SiNeRF: Sinusoidal Neural Radiance Fields for Joint Pose Estimation and
Scene Reconstruction [147.9] NeRFmmは、共同最適化タスクを扱うNeRF(Neural Radiance Fields)である。
NeRFmmは正確なシーン合成とポーズ推定を行うが、難しいシーンで完全に注釈付けされたベースラインを上回るのに苦戦している。
放射光マッピングにおける正弦波活性化を利用する正弦波ニューラルレイディアンス場(SiNeRF)と、効率よく光束を選択するための新しい混合領域サンプリング(MRS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:47:51 GMT)
Uncertainty Quantification with Pre-trained Language Models: A
Large-Scale Empirical Analysis [121.0] パイプラインは校正誤差を最小限に抑えることが重要であり、特に安全クリティカルな応用において重要である。
パイプラインの背景には,(1)PLMの選択と(2)サイズ,(3)不確実性定量化器の選択,(4)微調整損失の選択など,さまざまな考察がある。
1) PLM符号化にELECTRAを使用し、(2) 可能であればより大きなPLMを使用し、(3) 不確実性定量化にTemp Scalingを使用し、(4) 微調整にFocal Lossを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:16:01 GMT)
Reaching Goals is Hard: Settling the Sample Complexity of the Stochastic
Shortest Path [106.4] 本稿では,最短経路(SSP)問題において,$epsilon$-optimal Policyを学習する際のサンプル複雑性について検討する。
学習者が生成モデルにアクセスできる場合、複雑性境界を導出する。
我々は、$S$状態、$A$アクション、最小コスト$c_min$、およびすべての状態に対する最適ポリシーの最大期待コストを持つ最悪のSSPインスタンスが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:34:32 GMT)
Turbo Training with Token Dropout [103.7] 複数のビデオタスクにおけるトランスフォーマーのためのシンプルで多用途なトレーニングパラダイムであるTurbo Trainingを提案する。
ターボトレーニングは、ほぼ4倍のスピードアップを実現し、メモリ消費を大幅に削減しながら、ほぼ競争性能を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:59:55 GMT)
HORIZON: A High-Resolution Panorama Synthesis Framework [99.8] 本研究では,高解像度パノラマ画像のための次世代フレームワークを提案する。
コントリビューションには,1)球面モデルによる球面歪みとエッジ不連続問題の緩和,2)画像とテキストのヒントによる意味制御,3)並列デコーディングによる高分解能パノラマを効果的に生成するなどが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:43:26 GMT)
Training Spiking Neural Networks with Local Tandem Learning [96.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、前者よりも生物学的に可塑性でエネルギー効率が高いことが示されている。
本稿では,局所タンデム学習(Local Tandem Learning, LTL)と呼ばれる一般化学習規則を提案する。
CIFAR-10データセット上の5つのトレーニングエポック内に高速なネットワーク収束を示すとともに,計算複雑性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:05:00 GMT)
Scene Graph to Image Generation with Contextualized Object Layout
Refinement [92.9] シーングラフから画像を生成する新しい手法を提案する。
提案手法では,レイアウトのカバレッジを約20ポイント向上し,オブジェクトの重複量を無視できる量に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:33:51 GMT)
Don't Copy the Teacher: Data and Model Challenges in Embodied Dialogue [92.0] 後続の身体的対話命令は、自然言語交換から複雑なタスクのシーケンスを完了させるエージェントを必要とする。
本稿では,模倣学習(IL)と関連する低レベルメトリクスが,実際には誤解を招くものであり,具体的対話研究の目標と一致していないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 05:51:40 GMT)
CORE: A Retrieve-then-Edit Framework for Counterfactual Data Generation [91.2] Counterfactual Generation via Retrieval and Editing (CORE) は、トレーニングのための多様な反事実摂動を生成するための検索強化された生成フレームワークである。
COREはまず、学習されたバイエンコーダを用いて、タスク関連未ラベルテキストコーパス上で密集した検索を行う。
COREはこれらを、反ファクト編集のために、数ショットの学習機能を備えた大規模な言語モデルへのプロンプトに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:45:38 GMT)
A Finite Time Analysis of Two Time-Scale Actor Critic Methods [87.7] 我々は,2つの時間スケールのアクター批判的手法に対する非漸近的解析を行う。
本研究では,アクター批判法が一階定常点を見つけることが保証されていることを証明した。
有限時間解析とサンプルの複雑さを2つの時間スケールアクター批判的手法に限定した最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:43:56 GMT)
Extracting or Guessing? Improving Faithfulness of Event Temporal
Relation Extraction [87.0] テンプル抽出モデルの忠実度を2つの観点から改善する。
第1の視点は、文脈記述に基づいて真に抽出することである。
第2の視点は、テキストに関係が記述されていない場合、適切な不確実性推定と抽出の中断を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:53:13 GMT)
REV: Information-Theoretic Evaluation of Free-Text Rationales [83.2] 我々は、理想的な計量は、入力やラベルに提供されない理性において一意に提供される新しい情報に焦点を合わせることができるべきだと論じる。
本稿では,REV(Rationale Evaluation with Conditional V-information)と呼ばれる指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:31:30 GMT)
Learning with an Evolving Class Ontology [82.9] 生涯学習者は時間とともに進化する概念を認識する必要がある。
あまり探索されていない一般的なシナリオは、古いクラスを洗練/拡張するラベルで学習することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:58:23 GMT)
FaDIn: Fast Discretized Inference for Hawkes Processes with General
Parametric Kernels [82.5] この研究は、有限なサポートを持つ一般的なパラメトリックカーネルを用いて、時間点プロセスの推論に効率的なソリューションを提供することを目的としている。
開発した解法は, 離散化されたイベントを利用した高速なL2勾配解法からなる。
その結果, 提案手法は, 最先端技術と比較してパターン遅延を推定できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:35:02 GMT)
Semantics-Consistent Cross-domain Summarization via Optimal Transport
Alignment [80.2] 本稿では,視覚とテキストのセグメンテーションによる最適なトランスポートアライメントに基づくセマンティックス・コンスタントなクロスドメイン要約モデルを提案する。
提案手法を最近の3つのマルチモーダルデータセット上で評価し,高品質なマルチモーダル要約を作成する上での有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:27:10 GMT)
Not All Errors are Equal: Learning Text Generation Metrics using
Stratified Error Synthesis [79.2] 人間のアノテーションを必要とせずに、人間の判断と高い相関関係を持つモデルベースの計量であるSESCOREを紹介する。
既存の指標に対してSESCOREを評価し,そのスコアと人間の評価との関係を比較検討した。
SESCOREは、人間による注釈付きトレーニングデータを受け取らず、最高の教師付きメトリックCOMETに匹敵するパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:30:26 GMT)
Hierarchical3D Adapters for Long Video-to-text Summarization [79.0] マルチモーダル情報は、メモリ重大で完全に微調整されたテキスト要約方法よりも優れたパフォーマンスを提供する。
実験により, マルチモーダル情報は, よりメモリ量が多く, 完全に微調整されたテキスト要約法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:44:36 GMT)
Using Detection, Tracking and Prediction in Visual SLAM to Achieve
Real-time Semantic Mapping of Dynamic Scenarios [70.7] RDS-SLAMは、一般的に使用されているIntel Core i7 CPUのみを使用して、動的シナリオのためのオブジェクトレベルでのセマンティックマップをリアルタイムで構築することができる。
我々は, TUM RGB-DデータセットにおけるRDS-SLAMを評価し, 動的シナリオにおいて, RDS-SLAMはフレームあたり30.3msで動作可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:03:32 GMT)
Fast high-fidelity single-qubit gates for flip-flop qubits in silicon [68.8] フリップフロップ量子ビットは、シリコン中の反平行ドナー結合電子とドナー核スピンを持つ状態において符号化される。
相互作用する電子スピンと核スピンによって形成されるマルチレベルシステムについて検討する。
低周波雑音下で高速かつロバストな単一ビットゲートを生成する最適制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:36:45 GMT)
A Comprehensive Survey of Data Augmentation in Visual Reinforcement
Learning [68.6] データ拡張(DA)は、サンプル効率と一般化可能なポリシーを取得するために視覚的RLで広く使われている技術である。
本稿では、視覚的RLで使用されている既存の拡張技法の原則的な分類法を提案し、拡張データをどのように活用するかを詳細に議論する。
視覚的RLにおけるDAに関する最初の総合的な調査として、この研究は、この新興分野に貴重なガイダンスを提供するものと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:01:57 GMT)
Association Graph Learning for Multi-Task Classification with Category
Shifts [68.6] 関連する分類タスクが同じラベル空間を共有し、同時に学習されるマルチタスク分類に焦点を当てる。
我々は、不足クラスのためのタスク間で知識を伝達する関連グラフを学習する。
我々の手法は代表的基準よりも一貫して性能が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:37:41 GMT)
State-of-the-art generalisation research in NLP: a taxonomy and review [68.6] NLPにおける一般化研究の特徴付けと理解のための分類法を提案する。
我々は、その分類学を用いて、公表された一般化研究の包括的な地図を提示する。
今後どの地域が注目に値するかを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:08:15 GMT)
A Survey of Methods for Addressing Class Imbalance in Deep-Learning
Based Natural Language Processing [68.4] 非バランスなデータを扱うNLP研究者や実践者に対してガイダンスを提供する。
まず、制御および実世界のクラス不均衡の様々なタイプについて論じる。
サンプリング,データ拡張,損失関数の選択,ステージ学習,モデル設計に基づく手法を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:26:40 GMT)
A Memory Transformer Network for Incremental Learning [64.0] 本研究では,モデルが学習する時間とともに,新しいデータクラスが観察される学習環境であるクラスインクリメンタルラーニングについて検討する。
素直な問題定式化にもかかわらず、クラス増分学習への分類モデルの素直な適用は、これまで見られたクラスの「破滅的な忘れ込み」をもたらす。
これは、過去のデータのサブセットをメモリバンクに保存し、将来のタスクをトレーニングする際の忘れの防止にそれを活用することで、破滅的な忘れの問題を克服するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:27:28 GMT)
Investigation of inverse design of multilayer thin-films with
conditional invertible Neural Networks [63.0] 我々は、条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を用いて、光学目標を与えられた多層薄膜を逆設計する。
我々は、cINNが、ランダムな変数に応じて、所望のターゲットに適当に近い薄膜構成の提案を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:29:20 GMT)
Generalized Optimality Guarantees for Solving Continuous Observation
POMDPs through Particle Belief MDP Approximation [60.2] 我々は,PMDP/信頼性MPPの有限サンプル粒子信念における最適性保証は,元のPMDPにおいても最適性保証が得られることを示す。
我々は, PB-MDP近似を用いた単純なMDPアルゴリズムであるSparse-PFTを用いて, ベンチマークPOMDPの5つの数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:11:55 GMT)
In-Hand Object Rotation via Rapid Motor Adaptation [59.6] 指先のみを用いて手動物体の回転を実現するための簡単な適応制御器の設計と学習方法を示す。
コントローラは、円筒形物体のみのシミュレーションで完全に訓練されている。
実際のロボットの手に直接展開して、さまざまな大きさ、形状、重量をz軸上で回転させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:58:45 GMT)
SimSCOOD: Systematic Analysis of Out-of-Distribution Behavior of Source
Code Models [59.5] 予期せぬモデル推論行動に関するアウト・オブ・ディストリビューション問題は、まだ体系的に研究されていない。
我々は、データ特性の異なる次元に沿って様々なOODシナリオをシミュレートする最初の体系的なアプローチに貢献する。
3つのコード生成タスクのための6つの最先端モデルに関する研究は、アウト・オブ・ディストリビューション問題に起因するいくつかの障害モードを露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:07:24 GMT)
Deep Learning for Logo Detection: A Survey [59.3] 本稿では, 深層学習技術のロゴ検出への応用について概説する。
既存のロゴ検出戦略と学習戦略の長所と短所を詳細に分析する。
知的輸送やブランド監視から著作権や商標の遵守に至るまで,さまざまな分野におけるロゴ検出の応用を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:07:41 GMT)
On the Forward Invariance of Neural ODEs [58.4] ニューラル正規微分方程式(ODE)の仕様保証のクラスを実現するための新しい手法を提案する。
制御バリア関数を用いて、出力層上のニューラルODEの不変性を指定し、入力層に伝播する。
これにより、モデルの性能を最大に保ちながら、入力またはパラメータを変更して出力仕様の保証を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:18:28 GMT)
Fast Hierarchical Learning for Few-Shot Object Detection [57.0] 転送学習アプローチは、最近、数ショット検出タスクで有望な結果を得た。
これらのアプローチは、ベース検出器の微調整による破滅的な忘れ込みの問題に悩まされる。
この作業における上記の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:31:19 GMT)
Learning "O" Helps for Learning More: Handling the Concealed Entity
Problem for Class-incremental NER [56.7] クラスインクリメンタルNERにおける隠蔽実体問題について検討する。
O" によるトレーニングは "O" と隠されたエンティティクラスを著しく混乱させる。
