LPT: Long-tailed Prompt Tuning for Image Classification [178.5] 凍結事前訓練モデルに複数のトレーニング可能なプロンプトを導入し、長い尾を持つデータに適用する。
フェーズ1では、教師付きプロンプトチューニングを通じて共有プロンプトをトレーニングし、事前訓練されたモデルを所望の長尾領域に適応させる。
フェーズ2では、学習した共有プロンプトをクエリとして使用し、類似したサンプルのグループに対して、マッチした小さなベストセットを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:47:02 GMT)
Alternating Differentiation for Optimization Layers [141.2] そこで我々は,最適化問題を識別するAlternating Differentiation (Alt-Diff) という新しいフレームワークを開発した。
本稿では,Alt-Diffがヤコビ行列の次元を大幅に減少させ,暗黙微分の計算速度を著しく向上させることを示す。
一連の実験により、Alt-Diffは最先端技術に匹敵する結果をはるかに少ない時間で得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:32:13 GMT)
CLIP2Point: Transfer CLIP to Point Cloud Classification with Image-Depth
Pre-training [133.7] 3Dビジョンと言語を横断する事前トレーニングは、限られたトレーニングデータのため、まだ開発中である。
近年の研究では、視覚言語による事前学習モデルから3次元視覚への変換が試みられている。
PointCLIPは、ポイントクラウドデータを多視点深度マップに変換し、形状分類にCLIPを採用する。
本稿では,CLIPを3次元領域に転送するためのコントラスト学習による画像深度事前学習手法であるCLIP2Pointを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:13:14 GMT)
Perceptual Attacks of No-Reference Image Quality Models with
Human-in-the-Loop [113.8] NR-IQAモデルの知覚的堅牢性を調べるための最初の試みの1つを行う。
我々は,4つの完全参照IQAモデルの下で,知識駆動のNR-IQA法とデータ駆動のNR-IQA法を検証した。
4つのNR-IQAモデルは全て、提案した知覚的攻撃に対して脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:47:16 GMT)
Towards a Unified View on Visual Parameter-Efficient Transfer Learning [97.0] 本稿では,視覚PETL(visual-PETL)と呼ばれる統一的な視点を持つフレームワークを提案し,トレードオフに影響を与えるさまざまな側面について検討する。
提案したV-PETLフレームワークから派生したSwin-BAPATは、最先端のAdaptFormer-Swinよりも大幅に性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:54:39 GMT)
Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.7] 本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。
これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:09:01 GMT)
Push-Pull: Characterizing the Adversarial Robustness for Audio-Visual
Active Speaker Detection [88.7] 我々は、音声のみ、視覚のみ、および音声-視覚的敵対攻撃下でのAVASDモデルの脆弱性を明らかにする。
また,攻撃者が現実的な相手を見つけるのを困難にするため,新たな音声・視覚的相互作用損失(AVIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:10:12 GMT)
Optimizing Data Collection for Machine Learning [87.4] 現代のディープラーニングシステムは、素晴らしいパフォーマンスを達成するために巨大なデータセットを必要とします。
過度に収集したデータは不要な現在のコストを発生させる一方、過度に収集したデータは将来のコストと遅延を引き起こす可能性がある。
本稿では,データ収集を形式的最適データ収集問題としてモデル化するための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:19:05 GMT)
Extending Compositional Attention Networks for Social Reasoning in
Videos [84.1] ビデオにおけるソーシャルインタラクションを推論するタスクのための,新しいディープアーキテクチャを提案する。
構成注意ネットワーク(MAC)の多段階推論機能を活用し,マルチモーダル拡張(MAC-X)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 19:03:01 GMT)
Latent State Marginalization as a Low-cost Approach for Improving
Exploration [79.1] 我々はMaxEntフレームワークにおける潜在変数ポリシーの採用を提案する。
我々は、潜在変数ポリシーが、潜在信念状態を持つ世界モデルの下で自然に現れることを示す。
提案手法を連続制御タスクに対して実験的に検証し, 有効限界化がよりよい探索とより堅牢な訓練につながることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:09:12 GMT)
The Long Tail of Context: Does it Exist and Matter? [74.1] コンテキストは、過去20年間、レコメンデーションシステムにおいて重要なトピックでした。
いくつかのレコメンデーションシステムアプリケーションは、より大きく、より広いタイプのコンテキストを扱う。
本稿では,多種多様なコンテキストを扱うコンテキストリッチなアプリケーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:39:33 GMT)
Is Reinforcement Learning (Not) for Natural Language Processing?:
Benchmarks, Baselines, and Building Blocks for Natural Language Policy
Optimization [73.7] 我々は、強化学習による言語生成を最適化するためのオープンソースのモジュールライブラリRL4LMを紹介する。
次に、ターゲット文字列ではなく、報酬関数によって教師される6つの言語生成タスクのセットであるGRUEベンチマークを示す。
最後に,言語生成における動作空間を効果的に削減するNLPOアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:38:29 GMT)
Meta-Learning Priors for Safe Bayesian Optimization [72.8] メタ学習アルゴリズムであるF-PACOHを構築し,データ不足の設定において確実な定量化を実現する。
コアコントリビューションとして、安全に適合した事前をデータ駆動で選択するための新しいフレームワークを開発する。
ベンチマーク関数と高精度動作系において,我々のメタ学習先行が安全なBOアプローチの収束を加速することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:38:38 GMT)
From Face to Natural Image: Learning Real Degradation for Blind Image
Super-Resolution [72.7] 実世界の低品質(LQ)画像の超解像のためのトレーニングペアを設計する。
我々は、劣化認識とコンテンツ非依存の表現を明示的に予測するために、HQとLQの顔画像のペアを入力とする。
次に、これらの実際の劣化表現を顔から自然画像に転送し、劣化したLQ自然画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:09:21 GMT)
Complexity-Based Prompting for Multi-Step Reasoning [72.0] 大規模言語モデルに対して,多段階推論を行うための課題について検討する。
中心的な疑問は、どの推論例が最も効果的なプロンプトを作るかである。
多段階推論のためのシンプルで効果的な例選択方式である複雑性ベースのプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 05:33:27 GMT)
UnGANable: Defending Against GAN-based Face Manipulation [69.9] ディープフェイクは、私たちの社会に視覚的誤報の深刻な脅威をもたらす。
1つの代表的なディープフェイク応用は、画像中の被害者の顔属性を変更する顔操作である。
本稿では,GANable による顔操作に対する最初の防御システムである UnGANable を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:20:01 GMT)
Force-Aware Interface via Electromyography for Natural VR/AR Interaction [69.1] 我々はVR/ARにおける自然的および直感的な力入力のための学習ベースのニューラルネットワークを設計する。
我々は,3.3%の平均誤差で指の力量をリアルタイムでデコードし,キャリブレーションの少ない新規ユーザに一般化できることを実証した。
今後のVR/ARにおける、より現実的な物理性に向けた研究を進めるために、我々の研究成果を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:51:25 GMT)
Language-Aware Soft Prompting for Vision & Language Foundation Models [67.2] 本稿では,ビジョン&ランゲージ(V&L)モデルのソフトプロンプト学習について述べる。
彼らのNLPモデルと同様、V&Lモデルはソフトな連続的なプロンプトを学習することで、下流タスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:56:35 GMT)
MultiGuard: Provably Robust Multi-label Classification against
Adversarial Examples [67.1] MultiGuardは、マルチラベル分類に対する敵の例に対する証明可能な堅牢な防御である。
我々の主要な理論的貢献は、入力の基底真理ラベルの数が、MultiGuardによって予測されるラベルのセットで証明可能であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:50:57 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Differentiable Function
Approximation is Provably Efficient [65.1] 歴史的データを用いて意思決定戦略を最適化することを目的としたオフライン強化学習は、現実の応用に広く適用されている。
微分関数クラス近似(DFA)を用いたオフライン強化学習の検討から一歩踏み出した。
最も重要なことは、悲観的な適合Q-ラーニングアルゴリズムを解析することにより、オフライン微分関数近似が有効であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 07:59:42 GMT)
Smooth image-to-image translations with latent space interpolations [64.8] マルチドメインイメージ・トゥ・イメージ(I2I)変換は、ターゲットドメインのスタイルに応じてソースイメージを変換することができる。
我々の正規化技術は、最先端のI2I翻訳を大きなマージンで改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:57:30 GMT)
Faster Last-iterate Convergence of Policy Optimization in Zero-Sum
Markov Games [63.6] 本稿では,対戦型マルチエージェントRLの最も基本的な設定,すなわち2プレーヤゼロサムマルコフゲームに焦点を当てる。
両エージェントから対称更新を施した単一ループポリシー最適化手法を提案し,この手法はエントロピー規則化楽観的乗算重み更新法(OMWU)によって更新される。
我々の収束結果は、最もよく知られた複雑性を改善し、競合するマルコフゲームにおけるポリシー最適化をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:05:43 GMT)
Interpreting Graph Neural Networks for NLP With Differentiable Edge
Masking [63.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造的帰納バイアスをNLPモデルに統合する一般的なアプローチとなっている。
本稿では,不要なエッジを識別するGNNの予測を解釈するポストホック手法を提案する。
モデルの性能を劣化させることなく,多数のエッジを落とせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:22:35 GMT)
A Non-monotonic Self-terminating Language Model [62.9] 本稿では,不完全復号アルゴリズムによる非終端列の問題に焦点をあてる。
まず、グリーディ探索、トップ$kのサンプリング、核サンプリングを含む不完全確率復号アルゴリズムを定義する。
次に,単調な終端確率の制約を緩和する非単調な自己終端言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:28:44 GMT)
Federated Domain Generalization for Image Recognition via Cross-Client
Style Transfer [60.7] ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、画像認識においてホットなトピックであり、目に見えないドメインでうまく機能する一般的なモデルを訓練することを目的としている。
本稿では,データサンプルを交換することなく,クロスクライアント型転送(CCST)による画像認識のための新しい領域一般化手法を提案する。
本手法は2つのDGベンチマーク(PACS, OfficeHome)とFL設定における大規模医用画像データセット(Camelyon17)において,最近のSOTA DG法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:15:55 GMT)
Bias Mimicking: A Simple Sampling Approach for Bias Mitigation [57.2] 単純な手法は、多くのデータセットにおける最先端バイアス緩和手法と著しく競合することを示す。
我々は,新しいクラス条件付きサンプリング手法を導入することにより,これらの手法を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:28:13 GMT)
