
Landscape Analysis for Surrogate Models in the Evolutionary Black-Box
Context [0.0] サーロゲートモデリングはブラックボックス最適化タスクにとって貴重な手法となっている。
代理モデルの予測精度とブラックボックス機能景観の特徴との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 18:46:49 GMT)
Inability of a graph neural network heuristic to outperform greedy
algorithms in solving combinatorial optimization problems like Max-Cut [0.0] Nature Machine Intelligence 4, 367 (2022) において、Schuetzらは、様々な古典的なNPハード最適化問題を解決するためにニューラルネットワーク(GNN)を使用するスキームを提供している。
ネットワークがサンプルインスタンス上でどのようにトレーニングされているかを説明し、その結果のGNNは、広く使われているテクニックを適用して、その成功の可能性を判断する。
しかし, より綿密な検査により, このGNNの報告結果は勾配降下率よりもわずかに優れており, グリーディアルゴリズムにより性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 20:50:33 GMT)
High Precision Differentiation Techniques for Data-Driven Solution of
Nonlinear PDEs by Physics-Informed Neural Networks [0.0] 本稿では,初期条件が与えられた時間依存部分微分方程式について考察する。
時間変数に対する未知解の新しい微分手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 13:36:01 GMT)
Explicit reconstruction of the entanglement wedge via the Petz map [0.0] Wevisit entanglement wedge reconstruction in AdS/CFT using the Petz recovery channel。
境界面上の球面領域の場合、ペッツ写像がAdS-Rindler HKLL再構成を再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 18:56:56 GMT)
Establishing Meta-Decision-Making for AI: An Ontology of Relevance,
Representation and Reasoning [0.0] 自律性を向上し、メトリクスとベンチマークを構築するためのフレームワークを構築することを目的として、意思決定システムを構築するオントロジーを提案する。
私たちの命名法は意思決定に関する文献を反映しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 19:49:55 GMT)
Deconjugation of canonical variables and the Koopman-von Neumann theory [0.0] 我々は、量子力学からKvN理論が生まれ、量子力学から古典的な運動方程式を抽出することを示した。
量子系と古典系の相互作用を研究するためにKvNの定式化を用いることで、補助変数が物理的役割を担わざるを得ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 18:59:57 GMT)
DARE: A large-scale handwritten date recognition system [0.0] 約1000万のトークンを含むデータベースを紹介します。
書字スタイルの多様性が高い手書きテキストの訓練により, 一般的な手書きテキスト認識のための頑健なモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 12:47:36 GMT)
Connecting XOR and XOR* games [0.0] 我々は、XOR非ローカルゲームとXOR*シーケンシャルゲームという、独占的なリソースを持つ2種類のゲームに焦点を当てる。
特定の仮定の下では、これらの2種類のゲームは、それらの最適戦略を結び付ける明示的な定理によって関連付けられることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 00:11:38 GMT)
Community Learning: Understanding A Community Through NLP for Positive
Impact [0.0] 本研究では,コミュニティに関する自然言語データを抽出する計算課題として,コミュニティ学習の課題を提案する。
本研究では,知識グラフの可視化能力を示すために,ホームレスと教育の2つの事例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 17:56:52 GMT)
Artificial Hawking black hole radiation using feedback-based mechanical
circuits [0.0] ブラックホールは、宇宙に存在する最も魅力的な天体の1つと考えられている。
ホーキングは、ある条件下での相対論的粒子の脱出は依然として可能であると予測した。
我々は、この高エネルギー現象を機械回路のネットワークで純粋に古典的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 08:57:53 GMT)
ALT: A software for readability analysis of Portuguese-language texts [0.0] 本研究では,ポルトガル語に適応した可読性指標から開発したALTソフトウェアをWeb上で公開する。
ソフトウェアの開発は、マルチディシプリナリースタイルを用いて会話の信頼性を測定するハベルマスのコミュニケーション行動理論に動機づけられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 15:24:52 GMT)
A Smart Recycling Bin Using Waste Image Classification At The Edge [0.0] この研究は都市ごみを自動的に分離してリサイクル率を高める革新的なリサイクルビンを開発した。
我々は, 1800個の廃棄物画像を収集し, 既存の公開データセットと組み合わせて, 2つの組込みシステムの分類モデルを訓練した。
このモデルはJetson Nanoで95.98%、K210で96.64%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 07:40:25 GMT)
A New Class of Solvable Two-dimensional Scalar Potentials for Graphene [0.0] 外部静電ポテンシャルを持つ2次元質量レスディラック方程式の解を示す。
非対称なSUSY交叉関係によって得られる可解性は、解析的に解ける2次元モデルのクラスを拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Oct 2022 04:39:17 GMT)