本稿では,古いクラスと潜在的エンティティクラスの両方を対象とした「O」クラスを適切に学習するためのリハーサルベースの表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:26:45 GMT)
Deep object detection for waterbird monitoring using aerial imagery [56.1] 本研究では,商用ドローンで収集した空中画像を用いて,水鳥の正確な検出,数え,監視に使用できる深層学習パイプラインを提案する。
畳み込み型ニューラルネットワークを用いた物体検出装置を用いて,テキサス沿岸の植民地性営巣島でよく見られる16種類の水鳥を検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:37:56 GMT)
f-DM: A Multi-stage Diffusion Model via Progressive Signal
Transformation [56.0] 拡散モデル(DM)は、最近、様々な領域で生成モデリングを行うためのSoTAツールとして登場した。
本稿では、プログレッシブ信号変換が可能なDMの一般化されたファミリであるf-DMを提案する。
我々は、ダウンサンプリング、ぼやけ、学習された変換を含む様々な機能を持つ画像生成タスクにf-DMを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:49:25 GMT)
FS-DETR: Few-Shot DEtection TRansformer with prompting and without
re-training [55.2] 本稿では,FS-DETR(FS-DETR)を初めて導入する。
我々のシステムは、DeTRフレームワークの上に構築され、2つの主要なアイデアに基づいて拡張します。
我々は,既存の手法よりも柔軟であるだけでなく,デシプラタム(c)を満たすための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:03:03 GMT)
Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of Biased
Samples via Contrastive Learning [54.6] 我々は,ビザドサンプルを最大限に活用することで,ロバストなVQAモデルを構築するための新しいコントラスト学習手法 MMBS を提案する。
具体的には、元のトレーニングサンプルからスプリアス相関に関連する情報を排除し、比較学習のための正のサンプルを構築する。
我々は,OODデータセットのVQA-CP v2において,IDデータセットのVQA v2上での堅牢なパフォーマンスを維持しながら,競争性能を達成することで,コントリビューションを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:05:21 GMT)
Contrastive Video-Language Learning with Fine-grained Frame Sampling [54.5] FineCoは、ビデオフレーム上で操作する微妙なコントラスト対象で、ビデオと言語表現をよりよく学習するアプローチである。
テキストと意味的に等価なフレームを選択することで、ビデオの削除を支援し、クロスモーダル対応を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:48:08 GMT)
Exploring Efficient-tuning Methods in Self-supervised Speech Models [53.6] 自己教師付き学習は、異なる音声タスクの強力な表現を学習することができる。
下流タスクでは、SSLモデルのパラメータは凍結され、アダプタのみがトレーニングされる。
90%以上のパラメータ削減を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:08:12 GMT)
Language Prior Is Not the Only Shortcut: A Benchmark for Shortcut
Learning in VQA [53.5] VQAモデルは、意図されたソリューションではなく、データセットバイアスによって形成されるショートカットソリューションを学ぶ傾向がある。
複数のOODテストセットに異なる分布シフトを構築することで、様々な種類のショートカットを考慮に入れた新しいデータセットを提案する。
私たちのベンチマークでは、VQAでのショートカット学習をより厳密で包括的なテストベッドを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:39:08 GMT)
FLamby: Datasets and Benchmarks for Cross-Silo Federated Learning in
Realistic Healthcare Settings [51.1] Federated Learning(FL)は、センシティブなデータを保持している複数のクライアントが協力して機械学習モデルをトレーニングできる新しいアプローチである。
本稿では,医療分野に重点を置くクロスサイロ・データセット・スイートFLambyを提案し,クロスサイロ・FLの理論と実践のギャップを埋める。
私たちのフレキシブルでモジュラーなスイートによって、研究者は簡単にデータセットをダウンロードし、結果を再現し、研究のためにさまざまなコンポーネントを再利用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:17:30 GMT)
A Functional Perspective on Learning Symmetric Functions with Neural
Networks [48.8] 本研究では,測定値に基づいて定義されたニューラルネットワークの学習と表現について検討する。
正規化の異なる選択の下で近似と一般化境界を確立する。
得られたモデルは効率よく学習でき、入力サイズにまたがる一般化保証を享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:55:01 GMT)
Automated Audio Captioning via Fusion of Low- and High- Dimensional
Features [48.6] 既存のAAC法では、PANNの高次元表現のみをデコーダの入力として用いている。
新たなエンコーダデコーダフレームワークであるLow- and High-dimensional Feature Fusion (LHDFF)モデルが提案されている。
LHDFFは、他の既存のモデルと比較して、ClothoとAudioCapsデータセット上で最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:39:41 GMT)
Visual Prompt Tuning for Test-time Domain Adaptation [48.2] 本稿では,2つの重要な要素を持つデータ効率・プロンプト・チューニング(DePT)と呼ばれる簡単なレシピを提案する。
このようなパラメータ効率の良い微調整は,学習対象の雑音に過度に適応することなく,モデル表現を対象領域に効率よく適応させることができる。
パラメータがはるかに少ないため、DePTは主要な適応ベンチマークにおける最先端のパフォーマンスだけでなく、優れたデータ効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:45:13 GMT)
LidarNAS: Unifying and Searching Neural Architectures for 3D Point
Clouds [45.9] 本稿では,3次元点雲内の物体を理解するニューラルモデルを構築するための統一的なフレームワークを提案する。
このフレームワークが,具体的なニューラルアーキテクチャ探索(NAS)空間に容易に実現可能であることを示す。
また、NASが車と歩行者の両方で同じマクロレベルのアーキテクチャの概念を発見する傾向があるという興味深い発見を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:21:41 GMT)
Learning Robust Representations for Continual Relation Extraction via
Adversarial Class Augmentation [45.9] 連続関係抽出(CRE)は、クラス増分データストリームから新しい関係を継続的に学習することを目的としている。
CREモデルは通常、破滅的な忘れの問題、すなわちモデルが新しい関係を学ぶと古い関係のパフォーマンスが著しく低下する。
この問題に対処するために,より正確で堅牢な表現を,単純な対角クラス拡張機構によって学習することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:50:48 GMT)
Benchmarking Reinforcement Learning Techniques for Autonomous Navigation [41.1] 深部強化学習(RL)は自律型ロボットナビゲーションに多くの成功をもたらした。
RLベースのナビゲーションシステムの現実的な使用を防ぐ重要な制限がまだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:53:42 GMT)
What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention [40.0] 大規模拡散ニューラルネットワークは、テキスト・画像生成において重要なマイルストーンである。
説明可能性の欠如と解釈可能性の分析は、主にプロプライエタリでクローズドソースな性質のため、理解に乏しいままである。
本稿では,潜伏するサブネットワークにおけるクロスアテンションアクティベーションのアップスケーリングと集約に基づく新しい手法であるDAAMを提案する。
DAAMはキャプション生成画像に強く作用し,平均精度(AP)が61.0であることを示し,全語彙セグメンテーションにおける教師付きモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:55:41 GMT)
Revisiting adapters with adversarial training [39.0] クリーン入力と逆入力の併用学習においてバッチ統計を分離する必要はないことを示す。
アダプターを用いたトレーニングにより,クリーントークンと逆トークンを線形に組み合わせることで,モデルスープが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:58:14 GMT)
Neurosymbolic Programming for Science [37.1] ニューロシンボリックプログラミング(NP)技術は、分野横断の科学的発見を加速する可能性がある。
NPモデルは、ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントを組み合わせて、データから複雑なパターンや表現を学ぶ。
ここでは,現在のNPモデルと科学モデルの間の機会と課題を,科学における行動分析から実世界の例で同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 23:46:41 GMT)
Grape: Knowledge Graph Enhanced Passage Reader for Open-domain Question
Answering [36.9] オープンドメイン質問応答(QA)モデルの一般的なスレッドは、最初にWikipediaからいくつかの関連するパスを検索するレトリバー・リーダー・パイプラインを使用している。
オープンドメインQAの読み出し性能を改善するため,グラフ拡張パスリーダ,すなわちGrapeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 01:12:29 GMT)
Multi-CLS BERT: An Efficient Alternative to Traditional Ensembling [34.9] BERTモデルの組み立ては精度を大幅に向上させるが、計算とメモリフットプリントのコストがかかる。
CLSに基づく予測タスクのための新しいアンサンブル手法であるMulti-BERTを提案する。
GLUEとSuperGLUEの実験では、Multi-BERTは全体的な精度と信頼性の両方を確実に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 23:15:17 GMT)
Spectral Geometric Verification: Re-Ranking Point Cloud Retrieval for
Metric Localization [34.0] 本稿では,抽出した点雲の再評価のためのスペクトル幾何検証(Spectral Geometric Verification, SpectralGV)を紹介する。
提案手法は,5つの大規模クラウドデータセットにまたがる複数の対応型アーキテクチャの性能向上を実証する。
このレターは、メトリックローカライゼーションのタスクのために、ポイントクラウド検索領域で再ランク付けされた最初のものでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:36:50 GMT)
Bridging CLIP and StyleGAN through Latent Alignment for Image Editing [33.9] 我々はCLIPとStyleGANを橋渡し、推論時最適化のない多様な操作方向マイニングを実現する。
このマッピング方式により、GANインバージョン、テキスト・ツー・イメージ生成、テキスト駆動画像操作を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:17:35 GMT)
Unified Detoxifying and Debiasing in Language Generation via
Inference-time Adaptive Optimization [32.5] 事前学習された言語モデル (PLM) は、かなり流動的なテキストを生成する能力により、様々な自然言語生成(NLG)タスクで繁栄している。
これらのモデルは、一般的に有害な言語や社会的偏見である訓練コーパスにおいて有害な内容を捕捉し、再現することが観察され、深刻な道徳的問題を提起する。
我々は,この2つの問題を出力空間の整合性として共同で定式化する UDDIA と呼ばれるデトキシ化とデバイアス化の枠組みを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:45:25 GMT)
Pose-Guided Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action
Recognition [32.1] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、人体骨格を空間的および時間的グラフとしてモデル化することができる。
本研究では,高性能な人行動認識のためのマルチモーダルフレームワークとして,ポーズ誘導型GCN(PG-GCN)を提案する。
このモジュールの中核となる考え方は、トレーニング可能なグラフを使用して、スケルトンストリームから、ポーズストリームの機能を集約することで、より堅牢な機能表現能力を持つネットワークを実現することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:08:49 GMT)
XPrompt: Exploring the Extreme of Prompt Tuning [31.2] 本稿では,宝くじの仮説の下で,eXtremely small scale (XPrompt) を用いた新しいPromptチューニングモデルを提案する。
XPromptは階層的な構造化プルーニングによって異なるレベルの負のプロンプトトークンを排除し、よりパラメータ効率のよいプロンプトを競合性能で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:57:19 GMT)
Second-order regression models exhibit progressive sharpening to the
edge of stability [30.9] 2次元の二次目標に対して、2階回帰モデルでは、安定性の端とわずかに異なる値に対して進行的なシャープ化を示すことを示す。
より高次元では、モデルはニューラルネットワークの特定の構造がなくても、概して同様の振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:21:20 GMT)
Contrastive Bayesian Analysis for Deep Metric Learning [30.2] 特徴的類似性によって条件付けられた画像ラベルの後方確率を特徴付け,モデル化するために,コントラッシブなベイズ解析を開発した。
この対照的なベイズ解析は、深い計量学習のための新しい損失関数をもたらす。
実験結果とアブレーション実験により,提案手法は深層学習の性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:24:21 GMT)
A Simple Baseline that Questions the Use of Pretrained-Models in
Continual Learning [30.0] いくつかの手法は、事前訓練された表現に基づいて連続学習機構を設計し、継続学習のトレーニング中に最小限のアップデートやバックボーンモデルの更新を許可しない。
我々は、事前訓練された特徴抽出器自体が、Split-CIFAR100およびCoRe 50ベンチマーク上での競争力や継続学習性能を達成するのに十分な強度を持つと論じる。
このベースラインは10-Split-CIFAR-100で88.53%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:19:53 GMT)
Scaling Up Probabilistic Circuits by Latent Variable Distillation [29.8] PCにおけるパラメータの数が増加するにつれて、その性能はすぐに低下する。
我々は、PCの潜伏変数に対する余分な監督を提供するために、あまり扱いにくいが表現力に富んだ深層生成モデルを活用している。
特に、画像モデリングのベンチマークでは、PCは広く使われている深層生成モデルと競合する性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:07:32 GMT)
Sparse Semantic Map-Based Monocular Localization in Traffic Scenes Using
Learned 2D-3D Point-Line Correspondences [29.4] クエリー画像が与えられた場合、カメラのポーズが先行マップに対応すると見積もることが目的である。
既存のアプローチは、登録問題を解決するために、機能レベルでの高密度な点記述子に大きく依存している。
本稿では,よく設計されたディープニューラルネットワークを用いて2D-3D登録を行う,スパースセマンティックマップに基づく単眼位置推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:29:07 GMT)
Multi-step Planning for Automated Hyperparameter Optimization with
