Does Thermal Really Always Matter for RGB-T Salient Object Detection? [153.2] 本稿では,RGB-T有意物体検出(SOD)タスクを解決するために,TNetというネットワークを提案する。
本稿では,画像のグローバル照度を推定するためのグローバル照度推定モジュールを提案する。
一方, 2段階の局所化と相補化モジュールを導入し, 熱的特徴の物体位置化キューと内部整合キューをRGBモダリティに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:50:12 GMT)
Learning to Decompose Visual Features with Latent Textual Prompts [140.2] 視覚言語モデルを改善するために,Decomposed Feature Prompting (DeFo)を提案する。
我々の実証研究は、視覚言語モデルを改善する上でDeFoが重要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:40:13 GMT)
QuTE: decentralized multiple testing on sensor networks with false
discovery rate control [130.7] 本稿では、偽発見率(FDR)の証明可能な保証を備えたグラフ上での分散多重仮説検定法を設計する。
異なるエージェントが無向グラフのノードに存在し、各エージェントはそのノードに局所的な1つ以上の仮説に対応するp値を持つ。
各エージェントは、グラフ全体の大域的FDRが予め定義されたレベルで制御されなければならないという共同目的のもと、隣人とのみ通信することで、それぞれのローカル仮説の1つ以上の拒絶を個別に決めなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:48:39 GMT)
Invertible Rescaling Network and Its Extensions [118.7] 本研究では,新たな視点から双方向の劣化と復元をモデル化する,新しい可逆的枠組みを提案する。
我々は、有効な劣化画像を生成し、失われたコンテンツの分布を変換する可逆モデルを開発する。
そして、ランダムに描画された潜在変数とともに、生成された劣化画像に逆変換を適用することにより、復元可能とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:58:58 GMT)
Are All Vision Models Created Equal? A Study of the Open-Loop to
Closed-Loop Causality Gap [109.5] オープンループからクローズループ因果性ギャップに関する視覚アーキテクチャについて検討する。
適切なトレーニングガイドラインの下では、すべての視覚モデルが分散配置において不明瞭によく機能することを示す。
その結果,現代のネットワークアーキテクチャを用いたトレーニングガイドラインの提案により,因果関係のギャップを解消できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 16:56:45 GMT)
SparseAdapter: An Easy Approach for Improving the Parameter-Efficiency
of Adapters [96.5] 我々は、ネットワークプルーニングのレンズを通して、アダプタのパラメータ効率を再検討する。
スパース比が最大80%に達すると、SparseAdapterは標準のAdapterよりも同等あるいは優れたパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:28:48 GMT)
Attention Diversification for Domain Generalization [92.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、識別的特徴を学習する際の満足度を実証している。
目に見えないドメインに適用する場合、最先端のモデルは通常、ドメインシフトによってエラーを起こしやすい。
そこで本研究では,モデル内およびモデル間アテンションの多角化を協調的に行う,新しいアテンションの多様化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:15:21 GMT)
Stimulative Training of Residual Networks: A Social Psychology
Perspective of Loafing [86.7] 残余のネットワークは大きな成功を収め、今日のディープモデルでは欠かせないものになっている。
我々は,新たな社会的心理学的視点から,残余ネットワークのトレーニングプロセスを再検討することを目的としている。
残余ネットワークの性能を高めるための新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:15:51 GMT)
Robustifying the Multi-Scale Representation of Neural Radiance Fields [86.7] 実世界の画像の両問題を克服するために,頑健なマルチスケールニューラルラジアンス場表現手法を提案する。
提案手法は,NeRFにインスパイアされたアプローチを用いて,マルチスケール画像効果とカメラ位置推定問題に対処する。
例えば、日常的に取得したマルチビュー画像からオブジェクトの正確な神経表現を行うためには、カメラの正確な位置推定が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:46:45 GMT)
Understanding and Improving Zero-shot Multi-hop Reasoning in Generative
Question Answering [85.8] マルチホップ質問を複数の単一ホップ質問に分解する。
これらの対の見かけ上同一の問合せ連鎖について、QAモデルの答えに顕著な矛盾が認められる。
シングルホップの質問だけを訓練すると、モデルはマルチホップの質問に対してあまり一般化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:48:07 GMT)
ASDOT: Any-Shot Data-to-Text Generation with Pretrained Language Models [82.6] Any-Shot Data-to-Text (ASDOT)は、多様な設定に柔軟に適用可能な新しいアプローチである。
データ曖昧化と文の融合という2つのステップから構成される。
実験の結果, ASDOT はベースラインよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:17:43 GMT)
Improving Multi-turn Emotional Support Dialogue Generation with
Lookahead Strategy Planning [81.8] 感情支援のための新しいシステムMultiESCを提案する。
戦略プランニングでは,特定の戦略を使用した後のユーザフィードバックを見積もるルックアヘッドを提案する。
ユーザ状態モデリングにおいて、MultiESCはユーザーの微妙な感情表現を捉え、感情の原因を理解することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:23:47 GMT)
Towards Understanding and Boosting Adversarial Transferability from a
Distribution Perspective [80.0] 近年,ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する敵対的攻撃が注目されている。
本稿では,画像の分布を操作することで,敵の例を再現する新しい手法を提案する。
本手法は,攻撃の伝達性を大幅に向上させ,未目標シナリオと目標シナリオの両方において最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:58:51 GMT)
Adaptive Distribution Calibration for Few-Shot Learning with
Hierarchical Optimal Transport [78.9] 本稿では,新しいサンプルとベースクラス間の適応重み行列を学習し,新しい分布校正法を提案する。
標準ベンチマーク実験の結果,提案したプラグ・アンド・プレイモデルの方が競合する手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:32:57 GMT)
Leveraging Instance Features for Label Aggregation in Programmatic Weak
Supervision [75.2] Programmatic Weak Supervision (PWS) は、トレーニングラベルを効率的に合成するための広く普及したパラダイムとして登場した。
PWSのコアコンポーネントはラベルモデルであり、複数のノイズ管理ソースの出力をラベル関数として集約することで、真のラベルを推論する。
既存の統計ラベルモデルは一般的にLFの出力のみに依存し、基礎となる生成過程をモデル化する際のインスタンスの特徴を無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 08:27:47 GMT)
HVS Revisited: A Comprehensive Video Quality Assessment Framework [74.9] 本稿では,5つの代表特性を持つHVSを再検討し,さらにその接続を再構築する。
The revisited HVS, a no-reference VQA framework called HVS-5M (NRVQA framework with five modulessimulated HVS with five characteristics)。
HVS-5Mは最先端のVQA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:52:12 GMT)
Regularizing Score-based Models with Score Fokker-Planck Equations [72.2] 本研究では,DSM(Denoising score matching)を用いて学習したスコアが,基礎となるスコアFPEを満足していないことを示す。