Simple Pooling Front-ends For Efficient Audio Classification [56.6] 入力音声特徴量における時間的冗長性を排除することは,効率的な音声分類に有効な方法である可能性が示唆された。
本稿では、単純な非パラメトリックプーリング操作を用いて冗長な情報を削減する単純なプールフロントエンド(SimPFs)のファミリーを提案する。
SimPFは、既製のオーディオニューラルネットワークのFLOPの半数以上を削減でき、無視できる劣化や、オーディオ分類性能の良好な改善さえできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:00:41 GMT)
SpeechCLIP: Integrating Speech with Pre-Trained Vision and Language
Model [56.5] SpeechCLIPは、画像を通して音声とテキストをブリッジし、文字起こしなしに音声モデルを強化する新しいフレームワークである。
我々は、最先端の訓練済みのHuBERTとCLIPを活用し、ペア画像と音声キャプションを最小限の微調整で調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:15:36 GMT)
On the potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.4] 本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:32:28 GMT)
ContraGen: Effective Contrastive Learning For Causal Language Model [54.8] ContraGenは、一様性や差別性を向上して表現を改善するための、新しいコントラスト学習フレームワークである。
ContraGenは表現の統一性と識別を効果的に強化し、様々な言語理解タスクにおいて望ましい改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:56:35 GMT)
Towards Realistic 3D Embedding via View Alignment [53.9] 本稿では,3次元モデルを2次元背景画像に現実的に,かつ自動的に埋め込み,新たな画像を構成する,革新的なビューアライメントGAN(VA-GAN)を提案する。
VA-GANはテクスチャジェネレータとディファレンシャルディスクリミネーターで構成され、相互接続され、エンドツーエンドのトレーニングが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:09:47 GMT)
Fingerprint and universal Markovian closure of structured bosonic
environments [53.9] 本研究では, ボソニック環境のチェーンマッピング変換の特性を利用して, 環境の特徴的特徴, 指紋を捉えることができる有限なモードの集合を同定する。
マルコフ閉包は、標準連鎖写像技術に関して二次的なスピードアップを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 07:35:22 GMT)
Policy Gradient for Reinforcement Learning with General Utilities [49.1] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)では、エージェントの目標は、期待される累積報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることである。
教師なしと教師なしのRL問題の多くは、LLフレームワークには含まれていない。
一般ユーティリティによるRLのポリシー勾配定理を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:57:46 GMT)
Learning Equivariant Segmentation with Instance-Unique Querying [47.5] 我々は、差別的なクエリ埋め込み学習を通じて、クエリベースのモデルを強化する新しいトレーニングフレームワークを考案した。
我々のアルゴリズムは、トレーニングデータセット全体から対応するインスタンスを検索するためにクエリを使用します。
4つの有名なクエリベースのモデルに加えて、トレーニングアルゴリズムは大きなパフォーマンス向上を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:14:00 GMT)
Deep Learning for Wireless Networked Systems: a joint
Estimation-Control-Scheduling Approach [47.3] ワイヤレスネットワーク制御システム(Wireless Networked Control System, WNCS)は、無線通信を介してセンサ、コントローラ、アクチュエータを接続する技術であり、産業用 4.0 時代において、高度にスケーラブルで低コストな制御システムの展開を可能にする技術である。
WNCSにおける制御と通信の密接な相互作用にもかかわらず、既存のほとんどの研究は分離設計アプローチを採用している。
モデルフリーデータとモデルベースデータの両方を利用する制御と最適化のための,DRLに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:29:40 GMT)
WaveFit: An Iterative and Non-autoregressive Neural Vocoder based on
Fixed-Point Iteration [47.1] 本研究では,TextitWaveFitと呼ばれる高速で高品質なニューラルボコーダを提案する。
WaveFitは、GANの本質を固定点反復に基づくDDPMのような反復フレームワークに統合します。
主観的聴力試験では,人間の自然な発話と5つの反復によるWaveFitで合成された音声の自然性に統計的に有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:45:05 GMT)
Learning with Limited Samples -- Meta-Learning and Applications to
Communication Systems [46.8] メタ学習は、新しいタスクに迅速に適応できる学習アルゴリズムを最適化する。
このレビュー・モノグラフは、原則、アルゴリズム、理論、工学的応用をカバーし、メタラーニングの紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:15:36 GMT)
LOPR: Latent Occupancy PRediction using Generative Models [43.0] 本稿では,占有格子予測をタスク非依存の低次元表現学習と潜在空間におけるタスク依存の予測に分解するフレームワークを提案する。
我々は,実世界の自動運転データセットであるNuScenesの最先端性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:04:00 GMT)
SinGRAV: Learning a Generative Radiance Volume from a Single Natural
Scene [42.2] 本稿では,一般的な自然シーンの3次元生成モデルを提案する。対象シーンを特徴付ける必要量の3Dデータを欠くため,一つのシーンから学ぶことを提案する。
本研究では,自然界における空間的局所性バイアスを有するマルチスケール畳み込みネットワークを利用して,一場面で複数のスケールで局所領域の統計から学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 19:38:14 GMT)
ASGNN: Graph Neural Networks with Adaptive Structure [41.8] 本稿では,アダプティブ構造(ASMP)を用いた新しい解釈可能なメッセージパッシング方式を提案する。
ASMPは、異なるレイヤにおけるメッセージパッシングプロセスが動的に調整されたグラフ上で実行可能であるという意味で適応的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:10:40 GMT)
Unsupervised Multimodal Change Detection Based on Structural
Relationship Graph Representation Learning [40.6] 教師なしマルチモーダル変化検出は、時間に敏感な緊急アプリケーションにおいて重要な役割を果たす、実用的で困難なトピックである。
マルチモーダル画像における2種類のモダリティ非依存構造関係を利用する。
本稿では,2つの構造関係の類似性を測定するための構造関係グラフ表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:55:08 GMT)
Sequential Brick Assembly with Efficient Constraint Satisfaction [39.9] 本研究では,高忠実度構造を有するLEGOブロック組立体の系列を生成する問題に対処する。
提案手法は,U字型スパース3次元畳み込みネットワークを用いて,次のブロック位置とその信頼性を予測するためのレンガ構造評価を行う。
私たちのモデルは、手作りのレンガ組立データセットを使う代わりに、新しい高忠実度構造を作成できるように、多数の3Dオブジェクトで訓練されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:35:08 GMT)
On Stability and Generalization of Bilevel Optimization Problem [39.7] (確率的)バイレベル最適化は、幅広いアプリケーションを持つ機械学習において頻繁に発生する問題である。
まず、安定性とエラーを異なる形で関連付けることで、前のベストな結果を改善する高い確率を与える。
次に、両外層パラメータが連続している場合に、外層パラメータのみを更新できるのに対して、第1の安定性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:22:57 GMT)
Requirements Engineering for Machine Learning: A Review and Reflection [39.0] 本稿では,機械学習アプリケーションにおける要件工学プロセスの概要について述べる。
産業データ駆動インテリジェンスアプリケーションの例も、前述のステップに関連して議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:24:39 GMT)
Green Learning: Introduction, Examples and Outlook [38.5] グリーンラーニング(GL)は、低炭素フットプリント、小さなモデルサイズ、低い計算複雑性、論理的透明性を特徴とする。
GLはまた、人々の信頼を得るための明確で論理的な意思決定プロセスも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:30:30 GMT)
Attention Distillation: self-supervised vision transformer students need
more guidance [37.4] 自己監督型視覚変換器(ViT-SSKD)の知識蒸留に関する研究
我々は,ImageNet-SubsetとImageNet-1Kの実験において,既存の自己教師型知識蒸留法(SSKD)よりも優れていることを示す。
また、この小さなViT-Tモデルを自己教師あり学習に適用した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:01:46 GMT)
Understanding Influence Functions and Datamodels via Harmonic Analysis [36.9] 個々のデータポイントがテストデータに対するモデルの予測に与える影響を推定する。
それらは、データ中毒の検出、有用で有害な例の検出、データポイントのグループの影響などに使われる。
近年、Ilyasら[2022]は、データモデルと呼ばれる線形回帰手法を導入し、テストデータに対するトレーニングポイントの効果を予測した。
本稿では,このような興味深い経験的現象の理論的理解を深めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:45:33 GMT)
Human Motion Diffusion Model [35.1] 運動拡散モデル(英: Motion Diffusion Model、MDM)は、人間の動作領域に対する変換器に基づく生成モデルである。
我々は,本モデルが軽量な資源で訓練されていることを示すとともに,テキスト・トゥ・モーションとアクション・トゥ・モーションのベンチマークにおいて,最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:17:41 GMT)
Probabilistic Volumetric Fusion for Dense Monocular SLAM [33.2] 本研究では,高密度単分子SLAMと高速不確実性伝搬を利用して3次元シーンを再構成する手法を提案する。
提案手法は, 極めてノイズの多い深度推定値に対して頑健でありながら, 密集度, 精度, リアルタイムにシーンを3次元再構成することができる。
その結果,本手法は単分子SLAMからの直接拡散深度よりも92%精度が向上し,最大90%の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:53:35 GMT)
Privacy-Preserving Feature Coding for Machines [32.1] 自動化されたマシンビジョンパイプラインは、タスクを実行するために正確なビジュアルコンテンツを必要としない。
本稿では,画像のプライバシを保存する潜在表現を作成するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:13:43 GMT)
Uncertainty-Driven Active Vision for Implicit Scene Reconstruction [31.9] 暗黙的なシーン再構成のための不確実性駆動型能動視覚アプローチを提案する。
本研究では,2次元または3次元の監督を用いて,シーンを正確に表現する占領型再構築手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:45:54 GMT)
Stability Analysis and Generalization Bounds of Adversarial Training [31.5] 逆機械学習では、ディープニューラルネットワークはトレーニングデータセット上の敵の例に適合するが、テストセット上での一般化は不十分である。
この現象はロバストオーバーフィッティングと呼ばれ、共通のデータセット上でニューラルネットを敵対的にトレーニングする場合に観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:21:46 GMT)
High Probability Convergence for Accelerated Stochastic Mirror Descent [29.2] 領域の直径に対して最適解への初期距離に依存する境界による高確率収束を示す。
アルゴリズムは標準設定に類似したステップサイズを使用し、リプシッツ関数、滑らかな関数、およびそれらの線形結合に普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:50:53 GMT)
Where Should I Spend My FLOPS? Efficiency Evaluations of Visual
Pre-training Methods [29.1] 固定されたFLOP予算が与えられた場合、代表的な視覚的タスクに対して高い正確性を得るために最適なデータセット、モデル、そして(自己監督的な)トレーニング方法は何ですか?