OptFormer [29.4] 私たちは最近提案されたOpsFormerモデルに基づいて、ロールアウトによるプランニングをシンプルかつ効率的にします。
我々は、OptFormerモデル上で多段階計画を行うための様々な戦略を広範囲に探索し、非筋電図HPO戦略の構築におけるその可能性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:07:59 GMT)
NerfAcc: A General NeRF Acceleration Toolbox [28.8] NerfAccは、放射場を効率的にレンダリングするためのツールボックスである。
ユーザフレンドリーなPython APIが付属しており、ほとんどのNeRFのプラグイン・アンド・プレイアクセラレーションの準備が整っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:03:23 GMT)
EVA3D: Compositional 3D Human Generation from 2D Image Collections [27.7] EVA3Dは2次元画像のみから学習した無条件の3次元人体生成モデルである。
詳細な形状の3D人間をサンプリングし、鐘や笛を使わずに高品質な画像(最大512x256まで)をレンダリングすることができる。
テクスチャーとテクスチャ品質の両方に関して、最先端の3Dヒューマンジェネレーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:59:31 GMT)
Asymmetric Temperature Scaling Makes Larger Networks Teach Well Again [27.6] 知識蒸留(KD)は、ニューラルネットワークの知識をより弱いものに伝達することを目的としている。
非対称温度スケーリング(ATS)は、正しい/強いクラスに高い/低い温度を別々に適用する。
理論的解析と広範囲な実験により,ATSの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:18:33 GMT)
A CNN Based Approach for the Point-Light Photometric Stereo Problem [27.0] 本稿では、遠距離場光度ステレオにおける深部ニューラルネットワークの最近の改良を活用して、現実的な仮定を処理できるCNNベースのアプローチを提案する。
われわれのアプローチは、DiLiGenT実世界のデータセットの最先端よりも優れている。
近距離点光源PSデータに対する我々のアプローチの性能を測定するため、LUCESを「近距離点光のための最初の実世界のデータセット」として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:57:12 GMT)
Koopman Neural Forecaster for Time Series with Temporal Distribution
Shifts [27.0] 時系列予測のためのクープマン理論に基づく新しいディープシーケンスモデルを提案する。
クープマンニューラルフォアキャスター (KNF) は、線形クープマン空間と選択された測定関数の係数を学習する。
我々は、KNFが複数の時系列データセットにおいて、代替よりも優れた性能を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:43:05 GMT)
A global analysis of global optimisation [26.9] 最適化の研究のために設計された一般的な理論的枠組みを導入する。
ニューラルネットワークロスランドスケープの曲率と規則性特性をグローバルに解析するために、我々のフレームワークを使用します。
このような最適化が無限にしか存在しない場合でも、一群のディープニューラルネットワークをグローバルオプティマへの勾配降下を用いて訓練できるという最初の証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:22:46 GMT)
Evaluating Point Cloud Quality via Transformational Complexity [26.9] フルリファレンスポイントクラウド品質評価(FR-PCQA)は、歪んだポイントクラウドの品質を利用可能なリファレンスで推測することを目的としている。
本稿では、歪んだ点雲を基準に戻す複雑さを計測することで、点雲の品質を導出しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:20:51 GMT)
Loop Unrolled Shallow Equilibrium Regularizer (LUSER) -- A
Memory-Efficient Inverse Problem Solver [26.9] 逆問題では、潜在的に破損し、しばしば不適切な測定結果から、いくつかの基本的な関心のシグナルを再構築することを目的としている。
浅い平衡正規化器(L)を用いたLUアルゴリズムを提案する。
これらの暗黙のモデルは、より深い畳み込みネットワークと同じくらい表現力があるが、トレーニング中にはるかにメモリ効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:50:37 GMT)
Towards Training Graph Neural Networks with Node-Level Differential
Privacy [26.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データのマイニングにおいて大きな成功を収めている。
グラフの機密情報を公開できる訓練されたモデルに対して、深刻なプライバシー上の懸念が提起されている。
我々は,厳密なノードレベルの差分プライバシーを満足しつつ,実用性を確保するために,GNNモデルをトレーニングする最初の正式な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 05:34:25 GMT)
Investigating the Failure Modes of the AUC metric and Exploring
Alternatives for Evaluating Systems in Safety Critical Applications [26.1] 曲線下面積(AUC)は、モデルの選択的解答能力を評価する指標として用いられる。
例えば、より高いAUCを持つモデルは、選択的な回答を行うのに必ずしも優れているとは限らない。
特定された制限を修正するための3つの代替指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:22:31 GMT)
Towards a Theoretical Foundation of Policy Optimization for Learning
Control Policies [26.0] グラディエントベースの手法は、様々なアプリケーション領域におけるシステム設計と最適化に広く使われてきた。
近年、制御と強化学習の文脈において、これらの手法の理論的性質の研究に新たな関心が寄せられている。
本稿では、フィードバック制御合成のための勾配に基づく反復的アプローチであるポリシー最適化に関する最近の開発について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:13:34 GMT)
Empowering the Fact-checkers! Automatic Identification of Claim Spans on
Twitter [25.9] Claim Span Identification (CSI) は、投稿に存在するクレーム価値(ミス)情報スニペットを自動的に識別し、抽出するツールである。
トークンレベルのクレームを7.5k以上のツイートに分散した大規模TwitterコーパスであるCURTを提案する。
我々は、RoBERTaのアダプタベースのバリエーションであるDABERTaでデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:08:46 GMT)
A Unified Hard-Constraint Framework for Solving Geometrically Complex
PDEs [25.5] ニューラルネットワークを用いて幾何学的に複雑なPDEを解くための統一的なフレームワークを提案する。
まず、混合有限要素法から「外部場」を導入し、PDEを再構成する。
我々は、BCの一般的な解を解析的に導き出し、BCに自動的に満足するアンザッツを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:45:31 GMT)
SCAM! Transferring humans between images with Semantic Cross Attention
Modulation [25.5] 画像の各意味領域にリッチで多様な情報をエンコードするSCAMを導入する。
分析の結果,提案アーキテクチャは各セマンティック領域における外観の多様性を符号化することに成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:54:47 GMT)
Parameter-Efficient Tuning with Special Token Adaptation [25.4] PASTAは自然言語理解タスクの微調整に匹敵するパフォーマンスを実現している。
我々の研究は、事前訓練された言語モデルにおける特別なトークンの重要な役割を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 01:02:51 GMT)
Transformer-based Localization from Embodied Dialog with Large-scale
Pre-training [24.9] 我々は新しいLED-Bertアーキテクチャを開発し、効果的な事前学習戦略を提案する。
グラフに基づくシーン表現は,以前の作業で使用したトップダウン2Dマップよりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:25:06 GMT)
EarthNets: Empowering AI in Earth Observation [24.1] 我々は,400以上の公開データセットを総合的にレビューし,土地利用・調査,変化・災害モニタリング,景観理解,農業,気候変動,気象予報などの応用について紹介する。
モデル評価のための新しいベンチマークを構築するために,データセットを計測,ランク付け,選択することを提案する。
地球観測のための新しいプラットフォームであるEarthNetsは、リモートセンシングデータ上での深層学習手法の公平かつ一貫した評価に向けてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:09:35 GMT)
A Hybrid Active-Passive Approach to Imbalanced Nonstationary Data Stream
Classification [23.7] 現実世界のアプリケーションでは、データを生成するプロセスは非定常効果に悩まされる可能性がある。
これらの変化は、しばしばコンセプトドリフトと呼ばれ、訓練された学習モデルに深刻な(潜在的に破滅的な)影響をもたらす可能性がある。
本稿では,概念の漂流を追跡・適応できる機械学習モデルとディープラーニングモデルを設計することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:36:45 GMT)
DeepHS-HDRVideo: Deep High Speed High Dynamic Range Video Reconstruction [23.3] 予め訓練されたビデオフレームネットワークを用いて、入力されたLDRフレームを整列する。
これにより,LDRフレームのアライメントが向上する。
また、高速FPS HDRビデオを生成するための最初の方法も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:27:45 GMT)
HiCo: Hierarchical Contrastive Learning for Ultrasound Video Model
Pretraining [22.9] 自己監督型超音波(US)ビデオモデルプレトレーニングは、少量のラベル付きデータを用いて、米国の診断において最も有望な結果の1つを達成することができる。
本研究では,階層型コントラスト学習(HiCo)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:07:17 GMT)
Mining Causality from Continuous-time Dynamics Models: An Application to
Tsunami Forecasting [22.4] 本研究では,連続時間モデルから因果構造を抽出する機構を提案する。
我々は,動的モデルの入力層の重み付けによって因果構造を捕捉するモデルを訓練する。
本手法を津波予報という実世界の問題に適用し,正確な因果構造を特徴付けるのが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:53:13 GMT)
LMQFormer: A Laplace-Prior-Guided Mask Query Transformer for Lightweight
Snow Removal [22.0] 我々はLaplace Mask Query Transformer (LMQFormer) と呼ばれる軽量だが高効率な除雪ネットワークを提案する。
まず,雪の事前知識として粗いマスクを生成するためのLaplace-VQVAEを提案する。このマスクをデータセットに使用するのではなく,雪の情報エントロピーと回復の計算コストの両面を削減することを目的としている。
第3に、粗いマスクを特定の数のクエリに変換するDMQA(Duplicated Mask Query Attention)を開発し、パラメータを減らしたMQFormerの注意領域を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:44:06 GMT)
Using Both Demonstrations and Language Instructions to Efficiently Learn
Robotic Tasks [21.7] DeL-TaCoは、視覚的なデモンストレーションと言語指導という2つのコンポーネントからなるタスク埋め込みにロボットポリシーを条件付ける方法である。
我々の知る限り、デモと言語埋め込みの両方にマルチタスクロボット操作ポリシーを同時に条件付けすることで、モダリティのみの条件付けよりもサンプル効率と一般化が向上することを示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:06:58 GMT)
YFACC: A Yor\`ub\'a speech-image dataset for cross-lingual keyword
localisation through visual grounding [21.5] ナイジェリアで話されている真の低リソース言語であるYorub'aで、6kのFlickr画像のオーディオキャプションのデータセットを新たにリリースしました。
我々は、注目に基づくVGSモデルをトレーニングし、画像に英語のビジュアルラベルをタグ付けし、Yorub'a 音声とペア付けする。
これにより、言語間のキーワードのローカライゼーションが可能となり、Yorub'a言語で書かれた英語クエリが検出され、位置される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:58:10 GMT)
Unit Selection: Case Study and Comparison with A/B Test Heuristic [20.8] We show that Li and Pearl's unit selection model is beyond the A/B test。
我々は、Li-Pearlの単位選択モデルのよりシミュレートされたユースケースを提供し、意思決定者がモデルを正しく適用するのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:09:35 GMT)
Multilingual Representation Distillation with Contrastive Learning [20.7] コントラスト学習を多言語表現蒸留に統合し,並列文の品質評価に利用する。
我々は,多言語類似性探索とコーパスフィルタリングタスクによるアプローチの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:27:04 GMT)
Semi-supervised Semantic Segmentation with Prototype-based Consistency
Regularization [20.4] 半教師付きセマンティックセグメンテーションでは、制限された注釈付き画像からラベルなし画像へラベル情報を伝達する必要がある。
このようなピクセルごとの予測タスクの課題は、クラス内の大きなバリエーションである。
本稿では,ラベルの伝搬困難を緩和するために,クラス内特徴の分布を正規化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, 10 Oct 2022 01:38:01 GMT)
ARUBA: An Architecture-Agnostic Balanced Loss for Aerial Object
Detection [20.4] 我々は、オブジェクトのサイズを画像中の画素数、サイズ不均衡として、データセット内の特定のサイズのオブジェクトの過剰表現として表現する。
本稿では,任意のオブジェクト検出モデル上にプラグインとして適用可能な,新しいARchitectUre-Agnostic BAlanced Loss (ARUBA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:28:16 GMT)
CrowdChecked: Detecting Previously Fact-Checked Claims in Social Media [19.7] 修正された自己適応学習に基づいてノイズの多いデータから学習するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。
CLEF'21 CheckThat!テストセットの実験では,2点の絶対値による技術状況の改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:05:52 GMT)
An Action Is Worth Multiple Words: Handling Ambiguity in Action
Recognition [18.9] 単一正の学習ラベルのみから複数ラベルの行動認識モデルを訓練する上での課題に対処する。
列車内の類似事例からサンプル化した擬似訓練例を生成するための2つの手法を提案する。
複数の動詞ラベルでEPIC-Kitchens-100の検証セットのサブセットを手動でアノテートすることで、新しい評価ベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:06:43 GMT)
Creating a Dynamic Quadrupedal Robotic Goalkeeper with Reinforcement
Learning [18.9] 本稿では,4足歩行ロボットが実世界でサッカーのゴールキーピングタスクを実行できる強化学習(RL)フレームワークを提案する。