本稿では,DSM目標を定式化し,スコアFPEの満足度を高めることを提案し,その効果を合成データとMNISTに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 16:27:25 GMT)
The Role of Coverage in Online Reinforcement Learning [72.0] 優れたカバレッジを持つデータ分布が存在するだけで、サンプル効率のよいオンラインRLが実現可能であることを示す。
ベルマンランクやベルマン・エルダー次元を含むオンラインRLの既存の複雑さ測定は、カバービリティを最適に捉えることができない。
本稿では,新たな複雑性尺度である逐次外挿係数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:50:05 GMT)
Online Training Through Time for Spiking Neural Networks [66.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたエネルギー効率のモデルである。
近年のトレーニング手法の進歩により、レイテンシの低い大規模タスクにおいて、ディープSNNを成功させることができた。
本稿では,BPTT から派生した SNN の時間的学習(OTTT)によるオンライントレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 07:47:56 GMT)
Cross-Align: Modeling Deep Cross-lingual Interactions for Word Alignment [63.0] 提案したCross-Alignは、5つの言語ペアのうち4つで最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成する。
実験の結果,提案したCross-Alignは5つの言語ペアのうち4つで最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:24:35 GMT)
Skeleton2Humanoid: Animating Simulated Characters for
Physically-plausible Motion In-betweening [59.9] 現代の深層学習に基づく運動合成アプローチは、合成された運動の物理的妥当性をほとんど考慮していない。
テスト時に物理指向の動作補正を行うシステムSkeleton2Humanoid'を提案する。
挑戦的なLaFAN1データセットの実験は、物理的妥当性と精度の両方の観点から、我々のシステムが先行手法を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 16:15:34 GMT)
CAGroup3D: Class-Aware Grouping for 3D Object Detection on Point Clouds [55.4] 本稿では,CAGroup3Dという新しい2段階完全スパース3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
提案手法は,まず,オブジェクト表面のボクセル上でのクラス認識型局所群戦略を活用することによって,高品質な3D提案を生成する。
不正なボクセルワイドセグメンテーションにより欠落したボクセルの特徴を回復するために,完全にスパースな畳み込み型RoIプールモジュールを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:38:48 GMT)
VoLTA: Vision-Language Transformer with Weakly-Supervised Local-Feature
Alignment [55.3] VoLTAは、画像キャプチャデータのみを使用するが、きめ細かい領域レベルの画像理解を利用する新しい視覚言語事前学習パラダイムである。
VoLTAは、プレトレーニング中にマルチモーダル融合をユニモーダルバックボーンに深く押し込む。
広範囲の視覚および視覚の下流タスクの実験は、VoLTAの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 01:49:58 GMT)
Deep Clustering: A Comprehensive Survey [53.4] クラスタリング分析は、機械学習とデータマイニングにおいて必須の役割を果たす。
ディープ・クラスタリングは、ディープ・ニューラルネットワークを使ってクラスタリングフレンドリーな表現を学習することができるが、幅広いクラスタリングタスクに広く適用されている。
ディープクラスタリングに関する既存の調査は、主にシングルビューフィールドとネットワークアーキテクチャに焦点を当てており、クラスタリングの複雑なアプリケーションシナリオを無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:31:32 GMT)
Analogy Generation by Prompting Large Language Models: A Case Study of
InstructGPT [47.8] 本稿では,アナログ生成のための事前学習言語モデル(PLM)を提案する。
我々は,インストラクションGPTに意味のあるアナロジーを生成させることが可能であり,最も優れたプロンプトは正確な命令文である傾向があることを発見した。
また、生成したアナログの1.4kに対して人的評価を行い、世代ごとの質がモデルサイズによって大きく異なることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:35:14 GMT)
Super-Resolution by Predicting Offsets: An Ultra-Efficient
Super-Resolution Network for Rasterized Images [47.7] コンピュータグラフィックスのためのリアルタイムSRの新しい手法、すなわち予測オフセット(SRPO)による超解法を提案する。
我々のアルゴリズムは、画像を処理のために2つの部分、すなわちシャープエッジとフラットな領域に分割する。
実験により,提案したSRPOは既存の最先端手法よりも少ない計算コストで優れた視覚効果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 08:16:36 GMT)
Dissecting adaptive methods in GANs [46.9] 我々は、適応的手法がGAN(Generative Adversarial Network)の訓練にどう役立つかを検討する。
我々は,Adam更新の程度とSGDの正規化方向の更新ルールを考慮し,Adamの適応度がGANトレーニングの鍵であることを実証的に示す。
この設定では、nSGDAで訓練されたGANが真の分布のすべてのモードを回復するのに対し、SGDA(および学習率構成)で訓練された同じネットワークはモード崩壊に悩まされていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:00:07 GMT)
Edge-Varying Fourier Graph Networks for Multivariate Time Series
Forecasting [46.8] 我々は時系列変数のための効率的なグラフ畳み込みネットワークを構築した。
MTS分析と予測のために,高効率スケールフリーパラメータ学習手法を導出する。
実験により、EV-FGNは7つの実世界のMTSデータセットで最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:53:49 GMT)
Self-supervised Video Representation Learning with Motion-Aware Masked
Autoencoders [46.4] 近年,Masked Autoencoders (MAE) が自己教師型表現学習者として登場している。
本研究では、モーションアウェアの変種であるMotionMAEを紹介する。
本モデルは,時間とともに対応する動き構造情報を付加的に予測するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:22:15 GMT)
Grow and Merge: A Unified Framework for Continuous Categories Discovery [44.3] 我々は、ラベルのないデータがカテゴリ発見システムに継続的に供給されるアプリケーションシナリオに焦点を当てる。
bf成長とマージ(bf GM)のフレームワークを開発し、成長相と融合相を交互に行う。
成長段階において、効果的なカテゴリマイニングのための継続的自己教師付き学習を通じて、特徴の多様性を高める。
マージフェーズでは、成長したモデルを静的モデルとマージして、既知のクラスのパフォーマンスを確実にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 05:49:03 GMT)
CoopHash: Cooperative Learning of Multipurpose Descriptor and
Contrastive Pair Generator via Variational MCMC Teaching for Supervised Image
Hashing [43.2] GAN(Generative Adversarial Networks)のような生成モデルは、画像ハッシュモデルで合成データを生成することができる。
GANは訓練が困難であり、モード崩壊の問題に悩まされるため、ハッシュアプローチが生成モデルとハッシュ関数を共同で訓練するのを防ぐことができる。
本稿では,エネルギーをベースとした協調学習を基盤とした新しい協調ハッシュネットワーク(CoopHash)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:42:36 GMT)
Let Images Give You More:Point Cloud Cross-Modal Training for Shape
Analysis [43.1] 本稿では、ポイントクラウド分析を促進するために、シンプルだが効果的なポイントクラウドクロスモダリティトレーニング(PointCMT)戦略を導入する。
ビューイメージから補助的知識を効果的に獲得するために,教師学生のための枠組みを開発し,知識蒸留問題としてクロスモーダル学習を定式化する。
