Retrospectives on the Embodied AI Workshop [238.3] CVPRのEmbodied AI Workshopで発表された13の課題に注目します。
これらの課題は,(1)視覚ナビゲーション,(2)再構成,(3)視覚と言語を具現化した3つのテーマに分類される。
本稿では,各テーマにおける支配的データセット,課題評価指標,最先端モデルの性能について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:00:52 GMT)
On the Identifiability and Estimation of Causal Location-Scale Noise
Models [122.7] 位置スケール・異方性雑音モデル(LSNM)のクラスについて検討する。
症例によっては, 因果方向が同定可能であることが示唆された。
LSNMの2つの推定器を提案する: (非線形)特徴写像に基づく推定器と確率的ニューラルネットワークに基づく推定器である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:18:59 GMT)
Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic
Segmentation [119.5] Few-shotのセマンティックセマンティックセマンティクスは、いくつかのアノテーション付きサポートイメージの条件下で、ターゲットオブジェクトをクエリにセグメントすることを目的としている。
そこで本研究では,提案クエリから決定論的カテゴリ情報と適応的カテゴリ知識の両方をマイニングする中間プロトタイプを提案する。
各IPMT層では,サポート機能とクエリ機能の両方のオブジェクト情報をプロトタイプに伝達し,それを使ってクエリ機能マップを活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:45:07 GMT)
Algorithms for Weighted Pushdown Automata [118.7] 重み付きプッシュダウンオートマトン(WPDA)は多くの自然言語処理タスクの中核にある。
WPDA上で直接動作する新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:21:31 GMT)
CROP: Zero-shot Cross-lingual Named Entity Recognition with Multilingual
Labeled Sequence Translation [114.0] 言語間NERは、整列した言語間表現や機械翻訳結果を通じて、言語間で知識を伝達することができる。
ゼロショット言語間NERを実現するために,クロスランガル・エンティティ・プロジェクション・フレームワーク(CROP)を提案する。
多言語ラベル付きシーケンス翻訳モデルを用いて、タグ付けされたシーケンスをターゲット言語に投影し、ターゲットの原文にラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:32:36 GMT)
Adv-Attribute: Inconspicuous and Transferable Adversarial Attack on Face
Recognition [111.2] Adv-Attribute (Adv-Attribute) は、顔認証に対する不明瞭で伝達可能な攻撃を生成するように設計されている。
FFHQとCelebA-HQデータセットの実験は、提案されたAdv-Attributeメソッドが最先端の攻撃成功率を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:56:36 GMT)
Language Models of Code are Few-Shot Commonsense Learners [106.2] 自然言語入力が与えられた場合、目標はイベントや推論グラフなどのグラフを生成することだ。
既存のアプローチは、出力グラフをノードとエッジのフラットリストとしてシリアライズする。
コード生成タスクとして構造化コモンセンス推論タスクをフレーム化する場合、事前学習されたコードLMは自然言語のLMよりも構造化コモンセンス推論タスクの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:09:36 GMT)
Sparse in Space and Time: Audio-visual Synchronisation with Trainable
Selectors [103.2] 本研究の目的は,一般映像の「野生」音声・視覚同期である。
我々は4つのコントリビューションを行う: (i) スパース同期信号に必要な長時間の時間的シーケンスを処理するために、'セレクタ'を利用するマルチモーダルトランスモデルを設計する。
音声やビデオに使用される圧縮コーデックから生じるアーティファクトを識別し、トレーニングにおいてオーディオ視覚モデルを用いて、同期タスクを人工的に解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:25:37 GMT)
Towards a Unified Multi-Dimensional Evaluator for Text Generation [101.5] 自然言語生成のための統一多次元評価器UniEvalを提案する。
我々はNLG評価をブール質問回答(QA)タスクとして再設定し、異なる質問でモデルを導くことで、複数の次元から評価するために1つの評価器を使うことができる。
3つの典型的なNLGタスクの実験では、UniEvalは既存のメトリクスよりも人間の判断と大きく相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:17:03 GMT)
Learning Physical Dynamics with Subequivariant Graph Neural Networks [99.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、物理力学を学習するための一般的なツールとなっている。
物理法則は、モデル一般化に必須な帰納バイアスである対称性に従属する。
本モデルは,RigidFall上でのPhysylonと2倍低ロールアウトMSEの8つのシナリオにおいて,平均3%以上の接触予測精度の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:00:30 GMT)
Composite Learning for Robust and Effective Dense Predictions [81.2] マルチタスク学習は、目標タスクを補助タスクと協調的に最適化することで、より優れたモデル一般化を約束する。
自己監督型(補助的)タスクと密接な予測(目標)タスクを共同でトレーニングすることで、目標タスクの性能を継続的に向上し、補助タスクのラベル付けの必要性を排除できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:59:16 GMT)
Efficiently Computing Local Lipschitz Constants of Neural Networks via
Bound Propagation [79.1] リプシッツ定数は、堅牢性、公正性、一般化など、ニューラルネットワークの多くの性質と結びついている。
既存のリプシッツ定数の計算法は、相対的に緩い上界を生成するか、小さなネットワークに制限される。
ニューラルネットワークの局所リプシッツ定数$ell_infty$をクラーク・ヤコビアンのノルムを強く上向きに上向きに計算する効率的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:23:22 GMT)
DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated
Causal Convolutions [78.6] 本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。
拡張畳み込みフィルタは日内財務データから関連情報を抽出するのに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:59:26 GMT)
On Compressing Sequences for Self-Supervised Speech Models [78.6] 自己教師型学習における時間軸に沿った固定長と可変長のサブサンプリングについて検討した。
可変長サブサンプリングは,低フレームレートで特に良好に動作することがわかった。
音素境界にアクセスできる場合、平均フレームレートが10Hz以下の場合、性能の劣化は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:10:02 GMT)
M2D2: A Massively Multi-domain Language Modeling Dataset [76.1] ドメイン適応(LM)を研究するための細粒度多ドメインコーパスM2D2を提案する。
ウィキペディアとArXivから派生したカテゴリを用いて、各データソース内のドメインを22のグループに分類する。
我々は、LMをドメイン階層に沿って適用することの利点を示し、より少量のドメイン固有のデータに適応することで、ドメイン内のパフォーマンスが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:34:52 GMT)
Scalable Neural Video Representations with Learnable Positional Features [73.5] 我々は,学習可能な位置特徴(NVP)を用いて,映像を潜時符号として効果的に再生するニューラル表現の訓練方法を示す。
一般的なUVGベンチマークにおけるNVPの優位性を実証し,先行技術と比較して,NVPは2倍の速度(5分以内)で走行するだけでなく,符号化品質も34.07rightarrow$34.57(PSNR測定値で測定)に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:15:08 GMT)
What's in a Decade? Transforming Faces Through Time [70.8] 私たちは1880年代から現在までの10年ごとに1000枚以上の肖像画を含むFaces Through Timeデータセットを組み立てています。
われわれは、ある10年間に撮影された肖像画が、他の数十年で撮影されたものである場合、どのように見えるのかを想像しながら、時間をかけて肖像画を再合成する枠組みを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:48:18 GMT)
Query Expansion Using Contextual Clue Sampling with Language Models [69.5] 本稿では,実効的なフィルタリング戦略と検索した文書の融合の組み合わせを,各文脈の生成確率に基づいて提案する。
我々の語彙マッチングに基づくアプローチは、よく確立された高密度検索モデルDPRと比較して、同様のトップ5/トップ20検索精度と上位100検索精度を実現する。
エンド・ツー・エンドのQAでは、読者モデルも我々の手法の恩恵を受けており、いくつかの競争基準に対してエクサクト・マッチのスコアが最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:18:04 GMT)
ImaginaryNet: Learning Object Detectors without Real Images and
Annotations [66.3] 本稿では,事前学習された言語モデルとテキスト・ツー・イメージモデルを組み合わせた画像合成フレームワークを提案する。
合成画像とクラスラベルを使用することで、弱い教師付きオブジェクト検出を利用してImaginary-Supervised Object Detectionを実現できる。
実験により、ImaginaryNetは、実際のデータに基づいてトレーニングされた同じバックボーンの弱い監督を受けたものと比較して、ISODで約70%の性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:25:22 GMT)
H2RBox: Horizonal Box Annotation is All You Need for Oriented Object
Detection [63.7] オブジェクト指向物体検出は、空中画像から自律運転に至るまで、多くの用途に現れる。
多くの既存の検出ベンチマークには水平バウンディングボックスがアノテートされているが、これはきめ細かな回転ボックスよりもコストが低い。
本稿では,H2RBoxと呼ばれる単純なオブジェクト指向検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:12:45 GMT)
Implicit Bias in Leaky ReLU Networks Trained on High-Dimensional Data [63.3] 本研究では,ReLUを活性化した2層完全連結ニューラルネットワークにおける勾配流と勾配降下の暗黙的バイアスについて検討する。
勾配流には、均一なニューラルネットワークに対する暗黙のバイアスに関する最近の研究を活用し、リーク的に勾配流が2つ以上のランクを持つニューラルネットワークを生成することを示す。
勾配降下は, ランダムな分散が十分小さい場合, 勾配降下の1ステップでネットワークのランクが劇的に低下し, トレーニング中もランクが小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:09:54 GMT)
Autoregressive Uncertainty Modeling for 3D Bounding Box Prediction [63.3] 3Dバウンディングボックスは、多くのコンピュータビジョンアプリケーションで広く使われている中間表現である。
本稿では,自己回帰モデルを利用して高い信頼度予測と意味のある不確実性対策を行う手法を提案する。
我々はシミュレーションデータセットであるCOB-3Dをリリースし、現実世界のロボティクスアプリケーションで発生する新しいタイプのあいまいさを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:57:40 GMT)
RTFormer: Efficient Design for Real-Time Semantic Segmentation with
Transformer [63.3] 本稿では,リアルタイムセマンティックセグメンテーションのための効率的なデュアルレゾリューション変換器RTFormerを提案する。
CNNベースのモデルよりもパフォーマンスと効率のトレードオフが優れている。
主要なベンチマーク実験では,提案したRTFormerの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:03:53 GMT)
Computational Insights into Electronic Excitations, Spin-Orbit Coupling
Effects, and Spin Decoherence in Cr(IV)-based Molecular Qubits [63.2] 効率的な分子量子ビットの化学設計を支援することを目的としたCr(IV)系分子の鍵となる性質に関する知見を提供する。
一軸ゼロフィールドスプリッティング(ZFS)パラメータの符号は、すべての考慮された分子に対して負であることが判明した。
我々は、53ドルCr核スピンと13C核スピンと1H核スピンとの(超)超微細結合を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:16:47 GMT)
JOIST: A Joint Speech and Text Streaming Model For ASR [63.2] JOISTは、音声テキストのペア入力とテキストのみのアンペア入力の両方で、ストリーミング、カスケード、エンコーダエンドツーエンド(E2E)モデルを訓練するアルゴリズムである。
JOISTの最良のテキスト表現は、テキストで訓練されていないモデルと比較して、様々な検索およびレアワードテストセットのWERを4-14%改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:59:22 GMT)
Locality of Spontaneous Symmetry Breaking and Universal Spacing
Distribution of Topological Defects Formed Across a Phase Transition [63.0] 連続相転移は、KZM(Kybble-Zurek mechanism)によって予測される密度を伴う位相欠陥の形成をもたらす。
結果の非平衡状態における点状位相欠陥の空間分布を特徴付けるとともに、任意の空間次元のポアソン点過程をKZM密度でモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:20:27 GMT)
Enhancing the robustness of coupling between a single emitter and a
photonic crystal waveguide [63.0] このモデルを用いて、ターゲット波長でのパーセルエンハンスメントを最大化するフォトニック結晶導波路の設計手法を提案する。
シミュレーションにより, この構造はフォトニック結晶形状に導入された加工欠陥に対して堅牢性を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:01:46 GMT)
Explanations from Large Language Models Make Small Reasoners Better [62.0] 提案手法は, 異なる設定において, 微調整ベースラインを連続的に, 著しく向上させることができることを示す。
副次的な利点として、人間の評価は、その予測を正当化するために高品質な説明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） (Thu, 13 Oct 2022 04:50:02 GMT)
Neuro-symbolic Explainable Artificial Intelligence Twin for Zero-touch
IoE in Wireless Network [61.9] 説明可能な人工知能(XAI)双対システムは、ゼロタッチネットワークとサービス管理(ZSM)の基本的な実現要因となる。
ZSMのための信頼性の高いXAIツインシステムは、すべてのインターネット(IoE)の物理的振る舞いを識別する極端な分析能力と、そのような振る舞いの推論を特徴付ける厳密な方法の2つの合成を必要とする。
無線IoEのための信頼性の高いZSMを実現するために、新しいニューロシンボリックな説明可能な人工知能ツインフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:08:06 GMT)
CORL: Research-oriented Deep Offline Reinforcement Learning Library [58.8] CORLはオープンソースのライブラリで、Deep Offline Reinforcement Learningアルゴリズムの単一ファイル実装を提供する。
単純で現代的な分析追跡ツールによる、シンプルな開発経験を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:40:11 GMT)
Equi-Tuning: Group Equivariant Fine-Tuning of Pretrained Models [56.9] 我々は、(潜在的に非同変な)事前訓練されたモデルを群同変モデルに変換する新しい微調整法である、同調を導入する。
本稿では、画像分類、合成言語における一般化、自然言語生成における公平性という3つの異なるタスクに対する等価チューニングの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:45:23 GMT)
Q-ViT: Accurate and Fully Quantized Low-bit Vision Transformer [56.9] 我々は、完全量子化視覚変換器(Q-ViT)のための情報修正モジュール(IRM)と分配誘導蒸留法を開発した。
我々の手法は、先行技術よりもはるかに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） (Thu, 13 Oct 2022 04:00:29 GMT)
HSurf-Net: Normal Estimation for 3D Point Clouds by Learning Hyper
Surfaces [54.8] 本稿では,ノイズと密度の変動のある点群から正規性を正確に予測できるHSurf-Netという新しい正規推定手法を提案する。
実験結果から, HSurf-Netは, 合成形状データセット上での最先端性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:39:53 GMT)
Language Model Decoding as Likelihood-Utility Alignment [54.7] モデルの有効性がタスク固有の実用性の概念とどのように一致しているかについて、暗黙の仮定に基づいて、デコード戦略をグループ化する分類法を導入する。
具体的には、様々なタスクの集合における予測の可能性と有用性の相関を解析することにより、提案された分類を裏付ける最初の実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:55:51 GMT)
Categorizing Semantic Representations for Neural Machine Translation [53.9] ソースの文脈化表現に分類を導入する。
主な考え方は、スパーシリティとオーバーフィッティングを減らして一般化を強化することである。
MTデータセットを用いた実験により,提案手法は構成一般化誤差率を24%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:07:08 GMT)
Disentanglement of Correlated Factors via Hausdorff Factorized Support [53.2] 本稿では,因子分布ではなく,因子化支援を助長する緩やかな解離基準,HFS(Hausdorff Factorized Support)基準を提案する。
本研究では,HFSを用いることにより,様々な相関設定やベンチマークにおいて,接地構造因子の絡み合いと回復が一貫して促進されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:46:42 GMT)
An Open-World Lottery Ticket for Out-of-Domain Intent Classification [51.5] サブネットワークが提供するキャリブレーションされた信頼は、ドメイン内と外部の意図をよりよく区別することができる。
3つの実世界のデータセットの実験は、我々のアプローチが競合する一連のベースラインと比較して一貫した改善を確立することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:58:35 GMT)
Shortcomings of Question Answering Based Factuality Frameworks for Error
Localization [51.0] 質問応答(QA)に基づく事実性指標は、生成した要約の誤り範囲を正しく識別できないことを示す。
このようなローカライゼーションが不十分な理由として,QGモジュールが生成した質問は,非実数的な要約から誤りを継承することが多く,さらに下流モジュールに伝播する。
本実験は,より強力なQAモデルとQGモデルでのみ修正できないQAフレームワークを用いた局所化に関する根本的な問題が存在することを確定的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:23:38 GMT)
Outlier-Robust Group Inference via Gradient Space Clustering [50.9] 既存のメソッドは、最悪のグループのパフォーマンスを改善することができるが、それらは、しばしば高価で入手できないグループアノテーションを必要とする。
モデルパラメータの勾配の空間にデータをクラスタリングすることで,アウトレーヤの存在下でグループアノテーションを学習する問題に対処する。
そこで我々は,DBSCANのような標準クラスタリング手法に適合するように,マイノリティグループや外れ値に関する情報を保存しながら,勾配空間内のデータがより単純な構造を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:04:43 GMT)
From Gradient Flow on Population Loss to Learning with Stochastic
Gradient Descent [50.5] SGD(Gradient Descent)は、大規模非ルートモデルの学習方法である。
集団損失のGFが収束すると仮定して、総合的な条件 SGD が収束する。
我々は、凸損失のような古典的な設定だけでなく、Retrieval Matrix sq-rootのようなより複雑な問題に対してもGD/SGDを統一的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:55:04 GMT)
Scene Text Image Super-Resolution via Content Perceptual Loss and
Criss-Cross Transformer Blocks [48.8] テキスト対応のテキスト・スーパー・リゾリューション・フレームワークであるTATSRについて述べる。
Criss-Cross Transformer Blocks (CCTBs) と新しい Content Perceptual (CP) Loss を用いて、ユニークなテキスト特性を効果的に学習する。
認識精度と人間の知覚の両方の観点から、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:48:45 GMT)
Are Macula or Optic Nerve Head Structures better at Diagnosing Glaucoma?