四足歩行を用いたサッカーのゴールキーピングは難しい問題であり、非常にダイナミックな移動と、正確で高速な非包括的(ボール)操作を組み合わせたものである。
提案するフレームワークをMini Cheetah四脚ロボットにデプロイし,実世界における高速移動球のアジャイルインターセプションにおけるフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:54:55 GMT)
CoinPress: Practical Private Mean and Covariance Estimation [18.6] 多変量準ガウスデータの平均と共分散に対する単純な微分プライベート推定器を提案する。
これらの誤差率は最先端の理論的境界値と一致し, 従来手法よりも顕著に優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:18:58 GMT)
Towards Out-of-Distribution Adversarial Robustness [18.0] ドメイン一般化アプローチを採用することで、多くの一般的な攻撃に対して改善の余地があることが示される。
我々は、各攻撃をドメインとして扱い、全ての訓練攻撃に対して同様のロバスト性を促進するリスク外挿法(REx)を適用した。
既存の手法と比較して,訓練中に見られた攻撃に対して,同様の,あるいは優れた対逆的堅牢性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:59:51 GMT)
Language Models Are Poor Learners of Directional Inference [17.8] LMはそのような方向推定を学習する能力に制限がある。
既存のデータセットは方向テストに失敗する。
既存の LM-prompting モデルは、無能な指向性エンターテイメント学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:43:16 GMT)
Probabilities of Causation: Adequate Size of Experimental and
Observational Samples [17.6] テアンとパールは, 必要十分性(PNS), 十分性(PS), 必要性(PN)について, 実験的および観察的データを用いて, 鋭い境界を導出した。
この仮定は、実験的な分布と観測的な分布を正確に推定するために十分な量のサンプルを保有しているというものである。
本稿では、所定の信頼区間(CI)が特定された場合に、そのような推定に必要なサンプルサイズを決定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:59:49 GMT)
Unsupervised Domain Adaptive Fundus Image Segmentation with Few Labeled
Source Data [17.1] unsupervised domain adapt(UDA)メソッドは、未ラベルのターゲットファンドデータセット上のモデルの一般化能力を高める。
UDAメソッドは常にソースドメインからの十分なラベル付きデータを必要とし、補助的なデータ取得とアノテーションコストをもたらす。
本稿では,ソースデータスタイルを多様化し,データ量を増加させる検索型マルチスタイル不変機構を提案する。
提案手法は,UDAファウンダス・セグメンテーションに基づく最先端のUDAセグメンテーション法と,ラベル付き情報源データとを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 00:30:48 GMT)
Is your noise correction noisy? PLS: Robustness to label noise with two
stage detection [16.7] 本報告では, ノイズが検出された場合に, ノイズの補正精度を向上させることを提案する。
多くの最先端コントリビューションでは、修正された擬似ラベルを推測する前にノイズサンプルを検出する2段階のアプローチが採用されている。
ノイズサンプルの擬似ラベルの正しさと強く相関する単純な測度である擬似ロスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:32:28 GMT)
NeRF2Real: Sim2real Transfer of Vision-guided Bipedal Motion Skills
using Neural Radiance Fields [16.2] 本研究では,現実的な視覚を持つ「野生」シーンにsim2realアプローチを適用するシステムを提案する。
ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)を用いたシーンの接触形状と新しいビュー合成機能について学ぶ。
その後、物理シミュレータのレンダリングエンジンを用いてシミュレーションが作成され、接触ダイナミクスが計算される。
我々はこのシミュレーションを用いて、頭部搭載型RGBカメラを搭載した20自由度ヒューマノイドロボットの視覚に基づく全身ナビゲーションとボールプッシュポリシーを学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:06:30 GMT)
SelfMix: Robust Learning Against Textual Label Noise with Self-Mixup
Training [15.9] SelfMixは、テキスト分類タスクのラベルノイズを処理するためのシンプルで効果的な方法である。
本手法は,1つのモデル上でのドロップアウト機構を利用して,自己学習における確認バイアスを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:46:40 GMT)
Improving Retrieval Augmented Neural Machine Translation by Controlling
Source and Fuzzy-Match Interactions [15.8] 本稿では,トップkのドメイン内ファジィマッチングが元文に現れるRAT(Retrieval Augmented Translation)のアイデアに基づいて構築する。
本稿では,ソース文とトップkファジィなターゲット言語マッチング間のインタラクションを制御す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） (Mon, 10 Oct 2022 23:33:15 GMT)
Reducing Action Space: Reference-Model-Assisted Deep Reinforcement
Learning for Inverter-based Volt-Var Control [15.8] Inverter-based Volt-Var Control (IB-VVC) のための参照モデル支援深部強化学習(DRL)を提案する。
DRLの動作空間を低減するために,参照モデルを用いたDRLアプローチを設計する。
DRLの学習困難を軽減し、参照モデル支援DRLアプローチの性能を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:55:16 GMT)
Semantic Framework based Query Generation for Temporal Question
Answering over Knowledge Graphs [15.4] 本稿では,提案するエンティティの関連事実を探索し,問合せグラフを生成する時間的質問応答手法であるSF-TQAを提案する。
評価の結果,SF-TQAは知識グラフの異なる2つのベンチマークにおいて既存手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:40:28 GMT)
Predicting Blossom Date of Cherry Tree With Support Vector Machine and
Recurrent Neural Network [15.3] 桜の開花時期と気温の関係を調査する。
桜の開花時期を正確に予測するためには、多クラス分類問題と見なすことができる。
最終的に、我々はこれらの手法の性能を評価し、比較し、現実にどちらがより適用可能かを見極める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:34:53 GMT)
The good, the bad and the ugly sides of data augmentation: An implicit
spectral regularization perspective [15.1] データ拡張(DA)は、現代の機械学習のパフォーマンス向上のための強力なワークホースである。
本研究では,DAの一般クラスが一般化に与える影響を特徴付ける新しい理論的枠組みを開発する。
本フレームワークは,DAの一般化に対する微妙な影響と,時として驚くべき影響を強調し,新しい拡張設計のためのテストベッドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:30:46 GMT)
Rieoptax: Riemannian Optimization in JAX [15.1] 我々は、多くの微分プリミティブが、CPUとGPUの両方で、Pythonの既存のフレームワークよりもRieoptaxの方が高速であることを示す。
我々は、リーマン勾配、分散還元、適応法など、様々な基本的および高度な最適化解法をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:55:32 GMT)
Graph2Vid: Flow graph to Video Grounding forWeakly-supervised Multi-Step
Localization [15.0] 教育ビデオにおける弱教師付きマルチステップローカライゼーションの問題点を考察する。
この問題に対する確立したアプローチは、与えられたステップのリストに依存することです。
本稿では,ビデオ中のステップの実際の順序を推定し,同時にローカライズする新しいアルゴリズムであるGraph2Vidを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:02:58 GMT)
${\cal PT}$ Symmetry and ${\cal PT}$-Enhanced Quantum Sensing in a
Spin-Boson System [14.8] 回路量子-電気力学構造における制御可能な反エルミートスピン-ボソンモデルを示す。
我々はまた、関心の観測可能性を観測不能な$cal PT$-manifested entanglement evolutionにマッピングすることで、超感度量子センシングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:48:18 GMT)
Do Children Texts Hold The Key To Commonsense Knowledge? [14.7] 本稿では,子どもの文章がコモンセンス・ナレッジ・コンピレーションの鍵を握っているかどうかを考察する。
いくつかのコーパスによる分析では、子供の文章は確かにより多く、より典型的な常識的主張を含んでいることが示されている。
実験により、この利点は一般的な言語モデルに基づくコモンセンス知識抽出設定で活用できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:56:08 GMT)
Do you pay for Privacy in Online learning? [14.3] 差分プライバシーは、機械学習コミュニティで最も広く使われている統計概念である。
オンライン学習フレームワークでは、プライバシは無償か?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:26:55 GMT)
Robustification of Multilingual Language Models to Real-world Noise with
Robust Contrastive Pretraining [14.1] ノイズの多いデータに基づいてニューラルモデルのロバスト性を評価し,改良は英語に限られていることを示唆する。
事前訓練された多言語モデルの性能をベンチマークするために、5つの言語と4つのNLPタスクをカバーするノイズの多いデータセットを構築した。
本稿では,多言語事前学習モデルのゼロショット言語間ロバスト性を高めるために,ロバストコントラスト事前学習(RCP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:40:43 GMT)
Self-supervised Learning for Label-Efficient Sleep Stage Classification:
A Comprehensive Evaluation [13.9] 自己教師付き学習(SSL)パラダイムは、ラベル付きデータの不足を克服する最も成功したテクニックの1つとして輝いている。
本稿では,少数レーベル体制における既存のSSCモデルの性能向上のためのSSLの有効性を評価する。
ラベル付きデータのわずか5%で事前学習したSSCモデルを微調整することで、フルラベルによる教師付きトレーニングと競合する性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:01:17 GMT)
On the Importance of Calibration in Semi-supervised Learning [13.9] State-of-the-art (SOTA) の半教師付き学習(SSL)手法はラベル付きデータとラベルなしデータの混在を活用することに成功している。
我々は、キャリブレーションを最適化し、標準ビジョンベンチマークでその有効性を実証する新しいSSLモデル群を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:41:44 GMT)
Subject-specific quantitative susceptibility mapping using patch based
deep image priors [13.7] そこで本研究では,被検者固有のパッチベースの教師なし学習アルゴリズムを提案し,その感受性マップを推定する。
我々は、深層畳み込みニューラルネットワークを用いて、地図のパッチにまたがる冗長性を利用して、問題をうまく解決する。
このアルゴリズムを3次元インビジョデータセットで検証し、競合する手法よりも改良された再構成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:28:53 GMT)
DeepMed: Semiparametric Causal Mediation Analysis with Debiased Deep
Learning [13.5] 因果仲裁分析は、生物医学や社会科学における因果経路を遠ざける強力なツールである。
本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて、効率的な影響関数の無限次元ニュアンス関数をクロスフィットするDeepMedと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 01:45:10 GMT)
Quantum state tomography via non-convex Riemannian gradient descent [13.1] 本研究では,kappa$のスケール依存性を改善する量子状態トモグラフィースキームを導出する。
この改良は、非多様体勾配(RGD)アルゴリズムの適用によるものである。
超高速収束とほぼ最適誤差境界の理論的結果は数値的な結果と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:19:23 GMT)
Leveraging Key Information Modeling to Improve Less-Data Constrained
News Headline Generation via Duality Fine-Tuning [12.4] 本稿では,鍵情報予測と見出し生成タスクの確率的双対性制約を定式化することにより,新しい双対性微調整法を提案する。
提案手法は、限られたデータからより多くの情報をキャプチャし、別々のタスク間の接続を構築することができ、データ制約の少ない生成タスクに適している。
提案手法は,2つの公開データセット上で,言語モデリングの指標と情報量補正の指標を用いて,性能向上に有効かつ効果的であることを示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:59:36 GMT)
A Survey on Heterogeneous Federated Learning [12.4] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保護し、プライバシとセキュリティを侵害することなく、組織間のモデルを協調的にトレーニングすることで、独立したデータサイロを組み立てることを目的としている。
しかし、FLはデータ空間、統計、システム不均一性など不均一な側面に直面している。
本稿では,問題設定と学習目的に応じて,各種類の不均一性に対する不均一なFL設定の正確な分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:16:43 GMT)
Automatic Evaluation and Analysis of Idioms in Neural Machine
Translation [12.2] 人間の関与なしにリテラル翻訳誤りの頻度を測定するための新しい指標を提案する。
モノリンガル事前学習の役割を探求し、それが実質的な改善をもたらすことを発見した。
ランダムなイディオムモデルは、文脈の変化の影響を受けないため、より局所的あるいは「ミオピック」であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:30:09 GMT)
Experiential Explanations for Reinforcement Learning [11.4] 強化学習アプローチは、ロボティクスやヘルスケアなど、さまざまな重要な分野において、ますます人気が高まっている。
RLエージェントの振る舞いを説明する上での課題の1つは、将来予想される報酬を予測することを学ぶとき、エージェントは文脈情報を捨てることである。
本稿では,局所的対実的説明を生成するための実験説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:27:53 GMT)
SMiLE: Schema-augmented Multi-level Contrastive Learning for Knowledge
Graph Link Prediction [11.2] リンク予測は、知識グラフにおけるエンティティ間の欠落したリンクを推測するタスクである。
本稿では,知識グラフリンク予測を行うためのスキーマ拡張型マルチレベルコントラスト学習フレームワーク(SMiLE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:40:19 GMT)
FedBA: Non-IID Federated Learning Framework in UAV Networks [10.5] 本稿では,グローバルモデル最適化のための新しいアルゴリズムであるFedBAを提案する。
実験の結果、このアルゴリズムは他のアルゴリズムよりも優れており、UAVの局所モデルの精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:55:55 GMT)