我々は、魅力的なバックボーン、すなわちPointCMT、PointNet++、PointMLPを備えた様々なデータセットにおいて、大きな利益を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:35:22 GMT)
Students taught by multimodal teachers are superior action recognizers [41.8] エゴセントリックなビデオ理解の焦点は、手動物体の相互作用をモデル化することである。
しかし、RGBフレームを入力として受信する標準モデル -- CNN、ビジョントランスフォーマーなど -- は、オブジェクト検出、光フロー、オーディオなどの追加のモダリティを利用することで、そのパフォーマンスがさらに向上する。
本研究の目的は、RGB画像のみを推論時に入力として使用しながら、そのようなマルチモーダルアプローチの性能を維持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:37:17 GMT)
Quantifying Social Biases Using Templates is Unreliable [41.6] ベンチマークに使用するテンプレートの選択にバイアス測定が敏感かどうかを検討する。
バイアス値と結果の結論は4つのタスクのテンプレート修正によって大きく異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:05:29 GMT)
Controllable Dialogue Simulation with In-Context Learning [39.0] そこで本研究では,言語モデルに基づく対話シミュレーション手法を提案する。
textscDialogicは、デモ用のテキスト中の例を自動的に選択し、GPT-3に新しい対話とアノテーションを制御可能な方法で生成するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:32:58 GMT)
Decomposed Mutual Information Optimization for Generalized Context in
Meta-Reinforcement Learning [35.9] 複数の共同創設者がトランジションのダイナミクスに影響を与える可能性があるため、意思決定の正確なコンテキストを推測することは難しい。
本稿では、文脈学習におけるDOMINO(Decomposed Mutual Information Optimization)の課題に対処する。
理論的分析により,DOMINOは,多元的課題による相互情報の過小評価を克服できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:44:23 GMT)
Coded Residual Transform for Generalizable Deep Metric Learning [34.1] 我々は,その一般化能力を大幅に向上させるために,深度学習のための符号化残差変換(CRT)と呼ばれる新しい手法を提案する。
CRTは、多彩なプロトタイプへのプロジェクションに基づいた補完的な視点のセットからフィーチャーマップを表現し、エンコードする。
実験結果とアブレーション実験により,提案手法は最先端の深層学習法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:17:31 GMT)
ConTra: (Con)text (Tra)nsformer for Cross-Modal Video Retrieval [32.1] 我々は、クリップが長い未編集ビデオの一部であるクロスモーダルクリップ文検索のタスクを再検討する。
クリップが短く、あるいは視覚的に曖昧である場合には、その局所的時間的文脈に関する知識を用いて検索性能を向上させることができる。
本研究では,ビデオクリップとローカルな時間的コンテキスト間の相互作用をモデル化し,その埋め込み表現を強化するエンコーダアーキテクチャであるContext Transformer (ConTra)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:11:38 GMT)
A Differentiable Distance Approximation for Fairer Image Classification [31.5] 我々は,AIモデルにおいて,偏りや不公平さを測定するために使用できる指標である,人口統計の分散の微分可能な近似を提案する。
我々の近似は、トレーニング中に余分なモデルを必要としない通常のトレーニング目標と共に最適化できる。
提案手法は,タスクやデータセットのさまざまなシナリオにおけるAIモデルの公平性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 23:02:18 GMT)
Test-time Recalibration of Conformal Predictors Under Distribution Shift
Based on Unlabeled Examples [30.6] ラベルのない例に基づいて,新しい分布のカットオフしきい値を予測することの問題点を考察する。
ラベルのない例に基づいてキャリブレーションを行う場合, 一般に信頼性を保証することは不可能であるが, 本手法は, 自然分布シフトの下では, 優れた不確実性評価を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 04:46:00 GMT)
ELIGN: Expectation Alignment as a Multi-Agent Intrinsic Reward [29.7] 本稿では,自己監督型固有報酬ELIGN-期待アライメントを提案する。
動物が周囲の動物と分散的に協力するのと同じように、期待アライメントで訓練されたエージェントは、隣人の期待に合う行動を学ぶ。
エージェント・コーディネーションは、エージェントがタスクを個別に分割し、コーディネーション・対称性を破り、敵を混乱させ、予測アライメントを通じて改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 22:24:44 GMT)
Dual-distribution discrepancy with self-supervised refinement for
anomaly detection in medical images [29.6] 本稿では,異常検出のためのDual-distribution Discrepancy(DDAD)を提案する。
評価のために、胸部X線、脳MRI、網膜基底画像を含む5つの医療データセットをベンチマークとして整理する。
これらのベンチマーク実験は,本手法が有意な向上を達成し,最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:18:45 GMT)
Estimating Neural Reflectance Field from Radiance Field using Tree
Structures [29.4] 本研究では,物体のニューラルリフレクタンス場(NReF)を,未知の照明下での多視点画像の集合から推定する手法を提案する。
NReFは3次元形状と物体の視認性を表しており、画像のみから推定することは困難である。
提案手法は,Neural Radiance Field (NeRF) をプロキシ表現として利用することでこの問題を解決し,さらに分解を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:21:31 GMT)
Towards Efficient Neural Scene Graphs by Learning Consistency Fields [28.1] 本稿では,ビデオ内の隣接フレーム間の冗長性を生かした機能再利用フレームワークを提案する。
提案手法である TextitConsistency-Field-based NSG (CF-NSG) は, ニューラルラジアンス場を再構成し, テキスト整合性場を付加的に考慮する。
我々は,CF-NSGがレンダリング品質を著しく低下させることなく,NSGよりも85%少ないクエリを使用することで,推論効率を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 00:44:44 GMT)
Pruning Adversarially Robust Neural Networks without Adversarial
Examples [28.0] 敵の強靭性を維持しつつ、頑健なニューラルネットワークを創出する新しい枠組みを提案する。
我々は,Hilbert-Schmidt Information Bottleneck によるプルーンドモデルの正則化とともに,オリジナルのモデルの知識を維持するために,同時自己蒸留とプルーニングを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 17:48:50 GMT)
Label-Driven Denoising Framework for Multi-Label Few-Shot Aspect
Category Detection [27.3] 本稿では,上記の問題に対処する新しいラベル駆動型Denoising Framework(LDF)を提案する。
我々のフレームワークは、他の最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:37:43 GMT)
State Advantage Weighting for Offline RL [25.9] オフライン強化学習(RL)における状態優位重み付けについて述べる。
QSA学習で一般的に採用されるアクションアドバンテージ$A(s,a)$とは対照的に、オフラインRLでは状態エバンス$A(s,sprime)$とQSS学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:58:12 GMT)
MAMO: Masked Multimodal Modeling for Fine-Grained Vision-Language
Representation Learning [23.5] そこで本研究では,細粒度マルチモーダル表現を学習するためのマスク付きマルチモーダルモデリング手法を提案する。
本手法は,画像テキスト入力において共同マスキングを行い,暗黙的および明示的の両方のターゲットを結合してマスク信号の復元を行う。