5つの大規模データセット(JFT-300M, ALIGN, ImageNet-1K, ImageNet-21K, COCO)と6つの事前学習方法(CLIP, DINO, SimCLR, BYOL, Masked Autoencoding, and supervised)を検討した。
本稿の結果は,自己管理手法が本質的に大規模で未処理なデータにスケールする,という一般的な仮定に疑問を投げかけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:02:05 GMT)
Expediting Large-Scale Vision Transformer for Dense Prediction without
Fine-tuning [28.2] 大規模視覚変換器におけるトークンの総数を削減するために、多くの先進的なアプローチが開発されている。
2つの非パラメトリック演算子、トークン数を減らすトークンクラスタリング層、トークン数を増やすトークン再構成層を提供する。
その結果、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、パノスコープセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、深さ推定を含む5つの密集した予測タスクが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:49:48 GMT)
Improving Sample Quality of Diffusion Model Using Self-Attention
Guidance [27.8] まず,ブラックボックス拡散モデルにおける自己注意操作について検討し,仮説を構築した。
その結果,アテンションマップは生成画像の品質と密接に関連していることがわかった。
我々は,既存の事前学習拡散モデルから高忠実度の画像を生成することができる中間自己アテンションマップに基づくラベルフリーガイダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:50:58 GMT)
Generative Category-Level Shape and Pose Estimation with Semantic
Primitives [27.7] 本稿では,1枚のRGB-D画像からカテゴリレベルのオブジェクト形状とポーズ推定を行う新しいフレームワークを提案する。
カテゴリ内変動に対処するために、様々な形状を統一された潜在空間にエンコードするセマンティックプリミティブ表現を採用する。
提案手法は,実世界のデータセットにおいて,SOTAのポーズ推定性能とより優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:51:54 GMT)
Information-Theoretic Analysis of Unsupervised Domain Adaptation [27.1] 本稿では、情報理論ツールを用いて、教師なし領域適応(UDA)における一般化誤差を解析する。
本稿では,2つの一般化誤差の新たな上限について述べる。第1の概念は,対象領域における人口リスクとソース領域における人口リスクのギャップを計測し,第2の概念は,対象領域における人口リスクとソース領域における経験的リスクのギャップを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:16:54 GMT)
Visual Prompt Tuning for Generative Transfer Learning [26.9] 生成的知識伝達による視覚変換器の学習法を提案する。
我々は,映像を自己回帰的あるいは非自己回帰的変換器への視覚トークンのシーケンスとして表現する最先端の生成的視覚変換器を基盤とする。
新しい領域に適応するために、画像トークンシーケンスへのプロンプトと呼ばれる学習可能なトークンを優先するプロンプトチューニングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:56:05 GMT)
Prompt Learning with Optimal Transport for Vision-Language Models [25.9] 複数の包括的プロンプトを学習し、内在的属性や外在的文脈などのカテゴリの特徴を多様に記述する。
この問題を解決するために,視覚とテキストのモダリティに最適なトランスポートを提案する。
内ループでは、視覚的特徴とプロンプトをシンクホーンアルゴリズムで調整するために最適な輸送距離を最適化する一方、外ループでは、教師付きデータからこの距離でプロンプトを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:21:07 GMT)
Text-to-Audio Grounding Based Novel Metric for Evaluating Audio Caption
Similarity [25.3] Automatic Audio Captioning (AAC)は、音声サンプルを自然言語(NL)テキストに変換するタスクを指す。
評価にBLEU、ROUGE、METEORなどのメトリクスに依存するNLテキスト生成タスクとは異なり、AAC評価基準は類似した音に対応するNLテキスト(フレーズ)をマッピングする機能を必要とする。
AACタスクの評価に用いられる現在のメトリクスは、テキストで表される音の知覚特性の理解が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:58:59 GMT)
CoAvoid: Secure, Privacy-Preserved Tracing of Contacts for Infectious
Diseases [25.0] 本稿では,分散型・プライバシ保護型コンタクトトレースシステムであるCoAvoidを提案する。
CoAvoidは、Google/Apple Exposure Notification (GAEN) APIを活用して、適切なデバイス互換性と運用効率を実現する。
4つの最先端のコンタクトトレースアプリケーションと比較して、CoAvoidはアップロードデータを少なくとも90%削減し、ワームホールやリプレイアタックに対して同時に抵抗することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:58:59 GMT)
Membership Inference Attacks Against Text-to-image Generation Models [23.4] 本稿では,メンバシップ推論のレンズを用いたテキスト・画像生成モデルの最初のプライバシ解析を行う。
本稿では,メンバーシップ情報に関する3つの重要な直観と,それに応じて4つの攻撃手法を設計する。
提案した攻撃はいずれも大きな性能を達成でき、場合によっては精度が1に近い場合もあり、既存のメンバーシップ推論攻撃よりもはるかに深刻なリスクとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:31:39 GMT)
A Multi Camera Unsupervised Domain Adaptation Pipeline for Object
Detection in Cultural Sites through Adversarial Learning and Self-Training [23.2] 本稿では,対象検出のためのドメイン適応の問題を研究するために,文化的な場所で収集された新しいデータセットを提案する。
本稿では,現在の最先端手法よりも優れたドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:40:58 GMT)
Fully Transformer Network for Change Detection of Remote Sensing Images [23.0] リモートセンシング画像CDのための新しい学習フレームワークであるFully Transformer Network (FTN)を提案する。
グローバルな視点からの特徴抽出を改善し、ピラミッド方式で多段階の視覚的特徴を組み合わせる。
提案手法は,4つの公開CDベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:21:25 GMT)
Merging Classification Predictions with Sequential Information for
Lightweight Visual Place Recognition in Changing Environments [22.6] 低オーバーヘッド視覚的位置認識(VPR)は、非常に活発な研究トピックである。
モバイルロボティクスアプリケーションはローエンドのハードウェアの下で運用されることが多く、さらにハードウェア対応のシステムは、他のナビゲーションタスクのためにオンボードシステムリソースを解放することの恩恵を受けることができる。
この研究は、バイナリ重み付き分類器ネットワークと1次元畳み込みネットワークを組み合わせた新しいシステムの提案により、軽量なVPRに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:42:08 GMT)
Emergence of Shared Sensory-motor Graphical Language from Visual Input [22.2] 本稿では、話者が視覚的参照オブジェクトを名付けるために、グラフィカルな発話を生成しなければならないグラフィカル・リファレンシャル・ゲーム(GREG)を紹介した。
発声は、ダイナミックモータプリミティブとスケッチライブラリを組み合わせた描画画像である。
提案手法は,構成特性を持つ共有グラフィカル言語の出現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:11:18 GMT)
CBLab: Scalable Traffic Simulation with Enriched Data Supporting [22.1] 本稿では,スケーラブルなトラフィックシミュレーションのためのツールキットであるCity Brain Labを紹介する。
CBLabはCBEngine、CBData、CBScenarioの3つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:01:35 GMT)
SPARC: Sparse Render-and-Compare for CAD model alignment in a single RGB
image [21.8] 1つの画像から3D形状と静止物体のポーズを推定することは、ロボット工学、拡張現実、デジタルコンテンツ作成に重要な応用となる。
我々は、正規化されたオブジェクト座標に依存するよりも、スパースで反復的で、レンダリング・アンド・コンパレントなアプローチの方が正確で堅牢であることを示した。
我々のアライメント手順は、わずか3回のイテレーションで収束し、挑戦的な実世界のデータセットであるScanNetの最先端のパフォーマンスを改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:02:10 GMT)
Bayes-optimal limits in structured PCA, and how to reach them [21.3] 本稿では,主成分分析のパラダイム的スパイク行列モデルについて検討する。
我々の研究は、構造的雑音を伴うこのモデルにおける推論のためのベイズ最適極限の最初の特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:31:41 GMT)
Decompiling x86 Deep Neural Network Executables [20.9] BTD(Bin to DNN)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)実行用のデコンパイラである。
BTDは, DNN実行環境に対して, 逆例生成と知識盗難の2つの代表的な攻撃を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:48:18 GMT)
Match to Win: Analysing Sequences Lengths for Efficient Self-supervised
Learning in Speech and Audio [19.9] 自己教師型学習は、音声および音声関連アプリケーションにおいて不可欠であることが証明されている。
本稿では、特定配列長の異なるSSL事前トレーニングに関する最初の実証的研究について述べる。
ショートシーケンスでのトレーニングは、すべてのタスクで満足なパフォーマンスを維持しながら、リソースコストを劇的に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:15:26 GMT)
Learning from the Dark: Boosting Graph Convolutional Neural Networks
with Diverse Negative Samples [19.6] グラフは、大きく、暗く、すべて忘れられた世界を持ち、隣り合うノード(負のサンプル)を見つける。
この大暗黒世界は、表現学習に役立つかもしれない膨大な量の情報を持っていることを示す。
我々の全体的な考え方は、各ノードに対して適切な負のサンプルを選択し、これらのサンプルに含まれる負の情報を表現更新に組み込むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:14:21 GMT)
Efficient Bayes Inference in Neural Networks through Adaptive Importance
Sampling [19.5] BNNでは、トレーニング段階で、未知の重みとバイアスパラメータの完全な後部分布が生成される。
この機能は、数え切れないほどの機械学習アプリケーションに役立ちます。
医療医療や自動運転など、意思決定に重大な影響を及ぼす分野において特に魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:59:23 GMT)
That Sounds Right: Auditory Self-Supervision for Dynamic Robot
Manipulation [19.1] 本稿では、しばしば無視される情報源である音を利用する動的操作に対するデータ中心のアプローチを提案する。
まず、コモディティコンタクトマイクを用いて、5つの動的タスクにまたがる25kの相互作用音対のデータセットを収集する。
そして、自己教師付き学習を活用して、音からの行動予測を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:57:09 GMT)
Plateau in Monotonic Linear Interpolation -- A "Biased" View of Loss
Landscape for Deep Networks [18.7] モノトニックリニア(英: Monotonic linear、MLI)は、ニューラルネットワークのトレーニングでよく見られる現象である。
MLI特性は最適化問題の硬さと必ずしも関係がないことを示す。
特に、重みと偏りを線形に補間することは、最終的な出力に非常に異なる影響をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:33:29 GMT)
Mastering Spatial Graph Prediction of Road Networks [18.3] グラフエッジの列の追加をシミュレートするグラフベースのフレームワークを提案する。
特に、衛星画像に関連する部分生成グラフが与えられた場合、RLエージェントは累積報酬を最大化する修正を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:26:09 GMT)
Relational program synthesis with numerical reasoning [18.3] 本稿では,関係学習と数値推論を組み合わせた帰納論理プログラミング手法を提案する。
我々の手法はNUMSYNTHと呼ばれ、満足度変調理論を用いて数値付きプログラムを効率的に学習する。
ゲームプレイとプログラム合成を含む4つの異なる領域に関する実験により,線形算術的推論からプログラムを学習し,予測精度と学習時間で既存手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:41:04 GMT)
Data Budgeting for Machine Learning [17.5] データ予算問題を研究し,それを2つのサブプロブレムとして定式化する。
本稿では,データ予算問題の解法を提案する。
私たちの経験的評価は、50ドル以下のデータポイントを持つ小さなパイロットスタディデータセットを前提として、データ予算の実行が可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:53:17 GMT)
Evolution is Still Good: Theoretical Analysis of Evolutionary Algorithms
on General Cover Problems [17.0] いくつかの近似機構は本質的に多くの進化的アルゴリズムに埋め込まれているようである。
我々は、一般化された単純多目的進化アルゴリズムのための統合分析フレームワークを提案することにより、そのような関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:25:53 GMT)
Near-Optimal Deployment Efficiency in Reward-Free Reinforcement Learning
with Linear Function Approximation [16.9] 本研究では, 線形関数近似を用いた展開効率向上強化学習(RL)の課題を, 遠近自由探索条件下で検討する。
我々は,最大$widetildeO(fracd2H5epsilon2)$ trajectoriesを$H$デプロイメント内で収集し,$epsilon$-Optimal Policyを任意の(おそらくはデータに依存した)報酬関数の選択に対して識別するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 03:48:26 GMT)
How Relevant is Selective Memory Population in Lifelong Language
Learning? [15.9] 最先端のアプローチは、忘れることを防ぐ主要なアプローチとしてスパース体験のリプレイに依存している。
本研究は,テキスト分類と質問応答タスクの生涯学習過程において,選択記憶人口がどの程度関係があるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:52:54 GMT)
Graph Neural Networks for Link Prediction with Subgraph Sketching [15.8] ELPH(Efficient Link Prediction with Hashing)と呼ばれる新しいフルグラフGNNを提案する。