An Answer using AI and Wide-Field Optical Coherence Tomography [48.8] 我々は3次元広視野CTスキャンで視神経頭部(ONH)と黄斑構造を自動的に分割する深層学習アルゴリズムを開発した。
分類アルゴリズムにより,ONHおよび黄斑組織を0.94$pm$0.003のDCで分画することができた。
これにより3次元広視野CTスキャンが主流となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:51:29 GMT)
Corneal endothelium assessment in specular microscopy images with Fuchs'
dystrophy via deep regression of signed distance maps [48.5] 本稿では,UNetをベースとしたセグメンテーション手法を提案する。
これは、フックスのジストロフィーの全度にわたって、信頼できるCE形態計測と腸骨同定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:34:20 GMT)
Self-Supervised Geometric Correspondence for Category-Level 6D Object
Pose Estimation in the Wild [47.8] 本研究では,大規模現実世界のオブジェクトビデオを直接学習し,カテゴリーレベルの6Dポーズ推定を行う自己教師型学習手法を提案する。
本フレームワークは,対象カテゴリの正準3次元形状を再構成し,入力画像と正準形状との密接な対応を表面埋め込みにより学習する。
意外なことに、人間のアノテーションやシミュレータを使わずに、従来の教師付きあるいは半教師付き画像の半教師付き手法よりも、オンパーまたはそれ以上のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:19:22 GMT)
Interpreting Neural Policies with Disentangled Tree Representations [47.6] 我々は,木表現をコンパクトなポリシーから抽出するアルゴリズムを開発した。
タスク制御の一連のエンドツーエンド学習において,複数種類のコンパクトネットワークによるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:10:41 GMT)
Deep Idempotent Network for Efficient Single Image Blind Deblurring [45.5] 単一画像ブラインド劣化は、潜伏したシャープ画像もぼやけたカーネルも分かっていないため、極めて不良である。
本研究では, ブラインド非一様変色性能を向上し, 安定した再変色性能を実現するために, 深部等角ネットワークを提案する。
提案するネットワークは6.5倍近く小さく、6.4倍高速であり、高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:01:21 GMT)
ScionFL: Secure Quantized Aggregation for Federated Learning [44.7] 量子化技術は一般的に、クライアントとサーバ間の通信を32倍に減らすことができる。
我々は、最先端の未標的の毒殺攻撃を効果的に防御するセキュアな定量化集約フレームワークの効率的な拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:46:55 GMT)
On the Utility of Self-supervised Models for Prosody-related Tasks [44.7] 音声データからの自己教師付き学習は、多くのタスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成したモデルを生み出している。
本稿では,3つの下流タスクと2つの擬似タスクからなる新しい評価フレームワーク SUPERB-prosodyを提案する。
15のSSLモデルのうち13が、すべての韻律関連タスクのベースラインを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:06:30 GMT)
SWFormer: Sparse Window Transformer for 3D Object Detection in Point
Clouds [44.6] ポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出は、現代のロボティクスと自律運転システムの中核となるコンポーネントである。
3Dオブジェクト検出の鍵となる課題は、3Dシーン内でのポイント占有のスパースな性質にある。
Sparse Window Transformer (SWFormer) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:37:53 GMT)
Wider and Higher: Intensive Integration and Global Foreground Perception
for Image Matting [44.5] 本稿では,近年の深層学習によるマッティング研究をレビューし,我々の画像マッティングに対するより広範なモチベーションと高いモチベーションについて考察する。
画像マッチングは基本的にピクセル単位での回帰であり、理想的な状況は入力画像から最大不透明度を知覚することである。
Intensive Integration and Global Foreground Perception Network (I2GFP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:34:46 GMT)
Partial Information as Full: Reward Imputation with Sketching in Bandits [43.5] コンテキストバッチバンディット(CBB)のためのスケッチを用いた効率的な報酬計算手法を提案する。
我々は、報酬計算を正規化リッジ回帰問題として定式化する。
報奨計算法は,報奨計算法を使わずに,制御可能なバイアスと,報奨計算法よりもばらつきが小さい即時後悔を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:26:06 GMT)
SQuAT: Sharpness- and Quantization-Aware Training for BERT [43.0] シャープネスと量子化アウェアトレーニング(SQuAT)を提案する。
提案手法は,2,3,4ビット条件下で,最先端の量子化BERTモデルよりも1%向上する。
また, シャープネスの測定実験により, 他の量子化法と比較して, より平坦な最小値が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:52:19 GMT)
SubeventWriter: Iterative Sub-event Sequence Generation with Coherence
Controller [43.0] 本研究では,未確認プロセスにおけるサブイベント生成の新しいタスクを提案し,サブイベント動作とオブジェクトの一貫性の理解を評価する。
目に見えないプロセスが与えられたら、各イテレーションで1つのサブイベントを生成して、サブイベントシーケンスを反復的に構築することができる。
また、よりコヒーレントなサブイベントをデコードするために、非常に効果的なコヒーレンスコントローラを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:19:01 GMT)
Hybrid RL: Using Both Offline and Online Data Can Make RL Efficient [42.5] エージェントがオフラインのデータセットにアクセスでき、実世界のオンラインインタラクションを通じて経験を収集できるハイブリッド強化学習環境(Hybrid RL)を検討する。
従来のQラーニング/イテレーションアルゴリズムをハイブリッド環境に適用し,ハイブリッドQラーニングやHy-Qと呼ぶ。
ニューラルネットワーク関数近似を用いたHy-Qは、挑戦的なベンチマークにおいて、最先端のオンライン、オフライン、ハイブリッドRLベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:19:05 GMT)
DICTDIS: Dictionary Constrained Disambiguation for Improved NMT [41.6] ドメイン固有のニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムは、多言語社会における多様なユーザ集合に情報をアクセスできるようにする。
辞書は、単語の多文性を考慮して、ソース語/フレーズの複数の候補翻訳を提示することができる。
DICTDISは辞書から派生した複数の候補翻訳の曖昧さを解消する語彙制約付きNMTシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:04:16 GMT)
A Mixture of Surprises for Unsupervised Reinforcement Learning [40.7] 教師なし強化学習は、下流タスクへの迅速な適応のために、報酬のない方法でジェネリストポリシーを学習することを目的としている。
本稿では,サプライズを同時に最大化し,最小化する目的を最適化する,非常にシンプルなポリシーの組み合わせを提案する。
提案手法は,URLBベンチマークにおける最先端性能を実現し,従来の純粋サプライズベース目標よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:42:19 GMT)
Structural Pruning via Latency-Saliency Knapsack [40.6] ハードウェア対応構造解析(HALP)
HALPは、グローバルリソース割り当て最適化問題として構造化プルーニングを定式化する。
レイテンシー・ルックアップ・テーブルを使用してレイテンシー・リダクション・ポテンシャルとグローバル・サリエンシ・スコアを追跡し、精度低下を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:41:59 GMT)
Hierarchical and Progressive Image Matting [40.3] エンド・ツー・エンドの階層的・プログレッシブ・アテンション・マッチング・ネットワーク(HAttMatting++)を提案する。
入力を追加することなく、単一のRGB画像から前景の不透明度を予測することができる。
59,600のトレーニング画像と1000のテスト画像からなる大規模かつ困難な画像マッチングデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:16:49 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,61.0のmIoUを達成し,キャプション生成画像に対して強く作用し,オープン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） (Thu, 13 Oct 2022 02:00:54 GMT)
Feature Reconstruction Attacks and Countermeasures of DNN training in
Vertical Federated Learning [39.9] 統合学習(FL)は、サイロ化されたデータに対する安全な協調トレーニングを促進するために、組織の中で、その垂直な形で、ますます多くデプロイされている。
VFLの採用が増加しているにもかかわらず、アクティブパーティが受動的パーティから特徴データを抽出できるかどうか、またどのようにして機能データを抽出できるかは、ほとんど不明である。
本稿では,VFLにおけるDNNトレーニングの特徴的セキュリティ問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:23:47 GMT)
Learning Multivariate CDFs and Copulas using Tensor Factorization [39.2] データの多変量分布を学習することは、統計学と機械学習における中核的な課題である。
本研究では,多変量累積分布関数(CDF)を学習し,混合確率変数を扱えるようにすることを目的とする。
混合確率変数の合同CDFの任意のグリッドサンプリング版は、単純ベイズモデルとして普遍表現を許容することを示す。
提案モデルの性能を,回帰,サンプリング,データ計算を含むいくつかの合成および実データおよびアプリケーションで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:18:46 GMT)
The Hidden Uniform Cluster Prior in Self-Supervised Learning [39.0] 表現学習における成功のパラダイムは、ミニバッチ統計に基づくタスクを用いて自己教師付き事前学習を行うことである。
これらの手法の定式化では、データの一様クラスタリングを可能にする特徴を学習する前に見過ごされる。
従来の均一性から脱却し、代わりにパワーローな分散特徴クラスタを優先することにより、実世界のクラス不均衡データセットにおける学習された表現の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） (Thu, 13 Oct 2022 18:10:01 GMT)
Attribution-aware Weight Transfer: A Warm-Start Initialization for
Class-Incremental Semantic Segmentation [38.5] クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーション(CISS)では、ディープラーニングアーキテクチャは破滅的な忘れ込みとセマンティックバックグラウンドシフトの致命的な問題に悩まされる。
本稿では、勾配に基づく属性を用いて、新しいクラスに最も関係のある重みを同定する手法を提案する。
この実験は,Pascal-VOC 2012 と ADE20K および Cityscapes の最新の CISS 手法と比較して,mIoU の大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:32:12 GMT)
On-Demand Directional Microwave Photon Emission Using Waveguide Quantum
Electrodynamics [38.4] 我々は高忠実,オンデマンド,指向性,マイクロ波光子発光を実証する。
2つの超伝導量子ビットからなる人工分子を双方向導波路に強く結合させる。
この回路は光子の吸収も可能で、量子ネットワーク内で相互接続を構築するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:45:26 GMT)
Assessing Out-of-Domain Language Model Performance from Few Examples [38.2] ドメイン外性能(OOD)を数ショットで予測するタスクに対処する。
数ショットの例でモデル精度をみると、このタスクのパフォーマンスをベンチマークする。
帰属に基づく要因がOODの相対モデルの性能のランク付けに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:45:26 GMT)
Probabilistic Integration of Object Level Annotations in Chest X-ray
Classification [38.0] 胸部X線画像における疾患分類のための新しい確率潜在変数モデルを提案する。
グローバルデータセット機能は、モデルの下位層で学習される。
詳細な専門的なオブジェクトレベルのアノテーションの具体的な詳細とニュアンスは、最終レイヤで学習されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:53:42 GMT)
Threshold Treewidth and Hypertree Width [37.9] 樹木幅と高木幅は、制約満足度(CSP)の文脈における構造パラメータとして非常に成功したことが証明されている。
ここでは、新しいしきい値の概念を通じて、木とハイパーツリーの幅を拡大する。
我々は、閾値木幅とハイパーツリー幅を計算するための効率的な理論的アルゴリズムと経験的アルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:53:59 GMT)
Fair Federated Learning via Bounded Group Loss [37.7] 本稿では,実証的公正なフェデレーション学習のための一般的なフレームワークを提案する。
我々は、有界群損失の概念を、群フェアネスに対する理論的に基底的なアプローチとして拡張する。
提案手法の収束保証と結果の正当性保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:57:27 GMT)
Amortized Inference for Heterogeneous Reconstruction in Cryo-EM [36.9] 低温電子顕微鏡(cryo-EM)は、タンパク質やその他の生命の構成要素の力学に関する洞察を提供する。
生物分子のポーズ、3次元構造、配座の不均一性を共同で推定するアルゴリズムの課題は未解決のままである。
この方法であるCryoFIREは、不動化フレームワークで未知のポーズを伴って、ab initioheregeneous Restructionを行う。
精度を損なうことなく、何百万もの画像を含むデータセットに対して、1桁のスピードアップを提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:06:38 GMT)
Is It Worth the (Environmental) Cost? Limited Evidence for the Benefits
of Diachronic Continuous Training [36.7] 継続的トレーニングによって、新たなイベントや事実、規範の変更について、言語モデルを教えることができます。
実際の下流のパフォーマンスや環境コストなど,継続的トレーニングのメリットを示す証拠は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:18:55 GMT)
Scaling Back-Translation with Domain Text Generation for Sign Language
Gloss Translation [36.4] 手話のグロス翻訳は、手話のグロスを音声のテキストに変換することを目的としている。
Back Translation (BT)は、ドメイン内の言語テキストを手話に翻訳することで、擬似並列データを生成する。
本稿では, Prompt ベースのドメインテキスト生成 (PGEN) 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:25:08 GMT)
Causality-driven Hierarchical Structure Discovery for Reinforcement
Learning [36.0] 因果型階層型強化学習フレームワークCDHRLを提案する。
我々はCDHRLが因果性駆動パラダイムによる探索効率を著しく向上させることを示した。
2D-MinecraftとEdenの2つの複雑な環境における結果から、CDHRLは因果性駆動パラダイムによる探索効率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） (Thu, 13 Oct 2022 12:42:48 GMT)
Feature-Proxy Transformer for Few-Shot Segmentation [35.9] Few-shot segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーション付きサポートサンプルが与えられた新しいクラスでセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを実行することを目的としている。
本稿では、線形分類ヘッドのセマンティッククラスを表すベクトルである「プロキシ」を特徴量変換器(FPTrans)法を提案する。
フレームワークは単純だが、FPTransは最先端デコーダ方式と同等に競合するFSS精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:22:27 GMT)
A Dual Control Variate for doubly stochastic optimization and black-box
variational inference [35.8] 両ソースからの勾配分散を両立させるために,デュアル制御バリアイトを提案する。
従来の分散低減手法と比較して,2倍の最適化問題を考慮に入れた場合,Dual Control Variateは実世界のアプリケ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） (Thu, 13 Oct 2022 18:36:20 GMT)
U-HRNet: Delving into Improving Semantic Representation of High
Resolution Network for Dense Prediction [35.8] HRNetのような既存の最先端フレームワークは、低解像度と高解像度の機能マップを並列に保持している。
我々は,U字型高分解能ネットワーク (U-HRNet) を開発した。
U-HRNetはHRNetのバックボーンの代替であり、複数のセマンティックセグメンテーションと深さ予測データセットを大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:25:45 GMT)
Differential Bias: On the Perceptibility of Stance Imbalance in
Argumentation [35.2] 絶対バイアス分類”が有望な目標かどうかを問う。
偏見のない文章と偏見のないテキストが主観的であるかどうかを判定する。
この種のバイアスモデルの前提条件は、人間がそもそも相対的なバイアスの差を知覚する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:48:07 GMT)
Can Demographic Factors Improve Text Classification? Revisiting
Demographic Adaptation in the Age of Transformers [34.8] 従来のNLPモデルでは,階層的要因を組み込むことで,様々なNLPタスクのパフォーマンスが一貫して向上することが示された。
事前学習したトランスフォーマーに外部知識を組み込むのに有効な3つの共通特殊化手法を用いる。
我々は、連続言語モデリングと動的マルチタスク学習を用いて、性別と年齢の人口動態の表現に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:16:27 GMT)
On the Efficient Implementation of High Accuracy Optimality of Profile
Maximum Likelihood [33.1] 我々の推定器はPML(Pop Profile-maximum-likelihood)に基づいており、様々な対称特性を推定するのに最適なサンプルである。
この結果は、達成可能な時間で$epsilon gg n-1/4$の前の最高精度閾値を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:52:15 GMT)
Frustratingly Easy Sentiment Analysis of Text Streams: Generating
High-Quality Emotion Arcs Using Emotion Lexicons [31.9] 感情のレキシコンの質とそれを用いて生成できる感情の弧の質との関係について検討する。
事例レベルでは著しく劣っているにもかかわらず、LexO法は数百の事例から情報を集約することで感情弧を生成するのに極めて正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:50:54 GMT)
Best Practices in the Creation and Use of Emotion Lexicons [31.9] 本稿では、Affective ComputingとAI Ethicsのアイデアと、感情レキシコンの作成と利用に関わる実践的および倫理的考察(ベストプラクティス)をまとめて紹介する。
ゴールは、読者(特に感情を扱う新しい人たち)が関連する情報を一箇所で見つけられるように、関連する考慮事項の包括的なセットを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:31:09 GMT)
An Empirical Study on Finding Spans [31.4] エンド・ツー・エンドの情報抽出システムのトレーニングに活用できるアプローチに着目する。
タスク特性を考慮せずに、すべての下流タスクをうまく解決できる銀の弾丸がないことを認識します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:15:48 GMT)
Large Language Models are few(1)-shot Table Reasoners [31.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト推論タスクを解くために、非常に優れた数ショット推論器である。
本稿では,LLMが数発の文脈内学習でテーブルタスクでどれだけうまく機能するかを理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:08:24 GMT)
Invariance-adapted decomposition and Lasso-type contrastive learning [31.0] 対照的な学習は、データ空間をすべての拡張とその補完に不変な空間に分解することができることを示す。
この分解は、citetcontent_isolateで導入されたものを一般化し、群の調和解析における周波数に類似した構造を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:30:12 GMT)
Visual Language Maps for Robot Navigation [30.3] ナビゲーションエージェントの視覚的観察に対する接地言語は、インターネットスケールのデータに基づいて事前訓練された市販の視覚言語モデルを用いて行うことができる。