本モデルは,画像テキスト検索,視覚的質問応答,視覚的推論,弱教師付き視覚的グラウンドティングなど,さまざまな下流視覚言語タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:31:15 GMT)
Uncertainty-Aware Unsupervised Image Deblurring with Deep Priors Guided
by Domain Knowledge [23.4] カーネルエラーは実際には避けられないため、リングアーティファクトは非盲検でしばしば導入される。
本稿では,ぼやけた画像から潜像を復元し,不正確なぼやけたカーネルを復元する,教師なしセミブレンドデブロアリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:10:59 GMT)
Improve Transformer Pre-Training with Decoupled Directional Relative
Position Encoding and Representation Differentiations [23.3] トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを再検討し、モデルの表現性を制限する可能性のある2つの問題を特定する。
既存の相対位置符号化モデルは、相対距離と方向という2つの異種情報を混同する。
事前学習型言語モデルを改善するための2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:35:04 GMT)
Coresets for Wasserstein Distributionally Robust Optimization Problems [23.3] Wassersteinの分散ロバスト最適化(textsfWDRO)は、曖昧なデータによる機械学習のロバスト性を高める一般的なモデルである。
本稿では,一般的なtextsfWDRO問題に対する$epsilon$-coresetを構築するための統一フレームワークを提案する。
テキストfWDROの強い双対性特性を用いて「双対コアセット」を計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:24:54 GMT)
Boosting Out-of-distribution Detection with Typical Features [23.0] オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、現実世界のシナリオにおけるディープニューラルネットワークの信頼性と安全性を保証するための重要なタスクである。
本稿では,その特徴を定式化してOODスコアを定式化して,信頼性の高い不確実性推定を実現することを提案する。
一般的なベンチマーク(CIFAR)と大きなラベル空間を持つ高解像度ベンチマーク(ImageNet)の両方において,本手法の優位性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 08:44:22 GMT)
Fine-grained Anomaly Detection in Sequential Data via Counterfactual
Explanations [19.8] 本稿では, CFDetと呼ばれる, きめ細かい入力検出のための新しいフレームワークを提案する。
異常として検出されるシーケンスを考慮すれば、異常なエントリ検出を解釈可能な機械学習タスクとみなすことができる。
本稿では, 深層支援ベクトルデータ記述法(Deep SVDD)を用いて異常なシーケンスを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:38:11 GMT)
FairGer: Using NLP to Measure Support for Women and Migrants in 155
Years of German Parliamentary Debates [19.8] 女性への支援は移民への支援よりも強いが、時間とともに着実に増加してきた。
女性に対する直接的な支援はほとんど見つからないが、移民に関してはより分極性が高い。
全体としては、ドイツの社会は、政治エリートから測定されたように、時間とともにより公平になっていることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 22:02:58 GMT)
A Transformer-based deep neural network model for SSVEP classification [18.8] 本研究では,オブジェクト間分類シナリオにおけるトランスフォーマー構造に基づくSSVEP分類のためのディープラーニングモデルを提案する。
従来の研究から着想を得たモデルでは,SSVEPデータの周波数スペクトルを入力として採用し,分類のためのスペクトル領域情報と空間領域情報を探索する。
提案モデルでは,他のベースライン手法と比較して,分類精度と情報伝達率の点で良好な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 05:28:35 GMT)
Correlative Information Maximization Based Biologically Plausible Neural
Networks for Correlated Source Separation [17.7] 本稿では,そのドメインに関する情報を利用して相関した潜伏源を抽出する生物学的にもっともらしいニューラルネットワークを提案する。
この最適化問題のオンライン定式化は、自然に局所的な学習規則を持つニューラルネットワークにつながる。
単純あるいはポリトープのソースドメインの選択は、断片的な線形活性化関数を持つネットワークをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:03:16 GMT)
Data augmentation for NeRF: a geometric consistent solution based on
view morphing [15.0] NeRFは、異なる視点から得られた入力画像の有限セットを用いて、連続的なニューラルシーン表現を学習することを目的としている。
本稿では、ビューモーフィングを用いた視点間の幾何的一貫した画像遷移を生成する新しいデータ拡張手法を提案する。
実験により,この手法により,学習視点の少ないデータセットにおいて,NeRFが合成された新規ビューの品質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:59:46 GMT)
HEGEL: Hypergraph Transformer for Long Document Summarization [14.9] 本稿では,高次交叉関係を捉えることで,長期文書要約のためのハイパーグラフニューラルネットワークHEGELを提案する。
HEGELを2つのベンチマークデータセットで広範な実験により検証し,HEGELの有効性と有効性を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 00:32:50 GMT)
Constrained Maximum Cross-Domain Likelihood for Domain Generalization [14.9] ドメインの一般化は、複数のソースドメイン上で一般化可能なモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,異なる領域の後方分布間のKL偏差を最小限に抑える新しい領域一般化法を提案する。
Digits-DG、PACS、Office-Home、MiniDomainNetの4つの標準ベンチマークデータセットの実験は、我々のメソッドの優れたパフォーマンスを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:41:02 GMT)
Aging transition in coupled quantum oscillators [13.9] 老化遷移は、アクティブな(自己振動)ノードと非アクティブな(非自己振動)ノードで構成されるネットワークで観察される創発的行動である。
古典的な場合とは異なり、量子エイジングは振動の完全な崩壊によって特徴づけられるものではない。
また、古典的領域にはない量子老化につながる基礎的なプロセスについても説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 07:18:21 GMT)
On the Emerging Potential of Quantum Annealing Hardware for
Combinatorial Optimization [13.3] 本研究はD-Wave Systemsの最新Advantage Performance Updateコンピュータの最適化性能評価を行う。
我々は、この量子アニーラーが実行時利益をもたらすような、探索された問題のクラスが存在することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:58:56 GMT)
Learning on the Edge: Online Learning with Stochastic Feedback Graphs [12.8] 有向フィードバックグラフが帯域幅を持つ拡張について検討する。
グラフの各ラウンドにおいて、グラフの各エッジは、それぞれのエッジに対して異なる確率で実現されるか、実現されないかのいずれかである。
我々は、独立性の重み付けされたバージョンと弱い支配数に依存する、より効率的なアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:21:08 GMT)
Sketched Multi-view Subspace Learning for Hyperspectral Anomalous Change
Detection [12.7] 異常変化検出のためのスケッチ付きマルチビューサブスペース学習モデルを提案する。
提案モデルでは,画像ペアからの主要な情報を保存し,計算複雑性を向上させる。
実験は、ベンチマークハイパースペクトルリモートセンシングデータセットと自然なハイパースペクトルデータセットで実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 14:08:17 GMT)
3D Reconstruction of Sculptures from Single Images via Unsupervised