Spatio-temporal Tendency Reasoning for Human Body Pose and Shape
Estimation from Videos [10.5] ビデオから人体ポーズの形状を復元するための時間的傾向推論(STR)ネットワークを提案する。
我々のSTRは、制約のない環境で正確で空間的な動きのシーケンスを学習することを目的としている。
STRは3つのデータセットの最先端と競合し続けています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 03:24:48 GMT)
On the Performance of Gradient Tracking with Local Updates [10.1] LU-GTは通信品質は同じであるが、任意のネットワークトポロジが可能であることを示す。
数値的な例では、局所的な更新は特定のレシエーションにおける通信コストを低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:13:23 GMT)
Meta-Principled Family of Hyperparameter Scaling Strategies [9.9] 広範かつ深いニューラルネットワークのための動的オブザーバブル(ネットワーク出力、ニューラルタンジェントカーネル、ニューラルタンジェントカーネルの差分)のスケーリングを計算する。
文献で調べた無限幅制限は、相互接続されたウェブの異なる角に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:00:01 GMT)
Bi-directional Weakly Supervised Knowledge Distillation for Whole Slide
Image Classification [9.4] 本稿では,WSI分類のための弱監督型知識蒸留フレームワーク(WENO)を提案する。
本稿では,WSI分類のための弱教師付き知識蒸留フレームワークWENOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:13:06 GMT)
BoundaryFace: A mining framework with noise label self-correction for
Face Recognition [9.4] 本稿では,サンプルの真理クラスセンターと最も近い負のクラスセンターの関係に着目した新たなマイニングフレームワークを提案する。
提案手法は,様々な顔認証ベンチマークにおいて,SOTA法より一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:12:24 GMT)
Knowledge Prompts: Injecting World Knowledge into Language Models
through Soft Prompts [8.4] 本稿では,知識ベースからのデータに基づく自己教師付き学習を通じて,ソフトプロンプトを訓練する手法を提案する。
結果として生じるソフトナレッジプロンプト(KP)はタスク独立であり、LMの外部メモリとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:31:16 GMT)
DeepPerform: An Efficient Approach for Performance Testing of
Resource-Constrained Neural Networks [8.2] リソース制約のある組み込みデバイスでは、AdNN(Adaptive Deep Neural Networks)の数が増えている。
AdNNがリソース制約のあるアプリケーションのパフォーマンス要件を満たすためには、パフォーマンステストを実施することが不可欠である。
既存のニューラルネットワークテスト手法は主に、パフォーマンステストを必要としない正確性テストに関係している。
本稿では,AdNNにおけるIDPBを検出するために,テストサンプルを生成するスケーラブルなアプローチであるDeepPerformを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 03:50:16 GMT)
Contrastive Learning Approach for Semi-Supervised Seismic Facies
Identification Using High-Confidence Representations [7.6] 本研究では, ラベルなしデータの特徴を用いた半教師付き耐震フェーシ同定手法を提案する。
画素レベルのインスタンス識別タスクを用いて、クラス内距離を狭め、クラス間距離を増加させる。
提案手法では,ネットワーク構造に大きな変更を加えることなく,コントラスト損失を計算するために1つの分岐を拡張すればよい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:36:05 GMT)
Synthetic Dataset Generation for Privacy-Preserving Machine Learning [7.5] 本稿では,従来のプライベートデータセットからセキュアな合成データセットを生成する手法を提案する。
提案手法は,様々なプライバシー侵害攻撃下でデータプライバシを保護していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:20:04 GMT)
Deep Insights of Learning based Micro Expression Recognition: A
Perspective on Promises, Challenges and Research Needs [7.2] マイクロ表現認識(MER)の高性能化のために,Deep Learning(DL)に基づく技術が採用されている。
本稿では, ネットワークモデル設計, 実験戦略, 課題, 研究ニーズの約束を視点として, DLベースのMERフレームワークに関する深い洞察を提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:08:24 GMT)
Understanding Practices, Challenges, and Opportunities for User-Driven
Algorithm Auditing in Industry Practice [7.1] ユーザ主導の監査アプローチを実践する実践者に対して,一連のインタビューを実施している。
本研究は,ユーザオーディエンスを適切に採用し,インセンティブを得る上で,実践者が直面するいくつかの課題を明らかにするものである。
実践者は、ユーザ主導の監査に対する組織的な障害を共有し、実践者とユーザ監査人の複雑な関係を克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:35:59 GMT)
Reducing the CNOT count for Clifford+T circuits on NISQ architectures [7.0] 物理量子ビットの接続性は、CNOTのような2量子演算を「連結」量子ビットに制限する制約の1つである。
本稿では,接続制約アーキテクチャ上でのClifford+T回路におけるCNOT数削減の問題について考察する。
我々は、アダマール門の位置で回路を「スライス」し、ステイナー木を用いて中間のCNOT,Tサブ回路を「構築」する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:11:38 GMT)
Self-explaining Hierarchical Model for Intraoperative Time Series [6.9] 本稿では,術中時系列における注意力と反復モデルの両方の強さを組み合わせた階層モデルを提案する。
複数の結果が得られた111,888回の大規模な手術データセットと、外部の高解像度ICUデータセットによる実験により、我々のモデルが強い予測性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 03:24:18 GMT)
Distill the Image to Nowhere: Inversion Knowledge Distillation for
Multimodal Machine Translation [6.8] IKD-MMTは, 逆知識蒸留方式を用いて, 画像自由推論フェーズをサポートする新しいMMTフレームワークである。
知識蒸留モジュールを用いてマルチモーダル特徴生成を行い、ソーステキストのみからマルチモーダル特徴を直接生成する。
実験では,この手法を,全画像マストフレームワークを網羅的に競合するか,あるいは超越した最初の画像フリーアプローチとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:36:59 GMT)
Assessing Neural Referential Form Selectors on a Realistic Multilingual
Dataset [6.7] OntoNotesコーパスに基づくデータセットを構築し、英語と中国語の両方で広く使われている参照表現(RE)を含む。
そこで我々は、RFS(Neural Referential Form Selection)モデルを構築し、それらをデータセット上で評価し、探索実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:42:25 GMT)
Fighting FIRe with FIRE: Assessing the Validity of Text-to-Video
Retrieval Benchmarks [6.5] ビデオキャプションデータセットは、モデルを評価するために再利用されている。
多くの代替ビデオもキャプションにマッチし、偽陰性なキャプションとビデオのペアを生成する。
これらの誤りを正すと、最近の最先端モデルでは25%のリコールポイントが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:45:06 GMT)
LAPFormer: A Light and Accurate Polyp Segmentation Transformer [6.4] 我々は,階層型トランスフォーマーエンコーダを用いてグローバルな特徴を抽出する,LAPFormerというエンコーダデコーダアーキテクチャを用いた新しいモデルを提案する。
提案するデコーダは,高スケールおよび低スケールから特徴を融合するプログレッシブ・フィーチャー・フュージョン・モジュールを含む。
ポリープセグメンテーションのための5つの人気のあるベンチマークデータセット上で、我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 01:52:30 GMT)
The Small Solution Hypothesis for MAPF on Directed Graphs Is True [6.3] 有向グラフ上のマルチエージェントパスフィンディングの計算複雑性の決定は、長年にわたり未解決の問題であった。
つい最近になって、問題はNPハードであることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:51:16 GMT)
Bayesian Sparse Regression for Mixed Multi-Responses with Application to
Runtime Metrics Prediction in Fog Manufacturing [6.3] フォッグ製造は、分散計算Fogユニットを通じて従来の製造システムを大幅に強化することができる。
予測オフロード手法は,実行時のパフォーマンス指標の正確な予測と不確かさの定量化に大きく依存していることが知られている。
本稿では,多変量混合応答に対するベイジアンスパース回帰法を提案し,実行時性能指標の予測を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:14:08 GMT)
Self-Supervised 3D Human Pose Estimation in Static Video Via Neural
Rendering [5.6] 2D画像から3Dの人間のポーズを推定することは、コンピュータビジョンの分野における困難かつ長年の問題である。
本研究では,1人の人物を含む2次元映像から3次元ポーズを推定する手法の予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:24:07 GMT)
A dynamic programming algorithm for span-based nested named-entity
recognition in O(n^2) [5.2] 探索空間に補足的構造制約を加えることで、ネストされたNERは2次時間複雑性を持ち、これは非ネストの場合と同じ複雑さを持つことを示す。
提案アルゴリズムは、3つの標準英語ベンチマークの大部分をカバーし、同等の実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:47:36 GMT)
Certified Training: Small Boxes are All You Need [5.2] 我々は,MNIST, CIFAR-10, TinyImageNetにおいて, 摂動のマグニチュードにまたがる既存の手法より優れた新しい認証トレーニング手法SABRを提案する。
SABRの背後にある重要な洞察は、逆入力領域の小さいが慎重に選択された部分集合に対する間隔境界の伝播は、全領域の最悪の損失を近似するのに十分であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:44:11 GMT)
HumSet: Dataset of Multilingual Information Extraction and
Classification for Humanitarian Crisis Response [5.1] HumSetは、人道的応答コミュニティの専門家によって注釈された人道的応答文書の新しい多言語データセットである。
このデータセットは3つの言語(英語、フランス語、スペイン語)で文書を提供し、2018年から2021年までのさまざまな人道的危機をカバーしている。
HumSetはまた、新規で挑戦的なエントリ抽出とマルチラベルエントリ分類タスクも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:28:07 GMT)
Efficient NTK using Dimensionality Reduction [5.0] そこで本研究では,事前解析により得られた課題に対して,トレーニングや推論リソースのコストを低減しつつ,保証を得る方法について述べる。
より一般的には、高密度線形層を低複雑性因子化に置き換えた大きな幅ネットワークを解析する方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:11:03 GMT)
ParaDime: A Framework for Parametric Dimensionality Reduction [4.9] ParaDimeは、パラメトリック次元還元(DR)のためのフレームワークである
これは、メートル法MDS、t-SNE、UMAPのようなDR技術のパラメトリックバージョンを統一する。
ユーザーはDRプロセスの各側面を完全にカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:36:56 GMT)
Efficient Learning of Locomotion Skills through the Discovery of Diverse
Environmental Trajectory Generator Priors [4.8] 環境軌道発電機(EETG)について
EETGは、Quality-Diversityアルゴリズムを使用して、さまざまな特殊な移動先を学習する。
実験の結果, 多様なTG事前学習は, 1つの固定された先行学習よりも有意に(5倍)効率が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:31:11 GMT)
Optimal input states for quantifying the performance of
continuous-variable unidirectional and bidirectional teleportation [4.8] 連続可変(CV)テレポーテーションは、量子情報科学の基本的なプロトコルである。
我々は、あるエネルギー制約の下では、一方向の最適入力状態と双方向のテレポーテーションがエネルギー制約を飽和させるツインフォック状態の有限絡み合わせ重ね合わせであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:29:22 GMT)
Continual task learning in natural and artificial agents [4.7] 脳記録研究の波は、タスク学習中に神経表現がどのように変化するかを調査している。
ニューロコルテックスにおけるニューラルタスク表現の幾何学と次元性について検討した最近の研究を概観する。
機械学習のアイデアは、神経科学者が生物の脳の中でどのように自然のタスクが学習され、コードされるかを理解するのにどのように役立つかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:36:08 GMT)
OGC: Unsupervised 3D Object Segmentation from Rigid Dynamics of Point
Clouds [4.7] OGCと呼ばれる最初の教師なしの手法を提案し、同時に複数の3Dオブジェクトを1つの前方通過で識別する。
提案手法を5つのデータセット上で広範囲に評価し,オブジェクト部分のインスタンスセグメンテーションにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:01:08 GMT)
Long N-step Surrogate Stage Reward to Reduce Variances of Deep
Reinforcement Learning in Complex Problems [4.5] Long $N$-step surrogate stage (LNSS) reward approach to account for complex environment dynamics。
LNSSによる総報酬、収束速度、変動係数(CV)の観点から、性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:32:10 GMT)
Translate First Reorder Later: Leveraging Monotonicity in Semantic
Parsing [4.4] TPolは2段階のアプローチであり、入力文を単調に翻訳し、正しい出力を得るために再注文する。
2つの一般的なセマンティックパーシングデータセットでアプローチをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:50:42 GMT)
Generating Executable Action Plans with Environmentally-Aware Language
Models [4.2] 大量のテキストデータセットを使用してトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、最近、ロボットエージェントのアクションプランを生成することを約束している。
本研究では,環境に配慮したアクションプランを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:56:57 GMT)