SGNNのキーコンポーネントを明示的なサブグラフ構成なしで近似するために、サブグラフのスケッチをメッセージとして渡す。
多くの標準LPベンチマークで既存のSGNNモデルより優れており、桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:04:43 GMT)
Integrating Digital Twin and Advanced Intelligent Technologies to
Realize the Metaverse [15.5] メタバースは没入型3Dバーチャルワールドであり、ファンタジーと現実を高度なバーチャルリアリティ(VR)と拡張現実(AR)デバイスを使用して仮想環境に統合する。
本稿では,デジタルツイン(DT)を第6世代(6G)通信ネットワーク,ブロックチェーン,AIなど他の先進技術と統合して,エンドツーエンドのメタバースサービスを継続的に維持するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:02:58 GMT)
Multi-Agent Chance-Constrained Stochastic Shortest Path with Application
to Risk-Aware Intelligent Intersection [15.1] 既存の自動交差点の深刻な課題は、運転環境や人間駆動車からの不確実性の検出と推論にある。
自動運転車(AV)と人間駆動車(HV)のためのリスク対応知的交差点システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:49:23 GMT)
FedDig: Robust Federated Learning Using Data Digest to Represent Absent
Clients [14.5] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータのプライバシーを効果的に保護する。
トレーニング中のクライアントの欠席や離脱は、モデルパフォーマンスを著しく低下させる可能性がある。
本稿では、生データからデータダイジェストを生成し、FLモデレーターでのトレーニングをガイドすることで、この問題に対処する。
FedDigと呼ばれる提案されたFLフレームワークは、クライアントデータのプライバシを保持しながら、クロスサイロシナリオにおける予期せぬクライアントの不在を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:54:44 GMT)
Bias and Extrapolation in Markovian Linear Stochastic Approximation with
Constant Stepsizes [14.4] 定常的なステップサイズとマルコフデータを持つ線形近似(LSA)を考える。
この極限のバイアスベクトルは、ステップサイズに関して無限級数展開を持つことを示す。
リチャードソン・ロームバーグ外挿法(英語版)($m ge 2$ stepsizes)を用いてバイアスを低減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:11:03 GMT)
Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Reliable and
Energy-Efficient Mobile Access via Multi-UAV Control [13.6] 本稿では,新しいマルチエージェント・ディープ・強化学習(MADRL)に基づくモバイル・アクセス・サービスのための無人多目的航空機位置決めアルゴリズムについて述べる。
エネルギー効率のよいUAV運転では,提案アルゴリズムの報奨はUAVエネルギー消費モデルの特徴を含む。
信頼性の高い無線通信サービスでは、個々のユーザのQoS(Quality of Service)要件が報酬の一部として考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:01:52 GMT)
Robust Active Distillation [13.1] そこで本研究では,教師が同時に有意かつ正確にラベル付けした点のソフトラベルを問合せするための,証明可能な保証付きパラメータフリーアプローチを提案する。
我々は, 最悪の蒸留事例においても留意すべきアプローチの期待性能に限界を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:08:03 GMT)
WorldGen: A Large Scale Generative Simulator [12.9] 我々は、無数の構造化された非構造化の3Dフォトリアリスティックシーンを自律的に生成する、オープンソースのフレームワークWorldGenを紹介する。
WorldGenは、ユーザに対して、テクスチャ、オブジェクト構造、モーション、カメラ、レンズプロパティなどの機能への完全なアクセスとコントロールを提供して、より汎用性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 05:07:42 GMT)
Few-Shot Segmentation via Rich Prototype Generation and Recurrent
Prediction Enhancement [12.6] 本稿では,プロトタイプ学習パラダイムを強化するために,リッチプロトタイプ生成モジュール (RPGM) と繰り返し予測拡張モジュール (RPEM) を提案する。
RPGMはスーパーピクセルとK平均クラスタリングを組み合わせて、補完的なスケール関係を持つリッチなプロトタイプ機能を生成する。
RPEMは、リカレントメカニズムを使用して、ラウンドウェイ伝搬デコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:46:52 GMT)
Heatmap Distribution Matching for Human Pose Estimation [12.5] このような方法で熱マップの予測を最適化することは、生体関節局所化のモデル性能を一貫して改善することができないことを示す。
本稿では, 熱マップ予測の最適化を, 予測熱マップと生体関節のドットアノテーションとの分布整合問題として定式化する。
提案手法の有効性を,COCOデータセットとMPIIデータセットの広範な実験により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 07:21:30 GMT)
Manipulating synthetic gauge fluxes via multicolor dressing of
Rydberg-atom arrays [12.2] マルチカラーレーザーフィールドを用いた光ライドバーグドレッシングは、異なる相互作用チャネルを開放することを示す。
この相互作用の顕著な結果は、トポロジカルに保護された長距離ダビロンの出現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:43:48 GMT)
Dealing with Unknown Variances in Best-Arm Identification [12.0] 本研究では, 未知の分散に接続するか, 輸送コストを適応させることにより, 未知の分散に対処する2つのアプローチを紹介し, 解析する。
トラック・アンド・ストップとトップ2アルゴリズムにおける2つのサンプリングルールラッパーの理論的および実証的な性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:42:48 GMT)
On Attacking Out-Domain Uncertainty Estimation in Deep Neural Networks [11.9] 我々は,現在最先端の不確実性推定アルゴリズムが,我々の提案した敵攻撃の下で破滅的に失敗する可能性を示唆した。
特に、領域外不確実性推定を攻撃することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:33:38 GMT)
A Reproducible and Realistic Evaluation of Partial Domain Adaptation
Methods [11.6] Unsupervised Domain Adaptation (UDA) は、ラベル付けされていないターゲット画像の分類を目的としている。
本稿では、ターゲットドメインに存在しない余分なソースクラスが存在する部分ドメイン適応(PDA)のバリエーションについて考察する。
7つの異なるモデル選択戦略を用いて、2つの異なる実世界のデータセット上で7つの代表的PDAアルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:01:29 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach for Intellectual Property Rights
Protection on Recurrent Neural Networks [11.6] 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(RNN)における知的財産保護のための実践的アプローチを提案する。
キーを埋め込むためのRNNアーキテクチャの繰り返しの性質に類似したGatekeeperの概念を紹介します。
白箱と黒箱の両方の保護スキームにおける曖昧さと除去攻撃に対して,我々の保護スキームは堅牢かつ効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 07:25:59 GMT)
Nonstationary data stream classification with online active learning and
siamese neural networks [11.5] 予測モデルをオンザフライでトレーニングするオンライン学習方法に対する新たなニーズ。
しかし、一連のオープンな課題は、実際にデプロイを妨げている。
本稿では,オンラインアクティブラーニング,シアムネットワーク,マルチキューメモリを組み合わせることで,これらの課題に対処するActiSiameseアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:16:03 GMT)
Interpretable Deep Tracking [11.5] 3D検出、多目的追跡、モーション予測における現在のエンドツーエンド最適化可能なディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらの決定方法についてほとんど、あるいはまったく説明を提供しない。
我々は、最近提案されたインターチェンジ・インターチェンジ・トレーニング(IIT)にインスパイアされた、エンドツーエンドで最適化可能なマルチオブジェクト追跡アーキテクチャとトレーニングプロトコルを設計する。
異なるトラッキング決定と関連する推論手順を列挙することで、個別のネットワークをトレーニングして、ITIを介して可能な決定を推論することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:15:13 GMT)
Unsupervised Search Algorithm Configuration using Query Performance
Prediction [11.0] 自動設定アプローチは、開発時間を短縮するために使用することができる。
クエリのパフォーマンス予測に基づく単純なソリューションを提案する。これは、関連ラベルを必要とせず、特定のドメイン内のクエリのサンプルのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:55:24 GMT)
Online Self-Concordant and Relatively Smooth Minimization, With
Applications to Online Portfolio Selection and Learning Quantum States [10.8] 損失関数が自己調和障壁であり、凸関数 $h$ に対して滑らかで、おそらくは非Lipschitz であるようなオンライン凸最適化問題を考える。
我々は、オンラインミラー降下の後悔を$h$で分析し、以下のことを統一的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:07:19 GMT)
Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of
Chain-of-Thought [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトが与えられた顕著な推論能力を示している。
本稿では, PrOntoQAと呼ばれる合成質問応答データセットを提案し, それぞれの例を合成世界モデルとして生成する。
これにより、生成された連鎖を形式解析の象徴的な証明に解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:34:32 GMT)
Reward Learning with Trees: Methods and Evaluation [10.5] 選好ラベルから報奨木を学習する手法を提案する。
我々は、高次元課題に挑戦する上で、ニューラルネットワークと幅広い競争力を持つことを示します。
複雑な環境では、報酬ツリーの学習が効果的に行えることに気付いたので、なぜそれを使うべきかを考えました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:17:25 GMT)
Module-wise Training of Residual Networks via the Minimizing Movement
Scheme [10.3] 階層的あるいはモジュール的なニューラルネットワークのトレーニングは、制約付きおよびオンデバイス設定において魅力的なものだ。
分布空間における勾配流の最小化運動スキームに着想を得た単純なモジュールワイド正規化を提案する。
正規化が加えられると,モジュールワイドネットワークの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:03:56 GMT)
Mutual Information Learned Classifiers: an Information-theoretic
Viewpoint of Training Deep Learning Classification Systems [9.7] クロスエントロピー損失は、重度のオーバーフィッティング動作を示すモデルを見つけるのに容易である。
本稿では,既存のDNN分類器のクロスエントロピー損失最小化が,基礎となるデータ分布の条件エントロピーを本質的に学習することを証明する。
ラベルと入力の相互情報を学習することで、DNN分類器を訓練する相互情報学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:09:19 GMT)
Hip Fracture Prediction using the First Principal Component Derived from
FEA-Computed Fracture Loads [9.6] FEAパラメータの最初のPC(PC1)は、股関節骨折の唯一の有意な予測因子であった。
PC1 を用いた受信操作特性曲線 (AUC) 下の領域の平均値は, 男性被験者で組み合わせたすべての FE パラメータよりも常に高い値を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:46:06 GMT)
Interpretable Option Discovery using Deep Q-Learning and Variational
Autoencoders [9.4] DVQNアルゴリズムは、オプションベースの強化学習における開始条件と終了条件を特定するための有望なアプローチである。
実験により、DVQNアルゴリズムは自動開始と終了で、Rainbowに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:08:39 GMT)
CostNet: An End-to-End Framework for Goal-Directed Reinforcement
Learning [9.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境における報酬の最大化を目指すエージェントに関する一般的なフレームワークである。
モデルベースとモデルフリー強化学習の2つのアプローチがあり、いくつかの分野において具体的な結果を示している。
本稿ではマルコフ決定過程における2つの状態間の距離を予測するための新しい強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:16:14 GMT)
CaiRL: A High-Performance Reinforcement Learning Environment Toolkit [9.4] CaiRL Environment Toolkitは、学習エージェントをトレーニングするための効率的で互換性があり、持続可能な代替手段である。
古典的制御ベンチマークにおけるCaiRLの有効性を実証し,実行速度をOpenAI Gymと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:24:04 GMT)
Wheel Impact Test by Deep Learning: Prediction of Location and Magnitude
of Maximum Stress [9.0] 車輪開発時の車輪の衝撃性能は、車両安全のための車輪衝撃試験によって保証されなければならない。
実際の車輪衝突試験は有限要素解析(FEA)などの計算機シミュレーションに置き換えられた。
本研究では, 深層学習に基づくアルミニウム道路車輪衝撃性能予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:57:45 GMT)
Feature Embedding by Template Matching as a ResNet Block [8.9] 典型的なResNetブロックは、バッチ正規化(BN)後、修正線形単位(ReLU)後、テンプレートマッチングによる局所的特徴埋め込みを実際に実行することを示す。
次に、ラベル情報を用いて意味論的に意味のある局所的特徴の埋め込みを明示的に強制する残留ブロックを調整する。
具体的には、対応する領域が一致するクラスに応じて、各局所領域に特徴ベクトルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:58:17 GMT)
Random Data Augmentation based Enhancement: A Generalized Enhancement
Approach for Medical Datasets [8.8] 本稿では、DLの医療データ品質を改善するために、一般化された、データに依存しない、効率的な拡張手法を開発する。
画質は、画像の明るさとコントラストを改善することで向上する。