実世界の3次元再構成により,事前学習した視覚言語特徴を直接融合する空間地図表現 VLMaps を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:37:38 GMT)
Inductive Logical Query Answering in Knowledge Graphs [30.2] 本研究では、新しいエンティティを含むグラフ上で推論を行う帰納的クエリ応答タスクについて検討する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた帰納的ノードと関係構造表現の2つのメカニズムを考案する。
実験により、帰納的モデルは、学習ノードよりも最大500%大きいグラフに一般化した未確認ノードに対して、推論時間で論理的推論を行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:53:34 GMT)
Darwinian Model Upgrades: Model Evolving with Selective Compatibility [29.9] BCTは、バックフィルをなくすために後方互換性のあるモデルアップグレードに向けた第一歩を提示する。
本稿では,DMU(Darwinian Model Upgrades)を提案する。
DMUは、新しい劣化を効果的に軽減し、新しい互換性を改善し、大規模検索システムにおいてより適切なモデルアップグレードパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:28:48 GMT)
Multiplane NeRF-Supervised Disentanglement of Depth and Camera Pose from
Videos [29.6] 本稿では,奥行きやカメラの微妙なアノテーションを使わずに,入力ビデオフレームを再構成するオートエンコーダ方式を提案する。
次に、デコーダは、奥行きエンコーダ特徴に基づいてマルチプレーンNeRF表現を構築し、推定カメラで入力フレームをレンダリングする。
モデルが学習されると、深度推定、カメラポーズ推定、単一画像の新規ビュー合成など、複数のアプリケーションに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:03:22 GMT)
Mass-Editing Memory in a Transformer [29.6] 我々は,多数の記憶を持つ言語モデルを直接更新する手法であるMEMITを開発した。
実験により, GPT-J (6B) と GPT-NeoX (20B) の関連性を数千まで拡張できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:55:53 GMT)
How (Not) To Evaluate Explanation Quality [29.4] タスクやドメインにまたがって適用される説明品質の望ましい特性を定式化する。
本稿では,今日の説明品質評価を制限する障害を克服するための実用的なガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:06:59 GMT)
ezCoref: Towards Unifying Annotation Guidelines for Coreference
Resolution [28.9] クラウドソーシングに優しいコア参照アノテーション方法論であるezCorefを,アノテーションツールと対話型チュートリアルで構築する。
ezCorefを使用して、既存の7つの英語コアデータセット(フィクション、ニュース、その他複数のドメイン)から240のパスを再注釈し、これらのデータセットで同じように扱われるケースのみをアノテータに教えます。
驚くべきことに、十分な品質のアノテーションはすでに達成可能であり(群衆と専門家のアノテーションの間では>90%の合意)、広範囲のトレーニングがなくても使えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:09:59 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） (Thu, 13 Oct 2022 05:41:45 GMT)
Dungeons and Dragons as a Dialog Challenge for Artificial Intelligence [28.6] 我々はD&Dを対話システムチャレンジとみなし、ゲーム内の次の会話のターンを生成し、対話履歴が与えられたゲームの状態を予測する。
約900のゲームで構成され、合計7000人のプレーヤー、80万の対話ターン、50万のダイスロール、58万の単語からなるゲームプレイデータセットを作成します。
我々は、大きな言語モデル(LM)を訓練し、異なる情報に基づいて次のゲームターンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:43:39 GMT)
Bootstrapping Multilingual Semantic Parsers using Large Language Models [28.3] 複数の言語にまたがって英語データセットを転送するTranslation-trainパラダイムは、タスク固有の多言語モデルをトレーニングする上で重要な要素である。
本稿では,多言語意味解析の課題を考察し,英語データセットを複数言語に翻訳する大規模言語モデル(LLM)の有効性と柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:34:14 GMT)
Task Grouping for Multilingual Text Recognition [28.0] Gumbel-Softmax を用いたタスクグループ化と代入モジュールを用いた多言語テキスト認識の自動手法を提案する。
MLT19の実験は、全てのタスクを結合し、タスクグループ化/分離のより良い構成を達成する全てのタスクを分離する中間的な基盤が存在するという我々の仮説に証拠を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:54:23 GMT)
GMP*: Well-Tuned Global Magnitude Pruning Can Outperform Most
BERT-Pruning Methods [27.8] 大規模言語モデルのための古典的な段階的プルーニング(GMP)ベースラインの性能を再検討する。
我々は、GMP* と呼ばれる単純で一般的な変種が一致し、時にはより複雑な最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:50:05 GMT)
ALIFE: Adaptive Logit Regularizer and Feature Replay for Incremental
Semantic Segmentation [27.8] 本研究では,学習対象を忘れることなく,新たなオブジェクト/スタッフカテゴリを継続的に認識するインクリメンタルセマンティックセマンティックセグメンテーション(ISS)の問題に対処する。
適応ロジット正規化器 (ALI) を導入し, モデルで新しいカテゴリをよりよく学習し, 従来のカテゴリの知識を維持した。
また,メモリ要求を大幅に低減するために,画像を直接ではなく特徴を記憶する機能リプレイ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:58:00 GMT)
Equal Improvability: A New Fairness Notion Considering the Long-term
Impact [27.7] EI(Equal Improvability)と呼ばれる新しい公正性の概念を提案する。
EIは、異なるグループ間で拒絶されたサンプルの潜在的受容率を等しくする。
提案したEI正規化アルゴリズムは、EIの観点から公平な分類器を見つけることを奨励することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:59:28 GMT)
Quantum error mitigation via matrix product operators [27.4] QEM(Quantum error mitigation)は、測定結果の誤差を反復実験やデータのポスト分解によって抑制することができる。
MPO表現は、より実験的なリソースを消費することなく、ノイズをモデル化する精度を高める。
我々の手法は、より量子ビットと深度の高い高次元の回路に適用できることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:25:24 GMT)
Pre-Avatar: An Automatic Presentation Generation Framework Leveraging
Talking Avatar [26.8] 本稿では,プレアバター(Pre-Avatar,Pre-Avatar)と呼ばれるシステムを提案する。
システムはまずターゲット話者の声をクローンし、音声を生成し、最後に適切な唇と頭部の動きを持つアバターを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:02:46 GMT)
3D GAN Inversion with Pose Optimization [26.1] 本稿では,カメラ視点と潜時符号を同時に推論し,マルチビューで一貫したセマンティック画像編集を可能にする一般化可能な3D GANインバージョン手法を提案する。
画像の再構成と編集を定量的かつ質的に行い、さらに2D GANベースの編集と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:06:58 GMT)
Summary on the ISCSLP 2022 Chinese-English Code-Switching ASR Challenge [25.7] ISCSLP 2022 CSASRチャレンジでは、TAL_CSASRコーパスとMagicData-RAMCコーパス、参加者向けの開発とテストセットの2つのトレーニングセットが提供された。
40以上のチームがこの挑戦に参加し、勝者チームは16.70%の混合誤差率(MER)をテストセットで達成した。
本稿では、データセット、関連するベースラインシステム、および要件を説明し、CSASRチャレンジ結果と提案システムで使用される主要なテクニックとトリックを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:26:45 GMT)
CS-Insights: A System for Analyzing Computer Science Research [25.5] 本稿では,計算機科学出版物を多視点から分析する対話型WebアプリケーションCS-Insightsについて述べる。
専用インターフェースでは、研究活動、生産性、アクセシビリティ、著者の生産性、会場の統計、興味のあるトピック、コンピュータサイエンスの研究が他の分野に与える影響を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:03:52 GMT)
Learning with Style: Continual Semantic Segmentation Across Tasks and
Domains [25.1] ドメイン適応とクラス増分学習はドメインとタスクの変数を別々に扱います。
我々は、入力空間とラベル空間のセマンティックシフトを考慮して、問題の両面に一緒に取り組みます。
提案手法は,タスクシフトとドメインシフトの両方で連続的なセマンティックセグメンテーションを扱うのに不十分であることを示す既存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） (Thu, 13 Oct 2022 13:24:34 GMT)
Jointly Reinforced User Simulator and Task-oriented Dialog System with
Simplified Generative Architecture [24.3] GPT-2ベースのダイアログシステム(DS)とエンドユーザシミュレータ(US)のオンライン強化学習は、これまで検討されていない。
本稿ではまず,GPT-2に基づくDSとUS用のSGA(Simplified Generative Architectures)を提案する。
提案するSGAを用いたDSは,MultiWOZ2.1上での最先端性能を実現し,学習と生成の両面で計算効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:57:17 GMT)
Improved Bounds on Neural Complexity for Representing Piecewise Linear
Functions [24.0] 修正線形単位を用いたディープニューラルネットワークは、連続的ピースワイド線形関数(CPWL)を表す。
最近の研究では、任意のCPWL関数を正確に表すために必要なニューロンの数は、ピースの数と指数関数的に増加するか、あるいは異なる線形成分の数の因子として指数関数的に増加すると推定されている。
本稿では、より厳密な境界を提案し、任意のCPWL関数に対してこれらの境界を満たすネットワークを見つけるための時間アルゴリズムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:58:41 GMT)
Visual Classification via Description from Large Language Models [23.9] 視覚言語モデル(VLM)は、様々な認識タスクにおいて有望な性能を示す。
本稿では,VLMを用いた分類のための代替フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:03:46 GMT)
Predictive Querying for Autoregressive Neural Sequence Models [23.9] 本稿では,ニューラル自己回帰シーケンスモデルにおける予測クエリの汎用型について紹介する。
このようなクエリは,基本構造ブロックの集合によって体系的に表現可能であることを示す。
我々はこの型を利用して新しいクエリ推定手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:35:42 GMT)
Dim-Krum: Backdoor-Resistant Federated Learning for NLP with
Dimension-wise Krum-Based Aggregation [23.5] NLPバックドアはCVよりも防御が難しい。
NLPタスクのための新しいフェデレーションアグリゲーションアルゴリズムDim-Krumを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:43:42 GMT)
Anonymizing Speech with Generative Adversarial Networks to Preserve
Speaker Privacy [22.8] 話者匿名化は、音声録音における音声を変化させることで話者の同一性を隠蔽することを目的としている。
これは一般的に、個人の保護とダウンストリームアプリケーションにおけるデータのユーザビリティとの間の、プライバシーとユーティリティのトレードオフが伴う。
本稿では,ワッサースタイン距離をコスト関数として生成した逆数ネットワークを用いて話者埋め込みを生成することで,この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:12:42 GMT)
GA-SAM: Gradient-Strength based Adaptive Sharpness-Aware Minimization
for Improved Generalization [22.5] Sharpness-Aware Minimization (SAM)アルゴリズムは、視覚タスクにおける最先端の一般化能力を示している。
SAMは、特にRNNのような劇的な変化を持つモデルにおいて、SAMを自然言語タスクに含めるのが困難である。
本稿では,GA-SAM(Adaptive Sharpness-Aware Minimization)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:44:10 GMT)
Condition-number-independent Convergence Rate of Riemannian Hamiltonian
Monte Carlo with Numerical Integrators [22.5] 我々は、$m制約のあるポリトープ上の$e-alphatopx$の形式での分布に対して、一般的に使用される$の族の収束率は、$leftVert alpharightVert$とポリトープの幾何学とは独立であることを示す。
これらの保証は、多様体と積分子のパラメータの項で$e-f(x)$という形の密度の収束率の一般境界に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:46:51 GMT)
Mining Causality from Continuous-time Dynamics Models: An Application to
Tsunami Forecasting [22.4] 本研究では,連続時間モデルから因果構造を抽出する機構を提案する。
我々は,動的モデルの入力層の重み付けによって因果構造を捕捉するモデルを訓練する。
本手法を津波予報という実世界の問題に適用し,正確な因果構造を特徴付けるのが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:11:55 GMT)
Relational Graph Convolutional Neural Networks for Multihop Reasoning: A
Comparative Study [22.4] マルチホップ質問回答(Multihop Question Answering)は、正しい答えを見つけるために推論のステップを必要とする複雑なタスクである。
本稿では, RGCNベースのマルチホップQAモデル, グラフ関係, ノード埋め込みについて検討し, WikiHopデータセット上でのマルチホップQA性能への影響を実証的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:41:37 GMT)
SODAPOP: Open-Ended Discovery of Social Biases in Social Commonsense
Reasoning Models [22.1] SODAPOP (Social bias Discovery from Answers about PeOPle) を提案する。
ソーシャル・コモンセンス・モデルを用いて、生成された気晴らしをスコアリングすることで、人口動態群とオープンな単語群の間のステレオタイプ的関連を明らかにすることができる。
また、脱バイアスモデル上でSODAPOPをテストし、複数の最先端脱バイアスアルゴリズムの限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:04:48 GMT)
Learning to Locate Visual Answer in Video Corpus Using Question [21.9] 本稿では,ビデオコーパス視覚応答のローカライゼーション(VCVAL)という新しいタスクを導入する。
本稿では,ビデオコーパス検索と視覚応答ローカライゼーションサブタスクを共同でトレーニングする,VCVALのためのクロスモーダル・コントラッシブ・グローバルスパン(CCGS)手法を提案する。
実験の結果,提案手法はビデオコーパス検索および視覚応答の局所化サブタスクにおいて,他の競合手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:48:51 GMT)
Delta-Closure Structure for Studying Data Distribution [21.7] 我々は、クロージャ作用素の一般化である$Delta$-closednessを導入し、$Delta$はクロージャによって誘導される部分順序において、クロージャ集合が上位近傍とどのように異なるかを測定する。
Delta$-class of equivalenceには最小値と最大値の要素が含まれており、データの背後にある分布を特徴付けることができます。
Delta$-class of equivalence with a high level showeds correlations among many attribute, which are supported by more observed when $Delta$ is large。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:50:27 GMT)
FontTransformer: Few-shot High-resolution Chinese Glyph Image Synthesis
via Stacked Transformers [21.7] 本稿では,高精度な中国語グリフ画像合成のための新しい数ショット学習モデルであるFontTransformerを提案する。
また、よりグリフ情報と事前知識をモデルに供給する新しい符号化方式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:53:19 GMT)
A Consistent and Differentiable Lp Canonical Calibration Error Estimator [21.7] ディープニューラルネットワークは校正が不十分で、自信過剰な予測を出力する傾向がある。
ディリクレ核密度推定に基づく低バイアス・トレーニング可能な校正誤差推定器を提案する。
提案手法はカーネルの自然な選択であり,他の量の一貫した推定値を生成するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:11:11 GMT)
Transformers generalize differently from information stored in context
vs in weights [21.7] トランスフォーマーモデルは、トレーニング中に重みに格納された情報と、推論時に「コンテキスト内」を提供する情報という、根本的に異なる2種類の情報を使用することができる。
これら2つの情報源の情報からトランスフォーマーの表現と一般化の仕方に異なる帰納バイアスが現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:06:09 GMT)
ComSearch: Equation Searching with Combinatorial Strategy for Solving
Math Word Problems with Weak Supervision [21.2] 本稿では,数学的に等価な方程式を除外して探索空間を圧縮できる戦略式 textbfComSearch を用いた新しい探索アルゴリズムを提案する。
本稿では,誤記数論理を持つ擬似ラベルのノイズについて検討し,擬似ラベルを識別するランキングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:25:22 GMT)
Learning to Efficiently Plan Robust Frictional Multi-Object Grasps [21.2] 実例を用いてニューラルネットワークをトレーニングし、堅牢なマルチオブジェクトグリップを計画する。
物理実験では、成功率は11.7%増加し、1時間あたりのピックは1.7倍増加し、8.2倍減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:51:22 GMT)
Closed-book Question Generation via Contrastive Learning [20.6] コントラスト学習モジュールと回答再構成モジュールを併用した新しいQGモデルを提案する。
提案手法を応用して,既存のクローズドブックQAシステムを改善する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:45:46 GMT)
Benchmarking Long-tail Generalization with Likelihood Splits [20.5] 本稿では,既存のデータセットを再分割することで,分布の尾に一般化する必要のある,挑戦的なベンチマークを作成する手法を提案する。
事前訓練された言語モデルによって低い確率で割り当てられた例をテストセットに配置し、よりありそうな例をトレーニングセットに配置する「Likelihood splits」を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:27:14 GMT)
A Large-Scale Annotated Multivariate Time Series Aviation Maintenance
Dataset from the NGAFID [20.4] 本報告では, 飛行記録とメンテナンスログデータを用いて, 部品の故障とメンテナンスの必要性を予測する。
28,935回の飛行で31,177時間の飛行データがあり、これは計画外のメンテナンスイベント2,111件に対して発生します。
飛行は前または後のように注釈付けされ、一部の飛行はメンテナンスの日に行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:43:02 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） (Thu, 13 Oct 2022 05:34:10 GMT)
Meta-Query-Net: Resolving Purity-Informativeness Dilemma in Open-set
Active Learning [19.6] 本稿では,2つの要因間の最適なバランスを適応的に見つける新しいMeta-Query-Net(MQ-Net)を提案する。
MQ-Netは最先端の手法に比べて20.14%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:11:16 GMT)
GLACIAL: Granger and Learning-based Causality Analysis for Longitudinal
Studies [19.3] 我々は「Granger and LeArning-based CausalIty Analysis for Longitudinal Studies」を意味するGLACIALを提案する。
GLACIALは個人を独立したサンプルとして扱い、ホールドアウト個体の平均予測精度を使用して因果関係の効果をテストする。
合成および実データに関する大規模な実験はGLACIALの有用性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:42:13 GMT)
A Bayesian Optimization Framework for Finding Local Optima in Expensive