A policy gradient approach for Finite Horizon Constrained Markov
Decision Processes [4.1] 固定時間(有限時間)後に地平線が終了する有限水平設定における制約付きRLのアルゴリズムを提案する。
我々の知る限り、制約付き有限地平線設定のための最初のポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:52:02 GMT)
Actor-Critic or Critic-Actor? A Tale of Two Time Scales [3.8] 本稿では,より高速な時間スケールで計算し,より遅い時間スケールで計算する値関数を持つ2つの時間スケール近似として,表型アクタ批判アルゴリズムの標準的な定式化を再考する。
この2つの関数近似を(線形関数近似と非線形関数近似の両方と)経験的に比較し,提案アルゴリズムが計算コストを極端に増加させながら経験的に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:47:56 GMT)
DCVQE: A Hierarchical Transformer for Video Quality Assessment [3.7] NR-VQAのためのDCVQE(Divide and Conquer Video Quality Estimator)を提案する。
私たちはこの階層的なTransformerの組み合わせをDivide and Conquer Transformer(DCTr)層と呼びます。
また,アノテートデータ間の順序関係を考慮に入れ,モデル学習のための新たな相関損失項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 00:22:16 GMT)
Event Extraction: A Survey [3.4] テキストから報告されたイベントを抽出することは、自然言語処理における重要な研究テーマの1つである。
イベント抽出の応用は、ニュースワイヤ、バイオメディカルドメイン、歴史と人類、サイバーセキュリティなど、幅広い領域にまたがる。
本報告では,テキスト文書からの事象検出に関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:14:04 GMT)
DALE: Differential Accumulated Local Effects for efficient and accurate
global explanations [3.4] 累積局所効果(英: Accumulated Local Effect, ALE)は、特徴効果を正確に推定する方法である。
本稿では,MLモデルが微分可能であれば,DALE(differial Accumulated Local Effects)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:27:48 GMT)
Truncated proposals for scalable and hassle-free simulation-based
inference [3.3] 以下は、TSNPE(Trncated Sequential Neural Posterior Estimation)の略である。
TSNPEは、競合する提案を逐次推論し、代替アプローチの最適化問題をサイドステッピングする。
TSNPEが確立したベンチマークタスクにおいて,従来の手法と同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:25:04 GMT)
Comparing the carbon costs and benefits of low-resource solar nowcasting [3.1] 本稿は、イギリスの衛星画像と太陽電池エネルギーのデータセットを1時間から4時間の時間帯で比較した。
また、低リソース環境で展開可能な小さなモデルでさえ、カーボンコストよりも数桁大きな利益をもたらす可能性があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:48:34 GMT)
A survey of Identification and mitigation of Machine Learning
algorithmic biases in Image Analysis [3.1] バイアスは、機械学習が画像などの高次元インプットに基づいている現代の産業的および安全クリティカルなアプリケーションを変えることができる。
しかしこの問題は、主に機械学習の文献で注目されている。
望ましくないバイアスに関連する変数は、実際には入力データに間接的に表現されるか、不明である。
これにより、AIベースのソリューションの商用展開に対する、真面目で確固たる懸念が持ち上がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:40:32 GMT)
Improving The Reconstruction Quality by Overfitted Decoder Bias in
Neural Image Compression [3.1] 本稿では,デコーダのバイアスのサブセットをインスタンスベースで微調整することで,余分な符号化時間とわずかな追加信号コストと引き換えに再構成品質を向上させることを提案する。
提案手法は,どのエンドツーエンド圧縮手法にも適用でき,最先端のニューラルイメージ圧縮BDレートを3-5%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:14:01 GMT)
Intermodulation Distortion in a Josephson Traveling Wave Parametric
Amplifier [2.8] ジョセフソン走行波パラメトリック増幅器は、量子限界に近い弱いマイクロ波信号の増幅を可能にする。
変調歪みは、超伝導量子ビットの多重読み出しにおいて、大きなクロストークと忠実度低下につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:03:23 GMT)
Masked Metaphor Modeling To Transfer Literal to Metaphorical Text [2.6] 本研究は,文のリテラルトークンをマスキングし,比喩的言語モデルでそれらを解き放つことによって,比喩的パラフレーズ生成への新たなアプローチを提案する。
類似した研究とは異なり、提案されたアルゴリズムは動詞の置換に限らず、名詞や形容詞も含んでいる。
人的評価の結果,システム生成メタファーは人的メタファーよりも創造的で比喩的と考えられることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:11:27 GMT)
Sequential Neural Score Estimation: Likelihood-Free Inference with
Conditional Score Based Diffusion Models [2.6] シミュレーターベースモデルにおけるベイズ推定のための2つの新しいスコアベース手法を提案する。
提案手法は,条件付きスコアベース拡散モデルを用いて,関心の後方分布からサンプルを生成する。
我々は、いくつかの数値的な例で、我々の手法と、それらが暗記されていない、連続しない変種を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:45:37 GMT)
fAux: Testing Individual Fairness via Gradient Alignment [2.5] いずれの要件も持たない個別の公正性をテストするための新しいアプローチについて述べる。
提案手法は,合成データセットと実世界のデータセットの識別を効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:27:20 GMT)
Floorplan-Aware Camera Poses Refinement [2.3] フロアプランは空間情報の有用な情報源であり、3次元モデルの最適化を導くことができる。
本稿では,シーン構造に関する事前知識をフロアプラン形式で活用する,従来のBAを拡張した新しい最適化アルゴリズムを提案する。
レッドウッドデータセットと自己キャプチャーデータを用いた実験により,フロアプランの利用により3次元再構成の精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:24:10 GMT)
Using Whole Slide Image Representations from Self-Supervised Contrastive
Learning for Melanoma Concordance Regression [2.2] 悪性黒色腫と良性黒色腫病変を鑑別する際,病理医の間では高い一致率で診断が複雑になる。
デジタル化された全スライド画像(WSIs)から侵入性メラノーマまたはメラノーマの一致率を予測するメラノーマ一致回帰深層学習モデルを提案する。
我々は,4つの病理検査室から得られた10,895検体からランダムに採取した83,356個のWSIタイルを用いたSimCLR特徴抽出器を訓練した。
テストセットで0.28 +/-0.01のルート平均正方形誤差(RMSE)と0.85 +/-0.05と0.61 +/-0.06の精度とリコールを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:07:41 GMT)
Region2Vec: Community Detection on Spatial Networks Using Graph
Embedding with Node Attributes and Spatial Interactions [2.2] 本稿では,空間ネットワーク上でのGCNに基づくコミュニティ検出手法「rea2vec」を提案する。
提案手法は,共通属性を共有し,空間的相互作用が激しい領域に対して,まずノード埋め込みを生成する。
実験の結果,既存の手法が相互に類似性や空間的相互作用を交換する一方で,領域2vecは両者のバランスを保っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:32:55 GMT)
Angle-robust Two-Qubit Gates in a Linear Ion Crystal [2.1] 2量子エンタングゲートは、フォノンを用いてイオンの内部状態間の相互作用を仲介するスピン依存力を適用することによって生成される。
変動する実験パラメータの下で高忠実な2ビットゲートを維持するために、ロバストパルス設計法を適用した。
設計したゲートの性能を実験的に測定し、均一モード周波数オフセットにおけるゲートの忠実度とゲート性能の改善を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:24:18 GMT)
Sampling-based inference for large linear models, with application to
linearised Laplace [2.1] ガウス多出力線形モデルを共役するスケーラブルなサンプルベースベイズ推定法を提案する。
また,古典的特徴正規化法を用いて,線形化Laplace法でこれまで強調されていた病態を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:59:40 GMT)
Composite picosecond control of atomic state through a nanofiber
interface [2.1] ピコ秒励起による光学遷移の幾何学的ロバスト性を利用して、ほぼ完全な原子状態制御を実現することができることを示す。
我々は,ナノフォトニクス界面における位相パターンの精密化と任意の光双極子制御のために,このスキームを大規模に$N$に計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:43:49 GMT)
Tracking changes using Kullback-Leibler divergence for the continual
learning [2.0] 本稿では,多次元データストリームの確率分布の変化をモニタリングする新しい手法を提案する。
変化の速さの尺度として、人気のあるKulback-Leiblerの発散を分析する。
我々は,この指標を用いて,概念の漂流の発生を予測し,その性質を理解する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:30:41 GMT)
Modelling semiconductor spin qubits and their charge noise environment
for quantum gate fidelity estimation [1.7] 半導体量子ドットに閉じ込められた電子のスピンは量子ビット(量子ビット)の実装の有望な候補である。
本稿では、二重量子ドット(DQD)デバイスと荷電ノイズ環境のための共モデリングフレームワークを提案する。
量子ゲート誤差と量子ドット閉じ込めの逆相関を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:12:54 GMT)
Montague semantics and modifier consistency measurement in neural
language models [1.7] 本研究は,現代言語モデルにおける構成行動の存在を測定する手法を提案する。
以上の結果から,現在のニューラル言語モデルは言語理論に従って一貫した動作をしないことが明らかとなった。
これは、現在の言語モデルが言語の真の基盤となる分散特性をキャプチャできないかどうかという問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:43:16 GMT)
Modeling and Mining Multi-Aspect Graphs With Scalable Streaming Tensor
Decomposition [1.6] 静的および動的マルチアスペクトグラフをマイニングするための新しい手法を提案する。
目標は、データのテンソル構造を利用して、ノード間のコヒーレントなコミュニティとパターンを特定することである。
グラフが動的に進化するにつれて、分解を再計算することなく、データのストリーミング更新を扱うことに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:26:00 GMT)
Multi-Modal Fusion Transformer for Visual Question Answering in Remote
Sensing [1.5] VQAは、ユーザがRS画像の内容に関する自由形式の質問を定式化し、ジェネリック情報を抽出することを可能にする。
現在の融合アプローチの多くは、合同表現学習の代わりに、その融合加群におけるモダリティ固有の表現を使用する。
この問題を解決するために,マルチモーダルトランスを用いたアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:20:33 GMT)
Generating image captions with external encyclopedic knowledge [1.5] 我々は、画像固有の百科事典データを広範囲に活用するエンドツーエンドのキャプション生成システムを構築した。
われわれのアプローチは、画像位置を用いて、外部知識ベースで関連するオープンドメインの事実を識別する新しい方法を含む。
我々のシステムは、自然に生成された知識に富んだキャプションを持つ新しいデータセットで訓練され、テストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:09:21 GMT)
The Eyecandies Dataset for Unsupervised Multimodal Anomaly Detection and
Localization [1.3] Eyecandiesは、教師なしの異常検出とローカライゼーションのための新しいデータセットである。
複数の雷条件下で、手続き的に生成されたキャンディーのフォトリアリスティック画像が制御された環境でレンダリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:19:58 GMT)
Knowledge Distillation Transfer Sets and their Impact on Downstream NLU
Tasks [1.1] 教師-学生の知識蒸留は、今日の一般的な大きな言語モデルを管理可能なサイズに圧縮する一般的な技術である。
しかし、教師の事前訓練に用いられる一般的なコーパスと、下流ターゲットドメインに関連するコーパスは、しばしば著しく異なる。
本研究では,ドメイン分類(DC)とICNER(Intent Classification/Named Entity Recognition)を用いて,このトレードオフを下流タスクとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:49:52 GMT)
Ensemble Learning using Transformers and Convolutional Networks for
Masked Face Recognition [1.1] マスク着用は、新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるため、私たちが従わなければならなかった調整の1つです。
現在の顔認識システムは、制約のない一般的な顔認識ケースを扱う場合、極めて高精度である。
本研究では,2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと2つのトランスフォーマーモデルからなるマスク型顔認識システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:25:13 GMT)
Continuation Newton methods with deflation techniques and quasi-genetic
evolution for global optimization problems [1.0] 本稿では,非線形大規模最適化問題に対する新しいメメティックアルゴリズムについて考察する。
我々の数値実験によると、新しいアルゴリズムは制約のない未制約問題に対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:15:38 GMT)
Why Should I Choose You? AutoXAI: A Framework for Selecting and Tuning
eXplainable AI Solutions [0.9] AutoXAIは、特定のXAI評価指標に従って最良のXAIソリューションを推奨するフレームワークである。
コンテキスト対応レコメンデータシステムからのアプローチとAutoMLからの最適化と評価の戦略に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:18:42 GMT)
Characterization of anomalous diffusion through convolutional
transformers [0.9] 本稿では, 異常拡散のキャラクタリゼーションのためのトランスフォーマーに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
新たなアーキテクチャであるConvTransformer(ConvTransformer)は、二層畳み込みニューラルネットワークを使用して、拡散軌道から特徴を抽出します。