Domain Adaptation on Implicit Models [11.6] そこで本研究では,対象(彫刻)領域に対して,対象(現実世界の人間)からの1視点3次元暗黙的再構成モデルを適用するために,教師なしの3次元領域適応手法を提案する。
生成した形状を他の方法と比較し, 適応法の有効性を実証するために, アブレーション研究とユーザスタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:48:00 GMT)
Few-Shot Continual Active Learning by a Robot [11.2] CLエージェントがいくつかのラベル付きトレーニング例から新しいオブジェクトクラスを継続的に学習できるフレームワークを開発する。
対象分類タスクにおけるCORe-50データセットと実際のヒューマノイドロボットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 01:52:19 GMT)
Performances of Symmetric Loss for Private Data from Exponential
Mechanism [10.5] 本研究では,個人データに対する対称損失による学習の堅牢性について検討する。
具体的には、プライベートラベルに指数的メカニズム(EM)を活用する。
本稿では,異なるデータスケールと実用性保証に対応するプライバシー予算の数値的ガイダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 01:34:06 GMT)
Low Light Video Enhancement by Learning on Static Videos with
Cross-Frame Attention [10.1] 静的ビデオ上でのモデルトレーニングにより,低光度映像強調のための深層学習法を開発した。
既存の方法はフレーム単位で動作し、隣接するフレーム間の関係を利用できない。
本手法は,静的ビデオのみをトレーニングした場合に,他の最先端ビデオ強調アルゴリズムよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:49:46 GMT)
Contrastive Representation Learning for Conversational Question
Answering over Knowledge Graphs [10.0] 本稿では,知識グラフ(KG)に対する会話型質問応答(ConvQA)の課題について述べる。
既存のConvQA法の大部分は、KGからの回答を抽出するために、ゴールド論理形式のクエリが利用できることを厳格に仮定した完全な監視信号に依存している。
そこで本稿では,KG経路を効果的にランク付けするコントラスト表現型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 23:11:58 GMT)
Improved Abdominal Multi-Organ Segmentation via 3D Boundary-Constrained
Deep Neural Networks [9.4] 我々は3Dエンコーダ・デコーダネットワークを訓練し,腹部臓器とそれに対応する境界をCTスキャンで同時に分割する。
腹腔内多臓器分節の改善における相補的境界予測タスクの有用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:31:19 GMT)
Nonlinear Sufficient Dimension Reduction with a Stochastic Neural
Network [9.2] 本稿では,大規模データに対する十分な次元削減のための新しいタイプのニューラルネットワークを提案する。
提案したニューラルネットワークは、適応的勾配勾配連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いて訓練される。
提案手法は,既存の最先端の十分次元削減手法と良好に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:56:57 GMT)
Coresets for Relational Data and The Applications [8.6] coresetは、元の入力データセットの構造を保存できる小さなセットである。
我々は、クラスタリング、ロジスティック回帰、SVMといった機械学習タスクにコアセットアプローチを適用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:46:27 GMT)
Exploiting potentialities for space-based quantum communication network:
downlink quantum key distribution modelling and scheduling analysis [8.3] 我々は、宇宙ベースの中継衛星が衛星ベースの量子鍵分布ミッションのシーケンスを実行する、短期的な形態から進化した量子ネットワークを考える。
我々は、SatQKDの動的シミュレーションのための包括的なフレームワークを開発し、将来宇宙ベースの量子通信ネットワークにおけるQKDダウンリンクのスケジューリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:50:35 GMT)
Fusing Event-based Camera and Radar for SLAM Using Spiking Neural
Networks with Continual STDP Learning [7.7] 本研究では、イベントベースのカメラと、ドローンナビゲーションのための周波数変調連続波(FMCW)レーダを融合した、第一種SLAMアーキテクチャを提案する。
各センサーはバイオインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)によって処理され、連続的なスパイク・タイミング・依存塑性(STDP)学習を行う。
DVS-Radar SLAM手法のロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:05:19 GMT)
SML:Enhance the Network Smoothness with Skip Meta Logit for CTR
Prediction [7.6] 本稿では,任意の次元に合ったスキップ接続機構を導入し,ResNetに類似した特性を取り入れるためのSkip Logitを提案する。
これらの繊細な設計により、我々のSkip Meta Logit(DNN)は、2つの実世界のデータセット上での広範なSOTA ctr予測モデルの性能を漸進的に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:18:30 GMT)
A Method for Computing Inverse Parametric PDE Problems with
Random-Weight Neural Networks [7.5] 逆PDE問題を解決するために,ニューラルネットワークをトレーニングするための3つのアルゴリズムを開発した。
提案手法は, 数値例で示すように, 逆PDE問題の正確な結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:06:08 GMT)
Less is More: Facial Landmarks can Recognize a Spontaneous Smile [7.4] MeshSmileNetは、スマイルベラシティ分類のためのトランスフォーマーアーキテクチャである。
我々は、識別的特徴を発見するためにランドマークの相対性と軌道を考える。
このアイデアにより、UVA-NEMO、BBC、MMI Facial Expression、SPOSデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:21:28 GMT)
Text detection and recognition based on a lensless imaging system [6.8] ディープラーニングベースのパイプライン構造のフレームワークは、レンズレスカメラによってキャプチャされた生データから3ステップのテキストを認識するために構築された。
本研究は、レンズレスカメラシステムにおけるテキスト検出および認識タスクを合理的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:31:09 GMT)
QAScore -- An Unsupervised Unreferenced Metric for the Question
Generation Evaluation [6.7] 質問生成(QG)は、選択された回答の集合で、ある項目に対する質問を構成するタスクを自動化することを目的としている。
QAScoreと呼ばれるQGシステムを評価するためのより良いメカニズムを提供する可能性を秘めている新しい基準フリー評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:00:39 GMT)
Hypergraph-based Multi-Robot Task and Motion Planning [6.5] 本稿では,既存の手法に比べて最大3桁の解時間を生成するマルチロボットタスクと動作計画手法を提案する。
この分解を、頂点が準状態であり、超弧が準状態間の遷移であるハイパーグラフで表現する。
また,他のマルチロボットタスクや動作計画問題にも同様の効果が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:43:21 GMT)
Unsupervised RGB-to-Thermal Domain Adaptation via Multi-Domain Attention
Network [6.4] 教師なし熱画像分類とセマンティックセグメンテーションのための新しい手法を提案する。
本手法では, 熱アノテーションやRGB-熱的ペアの登録は不要である。
合成RGB画像のみを用いて熱水シーンセグメンテーションに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 22:57:51 GMT)
Quasi-Monolithic Graph Neural Network for Fluid-Structure Interaction [5.9] 本稿では,流体-構造相互作用系の低次モデリングのための準モノリシックグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