Multi-Modal Functions [18.6] 本稿では,高コストで評価可能な目的関数に対する局所的・言語的ソリューションの集合を見つけるためのマルチモーダルBOフレームワークを開発する。
本稿では、マルチモーダル設定によく知られたBO取得関数の変種を導入し、提案フレームワークの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:10:13 GMT)
QuAnt: Quantum Annealing with Learnt Couplings [18.4] 我々はデータからQUBOフォームを導出するのではなく、勾配のバックプロパゲーションを通して学習する。
本稿では,グラフマッチングや2次元点雲のアライメント,3次元回転推定といった多種多様な問題に対する学習QUBOの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:59:46 GMT)
Augmentation for Learning From Demonstration with Environmental
Constraints [18.4] そこで本稿では,LfD (Learning from Demonstration) アプローチを導入する。
一つの人間のデモンストレーションから抽出したポリシーは、同じタイプの異なるメカニズムに一般化され、環境変動に対して堅牢である。
マルチDOFを用いた複雑なメカニズムに関する実世界の実験は、我々のアプローチが変化する環境におけるタスクを確実に達成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:22:20 GMT)
Predicting Fine-Tuning Performance with Probing [18.1] 本稿では,モデル開発に広く用いられているプロキシ信号を抽出するために,深部NLPモデルの探索の有用性について検討する。
基準値よりも40%$ -80%$小さい精度で微調整性能を予測するために,たった3つの試行テストの精度を利用することが可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:58:14 GMT)
The Fault in the Stars: Understanding Underground Incentivized Review
Services [18.1] 電子商取引市場に対するインセンティブ付きレビューのエコシステムは繁栄している。
一部のeコマース市場は、正直な高品質なレビューを求めるためのインセンティブ付きレビュープログラムをサポートしている。
売り手は、実際の顧客から偽の肯定的なレビューを依頼することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:00:03 GMT)
Improving Out-of-Distribution Generalization by Adversarial Training
with Structured Priors [17.9] サンプルワイド・アドバイザリ・トレーニング (AT) では, アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) の一般化が限定的に改善されていることを示す。
OOD-robustモデルのトレーニングのために,低ランク構造をもつ2つのAT変種を提案する。
提案手法は,経験的リスク最小化(ERM)とサンプルワイドATより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:37:42 GMT)
Measuring Zak phase in room-temperature atoms [17.9] 室温超放射率格子のスペクトルから幾何位相を抽出する手法を開発した。
超放射能格子のドップラー拡散吸収スペクトルにおいて、ワニエ・スタークはしご間の反交差からZak位相を直接測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:40:44 GMT)
Mean-field analysis for heavy ball methods: Dropout-stability,
connectivity, and global convergence [17.6] 本稿では,2層および3層からなるニューラルネットワークに着目し,SHBの解の性質を厳密に把握する。
有限幅ネットワークにおける平均場限界とSHBダイナミクスの間には,大域的最適度への収束性を示し,定量的な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:08:25 GMT)
Early Discovery of Disappearing Entities in Microblogs [17.2] 我々は、現実世界の変化、特にイベント、レストラン、サービスといった非永続的な実体の出現と消失に反応して意思決定を行う。
我々は,様々なエンティティを記載したマイクロブログから消失するエンティティをタイムリーに検出するタスクに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:52:56 GMT)
ROS-PyBullet Interface: A Framework for Reliable Contact Simulation and
Human-Robot Interaction [17.1] 信頼性の高いコンタクト/インパクトシミュレータPyBulletとロボットオペレーティングシステム(ROS)のブリッジを提供するフレームワークであるROS-PyBullet Interfaceを提案する。
さらに,シミュレーション環境でのヒューマン・ロボット・インタラクション(HRI)を促進するために,新たなユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:31:36 GMT)
NoMorelization: Building Normalizer-Free Models from a Sample's
Perspective [17.0] 我々は「NoMorelization」と呼ばれる正規化の単純かつ効果的な代替案を提案する。
NoMorelizationは2つのトレーニング可能なスカラーと0中心ノイズインジェクタで構成されている。
既存の主流正規化器と比較して、NoMorelizationは最高速度精度のトレードオフを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:04:24 GMT)
Bootstrap Advantage Estimation for Policy Optimization in Reinforcement
Learning [17.0] 本稿では,政策最適化のためのデータ拡張に基づく利点推定手法を提案する。
本手法では,ブートストラップの利点推定の計算にデータ拡張を用いる。
提案手法は,一般化された優位性推定よりも,ポリシと値損失を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:30:43 GMT)
Improving the Reliability for Confidence Estimation [17.0] 信頼度推定は、デプロイ中のモデルの予測出力の信頼性を評価することを目的としたタスクである。
これまでの研究は、信頼度推定モデルが持つべき2つの重要な特性を概説してきた。
信頼度推定モデルにおいて、両方の品質を同時に改善できるメタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:34:23 GMT)
LEAVES: Learning Views for Time-Series Data in Contrastive Learning [16.8] 時系列データのための学習ビュー(LEAVES)という,対照的な学習における時系列データのビュー生成を自動化するモジュールを提案する。
提案手法は, 合理的な視点の探索に有効であり, ベースラインよりも下流タスクを効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:18:22 GMT)
Empirical Evaluation of Data Augmentations for Biobehavioral Time Series
Data with Deep Learning [16.8] データ拡張(DA)は、生物行動時系列データに基づくディープラーニングモデルの成功のための重要なステップである。
まず, 生物行動時系列データに対する8つの基本的なDA手法を体系的に検討し, 3つのバックボーンを持つ7つのデータセットへの影響を評価する。
次に、より最近のDA手法を、新しいポリシーアーキテクチャを設計して、生物行動時系列データに適用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:40:12 GMT)
Utilizing supervised models to infer consensus labels and their quality
from data with multiple annotators [16.8] 分類のための実世界のデータは、しばしば複数のアノテータによってラベル付けされる。
このようなデータを推定するための簡単なアプローチであるCROWDLABを紹介します。
提案手法は,(1)-(3)に対して,多くの代替アルゴリズムよりも優れた推定値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:54:07 GMT)
Fast Optimization of Weighted Sparse Decision Trees for use in Optimal
Treatment Regimes and Optimal Policy Design [16.5] 本稿では,効率的な重み付き決定木最適化のための3つのアルゴリズムを提案する。
最初のアプローチでは、重み付き損失関数を直接最適化するが、大規模なデータセットでは計算的に非効率である傾向がある。
第二のアプローチは、より効率的にスケールし、重みを整数値に変換し、データ重複を使って重み付けされた決定木最適化問題を非重み付き(より大きい)問題に変換する。
より大きなデータセットにスケールする第3のアルゴリズムは、各データポイントをその重みに比例した確率でサンプリングするランダム化された手順を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:16:03 GMT)
Towards Multi-Agent Reinforcement Learning driven Over-The-Counter
Market Simulations [16.5] オーバー・ザ・カウンタ市場において,流動性提供者と流動性取扱業者が相互作用するゲームについて検討した。
深層強化学習主体のエージェントは、幅広いインセンティブに対して創発的な行動を学ぶ。
特に、流動性提供者は自然に、彼らのインセンティブの関数として、ヘッジとスカウイングのバランスをとることを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:06:08 GMT)
NeuralRoom: Geometry-Constrained Neural Implicit Surfaces for Indoor
Scene Reconstruction [16.5] 本稿では,2次元画像の集合から室内空間を再現するニューラルルームという新しいニューラルサーフェス再構成手法を提案する。
室内シーンのテクスチャのない領域を,ディテールの精度を維持しながら再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:04:22 GMT)
BLOX: Macro Neural Architecture Search Benchmark and Algorithms [16.3] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、多数の高性能ニューラルネットワークの設計に成功している。
NASは一般に計算集約的であるため、既存のほとんどのアプローチでは、単一のブロックの操作と位相構造を決定するために探索を制限している。
近年の研究では、モデル内のブロックが異なることができるマクロ検索空間が、より良い性能をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:06:39 GMT)
Searching for Better Database Queries in the Outputs of Semantic Parsers [16.2] 本稿では,テスト時に生成したクエリを評価する外部基準にアクセスできる場合を考える。
クエリがエラーなしに実行されることをチェックすることから、一連のテストでクエリを検証することまで、その基準は様々である。
我々は、最先端のセマンティクスにアプローチを適用し、異なるデータセットですべてのテストを通過する多くのクエリを見つけることができると報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:20:45 GMT)
Visual Reinforcement Learning with Self-Supervised 3D Representations [16.0] 運動制御のための3次元表現の自己教師型学習のための統一的な枠組みを提案する。
本手法は,2次元表現学習法と比較して,シミュレーション操作タスクにおけるサンプル効率の向上を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:59:55 GMT)
The Complexity of NISQ [15.8] NISQデバイスは、その計算能力を理解するために必須である。
本稿では、複雑性クラス $textsfNISQ $ を定義し、研究する。
3つのよく研究された問題に対して$textsfNISQ$のパワーを考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:58:32 GMT)
Weighted Distillation with Unlabeled Examples [15.8] ラベルなし例による蒸留は、ラベル付きデータの量を制限する設定において、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための一般的で強力な方法である。
本稿では, 蒸留訓練のパラダイムに合わせて, 学生の損失関数の再重み付けに基づいて, この問題に対処するための原則的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:08:56 GMT)
Low-resource Neural Machine Translation with Cross-modal Alignment [15.4] そこで我々は,すべての言語で共有空間を学習するクロスモーダル・コントラスト学習法を提案する。
実験結果とさらなる解析により,少数の画像・テキスト・ペアによる相互・言語間のアライメントを効果的に学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:15:43 GMT)
Mitigating Unintended Memorization in Language Models via Alternating
Teaching [15.1] 逐次モデリングにおける意図しない記憶を緩和するための新しい手法を提案する。
本手法では,プライバシが保護を希望する解離学習セットを複数の教員に指導する。
LibriSpeechデータセットの実験により,提案手法は優れたプライバシー保護結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:26:41 GMT)
SageMix: Saliency-Guided Mixup for Point Clouds [14.9] SageMixは、局所的な局所構造を保存するために、点雲のための塩分誘導ミキサである。
PointNet++では、3D Warehouse データセット (MN40) と ScanObjectNN の標準トレーニングよりも精度が 2.6% と 4.0% 向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:19:58 GMT)
Multilingual Zero Resource Speech Recognition Base on Self-Supervise
Pre-Trained Acoustic Models [14.9] 本稿では,事前学習モデルの使用を単語レベルのゼロリソース音声認識に拡張するための最初の試みである。
IPA音素の書き起こしで事前訓練されたモデルを微調整し、余分なテキストで訓練された言語モデルで復号する。
Wav2vec 2.0とHuBERTモデルの実験により、この手法は一部の言語で単語誤り率を20%以下に抑えることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:11:18 GMT)
Sample Efficient Dynamics Learning for Symmetrical Legged
Robots:Leveraging Physics Invariance and Geometric Symmetries [14.8] 本稿では,基礎となるロボットシステムにおける対称性を利用したダイナミクスの学習手法を提案する。
ベクトル空間における全てのデータを表す既存のフレームワークは、ロボットの構造化情報を考えるのに失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:57:46 GMT)
Mind the Labels: Describing Relations in Knowledge Graphs With
Pretrained Models [14.5] 我々は3つの大規模知識グラフから1,522個のユニークな関係の多種多様な集合を言語化するために,新しいデータセットを使用する。
D2T 生成のための PLM は未知のケースで失敗すると予想されるが、多種多様な関係ラベルで訓練されたモデルは、新規で目に見えない関係において驚くほど堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:38:52 GMT)
ConvTransSeg: A Multi-resolution Convolution-Transformer Network for
Medical Image Segmentation [14.5] ハイブリッドエンコーダ/デコーダセグメンテーションモデル(ConvTransSeg)を提案する。
特徴学習用エンコーダとして多層CNNと,セグメンテーション予測用デコーダとして対応する多層トランスフォーマーから構成される。
本手法は,モデル複雑度とメモリ消費率の低いDice係数と平均対称表面距離の測定値で最高の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:59:23 GMT)
Rethinking Annotation: Can Language Learners Contribute? [13.9] 本稿では,言語学習者がベンチマークデータセットにアノテーションを貢献できるかどうかを検討する。
我々は、英語、韓国語、インドネシア語という3つの言語、および4つのNLPタスク、感情分析、自然言語推論、名前付きエンティティ認識、機械読解を目標としている。
言語学習者、特に中級または上級の言語習熟度を持つ者は、追加資源の助けを借りてかなり正確なラベルを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:22:25 GMT)
A Novel Supervised Contrastive Regression Framework for Prediction of
Neurocognitive Measures Using Multi-Site Harmonized Diffusion MRI
Tractography [13.8] Supervised Contrastive Regression (SCR)は、回帰タスクにおけるコントラスト学習の完全な監視を可能にする、シンプルで効果的な方法である。
SCRは、連続回帰ラベルの絶対差を用いて教師付きコントラスト表現学習を行う。
SCRは、他の最先端手法と比較して、神経認知的スコア予測の精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:24:12 GMT)
Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering [13.7] マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。
複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分収束グラフを推定するために、新しい変分グラフ生成法を提案する。
単純なグラフエンコーダとマルチビュークラスタリングの目的を併用して,クラスタリングのためのグラフ埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:19:51 GMT)
PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning [13.7] 部分微分方程式(PDE)に基づく時間依存シミュレーションタスクのベンチマークスイートであるPDEBenchを紹介する。
PDEBenchは、コードとデータの両方で構成され、古典的な数値シミュレーションと機械学習ベースラインの両方に対して、新しい機械学習モデルのパフォーマンスをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:03:36 GMT)
You Can Have Your Data and Balance It Too: Towards Balanced and
Efficient Multilingual Models [13.6] 本稿では,教師の知識蒸留に基づく新しい多言語学習手法を提案する。
この設定では、言語に最適化された単言語教師モデルを利用する。
教師たちは、バランスの取れた(サブサンプル化された)データとともに、教師の知識を1人の多言語学生に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:19:36 GMT)
A Survey on Explainable Anomaly Detection [13.3] この研究は、最先端の説明可能な異常検出技術に関する包括的かつ構造化された調査を提供する。
本稿では,各説明可能な異常検出手法を特徴付ける主要な側面に基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:37:22 GMT)
Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With
Hidden Variables [13.3] 隠れ変数有向非巡回グラフに関連する因果モデルにおける因果効果の同定理論をよく研究した。
対応するアルゴリズムは、出力する関数を推定する複雑さのために、過小評価される。
単一処理と単一結果を含む集団レベルの因果効果の同定と推定のギャップを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:59:34 GMT)
Qubit-efficient simulation of thermal states with quantum tensor
networks [13.1] 相互作用する量子多体系の熱状態を変動的に生成するホログラフィック量子シミュレーションアルゴリズムを提案する。
本研究では,Quantinuumのトラップイオン量子プロセッサ上で,この手法の原理実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:42:56 GMT)
Knowledge-grounded Dialog State Tracking [12.6] 我々は,外部に符号化された知識に基づいて,対話状態の追跡を行う。
ダイアログのコンテキストに基づいて,様々な形態の関連知識を問い合わせる。
提案手法の強塩基性よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:34:08 GMT)
CNTN: Cyclic Noise-tolerant Network for Gait Recognition [12.6] 歩行認識は、歩行パターンを認識することによって個人を識別することを目的としている。
従来の歩行認識法のほとんどは、2つの暗記効果、すなわち外見の暗記とラベルのノイズの暗記により著しく劣化する。
初めてノイズゲイト認識が研究され、循環学習アルゴリズムを用いてサイクリックノイズ耐性ネットワーク(CNTN)が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:23:58 GMT)
DE-FAKE: Detection and Attribution of Fake Images Generated by
Text-to-Image Diffusion Models [12.3] 我々は,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルにより生成された偽画像の正当性に関する体系的な研究を開拓した。
視覚的モダリティのために、これらのテキスト・画像拡散モデルの偽画像が共通の手がかりを共有していることを示す普遍的検出を提案する。
言語的モダリティについて,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルの画像信頼度に及ぼすテキストキャプションの影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:08:54 GMT)
AccelAT: A Framework for Accelerating the Adversarial Training of Deep
Neural Networks through Accuracy Gradient [12.1] アドリヤトレーニングを利用して、悪意のある変更データに対する堅牢なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを開発する。
本研究の目的は、敵の攻撃に対して堅牢なDNNモデルの迅速な開発を可能にするために、敵の訓練を加速することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:31:51 GMT)
Joint Reasoning on Hybrid-knowledge sources for Task-Oriented Dialog [12.1] 本稿では,SeKnow が作成した MutliWOZ ベースのデータセットの修正版について述べる。
事前訓練された言語モデルを利用する最近の作業に合わせて、知識ソースをクエリするタスクのプロンプトを使用してBARTベースのモデルを微調整する。
我々は,本モデルが知識モダリティ(情報源)の摂動に頑健であり,構造化知識と非構造化知識とを融合して応答を生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:49:59 GMT)