我々は,ConvTransformerが,短い軌跡において,基礎となる拡散状態を決定する上で,従来の技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:53:13 GMT)
Quantum-classical tradeoffs and multi-controlled quantum gate
decompositions in variational algorithms [0.8] 量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) は、ハイブリッドな量子古典的実行モデルの下で動作する興味深い短期的アルゴリズムである。
近年の研究では、QAOAは変分アンザッツの設計に問題制約を組み込むことで、制約付き最適化問題にも適用可能であることが示されている。
本稿では、最大独立集合の特定の制約付き最適化問題に適用した場合のQAOAの潜在的なリソーストレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 00:25:18 GMT)
Data-driven micromobility network planning for demand and safety [0.7] 都市マイクロモビリティのインフラは一般的にアドホックで計画されており、調査データによって最もよく知られています。
需要ベースと安全ベースの開発に焦点を合わせるパラメータを導入する。
本稿では,データ駆動型プロセスが都市プランナに対して,短時間の変動シナリオ計画の自動支援を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:29:13 GMT)
Edge Device Deployment of Multi-Tasking Network for Self-Driving
Operations [0.6] 本稿では,自動運転車の組込みシステムにおける3つの重要なタスクの展開を提案する。
この研究目的を達成するために、単純なエンコーダデコーダアーキテクチャを用いてマルチタスクネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:44:02 GMT)
Exploiting map information for self-supervised learning in motion
forecasting [0.6] マルチタスクと事前学習という2つのフレームワークを通じて,この補助タスクを適用します。
どちらのフレームワークでも、$mathrmminFDE_6$(最大20.3%)や$mathrmMissRate_6$(最大33.3%)といったメトリクスにおけるベースラインの大幅な改善を観察します。
また、新しい事前トレーニングされたモデルの結果をInteractionチャレンジに送信し、$mathrmminFDE_6$と$mathrmminADE_6$に関して$textit1st$placeを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:23:41 GMT)
DEPTWEET: A Typology for Social Media Texts to Detect Depression
Severities [0.5] 我々はうつ病の重症度を検出するために,うつ病の臨床的記述を活用してソーシャルメディアテキストのタイプロジを構築する。
精神疾患の診断・統計マニュアル(DSM-5)と患者健康アンケート(PHQ-9)の標準的臨床評価手順をエミュレートする
専門家アノテータによってラベル付けされた40191ツイートの新しいデータセットを提示します。それぞれのツイートは、"non-depressed"あるいは"depressed"とラベル付けされます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 08:23:57 GMT)
LSEH: Semantically Enhanced Hard Negatives for Cross-modal Information
Retrieval [0.4] Visual Semantic Embedding (VSE)は、画像の意味と記述を抽出し、それらを同じ潜在空間に埋め込んで情報検索を行う。
既存のほとんどのVSEネットワークは、関連する画像記述組込みペアの類似性と無関係な画像記述組込みペアの客観的なマージンを学習するハードネガティブ損失関数を採用することで訓練されている。
本稿では,(1)画像記述の基盤となるセマンティクスの発見,(2)新たなセマンティクス強化型ハードネガティブ損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:09:39 GMT)
Speeding up entanglement generation by proximity to higher-order
exceptional points [0.3] 絡み合いは量子センシングから量子コンピューティングまで、量子情報技術の鍵となるリソースである。
弱結合な2つの非エルミート量子ビットについて検討し、高次例外点に近接してかなり短い時間スケールで絡み合いの発生を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 23:33:52 GMT)
Potential Applications of Quantum Computing for the Insurance Industry [0.3] 本稿では、具体的なユースケースとして、保険契約の評価に対する量子コンピューティングの適用性について検討する。
これらのタスクのビジネスクリティカル性と、振幅推定と呼ばれる量子アルゴリズムの存在は、このユースケースを明確にする。
本稿では、保険関連ペイオフの特徴を量子回路モデルに記述した2つの量子回路について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:26:26 GMT)
Performance of planar Floquet codes with Majorana-based qubits [0.2] フロケット符号は2ビットの測定で完全に構成されるように設計されている。
これにより、2キュービットの計測を直接実装できるプラットフォームに適している。
特に,MZM系システムにおける拡張性量子計算のしきい値の精度を桁違いに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:46:11 GMT)
Everything is Varied: The Surprising Impact of Individual Variation on
ML Robustness in Medicine [0.1] 個体差 (IV) は集団差や誤りではなく、対象内の変化による変化を指す。
IVが機械学習(ML)のパフォーマンスと一般化に与える影響と、その影響を緩和する方法について検討する。
1)現状のMLモデルは,データ中のIVの存在によって大きな影響を受けており,2)データ拡張とデータ不整合に基づく高度な学習戦略は,IVに対する堅牢性の向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:49:06 GMT)
Energy-Efficient Deployment of Machine Learning Workloads on
Neuromorphic Hardware [0.1] ディープラーニングハードウェアアクセラレータがいくつかリリースされ、ディープニューラルネットワーク(DNN)が消費する電力と面積の削減に特化している。
個別の時系列データで動作するスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、特殊なニューロモルフィックイベントベース/非同期ハードウェアにデプロイすると、大幅な電力削減を実現することが示されている。
本研究では,事前学習したDNNをSNNに変換するための一般的なガイドを提供するとともに,ニューロモルフィックハードウェア上でのSNNの展開を改善するためのテクニックも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:27:19 GMT)
Visually Similar Products Retrieval for Shopsy [0.0] マルチタスク学習手法を用いて,リセラーコマースのためのビジュアル検索システムを設計する。
我々のモデルは属性分類、三重項ランク付け、変分オートエンコーダ(VAE)の3つの異なるタスクからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:59:18 GMT)
Using Deep Learning to Improve Early Diagnosis of Pneumonia in
Underdeveloped Countries [0.0] この仮説は、深層学習モデルがX線形式で入力を受け取り、医師の同等の精度で診断を行うことができるというものである。
このモデルは、所定の正常および異常な肺所見を有する2000枚のX線画像に基づいて訓練された。
結果は、検査されたアルゴリズムが、異常な肺所見を平均82.5%の時間で正確に識別できたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:38:54 GMT)
Universal Adversarial Perturbations: Efficiency on a small image dataset [0.0] 論文では、任意の画像に付加された場合、非常に高い確率でニューラルネットワークを騙すユニバーサル・アドバイサル摂動の存在が示されている。
本稿では,Universal Adversarial Perturbationsの論文を,より小さなニューラルネットワークアーキテクチャとトレーニングセットで再現しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:51:42 GMT)
Towards an efficient and risk aware strategy for guiding farmers in
identifying best crop management [0.0] 直感的な戦略」とは、複数の年次フィールドトライアルを、各プラクティスの同等の割合で実施することである。
本研究の目的は,識別時に発生する農民の損失を最小限に抑えるために,帯域幅アルゴリズムを用いた識別戦略を提供することであった。
本研究は, 実環境下でのコントラスト作物管理の実践実績を, リスクを意識したアンサンブル識別のための新たな地平を開拓する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:11:10 GMT)
Towards an Efficient ML System: Unveiling a Trade-off between Task
Accuracy and Engineering Efficiency in a Large-scale Car Sharing Platform [0.0] 本稿では,実践者のドメインに存在する多数のデータセット,分類器,配布外検知器,予測テーブルを単一のMLに記述する,テキスト効率中心型MLシステムを提案する。
実世界のカーシェアリングプラットフォームにおける様々な画像認識タスクの下で、提案システムの構築と、この旅から学んだ教訓について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:40:50 GMT)
Time inhomogeneous quantum dynamical maps [0.0] このような動的写像は時間的不均一なメモリカーネルマスター方程式を満たすことが示されている。
時間的局所的(時間的畳み込みのない)アプローチについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:11:46 GMT)
The Multiverse Pandemic [0.0] 私は量子論の多世界解釈(MWI)に反対する。
すべてが他のすべてと結びついているとき、ひとつの大きな部分において、創造性のための余地は残っていない、と私は強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:31:04 GMT)
Teleportation protocols with non-Gaussian operations: conditional photon
subtraction versus cubic phase gate [0.0] 本稿では,オリジナルプロトコル,フォトンサブトラクションプロトコル,およびプロトコルの3つのテレポーテーションプロトコルを立方相ゲートで比較する。
また,同条件下では,立方相ゲートを用いたテレポーテーション方式により,他のプロトコルよりも高い忠実性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:57:47 GMT)
TLS Dynamics in a Superconducting Qubit Due to Background Ionizing
Radiation [0.0] 2レベルシステム(TLS)は、時間スケールでキュービット寿命を不安定にする。
慣性放射線は、最近、量子誤差の補正を複雑にし、相関する多重量子ビット崩壊のバーストを引き起こすことが判明した。
27量子ビットプロセッサ上での電離放射線とTLSのダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:37:34 GMT)
Synthetic gauge field in two interacting ultracold atomic gases without
an optical lattice [0.0] 2次元フォック状態格子(FSL)は、2つの相互作用する2モード量子気体の多体状態から構築される。
我々は、ハーパーホフスタッター・ハミルトニアンに類似した短パルス極限において有効なハミルトニアンを導出する。
この研究は、合成ゲージ場を探索する新しい方法を導入し、非自明な凝縮物質系と量子気体のリンクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:56:28 GMT)
Super-resolution of Green's functions on noisy quantum computers [0.0] 原子ノルム最小化は、正確なスペクトル再構成のための最小回路深さを著しく低減できることを示す。
超解像法は、大規模で未探索の量子系のシミュレーションを容易にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:00:05 GMT)
Some multifaceted aspects of mathematical physics, our common
denominator with Elliott Lieb [0.0] この記事はエリオットの科学的影響の証明である。
後半部は、公理に関するメタ物理的・メタ数学的な考察を簡潔に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:19:44 GMT)
Social Media Personal Event Notifier Using NLP and Machine Learning [0.0] 私たちはしばしば、結婚式への招待、インタビュー、誕生日パーティーなど重要な情報を見落としたり、イベントに参加できなかったりします。
ほとんどの場合、ユーザーはイベントの直前に招待状や情報を見つけやすくなり、準備にはほとんど時間がかからない。
そこで本研究では,自然言語処理(NLP)手法を用いてソーシャルメディアチャットの収集とフィルタリングを行うシステムを開発した。
カスタマイズされた通知がユーザーに配信され、次のイベントが承認される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:11:40 GMT)
Simulating Coverage Path Planning with Roomba [0.0] この問題は、障害のある環境で、すべての未占有状態を訪れることである。
先行研究の調査では、この問題を解決するために学習を適用するためのわずかな努力が明らかにされている。
本研究では、深層強化学習を用いてカバーパス計画問題をモデル化し、Roombaの組込みアルゴリズムの性能と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:50:44 GMT)
Self-move and Other-move: Quantum Categorical Foundations of Japanese [0.0] 本研究は,圏論に基づく英語の先行研究に基づいて,日本語の本来の図式表現に寄与する。
英語と日本語のドイツ語の違いは、現在の研究機関における英語の偏見に対処するために強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 06:26:59 GMT)
Scientific Machine Learning for Modeling and Simulating Complex Fluids [0.0] レオロジー方程式は複雑な流体の内部応力と変形を関連づける。
データ駆動モデルは、高価な第一原理モデルに代わる、アクセス可能な代替手段を提供する。
複素流体の類似モデルの開発が遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 04:35:31 GMT)
Scale Equivariant U-Net [0.0] 本稿では、スケールと翻訳の半群にほぼ同値なU-Netであるスケール等変U-Net(SEU-Net)を紹介する。
提案したSEU-Netは, セルセグメンテーションのためのOxford Pet IIITとDIC-C2DH-HeLaデータセットのセグメンテーションのために訓練されている。
U-Net がスケールジッタリングで訓練された場合でも、U-Net と比較して、目に見えないスケールへの一般化基準が劇的に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:19:40 GMT)
Scalable randomized benchmarking of quantum computers using mirror
circuits [0.0] クリフォードゲートのスケーラブルで堅牢で柔軟なランダム化ベンチマークを行う方法を示す。
本手法は, 平均多ビット論理層の不完全性を推定する。
次に、クラウド量子コンピューティングプラットフォームの16個の物理量子ビットを使用して、我々の技術がクロストークエラーを明らかにし、定量化できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:36:11 GMT)
Role of matter coherence in entanglement due to gravity [0.0] 量子オブジェクトのコヒーレンスの観点から重力の量子的性質を考察する。
本稿では, 重力の量子的性質を, エンタングルメントを生成する能力を持つCPTPマップであるエンタングルマップによって特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:13:32 GMT)
Risk Automatic Prediction for Social Economy Companies using Camels [0.0] 政府は社会経済企業(SEE)を監督し、検査しなければならない
我々は機械学習アプローチに基づく予測モデルを提案した。