実測データとしてフルオーダーフロースナップショットと変位を用いて,結合流体構造力学を学習し,推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 07:42:23 GMT)
Event-Driven Tactile Learning with Various Location Spiking Neurons [5.8] イベント駆動学習は、既存のスパイキングニューロンの表現能力が限られているため、まだ初期段階にある。
イベントベースデータの特徴を新たな方法で抽出する「位置スパイクニューロン」モデルを提案する。
新たな位置スパイクニューロンを利用して、イベント駆動データにおける複雑な触覚・時間的依存を捉えるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 14:49:27 GMT)
Safety Verification for Neural Networks Based on Set-boundary Analysis [5.5] ニューラルネットワーク(NN)は、自動運転車のような安全クリティカルなシステムにますます適用されている。
本稿では, NNの安全性検証問題に対するトポロジ的視点から検討するための, 集合境界到達可能性法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 05:55:37 GMT)
Neural Extended Kalman Filters for Learning and Predicting Dynamics of
Structural Systems [5.3] 複雑な物理系の潜在進化力学を学習するための学習可能な拡張カルマンフィルタ(EKF)を提案する。
ニューラルEKFは従来のEKFの一般化版であり、プロセスダイナミクスと感覚観測のモデリングをニューラルネットワークでパラメータ化することができる。
ニューラルEKFが課す構造が学習プロセスにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 04:39:15 GMT)
CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning Across Dimensions for Text
Generation Models [5.2] 我々は、テキスト生成モデルが暗黙的な臨床知識基盤として機能する能力を調べるために、次元にわたって臨床健康に配慮した推論(CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning)を導入し、導入する。
我々は3つの臨床次元にわたる52の健康状態に関する説明からなる関連するデータセットCHARDatを収集・提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 07:16:58 GMT)
Normal-mode splitting in the optomechanical system with an optical
parametric amplifier and coherent feedback [4.7] 正規モード分割(NMS)は強い結合系の最も顕著な記号である。
可動ミラーのスペクトルにNMSを示し、光学系における出力場を柔軟に設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 08:06:19 GMT)
Faster Born probability estimation via gate merging and frame
optimisation [3.9] 任意の量子回路の出力確率はモンテカルロサンプリングを用いて推定できる。
回路ゲート最適化とフレーム最適化の2つの古典的なサブルーチンを提案する。
提案手法は, ランダム回路の全ての試験ケースに対して, 負性率オーバーヘッドのスケーリングを改良するものであることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:56:49 GMT)
A Detailed Study of Interpretability of Deep Neural Network based Top
Taggers [3.9] 説明可能なAI(xAI)手法の最近の進歩は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の内部動作を探索することができる。
大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー陽子-陽子衝突におけるトップクォーク崩壊からのジェットの検出を目的としたDNNモデルの解釈可能性について検討する。
本研究は,既存のxAI手法の大きな落とし穴を明らかにし,これらのモデルを一貫した有意義な解釈にどのように克服できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 23:02:42 GMT)
Adapting Pretrained Vision-Language Foundational Models to Medical
Imaging Domains [3.8] 臨床の文脈を忠実に描写する医療画像の生成モデルを構築することは、医療データセットの不明瞭さを軽減するのに役立つ。
安定拡散パイプラインのサブコンポーネントを探索し、モデルを微調整して医用画像を生成する。
我々の最良の性能モデルは、安定な拡散ベースラインを改善し、合成ラジオグラフィ画像に現実的な異常を挿入するように条件付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 01:43:08 GMT)
Analogue Black Holes in Reactive Molecules [3.6] 反応の単位確率を持つ反応分子は、自然にいくつかの興味深いブラックホール物理学のシミュレータを提供することを示す。
短距離での単位反応は事象の地平線として機能し、ポテンシャル障壁を通過する物質波の一方通行を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 08:38:04 GMT)
Mathematically Quantifying Non-responsiveness of the 2021 Georgia
Congressional Districting Plan [3.1] 並列テンパリング法とReComを併用したメトロポリケートサンプリング手法を応用した。
ジョージア州における地区計画の最初の事例研究を通じて、これらの改善を開拓する。
我々の分析では、ジョージア州の選挙は、この制定された計画の下で、確実に9人の共和党員と5人の民主党員を選出すると予想している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 16:19:39 GMT)
Cross-strait Variations on Two Near-synonymous Loanwords xie2shang1 and
tan2pan4: A Corpus-based Comparative Study [2.6] 本研究は,中国語の2つの典型的な同義語であるxie2shang1とtan2pan4の交叉変化について検討する。
比較分析により、台湾とマンダリンの分布的、最終的な、文脈的類似点と相違点が見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 04:10:58 GMT)
AMPose: Alternatively Mixed Global-Local Attention Model for 3D Human
Pose Estimation [2.5] 本研究では,人体における関節の物理的結合とグローバルな関係を結合する新しいアーキテクチャを提案する。
MPI-INF-3DHP上でのデータセット間比較により,モデルの一般化性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:10:13 GMT)
A unified framework of transformations based on the Jordan-Wigner
transformation [2.3] この研究はフェルミオン系からキュービット系への変換の統一的な枠組みを示す。
この枠組みに基づいて,マルチレイヤ分割パリティ(MSP)変換を提案する。
MSP変換は、雑音の多い中間スケール量子デバイス上でのハミルトンシミュレーションのキュービットゲート要求を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:06:18 GMT)
Precise Single-stage Detector [2.3] 我々は、PSSD(Precise Single Stage Detector)と呼ばれるシングルショットマルチボックス検出器(SSD)の修正版を提案する。
このような問題に対処するため,我々はPSSD(Precise Single Stage Detector)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:58:37 GMT)
Measuring Network Resilience via Geospatial Knowledge Graph: a Case
Study of the US Multi-Commodity Flow Network [2.2] マルチコモディティフローネットワークの地理空間意味論を記述するためのCFS-GeoKGを開発した。
我々は,階層的な商品タイプを持つ米国レベルの農業用多商品フローネットワークのケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 23:12:16 GMT)
Strong Gravitational Lensing Parameter Estimation with Vision
Transformer [2.1] 31,200枚の強く照らされたクエーサー画像を用いて、我々は初めて強い重力レンズのシミュレーションにビジョントランスフォーマー(ViT)を用いた。
我々は、ViTがCNNと比較して競争力のある結果に達する可能性を示し、特にいくつかのレンズパラメータに長けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:32:29 GMT)
Deep Span Representations for Named Entity Recognition [2.0] 既存のスパンベースのNERシステムは、トークン表現をスパン表現に浅く集約する。