新型コロナウイルスの胸部X線、KiTS19、LC25000データセットによるRGB画像の実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:16:22 GMT)
Understanding Substructures in Commonsense Relations in ConceptNet [8.6] 本稿では,教師なし知識グラフ表現学習とクラスタリングに基づく手法を提案する。
以上の結果から,コンセプションネットに「公式」定義があるにもかかわらず,これらのコモンセンス関係の多くは,相当なサブ構造を持つことが明らかとなった。
したがって、将来的には、そのような関係はより洗練された定義を持つ他の関係に細分化される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:59:07 GMT)
Understanding Prior Bias and Choice Paralysis in Transformer-based
Language Representation Models through Four Experimental Probes [8.6] 先行バイアスや選択麻痺などの問題を調べるための4つの混乱プローブを提示する。
このモデルでは,他の問題に加えて,事前バイアスや選択麻痺の程度が小さいが,なおかつ重要な程度に有意な偏見が示される。
この結果から,言語モデルがフロントエンドシステムや意思決定に使用される前に,より強力なテストプロトコルや追加ベンチマークが必要になる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:36:44 GMT)
Smart-Badge: A wearable badge with multi-modal sensors for kitchen
activity recognition [8.4] 我々は、プライバシー保護、低コスト、非侵襲機能を備えた赤外線アレイセンサーMLX90640を含む6種類のセンサーを備えたスマートライトウェアラブルバッジを提示する。
多チャンネル畳み込みニューラルネットワークを用いて、潜在的不健康な習慣に関連する14の人間の活動を分類する。
本研究は,10人のボランティアが行った14のアクティビティを平均精度92.44 %,F1スコア88.27 %で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:52:46 GMT)
Dimension Reduction in Contextual Online Learning via Nonparametric
Variable Selection [8.3] 文献によれば、最適の後悔は$tildeO(T(d_x*+d_y+1)/(d_x*+d_y+2))$である。
我々は,非パラメトリックな設定にLASSOを適用するために,ビンニングや投票などの新しいアイデアを取り入れたtextitBV-LASSO という変数選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 03:38:16 GMT)
Deep Spatial Domain Generalization [8.1] 本研究では,空間データをグラフとして扱う空間グラフニューラルネットワークを開発し,各ノードに空間埋め込みを学習する。
提案手法は,テストフェーズ中に見つからない位置の空間埋め込みを推定し,下流タスクモデルのパラメータを目標位置に直接デコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:16:20 GMT)
Predictability and Surprise in Large Generative Models [8.1] 大規模プレトレーニングは、有能で汎用的な生成モデルを作成するための技術として登場した。
本稿では,そのようなモデルの直観的特性を強調し,この特性の政策的含意について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:00:42 GMT)
Unbiased Scene Graph Generation using Predicate Similarities [7.9] シーングラフは、画像に示されるオブジェクト間の関係のグラフィカル表現としてコンピュータビジョンに広く応用されている。
これらの応用は、長い尾の述語分布に起因する偏りのある訓練のため、まだ開発段階に達していない。
同様の述語群に対して,プロセスをいくつかのきめ細かい分類器に分割する新しい分類法を提案する。
Visual Genomeデータセットの広範な実験結果から,提案手法と既存のデバイアス手法を組み合わせることで,SGCls/SGDetタスクに挑戦する尾述語の性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:28:01 GMT)
Unsupervised Model Selection for Time-series Anomaly Detection [7.8] 提案手法は, 予測誤差, モデル中心性, および, 注入された合成異常に対する性能の3種類のサロゲート(教師なし)メトリクスを同定する。
我々は、厳密なランク集約問題として、複数の不完全なサロゲート指標との計量結合を定式化する。
複数の実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々の提案した教師なしアプローチが、最も正確なモデルを選択するのと同じくらい効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:49:30 GMT)
TPGNN: Learning High-order Information in Dynamic Graphs via Temporal
Propagation [7.6] 本稿では,時間的伝搬に基づくグラフニューラルネットワーク,すなわちTPGNNを提案する。
Propagatorは、$k$-hop内のアンカーノードから一時的な隣人へのメッセージを伝搬し、同時に近隣の状態を更新する。
オーバースムーシングを防ぐため、モデルは$n$-hopの隣人からのメッセージを補完し、アンカーに保存された$n$-hopのメモリベクトルを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:39:07 GMT)
A systematic review of the use of Deep Learning in Satellite Imagery for
Agriculture [7.5] 現代のディープラーニング手法は、ほとんどのタスクで従来の機械学習よりも一貫して優れていた。
LSTMリカレントニューラルネットワークは、収量予測のためにランダムフォレストを一貫して上回らなかった。
いくつかの研究は、衛星画像で利用可能な余分なスペクトル分解能を特に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:44:38 GMT)
Automatic Neural Network Hyperparameter Optimization for Extrapolation:
Lessons Learned from Visible and Near-Infrared Spectroscopy of Mango Fruit [7.5] 本稿では、可視・近赤外分光(VNIR)の領域に間に合うように、ニューラルネットワークを自動で設定する方法について考察する。
ニューラルネットワークモデルの外挿を促進するために、テストセットと同じような時間でシフトしたサンプルのモデル構成を検証することを検討する。
アンサンブルにより,最先端モデルの分散と精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:41:05 GMT)
Taming Fat-Tailed ("Heavier-Tailed'' with Potentially Infinite Variance)
Noise in Federated Learning [7.4] FLアルゴリズムの収束解析に関するほとんどの既存の研究において重要な仮定は、一階情報のノイズは有限分散であるということである。
今のところ、ノイズの少ないFL系に対して収束アルゴリズムを適用できるかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 02:40:32 GMT)
Optimal control and selectivity of qubits in contact with a structured
environment [7.1] 量子ビット人口と緩和効果の操作範囲を示す。
一定の最大強度の形状制御による到達可能な量子状態が数値的に見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:03:28 GMT)
Dual-former: Hybrid Self-attention Transformer for Efficient Image
Restoration [6.6] 本稿では,自己アテンションモジュールの強力なグローバルモデリング能力と,全体のアーキテクチャにおける畳み込みの局所モデリング能力を組み合わせたDual-formerを提案する。
実験により、Dual-formerはIndoorデータセットの最先端MAXIM法よりも1.91dBのゲインを達成していることが示された。
単一画像のデライニングでは、わずか21.5%のGFLOPを持つ5つのデータセットの平均結果に対して、SOTA法を0.1dB PSNRで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:39:21 GMT)
Multi-view information fusion using multi-view variational autoencoders
to predict proximal femoral strength [6.4] 大腿骨近位部の強度は、定量的CT画像を用いて主観的有限要素解析(FEA)によって計算できる。
本研究の目的は,多視点情報融合による股関節骨折予測のための深層学習モデルの設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:31:34 GMT)
Enriching Vulnerability Reports Through Automated and Augmented
Description Summarization [6.3] 脆弱性の説明は、脆弱性情報をセキュリティアナリストに伝える上で重要な役割を果たす。
本稿では、第三者参照(ハイパーリンク)スクラップによる脆弱性記述を強化するパイプラインを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:46:35 GMT)
Sparsity by Redundancy: Solving $L_1$ with a Simple Reparametrization [6.2] 冗長なパラメトリゼーションと$L$ペナルティは、ディープラーニングにおける構造化された非構造化の間隔を達成するために使用できる。
単純なアルゴリズム、textitspredは、任意の現代的なディープラーニングフレームワークに$L_$正規化をシームレスに統合する。
この結果は,深層学習や従来の統計学習に共通する冗長なパラメトリゼーションの帰納的バイアスの理解のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:07:51 GMT)
Obstacle Avoidance for Robotic Manipulator in Joint Space via Improved
Proximal Policy Optimization [6.1] 本稿では,6-DoFマニピュレータのタスク空間から関節空間にマップするために,改良されたPPOアルゴリズムを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する。
実ロボットでそのようなタスクを訓練するのは時間を要するので、モデルを訓練するためのシミュレーション環境を開発する。
実験結果から,ロボットは非構造環境下で1つの目標をトラッキングしたり,複数の目標に到達することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:21:57 GMT)
Spectral2Spectral: Image-spectral Similarity Assisted Spectral CT Deep
Reconstruction without Reference [6.1] 本稿では,モデルとデータの事前処理を,Spectral2Spectralという名前の統一されたフレームワークに相乗化するための反復的深層再構築ネットワークを提案する。
我々のSpectral2Spectralは、教師なしの深層学習戦略を用いて、ノイズの多いデータからエンドツーエンドで高品質な画像を得る。
3つの大規模な前臨床実験により、スペクトル2スペクトルは、他の最先端の方法よりも優れた画質を再構成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 03:07:33 GMT)
Theme and Topic: How Qualitative Research and Topic Modeling Can Be
Brought Together [5.9] 確率論的トピックモデリングは、テキストの分析にもとづく機械学習アプローチである。
このアナロジーをテーマとトピックシステムの基盤として利用しています。
これは、対話型機械学習システムの設計における、より一般的なアプローチの例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:21:08 GMT)
PAC-Bayes with Unbounded Losses through Supermartingales [5.8] 我々はマルコフの不等式を超行列に対して拡張し、非有界損失を保留する新しいPAC-ベイジアン一般化を確立するために使用する。
この境界が、既存のPAC-ベイズ境界を拡張し、統一し、さらに改善することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:38:23 GMT)
Nonlinear Reconstruction for Operator Learning of PDEs with
Discontinuities [5.7] 双曲的および対流的に支配されるPDEの大規模なクラスは、不連続性を伴う解を持つことができる。
我々は, 線形再構成ステップを含む手法がPDEの解演算子を効率的に近似できないことを, より低い近似バウンダリの観点から厳密に証明する。
非線形再構成機構を用いることで,これらの基本的下界を克服し,基礎となる演算子を効率的に近似することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:47:56 GMT)
3D UX-Net: A Large Kernel Volumetric ConvNet Modernizing Hierarchical
Transformer for Medical Image Segmentation [5.6] 本研究では,高機能なボリュームセグメンテーションのために,ConvNetモジュールを用いた階層型トランスフォーマを適応させる3D UX-Netという軽量なボリュームトリビュータを提案する。
具体的には、Swin Transformerにインスパイアされた大規模なグローバルな受容フィールドを実現するために、大きなカーネルサイズ(例:7.7times7$から始まる)でボリュームの奥行きの畳み込みを再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:26:53 GMT)
Quantum variational learning for quantum error-correcting codes [5.6] VarQECは、ハードウェア効率の良い符号化回路で量子コードを探索するノイズ耐性変動量子アルゴリズムである。
原則として、VarQECは、添加物、非添加物、非退化物、純物、不純物など、任意のエラーモデルに対する量子コードを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:25:03 GMT)
Event-based Temporally Dense Optical Flow Estimation with Sequential
Neural Networks [5.3] 本稿では,イベントストリーム上での連続的な光フロー予測のためのトレーニング手法を提案する。
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の固有再帰は、LSTMよりも31.8%少ないパラメータで、時間的に密度の高い光の流れを学習し、推定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:50:14 GMT)
DOTIE -- Detecting Objects through Temporal Isolation of Events using a
Spiking Architecture [5.3] 視覚に基づく自律ナビゲーションシステムは障害物を避けるために高速で正確な物体検出アルゴリズムに依存している。
本研究では,イベントに固有の時間的情報を用いて移動物体を効率的に検出する手法を提案する。
我々のアーキテクチャを利用することで、自律ナビゲーションシステムは、オブジェクト検出を行うための最小のレイテンシとエネルギーオーバーヘッドを持つことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:43:11 GMT)
Masked Supervised Learning for Semantic Segmentation [5.2] Masked Supervised Learning (MaskSup)は、短いコンテキストと長距離コンテキストの両方をモデル化する効果的なシングルステージ学習パラダイムである。
提案手法は計算効率が良く,平均交叉和(mIoU)において10%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:30:19 GMT)
Third law of thermodynamics and the scaling of quantum computers [5.2] 量子コンピューティングの基本的な前提は、量子ビットのレジスタから純粋な状態、すなわちゼロ温度で各計算を開始することである。
我々は、初期状態が混合状態となる、小さいが有限な有効温度の存在が、量子コンピュータのスケーリングに必要な忠実さの制約に真の課題をもたらすことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:41:46 GMT)
Omnigrok: Grokking Beyond Algorithmic Data [5.2] ニューラルネットワークのロスランドスケープを解析することで、グルーキングを理解することを目指している。
トレーニングとテストの損失(モデルウェイト基準)は典型的には"L"と"U"に似ているので、このことを"LUメカニズム"と呼んでいる。