Behavior Cloned Transformers are Neurosymbolic Reasoners [12.1] 本研究では,シンボルモジュールの情報を用いた対話型エージェントの強化手法について検討する。
テキストゲームでエージェントの能力をテストする -- エージェントの多段階推論能力を評価するためのベンチマークに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:54:33 GMT)
Reliable quantum kernel classification using fewer circuit evaluations [12.0] 本稿では,データセット上の分類の堅牢性や信頼性を特徴付ける適切な性能指標を提案する。
元の支持ベクトルマシンのロバストな定式化により,量子計測の回数を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:48:23 GMT)
A Stream Learning Approach for Real-Time Identification of False Data
Injection Attacks in Cyber-Physical Power Systems [11.9] 提案フレームワークは,偽データインジェクション攻撃を動的に検出し,分類する。
取得した情報を用いて制御信号を検索する。
このフレームワークは、セントラル・ニューヨーク・パワー・システムから取得した実世界のデータに基づいて評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:53:01 GMT)
Variance-Aware Estimation of Kernel Mean Embedding [11.9] RKHSの分散情報を利用して収束を高速化する方法を示す。
このような情報が未知の事前情報であっても、効率的にデータから推定できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:58:06 GMT)
Global Explainability of GNNs via Logic Combination of Learned Concepts [11.7] 我々はGLGExplainer (Global Logic-based GNN Explainer)を提案する。
GLGExplainerは、正確で人間の解釈可能なグローバルな説明を提供する。
抽出された公式はモデル予測に忠実であり、モデルによって学習された時に誤った規則に関する洞察を提供する点である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:30:03 GMT)
Real Spike: Learning Real-valued Spikes for Spiking Neural Networks [11.6] 脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動でエネルギー効率のよい特徴により、最近ますます注目を集めている。
本稿では,SNNがパラメータを効果的に削減し,推論効率を向上するウェイトシェアリング機構の恩恵を受けない可能性について論じる。
この仮定により、Real Spikeと名付けられたSNNのトレーニング推論デカップリング手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:45:50 GMT)
COLLIDER: A Robust Training Framework for Backdoor Data [11.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
敵は、トリガーをインストールすることで、そのような攻撃でトレーニングデータのいくつかを毒する。
最近、悪意のあるバックドアDNNを検出するための様々なアプローチが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:48:46 GMT)
Reinforcement Learning with Unbiased Policy Evaluation and Linear
Function Approximation [11.3] マルコフ決定プロセスを制御するためのシミュレーションベースのポリシーイテレーションの変種に対して,性能保証を提供する。
第一のアルゴリズムは最小二乗アプローチを伴い、各反復において、特徴ベクトルに関連する新しい重みの集合が少なくとも二乗によって得られる。
第2のアルゴリズムは、最小二乗解への勾配降下を数ステップ行う2段階の近似アルゴリズムを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:16:19 GMT)
Generalized Inter-class Loss for Gait Recognition [11.2] 歩行認識は、遠隔操作で非協調的に行うことのできるユニークな生体計測技術である。
それまでの歩行作業は、クラス間の分散を制限することの重要性を無視しながら、クラス内の分散を最小化することに焦点を当てていた。
サンプルレベルの特徴分布とクラスレベルの特徴分布の両方からクラス間の分散を解消する一般化されたクラス間損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:44:53 GMT)
Multi-Angle QAOA Does Not Always Need All Its Angles [11.1] そこで本研究では,Ma-QAOAが使用するパラメータ数を削減するために,解の質を低下させることなく,対称性を利用できることを示す。
ランダムパラメータ削減戦略が性能を著しく低下させることを示すことで,対称性の中心的な役割を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:49:23 GMT)
Sustainable Online Reinforcement Learning for Auto-bidding [10.7] 最先端の自動入札ポリシーは、通常、広告主に代わってリアルタイム入札を生成するために強化学習(RL)アルゴリズムを活用する。
安全上の懸念から,RASで発生した履歴データに基づいて構築されたオフライン仮想広告システム(VAS)では,RLトレーニングプロセスが実行可能であると考えられた。
本稿では、VASとRASの間には大きなギャップがあることを論じ、RALトレーニングプロセスはオンラインとオフラインの整合性の問題に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:17:20 GMT)
Behavioral graph fraud detection in E-commerce [10.6] 本稿では,ユーザ行動の類似性に基づくトランザクションリンクを確立するための,行動バイオメトリクスに基づく新しい手法を提案する。
我々の知る限り、グラフ埋め込みアプリケーションで類似性に基づくソフトリンクが使用されるのはこれが初めてである。
本実験は,類似性に基づく行動グラフから学習した埋め込み特徴が,ベースライン不正検出モデルにおいて顕著な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:47:09 GMT)
Why self-attention is Natural for Sequence-to-Sequence Problems? A
Perspective from Symmetries [10.4] 自己意図に類似した構造は、対称性の観点から多くのシーケンス・ツー・シーケンス問題を学ぶのに自然であることが示される。
本稿では,Seq2seq問題の対象関数を表すのに,自己注意に類似したネットワーク構造が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:10:48 GMT)
AMP: Automatically Finding Model Parallel Strategies with Heterogeneity
Awareness [10.2] 我々は,モデル並列実行戦略を自動的に導出するAMPを開発する。
パブリッククラウドから人気のモデルとクラスタのセットアップでAMPを評価します。
AMPは、最先端のモデル並列システムよりも1.54倍と1.77倍高いスループットの戦略を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:55:28 GMT)
Policy Gradient With Serial Markov Chain Reasoning [10.2] 我々は,強化学習における意思決定を反復的推論プロセスとして行う新しい枠組みを導入する。
従来のRLには本質的に欠落しているいくつかの有用な特性があることを示す。
提案アルゴリズムは,人気の高いMujocoおよびDeepMind Controlベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:15:29 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） (Thu, 13 Oct 2022 00:18:55 GMT)
Deep Clustering With Consensus Representations [10.1] 異種クラスタリングにおけるコンセンサス表現の学習という概念を導入し,コンセンサスクラスタリングにアプローチする新しい概念を提案する。
複数の異種クラスタリングアルゴリズムの表現とクラスタリング結果を共同で改善する,最初のディープクラスタリング手法であるDECCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:40:48 GMT)
PP-StructureV2: A Stronger Document Analysis System [9.8] 大量の文書データは、テキスト情報のない原画像のような構造化されていない形で存在する。
本稿では、レイアウト情報抽出とキー情報抽出という2つのサブシステムを含むPP-StructureV2を提案する。
上記のモデルとコードは、すべてGitHubリポジトリPaddleOCRでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:11:59 GMT)
Decoding Visual Neural Representations by Multimodal Learning of
Brain-Visual-Linguistic Features [9.8] 本稿では,脳-視覚-言語的特徴の多モーダル学習を用いたBraVLと呼ばれる汎用的ニューラルデコーディング手法を提案する。
マルチモーダル深部生成モデルを用いて,脳,視覚,言語的特徴の関係をモデル化することに注力する。
特に、BraVLモデルは、様々な半教師付きシナリオの下でトレーニングでき、余分なカテゴリから得られる視覚的特徴とテキスト的特徴を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:49:33 GMT)
MAPL: Parameter-Efficient Adaptation of Unimodal Pre-Trained Models for
Vision-Language Few-Shot Prompting [9.7] 凍結した未学習の単調モデルを再使用する,単純かつパラメータ効率のよいMAPLを提案する。
MAPLは、アライメントされた画像テキストデータを用いて、ユニモーダルモデルの表現空間間の軽量なマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:02:23 GMT)
Generalised Mutual Information for Discriminative Clustering [9.6] この10年で、ディープクラスタリングの成功は、ニューラルネットワークをトレーニングするための教師なしの目的として相互情報(MI)に大きく関与した。
本稿ではまず,MIの最大化がクラスタの充足に寄与しないことを示す。
本稿では、教師なしニューラルネットワークトレーニングのためのメトリクスセットである一般化相互情報(GEMINI: Generalized mutual information)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:32:23 GMT)
Reducing Annotation Effort by Identifying and Labeling Contextually
Diverse Classes for Semantic Segmentation Under Domain Shift [9.5] フレームが与えられた場合、モデルが正確に予測することが最も難しいクラスの集合を識別するADA戦略を提案する。
これらの「ハード」クラスの集合は文脈依存であり、典型的にはフレームによって異なることを示し、アノテートされた場合、モデルはより一般化される。
GTAの66.6 mIoUをCityscapesのデータセットに4.7%のアノテーション予算で達成し、MADAの64.9 mIoUを5%のアノテーションで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:23:47 GMT)
Data augmentation on-the-fly and active learning in data stream
classification [9.4] 予測モデルをオンザフライでトレーニングする必要性が高まっている。
学習モデルは、アクティブな学習予算を増やすことなく、より多くのラベル付きデータにアクセスすることができる。
Augmented Queuesは、学習の質とスピードに関して、パフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:57:08 GMT)
Self-Supervised Learning of Linear Precoders under Non-Linear PA
Distortion for Energy-Efficient Massive MIMO Systems [9.3] 大規模多重入力多重出力(MIMO)システムは通常、線形パワー増幅器(PA)を前提として設計される。
しかしながら、PAは典型的には、飽和点近くで作動するときに最もエネルギー効率が良く、非線型歪みを引き起こす。
本研究では,チャネル行列とプリコーディング行列とのマッピングをニューラルネットワーク(NN)で学習し,この非線形歪みの存在を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:48:50 GMT)
OOOE: Only-One-Object-Exists Assumption to Find Very Small Objects in
Chest Radiographs [9.2] 管や様々な解剖学的構造のような多くの異物は、胸部X線全体と比較して小さい。
我々は,胸部X線写真中の小さなランドマークを局所化する深層ネットワークの能力を向上させるため,単純で効果的なOOOE(Only-One-Object-Exists)の仮定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:37:33 GMT)
Smooth Calibration, Leaky Forecasts, Finite Recall, and Nash Dynamics [8.9] 本稿では,近隣の予測と組み合わせることで,予測器の良さを測るキャリブレーションスコアを円滑に評価することを提案する。
決定論的手続きによってスムーズな校正が保証されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:34:55 GMT)
Forecast Hedging and Calibration [8.9] 我々は予測ヘッジの概念を開発し、予測されたトラック記録が改善できることを保証するために予測を選択する。
これにより、全てのキャリブレーション結果が同じ単純な引数で得られ、一方、それらが使用する予測ヘッジツールによって区別される。
その他のコントリビューションとしては、継続的なキャリブレーションの定義の改善、長期にわたってナッシュリリアをもたらすゲームダイナミクス、既知のすべての手順よりも単純なバイナリイベントの予測手順などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:48:25 GMT)
Noise can be helpful for variational quantum algorithms [8.8] サドル点は一階勾配勾配アルゴリズムにとって重要な課題である。
本研究では,サドル点問題を変分アルゴリズムで自然に回避できることを示す。
変動アルゴリズムの自然性は、厳密なサドル点を避けるのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:39:41 GMT)
Learning Driving Policies for End-to-End Autonomous Driving [8.7] 我々は3つのRGBカメラを組み込んだフレームワークを提案し、人間の視野と文脈表現のためのトップダウン意味情報を模倣した。
提案手法の有効性は, CARLAシミュレータを用いて実験的に評価され, 最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:56:20 GMT)
Unsupervised MRI Super-Resolution Using Deep External Learning and
Guided Residual Dense Network with Multimodal Image Priors [8.7] 人間の解剖学の単純な知識に基づく教師なし画像超解像手法を提案する。
本稿では,高分解能画像の高分解能化を目的として,ガイド付き深部畳み込みニューラルネットワークを用いた高密度ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:21:32 GMT)
Over-the-Air Computation Based on Balanced Number Systems for Federated
Edge Learning [8.2] 実数値パラメータの集合の平均は、数値の集合に基づいて数値の勾配を用いて計算できることを示す。
提案手法をFEELでAAMと併用した場合, 実験精度は不均一なデータ分布に対して最大98%に達することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:21:10 GMT)
TiDAL: Learning Training Dynamics for Active Learning [8.2] ラベルのないデータの不確実性を定量化するために,TiDAL(Training Dynamics for Active Learning)を提案する。
全ての大規模未ラベルデータのTDを追跡することは現実的ではないため、TiDALはラベル付きデータのTDを学習する追加の予測モジュールを使用する。
我々のTiDALは、最先端のAL手法と比較して、バランスの取れたベンチマークデータセットとバランスの取れていないベンチマークデータセットの両方で、より良い、あるいは同等のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:54:50 GMT)
Transfer Learning on Electromyography (EMG) Tasks: Approaches and Beyond [8.2] 本調査は,EMG関連分析における既存の転写学習手法の生物学的基礎に関する知見を提供することを目的としている。
まず,筋の生理構造と筋電図生成機構を紹介する。
既存の研究成果を,データベース,モデルベース,トレーニングスキームベース,敵ベースに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:41:11 GMT)
Action Matching: A Variational Method for Learning Stochastic Dynamics
from Samples [7.9] Action Matchingは、各タイミングでサンプルをモデル化することなく、サンプルを時間内に移動させるメカニズムを学習する。
本稿では, 生成モデル, 超解像, カラー化, インパインティングなどのコンピュータビジョンタスクにおいて, アクションマッチングがどのように使用できるかを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:49:48 GMT)
Secure Multiparty Computation for Synthetic Data Generation from
Distributed Data [7.4] 関連データへのアクセスに関する法的および倫理的な制限は、健康、金融、教育といった重要な領域におけるデータ科学の研究を阻害する。
既存のアプローチでは、データ保持者は信頼されたキュレーターに生データを供給し、それを合成データ生成の燃料として利用する。
本稿では,データ保持者が暗号化されたデータのみを差分プライベートな合成データ生成のために共有する,最初のソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:09:17 GMT)
Vote'n'Rank: Revision of Benchmarking with Social Choice Theory [7.2] 本稿では,社会的選択論の原理に基づき,マルチタスクベンチマークにおけるシステムランキングの枠組みであるVote'n'Rankを提案する。
いくつかのMLサブフィールドにおいて,ベンチマークに関する新たな洞察を引き出すために,我々の手法を効率的に活用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:12:16 GMT)
Finding Islands of Predictability in Action Forecasting [7.2] 将来のアクションシーケンスは1つの抽象化レベルではなく、変数でより正確にモデル化されていることを示す。
本稿では,ベイズニューラルネットワークと階層的畳み込みセグメンテーションモデルを組み合わせて,将来の行動を正確に予測し,抽象化レベルを最適に選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:01:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning-based Rebalancing Policies for Profit
Maximization of Relay Nodes in Payment Channel Networks [7.2] 本研究では, 海底スワップの再バランス手法を用いて, リレーノードが手数料から利益を最大化する方法について検討した。
我々は,すべての再バランスポリシに対して時間とともにノードの運命の問題を定式化し,Deep Reinforcement Learningベースの再バランスポリシを設計することによって最適解を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:11:10 GMT)
On the calibration of underrepresented classes in LiDAR-based semantic
segmentation [7.1] この研究は、LiDARに基づくセマンティックセグメンテーションのためのモデルの信頼性性能のクラスワイズ評価に焦点を当てる。
3つのセマンティックセグメンテーションモデルのキャリブレーション能力と異なるアーキテクチャ概念を比較した。
クラスの予測性能とキャリブレーション品質の依存性を識別し,記述することにより,安全クリティカルなアプリケーションに対するモデル選択と改善を容易にすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:49:24 GMT)
Machine Generated Text: A Comprehensive Survey of Threat Models and
Detection Methods [7.0] 自然言語生成(NLG)は、人間が作成したテキストと区別が難しい機械生成テキストを生み出している。
強力なオープンソースモデルは無償で利用可能であり、生成モデルへのアクセスを民主化するユーザフレンドリーなツールが急増している。
機械生成テキストの検出は、NLGモデルの悪用を減らすための重要な対策である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:46:14 GMT)
A Direct Approximation of AIXI Using Logical State Abstractions [6.6] 本稿では,強化学習エージェントに対するベイズ最適性の概念である AIXI と論理状態抽象化の実践的統合を提案する。
状態抽象化を形成するための機能の適切なサブセットを選択するという問題に対処する。
その後、抽象状態列上のコンテキストツリー重み付けの適切な一般化を用いて、厳密なベイズモデル学習が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:30:56 GMT)
CLASP: Few-Shot Cross-Lingual Data Augmentation for Semantic Parsing [6.2] CLASPはAlexaTM 20Bから合成データを生成し、モデルのトレーニングセットを40倍小さくする(500Mパラメータ)。
低リソース環境での2つのデータセットを評価する。348例または16例の実例を含む英語PIZZAと、トレーニングデータが英語でのみ利用できるmTOPクロスランガルゼロショットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:01:03 GMT)
MTEB: Massive Text Embedding Benchmark [6.0] セマンティックテキストの類似性に対する最先端の埋め込みがクラスタリングや再ランク付けといった他のタスクにも同じようにうまく適用できるかどうかは不明だ。
Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)は、56のデータセットと112の言語をカバーする8つの埋め込みタスクにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:42:08 GMT)
Constructing Natural Language Explanations via Saliency Map
Verbalization [6.0] サージェンシマップは、重要な入力特徴を特定することによって、ニューラルネットワークの予測を説明することができる。
自然言語の説明(NLE)は柔軟であり、受信者の期待に合わせることができる。
両手法の利点を相乗効果マップの動詞化により組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:48:15 GMT)
Transfer Deep Reinforcement Learning-based Large-scale V2G Continuous