本稿では,標準変圧器とスパン変圧器を組み合わせたDSpERTを提案する。
後者はクエリとして低層スパン表現を使用し、トークン表現をキーと値として集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 06:29:04 GMT)
Transformer-based Flood Scene Segmentation for Developing Countries [1.7] 洪水は大規模な自然災害であり、しばしば大量の死者、大規模な材料被害、経済的混乱を引き起こす。
早期警戒システム(EWS)は洪水を予測するための水位やその他の要因を常に評価し、被害を最小限に抑える。
FloodTransformerは、災害現場の空中画像から浸水した領域を検出し、セグメンテーションする最初のビジュアルトランスフォーマーベースのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:29:41 GMT)
Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation for Vestibular Schwannoma
Segmentation and Koos Grade Prediction based on Semi-Supervised Contrastive
Learning [1.6] クロスモダリティ前庭神経新生(VS)とコチェリーセグメンテーションとKoosグレード予測のための教師なしドメイン適応フレームワーク。
nnU-NetモデルはVSとcochleaセグメンテーションに利用され、半教師付きコントラクティブ学習事前訓練アプローチがモデル性能を改善するために使用される。
平均Diceスコアが0.8394のタスク1では4位,平均平均値が0.3941のタスク2では2位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:12:20 GMT)
Learning Texture Transformer Network for Light Field Super-Resolution [1.5] 変換器ネットワーク(TTSR)を利用した光画像の空間分解能向上手法を提案する。
その結果,2次元の光場画像より約4dBから6dBのPSNRゲインが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 15:16:07 GMT)
Noise-Robust De-Duplication at Scale [1.5] この研究は、歴史的ニュースワイヤーのユニークなタイムラインを用いて、122,876の正の重複対を持つ27,210の文書データセットを作成する。
ハッシュとN-gramオーバーラップ、コントラスト訓練されたバイエンコーダ、およびバイエンコーダとクロスエンコーダを組み合わせたリランクスタイルアプローチなど、様々な非重複手法を開発し、評価する。
バイエンコーダのスケールは良好で、1つのGPUカードに1000万記事のコーパスを数時間で非重複化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:30:42 GMT)
LieGG: Studying Learned Lie Group Generators [1.5] ニューラルネットワークに組み込まれた対称性は、データを保存して学習することで、幅広いタスクに対して非常に有益であるように思える。
本稿では,ニューラルネットワークが学習した対称性を抽出し,ネットワークの不変度を評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:42:37 GMT)
Implementation of the Digital QS-SVM-based Beamformer on an FPGA
Platform [1.2] ディジタルビームフォーマは、10GHzの動作周波数でハイブリッドアンテナアレイによって実行される。
提案するディジタルビームフォーマは,空間フィルタとして,DOA(Direction of Arrival)推定とビームフォーミングを行うことができる。
我々は、QS-SVMベースのビームフォーマの性能がミリ秒平均遅延時間、90%以上の性能効率、約100%のスループットの他の利点から成り立っていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:44:01 GMT)
Fine-Tuning Pre-trained Transformers into Decaying Fast Weights [1.2] 自己アテンション機構による自己回帰変換器は, トーケン世代ごとのO(T)複雑性を誘発する。
近年の研究では、因果自己注意を近似するカーネルベースの手法が提案されている。
我々は、GPU上で高速に動作し、先行手法より優れ、GPT-2に対する注意力の99%を維持できる単純な代替手段である、崩壊する高速ウェイトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:27:25 GMT)
A Spectral Approach to Item Response Theory [1.1] 本稿では,Raschモデルに対する新しい項目推定アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの中核は、アイテム-イムグラフ上で定義されたマルコフ連鎖の定常分布の計算である。
合成および実生活データセットの実験により、我々のアルゴリズムは、文献でよく使われている手法とスケーラブルで正確で競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 18:57:08 GMT)
Spread Love Not Hate: Undermining the Importance of Hateful Pre-training
for Hate Speech Detection [0.8] ヘイトフルプレトレーニングが低リソースヘイトスピーチ分類タスクに及ぼす影響について検討した。
我々は、40Mのツイートデータセットのヘイトフル、非ヘイトフル、混合サブセットに基づいて事前訓練された、ツイートベースのBERTモデルのさまざまなバリエーションを評価する。
対象領域から非有害テキストを事前学習することで、類似あるいはより良い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:53:06 GMT)
Galaxy Spin Classification I: Z-wise vs S-wise Spirals With Chirality
Equivariant Residual Network [0.7] 本稿では、銀河スピン方向測定における縮退を壊すのに役立つZ-wise vs S-wise spiralsのための機械学習に基づく分類器を提案する。
我々は,Sloan Digital Sky Survey (SDSS) 画像を用いてモデルをトレーニングし,Galaxy Zoo 1 (GZ1) プロジェクトのトレーニングラベルを付与する。
Z-wiseとS-wiseのスパイラル数との差が$sim!7sigma$差であることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 05:12:15 GMT)
A Self-attention Guided Multi-scale Gradient GAN for Diversified X-ray
Image Synthesis [0.6] GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて,合成画像の生成によるデータ制限問題に対処する。
モード崩壊、非収束、不安定といったトレーニング課題は、多彩で高品質な画像の合成において、GANのパフォーマンスを低下させる。
本研究では,バイオメディカル画像の特徴の長距離依存性の関係をモデル化する,注意誘導型マルチスケール勾配GANアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:17:17 GMT)
Revealing Patient-Reported Experiences in Healthcare from Social Media
using the DAPMAV Framework [0.1] 本稿では,非技術領域の専門家に構造的アプローチを適用するためのDAPMAV(Design-Acquire-Process-Model-Analyse-Visualise)フレームワークを紹介する。
この枠組みを, /r/ProstateCancer による前立腺癌データのケーススタディに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:38:41 GMT)
Using Gradient to Boost the Generalization Performance of Deep Learning
Models for Fluid Dynamics [0.0] 本稿では,Deep Learningの一般化能力を高めるための新しい研究について述べる。
我々の戦略は、DLネットワークのより良い一般化に向けた良い結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 10:20:09 GMT)
Ultrafast non-equilibrium dynamics of rotons in superfluid helium [0.0] 超短パルスレーザーによるロートン対の励起による超流動ヘリウム密度の局所摂動法について述べる。
以上の結果から, 他の準粒子の低温ガスと熱分解するときに, ホットロトン対の超高速冷却が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 18:55:11 GMT)
Time Evolution of a Decaying Quantum State: Evaluation and Onset of
Non-Exponential Decay [0.0] 長時間の挙動を抽出し、非指数崩壊の開始の時間スケールを予測する。
この手法は、ハーフライン上のエッカートの潜在的な障壁を抜けるガウス初期波動関数で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 20:50:20 GMT)
Sub-Planck phase-space structure and sensitivity for SU(1,1) compass