逆方向では、アルゴリズムデータセットのグラッキングを排除できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:58:04 GMT)
Self-omics: A Self-supervised Learning Framework for Multi-omics Cancer
Data [4.8] SSL(Self-Supervised Learning)メソッドは、通常はラベル付きデータを扱うために使用される。
我々は、SSLコンポーネントからなる新しい事前学習パラダイムを開発する。
本手法はTGAパン癌データセットの癌型分類における最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:20:12 GMT)
CERBERUS: Simple and Effective All-In-One Automotive Perception Model
with Multi Task Learning [4.6] 車両内組み込みコンピューティングプラットフォームは、個々のタスクに対して重いモデルを実行するのに必要な計算労力に対処できない。
CERBERUSは、マルチタスク学習アプローチを利用して、単一推論のコストで複数の知覚タスクの実行を可能にする軽量モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:17:26 GMT)
PSENet: Progressive Self-Enhancement Network for Unsupervised
Extreme-Light Image Enhancement [4.6] 画像強調のための新しい非教師付き拡張フレームワークを提案する。
様々な照明条件に対して頑丈であるが、接地路として機能する十分な露光画像は不要である。
実験の結果,提案手法は最先端の教師なしの手法よりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:51:51 GMT)
Neural network for determining an asteroid mineral composition from
reflectance spectra [4.3] 小惑星の化学組成と鉱物組成は、太陽系の形成と歴史を反映している。
本研究の目的は, 可視・近赤外スペクトルからケイ酸塩材料の鉱物・化学組成を抽出する, 高速で堅牢なニューラルネットワークベースの手法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:14:05 GMT)
BVI-VFI: A Video Quality Database for Video Frame Interpolation [4.2] ビデオフレーム(VFI)は、ビデオ処理における基本的な研究課題である。
BVI-VFIは、5つのよく使われるVFIアルゴリズムを適用して生成された540の歪んだシーケンスを含む。
新しいデータベース上で28の古典的かつ最先端の客観的画像/映像品質指標のパフォーマンスをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:15:05 GMT)
Lexical semantics enhanced neural word embeddings [4.0] 階層的適合は、IS-A階層に本質的に格納されている意味的類似性ニュアンスをモデル化するための新しいアプローチである。
その結果、後期核融合における意味的関係を持つ神経埋め込みを専門とする階層化の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:10:23 GMT)
Estimating the Performance of Entity Resolution Algorithms: Lessons
Learned Through PatentsView.org [3.8] 本稿では,エンティティ・リゾリューション・アルゴリズムのための新しい評価手法を提案する。
これは米国特許商標庁の特許データ調査ツールであるPatentsView.orgによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:06:35 GMT)
On the infinite-depth limit of finite-width neural networks [3.8] ランダムなガウス重みを持つ有限幅残留ニューラルネットワークの無限深さ限界について検討する。
幅を固定し、深さを無限大にすることで、プレアクティベーションのベクトルは分布中にゼロドリフト拡散過程に収束する。
無限深度極限は活性化関数の選択によって異なる分布が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 02:35:23 GMT)
Triangular lattice quantum dimer model with variable dimer density [3.7] 三角格子量子二量体モデルを拡張した大規模量子モンテカルロシミュレーション結果を提案する。
異なる奇奇数や$mathbbZ$スピン液体も、位相秩序のないいくつかの位相とともに見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 02:42:56 GMT)
Fill in Fabrics: Body-Aware Self-Supervised Inpainting for Image-Based
Virtual Try-On [3.6] 本稿では,FabricatorとSegmenter,Warper,Fuserから構成される自己教師型条件生成対向ネットワークベースのフレームワークを提案する。
布地は、仮装服を入力として設けたときに衣服イメージを再構築し、布地を充填して衣服の全体構造を学習する。
その後、仮想トライオンパイプラインは、学習した表現をFabricatorからWarperに転送して、ターゲットの服をワープして洗練させることでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:25:31 GMT)
Square-root regret bounds for continuous-time episodic Markov decision
processes [3.5] 有限水平エピソード設定における連続時間マルコフ決定過程(MDP)の強化学習について検討した。
本稿では,価値反復法と高信頼度境界に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:35:07 GMT)
When Infodemic Meets Epidemic: a Systematic Literature Review [3.3] ソーシャルメディアは、バイオサーベイランスに活用できる大量のデータを提供している。
この体系的な文献レビューは、さまざまな流行関連文脈におけるソーシャルメディアの統合の方法論的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:04:30 GMT)
HPC Storage Service Autotuning Using Variational-Autoencoder-Guided
Asynchronous Bayesian Optimization [3.2] 我々は,HPCストレージサービスパラメータをチューニングするための変分自動エンコーダ誘導非同期ベイズ最適化法を開発した。
我々は、DeepHyperオープンソースフレームワークにアプローチを実装し、ArgonneのThetaスーパーコンピュータ上での高エネルギー物理ワークフローの自動チューニングに適用する。
われわれのアプローチは、最先端のオートチューニングフレームワークのスピードに匹敵し、リソース利用と並列化の能力でそれらを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:12:57 GMT)
$\beta$-Stochastic Sign SGD: A Byzantine Resilient and Differentially
Private Gradient Compressor for Federated Learning [3.0] Federated Learning(FL)は、モデルトレーニングを通じてクライアントのローカルデータをローカルに保持する、プライバシ保護学習フレームワークである。
我々は、クライアントの勾配情報を符号ビットにエンコードする勾配を含む$beta$-stochastic sign SGDを提案する。
我々は、$beta>0$, $beta$-stochastic sign SGDが、部分的なクライアント参加とモバイルビザンチン障害の存在下で収束していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:44:09 GMT)
Information exclusion, uncertainty relations, and incompatibility [2.9] 測定セットに付随するインセンフィス演算子の概念を導入する。
一般化された測定値から抽出した相補的な情報間の競合バランスを表す普遍的な情報トレードオフ関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:20:52 GMT)
Learning Minimally-Violating Continuous Control for Infeasible Linear
Temporal Logic Specifications [2.5] 本稿では、線形時間論理(LTL)として表される複雑な高次タスクを満たすための目標駆動ナビゲーションの連続時間制御について検討する。
基礎となる力学系が未知である深層強化学習(DRL)を用いたモデルフリー合成フレームワーク(不透明ボックス)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:32:20 GMT)
And what if two musical versions don't share melody, harmony, rhythm, or
lyrics ? [2.4] 歌詞の近似表現は、バージョンと非バージョンを識別する効率的なプロキシであることを示す。
次に、これらの機能が相互に補完し、公開された2つのデータセット上で新しい最先端のパフォーマンスを得る方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:33:14 GMT)
Efficient Meta-Learning for Continual Learning with Taylor Expansion
Approximation [2.3] 連続学習は、非定常分布下で連続的なタスクを処理する際の破滅的な忘れを緩和することを目的としている。
本稿では,オンライン連続学習問題を解決するためのメタ学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 最先端手法と比較して, 高い性能, 高い効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:57:05 GMT)
NCVX: A General-Purpose Optimization Solver for Constrained Machine and
Deep Learning [2.1] NCVXは制約付きマシン/ディープ学習問題のための新しいソフトウェアパッケージである。
PyTorchから自動微分、GPUアクセラレーション、テンソル変数を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:41:26 GMT)
Analysis of (sub-)Riemannian PDE-G-CNNs [1.9] グループ同変畳み込みニューラルネットワーク(G-CNN)は幾何学的深層学習に成功している。
最近導入されたPDEベースのG-CNN(PDE-G-CNN)フレームワークは、G-CNNを一般化する。
これまでに提案した近似形態素カーネルが必ずしも正確なカーネルを正確に近似するとは限らないことを示す。
近似核のより優れた誤差推定を持つ新しい定理を提供し、それらがすべて正確なものと同じ反射対称性を持っていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:47:47 GMT)
Random Weight Factorization Improves the Training of Continuous Neural
Representations [1.9] 連続神経表現は、信号の古典的な離散化表現に代わる強力で柔軟な代替物として登場した。
従来の線形層をパラメータ化・初期化するための単純なドロップイン置換法としてランダムウェイト係数化を提案する。
ネットワーク内の各ニューロンが、自身の自己適応学習率を用いて学習できるように、この因子化が基盤となる損失状況をどのように変化させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:48:48 GMT)
Review of Clustering Methods for Functional Data [1.8] このレビューは、機能データ分析コミュニティとクラスタリングコミュニティのギャップを埋めることを目的としている。
本稿では,既存の機能的データクラスタリング手法の相互関係と差異を探索する系統分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:15:23 GMT)
Factor-Augmented Regularized Model for Hazard Regression [1.8] 本研究では,ハザード回帰のための因子拡張正規化モデル(FarmHazard)を提案する。
モデル選択の整合性と推定の整合性を軽度条件下で証明する。
また,超高次元問題における強い相関に対処する因子拡張可変スクリーニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:35:33 GMT)
Interpreting convolutional neural networks' low dimensional
approximation to quantum spin systems [1.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、量子多体スピンシステムの基底状態を見つけるための変分モンテカルロ法と共に用いられている。
我々は,CNNがスピン系の学習をどのように最適化するかを理論的,実験的に分析し,CNNの低次元近似について検討する。
この結果から、CNNが量子スピンハミルトニアンをどのように近似するかの総合的で改善された理解を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 02:49:16 GMT)
A Comparative Study of Hierarchical Risk Parity Portfolio and Eigen
Portfolio on the NIFTY 50 Stocks [1.6] 本稿では,インド株式市場の7分野における階層的リスクパリティアルゴリズムと固有ポートフォリオという2つのアプローチを用いたポートフォリオ最適化の体系的アプローチを提案する。
ポートフォリオのバックテストの結果は、HRPポートフォリオのパフォーマンスが、調査されたセクターの大部分のトレーニングデータとテストデータの両方において、そのパフォーマンス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） (Mon, 3 Oct 2022 14:51:24 GMT)
Analysis of Trade-offs in Fair Principal Component Analysis Based on
Multi-objective Optimization [1.6] 次元減少問題では、異なる群の表現誤差の間に相違が生じうる。
我々は、異なる群の表現誤りの相違に関連する公平度尺度を採用する。
数値実験により、全体の復元誤差が極めて小さく、より公平な結果が得られることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:15:18 GMT)
Efficient acoustic feature transformation in mismatched environments
using a Guided-GAN [1.5] 本稿では,資源共有環境における音声認識システムを改善するための新しいフレームワークを提案する。
音響入力機能を利用したGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、ミスマッチしたデータの特徴を高める。
1時間未満のデータで、高品質なデータに基づいて訓練され、一致しないオーディオで評価されたASRシステムは、11.5%から19.7%の相対的な単語誤り率(WER)によって改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 05:33:28 GMT)
Federated Graph-based Networks with Shared Embedding [1.3] 本稿では,共有埋め込み(Feras)を用いたフェデレーショングラフベースのネットワークを提案する。
Ferasは、現在のグラフベースのモデルのトレーニングを、フェデレートされた学習フレームワークで行うことで、プライバシの懸念を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:51:15 GMT)
A Dynamic Model for Bus Arrival Time Estimation based on Spatial
Patterns using Machine Learning [1.3] 限られたデータセットを用いて到着時刻を予測するため,バス到着予測モデルを提案する。
インド・トゥムクル市の交通路の一つ、トゥムクル(Tumakuru)が選択され、2つの空間パターンに分けられる。
前回の旅行情報と機械学習モデルを用いてバス到着時刻を動的に予測するモデルを開発し、下流のバス停で到着時刻を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:35:03 GMT)
Randomized ancillary qubit overcomes detector-control and
intercept-resend hacking of quantum key distribution [1.0] 偽状態光子を用いた攻撃の一般的なクラス。
正当なユーザであるBobは、ゲートウェイで偏光ランダム化器を使用して、位相符号化された光子の方位偏光を歪ませる。
我々は、市販のオフザシェルフ検出器を使用することで、イヴが警報の発火を避けることは不可能であることを理論的、実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 19:44:35 GMT)
Introducing Vision Transformer for Alzheimer's Disease classification
task with 3D input [1.0] ビジョントランスフォーマーベースのモデルは、CNNベースのモデルより優れているか?
浅い3次元CNNモデルを用いて満足な結果を得ることができるか?