Charging Coordination with Renewable Energy Sources [6.0] 再生可能エネルギーと電力グリッドの安定性を高めるため,V2G技術と大規模スケジューリングアルゴリズムを開発した。
本稿では, 連続充電/放電協調戦略のための深部強化学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:21:55 GMT)
Consistency and Accuracy of CelebA Attribute Values [5.9] この研究領域で最も広く使われているデータセットであるCelebAでは、5,068個の顔が重複している。
個々の属性は5,068個の重複のうち10から860個の値に矛盾していることがわかった。
MSO属性値の修正版を作成し、元の値と修正された値を用いて生成された分類モデルを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:02:26 GMT)
Noise Audits Improve Moral Foundation Classification [5.8] 道徳は文化、アイデンティティ、感情において重要な役割を果たす。
近年の自然言語処理の進歩により、テキストで表される道徳的価値を大規模に分類することが可能であることが示されている。
モラル分類は、テキストのモラル表現をラベル付けするために人間のアノテータに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:37:47 GMT)
A Relational Macrostate Theory Guides Artificial Intelligence to Learn
Macro and Design Micro [5.8] 複素系の高次元性、非線型性、創発性は一般法則の特定に挑戦する。
本稿では,2つの相互予測観測の対称性からマクロ状態を定義する新しいリレーショナルマクロステート理論(RMT)を提案する。
本稿では,マイクロステートの逆設計に我々のフレームワークをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:41:27 GMT)
Exploiting Mixed Unlabeled Data for Detecting Samples of Seen and Unseen
Out-of-Distribution Classes [5.6] 現実世界のアプリケーションでは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠であり、近年注目を集めている。
既存のOOD検出方法は、多くのラベル付きIn-Distribution(ID)データを必要とするため、大量のラベル付けコストが発生する。
本稿では,限られたラベル付きデータと豊富なラベル付きデータが利用可能な,より現実的なシナリオに焦点を当てる。
混合ラベル付きデータから潜在的なIDとOODサンプルを適応的に選択する適応型In-Out-Aware Learning(AIOL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:34:25 GMT)
Hybrid Quantum-Classical General Benders Decomposition Algorithm for
Unit Commitment with Multiple Networked Microgrids [5.6] マルチネットワークマイクログリッド(UCMNM)によるユニットコミットは、典型的な混合整数非線形プログラミング問題である。
一般化ベンダー分解アルゴリズム(GBDA)フレームワークに量子コンピューティングを導入する。
プライバシー保護と独立意思決定のために、HQC-GBDAはUCMNM問題をマスター問題と一連のサブプロブレムに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:26:27 GMT)
Few-Shot Visual Question Generation: A Novel Task and Benchmark Datasets [5.5] 本稿では,Few-Shot Visual Question Generation (FS-VQG)タスクを提案する。
FS-VQGタスクのメタラーニングと自己教師型戦略に基づく,既存のVQGアプローチと,一般的な数ショットソリューションの評価を行った。
私たちの実験から重要な発見がいくつか出てきました。これは、数ショットのビジョンと言語生成タスクにおいて、現在のモデルの限界に光を当てたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:01:15 GMT)
Hate-CLIPper: Multimodal Hateful Meme Classification based on
Cross-modal Interaction of CLIP Features [5.4] 憎しみを込めたミームはソーシャルメディアの脅威になりつつある。
憎しみに満ちたミームを 検出するには 視覚情報とテキスト情報の両方を 慎重に考慮する必要がある
本稿では,Hate-CLIPperアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:20:23 GMT)
Personalized Federated Hypernetworks for Privacy Preservation in
Multi-Task Reinforcement Learning [5.4] 我々はPersonalized Federated Hypernetworks(PFH)の強化学習(RL)への最初の応用を開発した。
PFHは教師付き学習ベンチマーク以上には実証されていないので、PFHを重要な領域、すなわちエネルギー需要応答に対するRL価格設定に適用する。
エージェントが複数のマイクログリッドにまたがって分割される場合、各マイクログリッド内でエネルギー消費データをプライベートにしておく必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:11:12 GMT)
Counterfactual Multihop QA: A Cause-Effect Approach for Reducing
Disconnected Reasoning [5.3] マルチホップQAでは、質問に答えるために複数のサポート事実を推論する必要がある。
本稿では, 因果効果を低減し, 因果効果を低減できる新しいマルチホップQAを提案する。
本手法は,真のマルチホップ推論により,HotpotQA上でのSupp$_s$スコアの5.8%高得点を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:21:53 GMT)
The Random-Bond Ising Model and its dual in Hyperbolic Spaces [5.3] 密閉双曲面上でのランダムボンドイジングモデル(RBIM)の熱力学特性を解析した。
また、障害のない場合、Kramers-Wannier双対性を介してRBIMと関連するモデルである二重RBIMを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:53:06 GMT)
On the Theoretical Equivalence of Several Trade-Off Curves Assessing
Statistical Proximity [4.6] 高精度リコール(PR)曲線,ローレンツ曲線,レシーバ動作特性(ROC)曲線,およびR'enyi発散フロンティアの特別な場合の4つの曲線の統一を提案する。
さらに、領域適応境界の導出を伴うPR/ローレンツ曲線間のリンクについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:32:19 GMT)
Quantification of entanglement with Siamese convolutional neural
networks [4.6] 我々は、絡み合いの存在を認識し予測できる畳み込み層からなるモデルを構築します。
合成データセット上でモデルをトレーニングすることで、モデルの精度が異なり、そのような状態を検出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:17:55 GMT)
How to Train Vision Transformer on Small-scale Datasets? [4.6] 畳み込みニューラルネットワークとは対照的に、Vision Transformerには固有の帰納バイアスがない。
自己教師付き帰納バイアスは,小規模データセットから直接学習可能であることを示す。
これにより、大規模な事前トレーニングやモデルアーキテクチャの変更、損失関数を必要とせずに、これらのモデルをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:59:19 GMT)
Classification by estimating the cumulative distribution function for
small data [4.3] 与えられたデータの条件付き確率関数を推定して分類問題を考察する。
新しい予測リスク推定の主な特徴は、入力空間の分布に対するリスクを測定することである。
新たなメカニズムに基づく分類モデルと分類評価指標が従来のものと異なる点に留意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:55:16 GMT)
Efficient broadband frequency conversion via shortcut to adiabaticity [4.3] 本稿では, 様々なショートカット・ to・アディバチティ(STA)技術を用いた効率的な周波数混合法の比較研究について述べる。
本研究では,周期的な極性結晶のポーリング構造を適切に設計することで,総和周波数を生成することができることを示す。
本手法は, 温度変化と信号周波数に対するプロセスのロバスト性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:01:35 GMT)
Multi-Task Meta Learning: learn how to adapt to unseen tasks [4.3] 本研究の目的は,MTL(Multi-Task Learning)とメタ学習という2つの学習パラダイムを統合することである。
メタ学習を用いた単一タスク学習と比較してMTLを向上させる手法として,マルチタスクメタ学習(MTML)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:59:54 GMT)
An efficient combination strategy for hybird quantum ensemble classifier [4.3] 機械学習では、限られた特徴空間から高い堅牢性と強力な一般化能力を持つモデルを学習する方法が難しい問題である。
アンサンブルラーニング(EL)の鍵は、基礎学習者のパフォーマンスと組み合わせ戦略の選択という2つの側面にある。
本稿では,量子と古典の利点を組み合わせたハイブリッドELフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:51:08 GMT)
An $\alpha$-regret analysis of Adversarial Bilateral Trade [4.2] 我々は、売り手と買い手のバリュエーションが完全に任意であるシーケンシャルな二国間取引を調査する。
我々は、社会福祉よりも近づきにくい貿易からの利益を考えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:57:30 GMT)
An Experiment Design Paradigm using Joint Feature Selection and Task
Optimization [4.2] 本稿では,データ駆動型タスク固有実験設計のためのサブサンプリングパラダイムを提案する。
また、人口管理選抜(FS)における新しい方法も提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:36:24 GMT)
Overlooked Video Classification in Weakly Supervised Video Anomaly
Detection [4.2] 本稿では,BERT や LSTM を用いた映像分類管理の能力について検討する。
このBERTまたはLSTMにより、ビデオの全スニペットのCNN機能は、ビデオ分類に使用できる単一の機能に集約できる。
このシンプルだが強力なビデオ分類監督は、MILフレームワークに組み合わされ、3つの主要なビデオ異常検出データセットすべてに対して、驚くほどのパフォーマンス改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:00:22 GMT)
Forces are not Enough: Benchmark and Critical Evaluation for Machine
Learning Force Fields with Molecular Simulations [4.1] 分子動力学(MD)シミュレーション技術は様々な自然科学応用に広く用いられている。
ますます、機械学習(ML)力場(FF)モデルは、ab-initioシミュレーションに取って代わり始めている。
我々は、最先端(SOTA)ML FFモデルの集合をベンチマークし、特に、一般的にベンチマークされる力の精度が、関連するシミュレーション指標とうまく一致していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:59:03 GMT)
Direct observation of hydrodynamization and local prethermalization [3.9] 流体力学は局所熱平衡が確立されるずっと前に相対論的重イオン衝突実験を正確に記述する。
この予期せぬ急激な急激な流体力学の開始は、最も速い時間スケールで起こるもので、ハイドロダイナミゼーション( hydrodynamization)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:43:09 GMT)
Classical model emerges in quantum entanglement: Quantum Monte Carlo
study for an Ising-Heisenberg bilayer [3.8] 層内強磁性(FM)アイシング結合と反強磁性ハイゼンベルク相互作用を持つ2層正方格子上のスピン-1/2$モデルについて検討した。
g_c=3.045(2)$で起こる連続量子相転移は、大規模シミュレーションによって研究される。
量子絡み合うハミルトニアンは、量子ゆらぎのない純粋古典イジングモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:11:29 GMT)
Deep reinforcement learning for automatic run-time adaptation of UWB PHY
radio settings [3.8] 本稿では,信頼性の高いUWB通信の実現,パケット受信率(PRR)の最大化,エネルギー消費の最小化を目的とした深層Q-ラーニング手法を提案する。
その結果, 動的オフィス環境における固定PHY設定に比べて14%のエネルギーしか使用せず, 高い平均PRRを実現し, レンジ誤差を低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:47:12 GMT)
A Systematic Review of Machine Learning Techniques for Cattle
Identification: Datasets, Methods and Future Directions [3.8] 本稿では,視覚に基づく牛の識別の体系的文献レビュー(SLR)を行う。
このSLRは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)を用いて、牛の識別に関する研究を識別し、分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:10:12 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Fully-Connected Layers for Low-Data
Regimes [3.7] 少数のデータから一般化する枠組みを提案する。
完全に接続されたレイヤで最新のCNNを強化し、このアーキテクチャ変更が低データ体制にもたらす大きな影響を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:32:21 GMT)
Meta-learning Based Short-Term Passenger Flow Prediction for
Newly-Operated Urban Rail Transit Stations [3.7] 本稿では,Meta-LSTM(Meta Long Short-Term Memory Network)というメタラーニング手法を提案する。
メタLSTM(メタLSTM)は、中国・南京、杭州、北京の地下鉄網に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:27:28 GMT)
Incorporating Context into Subword Vocabularies [3.2] SaGeは、語彙生成フェーズでコンテキスト化されたシグナルを焼くことによって、下流での使用のためにサブワードを調整するトークンライザである。
SaGeはトークンコンテキストの凝集性を維持するために、現在の広く普及しているトークン化ツールよりも優れた仕事をしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:22:59 GMT)
Imaginary time evolution with quantum nondemolition measurements:
multi-qubit interactions via measurement nonlinearities [3.1] 量子非復調(QND)測定は,測定に基づく想像時間進化の実現に有効であることを示す。
適切な相互作用時間に対して、単一のキュービットQNDハミルトニアンを実効的なマルチキュービット仮想時間演算に変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:48:10 GMT)
Deep Counterfactual Estimation with Categorical Background Variables [3.0] カウンターファクトクエリは通常、振り返りに"What if?"を問う。
連続的な観測から反事実を推測する新しい手法であるCFQP(CounterFactual Query Prediction)を導入する。
提案手法は,従来利用可能なディープラーニング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:54:31 GMT)
Computer-Aided Multi-Objective Optimization in Small Molecule Discovery [3.0] 多目的分子発見のためのプールベースおよびデノボ生成手法について述べる。
プール型分子発見は,多目的ベイズ最適化の比較的直接的な拡張であることを示す。
この分野で残る課題と機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:33:07 GMT)
On the Explainability of Natural Language Processing Deep Models [3.0] これらの課題に対処し,自然言語処理(NLP)モデルについて十分な説明を行う手法が開発されている。
本研究は,NLP分野におけるExAI手法の民主化を目的として,NLPモデルにおけるモデル非依存およびモデル固有の説明可能性手法について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:59:39 GMT)
Imitative Planning using Conditional Normalizing Flow [2.9] 自律走行車のための動的な都市シナリオにおける軌道計画の一般的な方法は、明確に特定され手作業によるコスト関数に依存することである。
自律走行車(AV)の軌道計画性能向上のための正規化フローの適用について検討する。
軌道プランナーのコスト多様体をエネルギー関数としてモデル化することにより、AV制御空間上のボルツマン分布以前のシーン条件付き写像を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:07:40 GMT)
Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments Using
Topological Guidance [2.8] マルチロボットモーションプランニング(MRMP)は、連続状態空間におけるロボットの衝突のない経路を見つける問題である。
我々は,既存の単一ロボット動作計画法をマルチロボット領域に適用し,合成空間のトポロジ的ガイダンスを導入する。
提案手法は,多くの狭い経路を持つ複雑な環境における経路を効率的に計画する能力を示し,既存の方法の最大5倍の大きさのロボットチームに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:26:01 GMT)
Accelerating the Evolutionary Algorithms by Gaussian Process Regression
with $\epsilon$-greedy acquisition function [2.8] 本稿では,最適化の収束を早めるために,エリート個人を推定する新しい手法を提案する。
我々の提案には、エリート個人を推定し、最適化の収束を加速する幅広い見通しがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:56:47 GMT)
Online adaptive estimation of decoherence timescales for a single qubit [2.7] 本稿では,量子システムにおけるキーデコヒーレンス時間スケールをリアルタイムに推定するために,単純な解析的更新規則に基づく適応ベイズ的手法を提案する。
我々の手法は、曲線フィッティングの標準プロトコルと比較して、与えられた不確実性に到達するのに必要な時間を最大で1桁まで短縮する。
提案手法の有効性を実験的に実証するため, ダイヤモンド中の窒素空孔中心に付随する単一電子スピン量子ビットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:35:25 GMT)
AISFormer: Amodal Instance Segmentation with Transformer [2.6] Amodal Instance(AIS)は、オブジェクトインスタンスの可視部分と隠蔽部分の両方の領域をセグメントすることを目的としている。
本稿では、Transformerベースのマスクヘッドを備えたAISフレームワークであるAISFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:14:37 GMT)
Metaphorical Paraphrase Generation: Feeding Metaphorical Language Models
with Literal Texts [2.6] 提案アルゴリズムは動詞だけでなく,名詞や形容詞にも焦点をあてる。
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） (Thu, 13 Oct 2022 11:02:44 GMT)
Non-uniformity and Quantum Advice in the Quantum Random Oracle Model [2.5] 量子アドバイスは、QROMの多くの自然セキュリティゲームに対する古典的アドバイスと同じくらい良い/悪い/悪い。
QROMのいくつかのコントリビュードゲームでは、量子アドバイスは古典的なパラメータ体系のアドバイスよりも指数関数的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:18:53 GMT)
Towards Trustworthy Automatic Diagnosis Systems by Emulating Doctors'
Reasoning with Deep Reinforcement Learning [2.3] 深層強化学習フレームワークを用いて証拠取得と自動診断タスクをモデル化することを提案する。
提案手法は, 競合する病理学予測精度を維持しつつ, 既存モデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:17:17 GMT)
DCANet: Differential Convolution Attention Network for RGB-D Semantic
Segmentation [2.2] 深度データに対する幾何情報と局所範囲相関を考慮した画素差分畳み込みアテンション(DCA)モジュールを提案する。
DCAを拡張して、長距離コンテキスト依存を伝播する差分畳み込み注意(EDCA)をアンサンブルする。
DCAとEDCAで構築された2分岐ネットワークである差分畳み込みネットワーク(DCANet)は、2モーダルデータのローカルおよびグローバルな情報を融合するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:17:34 GMT)
Wasserstein Barycenter-based Model Fusion and Linear Mode Connectivity
of Neural Networks [2.2] ニューラルネットワーク(NN)モデル融合のための統一的な数学的枠組みを提案する。
我々のフレームワークでは、融合は階層的に発生し、ネットワーク内のノードをその前の層の関数として解釈する。
数学的フレームワークの汎用性により、幅広いNNのモデル融合と線形モード接続について話すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:58:02 GMT)
On the Evaluation of the Plausibility and Faithfulness of Sentiment
Analysis Explanations [2.1] 2つの角度からSAモデルの説明可能性を評価するために,異なる指標と手法を提案する。
まず,抽出した「有理数」の強度を評価し,予測結果の忠実な説明を行う。
第2に、自家製のデータセット上で、ExAI法と人的判断の一致を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:29:17 GMT)