states [0.0] 双曲平面上のプランクスケールは、バーグマン指数$k$の逆数と考えることができる。
4つのペレロモフ SU (1,1) コヒーレント状態(コンパス状態)の重ね合わせは、位相空間のスケーリングにおいてほぼ等方的なサブプランク構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 01:40:35 GMT)
Residual Neural Networks for the Prediction of Planetary Collision
Outcomes [0.0] N体惑星形成シミュレーションにおいて,衝突の迅速かつ正確な処理を行う機械学習(ML)モデルを提案する。
我々のモデルは、データ生成プロセスの基盤となる物理的プロセスによって動機付けられ、衝突後の状態を柔軟に予測することができる。
我々は、MLタスクをマルチタスク回帰問題として定式化し、エンドツーエンドで衝突処理のためのMLモデルの簡易かつ効率的な訓練を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:42:43 GMT)
Prediction interval for neural network models using weighted asymmetric
loss functions [0.0] 本研究では,エクササイズの適合と予測のための予測区間(PI)を新規かつ簡便に作成する手法を開発した。
パラメータ化関数に制限された値に対するPIを見つけ、従属変数のPIを予測するためになぜこの手法が機能するのかを議論する。
実世界の予測タスクに展開されたニューラルネットワークにこの手法を適用した結果、複雑な機械学習のセットアップにおける実践的実装の有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 18:58:24 GMT)
Nitrogen-vacancy singlet manifold ionization energy [0.0] ダイヤモンド中の負電荷の窒素空孔中心の単一状態は、その光スピン制御と読み出しにおいて重要な役割を担っている。
この研究では、一重項の未知のイオン化エネルギーが実験的に測定され、1.91-2.25 eVの間であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 05:23:02 GMT)
Microeconomic Foundations of Decentralised Organisations [0.0] 分散化されたデジタルインフラストラクチャは、組織の構造とダイナミクスに根本的な変化をもたらす可能性がある。
i)組織内の報酬の分配と(ii)取引コストの構造。
これらの変更は、民間部門と公共部門の間のトレードオフの一部に対処する可能性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 12:26:11 GMT)
Hyperactive Learning (HAL) for Data-Driven Interatomic Potentials [0.0] 本研究は,データベース生成の訓練タスクに特化して,高速化サンプリングアルゴリズムを定式化するためのフレームワークであるハイパーアクティブラーニング(HAL)を提案する。
包括的な考え方は、物理的に動機づけられたサンプル(例えば分子動力学)と、システムを高い不確実性へと導くバイアス項から始めることである。
合金の場合、AlSi10の高速(100マイクロ秒/原子/cpuコア)ACE電位が生成され、融解温度を精度良く予測できる。
高分子の場合、長鎖ポリエチレングリコール(PEG)ポリマーの密度を決定できるACEを用いてHALデータベースを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:05:53 GMT)
How to design quantum-jump trajectories via distinct master equation
representations [0.0] 記述のジャンプ部分に対して、基礎となるマスター方程式の項を割り当てる方法には、固有の自由が存在することを示す。
この結果から、オープン量子系力学の基本的な知見を得ることができ、数値シミュレーションを充実させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 11:19:56 GMT)
Highly accurate quantum optimization algorithm for CT image
reconstructions based on sinogram patterns [0.0] 我々は,CT画像の再構成のための新しい量子アルゴリズムを提案する。
この新しいアルゴリズムはコーンビームCT画像再構成にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 03:24:15 GMT)
Estimating gate-set properties from random sequences [0.0] 現在の量子デバイスは、非構造ゲート列の短い後、ネイティブな測定しかできない。
ランダムシーケンス推定という単一の実験は、多くの推定問題を解く。
我々は、最適性能保証付きシャドウ推定の頑健なチャネル変種を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 14:14:45 GMT)
Entanglement and Quantum Correlation Measures from a Minimum Distance
Principle [0.0] 絡み合いと量子相関は、量子情報科学に基づく量子技術の実装のための重要な資源である。
純粋あるいは混合多粒子状態の量子相関の度合いを定量化できる明示的な測度を導出する。
我々の絡み合い尺度は、分離可能な状態の集合でのみ消滅するという意味では、テキストに忠実であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 16:04:23 GMT)
Deep Learning Inference Frameworks Benchmark [0.0] 近年,ディープラーニング(DL)が広く採用されているが,計算集約的な手法である。
現在、パフォーマンスの面では単一の推論フレームワークが支配的ではない。
本稿では,4つの代表的なDL推論フレームワークの実証的比較と分析を行うために,総合的なアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 19:16:53 GMT)
Data-driven framework for input/output lookup tables reduction -- with
application to hypersonic flows in chemical non-equilibrium [0.0] 本稿では,超音速流シミュレーションに反応する還元熱化学モデルを抽出する新しい機械学習手法を提案する。
有限レート化学を用いた超音速平板境界層のシミュレーションにより,本手法の検証と評価を行った。
Mutation++を軽量でマシン学習の代替品に置き換えることで、全体的な精度を維持しながら、ソルバのパフォーマンスを50%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 14:03:26 GMT)
Computational Choreography using Human Motion Synthesis [0.0] 深層ニューラルネットワークを用いた芸術的人間の動作の合成について検討する。
舞踊の動きを予測するために学習モデルを適用するという、より伝統的な応用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 22:46:55 GMT)
Complete set of unitary irreps of Discrete Heisenberg Group $HW_{2^s}$ [0.0] 離散有限ハイゼンベルク・ワイル群のユニタリ既約表現の明示的な構成は、離散位相空間格子上の$HW_2s$である。
有限量子力学と量子計算の物理応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:36:08 GMT)
Characterizations of bilocality and $n$-locality of correlation tensors [0.0] 文献において、相関テンソル(CT)の双局所性は、積分局所変数モデル(C-LHVM)と和 LHVM(D-LHVM)によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 09:18:17 GMT)
Anisotropic superconductivity of niobium based on its response to
non-magnetic disorder [0.0] ニオブは理論上も実験的にも最も研究されている超伝導体の一つである。
合金のパワー応用に加え、純粋なニオブは感度の強い磁気センシング、高周波キャビティ、最近では超伝導量子ビットの回路金属化層として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 21:04:20 GMT)
An Instance Selection Algorithm for Big Data in High imbalanced datasets
based on LSH [0.0] 機械学習モデルを実環境で訓練することは、しばしば、関心のクラスが表現されていないビッグデータや不均衡なサンプルを扱う。
本研究は,大規模かつ不均衡なデータセットを扱うために,例選択(IS)という3つの新しい手法を提案する。
アルゴリズムはApache Sparkフレームワークで開発され、スケーラビリティが保証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 17:38:41 GMT)
A Concentration Bound for Distributed Stochastic Approximation [0.0] 我々は、Tsitsiklis, Bertsekas, Athansの古典的モデルを再検討し、コンセンサスによる分散近似について検討する。
主な結果は、ODEアプローチを用いたこのスキームの解析であり、適切な繰り返しのトラッキングエラーに対して高い確率でバウンドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 13:00:32 GMT)