我々は、過去のポートフォリオの法的性質と変動が、将来のSEEのリスクを予測する良い指標であることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 23:50:02 GMT)
Rejecting noise in Baikal-GVD data with neural networks [0.0] 信号からのノイズヒットを効率的に分離するニューラルネットワークを提案する。
データ分析にニューラルネットワークを用いることの利点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:56:44 GMT)
Qubit readout using in-situ bifurcation of a nonlinear dissipative
polariton in the mesoscopic regime [0.0] 超伝導量子ビット状態読み出しのための極性測定器の強い駆動に対する非線形応答について検討する。
2つの偏光度計は、3次元マイクロ波キャビティのボソニックモードと超伝導回路のアンハーモニックアンシラモードとの強いハイブリッド化によって生じる。
上ポラリトンの分岐により, クビット状態の読み出しをラッチ状に報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:55:41 GMT)
Quantum Stirling heat engine with squeezed thermal reservoir [0.0] 圧縮熱貯留層と冷水貯留層に接触する量子スターリング熱エンジン(QSHE)の性能を解析した。
スクイーズ処理の効果は, 作業媒体を高い有効温度に加熱し, 全体的な性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:37:42 GMT)
Quantum Linear Optics via String Diagrams [0.0] 量子ビットベースの量子コンピューティングとフォトニック量子コンピューティングの間に正式なブリッジを確立する。
我々は、ZX電卓から線形光回路への関手を定義することでこれを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:27:57 GMT)
Quadratic Zeeman Spectral Diffusion of Thulium Ion Population in a
Yttrium Gallium Garnet Crystal [0.0] We model and improve the frequency dependent population change in the atomic level structure of Thulium Yttrium Gallium Garnet (Tm:YGG)
印加磁場ゼロでは,周波数依存3レベル速度方程式の数値解がスペクトル孔焼成結果とよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 20:24:01 GMT)
On Designing Day Ahead and Same Day Ridership Level Prediction Models
for City-Scale Transit Networks Using Noisy APC Data [0.0] 本稿では,複数のソースからのデータの収集,クリーン化,処理,マージを併用して,トランジットライダーシップの予測に機械学習モデルをトレーニングする手法を提案する。
ナッシュビルの公共交通機関が提供している現実の交通データに対する我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:50:59 GMT)
Multi-Modal Fusion by Meta-Initialization [0.0] モデル非依存メタラーニングアルゴリズム(MAML)の拡張を提案する。
これにより、モデルが補助情報とタスクエクスペリエンスを使って適応することが可能になる。
FuMIは、MAMLのようなユニモーダルベースラインを数発で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:00:58 GMT)
Local Interpretable Model Agnostic Shap Explanations for machine
learning models [0.0] 局所解釈可能なモデル非依存型シェイプ説明法(LIMASE)を提案する。
提案手法は, LIMEパラダイムの下でシェープリー値を用いて, 局所的忠実かつ解釈可能な決定木モデルを用いて, シェープリー値を計算し, 視覚的に解釈可能な説明を行うことにより, 任意のモデルの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:07:27 GMT)
Lipschitz continuity of quantum-classical conditional entropies with
respect to angular distance, and related properties of angular distance [0.0] リプシッツ連続性は、角距離に関して量子古典的条件エントロピーに対して有界である。
本研究では,Fuchs-van de Graafの不等式を飽和させた状態の特性について検討した。
非可逆的なケースでは、状況ははるかに精巧に見え、不確実性保存測定の集合を特徴づける問題に強く関係していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:46:58 GMT)
Label-free segmentation from cardiac ultrasound using self-supervised
learning [0.0] 心室のセグメンテーションを自己管理(手動ラベルは不要)するためのパイプラインを構築した。
8,393枚の心エコー図(4,476,266枚,平均61歳,女性51%)を用いて,450枚の心エコー図を訓練した。
また、追加で10,030人(20,060人、平均61歳、女性51%)の外部画像に対してパイプラインをテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:27:37 GMT)
Identifying patterns of main causes of death in the young EU population [0.0] 若年層に類似した死亡パターンを持つEU諸国のクラスターを特定する方法を提案する。
最新の完全なデータとして、EUの2016年の原油死亡率のデータを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:42:53 GMT)
Hierarchical Learning in Euclidean Neural Networks [0.0] ユークリッドニューラルネットワーク(texttte3nn)における高次(非スカラー)特徴の役割について検討する。
多重極展開を思い起こさせるような$l$の自然な特徴階層が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:26:00 GMT)
Gate Based Implementation of the Laplacian with BRGC Code for Universal
Quantum Computers [0.0] 周期境界条件を持つ格子上に離散化されたラプラシアンにより, 2次反射グレイ符号(BRGC)と1次時間進化演算子の2次符号のゲートベース実装について検討した。
本稿では,BRGC量子回路構築のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 13:46:45 GMT)
Focus Plus: Detect Learner's Distraction by Web Camera in Distance
Teaching [0.0] Focus+は、Webカメラから最新のAI技術で学習者のステータスを検出するように設計されたシステムである。
これにより、教師は生徒の身分を知ることができ、生徒は学習経験を調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 02:14:43 GMT)
Exploring Adaptive MCTS with TD Learning in miniXCOM [0.0] 本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)におけるオンライン適応性について,事前学習を必要とせずに検討する。
時間差学習により改良された適応MCTSアルゴリズムMCTS-TDを提案する。
我々は,ターンベースの戦術ゲームからなる人気商業フランチャイズである miniXCOM に対して,我々の新しいアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 21:04:25 GMT)
Euclidean and Lorentzian Actions of the Classicalized Holographic Tensor
Network [0.0] 3つの時空次元において、古典化されたホログラフィックテンソルネットワーク(cHTN)の一般共変ローレンツ作用を提案する。
我々は, アンルー効果として, cHTNの静止状態にある質量粒子によって誘導される重力を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:38:04 GMT)
Error of an arbitrary single-mode Gaussian transformation on a weighted
cluster state using a cubic phase gate [0.0] クラスタ状態の重み係数の適切な選択により、任意の単一モードガウス変換の誤差を最小限に抑えることができることを示す。
クラスタのノードの1つとして立方相ゲートを用いて得られた非ガウス状態を追加することで、このスキームを改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:10:02 GMT)
End-to-end verifiable voting for developing countries -- what's hard in
Lausanne is harder still in Lahore [0.0] E2EVV(End-to-end verible voting)は、エビデンスベースの選挙を行うための、有望な新しいパラダイムとして登場した。
これまでのE2EVVシステムは、主に先進国向けに設計されている。
本稿では,発展途上国におけるE2EVV導入の限界と課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 15:21:53 GMT)
Emergent XY* transition driven by symmetry fractionalization and anyon
condensation [0.0] トーリック・コードにおけるイジング相互作用によって摂動される$mathbbZ$位相階の位相図および任意の凝縮遷移について検討する。
大域イジング対称性と格子空間群対称性の間の相互作用は、エノンに対する非自明な対称性の分数化クラスをもたらす。
探索相図中のエノンの特定の対称性分数化クラスによって予測される2つの対称性の破れパターンの発生に関する数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 12:05:53 GMT)
Domain-guided data augmentation for deep learning on medical imaging [0.0] ドメイン固有のデータ拡張が医療画像撮影に有用かどうかを, よく観察された課題を用いて検証した。
得られたトレーニングモデルの性能から、有効なトレーニングデータを作成します。
当社は,オンライン形式でのbespokeデータ拡張の実行を容易にするために,オープンソースコードを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 19:21:03 GMT)
Design of a tabletop interferometer with quantum amplification [0.0] レーザ干渉計の位相非感応増幅は, 卓上実験において実現可能であることを示す。
我々の設計は既存の膜と低温技術に依存しており、3つの異なる特徴を示すことができる。
これらの特徴は、将来のインターフェロメトリ重力波とアクシオン検出器の感度を高めるために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 11:08:57 GMT)
Deep Reinforcement Learning Based Joint Downlink Beamforming and RIS
Configuration in RIS-aided MU-MISO Systems Under Hardware Impairments and
Imperfect CSI [0.0] 本稿では,新しい深層強化学習(DRL)フレームワークを提案し,その性能をバニラDRLエージェントと比較する。
以上の結果から, 導入したフレームワークは, ミスマッチ下でのバニラDRLを著しく上回り, ゴールデンスタンダードに近づいたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 09:37:53 GMT)
Data types as a more ergonomic frontend for Grammar-Guided Genetic
Programming [0.0] 本稿では,フレームワークのホスト言語に内在するドメイン特化言語として文法を組み込むことを提案する。
このアプローチはホスト言語型システムを使用しながらBNFやEBNFと同じ表現力を持つ。
木生成システムのユーザ定義オーバーライドであるメタハンドラーも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:38:16 GMT)
Concentration Inequalities for Output Statistics of Quantum Markov
Processes [0.0] 量子マルコフ過程における測定結果の時間平均に対する新しい濃度境界を導出する。
非可換な$L$理論とともに、スペクトル、摂動、マーチンゲール技術を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 22:19:36 GMT)
Comparison of Missing Data Imputation Methods using the Framingham Heart
study dataset [0.0] 我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)とオートエンコーダに基づいて,最先端の欠落値計算手法を検証・修正する。
データ計算とポストインプット予測の両方のタスクに対して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 07:22:00 GMT)
Chip-scale optics for balanced polarimetry in atomic magnetometry [0.0] シリコン-表面偏光ビームスプリッタは、ルビジウム磁力計で作動するように調整されている。
準曲面偏光ビームスプリッタは795nmの波長で動作し、伝送効率は83%である。
サブピクトスラレベルの感度を有する小型気相セルにおける磁気センサの動作に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 18:43:36 GMT)
CLIP-Diffusion-LM: Apply Diffusion Model on Image Captioning [0.0] 画像合成タスクにおけるデノナイズ拡散モデルの成功に触発され、画像キャプションタスクにおけるテキスト生成にデノナイズ拡散確率モデルを適用した。
CLIP-Diffusion-LMは自己回帰モデルよりもはるかに少ない推論ステップで画像キャプションを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:55:53 GMT)
Belief functions on ordered frames of discernment [0.0] 本研究では,信念関数の順序付けられた要素からなる識別フレームの結果について検討する。
これにより、解法的結合に対して、パワー空間と順序要素の和が再定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:09:32 GMT)
Anyon condensation, topological quantum information scrambling, and
Andreev-like reflection of non-Abelian anyons in quantum Hall interfaces [0.0] 量子情報スクランブル(quantum information scrambling)は、局所的な情報を量子多体系全体にわたって相関に拡散することである。
我々はAbelian Halperin-330状態と非Abelian Read-Rezayi状態のインターフェースについて考察する。
これにより、アベリア・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・量子ホール液体中のアビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・アビアン・ア
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 16:37:02 GMT)
A new method for directly computing reduced density matrices [0.0] オープン量子系の減密度行列要素の摂動計算を可能にする第1原理に基づく実用的手法のパワーを実証する。
このアプローチは、熱場力学、シュウィンガー・ケルドシーの公式主義、ファインマン・ヴァーノンの影響関数のような非平衡量子場理論の技法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 10:23:45 GMT)
A copula-based boosting model for time-to-event prediction with
dependent censoring [0.0] 本稿では,加速故障時間モデルに基づくブースティングアプローチであるClayton-boostを紹介する。
イベントと配信の検閲の間の依存関係を処理するために、Claytonコプラを使用する。
これは、依存検閲の存在下で予測バイアスを除去する強力な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 17:38:00 GMT)
'Sawfish' Photonic Crystal Cavity for Near-Unity Emitter-to-Fiber
Interfacing in Quantum Network Applications [0.0] 我々は導波管を集積した「ソーフィッシュ」フォトニック結晶キャビティを開発し、有限要素シミュレーションを用いて、ダイヤモンド中の負電荷のスズ空孔中心のゼロフォノン線放射が単モード繊維へ効率97.4%で伝達されることを実証した。
我々の相関に基づく設計は、最先端のナノファブリケーションパラメータの下で頑健であり、エミッタ-ファイバ結合効率88.6%を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Oct 2022 14:00:39 GMT)