Measuring decoherence by commutation relations decay for quasilinear
quantum stochastic systems [2.1] 動的変数の代数的構造を持つ開量子系のクラスを研究する。
系の外部ボゾン場への結合のハミルトニアンと作用素は系変数に線形に依存する。
我々は、通勤関係の摂動速度の減衰の観点からデコヒーレンスを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:53:08 GMT)
Ensemble Creation via Anchored Regularization for Unsupervised Aspect
Extraction [1.9] 教師なしのアスペクトベースの感情分析により、ラベルの生成に時間や資金を投資することなく洞察を生成できる。
我々が改善したモデルの1つは、文をその中に存在するアスペクト項の線形結合として再構成するABAEである。
本研究では、他の教師なしモデルからの情報をABAEの正規化に活用し、パフォーマンスを向上させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:23:56 GMT)
Application-Driven AI Paradigm for Hand-Held Action Detection [1.9] 階層的物体検出に基づく手持ち動作検出のためのアプリケーション駆動型AIパラダイムを提案する。
提案手法は, 複雑な環境下での適応性やロバスト性を向上し, 高い検出率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:30:23 GMT)
Understanding the Effect of Smartphone Cameras on Estimating Munsell
Soil Colors from Imagery [1.8] マンセル土壌色チャート(英: Munsell soil color chart、MSCC)は、制御された条件下での研究室である。
本研究は, (i) 有効色空間の同定, (ii) 土壌色分析分野における多くの専門家にとって重要な基準を確立することを含む3つの研究領域について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:53:41 GMT)
Quantum direct communication protocol using recurrence in k-cycle
quantum walk [1.6] 我々は、J$プレート、軌道角運動量、OAMソータ、光スイッチ、光遅延線を用いて、任意の$k$サイクルDTQWを実現する方法を提案する。
これは1つの光子の偏光とOAM自由度(DoF)を絡める。
提案プロトコルでは, サイクルウォークの繰り返しと絡み合いを, それぞれ有効に利用して情報を取得し, 確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:58:38 GMT)
On the potential benefits of entropic regularization for smoothing
Wasserstein estimators [1.3] 本稿では,ワッサースタイン推定器の平滑化手法として最適輸送におけるエントロピー正則化の研究に焦点をあてる。
エントロピー正則化が、最小の計算コストで、非正規化ワッサーシュタイン推定器に匹敵する統計性能にどのように到達するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:04:36 GMT)
LIME: Weakly-Supervised Text Classification Without Seeds [1.3] 弱教師付きテキスト分類では、ラベル名のみが監督の源として機能する。
弱教師付きテキスト分類のためのフレームワーク LIME を提案する。
弱教師付き分類とテキスト・エンターメントを組み合わせることで、両者の欠点を軽減できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:28:28 GMT)
Multi-Task Learning for Joint Semantic Role and Proto-Role Labeling [1.1] 我々は,Douty(1991)のセマンティックロールとプロトロールを共同でラベル付けしたエンドツーエンド機械学習モデルを提案する。
ベストアーキテクチャはまず引数の範囲を学習し、その後に引数の構文的ヘッドを学習します。
また、議論と頭部予測から役割とプロトロールラベリングへの伝達学習を実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:05:51 GMT)
Improving Radiology Report Generation Systems by Removing Hallucinated
References to Non-existent Priors [1.1] 本稿では,放射線学報告における過去の文献参照を除去する2つの方法を提案する。
GPT-3をベースとした少数ショットによる医療報告の書き直し手法と,BioBERTをベースとしたトークン分類手法により,先行参照語を直接削除する手法である。
CXR-ReDonEと呼ばれる再学習モデルでは,臨床測定値に対する従来のレポート生成手法を上回り,平均BERTSスコア0.2351(絶対改善率2.57%)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:33:45 GMT)
Electron-mediated entanglement of two distant macroscopic ferromagnets
within a nonequilibrium spintronic device [1.1] 電荷電流パルスは、2つの空間的に分離された強磁性体の局所量子スピンの絡み合わせに利用できると予測する。
電流パルスの注入はスピンバルブ系に豊富な非平衡力学を与える。
これは、伝導電子から量子スピン移動トルク機構を介して局所スピンへのスピン角運動量の移動に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:04:57 GMT)
Supporting multiple entanglement flows through a continuous-variable
quantum repeater [1.0] 我々は、雑音のない線形増幅と二重ホモダイン検出を含むリレーダを通した連続的な光ベースの絡み合い流を考察する。
リピータ間の非対称な損失を伴う単一リピータ型チャネルモデルの解析により,4ユーザ・アンド・スポークネットワークにおける中央リピータハブの配置を最適に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:11:32 GMT)
ProSky: NEAT Meets NOMA-mmWave in the Sky of 6G [0.9] 本稿では、NOMA-mmWave-UAVネットワークを管理するために、ProSkyと呼ばれる拡張トポロジNEATフレームワークの神経進化を提案する。
ProSkyはモデルベースの手法よりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:35:12 GMT)
Experimental nonclassicality in a causal network without assuming
freedom of choice [0.6] ベル実験では、共通の原因のみが結果に作用する。この因果構造では、因果関係が本質的に量子的にモデル化されている場合にのみ、ベルの不等式違反が説明できる。
ここでは,3つの測定所を共通原因によって相互に接続し,外部入力を行わない三角形因果ネットワークという,そのような例を実現するフォトニック実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:00:31 GMT)
Exploring unconventional quantum criticality in the p-wave-paired
Aubry-Andr\'{e}-Harper model [0.6] p波ペアリングを用いたAubry-Andr'e-Harperモデルにおける量子臨界点近傍のスケーリング特性について検討する。
スペクトル平均エンタングルメントエントロピーと一般化忠実度感受性は対応する臨界点の固有次数パラメータとして作用することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:10:43 GMT)
Dimensionality of datasets in object detection networks [0.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンにおける多くのタスクで使用される。
そのうちの1つは、自律運転のための物体検出である。
我々のゴールは、拡張データセットのオブジェクト検出ネットワークの精度に及ぼす固有次元(つまり、データを表すのに必要なパラメータの最小値)の影響を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:19:16 GMT)
Measurement-induced phases of matter require adaptive dynamics [0.6] スタインスプリングフォーマリズムを用いた射影測定による量子力学について検討する。
我々は、位相構造と普遍性のスペクトル特性だけでなく、一般的に用いられ、実験的に抽出可能なプローブについても検討する。
我々は,非ランダム適応型ハイブリッドプロトコルを,物質相間の真の,測定誘起遷移の主候補とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:00:05 GMT)
Orbital Expansion Variational Quantum Eigensolver: Enabling Efficient
Simulation of Molecules with Shallow Quantum Circuit [0.6] 変分量子固有解法(VQE)は、量子化学、材料科学、凝縮物理学における基底状態の性質を研究するための有望な方法である。
本稿では,効率的な収束経路を構築するための軌道拡張VQE(OE-VQE)フレームワークを提案する。
この経路は高相関のコンパクトな活動空間から始まり、急速に膨張して基底状態に収束し、より浅い量子回路を持つ基底状態を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:47:01 GMT)
The COVID That Wasn't: Counterfactual Journalism Using GPT [0.5] 我々は、2020年以前に訓練された言語モデルを使用して、新型コロナウイルスに関するニュース記事を人工的に生成します。
次に、人工的に生成したコーパスの文体特性をニュースコーパスと比較する。
人工的に生成した記事は、新型コロナウイルスに対するより否定的な態度を示し、地政学的フレーミングへの依存度を著しく低くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:50:24 GMT)
Multi-Modal Recommendation System with Auxiliary Information [0.5] 本研究は、商品に関する総合的な補助的知識を取り入れたマルチモーダルレコメンデーションシステムを評価することで、既存の研究を拡張した。
実験結果を分析した結果,予測精度が統計的に有意に向上し,文脈認識推薦システムに補助情報を含めることの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:20:49 GMT)
A Comprehensive Review of Quantum Random Number Generators: Concepts,
Classification and the Origin of Randomness [0.5] 量子力学の本質的な確率論的性質は、多数の量子乱数生成器(QRNG)の構築を可能にした。
この記事では、古典的な世界で達成できない様々な機能に焦点をあてた、既存のQRNGのレビューを提供する。
また、ランダム性の起源、適用性、その他の面についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:59:40 GMT)
Tripartite entanglement measure under local operation and classical
communications [0.4] 本研究は,真の三部体の絡み合いを測定する幾何学的解釈を許容するコンカレンスフィリングについて検討する。
その結果、真の絡み合いの研究に光を当て、マルチパーティイトシステムの複雑な構造を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 03:39:20 GMT)
Anomaly detection in dynamic networks [0.4] 特徴量に基づくネットワーク異常検出手法である textitoddnet を導入する。
合成および実世界のデータセットにおける奇数ネットの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 23:02:56 GMT)
The Inventory is Dark and Full of Misinformation: Understanding the
Abuse of Ad Inventory Pooling in the Ad-Tech Supply Chain [0.4] 広告技術により、パブリッシャーは複雑なサプライチェーンを通じて何百万もの需要パートナーに広告インベントリを販売できる。
われわれは、広告技術サイトがいかに透明性基準を覆し、広告在庫を無関係のサイトにまとめてブランドの安全を回避しているかを初めて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:24:19 GMT)
Overview of BioASQ 2022: The tenth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.2] BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の領域における進歩を促進する一連の課題である。
今年、BioASQは挑戦の4つの異なるタスクに対して合計38チームから170以上の異なるシステムを受け取りました。
競合するシステムの大半は強力なベースラインを上回り、この領域における最先端の継続的な進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:04:18 GMT)
Walk a Mile in Their Shoes: a New Fairness Criterion for Machine
Learning [0.0] 特定の白人受刑者が黒人であるかどうかを尋ねる代わりに、その概念を集団全体に当てはめる。
問題をフレーム化し、異なるデータセットに対して経験的に研究します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:29:34 GMT)
Virtual-Reality based Vestibular Ocular Motor Screening for Concussion
Detection using Machine-Learning [0.0] スポーツ関連脳梗塞(SRC)は視覚・前庭・体性感覚系の感覚情報に依存する。
現在,Vestibular/Ocular Motor Screening (VOMS) を施行中である。
技術の進歩により、VOMSの標準化を進めるためにバーチャルリアリティ(VR)を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:09:21 GMT)
Unpredictability is perfectly possible in a deterministic universe [0.0] 我々は、単元量子論に焦点をあて、決定論的宇宙において予測不可能が生じるかという問題を再考する。
我々は、なぜ量子的予測不可能が自由意志(free-will)と呼ばれるものの可能性に無関係なのか、また、なぜ既存の自由意志の議論が物理的理論を論じたり反対したりするのに無関係なのかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 21:21:19 GMT)
Two approaches to inpainting microstructure with deep convolutional
generative adversarial networks [0.0] ミクロ構造塗布は、閉塞した領域を、一致する境界を持つ合成ミクロ構造に置き換える方法である。
本稿では, 任意の形状と大きさの連続した塗装領域を生成するために, 生成的対向ネットワークを利用する2つの手法を提案する。
ひとつは高速とシンプルさの恩恵であり、もうひとつは影響の大きい境界線でスムーズなバウンダリを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:08:24 GMT)
Tunneling conductance through gapped bilayer graphene junctions [0.0] 単層グラフェン(SLG)およびAA/ABスタック二層グラフェン(BLG)接合の導電性について検討した。
フェルミエネルギーが層間ホッピングよりも大きい場合、二層領域長$d$の関数としてのコンダクタンスは、反共鳴の2つの異なるモデルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:53:59 GMT)
Tumor-location-guided CNNs for Pediatric Low-grade Glioma Molecular
Biomarker Classification Using MRI [0.0] 腫瘍位置に基づくアルゴリズムを開発し,pLGG分子サブタイプを識別する可能性を実証した。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアルゴリズムは平均的なAUROCを86.11に増やした。
腫瘍位置誘導CNNアルゴリズムを実装し,平均88.64のAUROCを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:30:11 GMT)
Trajectory Prediction for Vehicle Conflict Identification at
Intersections Using Sequence-to-Sequence Recurrent Neural Networks [0.0] 競合指標は、過去の軌跡に基づく紛争と予測された軌跡に基づく紛争に分類することができる。
予測に基づく競合の精度は、軌道予測アルゴリズムの精度に依存する。
シーケンシャル・ツー・シーケンシャル・リカレント・ニューラル・ニューラルネットワークは、最大3秒前に将来の車両軌道を逐次予測するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:49:18 GMT)
Towards End-to-End Open Conversational Machine Reading [0.0] 我々は、OR-CMRを完全なエンドツーエンドスタイルで統一されたテキスト・ツー・テキストタスクとしてモデル化する。
OR-ShARCデータセットの実験は、提案したエンドツーエンドフレームワークの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:50:44 GMT)
Topics in Deep Learning and Optimization Algorithms for IoT Applications
in Smart Transportation [0.0] この論文は、最適化アルゴリズムと機械学習の異なる手法をどのように活用してシステム性能を向上するかを考察する。
第1のトピックでは、分散ADMM方式を用いた最適な伝送周波数管理方式を提案する。
第2のトピックでは、共有自転車の需要予測にグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用する。
最後のトピックでは、頻繁に車線変更行動が発生するハイウェイ交通ネットワークのシナリオについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:45:30 GMT)
Tone prediction and orthographic conversion for Basaa [0.0] 本稿では,宣教師のバサア正書法を公式正書法に翻訳するためのSeq2seqアプローチを提案する。
本モデルは, BERTを用いたバサア宣教師と公式正書法コーパスを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:58:39 GMT)
Spontaneous Emerging Preference in Two-tower Language Model [0.0] 我々は、あるトークンが1つのタワーで、他のトークンが別のタワーで、一貫して予測される自然発生的嗜好現象について研究する。
この現象はモデル構成や型によらず定性的に安定であり、自然言語の本質的な性質として示唆される。
この研究は、自然言語の興味深い性質がまだ発見されるのを待っていることを示唆し、自然言語処理技術の今後の発展に役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:55:19 GMT)
Spectral kissing and its dynamical consequences in the squeezed
Kerr-nonlinear oscillator [0.0] トランモン量子ビットは、回路ベースの量子情報処理において主要な要素である。
励起状態量子相転移(ESQPT)シミュレータとしてのトランモンの研究
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:00:03 GMT)
Sentence Ambiguity, Grammaticality and Complexity Probes [0.0] 事前学習された大きな言語モデルがあいまいさ、文法性、文の複雑さといった微妙な言語的特徴をどのように、どこで、どのように、どこで捉えているのかは不明確である。
本稿では,これらの特徴を自動分類し,その生存可能性と表現型間のパターンを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:57:14 GMT)
Scientific Impact of Graph-Based Approaches in Deep Learning Studies --
A Bibliometric Comparison [0.0] 2013年以降、ディープラーニングベースの研究は勢いを増し、すべてのディープラーニング研究におけるグラフベースのアプローチの速度は、次の10年間で1%から4%へと直線的に上昇した、と概説されている。
近年の類似した性能にもかかわらず、グラフベースの研究は、従来のアプローチに比べて2倍の引用性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:23:43 GMT)
SDW-ASL: A Dynamic System to Generate Large Scale Dataset for Continuous
American Sign Language [0.0] ASLデータセットの最初のバージョンは、30k文、416k単語、18k単語の語彙を合計104時間でリリースしています。
これはビデオの持続時間で現在まで発行されている最大の連続手話データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:08:00 GMT)
Real-time Action Recognition for Fine-Grained Actions and The Hand Wash
Dataset [0.0] Raspberry Piのような低出力システム上で,高精度かつ効率的にリアルタイムに動作する3ストリーム融合アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムによって得られた結果は、UCF-101とHMDB-51データセットでベンチマークされ、それぞれ92.7%と64.9%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:38:11 GMT)
Quantum metrology by one-minute interrogation of a coherent atomic
spatial superposition [0.0] 我々は,光学格子で1分間保持された空間重畳状態の原子干渉法を実現する。
これらのコヒーレンスの利得は重力測定、第5の力の探索、あるいは重力の非古典的な性質の基本的なプローブを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:30:34 GMT)
Quantifying the high-dimensionality of quantum devices [0.0] 我々は,高次元量子デバイスの平均次元(あるいはコヒーレンス)の尺度を導入する。
これには、量子測定、ステアリングアセンブリ、量子チャネルのセットが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:52:47 GMT)
Privacy Limitations Of Interest-based Advertising On The Web: A
Post-mortem Empirical Analysis Of Google's FLoC [0.0] 2020年、GoogleはChromeブラウザでサードパーティ製のクッキーを無効にし、ユーザーのプライバシーを改善すると発表した。
2022年、FLoCを実地試験でテストした後、Googleはこの提案をほとんど説明せずにキャンセルした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:44:38 GMT)
Precision QCD corrections to gluon-initiated diphoton-plus-jet
production at the LHC [0.0] 質量のない2ループ5点振幅はグルーオン融合による双光子+ジェット生成に特に焦点をあてる。
我々は、QCDにおいて、最も次から次へと導く順(NNLO)までの赤外線関数のライブラリを構築し、このライブラリを用いて、NNLOのサブトラクションスキームにおける振幅の検証と対策を構築することができる。
グルーオン融合による双光子+ジェット生成に対するフルカラー仮想QCD補正を行い、これらの非平面2ループ振幅を計算するために開発された新しい技術について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:51:38 GMT)