以上の結果から, 浅部3次元CNNモデルでは, MRIによるアルツハイマー病の分類が良好であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:48:22 GMT)
Towards sustainability assessment of artificial intelligence in artistic
practices [0.9] クリエイティブな実践(Creative-Ai)にAiを使うアーティストが増えているが、その作品は現在、著名な美術会場で見ることができるようになっている。
一方、研究コミュニティは、例えば、エネルギー消費とモデルのサイズと複雑さの増加に関連するAi技術の使用には持続可能性に関する懸念があることを認識している。
ここでは,現在進行中のフィールドワーク研究の知見と,Aiアートの持続可能性評価研究における様々な限界について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:02:22 GMT)
Linear optics and photodetection achieve near-optimal unambiguous
coherent state discrimination [0.9] 量子電磁場のコヒーレントな状態は、光通信のための情報キャリアとしての主要な候補である。
ここでは、受動多重モード線形光学、位相空間変位、補助真空モード、オンオフ光子検出を許す受信機によるUSDの理論を概説する。
以上の結果から,現在利用可能な光学部品は,複数の多モードコヒーレント状態のほぼ最適不明瞭な識別を実現するのに十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:42:32 GMT)
Exploring postselection-induced quantum phenomena with the two-time
tensor formalism [0.9] 2時間テンソルと呼ばれる量子粒子の状態は、反対の時間方向に伝播する2つの粒子の結合状態と等価である。
ポストセレクションや一般化された2状態(密度)ベクトルが存在しない特別な場合において,得られた表現が既知の表現にどのように還元されるかを示す。
我々は,クラウドアクセス型超伝導量子プロセッサで実現した量子テレポーテーションプロトコルにおいて,量子ビットの時間反転経路を実験的に追跡する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:12:15 GMT)
A machine learning based algorithm selection method to solve the minimum
cost flow problem [0.8] 複数の機械学習分類器を訓練し、与えられた解の集合の中で最速の予測を行う。
木をベースとしたモデルでは,最小コストのフロー問題の関連構造を適応し,活用することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:06:24 GMT)
Efficient Spiking Transformer Enabled By Partial Information [0.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、疎結合で非同期な通信特性のため、近年大きな注目を集めている。
本稿では,これらの問題に対処するために,部分的な情報による効率的なスパイキングトランスフォーマフレームワークを提案する。
提案したESTモデルは,ImageNetデータセットの78.48%のトップ1の精度を,わずか16ステップで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 19:56:09 GMT)
Unbounded Gradients in Federated Leaning with Buffered Asynchronous
Aggregation [0.7] textitFedBuffアルゴリズムは、セキュアなアグリゲーションを通じてプライバシを保持しながら非同期更新を可能にする。
本稿では,データの不均一性,バッチサイズ,遅延を考慮したアルゴリズムの収束率に関する理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:20:48 GMT)
Complement Grover's Search Algorithm: An Amplitude Suppression
Implementation [0.5] グロバーの探索アルゴリズムは量子アルゴリズムにおける画期的な進歩であった。
Groverの検索アルゴリズムの拡張は、クエリの焦点が望ましくない項目に向けられている場合に導かれる。
結果はQAOAと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:35:17 GMT)
Hypothesis Engineering for Zero-Shot Hate Speech Detection [0.5] 英語のNLIに基づくゼロショットヘイトスピーチ検出を改善するために,複数の仮説を組み合わせるシンプルな手法を提案する。
戦略は複数の仮説を用いて入力テキストの様々な側面を予測し、これらの予測を最終的な判定に組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:11:42 GMT)
DDoS: A Graph Neural Network based Drug Synergy Prediction Algorithm [0.5] 薬物相乗効果予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
利用可能な最大の薬物組み合わせデータベース(DrugComb)からの情報を用いて、信頼性の高いベンチマークデータセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:16:29 GMT)
Combinatorial and algebraic perspectives on the marginal independence
structure of Bayesian networks [0.3] 非条件依存グラフは、同じ独立性および交叉数を持つグラフに対応することを示す。
非条件依存グラフに関連するトーリックイデアルのGr"オブナー基底は、非条件依存グラフの空間を接続する追加の二項関係によって与えられ拡張される。
GrUESは、単純な独立試験よりも高い速度で、BIC最適化またはMAP推定によって真の限界独立構造を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:12:39 GMT)
Process Modeling, Hidden Markov Models, and Non-negative Tensor
Factorization with Model Selection [0.2] プロセス監視は、ユーザーが産業プロセスにおける組織の関与を計測することを可能にする。
データ不足に対処するために、我々はそのプロセスに精通している課題の専門家(SME)の知識を活用する。
本稿では,理論的プロセスモデルと関連する最小隠れマルコフモデルを統合する,数学的に健全な新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:19:27 GMT)
Fundamental limits of pulsed quantum light spectroscopy of a two-level
atom [0.2] 本研究では、量子光の進行パルスによって探る量子物質系のパラメータ推定精度の限界について検討する。
我々の研究は、量子光分光の理論と実践を開発するための量子情報理論の方法論を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:32:08 GMT)
Wild Animal Classifier Using CNN [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特定の入力を予測するために異なる重みを持つ複数の層を持つ。
画像セグメンテーションは、画像の関心領域の明確な区切りを提供する、そのような広く使われている画像処理手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:14:08 GMT)
Under the Cover Infant Pose Estimation using Multimodal Data [0.0] 対象児のポーズ推定のための新しいデータセットMannequin Lying pose (SMaL) を提案する。
我々は,技量推定の訓練により,全身のポーズを表紙下で推測することに成功した。
最高性能モデルでは,25mm 86%以内で関節を検出でき,全体の平均誤差は16.9mmであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:34:45 GMT)
Towards European Standards for Quantum Technologies [0.0] 量子技術のサプライチェーンが出現し、商用のコンポーネントに焦点が当てられている。
急速な発展と獲得を達成するための措置の1つが、ストラテジック・リサーチ・アジェンダの量子フラッグシップ(Quantum Flagship)によって特定されている。
本稿では,CEN-CENELEC Focus Group on Quantum Technologiesの観点から,量子技術の標準化に関する知見を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:06:34 GMT)
Time-walk and jitter correction in SNSPDs at high count rates [0.0] 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)は、時間相関型単光子計数のための先導型検出器である。
本研究では,検出イベントの遅延とパルス間の時間経過を相関させるキャリブレーション法を示す。
この方法では、(FW1%M)メートル法によってレート制限された特定の量子通信プロトコルをほぼ2倍の速さで動作させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:42:21 GMT)
The effect of quantum memory on quantum speed limit time for
CP-(in)divisible channels [0.0] 量子速度制限時間 (quantum speed limit time) は、量子系が2つの状態の間で進化するために必要な最小時間に関する制限を定義する。
量子メモリの存在が量子進化を加速させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 05:28:08 GMT)
The Effectiveness of Masked Language Modeling and Adapters for Factual
Knowledge Injection [0.0] マスク付き言語モデリングの目的を用いて,ConceptNetナレッジグラフの一部にアダプタモジュールをトレーニングする。
LAMAプローブを用いた一連の探査実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:08:09 GMT)
The Effect of Warm-Glow on User Perceived Usability and Intention to
Adopt Technology: Extending UTAUT2 [0.0] Warm-glowは、テクノロジーのユーザビリティに対するユーザの認識に影響を与える。
Warm-glowは、テクノロジーを採用するユーザの行動意図に影響を与えることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:39:39 GMT)
Superdiffusive Energy Transport in Kinetically Constrained Models [0.0] Rydberg 原子量子シミュレータを記述した運動論的制約付き PXP モデルにおける無限温度エネルギー輸送について検討した。
以上の結果から, 制約モデルが新たな輸送体制の宿主となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:00:22 GMT)
State Preparation Boosters for Early Fault-Tolerant Quantum Computation [0.0] 本研究では, 基底状態の重なりを確実に増大させるために, 制限深度量子回路を用いた基底状態昇降法を提案する。
ブースターと呼ばれるこの回路は、VQEからアンザッツを増量したり、スタンドアローン状態準備法として使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:33:25 GMT)
Star product approach for Loop Quantum Cosmology [0.0] 実数体のボーアコンパクト化で定義される円筒函数に対するワイル量子化写像を考える。
積分表現は、星生成物を特徴づけるすべての共通性質を含む。
本稿では,LQCにおける量子力学的進化の自然な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:11:47 GMT)
Some pointwise and decidable properties of non-uniform cellular automata [0.0] 任意の宇宙上の有限メモリを持つ非一様セルオートマトン (NUCA) に対して, 点方向, 点方向, 点方向, 点方向, 点方向, 点方向の周期性特性が, nil, 周期性, 最終的な周期性に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:43:08 GMT)
Sentiment Analysis of ESG disclosures on Stock Market [0.0] 環境・社会・ガバナンス関連ニュース記事やソーシャルメディアデータが株式市場のパフォーマンスに与える影響を考察する。
我々は、ESGの完全な効果を理解するために、その領域で広く知られている企業の株を4つ選びます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:24:41 GMT)
Secure multi-party quantum computation with few qubits [0.0] 量子ネットワーク上でのマルチパーティ分散量子計算の課題を考察する。
本稿では,量子誤り訂正に基づくプロトコルを提案する。
当社のプロトコルは7ノードネットワークの小さな例で紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:47:56 GMT)
Schwinger-Keldysh path integral formalism for a Quenched Quantum
Inverted Oscillator [0.0] 平衡外力学によって支配される系の量子相関の時間依存的挙動について検討する。
次に,OTOCの時間依存的挙動から量子リアプノフを計算することでカオス的挙動を示す特定の事例について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:00:02 GMT)
SDC-based Resource Constrained Scheduling for Quantum Control
Architectures [0.0] SDCの定式化に基づく新しい資源制約スケジューリングアルゴリズムを提案する。
SDCベースのスケジューリングは、より良いスケジュールを見つけるだけでなく、フレキシブルな相対的タイミング制約をモデル化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:02:36 GMT)
Russian Web Tables: A Public Corpus of Web Tables for Russian Language
Based on Wikipedia [0.0] 我々は、ロシア語の資料から特別に作成されたWebテーブルの最初のコーパスを提示する。
これは、ロシアのウィキペディアをクロールするために開発した特別なツールキットによって構築されました。
コーパスもツールキットもオープンソースで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:15:48 GMT)
Random orthogonal additive filters: a solution to the
vanishing/exploding gradient of deep neural networks [0.0] ニューラルネットワークの新しいアーキテクチャは、消滅/爆発(V/E)勾配問題を数学的に防止するために提案される。
驚くべきことに、単一の層バニラRNNを超高速で収束させながら、アートパフォーマンスの状態に到達するように拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:51:21 GMT)
Quantum Measurements in the Light of Quantum State Estimation [0.0] ランク1の射影測定は情報抽出能力によって一意に決定されることを示す。
また、トモグラフィーのパフォーマンスから非可換性と非可逆性を理解するための新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:49:15 GMT)
Q2Graph: a modelling tool for measurement-based quantum computing [0.0] 量子回路モデルは、NISQコンピュータや量子コンピューティングシミュレータ向けのアルゴリズムを符号化するためのデフォルトである。
グラフ表現は、測定ベース量子コンピューティング(MBQC)の原理に基づく量子コンピューティング施設のためのアルゴリズムに適している。
簡単なグラフを量子コンピューティング施設のアルゴリズムとして設計し、テストするためのソフトウェアパッケージであるQ2Graphを提出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:12:44 GMT)
Probing of Quantitative Values in Abstractive Summarization Models [0.0] 入力テキスト中の定量値の抽象要約モデルによるモデリングの有効性を評価する。
以上の結果から,最近のSOTA性能モデルのエンコーダは,量的価値を適切に表現する埋め込みの提供に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 00:59:50 GMT)
Portfolio optimization with discrete simulated annealing [0.0] 離散凸関数と非凸コスト関数の存在下で最適なポートフォリオを求めるための整数最適化法を提案する。
これにより、与えられた品質でソリューションを実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:39:05 GMT)
Polariton Enhanced Free Charge Carrier Generation in Donor-Acceptor
Cavity Systems by a Second-Hybridization Mechanism [0.0] 本研究では,コヒーレントドナー・アクセプター空洞系の量子力学について検討する。
偏光子には励起状態と電荷分離状態を接続する能力がある。
我々の研究は、ポラリトンが電荷分離機構に影響を与え、自由電荷キャリア生成効率を向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:58:20 GMT)
Parametric amplification via superconducting contacts in a Ka band
niobium pillbox cavity [0.0] 超伝導パラメトリック増幅器は、ジョセフソン接合または薄膜の固有運動インダクタンスによって提供される非線形インダクタンスを持つ平面透過線を用いて、一般的に製造される。
Banysらはニオブピルボックスのキャビティにおける非線形挙動を報告し、Tcの下にある対のアイリスバルク共振器が超伝導接触面として機能すると仮定した。
本研究は, 空洞のシミュレーションにKeysight TechnologiesのAdvanced Design Systemを適用することで, この効果をさらに検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:20:44 GMT)
Optimization of the Memory Reset Rate of a Quantum Echo-State Network
for Time Sequential Tasks [0.0] 量子貯水池コンピューティングは、量子ビットのレジスタに基づくエコー状態ネットワークの貯水池を含む量子機械学習アルゴリズムのクラスである。
ネットワークのメモリと量子貯水池の進化のリセット率の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:08:06 GMT)
Optimal consumption-investment choices under wealth-driven risk aversion [0.0] リスク回避が一定であるCRRAユーティリティは、様々な経済学モデルでよく見られる。
本稿では,ニューラルネットワークによる富駆動逆流下での最適消費投資選択に対する数値解に主に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:07:11 GMT)
One-shot Detail Retouching with Patch Space Neural Field based
Transformation Blending [0.0] 本稿では,一対の前後のサンプル画像に基づいて,入力画像の細部を自動的に修正するワンショット学習手法を提案する。