Post trade allocation: how much are bunched orders costing your
performance? [0.0] 本論文は,貿易割当リスクに対する最初の体系的対応である。
私たちは、口座間のリターンのばらつきの理由を明かした。
口座数や取引規模によらず、均一な割当を支援するソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:31:19 GMT)
On free fall of fermions and antifermions [0.0] 本稿では,スピンハーフ量子粒子を曲面時空で記述するモデルを提案する。
スピンは、ねじれがなくても、時空の曲がりくねったときに起こる可能性がある。
また、(元素的な)フェルミオンと反フェルミオンは重力では区別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:35:36 GMT)
Observable Error Bounds of the Time-splitting Scheme for
Quantum-Classical Molecular Dynamics [0.0] 提案した時間分割スキームに対して、シュワルツ可観測変数の加法的可観測誤差境界を証明した。
我々は、$mathcalO(1)$の時間ステップで物理オブザーバブルを正確にキャプチャできる、均一な-$h$オブザーバブルエラー境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:36:11 GMT)
Nonergodic dynamics of dipolar lattice bosons [0.0] ソフトコア双極子格子ボソンの力学は, 著しく異なる可能性が示唆された。
ボゾンは相互作用によって引き起こされるホッピングによってもたらされる重要な役割により、大きな部位間相互作用強度のために非局在化される傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:25:16 GMT)
Meta-Uncertainty in Bayesian Model Comparison [0.0] メタ不確かさの定量化のための完全確率的枠組みを提案する。
提案手法の有用性を,共役ベイズ回帰,マルコフ連鎖モンテカルロによる確率ベース推論,ニューラルネットワークによるシミュレーションベース推論の文脈で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:10:29 GMT)
Measurement-induced phase transitions on dynamical quantum trees [0.0] 測定強度の非自明な値で遷移を示すが,実測ではエンタングリング位相が小さくなっている。
2つのケースの興味深い違いは、実際の測定ケースが2つの異なる臨界スケーリングのタイプの境界にあることである。
本稿では,拡張プロセスを通じて測定相転移を実験的に実現するためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:00:54 GMT)
Machine Learning vs. Deep Learning in 5G Networks -- A Comparison of
Scientific Impact [0.0] 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術は5Gネットワークで使用されている。
本研究の目的は, この2つの手法の科学的影響の違いを, 統計文献学を用いて明らかにすることである。
Web of Science (WoS)データベースは、MLのための2245の論文とDL関連の研究のための1407の論文をホストしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:54:17 GMT)
Low-energy prethermal phase and crossover to thermalization in nonlinear
kicked rotors [0.0] ランダムな運動エネルギーが相互作用エネルギーよりも小さい場合、このシステムはよりリッチな動的相図を示す。
我々はこの相の流体力学理論を開発し、正確な数値シミュレーションと非常によく一致している。
系の全動的相図を探索し、全熱化への遷移は比較的鋭い交叉によって特徴づけられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:13:38 GMT)
Large-Scale Open-Set Classification Protocols for ImageNet [0.0] Open-Set Classification (OSC) は、実世界のシナリオにクローズドセットの分類モデルを適用することを目的としている。
本稿では,未知のクラスと未知のクラスの間で,異なるレベルの類似性を持つ自然画像のリッチなデータセットを提供する3つのオープンセットプロトコルを提案する。
本稿では,ディープラーニングモデルのトレーニングが既知のサンプルの分類と未知のサンプルの拒絶の両方に対処するかどうかを評価するために,新しい検証基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:01:34 GMT)
LSG Attention: Extrapolation of pretrained Transformers to long
sequences [0.0] ローカル・スパース・グローバル・アテンションに依存したLSGアーキテクチャを導入する。
長文の分類と要約作業においてLSGの注意は高速で効率的で競争力があることを示す。
我々は新しいモデルをトレーニングし、このメカニズムに基づいて既存のモデルを適応するためのツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:10:41 GMT)
Knowledge acquisition via interactive Distributed Cognitive skill
Modules [0.0] 問題解決における人間の認知能力は、常に教育的背景、スキル、経験等に限られる。
本研究は,分散認知スキルモジュールによる手続き的スキル獲得とストレージのための,モジュール型アプローチの初期段階の導入を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:41:11 GMT)
Instagrammable Data: Using Visuals to Showcase More Than Numbers on AJ
Labs Instagram Page [0.0] 本稿では,Al Jazeera ニュースネットワーク用の AJ Labs の Instagram コンテンツ上でのデータジャーナリズムを識別し,分析する。
結果は、政治や暴力などの話題をカバーした視覚コンテンツの作成に頼っていることを示唆している。
結論として、本論文は、データストーリーを伝えるInstagramの使用を改善する潜在的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:14:46 GMT)
Inflated Graph States Refuting Communication-Assisted LHV Models [0.0] パウリによる特定のネットワークグラフの相関は、グラフに沿った通信を許すまでも、局所的な隠れ変数記述を否定する。
これは最近、古典コンピューティングと量子コンピューティングの分離を証明するための応用を見出した。
本研究では,任意のグラフ状態の体系的拡張を提案する。このグラフ状態は,通信支援LHVモデルに反する相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 14:49:32 GMT)
Harfang3D Dog-Fight Sandbox: A Reinforcement Learning Research Platform
for the Customized Control Tasks of Fighter Aircrafts [0.0] 本研究では,戦闘機用の半現実的な飛行シミュレーション環境であるHarfang3D Dog-Fight Sandboxを提案する。
強化学習を用いた航空研究における主な課題を調査するための柔軟なツールボックスである。
ソフトウェアはまた、ボット航空機の配備とマルチエージェントタスクの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 18:18:09 GMT)
Graph-based Neural Modules to Inspect Attention-based Architectures: A
Position Paper [0.0] encoder-decoderモデルは、モデルウェイトに暗黙的に表される知識の人間による可視化と編集のためのエキサイティングな機会を提供する。
本研究では,ネットワークセグメントを双方向グラフベース表現として抽象化する方法を探究する。
このような双方向グラフ表現は、エンコーダデコーダのパターン認識機能と、グラフ上で実行されるシンボリック推論を活用することにより、新しいニューロシンボリックシステムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:52:12 GMT)
Geometric Active Learning for Segmentation of Large 3D Volumes [0.0] 本稿では,幾何学的特徴の積極的学習に基づく新しいボクセルワイドセグメンテーション手法を提案する。
本手法は,対話的に用意されたシードポイントを用いて,局所情報に基づくボクセルワイド分類器の訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:24:16 GMT)
Further On the Fountain Effect in Superfluid Helium [0.0] 超流動ヘリウムの噴水圧力に関する以前の論文 (Attard 2022d) において、実験によって確認されたH. London (1939) の表現は化学的ポテンシャルの等式と熱力学的に等価であることが示されている。
この問題は、測定された熱容量から得られたエンタルピーとエントロピーの誤差に追従されている。
エネルギー最小化の物理的説明は、噴水効果と超流動をより一般的に駆動する原理として与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 01:52:32 GMT)
Feature-Adaptive Interactive Thresholding of Large 3D Volumes [0.0] 本稿では,これらの制限を克服するために,(幾何学的)特徴,局所処理,インタラクティブなユーザ入力を組み込んだしきい値処理技術であるFeature-Adaptive Interactive Thresholding (FAITH)を紹介する。
定性的な分析により、提案モデルは、大容量の分割を許容できるほど効率的に維持しながら、通常、平易な閾値付けで発生する制限を克服できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 12:41:04 GMT)
Fast Estimation of Bayesian State Space Models Using Amortized
Simulation-Based Inference [0.0] 本稿では,ベイズ状態空間モデルの隠れ状態を推定するための高速アルゴリズムを提案する。
事前トレーニングの後、データセットの後方分布を見つけるには、100分の1秒から10分の1秒かかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 16:37:05 GMT)
FOON Creation and Traversal for Recipe Generation [0.0] FOONは機能的なオブジェクト指向ネットワークを指す。
ネットワークはまず、人間が.txtファイル内の入力ノードと出力ノードを作成することで作成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:11:22 GMT)
Exporting Geography Into A Virtual Landscape: A Global Pandemic Locally
Discussed [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、ソーシャルメディア時代の世界的な健康危機だった。
Reddit上で約300の地理的にリンクされた新型コロナウイルスのディスカッションコミュニティを分析し、これらの議論が地理的かつ時間的にどのように組織されたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:09:49 GMT)
Evaluating the Label Efficiency of Contrastive Self-Supervised Learning
for Multi-Resolution Satellite Imagery [0.0] 遠隔センシング領域における自己教師付き学習は、容易に利用可能なラベル付きデータを活用するために応用されている。
本稿では,ラベル効率のレンズを用いた自己教師型視覚表現学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:54:13 GMT)
Estimation of the Sample Frechet Mean: A Convolutional Neural Network
Approach [0.0] 本稿では,グラフ(あるいはネットワーク)に対するサンプル平均の概念を置き換える,サンプルフレシェ平均を計算する高速アルゴリズムを提案する。
ランダムグラフの複数のアンサンブルに関する実験により,Frechet平均値を確実に回収できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:39:05 GMT)
Entropy Approximation by Machine Learning Regression: Application for
Irregularity Evaluation of Images in Remote Sensing [0.0] 機械学習(ML)回帰法による様々なタイプのエントロピーの近似を初めて示す。
2次元画像に対するSvdEn2D, PermEn2D, SampEn2Dの新しい計算法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:55:47 GMT)
Entanglement distillation toward minimal bond cut surface in tensor
networks [0.0] 切断結合は、結合切断面上の還元遷移行列を定義し、それに付随する量子状態が自然に現れることを示す。
我々はホログラフィーにおける絡み合いエントロピーと絡み合い構造からの幾何の出現について,龍高柳公式の深い理解に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:12:17 GMT)
Engineering Optomechanically Induced Transparency by coupling a qubit to
a spinning resonator [0.0] 2レベル量子エミッタ(QEまたはqubit)と光学的に結合したポンププローブ駆動ハイブリッド光機械リング共振器のスペクトル特性について検討する。
本研究では、単一QEの存在と回転オプティメカル共振器の光発振ギャラリーモードが、プローブ光の不整合性を変化させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:02:24 GMT)
Election of government ministers [0.0] 我々は、政府メンバーが直接国民によって選出されるシナリオを提案する。
本稿では,Rutvik Page,Ehud Shapiro,Nimrod Talmonらが提案するアルゴリズム(GreedyPAV)の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:26:38 GMT)
Efficient circuit implementation for coined quantum walks on binary
trees and application to reinforcement learning [0.0] 普遍ゲートモデル量子計算の原理に従って二分木上で量子ウォークを行う量子回路を構成するための戦略を提案する。
本稿では、量子強化学習エージェントを2人のプレイヤーゲーム環境でトレーニングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:48:11 GMT)
Dynamics of a dispersively coupled transmon qubit in the presence of a
noise source embedded in the control line [0.0] 本稿では, インピーダンス整合型抵抗器による雑音の存在下でのトランモン量子ビットのダイナミクスについて述べる。
時間発展を得るためには、量子ビット、リードアウト共振器、抵抗器の回路ハミルトニアンを厳格に導出する。
我々の研究は、チップの制御ラインから来るキュービットデコヒーレンス率への貢献を定量的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:58:55 GMT)
Dissipative residual layers for unsupervised implicit parameterization
of data manifolds [0.0] この方法では、データは高次元空間の低次元多様体に属すると仮定される。
この仮定の下で、データ多様体は推定される力学系の魅力的な多様体である。
このような力学系を残差ニューラルネットワークでパラメータ化し、データ近傍で局所的に魅力的なものにするためのスペクトル局在化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 15:28:29 GMT)
Dirichlet process mixture models for non-stationary data streams [0.0] ディリクレプロセス混合モデルに対する変分推論アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 従来の大域的パラメータを指数的に忘れることによって, ドリフトの概念に対処する。
我々のアルゴリズムは、学習したモデルをドリフトに自動的に適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 09:57:07 GMT)
Density matrix formalism for interacting quantum fields [0.0] フォック空間における任意の占有数に対する密度行列の観点で相互作用する量子場を運動量ベースで記述する。
主公式の導出には、熱場力学やシュウィンガー・ケルディシュ形式主義のような非平衡量子場理論の技法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 13:00:31 GMT)
Degenerate wave-like solutions to the Dirac equation for massive
particles [0.0] 粒子の状態は電磁界の強度に依存するのではなく、その周波数にのみ依存することを示す。
これらの結果は、高エネルギー光子と荷電粒子の相互作用を含むプラズマ物理学、天体物理学、その他の物理学分野において重要な役割を果たす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 17:13:53 GMT)
Cross-domain Variational Capsules for Information Extraction [0.0] その意図は、データの顕著な特徴を特定し、この識別メカニズムを使用して、他の目に見えない領域のデータからインサイトを自動的に生成することであった。
可変オートエンコーダ(VAE)とカプセルネットワークを組み合わせた情報抽出アルゴリズムを提案する。
さまざまなドメインに属する画像の可視性を含むデータセットの数が減少していることに気付き、マルチドメイン画像特徴データセットが作成され、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 20:04:36 GMT)
Codes, Patterns and Shapes of Contemporary Online Antisemitism and
Conspiracy Narratives -- an Annotation Guide and Labeled German-Language
Dataset in the Context of COVID-19 [0.0] インターネット上の反ユダヤ的・陰謀論のコンテンツは、データ駆動型アルゴリズムアプローチを不可欠にしている。
我々は、新型コロナウイルスのパンデミックの文脈において、オンラインコンテンツにおける反ユダヤ的・陰謀的理論のためのアノテーションガイドを開発する。
我々は、コード化やホロコースト後のアンチ・セミズムのような特定の形のアンチ・セミズムを含む作業定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 10:32:39 GMT)
Circuit depth versus energy in topologically ordered systems [0.0] 局所的に相互作用する量子多体系の低エネルギー状態を2次元で作成するための非自明な回路深度下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 07:21:30 GMT)
Charge imbalance resolved R\'enyi negativity for free compact boson: Two
disjoint interval case [0.0] 2つの不連続区間の場合の基底状態における大域的 U(1) 対称性を持つ1+1次元コンパクトなボゾン場に対するR'enyi の負性の対称性分解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 05:13:41 GMT)
Augmenting Flight Training with AI to Efficiently Train Pilots [0.0] 航空機の操縦方法を学ぶためのAIベースのパイロットトレーナーを提案する。
AIエージェントは、行動クローニングを使用して、資格のある飛行インストラクターから飛行操作を学習する。
このシステムは、エージェントの判断を用いて、学生が犯したエラーを検出し、学生がエラーを修正するのを助けるフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 02:35:24 GMT)
Asymptotic phase-locking and synchronization in two-qubit systems [0.0] この論文は、リンドブラディアン力学と通常のリンドブラディアン作用素によって記述された2量子連続マルコフ進化における自然位相ロックと同期に関するものである。
位相同期証人の役割を担う絡み合い生産の可能性は、分析的に扱いやすい3つの例によって論じられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 19:45:26 GMT)
An Additive Autoencoder for Dimension Estimation [0.0] この形式のオートエンコーダは、低いオートエンコードエラーでデータセットの本質的な次元を識別することができる。
より深いネットワーク構造は、固有次元の同定中に低い自己エンコード誤差を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 06:27:53 GMT)
All-optical coherent quantum-noise cancellation in cascaded
optomechanical systems [0.0] コヒーレント量子ノイズキャンセリング(英語版) (CQNC) は、標準的な量子限界を超えるためにオプティメカルセンサーに使用できる。
本稿では,全光学的有効負質量発振器で光学系をカスケードすることにより,CQNC戦略を用いた光学力センサについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:30:11 GMT)
Adapting Behaviour Based On Trust In Human-Agent Ad Hoc Teamwork [0.0] この研究は、ヒューマンエージェントチームによるアドホックなチームワークシナリオへの信頼を取り入れたフレームワークを提案する。
我々は、信頼レベルに基づいて異なる設定を定義するために、実験で人間の参加者からデータを収集します。
このフレームワークを現実のシナリオで検証し、この適応可能な振る舞いが信頼にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 11:28:58 GMT)
A new look at the Kochen-Specker theorem -- emergence of completeness [0.0] Kochen-Speckerの定理は、特定の測定セットに対して排他的かつ完全な決定論的結果の割り当ては不可能であると述べている。
完全性仮定を緩和することにより、任意の KS 上の結合準確率分布を構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:13:16 GMT)
A Concise Introduction to Reinforcement Learning in Robotics [0.0] 本稿では,ロボット工学分野に応用された強化学習の研究者のためのリファレンスガイドとして機能することを目的とする。
我々は、ロボット工学を念頭に置いて、強化学習の分野の研究に必要な最も重要な概念を取り上げてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 22:29:42 GMT)
A Brief Survey on Representation Learning based Graph Dimensionality
Reduction Techniques [0.0] 情報損失の度合いの異なる低次元に高次元で表されるデータをマッピングする。
グラフデータから埋め込みを効率よく生成し、それらを低次元の潜在空間に投影する手法はいくつか存在する。
本稿では,既存のグラフ次元削減技術に関連する問題点とともに,そのメリットを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 04:29:24 GMT)