我々のアプローチは、新しい画像への正確で一般的な細部編集の転送を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:24:36 GMT)
On The Effects Of Data Normalisation For Domain Adaptation On EEG Data [0.0] 本稿では,データ正規化の影響,あるいはドメイン適応(DA)手法と併用した標準化戦略について論じる。
本研究は, 各種DA法を応用した各種正規化手法の効果を実験的に評価した。
その結果、DAシナリオのパフォーマンスにおいて、正規化戦略の選択が重要な役割を果たすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:51:12 GMT)
New Paradigms for Exploiting Parallel Experiments in Bayesian
Optimization [0.0] 本稿では,システムの構造を利用して設計空間を分割する並列BOパラダイムを提案する。
具体的には,性能関数のレベルセットに従って設計空間を分割する手法を提案する。
以上の結果から,本手法は検索時間を大幅に削減し,グローバルな(ローカルではなく)ソリューションを見つける可能性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:45:23 GMT)
Multi-view object pose estimation from correspondence distributions and
epipolar geometry [0.0] 本稿では,学習した2D-3D分布を,初期推定と任意修正の両方のために複数の視点から集約する多視点ポーズ推定手法を提案する。
提案手法は,最も優れた単一視点法と比較して,ポーズ推定誤差を80～91%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:30:40 GMT)
Limitations of gradient descent due to numerical instability of
backpropagation [0.0] 本研究では,浮動小数点算術を用いて勾配を計算する勾配勾配降下による深層ニューラルネットワークの訓練について検討する。
勾配降下を維持するReLUニューラルネットワークが見つかる可能性は極めて低い。
本稿では,ReLUニューラルネットワークの勾配降下による近似配列が理論的に構築された配列と大きく異なることを結論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 10:34:38 GMT)
Learning over time using a neuromorphic adaptive control algorithm for
robotic arms [0.0] ロボットアームは操作空間を学習し、時間とともにタスクを完了できることが示される。
また、SNNに基づく適応型ロボット制御アルゴリズムは、エネルギー効率を維持しつつ、迅速な応答を可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:48:33 GMT)
Information geometry of quantum critical submanifolds: relevant,
marginal and irrelevant operators [0.0] 我々は、理論空間の臨界部分多様体に沿って量子計量の熱力学的極限を分析する。
我々は、その特異な振る舞いを正規化群の意味における関係作用素と自然に関連付けられる正規化方向と関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 23:57:18 GMT)
Improving Kerr QND measurement sensitivity via squeezed light [0.0] 光量子の量子非破壊測定のスキームを理論的に解析した。
プローブモードの圧縮量子状態を用いることで、そのスキームの感度を著しく高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:20:46 GMT)
Improving Convolutional Neural Networks for Fault Diagnosis by
Assimilating Global Features [0.0] 本稿では, 局所的・グローバル的特徴を考慮した局所的CNNアーキテクチャを提案する。
提案したLG-CNNは,モデル複雑性を大幅に増大させることなく,故障診断性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 16:49:16 GMT)
Hyper-entangling mesoscopic bound states [0.0] 衝突後の状態はソリトン内の空間的自由度と原子数で超絡み合っていることを示す。
結果は平均場を超えたクインティック相互作用モデルにおける衝突量子ソリトンシミュレーションに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 11:11:52 GMT)
Generating Synthetic Data with The Nearest Neighbors Algorithm [0.0] 近辺の$k$(k$NN)は、様々な目的で使われる最も人気のあるノンパラメトリックメソッドの1つである。
本稿では、ローカルリサンプラーLRと呼ばれる一般半パラメトリックまたは非パラメトリックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:38:44 GMT)
From classical to quantum loss of light coherence [0.0] 光は物質を探査する貴重な道具であり、システムの顕微鏡やマクロな情報を捉えている。
熱(古典)から自然放出(量子)機構への移行について報告し, 微視的原子雲からの光コヒーレンス損失について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:12:50 GMT)
Fractional Integrable and Related Discrete Nonlinear Schr\"odinger
Equations [0.0] 分数的コルテヴェーグ・デヴリー(英語版)や非線形シュル・オーディンガー方程式(英語版)のような積分可能な分数方程式は、非線形力学と分数計算の交叉の鍵となる。
この型の最初の離散/微分差分方程式は、分数分解可能な離散非線形シュル・オーディンガー方程式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 21:03:22 GMT)
Fine-grained Object Categorization for Service Robots [0.0] きめ細かい視覚分類は依然として難しい問題である。
微粒なRGBデータセットでは、照明の影響や情報不足などの欠陥が持続する。
我々は、視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく、新しい混合多モードアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:34:11 GMT)
Fermionic partial tomography via classical shadows [0.0] そこで本研究では,n$モードフェルミオン状態の密度行列(k$-RDM)を推定するためのトモグラフィープロトコルを提案する。
量子状態特性の集合をランダムに学習する手法である古典的影の枠組みをフェルミオン設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:56:45 GMT)
Estimating productivity gains in digital automation [0.0] 本稿では,生産チェーンにおける人工知能(AI)コンポーネントの導入効果を評価するための,新たな生産性推定モデルを提案する。
i)Solowの二分法を説明する理論的かつ実証的な証拠;(ii)生産性の変動を推定し評価するデータ駆動モデル;(iii)プロセスマイニングデータセットに基づいてビジネスプロセス、BP、生産性を決定する方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:11:42 GMT)
EraseNet: A Recurrent Residual Network for Supervised Document Cleaning [0.0] 本稿では, 完全畳み込み型自動エンコーダアーキテクチャを用いて, 汚れた文書のクリーニングを指導する手法を提案する。
本実験では, モデルが各種の常用音や異常音を学習し, 効率よく修正できるので, 有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:23:25 GMT)
Entanglement generation and relativistic simulation with cQED parametric
oscillators [0.0] 最初の2つの論文では、電子レンジ放射の非ガウス状態の発生と検出について研究した。
第3の論文では、量子技術の可能な応用の1つとして、量子システムのアナログシミュレーションについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:47:14 GMT)
Entanglement Negativity and Mutual Information after a Quantum Quench:
Exact Link from Space-Time Duality [0.0] 量子クエンチ後の3次元多体系における隣接する2つの領域間の絡み合いの増大について検討した。
エンタングルメントの負性度と、全てのサブシステムのサイズよりも短い時間に保持されるRenyi-1/2相互情報の正確な普遍的関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:38:28 GMT)
Emergent spacetime from purely random structures [0.0] 均一なランダムグラフの接続性から生じる次元性や曲率などの幾何学的性質について検討する。
宇宙定数を用いて空空間と物質/エネルギーを変換する方法を導出する質量-エネルギー空間同値性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:24:24 GMT)
Emergence of highly coherent quantum subsystems of a noisy and dense
spin system [0.0] 量子センサと量子ビットは通常2レベルシステム(TLS)であり、古典ビットの量子アナログでバイナリ値 '0' や '1' を仮定する。
我々は, 高密度TLSネットワークをうるさい核スピン浴で利用するために, ホッピングから揺らぎ支配への相互作用を生かすことができることを示した。
我々の研究は、量子センサーと量子ビットの探索スペースを拡大し、密度の高い乱れた材料にクラスターを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 15:39:55 GMT)
Dynamics of mixed quantum-classical spin systems [0.0] 混合量子古典スピン系はスピン鎖理論、有機化学、さらに最近ではスピントロニクスにおいて提案されている。
ここでは、量子古典スピン力学の完全なハミルトン理論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 14:53:46 GMT)
Does quantum mechanics require "conspiracy"? [0.0] 量子測定の不整合結果の記録を含む量子状態は、テンソル積ヒルベルト空間において有効な状態である。
それらを除くと、ヒルベルト空間の極端に制限された部分空間への微調整が必要であり、これは「相補的」と思われる。
私は、まだ未知の法則や超選択規則が、すべてのテンソル積ヒルベルト空間を、レコードと過去の仮説の妥当性によって要求される非常に特別な部分空間に制限するかもしれないと提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:51:01 GMT)
Diagnosis of Parkinson's Disease Based on Voice Signals Using SHAP and
Hard Voting Ensemble Method [0.0] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、アルツハイマー病に次いで2番目に多い進行性神経疾患である。
PDは典型的には、DATSCANやSPECTのような運動症状または他の神経画像技術を用いて識別される。
これらの方法は高価で、時間がかかり、一般大衆には利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 19:45:22 GMT)
Decentralized nation, solving the web identity crisis [0.0] ウェブは進化と挑戦の重要な段階にあり、主にアイデンティティの危機に焦点を当てている。
イノベーションとテクノロジーのメリットを真に実現するためには、この危機を解決しなければならない。
ブロックチェーン上の人工知能は、新しいタイプのアイデンティティを生成するためにどのように使用できるかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 01:02:24 GMT)
D\'etection de petites cibles par apprentissage profond et crit\`ere a
contrario [0.0] 小型目標検出は、防衛用途において不可欠だが困難な課題である。
本稿では,チャネルアテンションを含むTransUnetのカスタマイズ版を提案する。
そこで我々は,弱い深層学習訓練によって検出された有意な潜在的標的を選択するために,コントラリオ法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:15:28 GMT)
Convolutional networks inherit frequency sensitivity from image
statistics [0.0] 我々は、訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が周波数の異なる信号に対して異なる感度を持つことを示す。
これは自然画像の周波数分布の結果であり、その電力の大部分は低中間周波数に集中していることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:35:43 GMT)
Convergence of weak-SINDy Surrogate Models [0.0] 本研究では,SINDy法(Sparse Identification of Dynamics)の変種によって生成された代理モデルの詳細な誤差解析を行う。
応用として、弱SINDy surrogate Modelingと適切な分解(POD)を組み合わせて偏微分方程式(PDE)の代理モデルを構築することについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 22:09:48 GMT)
Complex-scaled ab initio QED approach to autoionizing states [0.0] 自己イオン化状態の厳密なQED記述を目的とした、複雑なスケーリングアプローチに基づくAb initio法について検討する。
自己イオン化状態結合エネルギーは$alpha Z$で非摂動的に処理され、2階までの多電子QED寄与を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:11:26 GMT)
Combined Dynamic Virtual Spatiotemporal Graph Mapping for Traffic
Prediction [0.0] 既存のディープラーニング手法は、複雑なグラフに適合するのに強力です。
CDVは、高速収束速度と低リソース消費の優れた性能を有する。
現在のSOTA効果は、精度と一般化の両方の観点から達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:11:21 GMT)
Chirality-induced one-way quantum steering between two
waveguide-mediated ferrimagnetic microspheres [0.0] 一方向の量子ステアリングは、セキュアな量子テレポーテーションのような量子技術にとって重要である。
カイラル導波路電磁石における2つの遠イットリウム鉄ガーネット(YIG)マイクロスフィア間の一方方向量子ステアリングの発生について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 04:34:12 GMT)
Characterization of effects of transfer learning across domains and
languages [0.0] 事前学習されたニューラルネットワークモデルからのトランスファーラーニング(TL)は、長年にわたって強力なテクニックとして現れてきた。
本研究では,TLが3つの自然言語処理(NLP)タスクに対して,一般的な事前学習モデルの性能にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:17:07 GMT)
Cats and quantum complementarity [0.0] 我々はシュレーディンガーの猫パラドックスの簡単な解釈を提案する。
猫は「生きているか生きているか」という性質を補完する特性の明確に定義された値を持つ状態にある。
我々は、Shroedinger氏の科学実験のArduinoベースのシミュレーションを構築する方法について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 17:00:42 GMT)
Automatic Assessment of Functional Movement Screening Exercises with
Deep Learning Architectures [0.0] 理学療法の成功は運動運動の正常かつ正しいパフォーマンスに依存する。
この分野のこれまでのアプローチは、ディープラーニングの手法に頼らず、その潜在能力を十分に利用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 20:00:01 GMT)
Automated Identification of Tree Species by Bark Texture Classification
Using Convolutional Neural Networks [0.0] 樹木種の同定は、森林保全、病気の診断、植物生産といった森林関連業務において重要な役割を担っている。
木の一部が葉、果物、花、樹皮であるべきか、区別するために使用されるのかという議論があった。
本稿では,50種の木を分類するために,コンピュータビジョンの手法を活用することによって,ディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 13:09:50 GMT)
Accelerate Reinforcement Learning with PID Controllers in the Pendulum
Simulations [0.0] 比例積分微分(PID)制御による強化学習(RL)の高速化
強化学習(RL)を高速化するPID(Proportional Integral Derivative)コントローラに基づくコーチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 08:59:12 GMT)
Absorption of hybrid fibre modes by Cs atoms in quadrupole transitions [0.0] 我々は、Cs原子の上の四重極遷移過程により、軌道角運動量による光の吸収速度を研究する。
我々は、Cs原子によるハイブリッドモードの吸収過程が、四重極遷移に関わる上位状態の寿命である0.1ガンマ$の速度で進行していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 18:35:13 GMT)
A large sample theory for infinitesimal gradient boosting [0.0] 本研究は,本モデルにおいて,大規模なサンプル限界における挙動を考察し,その決定論的過程への収束性を証明するものである。
我々はこの人口制限のいくつかの特性を探求し、この力学がテスト誤差を減少させ、その長時間の挙動を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 06:54:33 GMT)
A Strong Transfer Baseline for RGB-D Fusion in Vision Transformers [0.0] 単視点3Dオブジェクト認識のためのRGB-Dドメインで事前学習したViTを転送するためのレシピを提案する。
我々の適応したViTsは、ワシントン州で95.1%の精度で評価され、このベンチマークで新しい最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:08:09 GMT)
A Hybrid Compositional Reasoning Approach for Interactive Robot
Manipulation [0.0] 本稿では,言語誘導型視覚推論とロボット操作を結合したニューロシンボリック推論モデルを提案する。
非熟練の人間が自然言語を用いてロボットエージェントに指示し、参照表現(REC)、質問(VQA)、つかみ動作指示のいずれかを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:21:45 GMT)